(57)【要約】      （修正有）【課題】電子部品が搭載された基板を検査する検査機において、各検出対象部位を確実に認識することができる検査機および実装基板の検査方法を提供する。【解決手段】基板をカラー撮像して得た撮像画像から検出対象部位を認識する際、認識に失敗した場合には、カラーバランスを変更した撮像画像に基づいて当該検出対象部位の再認識処理を行う。再認識処理は、認識に失敗した撮像画像を変更したカラーバランスで画像処理した画像に基づいて行う。検出対象部位の認識に失敗した場合、当該検出対象部位の色と背景の色とに基づいて新たなカラーバランスを算出し、この新たなカラーバランスで再認識処理を行う。【選択図】図５
2007149873.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子部品が搭載された基板を検査する検査機であって、
基板をカラー撮像する撮像手段と、
撮像画像から検出対象部位を認識する認識手段とを備え、
前記検出対象部位の認識に失敗した場合には、カラーバランスを変更した撮像画像に基づいて、当該検出対象部位の再認識処理を行うことを特徴とする検査機。
【請求項２】
前記再認識処理は、認識に失敗した撮像画像を変更したカラーバランスで画像処理した画像に基づいて行う請求項１に記載の検査機。
【請求項３】
前記再認識処理は、変更したカラーバランスで撮像した新たな撮像画像に基づいて行う請求項１に記載の検査機。
【請求項４】
検出対象部位の認識に失敗した場合、当該検出対象部位の色とその背景の色とに基づいて新たなカラーバランスを算出し、この新たなカラーバランスで前記再認識処理を行う請求項１〜３のいずれかに記載の検査機。
【請求項５】
認識に失敗した検出対象部位について算出された新たなカラーバランスを記憶する記憶手段を備え、
前記記憶手段に記憶されている認識に失敗した検出対象部位と同種類の検出対象部位については、認識の失敗を待たずに、前記記憶手段に記憶されている新たなカラーバランスを用いた前記再認識処理から始めるようにした請求項４に記載の検査機。
【請求項６】
認識に失敗した検出対象部位が複数ある場合には、共通のカラーバランスを適用可能な検出対象部位をグループに束ね、各グループ毎に前記再認識処理を行う請求項１〜５のいずれかに記載の検査機。
【請求項７】
電子部品が搭載された基板の検査方法であって、
基板をカラー撮像して得た撮像画像から検出対象部位を認識する際、認識に失敗した場合には、カラーバランスを変更した撮像画像に基づいて当該検出対象部位の再認識処理を行うことを特徴とする実装基板の検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、電子部品が搭載された基板を検査する検査機および検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、基板に電子部品を実装する実装ラインでは検査機により各電子部品を撮影して、その実装状態の検査が行われている。
【０００３】
たとえば、下記特許文献１では、複数色のカラー画像撮影手段からのアナログ出力信号を非線形変換することにより分解能の必要な信号の小さい部分を引き伸ばし、基板、電子部品、クリーム半田などの色の差を十分な分解能で見分ける方法が提案されている。
【特許文献１】特開平６−１６００３５号公報（請求項１、段落００１８）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、一般に基板上には種々の部品やマーク等の検出対象が存在するため、前記方法では採用された非線形変換の内容によって正確に識別できない検出対象部位が発生するおそれがあり、改善の余地があった。
【０００５】
本発明は上記に鑑みてなされたものであり、各検出対象部位を確実に認識することができる検査機および検査方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は下記の手段を提供する。
【０００７】
［１］電子部品が搭載された基板を検査する検査機であって、
基板をカラー撮像する撮像手段と、
撮像画像から検出対象部位を認識する認識手段とを備え、
前記検出対象部位の認識に失敗した場合には、カラーバランスを変更した撮像画像に基づいて、当該検出対象部位の再認識処理を行うことを特徴とする検査機。
【０００８】
［２］前記再認識処理は、認識に失敗した撮像画像を変更したカラーバランスで画像処理した画像に基づいて行う前項１に記載の検査機。
【０００９】
［３］前記再認識処理は、変更したカラーバランスで撮像した新たな撮像画像に基づいて行う前項１に記載の検査機。
【００１０】
［４］検出対象部位の認識に失敗した場合、当該検出対象部位の色とその背景の色とに基づいて新たなカラーバランスを算出し、この新たなカラーバランスで前記再認識処理を行う前項１〜３のいずれかに記載の検査機。
【００１１】
［５］認識に失敗した検出対象部位について算出された新たなカラーバランスを記憶する記憶手段を備え、
前記記憶手段に記憶されている認識に失敗した検出対象部位と同種類の検出対象部位については、認識の失敗を待たずに、前記記憶手段に記憶されている新たなカラーバランスを用いた前記再認識処理から始めるようにした前項４に記載の検査機。
【００１２】
［６］認識に失敗した検出対象部位が複数ある場合には、共通のカラーバランスを適用可能な検出対象部位をグループに束ね、各グループ毎に前記再認識処理を行う前項１〜５のいずれかに記載の検査機。
【００１３】
［７］電子部品が搭載された基板の検査方法であって、
基板をカラー撮像して得た撮像画像から検出対象部位を認識する際、認識に失敗した場合には、カラーバランスを変更した撮像画像に基づいて当該検出対象部位の再認識処理を行うことを特徴とする実装基板の検査方法。
【発明の効果】
【００１４】
上記発明［１］によると、認識に失敗した検出対象部位はカラーバランスを変更した撮像画像に基づいて再認識処理が行われるため、各検出対象部位を確実に認識して検査を行うことができる。
【００１５】
上記発明［２］によると、認識に失敗した撮像画像を用いて再認識処理が行われるため、速やかに再認識処理を行うことができる。
【００１６】
上記発明［３］によると、変更したカラーバランスで再撮像が行われるため、検出対象部位を認識するための高い階調解像度を備えた新たな撮像画像を得て、検出対象部位をより確実に認識することができる。
【００１７】
上記発明［４］によると、認識に失敗した検出対象部位とその背景色とに基づいて新たなカラーバランスが算出されるため、各検出対象部位に適したカラーバランスを用いて、各検出対象部位をより確実に認識することができる。
【００１８】
上記発明［５］によると、新たなカラーバランスを算出するための計算負荷を軽減することができるとともに、認識に失敗する可能性の高い１回目の認識処理のための計算負荷をなくして、検査の高速化を図ることができる。
【００１９】
上記発明［６］によると、共通のカラーバランスを適用可能な検出対象部位を束ねたグループ毎に再認識処理を行うため、複数の検出対象部位についての再認識処理を効率的に行うことができ、検査の高速化を図ることができる。
【００２０】
上記発明［７］によると、認識に失敗した検出対象部位はカラーバランスを変更した撮像画像に基づいて再認識処理が行われるため、各検出対象部位を確実に認識して検査を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
［第１実施形態］
図１は本発明の第１実施形態にかかる実装基板の検査機の正面図、図２は同検査機の内部構造を示す平面図である。これらの図に示すように、この検査機は、実装機によって電子部品が実装された実装基板Ｐの実装状態を検査するものであり、基板実装システムの基板実装ラインに沿って配置されている。
【００２２】
この検査機は、脚部材が支える不図示の基台となるフレームを備え、フレームにはボルトでそれぞれ脱着可能に取り付けられている複数のパネルによりハウジング１が形成されている。ハウジング１内においては、内部コンベア２が基板Ｐの搬送ラインＸＬ（図２参照）に沿ってフレーム上に設けられている。
【００２３】
図２に示すように、検査時に基板Ｐを支持する内部コンベア２は、Ｙ軸移動手段２０によって、水平面内において搬送ラインＸＬに対し直交するＹ軸方向（前後方向）に沿って移動自在に構成されている。すなわち内部コンベア２は、Ｙ軸方向に沿って配置される一対のレール２２にレール長さ方向に沿ってスライド移動自在に取り付けられている。さらに内部コンベア２は、Ｙ軸方向に沿って配置されるボールねじ２３に螺着されており、モータ２４の駆動によってボールねじ２３が回転駆動されることにより、内部コンベア２がＹ軸方向に移動されるよう構成されている。こうして内部コンベア２は、Ｙ軸移動手段２０によって、搬送ラインＸＬと、ハウジング１内の後部（奥部）との間をＹ軸方向に沿って移動できるよう構成されている。
【００２４】
また内部コンベア２の両側における搬送ラインＸＬ上には、コンベアカバー１３，１４に被われた搬入コンベア１１、搬出コンベア１２が設けられている。ハウジング１には搬入コンベア１１、搬出コンベア１２がそれぞれ貫通する不図示の開口が設けられている。そして搬送ラインＸＬ上に内部コンベア２が配置された状態において、ハウジング１の外部から実装基板Ｐが搬入コンベア１１によって内部コンベア２上に搬送されるとともに、内部コンベア２上の基板Ｐが内部コンベア２および搬出コンベア１２によってハウジング１の外部に搬出されるよう構成されている。
【００２５】
ハウジング１内における内部コンベア２の後方（奥部）には、基板Ｐをカラー撮像する撮像手段としてのカメラ３が配置されている。このカメラ３は、たとえばＲＧＢ各色の波長域の光をそれぞれ検出可能なＣＣＤカメラ等から構成されている。
【００２６】
このカメラ３は、Ｘ軸移動手段３０によって、搬送ラインＸＬと平行なＸ軸方向に沿って移動可能に構成されている。すなわちカメラ３を支持する支持部材３１は、Ｘ軸方向に沿って配置される一対のレール３２にレール長さ方向に沿ってスライド自在に取り付けられている。更にカメラ支持部材３１には、Ｘ軸方向に沿って配置されるボールねじ３３に螺着されており、モータ３４の駆動によってボールねじ３３が回転駆動されることにより、カメラ３がＸ軸方向に移動されるよう構成されている。
【００２７】
またカメラ支持部材３１には、カメラ３により撮像する領域を照明するための照明装置３５が設けられている。この照明装置３５は、基板Ｐをカラー撮像するために、たとえばＲＧＢ各色の波長域の光を含む白色蛍光灯から構成されている。
【００２８】
図３はこの実施形態にかかる検査機の主制御系を示すブロック図である。同図に示すように、この検査機は、ＣＰＵ５等からなるコンピュータを備えており、このＣＰＵ５によって各駆動部等の駆動が制御されて、後に詳述する動作が自動的に実行されるものである。同図において、キーボード等の入力装置４１は検査に関連した各種の情報等を検査機に入力するためのものであり、ＣＲＴディスプレイ等の表示装置４２は、各種の情報等を表示するものである。更に記憶装置４３は、検査に必要な各種のデータ等を記憶するものである。
【００２９】
また画像用フレームメモリ５１は、画像入力ポート５２を介して得られる分割撮像データ（分割画像）や、それを加工して得られる広域撮像データ（広域画像）、検査対象の電子部品データ（人工部品データ）等の画像データを記憶するものである。メモリ５３は、検査に必要な各種のデータを一時的に記憶するものである。更に照明コントローラ５４はカメラ３による撮像時に照明装置３５の駆動を制御するものであり、モータコントローラ５５及びモータアンプ５６は、Ｘ軸移動手段３０およびＹ軸移動手段２０の駆動を制御して、カメラ３を実装基板Ｐに対しＸＹ軸方向に相対移動させるものである。更にＣＰＵ５は各種Ｉ／Ｏポート５７を介して周辺装置等をデータを送受できるよう構成されている。
【００３０】
図４は、撮像手段におけるデータの流れを示すブロック図である。この図に示すように、カメラ３の各画素によって捉えられたＲＧＢ各色の光強度信号は、アナログ値の状態でそれぞれ所定のゲインが乗ぜられ、オフセットされてから、Ａ／Ｄ変換されてデジタル信号となる。そして、各色毎に設定されたルックアップテーブルにより線形または非線形の色補正処理が行われてからメモリに記憶されるようになっている。
【００３１】
ここで、これらゲイン値、オフセット値およびルックアップテーブルによるカラーバランスは、当初の設定として、人間の視覚と同様のカラーバランスが採用されている。
【００３２】
次に本実施形態にかかる検査機によって行われる実装基板の検査方法の手順について図５のフローチャートを参照しながら説明する。
【００３３】
この検査機では、まず搬入された基板Ｗの撮像が行われる（ステップＳ１）。
【００３４】
この撮像は、カラー撮像として行われ、たとえばＲＧＢ各色からなるカラー画像が得られる。この撮影におけるカラーバランスは、上述したとおり人間の視覚と同様に設定されているため、撮像画像を画面表示した際、撮像画像がたとえば表示装置４２に表示されれば、オペレータは実際の基板との関係を違和感なく把握できる。
【００３５】
またこの検査機では、複数の検出対象部位を個別に撮影していくのではなく、基板全体の画像を撮影して、各検出対象部位を含む画像を切り出していくようになっている。図６はこの検査機において検査対象の実装基板を撮影して得られた撮像画像の一例である。この図に示すように、この検査機では、基板のサイズとカメラ視野（撮像範囲）とに応じて、実装基板Ｐの検査対象領域を縦横（ＸＹ軸方向）の格子状に複数の撮像領域Ｐｇ…に分割して順次撮像を行い、撮影された各分割画像を繋ぎ合わせていくことで、基板全体の撮像画像を得ている。
【００３６】
こうして基板全体の撮像画像が得られると、基板全体の撮像画像から検出対象部位の認識に用いるための小サイズの認識用画像の切り出しが行われる（ステップＳ２）。
【００３７】
この検査機における検出対象部位としては、実装状態の良否判定対象（検査対象）となる基板上に搭載された各電子部品等の他、たとえば基板上に印刷等された基板特定情報等としての二次元バーコード、部品位置決め用のフィデューシャルマーク等が含まれる。
【００３８】
認識用画像は、検出対象部位を認識する処理の対象となる画像であり、計算負荷を低減するため、想定される検出対象部位の最大位置ずれ量に対応できる範囲で、できるだけ小さいサイズが予め設定されている。
【００３９】
こうして切り出される認識用画像は撮像画像の一部であり、本発明ではこの認識用画像も撮像画像と呼ぶ。
【００４０】
なおこの認識用画像の切り出し処理は、上記ステップＳ１の撮像処理が基板全体について完了する前であっても、切り出す対象部分についての撮像が完了すれば順次開始するようにしてもよい。
【００４１】
次に認識用画像から検出対象部位の認識処理が行われる（ステップＳ３）。この認識処理では、カラー画像である撮像画像（認識用画像）をモノクロ変換してモノクロ画像を作成し、検出対象部位とその背景の輝度差に基づいて検出対象部位を抽出することで、検出対象部位を認識するようになっている。
【００４２】
本実施形態では、ＣＰＵ５等からなるコンピュータが、撮像画像から検出対象部位を認識する認識手段として機能するようになっている。
【００４３】
図７は、検出対象部位の撮像画像の一例である。この例は、検出対象部位として二次元バーコードを例としている。この撮像画像はカラー画像として得られているものであり、ＲＧＢの３色についてそれぞれ階調値（たとえば０〜２５５）を持っている。
【００４４】
図８は、検出対象部位とその背景におけるＲＧＢ各色の階調値のヒストグラムの例である。この図に示すように、検出対象部位（バーコードの模様部分）とその背景（基板の地色）を構成する各画素には各色の階調値に多少のバラツキはあるが、両者には明かな傾向の違いがあり、カラー画像でオペレータが目視すれば判別できる程度の差異が認められる。具体的に、検出対象部位およびその背景の階調の平均値は、この例では、検出対象部位の平均階調（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０）は、Ｒ０＝１０８、Ｇ０＝２４９、Ｂ０＝１９０であり、背景の平均階調（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）は、Ｒ１＝７７，Ｇ１＝２４８，Ｂ１＝１３１であった。
【００４５】
図９は、検出対象部位の撮像画像をモノクロ変換した画像の例である。モノクロ変換とは、ＲＧＢの３色の階調値を持っていたカラー撮像画像から、黒（グレー）１色の階調値（輝度値）のみからなるモノクロ画像を生成することである。この図に示すように、図６および図７の検出対象部位（二次元バーコード）の撮像画像の例では、検出対象部位の階調値が２３４、背景の階調値が２２２となり、両者の階調差（輝度差）は１２しかなくなっている。これでは、各画素の階調値のバラツキを考慮すると、検出対象部位と背景とを正確に区別できず、検出対象部位を抽出して認識することが困難である。このため、この例では、検出対象部位の認識に失敗している。
【００４６】
なお、認識対象となる検出対象部位またはそれと同種類の部位が、後述するように、認識に失敗しやすい部位として記憶されているなら、当該検出対象部位に対する認識処理は失敗する可能性が高い。このため、このような場合には、当該検出対象部位に対する認識処理をスキップして、認識に失敗したものとみなすようになっている。
【００４７】
認識処理によって検出対象部位の認識に成功すれば（ステップＳ４でＹＥＳ）、認識結果に基づいて当該検出対象部位の検査が実行される（ステップＳ５）。具体的には、検出対象部位が電子部品等の検査対象物であれば、認識されることで判明した基板上における実装位置等が、予め設定された検査基準と照合されることにより良否判断が行われる。この検査基準は、マスター基板等を撮影して得たマスター画像等から作成したものであっても、各電子部品の形状や位置等を人工的に作成した数値データからなるものであってもよい。また検出対象部位が基板上に形成された各種マーク等であれば、基板番号の読取処理や、他の電子部品のための検査基準補正処理等が行われる。
【００４８】
一方、前記認識処理によって検出対象部位の認識に失敗した場合には（ステップＳ４でＮＯ）、当該検出対象部位についての検査が実行できないため、当該検出対象部位について認識に失敗したことをメモリ５３に一時的に記憶しておく（ステップＳ６）。
【００４９】
そして、当該検査対象基板における全ての検出対象部位に対する検討が完了したか否かが判断され（ステップＳ７）、未だ検討していない検出対象部位があるならば（ステップＳ７でＮＯ）、次の検出対象部位についての検討のため、認識用画像の切り出し（ステップＳ２）に戻る。
【００５０】
当該検査対象基板における全ての検出対象部位に対する検討が完了していたら（ステップＳ７でＹＥＳ）、前記メモリ５３に一時的に記憶されている認識失敗の検出対象部位があるか否かが判断される（ステップＳ８）。
【００５１】
認識失敗の検出対象部位がなければ（ステップＳ８でＮＯ）、各検出対象部位についての検査結果を報知して（ステップＳ９）、当該基板に対する一連の検査工程を終了する。具体的には、表示装置４２に検査結果として良品基板か不良基板かを表示し、さらに不良基板である場合には、その不良の種類、不良部位、不良の程度、リペア作業による修復の可否等が表示される。
【００５２】
なお検査結果の報知は、各検出対象部位についての検査が実行される（ステップＳ５）度に行うようにしてもよい。
【００５３】
一方、全ての検出対象部位についての検討が完了したとき、認識に失敗した検出対象部位があるならば（ステップＳ８でＹＥＳ）、認識に失敗した各検出対象部位について新たなカラーバランスの算出が行われる（ステップＳ１０）。
【００５４】
このカラーバランスとは、たとえばＲＧＢ等の各色の着目度合いを表すものである。新たなカラーバランスは、再認識処理に用いるものであり、各検出対象部位の特徴に応じて、各検出対象部位が認識されやすい条件を設定するためのものである。
【００５５】
この実施形態では上述したように各検出対象部位をその背景との輝度差に基づいて抽出し、認識するようにしているため、各検出対象部位と背景との輝度差（コントラスト）が現れるように、新たなカラーバランスを算出する。このため、各色毎に検出対象部位と背景との階調差を算出し、各色の着目度合い、すなわち各色の階調が最終的な輝度差に与える影響度を調整する。
【００５６】
なお、後述するように、同種類の検出対象部位について既に算出された新たなカラーバランスが記憶されているなら、記憶されている新たなカラーバランスを採用することで、この新たなカラーバランスの算出処理（ステップＳ１０）はスキップする。
【００５７】
新たなカラーバランスを算出する具体的な方法としては、（１）階調差が小さい色を破棄する、（２）階調差が最大の色だけを用いる、（３）階調差が最大の色について、階調差が強調される処理を行う、等を挙げることができる。以下、各方法を順に説明する。
【００５８】
（１）階調差が小さい色を破棄する方法では、上記図７および図８の例であれば、ＲＧＢ各色の検出対象部位と背景との階調差ΔＲ，ΔＧ，ΔＢは、ΔＲ＝３１，ΔＧ＝１，ΔＢ＝５９であるから、Ｇ（緑色）が最も階調差が小さい色である。そこで、新たなカラーバランスを、Ｇを破棄してＲ＝１００％、Ｇ＝０％、Ｂ＝１００％とし、この新たなカラーバランスで、一度認識に失敗した撮像画像（ここでは図６の画像）に対して画像処理（色補正）を行う。このようにすると、この例のＧ（緑色）のように、階調差が小さいために検出対象部位と背景との違いを薄めてしまう要素を軽減し、両者の相違を強調してコントラストを高めることができる。具体的には、検出対象部位の階調値（輝度）は９７，背景の階調値（輝度）は４９となり、階調差（輝度差）は４８が得られ、検出対象部位を背景から抽出して十分に認識することができるようになった。
【００５９】
（２）階調差が最大の色だけを用いる方法では、上記図７および図８の例であれば、Ｂ（青色）が階調差が最大の色である。そこで、新たなカラーバランスを、Ｂ以外を破棄して、Ｒ＝０％、Ｇ＝０％、Ｂ＝１００％とし、この新たなカラーバランスで、一度認識に失敗した撮像画像（ここでは図６の画像）に対して画像処理（色補正）を行う。このようにすると、この例のＢ（青色）のように、階調差が最も大きく検出対象部位と背景との差異が最も大きく現れる要素のみとして、両者の相違を強調してコントラストを高めることができる。具体的には、検出対象部位の階調値（輝度）は７１，背景の階調値（輝度）は２９となり、階調差（輝度差）は４２が得られ、検出対象部位を背景から抽出して十分に認識することができるようになった。
鰭  （３）階調差が最大の色について、階調差が強調される処理を行う方法では、上記図７および図８の例であれば、まずが階調差が最大のＢ（青色）以外を破棄して、さらに階調差が最大のＢの階調を１．２倍に拡大する。このとき飽和しないよう階調値をオフセットする。たとえば、新たなカラーバランスを、Ｒ＝０％、Ｇ＝０％、Ｂ＝１２０％−１２８とし、この新たなカラーバランスで、一度認識に失敗した撮像画像（ここでは図６の画像）に対して画像処理（色補正）を行う。このようにすると、検出対象部位と背景との差異が最も大きく現れる要素をさらに強調して、両者の相違を強調してコントラストを高めることができる。具体的には、検出対象部位の階調値（輝度）は７０，背景の階調値（輝度）は３となり、階調差（輝度差）は６７が得られ、検出対象部位を背景から抽出して十分に認識することができるようになった。
【００６０】
なお、新たなカラーバランスを算出する方法は上記３つの方法に限定されるものでなく、各検出対象部位が認識されやすくなるならば、種々の方法を採用することができる。たとえば、検出対象部位と背景の階調の大小関係が他の色と異なる色がある場合には、当該異なるについて階調の大小を逆転（明暗を反転）させた上で、他の色とともにモノクロ変換するようにしてもよい。
【００６１】
次に、認識に失敗した各検出対象部位について新たなカラーバランスが算出されれば、算出された新たなカラーバランスを各検出対象部位に関連付けて記憶する（ステップＳ１１）。
【００６２】
このとき、各検出対象部位における認識に失敗した程度や、過去に失敗した場合を含めた失敗の回数等に応じて、認識に失敗しやすい検出対象部位であるか否かを判断し、その結果も記憶しておくようになっている。
【００６３】
本実施形態では、ＣＰＵ５等からなるコンピュータが備える記憶装置４３が、新たなカラーバランスを記憶する記憶手段として機能するようになっている。
【００６４】
各検出対象部位のための新たなカラーバランスが算出されれば、共通のカラーバランスを適用可能な検出対象部位を束ねたグループが設定される（ステップＳ１２）。このグループは、複数の検出対象部位に対する同一の画像処理（色補正）を同時に行うために設定するものであり、画像処理の効率化を図るためである。
【００６５】
このグループ化は、新たなカラーバランスが同一の場合だけでなく、近似したカラーバランスが算出された場合も、近似の程度によって行うようにしてもよい。
【００６６】
なお、認識に失敗した検出対象部位が１つしかない場合には、このグループ化（ステップＳ１２）はスキップすればよい。
【００６７】
こうして共通のカラーバランスを適用可能なグループが設定されれば、各グループ毎に新たなカラーバランスの下で再認識処理が実行される（ステップＳ１３）。
【００６８】
この再認識処理では、まず、一旦は認識に失敗した撮像画像（認識用画像）に対して新たなカラーバランスによる画像処理（色補正）が行われる。そして上述した検出対象部位の認識（ステップＳ３）と同様に、画像処理された画像をモノクロ変換してモノクロ画像を作成し、検出対象部位とその背景の輝度差に基づいて検出対象部位を抽出することで、検出対象部位を認識する。この再認識処理は、認識手段として機能するＣＰＵ５等からなるコンピュータによって行われる。
【００６９】
図１０は、再認識処理において新たなカラーバランスで画像処理された画像の一例である。上記図６および図７に例示した撮像画像に対して、たとえば階調差が小さい色を破棄する方法（１）によって算出された新たなカラーバランスを適用すれば、上述したように、検出対象部位の階調値（輝度）は９７，背景の階調値（輝度）は４９となり、階調差（輝度差）は４８が得られ、検出対象部位を背景から抽出して十分に認識することができる。
【００７０】
こうして各検出対象部位について再認識処理が行われれば、ステップＳ４に戻り、再認識処理により認識できた検出対象部位についての検査が実行され（ステップＳ４でＹＥＳ、ステップＳ５）、再認識処理によっても認識できなかった検出対象部位については（ステップＳ４でＮＯ）、当該検出対象部位が改めて記憶され（ステップＳ６）、当該検出対象部位が認識されるまで、さらに新たなカラーバランスが算出されて（ステップＳ１０）、繰り返し、再認識処理が実行される（ステップＳ１３）。
【００７１】
以上のように、本実施形態の検査機によれば、当初のカラーバランスで認識に失敗した検出対象部位は、カラーバランスを変更して再認識処理が行われるため、各検出対象部位を確実に認識して検査を行うことができる。
【００７２】
また、この再認識処理は、認識に失敗した既に撮像されている画像を用いて行われるため、速やかに再認識処理を行うことができる。
【００７３】
また、再認識処理に際しては、認識に失敗した検出対象部位とその背景色とに基づいて新たなカラーバランスが算出されるため、各検出対象部位に適したカラーバランスを用いて、各検出対象部位をより確実に認識することができる。
【００７４】
また、一度算出した新たなカラーバランスは、認識に失敗した検出対象部位に関連付けて記憶されるため、新たなカラーバランスを算出するための計算負荷を軽減して、検査の高速化を図ることができる。
【００７５】
また、認識に失敗しやすい部位として記憶されている検出対象部位と同種類の検出対象部位については、認識の失敗を待たずに１回目の認識処理を失敗したものとみなし、新たなカラーバランスを用いた再認識処理から始めるようにしたため、認識に失敗する可能性の高い１回目の認識処理のための計算負荷をなくして、検査の高速化を図ることができる。
【００７６】
また、認識に失敗した検出対象部位が複数ある場合には、共通のカラーバランスを適用可能な検出対象部位をグループに束ね、各グループ毎に再認識処理を行うようにしたため、複数の検出対象部位についての再認識処理を効率的に行うことができ、検査の高速化を図ることができる。
【００７７】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。この第２実施形態は、上記第１実施形態では認識に失敗した撮像画像を新たなカラーバランスで画像処理した画像を用いて再認識処理を行ったのに対し、新たなカラーバランスの下で再撮像して得た新たな撮像画像に基づいて再認識処理を行うようにしたものである。
【００７８】
この第２実施形態にかかる検査機による検査方法の手順の多くは上述した第１実施形態と共通であるので、図５に示した第１実施形態のフローチャートを参照しながら、主として相違点について説明する。
【００７９】
第２実施形態でも、まず基板の全体画像が撮像され（ステップＳ１）、認識用画像の切り出しが行われる（ステップＳ２）。このとき第２実施形態では、認識に失敗しやすいとして記憶されている検出対象部位については、この認識用画像の切り出し処理（ステップ２）からスキップする。第２実施形態では、後述するように、再認識処理の対象とする画像は新たに撮像し直したものが採用され、当初の認識用画像が使用されないためである。
【００８０】
続いて切り出された認識用画像から検出対象部位の認識が行われ（ステップＳ３）、認識できれば（ステップＳ４でＹＥＳ）、当該検出対象部位の検査が実行され（ステップＳ５）、認識に失敗すれば（ステップＳ４でＮＯ）、その旨が記憶される（ステップＳ６）。
【００８１】
以上の一連の処理が全ての検出対象部位について行われ（ステップＳ７でＮＯ）、全ての検出対象部位について検討が行われれ（ステップＳ７でＹＥＳ）、認識に失敗した検出対象部位がなければ（ステップＳ８でＮＯ）、検査結果が報知され（ステップＳ９）、一連の検査工程が終了する。
【００８２】
一方、認識に失敗した検出対象部位があれば（ステップＳ８でＹＥＳ）、各検出対象部位について新たなカラーバランスが算出され（ステップＳ１０）、記憶される（ステップＳ１１）。
【００８３】
この新たなカラーバランスの算出方法は、上述した（１）階調差が小さい色を破棄する、（２）階調差が最大の色だけを用いる、（３）階調差が最大の色について、階調差が強調される処理を行う等を採用することができるが、再撮像する場合には、受光感度域の設定等により特定の明るさの範囲について高い階調解像度を得られるように設定することができるため、この高い階調解像度を生かすことができる方法、たとえば前記（３）の方法等を採用することが望ましい。
【００８４】
こうして新たなカラーバランスが算出されれば、同時に再認識処理を行えるグループが設定される（ステップＳ１２）。この第２実施形態の再認識処理では、再撮像を伴うため、共通のカラーバランスを適用可能であって、かつ同時にまたは連接して撮像することのできる互いに近接した検出対象部位がグループとして束ねられる。
【００８５】
図１１は、再撮像のために行うグループ化処理の説明図である。この図では、２つの部品Ｘ、ＸおよびマークＹが、１回目の認識処理に失敗して再認識処理の対象となっているが、２つの部品Ｘ、Ｘは同時にカメラ３の視野角に入るほど互いに近接しており、かつ共通のカラーバランスが適用可能であるため、点線で囲まれた１つのグループとして束ねられている。マークＹは１つのみで１つのグループとなっている。
【００８６】
こうして共通のカラーバランスを適用可能なグループが設定されれば、各グループ毎に新たなカラーバランスの下で再撮像を伴う再認識処理が実行される（ステップＳ１３）。
【００８７】
この再認識処理における再撮像では、新しいカラーバランスは、図４に示した撮像手段のデータの流れでは、各色のゲイン値、オフセット値を調整することによるアナログ的な色補正と、ルックアップテーブルを調整することによるデジタル的な色補正のいずれか、または両方の組み合わせによって実現することができる。
【００８８】
こうして各検出対象部位について再認識処理が行われれば、ステップＳ４に戻り、再認識処理により認識できた検出対象部位についての検査が実行され（ステップＳ４でＹＥＳ、ステップＳ５）、再認識処理によっても認識できなかった検出対象部位については（ステップＳ４でＮＯ）、当該検出対象部位が改めて記憶され（ステップＳ６）、当該検出対象部位が認識されるまで、さらに新たなカラーバランスが算出されて（ステップＳ１０）、繰り返し、再認識処理が実行される（ステップＳ１３）。
【００８９】
以上のように、基板の再撮像を伴う再認識処理を行う第２実施形態によっても、上述した第１実施形態と同様の作用効果が得られる。
【００９０】
さらにこの第２実施形態では、変更したカラーバランスで再撮像が行われるため、検出対象部位を認識するための高い階調解像度を備えた新たな撮像画像を得て、検出対象部位をより確実に認識することができる。
【００９１】
そして再認識処理における再撮像では、同一のカラーバランスを採用することができ、かつ近接する検出対象部位をグループとして同時に撮像するようにしているため、再認識処理の対象となる検出対象部位を個別に撮像する場合と比較して、再撮像の回数を低減することができ、複数の検出対象部位についての再認識処理を効率的に行って、検査の高速化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明の第１実施形態にかかる検査機の正面図である。
【図２】同検査機の内部構造を示す平面図である。
【図３】同検査機の主制御系を示すブロック図である。
【図４】撮像手段におけるデータの流れを示すブロック図である。
【図５】本発明の第１実施形態にかかる検査機における検査方法の手順を示すフローチャートである。
【図６】基板の撮像画像の一例である。
【図７】検出対象部位の撮像画像の一例である。
【図８】検出対象部位とその背景におけるＲＧＢ各色の階調値のヒストグラムの例である。
【図９】検出対象部位の撮像画像をモノクロ変換した画像の例である。
【図１０】再認識処理において新たなカラーバランスで画像処理された画像の一例である。
【図１１】再撮像のために行うグループ化処理の説明図である。
【符号の説明】
【００９３】
２０  Ｙ軸移動手段
３  カメラ（撮像手段）
３０  Ｘ軸移動手段
３５  照明装置
４２  表示装置
４３  記憶装置（記憶手段）
５  ＣＰＵ（認識手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図８】
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【図７】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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