JP2953736B2 - 半田の形状検査方法 - Google Patents
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- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
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Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は半田の形状検査方法に関し、光の照射角度を
変えて得られた画像データを組み合わせることにより、
半田の形状の特徴を有する画像データを入手し、この画
像データに基いて、半田の形状の良否を判断するように
したものである。
変えて得られた画像データを組み合わせることにより、
半田の形状の特徴を有する画像データを入手し、この画
像データに基いて、半田の形状の良否を判断するように
したものである。
（従来の技術） 電子部品の電極部を基板に接着する半田の形状検査
は、一般に、半田に向って光を照射し、この半田をカメ
ラにより観察することにより行われる。すなわち、半田
の表面は、鏡面性を有する傾斜面であるので、上方から
光を照射して、上方からカメラにより観察すると、光は
側方へ反射されて、カメラには殆ど反射光は入射しない
ことから、半田は黒く観察される。そこで従来は、半田
を取り囲む検査エリアを設定し、このエリア内におい
て、黒の画素数が設定以上存在するか否かをコンピュー
タにより演算し、この演算結果に基いて、半田形状の良
否を判断していた。
は、一般に、半田に向って光を照射し、この半田をカメ
ラにより観察することにより行われる。すなわち、半田
の表面は、鏡面性を有する傾斜面であるので、上方から
光を照射して、上方からカメラにより観察すると、光は
側方へ反射されて、カメラには殆ど反射光は入射しない
ことから、半田は黒く観察される。そこで従来は、半田
を取り囲む検査エリアを設定し、このエリア内におい
て、黒の画素数が設定以上存在するか否かをコンピュー
タにより演算し、この演算結果に基いて、半田形状の良
否を判断していた。
（発明が解決しようとする課題） しかしながら上記従来手段は、カメラに取り込まれた
黒の情報のみに基いて半田形状の良否を判断していたた
め、判断の基礎となる情報量が少なく、誤判断をしやす
いものであった。具体的には、例えばカメラが標的の半
田を観察せずに、誤って半田の側方のレジスト面を観察
した場合、レジスト面は黒く観察されることから、半田
は十分に存在するものと誤判断してしまう。同様に、光
源が点灯していない場合や、検査するべき基板が検査位
置に存在しない場合も、カメラには黒い画像が取り込ま
れることから、半田は十分に存在するものと誤って判断
してしまう問題があった。
黒の情報のみに基いて半田形状の良否を判断していたた
め、判断の基礎となる情報量が少なく、誤判断をしやす
いものであった。具体的には、例えばカメラが標的の半
田を観察せずに、誤って半田の側方のレジスト面を観察
した場合、レジスト面は黒く観察されることから、半田
は十分に存在するものと誤判断してしまう。同様に、光
源が点灯していない場合や、検査するべき基板が検査位
置に存在しない場合も、カメラには黒い画像が取り込ま
れることから、半田は十分に存在するものと誤って判断
してしまう問題があった。
そこで本発明は、半田形状の良否判断の基礎となる画
像情報をより多くして、より正確な良否判断が行える半
田の形状検査方法を提供することを目的とする。
像情報をより多くして、より正確な良否判断が行える半
田の形状検査方法を提供することを目的とする。
（課題を解決するための手段） 本発明は、基板に挿入されて基板から突出する電子部
品の電極部を基板に接着する半田に向かって、少なくと
も２方向の角度から光を照射して、この半田をこの半田
の上方に設けられたカメラにより観察し、このカメラに
取り込まれた各々の画像データを画像メモリに記憶せし
め、次いで画像間演算部により、これらの画像データを
組み合わせ演算し、この演算により得られた上記半田の
形状の特徴を有する暗い情報と明るい情報を含む画像デ
ータを画像メモリに記憶せしめ、この画像データに基い
て、半田の形状の良否をCPUにより判断するようにし、
暗いリングがあらわれたときは、この半田は良品と判断
することを特徴とする半田の形状検査方法である。
品の電極部を基板に接着する半田に向かって、少なくと
も２方向の角度から光を照射して、この半田をこの半田
の上方に設けられたカメラにより観察し、このカメラに
取り込まれた各々の画像データを画像メモリに記憶せし
め、次いで画像間演算部により、これらの画像データを
組み合わせ演算し、この演算により得られた上記半田の
形状の特徴を有する暗い情報と明るい情報を含む画像デ
ータを画像メモリに記憶せしめ、この画像データに基い
て、半田の形状の良否をCPUにより判断するようにし、
暗いリングがあらわれたときは、この半田は良品と判断
することを特徴とする半田の形状検査方法である。
（作用） 上記構成によれば、半田に向って複数の角度から光を
照射した場合の画像データが得られる。そこでこれらの
画像データを組み合わせて、半田形状の特徴を良好に有
する画像データを入手し、この画像データに基いて、半
田の形状の良否を判断する。
照射した場合の画像データが得られる。そこでこれらの
画像データを組み合わせて、半田形状の特徴を良好に有
する画像データを入手し、この画像データに基いて、半
田の形状の良否を判断する。
（実施例１） 次に図面を参照しながら、本発明の実施例の説明を行
う。
う。
第１図は形状検査装置を示すものであって、１はカメ
ラ、２は第１の光源、３は第２の光源である。４は基板
であって電子部品５が接着されている。６は電子部品５
の電極部であって，基板４に挿入されて基板４から突出
し、突出部が半田７で接着されている。８は基板４に塗
布されたレジストである。
ラ、２は第１の光源、３は第２の光源である。４は基板
であって電子部品５が接着されている。６は電子部品５
の電極部であって，基板４に挿入されて基板４から突出
し、突出部が半田７で接着されている。８は基板４に塗
布されたレジストである。
第１の光源２は、基板面に対して急角度αで光を照射
する。また第２の光源３は、基板面に対して緩角度βで
光を照射する。カメラ１は、半田７の上方にあって、第
１の光源２と第２の光源３を選択的に点灯させて、光の
照射角度を変えながら、半田７の画像を取り込む。
する。また第２の光源３は、基板面に対して緩角度βで
光を照射する。カメラ１は、半田７の上方にあって、第
１の光源２と第２の光源３を選択的に点灯させて、光の
照射角度を変えながら、半田７の画像を取り込む。
第１の光源２は、半田７の全面に対して、できるだけ
急角度で、望ましく垂直に光を照射する。このため、こ
の第１の光源２としては、リング状の光源や、面光源が
使用される。また第２の光源３は、側方から半田７の全
面に均一に光を照射する。このため第２の光源３として
は、リング状の光源が使用される。なお光源は１個だけ
設け、その光源を上下動させることにより、半田に対す
る光の照射角度を変えるようにしてもよい。
急角度で、望ましく垂直に光を照射する。このため、こ
の第１の光源２としては、リング状の光源や、面光源が
使用される。また第２の光源３は、側方から半田７の全
面に均一に光を照射する。このため第２の光源３として
は、リング状の光源が使用される。なお光源は１個だけ
設け、その光源を上下動させることにより、半田に対す
る光の照射角度を変えるようにしてもよい。
カメラ１は、第１の画像メモリ11と、第２の像メモリ
12に接続されている。第１の画像メモリ11は、第１の光
源２から半田７に光を照射した場合の画像データM1を記
憶する。また第２の画像メモリ12は、第２の光源３から
半田７に光を照射した場合の画像データM2を記憶する。
12に接続されている。第１の画像メモリ11は、第１の光
源２から半田７に光を照射した場合の画像データM1を記
憶する。また第２の画像メモリ12は、第２の光源３から
半田７に光を照射した場合の画像データM2を記憶する。
13は画像間演算部であって、画像データM1と、画像デ
ータM2を組み合わせ、演算された画像データM3を第３の
画像メモリ14に記憶させる。15はCPUであり、後に詳述
するように、画像メモリ14の画像データM3に基いて、半
田７の形状の良否を判断する。
ータM2を組み合わせ、演算された画像データM3を第３の
画像メモリ14に記憶させる。15はCPUであり、後に詳述
するように、画像メモリ14の画像データM3に基いて、半
田７の形状の良否を判断する。
本発明による画像処理方法を説明する前に、半田の光
反射特性について説明する。
反射特性について説明する。
第２図（ａ），（ｂ）と第３図（ａ），（ｂ）は、半
田モデルＳを上記光学系で観察している様子と、カメラ
１に取り込まれた画像を示すものである。この半田モデ
ルＳは、平面saと、急斜面sbと、緩斜面scを有してい
る。第２図（ａ）に示すように、光源２から急角度αで
半田モデルＳに光を照射した場合、平面saはカメラ１へ
向って光を反射するため、白く（明るく）観察される
（矢印L1参照）。また急斜面sb、及びこれに続く緩斜面
scは、側方へ光を反射するため、反射光はカメラ１へは
入射せず、黒く（暗く）観察される（矢印L2、L3参
照）。また基板４に接地する部分はほぼ平面saであり、
これに照射された光は、カメラ１へ向って反射されるの
で、白く観察される（矢印L4）。したがってこの半田モ
デルＳは、全体として、第２図（ｂ）に示すような黒白
のコントラストで観察される。
田モデルＳを上記光学系で観察している様子と、カメラ
１に取り込まれた画像を示すものである。この半田モデ
ルＳは、平面saと、急斜面sbと、緩斜面scを有してい
る。第２図（ａ）に示すように、光源２から急角度αで
半田モデルＳに光を照射した場合、平面saはカメラ１へ
向って光を反射するため、白く（明るく）観察される
（矢印L1参照）。また急斜面sb、及びこれに続く緩斜面
scは、側方へ光を反射するため、反射光はカメラ１へは
入射せず、黒く（暗く）観察される（矢印L2、L3参
照）。また基板４に接地する部分はほぼ平面saであり、
これに照射された光は、カメラ１へ向って反射されるの
で、白く観察される（矢印L4）。したがってこの半田モ
デルＳは、全体として、第２図（ｂ）に示すような黒白
のコントラストで観察される。
また第３図（ａ）に示すように、光源３から緩角度β
で半田モデルＳへ光を照射した場合、上記と同様の反射
特性のために、同図（ｂ）に示すような黒色のコントラ
ストで観察される。この場合、緩斜面scのみがカメラ１
へ向って光を反射し、白く観察され、他の面sa,sbは黒
く観察される。図中、L1,L2,L3,L4は、それぞれ平面s
a、急斜面sb、緩斜面sc、平面saの反射光である。なお
基板に塗布された半田は、この半田モデルＳに示すよう
に、一般に、急斜面sa、緩斜面sc、平面saの３つの連続
面を有している。
で半田モデルＳへ光を照射した場合、上記と同様の反射
特性のために、同図（ｂ）に示すような黒色のコントラ
ストで観察される。この場合、緩斜面scのみがカメラ１
へ向って光を反射し、白く観察され、他の面sa,sbは黒
く観察される。図中、L1,L2,L3,L4は、それぞれ平面s
a、急斜面sb、緩斜面sc、平面saの反射光である。なお
基板に塗布された半田は、この半田モデルＳに示すよう
に、一般に、急斜面sa、緩斜面sc、平面saの３つの連続
面を有している。
本発明は、このような半田の光反射特性を利用して、
半田形状の良否を判断するものであり、次に、上記形状
検査装置により実際の半田を観察した場合の画像処理方
法を説明する。
半田形状の良否を判断するものであり、次に、上記形状
検査装置により実際の半田を観察した場合の画像処理方
法を説明する。
第４図は、上記第１図に示すように、基板４に下方か
ら挿入されて基板４から上方へ突出する電極部６を半田
付けする。半田７の断面形状と、その画像データを示す
ものである。図中、上欄の7a,7b,7cは、それぞれ良品、
半田過多、半田過少の半田の断面形状を示している。ま
た図中、sa,sb,scは、平面、急斜面、緩斜面を示してい
る。最下欄のPa,Pb,Pcは良否判断の基準である。10は回
路パターンである。
ら挿入されて基板４から上方へ突出する電極部６を半田
付けする。半田７の断面形状と、その画像データを示す
ものである。図中、上欄の7a,7b,7cは、それぞれ良品、
半田過多、半田過少の半田の断面形状を示している。ま
た図中、sa,sb,scは、平面、急斜面、緩斜面を示してい
る。最下欄のPa,Pb,Pcは良否判断の基準である。10は回
路パターンである。
M1は、第１の光源２を点灯した場合に、カメラ１に取
り込まれた多値の画像データである。M2は第２の光源３
を点灯した場合にカメラ１に取り込まれた多値の画像デ
ータである。半田7aが、画像a1,a2のように観察される
ことは、第２図及び第３図で示した半田モデルＳの光反
射特性から明らかである。
り込まれた多値の画像データである。M2は第２の光源３
を点灯した場合にカメラ１に取り込まれた多値の画像デ
ータである。半田7aが、画像a1,a2のように観察される
ことは、第２図及び第３図で示した半田モデルＳの光反
射特性から明らかである。
M1bは画像データM1を２値化した画像データであっ
て、半田７の位置と広さを示している。またM2aは、画
像データM1bと画像データM2を足し合わせた多値の画像
データであって、画像データM2に画像データM1bのマス
クをかけた画像データである。またM3は画像データM2a
を２値化した画像データである。
て、半田７の位置と広さを示している。またM2aは、画
像データM1bと画像データM2を足し合わせた多値の画像
データであって、画像データM2に画像データM1bのマス
クをかけた画像データである。またM3は画像データM2a
を２値化した画像データである。
a1は良品の半田7aに第１の光源２から光を急角度αで
照射した場合の多値画像である。急斜面sb、緩斜面scに
照射された光は、すべて側方へ反射されてカメラ１には
入射しないことから、黒く（暗く）観察される。また電
極部６は光沢のある金属であるので、その平坦な上面6a
に入射した光は上方へ反射し、白く（明るく）観察され
る。
照射した場合の多値画像である。急斜面sb、緩斜面scに
照射された光は、すべて側方へ反射されてカメラ１には
入射しないことから、黒く（暗く）観察される。また電
極部６は光沢のある金属であるので、その平坦な上面6a
に入射した光は上方へ反射し、白く（明るく）観察され
る。
a2は、第２の光源３から半田7aへ緩角度βで光を照射
した場合の多値画像である。この場合、緩斜面scに入射
した光はカメラ１へ向って反射されるので、この緩斜面
scのみがリング状に白く観察される。この画像a2には注
目すべきである。何故なら、この画像a2は、良品の半田
の場合は、半田の周縁部は白いリングが観察されること
を示しており、良品の半田の形状的特徴をよく表してい
るからである。
した場合の多値画像である。この場合、緩斜面scに入射
した光はカメラ１へ向って反射されるので、この緩斜面
scのみがリング状に白く観察される。この画像a2には注
目すべきである。何故なら、この画像a2は、良品の半田
の場合は、半田の周縁部は白いリングが観察されること
を示しており、良品の半田の形状的特徴をよく表してい
るからである。
M1bは画像データM1を２値化した画像データであり、
半田7aの位置と広さを示している。M2aは、画像データM
2に画像データM1bのマスクをかけた画像データであり、
急斜面sbのみが黒く表れている。なお画像a2の直径D1
は、画像a3の直径D2よりもやや小さい。またM3は、画像
データM2aを２値化した画像データであり、この半田7a
の形状的特徴部である急斜面sbを黒く良好に示してい
る。各データM1〜M3の関係を整理すると、次のとおりで
ある。
半田7aの位置と広さを示している。M2aは、画像データM
2に画像データM1bのマスクをかけた画像データであり、
急斜面sbのみが黒く表れている。なお画像a2の直径D1
は、画像a3の直径D2よりもやや小さい。またM3は、画像
データM2aを２値化した画像データであり、この半田7a
の形状的特徴部である急斜面sbを黒く良好に示してい
る。各データM1〜M3の関係を整理すると、次のとおりで
ある。
（１）M1を２値化M1b（半田の位置、広さのデータ） （２）M1b＋M2M2a（半田の急斜面のデータ） （３）M2aを２値化M3（半田形状の特徴部である急斜
面のデータ） 上記のような画像処理や演算は、画像間演算部13によ
り行われる。そして、その演算により得られた画像デー
タM3は、第３の画像メモリ14に記憶される。この画像デ
ータM3は、半田7aの形状の特徴を良好に有しており、こ
の画像データM3をCPU15で解析することにより、半田形
状の良否を判断する。最下欄のPaはその判断基準の１例
を示すものであって，黒のリングが観察されたならば、
良品と判断する。
面のデータ） 上記のような画像処理や演算は、画像間演算部13によ
り行われる。そして、その演算により得られた画像デー
タM3は、第３の画像メモリ14に記憶される。この画像デ
ータM3は、半田7aの形状の特徴を良好に有しており、こ
の画像データM3をCPU15で解析することにより、半田形
状の良否を判断する。最下欄のPaはその判断基準の１例
を示すものであって，黒のリングが観察されたならば、
良品と判断する。
半田過多や半田過少の半田7b、7cの場合は、同様にし
て、b1〜b5、c1〜c5に示す画像データが得られる。この
ような画像データが得られる理由は、第２図及び第３図
や、上記半田7aの場合を参考にすれば明らかである。す
なわち第４図の中央の欄に示す半田過多の半田7bの場
合、b1の画像は黒のリングになり、b2は黒い中に白いリ
ングがあらわれる。またb3は黒のリングであり、b4は２
重の黒のリングがあらわれる。そしてb5は２重の黒のリ
ングがあらわれており、この場合半田過多と判断される
（Pb）。
て、b1〜b5、c1〜c5に示す画像データが得られる。この
ような画像データが得られる理由は、第２図及び第３図
や、上記半田7aの場合を参考にすれば明らかである。す
なわち第４図の中央の欄に示す半田過多の半田7bの場
合、b1の画像は黒のリングになり、b2は黒い中に白いリ
ングがあらわれる。またb3は黒のリングであり、b4は２
重の黒のリングがあらわれる。そしてb5は２重の黒のリ
ングがあらわれており、この場合半田過多と判断される
（Pb）。
また第４図の右欄に示す半田過少の半田7cの場合、c1
の画像は小さな黒のリングであり、c2の画像はすべて黒
であり、c3およびc4は小さな黒のリングである。そして
c5は黒のリングが小さくあらわれており、この場合半田
過少と判断される（Pc）。
の画像は小さな黒のリングであり、c2の画像はすべて黒
であり、c3およびc4は小さな黒のリングである。そして
c5は黒のリングが小さくあらわれており、この場合半田
過少と判断される（Pc）。
本方法は、第４図の最下欄の画像a5,b5,c5により半田
7a,7b,7cの形状の良否を判断するものであるが、良否判
断の基準となるこれらの画像a5,b5,c5には、いずれも黒
の情報（暗い情報）と白の情報（明るい情報）が含まれ
ている。このうち、特に白の情報は、半田7a,7b,7cの立
体的形状（半田7a,7b,7cの盛り上り具合やひっこみ具
合）の情報を含むものである。このように本方法は、黒
の情報に白の情報を加味した画像データを入手し、この
画像データにより半田の形状の良否を判断するようにし
ているので、良否判断の基礎となる情報量が豊富であ
り、それだけ正確な良否判断を行うことができる。
7a,7b,7cの形状の良否を判断するものであるが、良否判
断の基準となるこれらの画像a5,b5,c5には、いずれも黒
の情報（暗い情報）と白の情報（明るい情報）が含まれ
ている。このうち、特に白の情報は、半田7a,7b,7cの立
体的形状（半田7a,7b,7cの盛り上り具合やひっこみ具
合）の情報を含むものである。このように本方法は、黒
の情報に白の情報を加味した画像データを入手し、この
画像データにより半田の形状の良否を判断するようにし
ているので、良否判断の基礎となる情報量が豊富であ
り、それだけ正確な良否判断を行うことができる。
従来手段は、カメラに取り込まれた画像データM1のみ
から、半田形状の良否を判断していたものである。換言
すれば、斜面はカメラに黒く観察されることから、黒の
情報だけに基いて、半田形状の良否を判断していた。こ
のため判断の基礎となる情報量が乏しく、誤判断を犯し
やすい問題があったものである。これに対し本発明は、
画像データM1の他に、白の情報を含む画像データM2を入
手し、両データM1,M2を組み合わせ演算して、この演算
により得られた画像データM3に基いて、半田形状の良否
を判断するようにしているので、判断の基礎となる情報
量が豊富であり、それだけ正確な良否判断を行うことが
できる。また本発明は、光の照射角度を３段階以上変え
て、３つ以上の画像データを入手することを禁止するも
のではなく、必要があれば、上記角度α、βの中間角度
から光を照射して、画像データを入手してもよいもので
ある。
から、半田形状の良否を判断していたものである。換言
すれば、斜面はカメラに黒く観察されることから、黒の
情報だけに基いて、半田形状の良否を判断していた。こ
のため判断の基礎となる情報量が乏しく、誤判断を犯し
やすい問題があったものである。これに対し本発明は、
画像データM1の他に、白の情報を含む画像データM2を入
手し、両データM1,M2を組み合わせ演算して、この演算
により得られた画像データM3に基いて、半田形状の良否
を判断するようにしているので、判断の基礎となる情報
量が豊富であり、それだけ正確な良否判断を行うことが
できる。また本発明は、光の照射角度を３段階以上変え
て、３つ以上の画像データを入手することを禁止するも
のではなく、必要があれば、上記角度α、βの中間角度
から光を照射して、画像データを入手してもよいもので
ある。
（実施例２） 第５図は、QFPやSOPのような電子部品20の電極部であ
るリード21を基板４に接地させて半田９により基板４に
接着したものを示している。また第６図は、その画像デ
ータを示している。良品の半田9a、半田過多の半田9b、
半田過少の半田9c、リード21が浮いている半田9dの画像
データは、それぞれA1〜A5、B1〜B5、C1〜C5、D1〜D5の
ようになる。その理由は、第２図及び第３図や、上記第
１実施例の場合を参考にすれば明らかであり、以下簡単
に説明する。第６図において、左欄に示す良品の半田9a
の場合、半田9aの部分であるA1は黒であり、A2には黒い
中に白いリングがあらわれ、A3は黒であり、A4はやや小
さい黒である。そしてA5は黒の内部に一定以上の白を含
まないものであり、この場合半田は良品と判断される
（PA）。
るリード21を基板４に接地させて半田９により基板４に
接着したものを示している。また第６図は、その画像デ
ータを示している。良品の半田9a、半田過多の半田9b、
半田過少の半田9c、リード21が浮いている半田9dの画像
データは、それぞれA1〜A5、B1〜B5、C1〜C5、D1〜D5の
ようになる。その理由は、第２図及び第３図や、上記第
１実施例の場合を参考にすれば明らかであり、以下簡単
に説明する。第６図において、左欄に示す良品の半田9a
の場合、半田9aの部分であるA1は黒であり、A2には黒い
中に白いリングがあらわれ、A3は黒であり、A4はやや小
さい黒である。そしてA5は黒の内部に一定以上の白を含
まないものであり、この場合半田は良品と判断される
（PA）。
また第６図の左から２番目の欄に示す半田過多の半田
9bの場合、B1は黒のリングであり、B2は黒の中に小さな
白いリングと、この白いリングをはさむ大きな白い円弧
があらわれ、B3は黒のリングであり、B4は２重の黒のリ
ングがあらわれる。そしてB5は２重の黒のリングがあ
り、この場合半田過多と判断される（PB）。
9bの場合、B1は黒のリングであり、B2は黒の中に小さな
白いリングと、この白いリングをはさむ大きな白い円弧
があらわれ、B3は黒のリングであり、B4は２重の黒のリ
ングがあらわれる。そしてB5は２重の黒のリングがあ
り、この場合半田過多と判断される（PB）。
また第６図の左から３番目の欄に示す半田過少の半田
9cの場合、C1は小さな黒であり、C2は黒の中に小さな白
い円弧があらわれ、C3は小さな黒であり、C4も小さな黒
であり、そしてC5は黒部分の面積が小であり、この場合
半田過少と判断される（PC）。
9cの場合、C1は小さな黒であり、C2は黒の中に小さな白
い円弧があらわれ、C3は小さな黒であり、C4も小さな黒
であり、そしてC5は黒部分の面積が小であり、この場合
半田過少と判断される（PC）。
また第６図の右欄に示すリード21が基板４から浮いて
いる半田9dの場合、D1は黒の中に白いリードの先端部か
ら突出する白い小さな突起があらわれ、D2は小さな白い
円弧をはさむ白い円弧があらわれ、D3は黒の中に白いリ
ードの先端部から突出する白い小さな突起があらわれ、
D4は黒の疑似２重リングがあらわれる。そしてD5は黒の
疑似２重リングであり、この場合リード21は浮いている
と判断する（PD）。なお疑似リングとは、図示されるよ
うに完全につながらない一部が欠けたリングのことをい
う。
いる半田9dの場合、D1は黒の中に白いリードの先端部か
ら突出する白い小さな突起があらわれ、D2は小さな白い
円弧をはさむ白い円弧があらわれ、D3は黒の中に白いリ
ードの先端部から突出する白い小さな突起があらわれ、
D4は黒の疑似２重リングがあらわれる。そしてD5は黒の
疑似２重リングであり、この場合リード21は浮いている
と判断する（PD）。なお疑似リングとは、図示されるよ
うに完全につながらない一部が欠けたリングのことをい
う。
第６図に示す実施例２の場合も、第４図に示す実施例
１の場合と同様に、第６図の最下欄の画像A5,B5,C5,D5
により半田9a,9b,9c,9dの形状の良否を判断するが、良
否判断の基準となるこれらの画像A5〜D5にはいずれも黒
の情報と白の情報が含まれているので、良否判断の基礎
となる情報量が豊富であり、それだけ正確な良否判断を
行うことができる。
１の場合と同様に、第６図の最下欄の画像A5,B5,C5,D5
により半田9a,9b,9c,9dの形状の良否を判断するが、良
否判断の基準となるこれらの画像A5〜D5にはいずれも黒
の情報と白の情報が含まれているので、良否判断の基礎
となる情報量が豊富であり、それだけ正確な良否判断を
行うことができる。
（発明の効果） 以上説明したように本発明は、半田に向って少くとも
２方向の角度から光を照射することにより、複数の画像
データを入手し、これらの画像データを組み合わせ演算
することにより、半田の形状の特徴を良好に有する画像
データを入手し、この画像データに基いて、半田形状の
良否を判断するようにしているので、半田の形状の良否
を正確に行うことができる。特に従来は、カメラに取り
込まれた黒の情報のみに基いて半田形状の良否を判断し
ていたため、判断の基礎となる情報量が少なく、誤判断
をしやすいものであったものであるが、本発明は暗い情
報だけでなく、半田の立体的形状の情報である明るい情
報も入手し、明るい情報を暗い情報に加味して半田付け
状態の良否判断を行うので、良否判断の基礎となる情報
量が豊富であり、それだけ正確な良否判断を行うことが
できる。
２方向の角度から光を照射することにより、複数の画像
データを入手し、これらの画像データを組み合わせ演算
することにより、半田の形状の特徴を良好に有する画像
データを入手し、この画像データに基いて、半田形状の
良否を判断するようにしているので、半田の形状の良否
を正確に行うことができる。特に従来は、カメラに取り
込まれた黒の情報のみに基いて半田形状の良否を判断し
ていたため、判断の基礎となる情報量が少なく、誤判断
をしやすいものであったものであるが、本発明は暗い情
報だけでなく、半田の立体的形状の情報である明るい情
報も入手し、明るい情報を暗い情報に加味して半田付け
状態の良否判断を行うので、良否判断の基礎となる情報
量が豊富であり、それだけ正確な良否判断を行うことが
できる。
図は本発明の実施例を示すものであって、第１図は形状
検査装置の全体図、第２図（ａ），（ｂ）及び第３図
（ａ），（ｂ）は、半田モデルの形状検査装置の側面図
及び画像データ図、第４図は画像データ図、第５図は他
の実施例の電子部品の側面図、第６図はその画像データ
図である。 １……カメラ 2,3……光源 ４……基板 5,20……電子部品 6,21……電極部 7,9……半田 11……第１の画像メモリ 12……第２の画像メモリ 13……画像間演算部 14……第３の画像メモリ 15……CPU
検査装置の全体図、第２図（ａ），（ｂ）及び第３図
（ａ），（ｂ）は、半田モデルの形状検査装置の側面図
及び画像データ図、第４図は画像データ図、第５図は他
の実施例の電子部品の側面図、第６図はその画像データ
図である。 １……カメラ 2,3……光源 ４……基板 5,20……電子部品 6,21……電極部 7,9……半田 11……第１の画像メモリ 12……第２の画像メモリ 13……画像間演算部 14……第３の画像メモリ 15……CPU
Claims (7)
- 【請求項１】基板に挿入されて基板から突出する電子部
品の電極部を基板に接着する半田に向って、少くとも２
方向の角度から光を照射して、この半田をこの半田の上
方に設けられたカメラにより観察し、このカメラに取り
込まれた各々の画像データを画像メモリに記憶せしめ、
次いで画像間演算部により、これらの画像データを組み
合わせ演算し、この演算により得られた上記半田の形状
の特徴を有する暗い情報と明るい情報を含む画像データ
を画像メモリに記憶せしめ、この画像データに基いて、
半田の形状の良否をCPUにより判断するようにし、暗い
リングがあらわれたときは、この半田は良品と判断する
ことを特徴とする半田の形状検査方法。 - 【請求項２】基板に挿入されて基板から突出する電子部
品の電極部を基板に接着する半田に向って、少くとも２
方向の角度から光を照射して、この半田をこの半田の上
方に設けられたカメラにより観察し、このカメラに取り
込まれた各々の画像データを画像メモリに記憶せしめ、
次いで画像間演算部により、これらの画像データを組み
合わせ演算し、この演算により得られた上記半田の形状
の特徴を有する暗い情報と明るい情報を含む画像データ
を画像メモリに記憶せしめ、この画像データに基いて、
半田の形状の良否をCPUにより判断するようにし、２重
の暗いリングがあらわれたときは、この半田は半田過多
と判断することを特徴とする半田の形状検査方法。 - 【請求項３】基板に挿入されて基板から突出する電子部
品の電極部を基板に接着する半田に向って、少くとも２
方向の角度から光を照射して、この半田をこの半田の上
方に設けられたカメラにより観察し、このカメラに取り
込まれた各々の画像データを画像メモリに記憶せしめ、
次いで画像間演算部により、これらの画像データを組み
合わせ演算し、この演算により得られた上記半田の形状
の特徴を有する暗い情報と明るい情報を含む画像データ
を画像メモリに記憶せしめ、この画像データに基いて、
半田の形状の良否をCPUにより判断するようにし、小さ
い暗いリングがあらわれたときは、この半田は半田過多
と判断することを特徴とする半田の形状検査方法。 - 【請求項４】基板に接地する電子部品の電極部であるリ
ードを基板に接着する半田に向って、少くとも２方向の
角度から光を照射して、この半田をこの半田の上方に設
けられたカメラにより観察し、このカメラに取り込まれ
た各々の画像データを画像メモリに記憶せしめ、次いで
画像間演算部により、これらの画像データを組み合わせ
演算し、この演算により得られた上記半田の形状の特徴
を有する暗い情報と明るい情報を含む画像データを画像
メモリに記憶せしめ、この画像データに基いて、半田の
形状の良否をCPUにより判断するようにし、暗い面積が
ある範囲内にあり、しかも暗い情報の内部に一定以上の
明るい情報を含まないときは、この半田は良品と判断す
ることを特徴とする半田の形状検査方法。 - 【請求項５】基板に接地する電子部品の電極部であるリ
ードを基板に接着する半田に向って、少くとも２方向の
角度から光を照射して、この半田をこの半田の上方に設
けられたカメラにより観察し、このカメラに取り込まれ
た各々の画像データを画像メモリに記憶せしめ、次いで
画像間演算部により、これらの画像データを組み合わせ
演算し、この演算により得られた上記半田の形状の特徴
を有する暗い情報と明るい情報を含む画像データを画像
メモリに記憶せしめ、この画像データに基いて、半田の
形状の良否をCPUにより判断するようにし、２重の暗い
リングがあらわれたときは、この半田は半田過多と判断
することを特徴とする半田の形状検査方法。 - 【請求項６】基板に接地する電子部品の電極部であるリ
ードを基板に接着する半田に向って、少くとも２方向の
角度から光を照射して、この半田をこの半田の上方に設
けられたカメラにより観察し、このカメラに取り込まれ
た各々の画像データを画像メモリに記憶せしめ、次いで
画像間演算部により、これらの画像データを組み合わせ
演算し、この演算により得られた上記半田の形状の特徴
を有する暗い情報と明るい情報を含む画像データを画像
メモリに記憶せしめ、この画像データに基いて、半田の
形状の良否をCPUにより判断するようにし、暗い部分の
面積が小のときは、この半田は半田過多と判断すること
を特徴とする半田の形状検査方法。 - 【請求項７】基板に接地する電子部品の電極部であるリ
ードを基板に接着する半田に向って、少くとも２方向の
角度から光を照射して、この半田をこの半田の上方に設
けられたカメラにより観察し、このカメラに取り込まれ
た各々の画像データを画像メモリに記憶せしめ、次いで
画像間演算部により、これらの画像データを組み合わせ
演算し、この演算により得られた上記半田の形状の特徴
を有する暗い情報と明るい情報を含む画像データを画像
メモリに記憶せしめ、この画像データに基いて、半田の
形状の良否をCPUにより判断するようにし、暗い疑似２
重リングがあらわれたときは、リードは浮いていると判
断することを特徴とする半田の形状検査方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2070413A JP2953736B2 (ja) | 1990-03-20 | 1990-03-20 | 半田の形状検査方法 |
| US07/671,413 US5267217A (en) | 1990-03-20 | 1991-03-20 | Apparatus for and method of detecting shape of solder portion |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2070413A JP2953736B2 (ja) | 1990-03-20 | 1990-03-20 | 半田の形状検査方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03269310A JPH03269310A (ja) | 1991-11-29 |
| JP2953736B2 true JP2953736B2 (ja) | 1999-09-27 |
Family
ID=13430763
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2070413A Expired - Fee Related JP2953736B2 (ja) | 1990-03-20 | 1990-03-20 | 半田の形状検査方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5267217A (ja) |
| JP (1) | JP2953736B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2711042B2 (ja) * | 1992-03-30 | 1998-02-10 | シャープ株式会社 | クリーム半田の印刷状態検査装置 |
| US5424838A (en) * | 1993-03-01 | 1995-06-13 | Siu; Bernard | Microelectronics inspection system |
| JPH08298361A (ja) * | 1995-04-26 | 1996-11-12 | Toshiba Corp | プリント基板及びその識別方法 |
| JP2775411B2 (ja) * | 1995-07-25 | 1998-07-16 | 名古屋電機工業株式会社 | 印刷配線板検査装置用の照明装置 |
| JPH10141929A (ja) * | 1996-11-12 | 1998-05-29 | Hitachi Ltd | はんだ付け検査装置 |
| KR19980039100A (ko) * | 1996-11-27 | 1998-08-17 | 배순훈 | 부품의 클린칭 방향을 이용한 미삽 검사장치 및 방법 |
| JP3802957B2 (ja) * | 1996-12-19 | 2006-08-02 | 富士機械製造株式会社 | 光沢を有する球冠状突起の撮像，位置特定方法およびシステム |
| US6236747B1 (en) | 1997-02-26 | 2001-05-22 | Acuity Imaging, Llc | System and method for image subtraction for ball and bumped grid array inspection |
| US5828449A (en) * | 1997-02-26 | 1998-10-27 | Acuity Imaging, Llc | Ring illumination reflective elements on a generally planar surface |
| US6201892B1 (en) | 1997-02-26 | 2001-03-13 | Acuity Imaging, Llc | System and method for arithmetic operations for electronic package inspection |
| US5943125A (en) * | 1997-02-26 | 1999-08-24 | Acuity Imaging, Llc | Ring illumination apparatus for illuminating reflective elements on a generally planar surface |
| US5926557A (en) * | 1997-02-26 | 1999-07-20 | Acuity Imaging, Llc | Inspection method |
| US6118524A (en) * | 1997-02-26 | 2000-09-12 | Acuity Imaging, Llc | Arc illumination apparatus and method |
| US6028673A (en) * | 1998-03-31 | 2000-02-22 | Ngk Spark Plug Co., Ltd. | Inspection of solder bumps of bump-attached circuit board |
| KR100345001B1 (ko) * | 1998-08-27 | 2002-07-19 | 삼성전자 주식회사 | 기판 납땜 검사용 조명 및 광학 장치 |
| US6870611B2 (en) * | 2001-07-26 | 2005-03-22 | Orbotech Ltd. | Electrical circuit conductor inspection |
| US20020186878A1 (en) * | 2001-06-07 | 2002-12-12 | Hoon Tan Seow | System and method for multiple image analysis |
| ATE525638T1 (de) * | 2003-01-09 | 2011-10-15 | Orbotech Ltd | Verfahren und vorrichtung zur gleichzeitigen 2d- und topographischen untersuchung |
| US6950181B2 (en) * | 2003-03-31 | 2005-09-27 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Optical wafer presence sensor system |
| JP4595705B2 (ja) * | 2005-06-22 | 2010-12-08 | オムロン株式会社 | 基板検査装置並びにそのパラメータ設定方法およびパラメータ設定装置 |
| CN106030240B (zh) * | 2014-01-08 | 2019-04-30 | 雅马哈发动机株式会社 | 外观检查装置及外观检查方法 |
| JP6670949B2 (ja) * | 2016-11-30 | 2020-03-25 | 株式会社Ｆｕｊｉ | 電子部品の画像処理方法及び画像処理装置 |
| US11282187B2 (en) * | 2019-08-19 | 2022-03-22 | Ricoh Company, Ltd. | Inspection system, inspection apparatus, and method using multiple angle illumination |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CA1229392A (en) * | 1984-02-28 | 1987-11-17 | Hirosato Yamane | Method and apparatus for detection of surface defects of hot metal body |
| US4688939A (en) * | 1985-12-27 | 1987-08-25 | At&T Technologies, Inc. | Method and apparatus for inspecting articles |
| JPS62175606A (ja) * | 1986-01-30 | 1987-08-01 | Toshiba Corp | 認識方法およびその装置 |
| JPH02231510A (ja) * | 1989-03-02 | 1990-09-13 | Omron Tateisi Electron Co | 基板検査装置 |
-
1990
- 1990-03-20 JP JP2070413A patent/JP2953736B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1991
- 1991-03-20 US US07/671,413 patent/US5267217A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03269310A (ja) | 1991-11-29 |
| US5267217A (en) | 1993-11-30 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |