JP2007198773A - Substrate inspecting method and device - Google Patents
Substrate inspecting method and device Download PDFInfo
- Publication number
- JP2007198773A JP2007198773A JP2006014792A JP2006014792A JP2007198773A JP 2007198773 A JP2007198773 A JP 2007198773A JP 2006014792 A JP2006014792 A JP 2006014792A JP 2006014792 A JP2006014792 A JP 2006014792A JP 2007198773 A JP2007198773 A JP 2007198773A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- substrate
- inspection
- image
- pixel
- imaging
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- YOPOJUKPJWUFNE-UHFFFAOYSA-N CC1(C)C2=CCCC2(CO)C1 Chemical compound CC1(C)C2=CCCC2(CO)C1 YOPOJUKPJWUFNE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Supply And Installment Of Electrical Components (AREA)
Abstract
Description
この発明は、部品実装基板の製造に関わる複数の工程（たとえば、はんだ印刷工程、部品実装工程、はんだ付け工程）のいずれかを終了した基板を対象にして、この基板を撮像して得られたカラー画像を用いて所定の被検査部位を検査する方法、およびこの方法が適用された基板検査装置に関する。 The present invention is obtained by imaging a board for a board that has completed any of a plurality of processes (for example, a solder printing process, a component mounting process, and a soldering process) related to the manufacture of a component mounting board. The present invention relates to a method for inspecting a predetermined region to be inspected using a color image, and a substrate inspection apparatus to which this method is applied.
この種の基板検査装置として、たとえば下記の特許文献１に記載されたものがある。
この特許文献１に記載の基板検査装置は、基板ステージ（Ｙ軸テーブル部）の上方に、カラーカメラや照明用の光源を配置したもので、さらに、コンピュータを含む制御処理部を有する。検査の際には、基板ステージに搬入された基板をカメラにより撮像し、生成されたカラー画像上に、あらかじめ設定した条件に基づく検査領域を設定して、その領域内の画像を２値化するなどして被検査部位を抽出する。さらに、抽出された被検査部位の位置や面積等を測定し、その測定値を所定の判定基準値と照合することによって、被検査部位の良否を判別する（同上特許文献の段落［００７９］〜［００８０］、図８参照。）。
なお、カラー画像は、一般に、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色成分毎の濃淡画像により生成される（以下、これら色成分毎の濃淡画像を「単色画像」という。）。前記検査領域の設定、被検査部位の抽出および測定処理は、これら単色画像毎に行われるが、従来の各単色画像間のずれはごく微小なものであるため、同一の座標どおしを対応づけて処理するようにしている。
The substrate inspection apparatus described in
Note that a color image is generally generated from a grayscale image for each color component of R, G, and B (hereinafter, the grayscale image for each color component is referred to as a “single color image”). The setting of the inspection area, extraction of the inspected part, and measurement processing are performed for each single color image. However, since the deviation between the conventional single color images is extremely small, the same coordinates are supported. I am trying to process it.
なお、上記の特許文献１では、ティーチング処理において、検査領域の位置や大きさをユーザーの手操作により設定しているが、ＣＡＤデータなどの基板設計データを用いて検査領域の設定条件を作成する場合もある（たとえば、下記の特許文献２）。
In the above-mentioned
さらに特許文献１，２には記載されていないが、これらの文献に記載されている基板検査装置では、検査対象となる基板の厚みのばらつきに対応するために、図１４に示すような機構を用いて基板を支持するようにしている。
Further, although not described in
図１４において、２はカメラを、２００は基板を、それぞれ示す。この例の基板支持機構には、昇降機構（図示せず。）を備えた一対の支持部材５２と、各支持部材５２の上方にそれぞれ配置された押さえ爪５１が含まれる。
基板２００は、各支持部材５２，５２により下面の両側縁部で支持されている。各支持部材５２，５２は、基板２００を支持した状態で、この基板２００の上面が押さえ爪５１，５１に当接する位置まで上昇する。これにより、前記基板２００は、支持部材５２と押さえ爪５１との間に挟まれて支持されるので、基板２００の厚みに関わらず、カメラ２と基板２００との距離を一定にすることができる。よって、画像の分解能を安定させて、検査精度を高めることができる。
In FIG. 14, 2 indicates a camera, and 200 indicates a substrate. The substrate support mechanism of this example includes a pair of
The
実際の基板検査装置では、一般に、検査対象の基板に複数の撮像対象領域を割り付け、これらの撮像対象領域にカメラを順に位置決めして撮像を行う場合が多い。したがって、検査を効率良く行うには、カメラの視野をできるだけ広くして、撮像回数を減らすのが望ましいと考えられる。特に、近年、撮像素子が高密度化したことによって、カメラの視野を広くしても、検査に必要な分解能を確保できるようになってきているため、視野を広く設定したいという要望が強くなっている。 In an actual board inspection apparatus, generally, in many cases, a plurality of imaging target areas are allocated to a board to be inspected, and a camera is sequentially positioned in these imaging target areas to perform imaging. Therefore, for efficient inspection, it is desirable to make the field of view of the camera as wide as possible and reduce the number of imaging. In particular, with the recent increase in the density of image sensors, the resolution required for inspection can be secured even if the field of view of the camera is widened. Yes.
しかしながら、カメラの視野を広げるために倍率の大きなレンズを使用すると、倍率色収差が大きくなる。このため、従来のように、カラー画像を構成する単色画像間で同じ座標どおしを対応づけて測定を行うと、検査の信頼度が低下する可能性がある。 However, if a lens with a high magnification is used to widen the field of view of the camera, the chromatic aberration of magnification becomes large. For this reason, if the measurement is performed by associating the same coordinates between the monochromatic images constituting the color image as in the prior art, the reliability of the inspection may be lowered.
また前記図１４に示したような方法で基板を支持すると、前記昇降機構５２やその駆動機構などによって構成が複雑になり、コスト高になるという問題がある。一方、基板を単純に平坦面上に設置した場合には、基板の厚みのばらつきによって基板とカメラとの間の距離も変動するため、画像上の分解能を固定できなくなり、測定の精度を確保できなくなる。
Further, when the substrate is supported by the method as shown in FIG. 14, there is a problem that the structure is complicated by the
このため、カメラと基板との間にガラスなどの光路長の調整手段を設けることにより、基板の厚みによりカメラと基板との距離が変動しても、実質的な光路長が一定になるように調整する方法が検討されている。しかし、ガラスなどを挿入すると倍率色収差が大きくなってしまうので、上記したのと同様の問題が生じてしまう。 For this reason, by providing an optical path length adjusting means such as glass between the camera and the substrate, even if the distance between the camera and the substrate varies depending on the thickness of the substrate, the substantial optical path length becomes constant. Adjustment methods are being considered. However, if glass or the like is inserted, the chromatic aberration of magnification becomes large, and the same problem as described above occurs.
この発明は上記の問題点に着目してなされたもので、検査領域の設定データが倍率色収差により不正確になるのを防止することによって、測定の精度を確保し、もって検査精度を安定させることを目的とする。 The present invention has been made by paying attention to the above-mentioned problems. By preventing the setting data of the inspection area from becoming inaccurate due to the chromatic aberration of magnification, the accuracy of measurement is ensured, thereby stabilizing the inspection accuracy. With the goal.
この発明にかかる基板検査方法は、検査対象の基板をその上方に配置された撮像手段により撮像して前記基板のカラー画像を生成し、このカラー画像を用いて前記基板上の所定の部位に対する検査を実行するものである。検査対象の基板は、一連の工程を経て完成した部品実装基板であっても良いし、途中の所定の工程が終了した段階の基板、すなわち製造中の基板であっても良い。たとえば、製造途中の基板として、クリームはんだ印刷の後の基板や部品実装後の基板（はんだ付け前のもの）を検査対象とすることができる。
また撮像手段は、２次元のカラーカメラであるのが望ましいが、これに代えて、ラインセンサのような１次元の画像生成手段を用いてもよい。
In the substrate inspection method according to the present invention, a substrate to be inspected is imaged by an imaging unit disposed above the substrate, a color image of the substrate is generated, and an inspection of a predetermined part on the substrate is performed using the color image. Is to execute. The board to be inspected may be a component mounting board that has been completed through a series of processes, or may be a board at a stage where a predetermined process has been completed, that is, a board being manufactured. For example, as a substrate in the middle of manufacture, a substrate after cream solder printing or a substrate after component mounting (before soldering) can be an inspection target.
The imaging means is preferably a two-dimensional color camera, but a one-dimensional image generating means such as a line sensor may be used instead.
この発明にかかる基板検査方法では、検査に先立ち、以下の第１〜第４のステップを実行する。
まず第１ステップでは、前記撮像手段の視野サイズに応じた大きさの平面を有し、その平面に位置関係が既知の複数の特徴点が含まれるキャリブレーションワークを前記撮像手段に対して位置合わせして撮像する。キャリブレーションワークに含まれる各特徴点は、たとえば所定大きさのドットの中心点、格子状のパターンの交点などである。これらの特徴点は等間隔に配置されていても良いが、倍率色収差を考慮して、周縁部に向かうほど、特徴点間の距離が小さくなるようにしてもよい。また各特徴点は、直交する２方向に沿って配置されるのが望ましい。
In the substrate inspection method according to the present invention, the following first to fourth steps are executed prior to the inspection.
First, in the first step, a calibration work having a plane having a size corresponding to the visual field size of the imaging unit and including a plurality of feature points whose positional relationships are known on the plane is aligned with the imaging unit. And take an image. Each feature point included in the calibration work is, for example, the center point of a dot having a predetermined size, the intersection of a grid pattern, or the like. Although these feature points may be arranged at equal intervals, the distance between the feature points may be reduced toward the peripheral edge in consideration of lateral chromatic aberration. Each feature point is desirably arranged along two orthogonal directions.
第２ステップでは、前記第１ステップの撮像により生成されたカラー画像を構成する複数の単色画像（たとえばＲ，Ｇ，Ｂ毎の濃淡画像）毎に、その画像上の各特徴点の間隔に応じた複数の小領域に分割して、小領域毎に分解能を求める。
たとえば近傍の４つの特徴点により正方形または長方形が形成される場合には、これら４点の組毎に小領域を設定して、画像上の領域の各辺の画素数と、実際の特徴点間の距離とにより、分解能を求めることができる。
In the second step, for each of a plurality of single-color images (for example, grayscale images for each of R, G, and B) constituting the color image generated by the imaging in the first step, according to the interval between the feature points on the image. The resolution is obtained for each small area.
For example, when a square or rectangle is formed by four feature points in the vicinity, a small region is set for each set of these four points, and the number of pixels on each side of the region on the image and the actual feature points The resolution can be obtained from the distance.
第３ステップでは、前記第２ステップの演算結果に基づき、位置換算テーブルおよび画素分解能テーブルを、それぞれ作成してメモリに登録する。
位置換算テーブルは、各単色画像毎に、その画像上の各画素の座標にそれぞれ前記撮像手段の視野の中心に対する当該画素の対応点の相対座標を対応づけた構成のものである。また画素分解能テーブルは、前記画像上の画素毎に、周囲近傍の画素との間の分解能をそれぞれの画素に向かう方向毎に表した構成のものである。
In the third step, a position conversion table and a pixel resolution table are created and registered in the memory based on the calculation result of the second step.
The position conversion table has a configuration in which the relative coordinates of the corresponding point of the pixel with respect to the center of the field of view of the imaging unit are associated with the coordinates of each pixel on the image for each monochrome image. In addition, the pixel resolution table has a configuration in which, for each pixel on the image, the resolution between neighboring pixels is expressed for each direction toward each pixel.
「各画素の対応点」とは、撮像手段の視野に含まれる平面（この場合、キャリブレーションワークの表面）上の対応点である。位置換算テーブルには、各画素の対応点について、前記視野の中心に対する相対座標が格納されるので、この位置換算テーブルを参照することにより、各画素が撮像手段の中心に対し、どの方向にどれだけ離れているかを認識することが可能になる。 The “corresponding point of each pixel” is a corresponding point on a plane (in this case, the surface of the calibration work) included in the field of view of the imaging unit. In the position conversion table, relative coordinates with respect to the center of the field of view are stored for the corresponding points of each pixel. By referring to this position conversion table, in which direction each pixel is in relation to the center of the imaging means. It becomes possible to recognize only the distance.
画素分解能テーブルは、たとえば、各画素につき、それぞれ上下左右の４画素との間の分解能を記憶したものとなる。ただし、周囲８近傍の画素との間の分解能を記憶してもよい。
このように複数の方向毎にその方向に位置する画素との間の分解能を記憶するのは、倍率色収差の影響によって、画像上の分解能にばらつきが生じている可能性があるからである。
The pixel resolution table stores, for example, the resolution between the four pixels on the top, bottom, left, and right for each pixel. However, the resolution between pixels in the vicinity of the surrounding 8 may be stored.
The reason why the resolution between the pixels located in each of the plurality of directions is stored in this way is that the resolution on the image may vary due to the influence of the lateral chromatic aberration.
第４ステップでは、基板上の各被検査部位に対する検査領域の設定条件として、それぞれ前記基板上における検査領域内の基準点の位置および前記検査領域の大きさを登録する。たとえば、ＣＡＤデータなどの基板設計データに含まれる各被検査部位の位置や大きさに基づいて、前記基準点の位置や検査領域の大きさを、実際の基板サイズに応じた単位で表すデータを定め、登録する。 In the fourth step, the position of the reference point in the inspection area on the substrate and the size of the inspection area are registered as the setting conditions of the inspection area for each part to be inspected on the substrate. For example, based on the position and size of each part to be inspected included in the board design data such as CAD data, data representing the position of the reference point and the size of the inspection area in units according to the actual board size Define and register.
前記基準点は、検査領域の中心点とするのが望ましいが、これに限定されるものではない。なお、基準点の位置については、後記するステップＡの処理を考慮して、撮像手段の視野の中心に対する相対座標を登録するのが望ましい。 The reference point is preferably the center point of the inspection area, but is not limited thereto. As for the position of the reference point, it is desirable to register the relative coordinates with respect to the center of the field of view of the imaging means in consideration of the processing in step A described later.
検査領域の大きさを表すデータとしては、たとえば、基準点から検査領域の各端縁までの距離、または基準点から検査領域の各頂点までの距離など、基準点から領域の境界位置までの距離を求めるのが望ましい。 The data indicating the size of the inspection area is, for example, the distance from the reference point to the boundary position of the area, such as the distance from the reference point to each edge of the inspection area, or the distance from the reference point to each vertex of the inspection area. Is desirable.
さらに、この基板検査方法では、検査において、基板上の特定の点が前記撮像手段の視野の中心に位置するように基板と撮像手段との位置関係を調整して撮像を実行した後に、この撮像により得られたカラー画像について、第４ステップで登録された検査領域毎に、以下のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの各ステップを実行する。 Further, in this substrate inspection method, in the inspection, the imaging is performed after adjusting the positional relationship between the substrate and the imaging unit so that a specific point on the substrate is positioned at the center of the field of view of the imaging unit. The following steps A, B, C, D, and E are executed for each inspection region registered in the fourth step for the color image obtained by the above.
ステップＡでは、前記撮像手段の視野の中心に対する前記検査領域の基準点の位置関係に基づき、各単色画像毎の位置換算テーブルを検索して、前記位置関係に最も近い相対座標が対応づけられた画素を前記基準点として特定する。たとえば、前記第４ステップで、視野の中心に対する検査領域の基準点の相対座標（Ｘ，Ｙ）が登録されている場合には、位置換算テーブルにおいて、この座標（Ｘ，Ｙ）に最も近い座標が対応づけられている画素を基準点として特定する。 In step A, based on the positional relationship of the reference point of the inspection area with respect to the center of the field of view of the imaging means, a position conversion table for each monochrome image is searched, and the relative coordinates closest to the positional relationship are associated. A pixel is specified as the reference point. For example, when the relative coordinates (X, Y) of the reference point of the inspection area with respect to the center of the visual field are registered in the fourth step, the coordinates closest to the coordinates (X, Y) in the position conversion table Is identified as a reference point.
ステップＢでは、単色画像毎に、前記ステップＡで特定された基準点を起点に検査領域の境界に向かう方向毎に、当該方向に位置する画素の当該方向に対応する分解能を画素分解能テーブルから読み出して加算し、各加算値を前記検査領域の登録された大きさと照合することにより、前記検査領域の境界位置を特定する。 In step B, for each monochromatic image, the resolution corresponding to the direction of the pixel located in the direction is read from the pixel resolution table for each direction from the reference point specified in step A to the boundary of the inspection area. The boundary position of the inspection area is specified by comparing each added value with the registered size of the inspection area.
「検査領域の境界に向かう方向」は、たとえば、基準点から検査領域の端縁に向かう方向、または基準点から各検査領域の頂点に向かう方向である。
ステップＢでは、第４ステップで登録された検査領域の大きさを示すデータの内容に応じて、上記の方向を選択することができる。たとえば、検査領域の大きさを示すデータとして、基準点から検査領域の各端縁までの距離が登録されている場合には、基準点から各端縁に向かう方向を選択する。この場合、たとえば、右側の端縁に向かう方向に位置する各画素については、それぞれ右側方向に対応する分解能を読み出して加算し、上端縁に向かう方向に位置する各画素については、それぞれ上側方向に対応する分解能を読み出して加算する。左側端縁に向かう方向、下端縁に向かう方向についても同様である。
また、いずれの方向についても、たとえば前記分解能の加算値が前記距離に近似する値になった時点の画素を、検査領域の境界位置としてもよいが、これに限らず、この画素より所定距離だけ基準点から離れた画素を、検査領域の境界位置としてもよい。
The “direction toward the boundary of the inspection area” is, for example, a direction from the reference point toward the edge of the inspection area, or a direction from the reference point toward the vertex of each inspection area.
In Step B, the above direction can be selected according to the content of the data indicating the size of the inspection area registered in the fourth step. For example, when the distance from the reference point to each edge of the inspection area is registered as data indicating the size of the inspection area, the direction from the reference point toward each edge is selected. In this case, for example, for each pixel located in the direction toward the right edge, the resolution corresponding to the right direction is read and added, and for each pixel located in the direction toward the upper edge, it is directed upward. Read and add the corresponding resolution. The same applies to the direction toward the left edge and the direction toward the lower edge.
Further, in any direction, for example, the pixel at the time when the added value of the resolution becomes a value approximate to the distance may be set as the boundary position of the inspection region, but is not limited thereto. A pixel far from the reference point may be set as the boundary position of the inspection area.
ステップＣでは、ステップＡ，Ｂの結果を用いて各単色画像毎に前記検査領域を設定する。ステップＤでは、各単色画像からそれぞれステップＣで設定された検査領域の画像を切り出し、その切り出された各画像を用いて検査のための測定処理を実行する。
ステップＥでは、ステップＤの測定処理結果に基づき、前記検査領域に対応する被検査部位の良否を判別する。
In step C, the inspection area is set for each monochrome image using the results of steps A and B. In step D, an image of the inspection area set in step C is cut out from each single color image, and measurement processing for inspection is executed using each of the cut out images.
In step E, based on the measurement processing result in step D, the quality of the part to be examined corresponding to the examination region is determined.
倍率色収差は、画像の中心では殆ど生じないが、中心から離れるにつれて大きくなる。この発明では、位置換算テーブルを用いて、視野の中心に対する基準点の位置関係に最も近い相対座標が対応づけられた画素を基準点として特定するので、検査領域が視野の中心から離れていても、倍率色収差による分解能のばらつきの影響を受けずに、画像上における基準点の位置を適切に特定することができる。
さらに、前記基準点から検査領域の境界に向かう方向に位置する各画素につき個別に登録された分解能を用いて、検査領域の境界位置を特定するので、分解能にばらつきがあっても、登録データに適合した大きさの検査領域を設定することが可能になる。
The lateral chromatic aberration hardly occurs at the center of the image, but increases as the distance from the center increases. In the present invention, since the position conversion table is used to specify the pixel associated with the relative coordinate closest to the positional relationship of the reference point with respect to the center of the visual field as the reference point, the inspection region is separated from the center of the visual field. The position of the reference point on the image can be appropriately specified without being affected by the variation in resolution due to the lateral chromatic aberration.
Furthermore, since the boundary position of the inspection area is specified using the resolution that is individually registered for each pixel located in the direction from the reference point toward the boundary of the inspection area, even if the resolution varies, the registration data It is possible to set an inspection area having a suitable size.
またこの発明では、単色画像毎に、上記ステップＡ，Ｂ，Ｃを実行するので、いずれの単色画像でも、被検査部位を含む画像を切り出すことが可能になる。よって、これらの画像により測定処理の精度を確保することができるから、被検査部位の良否についても、精度の良い判別を行うことができる。 Further, in the present invention, since the above steps A, B, and C are executed for each single color image, it is possible to cut out an image including the region to be inspected for any single color image. Therefore, since the accuracy of the measurement process can be ensured by these images, it is possible to determine with high accuracy also about the quality of the region to be examined.
上記の基板検査方法の好ましい一態様では、前記撮像手段の視野の中心に位置させるべき点について、前記基板上の所定の特徴点に対する相対座標をあらかじめ登録しておき、検査時の位置調整処理において、以下のステップａ，ｂ，ｃ，ｄを実行する。
なお、特徴点としては、たとえば基板の位置決めマークの中心点を使用することができる。
In a preferred aspect of the above substrate inspection method, relative coordinates with respect to a predetermined feature point on the substrate are registered in advance for a point to be positioned at the center of the field of view of the imaging unit, and in the position adjustment processing at the time of inspection The following steps a, b, c and d are executed.
For example, the center point of the positioning mark on the substrate can be used as the feature point.
ステップａでは、前記検査対象の基板を仮撮像し、ステップｂでは、ステップａで生成された画像上で前記特徴点を抽出する。
ステップｃでは、ステップｂで抽出された特徴点の座標により少なくとも１つの単色画像に対応する位置換算テーブルを検索して、前記特徴点の座標に対応づけられた相対座標を読み出す。
In step a, the substrate to be inspected is temporarily imaged, and in step b, the feature points are extracted from the image generated in step a.
In step c, a position conversion table corresponding to at least one single color image is searched based on the feature point coordinates extracted in step b, and relative coordinates associated with the feature point coordinates are read.
ステップｄでは、基板および撮像手段の少なくとも一方を、ステップｃで読み出された相対座標に基づく移動量をもって移動させることにより、前記特徴点を撮像手段の視野の中心に位置させる。さらに、基板および撮像手段の少なくとも一方を、前記あらかじめ登録された相対座標に基づく移動量をもって移動させる。 In step d, at least one of the substrate and the imaging means is moved with a movement amount based on the relative coordinates read in step c, thereby positioning the feature point in the center of the field of view of the imaging means. Further, at least one of the substrate and the imaging means is moved with a movement amount based on the previously registered relative coordinates.
上記の態様において、「撮像手段の視野の中心に位置させるべき点」は、たとえば、検査のために設定された撮像対象領域の中心点である。前記位置換算テーブルの構成によれば、仮撮像により生成された画像上の特徴点に対応するカメラの視野内の点の位置を、前記位置換算テーブルから読み出すことができる。この態様では、これを利用して、視野内における特徴点の位置を得ることで、この特徴点を視野の中心に合わせるのに必要な移動量を得ることができる。よって、この移動量に基づき撮像手段もしくは基板、またはこれら双方を移動させることにより、特徴点を視野の中心に合わせることができる。さらに、特徴点に対する登録された相対座標に基づき、撮像手段もしくは基板、またはこれら双方を移動させることによって、撮像手段の視野の中心を目標位置に精度良く位置合わせして、検査のための撮像を行うことができる。 In the above aspect, the “point to be positioned at the center of the field of view of the imaging unit” is, for example, the center point of the imaging target region set for inspection. According to the configuration of the position conversion table, the position of the point in the field of view of the camera corresponding to the feature point on the image generated by the temporary imaging can be read from the position conversion table. In this aspect, the amount of movement necessary to align the feature point with the center of the field of view can be obtained by using this to obtain the position of the feature point in the field of view. Therefore, the feature point can be aligned with the center of the field of view by moving the imaging means and / or the substrate based on the amount of movement. Further, by moving the imaging means and / or the substrate based on the registered relative coordinates with respect to the feature points, the center of the field of view of the imaging means is accurately aligned with the target position, and imaging for inspection is performed. It can be carried out.
この発明にかかる基板検査装置は、検査対象の基板を支持するための基板支持手段と、前記基板支持手段により支持された基板を上方から撮像して、前記基板のカラー画像を生成する撮像手段と、前記撮像手段により生成された画像を用いて前記基板上の所定の部位に対する検査を実行する検査実行手段とを有する。
さらに検査実行手段には、第１、第２の各記憶手段、位置調整手段、画像生成手段、本処理手段、出力手段が含まれる。
A substrate inspection apparatus according to the present invention includes a substrate support unit for supporting a substrate to be inspected, an imaging unit that captures an image of the substrate supported by the substrate support unit from above, and generates a color image of the substrate. And an inspection execution means for executing an inspection on a predetermined part on the substrate using an image generated by the imaging means.
Further, the examination execution means includes first and second storage means, position adjustment means, image generation means, main processing means, and output means.
第１の記憶手段には、前記位置換算テーブルおよび画素分解能テーブルが登録される。第２の記憶手段には、各被検査部位に対する検査領域の設定条件として、それぞれ前記基板上における検査領域内の基準点の位置および前記検査領域の大きさが登録される。なお、第１の記憶手段への登録データは、前記基板検査方法の第１〜第３の各ステップの実行により行われる。また第２の記憶手段への登録は、第４ステップの実行により行われる。 The position conversion table and the pixel resolution table are registered in the first storage means. In the second storage means, the position of the reference point in the inspection region on the substrate and the size of the inspection region are registered as the setting conditions of the inspection region for each part to be inspected. The registration data in the first storage means is performed by executing the first to third steps of the substrate inspection method. Registration in the second storage means is performed by executing the fourth step.
位置調整手段は、前記基板上の特定の点が前記撮像手段の視野の中心に位置するように基板と撮像手段との位置関係を調整する。画像生成手段は、前記基板支持手段が検査対象の基板を受け付けたとき、前記位置調整手段に前記調整処理を行わせた後に前記撮像手段に当該基板の撮像を行わせる。 The position adjusting unit adjusts the positional relationship between the substrate and the imaging unit so that a specific point on the substrate is positioned at the center of the field of view of the imaging unit. The image generation unit causes the imaging unit to image the substrate after the position adjustment unit performs the adjustment processing when the substrate support unit receives the substrate to be inspected.
前記本処理手段は、前記ステップＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅを、第２の記憶手段に登録された検査領域毎に実行する。出力手段は、前記本処理手段がステップＥにおいて実行した判別結果に基づく検査結果情報を出力する。 The processing means executes the steps A, B, C, D, and E for each inspection area registered in the second storage means. The output means outputs inspection result information based on the determination result executed by the processing means in step E.
さらに好ましい態様の基板検査装置では、前記基板支持手段は、前記基板の下面全体を支持する水平な支持面を有する。また、この支持面と撮像手段との間に、前記基板の厚みに応じて光路長を調整する手段（たとえばプリズム）が設けられる。 In a further preferred aspect of the substrate inspection apparatus, the substrate support means has a horizontal support surface that supports the entire lower surface of the substrate. In addition, means (for example, a prism) for adjusting the optical path length according to the thickness of the substrate is provided between the support surface and the imaging means.
上記の構成によれば、基板を支持面上に支持する一方、基板の厚みのばらつきによる撮像手段と基板との距離の変化に応じて光路長を調整するので、撮像手段の分解能を安定させることができる。また光路長の調整により生じた倍率色収差についても、前記した検査方法により対応することができるので、測定の精度、検査の精度を共に安定させることができる。 According to the above configuration, the substrate is supported on the support surface, and the optical path length is adjusted according to the change in the distance between the imaging unit and the substrate due to the variation in the thickness of the substrate, so that the resolution of the imaging unit is stabilized. Can do. In addition, since the chromatic aberration of magnification caused by the adjustment of the optical path length can be dealt with by the above-described inspection method, both the accuracy of measurement and the accuracy of inspection can be stabilized.
この発明によれば、倍率色収差によって単色画像間の分解能の差が大きくなったり、各単色画像における分解能のばらつきが大きくなった場合でも、あらかじめキャリブレーションワークを用いて作成、登録した２種類のテーブルを用いて、検査領域内の基準点の位置や検査領域の大きさを単色画像毎に精度良く求めることができるので、各単色画像から前記検査領域内の画像を支障なく切り出すことが可能になり、測定処理や検査の精度を確保することができる。 According to the present invention, two types of tables created and registered in advance using a calibration work even when the difference in resolution between monochromatic images increases due to lateral chromatic aberration or the variation in resolution of each monochromatic image increases. Can be used to accurately determine the position of the reference point in the inspection region and the size of the inspection region for each single color image, so that the image in the inspection region can be cut out from each single color image without any trouble. The accuracy of measurement processing and inspection can be ensured.
図１は、この発明が適用された基板検査装置の構成を示す。
この基板検査装置は、部品実装基板の製造ライン中の部品実装工程を経た基板を処理対象として、部品の実装位置毎に検査を行うもので、コントローラ１、カメラ２、基板ステージ３、照明装置４、入力部５、モニタ６などにより構成される。
FIG. 1 shows the configuration of a substrate inspection apparatus to which the present invention is applied.
This board inspection apparatus performs an inspection at each component mounting position on a board that has undergone a component mounting process in a component mounting board manufacturing line as a processing target, and includes a
前記カメラ２は、カラー静止画像を生成するもので、前記基板ステージ３の上方に撮像面を下方に向けた状態で固定配備される。基板ステージ３には、検査対象の基板を水平に支持するテーブル（図示せず。）や、このテーブルをＸ方向（基板の長さ方向）およびＹ方向（基板の幅方向）に移動させるための移動機構（図示せず。）が含まれる。照明装置４は、検査対象の基板を照明するためのものである。
The
前記コントローラ１には、コンピュータによる制御部１１のほか、画像入力部１２、ＸＹステージ制御部１３、照明制御部１４、メモリ１５、検査結果出力部１６などが設けられる。
画像入力部１２には、前記カメラ２に対するインターフェース回路やＡ／Ｄ変換回路が含まれる。ＸＹステージ制御部１３は、前記基板ステージ３の移動制御を行うものであり、照明制御部１４は、前記照明装置４の点灯・消灯動作を調整する。
The
The
メモリ１５には、検査にかかる一連の処理手順が記述されたプログラムや検査データファイルのほか、後記する距離換算テーブルや分解能テーブルなどが格納される。
検査データファイルには、部品毎に、検査領域の設定条件として領域の位置や大きさを示すデータが登録される。さらに、被検査部位を検出するための２値化しきい値、測定結果の適否判定のための判定基準値などが格納される。さらに、この実施例では、前記基板を複数の撮像対象領域に分けて撮像を行うようにしているため、検査データファイルには、各撮像対象領域の設定位置を示すデータが登録される。
The
In the inspection data file, data indicating the position and size of the region is registered for each component as the inspection region setting condition. Furthermore, a binarized threshold value for detecting the part to be inspected, a determination reference value for determining suitability of the measurement result, and the like are stored. Further, in this embodiment, since the substrate is divided into a plurality of imaging target areas for imaging, data indicating the set position of each imaging target area is registered in the inspection data file.
前記制御部１１は、上記の設定位置を示すデータに基づき、ＸＹステージ制御部１３を介して基板ステージ３の移動を制御することにより、前記カメラ２を各撮像対象領域に順に位置合わせし、撮像する。ここで生成されたカラー画像は画像入力部１２を介して制御部１１に入力され、その内部のメモリ（ＲＡＭ）に格納される。制御部１１は、このＲＡＭに格納されたカラー画像（以下、「処理対象画像」という。）に対し、前記検査データファイル内の検査データを用いて部品毎に検査領域を設定し、各領域において、部品の抽出処理、測定処理、および判定処理を、順次実行する。
The
基板上のすべての部品に対する判定処理が終了すると、制御部１１は、これらの判定結果をとりまとめて、基板の良、不良を判定する。この最終の判定結果や不良と判定された場合の不良部位に関する情報は、検査結果出力部１６に与えられた後、この検査結果出力部１６から図示しない外部装置に出力される。
When the determination processing for all components on the board is completed, the
なお、上記構成の基板検査装置は、部品実装工程後の基板のほか、はんだ印刷工程後の基板や、リフロー炉によるはんだ付け工程を経た基板を検査対象とすることもできる。 In addition to the substrate after the component mounting process, the substrate inspection apparatus having the above-described configuration can also inspect the substrate after the solder printing process and the board after the soldering process by the reflow furnace.
この実施例では、各検査領域の設定条件をＣＡＤデータを用いて作成するようにしている。図２は、所定の撮像対象領域１００における検査領域の設定例を示す。
この図の撮像対象領域１００には、３つの部品２０，２１，２２が含まれている。各部品２０，２１，２２には、それぞれその部品を包含する大きさの検査領域３０，３１，３２が設定されている。
In this embodiment, the setting conditions for each inspection region are created using CAD data. FIG. 2 shows an example of setting the inspection area in the predetermined
The
図２では、部品２０の検査領域３０を例に、検査領域の設定データを示すが、その他の検査領域３１，３２についても、同様の設定データが登録される。
検査領域３０の設定データには、この領域３０の位置を表すデータと領域３０の大きさを表すデータとが含まれる。この実施例では、検査領域３０の位置として、前記撮像対象領域１００の中心点Ｏに対する領域３０の中心点Ｐの相対座標（ｋＸ，ｋＹ）を登録する。また、検査領域３０の大きさを示すデータとして、前記中心点Ｐから領域の右側側縁までの距離ｕＸと、前記中心点Ｐから領域３０の上端縁までの距離ｕＹとが登録される。
なお、上記の設定データは、ＣＡＤデータを用いた演算により求められるので、ｋＸ，ｋＹ，ｕＸ，ｕＹは、いずれも、実際の基板上の該当箇所のサイズに応じた値（単位はμｍ）になる。
In FIG. 2, the setting data of the inspection area is shown by taking the
The setting data for the
Since the setting data is obtained by calculation using CAD data, kX, kY, uX, and uY are all values (unit: μm) according to the size of the corresponding portion on the actual substrate. Become.
従来の基板検査装置では、上記の設定データを、画像の論理上の分解能に応じて画像上の座標に変換し、その変換後の設定データを用いて検査領域を設定するようにしている。
しかし、基板からの反射光がカメラのレンズを通過する際に倍率色収差が生じるので、Ｒ，Ｇ，Ｂの各単色画像間の分解能に有為な差が生じる可能性がある。また、いずれの単色画像でも、画像の中心点から遠ざかるにつれて、収差が大きくなるので、画像の分解能は一律にならないと考えられる。
In the conventional substrate inspection apparatus, the setting data is converted into coordinates on the image according to the logical resolution of the image, and the inspection area is set using the converted setting data.
However, since the chromatic aberration of magnification occurs when the reflected light from the substrate passes through the lens of the camera, there is a possibility that a significant difference occurs in the resolution between the R, G, and B monochromatic images. In any monochromatic image, since the aberration increases as the distance from the center of the image increases, it is considered that the resolution of the image is not uniform.
特に、検査の効率化のためにカメラの視野サイズを大きくした場合には、倍率色収差が大きくなるので、それぞれの単色画像における分解能のばらつき、単色画像間における分解能の差の双方ともに増大する。このため、従来のように論理上の分解能に基づいて検査領域の設定データを調整したのでは、実際の画像上の被検査部位に適切な検査領域を設定できなくなり、測定や検査の精度を確保できなくなる可能性がある。 In particular, when the visual field size of the camera is increased in order to increase the efficiency of the inspection, the chromatic aberration of magnification increases, so both the variation in resolution in each monochrome image and the difference in resolution between monochrome images increase. For this reason, adjusting the inspection area setting data based on the logical resolution as in the past makes it impossible to set an appropriate inspection area on the actual region to be inspected on the image, ensuring the accuracy of measurement and inspection. It may not be possible.
そこで、この実施例では、以下に説明する要領で、Ｒ，Ｇ，Ｂの単色画像毎に、位置換算テーブルおよび画素分解能テーブルを作成し、これらのテーブルを用いて、単色画像毎に前記検査領域の設定データを変換するようにしている。 Therefore, in this embodiment, a position conversion table and a pixel resolution table are created for each of the R, G, and B monochrome images in the manner described below, and the inspection area is created for each monochrome image using these tables. The setting data is converted.
前記２種類のテーブルは、図３に示すようなキャリブレーションワーク４０を撮像することにより生成されたカラー画像を、Ｒ，Ｇ，Ｂの各単色画像毎に処理することによって作成される。
The two types of tables are created by processing a color image generated by imaging the
このキャリブレーションワーク４０は、基板と同等の厚みを有する平板状のワークの表面に、複数のドット４１を、等間隔（この実施例では１ｍｍ）で印刷した構成のものである。この実施例では、所定位置のドット４１がカメラ２の視野の中心に位置するように、キャリブレーションワーク４０を位置合わせしてから、撮像を行うようにしている。
The
図４は、画像上における各ドット４１の位置関係の具体例を示す。図中、点Ａは、前記視野の中心に合わせられたドット４１の中心点であり、その右隣、左隣、および右斜め上の各ドット４１の中心点を、それぞれＢ，Ｃ，Ｄとしている。
FIG. 4 shows a specific example of the positional relationship of each dot 41 on the image. In the figure, the point A is the center point of the
この実施例では、画像上に、中心点（点Ａの位置）を原点として、水平方向をｘ軸、垂直方向をｙ軸とする座標系を設定し、各画素のｘ，ｙ座標を、それぞれ原点からの画素数により表すようにしている。以下、このｘｙ座標系を「画像座標系」という。 In this embodiment, a coordinate system is set on the image with the center point (position of point A) as the origin, the horizontal direction as the x axis, and the vertical direction as the y axis, and the x and y coordinates of each pixel are respectively set. This is expressed by the number of pixels from the origin. Hereinafter, this xy coordinate system is referred to as an “image coordinate system”.
この例では、点Ｂの座標は（９０，０）、点Ｃの座標は（０，９０）、点Ｄの座標は（９０，９０）となっている。すなわち、Ａ−Ｂ、Ａ−Ｃ、Ｂ−Ｄ、Ｃ−Ｄの各点間の長さ１ｍｍは、いずれも９０ピクセルで表されているから、これら４点による正方形領域内に含まれる各画素の分解能は、約１１．１μｍであると考えられる。
この実施例では、その他のドット４１についても同様に、各ドット４１の画像上の中心点を求めた上で、隣り合う４つのドット４１による１ｍｍ四方の正方形毎にその正方形に対応する領域における分解能を算出している。前記位置換算テーブルおよび画素分解能テーブルは、この算出結果を用いて作成される。
In this example, the coordinates of the point B are (90, 0), the coordinates of the point C are (0, 90), and the coordinates of the point D are (90, 90). That is, since the length of 1 mm between the points A-B, A-C, B-D, and C-D is represented by 90 pixels, each pixel included in the square area formed by these four points. Is considered to be about 11.1 μm.
In this embodiment, for the
なお、倍率色収差の影響により、画像上の分解能は実際には均一にはならないので、上記４つのドット４１による領域は正方形や長方形にならない可能性がある。したがって、４点による領域に代えて、１つのドット、およびこのドットに隣り合う２つのドットに対応する３点による三角形領域（図４の場合であれば、三角形ＡＢＣおよびＤＢＣ）毎に分解能を求めてもよい。
Since the resolution on the image does not actually become uniform due to the influence of lateral chromatic aberration, the area formed by the four
位置換算テーブルは、画像上の各画素が、カメラ２の視野のどの位置に対応するかを示すものである。具体的には、各画素の対応点について、それぞれ前記カメラ２の視野の中心点に対する相対座標が格納される。
The position conversion table indicates which position in the field of view of the
図５は、前記図４に示した４点の位置関係に基づく位置換算テーブルを、画像の中心点を含む局所領域内のデータ構成に限定して示したものである。
図中、個々の矩形枠はそれぞれ１つの画素に対応し、各枠内に、それぞれその画素の対応点の位置データが格納されている。
FIG. 5 shows the position conversion table based on the positional relationship of the four points shown in FIG. 4 limited to the data structure in the local region including the center point of the image.
In the figure, each rectangular frame corresponds to one pixel, and the position data of the corresponding point of each pixel is stored in each frame.
またこの図５では、前記画像座標系のｘ，ｙ軸をテーブル上の画素配列に対応づけて配置するとともに、それぞれの軸に沿って、各画素のｘ座標およびｙ座標を示す数値（−１，０，１，２）を示している。一方、カメラ２の視野については、中心点を原点として、水平方向をＸ軸、垂直方向をＹ軸とする座標系（以下、これを「実座標系」という。）を設定している。この実座標系のＸ，Ｙ軸は、それぞれ画像座標系のｘ，ｙ軸に対応するが、その座標は、原点からの実際の距離（単位：μｍ）を表すものとなる。
In FIG. 5, the x and y axes of the image coordinate system are arranged in association with the pixel arrangement on the table, and numerical values (−1 indicating the x coordinate and y coordinate of each pixel along each axis. , 0, 1, 2). On the other hand, for the field of view of the
図中の網点を付した枠は、前記点Ａに相当する画素、すなわち画像の中心点である。さらに言い換えれば、この画素は、画像座標系の原点であり、実座標系の原点に対応する。
前記図４によれば、点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄにより構成される正方形領域内の分解能は、ｘ，ｙの各軸とも１１，１μｍ／ピクセルとなる。図５では、各画素の実座標系の対応点が、この分解能に相当する間隔をもって位置するものとして、各画素の分解能を前記原点を起点にして順に加算することにより、各画素の対応点のＸ座標およびＹ座標を定めている。
この方法によれば、たとえば、画像座標系の座標が（２，１）の位置にある画素の対応点は、（２２．２，１１．１）となる。すなわち、この対応点は、視野の中心点からＸ軸の正方向に２２．２μｍ、ｙ軸の正方向に１１．１μｍ、それぞれ離れた位置にあることになる。
A frame with halftone dots in the figure is a pixel corresponding to the point A, that is, the center point of the image. In other words, this pixel is the origin of the image coordinate system and corresponds to the origin of the real coordinate system.
According to FIG. 4, the resolution in the square area constituted by the points A, B, C, and D is 11, 1 μm / pixel for each of the x and y axes. In FIG. 5, assuming that the corresponding points of each pixel in the real coordinate system are located at intervals corresponding to this resolution, the resolution of each pixel is added in order starting from the origin, thereby X and Y coordinates are defined.
According to this method, for example, the corresponding point of the pixel whose coordinates in the image coordinate system are at the position (2, 1) is (22.2, 11.1). That is, this corresponding point is located at a position away from the center point of the visual field by 22.2 μm in the positive direction of the X axis and 11.1 μm in the positive direction of the y axis.
なお、図５に示した範囲より外側の画素についても、前記１ｍｍ四方の正方形領域を用いて分解能を求め、これを順に加算していくことにより、対応点のＸ，Ｙ座標を求めることができる。
倍率色収差は画像の中心から離れるほど大きくなるので、分解能を示す数値も原点から遠ざかるほど大きくなると考えられる。しかし、この実施例では、上記のように画像を細かい単位に分けて分解能を求めているので、各対応点の座標を精度良く求めることが可能になる。
For the pixels outside the range shown in FIG. 5, the X and Y coordinates of the corresponding points can be obtained by obtaining the resolution using the square area of 1 mm square and adding them in order. .
Since the lateral chromatic aberration increases as the distance from the center of the image increases, the numerical value indicating the resolution is considered to increase as the distance from the origin increases. However, in this embodiment, since the resolution is obtained by dividing the image into fine units as described above, the coordinates of each corresponding point can be obtained with high accuracy.
もう一方の画素分解能テーブルは、各画素につき、それぞれその画素の上下左右の４画素との間の分解能を示すものである。図６は、画素分解能テーブルの構成を、原点を含む局所領域に限定して示している。この図でも、前記画像座標系および実座標系の各軸を画素の配列方向に合わせて配置し、原点に対応する枠に網点を付してある。 The other pixel resolution table shows the resolution between each pixel and the upper, lower, left, and right four pixels. FIG. 6 shows the configuration of the pixel resolution table limited to a local region including the origin. Also in this figure, the axes of the image coordinate system and the real coordinate system are arranged in accordance with the pixel arrangement direction, and a halftone dot is attached to a frame corresponding to the origin.
図６において、＋Ｘは右隣の画素との間の分解能を、−Ｘは左隣の画素との間の分解能を、＋Ｙは１つ上の画素との間の分解能を、−Ｙは１つ下の画素の分解能との間の分解能を、それぞれ示す。なお、このテーブルのデータは、前記位置換算テーブルに設定された各画素間のＸ，Ｙ座標の差を求めることにより得たものである。 In FIG. 6, + X is the resolution between the pixels on the right, -X is the resolution between the pixels on the left, + Y is the resolution between the pixels one pixel above, and -Y is one. The resolution between the resolution of the lower pixel is shown respectively. The data in this table is obtained by obtaining the difference in X and Y coordinates between each pixel set in the position conversion table.
前記図２に示した撮像対象領域１００は、カメラ２の視野と同じサイズであるから、中心点Ｏを原点として、実座標系の座標を適用することができる。
したがって、たとえば前記検査領域３０の設定データを画像座標系のデータに変換する場合には、前記中心点Ｐの位置を示すデータｋＸ，ｋＹにより前記位置変換テーブルを検索し、（ｋＸ，ｋＹ）に最も近い座標が対応づけられている画素を抽出し、この画素を前記検査領域の中心点とする。さらに、前記中心点とした画素を起点に、画素分解能テーブルのデータを上下左右の各方向に沿ってそれぞれ１つずつ読み出しながら当該方向に対応するデータを累計し、それぞれの累計値がｕＸ，−ｕＸ，ｕＹ，−ｕＹに最も近くなったときの画素を、検査領域の境界位置とする。
The
Therefore, for example, when the setting data of the
このような方法により、画像における分解能のばらつきが大きくなっていても、被検査部位の位置や大きさに応じた検査領域を設定して、検査に必要な画像を切り出すことが可能になる。またこの処理は、Ｒ，Ｇ，Ｂの単色画像毎に専用のテーブルを用いて行われるので、単色画像間の分解能の差が大きくなっても、いずれの単色画像にも、被検査部位に適合した検査領域を設定することができる。 By such a method, even if the resolution variation in the image is large, it is possible to set an inspection region according to the position and size of the region to be inspected and to cut out an image necessary for the inspection. In addition, since this processing is performed using a dedicated table for each of the R, G, and B monochromatic images, even if the resolution difference between the monochromatic images becomes large, any monochromatic image is suitable for the region to be inspected. The inspection area can be set.
なお、上記変換後の設定データにより検査領域を正しく設定するには、基板に割り付けられた撮像対象領域の中心点と前記カメラの視野の中心点とが位置合わせされていることが条件となる。この点において、この実施例では、まず基板の角部の位置決めマークが視野の中心に位置するように調整した上で、前記撮像対象領域の設定データに基づく量だけ基板ステージ２を移動させることにより、撮像対象領域の中心点をカメラの視野の中心点に一致させている。
In order to correctly set the inspection area based on the setting data after conversion, it is necessary that the center point of the imaging target area allocated to the substrate is aligned with the center point of the visual field of the camera. In this regard, in this embodiment, first, the
図７は、撮像対象領域の設定データの具体例を示す。
この図では、検査対象の基板２００に対し、２つの撮像対象領域１０１，１０２が設定されているものとする。各撮像対象領域１０１，１０２の設定位置として、それぞれ左下角部の位置決めマーク２０１に対する中心点Ｏ１，Ｏ２の相対座標（ＬＸ１，ＬＹ１）（ＬＸ２，ＬＹ２）が設定される。
FIG. 7 shows a specific example of setting data of the imaging target area.
In this figure, it is assumed that two
検査開始時には、カメラ２の視野Ｒは、その中心点が位置決めマーク２０１の中心点に合う位置に設定される。この状態から、視野ＲをＸ軸方向にＬＸ１、Ｙ軸方向にＬＹ１移動させることによって、検査領域１０１の中心点Ｏ１に前記視野Ｒの中心点を合わせることができる。さらに、この撮像対象領域１０２と撮像対象領域１０１との座標の差（ＬＸ２−ＬＸ１，ＬＹ２−ＬＹ１）に応じた量だけ視野Ｒを移動させることによって、２番目の撮像対象領域１０２の中心点Ｏ１に前記視野Ｒの中心点を合わせることができる。
なお、この実施例では、カメラ２を固定して基板ステージ３を移動させているから、前記基板ステージ３を、前記視野Ｒの移動方向と反対方向に移動させることによって、上記の位置決め処理を行うことができる。
At the start of inspection, the visual field R of the
In this embodiment, since the
図８は、前記キャリブレーションワーク４０を用いて前記２種類のテーブルを作成する処理の流れを示す。なお、この図８およびつぎの図９において、「ＳＴ」はＳＴＥＰ（ステップ）の略である。また、各図の二重枠で表す処理は、Ｒ，Ｇ，Ｂの各単色画像毎に実行されるものである。
FIG. 8 shows a flow of processing for creating the two types of tables using the
まずＳＴ１では、ユーザーにより、前記キャリブレーションワーク４０が基板ステージ３に位置決めされる。ユーザーが位置決め後に開始操作を行うと、ＳＴ２に進み、前記カメラ２による撮像が行われる。
First, in ST1, the
以下のＳＴ３〜６は、Ｒ，Ｇ，Ｂの単色画像毎に実行される。まずＳＴ３では、前記単色画像から各ドット４１の中心点を抽出する処理を実行する。たとえば、前記画像を微分処理してエッジ画素を抽出し、抽出された各エッジ画素にそれぞれ濃度勾配方向に沿う直線を設定し、エッジ画素毎の直線が交わる点を中心点として抽出する（詳細については、下記の特許文献３を参照されたい。）。
The following ST3 to 6 are executed for each of the R, G, and B monochrome images. First, in ST3, a process of extracting the center point of each dot 41 from the monochrome image is executed. For example, the image is differentiated to extract edge pixels, a straight line along the density gradient direction is set for each of the extracted edge pixels, and a point at which the straight lines of the edge pixels intersect is extracted as a central point (for details) (See
ＳＴ３の処理が終了すると、つぎのＳＴ４では、前記画像上で抽出された各点を、前記１ｍｍ四方の正方形に対応する４点毎に組み合わせ、各組毎に、その組にかかる４点により特定される小領域の分解能を算出する。ＳＴ５では、ＳＴ４の算出結果を用いて、画素毎に、その画素の実座標系での対応点のＸ，Ｙ座標を求める。さらに、これらのＸ，Ｙ座標と各画素の画像座標系における座標とを対応づけたテーブルを作成し、これを前記位置換算テーブルとしてメモリ１５に登録する。
When the processing of ST3 is finished, in the next ST4, each point extracted on the image is combined every four points corresponding to the 1 mm square, and each group is specified by four points related to the set. The resolution of the small area to be calculated is calculated. In ST5, the X and Y coordinates of the corresponding point in the real coordinate system of the pixel are obtained for each pixel using the calculation result of ST4. Further, a table in which these X and Y coordinates are associated with the coordinates of each pixel in the image coordinate system is created and registered in the
ＳＴ６では、各画素について、それぞれ左右および上下の画素との間で前記位置換算テーブルに格納されたＸ座標およびＹ座標の差を求める。そして、これらの差の値を前記画素の座標に対応づけたテーブルを作成し、これを画素分解能テーブルとしてメモリ１５に登録する。
In ST6, for each pixel, the difference between the X coordinate and the Y coordinate stored in the position conversion table is obtained between the left and right and upper and lower pixels. Then, a table in which these difference values are associated with the coordinates of the pixels is created and registered in the
図９は、検査の際の手順を示す。なお、この処理では、最初のステップをＳＴ１１として、前記図７に示した基板２００を検査する場合を例に、検査の流れを説明する。
FIG. 9 shows the procedure for the inspection. In this process, the flow of inspection will be described by taking as an example the case where the first step is ST11 and the
ＳＴ１１では、検査対象の基板２００を基板ステージ３に搬入する。なお、この搬入時には、位置決めマーク２０１がカメラ２の視野Ｒ内に含まれるように、基板２００とカメラ２との位置関係が調整されているが、位置決めマーク２０１は必ずしも視野Ｒの中心点の位置にあるとは限らない。このため、つぎのＳＴ１２では、前記位置決めマーク２０１が視野Ｒの中心点に位置合わせされるようにに、カメラ２と基板２００との位置関係を調整する。
In ST11, the
具体的には、搬入された基板２００を仮撮像し、生成された画像上で前記位置決めマーク２０１の中心点の座標を抽出する。さらに、抽出された座標に対応するＸ，Ｙ座標を前記位置換算テーブルから読み出し、この座標に応じた距離だけ基板ステージ３を移動させる。
Specifically, the carried
図１０は、前記位置決めマーク２０１の画像上の位置を表す点ｖ（ｘ０，ｙ０）と画像の中心点ｑとの関係を示す。ＳＴ１２では、前記位置換算テーブルから座標（ｘ０，ｙ０）の対応点のＸ，Ｙ座標を読み出す。このＸ，Ｙ座標は、実際の位置決めマーク２０１が視野Ｒの中心点（実座標系の原点）に対し、Ｘ，Ｙの各方向においてどれだけ離れているかを示すものである。したがって、これらＸ，Ｙ座標が示す距離だけ基板ステージ３を移動させることにより、図中の矢印に示すように、前記位置決めマーク２０１を視野Ｒの中心点に合わせることが可能になる。よって、画像上の点ｖも中心点ｑに位置合わせされる。
FIG. 10 shows the relationship between a point v (x 0 , y 0 ) representing the position of the
なお、位置換算テーブルは単色画像毎に設定されるので、前記実座標の抽出もテーブル毎に行って、それらの平均値に基づいて基板ステージの移動量を決定してもよい。ただし、これに限らず、いずれか１つの位置換算テーブルを使用してもよい。たとえば、屈折率が最も大きい波長に対応する単色画像の位置換算テーブルを使用してもよい。 Since the position conversion table is set for each monochromatic image, the actual coordinate may be extracted for each table, and the movement amount of the substrate stage may be determined based on the average value thereof. However, not limited to this, any one position conversion table may be used. For example, a position conversion table for a monochrome image corresponding to a wavelength having the largest refractive index may be used.
図９に戻って、ＳＴ１２の処理が終了すると、つぎのＳＴ１３では基板２００に対し、カメラ２の視野ＲがＸ軸方向にＬＸ１，Ｙ軸方向にＬＹ１、それぞれ移動するように基板ステージ３を動かす。これにより、カメラ２の視野Ｒは、前記撮像対象領域１０１に位置合わせされる。つぎのＳＴ１４では、その位置合わせ状態を維持して撮像を行う。
Returning to FIG. 9, when the processing of ST12 is completed, the
ＳＴ１５では、前記撮像対象領域１０１に含まれる所定の検査領域について、前記各単色画像の位置換算テーブルおよび画素分解能テーブルを用いて、検査領域の設定データを単色画像毎に変換する。ＳＴ１６では、前記ＳＴ１４の撮像処理により生成された各単色画像につき、それぞれ変換後の設定データに基づく検査領域を設定して、その領域内の画像を切り出す。
In ST15, for a predetermined examination area included in the
なお、Ｒ，Ｇ，Ｂの各単色画像から切り出された画像の大きさは、それぞれ異なるものと考えられるが、この実施例では、これら切り出し画像をそれぞれの中心点で位置合わせして、３つの画像が重なる領域を有効領域として使用する。各切り出し画像の中心点は、いずれも検査領域の中心点に対応しているので、これらの点を基準に各画素を対応づけることで、位置合わせの誤差を少なくできるからである。また各単色画像間における分解能の差が数μｍ程度であれば、画像の周縁部から数画素程度の範囲に被検査部位が含まれる可能性はきわめて小さいから、その範囲が有効領域に含まれなくとも特段の問題は生じないと考えられる。 Note that the sizes of the images cut out from the R, G, and B monochromatic images are considered to be different from each other, but in this embodiment, these cut-out images are aligned at the respective center points, and three sizes are obtained. The area where the images overlap is used as the effective area. This is because the center point of each cut-out image corresponds to the center point of the inspection area, and the alignment error can be reduced by associating each pixel with these points as a reference. In addition, if the difference in resolution between monochromatic images is about several μm, the possibility that the region to be inspected is included in the range of several pixels from the peripheral edge of the image is very small, and the range is not included in the effective region. In both cases, no particular problem is expected.
ＳＴ１７では、各切り出し画像の有効領域をそれぞれ所定のしきい値により２値化する。なお、ここで使用されるしきい値は、被検査部位（この実施例では部品）の色彩に応じて定められる。
ＳＴ１８では、各単色画像での２値化処理の結果に基づき、前記有効領域から検査対象の部品の色彩が現れている領域を抽出する。さらに、この領域の重心や面積を求めることで、前記部品の位置や大きさを特定する。
In ST17, the effective area of each clipped image is binarized with a predetermined threshold value. The threshold value used here is determined according to the color of the part to be inspected (parts in this embodiment).
In ST18, based on the result of the binarization process in each monochromatic image, an area where the color of the part to be inspected appears from the effective area. Furthermore, the position and size of the component are specified by obtaining the center of gravity and area of the region.
さらに、ＳＴ１８では、前記部品の色彩が現れている領域の重心の座標と、検査データファイルに登録されている基準位置の座標とを用いて、部品の位置ずれを求めてもよい。この場合、図１１に示すように、前記重心に対応する画素ｇから基準位置に対応する画素ｓに向かうベクトル上の各画素（ｇ，ｓも含む。）について、前記画素分解能テーブルから前記ベクトルの方向に対応する分解能を読み出して、これらの累計値を位置ずれ量として特定するとよい。
たとえば、重心ｇと基準位置ｓとが図１１（Ａ）のような関係にある場合には、ｇ，ｓ間の各画素の右側方向の分解能（＋Ｘ）と上側方向の分解能（＋Ｙ）を読み出して、方向毎に累計値を求める。また、前記ｇ，ｓが図１１（Ｂ）のような関係にある場合には、ｇ，ｓ間の各画素の左側方向の分解能（−Ｘ）と下側方向の分解能（−Ｙ）とを読み出して、方向毎に累計値を求める。
Further, in ST18, the position displacement of the part may be obtained using the coordinates of the center of gravity of the region where the color of the part appears and the coordinates of the reference position registered in the inspection data file. In this case, as shown in FIG. 11, for each pixel (including g and s) on a vector from the pixel g corresponding to the center of gravity to the pixel s corresponding to the reference position, the vector resolution is calculated from the pixel resolution table. It is preferable to read the resolution corresponding to the direction and specify the accumulated value as the positional deviation amount.
For example, when the center of gravity g and the reference position s are in the relationship as shown in FIG. 11A, the right-side resolution (+ X) and the upper-side resolution (+ Y) of each pixel between g and s are read. The total value is obtained for each direction. When g and s are in the relationship as shown in FIG. 11B, the left-side resolution (−X) and the lower-side resolution (−Y) of each pixel between g and s are obtained. Read out and calculate the cumulative value for each direction.
一連の測定処理が終了すると、ＳＴ１９に進み、測定値を検査データファイル内の判定基準値と比較することにより、被検査部位の良否を判定する。
以下同様に、撮像対象領域１０１内のすべての検査領域について、前記ＳＴ１５〜１９の処理を実行すると、ＳＴ２０が「ＹＥＳ」となる。さらにこの後は、ＳＴ２１を介してＳＴ１３に戻り、次の撮像対象領域１０２にカメラ２の視野Ｒを位置合わせする。そして、この新たな撮像対象領域１０２に含まれる検査領域に対し、上記と同様の処理を繰り返す。
When the series of measurement processes is completed, the process proceeds to ST19, where the measurement value is compared with the determination reference value in the inspection data file to determine pass / fail of the site to be inspected.
Similarly, when the processes of ST15 to ST19 are executed for all inspection areas in the
すべての撮像対象領域に対する処理が終了すると、ＳＴ２１が「ＹＥＳ」となってＳＴ２２に進み、各検査領域に対する判定結果を統合し、前記検査結果出力部１６から出力する。
When the processing for all the imaging target regions is completed, ST21 is “YES”, the process proceeds to ST22, and the determination results for each inspection region are integrated and output from the inspection
上記のように、この実施例の基板検査装置では、単色画像毎に設定した位置換算テーブルおよび画素分解能テーブルに基づいて、各検査領域の設定データを補正するようにしたので、いずれの単色画像からも、被検査部位を含む適切な画像を切り出して処理することが可能になる。よって、微細な部品を検査対象とする場合でも、支障なく、画像の切り出しを行うことが可能になる。
また、この実施例では、切り出された画像をそれぞれの中心点で位置合わせして処理することにより、誤差を最小限にとどめることができる。よって、倍率色収差の影響を大幅に緩和して、測定の精度を確保し、もって検査の精度も確保することができる。
As described above, in the substrate inspection apparatus of this embodiment, the setting data of each inspection area is corrected based on the position conversion table and the pixel resolution table set for each single color image. In addition, it is possible to cut out and process an appropriate image including the part to be examined. Therefore, even when a fine component is an inspection target, it is possible to cut out an image without any trouble.
Further, in this embodiment, the error can be minimized by aligning and processing the clipped image at each center point. Therefore, the influence of lateral chromatic aberration can be relieved greatly, the measurement accuracy can be ensured, and the inspection accuracy can also be ensured.
なお、検査領域の設定データを含む各種検査データを作成および登録する処理については、従来とほぼ同様であるため、この明細書では説明を省略するが、この処理においても、必要に応じて位置換算テーブルや画素分解能テーブルを用いた処理を行うことができる。たとえば、撮像対象領域の割り付けなどのために、ユーザーが画像上で視野Ｒの中心点に対応させるべき点を指定した場合には、その指定された点の座標の対応点のＸ，Ｙ座標を位置換算テーブルより読み出し、これらの座標に基づき基板ステージ３の移動量を決定するようにしてもよい。
Note that the process for creating and registering various inspection data including inspection area setting data is almost the same as the conventional process, so the description thereof is omitted in this specification. However, in this process as well, position conversion is performed as necessary. Processing using a table or a pixel resolution table can be performed. For example, when the user designates a point that should correspond to the center point of the field of view R on the image for the purpose of allocating the imaging target region, the X and Y coordinates of the corresponding point coordinates are designated. You may make it read from a position conversion table and determine the movement amount of the
ところで、前記基板ステージ３を、平坦な支持面上で基板を支持するように構成した場合、厚みの異なる複数種の基板を処理すると、カメラ２と基板との距離が変動し、その結果、画像の分解能にばらつきが生じる。しかし、このような場合には、基板とカメラ２との間にガラス板などの光路長調整手段を配置することで、分解能のばらつきを抑えることができる。
By the way, when the
たとえば、基板２００とカメラ２との実際の距離が１００ｍｍであるところを、９５ｍｍに調整したい場合には、図１２（Ａ）に示すように、基板２００とカメラ２との間に、５ｍｍ厚のガラス板３００（屈折率：１．５）を３枚挿入する。この種の媒体では、光の進行方向における媒体の厚みを屈折率で割った値が空気換算光路長となるので、１５ｍｍ厚のガラスを通過させることにより、空気中であれば１０ｍｍ分進行したのと同じ状態を設定できる。よって、ガラスの存在しない部分の長さ（８５ｍｍ）と合わせることで、観測条件を満たす状態を設定することができる。
また、前記基板２００の厚みが上記より３．３ｍｍ増えた場合には、図１２（Ｂ）に示すように、前記ガラス板３００を１枚にすることにより、観測条件を満たす状態を設定することができる。
For example, when the actual distance between the
Further, when the thickness of the
なお、このガラス板３００の部分でも、図中の一点鎖線に示すように、波長によって光の屈折する方向に差異が生じるため、倍率色収差が増大することになる。しかし、その問題は、前記位置換算テーブルや画素分解能テーブルを利用することにより解決することができる。この場合、光路長の調整によって、基板２００の厚みがばらついても、基板２００とカメラ２との距離は一定であるとみなして、前記位置換算テーブルや画素分解能テーブルを、それぞれ各単色画像につき１つずつ作成すればよい。
Even in the
図１２の例では、ガラス板３００の挿入枚数を調整することによって、基板２００の厚みのばらつきに容易に対応することができる。
図１３は、光路長の調整手段の他の例を示す。この例では、一対のプリズム３０１，３０２をそれぞれの斜面を接触させた状態で配備し、図中の矢印に示すように、各プリズム３０１，３０２の水平方向における位置関係を調整することにより、接触部分の厚みを変更し、この厚みが変化する部分を通過する光を撮像するようにしている。
In the example of FIG. 12, it is possible to easily cope with variations in the thickness of the
FIG. 13 shows another example of the optical path length adjusting means. In this example, a pair of
このほか、光路長の調整手段として、ガラス容器の中に水または油を入れた構成のものを設け、その内容物の量を基板２００の厚みに応じて調整できるようにしてもよい。
In addition, as a means for adjusting the optical path length, a glass container with water or oil may be provided so that the amount of the contents can be adjusted according to the thickness of the
１ コントローラ
２ カメラ
３ 基板ステージ
１１ 制御部
１３ ＸＹステージ制御部
１５ メモリ
２０，２１，２２ 部品
３０，３１，３２ 検査領域
キャリブレーションワーク ４０
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ ドットの中心点
Ｒ カメラの視野
Ｏ 中心点
DESCRIPTION OF
A, B, C, D Dot center point R Camera field of view O Center point
Claims (4)
前記撮像手段の視野サイズに応じた大きさの平面を有し、その平面に位置関係が既知の複数の特徴点が含まれるキャリブレーションワークを前記撮像手段に対して位置合わせして撮像を行う第１ステップ；前記第１ステップの撮像により生成されたカラー画像を構成する複数の単色画像毎に、その画像を各特徴点の間隔に応じた複数の小領域に分割して、小領域毎に分解能を求める第２ステップ；前記第２ステップの演算結果に基づき、各単色画像毎に、その画像上の各画素の座標にそれぞれ前記撮像手段の視野の中心に対する当該画素の対応点の相対座標を対応づけた位置換算テーブルと、前記画像上の画素毎に、周囲近傍の画素との間の分解能をそれぞれの画素に向かう方向毎に表した画素分解能テーブルとを、それぞれ作成してメモリに登録する第３ステップ；基板上の各被検査部位に対する検査領域の設定条件として、それぞれ前記基板上における検査領域内の基準点の位置および前記検査領域の大きさを登録する第４ステップ；の各ステップを、あらかじめ実行し、
前記検査において、基板上の特定の点が前記撮像手段の視野の中心に位置するように基板と撮像手段との位置関係を調整して撮像を実行し、この撮像により得られたカラー画像について、前記第４ステップで登録された検査領域毎に、ステップＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅを実行し、
ステップＡでは、前記撮像手段の視野の中心に対する前記検査領域の基準点の位置関係に基づき、各単色画像毎の位置換算テーブルを検索して、前記位置関係に最も近い相対座標が対応づけられた画素を前記基準点として特定し、
ステップＢでは、単色画像毎に、前記ステップＡで特定された基準点を起点に検査領域の境界に向かう方向毎に、当該方向に位置する画素の当該方向に対応する分解能を画素分解能テーブルから読み出して加算し、各加算値を前記検査領域の登録された大きさと照合することにより、前記検査領域の境界位置を特定し、
ステップＣでは、前記ステップＡ，Ｂの結果を用いて各単色画像毎に前記検査領域を設定し、
ステップＤでは、各単色画像からそれぞれステップＣで設定された検査領域の画像を切り出し、その切り出された画像を用いて検査のための測定処理を実行し、
ステップＥでは、前記ステップＤの測定処理結果に基づき、前記検査領域に対応する被検査部位の良否を判別する基板検査方法。 In a method of generating a color image of the substrate by imaging a substrate to be inspected by an imaging unit disposed above the substrate, and performing an inspection on a predetermined part on the substrate using the color image,
A calibration work having a plane having a size corresponding to the visual field size of the imaging unit and including a plurality of feature points whose positional relations are known on the plane is aligned with the imaging unit to perform imaging. 1 step; for each of a plurality of single-color images constituting the color image generated by the imaging of the first step, the image is divided into a plurality of small regions according to the interval between the feature points, and the resolution is determined for each small region. A second step of determining the relative coordinates of the corresponding point of the pixel with respect to the center of the field of view of the imaging means for each monochrome image on the basis of the calculation result of the second step. A position conversion table and a pixel resolution table for each pixel on the image, each of which represents the resolution between the surrounding pixels and the direction toward each pixel. A third step of registering; a fourth step of registering the position of the reference point in the inspection region on the substrate and the size of the inspection region as the setting conditions of the inspection region for each inspection site on the substrate; Perform the steps in advance,
In the inspection, the imaging is performed by adjusting the positional relationship between the substrate and the imaging unit so that a specific point on the substrate is located at the center of the field of view of the imaging unit, and for the color image obtained by this imaging, Steps A, B, C, D and E are executed for each inspection area registered in the fourth step,
In step A, based on the positional relationship of the reference point of the inspection area with respect to the center of the field of view of the imaging means, a position conversion table for each monochrome image is searched, and the relative coordinates closest to the positional relationship are associated. Identify a pixel as the reference point;
In step B, for each monochromatic image, the resolution corresponding to the direction of the pixel located in the direction is read from the pixel resolution table for each direction from the reference point specified in step A to the boundary of the inspection area. Identify the boundary position of the inspection region by comparing each added value with the registered size of the inspection region,
In step C, the inspection area is set for each monochrome image using the results of steps A and B,
In step D, an image of the inspection region set in step C is cut out from each single color image, and measurement processing for inspection is executed using the cut out image.
In step E, a substrate inspection method for determining pass / fail of a region to be inspected corresponding to the inspection region based on the measurement processing result in step D.
前記撮像手段の視野の中心に位置させるべき点について、前記基板上の所定の特徴点に対する相対座標をあらかじめ登録しておき、
前記検査時の位置調整処理では、前記検査対象の基板を仮撮像するステップａ；ステップａで生成された画像上で前記特徴点を抽出するステップｂ；ステップｂで抽出された特徴点の座標により少なくとも１つの単色画像に対応する位置換算テーブルを検索して、前記特徴点の座標に対応づけられた相対座標を読み出すステップｃ；基板および撮像手段の少なくとも一方を前記ステップｃで読み出された相対座標に基づく移動量をもって移動させることにより、前記特徴点を撮像手段の視野の中心に位置させた後、さらに基板および撮像手段の少なくとも一方を、前記あらかじめ登録された相対座標に基づく移動量をもって移動させるステップｄ；の各ステップを実行する基板検査方法。 The substrate inspection method according to claim 1,
For the point to be positioned at the center of the field of view of the imaging means, register the relative coordinates for the predetermined feature point on the substrate in advance,
In the position adjustment process at the time of inspection, the provisional imaging of the substrate to be inspected is performed by step a; the feature point is extracted on the image generated at step a; the coordinate of the feature point extracted at step b. A step c of retrieving a position conversion table corresponding to at least one monochrome image and reading out relative coordinates associated with the coordinates of the feature points; a relative read out of at least one of the substrate and the imaging means in step c After moving the feature point at the center of the field of view of the imaging means by moving with a movement amount based on coordinates, further move at least one of the substrate and the imaging means with a movement amount based on the previously registered relative coordinates. A substrate inspection method for executing each step of step d;
前記検査実行手段には、
前記カラー画像を構成する複数の単色画像毎に、その画像上の各画素の座標に、それぞれ前記撮像手段の視野の中心に対する当該画素の対応点の相対座標を対応づけた位置換算テーブルと、前記画像上の画素毎に、周囲近傍の画素との間の分解能をそれぞれの画素に向かう方向毎に表した画素分解能テーブルとが登録された第１の記憶手段と、
前記基板上の各被検査部位に対する検査領域の設定条件として、それぞれ前記基板上における検査領域内の基準点の位置および前記検査領域の大きさが登録された第２の記憶手段と、
前記基板上の特定の点が前記撮像手段の視野の中心に位置するように基板と撮像手段との位置関係を調整する位置調整手段と、
前記基板支持手段が検査対象の基板を受け付けたとき、前記位置調整手段に前記調整処理を行わせた後に前記撮像手段に当該基板の撮像を行わせる画像生成手段と、
前記第２の記憶手段に登録された検査領域毎に、前記撮像手段の視野の中心に対する当該領域の基準点の位置関係に基づき、各単色画像毎の位置換算テーブルを検索して、前記相対位置関係に最も近い相対座標が対応づけられた画素を前記基準点として特定するステップＡ；前記単色画像毎に、前記ステップＡで特定された基準点を起点に検査領域の境界に向かう方向毎に、それぞれ当該方向に位置する画素の当該方向に対応する分解能を画素分解能テーブルから読み出して加算し、各加算値を前記検査領域の登録された大きさと照合することにより、前記検査領域の境界位置を特定するステップＢ；前記ステップＡ，Ｂの結果を用いて各単色画像毎に前記検査領域を設定するステップＣ；各単色画像からそれぞれステップＣで設定された検査領域の画像を切り出し、その切り出された画像を用いて検査のための測定処理を実行するステップＤ；前記ステップＤの測定処理結果に基づき、前記検査領域に対応する被検査部位の良否を判別するステップＥ；の各ステップを実行する本処理手段と、
前記本処理手段がステップＥにおいて実行した判別結果に基づく検査結果情報を出力する出力手段とが、含まれている基板検査装置。 A substrate support means for supporting a substrate to be inspected, an image pickup means for picking up an image of the substrate supported by the substrate support means from above and generating a color image of the substrate, and an image generated by the image pickup means In an apparatus having inspection execution means for executing an inspection on a predetermined part on the substrate using
The inspection execution means includes
A position conversion table in which, for each of a plurality of single-color images constituting the color image, the coordinates of each pixel on the image are associated with the relative coordinates of the corresponding point of the pixel with respect to the center of the field of view of the imaging unit; A first storage means in which, for each pixel on the image, a pixel resolution table in which a resolution between neighboring pixels is represented for each direction toward each pixel;
Second storage means in which the position of the reference point in the inspection area on the substrate and the size of the inspection area are registered as the setting conditions of the inspection area for each inspection site on the substrate,
Position adjusting means for adjusting the positional relationship between the substrate and the imaging means so that a specific point on the substrate is located at the center of the field of view of the imaging means;
An image generating means for causing the imaging means to image the substrate after causing the position adjusting means to perform the adjustment process when the substrate support means accepts a substrate to be inspected;
For each inspection area registered in the second storage means, a position conversion table for each monochrome image is searched based on the positional relationship of the reference point of the area with respect to the center of the field of view of the imaging means, and the relative position A step of specifying a pixel associated with a relative coordinate closest to the relationship as the reference point; for each monochromatic image, for each direction from the reference point specified in step A to the boundary of the inspection region. The resolution corresponding to the direction of each pixel located in the direction is read from the pixel resolution table and added, and the boundary position of the inspection area is specified by comparing each added value with the registered size of the inspection area. Step B; Step C for setting the inspection area for each monochrome image using the results of Steps A and B; The inspection set in Step C for each monochrome image. Step D that cuts out an image of the region and executes measurement processing for inspection using the cut-out image; based on the measurement processing result of Step D, the quality of the region to be inspected corresponding to the inspection region is determined The processing means for executing each step of step E;
A substrate inspection apparatus comprising: output means for outputting inspection result information based on the determination result executed by the processing means in step E.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2006014792A JP2007198773A (en) | 2006-01-24 | 2006-01-24 | Substrate inspecting method and device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2006014792A JP2007198773A (en) | 2006-01-24 | 2006-01-24 | Substrate inspecting method and device |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2007198773A true JP2007198773A (en) | 2007-08-09 |
Family
ID=38453530
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2006014792A Pending JP2007198773A (en) | 2006-01-24 | 2006-01-24 | Substrate inspecting method and device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2007198773A (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011038784A (en) * | 2009-08-06 | 2011-02-24 | Sony Corp | Visual examination device |
| CN105993212A (en) * | 2013-12-02 | 2016-10-05 | 富士机械制造株式会社 | Assembly machine |
| WO2019176024A1 (en) * | 2018-03-14 | 2019-09-19 | 株式会社Ｆｕｊｉ | Image-capturing unit and component-mounting device |
| CN114128418A (en) * | 2019-07-26 | 2022-03-01 | 株式会社富士 | Inspection apparatus |
-
2006
- 2006-01-24 JP JP2006014792A patent/JP2007198773A/en active Pending
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011038784A (en) * | 2009-08-06 | 2011-02-24 | Sony Corp | Visual examination device |
| CN105993212A (en) * | 2013-12-02 | 2016-10-05 | 富士机械制造株式会社 | Assembly machine |
| CN105993212B (en) * | 2013-12-02 | 2018-11-02 | 株式会社富士 | Kludge |
| WO2019176024A1 (en) * | 2018-03-14 | 2019-09-19 | 株式会社Ｆｕｊｉ | Image-capturing unit and component-mounting device |
| CN111819836A (en) * | 2018-03-14 | 2020-10-23 | 株式会社富士 | Imaging unit and component mounting machine |
| JPWO2019176024A1 (en) * | 2018-03-14 | 2021-03-11 | 株式会社Ｆｕｊｉ | Imaging unit and component mounting machine |
| CN111819836B (en) * | 2018-03-14 | 2021-06-18 | 株式会社富士 | Imaging unit and component mounting machine |
| JP7013564B2 (en) | 2018-03-14 | 2022-01-31 | 株式会社Fuji | Imaging unit and component mounting machine |
| CN114128418A (en) * | 2019-07-26 | 2022-03-01 | 株式会社富士 | Inspection apparatus |
| CN114128418B (en) * | 2019-07-26 | 2023-10-20 | 株式会社富士 | Inspection apparatus |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9865046B2 (en) | Defect inspection method and defect inspection device | |
| JP4652391B2 (en) | Pattern inspection apparatus and pattern inspection method | |
| TW201020511A (en) | Method of measuring a three-dimensional shape | |
| JP2015232549A (en) | Inspection method, template board, and focus offset method | |
| TW201331572A (en) | System, device, and method for assisting visual check operation of inspection result | |
| CN109580658B (en) | Inspection method and inspection apparatus | |
| JP2012149905A (en) | Substrate inspection device, substrate inspection system, and screen display method for confirming substrate inspection results | |
| KR20010107760A (en) | Focusing control mechanism, and inspection apparatus using same | |
| JP2007078533A (en) | Method of inspecting substrate | |
| KR20120054689A (en) | Inspection method | |
| JP2006276454A (en) | Image correcting method and pattern defect inspecting method using same | |
| JP5566707B2 (en) | Appearance inspection apparatus and appearance inspection method | |
| JP2007198773A (en) | Substrate inspecting method and device | |
| JP2008196974A (en) | Device and method for measuring height of projection object | |
| JP5852641B2 (en) | Automatic inspection device and alignment method in automatic inspection device | |
| JP2004251781A (en) | Defect inspection method by image recognition | |
| JP5178781B2 (en) | Sensor output data correction device and sensor output data correction method | |
| JP2006317408A (en) | Warpage checker | |
| KR20140113449A (en) | Drawing data generating method, drawing method, drawing data generating apparatus and drawing apparatus | |
| JP2007033040A (en) | Method and device for calibrating optical head part in three-dimensional shape measuring instrument by optical cutting method | |
| JP5318046B2 (en) | Sample inspection apparatus and sample inspection method | |
| JP2019219357A (en) | Imaging apparatus, imaging method, and imaging program | |
| KR102024112B1 (en) | Inspection method | |
| KR20120098386A (en) | Three-dimensional shape measuring device and three-dimensional shape measuring method | |
| JP3857668B2 (en) | Pattern alignment method |