JP6150325B2 - Substrate inspection apparatus, image analysis apparatus, substrate inspection method, and substrate manufacturing method - Google Patents
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Description
本技術は、基板の良否を判定可能な基板検査装置、画像解析装置、基板の検査方法及び基板の製造方法に関する。 The present technology relates to a substrate inspection apparatus, an image analysis apparatus, a substrate inspection method, and a substrate manufacturing method that can determine whether a substrate is good or bad.
一般的な基板検査装置は、検査対象である基板を撮像して得られた画像を解析することによって当該基板の良否を判定する。 A general board inspection apparatus determines the quality of a board by analyzing an image obtained by imaging the board to be inspected.
このような基板検査装置には、ユーザが簡単に操作できるように、画像解析のための既定のアルゴリズムが組み込まれている（例えば、特許文献１参照）。この基板検査装置では、既定のアルゴリズムを用いて簡単に基板の画像解析を行うことができるため、簡単な操作によって基板の検査をすることが可能である。 In such a substrate inspection apparatus, a predetermined algorithm for image analysis is incorporated so that the user can easily operate (see, for example, Patent Document 1). In this substrate inspection apparatus, since the image analysis of the substrate can be easily performed using a predetermined algorithm, it is possible to inspect the substrate by a simple operation.
そのため、この基板検査装置では、基板検査の画像解析についての専門知識を持たないユーザでも、基板の検査をすることができる。 Therefore, in this board inspection apparatus, even a user who does not have expertise in image analysis of board inspection can inspect the board.
上記のような基板検査装置は、汎用性に優れる一方で、既定のアルゴリズムを用いて画像解析を行うため、ユーザによる画像解析の条件の変更に対応できない。このような基板検査装置では、基板の種類や当該基板に実装されている部品の種類などによっては、良好な検査結果が得られない場合がある。 While the board inspection apparatus as described above is excellent in versatility, it performs image analysis using a predetermined algorithm, and thus cannot cope with a change in image analysis conditions by the user. In such a substrate inspection apparatus, a good inspection result may not be obtained depending on the type of substrate and the type of components mounted on the substrate.
一方、ユーザが各基板ごとに設定したアルゴリズムを用いて画像解析を行う構成の基板検査装置では、基板の種類や当該基板に実装されている部品の種類などによらずに良好な検査結果を得ることが可能である。しかしながら、このような基板検査装置では、専門知識を持たないユーザが基板検査を行うことが困難である。 On the other hand, a board inspection apparatus configured to perform image analysis using an algorithm set for each board by a user obtains a good inspection result regardless of the type of board and the type of components mounted on the board. It is possible. However, with such a substrate inspection apparatus, it is difficult for a user who does not have specialized knowledge to perform substrate inspection.
このように、基板検査装置は、簡単な操作によって検査することができることと、検査対象となる基板に適応した検査をすることができることとの２つの要求を満たすことが望ましい。 As described above, it is desirable that the substrate inspection apparatus satisfies two requirements, that is, it can be inspected by a simple operation and that it can perform inspection suitable for the substrate to be inspected.
以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、簡単な操作によって検査をすることができ、かつ、検査対象となる基板に適応した検査をすることができる基板検査装置、画像解析装置、基板の検査方法及び基板の製造方法を提供することにある。 In view of the circumstances as described above, an object of the present technology is to provide a substrate inspection device, an image analysis device, and a substrate that can be inspected by a simple operation and can be inspected according to a substrate to be inspected. An inspection method and a substrate manufacturing method are provided.
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る基板検査装置は撮像部と操作部と解析部とを具備する。
上記撮像部は基板を撮像する。
上記操作部はユーザによる操作を受ける。
上記解析部は、既定の一連の処理で構成される第１のアルゴリズムと、上記操作部を介して設定される一連の処理で構成される第２のアルゴリズムとのうち選択されるいずれか一方に従って、上記撮像部が撮像した画像を解析して上記基板の良否を判定する。
この構成により、上記基板検査装置は、第１のアルゴリズムを用いることにより簡単な操作により基板の検査をすることができ、第２のアルゴリズムを用いることにより検査対象となる基板に適応した検査をすることができるようになる。
In order to achieve the above object, a substrate inspection apparatus according to an embodiment of the present technology includes an imaging unit, an operation unit, and an analysis unit.
The imaging unit images the substrate.
The operation unit receives an operation by a user.
The analysis unit is in accordance with one selected from a first algorithm configured by a predetermined series of processes and a second algorithm configured by a series of processes set via the operation unit. The image picked up by the image pickup unit is analyzed to determine whether the substrate is good or bad.
With this configuration, the substrate inspection apparatus can inspect the substrate by a simple operation by using the first algorithm, and performs inspection suitable for the substrate to be inspected by using the second algorithm. Will be able to.
上記第２のアルゴリズムの上記一連の処理は、上記第１のアルゴリズムの上記既定の一連の処理に基づいて設定可能である。
この構成により、上記基板検査装置では、既定の一連の処理を元に第２のアルゴリズムにおける一連の処理を構築することができるようになる。そのため、上記基板検査装置では、一連の処理の全てを構成することなく簡単に第２のアルゴリズムを設定することが可能である。
The series of processes of the second algorithm can be set based on the predetermined series of processes of the first algorithm.
With this configuration, the substrate inspection apparatus can construct a series of processes in the second algorithm based on a predetermined series of processes. Therefore, in the board inspection apparatus, it is possible to easily set the second algorithm without configuring all of the series of processes.
上記第２のアルゴリズムの上記一連の処理は、上記第１のアルゴリズムの上記既定の一連の処理のうち少なくとも１つの処理の内容を変更することにより設定可能である。
この構成により、上記基板検査装置では、第２のアルゴリズムにおいて編集しない処理については既定の一連の処理と同様の構成とすることができるようになる。そのため、上記基板検査装置では、簡単に第２のアルゴリズムを設定することが可能である。
The series of processes of the second algorithm can be set by changing the contents of at least one of the predetermined series of processes of the first algorithm.
With this configuration, in the substrate inspection apparatus, the processing that is not edited in the second algorithm can have the same configuration as a predetermined series of processing. Therefore, in the board inspection apparatus, it is possible to easily set the second algorithm.
上記第２のアルゴリズムの上記一連の処理は、上記第１のアルゴリズムの上記既定の一連の処理の順番を変更することにより設定可能である。
この構成により、上記基板検査装置では、既定の一連の処理における各処理の順番を変更することにより検査対象となる基板に適応した第２のアルゴリズムを設定することができるようになる。そのため、上記基板検査装置では、簡単に第２のアルゴリズムを設定することが可能である。
The series of processes of the second algorithm can be set by changing the order of the predetermined series of processes of the first algorithm.
With this configuration, the substrate inspection apparatus can set the second algorithm adapted to the substrate to be inspected by changing the order of each process in a predetermined series of processes. Therefore, in the board inspection apparatus, it is possible to easily set the second algorithm.
上記第２のアルゴリズムの上記一連の処理は、上記第１のアルゴリズムの上記既定の一連の処理に新たな処理を追加することにより設定可能である。
この構成により、上記基板検査装置では、既定の一連の処理に新たな処理を追加することにより検査対象となる基板に適応した第２のアルゴリズムを設定することができるようになる。そのため、上記基板検査装置では、簡単に第２のアルゴリズムを設定することが可能である。
The series of processes of the second algorithm can be set by adding a new process to the predetermined series of processes of the first algorithm.
With this configuration, the substrate inspection apparatus can set a second algorithm adapted to a substrate to be inspected by adding a new process to a predetermined series of processes. Therefore, in the board inspection apparatus, it is possible to easily set the second algorithm.
本技術の一形態に係る画像解析装置は操作部と解析部とを具備する。
上記操作部はユーザによる操作を受ける。
上記解析部は、既定の一連の処理で構成される第１のアルゴリズムと、上記操作部を介して設定される一連の処理で構成される第２のアルゴリズムとのうち選択されるいずれか一方に従って、基板の画像を解析して上記基板の良否を判定する。
この構成により、上記画像解析装置は、第１のアルゴリズムを用いることにより簡単な操作により基板の検査をすることができ、第２のアルゴリズムを用いることにより検査対象となる基板に適応した検査をすることができるようになる。
An image analysis apparatus according to an embodiment of the present technology includes an operation unit and an analysis unit.
The operation unit receives an operation by a user.
The analysis unit is in accordance with one selected from a first algorithm configured by a predetermined series of processes and a second algorithm configured by a series of processes set via the operation unit. Then, the quality of the substrate is judged by analyzing the image of the substrate.
With this configuration, the image analysis apparatus can inspect the substrate by a simple operation by using the first algorithm, and inspects the substrate to be inspected by using the second algorithm. Will be able to.
本技術の一形態に係る基板の検査方法では、基板を撮像した画像を解析するために用いるアルゴリズムを、既定の一連の処理で構成される第１のアルゴリズムと、任意に設定可能な一連の処理で構成される第２のアルゴリズムとのうちから選択し、選択した上記アルゴリズムを用いて上記画像を解析し、上記画像を解析した結果に基づいて上記基板の良否を判定する。
この構成により、上記基板の検査方法では、第１のアルゴリズムを用いることにより簡単な操作により基板の検査をすることができ、第２のアルゴリズムを用いることにより検査対象となる基板に適応した検査をすることができるようになる。
In the substrate inspection method according to an embodiment of the present technology, an algorithm used for analyzing an image obtained by imaging a substrate includes a first algorithm configured by a predetermined series of processes and a series of processes that can be arbitrarily set. Is selected from the second algorithm, and the image is analyzed using the selected algorithm, and the quality of the substrate is determined based on the result of analyzing the image.
With this configuration, in the substrate inspection method, the substrate can be inspected by a simple operation using the first algorithm, and the inspection adapted to the substrate to be inspected can be performed by using the second algorithm. Will be able to.
本技術の一形態に係る基板の製造方法では、基板を撮像し、撮像した画像を解析するために用いるアルゴリズムを、既定の一連の処理で構成される第１のアルゴリズムと、任意に設定可能な一連の処理で構成される第２のアルゴリズムとのうちから選択し、選択した上記アルゴリズムを用いて上記画像を解析し、上記画像を解析した結果に基づいて上記基板の良否を判定し、判定した上記基板から良好な上記基板を抽出する。
この構成により、上記基板の製造方法では、第１のアルゴリズムを用いることにより簡単な操作により基板の検査をすることができ、第２のアルゴリズムを用いることにより検査対象となる基板に適応した検査をすることができるようになる。そのため、上記基板の製造方法では、簡単な操作により良好な基板を抽出することができ、また高精度に良好な基板を抽出することもできる。
In the substrate manufacturing method according to an aspect of the present technology, the algorithm used to image the substrate and analyze the captured image can be arbitrarily set with the first algorithm configured by a predetermined series of processes. A second algorithm configured by a series of processes is selected, the image is analyzed using the selected algorithm, and the quality of the substrate is determined based on the result of analyzing the image. A good substrate is extracted from the substrate.
With this configuration, in the substrate manufacturing method, the first algorithm can be used to inspect the substrate by a simple operation, and the second algorithm can be used to perform inspection suitable for the substrate to be inspected. Will be able to. Therefore, in the substrate manufacturing method, a good substrate can be extracted by a simple operation, and a good substrate can be extracted with high accuracy.
以上のように、本技術によれば、簡単な操作によって検査をすることができ、かつ、検査対象となる基板に適応した検査をすることができる基板検査装置、画像解析装置、基板の検査方法及び基板の製造方法を提供することができる。 As described above, according to the present technology, a substrate inspection device, an image analysis device, and a substrate inspection method that can be inspected by a simple operation and can be inspected according to a substrate to be inspected. In addition, a method for manufacturing a substrate can be provided.
以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。 Hereinafter, embodiments according to the present technology will be described with reference to the drawings.
［全体構成］
（概略構成）
図１は本技術の一実施形態に係る基板検査装置１の概略構成を示したブロック図である。基板検査装置１は、操作部１０、制御部２０、照射部３０、解析部４０、撮像部５０、及び表示部６０を具備する。
[overall structure]
(Outline configuration)
FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a
操作部１０、制御部２０、照射部３０、撮像部５０及び表示部６０は、基板Ｗを撮像するための撮像ユニットとして機能する。また、操作部１０、解析部４０及び表示部６０は、基板Ｗの画像を解析するための画像解析ユニットを構成する。
The
操作部１０及び表示部６０は撮像ユニットにも画像解析ユニットにも用いられる。操作部１０は、ユーザによる操作を受け、操作内容を制御部２０及び解析部４０に入力する。操作部１０としては、各種の入力デバイスが用いられ、例えば、キーボードやマウスが用いられる。表示部６０は、撮像部５０が撮像した画像や解析部４０が解析した結果を表示する。表示部６０としては、液晶ディスプレイパネルなどの各種の表示デバイスが用いられる。
The
なお、操作部１０及び表示部６０は撮像ユニット及び画像解析ユニットに単独に設けられていてもよい。この場合、撮像ユニットは単独の撮像装置として構成され、画像解析ユニットは画像解析装置として構成されてもよい。
Note that the
（撮像ユニット）
撮像ユニットでは、照射部３０が検査対象である基板Ｗに光を照射する。撮像部５０が、照射部３０に照射され、基板Ｗに反射された反射光を結像する。これにより、基板Ｗの画像が得られる。
(Imaging unit)
In the imaging unit, the
照射部３０としては、各種の光源が用いられ、例えば、蛍光ランプや発光ダイオードが用いられる。撮像部５０としては、各種の撮像素子が用いられ、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）が用いられる。
As the
制御部２０は、操作部１０になされる操作に基づいて、照射部３０及び撮像部５０を制御する。しかし、制御部２０は、照射部３０及び撮像部５０に対して自動制御する構成でもよい。制御部２０は、例えば、照射部３０の発する光の輝度や、撮像部５０の焦点距離を制御する。また、制御部２０は、撮像部５０により撮像された画像情報を、表示部６０に表示したり、その画像情報を解析部４０に入力したりする。
The
（解析ユニット）
解析ユニットでは、解析部４０によって、撮像部５０から入力された基板Ｗの画像情報が解析され、基板Ｗの良否が判定される。ユーザは、表示部６０に表示された基板Ｗの画像情報を見ながら操作部１０を操作することができ、当該操作により解析部４０による画像解析のアルゴリズムを設定することができる。
(Analysis unit)
In the analysis unit, the image information of the substrate W input from the
［解析部４０の概略］
図２は、基板Ｗにおける検査対象領域を拡大して示した図である。図２では、検査対象領域に１つの部品がある。具体的には、当該部品は、ＳＯＰ（Ｓｍａｌｌ Ｏｕｔｌｉｎｅ Ｐａｃｋａｇｅ）８と呼ばれる表面実装型の部品であり、プラスチック・モールドのパッケージと、当該パッケージの対向する２辺からガルウイング状に延びる８本の端子とを有する。このような検査対象領域の場合、例えば、基板Ｗ上に部品が実装されていない欠品不良や、部品の端子におけるはんだの異常などを検査する必要がある。
[Outline of Analysis Unit 40]
FIG. 2 is an enlarged view of the inspection target area on the substrate W. FIG. In FIG. 2, there is one component in the inspection target area. Specifically, the component is a surface mount type component called SOP (Small Outline Package) 8, and includes a plastic mold package and eight terminals extending in a gull wing shape from two opposite sides of the package. Have In the case of such a region to be inspected, for example, it is necessary to inspect for a missing part defect in which no component is mounted on the substrate W, a solder abnormality in a component terminal, or the like.
図３は、基板検査装置１が図２に示した検査対象領域を検査する場合における画面の一例を示した図である。図３には、解析部４０における画像解析を行う項目が示されている
FIG. 3 is a diagram showing an example of a screen when the
検査パッケージとは、検査対象領域の良否を判定するために必要な要素の集合体である。基板検査装置１では、検査対象領域にある部品などに応じて複数の検査パッケージが予め記録されている。図３は、基板検査装置１において予め記録されている検査パッケージ１を読み出した場合における画面である。
The inspection package is a collection of elements necessary for determining the quality of the inspection target area. In the
検査パッケージ１では、検査項目の選択がされる。検査項目として、サーチ、欠品、はんだなどを選択することが可能である。具体的には、各項目の左側に表示されているチェックボックスがクリックされると、各項目が選択されるとともに、クリックされたチェックボックスが選択済みの表示となる。
In the
ここで、「サーチ」は、実際の部品の搭載位置を検出するステップである。検出された実際の部品の搭載位置と、設計位置とのずれ量が判定され、許容量を超える場合には、サーチ検査において不良であると判断される。一方、許容量の範囲内である場合には、サーチ検査において良品であると判断され、この場合、サーチ検査において検出されたずれ量がこれ以降の検査で補正を行うために使用される場合がある。「欠品」は、部品が正常に実装されているかを判定する検査である。「はんだ」は、はんだの良否を検出する検査である。はんだについては、図２に示す検査対象領域の部品は８本の端子を有するため、ピン１〜ピン８まで選択可能である。図３では、検査項目として、サーチは選択されておらず、欠品及びはんだ（ピン１〜ピン８）が選択されている。
Here, “search” is a step of detecting the actual component mounting position. The amount of deviation between the detected actual component mounting position and the design position is determined. If the amount exceeds the allowable amount, it is determined to be defective in the search inspection. On the other hand, if it is within the allowable range, it is determined that the product is non-defective in the search inspection, and in this case, the amount of deviation detected in the search inspection may be used for correction in subsequent inspections. is there. “Missing product” is an inspection for determining whether a component is normally mounted. “Solder” is an inspection for detecting the quality of solder. As for the solder, since the component in the inspection target region shown in FIG. 2 has eight terminals, pins 1 to 8 can be selected. In FIG. 3, search is not selected as an inspection item, and a missing item and solder (
検査パッケージ１では、検査項目の次に、検査手法が選択される。検査手法は、選択された検査項目のみについて選択される。したがって、図３に示した場合では、欠品及びはんだ（ピン１〜ピン８）について検査手法が選択される。ここでは、欠品については「カラー面積判定」が選択され、はんだについては「長さ判定」が選択されている。
In the
なお、はんだのピン１〜８については、同様の検査手法が選択される場合がほとんどである。そのため、基板検査装置１は、ピン１について長さ判定が選択された場合、ピン２〜７についても自動的に長さ判定が選択されるように構成されている。これにより、検査手法の選択の手間が軽減する。
For the solder pins 1 to 8, a similar inspection method is almost always selected. Therefore, when the length determination is selected for the
図４は、図３に示した検査パッケージ１における検査のフローを示したフローチャートである。解析部４０は、画像解析により、この領域における欠品の有無を判定し（ＳＴ１００）、部品の８本の端子のはんだの良否を判定する（ＳＴ２００）。
FIG. 4 is a flowchart showing a test flow in the
解析部４０は、いずれのステップも良好であった場合に、基板Ｗにおける検査対象領域が良好であることを表示部６０に出力し、少なくとも一方のステップが不良であった場合に、基板Ｗにおける検査対象領域が不良であることを表示部６０に出力する。
The
これにより、ユーザは、表示部に出力された検査結果に基づいて、検査した基板Ｗの中から不良な基板を排除して良好な基板を抽出することができる。このように、基板検査装置１は、不良基板を排除することができるため、基板の製造歩留りを向上することに寄与する。
Accordingly, the user can extract a good substrate by excluding a defective substrate from the inspected substrates W based on the inspection result output to the display unit. Thus, since the board |
解析部４０は、ＳＴ１００及びＳＴ２００における良否判定のための画像解析を、ユーザが操作部１０を介して設定する一連の処理によって構成されるアルゴリズムに従って行う。以下、解析部４０の画像解析のアルゴリズムについて詳細に説明する。
The
［解析部４０の画像解析のアルゴリズム］
（アルゴリズムの概略）
解析部４０における画像解析のアルゴリズムの一例として、図４に示した欠品の有無の判定（ＳＴ１００）について説明する。
[Algorithm of Image Analysis of Analysis Unit 40]
(Summary of algorithm)
As an example of an image analysis algorithm in the
図５は、解析部４０が欠品の有無を判定する際の一連の処理を例示したフローチャートである。詳細には、解析部４０は、検査枠（ＳＴ１０１）、フィルタ（ＳＴ１０２）、２値化（ＳＴ１０３）、測定（ＳＴ１０４）、プロセス制御（ＳＴ１０５）の各処理をこの順番で行う。解析部４０における画像解析のアルゴリズムはこのような一連の処理で構成される。
FIG. 5 is a flowchart illustrating a series of processes when the
（アルゴリズムを構成する各処理）
以下に、図５に例示されたアルゴリズムを構成する各処理の詳細について説明する。
(Each process constituting the algorithm)
Hereinafter, details of each process constituting the algorithm illustrated in FIG. 5 will be described.
・検査枠（ＳＴ１０１）
「検査枠」は画像処理を行う領域を定義する処理である。具体的には、例えば、以下に示す７種類の処理が挙げられる。
（ａ）矩形：矩形の検査枠を作成する。
（ｂ）円形：円形の検査枠を作成する。
（ｃ）ポリゴン：多角形の検査枠を作成する。
（ｄ）矩形マスク：検査枠から矩形で指定した領域をマスクする。
（ｅ）円形マスク：検査枠から円形で指定した領域をマスクする。
（ｆ）ポリゴンマスク：検査枠からポリゴンで指定した領域をマスクする。
（ｇ）ＨＳＶマスク：検査枠からＨＳＶで指定した領域をマスクする。
・ Inspection frame (ST101)
The “inspection frame” is a process that defines an area for image processing. Specifically, for example, the following seven types of processing are exemplified.
(A) Rectangle: A rectangular inspection frame is created.
(B) Circular: A circular inspection frame is created.
(C) Polygon: A polygon inspection frame is created.
(D) Rectangular mask: Masks an area specified by a rectangle from the inspection frame.
(E) Circular mask: Masks a circular designated area from the inspection frame.
(F) Polygon mask: Masks an area specified by a polygon from the inspection frame.
(G) HSV mask: Masks an area specified by HSV from the inspection frame.
・フィルタ（ＳＴ１０２）
「フィルタ」は画像を加工する処理である。具体的には、例えば、以下に示す７種類の処理が挙げられる。
（ａ）メディアンフィルタ：画像を平準化する。
（ｂ）マクロフィルタ：指定した輝度範囲を２５６段階に階調する。
（ｃ）画像間演算：２つの画像を四則演算する。
（ｄ）大津の方法：大津の方法により、２値化しきい値を計算する。
（ｅ）Ｐタイル法：Ｐタイル法により、２値化しきい値を計算する。
（ｆ）しきい値計算：エッジを抽出するための、２値化しきい値を計算する。
（ｇ）縦横フィルタ：２値化領域を直線的な連続画素数に応じてフィルタする。
（ｈ）膨張・収縮：２値化領域を膨張又は収縮させる。
・ Filter (ST102)
“Filter” is a process for processing an image. Specifically, for example, the following seven types of processing are exemplified.
(A) Median filter: Levels an image.
(B) Macro filter: gradation of a designated luminance range in 256 levels.
(C) Inter-image calculation: Four arithmetic operations are performed on two images.
(D) Otsu's method: Binary threshold value is calculated by Otsu's method.
(E) P tile method: A binarization threshold value is calculated by a P tile method.
(F) Threshold value calculation: A binary threshold value for extracting an edge is calculated.
(G) Vertical / horizontal filter: Filters a binarized area according to the number of linear continuous pixels.
(H) Expansion / contraction: The binarized region is expanded or contracted.
・２値化（ＳＴ１０３）
「２値化」は画像を２値化する処理である。具体的には、例えば、以下に示す２種類の処理が挙げられる。
（ａ）２値化：輝度のしきい値を指定して２値化する。
（ｂ）ＨＳＶ２値化：ＨＳＶのしきい値を指定して２値化する。
-Binarization (ST103)
“Binarization” is a process for binarizing an image. Specifically, for example, the following two types of processing are exemplified.
(A) Binarization: Binarization is performed by specifying a luminance threshold value.
(B) HSV binarization: binarization is performed by specifying a threshold value of HSV.
・測定（ＳＴ１０４）
「測定」は画像を数値化する処理である。具体的には、例えば、以下に示す１２種類の処理が挙げられる。
（ａ）輝度測定：画像の輝度を測定する。（最小値／最大値／中央値／平均値）
（ｂ）ＨＳＶ測定：画像のＨＳＶを測定する。（平均値）
（ｃ）長さ測定：２値化領域の長さを測定する。
（ｄ）連続画素測定：２値化領域の連続画素数を測定する。
（ｅ）ブロブ測定：２値化領域のブロブ数を測定する。（ブロブ（ＢＬＯＢ）とは「かたまり」を意味する。）
（ｆ）面積測定：２値化領域の面積を測定する。
（ｇ）重心測定：検査枠に対する２値化領域の重心を測定する。
（ｈ）サーチ：検査枠でモデルに一致する領域をサーチする。
（ｉ）パターンマッチング：検査枠内から、モデルに一致する領域をサーチする。
（ｊ）文字認識：入力画像から文字を読み取る。
（ｋ）１Ｄ／２Ｄコード読み取り：１Ｄ／２Ｄコードを読み取って、文字列データとして取得する。
（１２）レーザー高さ測定：レーザーでピンの高さ情報を取得して、ピンの高さ情報を測定する。
・ Measurement (ST104)
“Measurement” is a process of digitizing an image. Specifically, for example, the following 12 types of processing can be mentioned.
(A) Luminance measurement: The luminance of an image is measured. (Minimum / Maximum / Median / Average)
(B) HSV measurement: HSV of an image is measured. (Average value)
(C) Length measurement: The length of the binarized region is measured.
(D) Continuous pixel measurement: The number of continuous pixels in the binarized area is measured.
(E) Blob measurement: The number of blobs in the binarized area is measured. (Blob (BLOB) means "lumps".)
(F) Area measurement: The area of the binarized region is measured.
(G) Center of gravity measurement: The center of gravity of the binarized area with respect to the inspection frame is measured.
(H) Search: Search for an area that matches the model in the inspection frame.
(I) Pattern matching: An area matching the model is searched from the inspection frame.
(J) Character recognition: Characters are read from the input image.
(K) 1D / 2D code reading: 1D / 2D code is read and acquired as character string data.
(12) Laser height measurement: Pin height information is acquired with a laser, and pin height information is measured.
・プロセス制御（ＳＴ１０５）
「プロセス制御」は分岐処理などを行う処理である。具体的には、例えば、以下に示す６種類の処理が挙げられる。
（ａ）判定：指定した値が規格通りか判定する。
（ｂ）文字列判定：文字列を比較して判定する。
（ｃ）ジャンプ：条件に応じて、処理を分岐する。
（ｄ）条件式：条件に応じて、計算式を使い分ける。
（ｅ）計算：四則演算する。
（ｆ）コメント：コメントを記述する。
・ Process control (ST105)
“Process control” is a process for performing a branch process or the like. Specifically, for example, the following six types of processing can be mentioned.
(A) Determination: It is determined whether the specified value is in accordance with the standard.
(B) Character string determination: Determined by comparing character strings.
(C) Jump: The process branches depending on the condition.
(D) Conditional expression: The calculation expression is properly used according to the condition.
(E) Calculation: Four arithmetic operations are performed.
(F) Comment: A comment is described.
・その他
上記の処理以外にもアルゴリズムに組み込むことのできる処理がある。具体的には、例えば、以下に示す５個の処理が挙げられる。
（ａ）アライメント設定：アライメントマークのずれ量を設定する。
（ｂ）バッドマーク設定：バッドマークの条件式を設定する。
（ｃ）ＡＢ面識別マーク設定：ＡＢ面識別マークの条件式を設定する。
（ｄ）基板コード設定：基板コードを設定する。
（ｅ）表示画像更新：処理途中の画像をディスプレイに反映させる。
・ Others In addition to the above processes, there are processes that can be incorporated into the algorithm. Specifically, for example, the following five processes are listed.
(A) Alignment setting: The amount of alignment mark deviation is set.
(B) Bad mark setting: A conditional expression for bad marks is set.
(C) AB surface identification mark setting: A conditional expression for the AB surface identification mark is set.
(D) Substrate code setting: A substrate code is set.
(E) Display image update: An image being processed is reflected on the display.
（アルゴリズムを構成する一連の処理の表示）
図３に示した画面において検査手法名をクリックすると、当該検査手法において解析部４０が行う画像解析の処理内容が表示される。
(Display of a series of processes constituting the algorithm)
When the inspection method name is clicked on the screen shown in FIG. 3, the processing content of the image analysis performed by the
図６は、図３においてカラー面積判定をクリックした場合における画面の一例を示した図である。図６には、カラー面積判定の画像処理におけるアルゴリズムの規定の一連の処理が表示されている。図６では、検査枠（ＳＴ１０１）として矩形が選択されており、フィルタ（ＳＴ１０２）としてマクロフィルタが選択されており、２値化（ＳＴ１０３）として２値化が選択されており、測定（ＳＴ１０４）として面積測定が選択されており、プロセス制御（ＳＴ１０５）として判定が選択されている。 FIG. 6 is a diagram showing an example of a screen when the color area determination is clicked in FIG. FIG. 6 shows a series of processes prescribed by the algorithm in image processing for color area determination. In FIG. 6, a rectangle is selected as the inspection frame (ST101), a macro filter is selected as the filter (ST102), binarization is selected as binarization (ST103), and measurement (ST104). Area measurement is selected, and determination is selected as process control (ST105).
図６に示す一連の処理は、基板検査装置１の製造時に予め決定され、基板検査装置１の出荷時における初期設定とされる。
A series of processes shown in FIG. 6 is determined in advance when the
（第１のアルゴリズム）
図７は図６における規定の一連の処理を示したフローチャートである。本実施形態に係る基板検査装置では、各検査手法における初期設定を第１のアルゴリズムとしている。
(First algorithm)
FIG. 7 is a flowchart showing a series of prescribed processes in FIG. In the substrate inspection apparatus according to the present embodiment, the initial setting in each inspection method is the first algorithm.
第１のアルゴリズムは専門知識を持たないユーザでも容易に操作できるように構成されている。詳細には、第１のアルゴリズムでは、構成される一連の処理が予め決定されている。したがって、基板検査装置１では、ユーザが第１のアルゴリズムを用いることにより、各処理について検討することなく、基板Ｗを検査することができる。
The first algorithm is configured so that even a user who does not have specialized knowledge can easily operate. Specifically, in the first algorithm, a series of processes configured is determined in advance. Therefore, in the
具体的には、カラー面積判定の第１のアルゴリズムは、矩形（ＳＴ１０１ａ）、マクロフィルタ（ＳＴ１０２ａ）、２値化（ＳＴ１０３ａ）、（ＳＴ１０４ａ）、は判定（ＳＴ１０５ａ）の一連の処理にて構成されている。 Specifically, the first algorithm for color area determination is composed of a series of processes of rectangle (ST101a), macro filter (ST102a), binarization (ST103a), (ST104a), and determination (ST105a). ing.
基板検査装置１では、この第１のアルゴリズムを用いる場合には、ユーザが第１のアルゴリズムを用いる旨を選択するだけで、解析部４０が図７に示す既定の一連の処理に従って画像解析を行う。ユーザは、例えば、表示部６０の画面において操作部１０を用いて、「既定の検査パッケージ」や「次へ」のボタンをクリックすることによって、第１のアルゴリズムを選択することができる。
In the
このとき、図７に示した第１のアルゴリズムの各処理は表示部６０に表示されない。そのため、ユーザが第１のアルゴリズムを選択する場合には、図６に示した画面は表示部６０に表示されない。したがって、基板検査装置１では、第１のアルゴリズムが用いられる場合、ユーザは画像解析のための一連の処理を見ることなく、解析部４０による画像解析が開始される。そのため、基板検査装置１では、専門知識に乏しいユーザでも難解な印象を受けることなく作業を進めることができる。
At this time, each process of the first algorithm shown in FIG. 7 is not displayed on the
第１のアルゴリズムにおける既定の一連の処理は、基板検査装置１の製造時に、多種多様な基板において概ね良好な検査結果が得られるように構成される。また、第１のアルゴリズムでは、ユーザによる検査結果のばらつきが発生しにくい。
A predetermined series of processes in the first algorithm is configured such that, when the
（第２のアルゴリズム）
第１のアルゴリズムでは、基板の種類や当該基板に実装されている部品の種類などによっては、良好な検査結果が得られない場合がある。その場合、基板検査装置１では、第２のアルゴリズムを用いることができる。第２のアルゴリズムでは、ユーザが上記の各処理を自由に組み合わせて構成することができる。したがって、第２のアルゴリズムでは、ユーザが検査対象となる基板に適応するように一連の処理を構成することによって、より精度の高い検査結果が得られる。
(Second algorithm)
In the first algorithm, a good inspection result may not be obtained depending on the type of the board and the type of components mounted on the board. In that case, the
本実施形態に係る基板検査装置１では、第２のアルゴリズムにおける一連の処理の全てを最初から構成することができるとともに、第１のアルゴリズムにおける既定の一連の処理を適宜変更することにより第２のアルゴリズムにおける一連の処理を構成することもできる。したがって、第２のアルゴリズムでは、高い専門知識を持つユーザがより高度な設定を行うことができるとともに、専門知識に乏しいユーザも第１のアルゴリズムよりも精度の高い検査結果が得られるような設定を行うことができる。
In the
基板検査装置１では、この第２のアルゴリズムを用いる場合に、ユーザは、例えば、表示部６０の画面において操作部１０を用いて、「アルゴリズムの変更」や「検査パッケージの変更」のボタンをクリックすることによって、図７に示した各処理が表示される。
In the
図８は、図７に示す既定の一連の処理のうちマクロフィルタ（ＳＴ１０２ａ）のみを変更して構成した第２のアルゴリズムを示すフローチャートである。図８ではフィルタ以外の処理を省略している。 FIG. 8 is a flowchart showing a second algorithm configured by changing only the macro filter (ST102a) in the predetermined series of processes shown in FIG. In FIG. 8, processes other than the filter are omitted.
図８に示すように、第１のアルゴリズム（左図）のマクロフィルタ（ＳＴ１０２ａ）にメディアンフィルタ（ＳＴ１０２ｂ）を加えて第２のアルゴリズムを構成することができる（右上図）。また、第１のアルゴリズム（左図）のマクロフィルタ（ＳＴ１０２ａ）にメディアンフィルタ（ＳＴ１０２ｂ）を追加して第２のアルゴリズムを構成することもできる。 As shown in FIG. 8, the second algorithm can be configured by adding a median filter (ST102b) to the macrofilter (ST102a) of the first algorithm (left). Also, the second algorithm can be configured by adding a median filter (ST102b) to the macrofilter (ST102a) of the first algorithm (left figure).
このように、第２のアルゴリズムは、第１のアルゴリズムに基づいて簡単に構成することが可能である。図６に例示した処理以外においても、処理の変更、追加、削除などをユーザが自由に行うことができる。 Thus, the second algorithm can be easily configured based on the first algorithm. In addition to the processing illustrated in FIG. 6, the user can freely change, add, or delete the processing.
次に、第２のアルゴリズムにおける一連の処理の全てがユーザによって構成される例について説明する。 Next, an example in which all the series of processes in the second algorithm is configured by a user will be described.
図９Ａ〜図９Ｇは、基板検査装置１の操作部１０によって第２のアルゴリズムを構成する手順を例示する説明図である。図９Ａ〜図９Ｇは表示部６０に表示される画面の一部を示しており、ユーザは表示部６０を見ながら操作部１０として例えばマウスのようなポインティングデバイスを用いて操作することができる。
FIG. 9A to FIG. 9G are explanatory views illustrating a procedure for configuring the second algorithm by the
この場合、ユーザは、例えば、表示部６０の画面において操作部１０を用いて、「検査パッケージの変更」のボタンをクリックした後に、「新しい検査パッケージ」のボタンをクリックすることにより、ユーザが第２のアルゴリズムを選択する。ユーザは、第２のアルゴリズムを選択した場合、画像解析のアルゴリズムを構成する一連の処理自由に構成可能となる。
In this case, for example, the user uses the
まず、ユーザは、検査対象領域にあるパッケージの情報を入力する。入力内容としては、例えば、パッケージカテゴリ（例えば「チップ」）や、パッケージ名（例えば「Ｐａｃｋａｇｅ１」）や、外形枠情報や、リード／パッド情報などが挙げられる。 First, the user inputs information on a package in the inspection target area. Examples of input contents include a package category (for example, “chip”), a package name (for example, “Package1”), outline information, lead / pad information, and the like.
そして、図９Ａに示すように、ユーザは、ポインタで「新しい検査パッケージ」をクリックし、「新しい項目追加」を選択する。ここでは、図４に示す「欠品の有無（ＳＴ１００）」について解析するため、新しい検査項目の名称が「欠品」とされている。しかし、検査項目の名称は、ユーザが任意に決定することができる。 Then, as shown in FIG. 9A, the user clicks “new inspection package” with the pointer and selects “add new item”. Here, in order to analyze the “presence / absence of missing item (ST100)” shown in FIG. 4, the name of the new inspection item is “out of stock”. However, the name of the inspection item can be arbitrarily determined by the user.
そして、図９Ｂに示すように、ユーザは、ポインタで「欠品」をクリックし、「新しい検査手法の追加」を選択する。ここでは、新しい検査手法の名称が「カラー面積判定」とされている。しかし、新しい検査手法の名称は、ユーザが任意に決定することができる。 Then, as shown in FIG. 9B, the user clicks “out of stock” with the pointer and selects “add new inspection method”. Here, the name of the new inspection method is “color area determination”. However, the name of the new inspection method can be arbitrarily determined by the user.
次に、図９Ｃに示すように、ユーザは、ポインタで「カラー面積判定」をクリックし、「編集」を選択する。これにより、「カラー面積判定」の編集画面が表示される。 Next, as illustrated in FIG. 9C, the user clicks “color area determination” with the pointer and selects “edit”. As a result, an edit screen for “color area determination” is displayed.
続いて、図９Ｄに示すように、ユーザは、ポインタで「カラー面積判定」をクリックし、「検査プロセスの追加」を選択する。これにより、ダイアログボックス「検査プロセスの追加」が表示される。このダイアログボックスには、選択可能な処理が列挙されている。 Subsequently, as illustrated in FIG. 9D, the user clicks “color area determination” with the pointer and selects “add inspection process”. As a result, a dialog box “Add inspection process” is displayed. This dialog box lists selectable processes.
ここで、このダイアログボックスにおいて、ユーザが左側の「検査枠」を選択すると、「検査枠」として選択可能な処理が右側に表示される。一例として、ユーザが「矩形」を選択して追加ボタンをクリックすると、「矩形」処理が追加される。 Here, in this dialog box, when the user selects the “inspection frame” on the left side, the processes that can be selected as the “inspection frame” are displayed on the right side. As an example, when the user selects “rectangle” and clicks the add button, “rectangle” processing is added.
そして、ユーザは、このダイアログボックスにおいて、必要な処理を順次追加する。これにより、ダイアログボックスが閉じることなく、処理のツリーが組み上がってゆく。 Then, the user sequentially adds necessary processes in this dialog box. As a result, the processing tree is assembled without closing the dialog box.
具体的には、ユーザは、図９Ｅに示すように左枠の「２値化」を選択し、右枠の「２値化」を追加する。また、ユーザは、図９Ｆに示すように左枠の「測定」を選択し、右枠の「画面測定」を追加する。さらに、ユーザは、図９Ｇに示すように左枠の「プロセス制御」を選択し、右枠の「判定」を追加する。そして、ユーザは、ダイアログボックスを閉じる。 Specifically, as shown in FIG. 9E, the user selects “binarization” in the left frame and adds “binarization” in the right frame. Further, as shown in FIG. 9F, the user selects “measurement” in the left frame and adds “screen measurement” in the right frame. Further, as shown in FIG. 9G, the user selects “process control” in the left frame and adds “determination” in the right frame. Then, the user closes the dialog box.
なお、基板検査装置１は、ユーザがダイアログボックスの左側に表示される各処理の項目にポインタを合わせると、当該処理の内容を説明するバルーンが表示され、ユーザが当該項目からポインタを逸らすとバルーンが消えるように構成されている。これにより、ユーザが、選択すべき処理の選択を簡単かつ的確に行えるようになる。
The
以上のように、カラー画像解析における画像解析の第２のアルゴリズムを構成する処理の種類及び処理の順番が決定する。 As described above, the type of processing and the order of processing constituting the second algorithm of image analysis in color image analysis are determined.
更に、図９Ｈに示すように、ユーザが「矩形」を選択すると、当該処理のプロパティの詳細設定が可能なボックスが表示される。このボックスによって「矩形」処理のパラメータ等を詳細に編集することができる。ユーザは、例えば、このボックス中のテキストボックスをダブルクリックすることにより、使用可能なローカルメモリの一覧をコンテキストメニューとして表示させることができる。ユーザはこのコンテキストメニューから適切なローカルメモリを読み出すことができる。 Further, as shown in FIG. 9H, when the user selects “rectangle”, a box in which the detailed setting of the property of the processing is possible is displayed. With this box, the parameters of the “rectangular” process can be edited in detail. For example, the user can display a list of available local memories as a context menu by double-clicking a text box in the box. The user can read the appropriate local memory from this context menu.
同様に、ユーザは、第２のアルゴリズムとして選択したいずれの処理についても、そのパラメータ等を詳細に編集することができる。このように、第２のアルゴリズムでは、ユーザが必要に応じてより高度な設定をすることにより、検査結果の精度を向上させることが可能である。 Similarly, the user can edit the parameters and the like in detail for any process selected as the second algorithm. Thus, in the second algorithm, it is possible for the user to improve the accuracy of the inspection result by making more advanced settings as necessary.
なお、図２に示した検査対象領域にある部品の場合、図４に示した「はんだの良否（ＳＴ２００）」において、解析部４０は、当該部品の端子の数に対応して８ヶ所の画像解析を行う必要がある。しかし、当該部品の端子の形状は同様であるため、当該部品のはんだの良否の検査に適応する第２のアルゴリズムはいずれの端子においても同様である。基板検査装置１は、複数の部分について同様の画像解析を行う場合、ユーザが当該部分に適応する第２のアルゴリズムをひとつ設定することにより当該アルゴリズムを自動で他の部分の画像解析にも適用する。
In the case of a part in the inspection target area shown in FIG. 2, in “Solder quality (ST200)” shown in FIG. 4, the
このように、基板検査装置１では、ユーザが設定した第２のアルゴリズムが複数の画像解析に適用可能である。したがって、基板検査装置１は、簡単な操作で精度の高い検査結果を得ることが可能である。
Thus, in the
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。 The embodiment of the present invention has been described above, but the present invention is not limited to the above-described embodiment, and it is needless to say that various modifications can be made without departing from the gist of the present invention.
なお、本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）基板を撮像する撮像部と、
ユーザによる操作を受ける操作部と、
既定の一連の処理で構成される第１のアルゴリズムと、上記操作部を介して設定される一連の処理で構成される第２のアルゴリズムとのうち選択されるいずれか一方に従って、上記撮像部が撮像した画像を解析して上記基板の良否を判定する解析部と、
を具備する基板検査装置。
（２）上記（１）に記載の基板検査装置であって、
上記第２のアルゴリズムの上記一連の処理は、上記第１のアルゴリズムの上記既定の一連の処理に基づいて設定可能である
基板検査装置。
（３）上記（２）に記載の基板検査装置であって、
上記第２のアルゴリズムの上記一連の処理は、上記第１のアルゴリズムの上記既定の一連の処理のうち少なくとも１つの処理の内容を変更することにより設定可能である
基板検査装置。
（４）上記（２）又は（３）に記載の基板検査装置であって、
上記第２のアルゴリズムの上記一連の処理は、上記第１のアルゴリズムの上記既定の一連の処理の順番を変更することにより設定可能である
基板検査装置。
（５）上記（２）から（４）のいずれか一つに記載の基板検査装置であって、
上記第２のアルゴリズムの上記一連の処理は、上記第１のアルゴリズムの上記既定の一連の処理に新たな処理を追加することにより設定可能である
基板検査装置。
（６）ユーザによる操作を受ける操作部と、
既定の一連の処理で構成される第１のアルゴリズムと、上記操作部を介して設定される一連の処理で構成される第２のアルゴリズムとのうち選択されるいずれか一方に従って、基板の画像を解析して上記基板の良否を判定する解析部と
を具備する画像解析装置。
（７）基板を撮像した画像を解析するために用いるアルゴリズムを、既定の一連の処理で構成される第１のアルゴリズムと、任意に設定可能な一連の処理で構成される第２のアルゴリズムとのうちから選択し、
選択した上記アルゴリズムを用いて上記画像を解析し、
上記画像を解析した結果に基づいて上記基板の良否を判定する
基板の検査方法。
（８）基板を撮像し、
撮像した画像を解析するために用いるアルゴリズムを、既定の一連の処理で構成される第１のアルゴリズムと、任意に設定可能な一連の処理で構成される第２のアルゴリズムとのうちから選択し、
選択した上記アルゴリズムを用いて上記画像を解析し、
上記画像を解析した結果に基づいて上記基板の良否を判定し、
判定した上記基板から良好な上記基板を抽出する
基板の製造方法。
In addition, this technique can also take the following structures.
(1) an imaging unit that images the substrate;
An operation unit that receives a user operation;
In accordance with any one selected from a first algorithm configured by a predetermined series of processes and a second algorithm configured by a series of processes set via the operation unit, the imaging unit An analysis unit that analyzes the captured image and determines the quality of the substrate;
A substrate inspection apparatus comprising:
(2) The substrate inspection apparatus according to (1) above,
The series of processes of the second algorithm can be set based on the predetermined series of processes of the first algorithm.
(3) The substrate inspection apparatus according to (2) above,
The series of processes of the second algorithm can be set by changing the content of at least one of the predetermined series of processes of the first algorithm.
(4) The substrate inspection apparatus according to (2) or (3) above,
The series of processes of the second algorithm can be set by changing the order of the predetermined series of processes of the first algorithm.
(5) The substrate inspection apparatus according to any one of (2) to (4) above,
The series of processes of the second algorithm can be set by adding a new process to the predetermined series of processes of the first algorithm.
(6) an operation unit that receives an operation by a user;
An image of the substrate is obtained in accordance with one selected from a first algorithm configured by a predetermined series of processes and a second algorithm configured by a series of processes set via the operation unit. An image analysis apparatus comprising: an analysis unit that analyzes and determines the quality of the substrate.
(7) An algorithm used for analyzing an image obtained by imaging a substrate is a first algorithm configured by a predetermined series of processes and a second algorithm configured by a series of processes that can be arbitrarily set. Choose from home
Analyzing the image using the selected algorithm,
A substrate inspection method for determining whether or not the substrate is good based on a result of analyzing the image.
(8) Image the substrate,
An algorithm used for analyzing the captured image is selected from a first algorithm composed of a predetermined series of processes and a second algorithm composed of a series of processes that can be arbitrarily set,
Analyzing the image using the selected algorithm,
The quality of the substrate is determined based on the result of analyzing the image,
A method for manufacturing a substrate, comprising: extracting a good substrate from the determined substrate.
１…基板検査装置
１０…操作部
２０…制御部
３０…照射部
４０…解析部
５０…撮像部
６０…表示部
Ｗ…基板
DESCRIPTION OF
Claims (8)
ユーザによる操作を受ける操作部と、
初期設定による既定の一連の処理で構成される第１のアルゴリズムと、前記操作部を介して設定される一連の処理で構成される第２のアルゴリズムとのうち選択されるいずれか一方に従って、前記撮像部が撮像した画像を解析して前記基板の良否を判定する解析部と、
を具備する基板検査装置。 An imaging unit for imaging the substrate;
An operation unit that receives a user operation;
According to any one selected from a first algorithm configured by a predetermined series of processes by an initial setting and a second algorithm configured by a series of processes set via the operation unit, An analysis unit that analyzes the image captured by the imaging unit and determines whether the substrate is good,
A substrate inspection apparatus comprising:
前記第２のアルゴリズムの前記一連の処理は、前記第１のアルゴリズムの前記既定の一連の処理に基づいて設定可能である
基板検査装置。 The substrate inspection apparatus according to claim 1,
The series of processes of the second algorithm can be set based on the predetermined series of processes of the first algorithm.
前記第２のアルゴリズムの前記一連の処理は、前記第１のアルゴリズムの前記既定の一連の処理のうち少なくとも１つの処理の内容を変更することにより設定可能である
基板検査装置。 The substrate inspection apparatus according to claim 2,
The series of processes of the second algorithm can be set by changing the content of at least one of the predetermined series of processes of the first algorithm.
前記第２のアルゴリズムの前記一連の処理は、前記第１のアルゴリズムの前記既定の一連の処理の順番を変更することにより設定可能である
基板検査装置。 The substrate inspection apparatus according to claim 2,
The series of processes of the second algorithm can be set by changing the order of the predetermined series of processes of the first algorithm.
前記第２のアルゴリズムの前記一連の処理は、前記第１のアルゴリズムの前記既定の一連の処理に新たな処理を追加することにより設定可能である
基板検査装置。 The substrate inspection apparatus according to claim 2,
The series of processes of the second algorithm can be set by adding a new process to the predetermined series of processes of the first algorithm.
初期設定による既定の一連の処理で構成される第１のアルゴリズムと、前記操作部を介して設定される一連の処理で構成される第２のアルゴリズムとのうち選択されるいずれか一方に従って、基板の画像を解析して前記基板の良否を判定する解析部と
を具備する画像解析装置。 An operation unit that receives a user operation;
In accordance with any one selected from a first algorithm configured by a predetermined series of processes by an initial setting and a second algorithm configured by a series of processes set via the operation unit An image analysis apparatus comprising: an analysis unit that analyzes the image of the image and determines the quality of the substrate.
選択した前記アルゴリズムを用いて前記画像を解析し、
前記画像を解析した結果に基づいて前記基板の良否を判定する
基板の検査方法。 An algorithm used for analyzing an image obtained by capturing an image of a substrate is a first algorithm composed of a predetermined series of processes by an initial setting and a second algorithm composed of a series of processes that can be arbitrarily set. Choose from home
Analyzing the image using the selected algorithm;
A substrate inspection method for determining pass / fail of the substrate based on a result of analyzing the image.
撮像した画像を解析するために用いるアルゴリズムを、初期設定による既定の一連の処理で構成される第１のアルゴリズムと、任意に設定可能な一連の処理で構成される第２のアルゴリズムとのうちから選択し、
選択した前記アルゴリズムを用いて前記画像を解析し、
前記画像を解析した結果に基づいて前記基板の良否を判定し、
判定した前記基板から良好な前記基板を抽出する
基板の製造方法。 Image the board,
The algorithm used to analyze the captured image is selected from a first algorithm configured by a predetermined series of processes by initial setting and a second algorithm configured by a series of processes that can be arbitrarily set. Selected,
Analyzing the image using the selected algorithm;
Determine the quality of the substrate based on the result of analyzing the image,
A method for manufacturing a substrate, wherein a good substrate is extracted from the determined substrate.
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