JPH07134019A - Ｘ線半田付け検査における検査位置の特定方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 半田付け検査を行う所望検査位置を未実装基
板から求めると共に，両面実装基板にも対応できるＸ線
半田付け検査位置の特定方法を提供する。 【構成】 半田付け検査を行う実装基板が配置されるＸ
線半田付け検査装置１０の所定位置に，該実装基板に部
品が置かれていない状態の未実装基板２を配置して、該
基板２のＸ線透過画像を撮像する。この基板２のＸ線透
過画像を検査位置特定装置１のランド画像抽出部２２に
より二値化して半田付けランドを抽出する。抽出された
各半田付けランドについて，演算処理部２１により中心
座標を求めると共に，予め用意された半田付けランドへ
の部品の取り付け位置データから各半田付けランドに対
する部品位置を求め，半田付けランドの中心座標と部品
位置とから半田付け部の位置を検出して，これを半田付
け検査位置としてＸ線半田付け検査装置１０に出力す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は，基板に部品が半田付け
により取り付けられた実装基板にＸ線を照射して，その
透過量分布を検出することにより半田付け部の良否を検
査するＸ線半田付け検査において，検査対象とする半田
付け部の位置を特定する検査位置の特定方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】実装基板にＸ線を照射して，該実装基板
を透過したＸ線量の分布をＸ線検出器で検出することに
より，実装基板の半田付け部の検査を行うことができ
る。このとき，Ｘ線を照射する半田付け部の位置，即ち
検査位置を正確に特定して，これを検査装置に教示する
必要がある。上記検査位置を検査装置に教示する従来方
法として，基板への部品取り付け位置のデータを備えた
マウンタデータから検査位置データを作成する方法，あ
るいは，上記マウンタデータから得た各部品の半田付け
部データをオペレータが手入力する方法のように，マウ
ンタデータを基にした検査位置の特定方法と，実装基板
にＸ線を照射して，その透過量分布から半田付け部の位
置を検出し，これを検査位置とする実装基板そのものか
ら検査位置を特定する方法とが知られている。上記実装
基板にＸ線を照射して検査位置を特定する方法として，
特開平３−６８８４５号公報に開示された方法がある。
この方法は，Ｘ線透過画像から半田付けされた部品のリ
ード並び方向及びリード長手方向に画像加算して投影分
布を作成し，この投影分布波形から半田付け部を検出
し，その中心を検査位置として特定するものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら，上記従
来技術におけるマウンタデータを基にした方法では，マ
ウンタデータから検査に必要な部品の中心座標，取り付
け角度などの情報を抽出して，これを検査装置を動作さ
せ得る検査位置データとするためには，種々の異なるマ
ウンタに対する変換プログラムを作成しなければならな
い問題点があった。又，オペレータの手入力による方法
では，各部品の位置・角度データを逐一入力する作業が
重労働であり，作業時間が多大，誤入力が生ずる恐れが
ある等の問題点があった。又，上記実装基板から検査位
置を特定する方法では，部品位置がずれていたり，半田
付けが不良であったときに，検出位置にくるいが生じる
問題点があった。そこで，本発明は基板に部品が置かれ
る前の状態，即ち，未実装基板のＸ線透過画像から，画
像処理により正確な半田付けランドの位置及び形状を求
めることにより検査位置を特定するＸ線半田付け検査位
置の特定方法を提供することを目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明が採用する第１の方法は，基板上に形成された
半田付けランドに半田付けにより部品が取り付けられた
実装基板にＸ線を照射して，上記半田付けランド上の半
田付け部を透過したＸ線の透過量分布から上記半田付け
部の良否を判定するＸ線半田付け検査における検査位置
の特定方法において，上記半田付け検査を行うＸ線半田
付け検査装置の所定位置に，上記実装基板に部品が置か
れていない状態の基板をセットし，該基板にＸ線を照射
してＸ線透過画像を撮像し，上記Ｘ線透過画像を所定の
二値化レベルで二値化して半田付けランドを抽出した二
値化画像を作成し，上記二値化画像像中で所要の半田付
けランドを指定し，上記検査対象半田付けランドの中心
座標を求め，上記検査対象半田付けランド上に半田付け
される部品の取付け位置及び取付け方向を求めることを
特徴とするＸ線半田付け検査における検査位置の特定方
法である。又，本発明が採用する第２の方法は，基板の
片面もしくは両面に形成された半田付けランドに半田付
けにより部品が取り付けられた実装基板にＸ線を照射し
て，上記半田付けランド上の半田付け部を透過したＸ線
透過量分布から上記半田付け部の良否を判定するＸ線半
田付け検査における検査位置の特定方法において，上記
半田付け検査を行うＸ線半田付け検査装置の所定位置
に，上記実装基板に部品が置かれていない状態の基板を
セットし，該基板にＸ線を照射してＸ線透過画像を撮像
し，上記Ｘ線透過画像中で所要の半田付けランドを含む
画像領域を指定し，上記指定された画像領域の画像デー
タを，予め半田付けランド上の上記所望検査位置を教師
データとして学習させた検査位置検出ニューラルネット
ワークに入力して上記画像領域における上記所望検査位
置を検出することを特徴とするＸ線半田付け検査におけ
る検査位置の特定方法である。上記方法において，上記
画像領域内に基板両面の半田付けランドの重なりが生じ
ている場合には，予め半田付けランドの形状を教師デー
タとして学習させた分離ニューラルネットワークに上記
画像領域の画像データを入力して，所要の半田付けラン
ドのみを抽出することができる。

【０００５】

【作用】本発明の第１の方法によれば，検査に先立って
Ｘ線半田付け検査を行う実装基板が配置されるＸ線半田
付け検査装置の所定位置に，該実装基板に部品が置かれ
ていない未実装基板を配置して，該基板上に形成された
半田付けランドのＸ線透過画像を撮像する。未実装基板
は基板上に半田付けランドを含む回路パターンが形成さ
れているだけの状態にあるので，Ｘ線透過画像を所定の
二値化レベルで二値化すると，回路パターンのみを抽出
することができる。そこで，この二値化画像から半田付
けランドを抽出して，検査対象とする半田付けランドを
指定して，この半田付けランドの中心座標を求め，予め
用意された半田付けランドに対する部品の取り付け位置
データから指定された半田付けランドに取り付けられる
部品の位置が求められる。この検出された半田付けラン
ドの位置と部品の位置とから検査位置が特定される。本
発明の第２の方法は，未実装基板のＸ線透過画像では半
田付けランドの濃淡画像の濃度が薄く，その輪郭が不鮮
明で正確に半田付けランドの形状を検出し難いとき，予
め各半田付けランド上の中心座標を学習させたニューラ
ルネットワークに指定した半田付けランドを含む画像領
域の画像データを入力することにより，輪郭の明確でな
い半田付けランド画像から，その中心座標を検出するこ
とができる。又，基板が両面実装用のものであるとき，
指定した半田付けランドに反対面の半田付けランドが重
なっている場合が生じるが，この場合には，重なりを生
じた画像領域の画像データを，予め半田付けランドの形
状を学習させた分離ニューラルネットワークに入力する
ことにより，重なりを生じた画像から所要半田付けラン
ドを分離させることができる。

【０００６】

【実施例】以下，添付図面を参照して，本発明を具体化
した実施例につき説明し，本発明の理解に供する。尚，
以下の実施例は本発明を具体化した一例であって，本発
明の技術的範囲を限定するものではない。ここに，図１
は本発明の第１実施例に係る検査位置特定方法を適用す
る実施例構成を示すブロック図，図２は第１実施例方法
の手順を示すフローチャートである。図１において，Ｘ
線半田付け検査装置１０は，半田付け検査を行うために
載置される実装基板２ａを所定位置に位置決めするＸＹ
テーブル１１と，このＸＹテーブル１１を挟んで配置さ
れたＸ線源１２とＸ線検出器１３とを具備している。Ｘ
線源１２から照射されたＸ線は実装基板２ａを透過し
て，その透過量がＸ線検出器１３で検出される。Ｘ線の
透過量データは画像処理部１６に送られＸ線透過量分布
データが演算される。この透過量分布データは計算機１
９に送られ，検出された半田付け部の形状の良否が判定
される。計算機１９は上記のような処理を行うと共に，
Ｘ線制御部１４を操作してＸ線源１２を制御し，ＸＹテ
ーブル制御部１５を操作してＸＹテーブル１１を位置決
め制御する。上記Ｘ線半田付け検査装置１０において
は，検査対象とする半田付け部にＸ線を照射するために
正確なＸＹテーブル１１の位置決めが必要で，特に近来
の小型化，高密度化された基板に対しては高精度の位置
決めが重要となる。上記検査対象とする半田付け部の位
置を正確に特定するため，Ｘ線半田付け検査装置１０に
検査位置特定装置１が接続されている。

【０００７】上記検査位置特定装置１は，上記画像処理
部１６から入力される画像データを記憶する基板画像記
憶部３と，該基板画像記憶部３に記憶されたＸ線透過画
像を画像処理して半田付けランドの画像を抽出するラン
ド画像抽出部２２と，抽出された半田付けランドの画像
表示するをディスプレイ１７及びディスプレイ画像から
検査対象とする半田付けランドを指定するマウス等の入
力装置１８を備えた検査位置指定部５と，該検査位置指
定部５により指定された半田付けランド上に半田付け検
査位置を特定する演算処理を行う演算処理部２１と，特
定された検査位置データを記憶する検査位置データ記憶
部９とを具備して構成されている。上記検査位置特定装
置１を用いた半田付け検査位置の特定方法の手順を図２
に示すフローチャートに基づいて説明する。同図におけ
るＴ１，Ｔ２…は手順を示すステップ番号である。

【０００８】まず，Ｘ線半田付け検査装置１０のＸＹテ
ーブル１１上に検査対象とする実装基板２ａに製作され
る以前の部品が置かれていない状態の基板２（未実装基
板）を載置してＸ線源１２からＸ線を照射し，Ｘ線検出
器１３で検出されたＸ線透過量データを画像処理部１６
に入力することにより，Ｘ線透過量分布データに基づく
基板２のＸ線透過画像が得られる。（Ｔ１）。この画像
は画像処理部１６から基板画像記憶部３に入力され，こ
こに格納されるので，この画像を用いて以下に示す検査
位置の特定動作が実行される。上記基板画像記憶部３か
ら基板２のＸ線透過画像を読み出し，ランド画像抽出部
２２において画像を所定の二値化レベルで二値化するこ
とにより，Ｘ線透過画像は二値画像に変換される（Ｔ
２）。この二値化処理は，基板２を構成する基板材だけ
の部分と，該基板材の表面に形成された半田付けランド
を含む回路パターンの部分とのＸ線の透過量の差によっ
て回路パターンのみを抽出するもので，所定の二値化レ
ベルの設定によってＸ線透過量が基板材だけの部分より
少ない回路パターン，即ち半田付けランドを抽出した二
値化画像とする。

【０００９】次に，半田付けランドを抽出した二値化画
像をディスプレイ１７上に表示して，入力装置１８によ
って部品が取り付けられる半田付けランドを指定する
（Ｔ３）。上記二値化画像は演算処理部２１に入力さ
れ，上記半田付けランドの指定により，指定された半田
付けランドの中心座標が算出される（Ｔ４）。この演算
処理部２１には予め各半田付けランドに対する部品の配
置データを記憶させておき，算出された半田付けランド
の位置データから，その半田付けランドの所定位置に取
り付けられる部品の位置（中心座標及び取り付け角度）
を算出して（Ｔ５），記憶されている配置データと比較
する（Ｔ６）。算出された部品の位置データが記憶され
ている配置データと異なるときには，配置データの修正
が実行される（Ｔ７）。以上の処理によって，Ｘ線透過
画像から実測によって半田付け部の検査を行う半田付け
ランドの位置が測定され，そこに取り付けられる部品の
位置が決定されるので，半田付けランドの位置と部品の
位置とから半田付け部の位置，即ち半田付け検査位置が
特定される。上記の処理は指定した半田付けランドがな
くなるまで繰り返され（Ｔ８），求められた検査位置デ
ータは順次検査位置データ記憶部９に格納される。検査
位置データ記憶部９に格納されたデータは，Ｘ線半田付
け検査装置１０の計算機１７に送りだされ，ＸＹテーブ
ル１１上に載置された実装基板２ａは，このデータに基
づく検査位置に移動され，半田付け部の検査が実施され
る。

【００１０】続いて，本発明の第２実施例について説明
する。尚，上記第１実施例と共通する要素には同一の符
号を付して，その説明は省略する。本実施例は，上記第
１実施例において，二値化処理により基板２上に形成さ
れた半田付けランドのみを抽出する場合に，対象とする
基板２が両面に回路パターンが形成された両面実装用基
板であるとき，あるいは，基板２の状態やＸ線半田付け
検査装置１０の状態により半田付けランド部分と基板材
だけの部分とのＸ線透過量の差が明確に検出できないよ
うな場合に，ニューラルネットワークのパターン認識の
機能により半田付けランドの中心座標を検出する手段を
採用した方法である。即ち，基板２が両面実装用のもの
であるとき，表裏の半田付けランドに重なりがあると，
上記第１実施例方法では重なり部分の半田付けランドの
形状が抽出できない。又，Ｘ線透過画像は濃淡画像であ
るため，Ｘ線透過が明瞭に得られない状態のとき半田付
けランドの濃度が一定にならず，正確に半田付けランド
の形状が抽出できないので，半田付けランドの形状が曖
昧になるような場合に本実施例方法を採用することによ
り対応が可能となる。

【００１１】ここに，図３は本発明の第２実施例に係る
検査位置特定方法を適用する実施例構成を示すブロック
図，図４は実施例方法の手順を示すフローチャート，図
５は実施例に係る基板のＸ透過画像の一例を示す模式
図，図６は実施例に係る分離ニューラルネットワークの
概略構成を示す模式図，図７は実施例に係る位置検出ニ
ューラルネットワークの概略構成を示す模式図，図８は
位置検出ニューラルネットワークに学習させる所望検査
位置の設定を示す模式図である。図３において，Ｘ線半
田付け検査装置１０は，第１実施例と同様に構成されて
おり，これに検査位置特定装置２０が接続される。検査
位置特定装置２０は，画像処理部１６から入力される画
像データを記憶する基板画像記憶部３と，該基板画像記
憶部３に記憶されたＸ線透過画像をディスプレイ１７に
表示して検査対象とする半田付けランドを指定するマウ
ス等の入力装置１８を備えた検査位置指定部５と，該検
査位置指定部５の指定情報に基づき後記各ニューラルネ
ットワークを制御して位置特定及び表裏分離のための演
算処理を行う演算処理部４と，両面に半田付けランドが
形成された基板から表裏の半田付けランドを分離するた
めの分離ニューラルネットワーク６と，半田付けランド
上の所望検査位置を検出するためのＸ方向位置検出ニュ
ーラルネットワーク７及びＹ方向位置検出ニューラルネ
ットワーク８と，特定された検査位置データを記憶する
検査位置データ記憶部９とを具備して構成されている。

【００１２】上記検査位置特定装置１を用いた半田付け
検査位置の特定方法の手順について図５のフローチャー
トに基づいて以下に説明する。同図におけるＳ１，Ｓ２
…は手順を示すステップ番号である。まず，Ｘ線半田付
け検査装置１０のＸＹテーブル１１上の所定位置に，検
査対象とする実装基板２５ａに製作される以前の部品が
置かれていない状態の基板２５を載置して，Ｘ線源１２
からＸ線を照射することにより，画像処理部１６に基板
２５のＸ線透過画像が得られる（Ｓ１）。Ｘ線透過画像
は基板画像記憶部３に送られ格納され，この格納された
画像をもとに以下に示す検査位置の特定動作が実行され
る。上記基板画像記憶部３に格納されたＸ線透過画像
は，基板２５が両面実装用の基板である場合，図５に示
すような半田付けランドを含む回路パターンの画像とな
る（簡略化のため配線パターン等の表示は省略してい
る）。図５において，実線でハッチングされた部分を表
側半田付けランド，点線でハッチングされた部分を裏側
半田付けランドとする。基板画像記憶部３に格納された
Ｘ線透過画像は，演算処理部４に入力されると共に，検
査位置指定部５のディスプレイ１７上に表示される。そ
こで，マウス等の入力装置１８によってディスプレイ１
７上で検査対象とする半田付けランドを指定する（Ｓ
２）。

【００１３】ここで，図５に示したように基板２５が両
面実装の基板である場合に表裏の半田付けランドが重な
っているいるか否かを判断する（Ｓ３）。表裏の半田付
けランドが重なっている場合には，図５に示すように指
定した検査対象半田付けランドを中心とした分離指定領
域を設定して，分離ニューラルネットワーク６の入力層
に応じた大きさの画像データを切り出す。尚，各半田付
けランドの形状と，その形成場所（表又は裏）は予めわ
かっているものとする。上記Ｘ線透過画像データと指定
データとが入力される演算処理部４は，表裏半田付けラ
ンドに重なりがある場合には，分離ニューラルネットワ
ーク６を用いて表裏分離の処理を行う。基板２５が片面
実装基板である場合や表裏半田付けランドに重なりがな
い場合はステップＳ５の手順へ進む。分離ニューラルネ
ットワーク６は図６に示すように入力層１層，中間層２
層，出力層１層の４層構造に構成され，パターン認識の
機能を有している。図６において各丸印はニューロンを
表し，ニューロン間の線はシナプス結合を表している。
又，入力層のニューロン数は入力信号のサンプリング点
数，即ち画素数に等しく，出力層のニューロン数は分類
すべき項目数に等しく構成される。尚，図６において
は，図６に簡略図示された表裏２種類の形状に合わせて
長方形と正方形とが出力されるように示されているが，
実際には所要の半田付けランドの形状が教師データとし
て学習させられている。上記構成において，出力層に予
め必要とされる半田付けランドの画像データを分類項目
として与え，バックプロパゲーションによりシナプス荷
重を乱数などで与えた初期値から変化させて，対応する
画像データに応じた出力層ニューロンが正しく反応する
ように学習させておく。その後に切り出した指定領域の
画像データを入力すれば，反対面の半田付けランドによ
って一部が変形した画像データから検査対象半田付けラ
ンドとして学習した複数の形状から近似する形状の出力
層ニューロンが反応するので，重なりを分離させた表面
側の半田付けランドの画像が得られる（Ｓ４）。図５に
示す例では，表面側の長方形と裏面側の正方形とが出力
される。裏面側の半田付けランドについても同様に表面
側の半田付けランドから分離して認識される。

【００１４】次に，指定された半田付けランドの中心座
標が求められる。該中心座標の検出にはＸ方向位置検出
ニューラルネットワーク７とＹ方向位置検出ニューラル
ネットワーク８とが用いられる。予め１つの形状の中心
座標を教師データとして学習させた各ニューラルネット
ワーク７，８の入力層に，検査対象半田付けランドの画
像データを入力して中心座標が求められる（Ｓ５，Ｓ
６）。各位置検出ニューラルネットワーク７，８は，そ
れぞれ図７に示すように入力層１層，中間層２層，出力
層１層の４層構造に構成され，入力を１６×１６の画像
データとしているので，出力は半田付けランドのＸ方向
またはＹ方向の中心座標を示す位置０〜１５となる。教
師データは図８に示すように半田付けランドの中心が０
〜１５の間で１つずつ変化するようにＸ方向またはＹ方
向に移動させた画像データである。上記半田付けランド
の表裏分離及び中心座標の検出に，それぞれニューラル
ネットワークを用いた処理を行うことによって，濃淡画
像の輪郭が明瞭でない曖昧な形状の半田付けランドの画
像からでも正確な処理が可能となる。上記処理によって
半田付けランドの中心座標が検出されるので（Ｓ７），
以下のＳ８〜Ｓ１１の処理は，第１実施例におけるＴ５
〜Ｔ８のステップと同様に実行される。

【００１５】上記検査位置の特定方法において，検査対
象を片面にだけ半田付けランドが形成された片面実装基
板とする場合には，ステップＳ３，Ｓ４の処理手順は不
要である。従って，検査位置特定装置１も分離ニューラ
ルネットワーク６を省略して構成することができる。ま
た，上記検査位置の特定装置において，半田付けランド
の所望検査位置を他の手段により検出することが可能で
ある場合には，Ｘ方向中心検出ニューラルネットワーク
７とＹ方向中心検出ニューラルネットワーク８とを他の
手段に変更して構成することができる。

【００１６】

【発明の効果】以上の説明の通り本発明の第１の方法に
よれば，未実装基板に対するＸ線透過画像を二値化処理
することにより半田付けランドを抽出し，検査対象とす
る半田付けランドを指定して，その中心座標を求め，予
め用意された部品の取り付け位置データから，指定され
た半田付けランドに取り付けられる部品の位置を求め
る。この検出された半田付けランドの中心座標と部品の
位置とから半田付け部の位置，即ち検査位置が特定され
る。又，本発明の第２の方法によれば，基板が両面実装
用基板である場合や未実装基板のＸ線透過画像の半田付
けランドの輪郭が明確に得られない場合に，ニューラル
ネットワークのパターン認識の機能により未実装基板に
対するＸ線透過画像から半田付けランドの位置を検出し
て，検査対象とする半田付けランドを指定することによ
り，指定された半田付けランドに取り付けられる部品の
位置が半田付けランドの位置から求められる。この検出
された半田付けランドの位置と部品の位置とから検査位
置が特定される。従って，本発明の方法では，Ｘ線半田
付け検査装置による検査位置が予め未実装基板によって
特定されるので，この未実装基板をもとに製作された実
装基板の検査位置の特定が部品の位置ずれや半田付け不
良等の影響されることなくなされ，正確な検査が実施で
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の第１実施例に係る検査位置特定方法
を適用する実施例構成を示すブロック図。

【図２】 第１実施例に係る検査位置特定方法の手順を
示すフローチャート。

【図３】 本発明の第２実施例に係る検査位置特定方法
を適用する実施例構成を示すブロック図。

【図４】 第２実施例に係る検査位置特定方法の手順を
示すフローチャート。

【図５】 第２実施例に係るＸ線透過画像の一例を示す
模式図。

【図６】 第２実施例に係る分離ニューラルネットワー
クの概略構成を示す模式図。

【図７】 第２実施例に係る位置検出ニューラルネット
ワークの概略構成を示す模式図。

【図８】 第２実施例に係る位置検出ニューラルネット
ワークに学習させる中心座標検出の設定を示す模式図。

【符号の説明】

１，２０…検査位置特定装置 ２，２５…基板 ２ａ，２５ａ…実装基板 ３…基板画像記憶部 ４，２１…演算処理部 ５…検査位置指定部 ６…分離ニューラルネットワーク ７…Ｘ方向検査位置検出ニューラルネットワーク ８…Ｙ方向検査位置検出ニューラルネットワーク ９…検査位置データ記憶部 １０…Ｘ線半田付け検査装置 ２２…ランド画像抽出部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｔ 7/60 Ｈ０５Ｋ 3/34 ５１２ Ｂ 7128−4Ｅ 9061−5Ｌ Ｇ０６Ｆ 15/70 ４６５ Ａ

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 基板の半田付けランドに半田付けにより
   部品が取り付けられた実装基板にＸ線を照射して，上記
   半田付けランド上の半田付け部を透過したＸ線透過量分
   布から上記半田付け部の良否を判定するＸ線半田付け検
   査における検査位置の特定方法において，上記半田付け
   検査を行うＸ線半田付け検査装置の所定位置に，上記実
   装基板に部品が置かれていない状態の基板をセットし，
   該基板にＸ線を照射してＸ線透過画像を撮像し，上記Ｘ
   線透過画像を所定の二値化レベルで二値化して半田付け
   ランドを抽出した二値化画像を作成し，上記二値化画像
   中で所要の半田付けランドを指定し，上記検査対象半田
   付けランドの中心座標を求め，上記検査対象半田付けラ
   ンド上に半田付けされる部品の取付け位置及び取付け方
   向を求めることを特徴とするＸ線半田付け検査における
   検査位置の特定方法。
2. 【請求項２】 基板の片面もしくは両面に形成された半
   田付けランドに半田付けにより部品が取り付けられた実
   装基板にＸ線を照射して，上記半田付けランド上の半田
   付け部を透過したＸ線透過量分布から上記半田付け部の
   良否を判定するＸ線半田付け検査における検査位置の特
   定方法において，上記半田付け検査を行うＸ線半田付け
   検査装置の所定位置に，上記実装基板に部品が置かれて
   いない状態の基板をセットし，該基板にＸ線を照射して
   Ｘ線透過画像を撮像し，上記Ｘ線透過画像中で所要の半
   田付けランドを含む画像領域を指定し，上記指定された
   画像領域の画像データを，予め半田付けランド上の上記
   所望検査位置を教師データとして学習させた検査位置検
   出ニューラルネットワークに入力して上記画像領域にお
   ける上記所望検査位置を検出することを特徴とするＸ線
   半田付け検査における検査位置の特定方法。
3. 【請求項３】 上記画像領域内に基板両面の半田付けラ
   ンドの重なりが生じている場合に，予め半田付けランド
   の形状を教師データとして学習させた分離ニューラルネ
   ットワークに上記画像領域の画像データを入力して，所
   要の半田付けランドのみを抽出する請求項２記載のＸ線
   半田付け検査における検査位置の特定方法。