JP4146971B2

JP4146971B2 - Lead frame inspection equipment

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Publication number: JP4146971B2
Application number: JP19358399A
Authority: JP
Inventors: 晴久牧野
Original assignee: Apic Yamada Corp
Current assignee: Apic Yamada Corp
Priority date: 1999-07-07
Filing date: 1999-07-07
Publication date: 2008-09-10
Anticipated expiration: 2019-07-07
Also published as: JP2001021328A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は打ち抜き加工後のリードフレームの打痕、油塊の付着、ばたつき、傷、変色等の表面状態を具体的に特定することが可能なリードフレーム検査装置に関する。
【０００２】
【背景技術】
従来、リードフレームを打ち抜きリードフレームを形成するプレス工程において、例えば短冊状リードフレームであれば、プレスより搬送されたところで、大きな打痕やバリ等は作業者が肉眼で確認していた。また、搬送されるリードフレームをプレス後に任意に抜き取り、顕微鏡で検査及び測定を行っていた。
また、リールに巻き取られたリードフレームにおいては、途中で抜き取り検査を行うことができないので、作業者の肉眼に頼るしかなく、精密検査はリールの最後で打痕等の有無を検査するしかなかった。
【０００３】
上記リードフレームの検査効率や検査精度を向上させるため、本件出願人は特願平９ー２７８７１３号に示すリードフレームの検査装置を提案した。この検査装置は、プレス加工後に搬送されるリードフレームをリング状照明より光照射して、反射光をＣＣＤカメラにより画像入力を行い、入力画像の輝度を解析し、得られた解析値と予めティーチングにより記憶部に記憶させた記憶値との比較を行ってリードフレームの異常を検出するものである。
【０００４】
上記検査装置を用いてリードフレームの検査を行うためには、予め正常なリードフレームを用いて画像を取得し、画像解析に必要なパラメータの設定や、解析値との比較に用いる記憶値の設定、画像の明度レベルがほぼ同一になる部分毎に区画を作成するなどのティーチングを行う必要がある。ティーチングにより記憶させる記憶値は、各区画毎に複数画像の解析値の平均値に付加値を加算した値に設定したり（記憶値＝平均値＋付加値）、或いは解析値の状況によっては、平均値の代わりに最大値或いは最小値などを用いても良い（例えば記憶値＝最大値＋付加値）。
【０００５】
実際の検査を行う場合には、リング状照明よりリードフレームにティーチング時とほぼ同一の明度が得られる照度で光照射してＣＣＤカメラにより画像入力を行う。そして、ティーチングされている区画毎に輝度の解析を実行し、解析データを複数画像に渡って記憶する。得られた複数画像を各区画毎の平均値を算出しこの平均値を解析値として記憶する。この解析値とティーチングにより記憶させた記憶値とを比較し、解析値がこの記憶値より大きくなった場合にエラーが生じたものと判定して、リードフレーム検査装置を停止させて、リードフレームの点検を行っていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上記リードフレーム検査装置においては、油塊の付着、フレームのばたつき、傷、打痕、表面変質、異物付着、加工欠損などの発生を異常として検出することができる。しかしながら、リードフレームの油塊の付着やフレームのばたつきなどは製品化する上で異常とは言えないため、エラー出力させたくないという要望があった。
このように異常状態を具体的に特定することができれば、検査装置を停止する回数も減らすことができ、検査作業の効率化を図ることも可能となる。
【０００７】
本発明の目的は、上記従来技術の課題を解決し、リードフレームの状態を具体的に特定して検査性能を向上させ、検査作業を高精度で効率的に行うリードフレーム検査装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記目的を達成するため次の構成を備える。
すなわち、帯状に連続するリードフレームを搬送する搬送手段と、前記搬送手段により搬送される際に前記リードフレームのリード形成領域の画像入力を行う撮像手段と、前記撮像手段の光軸を取り囲むようリング状に配置されかつ前記リードフレームと前記撮像手段との間に前記光軸方向に多段に配置されてなる、前記リードフレームに光を照射する照明手段と、前記撮像手段より先に取り込んだ入力画像と次に取り込んだ入力画像の輝度データを各々解析して各画素毎に比較演算し、演算結果に応じて予め学習させた登録情報に基づいて前記リードフレームの状態を特定するニューロ回路を有し、該ニューロ回路の出力結果に応じて検査続行可能か否かを判定する制御手段と、を備え、前記制御手段は、前記ニューロ回路の出力結果によりリードフレームの状態がばたつき或いは油塊付着と特定した場合には、異常判定せずに検査を続行し、その他の場合には異常判定して検査動作を停止するように制御することを特徴とする。
【０００９】
具体的には制御手段は、撮像手段より取り込んだ複数入力画像に前処理を施して、検査画像領域の輝度データの変動量Δｔを各画素毎に算出して記憶し、前処理に続く入力画像Ｐを取得して解析し検査画像領域に対応する検査画像Ｐ１を位置補正して記憶し、入力画像Ｐに続く入力画像Ｑを取得して解析し検査画像領域に対応する検査画像Ｑ１を位置補正して記憶し、検査画像Ｑ１と検査画像Ｐ１との輝度データｑ，ｐの変化量ｄをデータ変動量Δｔを考慮して各画素毎にｄ＝ｑ−ｐ−Δｔを演算し、次に検査画像Ｐ１の輝度データｐを検査画像Ｑ１の輝度データｑへ置き換えて記憶し、入力画像Ｑに続く入力画像Ｒを取得して解析し検査画像領域に対応する検査画像Ｒ１を位置補正して記憶し、該検査画像Ｒ１と検査画像Ｑ１との輝度データｒ，ｑの変化量ｄをデータ変動量Δｔを考慮して各画素毎にｄ＝ｒ−ｑ−Δｔを演算するという作業を繰り返して行い、各演算結果がｄ≧０であればニューロ回路の出力結果によりリードフレームの状態を特定して検査続行可能か否かを判定しながら検査を行うようにしても良い。
或いは、撮像手段より取り込んだ入力画像Ｐを取得して解析し検査画像領域に対応する検査画像Ｐ１を位置補正して記憶し、入力画像Ｐに続く入力画像Ｑを取得して解析し検査画像領域に対応する検査画像Ｑ１を位置補正して記憶し、検査画像Ｑ１と検査画像Ｐ１との輝度データｑ，ｐの変化量ｄ＝ｑ−ｐを各画素毎に演算し、次に検査画像Ｐ１の輝度データｐを検査画像Ｑ１の輝度データｑへ置き換えて記憶し、入力画像Ｑに続く入力画像Ｒを取得して解析し検査画像領域に対応する検査画像Ｒ１を位置補正して記憶し、該検査画像Ｒ１と検査画像Ｑ１との輝度データｒ，ｑの変化量ｄ＝ｒ−ｑを各画素毎に演算するという作業を繰り返して行い、各演算結果がｄ≠０であればニューロ回路の出力結果によりリードフレームの状態を特定して検査続行可能か否かを判定しながら検査を行うようにしても良い。
【００１０】
また、他の構成として、制御手段は、前記撮像手段より取り込んだＸ番目からＸ＋ｎ番目（Ｘ≧１，ｎ≧１；Ｘ，ｎは自然数）までの入力画像の輝度を解析し、得られたｎ画像分の輝度データの平均値を算出して該平均値に許容値を加えて第１の比較値ｐとして記憶させ、Ｘ＋（ｎ＋１）番目の入力画像の解析値ｑと前記第１の比較値ｐとの変化量ｄ＝ｑ−ｐを各画素毎に演算し、次にＸ＋１番目からＸ＋（ｎ＋１）番目までのｎ画像分の輝度データの平均値を算出して該平均値に許容値を加えて第２の比較値ｒとして更新して記憶させ、Ｘ＋（ｎ＋２）番目の入力画像の解析値ｓと前記第２の比較値ｒとの輝度データの変化量ｄ＝ｓ−ｒを各画素毎に演算する動作を繰り返し行い、各演算結果がｄ≧０であれば前記ニューロ回路の出力結果により前記リードフレームの状態を特定して検査続行可能か否かを判定しながら検査を行うようにしても良い。
この場合に、撮像手段より取り込んだＸ番目からＸ＋ｎ番目の入力画像を画像処理の１単位となる複数の区画に分割して各区画毎に各々輝度を解析し、各区画毎にｎ画像分の輝度データの平均値を算出して該平均値に各々許容値を加えて第１の比較値ｐとして各々記憶し、Ｘ＋（ｎ＋１）番目の入力画像の解析値ｑと第１の比較値ｐとの変化量ｄ＝ｑ−ｐを各区画毎に演算し、次にＸ＋１番目からＸ＋（ｎ＋１）番目までの各区画毎のｎ画像分の輝度データの平均値を算出して該平均値に許容値を加えて第２の比較値ｒとして各々更新して記憶し、Ｘ＋（ｎ＋２）番目の入力画像の解析値ｓと第２の比較値ｒとの変化量ｄ＝ｓ−ｒを各区画毎に演算する動作を繰り返すようにしても良い。
【００１１】
上記構成によれば、撮像手段より取り込んだ入力画像と次に取り込んだ入力画像どうしの輝度データを各画素毎にこれらの変化量を演算して演算結果が所定変化量に到達すると、予め学習させた登録情報に基づいてニューロ回路の出力結果によりリードフレームの状態を具体的に特定して検査続行可能か否かを判定しながら検査を行うことができる。例えば油塊の付着、フレームのばたつき、傷、打痕、表面変質、異物付着、加工欠損などのリードフレームの状態を具体的に特定できるので、これらのうち少なくともリードフレームの油塊の付着やばたつきなどはエラー出力しないようニューロ回路に学習させておくことでリードフレーム検査装置を停止する回数も減らすことができ、検査作業を高精度で効率的に行うことができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係るリードフレームの検査装置の好適な実施例を添付図面に基づいて詳細に説明する。
図１はリードフレーム検査装置を含むリードフレーム製造装置の全体構成を示す説明図、図２はリードフレーム検査装置の構成を示すブロック説明図、図３はリードフレーム検査装置の断面説明図、図４はリング状照明の構成を示す説明図、図５及び図６はリング状照明による画像入力状態を示す説明図、図７（ａ）（ｂ）は入力データのピークカット検出を示す説明図、図８はリードフレームの輪郭にマスクを施した状態を示す比較説明図、図９はリードフレームの検査画像領域を示す説明図、図１０はニューロ回路の説明図、図１１はニューロ回路による解析可能な画像例を示す説明図、図１２（ａ）〜（ｃ）はニューロ回路に学習させる登録情報を示す説明図、図１３はニューラルネットワークの構成例を示す説明図、図１４及び図１５はリードフレーム検査装置のニューロ回路に学習させるための検査動作の流れを示すフローチャート、図１６はリードフレーム検査装置のニューロ回路を用いた検査動作の流れの一部を示すフローチャート、図１７は前処理で取得した入力画像の輝度データの変動量を示すグラフ図、図１８は検査画像領域の前後の入力画像の輝度データの差分を示すグラフ図、図１９は本実施例の検査結果を示すグラフ図である。
【００１３】
先ず図１を参照してリードフレーム検査装置を含むリードフレーム製造装置の全体構成について説明する。
１，２は帯状に連続するリードフレーム３を繰り出し、巻き取り用のリールである。本実施例では図面左側の繰り出し用リール１よりリードフレーム１を繰り出し、図面右側に配置された巻き取り用リール２に巻き取るように構成されている。
【００１４】
４はレベラーであり、繰り出し用リール１より繰り出されたリードフレーム３の巻きぐせを平坦化する装置である。５は上型５ａ，下型５ｂを装備してプレスによりリードを形成するプレス装置である。
６はリードフレーム検査装置であり、プレス装置５により打ち抜かれたリードフレーム３の表面状態に打痕，傷，変色等の異常がないかどうかを検査するものである。上記リードフレーム検査装置６には、搬送手段としての搬送ローラ６ａ，照明手段の一部を構成する複数のリング状照明６ｂ，撮像手段としてのＣＣＤ（電荷結合素子）カメラ６ｃ，リング状照明６ｂやＣＣＤカメラ６ｃが一体に搭載された可動テーブル６ｄ等を装備している。
７は層間紙であり、巻き取り用リール２に巻き取られるリードフレーム３間に介在させて巻き取らせ、リードフレーム相互間の摺擦より保護をしている。
なお、本実施例では、リードフレーム検査装置６はプレス装置５の後に配置されているが、リードフレーム１の洗浄装置の後やその他の処理後に配置することも可能である。
【００１５】
次に図２を参照してリードフレーム検査装置６の全体構成についてブロック図を参照して説明する。８は制御手段であり、制御プログラムにしたがって装置全体の動作を制御するＣＰＵ８ａ、外部より入力されたデータの一時保存を行ったり、ＣＰＵ８ａのワーキングエリアとして使用されるＲＡＭやＣＰＵ８ａの制御プログラムを記憶したＲＯＭ等を備えた記憶部８ｂ、データの入出力を行う入出力部（Ｉ／Ｏ部）８ｃ、リング状照明６ｂの光源装置９の照度を制御する照度コントローラ８ｄ、ＣＣＤカメラ６ｃにより撮影した画像にマスク処理を施す画像処理ボード８ｅ等を装備している。上記画像処理ボード８ｅには、ＣＣＤカメラ６ｃより後述するモニター表示用の画像が入力される。
【００１６】
また１０は駆動手段としてのコントローラであり、リードフレーム３を搬送する搬送ローラ６ａを駆動させる駆動モータ（図示せず）や可動テーブル６ｄを走査させる駆動モータ（図示せず）を作動／停止させるドライバー回路を有する。また、上記ＣＰＵ８ａには、Ｉ／Ｏ部８ｃを介してリードフレーム３の搬送量を検出するためのフレーム搬送センサ１１からの検出信号が入力し、プレス装置５を作動／停止させる制御信号が出力される。
【００１７】
上記制御手段８のＣＰＵ８ａは、照度コントローラ８ｄにより光源装置９の照度を制御してリング状照明６ｂによりリードフレーム３のをほぼ同一明度となるように光照射する。本実施例ではＩＣ１ピース分をほぼ同一明度となる領域として一括してＣＣＤカメラ６ｃにより撮影して画像処理ボード８ｅを介して輝度データとして取り込み記憶部８ｂに記憶する。このとき、リードフレーム３を搬送しながら画像を取り込む際に検査を必要としない部分（例えば孔など）に必要に応じて画像処理ボード８ｅによりマスク処理を施して輝度データを取り込む。
ＣＰＵ８ａは検査画像ポイントを中心とした検査画像領域を指定した場合に当該領域を各画素毎に検査し、特に検査画像領域を指定しない場合には画面全体を各画素毎に検査する。そして、検査状態に応じて入出力部８ｃを介してコントローラ１０により搬送ローラ６ａの駆動を制御して搬送動作を停止させる。
【００１８】
次に図３を参照してリードフレーム検査装置６の具体的な装置構成について説明する。以下、プレス後のリードフレーム３の搬送経路にしたがって説明する。リードフレーム３は図面左側より下方にＵ字状に垂れ下がって検査装置６に進入し、リードフレームばたつき防止機構１２に沿って鉛直上方に向かって搬送される。
リードフレーム３のリードフレーム検査装置６への進入位置には複数のセンサが設けられている。６ｅは検査側停止センサであり、リードフレーム３のたるみ部分を検出すると搬送ローラ６ａの動作を停止するようになっている。即ち、プレス装置５に異常が生じて停止した場合、搬送ローラ６ａが回転し続けると、リードフレーム３のたるみ部分の巻き取りが進行してＡ位置に到達する。このとき、検査側停止センサ６ｅがリードフレーム３のたるみ部分を検出すると、検査装置６は搬送ローラ６ａの回転を停止させる。
６ｆ，６ｇは速度制御センサであり、リードフレーム３のたるみ部分が所定範囲に保たれるように搬送ローラ６ａの回転速度を制御するようになっている。即ち、リードフレーム３のたるみ部分が速度制御センサ６ｆに検出されると、プレス装置５の搬送速度より搬送ローラ６ａの巻き取り速度が速過ぎるので、搬送ローラ６ａの回転速度を遅くするようにコントローラ１０により速度制御して、リードフレーム３のたるみ部分が速度制御センサ６ｆ，６ｇ間のＢ位置にあるように保たれる。
６ｈはプレス側停止センサであり、リードフレーム３のたるみ部分を検出するとプレス装置５の動作を停止するようになっている。即ち、検査装置６に異常が生じて搬送ローラ６ａが回転停止或いは回転動作が遅延すると、リードフレーム３が巻き取られずたるみ部分が多くなりＣ位置に到達する。このときプレス側停止センサ６ｈがリードフレーム３のたるみ部分を検出すると、プレス装置５はプレス動作を停止させる。
【００１９】
また、リードフレーム３は、リードフレームばたつき防止機構１２により幅方向及び高さ方向の位置決めがなされ、図の矢印に示すＹＺ軸方向に移動可能な可動テーブル６ｄに取り付けられたリング状照明６ｂによりリードフレーム３の所定領域に光照射されてその表面画像がＣＣＤカメラ６ｃにより取り込まれる。
リング状照明６ｂは、ＣＣＤカメラ６ｃの光軸を取り囲み、かつリードフレーム３とＣＣＤカメラ６ｃとの間に光軸方向に沿って多段（本例では２段であるが、３段以上でも良い）に配置されている。また、可動テーブル６ｄは図示しない駆動モータにより図３のＹＺ軸方向に走査可能に構成されている。リング状照明６ｂの照度は、リードフレーム３のリード形成領域の輝度に応じて可動テーブル６ｄの下方に設けられた光源装置９により調整される。また、上記ＣＣＤカメラ６ｃの焦点は、可動テーブル６ｄの後端側にあるノブ６ｊにより手動で調整する。なお、図３において、Ｙ軸方向とは紙面に対して垂直方向をいう。
【００２０】
また、リードフレーム３は、連続搬送されながらＣＣＤカメラ６ｃより画像入力を行い全数検査が行われる。この際、ＣＣＤカメラ６ｃによる画像入力は、フレーム搬送センサ１１から出力される検出信号（許可フラグ）に同期して１ピース単位で行うようにすると良い。
搬送ローラ６ａは、図示しない駆動モータにより回転駆動され、リードフレーム３をその円弧面の一部に巻き付けて搬送する。上記フレーム搬送センサ１１の検出信号に基づいて駆動モータの動作を制御して、搬送ローラ６ａによるリードフレーム３の搬送動作が制御される。
【００２１】
１３は搬送ガイドであり、搬送ローラ６ａを経たリードフレーム３の搬送をガイドするものである。上記搬送ガイド１３の搬送路には、リードフレーム３の上下一方或いは双方に当接して従動回転する複数の補助ローラ１４が設けられている。上記搬送ガイド１３を経たリードフレーム３は装置外へ導かれ、巻き取り側に搬送される。
【００２２】
また、装置下部には、制御手段８や電源部等を配置した制御パネル１５が配置されている。また、装置上部には制御データコントロール用制御用モニター１６ａ、ＣＣＤカメラ６ｃより取り込んだ画像をリアルタイムで表示するための表示用モニター１６ｂが装備されている。なお、モニターは１台とし、切り換えながら制御データコントロール用の制御用として、また画像表示用として使用するようにしても良い。
【００２３】
ここで、リードフレーム検査装置６の各部の構成及び機能について詳細に説明する。
先ず、複数設けられたリング状照明６ｂの構成について詳述する。各リング状照明６ｂは同じ構成であり、図４に示すようにリング状照明６ｂのリング６ｐ内には光源としての光ファイバー６ｑが装備されている。また上記リング６ｐには支持部材６ｒが設けられており、該支持部材６ｒには半透明フィルム６ｓがリング６ｐの発光面と対向するように配置されている。また半透明フィルム６ｓのうち高輝度部分には遮光用のマスク６ｔが設けられている。
【００２４】
上述のようにリング状の照明を用いたのは、リードフレーム３と照明手段との間隔が狭いためフレーム面に明暗が生じ易いので、リードフレーム３の各領域をできるだけ均一に光照射するためである。また、リング６ｐの発光面に対向する位置に半透明フィルム６ｓを設けたのは、光の拡散を良くするためであり、更にはマスク６ｔを設けたのは、高輝度部分を遮光してフレーム面を均一な照度で光照射して、ＣＣＤカメラ６ｃにより打痕，傷等を鮮明に見るためである。なお、リング状照明６ｂの発光面の外径を検査対象フレーム面の長さに比較して大きくする（一例として２倍以上）ことにより、リング状照明６ｂからの直接光の影響を少なくすることができ、この場合には半透明フィルム６ｓは不要である。
また、リング状照明６ｂを多段に設けた理由について図５と図６を用いて説明すると、ＣＣＤカメラ６ｃにより直接検査される図６中のリードフレーム３の検査面（打ち抜き時に下面となるバリ面）に打痕が存在する場合には打痕の表面が急激にへこんでいるため、リング状照明６ｂが１段でもそこから照射される光が打痕の表面のいずれかの部分でＣＣＤカメラ６ｃのレンズ方向へ反射する（光路は実線で示す）。よって反射部分は打痕がない状態の正常の輝度よりも高くなってＣＰＵ８ａでは打痕として認識できる。
【００２５】
しかしながら、図５に示すようにリードフレーム３の検査裏面（打ち抜き時に上面となるダレ面）に打痕が存在する場合には、その打痕の裏面側、つまり検査面側の突出部の変形量は小さく、しかも突出部の表面は緩やかな曲面となるために、リング状照明６ｂが１段しかない場合には、リング状照明６ｂの光源１からの光（光路は実線で示す）は当該曲面で反射してもＣＣＤカメラ６ｃのレンズ内へは入光しない。このため、ＣＰＵ８ａでは打痕なしと判断してしまう可能性が高い。
そこで、上述したようにこの第１段目のリング状照明６ｂの他に、第２段目のリング状照明６ｂを光軸Ｇ方向に沿って第１段目のリング状照明６ｂと離間して設けると、第２段目のリング状照明６ｂの光源２からの光の打痕により検査面側に生じた突出部への入射角が変わり（この場合には小さくなり）、その反射光はＣＣＤカメラ６ｃに入光することになり（光路は点線で示す）、ＣＰＵ８ａにおいて突出部の存在を認識でき、その結果リードフレーム３の検査裏面の打痕の存在を検出することができる。
【００２６】
しかし、このリードフレーム３の検査裏面（ダレ面）の打痕は、プレス加工を行った際に発生する抜きカスやゴミが該リードフレーム３の上に残り、この抜きカス等により生ずるものであり、実際には上記リードフレーム３の上に抜きカス等は入り込み難い。そのため、検査裏面の打痕の発生率は検査面の打痕の発生率と比べて著しく低い（約１０分の１程度）。また、リードフレーム３はダイ上を所定の速度で移動しているため、小さな抜きカス等はダイ上から飛び散ってしまいリードフレーム３の検査裏面に付着する抜きカス等は比較的大きく重いものが殆どである。このため、リードフレーム３の検査裏面の打痕により検査面に生ずる突出部はその変形量が比較的大きなものが多く、リング状照明６ｂを多段に設けることで検出できるものが多いのである（図５参照）。
【００２７】
また、照度コントローラ８ｄは、リードフレーム３の面粗度の違いにより、同一照度でのフレームの明度に違いが生ずる場合に、できるだけ均一な明度になるように調整するものである。この調整は、ＣＣＤカメラ６ｃにより一括して画像入力される領域毎に、画像を取り込む際に照度コントロールを行う。
【００２８】
また、リードフレーム３の表面の明度のピーク値を観察していると、図７（ａ）に示すように、正常なフレームでも面粗度の違いによりピーク値が上昇する場合がある（相違量ａ）。そこで、図７（ｂ）に示すように、ピークレベルからある一定量だけカットしたところの輝度レベルを記憶しておき、検査時においても一定量だけカットしたところの輝度レベルで比較している（相違量ｂ）。
【００２９】
また、図８（ａ）に示すように、プレス装置５によりプレス後のリードフレーム３の輪郭部３ａや打ち抜き部分３ｂには、ダレ，カエリ，バリ等が存在する。このダレ，カエリ，バリ等が検査領域内に存在すると、ダレ，カエリ，バリ等で照射された光をＣＣＤカメラ６ｃ方向へ反射し、ダレ等が存在しない場合に比べて輝度データが極端に大きな値となり誤って打痕と認識してしまう。このため、他のリードフレーム面と同じ輝度として認識するように、一旦リードフレーム３の画像を例えば１ピース分サンプルとして取り込み、リードフレーム３の輪郭に沿ってエアブラシ，ボカシ等を使用して画像編集し、マスク画像として記憶部８ｂに記憶させる。そして、図８（ｂ）に示すように、リードフレーム３の輪郭部３ａや打ち抜き部分３ｂに画像処理ボード８ｅにおいてマスク画像を重ね合わせて輝度を補正しダレ，バリ等の影響を抑えている。
【００３０】
また、照度コントローラ８ｄにより照度を制御する単位となるリードフレーム３の検査画像領域は、一例として図９に示すように、▲１▼〜▲６▼に示す任意の検査画像ポイントを含むようにパイロット孔３ｃからのＸ−Ｙ座標を指定して行われる。
また、ＣＣＤカメラ６ｃより取り込んだ画像を輝度データに解析する画像処理ボード８ｅの解析能力は、受光素子の数や解像度によっても左右されるが、本実施例では１ピースを一括して画像入力し、最大で１画面当たり５１２×４８０ピクセル分の画素毎に輝度データを解析できるようになっている。また、検査画像ポイントを含む検査画像領域が指定された場合には当該指定領域毎に、検査画像領域指定されない場合には１画面全体に渡って画像処理を行うようになっている。
【００３１】
また、制御手段８は、入力画像どうしの輝度データを各画素毎に比較して異常を検出すると、予め学習させた登録情報に基づいて異常状態を特定するニューロ回路１７を備えている（図１０参照）。ニューロ回路１７は、初期状態では入力Ｉｉにデータを入力しただけでは関連のない出力結果Ｏｊが現れる。そこで、異常状態を示す入力画像データＩｉに対応した出力結果Ｏｊを例えば以下に示す表１のように設定登録する。
【表１】

【００３２】
入力データＩｉとしては、図１１に示すリードフレームの入力画像において、異常部分Ｎが検出された場合、該異常部分Ｎには図１２（ａ）〜（ｃ）に示すように異常状態に応じて特徴がある。ちなみに図１２（ａ）は打痕、同図（ｂ）は油塊、同図（ｃ）はリードフレーム３のばたつきを示すものとする。
これらの異常部分Ｎの拡大画像において、×印を中心に破線に示す範囲で入力データＩｉを取り込む。
このときの、入力画像の異常状態毎に入力データＩｉに対応した出力結果Ｏｊの登録数を例えば以下に示す表２のように設定登録する。
【表２】

このとき、先に登録された状態と同じ評価をすべき入力画像があった場合には、出力が先に登録された状態と同じになるように設定し追加登録する。そして、各評価項目毎の登録数が設定数に達した後、登録を終了する。登録が終了した後、バックプロバゲーション法を用いて、学習を行う。
【００３３】
次にこの学習作業を経て形成された登録情報に基づいて、図１３に示すニューラルネットワークを形成する。入力層１〜１０は異常状態を特定すべき検査画像からのデータ数、中間層１〜５はニューラルネットワークにおいて、解を導き出すのに必要な層であり、出力層１〜５は油塊、打痕、ばたつき、欠損、正常などの評価結果を示す。尚、入力層は例えば入力画像の検査画像領域を縦，横１０画素分とした場合には、入力層の入力数は１０×１０＝１００となる。
上記入力層、中間層、出力層はシナプス１８により結ばれる。出力結果Ｏ₁〜Ｏ₅のいずれかの出力がＯＮ状態の９０％を超えた場合に出力結果をＯＮとして判定するように判定用パラメータを設定することにより異常状態が特定できる。
【００３４】
次に、上述のように構成されたリードフレーム検査装置６の制御動作について図１４〜図１６に示すフローチャートに沿って説明する。本実施例では、リードフレーム３を連続搬送しながらＩＣ１ピース毎に表面状態の検出を行う場合の流れについて説明するものとする。
【００３５】
先ず、リードフレーム全体の検査の流れについて概略説明すると、プレス装置５を経て連続的に加工され搬送されるリードフレーム３をリードフレーム検査装置６に進入させ、リードフレーム３のＩＣ１ピース単位でＣＣＤカメラ６ｃより画像を取り込む。このとき、入力画像に前処理を施して、検査画像ポイントを中心に指定された検査画像領域の輝度データの変動量Δｔを各画素毎に算出して記憶する。次に検査を開始すると、前処理に続く入力画像Ｐを取得して検査画像領域に対応する検査画像Ｐ１を位置補正して記憶し、入力画像Ｐに続く入力画像Ｑを取得して検査画像領域に対応する検査画像Ｑ１を位置補正して記憶し、検査画像Ｑ１と検査画像Ｐ１との輝度データｑ，ｐの変化量ｄをデータ変動量Δｔを考慮して各画素毎にｄ＝ｑ−ｐ−Δｔを演算する。次に検査画像Ｐ１の輝度データｐを検査画像Ｑ１の輝度データｑへ置き換えて記憶し、入力画像Ｑに続く入力画像Ｒを取得して解析し検査画像領域に対応する検査画像Ｒ１を位置補正して記憶し、該検査画像Ｒ１と検査画像Ｑ１との輝度データｒ，ｑの変化量ｄをデータ変動量Δｔを考慮してｄ＝ｒ−ｑ−Δｔを各画素毎に演算するという作業を繰り返して行う。そして、各演算結果がｄ≧０であればニューロ回路１７の出力結果によりリードフレーム３の状態を特定して検査続行可能か否かを判定しながら検査を行う。
【００３６】
次に制御手段８による具体的手順について説明する。
先ず、ニューロ回路１７に登録情報を記憶させて学習させるプロセスについて図１４及び図１５を参照して説明する。
図１４において、ステップＳ１において、検査装置の電源を投入すると、ステップＳ２に進行して初期パラメータが設定されているか否かを判定する。この初期パラメータには、図９の▲１▼〜▲６▼に示す任意の検査画像ポイントを含む検査画像領域を特定するためのパイロット孔３ｃを基準とするＸ−Ｙ方向の位置決め情報、リング状照明６ｂの光源装置９の照度設定などの検査前処理がある。
【００３７】
初期パラメータが設定してある場合には、ステップＳ３に進行して検査開始スイッチの入力を待ってステップＳ６に進行して前処理画像Ｔを取得する。
また、初期パラメータが設定してない場合には、ステップＳ４に進行して位置決め情報を入力し、ステップＳ５に進行して検査画像領域を指定する場合には当該指定した領域、或いは検査画像領域を指定しない場合には画面全域で検査を行う。また、検査画像領域において必要に応じてマスク処理を施す。このマスク処理は、リードフレーム３のダレ，バリ部分は他の面と光の反射が異なるため、この部分は検査しないようにしたり或いは、特に検査させない部分（例えば刻印部）があればマスクを施すものである。このマスク処理は、各検査画像領域において１回目の入力画像において行えば足りる。この後、ステップＳ３に戻って検査開始スイッチの入力を待ってステップＳ６に進行して前処理画像Ｔを取得する。このとき、入力画像はリアルタイムで表示用モニター１６ｂに写し出され、その表面状態を視認することができる。
【００３８】
前処理画像Ｔは、ＩＣ１ピース単位で複数画像分、本実施例では１０ピース分取得して検査画像領域の各画素ごとの輝度を解析して輝度データとして記憶する。次に、ステップＳ７に進行して検査画像領域内の各画素ごとの輝度データの変動量Δｔを求める（図１７参照）。Δｔの値は、各画素毎の輝度データの最大値と最小値の差分に相当する。
【００３９】
次にステップＳ８に進行して、ＣＣＤカメラ６ｃより次の画像Ｐを画像処理ボード８ｅを介して輝度データとして取り込み記憶部８ｂに記憶する。次いでステップＳ９に進行して、画像Ｐの輝度データのうち、ステップＳ２で入力した図９の▲１▼〜▲６▼のうち所定の検査画像ポイントを含む位置決め情報に従って検査画像領域に相当する検査画像Ｐ１を読み出して位置補正する移動処理を行う。検査画像と前処理工程の記憶画像間に位置ずれが生じている場合に輝度データ間の正確な比較ができないからである。
【００４０】
次にステップＳ１０に進行して、ＣＣＤカメラ６ｃより次の画像Ｑを画像処理ボード８ｅを介して輝度データとして取り込み記憶部８ｂに記憶する。次いでステップＳ１１に進行して、画像Ｑの輝度データのうち、ステップＳ２で入力した位置決め情報に従って検査画像Ｐ１に対応する検査画像Ｑ１を読み出して位置補正する移動処理を行う。
【００４１】
次にステップＳ１２に進行して、ＣＰＵ８ａは検査画像Ｑ１，Ｐ１と前処理画像Ｔとの輝度データ間でＱ１−Ｐ１−Ｔの演算処理を行う。具体的には、対応する各画素間において変動量を加味した輝度データの変化量ｄ＝ｑ−ｐ−Δｔの演算処理を行い結果を記憶部８ｂに記憶する。この検査画像Ｑ１，Ｐ１の特定の画素の輝度データｑ，ｐと前処理画像Ｔより得られた輝度データの変動量Δｔ（＞０）及び輝度データｑ，ｐ間の変化量ｑ−ｐの関係を図１８に示す。
【００４２】
次にステップＳ１３に進行して、検査画像Ｑ1 ，Ｐ１の全ての対応する画素間で演算結果がｄ＜０か否かを判定する。演算結果がｄ＜０であれば、検査画像Ｑ1 ，Ｐ１間で輝度データが正常範囲と判断してステップＳ１４に進行して、記憶部８ｂに記憶した検査画像Ｐ１のデータを検査画像Ｑ１のデータに置き換える。次にステップＳ１５に進行してリードフレーム３からの入力画像があるか否かを判定し、検査画像がない場合には検査終了するものと判断してステップＳ１６に進行して検査装置の動作を停止する。また、更に入力画像がある場合には、ステップＳ１０に戻って、ＣＣＤカメラ６ｃより画像Ｑの次の画像Ｒを画像処理ボード８ｅを介して輝度データとして取り込み記憶部８ｂに記憶する。次いでステップＳ１１に進行して、画像Ｒの輝度データのうち、ステップＳ２で入力した図９の▲１▼〜▲６▼のうち所定の検査画像ポイントを含む位置決め情報に従って検査画像Ｑ１に対応する検査画像Ｒ１を記憶部８ｂ内で読み出す移動処理を行う。以後同様に検査画像Ｑ１，Ｒ１と前処理画像Ｔとの輝度データ間でＲ１−Ｑ１−Ｔの演算処理を行うという検査動作を繰り返し行う。
【００４３】
また演算結果がｄ≧０であれば、ステップＳ１７に進行してＣＰＵ８ａは異常と判定して、ステップＳ１８に進行して検査装置の動作を停止させる。
このとき、演算結果ｄ＜０の判定について詳細に説明すると、検査画像Ｑ１，Ｐ１の特定画素の輝度データｑ，ｐ間に変動がない場合（ｑ＝ｐの場合）、ｄ＝ｑ−ｐ−Δｔ＝−Δｔ＜０となって、ｑ−ｐ＜Δｔとなる。よって、輝度データｑ，ｐの変化量が変動量Δｔより小さいので正常範囲と判定する。
また輝度データｑ，ｐ間に変動がある場合（ｑ≠ｐの場合）、ｑ＜ｐとすると、ｑ−ｐ＜０であるからｄ＝ｑ−ｐ−Δｔ＜０となってｑ−ｐ＜Δｔとなる。よって、輝度データｑ，ｐの差が変動量Δｔより小さいので正常範囲と判定する。また、ｑ＞ｐとすると、ｄ＝ｑ−ｐ−Δｔ＜０の場合にはｑ−ｐ＜Δｔとなるため正常範囲と判定できるが、ｄ＝ｑ−ｐ−Δｔ＞０の場合にはｑ−ｐ＞Δｔとなるため、輝度データｑ，ｐの差が変動量Δｔより大きいので異常有りと判定する。
【００４４】
このようにして得られたある入力画像の検査画像ポイント▲１▼〜▲６▼を含む輝度データの解析値（破線部分）と、直前に得られた入力画像の輝度データの記憶値＋画像間変動量（実線部分）との関係を図１９に示す。図１９において、検査画像ポイント▲４▼においては、当該検査画像の解析値が直前の検査画像の記憶値＋画像間変動量の値を超えているため、異常が生じたものと判定できる。
【００４５】
次にステップＳ１９に進行して、検査画像を確認して異常原因を判定して、ニューロ回路１７の出力結果Ｏｊを決定する。次にステップＳ２０に進行して、検査画像から異常部分Ｎを取り出してニューロ回路１７の入力画像Ｉｉを取得する。そして、ステップＳ２１に進行して、ニューロ回路１７の入力画像Ｉｉ及び出力結果Ｏｊを登録する。
次にステップＳ２２に進行して、各出力結果Ｏｊに対する登録数を確認する。次にステップＳ２３において、いずれかの出力結果Ｏｊの登録数が出力設定数に達したか否かを判定し、出力設定数に達していなければステップＳ２４に進行して、一旦停止した装置を再スタートさせてステップＳ１０に戻って、次の画像Ｒを取り込んで検査を続行し、出力設定数に達していればステップＳ２５に進行して、学習作業を行う。
【００４６】
次に、学習済みのニューロ回路１７を用いて実際にリードフレームの検査を行う場合には、図１６に示すように、前述したステップＳ１３において、演算結果がｄ≧０であれば、ステップＳ１７´に進行してニューロ回路１７の出力結果よりリードフレーム３の状態を特定する。そして、ステップＳ１８´において、リードフレーム３の状態がばたつき或いは油塊付着と特定した場合には、異常判定せずにステップＳ１０に戻って、次の画像Ｒを取り込んで検査を続行し、その他の場合には異常判定してステップＳ１９´に進行して検査装置の動作を停止させ、ステップＳ２０´に進行してリードフーム３の異常を確認して回復処理した後、リードフレーム検査装置６を再スタートさせる。
【００４７】
尚、上記検査において、ステップＳ１３において、演算結果がｄ≧０の場合にのみニューロ回路１７の出力結果によりリードフレーム３の状態を判定したが、ｄ＜０の場合にもリードフーム３の正常状態（ばたつきや油塊付着など）を具体的に特定すべくニューロ回路１７を用いて検査を行っても良い。
【００４８】
また、検査画像領域内の各画素ごとの輝度データの変動量Δｔを求めることなく、直接検査画像を取得して、検査画像領域の輝度データどうしを比較してニューロ回路１７の出力結果よりリードフレーム３の状態を特定するようにしても良い。
図２０において、ステップＳ１〜Ｓ５において、初期パラメータの設定が完了し、検査開始スイッチが入力されて検査がスタートすると、ステップＳ´６に進行してＣＣＤカメラ６ｃより画像Ｐを画像処理ボード８ｅを介して輝度データとして取り込み記憶部８ｂに記憶する。次いでステップＳ´７に進行して、画像Ｐの輝度データのうち、ステップＳ２で入力した図９の▲１▼〜▲６▼のうち所定の検査画像ポイントを含む位置決め情報に従って検査画像領域に相当する検査画像Ｐ１を読み出して位置補正する移動処理を行う。
【００４９】
次にステップＳ´８に進行して、ＣＣＤカメラ６ｃより次の画像Ｑを画像処理ボード８ｅを介して輝度データとして取り込み記憶部８ｂに記憶する。次いでステップＳ´９に進行して、画像Ｑの輝度データのうち、ステップＳ２で入力した位置決め情報に従って検査画像Ｐ１に対応する検査画像Ｑ１を読み出して位置補正する移動処理を行う。
【００５０】
次にステップＳ´１０に進行して、ＣＰＵ８ａは検査画像Ｑ１，Ｐ１と前処理画像Ｔとの輝度データ間でＱ１−Ｐ１の演算処理を行う。具体的には、対応する各画素間において輝度データの変化量ｄ＝ｑ−ｐの演算処理を行い結果を記憶部８ｂに記憶する。次にステップＳ´１１に進行して、検査画像Ｑ1 ，Ｐ１の全ての対応する画素間で演算結果がｄ＝０か否かを判定する。演算結果がｄ＝０であれば、検査画像Ｑ1 ，Ｐ１間で輝度データが正常範囲と判断してステップＳ´１２に進行して、記憶部８ｂに記憶した検査画像Ｐ１のデータを検査画像Ｑ１のデータに置き換える。
次にステップＳ´１３に進行してリードフレーム３からの入力画像があるか否かを判定し、検査画像がない場合には検査終了するものと判断してステップＳ´１４に進行して検査装置の動作を停止する。また、更に入力画像がある場合には、ステップＳ´８に戻って、ＣＣＤカメラ６ｃより画像Ｑの次の画像Ｒを画像処理ボード８ｅを介して輝度データとして取り込み記憶部８ｂに記憶する。次いでステップＳ´１１に進行して、画像Ｒの輝度データのうち、ステップＳ２で入力した図９の▲１▼〜▲６▼のうち所定の検査画像ポイントを含む位置決め情報に従って検査画像Ｑ１に対応する検査画像Ｒ１を記憶部８ｂ内で読み出す移動処理を行う。以後同様に検査画像Ｑ１，Ｒ１と前処理画像Ｔとの輝度データ間でＲ１−Ｑ１の演算処理を行うという検査動作を繰り返し行う。
【００５１】
また演算結果がｄ≠０であれば、ステップＳ´１５に進行してニューロ回路１７の出力結果によりリードフレーム３の状態を特定する。ステップＳ´１６において、リードフレーム３の状態がばたつき或いは油塊付着と特定した場合には、異常判定せずにステップＳ´８に戻って、次の画像Ｒを取り込んで検査を続行し、その他の場合には異常判定してステップＳ´１７に進行してリードフレーム検査装置６の動作を停止させ、ステップＳ´１８に進行してリードフーム３の異常を確認して回復処理した後、再度リードフレーム検査装置６を再スタートさせる。
【００５２】
上記構成によれば、制御手段８は、ＣＣＤカメラ６ｃより先に取り込んだ入力画像Ｐと次に取り込んだ入力画像Ｑの輝度データを各々解析して各画素毎に比較演算し、演算結果に応じて予め学習させた登録情報に基づいてニューロ回路１７の出力結果によりリードフレーム３の状態を具体的に特定して検査続行可能か否かを判定しながら検査を行うことができる。例えば油塊の付着、フレームのばたつき、傷、打痕、表面変質、異物付着、加工欠損などリードフレーム３の状態を具体的に特定できるので、これらのうち少なくともリードフレーム３の油塊の付着やばたつきなどはエラー出力しないようニューロ回路１７に学習させておくことでリードフレーム検査装置６を停止する回数も減らすことができ、検査作業を高精度で効率的に行える。
【００５３】
次に、制御手段８にニューロ回路１７を用いて異常状態を特定する他例について図２１〜図２４を参照して説明する。尚、リードフレーム検査装置６の構成は前述した実施例と同様であるので同一番号を付して説明を援用するものとし、制御手段８の制御内容を中心に説明する。
本実施例は、撮像手段より取り込んだＸ番目からＸ＋ｎ番目（Ｘ≧１，ｎ≧１；Ｘ，ｎは自然数）までの入力画像の輝度を解析し、得られたｎ画像分の輝度データの平均値を算出して該平均値に許容値を加えて第１の比較値ｐとして記憶させ、Ｘ＋（ｎ＋１）番目の入力画像の解析値ｑと前記第１の比較値ｐとの変化量ｄ＝ｑ−ｐを各画素毎に演算し、次にＸ＋１番目からＸ＋（ｎ＋１）番目までのｎ画像分の輝度データの平均値を算出して該平均値に許容値を加えて第２の比較値ｒとして更新して記憶させ、Ｘ＋（ｎ＋２）番目の入力画像の解析値ｓと第２の比較値ｒとの輝度データの変化量ｄ＝ｓ−ｒを各画素毎に演算する作業を繰り返し行い、各演算結果がｄ≧０であればニューロ回路１７の出力結果によりリードフレーム３の状態を特定して検査続行可能か否かを判定しながら検査を行うものである。
実際には、リードフレーム３を搬送しながら画像を取り込む際に必要に応じて画像処理ボード８ｅによりマスク処理を施して輝度データを取り込み、取り込んだデータを区画単位で解析し、得られた解析値と記憶部８ｂに記憶させた比較値と比較して異常を検出するようにしている。ＣＰＵ８ａは入出力部８ｃを介してコントローラ１０により搬送ローラ６ａの駆動を制御して搬送動作を停止させたり、可動テーブル６ｄをリードフレーム３の区画ごとに走査させ、当該領域全体の画像を取り込むことも可能である。
【００５４】
また、リードフレーム３の区画は、明度レベルが同一と思料される領域に区分されており、照度コントローラ８ｄにより同一の照度となるように制御される。このリードフレーム３の区画とは、一例として図２１に示すように、単位ＩＣ（１ピース）を５分割した１／５ピースが相当する。この１／５ピース内では明度レベルがほぼ同一と観測される。なお、この領域は、リング状照明６ｂの直径やリードフレーム３との距離によってその広さは左右されるため、所定領域は１／２ピースの場合もあり、また１ピース全体の場合もある。
また、ＣＣＤカメラ６ｃの画像入力できる面積はその受光画素数により、また必要とする解像度によっても左右されるが、本例では一例として１ピースを一括して画像入力し、さらにこれを５区画に分割して画像処理を行うようにしている。
【００５５】
次に、リードフレーム検査装置６の制御動作について図２２〜図２４に示すフローチャートに沿って説明する。本実施例では、リードフレーム３の任意の検査位置においてＩＣ１ピースの表面状態を検出する動作について説明するものする。
【００５６】
先ず、リードフレーム全体の検査の流れについて概略説明すると、プレス装置５を経て連続的に加工され搬送されるリードフレーム３を検査装置６に進入させ、リードフレーム３のＩＣ１ピースに対し、多分割した位置へ若しくは多分割していない時は必要であれば一度ＣＣＤカメラ６ｃを移動させて画像を取り込む。上記取り込んだ画像を解析指示データに従い各区画毎に輝度を解析し、その輝度データ（解析値）と記憶部８ｂに記憶されている複数画像の平均値に許容値を加えたティーチングデータ（比較値）とを比較する。この作業は明部及び暗部両方において行っても良いが、高速化を図るためには明部のみ若しくは暗部のみの解析を行うのが望ましい。解析値と比較値の両者を比較した結果、比較値より解析値のほうが大きい場合には、エラーとして出力される。
【００５７】
次に具体的な検査方法について説明する。
先ず、ニューロ回路１７に登録情報を記憶させて学習させるプロセスについて図２２及び図２３のフローチャートを参照して説明する。
図２２において、ステップＳ３１において、マスク画像Ｅの入力を行う。このマスク画像の入力は、制御手段８の記憶部８ｂにティーチングにより▲１▼マスクの作成、▲２▼リードフレーム３のＩＣ１ピースの区画設定（Ｎ０．１〜Ｎ０．５）、▲３▼カメラ入力レベルの設定等が行われる。尚、上記▲１▼〜▲３▼の作業は本実施例では明部検出用のみについて行われるが、暗部検出用について行っても良い。また、上記ティーチングによるデータ入力は、リードフレームの品種，材質の相違などにより随時行われる。
【００５８】
以下、具体的に説明すると、▲１▼上記マスク画像Ｅの入力は、前述したように、リードフレーム３のダレ，バリ部分は他の面と光の反射が異なるため、この部分は検査しないようにマスクを作成する。或いは、特に検査させない部分（例えば刻印部）があればマスクする。
また、▲２▼ＩＣ１ピース内の区画設定は、図２１に示すように、例えばＩＣ１ピース全体を１入力画像とし、入力画像の明度レベルがほぼ同一と観測される区画に細分化（本実施例では５区画に区分）し、１区画を設定する。
また、▲３▼カメラ入力レベルの設定は、入力画像の輝度データのピークレベルを検出するために必要なカメラ入力の範囲設定を行う。
【００５９】
次に、ステップＳ３２に進行して搬送ローラ６ａを回転駆動させてリードフレーム３を連続搬送を開始する。また、同時にリードフレーム３を検査装置６より巻き取りリール２側に巻き取らせる。
次に、ステップＳ３３に進行して、フレーム搬送センサ１１はリードフレーム３の１ピース分のリード形成領域を検出すると許可フラグを立てる。上記許可フラグを立てると、ステップＳ３４に進行してＣＣＤカメラ６ｃより画像入力Ｆが行われる。
【００６０】
次に、ステップＳ３４に進行して、リードフレーム３のＩＣ１ピース全体の画像入力が一括して行われる。上記許可フラグが立てられる度に、同様にリードフレーム３の画像入力が行われる。これにより、リードフレーム３の全ピースの検査が可能となる。一括して入力した画像は画像処理の一単位となる複数の区画（一例として５区画等）に細分化される。
なお、画像入力の単位が１ピース全体ではなく、例えば複数ピース等の所定の長さの領域である場合には、フレーム搬送センサ１１により検出するリードフレーム３の移動量を当該所定の長さの範囲とすることによって、同様にリードフレーム３の全ピースの検査が可能となる。
【００６１】
次に、ステップＳ３５に進行してＣＰＵ８ａは記憶部８ｂにティーチングで記憶させたマスク画像Ｅに関するデータを読み出す。そしてステップＳ３６に進行して、マスク処理の有無を判断する。ここでマスク処理するのであれば、ステップＳ３７に進行し、画像処理ボード８ｅにより入力画像Ｆにマスク画像Ｅをマスクする。また、マスク処理しない場合には直接ステップＳ３８へ移行する。このとき、上記入力画像Ｆはリアルタイムで表示用モニター１６ｂに写し出され、その表面状態を視認することができる。
【００６２】
次にステップＳ３８において各区画領域毎に解析指示データに基づき輝度を解析して、ステップＳ３９に進行してＸ番目からＸ＋ｎ番目のｎ個分の画像データ（Ｘ≧１，ｎ≧１；Ｘ，ｎは自然数）について解析データを一時保存する。本実施例では、各区画につき第１番目から第１０番目の１０画像分のデータを解析して一時保存可能になっている。そして、ステップＳ４０に進行して全区画につき画像データの解析が終了したか否かを判断し、終了していなければステップＳ３８に戻って全区画の画像解析を行う。次にステップＳ４１に進行して全区画につきｎ画像分（本実施例では１０画像分）の解析データが存在するか否かを判断する。１０画像分の解析データがない場合には、ステップＳ３３に戻って更に画像を取り込みながら各区画毎に輝度データが１０画像分になるまで解析を続行する。そしてステップＳ４２に進行して、ＣＰＵ８ａは各区画毎に１０画像分の解析データの平均値を算出する。この平均値に許容値を加えた値を各々第１の比較値として記憶部８ｂに記憶する。上記許容値の設定は、各区画毎にフレームの面粗度、母材の圧延状態、加工油の付着状況などによりフレームの明るさが変化することから、各区画毎に行う。
【００６３】
次に、ステップＳ４３に進行してＸ＋（ｎ＋１）番目のリード形成領域の入力画像の輝度を解析指示データに従い解析する。本実施例では第１１番目のリード形成領域の画像を入力して各区画毎に輝度データの解析を行う。そして、ステップＳ４４に進行して上記第１１番目の解析値ｑと記憶部８ｂに記憶されている第１の比較値（＝平均値＋許容値）ｐとを各区画毎に比較する。即ち解析値ｑと第１の比較値ｐとの差ｄ＝ｑ−ｐを算出する。このとき、各区画毎に解析指示データを変えながら解析することができる。例えば光源の照度が変化して取り込む画像の明るさが変動しても、取り込むべき対象物（リードフレーム）の形状が同じになるようにピータイル値（面積）を調整する。また、例えば区画内にリード部等の島（オブジェクション）が存在する場合、２値化したときの島（オブジェクション）の数と重心位置をピータイル値（面積）を変更してＩＣ１ピースの区画形状に応じた画像を取り込む。また、各区画の許容値を明度レベルの変化に合わせて調整する場合もある。
【００６４】
次に、ステップＳ４５において演算結果がｄ＜０であるか否かを判定し、演算結果がｄ＜０であれば、検査画像間で輝度データが正常範囲と判断してステップＳ４６に進行し、ｄ≧０であれば図２３に示すステップＳ４９に進行する。ステップＳ４６において、全区画の処理が終了したか否かを判定し、終了していなければステップＳ４３に戻って残りの区画の輝度データを解析して記憶値との比較演算を続行する。また、全区画の演算が終了していれば、ステップＳ４７に進行してリードフレーム３の検査が終了したか否かを判定し、検査すべきリードフレーム３がない場合には装置を停止して検査を終了する。また検査すべきリードフレーム３がある場合には、ステップＳ４８に進行して、ｎ＝ｎ＋１に置き換えてステップＳ４２に戻ってｎ＋１番目の入力画像を含む輝度データの各区画毎の平均値を新たに算出して記憶値ｐを更新する。これは、解析データの平均値が緩やかに変化するため、前後のデータを入れ換えて比較値を更新するだけで十分精度の良い検査が行えるからである。
そして、ステップＳ４３以降に進行してｎ＋２番目の入力画像の輝度データを区画毎に解析して検査動作を続行する。
【００６５】
また、演算結果がｄ≧０であれば、図２３においてステップＳ４９に進行してＣＰＵ８ａは異常と判定して、ステップＳ５０に進行して検査装置の動作を停止させる。次にステップＳ５１に進行して、検査画像を確認して異常原因を判定して、ニューロ回路１７の出力結果Ｏｊを決定する。次にステップＳ５２に進行して、検査画像から異常部分Ｎ（図１２参照）を取り出してニューロ回路１７の入力画像Ｉｉを取得する。そして、ステップＳ５３に進行して、ニューロ回路１７の入力画像Ｉｉ及び出力結果Ｏｊを登録する。
次にステップＳ５４に進行して、各出力結果Ｏｊに対する登録数を確認する。このとき、出力結果Ｏ₁〜Ｏ₅のいずれかの出力がＯＮ状態の９０％を超えた場合に出力結果をＯＮとして判定するように判定用パラメータが設定されている。次にステップＳ５５において、いずれかの出力結果Ｏｊの登録数が出力設定数に達したか否かを判定し、出力設定数に達していなければステップＳ５６に進行して、一旦停止した装置を再スタートさせてステップＳ４６に戻って、他の全区画において検査を続行し、出力設定数に達していればステップＳ５７に進行して、出力結果を登録する。この登録済み入力・出力パターンを用い、バックプロバゲーション法を用いて学習を行う。
【００６６】
次に、学習済みのニューロ回路１７を用いて実際にリードフレームの検査を行う場合には、図２４に示すように、前述したステップＳ４５において、演算結果がｄ＜０であれば、検査画像間で輝度データが正常範囲と判断してステップＳ４６´に進行し、ｄ≧０であればステップＳ５１´に進行する。
ステップＳ４６´においては、全区画（５区画）の輝度データの解析が終了したか否かを判定し、終了していなければステップＳ４３に戻って残りの区画の輝度データを解析して記憶値との比較演算を続行する。ステップＳ５１´においては、ニューロ回路１７の出力結果よりリードフレーム３の状態を特定する。ステップＳ５２´において、リードフレームのばたつき或いは油塊付着と特定した場合には、異常判定せずにステップＳ４６´に戻って、その他の場合には異常判定してステップＳ５３´に進行してエラー登録をした後でステップＳ４６´に戻る。
【００６７】
次に、ステップＳ４７´に進行してエラー登録が有るか否かを判定し、エラー登録が有る場合にはステップＳ４９´に進行してリードフレーム検査装置６の動作を停止させてリードフーム３の異常を確認して回復処理を行う。
また、エラー登録がない場合には、ステップＳ４８´に進行して次のリードフレーム３の検査ピースが有るか否かを判断し、検査ピースがない場合にはリードフレーム３の巻き取りを行い、検査を終了する。また、検査ピースが有る場合には、ステップＳ５０´に進行して、ｎ＝ｎ＋１に置き換えて再びステップＳ４２に戻ってｎ＋１番目の入力画像を含む輝度データの各区画毎の平均値を新たに算出して記憶値ｐを更新する。そして、ステップＳ４３以降に進行してｎ＋２番目の入力画像の輝度データを区画毎に解析して同様の検査動作を続行する。
【００６８】
尚、上記検査動作においても、ステップＳ４５において、演算結果がｄ≧０の場合にのみニューロ回路１７の出力結果よりリードフレーム３の状態を判定したが、ｄ＜０の場合にもリードフレーム３の正常状態（ばたつきや油塊付着など）を具体的に特定すべくニューロ回路１７を用いて検査を行っても良い。
また、本実施例では、例えば第１番目の入力画像（１ピース分）から第１０番目の入力画像を取り込んで第１の比較値を算出して第１１番目の入力画像解析に使用していたが、各比較値の算出には１０画像分の解析データに限らず任意のデータ数より算出することが可能である。また、本実施例では第１番目から第１０番目までの入力画像については、リードフレーム検査装置６を用いて比較値との比較が行えないが、リードフレーム３の打痕等は作業者が目視により確認できる範囲であるので、検査上支障となることはない。
【００６９】
以上、本発明の好適な実施例について種々述べてきたが、本発明はこの実施例に限定されるものではなく、ニューロ回路１７による検査は、制御手段８の性能が向上すれば、リードフレーム３が異常状態のみならず、正常状態においてもすべて状態を具体的に特定しながら検査を行っても良い。またリードフレーム検査装置６の設置箇所はリードフレーム３のプレス後に限らず、洗浄後またはその他の処理後に設置しても良い等、発明の精神を逸脱しない範囲内でさらに多くの改変を施し得るのはもちろんのことである。
【００７０】
【発明の効果】
本発明は前述したように、撮像手段より先に取り込んだ入力画像と次に取り込んだ入力画像どうしの輝度データを各画素毎に比較演算し、演算結果に応じて予め学習させた登録情報に基づいてニューロ回路の出力結果によりリードフレームの状態を具体的に特定して検査続行可能か否かを判定しながら検査を行うことができる。例えば油塊の付着、フレームのばたつき、傷、打痕、表面変質、異物付着、加工欠損などのリードフレームの状態を具体的に特定できるので、これらのうち少なくともリードフレームの油塊の付着やばたつきなどはエラー出力しないようニューロ回路に学習させておくことでリードフレーム検査装置を停止する回数も減らすことができ、検査作業を高精度で効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】リードフレーム検査装置を含むリードフレーム製造装置の全体構成を示す説明図である。
【図２】リードフレーム検査装置の構成を示すブロック説明図である。
【図３】リードフレーム検査装置の断面説明図である。
【図４】リング状照明の構成を示す説明図である。
【図５】リング状照明による画像入力状態を示す説明図である。
【図６】リング状照明による画像入力状態を示す説明図である。
【図７】入力データのピークカット検出を示す説明図である。
【図８】リードフレームの輪郭にマスクを施した状態を示す比較説明図である。
【図９】リードフレームの検査画像領域を示す説明図である。
【図１０】ニューロ回路の説明図である。
【図１１】ニューロ回路による解析可能な画像例を示す説明図である。
【図１２】ニューロ回路に学習させる登録情報を示す説明図である。
【図１３】ニューラルネットワークの構成例を示す説明図である。
【図１４】リードフレーム検査装置のニューロ回路に学習させるための検査動作の流れを示すフローチャートである。
【図１５】リードフレーム検査装置のニューロ回路に学習させるための検査動作の流れを示すフローチャートである。
【図１６】リードフレーム検査装置のニューロ回路を用いた検査動作の流れの一部を示すフローチャートである。
【図１７】前処理で取得した入力画像の輝度データの変動量を示すグラフ図である。
【図１８】検査画像領域の前後の入力画像の輝度データの差分を示すグラフ図である。
【図１９】本実施例の検査結果を示すグラフ図である。
【図２０】他例に係るリードフレーム検査装置のニューロ回路を用いた検査動作の流れを示すフローチャートである。
【図２１】他例に係るニューロ回路による解析可能な画像例を示す説明図である。
【図２２】他例に係るリードフレーム検査装置のニューロ回路に学習させるための検査動作の流れを示すフローチャートである。
【図２３】他例に係るリードフレーム検査装置のニューロ回路に学習させるための検査動作の流れを示すフローチャートである。
【図２４】他例に係るリードフレーム検査装置のニューロ回路を用いた検査動作の流れの一部を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１繰り出し用リール
２巻き取り用リール
３リードフレーム
４レベラー
５プレス装置
６リードフレーム検査装置
６ａ搬送ローラ
６ｂリング状照明
６ｃＣＣＤカメラ
６ｄ可動テーブル
６ｅ検査側停止センサ
６ｆ，６ｇ速度制御センサ
６ｈプレス側停止センサ
６ｊノブ
６ｐリング
６ｑ光ファイバー
６ｒ支持部材
６ｓ半透明フィルム
６ｔマスク
７層間紙
８制御手段
８ａＣＰＵ
８ｂ記憶部
８ｃ入出力部
８ｄ照度コントローラ
８ｅ画像処理ボード
９光源装置
１０コントローラ
１１フレーム搬送センサ
１２リードフレームばたつき防止機構
１３搬送ガイド
１４補助ローラ
１５制御パネル
１６ａ制御用モニター
１６ｂ表示用モニター
１７ニューロ回路
１８シナプス
Ｇ光軸[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a lead frame inspection apparatus capable of specifically specifying surface conditions such as dents, oil mass adhesion, flapping, scratches, and discoloration after punching.
[0002]
[Background]
Conventionally, in a pressing process for punching a lead frame to form a lead frame, for example, in the case of a strip-shaped lead frame, a worker has confirmed large dents, burrs, and the like with the naked eye when conveyed from the press. Moreover, the lead frame to be conveyed was arbitrarily extracted after pressing, and inspection and measurement were performed with a microscope.
In addition, since the lead frame wound on the reel cannot be subjected to a sampling inspection in the middle, the worker must rely on the naked eye of the operator, and the precise inspection must be inspected for the presence of a dent or the like at the end of the reel. It was.
[0003]
In order to improve the inspection efficiency and accuracy of the lead frame, the present applicant has proposed a lead frame inspection apparatus shown in Japanese Patent Application No. 9-278713. This inspection device irradiates the lead frame conveyed after press processing with light from a ring-shaped illumination, inputs the reflected light with a CCD camera, analyzes the luminance of the input image, and pre-teaches the obtained analysis value with the obtained analysis value. Thus, the abnormality of the lead frame is detected by comparing with the stored value stored in the storage unit.
[0004]
In order to inspect a lead frame using the above-described inspection apparatus, an image is acquired in advance using a normal lead frame, setting of parameters necessary for image analysis and setting of storage values used for comparison with analysis values It is necessary to perform teaching such as creating a section for each portion where the brightness levels of the images are substantially the same. The stored value to be stored by teaching is set to a value obtained by adding an additional value to the average value of the analytical values of a plurality of images for each section (memory value = average value + added value), or depending on the state of the analytical value, A maximum value or a minimum value may be used instead of the average value (for example, stored value = maximum value + additional value).
[0005]
In the actual inspection, the lead frame is irradiated with light with an illuminance that provides almost the same lightness as teaching, and image input is performed by a CCD camera. Then, luminance analysis is performed for each teaching section, and the analysis data is stored over a plurality of images. An average value for each section is calculated from the obtained plurality of images, and this average value is stored as an analysis value. The analysis value is compared with the stored value stored by teaching, and when the analysis value becomes larger than the stored value, it is determined that an error has occurred, the lead frame inspection device is stopped, and the lead frame We were checking.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
In the lead frame inspection apparatus, it is possible to detect the occurrence of oil mass adhesion, flapping of the frame, scratches, dents, surface alteration, adhesion of foreign matter, processing defects, and the like as abnormalities. However, the adhesion of oil lumps on the lead frame and flapping of the frame cannot be said to be abnormal in commercialization, and there is a demand for not outputting an error.
If the abnormal state can be specifically identified in this way, the number of times the inspection apparatus is stopped can be reduced, and the inspection work can be made more efficient.
[0007]
An object of the present invention is to provide a lead frame inspection apparatus that solves the above-described problems of the prior art, improves the inspection performance by specifically specifying the state of the lead frame, and performs inspection work with high accuracy and efficiency. It is in.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
  In order to achieve the above object, the present invention comprises the following arrangement.
  That is, a conveying unit that conveys a continuous lead frame in a belt shape, an imaging unit that inputs an image of a lead formation region of the lead frame when being conveyed by the conveying unit, and a ring that surrounds the optical axis of the imaging unit Illuminating means for irradiating the lead frame with light arranged in multiple stages in the optical axis direction between the lead frame and the imaging means, and an input image captured before the imaging means And a neuro circuit for analyzing the luminance data of the input image taken next and performing a comparison operation for each pixel and identifying the state of the lead frame based on registration information learned in advance according to the operation result Control means for determining whether or not the inspection can be continued according to the output result of the neurocircuit.The control means continues the inspection without judging the abnormality when the state of the lead frame is specified as flapping or oil lump adhesion based on the output result of the neuro circuit, and in other cases, the abnormality judgment is carried out. Control to stop operationIt is characterized by that.
[0009]
Specifically, the control means preprocesses the plurality of input images captured from the imaging means, calculates and stores the variation amount Δt of the luminance data in the inspection image region for each pixel, and inputs the input image following the preprocessing. P is acquired and analyzed, and the inspection image P1 corresponding to the inspection image region is corrected and stored, and the input image Q following the input image P is acquired and analyzed, and the inspection image Q1 corresponding to the inspection image region is corrected. The change amount d of the luminance data q and p between the inspection image Q1 and the inspection image P1 is calculated for each pixel in consideration of the data variation amount Δt, and then the inspection is performed. The luminance data p of the image P1 is replaced with the luminance data q of the inspection image Q1 and stored. The input image R following the input image Q is acquired and analyzed, and the inspection image R1 corresponding to the inspection image region is corrected and stored. , Luminance data of the inspection image R1 and the inspection image Q1 , Q, d = r−q−Δt is repeatedly calculated for each pixel in consideration of the data variation amount Δt, and if each calculation result is d ≧ 0, the output of the neuro circuit is performed. The inspection may be performed while specifying the state of the lead frame based on the result and determining whether the inspection can be continued.
Alternatively, the input image P captured from the imaging means is acquired and analyzed, the inspection image P1 corresponding to the inspection image region is corrected and stored, and the input image Q following the input image P is acquired and analyzed to obtain the inspection image region. The inspection image Q1 corresponding to the position of the inspection image Q1 is corrected and stored, the amount of change d = q−p in the luminance data q and p between the inspection image Q1 and the inspection image P1 is calculated for each pixel, and then the inspection image P1 The luminance data p is replaced with the luminance data q of the inspection image Q1 and stored. The input image R following the input image Q is acquired and analyzed, and the inspection image R1 corresponding to the inspection image region is corrected and stored. The operation of calculating the variation d = r−q of the luminance data r and q between the image R1 and the inspection image Q1 is repeated for each pixel, and if each calculation result is d ≠ 0, the output result of the neuro circuit To identify the state of the lead frame While it is determining whether test continuability may be inspected.
[0010]
  Further, as another configuration, the control means obtained by analyzing the luminance of the input images from the Xth to the X + nth (X ≧ 1, n ≧ 1; X and n are natural numbers) captured from the imaging means. An average value of luminance data for n images is calculated, an allowable value is added to the average value, and the result is stored as a first comparison value p. The analysis value q of the X + (n + 1) th input image is compared with the first comparison value. A change amount d = q−p with respect to the value p is calculated for each pixel, and then an average value of luminance data for n images from the (X + 1) th to the (X + 1) th (n + 1) th is calculated, and the average value is an allowable value And updated and stored as the second comparison value r, and the luminance data variation d = s−r between the X + (n + 2) th input image analysis value s and the second comparison value r Repeat the operation for each pixel, and if each calculation result is d ≧ 0, the output result of the neuro circuit More said may be the state of the lead frame to perform inspection while determining whether particular to inspection proceed possible.
  In this case, the Xth to X + nth input images captured from the imaging means are divided into a plurality of sections as one unit of image processing, the luminance is analyzed for each section, and n images for each section are analyzed. An average value of the luminance data is calculated, an allowable value is added to the average value, and the result is stored as a first comparison value p. The analysis value q of the X + (n + 1) th input image, the first comparison value p, Change amount d = q−p is calculated for each section, and then the average value of luminance data for n images for each section from the (X + 1) th to the X + (n + 1) th is calculated and allowed for the average value The value is added and updated and stored as the second comparison value r, and the change amount d = s−r between the analysis value s of the X + (n + 2) th input image and the second comparison value r is determined for each section. It is also possible to repeat the operation to calculate.
[0011]
According to the above configuration, the luminance data between the input image captured from the imaging means and the next captured input image is calculated for each pixel, and when the calculation result reaches a predetermined change amount, the luminance data is learned in advance. The inspection can be performed while specifically determining the lead frame state based on the output result of the neuro circuit based on the registered information and determining whether the inspection can be continued. For example, it is possible to specifically identify the state of the lead frame such as oil block adhesion, frame flapping, scratches, dents, surface alteration, adhesion of foreign matter, processing defects, etc. For example, the number of times the lead frame inspection apparatus is stopped can be reduced by learning the neurocircuit so as not to output an error, and the inspection work can be performed efficiently with high accuracy.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Preferred embodiments of a lead frame inspection apparatus according to the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 is an explanatory view showing the overall structure of a lead frame manufacturing apparatus including a lead frame inspection apparatus, FIG. 2 is a block explanatory view showing the structure of the lead frame inspection apparatus, FIG. 3 is a cross-sectional explanatory view of the lead frame inspection apparatus, and FIG. Is an explanatory diagram showing the configuration of the ring-shaped illumination, FIGS. 5 and 6 are explanatory diagrams showing an image input state by the ring-shaped illumination, and FIGS. 7A and 7B are explanatory diagrams showing peak cut detection of input data. 8 is a comparative explanatory view showing a state where the outline of the lead frame is masked, FIG. 9 is an explanatory view showing an inspection image area of the lead frame, FIG. 10 is an explanatory view of a neuro circuit, and FIG. FIGS. 12A to 12C are explanatory diagrams illustrating registration information to be learned by the neurocircuit, FIG. 13 is an explanatory diagram illustrating a configuration example of a neural network, and FIGS. 14 and 1. Is a flowchart showing a flow of an inspection operation for causing a neuro circuit of the lead frame inspection device to learn, FIG. 16 is a flowchart showing a part of a flow of an inspection operation using the neuro circuit of the lead frame inspection device, and FIG. FIG. 18 is a graph showing the difference between the luminance data of the input images before and after the inspection image region, and FIG. 19 is a graph showing the inspection result of this embodiment. It is.
[0013]
First, an overall configuration of a lead frame manufacturing apparatus including a lead frame inspection apparatus will be described with reference to FIG.

Reference numerals

1 and 2 denote reels for winding the lead frame 3 which is continuous in a belt shape. In this embodiment, the lead frame 1 is fed out from the feeding reel 1 on the left side of the drawing and is wound up on the winding reel 2 arranged on the right side of the drawing.
[0014]
Reference numeral 4 denotes a leveler, which is a device for flattening the winding of the lead frame 3 fed from the feeding reel 1. Reference numeral 5 denotes a press device that is equipped with an upper die 5a and a lower die 5b to form leads by pressing.
A lead frame inspection apparatus 6 inspects whether the surface state of the lead frame 3 punched out by the press apparatus 5 is abnormal such as dents, scratches, and discoloration. The lead frame inspection device 6 includes a transport roller 6a as a transport means, a plurality of ring lights 6b constituting a part of the illumination means, a CCD (charge coupled device) camera 6c as an image pickup means, a ring light 6b, A movable table 6d and the like on which the CCD camera 6c is mounted are provided.
Reference numeral 7 denotes an interlayer paper, which is interposed between the lead frames 3 wound around the winding reel 2 to be wound up, and is protected from rubbing between the lead frames.
In the present embodiment, the lead frame inspection device 6 is disposed after the press device 5, but may be disposed after the cleaning device for the lead frame 1 or after other processing.
[0015]
Next, the overall configuration of the lead frame inspection apparatus 6 will be described with reference to a block diagram with reference to FIG. 8 is a control means for controlling the operation of the entire apparatus according to the control program, temporarily storing data input from the outside, and storing a RAM used as a working area for the CPU 8a and a control program for the CPU 8a. A storage unit 8b having a ROM, an input / output unit (I / O unit) 8c for inputting / outputting data, an illuminance controller 8d for controlling the illuminance of the light source device 9 of the ring illumination 6b, and an image taken by the CCD camera 6c Is equipped with an image processing board 8e for performing mask processing. An image for monitor display described later is input to the image processing board 8e from the CCD camera 6c.
[0016]
Reference numeral 10 denotes a controller as driving means, which is a driver for operating / stopping a driving motor (not shown) for driving the conveying roller 6a for conveying the lead frame 3 and a driving motor (not shown) for scanning the movable table 6d. It has a circuit. The CPU 8a receives a detection signal from the frame conveyance sensor 11 for detecting the conveyance amount of the lead frame 3 via the I / O unit 8c, and outputs a control signal for operating / stopping the press device 5. Is done.
[0017]
The CPU 8a of the control means 8 controls the illuminance of the light source device 9 by the illuminance controller 8d and irradiates the lead frame 3 with the ring-shaped illumination 6b so as to have almost the same brightness. In this embodiment, one IC piece is photographed as a region having substantially the same brightness by the CCD camera 6c, and is captured as luminance data via the image processing board 8e and stored in the storage unit 8b. At this time, luminance data is captured by performing mask processing with an image processing board 8e as necessary on a portion (for example, a hole) that does not require inspection when capturing an image while conveying the lead frame 3.
When the inspection image area centered on the inspection image point is designated, the CPU 8a inspects the area for each pixel. When the inspection image area is not designated, the CPU 8a inspects the entire screen for each pixel. Then, according to the inspection state, the controller 10 controls the driving of the transport roller 6a through the input / output unit 8c to stop the transport operation.
[0018]
Next, a specific apparatus configuration of the lead frame inspection apparatus 6 will be described with reference to FIG. Hereinafter, description will be given according to the transport path of the lead frame 3 after pressing. The lead frame 3 hangs down in a U shape downward from the left side of the drawing and enters the inspection device 6, and is conveyed vertically upward along the lead frame flutter prevention mechanism 12.
A plurality of sensors are provided at positions where the lead frame 3 enters the lead frame inspection device 6. Reference numeral 6e denotes an inspection side stop sensor which stops the operation of the conveying roller 6a when a slack portion of the lead frame 3 is detected. That is, when the pressing device 5 is stopped due to an abnormality, if the conveying roller 6a continues to rotate, winding of the slack portion of the lead frame 3 proceeds and reaches the A position. At this time, when the inspection side stop sensor 6e detects a slack portion of the lead frame 3, the inspection device 6 stops the rotation of the transport roller 6a.
Reference numerals 6f and 6g denote speed control sensors, which control the rotational speed of the transport roller 6a so that the slack portion of the lead frame 3 is maintained within a predetermined range. That is, when the slack portion of the lead frame 3 is detected by the speed control sensor 6f, the take-up speed of the transport roller 6a is too fast than the transport speed of the press device 5, so that the controller is configured to slow down the rotation speed of the transport roller 6a. The speed is controlled by 10 so that the slack portion of the lead frame 3 is kept at the B position between the speed control sensors 6f and 6g.
Reference numeral 6h denotes a press-side stop sensor, which stops the operation of the press device 5 when a slack portion of the lead frame 3 is detected. That is, when an abnormality occurs in the inspection device 6 and the conveyance roller 6a stops rotating or the rotation operation is delayed, the lead frame 3 is not wound up and the slack portion increases and reaches the C position. At this time, when the press-side stop sensor 6h detects a slack portion of the lead frame 3, the press device 5 stops the press operation.
[0019]
Further, the lead frame 3 is positioned in the width direction and the height direction by the lead frame flutter prevention mechanism 12, and the lead frame 3 is led by the ring-shaped illumination 6b attached to the movable table 6d movable in the YZ axis direction indicated by the arrows in the figure. A predetermined area of the frame 3 is irradiated with light, and the surface image is captured by the CCD camera 6c.
The ring-shaped illumination 6b surrounds the optical axis of the CCD camera 6c, and is multistage along the optical axis direction between the lead frame 3 and the CCD camera 6c (in this example, it is two stages, but may be three or more stages). Is arranged. The movable table 6d is configured to be able to scan in the YZ-axis direction of FIG. 3 by a drive motor (not shown). The illuminance of the ring-shaped illumination 6b is adjusted by the light source device 9 provided below the movable table 6d in accordance with the brightness of the lead formation region of the lead frame 3. The focal point of the CCD camera 6c is manually adjusted by a knob 6j on the rear end side of the movable table 6d. In FIG. 3, the Y-axis direction is a direction perpendicular to the paper surface.
[0020]
Further, the lead frame 3 is subjected to image inspection from the CCD camera 6c while being continuously conveyed, and 100% inspection is performed. At this time, image input by the CCD camera 6c is preferably performed in units of one piece in synchronization with a detection signal (permission flag) output from the frame conveyance sensor 11.
The transport roller 6a is rotationally driven by a drive motor (not shown), and transports the lead frame 3 wound around a part of its arc surface. The operation of the drive motor is controlled based on the detection signal of the frame conveyance sensor 11, and the conveyance operation of the lead frame 3 by the conveyance roller 6a is controlled.
[0021]
A conveyance guide 13 guides the conveyance of the lead frame 3 through the conveyance roller 6a. In the conveyance path of the conveyance guide 13, there are provided a plurality of auxiliary rollers 14 that rotate in contact with one or both of the top and bottom of the lead frame 3. The lead frame 3 that has passed through the transport guide 13 is guided out of the apparatus and transported to the winding side.
[0022]
In addition, a control panel 15 having a control unit 8, a power supply unit, and the like is disposed at the lower part of the apparatus. Further, a control monitor 16a for control data control and a display monitor 16b for displaying an image captured from the CCD camera 6c in real time are provided on the upper part of the apparatus. It should be noted that one monitor may be used for control for control data control and for image display while switching.
[0023]
Here, the configuration and function of each part of the lead frame inspection apparatus 6 will be described in detail.
First, the structure of the plurality of ring-shaped illuminations 6b will be described in detail. Each ring-shaped illumination 6b has the same configuration, and an optical fiber 6q as a light source is provided in the ring 6p of the ring-shaped illumination 6b as shown in FIG. Further, a support member 6r is provided on the ring 6p, and a translucent film 6s is disposed on the support member 6r so as to face the light emitting surface of the ring 6p. In addition, a light-shielding mask 6t is provided in a high-luminance portion of the translucent film 6s.
[0024]
The reason why the ring-shaped illumination is used as described above is that the space between the lead frame 3 and the illumination means is narrow, so that the frame surface is likely to be bright and dark, so that each region of the lead frame 3 is irradiated with light as uniformly as possible. is there. The reason why the translucent film 6s is provided at the position facing the light emitting surface of the ring 6p is to improve the diffusion of light, and the reason why the mask 6t is provided is to shield the high-intensity part from the frame. This is because the surface is irradiated with light with uniform illuminance, and the dents, scratches, etc. are clearly seen by the CCD camera 6c. In addition, the influence of the direct light from the ring-shaped illumination 6b is reduced by increasing the outer diameter of the light emitting surface of the ring-shaped illumination 6b compared to the length of the frame surface to be inspected (for example, twice or more). In this case, the translucent film 6s is unnecessary.
The reason why the ring-shaped illumination 6b is provided in multiple stages will be described with reference to FIGS. 5 and 6. The inspection surface of the lead frame 3 in FIG. ), The surface of the dent is abruptly dented. Therefore, even if the ring-shaped illumination 6b has one stage, the light emitted from the illuminator is in any part of the surface of the dent. Is reflected in the lens direction (the optical path is indicated by a solid line). Therefore, the reflection portion becomes higher than the normal luminance in a state where there is no dent, and can be recognized as a dent by the CPU 8a.
[0025]
However, as shown in FIG. 5, when there is a dent on the inspection back surface (sag surface that becomes the top surface when punched) of the lead frame 3, the deformation amount of the protrusion on the back surface side of the dent, that is, the inspection surface side Since the surface of the protruding portion is a gentle curved surface, when the ring-shaped illumination 6b has only one stage, the light from the light source 1 of the ring-shaped illumination 6b (the optical path is indicated by a solid line) is the curved surface. Does not enter the lens of the CCD camera 6c. For this reason, there is a high possibility that the CPU 8a determines that there is no dent.
Therefore, as described above, in addition to the first-stage ring illumination 6b, the second-stage ring illumination 6b is separated from the first-stage ring illumination 6b along the optical axis G direction. When provided, the incident angle to the protrusion generated on the inspection surface side by the dent of light from the light source 2 of the second stage ring-shaped illumination 6b changes (in this case, becomes smaller), and the reflected light is CCD The light enters the camera 6c (the optical path is indicated by a dotted line), and the presence of the protruding portion can be recognized by the CPU 8a. As a result, the presence of a dent on the inspection back surface of the lead frame 3 can be detected.
[0026]
However, the dent on the inspection back surface (sag surface) of the lead frame 3 is caused by the punched residue and dust generated on the lead frame 3 when the press working is performed. Actually, it is difficult for a dregs or the like to enter the lead frame 3. Therefore, the incidence rate of the dents on the back surface of the inspection is significantly lower (about 1/10) than the incidence rate of the dents on the inspection surface. In addition, since the lead frame 3 moves on the die at a predetermined speed, small punch debris scatters from the top of the die, and the punch debris attached to the back side of the lead frame 3 is relatively large and heavy. It is. For this reason, many of the protrusions generated on the inspection surface due to the dents on the inspection back surface of the lead frame 3 are relatively large in deformation, and many can be detected by providing the ring-shaped illumination 6b in multiple stages (FIG. 5).
[0027]
The illuminance controller 8d adjusts the brightness to be as uniform as possible when the brightness of the frame at the same illuminance varies due to the difference in surface roughness of the lead frame 3. In this adjustment, illuminance control is performed at the time of capturing an image for each area where images are collectively input by the CCD camera 6c.
[0028]
When the peak value of the brightness of the surface of the lead frame 3 is observed, the peak value may increase due to the difference in surface roughness even in a normal frame as shown in FIG. a). Therefore, as shown in FIG. 7B, the luminance level obtained by cutting a certain amount from the peak level is stored, and the luminance level obtained by cutting a certain amount is compared at the time of inspection. Difference b).
[0029]
Further, as shown in FIG. 8A, sagging, burrs, burrs, and the like exist in the contour portion 3a and the punched portion 3b of the lead frame 3 after being pressed by the pressing device 5. When the sagging, burrs, burrs, etc. are present in the inspection area, the light emitted by the sagging, burrs, burrs, etc. is reflected in the direction of the CCD camera 6c, and the luminance data is extremely large compared to when no sagging, etc. exists. It becomes a value and is mistakenly recognized as a dent. For this reason, the image of the lead frame 3 is once taken as a sample, for example, so that it can be recognized as the same brightness as other lead frame surfaces, and image editing is performed using an airbrush, blur, etc. along the outline of the lead frame 3 Then, it is stored in the storage unit 8b as a mask image. Then, as shown in FIG. 8B, the mask image is superimposed on the contour portion 3a and the punched portion 3b of the lead frame 3 on the image processing board 8e to correct the luminance to suppress the influence of sagging, burrs, and the like.
[0030]
Further, as shown in FIG. 9, for example, the inspection image area of the lead frame 3 which is a unit for controlling the illuminance by the illuminance controller 8d includes a pilot so as to include arbitrary inspection image points indicated by (1) to (6). This is done by designating XY coordinates from the hole 3c.
Also, the analysis capability of the image processing board 8e for analyzing the image captured from the CCD camera 6c into luminance data depends on the number and resolution of the light receiving elements, but in this embodiment, one piece of image is input all at once. The luminance data can be analyzed for each pixel of 512 × 480 pixels per screen at the maximum. Further, when the inspection image area including the inspection image point is designated, the image processing is performed for each designated area, and when the inspection image area is not designated, the entire screen is processed.
[0031]
Further, the control means 8 includes a neuro circuit 17 for identifying an abnormal state based on registered information learned in advance when an abnormality is detected by comparing luminance data of input images for each pixel (FIG. 10). reference). In the initial state of the neurocircuit 17, an unrelated output result Oj appears only by inputting data to the input Ii. Therefore, the output result Oj corresponding to the input image data Ii indicating the abnormal state is set and registered as shown in Table 1 below, for example.
[Table 1]

[0032]
As the input data Ii, when an abnormal portion N is detected in the input image of the lead frame shown in FIG. 11, the abnormal portion N is displayed in accordance with the abnormal state as shown in FIGS. There are features. 12A shows a dent, FIG. 12B shows an oil block, and FIG. 12C shows flapping of the lead frame 3.
In the enlarged image of these abnormal portions N, the input data Ii is captured in a range indicated by a broken line centered on the x mark.
At this time, the number of registered output results Oj corresponding to the input data Ii is set and registered as shown in Table 2 below for each abnormal state of the input image.
[Table 2]

At this time, if there is an input image that should be evaluated the same as the previously registered state, the output is set to be the same as the previously registered state and additionally registered. Then, after the number of registrations for each evaluation item reaches the set number, the registration ends. After registration is completed, learning is performed using the back-propagation method.
[0033]
Next, the neural network shown in FIG. 13 is formed based on the registration information formed through this learning work. The input layers 1 to 10 are the number of data from the inspection image whose abnormal state should be specified, the intermediate layers 1 to 5 are layers necessary for deriving a solution in the neural network, and the output layers 1 to 5 are oil blocks, striking The evaluation results such as a mark, flapping, deficiency, and normal are shown. For example, when the inspection layer of the input image is 10 pixels long and 10 pixels wide, the number of inputs in the input layer is 10 × 10 = 100.
The input layer, the intermediate layer, and the output layer are connected by a synapse 18. Output result O₁~ O_FiveAn abnormal state can be specified by setting a determination parameter so that the output result is determined to be ON when any of the outputs exceeds 90% of the ON state.
[0034]
Next, the control operation of the lead frame inspection apparatus 6 configured as described above will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. In the present embodiment, the flow in the case of detecting the surface state for each IC piece while continuously conveying the lead frame 3 will be described.
[0035]
First, the flow of inspection of the entire lead frame will be briefly described. The lead frame 3 continuously processed and conveyed through the press device 5 is introduced into the lead frame inspection device 6, and the CCD camera is formed in one IC piece unit of the lead frame 3. Capture an image from 6c. At this time, preprocessing is performed on the input image, and the variation amount Δt of the luminance data in the inspection image area designated around the inspection image point is calculated and stored for each pixel. Next, when the inspection is started, the input image P following the pre-processing is acquired and the inspection image P1 corresponding to the inspection image region is corrected and stored, and the input image Q following the input image P is acquired and the inspection image region is acquired. The inspection image Q1 corresponding to the position of the inspection image Q1 is corrected and stored, and the change amount d of the luminance data q and p between the inspection image Q1 and the inspection image P1 is calculated for each pixel d = q−p in consideration of the data variation amount Δt. -Δt is calculated. Next, the luminance data p of the inspection image P1 is replaced with the luminance data q of the inspection image Q1 and stored, and the input image R following the input image Q is acquired and analyzed to correct the position of the inspection image R1 corresponding to the inspection image region. And repeatedly calculating the amount d of luminance data r, q between the inspection image R1 and the inspection image Q1 and calculating d = r−q−Δt for each pixel in consideration of the data variation amount Δt. Do it. If each calculation result is d ≧ 0, the state of the lead frame 3 is specified based on the output result of the neurocircuit 17, and the inspection is performed while determining whether the inspection can be continued.
[0036]
Next, a specific procedure by the control means 8 will be described.
First, a process for storing and learning registration information in the neurocircuit 17 will be described with reference to FIGS.
In FIG. 14, when the inspection apparatus is turned on in step S1, the process proceeds to step S2 to determine whether or not initial parameters are set. The initial parameters include positioning information in the XY directions based on the pilot hole 3c for specifying an inspection image area including arbitrary inspection image points shown in (1) to (6) in FIG. There is pre-inspection processing such as illuminance setting of the light source device 9 of the illumination 6b.
[0037]
If the initial parameters have been set, the process proceeds to step S3, waits for the input of the inspection start switch, proceeds to step S6, and acquires the preprocessed image T.
If the initial parameter is not set, the process proceeds to step S4 and positioning information is input. If the process proceeds to step S5 and an inspection image area is specified, the specified area or the inspection image area is set. If not specified, the entire screen is inspected. Further, a mask process is performed in the inspection image area as necessary. In this mask process, since the sagging and burr portions of the lead frame 3 are different in light reflection from other surfaces, this portion is not inspected, or if there is a portion that is not particularly inspected (for example, a marking portion), a mask is applied. Is. This masking process only needs to be performed on the first input image in each inspection image region. Thereafter, the process returns to step S3, waits for the input of the inspection start switch, proceeds to step S6, and acquires the preprocessed image T. At this time, the input image is projected on the display monitor 16b in real time, and the surface state can be visually confirmed.
[0038]
The preprocessed image T is acquired for a plurality of images in IC 1 piece units, 10 pieces in this embodiment, and the luminance for each pixel in the inspection image region is analyzed and stored as luminance data. Next, the process proceeds to step S7, and a variation amount Δt of luminance data for each pixel in the inspection image region is obtained (see FIG. 17). The value of Δt corresponds to the difference between the maximum value and the minimum value of the luminance data for each pixel.
[0039]
In step S8, the next image P is acquired from the CCD camera 6c through the image processing board 8e as luminance data and stored in the storage unit 8b. Next, the process proceeds to step S9, and the inspection corresponding to the inspection image region is performed in accordance with the positioning information including the predetermined inspection image point among (1) to (6) in FIG. A moving process for reading the image P1 and correcting the position is performed. This is because when the positional deviation occurs between the inspection image and the stored image of the preprocessing step, the luminance data cannot be accurately compared.
[0040]
In step S10, the next image Q is captured from the CCD camera 6c through the image processing board 8e as luminance data and stored in the storage unit 8b. Next, the process proceeds to step S11, and a moving process is performed in which the inspection image Q1 corresponding to the inspection image P1 is read out of the luminance data of the image Q and the position is corrected in accordance with the positioning information input in step S2.
[0041]
Next, proceeding to step S12, the CPU 8a performs a calculation process of Q1-P1-T between the luminance data of the inspection images Q1, P1 and the preprocessed image T. Specifically, calculation processing of luminance data variation d = q−p−Δt taking into account variation between corresponding pixels is performed, and the result is stored in the storage unit 8b. The relationship between the luminance data q and p of specific pixels of the inspection images Q1 and P1, the variation Δt (> 0) of the luminance data obtained from the preprocessed image T, and the variation q-p between the luminance data q and p. Is shown in FIG.
[0042]
Next, the process proceeds to step S13, and it is determined whether or not the calculation result is d <0 between all corresponding pixels of the inspection images Q1 and P1. If the calculation result is d <0, the luminance data is determined to be within the normal range between the inspection images Q1 and P1, and the process proceeds to step S14. The data of the inspection image P1 stored in the storage unit 8b is used as the data of the inspection image Q1. Replace with Next, the process proceeds to step S15 to determine whether there is an input image from the lead frame 3. If there is no inspection image, it is determined that the inspection is to be terminated, and the process proceeds to step S16 to operate the inspection apparatus. Stop. If there are more input images, the process returns to step S10, and the next image R of the image Q is fetched from the CCD camera 6c as luminance data via the image processing board 8e and stored in the storage unit 8b. Next, the process proceeds to step S11, and the inspection corresponding to the inspection image Q1 is performed in accordance with the positioning information including the predetermined inspection image point among (1) to (6) in FIG. A moving process of reading the image R1 in the storage unit 8b is performed. Thereafter, similarly, the inspection operation of performing R1-Q1-T arithmetic processing between the luminance data of the inspection images Q1, R1 and the preprocessed image T is repeatedly performed.
[0043]
If the calculation result is d ≧ 0, the process proceeds to step S17, where the CPU 8a determines that there is an abnormality, and the process proceeds to step S18 to stop the operation of the inspection apparatus.
At this time, the determination of the calculation result d <0 will be described in detail. When there is no variation between the luminance data q and p of the specific pixels of the inspection images Q1 and P1 (when q = p), d = q−p− Δt = −Δt <0 and q−p <Δt. Therefore, since the change amount of the luminance data q and p is smaller than the change amount Δt, the normal range is determined.
Further, when there is a variation between the luminance data q and p (when q ≠ p), if q <p, then q−p <0, so d = q−p−Δt <0 and q−p < Δt. Therefore, since the difference between the luminance data q and p is smaller than the fluctuation amount Δt, the normal range is determined. Further, when q> p, when d = q−p−Δt <0, q−p <Δt, so that it can be determined as a normal range, but when d = q−p−Δt> 0, q Since −p> Δt, the difference between the luminance data q and p is larger than the fluctuation amount Δt, so it is determined that there is an abnormality.
[0044]
An analysis value (dashed line portion) of luminance data including the inspection image points (1) to (6) of an input image obtained in this way, and a stored value of luminance data of the input image obtained immediately before and between the images. FIG. 19 shows the relationship with the fluctuation amount (solid line portion). In FIG. 19, at the inspection image point (4), it can be determined that an abnormality has occurred because the analysis value of the inspection image exceeds the stored value of the immediately previous inspection image + the inter-image variation amount.
[0045]
In step S19, the inspection image is checked to determine the cause of the abnormality, and the output result Oj of the neuro circuit 17 is determined. In step S20, the abnormal portion N is extracted from the inspection image, and the input image Ii of the neurocircuit 17 is acquired. In step S21, the input image Ii and the output result Oj of the neurocircuit 17 are registered.
In step S22, the number of registrations for each output result Oj is confirmed. Next, in step S23, it is determined whether or not the number of registered output results Oj has reached the set number of outputs. If the set number of outputs has not been reached, the process proceeds to step S24, and the once stopped device is restarted. The process is started and the process returns to step S10, the next image R is taken in, and the inspection is continued. If the output set number is reached, the process proceeds to step S25 to perform a learning operation.
[0046]
Next, when the lead frame is actually inspected using the learned neurocircuit 17, as shown in FIG. 16, if the calculation result is d ≧ 0 in step S13, step S17 ′ is performed. And the state of the lead frame 3 is specified from the output result of the neurocircuit 17. If it is determined in step S18 'that the state of the lead frame 3 is fluttering or oil lump adhesion, the process returns to step S10 without judging abnormality, and the next image R is captured to continue the inspection. In this case, an abnormality is determined and the process proceeds to step S19 ′ to stop the operation of the inspection device. The process proceeds to step S20 ′ to check for an abnormality in the lead hum 3 and recover, and then restart the lead frame inspection device 6. Let
[0047]
In the above inspection, in step S13, the state of the lead frame 3 is determined based on the output result of the neurocircuit 17 only when the calculation result is d ≧ 0. An inspection may be performed using the neurocircuit 17 in order to specifically specify flapping or oil lump adhesion).
[0048]
Further, without obtaining the variation amount Δt of the luminance data for each pixel in the inspection image region, the inspection image is directly acquired, the luminance data in the inspection image region is compared, and the lead frame is obtained from the output result of the neuro circuit 17. The state 3 may be specified.
In FIG. 20, in Steps S1 to S5, when the initial parameter setting is completed and the inspection start switch is input and the inspection is started, the process proceeds to Step S′6 and the image P is transferred from the CCD camera 6c to the image processing board 8e. And is stored as luminance data in the storage unit 8b. Next, the process proceeds to step S'7, and corresponds to the inspection image area in accordance with the positioning information including the predetermined inspection image point among (1) to (6) in FIG. A movement process for reading out the inspection image P1 to be corrected and correcting the position is performed.
[0049]
In step S'8, the next image Q is captured from the CCD camera 6c through the image processing board 8e as luminance data and stored in the storage unit 8b. Next, the process proceeds to step S'9, and a moving process is performed to read out and correct the position of the inspection image Q1 corresponding to the inspection image P1 in accordance with the positioning information input in step S2 out of the luminance data of the image Q.
[0050]
Next, proceeding to step S′10, the CPU 8a performs a calculation process of Q1-P1 between the luminance data of the inspection images Q1, P1 and the preprocessed image T. Specifically, the luminance data change amount d = q−p is calculated between the corresponding pixels, and the result is stored in the storage unit 8b. Next, proceeding to step S'11, it is determined whether or not the calculation result is d = 0 between all the corresponding pixels of the inspection images Q1 and P1. If the calculation result is d = 0, it is determined that the luminance data is within the normal range between the inspection images Q1 and P1, the process proceeds to step S'12, and the data of the inspection image P1 stored in the storage unit 8b is used as the inspection image Q1. Replace with the data.
Next, the process proceeds to step S′13, where it is determined whether or not there is an input image from the lead frame 3. If there is no inspection image, it is determined that the inspection is completed, and the process proceeds to step S′14, where the inspection is performed. Stop device operation. If there are more input images, the process returns to step S'8, and the next image R of the image Q is fetched from the CCD camera 6c as luminance data via the image processing board 8e and stored in the storage unit 8b. Next, the process proceeds to step S'11, and corresponds to the inspection image Q1 in accordance with the positioning information including the predetermined inspection image point among (1) to (6) in FIG. The movement process which reads the test | inspection image R1 to read in the memory | storage part 8b is performed. Thereafter, similarly, the inspection operation of performing R1-Q1 arithmetic processing between the luminance data of the inspection images Q1, R1 and the preprocessed image T is repeatedly performed.
[0051]
If the calculation result is d ≠ 0, the process proceeds to step S′15, and the state of the lead frame 3 is specified by the output result of the neuro circuit 17. If it is determined in step S′16 that the state of the lead frame 3 is flapping or oil lump adhesion, the process returns to step S′8 without judging abnormality, and the next image R is taken in and inspection is continued. In this case, an abnormality is determined and the process proceeds to step S'17 to stop the operation of the lead frame inspection device 6, and the process proceeds to step S'18 to check for an abnormality in the lead frame 3 and perform recovery processing, and then read again. The frame inspection device 6 is restarted.
[0052]
According to the above configuration, the control means 8 analyzes the luminance data of the input image P captured before the CCD camera 6c and the input image Q captured next, performs comparison calculation for each pixel, and according to the calculation result Thus, the inspection can be performed while determining whether or not the inspection can be continued by specifically specifying the state of the lead frame 3 based on the output result of the neuro circuit 17 based on the registered information learned in advance. For example, since the state of the lead frame 3 such as oil block adhesion, fluttering of the frame, scratches, dents, surface alteration, adhesion of foreign matter, processing defects, etc. can be specified specifically, By letting the neuro circuit 17 learn so as not to output an error for fluttering or the like, the number of times the lead frame inspection apparatus 6 is stopped can be reduced, and the inspection work can be performed with high accuracy and efficiency.
[0053]
Next, another example of specifying an abnormal state using the neuro circuit 17 in the control means 8 will be described with reference to FIGS. Since the configuration of the lead frame inspection apparatus 6 is the same as that of the above-described embodiment, the description will be given with the same reference numerals, and the control contents of the control means 8 will be mainly described.
In this embodiment, the luminance of input images from the Xth to the X + nth (X ≧ 1, n ≧ 1; X and n are natural numbers) captured from the imaging means is analyzed, and luminance data for the obtained n images is analyzed. An average value is calculated, an allowable value is added to the average value, and the result is stored as a first comparison value p. A change amount d between the analysis value q of the X + (n + 1) th input image and the first comparison value p. = Q−p is calculated for each pixel, then the average value of luminance data for the n images from the (X + 1) th to the (X + 1) th (n + 1) th is calculated, and an allowable value is added to the average value to perform the second comparison The value r is updated and stored, and the operation of calculating the luminance data variation d = s−r between the analysis value s of the X + (n + 2) th input image and the second comparison value r is repeated for each pixel. If each calculation result is d ≧ 0, the state of the lead frame 3 is determined by the output result of the neurocircuit 17. In which the constant to inspect while determining whether test continuable.
Actually, when the image is captured while the lead frame 3 is being transported, the image processing board 8e performs mask processing as necessary to capture the luminance data, and the captured data is analyzed in units of partitions, and the obtained analysis value is obtained. The abnormality is detected in comparison with the comparison value stored in the storage unit 8b. The CPU 8a controls the driving of the conveying roller 6a by the controller 10 via the input / output unit 8c to stop the conveying operation, or scans the movable table 6d for each section of the lead frame 3 to capture an image of the entire area. Is also possible.
[0054]
Further, the section of the lead frame 3 is divided into areas that are considered to have the same brightness level, and is controlled by the illuminance controller 8d to have the same illuminance. As shown in FIG. 21 as an example, the section of the lead frame 3 corresponds to 1/5 piece obtained by dividing a unit IC (1 piece) into 5 pieces. Within this 1/5 piece, the brightness level is observed to be almost the same. In addition, since the area of this area depends on the diameter of the ring-shaped illumination 6b and the distance from the lead frame 3, the predetermined area may be ½ piece or may be the whole piece.
The area of the CCD camera 6c where the image can be input depends on the number of light receiving pixels and the required resolution, but in this example, as an example, one piece of image is input all at once and further divided into 5 sections. Image processing is performed by dividing the image.
[0055]
Next, the control operation of the lead frame inspection apparatus 6 will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. In the present embodiment, an operation for detecting the surface state of the IC 1 piece at an arbitrary inspection position of the lead frame 3 will be described.
[0056]
First, the flow of inspection of the entire lead frame will be briefly described. The lead frame 3 that is continuously processed and conveyed through the press device 5 is entered into the inspection device 6, and the IC 1 piece of the lead frame 3 is divided into multiple parts. When it is not divided into multiple positions or if necessary, if necessary, the CCD camera 6c is moved once to capture an image. Teaching data (comparison value) obtained by analyzing the brightness of the captured image for each section according to the analysis instruction data and adding an allowable value to the brightness data (analysis value) and the average value of a plurality of images stored in the storage unit 8b. ). This operation may be performed in both the bright part and the dark part, but it is desirable to analyze only the bright part or only the dark part in order to increase the speed. As a result of comparing both the analysis value and the comparison value, if the analysis value is larger than the comparison value, an error is output.
[0057]
Next, a specific inspection method will be described.
First, a process for storing and learning registration information in the neurocircuit 17 will be described with reference to the flowcharts of FIGS.
In FIG. 22, the mask image E is input in step S31. This mask image is input by teaching the storage unit 8b of the control means 8 by (1) creating a mask, (2) setting the IC1 piece of the lead frame 3 (N0.1 to N0.5), and (3) the camera. The input level is set. The operations (1) to (3) are performed only for the bright portion detection in the present embodiment, but may be performed for the dark portion detection. Further, the data input by the teaching is performed at any time due to the difference in the type and material of the lead frame.
[0058]
Hereinafter, (1) the input of the mask image E will not be inspected because the sagging and burr portions of the lead frame 3 are different in light reflection from other surfaces as described above. Create a mask. Alternatively, if there is a portion that is not particularly inspected (for example, a stamped portion), it is masked.
(2) As shown in FIG. 21, the division setting in the IC1 piece is divided into divisions where the entire IC1 piece is, for example, one input image and the brightness level of the input image is observed to be substantially the same (this embodiment Then, it is divided into 5 sections), and 1 section is set.
Also, (3) camera input level is set by setting the camera input range necessary for detecting the peak level of the luminance data of the input image.
[0059]
Next, the process proceeds to step S32, and the conveyance roller 6a is driven to rotate to start continuous conveyance of the lead frame 3. At the same time, the lead frame 3 is taken up from the inspection device 6 to the take-up reel 2 side.
Next, proceeding to step S33, the frame conveyance sensor 11 sets a permission flag when it detects a lead forming area for one piece of the lead frame 3. When the permission flag is set, the process proceeds to step S34, and the image input F is performed from the CCD camera 6c.
[0060]
Next, the process proceeds to step S34, and image input of the entire IC 1 piece of the lead frame 3 is performed at once. Each time the permission flag is set, the lead frame 3 is similarly input. Thereby, all the pieces of the lead frame 3 can be inspected. The images input in a lump are subdivided into a plurality of sections (for example, 5 sections) as a unit of image processing.
When the unit of image input is not a whole piece but an area of a predetermined length such as a plurality of pieces, for example, the amount of movement of the lead frame 3 detected by the frame conveyance sensor 11 is set to the predetermined length. By setting the range, it is possible to inspect all the pieces of the lead frame 3 in the same manner.
[0061]
Next, proceeding to step S35, the CPU 8a reads data relating to the mask image E stored in the storage unit 8b by teaching. In step S36, it is determined whether or not mask processing is performed. If mask processing is to be performed here, the process proceeds to step S37, and the mask image E is masked to the input image F by the image processing board 8e. If the mask process is not performed, the process directly proceeds to step S38. At this time, the input image F is projected on the display monitor 16b in real time, and the surface state can be visually recognized.
[0062]
Next, in step S38, the luminance is analyzed for each divided area based on the analysis instruction data, and the process proceeds to step S39, where n pieces of image data from Xth to X + nth (X ≧ 1, n ≧ 1; X, Analysis data is temporarily saved for n is a natural number). In this embodiment, the data for the 10th image from the first to the tenth can be analyzed and temporarily stored for each section. Then, the process proceeds to step S40 to determine whether or not the image data analysis has been completed for all the sections. If not completed, the process returns to step S38 to perform the image analysis for all the sections. Next, the process proceeds to step S41, and it is determined whether or not analysis data for n images (10 images in this embodiment) exists for all sections. If there is no analysis data for 10 images, the process returns to step S33, and the analysis is continued until the luminance data reaches 10 images for each section while further capturing images. In step S42, the CPU 8a calculates an average value of analysis data for 10 images for each section. Each value obtained by adding an allowable value to the average value is stored in the storage unit 8b as a first comparison value. The permissible value is set for each section because the brightness of the frame changes depending on the surface roughness of the frame, the rolling condition of the base material, the state of adhesion of processing oil, and the like for each section.
[0063]
In step S43, the luminance of the input image in the X + (n + 1) th lead formation area is analyzed according to the analysis instruction data. In this embodiment, an image of the eleventh lead formation area is input and luminance data is analyzed for each section. In step S44, the eleventh analysis value q is compared with the first comparison value (= average value + allowable value) p stored in the storage unit 8b for each section. That is, the difference d = q−p between the analysis value q and the first comparison value p is calculated. At this time, analysis can be performed while changing the analysis instruction data for each section. For example, even if the illuminance of the light source changes and the brightness of the captured image fluctuates, the peak value (area) is adjusted so that the shape of the target object (lead frame) to be captured is the same. Also, for example, when an island (object) such as a lead portion exists in the partition, the number of islands (objections) and the position of the center of gravity when binarized are changed, and the tile value (area) is changed to partition the IC 1 piece Capture images according to shape. In addition, the allowable value of each section may be adjusted in accordance with the change in brightness level.
[0064]
Next, in step S45, it is determined whether the calculation result is d <0. If the calculation result is d <0, the luminance data is determined to be within a normal range between the inspection images, and the process proceeds to step S46. If d ≧ 0, the process proceeds to step S49 shown in FIG. In step S46, it is determined whether or not the processing of all the sections has been completed. If not completed, the process returns to step S43 to analyze the luminance data of the remaining sections and continue the comparison operation with the stored value. If the calculation for all sections has been completed, the process proceeds to step S47 to determine whether or not the inspection of the lead frame 3 has been completed. If there is no lead frame 3 to be inspected, the apparatus is stopped. End inspection. If there is a lead frame 3 to be inspected, the process proceeds to step S48, where n = n + 1 is replaced, and the process returns to step S42 to newly calculate the average value for each section of the luminance data including the n + 1th input image. Calculate and update the stored value p. This is because the average value of the analysis data changes gradually, so that a sufficiently accurate inspection can be performed simply by replacing the previous and subsequent data and updating the comparison value.
Then, the process proceeds to step S43 and subsequent steps, the luminance data of the (n + 2) th input image is analyzed for each section, and the inspection operation is continued.
[0065]
If the calculation result is d ≧ 0, the process proceeds to step S49 in FIG. 23, and the CPU 8a determines that there is an abnormality, and the process proceeds to step S50 to stop the operation of the inspection apparatus. In step S51, the inspection image is confirmed to determine the cause of the abnormality, and the output result Oj of the neurocircuit 17 is determined. In step S52, an abnormal portion N (see FIG. 12) is extracted from the inspection image, and an input image Ii of the neurocircuit 17 is acquired. In step S53, the input image Ii and the output result Oj of the neurocircuit 17 are registered.
In step S54, the number of registrations for each output result Oj is confirmed. At this time, the output result O₁~ O_FiveThe determination parameter is set so that the output result is determined to be ON when any of the outputs exceeds 90% of the ON state. Next, in step S55, it is determined whether or not the number of registered output results Oj has reached the output set number. If the output set number has not been reached, the process proceeds to step S56, and the once stopped device is re-established. The process is started and the process returns to step S46, and the inspection is continued in all other sections. If the output set number is reached, the process proceeds to step S57, and the output result is registered. Learning is performed using the back-propagation method using the registered input / output patterns.
[0066]
Next, in the case of actually inspecting the lead frame using the learned neuro circuit 17, as shown in FIG. 24, if the calculation result is d <0 in step S45, the interval between the inspection images is determined. If the luminance data is determined to be within the normal range, the process proceeds to step S46 ′. If d ≧ 0, the process proceeds to step S51 ′.
In step S46 ′, it is determined whether or not the analysis of the luminance data of all the sections (5 sections) has been completed. If not, the process returns to step S43 to analyze the luminance data of the remaining sections and store the stored values. Continue the comparison operation. In step S51 ′, the state of the lead frame 3 is specified from the output result of the neuro circuit 17. If it is determined in step S52 ′ that the lead frame flutters or the oil block adheres, the process returns to step S46 ′ without making an abnormality determination, and otherwise makes an abnormality determination and proceeds to step S53 ′ to register an error. After returning to step S46 ′.
[0067]
Next, the process proceeds to step S47 ′ to determine whether or not there is an error registration. If there is an error registration, the process proceeds to step S49 ′ to stop the operation of the lead frame inspection device 6 and cause an abnormality in the lead frame 3. Confirm the recovery process.
If there is no error registration, the process proceeds to step S48 ′ to determine whether or not there is an inspection piece for the next lead frame 3, and if there is no inspection piece, the lead frame 3 is wound. End inspection. If there is an inspection piece, the process proceeds to step S50 ′, where n = n + 1 is substituted, and the process returns to step S42 to newly calculate the average value for each section of the luminance data including the n + 1th input image. Then, the stored value p is updated. Then, the process proceeds to step S43 and subsequent steps, the luminance data of the (n + 2) th input image is analyzed for each section, and the same inspection operation is continued.
[0068]
Even in the above inspection operation, the state of the lead frame 3 is determined from the output result of the neurocircuit 17 only in the case where the calculation result is d ≧ 0 in step S45. An inspection may be performed using the neurocircuit 17 to specifically specify a normal state (flapping, oil lump adhesion, etc.).
In this embodiment, for example, the tenth input image is taken from the first input image (for one piece), the first comparison value is calculated, and used for the eleventh input image analysis. However, the calculation of each comparison value is not limited to the analysis data for 10 images, but can be calculated from an arbitrary number of data. In the present embodiment, the first to tenth input images cannot be compared with the comparison value using the lead frame inspection device 6, but the dents and the like of the lead frame 3 are visually checked by the operator. Therefore, there is no problem in inspection.
[0069]
As described above, the preferred embodiment of the present invention has been described in various ways. However, the present invention is not limited to this embodiment, and the inspection by the neurocircuit 17 can be performed if the performance of the control means 8 is improved. However, not only in an abnormal state but also in a normal state, the inspection may be performed while specifically specifying the state. Further, the installation location of the lead frame inspection device 6 is not limited to after the lead frame 3 is pressed, and may be installed after cleaning or after other treatments, so that more modifications can be made without departing from the spirit of the invention. Of course.
[0070]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the luminance data between the input image captured before the imaging unit and the input image captured next are compared for each pixel, and based on the registered information learned in advance according to the calculation result. Thus, the inspection can be performed while specifically determining the state of the lead frame from the output result of the neuro circuit and determining whether the inspection can be continued. For example, it is possible to specifically identify the state of the lead frame such as oil block adhesion, frame flapping, scratches, dents, surface alteration, adhesion of foreign matter, processing defects, etc. For example, the number of times the lead frame inspection apparatus is stopped can be reduced by learning the neurocircuit so as not to output an error, and the inspection work can be performed efficiently with high accuracy.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an explanatory diagram showing an overall configuration of a lead frame manufacturing apparatus including a lead frame inspection apparatus.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a lead frame inspection apparatus.
FIG. 3 is a cross-sectional explanatory view of a lead frame inspection device.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing a configuration of ring illumination.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an image input state by ring illumination.
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an image input state by ring illumination.
FIG. 7 is an explanatory diagram showing peak cut detection of input data.
FIG. 8 is a comparative explanatory view showing a state where a mask is applied to the outline of the lead frame.
FIG. 9 is an explanatory diagram showing an inspection image area of a lead frame.
FIG. 10 is an explanatory diagram of a neuro circuit.
FIG. 11 is an explanatory diagram illustrating an example of an image that can be analyzed by a neuro circuit.
FIG. 12 is an explanatory diagram showing registration information to be learned by a neuro circuit.
FIG. 13 is an explanatory diagram showing a configuration example of a neural network.
FIG. 14 is a flowchart showing a flow of an inspection operation for causing a neuro circuit of the lead frame inspection apparatus to learn.
FIG. 15 is a flowchart showing a flow of an inspection operation for causing a neuro circuit of the lead frame inspection apparatus to learn.
FIG. 16 is a flowchart showing a part of the flow of the inspection operation using the neuro circuit of the lead frame inspection apparatus.
FIG. 17 is a graph showing a variation amount of luminance data of an input image acquired by preprocessing.
FIG. 18 is a graph showing a difference in luminance data between input images before and after an inspection image region.
FIG. 19 is a graph showing a test result of this example.
FIG. 20 is a flowchart showing a flow of an inspection operation using a neuro circuit of a lead frame inspection apparatus according to another example.
FIG. 21 is an explanatory diagram illustrating an example of an image that can be analyzed by a neuro circuit according to another example.
FIG. 22 is a flowchart showing a flow of an inspection operation for causing a neuro circuit of a lead frame inspection apparatus according to another example to learn.
FIG. 23 is a flowchart showing a flow of an inspection operation for causing a neuro circuit of a lead frame inspection apparatus according to another example to learn.
FIG. 24 is a flowchart showing a part of a flow of an inspection operation using a neuro circuit of a lead frame inspection apparatus according to another example.
[Explanation of symbols]
1 Reel for feeding
2 Reel for take-up
3 Lead frame
4 Leveler
5 Press equipment
6 Lead frame inspection equipment
6a Transport roller
6b Ring lighting
6c CCD camera
6d movable table
6e Inspection stop sensor
6f, 6g speed control sensor
6h Stop sensor on the press side
6j knob
6p ring
6q optical fiber
6r support member
6s translucent film
6t mask
7 Interlayer paper
8 Control means
8a CPU
8b storage unit
8c Input / output section
8d Illuminance controller
8e Image processing board
9 Light source device
10 Controller
11 Frame transport sensor
12 Lead frame flutter prevention mechanism
13 Transport guide
14 Auxiliary roller
15 Control panel
16a Control monitor
16b Display monitor
17 Neurocircuit
18 Synapse
G Optical axis

Claims

帯状に連続するリードフレームを搬送する搬送手段と、
前記搬送手段により搬送される際に前記リードフレームのリード形成領域の画像入力を行う撮像手段と、
前記撮像手段の光軸を取り囲むようリング状に配置されかつ前記リードフレームと前記撮像手段との間に前記光軸方向に多段に配置されてなる、前記リードフレームに光を照射する照明手段と、
前記撮像手段より先に取り込んだ入力画像と次に取り込んだ入力画像の輝度データを各々解析して各画素毎に比較演算し、演算結果に応じて予め学習させた登録情報に基づいて前記リードフレームの状態を特定するニューロ回路を有し、該ニューロ回路の出力結果に応じて検査続行可能か否かを判定する制御手段と、を備え、
前記制御手段は、前記ニューロ回路の出力結果によりリードフレームの状態がばたつき或いは油塊付着と特定した場合には、異常判定せずに検査を続行し、その他の場合には異常判定して検査動作を停止するように制御することを特徴とするリードフレーム検査装置。A transport means for transporting a continuous lead frame in a strip shape;
Imaging means for inputting an image of a lead formation region of the lead frame when being conveyed by the conveying means;
Illuminating means for irradiating light to the lead frame, arranged in a ring shape so as to surround the optical axis of the imaging means, and arranged in multiple stages in the optical axis direction between the lead frame and the imaging means;
The lead frame is analyzed based on the registration information learned in advance according to the calculation result by analyzing the luminance data of the input image captured before the imaging means and the luminance data of the next captured input image, respectively. And a control means for determining whether or not the inspection can be continued in accordance with an output result of the neurocircuit ,
The control means continues the inspection without judging the abnormality when the lead frame state is specified as flapping or oil lump adhesion based on the output result of the neuro circuit, and in other cases, the abnormality judgment is carried out. A lead frame inspection apparatus, characterized in that control is performed so as to stop .

前記制御手段は、前記撮像手段より取り込んだ複数入力画像に前処理を施して、検査画像領域の輝度データの変動量Δｔを各画素毎に算出して記憶し、前記前処理に続く入力画像Ｐを取得して解析し前記検査画像領域に対応する検査画像Ｐ１を位置補正して記憶し、前記入力画像Ｐに続く入力画像Ｑを取得して解析し前記検査画像領域に対応する検査画像Ｑ１を位置補正して記憶し、前記検査画像Ｑ１と前記検査画像Ｐ１との輝度データｑ，ｐの変化量ｄを前記データ変動量Δｔを考慮して各画素毎にｄ＝ｑ−ｐ−Δｔを演算し、次に前記検査画像Ｐ１の輝度データｐを前記検査画像Ｑ１の輝度データｑへ置き換えて記憶し、前記入力画像Ｑに続く入力画像Ｒを取得して解析し前記検査画像領域に対応する検査画像Ｒ１を位置補正して記憶し、該検査画像Ｒ１と前記検査画像Ｑ１との輝度データｒ，ｑの変化量ｄを前記データ変動量Δｔを考慮して各画素毎にｄ＝ｒ−ｑ−Δｔを演算するという作業を繰り返して行い、各演算結果がｄ≧０であれば前記ニューロ回路の出力結果により前記リードフレームの状態を特定して検査続行可能か否かを判定しながら検査を行うことを特徴とする請求項１記載のリードフレーム検査装置。 The control means preprocesses a plurality of input images captured from the imaging means, calculates and stores a variation amount Δt of luminance data in the inspection image area for each pixel, and inputs the image P following the preprocessing. The test image P1 corresponding to the test image region is corrected and stored, the input image Q following the input image P is acquired and analyzed, and the test image Q1 corresponding to the test image region is obtained. The position is corrected and stored, and the amount of change d of the luminance data q and p between the inspection image Q1 and the inspection image P1 is calculated for each pixel in consideration of the data variation amount Δt for each pixel d = q−p−Δt Then, the luminance data p of the inspection image P1 is replaced with the luminance data q of the inspection image Q1, and the input image R following the input image Q is acquired and analyzed, and the inspection corresponding to the inspection image region is performed. The image R1 is corrected and stored, Repeating the operation of calculating d = r−q−Δt for each pixel, taking into account the data variation amount Δt, the amount of change d of the luminance data r, q between the inspection image R1 and the inspection image Q1, 2. The lead according to claim 1, wherein if each calculation result is d ≧ 0, the inspection is performed while determining whether or not the inspection can be continued by specifying the state of the lead frame from the output result of the neuro circuit. Frame inspection device.

前記制御手段は、前記撮像手段より取り込んだ入力画像Ｐを取得して解析し検査画像領域に対応する検査画像Ｐ１を位置補正して記憶し、前記入力画像Ｐに続く入力画像Ｑを取得して解析し前記検査画像領域に対応する検査画像Ｑ１を位置補正して記憶し、前記検査画像Ｑ１と前記検査画像Ｐ１との輝度データｑ，ｐの変化量ｄ＝ｑ−ｐを各画素毎に演算し、次に前記検査画像Ｐ１の輝度データｐを前記検査画像Ｑ１の輝度データｑへ置き換えて記憶し、前記入力画像Ｑに続く入力画像Ｒを取得して解析し前記検査画像領域に対応する検査画像Ｒ１を位置補正して記憶し、該検査画像Ｒ１と前記検査画像Ｑ１との輝度データｒ，ｑの変化量ｄ＝ｒ−ｑを各画素毎に演算するという作業を繰り返して行い、各演算結果がｄ≠０であれば前記ニューロ回路の出力結果により前記リードフレームの状態を特定して検査続行可能か否かを判定しながら検査を行うことを特徴とする請求項１記載のリードフレーム検査装置。 The control unit acquires and analyzes the input image P captured from the imaging unit, stores the inspection image P1 corresponding to the inspection image region by correcting the position, and acquires the input image Q following the input image P. Analyze and store the inspection image Q1 corresponding to the inspection image region after correcting the position, and calculate the amount of change d = q−p of the luminance data q and p between the inspection image Q1 and the inspection image P1 for each pixel. Then, the luminance data p of the inspection image P1 is replaced with the luminance data q of the inspection image Q1, and the input image R following the input image Q is acquired and analyzed, and the inspection corresponding to the inspection image region is performed. The position of the image R1 is corrected and stored, and the operation of calculating the luminance data r, q variation d = r−q between the inspection image R1 and the inspection image Q1 is repeated for each pixel. If the result is d ≠ 0, B circuit of an output result by the lead frame test apparatus of claim 1, wherein the inspected while determining whether particular to inspect continuability the state of the lead frame.

前記制御手段は、前記撮像手段より取り込んだＸ番目からＸ＋ｎ番目（Ｘ≧１，ｎ≧１；Ｘ，ｎは自然数）までの入力画像の輝度を解析し、得られたｎ画像分の輝度データの平均値を算出して該平均値に許容値を加えて第１の比較値ｐとして記憶させ、Ｘ＋（ｎ＋１）番目の入力画像の解析値ｑと前記第１の比較値ｐとの変化量ｄ＝ｑ−ｐを各画素毎に演算し、次にＸ＋１番目からＸ＋（ｎ＋１）番目までのｎ画像分の輝度データの平均値を算出して該平均値に許容値を加えて第２の比較値ｒとして更新して記憶させ、Ｘ＋（ｎ＋２）番目の入力画像の解析値ｓと前記第２の比較値ｒとの輝度データの変化量ｄ＝ｓ−ｒを各画素毎に演算する動作を繰り返し行い、各演算結果がｄ≧０であれば前記ニューロ回路の出力結果により前記リードフレームの状態を特定して検査続行可能か否かを判定しながら検査を行うことを特徴とする請求項１記載のリードフレーム検査装置。 The control unit analyzes the luminance of the input images from the Xth to the X + nth (X ≧ 1, n ≧ 1; X and n are natural numbers) captured from the imaging unit, and luminance data for the obtained n images The average value is calculated, an allowable value is added to the average value and stored as the first comparison value p, and the amount of change between the analysis value q of the X + (n + 1) th input image and the first comparison value p is calculated. d = q−p is calculated for each pixel, and then an average value of luminance data for n images from the (X + 1) th to the (X + 1) th (n + 1) th is calculated, and an allowable value is added to the average value to obtain a second value. Operation to update and store as a comparison value r, and to calculate a luminance data change d = s−r between the analysis value s of the X + (n + 2) th input image and the second comparison value r for each pixel. Are repeated, and if each calculation result is d ≧ 0, the lead circuit is determined according to the output result of the neurocircuit. Lead frame inspection apparatus according to claim 1, wherein the inspected while determining whether test continuability to identify the state of the over arm.

前記撮像手段より取り込んだＸ番目からＸ＋ｎ番目の入力画像を画像処理の１単位となる複数の区画に分割して各区画毎に各々輝度を解析し、各区画毎にｎ画像分の輝度データの平均値を算出して該平均値に各々許容値を加えて第１の比較値ｐとして各々記憶し、Ｘ＋（ｎ＋１）番目の入力画像の解析値ｑと第１の比較値ｐとの変化量ｄ＝ｑ−ｐを各区画毎に演算し、次にＸ＋１番目からＸ＋（ｎ＋１）番目までの各区画毎のｎ画像分の輝度データの平均値を算出して該平均値に許容値を加えて第２の比較値ｒとして各々更新して記憶し、Ｘ＋（ｎ＋２）番目の入力画像の解析値ｓと第２の比較値ｒとの変化量ｄ＝ｓ−ｒを各区画毎に演算する動作を繰り返すことを特徴とする請求項４記載のリードフレーム検査装置。 The Xth to X + nth input images captured from the image pickup means are divided into a plurality of sections as one unit of image processing, the brightness is analyzed for each section, and the luminance data of n images for each section is analyzed. An average value is calculated, an allowable value is added to the average value, and each value is stored as a first comparison value p. The amount of change between the analysis value q of the X + (n + 1) th input image and the first comparison value p d = q−p is calculated for each section, and then the average value of luminance data for n images for each section from the (X + 1) th to the X + (n + 1) th is calculated, and an allowable value is added to the average value. The second comparison value r is updated and stored, and the variation d = s−r between the analysis value s of the X + (n + 2) th input image and the second comparison value r is calculated for each section. The lead frame inspection apparatus according to claim 4, wherein the operation is repeated.