(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２値画像中の図形パターンを背景側から１画素ずつ消去する処理を全画素に対して繰り返すことにより、当該図形パターンを１画素幅の線パターンに変換する細線化処理方法において、
３×３サイズの論理フィルタの中心に位置する注目画素に対して水平方向および垂直方向に位置する周辺画素の状態に応じて注目画素を消去するか否かを判定するフィルタテーブルであり、３×３サイズの論理フィルタの処理領域が、その領域の注目画素を含まない行もしくは列のすべての画素が「０」であって、その行もしくは列に対し注目画素を挟んで対向する行もしくは列のうちの中央に位置する画素が「１」であるとともにその両側の画素の少なくとも１つが「１」となるパターンを９０度ずつ回転させることにより得られる４つのパターンに適合する場合に注目画素を消去する第１論理フィルタテーブルと、注目画素に対して水平方向および垂直方向と４５度をなす方向に位置する周辺画素の状態に応じて注目画素を消去するか否かを判定するフィルタテーブルであり、３×３サイズの論理フィルタの処理領域が、その領域の四隅に位置する画素のうちの１つが「０」であって、それに隣接する注目画素以外の隣接画素も「０」であり、かつ前記隣接画素に対し注目画素を挟んで対向する画素が「１」となるパターンを９０度ずつ回転させることにより得られる４つのパターンに適合する場合に注目画素を消去する第２論理フィルタテーブルとの合計８つのパターンフィルタのみを用いて、２値画像を走査することにより注目画素の消去処理を行い、水平方向、垂直方向、および４５度方向について同じ割合で画像を細めていくことを特徴とする細線化処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載する細線化処理方法を用いてパターン検査を行ったことを特徴とするプリント配線板。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、２値画像を１画素幅の線画像にする細線化処理方法およびプリント配線板に関する。さらに詳細には、プリント配線板などのパターンにおける短絡や突起の分岐欠陥を高精度に検出するために好適な細線化処理方法、およびその方法を用いてパターン検査を行ったプリント配線板に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
２値画像の画像処理の１つとして、２値画像を背景から１画素ずつ消去する処理を全画素に対して繰り返すことにより、１画素幅の線画像に変換する細線化処理がある。この細線化処理は、例えばプリント配線基板などに形成されるパターンの外観検査に利用されている。そのような利用法の１つとしては、例えば特許第２７４５７６３号公報に開示されたものが挙げられる。ここでの細線化処理は、パターンに相当する２値画像を外側から１画素ずつ消去する処理をｎ回繰り返すことにより細線化画像を得るものである。具体的には、２値画像を所定の３×３サイズの走査窓で走査し、注目画素（中心画素）の消去判定を４回に分けて処理する。そして、消去したい任意画素数分だけ同一の処理を繰り返すことにより細線化画像を得るようになっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許第２７４５７６３号公報に開示されている細線化処理方法では、処理対象となる画像（パターンに相当する画像）を均等に細めることができないおそれがあった。なぜなら、注目画素（中心画素）の消去判定を４回しか行っていないからである。すなわち、注目画素の水平方向と垂直方向とのみから１画素ずつ消去していくため、斜め方向における隣接画素の状態が一切考慮されていないので、均等に画像を細めることができないおそれがあったのである。
【０００４】
そこで、本発明は上記した問題点を解決するためになされたものであり、連続性を保ったまま２値画像を均等に細めて１画素幅の線画像に変換することができる細線化処理方法を提供することを課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記した課題を解決するためになされた本発明に係る細線化処理方法は、２値画像中の図形パターンを背景側から１画素ずつ消去する処理を全画素に対して繰り返すことにより、当該図形パターンを１画素幅の線パターンに変換する細線化処理方法において、３×３サイズの論理フィルタの中心に位置する注目画素に対して水平方向および垂直方向に位置する周辺画素の状態に応じて、注目画素を消去するか否かを判定する第１論理フィルタテーブルと、注目画素に対して水平方向および垂直方向と４５度をなす方向に位置する周辺画素の状態に応じて、注目画素を消去するか否かを判定する第２論理フィルタテーブルとを用いて、２値画像を走査することにより注目画素の消去処理を行うことを特徴とする。
【０００６】
なお、「背景」とは本明細中においては、２値画像のうち処理対象となっていない画素が分布している領域を意味する。例えば、２値画像のうち「明」となる領域が処理対象である場合には、背景は２値画像のうちの「暗」の部分ということになる。
【０００７】
この細線化処理方法では、まず、細線化処理の対象となる２値画像を、３×３サイズの論理フィルタを複数有する第１論理フィルタテーブルおよび第２論理フィルタテーブルを用いて走査する。このとき、第１論理フィルタテーブルによる走査により、論理フィルタの中心に位置する注目画素に対して水平方向および垂直方向に位置する周辺画素の状態に応じて、注目画素を消去するか否かが判定される。また、第２論理フィルタテーブルによる走査により、注目画素に対して水平方向および垂直方向と４５度をなす方向に位置する周辺画素の状態に応じて、注目画素を消去するか否かが判定される。
【０００８】
ここで、第１論理フィルタテーブルとしては、第１論理フィルタテーブルは、３×３サイズの論理フィルタの処理領域が、その領域の注目画素を含まない行もしくは列のすべての画素が「０」であって、その行もしくは列に対し注目画素を挟んで対向する行もしくは列のうちの中央に位置する画素が「１」であるとともにその両側の画素の少なくとも１つが「１」となるパターンを９０度ずつ回転させることにより得られる４つのパターンに適合する場合に注目画素を消去し、第２フィルタテーブルは、３×３サイズの論理フィルタの処理領域が、その領域の四隅に位置する画素のうちの１つが「０」であって、それに隣接する注目画素以外の隣接画素も「０」であり、かつ隣接画素に対し注目画素を挟んで対向する画素が「１」となるパターンを９０度ずつ回転させることにより得られる４つのパターンに適合する場合に注目画素を消去するようにすればよい。
【０００９】
このように、８方向における周辺画素の状態を考慮して注目画素の消去処理を行うのである。これにより、注目画素に対し水平方向および垂直方向と、４５度をなす方向つまり斜め方向との隣接画素の状態が考慮された細線化処理が実施される。従って、２値画像が均等に細められ、連続性を保ったままで１画素幅の線画像に変換される。
【００１０】
また、本発明に係るプリント配線板は、上記した細線化処理法方法を用いてパターン検査を行ったことを特徴とするものである。このようなプリント配線基板では、配線パターンの分岐欠陥があるか否かが精度良く判別されている。その結果、良品のみを確実に提供することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る細線化処理方法を具体化した最も好適な実施の形態について図面に基づいて詳細に説明する。本実施の形態では、プリント配線基板のパターン検査における画像処理に本発明に係る細線化処理方法を適用した場合について説明する。
【００１２】
まず、プリント配線基板のパターン検査を行う配線パターン検査装置について図１を用いて説明する。この配線パターン検査装置は、テーブルカメラ部１０を有しており、テーブルに載置された被検査体であるプリント配線基板を別に設けたランプハウスで照射しつつ、プリント配線基板上の各位置に対応する画素ごとに明るさを検知してこれを撮像するようになっている。なお、プリント配線基板が載置されるテーブルは、黒色等の暗色でつやなしとされている。あるいは、そのようなシートをテーブルに敷いてその上にプリント配線基板を載置することとしてもよい。そして、テーブルカメラ部１０には、アナログ画像をデジタル化するＡ／Ｄ変換部１１が接続され、さらに、デジタル化された画像データ（例えば２５６階調）を所定の閾値で２値化する２値化部１２が接続されている。この２値化部１２の処理により、プリント配線基板に関する２値画像が得られる。
【００１３】
そして、２値画像に対して膨張処理を施す画像膨張処理部１３と、膨張処理後の２値画像の「明」と「暗」とを逆転させる画像反転処理部１４と、反転処理後の２値画像を１画素幅の線画像に変換する細線化処理を行う画像細線化処理部１５とが設けられている。このうち画像細線化処理部１５における細線化処理に本発明に係る方法が適用されている。そして、画像膨張処理部１３で膨張処理が施されるのは、２値画像のうちの配線パターンについての部分である。また、画像細線化処理部１５で細線化処理が施されるのは、２値画像のうちの配線パターン以外についての部分である。つまり、後述するように、２値画像のうちの「明」の部分に対して膨張処理および細線化処理が施される。なお、画像細線化処理部１５により細線化された線画像には点（１画素）も含まれる。
【００１４】
さらに、細線化処理が施された線画像から、配線パターンの分岐欠陥（短絡と突起）に相当する形状を抽出する特徴抽出部１６と、特徴抽出部１６による抽出結果に基づき分岐欠陥を判定する検出結果処理部１７とが設けられている。また、この配線パターン検査装置には、検出結果処理部１７から出力される結果、すなわち欠陥情報を表示する欠陥表示用ＣＲＴ１８と、検出結果処理部１７から出力される欠陥箇所を目視で確認することができる欠陥確認装置１９とが接続されている。
【００１５】
次に、上記の配線パターン検査装置により検査されるプリント配線基板について、図２を参照して簡単に説明する。検査対象であるプリント配線基板は、個別基板（「ピース」ともいう）を多数有するものである。すなわち、プリント配線基板は、各ピースに裁断する前の大板である。そして図２に示すように、各ピースの配線パターン２１にメッキを施すためのメッキリード２１ａが形成されている。なお、図２は、メッキリード部を拡大してその配線形状を示したものである。そして、プリント配線基板における配線パターン（メッキリード２１ａを含む）２１は、金属光沢を有しているので、ランプハウスからの光の照射により他の部分（合成樹脂）に対し明確なコントラストが出る。このため、テーブルカメラ部１０により、プリント配線基板の配線パターン２１を撮像することができる。
【００１６】
配線パターン検査装置で検査しようとするのは、もちろんこの配線パターン２１が仕様通りに正しく形成されているか否かであり、特に短絡や突起の分岐欠陥が存在しないか否かである。ただし、メッキリード部では、正しい配線パターンであるにも関わらず分岐欠陥（短絡）と判断されるため、これを欠陥判定の対象から除外する必要がある。そのために、マスクデータが作成される。
【００１７】
このマスクデータに基づいて作成されるマスク領域２２は、図３に示すように、分岐欠陥であると認識するための図形領域（以下、「分岐欠陥認識領域」という）２３よりも、かなり大きい。具体的には、欠陥認識領域２３が約１２０μｍ四方の領域であるのに対し、マスク領域２２は約６００μｍ四方の領域となっている。このようにマスク領域２２を拡大するのは、プリント配線基板の伸縮や、プリント配線基板を配置する際に生じる位置ずれ等による分岐欠陥の誤検出を防止するためである。なお、キャビティ穴やスルホール等の穴パターンに対しては、精度よくマスクをかけることができるので、上記のようなマスク領域の拡大は行われない。
【００１８】
続いて、上記のように構成された配線パターン検査装置を用いた検査方法について説明する。本実施の形態では、マスク領域２２内に短絡と突起の欠陥が存在する配線パターン（図４参照）を一部に含むプリント配線基板について検査を行う場合を例に挙げて説明する。
【００１９】
まず図１において、テーブルカメラ部１０によって撮像されたプリント配線基板の画像（アナログ）を、Ａ／Ｄ変換部１１によりデジタル化する。そして、そのデジタル化された画像を、２値化部１２で２値化する。このときの２値化の閾値は、配線パターン２１がある場所の明るさと、配線パターン２１がない場所の明るさとの中間の値に設定されている。従って、この２値化により、図４に示す２値画像が得られる。すなわち、配線パターン２１がある位置の画素は画像データが「１（明）」となり、配線パターン２１がない位置の画素は画像データが「０（暗）」となる。従って、画像データの「１」の画素の分布形状が、プリント配線基板上の配線パターン２１の形状を示している。
【００２０】
図１に戻って、２値化された２値画像は、画像膨張処理部１３に送られる。そうすると、そこで指定回数だけ膨張処理が行われる。この膨張処理は、２値画像のうちの配線パターン２１の部分を膨張させるための処理である。ここで、膨張処理について図５を用いて説明する。
【００２１】
まず、２値画像の全画素に対して３×３マトリクスサイズの膨張フィルタ２５によるフィルタ処理が施される。膨張フィルタ２５は、中心画素Ｅの画像データと周辺８画素Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉの画像データとのＯＲ出力を、中心画素Ｅのデータとして出力する論理フィルタである。具体的には膨張フィルタ２５により、画素Ａ〜Ｉの画像データのいずれかが「１」であれば、中心画素Ｅの画像データが「１」とされる。このような処理が全画素に対して行われて、１回分の膨張処理が終了する。そうすると、膨張処理の回数が指定回数に達しているか否かが判断される。このとき、指定回数に達していない場合には、さらに上記した１回分の膨張処理が実行される。そして、指定回数に達するまで膨張処理が繰り返され、指定回数に達すると膨張処理が終了する。
【００２２】
このような膨張処理を行った結果、図６に示すような配線パターン２１の部分が膨張された画像が得られた。図６に示すように、分岐欠陥はすべて短絡の画像形状となっている。そして、分岐欠陥部とメッキリード部との間に、孤立領域２６，２７が出現する。後述するように、この孤立領域２６，２７が最終的に検出するものとなる。
【００２３】
なお、膨張処理を行う指定回数は、配線パターン２１に存在する突起の画像形状が短絡の画像形状となるまでの回数が予め設定されている。この指定回数は、配線パターン２１が形成される間隔や最低限検出したい突起量などを考慮して決定すればよい。
【００２４】
再び図１に戻って、このようにして膨張された２値画像は、画像反転処理部１４に送られる。そうすると、そこで反転処理が実行される。すなわち、画像データが「１」であった画素の画像データが「０」にされ、画像データが「０」であった画素の画像データが「１」にされる。これにより、２値画像における「明」と「暗」とが逆転して、図７に示す画像が得られた。このように反転処理により、配線パターン２１に相当する部分が「暗」となり、配線パターン２１以外に相当する部分が「明」となる。
【００２５】
また図１に戻って、このように「明」と「暗」とが逆転された２値画像は、画像細線化処理部１５に送られる。そうすると、そこで所定回数だけ細線化処理が行われる。すなわち、図７に示す画像のうち、「明」の画素分布（配線パターン２１以外に相当する部分）ごとに、１画素幅の線画像（点も含む）になるまで、背景（配線パターン２１に相当する「暗」の部分）から１画素ずつ連続性を保ちながら消去していくのである。そこで、この細線化処理について図８を用いて説明する。
【００２６】
まず、２値画像の全画素に対して３×３マトリクスサイズの細線化フィルタによるフィルタ処理が施される。細線化フィルタは、図９に示すように、８個のサブパターンフィルタ（ａ）〜（ｈ）により構成されるものである。従って、この８個のサブパターンフィルタによるフィルタ処理（合計８回）により１回分の細線化処理が行われる。すなわち、８方向（上、下、左、右、左斜め上、右斜め下、右斜め上、左斜め下）から論理フィルタを順にかけていくのである。
【００２７】
なお、図９（ａ）〜（ｄ）が請求項にいう第１論理フィルタテーブルに相当し、（ｅ）〜（ｈ）が請求項にいう第２論理フィルタテーブルに相当する。そして、（ａ）〜（ｈ）に示す数値（１または０）は画像データを表し、「＊」はその画素の画像データが「１」または「０」のどちらでもよいことを表している。また、「Ｙ」「Ｚ」と示した画素は、その２つの画素の画像データのうち少なくとも１つが「１」であることを表している。言い換えれば、「Ｙ」「Ｚ」がともに「０」になることはないことを表している。
【００２８】
このような８個のサブパターンフィルタによるフィルタ処理により、中心画素Ｘを消去してもよいか否かが判断される。具体的には、各サブパターンフィルタに適合した場合に、中心画素Ｘの画像データが「１」であれば「０」にする。すなわち、画像を消去する。これ以外の場合、すなわち８個のサブパターンフィルタのいずれにも適合しない場合には、画素Ｘの画像データをそのまま出力する。このような処理が全画素に対して行われて、１回分の細線化処理が終了する。そうすると、細線化処理の回数が所定回数に達しているか否かが判断される。このとき、所定回数に達していない場合には、さらに上記した１回分の細線化処理が実行される。そして、細線化処理の対象となっている画像（配線パターン２１以外に相当する各部分）が、１画素幅になるまで同様の処理が繰り返される。すなわち、所定回数とは、１画素幅の線画になるまでの処理回数である。このような細線化処理を行った結果、図１０に示すように、２値画像のうちの配線パターン２１以外に相当する各部分がそれぞれ１画素幅の線画となった。
【００２９】
ここで、細線化処理を図９（ａ）〜（ｈ）に示す８個のサブパターンフィルタを用いて行っている。このため、８方向（上、下、左、右、左斜め上、右斜め下、右斜め上、左斜め下）からフィルタ処理を行うことができる。これにより、垂直（縦）方向、水平（横）方向、および４５度（斜め）方向について、同じ割合で画像を細めることができる。従って、画像の連続性を保ったまま細線化処理を確実に行うことができる。つまり、細線化処理される画像は、縦・横・斜めのうち一方向が他の方向に比べて速く細められたり、遅く細められたりすることがない。言い換えれば、縦・横・斜めのいずれの方向からも均等に画像が細められていく。よって、画像の連続性を保った１画素幅の線画像を確実に得ることができるのである。
【００３０】
再び図１に戻って、上記のようにして１画素幅の線画像（点も含む）に細線化された２値画像は、特徴抽出部１６へ送られる。そうすると、そこで欠陥データ（欠陥形状）の抽出が行われる。すなわち、特徴抽出部１６が、特徴抽出アルゴリズムにより欠陥形状２６ａ，２７ａを抽出する。ここで、欠陥形状２６ａ，２７ａは、孤立領域２６，２７（図６参照）が細線化されたものである。
【００３１】
具体的な抽出方法としては、図１１に示す論理フィルタに適合する形状を抽出する。この論理フィルタにより抽出されるのは、５画素以下の線画像である。すなわち、本実施の形態では、５画素以下の線画像を分岐欠陥形状として抽出するようにしている。そして、図１０に示す画像から図１１に示す論理フィルタによる特徴抽出を行ったところ、図１２に示す抽出結果が得られた。すなわち、マスク領域２２内に存在する配線パターン２１の短絡および突起を確実に検出することができた。
【００３２】
あるいは、特徴抽出部１６において、ラベリング処理により特徴量を抽出して、その特徴量が所定よりも小さくなるラベル領域を、分岐欠陥であると判定するようにしてもよい。この場合には、特徴抽出部１６においてラベリング処理を行った場合には、図１３に示す結果が得られる。そして、例えば特徴量が「５ｐｉｘｅｌ」より小さいラベル領域を分岐欠陥であると判定するようにすると、ラベル領域「３」と「５」が抽出され、図１２に示す分岐欠陥形状が検出される。従って、特徴抽出部１６でラベリング処理により特徴量を抽出するようにしても、マスク領域２２内に存在する配線パターン２１の短絡および突起を確実に検出することができる。
【００３３】
図１に戻って、特徴抽出部１６で抽出された分岐欠陥形状のデータは、検出結果処理部１７に送られる。ここでの説明では、プリント配線基板の一部についてのみ着目しているが、実際はプリント配線基板の全体について検査が行われる。従って、プリント配線基板全体における分岐欠陥形状が特徴抽出部１６で抽出される。このため、検出結果処理部１７には、分岐欠陥形状に関するデータが集計されることになる。
【００３４】
そして、検出結果処理部１７にプリント配線基板における分岐欠陥形状に関するデータが集計されると、その集計データに基づき欠陥表示用ＣＲＴ１８および欠陥確認装置１９に分岐欠陥の存在場所などが表示される。かくして、プリント配線基板の分岐欠陥の検査が終了する。
【００３５】
以上詳細に説明したように本実施の形態に係る細線化処理方法によれば、画像細線化処理部１５において、図９（ａ）〜（ｈ）に示す８個のサブパターンフィルタによる走査により、注目画素に対して水平方向および垂直方向に位置する周辺画素の状態と、注目画素に対して水平方向および垂直方向と４５度をなす方向に位置する周辺画素の状態とに応じて、注目画素を消去するか否かが判定される。これにより、反転処理後の２値画像のうちの配線パターン２１以外のそれぞれの部分が、背景から均等に１画素ずつ消去して連続性を保った１画素幅の線画像を得ることができる。
【００３６】
また、このように２値画像のうちの配線パターン２１以外の部分を均等に細めることができるので、特徴抽出部１６により画像細線化処理部１５で細線化処理された線画像から欠陥形状２６ａ，２７ａを抽出できる。このため、検出結果処理部１７においては、特徴抽出部１６で抽出した結果に基づき配線パターン２１の分岐欠陥を確実に検出することができる。
【００３７】
なお、本実施の形態は単なる例示にすぎず、本発明を何ら限定するものではない。従って本発明は当然に、その要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能である。例えば、上記実施の形態では、プリント配線基板のパターン検査における画像処理に本発明を適用しているが、もちろんその他の細線化処理を行う画像処理にも適用することができる。
【００３８】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、処理対象である２値画像を均等に細めることができ、確実に連続性を保ったまま１画素幅の線画像に変換することができる細線化処理方法が提供されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態に係る配線パターン検査装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】メッキリードの配線形状を示す平面図である。
【図３】マスク領域を示す平面図である。
【図４】分岐欠陥を有するプリント配線基板の一部の２値画像を示す図である。
【図５】膨張処理の内容を説明するための図である。
【図６】膨張処理後の２値画像を示す図である。
【図７】反転処理後の２値画像を示す図である。
【図８】細線化処理の内容を説明するための図である。
【図９】細線化処理に用いる論理フィルタを示す図である。
【図１０】細線化処理後の２値画像を示す図である。
【図１１】分岐欠陥形状を抽出するための論理フィルタを示す図である。
【図１２】特徴抽出部における抽出結果を示す図である。
【図１３】特徴抽出部におけるラベリング処理の結果を示す図である。
【符号の説明】
１０    テーブルカメラ部
１２    ２値化部
１３    画像膨張処理部
１４    画像反転処理部
１５    画像細線化処理部
１６    特徴抽出部
１７    検出結果処理部
２１    配線パターン
２１ａ  メッキリード
２２    マスク領域
２３    分岐欠陥認識領域
２６，２７  孤立領域
２６ａ，２７ａ  欠陥形状
【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７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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