JPH08254501A - 外観検査方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 検査装置における従来までの判定アルゴリズ
ムでは、判定基準の作成に当って経験的要素の占める割
合が大きく、多大な労力と時間を必要とした。さらに誤
判別された検査対象のデータを次回からの検査に応用す
ることが困難であった。そこで、統計学的な手法を使用
することにより、大量のデータを用いて効率的に最適な
判定が行えるような基準を作成することを目的とする。 【構成】 検査装置に通常の検査モードとティーチング
モードとを設置する。ティーチングモードで、前処理と
してサンプルデータにより判別分析を用いて判定基準を
作成する。次に、検査モードに移りその判定基準により
検査を行う。ここで、誤判定を生じる部品については、
教示を行ないサンプルデータに追加し再度判定基準を作
成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、はんだ付けの状態を、
中心とする部品の実装状態の外観によって検査する方法
と装置に関するもので、特に、基板検査装置（例えば段
差照明式はんだ付け外観検査装置）において、検査対象
（例えば、はんだ付けの状態）の判定基準の効率的かつ
客観的な作成を行うものである。

【０００２】

【従来の技術】外観検査装置の応用分野は多岐に渡り、
また、検査方式についても多様なものがある。例えば最
近高密度化、多様化が進展しているプリント基板上の電
子部品の実装状態や、はんだ付け接合部の外観検査機な
どもその例である。

【０００３】電子機器に使用されるプリント配線基板の
実装工程では、基板上に搭載された電子部品を接合する
はんだ付部分の良否が製品信頼性を左右するため、作業
能率の向上や作業品質確保を目的とした、はんだ付外観
検査の自動化、機械化が一般化している。

【０００４】このような外観検査装置の一例として、段
差照明式はんだ付け外観検査装置がある。段差照明式検
査装置そのものについては、例えば、基本原理が特公平
５−２１４０３に示されている。

【０００５】これは、複数の異なる角度に設置された光
源を切り替えて点灯させることにより、上方に設置され
た撮像装置に、光源の段数分に相当する数の、光源の角
度に対応した輝度分布の画像が得られる。ここで、基板
上の部品位置及びランド位置をあらかじめ教示しておく
ことにより、部品のはんだ面でのデータを特定すること
ができる。この範囲内の複数の画像データを同一の画素
について比較することにより、その画素におけるはんだ
表面の傾斜角を算出する。

【０００６】このような段差照明を切り換えて得た画像
情報を用いて、はんだ付けの状態を検査する検査装置は
例えば、特開平４−３０１５４９、特開平４−３４６０
１１、特開平５−３０１５４９、特開平６−６６５２８
等に紹介されている。

【０００７】ところで、以上説明した段差照明検査装置
に限らず、従来行っていた、被検査部品の実装状態を示
すいくつかのカテゴリーに判別するための基準作成の方
法は、熟練した作業者が上述のようにして与えられたコ
ードデータをもとに、はんだ量の不足、過多、欠品、未
はんだ、良品等、各々のカテゴリーに属する部品に共通
して現れるコードの分布の特徴を調査・検討し、その特
徴があるものを選択する方式や、その特徴を何種類か適
用しふるいにかけて判別する方式などのアルゴリズムを
作成していた。ところが、この様にして作成した判定基
準であっても、これに従って検査を行った結果、誤判別
を生じる割合が高い場合がある。このようなときなど判
定基準の再考が必要であり、多大な労力を必要とした。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】前述のような検査基準
の作成方法では、被検査部品をその状態を示す適切なカ
テゴリーに、判別することが可能である特徴（すなわ
ち、各カテゴリー特有のコード分布）を判定基準として
数式化・アルゴリズム化するまでには、多くの時間と労
力そして経験が必要であり、作業者の主観的な判定とな
る。さらに一つの特徴だけではなく、何種類かの要素を
複合して判別するアルゴリズム（たとえば、欠品とはん
だ過剰をある判定基準では区別できないが、別の判定基
準と組み合わせれば判定できるような場合）を採用した
場合には、その組合せの順序を考慮したり、同時に何種
類かのカテゴリーの特徴的なパターンが現れている場合
には、各々の特徴値に対して優先順位としての重み付け
を行なわなければならない場合が多い。その設定を行う
には試行実験により評価を行なう場合も多く、実際に実
施した実験結果を次回の判定基準作成に反映させるには
時間と経験を有する。

【０００９】本発明は前述のような問題点を解決するた
めに、統計解析処理による客観的な判定基準を作成し、
誤判別データを判定基準作成のプロセスに反映させるよ
うにすることを目的とし、ひいては、検査速度と精度の
向上を図るものである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明は被検査対象を撮
像する撮像装置を設け、該撮像装置により、被検査対象
の反射光を取り込み、検査対象の画像を構成する各画素
に検査対象の状態を示すコードを生成し、この角度コー
ドより被検査対象の形状、状態等の諸特性を示す複数個
のデータ、すなわち、指標を作成し、これにより判別分
析を用いて判別基準を作成するものである。

【００１１】上述のような、判別分析を用いる際は、あ
らかじめ検査対象を選別するためのカテゴリーを定め、
その一つ一つのカテゴリーに属するべき多数のサンプル
データを教示していくことにより、そしてそのデータを
基にしてカテゴリー間を最適に分離することのできる判
別関数を作成する。

【００１２】この判別関数を用いて新たな対象の判別を
行う。さらに、誤判別された対象のデータをサンプルデ
ータに組み込めるようにする。

【００１３】

【作用】多変量解析の一つである判別分析を用いること
により、統計学的に大量のデータを短時間にかつ客観的
に扱うことが可能であり費用の低減が図れる。また、判
別関数を算出するためのデータに誤判別を生じたデータ
を追加することにより判定基準の更新に際して、最適化
をより効率よく行うことができる。

【００１４】

【実施例】本発明の一実施例として先に説明したはんだ
付け検査装置について、段差照明式はんだ付け外観検査
装置を例に取り図４および図５を用いて以下説明する。

【００１５】図４は段差照明式検査装置の基本システム
構成を示す図で、１はリング状の照明器で１−１は上段
照明、１−２は中上段照明、１−３は中下段照明、１−
４は下段照明装置である。２はテレビカメラ等の映像入
力用の撮像装置、３は被検査ＩＣパッケージ１０を搭載
した基板を移動するＸ−Ｙステージ、４は撮像装置２の
映像信号、５はＡＤ変換器等を含む記憶装置、６は照明
切り替え装置、７はコード生成部、８は移動テーブル制
御装置、９は認識処理部である。

【００１６】同検査装置においては、撮像装置２の光軸
を中心として複数段に点光源を配置した環状の光源１を
有し、基板上の検査対象、ＩＣパッケージ１０に対して
各段ごとに別個に光を照射する。基板はＸ−Ｙステージ
３上に搭載されており、全検査対象を映像入力装置の視
野内に移動し検査することが可能となっている。ここ
で、理解を容易にするため、図５に基づき基本原理を説
明する。同図において、１０１はリード部、１０２はは
んだ部、１０３はランド部である。

【００１７】光源より照射された光は、はんだ表面等に
到達し反射されるが、周知のように同一の角度から照射
された光は、反射面の傾斜角の違いによりその反射方向
が異なってくる。具体的に換言すると、上段照明１−１
の高角度からの光は反射面が平坦に近い角度のときに上
方に反射され、下段照明１−４の低角度からの光は反射
面が４５°に近い角度のときに上方に反射されることに
なる。図４に戻り、前述のように、複数の異なる角度に
設置された光源を切り替えて点灯させることにより、上
方に設置された撮像装置には、光源の段数分に相当する
数の、光源の角度に対応した輝度分布の画像が得られる
ことになる。ここで、基板上の部品位置及びランド位置
をあらかじめ教示しておくことにより、部品のはんだ面
でのデータを特定することができる。この範囲内の複数
の画像データを同一の画素について比較することによ
り、その画素におけるはんだ表面の傾斜角を算出する。

【００１８】こうして算出された角度を低角度から順に
例えば１から８の角度コードとして表現する。これを説
明するのが図３と図６である。図６は、検査対象のはん
だ部を斜め上方より見た外観図で、これにマトリックス
状に区分けされた図を示している。図３はこのマトリッ
クスに対応して与えられた角度コードを示す。

【００１９】（なお、図３と図６のマトリックス分割数
とコードには相互の関連性はない。すなわち、図３の例
で示す角度コードの値は、図６に示す例の状態を示すの
ではない。また、マトリックス分割数は一致していな
い。） 図１は、本発明の一実施例を説明するためのフローチャ
ートで、図４の認識処理部９で行われる動作である。ま
た、以下の実施例の説明に用いるはんだ付外観検査装置
のハードウェア構成は図４に示したものである。

【００２０】なお、検査対象の映像を画素毎に分解し、
各画素にその画素の状態、すなわち、はんだ表面の角度
に応じたコードを付するまでの技術は先に述べた通り、
周知である。

【００２１】ここで、判別分析とは、あるカテゴリーご
とにまとめられる判別対象に対して、その諸特性を示す
複数個の説明変量（指標と同義、すなわち、それぞれの
カテゴリーにまとめるための種々の要素で、この実施例
の場合にははんだ表面の角度がそれに相当する）に関し
て、その状態を示すカテゴリーごとに得られている過去
のデータ（サンプル）に基づき、これらの指標の値から
新たな対象がどのカテゴリーに属するかを判別（予測）
する方法である。

【００２２】例として、２つのカテゴリー（例えば良品
と欠品）からなる対象について判別を行う場合には、両
カテゴリーに集められたサンプルデータをもとに、両カ
テゴリーの平均、分散、共分散、相関係数を算出し、こ
れを用いて新しく得られたサンプルの両カテゴリーの重
心からの距離を計算する。ここで、両カテゴリーの分散
共分散行列が等しい場合を考えると、重心からの距離が
等しい点の奇跡は直線となる。そこで、この直線（以下
判別関数と称す）を境界線としてどちらのカテゴリーに
属するかを判別する方式である。この場合、判別関数は ｚ＝ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋ｃ・・・（式１） （ただし、ｚは判別得点、ａ１、ａ２は係数、ｘ１、ｘ
２は指標値、ｃは定数）で表され、ｚ＝０が境界として
定められる。

【００２３】なお、以上のような判別分析については、
（株）現代数学社１９８３年５月１日初版発行、田中豊
・脇本和昌著「多変量統計解析法」等に詳しく説明され
ている。

【００２４】次にこの動作を具体的に説明する。図１の
フローチャートにおいて、全体は大きく２つのモードで
構成されている。すなわち、通常のインラインでの検査
を行うための検査モード１１と、オフラインで各種のパ
ラメータを教示したり、それに関連するデータを採取す
るためのティーチングモード１８である。ハードウェア
構成上は各種データを保存するためデータベース９１
（図４参照）を設置する。

【００２５】新規に検査用データを作成し検査を行う場
合には、初めにティーチングモードにより先に説明した
判別関数を作成する。

【００２６】以下図１のフローチャートに基づきこのテ
ィーチングモードについて説明する。ティーチングモー
ド１８において、あらかじめ検査結果が分っている基板
を搬入し、実装されている部品に対して従来の技術の項
目で言及した方式により、図３に示すような被検査部品
のはんだ表面のコードデータをコード生成部７で作成す
る。基板搬入、コードデータ作成２０。このコードデー
タから、認識処理部９において、統計処理において解析
を行う対象の特徴を示している変数である指標を数種類
から数十種類程度求める。指標の算出２１。ここで、こ
の指標について、説明する。指標としては図３に示すよ
うなコードデータを加工（たとえば、コードマトリクス
全体をｎ分割し各区画のコードの平均値を計算する等）
することで導き出した値であったり、マトリクスの一つ
一つの要素（コード）をそのままの形で採用する。

【００２７】ここで、以下の実施例の説明では一例とし
て、図３に示すようにコードデータを点線で示す直線Ｐ
で２等分し、その平均値を指標値として判別を行う場合
について説明する。２等分により、２種類の指標が作成
されることになる（ｎ等分であればｎ種類の指標）。な
お、どのような位置でマトリクスを分割するか、あるい
は何分割するかを求めるカテゴリーの種類により、決定
する。

【００２８】２等分の例として図３の点線Ｐで示すよう
にコードデータを上下に分割する場合、分割された上側
３１及び下側３２の各区画について含まれる画素のコー
ドの算術平均を計算する。いま、上側３１の平均値を変
数ｘ１、同様に下側３２の平均値を変数ｘ２で表す。こ
のようにして算出された指標値を、あらかじめ判定結果
として分類するために定めた実装状態を示すカテゴリー
ごとに蓄積していく。カテゴリーの教示、サンプル蓄積
２２を行う。

【００２９】この実施例では、指標は２種類で、カテゴ
リーは良品と欠品とする。つまり、ティーチング時の検
査対象部品はあらかじめ、良品、欠品が分っているた
め、良品における指標値（ｘ１、ｘ２）、欠品における
指標値（ｘ１、ｘ２）が、蓄積されることになる。この
操作を全てのカテゴリー（実施例の場合は２つ）につい
て充分な量のサンプルデータが集まるまで繰り返す。サ
ンプル数が適量１９。

【００３０】次に、集められたサンプルデータを用いて
先に述べた、多変量解析の一つである判別分析の手法を
用いることにより、前記式１のａ１ａ２…ｃを求める。
判別関数の算出２４。

【００３１】この判別関数の作成について、図２、図７
を用いて説明する。図７は図１フローチャートの判別関
数の算出２４をより詳細に示したものである。この判別
分析では、先に分類・蓄積したサンプルコードデータ群
３３と３４（図２参照）をカテゴリーごとに区別するこ
とにより、全てのカテゴリー間を最適に分離するための
関数である判別関数（例えば前述の式１）が計算され
る。ここで、実装状態を示す２つのカテゴリー、良品の
カテゴリーと、欠品のカテゴリーを、前述の例に示した
コードデータ群３３と３４を中間で２分割し、各々に含
まれるコードの平均値を指標とすることで判別する場合
（ここで、カテゴリーごとに与えたサンプルデータをｘ
１及びｘ２を２つの軸とする２次元平面上にプロットし
た場合、各カテゴリーが図２に示すような分布をとるも
のとする）、両カテゴリーの分散共分散行列が等しい
と、判別関数（式１）は図のような両カテゴリーの重心
からの距離が等しい点を結ぶ直線３５となり、判別得点
ｚ（判別関数に指標値を代入した結果であり、判別結果
を示す値）は各点からこの直線までの距離（符号付き）
となる。この例の場合、判別得点の値の正負により判別
されるカテゴリーが決定される。

【００３２】図７は判別関数の算出２４で行われる計算
処理を示す図である。同図に示す計算処理により、判別
関数（係数ａ１、ａ２…、定数ｃ）を求める。

【００３３】この判別得点は保存しておく。判別得点の
保存２５。ここまでの処理を行った後、検査モード１１
へ移行する。検査モードへ２６。

【００３４】検査モード１１では、被検査対象である新
たな部品一つ一つに対して、ティーチングモードにおい
て説明した方式により、同じように指標を作成する。指
標の算出、判別得点ｚの計算１３。

【００３５】この指標、すなわち、変数を先の判別関数
に代入し得られる判別得点ｚにより、いずれのカテゴリ
ーすなわち、本実施例においては良品、欠品に判別する
かを決定する。図２の例では、判別得点の正負により判
別。先に説明したように、この実施例においては、良品
カテゴリーは３４、欠品カテゴリーは３３である（図２
参照）このとき同時に、算出された判別得点と指標値を
何枚目の被検査基板のどの部品のどのはんだ面であるか
特定できるように識別記号を付けてデータベースに別途
保存する。指標、判別得点の保存１４。これを、被検査
部品全数について行い。全数の終了１２の後。終了１
７。

【００３６】ところで検査後、ある検査した部品に対す
る判別結果が誤りであることが判明する場合がある。こ
のような場合、本実施例では判別関数を再設定する。す
なわち、図１のフローチャートのように判別結果が誤り
であることが判明し、（誤り判別１５）判別関数の再設
定が必要であると考えられる場合、判別関数の再設定１
６の後、再度ティーチングモード１８に移り、この誤判
別されたデータを検査と同時に保存（図１フローチャー
ト１４）しておいたデータの中から先の識別記号により
検索し、その部品が本来判別されるべきカテゴリーのサ
ンプルデータに追加する。誤判別データをサンプルに追
加２３。

【００３７】次に追加したデータを含めて、判別関数を
算出するまでの過程を繰り返し、新たな判別関数を作成
する。その後検査モードで新たな判別関数により検査を
再開する。このことにより、誤判別データを新規に作成
する判別関数に反映させることが可能となり、同関数の
（換言すると判定基準の）最適化を図ることが可能とな
る。

【００３８】一方、判別関数を更新した結果、新たな対
象に対しての検査結果が良好でない場合には、これを取
り除くことにより最適化を図ることが可能となる。

【００３９】以上の説明では説明を簡単にするためには
んだ形態のカテゴリーを良品と欠品の２種類にしたが、
実用機のはんだ付検査の場合には、例えば不良形態のカ
テゴリーは（１）リード曲がり、（２）位置ずれ（３）
はんだ過剰、（４）はんだ不足、（５）リード縦ずれ、
（６）欠品、（７）未はんだ、（８）リード浮き、
（９）部品の立ち、（１０）リード横ずれ、（１１）濡
れ不良等がある。したがって、上記のようなカテゴリー
を作る場合は（１２）良品を含め、全体を１２のカテゴ
リーに分割できるように、最低１１種類の判別関数を求
める必要がある。このような場合、いくつかの方法が考
えられる。第１に先に説明した図３に示すように、点線
Ｐで２分割したコードデータを用いた場合には、前記式
１で示した係数ａ１およびａ２もしくは、ａ１またはａ
２もしくは定数ｃを変更することにより、図２に一点鎖
線で示す判別関数３６により、点線３５の判別式で求め
たカテゴリーを更に２つのカテゴリーに分け、更に、テ
ィーチングの後、４つのカテゴリーに分けることもでき
る。これを更に別の判別関数により別のカテゴリーに分
けることにより、必要とするカテゴリーを求めることが
可能である。このように階層的にカテゴリーを求めてい
った場合にはＮ・（Ｎ−１）／２の関数が必要となる
（Ｎはカテゴリーの数）。

【００４０】他の例では被検査部品のはんだ面のコード
データから、解析を行う対象の特徴を示している変数で
ある指標を増して（例えば１２種類）求める。ここでは
コードマトリクス全体を６分割し各区画のコードの平均
値を計算することで導き出す。６分割の例として図３の
実線Ｑで示すようにコードデータを上下方向に３、左右
方向に２分割する場合、分割された各区画について含ま
れる図のコードの算術平均を計算する。それぞれの平均
値を変数Ｘ１１〜Ｘ１６で表す。このようにして算出さ
れた指標値を、あらかじめ判定結果として分類するため
に定めた実装状態を示す１２のカテゴリーごとに蓄積し
ていく。この操作を全てのカテゴリーについて充分な量
のサンプルデータが集まるまで繰り返す。次に、集めら
れたサンプルデータを用いて先に述べたとおり、先に分
類・蓄積したサンプルコードデータを１２のカテゴリー
ごとに区別して与えることにより、全てのカテゴリー間
を最適に分離するための関数である１１種類（ａ１、ａ
２、・・・等を変更し１１種類とする。）の判別関数
（式１：ただし、変数ｘはｘ１１、ｘ１２、ｘ１３、ｘ
１４、ｘ１５、ｘ１６となる）が計算される。このよう
にして実装状態を示す１２種類のカテゴリーを求めるた
めの判別関数を算出する。

【００４１】判別関数を更新した結果、新たな対象に対
しての検査結果が良好でない場合には、判別に悪影響を
与えている指標を調査し、これを修正・変更することに
より最適化を図ることが可能となる。以上の動作は先に
説明した通りで、ティーチングモードを終了し、検査モ
ードへと移行する。

【００４２】なお、以上の実施例では、はんだ表面の角
度コードデータを得るために段差照明装置を用いた例を
説明したが、はんだ表面の状態はその状態が分かれば角
度データでなくてもよいことはもちろんこのような段差
照明装置によらなくても、はんだ面の状況が分るデータ
であれば、通常の照明器あるいはＲ、Ｇ、Ｂ等の色別照
明器を用いた装置であってもよいことは、その説明から
明らかである。

【００４３】さらに本発明は、外観検査装置であり、検
査対象ははんだ面に限られるものではない。はんだ面の
検査以外の、例えばＩＣやチップ部品の実装状態のチェ
ック等、にもそのまま用いられることは言うまでもな
い。

【００４４】

【発明の効果】本発明の検査基準の作成方法では、被検
査部品をその状態を示す適切なカテゴリーに、判別する
ことが可能である特徴（すなわち、各カテゴリー特有の
コード分布）を判定基準として数式化・アルゴリズム化
するまでもなく判定基準を作成することができ、従来の
ように、多くの時間と労力、経験を必要とすることな
く、さらに、作業者の主観的な判定でない判定基準を作
成することができる。

【００４５】本発明による判定基準は統計解析処理によ
る客観的なものであるため、誤判別データを判定基準作
成のプロセスに反映させるようにすることができ、ひい
ては、検査速度と精度の向上を図るものである。

【００４６】以上、本発明は、純粋に統計学的な手法を
用いるため、経験的要素に対する依存率が低くなり、主
観的な要素を極力排除することができ、ティーチングに
要する作業量を低減することが可能である。また、容易
に判定基準の修正が行える。さらに大量のデータの処理
が短時間で行なえ時間の削減が期待できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例のフローチャート。

【図２】本発明の実施例の判別処理説明図。

【図３】段差照明検査機におけるのコード分布図。

【図４】段差照明検査機の構成図。

【図５】段差照明検査機の原理説明図。

【図６】段差照明検査機におけるマトリックス構成図。

【図７】本発明の実施例のフローチャート。

【符号の説明】

１７ 撮像装置 １８ 光源群 １９ 検査対象 ２０ 基板 ２１ 反射光の軌跡

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検査対象を撮像する撮像装置を設け、
   該撮像装置により、被検査対象の反射光を取り込み、検
   査対象の画像を構成する各画素に検査対象の状態を示す
   コードを生成する外観検査装置において、前記状態を示
   すコードより前記被検査対象の状態を示す複数個の指標
   を作成し、ティーチングモードにおいてあらかじめ決め
   られた検査対象を選別するためのカテゴリーに従い、当
   該カテゴリーの各々に属するべき指標値を教示すること
   により、該指標を基にして前記カテゴリー間を分離する
   判別関数を求めることを特徴とする外観検査方法。
2. 【請求項２】 外観検査装置において、被検査対象を撮
   像する撮像装置を設け、該撮像装置により、被検査対象
   の反射光を取り込み、検査対象の画像を構成する各画素
   毎に検査対象の表面の状態を示すコードデータを生成
   し、ティーチングモードにおいては、予め検査結果カテ
   ゴリーが判っている前記コードデータを該カテゴリーに
   従い分類することにより判別関数を求め、検査モードに
   おいては、前記コードに基づき得られた指標値を前記判
   別関数に代入し、カテゴリー毎に判別分類し、さらに、
   誤判別が発生した場合には当該データをサンプルデータ
   として組み込みティーチングするようにしたことを特徴
   とする外観検査方法。
3. 【請求項３】 外観検査装置において、被検査対象を撮
   像する撮像装置を設け、該撮像装置により、被検査対象
   の反射光を取り込み、検査対象の画像を構成する各画素
   毎に検査対象の表面の状態を示すコードデータを生成
   し、該コードデータにより、検査対象を定められた複数
   のカテゴリーに分類する検査装置において、前記コード
   データを基に対象を複数のカテゴリーの何れかに属する
   かを決定することを目的としたコードデータに基づく複
   数の指標を持つ判別関数が検査されており、検査装置の
   動作条件として検査モードとティーチングモードとの任
   意選択が可能となっており、ティーチングモードにおい
   ては、複数のカテゴリー別に予め分類されたコードパタ
   ーンを教示することにより、これらを複数のカテゴリー
   に分類するための判別関数の係数自動決定を行ない検査
   モードにおいては決定された判別係数により分類処理を
   実行し、必要に応じ検査モードにおいて該分類したコー
   ドパターンにより更にティーチングにより係数の修正を
   可能としたことを特徴とする外観検査方法。
4. 【請求項４】 被検査基板のはんだ面に対面する空間に
   撮像装置を設け、該撮像装置の光軸を中心に環状に配置
   した光源を複数段配置し、該光源による照明を各段毎に
   切り換えてはんだ面に向け照射し、前記撮像装置により
   はんだ面の反射光を取り込み、その輝度比により前記被
   検査基板のはんだ表面の角度に対応する角度コードデー
   タを生成し、この角度コードデータよりはんだ表面の状
   態を示す指標を作成し、該指標により判別関数を求め、
   判定カテゴリー別に分類する判別基準を作成するティー
   チング手段と、該ティーチング手段により求めた判別関
   数に前記角度コードデータより作成した指標を代入し、
   カテゴリー別に分類する手段とを有することを特徴とす
   る外観検査装置。