JP2819905B2 - 配線パターン検査装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、プリント基板やホトマ
スク等における配線パターンの不良を検査するための配
線パターン検査装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、プリント基板等の不良の検査は人
間による目視検査に頼っていた。ところが、製品の小型
化や軽量化が進むに連れ、配線パターンの細密化や複雑
化がより一層進んでいる。このような状況の中で、人間
が高い検査精度を保ちつつ非常に細密な配線パターンを
しかも長時間続ける事が難しくなっており、検査の自動
化が強く望まれている。

【０００３】配線パターンの欠陥検出方式としては、ジ
ョージ エル．シー．サンとアニル．ケイ．ジェイン
（Jorge L.C.Sanz and Anil K.Jain :"Machine-vision
techniques for inspection of printed wiring boards
and thick-film circuits",Optical Society of Ameri
ca,Vol.3,No.9,september,pp1465-1482,1986）らにより
数多くの方式が紹介されており、主にデザインルール法
と比較法の２つの方式に大別することができる。しか
し、これらの方法は一長一短がある。

【０００４】中でも、将来有望で興味深い方式として、
ジョン アール．マンデビル（JonR.Mandevile:"Novel
method for analysis of printed circuit images",IBM
J.Res.DEVELOP.,VOL.29,NO.1,JANUARY,1985）のものが
あり、２値化した画像データを収縮または膨張させたの
ち細線化し、配線パターンの欠陥を検出する方法を提案
しており、以下に従来例として説明する。

【０００５】図８に、欠陥検出の処理の流れを示す。
（ａ）〜（ｄ）は断線の検出処理を示し、（ｅ）〜
（ｈ）はショートの検出処理を示している。

【０００６】（ａ）は、欠陥を含む画像データを示して
おり、ｂ点およびｃ点が線幅異常と断線の致命的欠陥と
し、ａ点は欠陥としないものとしている。第１ステップ
として（ｂ）では、画像の収縮処理（周辺から一画素づ
つ削り取る処理）を行う。この処理により、ｂ点の欠陥
が断線となり欠陥を誇張することになる。第２ステップ
として（ｃ）では、細線化処理（一本の線になるまで周
辺から一画素づつ削り取る処理を繰り返す）を行う。こ
れにより、配線パターンは一本の線となる。第３ステッ
プとし（ｄ）では、３×３論理マスクを走査させＬＵＴ
（ルック・アップ・テーブル）を参照しながら欠陥検出
を行い、ｂ点およびｃ点が断線として検出（□印）でき
る。さらに、端子部と配線パターンとの接合点も検出
（○印）している。

【０００７】次に、ショートおよび線間異常について
（ｅ）〜（ｈ）の処理の流れに沿って説明する。

【０００８】（ｅ）は、欠陥を含む画像データを示して
おり、ｂ点およびｃ点を線間異常とショートの致命的欠
陥とし、ａ点は欠陥としないものとしている。

【０００９】第１ステップとして（ｆ）では、画像の膨
張処理（周辺画素から一画素づつ膨らませる）を行い、
これによりｂ点がショート状態になる。第２ステップと
して（ｇ）では、細線化処理を行い、一本の線にする。
第３ステップとして（ｈ）では、３×３論理マスクを走
査させＬＵＴ（ルック・アップ・テーブル）を参照しな
がら欠陥検出を行い、ｂ点およびｃ点がＴ分岐としてシ
ョートが検出（□印）できる。さらに、端子部と配線パ
ターンとの接合点も検出（○印）している。

【００１０】以上のようにして、断線や線幅異常および
ショートや線間異常が検出できる。なお、細線化処理・
膨張処理および収縮処理等の画像処理手法は、図形処理
の一般的な手法であるので詳細な説明は省略した。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】以上説明したように、
２値化画像を収縮や膨張処理を施し、欠陥を誇張した上
で細線化し３×３の論理マスクを走査し欠陥を検出する
方式について説明した。この方法は、デザインルール法
に基づくもので、一般的には基準データと比較しＴ分岐
のような特徴を設計によるものか欠陥によるものかを判
定している。しかし、製造課程で、特にエッチング工程
において常に安定に維持管理することは困難であり、配
線のパターン幅は標準パターンに対して±２０〜±４０
％程度の許容差を設けていることが多い。そこで、細線
化処理において、−２０〜−４０％の配線パターンが細
くなる方と＋２０〜＋４０％の配線パターンが太くなる
方では、スケルトン画像のできかたが大きく異なること
になる。この場合、基準データと比較する際、スケルト
ン画像が一本の線になる場合とならない場合があり、Ｔ
分岐等の位置座標が変化したり非常に不安定となり虚報
の多い検査装置となる。

【００１２】本発明は、上記課題を鑑み簡単な構成で、
エッチング工程等の製造工程の不安定性を吸収し安定に
検査できる配線パターン検査装置を提供するものであ
る。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明の技術的課題は、プリント基板上に形成された
配線パターンを光電変換する画像入力手段と、前記画像
入力手段からの濃淡画像を２値画像に変換する２値化手
段と、配線パターンの背景側から連結性を保持しつつ１
画素づつ所定ｎ画素細めて連結したスケルトン画像に変
換する細線化処理手段と、前記前細線化処理手段からの
スケルトン画像から終端とＴ分岐等の特徴点を検出し、
その特徴点の識別コードと座標からなる特徴情報を抽出
する第１の特徴抽出手段と、予め標準良品基板で前記細
線化処理手段からのｎ−ｍ段目、ｎ段目およびｎ＋ｍ段
目のスケルトン画像からそれぞれ終端とＴ分岐等の特徴
点を検出し、さらに、各細線化段数の特徴点の論理積お
よび論理和した識別コードと座標からなる特徴情報を抽
出する第２の特徴抽出手段と、前記第２の特徴抽出手段
からの特徴情報を基準データとして記憶する特徴情報記
憶手段と、前記第１の特徴抽出手段からの特徴情報と前
記特徴情報記憶手段からの基準データと比較し真の欠陥
のみを検出する判定手段から構成したものである。

【００１４】

【作用】本発明は、プリント基板上に形成された配線パ
ターンを光電変換し、得られた濃淡画像を２値化手段に
より２値画像に変換する。配線パターンの背景側から連
結性を保持しつつ所定ｎ画素細めて連結したスケルトン
画像を得、終端およびＴ分岐等の特徴点を検出し、その
特徴点の識別コードとその座標からなる特徴情報として
第１の特徴抽出を行う。予め標準良品基板により、細線
化処理手段からのｎ段目およびｎ段±ｍ段目のスケルト
ン画像からそれぞれ終端とＴ分岐等の特徴点を検出し、
各細線化段数の特徴点の論理積および論理和した識別コ
ードとその座標からなる特徴情報を第２の特徴抽出とし
て検出を行い、基準データとして保存する。被検査基板
において、第１の特徴抽出を行い先の基準データと比較
し真の欠陥のみを検出することにより製造工程の不安定
性を吸収するものである。

【００１５】

【実施例】以下、図１を参照しながら本発明の一実施例
について説明する。

【００１６】図１は、本発明の配線パターン検査装置の
一実施例を示すブロック図である。図１において、１０
１はプリント基板、１０２はリング状のライトガイドな
どの拡散照明装置１０４とＣＣＤカメラのような撮影装
置１０３を備えた画像入力手段、１０５は濃淡画像を２
値画像に変換する２値化手段、１０６は背景から１画素
づつ細める細線化処理手段、１０７はスケルトン画像か
ら終端・Ｔ分岐等の特徴を抽出する第１の特徴抽出手
段、１０９は標準良品基板を用いてスケルトン画像から
終端・Ｔ分岐等の特徴を抽出する第２の特徴抽出手段、
１１０は第２の特徴抽出手段からの特徴情報を基準デー
タとして記憶する特徴情報記憶手段、１０８は被検査基
板で特徴抽出した特徴と基準データとを比較し真の欠陥
のみを検出する判定手段である。

【００１７】以上のように構成された配線パターン検査
装置について、その動作を説明する。まず、検査対象で
あるプリント基板１０１を、ＣＣＤカメラ等を用いた画
像入力手段１０２で撮像し濃淡画像を得る。本実施例で
は、画像入力手段１０２としてＣＣＤラインセンサカメ
ラを用いた例について説明する。照明系は特に限定しな
いが、基材（ガラスエポキシ等）と銅パターンとの反射
輝度差の大きい６００ｎｍ付近の波長を用いると容易に
２値化できることは良く知られている。また、最近で
は、超高輝度ＬＥＤ（例えばＧａＡｌＡｓ ６６０ｎｍ
またはＩｎＧａＡｌＰ ６２０ｎｍ）を商品化され、ラ
イン上に並べるのも有効な照明方法と言える。得られた
濃淡画像を２値化手段１０５で、予め濃度ヒストグラム
等で求めた閾値レベルで２値画像に変換する。ここで、
配線パターン側を”１”に、基材側を”０”に２値化す
るものとする。変換された２値画像を、細線化手段１０
６で背景側から連結性を保持しつつ所定ｎ画素細め連結
したスケルトン画像を得る。第１の特徴抽出手段１０７
は、細線化手段１０６からのスケルトン画像から終端お
よびＴ分岐等の特徴抽出を行う。第２の特徴抽出手段１
０９は、予め標準良品基板において細線化手段１０６か
らのｎ段目およびｎ段±ｍ段目のスケルトン画像からそ
れぞれ終端およびＴ分岐等を抽出し、論理積および論理
和したものを特徴情報として抽出する。特徴情報記憶手
段１１０は、第２の特抽出手段１０９からの特徴情報を
基準データとして記憶する。判定手段１０８は、被検査
基板において第１の特徴抽出手段１０７からの特徴情報
と特徴情報記憶手段１１０からの基準データを比較し真
の欠陥のみを検出するものである。検出された欠陥情報
は、図１に記載されていないが座標と共に端末に表示し
たり記憶装置に蓄えられ必要に応じて読みだされオペレ
ータに通知されるものである。以上の動作を繰り返し、
順次行うことによりプリント基板１０１の全面について
検査することができる。この一連の動作は、適当な信号
により同期して行うものである。

【００１８】次に、図２〜図５を用いて、細線化処理手
段１０６・第１の特徴抽出手段１０７・判定手段１０８
・第２の特徴抽出手段１０９および特徴情報記憶手段１
１０についてさらに詳しく説明する。

【００１９】細線化手段１０６を、図２および図３を用
いて詳細に説明する。図２は、細線化手段１０６のブロ
ック図である。一般的に細線化処理は、一面分のフレー
ムメモリを用いて配線パターンの背景側から連結性を保
持しつつ１画素づづ細めていく処理を複数回または全て
の配線パターンが連結した１画素幅のスケルトン画像に
なるまで繰り返し行うものである。また、この方法では
処理時間がかかるために、一画素処理の細線化ユニット
を後述するハードウエアで構成し、これを任意段パイプ
ラインで処理することによりリアルタイム処理を可能と
している。よって、図２は、２値画像２０１を入力し、
一画素処理の細線化ユニット２０２〜２０６でｎ段のパ
イプライン処理を施し、細線化画像２０８をリアルタイ
ムで得るものである。また、基準データを作成するため
に、細線化処理＃ｎ−ｍ段目、＃ｎ段目および＃ｎ＋ｍ
段目からのスケルトン画像を出力し、同期を取るために
メモリ２１０で遅延させてスケルトン画像ｎ−ｍ２０
９、スケルトン画像ｎ２０８およびスケルトン画像ｎ＋
ｍ２０７を得るものである。

【００２０】一画素処理の細線化ユニットについて、以
下に簡単に説明する。細線化処理については、線図形処
理の画像処理手法と良く知られた方式で、例えば「田
村：図形の細線化についての比較研究、情報処理学会イ
メージプロセッシング研資、１−１（１９７５）」で各
方法の比較検討を行っている。図３に一例として良く知
られている細線化処理方式を示し説明する。図３は、入
力された２値画像３０１を、ラインメモリ３０６、３×
３の走査窓３０７およびＬＵＴｎ３０８で構成されたマ
スク処理を４つのサブサイクル３０２〜３０５に分けて
処理を行い細線化画像３０９を出力するもので、各サブ
サイクルとも同一構成でＬＵＴ（ルックアップテーブ
ル）の内容のみが異なるものである。

【００２１】次に、図４（ａ）に第１の特徴抽出手段１
０７の詳細ブロック図を示し、以下に説明する。第１の
特徴抽出手段１０７は、スケルトン画像ｎ４０１を入力
しラインメモリ４０２と３×３走査窓４０３およびＬＵ
Ｔ４０４とでマスク処理をするもので、スケルトン画像
ｎ４０１の注目画素およびその周辺画素とのパターンか
ら特徴点を検出するもの、ＬＵＴの一例として図４
（ｂ）、図４（ｃ）にそれぞれ端点の検出パターンとＴ
分岐の検出パターンを示す。

【００２２】図５に第２の特徴抽出手段１０９の詳細ブ
ロック図を示し、以下に説明する。第２の特徴抽出手段
１０９は、スケルトン画像ｎ−ｍ５０１を入力しライン
メモリ５０２と３×３走査窓５０３およびＬＵＴ５０４
とでマスク処理により端点５０５およびＴ分岐５０６を
検出する。同様に、スケルトン画像ｎおよびスケルトン
画像ｎ＋ｍについても同様の構成でそれぞれ端点および
Ｔ分岐を検出する。さらに、検出されたそれぞれの端点
５０５、５１１、５１７およびＴ分岐５０６、５１２、
５１８の特徴点は、特徴点毎に論理積回路５１９、５２
１および論理和回路５２０、５２２で論理演算され端点
５２３および端点５２４とＴ分岐５２５およびＴ分岐５
２６を得る。

【００２３】次に、特徴情報記憶手段１１０および判定
手段１０８について、図６を用いて以下に説明する。

【００２４】特徴情報記憶手段１１０は、予め標準良品
基板を用いて第２の特徴抽出手段１０９からの特徴情報
を基準データとして記憶し検査時に読みだされるもので
ある。第２の特徴抽出手段６０１からの特徴情報は、Ｉ
／Ｆ６０３を介してＣＰＵ６０５により座標情報と共に
第１のメモリ（特徴情報記憶手段）６０７に記憶され
る。

【００２５】また、判定手段１０８は、第１の特徴抽出
手段６０２からの特徴情報はＩ／Ｆ６０４を介してＣＰ
Ｕに通知され、特徴情報記憶手段である第１のメモリか
ら読みだされた基準データと比較され真の欠陥を検出す
るものである。

【００２６】図７に、判定手段１０８の処理フローを示
し説明する。ステップ（ａ）は、第１の特徴抽出手段か
ら特徴情報が発生する度にＣＰＵ６０５に通知される。
ステップ（ｂ）は、特徴情報が通知されるとＣＰＵ６０
５は第１のメモリ６０７から基準データを読みだす。ス
テップ（ｃ）は、通知された特徴情報と基準データのＸ
Ｙの座標と特徴を比較する。一致した場合は、ステップ
（ｄ）に進み良品として判定され次の特徴情報の通知を
待つ。不一致の場合は、ステップ（ｅ）に進み欠陥とし
て判定され座標情報と共に欠陥情報は第２のメモリに記
憶され、次の特徴情報の通知を待つ。これを、１枚の基
板が終了するまで繰り返し行うもので、処理終了後第２
のメモリに記憶された欠陥情報は読みだされＩ／Ｆ６０
９を介して確認装置６１０に転送される。確認装置６１
０は、本発明とは直接関係しないが参考のために説明す
るもので、一般的には現在の欠陥検出技術では完全に欠
陥のみを検出することはできず、欠陥情報をもとに最終
的には目視により再確認するとともに単純な欠陥は修正
するものである。

【００２７】次に、基準データについて、一例を示しさ
らに詳しく説明する。表１にエッチングの程度と細線化
処理の段数の関係を示すが、横軸は細線化の段数、縦軸
はエッチングの度合いを示している。

【００２８】

【表１】

【００２９】細線化ｎ−ｍは、線幅＋２０％（エッチン
グ過小）を、細線化ｎは線幅±０％（エッチング標準）
を、細線化ｎ＋ｍは線幅−２０％（エッチング過多）を
示している。また、○はＴ分岐や端点が検出されたこと
を示し、●は有限回数の細線化では一画素幅にならず検
出できなかったことを示しており、細線化の段数の多い
程Ｔ分岐や端点が検出されていることがわかる。同時
に、本発明の特徴である、各細線化段数の特徴点の論理
積と論理和とを示している。また、基準データとして、
座標（ｘ、ｙ）と識別コード（Ｔ分岐や端点）からなる
データ形式例を表２に示す。

【００３０】

【表２】

【００３１】さらに、識別コードにおける論理積と論理
和のビットの組合せにより判定する際の意味を表３に示
している。

【００３２】

【表３】

【００３３】よって、比較判定において、論理積と論理
和が”１、１”のときは安定して検出されるために一致
不一致を直接判定すれば良いが、論理積と論理和が”
０、１”の場合は線幅が細線化段数ｎの（２ｎ＋１）×
分解能付近にあるために検出される場合と検出されない
場合があり、比較判定としては両者を良品判定とするか
比較判定の対象から外すことにより安定した処理が実現
できる。

【００３４】なお、本実施例では、各細線化段数の特徴
点の論理積と論理和との組合せで判定するものについて
説明したが、論理積のみあるいは論理和のみでも判定す
ることは可能であることを付け加えておく。また、本実
施例では、第１の特徴抽出手段と第２の特徴手段とを分
離して説明したが、第２の特徴抽出手段のみで機能を切
り換えて容易に実現できるものである。

【００３５】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、第１にプ
リント基板上に形成された配線パターンを光電変換し、
得られた濃淡画像を２値化手段により２値画像に変換す
る。配線パターンの背景側から連結性を保持しつつ所定
ｎ画素細めて連結したスケルトン画像を得、終端および
Ｔ分岐等の検出し、その特徴点の識別コードとその座標
からなる特徴情報の第１の特徴抽出を行う。予め標準良
品基板により、細線化処理手段からのｎ段目およびｎ段
±ｍ段目のスケルトン画像からそれぞれ終端とＴ分岐等
の特徴点を検出し、各細線化段数の特徴点の論理積およ
び論理和した識別コードとその座標からなるものを特徴
情報として第２の特徴抽出を行い基準データとして保存
する。被検査基板において、第１の特徴抽出を行い先の
基準データと比較し真の欠陥のみを検出することにより
製造工程による線幅の許容値からくる有限回数の細線化
処理の不安定性を吸収し、虚報の少ない検査装置が提供
でき、その効果は大なるものがある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例における配線パターン検査装
置のブロック結線図

【図２】同実施例における配線パターン検査装置の要部
である細線化手段のブロック結線図

【図３】同実施例における配線パターン検査装置の要部
である細線化ユニットの詳細ブロック図

【図４】（ａ）同実施例における配線パターン検査装置
の要部である第１の特徴抽出手段のブロック結線図 （ｂ）同実施例における配線パターン検査装置の端点検
出パターンの概念図 （ｃ）同実施例における配線パターン検査装置のＴ分岐
検出パターンの概念図

【図５】同実施例における配線パターン検査装置の要部
である第２の特徴抽出手段のブロック結線図

【図６】同実施例における配線パターン検査装置の要部
である特徴情報記憶手段と判定手段のブロック結線図

【図７】同実施例における配線パターン検査装置の要部
である判定手段の処理フローを示す図

【図８】従来の配線パターンの検査処理の流れを示す図

【符号の説明】

１０１ プリント基板 １０２ ＣＣＤカメラ １０３ 画像入力手段 １０４ 照明手段 １０５ ２値化手段 １０６ 細線化手段 １０７ 第１の特徴抽出手段 １０８ 判定手段 １０９ 第２の特徴抽出手段 １１０ 特徴情報記憶手段 ２０１ ２値画像 ２０２〜２０６ 細線化処理ユニット ２０７〜２０９ スケルトン画像 ２１０ メモリ ３０１ ２値画像 ３０２〜３０５ 細線化サブサイクル ３０６ ラインメモリ ３０７ 走査窓 ３０８ ＬＵＴ（ルックアップテーブル） ３０９ 細線化画像 ４０１ スケルトン画像ｎ ４０２ ラインメモリ ４０３ 走査窓 ４０４ ＬＵＴ ４０５ 端点検出 ４０６ Ｔ分岐検出 ５０１、５０７、５１３ スケルトン画像 ５０２、５０８、５１４ ラインメモリ ５０３、５０９、５１５ 走査窓 ５０４、５１０、５１６ ＬＵＴ ５０５、５１１、５１７ 端点検出 ５０６、５１２、５１８ Ｔ分岐検出 ５１９、５２１ 論理積回路 ５２０、５２２ 論理和回路 ５２３、５２４ 端点 ５２５、５２６ Ｔ分岐 ６０１ 第２の特徴抽出手段 ６０２ 第１の特徴抽出手段 ６０３、６０４、６０９ Ｉ／Ｆ ６０５ ＣＰＵ ６０６ ＣＲＴ ６０７ 第１のメモリ（特徴情報記憶手段） ６０８ 第２のメモリ（欠陥情報の記憶） ６１０ 確認装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 川上 秀彦 神奈川県川崎市多摩区東三田３丁目10番 １号 松下技研株式会社内 (56)参考文献 特開 平４−73759（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−3271（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G01B 11/00 - 11/30 G01N 21/88 H05K 3/00

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 プリント基板上に形成された配線パター
   ンを光電変換する画像入力手段と、前記画像入力手段か
   らの濃淡画像を２値画像に変換する２値化手段と、配線
   パターンの背景側から連結性を保持しつつ１画素づつ所
   定ｎ画素細めて連結したスケルトン画像に変換する細線
   化処理手段と、前記前細線化処理手段からのスケルトン
   画像から終端とＴ分岐等の特徴点を検出し、その特徴点
   の識別コードと座標からなる特徴情報を抽出する第１の
   特徴抽出手段と、予め標準良品基板で前記細線化処理手
   段からのｎ−ｍ段目、ｎ段目およびｎ＋ｍ段目のスケル
   トン画像からそれぞれ終端とＴ分岐等の特徴点を検出
   し、さらに、各細線化段数の特徴点の論理積および論理
   和した識別コードとその座標からなる特徴情報を抽出す
   る第２の特徴抽出手段と、前記第２の特徴抽出手段から
   の特徴情報を基準データとして記憶する特徴情報記憶手
   段と、前記第１の特徴抽出手段からの特徴情報と前記特
   徴情報記憶手段からの基準データと比較し真の欠陥のみ
   を検出する判定手段とを具備した配線パターン検査装
   置。