JPH08114556A

JPH08114556A - ニューラルネットを使用する電子部品の検査方式

Info

Publication number: JPH08114556A
Application number: JP24816994A
Authority: JP
Inventors: Chiaki Todaka; 千明戸高
Original assignee: Nippon Chemi Con Corp
Current assignee: Nippon Chemi Con Corp
Priority date: 1994-10-13
Filing date: 1994-10-13
Publication date: 1996-05-07

Abstract

(57)【要約】（修正有）【目的】検査対象の反射画像データから着目画像の範
囲を決定して、その着目画像データから抽出される特徴
量についてニユーラルネットモデルの１つであるパーセ
プトロンモデルを使用して適正な判断を行うことができ
る処理方式を提供する。【構成】連続生産される電子部品の生産ラインの所定
位置において個々の電子部品の画像データを取込む工程
と、この画像データに基づいて特定の着目画像の座標位
置を所定のアルゴリズムに従って決定する工程と、決定
された着目画像データに対して画素の代表化、明るさの
規格化、環境ノイズの除去によりデータの正規化を行う
着目画像データの前処理工程と、正規化された着目画像
データから特徴量を抽出してこれらを量子化する特徴量
抽出処理工程と、着目画像データについて量子化された
特徴量をそれぞれパーセプトロンヘ入力し良品および不
良品の学習を行いながら良品および不良品の判断を行う
パーセプトロン判断処理肯定とからなる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、連続生産される電子部
品の所定位置での画像をサンプリングし、その画像を解
析して不良品の判別をパターン認識等に応用されるニュ
ーラルネット（パーセプトロン）を使用して行う電子部
品の検査方式に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、電子部品の検査方式として、画像
処理による検査技術が知られている。この種の検査技術
は、メモリ等に取り込んだ画像データを２値化処理やパ
ターンマッチング的手法により認識するのが一般的であ
る。

【０００３】例えば、電子部品の１つである電解コンデ
ンサの場合、リード線の付け根位置等における電解液の
漏出が原因で、不良品となることがある。この場合、前
記電解コンデンサのリード線付け根位置における電解液
の漏出状況を検出するに際し、そのパターンは一定では
なく無限個のパターンを有する反射画像（多値化画像）
となり、従って従来のようなパターンマッチング的な画
像処理による検査では不適切である。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】すなわち、前述したよ
うな電解コンデンサの不良品の検査を行う場合、（１）
検査対象の電解液の漏出状況につき多種多様な漏出パタ
ーンがあること、（２）検査対象に対する照明の劣化等
の環境変化が起こり易いこと、（３）検査対象が多品種
であること、（４）検査対象の検出データが反射画像の
ため検出画面が不安定なこと等から、従来の検査方法で
は十分な対処ができず、適正な検査が困難である。この
ため、このような電子部品の検査には、人間の目視によ
る検査に頼らなければならなかった。

【０００５】そこで、本発明の目的は、検査対象の反射
画像データから着目画像の範囲を決定して、その着目画
像データから複数の特徴量の抽出を行い、これをニュー
ラルネットを使用して所要の判断をする電子部品の検査
方式を得るものであって、特に着目画像データから抽出
される特徴量についてニューラルネットモデルの１つで
あるパーセプトロンモデルを使用して適正な判断を行う
ことができる処理方式を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明に係る電子部品の検査方式は、連続生産され
る電子部品の生産ラインの所定位置において個々の電子
部品の画像データを取込む工程と、この画像データに基
づいて特定の着目画像の座標位置を所定のアルゴリズム
に従って決定する工程と、決定された着目画像データに
対して画素の代表化、明るさの規格化、環境ノイズの除
去によりデータの正規化を行う着目画像データの前処理
工程と、正規化された着目画像データから特徴量を抽出
してこれらを量子化する特徴量抽出処理工程と、着目画
像データについて量子化された特徴量をそれぞれパーセ
プトロンへ入力し良品および不良品の学習を行いながら
良品および不良品の判断を行うパーセプトロン判断処理
工程とからなることを特徴とする。

【０００７】この場合、連続生産される電子部品は、電
解コンデンサからなり、この電解コンデンサから導出さ
れる一対のリード線の付け根位置を着目画像とすると共
に、この着目画像の画像パターンによりリード線の付け
根位置における電解液の漏出状態を解析するよう構成す
る。

【０００８】また、着目画像の座標位置の決定は、一対
のリード線の位置を抽出して、これらリード線間の中央
位置を決定し、次いで前記リード線間の中央位置から本
体の探索領域を決定した後、前記本体の上下部の境界点
を探索し、これら境界点から電解液の漏出位置の座標を
算出することができる。

【０００９】さらに、特徴量抽出処理工程は、正規化さ
れた着目画像データの平均値、分散、平均値／最小値、
差分絶対値和、低輝度プレート数をそれぞれ求めてこれ
らの数値を量子化することにより達成することができ
る。また、正規化された着目画像データの崖の数、高輝
度プレート数、最大値、分散のそれぞれ平均値からなる
総合数と、連立数とをそれぞれ求めて、これらの数値に
ついても量子化をすれば好適である。

【００１０】

【作用】本発明の電子部品の検査方式によれば、電子部
品を検査するためのシステム構成として、画像処理装
置、ＣＣＤカメラ、ＣＲＴモニタ、コマンド送信端末
（メッセージ受信端末）をそれぞれ接続した構成とする
ことができる。

【００１１】本発明の検査方式においては、検査対象
（電解コンデンサ）の電解液の漏出位置の決定処理であ
り、画像処理装置に取込んだ検査対象の画像から前記漏
出位置（リード線の付け根の位置）すなわち着目画像を
探索し、その着目画像範囲を取込み画像と比較して、極
めて小さい範囲に限定することである。この場合、前記
漏出位置の決定は、所定のアルゴリズムに従って行う
が、基本的には検査対象のリード線から本体を探索し、
次いで本体から前記漏出位置を決定する。

【００１２】本発明の検査方式における主要な処理は、
検査対象（電解コンデンサ）の前記着目画像データから
幾つかの特徴量を抽出し、これら特徴量をパーセプトロ
ンに入力して、電解液の漏出状況を適正に判断すること
である。

【００１３】本発明の検査方式においては、環境変化
（検査対象に対する照明の劣化、検査対象の画像ぼけ
等）に対しても適正な判断が可能である。この場合、検
査対象の色、種類、寸法等の厳密な設定値が不要であ
る。そして、ノイズが混入した画像であっても正確な判
断が可能である。

【００１４】

【実施例】次に、本発明に係る電子部品の検査方式の実
施例として、電解コンデンサの製造ラインにおいて、そ
の最終工程における製品の検査を行う場合につき、添付
図面を参照しながら以下詳細に説明する。

【００１５】図１は、電解コンデンサの製造ラインの最
終工程における本発明の検査方式を実施するシステムの
概略構成図である。なお、この場合、電解コンデンサの
良・不良の判定は、コンデンサの一端部から導出される
一対のリード線の引出し部における電解液の漏出の有無
により行う。

【００１６】すなわち、図１において、参照符号１０は
検査対象としての電解コンデンサを示し、これら多数の
電解コンデンサ１０は、それぞれ一端部から導出される
一対のリード線１０ａ、１０ａを介して移送テープ１２
に所定間隔離間して保持され、良品は自動箱詰め装置１
４に搬送されて箱詰めが行われる。しかるに、前記移送
テープ１２の搬送ラインの所要位置において、検査対象
の電解コンデンサ１０に対し、３方向からＣＣＤカメラ
１６、１７、１８により、所望の画像を画像処理装置２
０に取込む。この場合、正面のＣＣＤカメラ１６が、検
査対象である電解コンデンサ１０のリード線１０ａ、１
０ａの付け根の位置の画像を取込み、下側のＣＣＤカメ
ラ１７および上側のＣＣＤカメラ１８は、それぞれ移送
される電解コンデンサ１０の有無および位置関係を検出
するために利用される。

【００１７】前記画像処理装置２０に取込まれた検査対
象の電解コンデンサ１０の画像は、電解液の漏出位置に
ついて画像データの解析を行い良・不良の判定の結果、
不良品の場合には、前記移送テープ１２の搬送ラインの
下流側に配置した自動テープカット・接続装置２２によ
り選択的に切離して、適宜不良品ケース２４に回収す
る。

【００１８】図２は、前記図１に示す画像処理装置２０
において、検査対象の電解コンデンサ１０の電解液の漏
出位置について、画像データの解析を行うための周辺装
置の詳細を示す概略構成図である。

【００１９】すなわち、図２において、画像処理装置２
０に対して、取込んだ画像をモニタするためのＣＲＴ装
置３０と、コマンド送信端末ないしはメッセージ受信端
末としてのパソコン３２と、プログラム修正用の割込み
スイッチボックス３４とが、それぞれ接続配置される。

【００２０】図３は、本発明の電子部品の検査方式の概
略処理系統図である。すなわち、この処理系統において
は、ＣＣＤカメラ１６により、検査対象１０の画像を入
力し、この入力画像に基づいて、検査対象の電解液の漏
出位置の座標を決定し、次いでこの決定された位置にお
いて検査対象の前記漏出状態をニューラルネットを使用
して判定を行い、良品および不良品の決定を行う。

【００２１】次に、前記検査対象の着目画像データの決
定について説明する。

【００２２】図４の（ａ）および（ｂ）は、検査対象１
０のＣＣＤカメラ１６による入力画像および出力画像
（座標）を示すものである。すなわち、検査対象１０の
入力画像は、検査対象１０の本体の一部と、一対のリー
ド線１０ａ、１０ａの前記本体からの引出し部からな
る。この場合、画像の取込み条件として、例えば、検査
対象の中心軸とＣＣＤカメラの軸の角度は、θ＝４５
度、φ＝９０度とし、ＣＣＤカメラは５１０×４８０画
素で構成し、レンズにはＦ５０ｍｍの望遠を使用し、バ
ックグラウンドはグレーで模様のない、明るさがほぼ一
定であることが好適である。

【００２３】これにより、検査対象１０の出力画像は、
前記一対のリード線１０ａ、１０ａのそれぞれ本体から
の引出し部、すなわち電解液の漏出位置の座標（Ｘobj
，Ｙobj ）と（Ｘ′obj ，Ｙ′obj ）とを示すことが
できる。

【００２４】この座標位置は、次のアルゴリズムによっ
て決定する。このアルゴリズムは、前記漏出位置から最
も近い本体から決定するものであり、このため信頼性が
高く、ぼけ画像や多少傾いた画像、明る過ぎる画像や暗
過ぎる画像であっても、位置を適正に抽出することがで
きる。また、リード線の形状や本体の寸法に殆んど関係
なく位置を抽出することができる。

【００２５】図５は、前記漏出位置の座標を決定するた
めのアルゴリズムの処理ステップの概要を示す検査対象
１０の画像説明図である。すなわち、本発明において実
施するアルゴリズムは、大別して次の４つの処理ステッ
プにより構成される。

【００２６】ステップ１（Step. 1 ）：リード線間の
中央位置の決定ステップ２（Step. 2 ）：本体の探索領域の決定ステップ３（Step. 3 ）：本体の上下部境界点の精密
探索ステップ４（Step. 4 ）：電解液の漏出位置の座標の
計算

【００２７】前記各ステップの具体例は、次の通りであ
る。

【００２８】１．ステップ１（検査対象の軸方向の決定
とリード線間の中央位置の決定）このステップでの処理は、入力画像〔図４の（ａ）〕か
ら２つのリード線の位置を抽出し、リード線間の中央位
置の座標値を決定する。

【００２９】２．ステップ２（検査対象の本体位置の決
定）このステップでの処理は、リード線間の中央位置の座標
からＸ軸方向に本体の位置探索を行い、上下部本体の境
界探索領域の決定をを行う。

【００３０】３．ステップ３（検査対象の上下部本体境
界点の探索）このステップでの処理は、本体探索領域の中から、上部
本体の境界点の座標（Ｘpp，Ｙpp）と、下部本体の境界
点の座標（Ｘ′pp，Ｙ′pp）との決定を行う。

【００３１】４．ステップ４（電解液の漏出位置の座標
の計算）このステップでの処理は、上下部本体の境界点から電解
液の漏出位置の座標の計算を行う。

【００３２】以上の各ステップに基づいて決定された検
査対象の着目画像データに対して、それぞれ特徴量を抽
出してこれらをパーセプトロンを使用して判定し、検査
対象である電子部品の生産ラインにおける不良品の適正
かつ迅速な判断および検出を行う。

【００３３】図６は、前記着目画像データの判定を行う
ための処理系統を示す概略説明図である。すなわち、本
発明において実施する検査処理は、次の通りである。

【００３４】１．着目画像データに対する明るさに対す
る規格化２．着目画像データに対する境界ノイズの除去３．前記の正規化された画像データの各特徴量の抽出４．前記抽出された各特徴量のパーセプトロンへの入力
および判断５．判断結果の出力

【００３５】そこで、本発明においては、前記着目画像
データの判定を行うため、図７に示すように、抽出され
た着目画像データＧＤを、先ず前処理工程４０におい
て、明るさに対する規格化（恒常性）と境界ノイズの除
去を行い、前記着目画像データＧＤの正規化を達成す
る。次いで、前記正規化された着目画像データＧＤを、
特徴量抽出処理工程４２において、特徴量（平均値、分
散、平均値／最小値、差分絶対値和、低輝度プレート
数、その他）の抽出（量子化）を行う。そして、得られ
た着目画像データＧＤの特徴量のデータを、パーセプト
ロン判断処理工程４４において、学習を行いながらそれ
ぞれ良品ないし不良品の判断をする。

【００３６】次に、前記各処理工程の詳細について説明
する。

【００３７】１．前処理工程４０（着目画像データＧＤ
の正規化）ある程度の環境状態によって変化を受けた画像（ノイズ
付加、照明劣化等）を、規格化された一定の画像にする
ために、以下の３つの前処理を行う。

【００３８】（ａ）画素の代表化図８の（ａ）、（ｂ）に示すように、４つの画素（ｘ
_i,j、ｘ_i,j+1、ｘ_i+1, _j、ｘ_i+1,j+1）を１ブロック
（ｙ_k,l）として、次式によりその平均値を代表値とす
る。

【００３９】

【数１】

【００４０】この処理の効果の１つは、平均をとること
で平滑化しているため、突然性ノイズを除去することで
ある。また、この処理の効果の他の１つは、データの圧
縮（１／４倍）である。これにより、以下の処理速度を
向上することができる。

【００４１】（ｂ）明るさの規格化原画像からランダムに１００点の画素を抽出し、その平
均値で着目ウインド内のデータを割る演算を行うことに
より、照明の変化に対して不変の着目画像データを得る
ことができる。

【００４２】（ｃ）環境ノイズの除去電解コンデンサの場合、リード線の反射光やスリーブの
極性印刷等が、着目ウインド境界から内側にある場合、
強く光っているので、不良品と誤認してしまう惧れがあ
る。従って、これらの境界にある強い光を取り除くた
め、例えば、値３００以上のデータが５つ以上並んでい
る境界ラインがある場合は、その境界ラインを着目ウイ
ンドから外す（図９参照）。

【００４３】２．特徴量抽出処理工程４２（特徴量の量
子化）〔Ａ．乾いた不良品を判断するための特徴量〕（ａ）平均値（ａｖｒ）不良品は平均値が大きく、良品は平均値が小さくなる傾
向がある。但し、電解コンデンサの場合、溶接玉が光っ
ていると良品でも平均値は大きくなる。平均値ａｖｒ
は、次式により求められる。

【００４４】

【数２】

【００４５】（ｂ）分散（ｖｅｒ）不良品は分散が大きく、良品は分散が小さくなる傾向が
ある。但し、電解コンデンサの場合、平均値の場合のよ
うに溶接玉が見えると良品でも分散は大きくなる。分散
ｖｅｒは、次式により求められる。

【００４６】

【数３】

【００４７】（ｃ）平均値／最小値（ａｖｒ／ｍｉｎ）不良品は、良品に比べて、平均値と最小値の比が大きく
なる傾向がある。この特徴量は、無次元（比）であるの
で、画像状況の変化には強い。なお、最小値ｍｉｎは、
次式により求められる。また、このようにして得られる
有効な２次元画像データは、図１０に示される。

【００４８】

【数４】

【００４９】（ｄ）差分絶対値和（ｄａｓ）これは、隣接したデータの差の絶対値をとり、全画像エ
リアに対してその和をとったもので、データの凹凸度合
いである。この場合、不良品は、この値が大きくなる傾
向がある。差分絶対値和ｄａｓは、次式により求められ
る。

【００５０】

【数５】

【００５１】（ｅ）低輝度プレート数（ｐｌｌ）これは、地図の等高線の領域数に相当するものであり、
ある輝度レベル以上のプレート（エリア）の数を示すも
のである。この場合、不良品は、この値が大きくなる傾
向がある。また、電解コンデンサの場合、溶接玉が見え
る良品は小さくなる傾向がある。プレート数ｐｌｌは、
次式により求められる。

【００５２】

【数６】

【００５３】従って、例えば図１１に示す画像の場合、
ＰＬ（１３０）＝３となる。なお、プレート数を画像か
ら求める場合、画像を１スキャンのみ行えばよく、簡単
に求めることができる。

【００５４】〔Ｂ．濡れているか否かを判断するための
特徴量〕（ａ）総合数（ｓｙｎ）これは、次の４つの特徴量の平均値である。

【００５５】(1) 崖の数（ｃｌｉｆ）崖とは、隣接したデータの差の絶対値が１００以上ある
場所であり、急激な変化が見られるところである。これ
は、濡れている場合、光源の反射によって大きい値とな
る。但し、電解コンデンサの場合、溶接玉が見える良品
でも大きな値となる傾向がある。崖の数ｃｌｉｆは、次
式により求められる。

【００５６】

【数７】

【００５７】(2) 高輝度プレート数（ｐｌｈ）濡れているもの（不良品）程、高輝度に反射し大きな値
となる。但し、電解コンデンサの場合、溶接玉が見える
良品でも大きな値となる。プレート数ｐｌｈは、次式に
より求められる。

【００５８】

【数８】

【００５９】(3) 最大値（ｍａｘ）濡れているもの（不良品）程、大きな値となる。

【００６０】(4) 分散（ｖｅｒ）最大値の場合と同様に、濡れているもの（不良品）程、
大きな値となる。

【００６１】（ｂ）連立数（ｎｒｒ）これは、光源の形（円環形）を意識した特徴量であり、
次の条件が全て整うラインの数である。

【００６２】(1) 着目ラインに１つ以上最大値ｍａｘの
５０％以上の値があること。

【００６３】(2) 着目ラインの最大値ｍａｘの４０％の
値をｌmax とすると、隣接したデータの差の絶対値がｌ
max 以上あるところが、少なくとも３つ以上あること。

【００６４】なお、この場合、ラインが続いてゲットし
た場合、１づつのプレミアを付ける。

【００６５】〔Ｃ．各特徴量の量子化〕前述した各特徴
量を、次の処理工程４４においてパーセプトロンへ入力
するために、量子化（レベル分け）を行う。この量子化
の具体例を図１２に示す。なお、図示例においては、５
段階のレベル分けを行っているが、バックグラウンドの
色や検査対象（電解コンデンサ）の色等により、それぞ
れ適した段階数のレベル分けを行う必要がある。

【００６６】３．パーセプトロン判断処理工程４４（学
習と判断）前記の特徴量抽出処理工程４２で得られた量子化された
各特徴量は、図１３に示すように、パーセプトロンへ入
力される。この場合、各特徴量は５素子（ｘ_i0〜ｘ_i4）
づつ入力され、これら５素子は、１素子だけ“１”が許
容され、他の素子は“０”である。そして、次式により
予め学習が行われ、ある値を持っている結合係数と積和
をとり、判断を行う。

【００６７】

【数９】

【００６８】また、良品および不良品についての判断を
行うための学習は、次のようにして行うことができる。

【００６９】（ａ）良品を学習する場合

【数１０】

【００７０】（ｂ）不良品を学習する場合

【数１１】

【００７１】前述した各処理工程により、検査対象の着
目画像データを処理することにより、電子部品の生産ラ
インにおける不良品の適正かつ迅速な検出を行い、不良
品の排除による製品の品質安定化に寄与することができ
る。

【００７２】以上、本発明の好適な実施例についてそれ
ぞれ説明したが、本発明は前記各実施例に限定されるこ
となく、本発明の精神を逸脱しない範囲内において種々
の設計変更をすることができる。

【００７３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係るニュ
ーラルネットを使用する電子部品の検査方式は、連続生
産される電子部品の生産ラインの所定位置において個々
の電子部品の画像データを取込む工程と、この画像デー
タに基づいて特定の着目画像の座標位置を所定のアルゴ
リズムに従って決定する工程と、決定された着目画像デ
ータに対して画素の代表化、明るさの規格化、環境ノイ
ズの除去によりデータの正規化を行う着目画像データの
前処理工程と、正規化された着目画像データから特徴量
を抽出してこれらを量子化する特徴量抽出処理工程と、
着目画像データについて量子化された特徴量をそれぞれ
パーセプトロンへ入力し良品および不良品の学習を行い
ながら良品および不良品の判断を行うパーセプトロン判
断処理工程とから構成することによって、比較的簡単な
装置構成により、検査対象である電子部品の不良品の判
断処理を適正に行うことができる。

【００７４】特に、本発明の検査方式によれば、検査対
象に対する照明の劣化、検査対象の画面ぼけ等の環境変
化に対しても、適正な判定が可能であり、しかもこの場
合、検査対象の色、種類、寸法等の厳密な設定値が不要
であり、さらにノイズが混入した画像であっても、正確
な判断が可能である等の多くの優れた利点を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る電子部品の検査方式を実施する電
子部品と検査装置との構成例を示す概略図である。

【図２】本発明に係る電子部品の検査方式を実施するシ
ステムの概略構成を示す系統説明図である。

【図３】本発明に係る電子部品の検査方式のシステム全
体の構成を示す概略ブロック図である。

【図４】検査対象（電子部品）の画像データの一実施例
を示すもので、（ａ）は入力画像を示す説明図、（ｂ）
は入力画像に対する出力座標を示す説明図である。

【図５】検査対象の着目画像に対する出力座標の処理操
作を示す説明図である。

【図６】本発明に係る電子部品の検査方式の着目画像デ
ータから検査対象の状況を判断する処理工程を示す概略
説明図である。

【図７】本発明に係る電子部品の検査方式の着目画像デ
ータから検査対象の状況を判断する処理工程を示す概略
ブロック図である。

【図８】（ａ）、（ｂ）は検査対象の着目画像データの
前処理工程における画素の代表化の処理内容をそれぞれ
示す説明図である。

【図９】検査対象の着目画像データの前処理工程におけ
る環境ノイズを除去する処理内容を示す説明図である。

【図１０】検査対象の着目画像データの前処理工程にお
いて得られる２次元画像データの概要を示す説明図であ
る。

【図１１】検査対象の着目画像データの前処理工程にお
ける低輝度プレート数を求める処理内容を示す説明図で
ある。

【図１２】検査対象の着目画像データの特徴量について
のそれぞれ量子化の具体例を示す一覧図である。

【図１３】検査対象の着目画像データの特徴量に基づく
パーセプトロン判断処理工程を示す説明図である。

【符号の説明】

１０検査対象（電解コンデンサ）１０ａリード線１２移送テープ１４自動箱詰め装置１６ＣＣＤカメラ１７、１８ＣＣＤカメラ２０画像処理装置２２自動テープカット・接続装置２４不良品ケース３０ＣＲＴ装置３２パソコン（コマンド送信端末）３４割込みスイッチボックス４０前処理工程４２特徴量抽出処理工程４４パーセプトロン判断処理工程

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 7/00 7/60 Ｈ０１Ｇ 13/00 ３６１Ｚ 7924−5Ｅ // Ｇ０６Ｆ 17/60 Ｇ０６Ｆ 15/21 Ｒ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】連続生産される電子部品の生産ラインの
所定位置において個々の電子部品の画像データを取込む
工程と、この画像データに基づいて特定の着目画像の座
標位置を所定のアルゴリズムに従って決定する工程と、
決定された着目画像データに対して画素の代表化、明る
さの規格化、環境ノイズの除去によりデータの正規化を
行う着目画像データの前処理工程と、正規化された着目
画像データから特徴量を抽出してこれらを量子化する特
徴量抽出処理工程と、着目画像データについて量子化さ
れた特徴量をそれぞれパーセプトロンへ入力し良品およ
び不良品の学習を行いながら良品および不良品の判断を
行うパーセプトロン判断処理工程とからなることを特徴
とする電子部品の検査方式。
【請求項２】連続生産される電子部品は、電解コンデ
ンサからなり、この電解コンデンサから導出される一対
のリード線の付け根位置を着目画像とすると共に、この
着目画像の画像パターンによりリード線の付け根位置に
おける電解液の漏出状態を解析してなる請求項１記載の
電子部品の検査方式。
【請求項３】着目画像の座標位置の決定は、一対のリ
ード線の位置を抽出して、これらリード線間の中央位置
を決定し、次いで前記リード線間の中央位置から本体の
探索領域を決定した後、前記本体の上下部の境界点を探
索し、これら境界点から電解液の漏出位置の座標を算出
することからなる請求項１または２記載の電子部品の検
査方式。
【請求項４】特徴量抽出処理工程は、正規化された着
目画像データの平均値、分散、平均値／最小値、差分絶
対値和、低輝度プレート数をそれぞれ求めてこれらの数
値を量子化することからなる請求項１記載の電子部品の
検査方式。
【請求項５】特徴量抽出処理工程は、さらに正規化さ
れた着目画像データの崖の数、高輝度プレート数、最大
値、分散のそれぞれ平均値からなる総合数と、連立数と
をそれぞれ求めてこれらの数値を量子化することからな
る請求項４記載の電子部品の検査方式。