JPH09229644A - 外観検査方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 実装部品の状態を判定するためには、各カテ
ゴリーごとのデータを集めた上で、判定基準となる特徴
値（指標）を抽出し、実際の判定基準を作成する必要が
ある。この作業を統計処理を用いて行うことにより、大
量のデータに基づいた判定基準を短期間に作成できるよ
うにし、あわせて指標の最適化を効率よく行うことを目
的とする。 【解決手段】 検査装置により得られるコードデータを
用いて指標を作成し、同一クラスタ内では類似度が高く
なるようにかつ、異なるクラスタ間では類似度が低くな
るようクラスタ分析を行うことで、当該指標の有効性を
検討する。これにより指標の最適化を図る。また、この
ようにして作成された指標は、判別分析の指標として用
い、良否判定の判定基準とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】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をその外観によって検査す
る方法と操作に関するもので、特に、基板検査装置（た
とえば段差照明式はんだ付け検査装置）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
かつ客観的な作成及びその最適化を目的とするものであ
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
はんだ付け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、はんだ付け
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替えて得た画像
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法や、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
を適用していた。ところが、このようにして作成した判
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なく、何種類かの要素を複
合して判定するアルゴリズム（例えば、欠品とはんだ過
多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、その組み合わ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
と経験を要する。

【０００９】本発明は前述のような問題点を解決するた
めに、最適な判定基準を作成するための指標の評価を、
統計解析処理を用いることで客観的・効率的に実施でき
るようにし、判定基準の最適化に要する労力を軽減する
ことを目的としている。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明は予め定めた指標
に従い、初めに、多数個の被検査対象をカテゴリー（例
えば、良品、半田過多、欠品）に分かれるようにクラス
分けする。

【００１１】指標が適切でない場合にはこのクラス分け
が重なってしまう。つまり、１つの検査対象に対し、複
数のクラスに属する判定がなされる。この場合には指標
を変更し、再度検査すべきカテゴリー別になるように指
標値の近いもの同士が同じグループに属するようクラス
分けをし、判別関数を求める。クラスの重なりがなくな
ったとき、その指標は適切となる。その後、この指標、
判別関数に従い、被検査対象をカテゴリーに分けるよう
にしたものである。

【００１２】より具体的には、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
に対応した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
クラスタ分析を用いて判別基準作成のための指標の最適
化に要する労力の軽減を行うものである。

【００１３】このようなクラスタ分析を用いて、多数の
被検査対象により、指標の評価を行い、あらかじめ定め
た被検査対象のカテゴリー毎のクラスタ（集落）にまと
めていき、カテゴリー間を最適に分離できる指標を作成
し、その後、その指標に基づき、前記多数の被検査対象
について、各々属するカテゴリーを判定する。

【００１４】また、別法として、前述のようなクラスタ
分析を用いての指標の評価は、ティーチングにおいて、
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
タをクラスタ（集落）にまとめていくことで実施でき
る。この結果を基にカテゴリー間を最適に分離できる指
標、判別関数を作成する。

【００１５】このように、 多変量解析の一つであるク
ラスタ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となる。例え
ば、発明が解決しようとする課題の項目で述べたよう
な、複数種類の指標を結合して判定基準の作成を行う場
合には、サンプルデータのクラスタ化の段階で、それら
の有用性が評価できる。

【００１６】

【発明の実施の形態】本発明の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
外観検査装置を例として以下に詳細に説明する。

【００１７】初めに本発明の実施例について、検査手順
全体の流れを図２を用いて説明する。 図２ではカテゴ
リーの教示（ティーチング）は行うが、一般的な意味で
のティーチングモードを設けていない。つまり、サンプ
ルそのものが検査対象であり、検査対象であるサンプル
を処理し、判定基準を作成しその後にそのサンプル自体
の検査結果を求めるものである。これに対し、従来の一
般的な検査方法ではティーチングモードを設け、このと
きに使用するサンプルデータはあくまでもサンプルであ
り、サンプルそのものを検査するものではない。

【００１８】なお、本発明の実施例では検査対象は一例
として、電子部品が実装されたプリント基板のはんだ付
け部とする。

【００１９】予め、スタート１１１の前に指標の設定を
行う。検査結果の各カテゴリー（例えば、良品、半田過
多、欠品）の特徴が現れるような指標を定めておく。

【００２０】つぎに、すべての検査対象のコードデータ
を求める。基板搬入、コードデータの作成１１３。次
に、検査基板各々のコードデータから指標値を抽出する
１１４。次にカテゴリーの教示（ティーチング）とサン
プルの蓄積を行う１１５。なお、カテゴリーの教示はス
タート前であってもよい。１１３、１１４、１１５をす
べての検査対象のコードデータ、指標値が求まるまで繰
り返す１１２。

【００２１】次にクラスタに分類する１１６。前記１１
４にて定めた指標に従い、指標値が近いもの同士がグル
ープを形成するように検査しようとする被検査基板全て
のクラス分け（クラスタ分析）を行う１１６、１１７、
１１８。このクラスタ分類は本発明の要点であるため、
後に詳細に説明する。

【００２２】次に、判定基準（判別関数の抽出）を作成
する１１９。前段で求めたクラス分けをするための判定
基準を求める。判定基準とは、すなわち、一例として、
判別関数である。判別関数とは図８の一点鎖線９５に示
すような、指標値に基づきサンプルデータを分離する関
数である。同図において、９０、９１、９２はサンプル
データで、Ｘ１、Ｘ２は指標値を示す。

【００２３】前項にて求めた判別関数に基づき、前記被
検査基板のカテゴリー（つまり検査結果）を求め、カテ
ゴリーを判定する１２０。

【００２４】図４は段差照明式はんだ付け検査装置の基
本システム構成を示す図で、４０はリング状の照明器
で、４０−１は上段照明、４０−２は中上段照明、４０
−３は中下段照明、４０−４は下段照明装置である。４
１はテレビカメラ等の映像入力用の撮像装置、４３は被
検査部品５０を搭載した基板を移動するＸ−Ｙテーブル
によるステージ、４４は撮像装置４１の映像信号、４５
はＡＤ変換器等を含む記憶装置、４６は照明切り換え装
置、４７はコード生成部、４８は移動テーブル制御装
置、４９は認識処理部である。

【００２５】同検査装置においては、撮像装置４１の光
軸を中心にして複数段に点光源を配置した環状の光源４
０を有し、基板上の検査対象５０に対して各段毎に別個
に光を照射する。基板はＸ−Ｙテーブル４３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
にするために、図５に基づき基本原理を説明する。同図
において、５０はリード部、６１ははんだ部、６０はラ
ンド部である。

【００２６】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、反射面の角度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４０−１
の高角度からの光は反射面が低い角度のときに上方に反
射され、下段照明４０−４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
された光源を切り換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。そこで、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。

【００２７】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６と図７である。図６は検査対象のはんだ
面を斜め上方からみた外観図で、更に、区別を示すマト
リクスの線を示している。

【００２８】図７はこのマトリクスに対応して得られた
角度コードを示す。なお、図６と図７のマトリクス分割
数とコードには相互の関連性はない。すなわち、図７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
ものではない。また、マトリクス分割数は一致していな
い。

【００２９】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とおり、
周知である。

【００３０】通常、検査装置には動作モードとして、通
常のインラインでの検査を行うための検査モードと、オ
フラインで各種のパラメータを教示したり、それに関す
るデータを採取するためのティーチングモードを有して
いるものがある。が、本実施例では、前述のごとく、本
発明の特徴が明確になるように通常のインラインでの検
査を行うための検査モードについて説明する。ハードウ
ェア構成上は各種データを保存するためのデータベース
５１（図４参照）を設置する。

【００３１】ここで、前記の指標について説明する。指
標は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。 指標としては図７に示すようなコード
データを加工し、求めるものである。例えばコードマト
リクス全体をｎ等分し、各区画のコードの平均値を計算
する。あるいは、コードマトリクスの中心を求め、この
近傍のコードの平均値を求めるなどである。このような
処理により導き出した値である。ただし、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したも
のであってもよい。

【００３２】以下、具体的に指標を作成し、それを最適
化し、カテゴリー判別を行う方法について詳細に説明す
る。

【００３３】一例として、３つの実装状態を示すカテゴ
リー（例えば良品と欠品およびはんだ過多）からなる対
象についてそれらを判別する場合について説明する。

【００３４】初めに、検査対象の特徴を示すデータであ
る指標を作成し、その作成方法の最適化を行う場合につ
いて各図を用いて説明する。

【００３５】各部品に対して先に言及した方式により図
７に示すような被検査部品のはんだ面のコードデータ
を、図４のコード生成部４７で作成する。

【００３６】基板搬入、コードデータの作成１１３。こ
のコードデータから認識処理部４９において、前記指標
を数種類から数十種類程度求める。以下の実施例では説
明を簡単にするため、指標の数は２つとする。指標の算
出１１４。

【００３７】ここで、この指標の算出について説明す
る。

【００３８】以下の説明においては、図７に示すように
コードデータを点線で示す直線８２で２等分し、その平
均値を指標値として判定基準を作成する。つまり、２等
分することにより２種類の指標が作成されることにな
る。（ｎ当分であれば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、あるいは何等分する
かは求めるカテゴリーの種類により、決定する。

【００３９】この実施例では２等分の例として図７の点
線８２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８０及び下側８１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。今、上側
８０の平均値をｘ１、同様に下側８１の平均値を変数ｘ
２で表す。カテゴリーの教示、サンプルの蓄積１１５を
行う。

【００４０】このようにして算出・蓄積された指標値に
より、前述の３つのカテゴリー良品、欠品、過多が分離
できるかどうかの評価をクラスタ１１６により判断す
る。このようにして算出された平均値を、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
ゴリー毎に蓄積していく。

【００４１】次にこのクラスタ分析について詳細に説明
する。

【００４２】いま、サンプルのデータをｘ１、ｘ２を軸
とする２次元平面上にプロットした場合、図８に示すよ
うな分布になったとする。同図は３つのサンプルデータ
の指標値Ｘ１、Ｘ２の分布を示すものである。つまり、
同図では全てのデータのうち、代表点として９０、９
１、９２の３点を示している。次にこれらの点を、クラ
スタ分析の手法によりあらかじめ定めた基準に従って統
合していく。ここでは、この基準（類似度）として式
（１）に示すユークリッドの距離を用いることとし、デ
ータ間の結合方法として最も距離の短いもの同士を結合
していくものとする。

【００４３】式１

【００４４】

【数１】

【００４５】なお、結合されて組み（複数の点の集合
体）：クラスタとなったものと、他の組み（あるいは１
つの点）との統合については、各組みに含まれる全ての
点の対の中で最も距離の短いものの間の距離に基づいて
結合するものとする。

【００４６】ここで、この結合された組と組との結合の
方法（距離の定義の方法）には、上述の最短距離法以外
にも、各クラスタ内の重心を求めてこれを当該クラスタ
の代表点とし、この代表点間の距離をクラスタ間の距離
と定義する重心法や、最長距離法、群平均法、メジアン
法、ウォード法等があり、それぞれが独自のクラスタ分
析の方法となっている。なお、これらのクラスタ分析の
手法、及び名称については、現代数学社１９８３年初版
発行、田中豊・脇本和昌著「多変量統計解析法」、及
び、共立出版１９８４年初版発行、田中豊・垂水共介・
脇本和昌著「パソコン統計解析ハンドブックII量解析」
等に詳しく説明されている。

【００４７】この方法では、図８に示す例においては、
まず点９１と点９２が結合され、続いてこれらの組と点
９０とが結合される。

【００４８】このようにして全てのデータが結合される
までの過程を、縦軸に距離（類似度）をとって図示する
と図１に示すような樹形図になる。同図はサンプルデー
タが７つの場合をしている。このようにして得られた樹
形図に対して、ある類似度（距離；この場合には高さ）
で切る（点線２７）ことで、図１の例では３つのクラス
タ（点２０と２１、点２２と２３及び２４、点２５と２
６のクラスタ）が形成される。このようにして分けられ
たクラスタ各々が、実装状態、つまり、はんだの良品、
欠品、過多を示すカテゴリーとなる。

【００４９】次に、クラスタの最適化を行う方法として
は、図２フローチャートのように、与えられたカテゴリ
ーのデータに対してクラスタ分析処理を行った結果、図
３に示すように、同一のカテゴリーに含まれるデータは
できるだけ類似度が高く（短い距離で）、異なるクラス
タ間はできるだけ類似度が低くなる（長い距離で）結合
されるように指標の調整を行う。３つのカテゴリーは、
カテゴリー３０ははんだ過多、カテゴリー３１は良品、
カテゴリー３２は欠品を示す。

【００５０】図３の例ではサンプル数１６の場合の樹形
図を示している。次に、このクラスタ分析の具体的な例
について詳細に説明する。なお、ここで、用いるクラス
タ分析の手法としては、各クラスタ間の距離として、各
々のクラスタ内に含まれるデータの重心位置を比較する
重心法を用いることとし、以下の説明は図３に示したサ
ンプル数１６のクラスタ分析のステップについて説明す
る。

【００５１】図１０は検査対象各サンプルの結合過程を
示す図である。図１１は各検査対象の指標値を示したも
のである。図１２から図２６はユークリッド距離に対応
クラスタ分析のステップを示すものである。言い方を変
えれば、図１２から図２６はサンプルの結合過程を順に
示した図である。

【００５２】図１２から図２６において、縦軸と横軸の
１から１６の数値は検査対象被検査基板のサンプル番号
を示す。また、各サンプルはそれぞれが１つのクラスタ
である。縦軸と横軸の交差する欄に示される数値は各サ
ンプル相互間のユークリッド距離を示す。先に述べたよ
うにユークリッド距離は類似度を示す。

【００５３】ここで、図１２から図２６の距離の値につ
いて説明する。

【００５４】２点間のユークリッドの距離は式（２） 式（２）

【００５５】

【数２】

【００５６】であるが、図中の距離値は

【００５７】

【数３】

【００５８】のａの値の小数点第３位で切捨てたもので
ある。

【００５９】図１２から分かるように、第１ステップで
は、サンプル番号１とサンプル番号５を統合（距離値
１．０１）し、図３に示すようクラスタを作り、小さい
ほうの番号でこれを代表する。このため、サンプル番号
５の統合により第２ステップである図１３ではサンプル
番号５の項目のユークリッド距離の値がなくなってい
る。次に、サンプル番号１とサンプル番号５で構成され
るクラスタ１を代表する位置、つまり、両者の重心が新
たに計算される。これにより、クラスタの位置が変化し
たため、サンプル番号１とその他のサンプルとの距離が
変化している。

【００６０】次にサンプル番号２とサンプル番号９とが
距離値０．０１で統合され新たなクラスタを作る。これ
をクラスタ２とする。サンプル番号９の統合により、図
１４ではサンプル番号９の項目のユークリッド距離の値
がなくなっている。このようにして、図１５、図１６と
進み、図１７ではサンプル番号１３とサンプル番号１４
が統合される。

【００６１】その結果、図１７に示すように、クラスタ
１３とサンプル番号６の距離値が最短となり、両者が統
合される。以下これを図１８、図１９、図２０、図２
１、図２２、図２３、図２４、図２５と繰り返し、最後
に第１５ステップ、図２６、に示すように、クラスタ１
とクラスタ３とが距離値３０．１３で統合される。この
ときの結合過程を示すのが図１０である。

【００６２】このようなクラスタ分析の結果、得られた
カテゴリーに正確に分類されれば、その時の指標を基
に、判別基準を作成し、その基準に基づき、全サンプル
の判定を行う。判別基準はたとえば図８に示す判別関数
（一点鎖線９５）である。最適化終了１１８。

【００６３】ここで、異なるカテゴリーのデータが相互
に結合される場合には、指標が不適切であることが分か
る。つまり、その指標で検査対象を表すと図９に示すよ
うに各カテゴリーのデータの分布が重なり合ってしま
う。この場合、Ｘ１、Ｘ２の２つの指標では判別できな
いことが分かる。この場合には、指標の変更を行いこの
ような状態にならないように調整する。最適化終了１１
８、Ｎｏ、指標の再設定、指標値の算出１１７。

【００６４】また、クラスタ分析を実施した結果、あら
かじめ調査した検査結果と異なる結果が得られた場合及
び、実装状態が未知である基板のデータを用いてクラス
タ分析を行った場合には、このクラスタ分類に従って新
たなカテゴリー分けを行うことで、その実装ラインに即
した実装状態判定用のカテゴリーを作成できる。

【００６５】このようにして作成された指標は、判別分
析などの手法に適用することで実装状態判定基準の作成
に用いる。

【００６６】また、検査装置には動作モードとして、通
常のインラインでの検査を行うための検査モードと、図
２７のフローチャートに示すよう、オフラインで各種の
パラメータを教示したり、それに関するデータを採取す
るためのティーチングモードを有していてもよい。

【００６７】本発明では検査対象をすべて検査したとこ
ろで検査結果が得られる。しかし、検査対象となる基板
の種類が同じで、カテゴリーも同じであれば、このよう
して得られた指標値をもとに、指標値のみから検査結果
を求めることもできる。

【００６８】図２では一般的な意味でのティーチングモ
ードを設けていない。つまり、クラスタ分類、判定基準
を作成したサンプルそのものが検査対象であり、前記検
査対象であるサンプルを処理し、判定基準を作成し、そ
の後にそのサンプル自体の検査結果を求めるものであ
る。

【００６９】これに対し、図２７に示すよう、ティーチ
ングモードＳ１３１を設けて、ティーチングモードにお
いて、あらかじめ実装されている部品の検査結果が分か
っている基板を挿入し、クラスタ、判別値を先に求めて
もよい。

【００７０】図２７のフローチャートは、ティーチング
モードから示したもので、この場合はティーチングモー
ドでクラスタ分類等よりサンプルデータの指標値を求
め、検査モードではティーチングモードで求めた指標値
との比較から基板のカテゴリーを判定するものである。
図２７の各ステップでの動作は先に説明したとおりであ
るが、簡単に説明する。基板搬入、コードデータの採取
１３３、表値の算出１３４、カテゴリーの教示、サンプ
ル蓄積１３５をサンプル料が適量になるまで繰り返す。
サンプル量が適量１３２。次にクラスタ分類１３６、指
標の再設定、指標値の算出１３７の後、最適化終了１３
８、判定基準の作成１３９、その後検査モード１５０
へ、検査モードでは基板の搬入、コードデータの採取１
３３、指標値の算出１３４、判定１３５を行う。

【００７１】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、はんだの表面の状態は角度でなくとてもその状態
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
の状況が分かるデータであれば、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。

【００７２】さらに、本発明は、外観検査をはじめ、セ
ンサにより得られたデータに基づきこれをクラス、ある
いはカテゴリー毎に分ける装置に用いることができ、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やチップ部品のチェックなど
にも、そのまま用いられることは言うまでもない。

【００７３】

【発明の効果】本発明の手法を用いることにより、被検
査部品に対してその実装状態に応じた判定を行う（カテ
ゴリーに分類する）ための指標作成に関して、統計処理
に基づいた大量のデータによる評価が行え、また各サン
プルデータの分布状況（類似度）が数値化されて表れる
ため、指標の最適化が容易になり、あわせて費用の低減
が期待できる。また、検査装置においては、実装ライン
の状態の変更などにより誤判別を生じる場合があるが、
この割合を少なくするため指標の最適化していく場合に
も同様のことが言える。

【００７４】また、実施例で示した例のように、コード
データを分割するという方法のみではなく、従来のよう
に、作業者の経験に基づいて作成された指標の評価につ
いても実際に検査アルゴリズムに組み込む前に評価が行
えるため、作業量の低減が図れる。

【００７５】また、例えば、実装状態が既知であるサン
プルデータを用いた場合で、各カテゴリー間が分離され
なかった場合には、当該指標が不適当である。あるいは
もともとそのデータでは分類不可能である、などの判断
材料となる。

【００７６】さらには、実装状態が未知の基板のデータ
を用いて形成されたクラスタの状態を検討することで、
形成されたクラスタに従った新たなカテゴリー分類を作
成（つまり実装状態に即したカテゴリーの作成）を行う
ことも可能である。

【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】本発明の実施例のクラスタ分析による分類の概
念図

【図３】本発明の実施例の最適化されたクラスタの状態
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クス構成図

【図７】段差照明検査機におけるコード分布図

【図８】本発明の実施例のサンプルデータの結合方法説
明図

【図９】本発明の実施例のサンプルデータ群の状態図

【図１０】本発明の実施例を示す検査対象各サンプルの
結合過程を示す図

【図１１】本発明の実施例を示す各検査対象の指標値を
示した図

【図１２】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図１３】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図１４】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図１５】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図１６】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図１７】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図１８】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図１９】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図２０】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図２１】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図２２】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図２３】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図２４】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図２５】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図２６】本発明の実施例におけるユークリッド距離に
対応クラスタ分析のステップを示す図

【図２７】本発明の実施例におけるフローチャート

【符号の説明】

１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１
２、１３、１４、１５、、１６、２０、２１、２２、２
３、２４、２５、２６ サンプルデータ、２７類似度、
３０、３１、３２ カテゴリー、４０ 光源群、４１
撮像装置、５０ 検査対象

Claims (6)

【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、被検査対象の画像を取り込み、該画像
   により前記被検査対象の外観を検査する装置において、 被検査対象の状態を示す予め決められたカテゴリーに従
   い被検査対象を当該カテゴリーの各々に分別するための
   指標を予め設定し、 前記被検査対象の画像を構成する各画素毎に検査対象の
   状態を示すコードを生成し、 該コードより前記被検査対象の状態を示す複数個の前記
   指標の値を求め、 該指標の値が近いものを統合してクラス分けすることに
   より、前記カテゴリー間を分離する判別基準を求め、該
   判別基準により被検査対象の外観を検査することを特徴
   とする外観検査装置の外観検査方法。
2. 【請求項２】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、被検査対象の画像を取り込み、該画像
   により前記被検査対象の外観検査する装置において、 予め決められた検査対象の状態を示すカテゴリーに従
   い、被検査対象を当該カテゴリーの各々に分別するため
   の指標を予め設定し、 前記検査対象の画像を構成する各画素毎に検査対象の状
   態を示すコードを生成し、該コードより前記被検査対象
   の状態を示す複数個の前記指標の値を求め、前記被検査
   対象の該指標の値が近いものを統合してクラス分けする
   ことにより、クラスタ樹形を形成し、該クラスタ樹形に
   基づき、前記カテゴリー間を分離する判別基準を求める
   ことにより前記クラスタ樹形を形成した被検査対象の外
   観を検査することを特徴とする外観検査装置の外観検査
   方法。
3. 【請求項３】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、被検査対象の画像を取り込み、該画像
   により前記被検査対象の外観検査する装置において、 予め検査結果のカテゴリーが分かっている検査対象と、
   該検査対象を選別するためのカテゴリーに従い、被検査
   対象を当該カテゴリーの各々に分別するための指標を予
   め設定し、 予め検査結果のカテゴリーが分かっている検査対象の画
   像を構成する各画素毎に検査対象の状態を示すコードを
   生成し、該コードより前記被検査対象の状態を示す複数
   個の前記指標の値を求め判定基準とし、 前記被検査対象の該指標の値が近いものを統合してクラ
   ス分けすることにより、クラスタ樹形を形成し、該クラ
   スタ樹形に基づき、前記カテゴリー間を完全に分離され
   るまで指標を変更することにより、前記判定基準を最適
   化することを特徴とする外観検査装置の外観検査方法。
4. 【請求項４】請求項１項、または２項、または３項記載
   のクラスタにより、予め定めた前記検査結果のカテゴリ
   ー以外の結果が生じた場合に、前記クラスタにより新た
   なカテゴリーを作成するようにしたことを特徴とする外
   観検査装置の外観検査方法。
5. 【請求項５】請求項１項、または２項、または３項記載
   のクラスタにより、予め定めた前記検査結果のカテゴリ
   ーに判別できない場合に、これらを前記クラスタにより
   同一のカテゴリーとするようにしたことを特徴とする外
   観検査装置の外観検査方法。
6. 【請求項６】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、被検査対象の画像を取り込み、該画像
   により前記被検査対象の外観検査する装置において、 被検査基板の検査対象面に対面する空間に設けた撮像装
   置と、 該撮像装置の中心に環状に複数段配置した光源と、 該光源による照明を各段毎に切り換えて検査対象面に向
   け照射し、前記撮像装置により検査対象面の反射光を取
   り込み、その輝度比により前記被検査基板の検査対象表
   面の角度に対応する角度コードデータを各画素毎に生成
   する角度コードデータ生成手段と、 該角度コードデータ生成手段からの各画素毎の角度コー
   ドデータより検査対象表面の状態を示す指標の値を作成
   する指標値作成手段と、 該指標値作成手段により作成された指標値を基にして該
   指標の値の近いもの同士を統合することにより、前記複
   数個の被検査対象の指標の値を前記カテゴリー別に分離
   する判別基準を求めクラス分けする手段とを有すること
   を特徴とする外観検査装置。