JP2009036715A - 放射線検査装置、放射線検査方法および放射線検査プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】特定の形状をした異物を欠陥と明確に区別しながら、正確に異物を検出することが望まれていた。
【解決手段】検査対象に対して照射した放射線によって前記検査対象の透過画像を取得し、前記透過画像に基づいて予め定義された非対称な形状の異物に対応した特徴量を取得し、前記特徴量に基づいて前記検査対象の良否を判定する。
【選択図】図２

Description

本発明は、放射線検査装置、放射線検査方法および放射線検査プログラムに関する。

従来、透過性放射線によって被検査物を撮影し、３次元立体像を取得して欠陥異物を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１）。
特許第２９３７３２４号公報

特定の形状をした異物を欠陥と明確に区別しながら、正確に異物を検出することが望まれていた。
すなわち、前記従来の欠陥異物検出装置においては、断層画像に対して、所定の閾値の範囲内にあると思われる欠陥異物の領域を２値化して検出する構成を採用しており、所定の閾値に基づいて欠陥と異物との双方を検出している。従って、欠陥と異物との双方を検出するための閾値を設定する必要があり、良品を不良品と判定してしまう過検出が多く発生してしまう。また、欠陥と異物とではその形状に差異があるため、欠陥と異物とを明確に区別して確実に異物を検出するためには、異物の形状に対応した閾値を的確に設定する必要がある。
本発明は、前記課題に鑑みてなされたもので、特定の形状をした異物を欠陥と明確に区別しながら、正確に異物を検出することを目的とする。

前記目的を達成するため、本発明では、検査対象の透過画像に基づいて予め定義された非対称な形状の異物に対応した特徴量を取得し、当該特徴量に基づいて検査対象の良否を判定する。すなわち、本発明においては、検査対象に含まれ得る非対称な形状の異物を検出対象とし、当該非対称な形状の異物に関して良否判定を行う。この結果、通常は対称形である球形に近い形状となる欠陥と前記異物とを明確に区別して当該異物を検出することができる。

透過画像取得手段は、検査対象の透過画像を取得することができれば良く、検査対象を透過する放射線を出力する出力器と透過した放射線を検出する検出器とによって構成することが可能である。この構成においては、放射線の出力範囲内に検査対象を配置する機構を備えることが好ましい。

異物特徴量取得手段は、透過画像に基づいて異物の形状に対応した特徴量を取得することができればよい。従って、透過画像に対して所定の処理を行った後の情報（例えば、３次元再構成後の情報）に基づいて異物の形状に対応した特徴量を取得すればよい。

ここで、特徴量は、異物の形状の特徴を示す値であっても良いし、異物による影響を反映した検査対象の特徴を示す値であっても良い。すなわち、本発明において検出対象とする異物は非対称な形状の異物であってその形状に特徴があるため、当該異物の形状の特徴を示す特徴量を予め定義し、当該特徴量を取得すれば、異物の存在を検出することができる。また、検査対象に非対称な形状の異物が含まれ、あるいは付着していると、当該検査対象の透過画像が異物の形状に対応した形状となるので、その特徴を示す特徴量を取得すれば、異物の存在を検出することができる。

さらに、本発明において特徴量を抽出する対象となる異物は非対称な形状であればよく、その特徴は予め特定され、当該特定された特徴に対応した特徴量が取得される。すなわち、欠陥（ボイド）の典型的な形状である球形と異なる形状として異物の特徴を非対称な形状として定義すればよい。なお、非対称な形状の異物の典型は細長い異物であり、このような細長い異物は球対称性を有しておらず、長手方向と短手方向とを定義することができる。そこで、検出すべき細長い異物の典型的な形状に基づいてその非対称性を示す指標、例えば、長短比等を決定し、当該指標に合致する典型的な形状の異物によって検査対象の透過画像に現れる特徴を捉えるように特徴量を予め定義することができればよい。

良否判定手段は、特徴量に基づいて検査対象の良否を判定することができれば良い。すなわち、当該特徴量に対して予め基準を設定しておき、その基準を満たすか否かによって良否を判定すればよい。むろん、ここでは、複数の特徴量に基づいて良否を判定しても良いし、予め設定する基準は検査対象毎に共通であっても良いし、検査対象毎に設定し直しても良い。

さらに、非対称な形状の異物の例として、検査対象を実装する基板の屑（金属や樹脂などの切削屑）が挙げられる。すなわち、検査対象がＢＧＡ等の半田バンプである場合や、検査対象がリードを実装するための半田フィレットである場合には、基板の洗浄工程で残った基板の屑がこれらの検査対象に含まれ、あるいは付着する場合がある。また、当該基板の屑は、典型的には細長い非対称な形状の樹脂である。そこで、当該基板の屑の形状に対応した特徴量を取得すれば、検査対象に対する当該屑の影響を評価することができ、当該検査対象の良否を判定することができる。

さらに、本発明の適用対象として好適な構成として、検査対象に対して複数の方向から放射線を照射して得られた複数の透過画像に基づいて前記検査対象の断面画像を生成して特徴量を取得する構成を採用しても良い。この構成によれば、立体的な検査対象を破壊することなく断面画像を取得することができ、外観のみならず当該検査対象の内部における異物の影響を解析することができ、正確に良否判定を行うことができる。

さらに、非対称な形状の異物を検出するための構成例として、検査対象の断面画像に対して画像処理を行い、当該画像処理結果に基づいて異物の存在や検査対象の良否を検出する構成を採用しても良い。例えば、断面画像に対して膨張収縮処理を実行し、当該膨張収縮処理前後の画像の差分に基づいて前記異物の画像を取得すれば、当該異物の画像の長手方向と短手方向との長さの比率に基づいて前記検査対象の良否を判定することが可能である。

すなわち、膨張収縮処理は、断面画像が形成する検査対象の像における境界線を一旦膨張させた後に収縮させる処理であり、例えば、画像に対して最大値フィルタを適用した後に最小値フィルタを適用することによって実現可能である。この処理によれば、異物による断面画像の凹凸や濃度の変化を低減し、異物が存在しない理想に近い状態の断面画像を取得することができる。従って、膨張収縮処理の前後の画像の差分を取得すれば、異物の画像を取得することができる。異物の画像を取得することができれば、当該異物の画像に基づいて前記検査対象の良否を判定することができる。例えば、予めその画像の長手方向と短手方向との長さについて閾値を設定し、閾値を超えるか否かを判定することによって当該異物と欠陥とを区別し、また、検査対象が不良となる状態であるか否かを判定するための一要素とすることができる。

さらに、異物が検査対象に与える影響を解析する構成例として、検査対象の断面について予め理想形状を定義し、実際に撮影した断面画像と当該理想形状とを比較する構成を採用しても良い。例えば、検査対象の断面画像の輪郭について予め理想形状を決定しておき、検査対象の断面画像が理想形状から乖離している部位と当該理想形状の周との距離を取得すれば、当該距離に基づいて、検査対象が理想形状から乖離している程度を評価することができる。そこで、当該距離に基づいて前記検査対象の良否を判定することが可能である。

なお、断面画像の輪郭は断面画像に対してエッジ抽出処理を適用するなどして取得することができる。また、検査対象の断面の理想形状は検査対象に応じて予め決定しておけば良く、例えば、検査対象がＢＧＡ等の半田バンプである場合には部品を実装する基板に対して平行な断面の理想形状を円形，検査対象がリードを実装するための半田フィレットである場合には部品を実装する基板に対して平行な断面の理想形状を角が丸い矩形とするなどの構成例を採用可能である。

さらに、輪郭の各部と理想形状の周との乖離を評価するための距離についても予め決められた基準によって定義できれば良く、例えば、周の接線に対する垂線を取得し、当該垂線に沿った方向で周と輪郭との間の距離を定義しても良いし、円形の中心から半径方向に沿って周と輪郭との間の距離を定義しても良い。当該距離を取得することができれば、当該距離に基づいて前記検査対象の良否を判定することが可能である。例えば、当該距離が所定の閾値以上であるときに検査対象が不良となる状態であるか否かを判定するための一要素とすることができる。

さらに、検査対象の断面について予め理想形状を定義し、実際に撮影した断面画像と当該理想形状とを比較する構成例として、検査対象の断面画像の輪郭と理想形状との乖離を面積によって評価する構成を採用しても良い。例えば、検査対象の断面画像の輪郭が予め決められた理想形状から乖離している部位と当該理想形状の周との間の面積を取得すれば、当該面積に基づいて前記検査対象の良否を判定することが可能である。

なお、断面画像の輪郭や理想形状については上述の構成と同様であり、輪郭と理想形状の周との間の面積は、予め決められた基準によって定義することができれば良い。すなわち、理想形状の周と輪郭とが一致していない部位の面積を取得することができれば良く、理想形状の周と輪郭とによって囲まれる部位の面積を取得する構成等を採用可能である。当該面積を取得することができれば、当該面積に基づいて前記検査対象の良否を判定することが可能である。例えば、当該面積が所定の閾値以上であるときに検査対象が不良であると判定することができる。

さらに、異物が検査対象に与える影響を解析する構成例として、検査対象の断面画像の輪郭における曲率を評価する構成を採用しても良い。例えば、当該曲率の最大値に基づいて前記検査対象の良否を判定することが可能である。すなわち、円形や角の丸い矩形などが検査対象の理想状態である場合、その曲率は比較的小さいが、これらの検査対象に非対称な形状の異物の先端が付着あるいは進入している状態においては、検査対象の外周が凹み、その断面画像の輪郭における曲率が大きくなる。

そこで、断面画像の曲率の最大値が所定の閾値以上であるか否かを判別すれば、検査対象に尖った先端を有する物体が付着あるいは進入しているか否かを判定することができ、非対称な形状の異物が検査対象に与える影響を考慮して検査対象の良否を判定することができる。

なお、以上の各構成において、閾値は予め決定されていれば良く、検査対象ごとに絶対値を規定しても良いし、相対値（例えば、上述の面積を理想状態の断面積で除する構成等）を採用してもよい。

さらに、本発明のように非対称な形状の異物に対応した特徴量に基づいて検査対象の良否を判定する手法は、方法やプログラムとしても適用可能である。また、以上のような放射線検査装置、方法、プログラムは、単独の放射線検査装置として実現される場合もあれば、工場の設備と共有の部品を利用して実現される場合もあり、各種の態様を含むものである。また、一部がソフトウェアであり一部がハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。さらに、放射線検査装置を制御するプログラムの記録媒体としても発明は成立する。むろん、そのソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。

ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）本発明の構成：
（２）Ｘ線検査処理：
（３）他の実施形態：

（１）本発明の構成：
図１は本発明にかかるＸ線検査装置１０の概略ブロック図である。同図において、このＸ線検査装置１０は、Ｘ線発生器１１とＸ−Ｙステージ１２とＸ線検出器１３ａと搬送装置１４とを備えており、各部をＣＰＵ２５によって制御する。すなわち、Ｘ線検査装置１０はＣＰＵ２５を含む制御系としてＸ線制御機構２１とステージ制御機構２２と画像取得機構２３と搬送機構２４とＣＰＵ２５と入力部２６と出力部２７とメモリ２８とを備えている。この構成において、ＣＰＵ２５は、メモリ２８に記録された図示しないプログラムを実行し、各部を制御し、また所定の演算処理を実施することができる。

メモリ２８はデータを蓄積可能な記憶媒体であり、予め検査対象データ２８ａと撮像条件データ２８ｂとが記録されている。検査対象データ２８ａは、検査対象の位置を示すデータであり、本実施形態においては、基板上に配設された検査対象のバンプをＸ線検出器１３ａの視野に配設するためのデータである。すなわち、本実施形態においては、基板上に規則的に並べられたバンプを検査対象としている。撮像条件データ２８ｂは、Ｘ線発生器１１にてＸ線を発生させる際の条件を示すデータであり、Ｘ線管に対する印加電圧，撮像時間等を含む。

また、メモリ２８には、ＣＰＵ２５の処理過程で生成される各種データを記憶することが可能である。例えば、前記Ｘ線検出器１３ａによって取得した透過画像を示す透過画像データ２８ｃや、当該透過画像データ２８ｃに基づいて再構成演算を行った３次元画像データ２８ｄを記憶することができる。なお、メモリ２８はデータを蓄積可能であればよく、ＲＡＭやＨＤＤ等種々の記憶媒体を採用可能である。

Ｘ線制御機構２１は、前記撮像条件データ２８ｂを参照し、Ｘ線発生器１１を制御して所定のＸ線を発生させることができる。Ｘ線発生器１１は、いわゆる透過型開放管であり、Ｘ線の出力位置である焦点ＦからＸ線発生器１１の逆側のほぼ全方位、すなわち、立体角２πの範囲にＸ線を出力する。

ステージ制御機構２２はＸ−Ｙステージ１２と接続されており、前記検査対象データ２８ａに基づいて同Ｘ−Ｙステージ１２を制御する。また、搬送機構２４は、搬送装置１４を制御して基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２に搬送する。すなわち、搬送装置１４によって一方向に基板１２ａを搬送し、Ｘ−Ｙステージ１２において基板１２ａ上のバンプを検査し、搬送装置１４にて検査後の基板１２ａを搬送する処理を連続的に実施できるように構成されている。

本実施形態において、検査対象はバンプであり、バンプが配設された基板をＸ−Ｙステージ１２上に載置して良否判定を行う。なお、上述のように検査対象データ２８ａは検査対象のバンプをＸ線検出器１３ａの視野に配設するためのデータであり、ステージ制御機構２２は、バンプの検査に際してバンプがＸ線検出器１３ａの視野に含まれるようにＸ−Ｙステージ１２を制御する。

画像取得機構２３はＸ線検出器１３ａに接続されており、同Ｘ線検出器１３ａが出力する検出値によって検査対象の透過画像を取得する。取得した透過画像は、透過画像データ２８ｃとしてメモリ２８に記憶される。本実施形態におけるＸ線検出器１３ａは、２次元的に分布したセンサを備えており、検出したＸ線からＸ線の２次元分布を示す透過画像データを生成することができる。

Ｘ線検出器１３ａはアームを介して回転機構１３ｂに接続されており、Ｘ線検出器１３ａは、Ｘ線発生器１１の焦点Ｆから鉛直上方に延ばした軸Ａを中心に半径Ｒの円周上を回転可能である。この回転機構１３ｂは、画像取得機構２３のθ制御部２３ａによって制御される。また、Ｘ線発生器１１の焦点ＦからＸ線検出器１３ａにおける検出面の中心に対して延ばした直線と、当該検出面とが直交するように検出面が配向されている。

出力部２７は前記透過画像等を表示するディスプレイであり、入力部２６は利用者の入力を受け付ける操作入力機器である。すなわち、利用者は入力部２６を介して種々の入力を実行可能であるし、ＣＰＵ２５の処理によって得られる種々の演算結果や透過画像データ、検査対象の良否判定結果等を出力部２７に表示することができる。

ＣＰＵ２５は、メモリ２８に蓄積された各種制御プログラムに従って所定の演算処理を実行可能であり、検査対象の検査を行うために、図１に示す搬送制御部２５ａとＸ線制御部２５ｂとステージ制御部２５ｃと透過画像取得部２５ｄと異物特徴量取得部２５ｅと良否判定部２５ｆとにおける演算を実行する。搬送制御部２５ａは、搬送機構２４を制御して、適切なタイミングで基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２に供給し、また、適切なタイミングで搬送装置１４を駆動して検査済みの基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２から取り除く。

Ｘ線制御部２５ｂは、前記撮像条件データ２８ｂを取得し、前記Ｘ線制御機構２１を制御して所定のＸ線をＸ線発生器１１から出力させる。ステージ制御部２５ｃは、前記検査対象データ２８ａを取得し、バンプを逐次Ｘ線検出器１３ａの視野内に配置するための座標値を算出し、ステージ制御機構２２に供給する。この結果、ステージ制御機構２２は、この座標値がＸ線検出器１３ａのいずれかの視野に含まれるようにＸ−Ｙステージ１２を移動させる。

透過画像取得部２５ｄは、画像取得機構２３のθ制御部２３ａに指示を行い、Ｘ線検出器１３ａを回転させる。また、画像取得機構２３が取得する透過画像データ２８ｃをメモリ２８に記録する。前記透過画像データ２８ｃは、複数の角度によってバンプを撮影して得られるデータである。透過画像取得部２５ｄは、さらに、透過画像データ２８ｃに基づいて３次元画像データ２８ｄを生成する。すなわち、透過画像データ２８ｃに基づいて３次元画像の再構成演算を行い、３次元画像データ２８ｄとしてメモリ２８に記録する。

異物特徴量取得部２５ｅは、透過画像データ２８ｃに基づいて生成された３次元画像データ２８ｄを参照し、非対称な形状の異物に対応した特徴量を取得する。本実施形態においては、３次元画像データ２８ｄに基づいてＸ−Ｙステージ１２に平行な方向にバンプを切断した状態の断面画像を取得し、当該断面画像に対して予め決められた画像処理を実施して特徴量を抽出する。なお、当該画像処理の詳細は後述する。良否判定部２５ｆは、当該特徴量と予め決められた閾値とを比較して検査対象が良品であるか、不良品であるかを判定する。

（２）Ｘ線検査処理：
本実施形態においては、上述の構成において図２に示すフローチャートに従って検査対象の良否判定を行う。本実施形態においては、多数の基板１２ａを搬送装置１４によって搬送し、逐次Ｘ−Ｙステージ１２上で基板１２ａ上のバンプを検査する。このため、検査に際しては、搬送制御部２５ａが搬送機構２４に指示を出し、搬送装置１４によって検査対象の基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２上に搬送する処理を所定のタイミングで実施している。

この過程において、まず、Ｘ線制御部２５ｂとステージ制御部２５ｃと透過画像取得部２５ｄとは、３次元画像データ２８ｄを取得する（ステップＳ１００）。すなわち、Ｘ線制御部２５ｂが撮像条件データ２８ｂを参照してＸ線発生器１１からＸ線を出力させ、ステージ制御部２５ｃが検査対象データ２８ａを参照してバンプをＸ線検出器１３ａの視野内に配置する。また、透過画像取得部２５ｄはＸ線検出器１３ａの回転角θを制御し、複数の角度にて取得した透過画像からなる透過画像データ２８ｃを生成する。さらに、透過画像取得部２５ｄは透過画像データ２８ｃに基づいて３次元画像データ２８ｄを生成する。

次に、異物特徴量取得部２５ｅは、検査対象データ２８ａを参照してバンプの位置を取得し（ステップＳ１０５）、検査対象となるバンプの位置を特定する。また、異物特徴量取得部２５ｅは、断面画像の位置を特定するための変数ｎを初期値Ｓ₁に設定する（ステップＳ１１０）。そして、異物特徴量取得部２５ｅは、３次元画像データ２８ｄを参照し、ｎスライス目の断面画像を取得する（ステップＳ１１５）。なお、変数ｎはＸ−Ｙステージ１２に平行な方向の断面の位置ｚを決定するための変数であり、最小値がＳ₁，最大値がＳ₂である。

次に、異物特徴量取得部２５ｅは、断面画像に基づいて各種の特徴量を取得する。本実施形態においては、まず、バンプ内の異物の画像を取得する（ステップＳ１２０）。図３は、バンプ内の異物の画像を取得するための特徴量を説明する説明図であり、図３Ａは異物を含むバンプの断面画像、図３Ｂは図３Ａに示す画像における位置ｙ₀の輝度値をｘ軸に沿って示したグラフ、図３Ｃは膨張収縮処理後の画像、図３Ｄは図３Ｃに示す画像における位置ｙ₀の輝度値をｘ軸に沿って示したグラフ、図３Ｅは膨張収縮処理前後の画像の差分画像、図３Ｆは図３Ｅに示す画像における位置ｙ₀の輝度値をｘ軸に沿って示したグラフの例を示している。なお、本実施形態においては、透過Ｘ線の強度が大きい程輝度値が大きくなるように設定してある。また、図３Ｅにおいては、破線によって差分取得前のバンプの断面画像の輪郭を示している。

バンプ内に基板１２ａの屑からなる樹脂製の細長い異物（非対称な形状の異物）が含まれている場合、当該異物は半田からなるバンプよりもＸ線の吸収係数が小さいため細長い異物が存在する部分においては、周りのバンプ部分と比較して輝度値が小さくなる。すなわち、図３Ａにおいては円形によってバンプの断面の周を示し、ハッチによって当該バンプの像よりも暗い部分を示しており、図３Ａのように断面画像において細長く暗い部分が存在する場合には基板屑等の異物がバンプに含まれる可能性が高い。

従って、断面画像において細長く暗い部分を抽出すれば、基板１２ａの屑に対応した特徴量を抽出したことになる。そこで、本実施形態においては、当該断面画像に対して最大値フィルタを適用した後に最小値フィルタを適用することによって当該断面画像に膨張収縮処理を実施する。最大値フィルタによる膨張収縮では、注目画素の輝度値がその周りの画素を含めた複数の画素の中の最大輝度値で置き換えられるため、図３Ｂに示すようなプロファイルの凹部を除去しつつプロファイルの全体を膨張させる効果がある。

一方、最小値フィルタによる収縮処理では、注目画素の輝度値がその周りの画素を含めた複数の画素の中の最小輝度値で置き換えられるため、図３Ｂに示すようなプロファイルの全体を収縮させる効果がある。本実施形態においては、膨張処理によって膨張したプロファイルを元の大きさに戻す効果がある。従って、以上の処理により、膨張処理における凹部を除く効果のみを抽出することができる。

なお、図３Ａに示す断面画像は膨張収縮後に図３Ｃのようになり、図３Ｂに示すプロファイルは膨張収縮後に図３Ｄのようになり、異物の像を除去した状態の画像を取得することができる。そこで、異物特徴量取得部２５ｅは、膨張収縮処理前後の画像の差分を取得する。当該差分は図３Ｅ，３Ｆのように、異物の画像のみを抽出した状態となり、本実施形態においては、当該異物の画像を異物の特徴量のひとつとして抽出する。

次に、異物特徴量取得部２５ｅは、バンプの断面画像の輪郭とバンプの断面の理想形状との乖離を示す乖離距離を取得する（ステップＳ１２５）。図４は、異物の特徴量としての乖離距離を説明する説明図であり、同図４においては、実線にてバンプの断面画像の輪郭Ｐを示している。また、破線によってバンプの断面の理想形状である円形Ｃを示している。すなわち、半田バンプが適切に溶解して接点を適切に接続した状態においては表面張力によってその断面形状が円形になることに鑑み、本実施形態においては、バンプの断面の理想形状を円形と見なしている。

本実施形態においては、基板１２ａの屑がバンプに付着あるいは含まれているときのバンプの形状を評価するため、バンプの断面画像の輪郭Ｐと円形Ｃとの距離を取得する。このため、異物特徴量取得部２５ｅは、断面画像に対してエッジ抽出処理を行い、図４に実線で示すようなバンプの断面の輪郭Ｐを取得する。また、当該輪郭Ｐの近似円を取得する。例えば、公知のフィッティング処理等によってバンプの断面の輪郭Ｐに最も近い円形Ｃを算出する。図４に示す破線は当該フィッティング処理等によって算出した円形である。

さらに、異物特徴量取得部２５ｅは、円形Ｃの中心から半径に沿って延びる直線を取得し、当該直線が円形Ｃの周および輪郭Ｐと交わる点を取得する。そして、各交点の間の距離を異物の特徴量のひとつとして取得する。なお、図４においては、輪郭Ｐが円形Ｃに対して乖離している（凹状になっている）部位の距離Ｌ₀と輪郭Ｐが円形Ｃに対して乖離している（凸状になっている）部位の距離Ｌ₁を例として示している。

次に、異物特徴量取得部２５ｅは、バンプの断面画像の輪郭とバンプの断面の理想形状との乖離を示す乖離面積を取得する（ステップＳ１３０）。図５は、異物の特徴量としての乖離面積を説明する説明図である。同図５においても、実線にてバンプの断面画像の輪郭Ｐ、破線によってバンプの断面の理想形状である円形Ｃを示している。

本実施形態においては、基板１２ａの屑がバンプに付着あるいは含まれているときのバンプの形状を評価するため、バンプの断面画像の輪郭Ｐと円形Ｃとの間の面積を取得する。このため、異物特徴量取得部２５ｅは、上述のエッジ抽出処理によって取得した輪郭Ｐを取得し、公知のフィッティング処理等によって輪郭Ｐの近似円である円形Ｃを取得する。

さらに、異物特徴量取得部２５ｅは、輪郭Ｐと円形Ｃとに囲まれている部位の面積を異物の特徴量のひとつとして取得する。なお、図５においては、輪郭Ｐが円形Ｃに対して乖離している（凹状になっている）部位の面積Ｓ₀と輪郭Ｐが円形Ｃに対して乖離している（凸状になっている）部位の面積Ｓ₁を例として示している。

次に、異物特徴量取得部２５ｅは、バンプの断面画像の輪郭における曲率を取得する（ステップＳ１３５）。図６は、異物の特徴量としての曲率を説明する説明図である。同図６においても、実線にてバンプの断面画像の輪郭Ｐ、破線によってバンプの断面の理想形状である円形Ｃを示している。

本実施形態においては、基板１２ａの屑の先端がバンプに付着あるいは含まれているときのバンプの形状を評価するため、バンプの断面画像の輪郭Ｐの曲率を取得する。すなわち、基板１２ａの屑の先端は尖っているため、当該屑がバンプに付着あるいは含まれていると、バンプの断面の輪郭Ｐには当該先端の形状を反映して尖った部分（曲率が大きな部分：図６に示すρ₀）が現れる。一方、バンプの断面における理想形状である円形Ｃに近い部分では、曲率ρ₁が比較的小さくρ₀＞ρ₁となる。

そこで、本実施形態においては、当該曲率の最大値を屑の先端による特徴量として取得する。なお、曲率は公知の手法によって取得することができ、例えば、図６における拡大図Ａに示すように輪郭Ｐ上のある注目位置Ｐ₀とその近傍における２カ所の位置Ｐ₁，Ｐ₂とのそれぞれを結ぶ２つの直線を定義し、当該２つの直線によって形成される微小角ｄθを取得する。また、注目位置Ｐ₀と一方の位置（例えば、位置Ｐ₁）との距離ｄｓを取得する。そして、微小角ｄθと距離ｄｓとに基づいて曲率ρ＝ｄθ／ｄｓを取得する。

以上のようにして各種の特徴量を取得すると、異物特徴量取得部２５ｅは、断面画像の位置を特定するための変数ｎが予め決められた最大値Ｓ₂を超えているか否かを判別し（ステップＳ１４０）、当該ステップＳ１４０にて、変数ｎが最大値Ｓ₂を超えていると判別されないときには、当該変数ｎを更新してステップＳ１１５以降の処理を繰り返す。

ステップＳ１４０にて、変数ｎが最大値Ｓ₂を超えていると判別されたときには、良否判定部２５ｆが上述の特徴量に基づいてバンプの良否を判定する(ステップＳ１４５)。すなわち、本実施形態においては、上述の各特徴量に対して閾値が予め決められており、各特徴量と閾値とを比較することによって検査対象であるバンプの良否を判定する。

より具体的には、ステップＳ１２０にて取得したバンプの異物の画像については、長手方向の長さと短手方向の長さとの比（長手方向の長さ／短手方向の長さ）に対して予め閾値が設定されており、当該比が閾値を超える場合に細長い異物によってバンプが不良になっていると見なす。また、ステップＳ１２５にて取得した乖離距離については、当該乖離距離に対して予め閾値が設定されており、当該乖離距離が閾値を超える場合に細長い異物によってバンプが不良になっていると見なす。

さらに、ステップＳ１３０にて取得した乖離面積については、当該乖離面積とバンプの断面積との比（乖離面積／バンプの断面積）に対して予め閾値が設定されており、当該比が閾値を超える場合に細長い異物によってバンプが不良になっていると見なす。さらに、ステップＳ１３５にて取得した曲率については、当該曲率の最大値に対して予め閾値が設定されており、当該曲率の最大値が閾値を超える場合に細長い異物によってバンプが不良になっていると見なす。

以上のように、本実施形態においては、検査対象に含まれ得る細長い異物の特徴に対応した特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて良否判定を行う。この結果、通常は球形に近い形状となる欠陥と細長い異物とを明確に区別して当該異物を検出することができる。また、本実施形態においては、３次元画像から特徴量を取得して予め決められた閾値と比較することによって良否判定を行っているので、人間の主観に頼ることなく自動で良否判定を行うことができる。さらに、本実施形態においては、複数の特徴量に基づいて良否判定を行っているので、ある特徴量に基づく判定では良品であるが他の特徴量に基づく判定では不良品であるという場合に、不良を見逃すことがなく、極めて高精度に良否判定を行うことが可能である。

（３）他の実施形態：
本発明においては、非対称な形状の異物に対応した特徴量に基づいて検査対象の良否を判定することができれば良く、前記実施形態の他、種々の構成を採用可能である。例えば、複数の角度から検査対象を撮影するために、Ｘ線検出器１３ａを回転させるのではなく、固定的に配置された複数の検出面によって透過画像を取得しても良いし、Ｘ線検出器１３ａを固定して検査対象側を回転することによって複数の透過画像を取得しても良い。

また、前記実施形態においては、複数の特徴量のいずれかに基づいて不良品であると判別された場合にはそのバンプが不良であるとしていたが、むろん、この構成に限らず、種々の判別法を採用可能である。例えば、複数の特徴量のいずれかに基づいて良品であると判別された場合にはそのバンプが良品であるとしてもよい。さらに、２つ以上の特徴量を組み合わせ、この組み合わせの全てにおいて不良品と判別されたときにバンプが不良品であると判別してもよい。

さらに、複数の特徴量について判別し、不良品と判別された特徴量の数が所定の数以上であるときにバンプが不良品であると判別してもよいし、良品と判別された特徴量の数が所定の数以上であるときにバンプが良品であると判別してもよい。さらに、上述の特徴量の全てを判別可能に構成することが必須というわけではないし、３次元画像に基づいて良否の特徴が現れる特徴量を算出できる限りにおいて他の特徴量を組み合わせて良否判定を行うことも可能である。

さらに、以上の実施形態においては、放射線としてＸ線を利用する場合を例示したが、利用できる放射線はＸ線に限らずγ線であってもよく、検査対象を透過するその他の放射線であってもよい。

本発明にかかるＸ線検査装置の概略ブロック図である。 Ｘ線検査処理のフローチャートである。 特徴量の算出を説明するための説明図である。 特徴量の算出を説明するための説明図である。 特徴量の算出を説明するための説明図である。 特徴量の算出を説明するための説明図である。

符号の説明

１０…Ｘ線検査装置
１１…Ｘ線発生器
１２…Ｘ−Ｙステージ
１２ａ…基板
１３ａ…Ｘ線検出器
１３ｂ…回転機構
１４…搬送装置
２１…Ｘ線制御機構
２２…ステージ制御機構
２３…画像取得機構
２３ａ…θ制御部
２４…搬送機構
２５…ＣＰＵ
２５ａ…搬送制御部
２５ｂ…Ｘ線制御部
２５ｃ…ステージ制御部
２５ｄ…透過画像取得部
２５ｅ…異物特徴量取得部
２５ｆ…良否判定部
２６…入力部
２７…出力部
２８…メモリ
２８ａ…検査対象データ
２８ｂ…撮像条件データ
２８ｃ…透過画像データ
２８ｄ…３次元画像データ

Claims (9)

1. 検査対象に対して照射した放射線によって前記検査対象の透過画像を取得する透過画像取得手段と、
   前記透過画像に基づいて予め定義された非対称な形状の異物に対応した特徴量を取得する異物特徴量取得手段と、
   前記特徴量に基づいて前記検査対象の良否を判定する良否判定手段と、
   を備える放射線検査装置。
2. 前記異物は、基板の屑である、
   請求項１に記載の放射線検査装置。
3. 前記透過画像取得手段は、前記検査対象に対して複数の方向から放射線を照射して得られた複数の透過画像を取得し、
   前記異物特徴量取得手段は、前記複数の透過画像に基づいて前記検査対象の断面画像を生成し、当該断面画像に基づいて前記特徴量を取得する、
   請求項１または請求項２のいずれかに記載の放射線検査装置。
4. 前記異物特徴量取得手段は、前記検査対象の断面画像に対して膨張収縮処理を実行し、当該膨張収縮処理前後の画像の差分に基づいて前記異物の画像を取得し、
   前記良否判定手段は、前記異物の画像の長手方向と短手方向との長さの比率に基づいて前記検査対象の良否を判定する、
   請求項３に記載の放射線検査装置。
5. 前記異物特徴量取得手段は、前記検査対象の断面画像の輪郭が予め決められた理想形状から乖離している部位と当該理想形状の周との距離を取得し、
   前記良否判定手段は、前記距離に基づいて前記検査対象の良否を判定する、
   請求項３または請求項４のいずれかに記載の放射線検査装置。
6. 前記異物特徴量取得手段は、前記検査対象の断面画像の輪郭が予め決められた理想形状から乖離している部位と当該理想形状の周との間の面積を取得し、
   前記良否判定手段は、前記面積に基づいて前記検査対象の良否を判定する、
   請求項３〜請求項５のいずれかに記載の放射線検査装置。
7. 前記異物特徴量取得手段は、前記検査対象の断面画像の輪郭における曲率を取得し、
   前記良否判定手段は、前記曲率の最大値に基づいて前記検査対象の良否を判定する、
   請求項３〜請求項６のいずれかに記載の放射線検査装置。
8. 検査対象に対して照射した放射線によって前記検査対象の透過画像を取得する透過画像取得工程と、
   前記透過画像に基づいて予め定義された非対称な形状の異物に対応した特徴量を取得する異物特徴量取得工程と、
   前記特徴量に基づいて前記検査対象の良否を判定する良否判定工程と、
   を含む放射線検査方法。
9. 検査対象に対して照射した放射線によって前記検査対象の透過画像を取得する透過画像取得機能と、
   前記透過画像に基づいて予め定義された非対称な形状の異物に対応した特徴量を取得する異物特徴量取得機能と、
   前記特徴量に基づいて前記検査対象の良否を判定する良否判定機能と、
   をコンピュータに実現させる放射線検査プログラム。

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