JP3367449B2 - Electronic component appearance inspection method, appearance inspection apparatus, and recording medium storing a program for causing a computer to execute the appearance inspection process - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は電子部品の外観検査
方法、外観検査装置及び外観検査処理をコンピュータに
実現させるためのプログラムを記録した記録媒体に関
し、特に、電子部品のパッケージ等の表面にできた欠陥
を外観から検査するための、電子部品の外観検査方法、
外観検査装置及び外観検査処理をコンピュータに実現さ
せるためのプログラムを記録した記録媒体に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a visual inspection method for an electronic component, a visual inspection apparatus, and a recording medium having a program for causing a computer to implement the visual inspection processing. Appearance inspection method of electronic parts for inspecting the appearance defects
The present invention relates to a visual inspection device and a recording medium in which a program for causing a computer to perform visual inspection processing is recorded.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来より、電子部品の外観検査方法とし
て、電子部品のパッケージ表面にできた小さな穴（以
下、ボイドとする）等の製造工程上の欠陥を自動的に検
出する検査方法や検査装置がある。2. Description of the Related Art Conventionally, as a visual inspection method for electronic components, an inspection method or inspection for automatically detecting defects in the manufacturing process such as small holes (hereinafter referred to as voids) formed on the package surface of electronic components. There is a device.

【０００３】第１従来例の検査方法として、特開平５−
２８０９５８号公報には、検査対象の表面を撮影した画
像を、複数の単位領域に分割し、これら各単位領域にお
ける濃淡レベルの平均値で二値化処理し、撮影画像の反
射率が小さい領域の形状から、欠陥の有無を判定する方
法が開示されており、当該公報記載の技術を第１従来例
として説明する。As an inspection method of the first conventional example, Japanese Patent Laid-Open No.
In Japanese Patent No. 280958, an image obtained by photographing a surface of an inspection target is divided into a plurality of unit areas, and binarization processing is performed with an average value of a gray level in each of the unit areas. A method for determining the presence / absence of a defect from the shape is disclosed, and the technique described in the publication will be described as a first conventional example.

【０００４】図１１は第１従来例の欠陥検査装置のブロ
ック構成図である。FIG. 11 is a block diagram of the defect inspection apparatus of the first conventional example.

【０００５】図１１において、レーザー光源２０から出
射した走査ビームは検査対象１０の表面に照射される。
この反射光は受光器２８へ導かれ、画像信号ａ１，ａ２
として出力される。画像信号ａ１，ａ２は加算手段３
２、Ａ／Ｄ変換手段３４、濃度変換手段３６、微分フィ
ルタ３８を経て欠陥の輪郭を強調した信号ａ５として出
力される。この信号ａ５は欠陥アドレス検出手段４０に
よって欠陥アドレス信号Ａｄが求められる一方、信号ａ
５は２値化処理手段４２で２値化処理され、欠陥領域抽
出手段４８で欠陥アドレスＡｄを基準として欠陥領域を
抽出して欠陥画像信号Ａ２として出力される。In FIG. 11, the scanning beam emitted from the laser light source 20 is applied to the surface of the inspection object 10.
This reflected light is guided to the light receiver 28, and the image signals a1, a2
Is output as. The image signals a1 and a2 are added by the addition means 3
2, the A / D conversion means 34, the density conversion means 36, and the differential filter 38 to output the signal a5 in which the contour of the defect is emphasized. This signal a5 is obtained by the defective address detecting means 40 as the defective address signal Ad, while the signal a5 is obtained.
5 is binarized by the binarization processing means 42, and the defect area extraction means 48 extracts the defect area with reference to the defect address Ad and outputs it as the defect image signal A2.

【０００６】この欠陥の判定方法としては、検査対象１
０の微分画像に基づいて欠陥のアドレスを求め、２値化
処理手段４２において、微分画像全体の濃淡レベル分布
から求められた第１の閾値ＴＨ１と、注目画素の近傍領
域の濃淡レベル平均値から得られた第２の閾値ＴＨ２と
から、ＴＨ３＝ＴＨ１−ｋ（ＴＨ１−ＴＨ２）として第
３の閾値ＴＨ３を求め、欠陥領域抽出手段４８におい
て、閾値ＴＨ３より濃淡レベルが小さい画素の位置に対
応する検査対象１０の表面に欠陥があると判断してい
た。As a method of determining this defect, the inspection target 1
The address of the defect is obtained based on the differential image of 0, and in the binarization processing means 42, from the first threshold value TH1 obtained from the gray level distribution of the entire differential image and the gray level average value of the neighboring region of the pixel of interest. From the obtained second threshold value TH2, TH3 = TH1-k (TH1-TH2) is set to obtain a third threshold value TH3, and in the defect area extraction means 48, the third threshold value TH3 corresponds to the position of the pixel whose gray level is smaller than the threshold value TH3. It was determined that the surface of the inspection target 10 had a defect.

【０００７】図１２は図１１の検査装置における各領域
の概念図である。FIG. 12 is a conceptual diagram of each area in the inspection apparatus of FIG.

【０００８】図１２は図１１における検査対象１０を、
より具体的な電子部品２に置換した例を示したものであ
る。受光器２８の撮影画像は、電子部品２のパッケージ
２ａと端子２ｂの一部の領域を含んでいる。この内、パ
ッケージ２ａのみを含む領域が検査対象領域Ｒｔとな
る。撮影画像として撮影されたパッケージ２ａの画像に
は、パッケージ２ａにできた欠陥であるボイドＢと、パ
ッケージ２ａ表面又は反射光によって生じたむらＰとが
含まれている、図１３は図１１の欠陥検査装置における
濃淡レベルＬ及び二値化レベルＬｓ−座標Ｃ特性線図で
ある。図１３は図１２中のＸＩＩ−ＸＩＩ線に沿ってレ
ベルを見たものであり、撮影画像の濃淡レベルＬの左側
のなだらかな凹部はむらＰを、右側の急激な凹部はボイ
ドＢをそれぞれ示す。FIG. 12 shows the inspection object 10 in FIG.
This is an example in which a more specific electronic component 2 is replaced. The captured image of the light receiver 28 includes a partial area of the package 2a of the electronic component 2 and the terminal 2b. Of these, the region including only the package 2a is the inspection target region Rt. The image of the package 2a captured as the captured image includes the void B which is a defect formed in the package 2a and the unevenness P caused by the surface of the package 2a or reflected light. FIG. 13 shows the defect inspection of FIG. It is a light / dark level L and a binarization level Ls-coordinate C characteristic diagram in an apparatus. FIG. 13 is a view of the level taken along the line XII-XII in FIG. 12, in which a gentle concave portion on the left side of the light and shade level L of the photographed image shows unevenness P, and a sharp concave portion on the right side shows a void B, respectively. .

【０００９】ボイドＢはピーク幅が狭く、濃淡レベルＬ
が急激に変化するのに対し、むらＰはボイドＢに比べピ
ーク幅が広く、濃淡レベルＬが徐々に変化する。The void B has a narrow peak width, and the gray level L
, The peak width of the unevenness P is wider than that of the void B, and the gray level L gradually changes.

【００１０】図１３中、濃淡レベルＬが二値化レベルＬ
ｓより大きい領域がボイドＢがなく正常と判定される領
域、濃淡レベルＬが二値化レベルＬｓより小さい領域が
「ボイドＢが存在する」と判定される領域である。In FIG. 13, the gray level L is the binarization level L.
A region larger than s is a region without void B and is determined to be normal, and a region with a gray level L smaller than the binarization level Ls is a region with "void B".

【００１１】図１３から明かな通り、むらＰでは、濃淡
レベルＬが広い範囲に亙って少し低下しているが、濃淡
レベルＬの平均値として求められる二値化レベルＬｓも
なだらかに低下している。As is clear from FIG. 13, in the unevenness P, the light and shade level L slightly decreases over a wide range, but the binarization level Ls obtained as the average value of the light and shade level L also gently decreases. ing.

【００１２】又、第２従来例の欠陥検査方法として、よ
り単純な処理方法として、パッケージ２ａ表面を撮影し
た画像を、この画像全体に亙って一定の二値化レベルで
二値化処理し、撮影画像の反射率が小さい、濃淡レベル
がこの二値化レベルより小さい領域の面積が予め設定し
た値以上の場合に、「ボイドＢが存在する」と判定する
方法がある。As the defect inspection method of the second conventional example, as a simpler processing method, an image of the surface of the package 2a is binarized at a constant binarization level over the entire image. There is a method of determining that "the void B exists" when the area of the region where the reflectance of the captured image is small and the gray level is smaller than the binarization level is a preset value or more.

【００１３】図１４は第２従来例の欠陥検査装置におけ
る濃淡レベルＬ及び二値化レベルＬｓ−座標Ｃ特性線図
である。図１４は図１３と同様に図１２に示すパッケー
ジ２ａの撮影画像に対応したものであり、図１４から明
かな通り、二値化レベルＬｓは全領域に亙って一定であ
る。FIG. 14 is a characteristic diagram of the lightness level L and the binarization level Ls-coordinate C in the defect inspection apparatus of the second conventional example. Similar to FIG. 13, FIG. 14 corresponds to the captured image of the package 2a shown in FIG. 12, and as is clear from FIG. 14, the binarization level Ls is constant over the entire area.

【００１４】このようにして、従来の欠陥検査方法及び
装置は、電子部品のパッケージ表面のボイド等の欠陥の
有無を判定していた。In this way, the conventional defect inspection method and apparatus have determined the presence or absence of defects such as voids on the package surface of electronic components.

【００１５】[0015]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
欠陥検査方法及び装置には、以下のような問題があっ
た。However, the conventional defect inspection method and apparatus have the following problems.

【００１６】検査対象として電子部品２を用いた場合、
パッケージ２ａの画像信号ａ１，ａ２においては、図１
３，図１４に示すように、パッケージ２ａ表面に照射さ
れる照射光源１の光強度が方向や場所により異なってい
たり、パッケージ２ａの樹脂成分や表面状態が均一でな
かったり、パッケージ２ａの金型等から付着するしみ等
によって、表面の反射率が部分的に異なる場合がしばし
ばあり、このような場合は、撮影領域の一部において、
パッケージ２ａの画像信号ａ１，ａ２の濃淡レベルＬが
他の部分と全体的に異なる、むらＰが発生し易くなる。When the electronic component 2 is used as an inspection target,
The image signals a1 and a2 of the package 2a are as shown in FIG.
3, as shown in FIG. 14, the light intensity of the irradiation light source 1 that irradiates the surface of the package 2a is different depending on the direction and place, the resin component of the package 2a and the surface state are not uniform, and the mold of the package 2a is Often, the reflectance of the surface is partially different due to stains etc. adhering from etc., in such a case, in a part of the shooting area,
The unevenness P is likely to occur, in which the gray level L of the image signals a1 and a2 of the package 2a is totally different from other portions.

【００１７】よって、このむらＰとボイドＢとの濃淡画
像の濃淡レベルがほぼ同じ場合には、むらＰも二値化処
理後に、濃淡レベルＬが二値化レベルＬｓより小さい領
域と判定されてしまうので、パッケージ２ａにボイドが
ないにも拘らず、「ボイドＢが存在する」と誤判定し易
い問題があった。Accordingly, when the unevenness P and the void B have the same gradation level in the gradation image, it is judged that the gradation level L is smaller than the binarization level Ls after the binarization process. Therefore, although there is no void in the package 2a, there is a problem that it is easy to erroneously determine that "void B exists".

【００１８】又、第１従来例の欠陥検査装置では、複数
の単位領域毎に濃淡レベルＬの平均値を求めるために、
各画素とその画素を取り囲む多数の画素の情報に基づ
き、空間フィルタリング処理していたので、処理データ
量が膨大となり、検査時間が長く掛かる問題と、捺印文
字付近では捺印文字の濃淡値が大きいために単位領域内
の濃淡レベルの平均値が高くなり、二値化レベルが高く
設定されてしまい正常な検査ができない問題があった。Further, in the defect inspection apparatus of the first conventional example, in order to obtain the average value of the gray level L for each of a plurality of unit areas,
Spatial filtering processing was performed based on the information of each pixel and a large number of pixels surrounding the pixel, resulting in an enormous amount of data to be processed, a long inspection time, and a large shade value of the stamp character near the stamp character. In addition, the average value of the light and shade levels in the unit area becomes high, and the binarization level is set to be high, so that there is a problem that normal inspection cannot be performed.

【００１９】又、第２従来例の欠陥検査装置では、図１
４に示すように、単純に検査対象領域Ｒｔ全体に亙って
一定の二値化レベルＬｓで二値化処理していたが、この
方法では、図１４のむらＰ付近では、濃淡レベルＬが全
体的に低下するので、このむらＰ付近で「ボイドＢが存
在する」と誤判定する問題があった。Further, in the defect inspection apparatus of the second conventional example, FIG.
As shown in FIG. 4, the binarization processing is simply performed at the constant binarization level Ls over the entire inspection target region Rt. However, in this method, the gray level L is entirely in the vicinity of the unevenness P in FIG. Therefore, there is a problem that it is erroneously determined that “void B exists” near the unevenness P.

【００２０】ここにおいて本発明は、電子部品のパッケ
ージの撮影画像に含まれるむら等の影響を受けず、真の
欠陥のみを確実に判別できる、電子部品の外観検査方
法、外観検査装置及び外観検査処理をコンピュータに実
現させるためのプログラムを記録した記録媒体を提供す
る。In the present invention, the appearance inspection method, the appearance inspection apparatus, and the appearance inspection of the electronic component, which can surely discriminate only the true defect without being affected by the unevenness included in the photographed image of the package of the electronic component, etc. A recording medium for recording a program for causing a computer to realize a process is provided.

【００２１】[0021]

【課題を解決するための手段】前記課題を解決するた
め、本発明は次の新規な特徴的手法及び手段を採用す
る。In order to solve the above problems, the present invention employs the following novel characteristic methods and means.

【００２２】本発明の電子部品の外観検査方法の特徴
は、検査対象物（図２の１０２）の表面を撮影して座標
（図２のＣ）毎の濃淡レベル（図４のＬ）を求め、濃淡
レベル（Ｌ）が予め設定された値（図４のＬｓ）より小
さい座標（Ｃ）の連続した領域（図５のＲｌ１〜Ｒｌ
３）のうち面積が予め設定された値より大きい領域（図
５のＲｌ２，Ｒｌ３）をボイド候補領域（図６（ａ）の
Ｒｃ２，図６（ｂ）のＲｃ３）として求め、ボイド候補
領域（Ｒｃ２，Ｒｃ３）を周囲に広げてボイド候補拡張
領域（図７（ａ）のＲｅ２，図７（ｂ）のＲｅ３）を求
め、ボイド候補拡張領域（Ｒｅ２，Ｒｅ３）毎のそれぞ
れの濃淡レベル（Ｌ）の度数の分布の特徴値（図９のＶ
ｃ２，Ｖｃ３）を求め、特徴値（Ｖｃ２，Ｖｃ３）が一
定範囲外の場合に当該ボイド候補領域（Ｒｃ２，Ｒｃ
３）内に欠陥が存在すると判定することにある。The feature of the appearance inspection method for electronic parts of the present invention is that the surface of the inspection object (102 in FIG. 2) is photographed to obtain the gray level (L in FIG. 4) for each coordinate (C in FIG. 2). , A continuous area (R11 to Rl in FIG. 5) of coordinates (C) in which the gray level (L) is smaller than a preset value (Ls in FIG. 4).
Areas (Rl2 and Rl3 in FIG. 5) whose area is larger than a preset value among 3) are obtained as void candidate areas (Rc2 in FIG. 6A and Rc3 in FIG. 6B), and the void candidate area ( Rc2, Rc3) are spread around to obtain void candidate expansion regions (Re2 in FIG. 7A, Re3 in FIG. 7B), and each gray level (L) for each void candidate expansion region (Re2, Re3). ) Frequency distribution characteristic value (V in FIG. 9)
c2, Vc3), and if the feature value (Vc2, Vc3) is outside a certain range, the void candidate region (Rc2, Rc)
It is to determine that there is a defect in 3).

【００２３】本発明の電子部品の外観検査装置の特徴
は、検査対象物（図２の１０２）の表面を撮影して座標
（図２のＣ）毎の濃淡レベル（図４のＬ）を求める撮像
手段（図１の１０３〜１０５）と、濃淡レベル（Ｌ）が
予め設定された値（図４のＬｓ）より小さい座標（Ｃ）
の連続した領域（図５のＲｌ１〜Ｒｌ３）のうち面積が
予め設定された値より大きい領域（図５のＲｌ２，Ｒｌ
３）をボイド候補領域（図６（ａ）のＲｃ２，図６
（ｂ）のＲｃ３）として求めるボイド候補領域抽出手段
（図１の１０６〜１０８）と、ボイド候補領域（Ｒｃ
２，Ｒｃ３）を、周囲に広げてボイド候補拡張領域（図
７（ａ）のＲｅ２，図７（ｂ）のＲｅ３）を求めるボイ
ド候補領域拡張手段（図１の１０９）と、ボイド候補拡
張領域（Ｒｅ２，Ｒｅ３）毎の濃淡レベル（Ｌ）の度数
の分布の特徴値（図９のＶｃ２，Ｖｃ３）を求める特徴
値算出手段（図１の１１０）と、特徴値（Ｖｃ２，Ｖｃ
３）が一定範囲外の場合に当該ボイド候補領域（Ｒｃ
２，Ｒｃ３）内に欠陥が存在すると判定する判定手段
（図１の１１１〜１１２）とを具備することにある。The feature of the appearance inspection apparatus for electronic parts of the present invention is that the surface of the inspection object (102 in FIG. 2) is photographed and the gray level (L in FIG. 4) is obtained for each coordinate (C in FIG. 2). Coordinates (C) where the image pickup means (103 to 105 in FIG. 1) and the gray level (L) are smaller than a preset value (Ls in FIG. 4).
Of the continuous areas (Rl1 to Rl3 in FIG. 5) whose area is larger than a preset value (Rl2 and Rl in FIG. 5).
3) is a void candidate region (Rc2 in FIG. 6A, FIG.
The void candidate area extraction means (106 to 108 in FIG. 1) to be obtained as Rc3 in (b) and the void candidate area (Rc).
2, Rc3) is expanded to the surroundings to obtain a void candidate expansion region (Re2 in FIG. 7A, Re3 in FIG. 7B), and a void candidate expansion region (109 in FIG. 1). A characteristic value calculation means (110 in FIG. 1) for obtaining a characteristic value (Vc2, Vc3 in FIG. 9) of the frequency distribution of the light and shade level (L) for each (Re2, Re3), and a characteristic value (Vc2, Vc).
3) is outside a certain range, the void candidate region (Rc
2, Rc3) is provided with a determination unit (111 to 112 in FIG. 1) for determining that a defect exists.

【００２４】本発明の電子部品の外観検査処理をコンピ
ュータに実現させるためのプログラムを記録した記録媒
体の特徴は、検査対象物（図２の１０２）の表面を撮影
して、座標（図２のＣ）毎の濃淡レベル（図４のＬ）を
求め、濃淡レベル（Ｌ）が予め設定された値（図４のＬ
ｓ）より小さい連続した領域（図５のＲｌ１〜Ｒｌ３）
のうち面積が予め設定された値より大きい領域（図５の
Ｒｌ２，Ｒｌ３）をボイド候補領域（図６（ａ）のＲｃ
２，図６（ｂ）のＲｃ３）として求め、ボイド候補領域
（Ｒｃ２，Ｒｃ３）を周囲に広げてボイド候補拡張領域
（図７（ａ）のＲｅ２，図７（ｂ）のＲｅ３）を求め、
ボイド候補拡張領域（Ｒｅ２，Ｒｅ３）毎の濃淡レベル
（Ｌ）の度数の分布の特徴値（図９のＶｃ２，Ｖｃ３）
を求め、特徴値（Ｖｃ２，Ｖｃ３）が一定範囲外の場合
に、当該ボイド候補領域（Ｒｃ２，Ｒｃ３）内に欠陥が
存在すると判定することにある。The characteristic of the recording medium in which the program for causing the computer to realize the appearance inspection processing of the electronic component of the present invention is recorded is that the surface of the inspection object (102 in FIG. 2) is photographed and the coordinates (in FIG. The lightness level (L in FIG. 4) for each C) is obtained, and the lightness level (L) is a preset value (L in FIG. 4).
s) a smaller continuous region (R11 to R13 in FIG. 5)
Regions (Rl2, Rl3 in FIG. 5) whose area is larger than a preset value are void candidate regions (Rc in FIG. 6A).
2, Rc3 in FIG. 6B), and the void candidate regions (Rc2, Rc3) are spread to the periphery to obtain void candidate expansion regions (Re2 in FIG. 7A, Re3 in FIG. 7B).
Characteristic value of frequency distribution of light and shade level (L) for each void candidate extended region (Re2, Re3) (Vc2, Vc3 in FIG. 9)
When the feature values (Vc2, Vc3) are out of a certain range, it is determined that a defect exists in the void candidate region (Rc2, Rc3).

【００２５】このような手法及び手段を採用したことに
より、本発明の電子部品の外観検査方法、外観検査装置
及び外観検査処理をコンピュータに実現させるためのプ
ログラムを記録した記録媒体は、最初にボイド候補領域
を抽出し、次いでこれらボイド候補領域内の各座標にお
ける濃淡レベルの度数の分布から特徴値を求め、この特
徴値に基づいてボイドの有無を判定するので、むら等に
よる影響を排除して、ボイド等の欠陥の有無を確実に判
定できる。By adopting such a method and means, the recording medium on which the program for causing the computer to implement the appearance inspection method, appearance inspection device and appearance inspection process of the electronic component of the present invention is first void. The candidate area is extracted, then the feature value is obtained from the distribution of the frequency of the gray level at each coordinate in these void candidate areas, and the presence or absence of voids is determined based on this feature value, so the effect of unevenness is eliminated. The presence or absence of defects such as voids can be reliably determined.

【００２６】[0026]

【発明の実施の形態】図１は本発明の第１の実施の形態
の電子部品の外観検査装置のブロック構成図である。FIG. 1 is a block diagram of a visual inspection apparatus for electronic parts according to a first embodiment of the present invention.

【００２７】照射光源１０１は、照射光を照射する。The irradiation light source 101 emits irradiation light.

【００２８】電子部品１０２は、照射光源１０１からの
照射光を、表面の反射率に応じて反射する。The electronic component 102 reflects the irradiation light from the irradiation light source 101 according to the reflectance of the surface.

【００２９】ＣＣＤカメラ１０３は、電子部品１０２か
らの反射光を一定領域に亙って撮像し、アナログ画像信
号Ｓａとして出力する。The CCD camera 103 images the reflected light from the electronic component 102 over a certain area and outputs it as an analog image signal Sa.

【００３０】ＣＣＤカメラ１０３からのアナログ画像信
号Ｓａは、Ａ／Ｄ変換手段１０４によりＡ／Ｄ変換さ
れ、ディジタル濃淡画像データＤｂとして出力される。The analog image signal Sa from the CCD camera 103 is A / D converted by the A / D conversion means 104 and output as digital grayscale image data Db.

【００３１】濃淡画像データ記憶手段１０５は、ディジ
タル濃淡画像データＤｂを内部に一旦格納する。The grayscale image data storage means 105 temporarily stores the digital grayscale image data Db therein.

【００３２】二値化手段１０６は、濃淡画像データ記憶
手段１０５からディジタル濃淡画像データＤｂを読み出
し、各座標Ｃ（図２）毎に、濃淡レベルＬ（図４）が内
部に予め設定された二値化レベルＬｓ（図４）以下であ
れば当該座標Ｃを“１”レベルに、逆の場合は“０”レ
ベルにした二値化画像データＤｃを生成し出力する。The binarization means 106 reads out the digital grayscale image data Db from the grayscale image data storage means 105, and the grayscale level L (FIG. 4) is preset inside for each coordinate C (FIG. 2). Binarized image data Dc in which the coordinate C is set to the "1" level if the value is equal to or lower than the level Ls (FIG. 4) and "0" in the opposite case is generated and output.

【００３３】ラベル付け手段１０７は、二値化画像デー
タＤｃが供給され、二値化画像データＤｃの“１”レベ
ルが連続する各領域をそれぞれラベル付け領域Ｒｌ１〜
Ｒｌ３（図５）とし、ラベル付け領域Ｒｌ１〜Ｒｌ３の
ラベル名とその面積とを一組として、ラベルデータＤｄ
として出力する。The labeling means 107 is supplied with the binarized image data Dc, and labels the respective regions in which the "1" level of the binarized image data Dc is continuous with the labeling regions R11 to R11.
Rl3 (FIG. 5), and the label data Dd as a set of the label names and the areas of the labeling areas Rl1 to Rl3.
Output as.

【００３４】ボイド候補領域抽出手段１０８は、ラベル
データＤｄが供給され、各ラベル付け領域Ｒｌ１〜Ｒｌ
３（図５）の内、内部に予め設定した面積よりも面積が
大きいラベル付け領域Ｒｌ２，Ｒｌ３（図５）のみをそ
れぞれボイド候補領域Ｒｃ２，Ｒｃ３（図６（ａ），
（ｂ））とし、ボイド候補ラベルデータＤｅとして出力
する。The label candidate data Rd is supplied to the void candidate area extracting means 108, and the labeling areas Rl1 to Rl are supplied.
3 (FIG. 5), only the labeling areas Rl2, Rl3 (FIG. 5) having an area larger than the area preset inside are void candidate areas Rc2, Rc3 (FIG. 6 (a),
(B)) and output as void candidate label data De.

【００３５】ボイド候補領域拡張手段１０９は、ボイド
候補ラベルデータＤｅが表す各ボイド候補領域Ｒｃ２，
Ｒｃ３（図６（ａ），（ｂ））をそれぞれ一定範囲だけ
周囲に拡張してそれぞれボイド候補拡張領域Ｒｅ２，Ｒ
ｅ３（図７（ａ），（ｂ））とし、ボイド候補領域拡張
データＤｆとして出力する。The void candidate area expanding means 109 is provided for each void candidate area Rc2 represented by the void candidate label data De.
Rc3 (FIGS. 6 (a) and 6 (b)) is expanded to the surroundings by a predetermined range, and void candidate expansion regions Re2 and R2 are generated.
e3 (FIGS. 7A and 7B), and output as void candidate area expansion data Df.

【００３６】ヒストグラム算出手段１１０は、ディジタ
ル濃淡画像データＤｂとボイド候補領域拡張データＤｆ
が供給され、ボイド候補領域拡張データＤｆが表す各ボ
イド候補拡張領域Ｒｅ２，Ｒｅ３（図７（ａ），
（ｂ））毎に、ディジタル濃淡画像データＤｂが表す濃
淡レベルＬ（図４）の度数の分布を例えばヒストグラム
表記して求め、各ボイド候補拡張領域Ｒｅ２，Ｒｅ３毎
にヒストグラムデータＤｇとして出力する。The histogram calculating means 110 is used for the digital grayscale image data Db and the void candidate area expansion data Df.
Is supplied to each of the void candidate expansion regions Re2 and Re3 (FIG. 7 (a),
For each (b)), the distribution of the frequency of the gray level L (FIG. 4) represented by the digital gray image data Db is obtained by, for example, a histogram notation, and is output as histogram data Dg for each void candidate extended region Re2, Re3.

【００３７】特徴値算出手段１１１は、ヒストグラムデ
ータＤｇが表す各ボイド候補拡張領域Ｒｅ２，Ｒｅ３
（図７（ａ），（ｂ））毎に各ヒストグラム（図８
（ａ），（ｂ））に基づいてそれぞれ後述の特徴値Ｖｃ
２，Ｖｃ３（図９）を算出し、特徴値データＤｈとして
出力する。The feature value calculating means 111 is used for each of the void candidate expansion regions Re2 and Re3 represented by the histogram data Dg.
Each histogram (see FIGS. 8A and 8B) (see FIGS. 8A and 8B)
Based on (a) and (b), a feature value Vc described later is obtained.
2, Vc3 (FIG. 9) is calculated and output as feature value data Dh.

【００３８】判定手段１１２は、特徴値データＤｈが表
す各特徴値Ｖｃ２，Ｖｃ３（図９）と、内部に予め設定
された値とを比較し、各特徴値Ｖｃ２，Ｖｃ３の少なく
とも１つが、内部に予め設定された一定範囲内にない場
合は、当該ボイド候補拡張領域Ｒｅ２，Ｒｅ３内に「ボ
イドＢが存在する」と判定し、判定信号Ｓｉを出力す
る。The judging means 112 compares each of the characteristic values Vc2 and Vc3 (FIG. 9) represented by the characteristic value data Dh with an internally preset value, and at least one of the characteristic values Vc2 and Vc3 is an internal value. If it is not within the predetermined range set in advance, it is determined that “void B exists” in the void candidate expansion regions Re2 and Re3, and the determination signal Si is output.

【００３９】図２は図１の電子部品の外観検査装置にお
ける各領域の概念図である。FIG. 2 is a conceptual diagram of each area in the appearance inspection apparatus for electronic parts of FIG.

【００４０】図２において、図１のＣＣＤカメラ１０３
の撮影画像は、電子部品１０２のパッケージ１０２ａと
端子１０２ｂの一部の領域を含んでいる。この内、パッ
ケージ１０２ａのみを含む領域が検査対象領域Ｒｔとな
る。撮影画像として撮影されたパッケージ１０２ａの画
像には、パッケージ１０２ａにできた欠陥であるボイド
Ｂと、パッケージ１０２ａ表面又は反射光によって生じ
たむらＰとが含まれている、図３は図１の電子部品の外
観検査装置における検査処理フローチャートである。Referring to FIG. 2, the CCD camera 103 shown in FIG.
The photographed image includes a partial area of the package 102a of the electronic component 102 and the terminal 102b. Of these, the region including only the package 102a is the inspection target region Rt. The image of the package 102a captured as a captured image includes a void B which is a defect formed in the package 102a and the unevenness P caused by the surface of the package 102a or reflected light. FIG. 3 illustrates the electronic component of FIG. 3 is an inspection process flowchart in the appearance inspection apparatus of FIG.

【００４１】図１の照射光源１０１から出射した照射光
は、パッケージ１０２ａ（図２）表面で反射され、ＣＣ
Ｄカメラ１０３へ入射した光は、Ａ／Ｄ変換手段１０４
によってアナログ／ディジタル変換され、各座標Ｃ（図
２）における濃淡レベルＬ（図４）を示すディジタル濃
淡画像データＤｂとして濃淡画像データ記憶手段１０５
に一旦蓄積される（ステップＳ３０１）。Irradiation light emitted from the irradiation light source 101 of FIG. 1 is reflected on the surface of the package 102a (FIG. 2), and CC
The light incident on the D camera 103 is converted into A / D conversion means 104.
The grayscale image data storage means 105 is converted to digital grayscale image data Db which is analog-to-digital converted by the digital signal and indicates the grayscale level L (FIG. 4) at each coordinate C (FIG. 2).
Is temporarily stored in (step S301).

【００４２】図１の第１の二値化手段１０６は、濃淡画
像データ記憶手段１０５に蓄積されたディジタル濃淡画
像データＤｂを読み出す（ステップＳ３０２）。The first binarizing means 106 of FIG. 1 reads the digital grayscale image data Db stored in the grayscale image data storage means 105 (step S302).

【００４３】図１の第１の二値化手段１０６は、各座標
Ｃ（図２）毎に、ディジタル濃淡画像データＤｂが示す
濃淡レベルＬ（図４）を、予め内部に設定された二値化
レベルＬｓ（図４）と比較し、濃淡レベルＬが二値化レ
ベルＬｓより低い座標Ｃを“１”レベルとし、逆の座標
Ｃを“０”レベルとした第１の二値化画像データＤｃと
して出力する（ステップＳ３０３）。The first binarizing means 106 shown in FIG. 1 sets the gray level L (FIG. 4) indicated by the digital gray-scale image data Db for each coordinate C (FIG. 2) in advance as a binary value. First binarized image data in which the coordinate C whose gray level L is lower than the binarization level Ls as compared with the binarization level Ls (FIG. 4) is set to the “1” level and the opposite coordinate C is set to the “0” level. It is output as Dc (step S303).

【００４４】図１のラベル付け手段１０７は、第１の二
値化画像データＤｃが表す、“１”レベルの連続する領
域をそれぞれラベル付け領域Ｒｌ１〜Ｒｌ３（図５）と
し、これら各ラベル付け領域Ｒｌ１〜Ｒｌ３のラベル名
と面積とを一組としてラベルデータＤｄとして出力する
（ステップＳ３０４）。The labeling means 107 of FIG. 1 sets the continuous areas of the "1" level represented by the first binarized image data Dc as the labeling areas Rl1 to Rl3 (FIG. 5), respectively. The label names and areas of the regions R11 to R13 are output as label data Dd as a set (step S304).

【００４５】図１のボイド候補領域抽出手段１０８は、
ラベルデータＤｄが表す、各ラベル付け領域Ｒｌ１〜Ｒ
ｌ３（図５）の内、予め内部に設定された面積より大き
いラベル付け領域Ｒｌ２，Ｒｌ３のみをそれぞれボイド
候補領域Ｒｃ２，Ｒｃ３（図６（ａ），（ｂ））とし、
ボイド候補領域データＤｅとして出力する（ステップＳ
３０５）。The void candidate area extraction means 108 of FIG.
Each labeling area R11 to R represented by the label data Dd
Among the l3 (FIG. 5), only the labeling regions Rl2 and Rl3 which are larger than the area set in advance as the void candidate regions Rc2 and Rc3 (FIGS. 6 (a) and (b)),
The data is output as void candidate area data De (step S
305).

【００４６】図１のボイド候補領域拡張手段１０９は、
ボイド候補領域データＤｅが表す、各ボイド候補領域Ｒ
ｃ２，Ｒｃ３（図６（ａ），（ｂ））をそれぞれ一定範
囲だけ周囲に拡張して、各ボイド候補拡張領域Ｒｅ２，
Ｒｅ３（図７（ａ），（ｂ））を表すボイド候補領域拡
張データＤｆとして出力する（ステップＳ３０６）。The void candidate area expanding means 109 shown in FIG.
Each void candidate area R represented by the void candidate area data De
c2 and Rc3 (FIGS. 6 (a) and 6 (b)) are each expanded to the surroundings by a certain range, and each void candidate expansion region Re2
The void candidate area expansion data Df representing Re3 (FIGS. 7A and 7B) is output (step S306).

【００４７】図１のヒストグラム算出手段１１０は、ボ
イド候補領域拡張データＤｆが表す各ボイド候補拡張領
域Ｒｅ２，Ｒｅ３（図７（ａ），（ｂ））毎に、各座標
Ｃ（図２）毎の濃淡レベルＬ（図４）の度数の分布をヒ
ストグラム（図８（ａ），（ｂ））として表し、ヒスト
グラムデータＤｇとして出力する（ステップＳ３０
７）。The histogram calculating means 110 of FIG. 1 is arranged for each coordinate C (FIG. 2) for each void candidate expansion area Re2, Re3 (FIGS. 7A, 7B) represented by the void candidate area expansion data Df. The distribution of the frequency of the light and shade level L (FIG. 4) is represented as a histogram (FIGS. 8A and 8B) and output as histogram data Dg (step S30).
7).

【００４８】図１の特徴値算出手段１１１は、ヒストグ
ラムデータＤｇが供給され、各ボイド候補拡張領域Ｒｅ
２，Ｒｅ３（図７（ａ），（ｂ））毎に、各ヒストグラ
ム（図８（ａ），（ｂ））の後述する特徴値Ｖｃ２，Ｖ
ｃ３（図９）を求め、特徴値データＤｈとして出力する
（ステップＳ３０８）。The histogram value Dg is supplied to the feature value calculation means 111 of FIG. 1, and each void candidate expansion region Re is supplied.
2, Re3 (FIGS. 7A and 7B), the feature values Vc2 and V, which will be described later, of each histogram (FIGS. 8A and 8B).
c3 (FIG. 9) is obtained and output as feature value data Dh (step S308).

【００４９】図１の判定手段１１２は、各ボイド候補拡
張領域Ｒｅ２，Ｒｅ３（図７（ａ），（ｂ））毎に、ラ
ベルデータＤｇが表す各ボイド候補拡張領域Ｒｅ２，Ｒ
ｅ３のそれぞれの特徴値Ｖｃ２，Ｖｃ３（図９）と、予
め内部に設定された値とを比較し、各特徴値Ｖｃ２，Ｖ
ｃ３が予め設定された値の範囲内に存在しない場合に、
当該ボイド候補拡張領域Ｒｅ２，Ｒｅ３内に欠陥が存在
すると判断して判定信号Ｓｊを出力する（ステップＳ３
０９）。The determination means 112 of FIG. 1 determines the void candidate extension areas Re2, R indicated by the label data Dg for each of the void candidate extension areas Re2, Re3 (FIGS. 7A and 7B).
The characteristic values Vc2 and Vc3 (FIG. 9) of e3 are compared with the values set in advance, and the characteristic values Vc2 and Vc are compared.
If c3 does not exist within the preset value range,
It is determined that there is a defect in the void candidate extension regions Re2 and Re3, and the determination signal Sj is output (step S3).
09).

【００５０】図４は図１の電子部品の外観検査装置にお
ける濃淡レベルＬ及び二値化レベルＬｓ−座標Ｃ特性線
図である。FIG. 4 is a characteristic diagram of the lightness level L and the binarization level Ls-coordinate C in the appearance inspection apparatus for electronic parts of FIG.

【００５１】図４は、図２中のＩＩ−ＩＩ線に沿ってレ
ベルを見たものであり、左側のなだらかな凹部はむらＰ
によるもの、右側の急激な凹部はボイドＢによるもので
ある。FIG. 4 is a view of the level seen along the line II-II in FIG. 2, in which the gentle concave portion on the left side is uneven P.
The sharp recess on the right side is due to the void B.

【００５２】図４中、濃淡レベルＬが二値化レベルＬｓ
より小さい領域がラベル付け領域Ｒｌ１，Ｒｌ２とな
る。In FIG. 4, the gray level L is the binarization level Ls.
The smaller areas are labeled areas R11 and R12.

【００５３】図５は図１の電子部品の外観検査装置にお
けるラベル付け領域Ｒｌ１〜Ｒｌ３の概念図である。図
５に示すように、二値化手段１０６で二値化処理された
二値化画像データＤｃにおいて、各ラベル付け領域Ｒｌ
１〜Ｒｌ３にはそれぞれラベルが付与されてラベル付け
領域Ｒｌ１〜Ｒｌ３とされており、各ラベル付け領域Ｒ
ｌ１〜Ｒｌ３の面積はそれぞれ、４，１４，１３であ
る。FIG. 5 is a conceptual diagram of the labeling areas R11 to R13 in the appearance inspection apparatus for electronic parts of FIG. As shown in FIG. 5, in the binarized image data Dc binarized by the binarization means 106, each labeling area Rl
1 to Rl3 are labeled respectively to form labeling areas Rl1 to Rl3.
The areas of 11 to Rl3 are 4, 14, and 13, respectively.

【００５４】図６は図１の電子部品の外観検査装置にお
けるラベル付け候補領域Ｒｃ２，Ｒｃ３の概念図であ
る。FIG. 6 is a conceptual diagram of the labeling candidate regions Rc2, Rc3 in the electronic component appearance inspection apparatus of FIG.

【００５５】ボイド候補領域抽出手段１０８は、（予め
内部に設定された面積）＝６の場合、この６より大き
い、図５のラベル付け領域Ｒｌ２，Ｒｌ３のみがそれぞ
れボイド候補領域Ｒｃ２，Ｒｃ３となり、ボイド候補領
域データＤｅとして出力される。When the area (previously set area) = 6, the void candidate area extracting means 108 has only the labeling areas R12 and R13 in FIG. 5 which are larger than 6 as the void candidate areas Rc2 and Rc3, respectively. It is output as void candidate area data De.

【００５６】図７（ａ）は図１の電子部品の外観検査装
置におけるボイド候補拡張領域Ｒｅ２の概念図、図７
（ｂ）は図１の電子部品の外観検査装置におけるボイド
候補拡張領域Ｒｅ３の概念図である。FIG. 7A is a conceptual diagram of the void candidate expansion area Re2 in the appearance inspection apparatus for electronic parts of FIG.
(B) is a conceptual diagram of a void candidate expansion region Re3 in the electronic component appearance inspection apparatus of FIG. 1.

【００５７】ボイド候補領域拡張手段１０９では、各ボ
イド候補領域Ｒｃ２，Ｒｃ３内の各座標Ｃを中心として
周囲に２画素拡張して、それぞれボイド候補拡張領域Ｒ
ｅ２，Ｒｅ３を生成している。The void candidate area expanding means 109 expands the surrounding two pixels around each coordinate C in each of the void candidate areas Rc2, Rc3, and expands the void candidate expanding area R respectively.
e2 and Re3 are generated.

【００５８】この拡張方法としては、各座標Ｃを中心と
する（３×３）サイズの最大化フィルタを拡張する画素
の数だけ処理する方法や、各座標Ｃを中心とする（５×
５）サイズの最大化フィルタを１回処理して２画素分広
げる方法等が考えられるが、本発明ではこの拡張方法を
限定しない。As the extension method, a maximizing filter of size (3 × 3) centered on each coordinate C is processed by the number of pixels to be extended, or each coordinate C is centered (5 ×).
5) A method in which the size maximizing filter is processed once and expanded by two pixels can be considered, but the present invention does not limit this expansion method.

【００５９】図８（ａ）は図１の電子部品の外観検査装
置におけるボイド候補拡張領域Ｒｅ２内の濃淡レベルＬ
のヒストグラム、図８（ｂ）は図１の電子部品の外観検
査装置におけるボイド候補拡張領域Ｒｅ３内の濃淡レベ
ルＬのヒストグラムである。FIG. 8A is a light and shade level L in the void candidate expansion region Re2 in the electronic component appearance inspection apparatus of FIG.
8B is a histogram of the light and shade level L in the void candidate expansion region Re3 in the electronic component appearance inspection apparatus of FIG.

【００６０】ボイドＢが存在する場合にはボイド候補領
域Ｒｃ２，Ｒｃ３（図６（ａ），（ｂ））の外周付近で
濃淡レベルＬが急激に変化するが、ボイドＢが存在しな
い場合は濃淡レベルＬは急激に変化しない。よって、こ
れらボイド候補領域Ｒｃ２，Ｒｃ３を一定範囲だけ周囲
へ拡張してボイド候補拡張領域Ｒｅ２，Ｒｅ３（図７
（ａ），（ｂ））とし、これらボイド候補拡張領域Ｒｅ
２，Ｒｅ３の各座標Ｃにおける濃淡レベルＬの変化の分
布をヒストグラムとして表記すれば、ボイドＢ部分とむ
らＰ部分とではヒストグラム上の濃淡レベルＬの分布が
明らかに異なるので、この分布から特徴値Ｖｃ２，Ｖｃ
３（図９）を求めれば、両者を区別できるようになる。When the void B exists, the gray level L changes abruptly near the outer periphery of the void candidate regions Rc2, Rc3 (FIGS. 6A and 6B), but when the void B does not exist, the gray level L changes. Level L does not change rapidly. Therefore, the void candidate regions Rc2, Rc3 are expanded to the surroundings by a certain range, and the void candidate expansion regions Re2, Re3 (see FIG.
(A), (b)), and these void candidate expansion regions Re
If the distribution of the change in the lightness level L at each coordinate C of 2 and Re3 is expressed as a histogram, the distribution of the lightness level L on the histogram is clearly different between the void B portion and the unevenness P portion. Vc2, Vc
If 3 (FIG. 9) is obtained, both can be distinguished.

【００６１】図８（ａ）のヒストグラムでは、ボイドＢ
を含むボイド候補拡張領域Ｒｅ２内の濃淡レベルＬは、
ボイドＢとボイドＢ以外の部分にはっきり別れるので、
ボイドＢによる濃淡レベルＬとボイドＢ以外の濃淡レベ
ルＬに分布し、ヒストグラムにはピークが２ヶ所でき
る。In the histogram of FIG. 8A, the void B
The gray level L in the void candidate expansion region Re2 including
Since it is clearly divided into the void B and the part other than the void B,
There are two peaks in the histogram, which are distributed in the lightness level L due to the void B and the lightness level L other than the void B.

【００６２】逆に図８（ｂ）のヒストグラムでは、むら
Ｐを含むボイド候補拡張領域Ｒｅ３内の濃淡レベルＬ
は、濃淡レベルＬが急激に変化する領域がないので、濃
淡レベルＬは狭い範囲に分布し、ヒストグラムのピーク
は１ヶ所になる。On the contrary, in the histogram of FIG. 8B, the gray level L in the void candidate expansion region Re3 including the unevenness P
, There is no region where the gray level L changes abruptly, so the gray level L is distributed in a narrow range, and the histogram has only one peak.

【００６３】特徴値算出手段１１１で求める特徴値Ｖｃ
２，Ｖｃ３の例としては、ヒストグラムの濃淡レベルＬ
の度数のピークの数、ヒストグラムの濃淡レベルＬの度
数の分散値Ｓ、ヒストグラムの濃淡レベルＬの度数の標
準偏差、ヒストグラムの濃淡レベルＬの度数の微分値の
最大値等がある。Characteristic value Vc obtained by the characteristic value calculation means 111
2 and Vc3, the gray level L of the histogram
There are the number of peaks of the frequency, the variance value S of the frequency of the gray level L of the histogram, the standard deviation of the frequency of the gray level L of the histogram, the maximum value of the differential value of the frequency of the gray level L of the histogram, and the like.

【００６４】特徴値Ｖｃ２，Ｖｃ３がヒストグラムの濃
淡レベルＬの度数のピークの数である場合は、濃淡レベ
ルＬの最小値から最大値へ向かって、或いは逆向きに、
ある濃淡レベルＬの度数を隣接する濃淡レベルＬの度数
と比較していき、度数が増加から減少へ変化する個所の
数を計数すれば、ピーク数が求まる。When the characteristic values Vc2 and Vc3 are the number of peaks of the frequency of the light and shade level L of the histogram, from the minimum value to the maximum value of the light and shade level L, or in the opposite direction,
The peak number can be obtained by comparing the frequency of a certain gray level L with the frequency of the adjacent gray level L and counting the number of points where the frequency changes from increasing to decreasing.

【００６５】従って、判定手段１１２では、ピークが２
ヶ所ある場合には、当該ボイド候補拡張領域Ｒｅ２（図
７（ａ））内にボイドＢが存在すると判定できる。Therefore, in the judging means 112, the peak is 2
If there is a void, it can be determined that the void B exists in the void candidate expansion region Re2 (FIG. 7A).

【００６６】尚、ピーク数を求める前にヒストグラムの
濃淡レベルＬを平滑化しておけば、ヒストグラムデータ
において狭い濃淡レベルＬの範囲でノイズ成分による小
さなピークをピークの数として計数しなくなるので、ピ
ークの数を高い精度で求められる。If the lightness level L of the histogram is smoothed before obtaining the number of peaks, small peaks due to noise components will not be counted as the number of peaks in the narrow lightness level L range of the histogram data. The number is required with high accuracy.

【００６７】次に、特徴値Ｖｃ２，Ｖｃ３がヒストグラ
ムの濃淡レベルＬの度数の分散値Ｓである場合は、分散
値Ｓは（式１）から求められる。Next, when the characteristic values Vc2 and Vc3 are the variance value S of the frequencies of the gray level L of the histogram, the variance value S is obtained from (Equation 1).

【００６８】 ＸＬはヒストグラムの濃淡レベルＬにおける度数、ＸＡ
はヒストグラム中の全ての濃淡レベルＬの度数の平均
値、Ｎはヒストグラムの横軸の最大値、即ち濃淡レベル
Ｌの階調である。[0068] XL is the frequency at the gray level L of the histogram, XA
Is the average value of the frequencies of all the light and shade levels L in the histogram, and N is the maximum value on the horizontal axis of the histogram, that is, the gradation of the light and shade level L.

【００６９】ボイドＢが存在するボイド候補拡張領域Ｒ
ｅ２では、図８（ａ）に示すように濃淡レベルＬの度数
は、ボイドＢとボイドＢ以外の２つのピークに分散して
分布するので、ヒストグラムの分散値Ｓは大きくなる。Void candidate expansion region R in which void B exists
At e2, as shown in FIG. 8A, the frequency of the light and shade level L is distributed over the void B and the two peaks other than the void B, so the variance value S of the histogram becomes large.

【００７０】むらＰが存在するボイド候補拡張領域Ｒｅ
３では、図８（ｂ）に示すように濃淡レベルＬの度数
は、１つのピークに集中して分布するので、ヒストグラ
ムの分散値Ｓは小さくなる。Void candidate expansion region Re in which unevenness P exists
In FIG. 3, the frequencies of the light and shade level L are concentrated and distributed in one peak as shown in FIG. 8B, so that the variance value S of the histogram becomes small.

【００７１】よって、判定手段１１２に、ボイドＢによ
る分散値ＳとむらＰによる分散値Ｓとの間に閾値を予め
設定しておけば、分散値Ｓが閾値より大きい場合にはボ
イドＢが当該ボイド候補拡張領域Ｒｅ２（図７（ａ））
内に存在すると判定できる。Therefore, if the threshold value is set in advance in the determination means 112 between the dispersion value S due to the void B and the dispersion value S due to the unevenness P, the void B is detected when the dispersion value S is larger than the threshold value. Void candidate extended area Re2 (Fig. 7 (a))
It can be determined to exist inside.

【００７２】更に、特徴値Ｖｃ２，Ｖｃ３として、分散
値Ｓの平方根である標準偏差を代わりに用いても分散値
Ｓと同様である。Further, as the characteristic values Vc2 and Vc3, the standard deviation, which is the square root of the variance value S, is used instead, which is the same as the variance value S.

【００７３】次に、特徴値Ｖｃ２，Ｖｃ３がヒストグラ
ムの濃淡レベルＬの度数の微分値の最大値である場合
は、これら最大値は、ヒストグラム（図８（ａ），
（ｂ））の濃淡レベルＬの度数をそれぞれ微分して、濃
淡レベルＬの度数の変化量である微分値をそれぞれ求め
てから、これら微分値の最大値を検索すれば求まる。Next, when the characteristic values Vc2 and Vc3 are the maximum values of the differential value of the frequency of the grayscale level L of the histogram, these maximum values are determined by the histogram (FIG. 8A,
It can be obtained by differentiating each frequency of the light and shade level L in (b)) to obtain each differential value which is the change amount of the frequency of the light and shade level L, and then searching the maximum value of these differential values.

【００７４】ボイドＢが存在する場合は、ボイドＢ領域
の周辺で濃淡レベルＬが急激に変化するので、ヒストグ
ラムの濃淡レベルＬの度数の微分値は、むらＰの場合よ
りも大きくなる。When the void B exists, the lightness level L changes abruptly around the void B area, and therefore the differential value of the frequency of the lightness level L in the histogram becomes larger than in the case of the unevenness P.

【００７５】よって、判定手段１１２に、ボイドＢによ
る微分値の最大値とむらＰによる微分値の最大値との間
に閾値を予め設定しておけば、微分値の最大値が閾値よ
り大きいボイド候補領域Ｒｅ２内にボイドＢが存在する
と判別できる。Therefore, if a threshold value is set in advance in the judging means 112 between the maximum value of the differential value by the void B and the maximum value of the differential value by the unevenness P, the maximum value of the differential value is larger than the threshold value. It can be determined that the void B exists in the candidate region Re2.

【００７６】この微分濃淡レベルＬｉは、ヒストグラム
における算出対象の濃淡レベルＬの度数とその周囲の濃
淡レベルＬの度数との差の最大値、又はそれぞれの度数
の差の絶対値の総和等から求められる。但し本発明で
は、微分濃淡レベルＬｉを求める方法を限定しない。This differential gray level Li is obtained from the maximum value of the difference between the frequency of the gray level L to be calculated in the histogram and the frequency of the surrounding gray level L, or the sum of the absolute values of the differences of each frequency. To be However, the present invention does not limit the method of obtaining the differential gray level Li.

【００７７】以上のように、本実施の形態では、（１）
ボイドが存在する可能性のあるボイド候補領域を抽出
し、（２）これら各ボイド候補領域をそれぞれ拡張して
各ボイド候補拡張領域を求め、（３）各ボイド候補拡張
領における濃淡レベルの度数の分布を求め、（４）この
度数の分布の特徴値が一定範囲外の場合にボイドが存在
すると判別するようにしたので、むらの影響を排除し
て、ボイドの有無を確実に検出でき、誤判定を大幅に低
減できる。As described above, in the present embodiment, (1)
A void candidate region in which a void may exist is extracted, (2) each void candidate region is expanded to obtain each void candidate expansion region, and (3) the density level frequency in each void candidate expansion region is calculated. The distribution was obtained, and (4) the feature value of this frequency distribution was determined to be present when there was a void, so the effect of unevenness could be eliminated, and the presence or absence of voids could be reliably detected. The judgment can be reduced significantly.

【００７８】次に、本実施の形態の変形例を説明する。Next, a modified example of this embodiment will be described.

【００７９】第１の変形例として、図１のラベル付け手
段１０７において、図２の検査対象領域Ｒｔの一部に、
ボイド候補領域Ｒｃ２，Ｒｃ３から除外されるマスク領
域を設定しても良い。As a first modification, in the labeling means 107 of FIG. 1, a part of the inspection target area Rt of FIG.
A mask area excluded from the void candidate areas Rc2 and Rc3 may be set.

【００８０】第２の変形例として、図１のラベル付け手
段１０７が各ラベル付け領域Ｒｌ１〜Ｒｌ３の面積を算
出し、ボイド候補領域抽出手段１０８が各ラベル付け領
域Ｒｌ１〜Ｒｌ３の面積からボイド候補領域Ｒｃ２，Ｒ
ｃ３を抽出するのに代えて、ラベル付け手段１０７が各
ラベル付け領域Ｒｌ１〜Ｒｌ３の外周上の最も離れた２
点間の距離を算出し、ボイド候補領域抽出手段１０８に
おいてこの距離が予め設定された閾値以上と判定された
ラベル付け領域Ｒｌ２，Ｒｌ３のみを、それぞれボイド
候補領域Ｒｃ２，Ｒｃ３として抽出しても良い。As a second modification, the labeling means 107 in FIG. 1 calculates the areas of the labeling areas Rl1 to Rl3, and the void candidate area extracting means 108 calculates the void candidates from the areas of the labeling areas Rl1 to Rl3. Region Rc2, R
Instead of extracting c3, the labeling means 107 causes the most distant 2 on the outer circumference of each of the labeling areas R11 to R13.
It is also possible to calculate the distance between the points and extract only the labeling regions R12 and R13 whose void candidate region extracting means 108 has determined that this distance is equal to or greater than a preset threshold value as the void candidate regions Rc2 and Rc3, respectively. .

【００８１】第３の変形例として、図１のラベル付け手
段１０７が各ラベル付け領域Ｒｌ１，Ｒｌ２の面積を算
出し、ボイド候補領域抽出手段１０８において各ラベル
付け領域Ｒｌ１，Ｒｌ２の面積からボイドの有無を判定
するのに代えて、ラベル付け手段１０７が、各ラベル付
け領域Ｒｌ１〜Ｒｌ３の面積と、各ラベル付け領域Ｒｌ
１〜Ｒｌ３の外周上の最も離れた２点間の距離との両方
を算出し、ボイド候補領域抽出手段１０８にはこれら面
積と距離の両方について、予め閾値をそれぞれ設定して
おき、何れか一方がそれぞれの閾値より大きいラベル付
け領域Ｒｌ２，Ｒｌ３のみを、それぞれボイド候補領域
Ｒｃ２，Ｒｃ３として抽出しても良い。As a third modification, the labeling means 107 of FIG. 1 calculates the areas of the labeling areas Rl1 and Rl2, and the void candidate area extracting means 108 calculates the voids from the areas of the labeling areas Rl1 and Rl2. Instead of determining the presence or absence, the labeling means 107 causes the labeling areas Rl1 to Rl3 to have areas and the labeling areas Rl.
1 to Rl3 and both of the distances between the most distant points on the outer circumference are calculated, and the void candidate region extracting means 108 sets thresholds for both the area and the distance in advance, and either one of them is set. Only the labeling regions R12 and R13 that are larger than the respective thresholds may be extracted as the void candidate regions Rc2 and Rc3, respectively.

【００８２】又、二値化手段１０６を用いて二値化処理
するのに代えて、ヒストグラム算出手段１１０で求めた
ヒストグラムから二値化レベルＬｓを求めて二値化処理
しても良い。この方法としては、モード法やヒストグラ
ムの度数がピークになる濃淡レベルＬから予め決められ
たオフセット値を引いて求める方法等があるが、本発明
では二値化処理方法を限定しない。Further, instead of performing the binarization processing by using the binarization means 106, the binarization level Ls may be obtained from the histogram obtained by the histogram calculation means 110 and the binarization processing may be performed. Examples of this method include a modal method and a method of subtracting a predetermined offset value from the gray level L at which the frequency of the histogram peaks, but the present invention does not limit the binarization processing method.

【００８３】又、特徴値算出手段１１１で求められる特
徴値Ｖｃ２，Ｖｃ３として、ヒストグラムの度数のピー
クの数、分散値Ｓ又は標準偏差、微分値の最大値を組み
合わせて、ボイドＢの有無を判別しても良い。Further, as the characteristic values Vc2 and Vc3 obtained by the characteristic value calculating means 111, the presence or absence of the void B is determined by combining the number of peaks of the histogram frequency, the variance value S or the standard deviation, and the maximum value of the differential value. You may.

【００８４】又、ボイド候補領域拡張手段１０９におい
て、ボイド候補領域Ｒｃ２，Ｒｃ３毎に外接矩形を求
め、その外接矩形を一定範囲だけ広げた矩形領域をそれ
ぞれボイド候補拡張領域Ｒｅ２，Ｒｅ３としても良い。Further, the void candidate area expanding means 109 may obtain a circumscribed rectangle for each of the void candidate areas Rc2 and Rc3, and the rectangular areas obtained by expanding the circumscribed rectangle by a certain range may be used as the void candidate expanded areas Re2 and Re3, respectively.

【００８５】図１０は本発明の第２の実施の形態の電子
部品の外観検査装置のブロック構成図である。本実施の
形態は、図１の第１の実施の形態の電子部品の外観検査
装置を、特にコンピュータ上に構成する場合に適した実
施の形態を説明している。FIG. 10 is a block diagram of the appearance inspection apparatus for electronic parts according to the second embodiment of the present invention. The present embodiment describes an embodiment suitable for a case where the electronic component appearance inspection apparatus according to the first embodiment of FIG. 1 is configured especially on a computer.

【００８６】本実施の形態の電子部品の外観検査装置
は、入力部２０１と、ＣＰＵ２０２と、メモリ２０３
と、照射光源２０４ａと、ＣＣＤカメラ２０４ｂと、Ａ
／Ｄコンバータ２０４ｃと、表示処理部２０５と、表示
部２０６と、外部記憶装置２０７と、インターフェース
部２０８と、バス２０９とから構成される。The appearance inspecting apparatus for electronic parts according to the present embodiment includes an input section 201, a CPU 202, and a memory 203.
, Irradiation light source 204a, CCD camera 204b, A
The A / D converter 204c, the display processing unit 205, the display unit 206, the external storage device 207, the interface unit 208, and the bus 209 are included.

【００８７】入力部２０１は、各種操作キー等からな
る、キーボードやリモコン等の操作手段であり、次のＣ
ＰＵ２０２へ各種指示を付与する。この手段は、特にコ
ンピュータにおいては、アルファニューメリックキーボ
ードや専用の入力装置・マウス・リモコン等で実現され
る。The input section 201 is an operation means such as a keyboard and a remote controller which is composed of various operation keys and the like.
Various instructions are given to the PU 202. This means is realized by an alphanumeric keyboard, a dedicated input device, a mouse, a remote controller, etc., especially in a computer.

【００８８】ＣＰＵ２０２は、マイクロコンピュータ等
からなり、内蔵され又は外部から供給されるプログラム
等により動作し各部を制御する。The CPU 202 is composed of a microcomputer or the like, and operates by a program or the like which is built in or supplied from the outside and controls each unit.

【００８９】メモリ２０３は、ＲＡＭ等のメモリから構
成され、ＣＰＵ２０２の制御により各種データを格納す
る。この手段は、特にコンピュータにおいては、ＲＡＭ
やフラッシュメモリやハードディスク等の各種記録媒体
で実現される。The memory 203 is composed of a memory such as a RAM and stores various data under the control of the CPU 202. This means, especially in computers, RAM
It is realized by various recording media such as a flash memory and a hard disk.

【００９０】照射光源２０４ａは、照射光を照射する。The irradiation light source 204a emits irradiation light.

【００９１】ＣＣＤカメラ２０４ｂは、電子部品１０２
からの反射光を一定領域に亙って撮像し、アナログ画像
信号Ｓａとして出力する。The CCD camera 204b is the electronic component 102.
The reflected light from is imaged over a certain area and output as an analog image signal Sa.

【００９２】Ａ／Ｄコンバータ２０４ｃは、ＣＣＤカメ
ラ２０４ｂからのアナログ画像信号Ｓａをアナログ／デ
ィジタル変換し、ディジタル濃淡画像データＤｂとして
バス２０９へ出力する。The A / D converter 204c performs analog / digital conversion on the analog image signal Sa from the CCD camera 204b and outputs it to the bus 209 as digital grayscale image data Db.

【００９３】表示処理部２０５は、バス２０９に接続さ
れ、バス２０９を介して送られてきた画像データを表示
信号Ｓｄｐへ変換出力する。The display processing unit 205 is connected to the bus 209 and converts the image data sent via the bus 209 into a display signal Sdp and outputs it.

【００９４】表示部２０６はディスプレイ装置やモニタ
等の映像表示手段であり、表示信号Ｓｄｐを映像として
表示する。この手段は、特にコンピュータにおいては、
各種ディスプレイ装置等で実現される。The display unit 206 is an image display means such as a display device or a monitor, and displays the display signal Sdp as an image. This means, especially in computers,
It is realized by various display devices.

【００９５】外部記憶装置２０７は、ＣＰＵ２０２の各
種処理プログラムや、メモリ２０３に格納されているの
と同様なデータ等が格納されている記憶媒体であり、Ｃ
ＰＵ２０２の制御により各種データが書き込まれ読み出
される。この手段は、特にコンピュータにおいては、Ｒ
ＡＭやフラッシュメモリやハードディスク等の各種記録
媒体で実現される。The external storage device 207 is a storage medium that stores various processing programs of the CPU 202, data similar to that stored in the memory 203, and the like.
Various data are written and read under the control of the PU 202. This means, especially in computers,
It is realized by various recording media such as AM, flash memory, and hard disk.

【００９６】インターフェース部２０８は、ＣＰＵ２０
２と接続された外部とのインターフェースである。The interface unit 208 includes the CPU 20.
It is an interface with the outside that is connected to 2.

【００９７】バス２０９は、入力部２０１，ＣＰＵ２０
２，メモリ２０３，Ａ／Ｄコンバータ２０４ｃ、表示処
理部２０５，外部記憶装置２０７，インターフェース部
２０８を相互に接続する。The bus 209 includes an input unit 201 and a CPU 20.
2, the memory 203, the A / D converter 204c, the display processing unit 205, the external storage device 207, and the interface unit 208 are mutually connected.

【００９８】本発明の第２の実施の形態の電子部品の外
観検査方法は、第１の実施の形態の電子部品の外観検査
方法と同様である。The appearance inspection method for electronic parts according to the second embodiment of the present invention is the same as the appearance inspection method for electronic parts according to the first embodiment.

【００９９】次に本発明の第２の実施の形態の電子部品
の外観検査処理をコンピュータに実現させるためのプロ
グラムを記録した記録媒体を説明する。Next, a recording medium recording a program for causing a computer to implement the appearance inspection processing for electronic parts according to the second embodiment of the present invention will be described.

【０１００】第１の実施の形態の電子部品の外観検査方
法及び電子部品の外観検査装置では、電子部品の外観検
査処理をコンピュータに実現させるためのプログラム
を、専用の外観検査装置の制御プログラムとして内蔵し
ているが、本実施の形態では汎用のコンピュータ装置等
においてソフトウェアプログラム等で同様の処理を実現
している。In the appearance inspection method for an electronic component and the appearance inspection device for an electronic component according to the first embodiment, a program for causing a computer to implement the appearance inspection process for an electronic component is used as a control program for a dedicated appearance inspection device. Although built-in, in the present embodiment, similar processing is realized by a software program or the like in a general-purpose computer device or the like.

【０１０１】このソフトウェアプログラムの記録媒体と
して、メモリカード・フロッピー（登録商標）ディスク
・ハードディスク・ＣＤ−ＲＯＭ・ＤＶＤ−ＲＡＭ等の
外部記録装置２０７に格納しても良いし、データ記憶部
２０３上に当該プログラム専用の格納領域を設けて外部
記録装置２０７から読み込んだプログラムを格納してお
いても良い。As a recording medium of this software program, it may be stored in an external recording device 207 such as a memory card, a floppy (registered trademark) disk, a hard disk, a CD-ROM, a DVD-RAM, or in the data storage section 203. A storage area dedicated to the program may be provided to store the program read from the external recording device 207.

【０１０２】その他の構成や処理フローチャートは前記
第１の実施の形態の電子部品の外観検査方法、外観検査
装置及び外観検査処理方法をコンピュータに実現させる
ためのプログラムを記録した記録媒体と同様である。Other configurations and processing flowcharts are the same as those of the recording medium in which the program for causing the computer to implement the appearance inspection method, the appearance inspection device, and the appearance inspection processing method for the electronic component according to the first embodiment. .

【０１０３】尚、前記各実施の形態では、ＣＣＤカメラ
１０３，２０４ｂの撮影画像の画素毎に二値化処理した
が、処理を高速化するために複数の画素をまとめて二値
化処理しても構わない。In each of the above embodiments, the binarization processing is performed for each pixel of the images captured by the CCD cameras 103 and 204b. However, in order to speed up the processing, a plurality of pixels are collectively binarized. I don't mind.

【０１０４】[0104]

【発明の効果】以上のような手法及び手段を採用したこ
とにより、本発明の電子部品の外観検査方法、外観検査
装置及び外観検査処理をコンピュータに実現させるため
のプログラムを記録した記録媒体は、次のような効果を
発揮する。By adopting the above-mentioned methods and means, a recording medium recording a program for causing a computer to implement the appearance inspecting method, appearance inspecting apparatus and appearance inspecting apparatus for electronic parts according to the present invention, It has the following effects.

【０１０５】第１点として、最初にボイド候補領域を見
つけてから、次に各ボイド候補領域を周囲に拡張してそ
れぞれボイド候補拡張領域を求め、次いで各ボイド候補
拡張領域における濃淡レベルの度数の分布の特徴値から
ボイド領域とむら領域とを判別するので、むらをボイド
と誤判定することが大幅に低減され、検査精度を大幅に
向上できる利点がある。As a first point, first, a void candidate area is found, then each void candidate area is expanded to the surrounding area to obtain a void candidate expanded area, and then the density level frequency in each void candidate expanded area is calculated. Since the void area and the nonuniformity area are discriminated from the characteristic value of the distribution, there is an advantage that the misjudgment of the nonuniformity as the void is significantly reduced and the inspection accuracy can be greatly improved.

【０１０６】第２点として、ボイド候補領域のみを抽出
し、これらボイド候補領域の特徴値を算出するだけで良
いので、検査処理を大幅に高速化できる利点がある。As a second point, it is sufficient to extract only the void candidate regions and calculate the feature values of these void candidate regions, which has the advantage of significantly speeding up the inspection process.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図１】本発明の第１の実施の形態の電子部品の外観検
査装置のブロック構成図である。FIG. 1 is a block configuration diagram of an appearance inspection apparatus for electronic parts according to a first embodiment of the present invention.

【図２】図１の電子部品の外観検査装置における各領域
の概念図である。FIG. 2 is a conceptual diagram of each area in the electronic component appearance inspection apparatus of FIG.

【図３】図１の電子部品の外観検査装置における検査処
理フローチャートである。FIG. 3 is an inspection processing flowchart in the appearance inspection apparatus for electronic parts of FIG.

【図４】図１の電子部品の外観検査装置における濃淡レ
ベルＬ及び二値化レベルＬｓ−座標Ｃ特性線図である。FIG. 4 is a characteristic diagram of a lightness level L and a binarization level Ls-coordinate C in the appearance inspection apparatus for electronic parts of FIG.

【図５】図１の電子部品の外観検査装置におけるラベル
付け領域Ｒｌ１〜Ｒｌ３の概念図である。5 is a conceptual diagram of labeling regions Rl1 to Rl3 in the appearance inspection apparatus for electronic components of FIG.

【図６】（ａ）は図１の電子部品の外観検査装置におけ
るボイド候補領域Ｒｃ２の概念図、（ｂ）は図１の電子
部品の外観検査装置におけるボイド候補領域Ｒｃ３の概
念図である。6A is a conceptual diagram of a void candidate region Rc2 in the electronic component appearance inspection device of FIG. 1, and FIG. 6B is a conceptual diagram of a void candidate region Rc3 in the electronic component appearance inspection device of FIG.

【図７】（ａ）は図１の電子部品の外観検査装置におけ
るボイド候補拡張領域Ｒｅ２の概念図、（ｂ）は図１の
電子部品の外観検査装置におけるボイド候補拡張領域Ｒ
ｅ３の概念図である。7A is a conceptual diagram of a void candidate extension region Re2 in the electronic component appearance inspection apparatus of FIG. 1, and FIG. 7B is a void candidate extension area R in the electronic component appearance inspection apparatus of FIG.
It is a conceptual diagram of e3.

【図８】（ａ）は図１の電子部品の外観検査装置におけ
るボイド候補拡張領域Ｒｅ２における濃淡レベルＬのヒ
ストグラム、（ｂ）は図１の電子部品の外観検査装置に
おけるボイド候補拡張領域Ｒｅ３における濃淡レベルＬ
のヒストグラムである。8A is a histogram of a gray level L in a void candidate expansion region Re2 in the electronic component appearance inspection apparatus of FIG. 1, and FIG. 8B is a void candidate extension area Re3 in the electronic component appearance inspection apparatus of FIG. Gray level L
Is a histogram of.

【図９】図１の電子部品の外観検査装置におけるボイド
Ｂの判定概念図である。FIG. 9 is a conceptual diagram for determining a void B in the electronic component appearance inspection apparatus of FIG. 1.

【図１０】本発明の第２の実施の形態の電子部品の外観
検査装置のブロック構成図である。FIG. 10 is a block configuration diagram of an appearance inspection device for electronic parts according to a second embodiment of the present invention.

【図１１】第１従来例の欠陥検査装置のブロック構成図
である。FIG. 11 is a block configuration diagram of a defect inspection apparatus of a first conventional example.

【図１２】図１１の欠陥検査装置における各領域の概念
図である。12 is a conceptual diagram of each area in the defect inspection apparatus of FIG.

【図１３】図１１の欠陥検査装置における濃淡レベルＬ
及び二値化レベルＬｓ−座標Ｃ特性線図である。13 is a gray level L in the defect inspection apparatus of FIG.
3 is a characteristic diagram of a binarization level Ls and a coordinate C. FIG.

【図１４】第２従来例の欠陥検査装置における濃淡レベ
ルＬ及び二値化レベルＬｓ−座標Ｃ特性線図である。FIG. 14 is a characteristic diagram of a lightness level L and a binarization level Ls-coordinate C in a defect inspection apparatus of a second conventional example.

【符号の簡単な説明】[Simple explanation of symbols]

２ 電子部品 ２ａ パッケージ ２ｂ 端子 １０ 検査対象 ２０ レーザー光源 ２８ 受光器 ３２ 加算手段 ３４ Ａ／Ｄ変換手段 ３６ 濃度変換手段 ３８ 微分フィルタ ４０ 欠陥アドレス検出手段 ４２ ２値化処理手段 ４８ 欠陥領域抽出手段 １０１ 照射光源 １０２ 電子部品 １０２ａ パッケージ １０２ｂ 端子 １０３ ＣＣＤカメラ １０４ Ａ／Ｄ変換手段 １０５ 濃淡画像データ記憶手段 １０６ 二値化手段 １０７ ラベル付け手段 １０８ ボイド候補領域抽出手段 １０９ ボイド候補領域拡張手段 １１０ ヒストグラム算出手段 １１１ 特徴値算出手段 １１２ 判定手段 ２０１ 入力部 ２０２ ＣＰＵ ２０３ メモリ ２０４ａ 照射光源 ２０４ｂ ＣＣＤカメラ ２０４ｃ Ａ／Ｄコンバータ ２０５ 表示処理部 ２０６ 表示部 ２０７ 外部記憶装置 ２０８ インターフェース部 ２０９ バス 2 electronic components 2a package 2b terminal 10 inspection target 20 laser light source 28 Light receiver 32 addition means 34 A / D conversion means 36 Density conversion means 38 Differential filter 40 defective address detecting means 42 Binarization processing means 48 defective area extracting means 101 Irradiation light source 102 electronic components 102a package 102b terminal 103 CCD camera 104 A / D conversion means 105 grayscale image data storage means 106 binarization means 107 labeling means 108 Void candidate area extraction means 109 Void candidate area expansion means 110 Histogram calculation means 111 Feature value calculation means 112 determination means 201 Input section 202 CPU 203 memory 204a irradiation light source 204b CCD camera 204c A / D converter 205 display processing unit 206 display 207 External storage device 208 Interface part 209 bus

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01B 11/00 - 11/30 102 G01N 21/84 - 21/958 G06T 7/00 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (58) Fields investigated (Int.Cl. ⁷ , DB name) G01B 11/00-11/30 102 G01N 21/84-21/958 G06T 7/00

Claims (24)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項１】 検査対象物の表面を撮影して座標毎の濃
淡レベルを求め、 前記濃淡レベルが予め設定された値より小さい座標の連
続した領域のうち面積が予め設定された値より大きい領
域をボイド候補領域として求め、 前記ボイド候補領域を周囲に広げてボイド候補拡張領域
を求め、 前記ボイド候補拡張領域毎の前記濃淡レベルの度数の分
布の特徴値を求め、 前記特徴値が一定範囲外の場合に当該ボイド候補領域内
に欠陥が存在すると判定することを特徴とする電子部品
の外観検査方法。1. A surface area of an object to be inspected is photographed to obtain a gray level for each coordinate, and an area having a larger area than a preset value in a continuous area of coordinates in which the gray level is smaller than a preset value. Is obtained as a void candidate region, the void candidate region is expanded to obtain a void candidate extended region, the feature value of the distribution of the frequency of the gray level for each of the void candidate extended regions is obtained, and the feature value is outside a certain range. In this case, it is determined that there is a defect in the void candidate area in this case. 【請求項２】 前記特徴値は、前記ボイド候補拡張領域
毎の前記濃淡レベルの度数の分布におけるピークの数で
あることを特徴とする請求項１記載の電子部品の外観検
査方法。2. The appearance inspection method for an electronic component according to claim 1, wherein the characteristic value is the number of peaks in the distribution of the frequency of the gray level for each of the void candidate expansion regions. 【請求項３】 前記特徴値は、前記ボイド候補拡張領域
毎の前記濃淡レベルの度数の分布における分散値である
ことを特徴とする請求項１記載の電子部品の外観検査方
法。3. The appearance inspection method for an electronic component according to claim 1, wherein the feature value is a variance value in a frequency distribution of the gray level for each of the void candidate expansion regions. 【請求項４】 前記特徴値は、前記ボイド候補拡張領域
毎の前記濃淡レベルの度数の分布における標準偏差であ
ることを特徴とする請求項１記載の電子部品の外観検査
方法。4. The appearance inspection method for an electronic component according to claim 1, wherein the feature value is a standard deviation in a frequency distribution of the gray level for each of the void candidate expansion regions. 【請求項５】 前記特徴値は、前記ボイド候補拡張領域
毎の前記濃淡レベルの度数の微分値の最大値であること
を特徴とする請求項１記載の電子部品の外観検査方法。5. The appearance inspection method for an electronic component according to claim 1, wherein the feature value is a maximum value of a differential value of a frequency of the gray level for each of the void candidate expansion regions. 【請求項６】 前記撮影した画像の領域内に、前記ボイ
ド候補領域から除外される領域が設定されることを特徴
とする請求項１〜５の何れかに記載の電子部品の外観検
査方法。6. The appearance inspection method for an electronic component according to claim 1, wherein a region excluded from the void candidate region is set in a region of the photographed image. 【請求項７】 前記濃淡レベルが予め設定された値より
小さい座標の連続した領域のうち面積が予め設定された
値より大きい領域をボイド候補領域として求めるのに代
えて、 前記濃淡レベルが予め設定された値より小さい座標の連
続した領域のうち外周上の最も離れた二点間の距離が予
め設定された値より大きい領域をボイド候補領域として
求めることを特徴とする請求項１〜６の何れかに記載の
電子部品の外観検査方法。7. The gray level is preset instead of obtaining an area having a larger area than a preset value among consecutive areas having coordinates whose gray level is smaller than a preset value, as a void candidate area. 7. A void candidate area is defined as an area in which a distance between two farthest points on the outer circumference is larger than a preset value among continuous areas having coordinates smaller than the specified value. A method for inspecting the appearance of electronic parts as described in (1). 【請求項８】 前記ボイド候補領域を周囲に広げてボイ
ド候補拡張領域を求めるのに代えて、 前記ボイド候補領域に外接する矩形状の領域を周囲に広
げてボイド候補拡張領域を求めることを特徴とする請求
項１〜６の何れかに記載の電子部品の外観検査方法。8. A void candidate expansion region is obtained by expanding a rectangular region circumscribing the void candidate region to the periphery instead of expanding the void candidate region to the periphery to obtain the void candidate expansion region. The appearance inspection method for an electronic component according to any one of claims 1 to 6. 【請求項９】 検査対象物の表面を撮影して座標毎に濃
淡レベルを求める撮像手段と、 前記濃淡レベルが予め設定された値より小さい座標の連
続した領域のうち面積が予め設定された値より大きい領
域をボイド候補領域として求めるボイド候補領域抽出手
段と、 前記ボイド候補領域を周囲に広げてボイド候補拡張領域
を求めるボイド候補領域拡張手段と、 前記ボイド候補拡張領域毎の前記濃淡レベルの度数の分
布の特徴値を求める特徴値算出手段と、 前記特徴値が一定範囲外の場合に当該ボイド候補領域内
に欠陥が存在すると判定する判定手段とを具備すること
を特徴とする電子部品の外観検査装置。9. An image pickup means for photographing a surface of an inspection object to obtain a gray level for each coordinate, and an area having a preset value in a continuous region of coordinates in which the gray level is smaller than a preset value. A void candidate area extracting unit that obtains a larger area as a void candidate area, a void candidate area expanding unit that spreads the void candidate area around to obtain a void candidate expanded area, and a frequency of the gray level for each void candidate expanded area. The appearance of the electronic component, which comprises: a feature value calculation unit that obtains a feature value of the distribution of the distribution; and a determination unit that determines that a defect exists in the void candidate region when the feature value is outside a certain range. Inspection device. 【請求項１０】 前記特徴値は、前記ボイド候補拡張領
域毎の前記濃淡レベルの度数の分布におけるピークの数
であることを特徴とする請求項９記載の電子部品の外観
検査装置。10. The appearance inspection apparatus for an electronic component according to claim 9, wherein the characteristic value is the number of peaks in the distribution of the frequency of the gray level for each of the void candidate expansion regions. 【請求項１１】 前記特徴値は、前記ボイド候補拡張領
域毎の前記濃淡レベルの度数の分布における分散値であ
ることを特徴とする請求項９記載の電子部品の外観検査
装置。11. The appearance inspection apparatus for an electronic component according to claim 9, wherein the feature value is a variance value in a frequency distribution of the gray level for each of the void candidate expansion regions. 【請求項１２】 前記特徴値は、前記ボイド候補拡張領
域毎の前記濃淡レベルの度数の分布における標準偏差で
あることを特徴とする請求項９記載の電子部品の外観検
査装置。12. The appearance inspection apparatus for an electronic component according to claim 9, wherein the characteristic value is a standard deviation in a frequency distribution of the gray level for each of the void candidate expansion regions. 【請求項１３】 前記特徴値は、前記ボイド候補拡張領
域毎の前記濃淡レベルの度数の微分値の最大値であるこ
とを特徴とする請求項９記載の電子部品の外観検査装
置。13. The appearance inspection apparatus for an electronic component according to claim 9, wherein the characteristic value is a maximum value of a differential value of the frequency of the gray level for each of the void candidate expansion regions. 【請求項１４】 前記撮影した画像の領域内に、前記ボ
イド候補領域から除外される領域が設定されることを特
徴とする請求項９〜１３の何れかに記載の電子部品の外
観検査装置。14. The appearance inspection apparatus for an electronic component according to claim 9, wherein a region excluded from the void candidate region is set in a region of the photographed image. 【請求項１５】 前記ボイド候補領域抽出手段は、前記
濃淡レベルが予め設定された値より小さい座標の連続し
た領域のうち面積が予め設定された値より大きい領域を
ボイド候補領域として求めるのに代えて、 前記濃淡レベルが予め設定された値より小さい座標の連
続した領域のうち外周上の最も離れた二点間の距離が予
め設定された値より大きい領域をボイド候補領域として
求めることを特徴とする請求項９〜１４の何れかに記載
の電子部品の外観検査装置。15. The void candidate area extracting means may be configured to obtain, as a void candidate area, an area having an area larger than a preset value among continuous areas having coordinates whose gray level is smaller than a preset value. In the continuous region of the coordinates where the gray level is smaller than a preset value, a region where the distance between the two most distant points on the outer circumference is larger than a preset value is obtained as a void candidate region. The visual inspection device for an electronic component according to any one of claims 9 to 14. 【請求項１６】 前記ボイド候補領域抽出手段は、前記
ボイド候補領域を周囲に広げてボイド候補拡張領域を求
めるのに代えて、 前記ボイド候補領域に外接する矩形状の領域を周囲に広
げてボイド候補拡張領域を求めることを特徴とする請求
項９〜１４の何れかに記載の電子部品の外観検査装置。16. The void candidate area extracting means expands the void candidate area to the periphery to obtain a void candidate expansion area, and instead expands a rectangular area circumscribing the void candidate area to the void. The appearance inspection apparatus for an electronic component according to any one of claims 9 to 14, wherein a candidate extended area is obtained. 【請求項１７】 検査対象物の表面を撮影して、座標毎
の濃淡レベルを求め、 前記濃淡レベルが予め設定された値より小さい座標の連
続した領域のうち面積が予め設定された値より大きい領
域をボイド候補領域として求め、 前記ボイド候補領域を周囲に広げてボイド候補拡張領域
を求め、 前記ボイド候補拡張領域毎の前記濃淡レベルの度数の分
布の特徴値を求め、前記特徴値が一定値以上の場合に当
該ボイド候補領域内に欠陥が存在すると判定することを
特徴とする電子部品の外観検査処理をコンピュータに実
現させるためのプログラムを記録した記録媒体。17. A surface of an inspection object is photographed to obtain a gray level for each coordinate, and the area is larger than a preset value in a continuous region of coordinates where the gray level is smaller than a preset value. Obtain a region as a void candidate region, obtain a void candidate extended region by expanding the void candidate region to the surroundings, obtain the characteristic value of the distribution of the frequency of the gray level for each void candidate extended region, and the characteristic value is a constant value. A recording medium recording a program for causing a computer to implement a visual inspection process for an electronic component, which is characterized by determining that a defect exists in the void candidate area in the above case. 【請求項１８】 前記特徴値は、前記ボイド候補拡張領
域毎の前記濃淡レベルの度数の分布におけるピークの数
であることを特徴とする請求項１７記載の電子部品の外
観検査処理をコンピュータに実現させるためのプログラ
ムを記録した記録媒体。18. The computer implements the appearance inspection process for an electronic component according to claim 17, wherein the characteristic value is the number of peaks in the distribution of the frequency of the gray level for each of the void candidate expansion regions. A recording medium on which a program for recording is recorded. 【請求項１９】 前記特徴値は、前記ボイド候補拡張領
域毎の前記濃淡レベルの度数の分布における分散値であ
ることを特徴とする請求項１７記載の電子部品の外観検
査処理をコンピュータに実現させるためのプログラムを
記録した記録媒体。19. The computer is made to implement the appearance inspection process of an electronic component according to claim 17, wherein the characteristic value is a dispersion value in a distribution of frequencies of the gray level for each of the void candidate expansion regions. A recording medium on which a program for recording is recorded. 【請求項２０】 前記特徴値は、前記ボイド候補拡張領
域毎の前記濃淡レベルの度数の分布における標準偏差で
あることを特徴とする請求項１７記載の電子部品の外観
検査処理をコンピュータに実現させるためのプログラム
を記録した記録媒体。20. The computer is made to implement the appearance inspection process for an electronic component according to claim 17, wherein the characteristic value is a standard deviation in a frequency distribution of the gray level for each of the void candidate expansion regions. A recording medium on which a program for recording is recorded. 【請求項２１】 前記特徴値は、前記ボイド候補拡張領
域毎の前記濃淡レベルの度数の微分値の最大値であるこ
とを特徴とする請求項１７記載の電子部品の外観検査処
理をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録
した記録媒体。21. The appearance inspection process of an electronic component according to claim 17, wherein the characteristic value is a maximum value of a differential value of the frequency of the gray level for each of the void candidate expansion regions. A recording medium on which a program for recording is recorded. 【請求項２２】 前記撮影した画像の領域内に、前記ボ
イド候補領域から除外される領域が設定されることを特
徴とする請求項１７〜２１の何れかに記載の電子部品の
外観検査処理をコンピュータに実現させるためのプログ
ラムを記録した記録媒体。22. The appearance inspection process for an electronic component according to claim 17, wherein a region excluded from the void candidate region is set in a region of the photographed image. A recording medium recording a program to be realized by a computer. 【請求項２３】 前記濃淡レベルが予め設定された値よ
り小さい座標の連続した領域のうち面積が予め設定され
た値より大きい領域をボイド候補領域として求めるのに
代えて、 前記濃淡レベルが予め設定された値より小さい座標の連
続した領域のうち外周上の最も離れた二点間の距離が予
め設定された値より大きい領域をボイド候補領域として
求めることを特徴とする請求項１７〜２２の何れかに記
載の電子部品の外観検査処理をコンピュータに実現させ
るためのプログラムを記録した記録媒体。23. Instead of obtaining, as a void candidate region, a region whose area is larger than a preset value among continuous regions whose coordinates are smaller than a preset value, the gray level is preset. 23. Among the continuous regions having coordinates smaller than the specified value, a region in which the distance between the two most distant points on the outer circumference is larger than a preset value is obtained as a void candidate region. A recording medium having recorded therein a program for causing a computer to implement the appearance inspection process of the electronic component described in 1. 【請求項２４】 前記ボイド候補領域を周囲に広げてボ
イド候補拡張領域を求めるのに代えて、 前記ボイド候補領域に外接する矩形状の領域を周囲に広
げてボイド候補拡張領域を求めることを特徴とする請求
項１７〜２２の何れかに記載の電子部品の外観検査処理
をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録し
た記録媒体。24. Instead of expanding the void candidate area to obtain a void candidate expansion area, a rectangular area circumscribing the void candidate area is expanded to obtain a void candidate expansion area. A recording medium recording a program for causing a computer to implement the appearance inspection process for an electronic component according to any one of claims 17 to 22.