(57)【要約】【解決手段】自動光学検査（ＡＯＩ）システムは、回路板の検査に素子学習を統合している。ＡＯＩシステムは、検査領域で回路板の検査に使用される画像化システムにより見ることのできる素子学習領域を含んでいる。素子学習領域は、検査領域に近い区域に該当する。自動光学検査システムは、回路板検査要求と素子学習要求とを受け取り、回路板検査工程の間に新しい素子特性を学習するのに時宜に適う時を判定し、学習工程が検査効率全体へ及ぼす影響を最小化する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動光学検査システムにおいて、
検査対象の回路板を支持するための検査領域と、システムが学習する特性を有する素子を支持するための学習領域とを有する基部と、
前記検査領域の回路板と前記学習領域の素子を画像化するためのカメラを支持するカメラアッセンブリと、
前記回路板及び前記素子の画像捕捉を統合するための、カメラアッセンブリに連結されたプロセッサと、を備えているシステム。
【請求項２】
回路板を前記検査領域に取り付けるための搬入コンベヤアッセンブリと、回路板を前記検査領域から取り外すための搬出コンベヤアッセンブリとを更に含んでいる、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
素子を前記学習領域に取り付け取り外しするための学習コンベヤアッセンブリを更に含んでいる、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記カメラアッセンブリを支持するための支持構造を更に含み、前記支持構造は回路板が学習領域に入らないようにしている、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記支持構造は、前記検査領域と前記学習領域の境界を画定する、基部から伸張するピラーを含んでいる、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
少なくとも１つの追加的学習領域を更に含んでいる、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記基部から伸張する複数のピラーを有する、カメラアッセンブリを支持する支持構造を更に含み、前記検査領域と前記学習領域の境界は、前記ピラーを回避する、カメラッアッセンブリの最も外側の経路に相当する、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記学習領域は、前記複数のピラーの内の第１のピラーと第２のピラーの間にある、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記複数のピラーの内の第１のピラーは、搬入回路板コンベヤアッセンブリの近くにあり、前記複数のピラーのうちの第２のピラーは、搬出回路板コンベヤアッセンブリの近くにある、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
素子学習を統合した、回路板を検査するための自動光学検査システムにおいて、
カメラと照明システムを含んでいるカメラヘッドアッセンブリと、
複数のピラーを含んでいる、前記カメラヘッドアッセンブリを支持する支持構造と、
回路板を検査するための検査領域と、新しい素子を学習するための学習領域を有する基部であって、前記基部からは前記複数のピラーが伸張し、前記カメラアッセンブリは、前記検査領域の回路板と前記学習領域の素子を画像化するために移動できるようになっている基部と、
回路板検査と素子学習を統合するためにカメラ画像捕捉を制御するためのプロセッサと、を備えたシステム。
【請求項１１】
前記複数のピラーの内の第１のピラーと第２のピラーは、回路板の前記検査領域への入口を画定し、前記複数のピラーの内の第３のピラーと第４のピラーは、回路板が前記学習領域に入らないように回路板の前記検査領域からの出口を画定している、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記学習領域は、前記複数のピラーの内の前記第１のピラーと前記第３のピラーの間に配置されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
回路板検査と新しい素子の学習を統合する方法において、
回路板を検査領域に載置する段階と、
システムが学習する素子を学習領域に載置する段階と、
前記回路板の画像捕捉と前記素子の画像捕捉を多重系とする段階と、から成る方法。
【請求項１４】
時宜に適う時に素子の画像を捕捉する段階を更に含んでいる、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記時宜に適う時には、回路板を検査する保留中の要求がない時が含まれる、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記時宜に適う時には、別の回路板が検査領域へ取り付け取り外しされている間の時が含まれる、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記時宜に適う時には、カメラが学習領域に近づく回路板の検査中の時が含まれる、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
素子学習の優先順位を設定する段階を更に含んでいる、請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
前記学習の優先順位を設定する段階は、回路板の検査を中断しない範囲で変動することのできる、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記学習の優先順位を設定する段階は、回路板の検査を中断しないことから、素子の学習に所定の時間量を充てることまでの範囲で変動することのできる、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
印刷回路板の製造方法において、
印刷回路板を製作する段階と、
印刷回路板に素子を配設する段階と、
配設済の印刷回路板を加熱して、組立て済みの印刷回路板を提供する段階と、
前記組立て済みの印刷回路板を自動光学検査システムで検査する段階と、
前記組立て済み回路板の検査と新しい素子の学習を多重系化する段階と、から成る方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、概括的には対象物体を検査することに、より厳密には自動光学検査システムに関する。
【０００２】
【従来技術】
自動光学検査（ＡＯＩ）システムは、印刷回路板（ＰＣＢ）などの検査対象物の各種欠陥を検査するために使用されている。このシステムを用いると、構成要素が正しく存在、配置されているか、はんだ接合が正しく形成されているか、及びはんだブリッジが正しいかなどについてＰＣＢを検査することができる。ある光学検査の用途では、このシステムを使ってクワッドフラットパック（ＱＦＰ）集積回路の止端隅肉はんだ接合部を検査することができる。このようなパッケージには４つの辺があり、各辺からリード線が突き出ている。各リード線は、ＰＣＢ上のパッドにはんだ接合で接続されている。はんだ隅肉が正しく形成されていない場合は、周知の画像処理アルゴリズムを使って検知できる外観を呈することになる。
【０００３】
この様なＡＯＩシステムは、ＰＣＢに対して折り返し往復するカメラヘッドを備えている。カメラヘッドは、照明システムと１つ又は複数のカメラを備えている。照明システムは、例えば、１つ又は複数の発光ダイオード（ＬＥＤ）として設けてもよく、発光ダイオードは、ＰＣＢ上のある面を際立たせＰＣＢ上の他の面を暗くして、カメラが画像処理分析に供しうる画像を捕捉することができるように照明を提供する。通常、光は、カメラヘッドがＰＣＢの関心対象領域又は帯域の真上にある場合にのみ点滅する。このように、照明システムはストロボ光として作動する。このストロボ光方式では、画像補足のためカメラヘッドを停止させる必要はない。
【０００４】
通常、検査対象の回路板は複数のストライプに分割される。各ストライプは、カメラヘッドが移動する往復経路に相当する。各ストライプは、複数の視野（ＦＯＶ）に分割されている。カメラヘッドが回路板の各部分を横切って往復する際に、照明システムは所定の照明モードに従って光を明滅させ、カメラヘッドのカメラからの画像の流れを作り出す。画像は、分析のため、フレームグラバを介してメモリに伝送される。代表的な従来型自動光学検査システムについては、米国特許第５，２６０，７７９号及び５，２６０、７７９号に記載されており、両特許をここに参考文献として援用する。
【０００５】
組立ての済んだ回路板の検査の他にも、光学検査システムを使って組立て工程内の様々な工程で回路板を検査することができる。電子回路板の自動製造には幾つかの工程があり、各工程の後に続いて自動検査工程を設けてもよい。組立てラインの工程は様々であるが、一般的には、はんだペースト塗布工程、回路板への素子配設工程、及び回路板加熱はんだ溶接工程を含んでいる。
【０００６】
最初に、自動ステンシル印刷機、個別塗布具、又は電子回路板組立て技術で周知のこの他の機械類により、はんだペーストを裸の印刷回路板に配する。その結果、回路板上には多数のはんだペーストの点々ができるが、これは「れんが」として知られる矩形プリズムの形になる。はんだレンガは従来の方法で検査し、位置と体積の正しいことが確証される。
【０００７】
次に、いわゆるチップシューター又はピックアンドプレイス機など別の自動機械が、素子を、その電気端末部又はリード線がれんがに接するように回路板上に配置する。配設が終わった回路板は、全素子が正確に配置されていることを確かめるため検査されることになる。
【０００８】
次に、回路板は加熱システム（例えば、加熱炉）を通され、はんだれんがが溶けて、素子の電気端末部と印刷回路板のめっき金属パッドとの間に治金結合が形成される。組立てられた回路板は、はんだ接合部が正しく形成され、全素子が依然正確に配置されていることを確かめるために検査されることになる。
【０００９】
従来の光学検査システムに伴う不都合な点は、新しい回路板素子の特性を学習するシステムに付帯する時間と費用である。光学検査機械は、特定の型式の回路板を検査できるようになる前に回路板上の各素子の特性を学習する必要がある。通常、このシステムは、検査機械が各素子を見てその外観のデジタル画像を記録する「学習」段階を含むようにプログラムされている。機械は、製造環境において当該回路板を検査する間に、これら記憶された画像及び／又はそこから抽出された属性を使用して、回路板素子を比較する対象の素子モデルを生成する。
【００１０】
当業者には周知のように、素子学習は緩慢で煩わしい工程であって、備品設置（試験備品の製作）が必要で、大変な人手がかかり検査機械自体でも費やす時間が極めて長くなる。更に、検査システムは、通常、新しい素子を学習する場合は製造検査工程から取り外す。従って、検査システムが１つ又は複数の新しい素子を学習している間、組立てライン全体を停止せねばならず、それにより全体的な製造組立効率が下がることになる。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
従って、新しい回路板素子の特性を学習する検査システムに付帯する時間と費用を低減する光学検査システムを提供することが望ましい。また、製造組立ラインでの検査工程全体の効率を改善する検査システムを提供するのが望ましい。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明は、検査工程全体の一環として新しい素子の特性を学習する自動光学検査システムを提供する。素子学習工程を検査工程に統合することにより、全体的な検査効率が高まる。本発明は、主として印刷回路板用の自動光学検査システムに関連付けて示し説明するが、新しい素子及び対象物の特性をその都度捕捉する必要がある他の検査用途にも適用できる旨理解頂きたい。
【００１３】
本発明のある態様では、回路板を検査するための自動光学検査（ＡＯＩ）システムは、１つ又は複数の素子の特性を学習することのできる素子学習領域を含んでいる。ある実施形態では、素子学習領域は、回路板を検査する検査領域に隣接している。素子学習領域は、回路板の画像を提供するのに使用される１つ又は複数のカメラにより画像化することができる。システムは、回路板の画像捕捉と新しい素子の画像捕捉とを統合して、素子学習工程の検査工程全体に及ぼす影響を最小化する。
【００１４】
ある代表的実施形態では、素子学習領域は、回路板を画像化するのに使用されるが回路板検査用のシステムには使用されない（複数の）カメラにより画像化される領域に相当する。素子学習領域を（複数の）カメラにより画像化できると同時に、カメラ支持構造は回路板が素子学習領域に届かないようにする。より具体的に言えば、回路板は、システム支持構造により画定された通路を通って検査領域を出入りし、このシステム支持構造はカメラヘッドアッセンブリを支えるために使用されるピラーを含んでいる。素子学習領域は検査領域に隣接し、且つ回路板へアクセスできないピラーの「後ろ側」であってもよい。
【００１５】
本発明の別の態様では、自動光学検査システムは、回路板の検査と新しい素子の学習を求める要求を受け取る。当該システムは、回路板検査工程の間に新しい素子を学習する場合の時宜に適う時を判定する。時宜に適う時には、回路板を取り付け及び取り外しする時、回路板検査用のカメラ経路が素子学習領域に近づく時、及び回路板検査要求がなくなった時などが挙げられる。新しい素子の即時宜的学習によって、回路板検査工程全体の効率に素子学習の及ぼす影響を最小化又は取り除くことができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
本発明は、以下の詳細な説明を付随図面と関連付けて参照することにより、より深く理解されるであろう。
【００１７】
図１は、本発明による素子学習を検査工程に統合した自動光学検査（ＡＯＩ）システム１００の代表的実施形態を示す。概括的には、システム１００は、印刷回路板１０のような対象物の検査の間に、新しい素子の特性を学習するための学習領域１０１を含んでいる。この装置は、従来の検査システムに比較して、組立て工程全体の効率を著しく改善する。
【００１８】
光学検査システム１００は、周知の検査アルゴリムで分析される印刷回路板１０の画像を提供するための１つ又は複数のカメラ１０２を含んでいる。ある実施形態では、システム１００は、印刷回路板１０及び素子学習領域１０１内の素子の画像を提供するための複数のカメラ１０２ａ−１０２ｅを含んでいる。カメラ１０２ａ−１０２ｅは、所定の経路、例えば、いわゆるストライプに沿って移動し、回路板の所望の部分を画像化する。照明システム１０５は、ドーム型アッセンブリ１０６の周りに配置され、所望のやり方でＰＣＢ１０を照らす。カメラ／ドーム型アッセンブリは、移動して、回路板１０が配置されている検査領域並びに素子学習領域１０１内の素子を画像化する。
【００１９】
ある特定の実施形態では、照明システム１０５は、ドーム型アッセンブリ１０６の上にマトリクス状に配置された複数の発光ダイオード（ＬＥＤ）を備えている。ある代表的実施形態では、５台のカメラ１０２ａ−ｅを使用している。そのうち４台のカメラ１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｄ、及び１０２ｅは、ある角度、例えば回路板１０の表面に対する法線に関して３０度毎に配置され、５台目のカメラ１０２ｃは回路板１０の真上に（垂直に）配置されている。カメラ１０２ａ−１０２ｅは、ドーム型アッセンブリ１０６に固定され、ドーム型アッセンブリ１０６が回路板のストライプを横切って移動するようにしてもよい。
【００２０】
本発明の代表的な実施形態では、カメラ１０２ａ−１０２ｅ及び照明システム１０５を回路板及び／又は学習対象の素子に対して移動させているが、当業者には容易に理解頂けるように、本発明を逸脱することなく、回路板及び／又は素子位置をカメラに対して操作することもできる。また、ここでは５台のカメラを示しているが、使用するカメラは５台より多くても少なくてもよい。
【００２１】
図１Ａを簡単に参照すると、システム１００は、ＰＣＢ１０をいわゆるストライプ１０４に分割し、このストライプは、更に視野（ＦＯＶ）１０３に再分割され、これが、回路素子１２が配設されたＰＣＢに関わる製造欠陥、例えばはんだ接合の不適合を識別するために分析される。カメラは、ストライプに沿って移動し所望の画像データを捕捉する。所与の時刻何時でも、各カメラは、ＰＣＢ又は新しい素子に対するカメラの位置に対応する所定のＦＯＶ１０３を有する。ストライプ内の視野（ＦＯＶ）は、１つ又は複数のカメラ１０２によって画像化される。回路板をストライプ及びＦＯＶに分割することは、当業者には周知である。本発明により、以降により詳しく説明するように、カメラヘッドが追従する経路は、回路板検査工程の一環として素子学習領域１０１への入口を含んでいる。検査ステーションは製造環境でボトルネックになり得るので、既知の光学検査システムに比較して回路板検査時間全体を短縮するために素子学習を回路板検査に統合することは、本発明の自動検査システムの有意義な特徴である。
【００２２】
再度図１を参照すると、検査プログラムに基づいて、メインコンピュータ１０８は、サーボモーター１１２を制御するサーボ制御装置１１０にコマンドを与えて、回路板１０の各ストライプ上又は素子学習領域１０１上にドーム１０６を位置付ける。ある代表的実施形態では、ドーム１０６がストライプ上を移動し、ＬＥＤ１０５が明滅して、カメラ１０２ａ−１０２ｅの内の特定の１台に対して回路板／新しい素子を照らす。ドームアッセンブリ１０６の実際の位置は、位置エンコーダ１１４により決められる。ある実施形態では、エンコーダ１１４は、デジタル直角位相信号を発生するリニアエンコーダを有するピックオフ型のシステムを含んでおり、メーター当たり約５百万の解像度を提供している。デジタルサーボ制御装置１１０は、デジタルエンコーダ信号を受信して、必要なモーター駆動信号補正を与え、ストライプを横切るドームアッセンブリ１０６を正しく位置づける。ドームアッセンブリ１０６のこの様な位置付け及び追跡については、当業者には周知である。
【００２３】
一致検知器１１６は、位置エンコーダ１１４からドーム位置情報を受信する。一致検知器１１６は、エンコーダのドーム位置情報を、コンピュータ１０８により提供された、カメラ１０２ａ−１０２ｅの内の１台又は複数台がシャッターを切ることになる事象メモリに記憶された位置と比較する。一致検知器１１６が整合を検知した場合、照明／カメラ制御装置１１８が通知を受けカメラ１０２ａ−１０２ｅの内の１台又は複数台のシャッターを切り、照明モード制御装置１２０に保有されている所定の照明モード情報に従って、選択されたＬＥＤを作動させる。
【００２４】
システム１００は、更に、カメラ１０２ａ−１０２ｅそれぞれから画像データを受信してそのデータをメモリ１０９に記憶するフレームグラバ装置１２２を含んでいる。概括的には、この装置では、メインコンピュータ又はプロセッサ１０８が、メモリ１０９内の画像データを、正しいアッセンブリ、素子識別と位置、及びはんだ接合品質に関して、回路板検査の一環として分析することと、新しい素子に関する特性を学習することができるようになっている。
【００２５】
本発明はメインコンピュータを有するものとして示しているが、当業者には容易に理解頂けるように、本システムは、更に、以下に説明する素子学習を行うための時宜に適う時を求めるための素子学習用プロセッサの様なプロセッサを含んでいてもよい。ＡＯＩシステムの機能性が各種アーキテクチャで履行可能であることは理解頂けるであろう。
【００２６】
メインコンピュータ１０８に接続され協働するグラフィックユーザーインターフェース（ＧＵＩ）の様なユーザーインターフェース１２４は、ユーザーが所望の製造形態を実施できるようにし、また追加の注意を要する回路板についてはユーザーが選択された検査プログラムを手動で実行できるようにしている。ユーザーインターフェース１２４は、以下のように素子学習工程をオペレータが制御できるようにもしている。
【００２７】
図２−２Ｂに示すように、カメラヘッドアッセンブリ２０２が移動することのできる最も外側の境界２００は、カメラとカメラヘッドアセンブリを支持する構造により制限される。ある実施形態では、カメラヘッドは、メインレール２０６ａ、ｂにより支持されるガントリー横梁２０４に取り付けられている。メインレール２０６は、基部アッセンブリ２１０の角部に配置することのできるピラー２０８に支持されている。図１に関連して示し説明したような一連のモーターは、ガントリー梁２０４をメインレール２０６に沿う第１方向に移動させ、カメラヘッド２０２をガントリー梁２０４に沿う第２方向に移動させる。コンベヤアッセンブリ２１２は、検査対象の回路板２１４を取り付け取り外し易くする。
【００２８】
方形の視野（ＦＯＶ）２５０を有するカメラヘッドは、検査中の回路板を所望の照明モードで照らすための照明システムを支持するドーム２５２に取り囲まれている。カメラヘッド２０２の動きは、主にはピラー２０８の位置、並びに基部２１０とレール２０６により制限される。即ち、ドームアッセンブリ２５２は、基部アッセンブリ２１０の角部でピラー２０８に衝突してはならない。ピラー２０８を回避しなければならないので、カメラヘッド２０２の動きの範囲、即ち境界２００は、カメラによって画像化することのできる内側の矩形２６０と一連の領域２６２を有する断面形状を画定している。これらの領域２６２は、回路板寸法が、ピラーに当たることなく回路板が検査領域に入ることができるようになっていなければならないので、回路板の検査には使用されない。このように、システム検査領域は矩形部２６０に相当する。
【００２９】
ある代表的実施形態では、素子学習領域２７０は、カメラによって画像化することのできる、矩形の外側で且つ断面の内側の領域２６２の１つに対応する。素子学習領域２７０は、回路板を検査領域へ取り付け取り外しする妨げにならないのであれば、余り領域２６２の何れであってもよい。本システムは複数の素子学習領域を含むことができる旨理解されたい。
【００３０】
別の実施形態では、メインレールはピラーの代わりに基部から隆起するフランジの上に支持されている。この装置は、余りの領域に「パーキングストリップ」を保有することができ、その中にカメラを移動できるので、搬送機構内で回路板として間違って検知されることはない。
【００３１】
学習工程の自動化は、全自動式から全手動式まで多様な半自動形式を含め様々である。概括的には、新しい素子は素子学習領域内に載置され、新しい素子の特性データを捕捉するために画像化される。このデータを使用して、回路板素子を比較するモデルを生成する。一旦素子を学習し終えると、学習の終わった素子を有する回路板をシステムで検査することができる。全自動学習工程は、検査システムをプログラムし、コンベヤに検査対象の一連の回路板及び学習対象の一連の素子を搭載する段階を含んでいる。更に、本システムは、検査及び学習工程全体を以下に説明するように最適化することができる。
【００３２】
図３は、本発明による自動素子学習能力を有する自動光学検査システム３００を示す。回路板は従来型の搬入及び搬出コンベヤアッセンブリ３０４、３０６を介して検査領域３０２に取り付け取り外しされる。支持構造角部のピラー３０８は、検査領域３０２の横寸法と素子学習領域３１０を上述のように定める。
【００３３】
システム３００には、素子を素子学習領域３１０に取り付け取り外しするための素子学習領域（ＣＬＡ）コンベヤアッセンブリ３１２が含まれている。素子３１４は、画像化をやり易くするためにプラットフォーム３１６上に載置することができる。ある実施形態では、オペレータが、システムで学習する１つ又は複数の素子をプラットフォーム上に配置する。ＣＬＡコンベヤ３１２は、メインコンピュータ１０８（図１）の制御の下、画像捕捉のためプラットフォーム３１６を学習領域３１０に移動させる。新しい素子の所望の画像が捕捉されたら、ＣＬＡコンベヤ３１２は、プラットフォームを学習領域から外す。オペレータは、システムで学習するために別の素子をプラットフォームに載せることになる。
【００３４】
別の（図示しない）実施形態では、オペレータは、素子を手動で学習領域に取り付け取り外す。この装置では、システムは、プラットフォームの手動取り付けの間、カメラヘッドを移動させるサーボを停止できるようになっている。インターロックのシステムにより、オペレータの手が機械内にある間、カメラヘッドサーボを移動させないようにすることができる。別の実施形態では、プラットフォームの開口部は、取り付けられたプラットフォームが学習領域に入れるようにすると同時に、オペレータが開口部を通して手を出すのを防せげる寸法になっている。この装置ではカメラヘッドを停止する必要がない。手動操作時、オペレータはグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）の様なシステムインターフェースと協働して、確実に、正しく且つタイムリーな素子の取り付け取り外しができるようにしている。
【００３５】
学習対象の素子を支持するために使用されるプラットフォームは、特定の素子又は特性捕獲の必要性に従って様々な構造で設けることができる。プラットフォームの１つの型式としては、手で素子を置くことのできる比較的単純なブランクプラットフォームが挙げられる。素子の位置と向きを設定するのを助けるために案内を設けてもよい。素子をより堅固に保持するため、両面タックテープを使用してもよい。プラットフォームは、それぞれに学習対象のより多くの素子の１つを保持することができる小型クーポンを受けるステージを含んでいてもよい。クーポンは、検査時に学習対象の素子を載せるものと同様のメッキパッド付きの小型印刷回路板を含んでいてもよい。検査の間に捕捉対象の画像にできる限り最も近い印象を与えるために、はんだペーストをパッド上にステンシル刷りしてもよい。学習工程を容易にするため、プラットフォームは、素子の他にも、白色釣合目標及び／又は３Ｄ整列目標のような他の対象物を含んでいてもよい。
【００３６】
カメラで画像捕捉している時には何時でも、１つ又は複数の素子を素子学習領域に載置できることが分かる。更には、２種類以上の素子を素子学習領域に置いて「学習する」ようにしてもよい。更には、本システムには、検査対象の回路板の取り付け取り外しに干渉することのない（複数の）カメラがアクセス可能な領域に位置する複数の素子学習領域を設けることができる。
【００３７】
更に別の実施形態では、一旦素子画像の学習が済むと、システムは、素子特性を記憶し、別のネットワーク化された検査システムに素子特性を送信する。このように、製造環境内でたった１つの検査システムだけが、新しい素子を学習するのに時間を費やせば済むことになる。ある実施形態では、新しい素子の特性はネットワーク上のライブラリに記憶される。各検査システムは、検査対象の回路板が、検査システムが特性データを有していない素子を含んでいる場合には、新しい素子ライブラリを調べる。ある実施形態では、上級技術者により操作されるあるシステムは、例えば、素子学習を一括して取り扱う。学習済みの素子データには、他のシステムがアクセスすることができる。
【００３８】
素子学習に付帯するパラメータは、具体的な用途の要件により変えることができる。代表的な素子パラメータには、部品形状、部品仕様、部品構成、パッド構成、方位マーク、機構仕様、新しい形状に付帯する既知の部品番号、初期方位などが含まれる。当業者には容易に理解頂けるように、あるパラメータはオペレータが与え、他のあるパラメータは学習するようにすることができる。例えば、オペレータは、新しい素子の名前とパッケージ型式を供給し、これに対して捕捉済みのパラメータが関連付けられるようにしてもよい。更に、値の範囲を有するパラメータの様なあるパラメータは、学習工程後にオペレータが変更できるようにしてもよい。更には、オペレータが、素子に関して１つ又は複数の領域を画定することもできる。
【００３９】
ある実施形態では、オペレータは、学習対象の素子を素子学習領域に置き、素子の名前とパッケージ型式を、ユーザーインターフェースを介してシステムに入力する。パッケージ型式は、例えば、素子のリード線の数と配置を示す。するとオペレータは、ボディ型式、方位マーク、リード線グループ、パッドの様な各種特性をモデルに関係付けることができる。各種素子特性の許容範囲は、オペレータが調整できる。
【００４０】
本システムは、次に、素子の画像が捕捉されるに合わせて素子を学習する。より具体的には、システムは、素子リード線を識別し、計数し、位置を特定して、リード線の間隔を見積もり、初期パッケージ対象物即ちモデルを生成することができる。本システムは、オペレータに、生成されたモデルの特性を確認して素子の学習を完了するように要求することができる。
【００４１】
図４は、本発明による、素子学習を回路板検査に統合するための段階の代表的順序を示している。ステップ３５０において、プロセッサは、回路板検査要求を例えばオペレータから受け取る。要求は、機械によって検査される回路板の型式及び個数に関する情報を随意的に含んでいてもよい。ステップ３５２において、システムは、新しい素子を学習するよう要求を受ける。ある実施形態では、素子学習要求は、回路板検査要求内の回路板上の素子に基づいてシステムにより生成される。
【００４２】
ステップ３５４において、システムは、回路板検査工程への影響を最小化するために、回路板検査工程の間に新しい素子を学習する時宜に適う時を求める。一般的に「時宜に適う時」という用語は、１）オペレータが、素子学習プラットフォームに現在着座中の素子の型式に名前をつけ、学習工程に必要なパラメータを供給し、２）オペレータが（複数の）素子を学習するように機械に命令し、３）機械が、生産回路板のタイムリーな検査への干渉を最小限にしつつ画像撮影ができる状態にある時をいう。ステップ３５６では、システムは、要求された回路板を検査し、統合様式で新しい素子を即時宜的に学習する。
【００４３】
カメラが素子学習領域に入る時は、作動環境により変化する。例えば、カメラは、検査システムが稼働していないとき、例えば次の検査対象の回路板が入ってこないときに、新しい素子を画像化、例えば学習することができる。別の実施形態では、新しい素子は、以下に説明するように、回路板がシステムから搬出途中で次の回路板が搬入途中であるときに学習される。システムが検査領域に回路板が入るのを待っている間にカメラが素子学習領域に入ることのできる場合は、回路板の検査に要する時間には全く影響が無い。更に別の例では、カメラは、システムが回路板を検査している間に素子学習領域に入る。この場合は、図１Ａに示すように、回路板の検査経路、例えばストライプ上でカメラが素子学習領域に近づくときに、カメラは素子学習領域に入ることができる。このような方式で回路板を検査しながら新しい素子を学習することによる全体的な影響は、比較的小さい。
【００４４】
カメラが、多重化され、或いは回路板検査と素子学習との間にインターリーブされる場合には、素子学習についての優先順位、例えばそれに充てる時間量は、製造優先順位、製造割当量、新しい素子を備えた回路板数を含む各種要素に基づいて調整されるものと理解頂きたい。一般的には、回路板検査中に学習工程に充てる時間は、相対的に十分のことも相対的に僅かのこともある。例えば、回路板の検査が新しい素子の学習のために中断されることの決して無いように、学習優先順位を一方の極値（僅か）に設定することもできる。学習優先順位は、逐次増加して指定された限界内で素子学習ができるようにすることもできる。優先順位の調整は、オペレータが手動で行ってもよいし、検査対象回路板の数値目標の様な各種パラメータに基づいてソフトウェアで自動的に行ってもよい。オペレータが新しい素子を学習領域に手動で載せる場合、学習優先順位は、オペレータに、素子を学習領域に配置するための所定の時間を与えるようにセットすることもできる。機械が組立てライン中で最も遅い場合には、オペレータは、新しい素子を学習するための時間量を最小化或いは全く無くすることもできる。更に、学習はＮ番目の回路板毎に実施するように限定してもよい。予定より進んでいる機械については、オペレータは、回路板検査工程全体における素子学習時間を増やすこともできる。
【００４５】
例えば、システムは、或る素子の学習に約２分必要とするかもしれない。製造量が比較的低い場合は、本システムを、１つの製造検査と次の検査との間に比較的長い間隔の素子学習活動に利用可能である。製造量が比較的高い場合は、本システムは、製造活動に多くを割かれ学習への利用度合いは限られたものになる。ある状況下、例えば、製造目標が計量される会計期末近くでは、管理者は、システムを完全に製造検査に投入することを選択することができる。
【００４６】
或いは、システムは、製造回路板Ｎ個毎に新しい素子を学習するようにプログラムしてもよい。Ｎの値は、オペレータが手動で調整してもよいし、例えば製造量や四半期末への近接度に基づいてコンピュータが調整するようにしてもよい。新しい回路板型式を検査しようとする場合には、素子学習の量が劇的に増すこともある。製造期間終了のかなり前には、オペレータは、未学習素子による製造期間末期における生産上のボトルネックを回避するために、比較的高い優先順位を素子学習に割り当てることができる。
【００４７】
ある実施形態では、ファジー理論を使って自動的な学習優先順位決定を提供する。例えば、ファジー理論変数としては、
製造量（高、又は低）、
学習利用度合い（高、低、又はゼロ）、
四半期末（近い、又は近くない）
を挙げることができる。
【００４８】
ファジー規則のサンプルセットは以下の通りである。
製造量が低の場合は、学習利用度合いは高とし、
製造量が高の場合は、学習利用度合いは低とし、
四半期末が近いで製造量が高なら、学習利用度合いはゼロとする。
【００４９】
オペレータは、ファジー変数、製造量、及び学習利用度合いについて「高」及び「低」を定義できる。例えは、
毎時１００回路板を超える場合、製造量は「高」、
毎時２０回路板未満の場合、製造量は「低」、
四半期は６月３０日、
近いは３日。
【００５０】
学習利用度合い変数は以下のように処理される。
学習利用度合いが高の場合、機械が稼働していないときには何時でも２分間の学習時間を開始できる、
学習利用度合いが低の場合、一時間毎に２分間の学習時間を開始できる、
学習利用度合いがゼロの場合、学習時間は無し。
【００５１】
システムは、この単純なファジー理論を実行することにより、学習時間のためにシステム自身をいつ利用可能にすべきでいつ利用可能にすべきでないのかを自動的に決定することができる。人間の介在無しにファジー可変製造量を計量するのに、回路板検査率を考慮することができる。システムは、その内部クロックカレンダーを参照することにより、カレンダー上の四半期末までどれほどあるかを判定することができる。システムは、規則を評価し、規則が時間毎のスケジュールであると判定した場合には、学習予約を前もって予定に入れ、オペレータにいつ結果が入手可能になるかを通知する。
【００５２】
一般的には、システムは、現在の学習優先順位を考慮して、素子学習の時宜に適う時を決める。上記のように、時宜に適う時には、システムが稼働していない時、検査対象回路板のストライプ経路１０４が素子学習領域に近づく時が含まれる。このような時宜に適う時には、図１Ａに示すように、カメラは素子学習領域に入り新しい素子の画像データを捕捉することができる。カメラが回路板ストライプ経路から外れる回数及び外れる期間は、上記のように学習優先順位を始めとする各種要因に基づいている。
【００５３】
図５は、図３との組み合わせにおいて、本発明により、回路板を検査領域に取り付け取り外しする間に、新しい素子の学習を組み込む段階の代表的順序を示している。ステップ４００において、検査領域３１０に回路板があるかどうかを判定する。検査領域に回路板がなければ、プロセッサ１０８（図１）は、ステップ４０２で搬入コンベヤアッセンブリ３０４に要求を送る。検査領域に回路板があれば、ステップ４０６で回路板を検査する。回路板搬入の要求を送った後、システムは、ステップ４０４において新しい素子を学習する要求があるかどうかを判定する。そのような要求があれば、カメラは、ステップ４０８において素子学習領域に移動し学習対象の素子の特性データを捕捉する。
【００５４】
ステップ４０６で回路板の検査が終了したら、プロセッサは、ステップ４１０で搬出コンベヤ３０６に検査済みの回路板を受け取るよう要求を送る。ステップ４１２で、システムは、別の又は未完了の学習要求があるかどうかを判定する。ステップ４１２で学習要求が見付かった場合、カメラは、ステップ４１４で素子学習領域に移動する。ステップ４１６で、回路板は搬出コンベヤ３０６を介して検査領域から運び出される。
【００５５】
一連の新しい素子を学習しようとする場合、オペレータは予備的な素子データオフラインに入り、それらを学習ファイルに記憶する。オペレータは、ストックから新しい部品のサンプルを収集する。ある実施形態では、オペレータは、学習及び／又は検査の操作モードを選択する。モードは、上記のように所望のレベルにセットされた検査優先順位付きの多重化検査及び学習を含んでいる。
【００５６】
検査工程が始まると、プロセッサは学習ファイルを探す。オペレータには、例えば表示装置を介して次の学習対象素子が通知される。都合のよい時間に、オペレータは正しい部品を見つけ出しシステムに表示を与え、例えば表示アイコンをクリックして、次の時宜に適う時、例えば検査領域に回路板が入るのを待っている間などに学習サイクルを起動させる。素子を学習する時には、表示装置に機械が次の（複数の）素子に対して準備ができていることを表示する。
【００５７】
このように、検査対象のある型式の回路板が、検査前にシステムが学習しなければならない新しい素子を有している場合は、システムが新しい素子を学習する間に、既知の素子を有する他の型式の回路板を検査することができる。素子の学習が済むと、これら新たに学習された素子を有する回路板を検査することができる。
【００５８】
当業者には、上記実施形態に基づき、本発明の更なる特徴及び利点が理解頂けるであろう。従って、本発明は、特許請求の範囲に示すものを除き、これまで具体的に示し説明したものによって限定されるものではない。全ての引用刊行物及び参考文献は、その全体を参考文献としてここに明示的に援用する。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１は、本発明による素子学習機構を有する代表的自動光学検査（ＡＯＩ）システムを示す概要図である。図１Ａは、本発明による、素子学習を統合した回路板検査を示す、図１のＡＯＩシステムの概略図である。
【図２】
図２は、図１のＡＯＩシステム用の、本発明による素子学習領域の概略図である。図２Ａは、図２のＡＯＩシステムの正面図を示す概略図である。図２Ｂは、図１のＡＯＩシステム用の代表的カメラアッセンブリ支持構造の斜視図である。
【図３】
本発明による自動素子学習を備えたＡＯＩシステムの概略図である。
【図４】
本発明による、検査工程に統合された素子学習を示す代表的なフロー線図である。
【図５】
本発明による、検査対象回路板の取り付け及び取り外しの間の素子学習を示す代表的フロー線図である。
【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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