JPH03183147A - Ｉｃパッケージ検査装置及びｉｃパッケージ検査方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、ＩＣパッケージ検査システムに関するもので
ある。

［発明の背景］ ＩＣ（インテグレイテドサーキット）を収納するパッケ
ージは、セラミック製のものが広く使われており、ＩＣ
と外部回路とを電気的に接続するため、パッケージ表面
には種々のパターンが印刷されて、さらにメツキされて
いる。このパターンには、一部欠けていたり、逆に一部
余分に膨らんでいたり、パターン全体が印刷されていな
かったリ、メツキされていなかったりする等の不良品が
一部ある。そのため、この不良を検査しなくてはならな
いが、この印刷パターンの検査には、テレビカメラを用
いることが、近年考えられている。

本発明は、このテレビカメラを使ってのＩＣパッケージ
の検査を、より正確かつ効率的に行おうとするものであ
る。

［課題を解決するための手段］ 上記目的を達成するために、本発明においては、被検査
パターンのパターン画像の個数を計数し、この個数と、
合格した被検査パターンのパターン画像の個数と比較し
て、被検査パターンの合格、不良を判別するようにした
ものである。また、被検査パターン画像の画素数を特定
の座標方向に計数し、この画素数と、合格した被検査パ
ターン画像の画素数と比較して、被検査パターンの合格
、不良を判別するようにしたものである。

［作用］ これにより、例えばパターンが余分に膨らんで、隣のパ
ターンとショートしていると、被検査パターン画像全体
の個数が、合格したパターン画像の個数より少なくなる
。パターンが１つ又はそれ以上完全に脱落していると、
やはり被検査パターン画像全体の個数が、合格したパタ
ーン画像の個数より少なくなる。逆に１つのパターンが
断線して複数部分に分離していると、被検査パターン画
像全体の個数が、合格したパターン画像の個数より多く
なる。こうして不良品であることが判別できる。また、
パターンが一部欠けていたり、余分に膨らんでいたりす
ると、被検査パターン画像の画素数が合格した被検査パ
ターン画像の画素数と比較して、一部少なかったり、一
部多かったりし、不良品であることが判別できる。

［実施例］ 以下、本発明を具体化した一実施例を図面を参照して説
明する。

第１図はＩＣパッケージ１．２を示すものである。ＩＣ
パッケージ１には、方形、四角枠形、ブロック形等のパ
ターン１０が形成され、ＩＣパッケージ２には、円形、
リング形、円ブロック形等のパターン１０が形成されて
いる。このＩＣパッケージ１．２に対し、上面、側面等
から、ＣＣＤカメラ３による撮影検査が行われる。

第２図は、ＩＣパッケージ検査装置の回路図を示すもの
である。ＣＣＤカメラ３で撮影された、ＩＣパッケージ
１．２の被検査パターンの画像データは、画像メモリ４
に書き込まれる。この画像メモリ４は、８ビツトメモリ
で、ｍ行、ｎ列の番地をもっている。このｍ行、ｎ列は
、ＣＣＤカメラ３の撮影画素数のｍ行、ｎ列に対応して
いる。

画像メモリ４の各番地には、撮影した被検査パターンの
各画素ごとの明るさを示すデータが書き込まれる。この
明るさデータは、０〜２５５の値をとる。この画像メモ
リ４は、８ビツト構成以外でもよい。またこの画像メモ
リ４は予備的に複数設けられる。

この画像メモリ４の画像データは、アドレスカウンタ５
を通じ、ＣＰＵ６によって読み出され、画像データ処理
が成された後、濃度分布メモリ７．２値化画像メモリ８
、ラベルメモリ９に書き込まれる。アドレスカウンタ５
は、ｍ＋ｎビット以上のカウンタビットをもち、画像メ
モリ４に対しては、ｍビットの行アドレスとｎビットの
列アドレスの各データを出力する。

濃度分布メモリ７には、第３図に示すように、画像メモ
リ４の６明るさに応じた画素数が集計され記憶される。

２値化画像メモリ８には、第４図に示すように、濃度分
布メモリ７の記憶内容に基づき、例えばパターン画像１
３部分が「１（２値論理レベルのハイレベル）」、パタ
ーン画像１３以外の部分が「０（２値論理レベルのロー
レベル）」というように、パターン画像１３が単純化し
て記憶される。ラベルメモリ９には、第５図に示すよう
に、独立した各パターン画像１３ごとに番号を割り振っ
て、各パターン画像１３が区別して記憶される。これら
濃度分布メモリ７．２値化画像メモリ８、ラベルメモリ
９に対するアクセスは、上記アドレスカウンタ５を通じ
、ＣＰＵ６によって行われる。

ＲＯＭＩ　１には、ＣＰＵ６が各種処理を行うためのプ
ログラムが記憶され、ＲＡＭ１２には、ＣＰＵ６の各種
処理データが記憶される。またＲＡＭ１２には、検査す
るパターン画像１３の個数、合格したパターン画像１３
の個数、検査するパターン画像１３の画素数、合格品の
マスクパターンのパターン画像１３の画素数が記憶され
る。

検査処理の前に、次のような処理により、パターン画像
１３を単純化した２値化画像を求めるのに必要な閾値デ
ータＴを求める。そのため、ＣＰＵ６により、まず第３
図に示す、濃度分布データが作成される。これは次のよ
うにして作成される。

画像メモリ４の画像データを各画素ごとに読み出し、０
〜２５５の明るさごとに集計を行い、濃度分布データが
作成される。この濃度分布データは、比較的明るいパタ
ーン画像１３の分布の山と、比較的暗いパターン部分以
外の画像部分の分布の山とに別れる。そして、この２つ
の山の間に小さい山ができる。これが印刷不良、メツキ
ネ良の部分の画像部分の山である。

第６図は、ＩＣパッケージの検査処理のフローチャート
を示す図である。

この処理では、ＣＰＵ６は画像メモリ４に記憶されてい
るパターン１０の画像データにつき、第７図（Ａ）に示
すパターン画像１３の膨脹を行う（ステップ０１）。こ
の膨脹は、パターン画像１３をパターン部分以外に向か
って、画素１列分、膨脹させる処理である。この処理を
複数回繰り返せば、パターン画像１３が複数列分、膨ら
むことになる。これにより、第７図（Ｂ）に示すように
、パターン画像１３内のピンホール（パターン１０の小
さい抜け）が埋め尽くされることになる。

次いで、第７図（Ｃ）に示すパターン画像１３の収縮を
行う（ステップ０２）。この収縮は、パターン画像１３
をパターン部分以外に向かって、画素１列分、収縮させ
る処理である。この処理を複数回繰り返せば、パターン
画像１３が複数列分、縮むことになる。これにより、第
７図（Ｃ）に示すように、パターン画像１３内のピンホ
ール（パターン１０の小さい抜け）が埋め尽くされたま
ま、膨脹前の元のパターン画像１３の大きさに戻ること
になる。

この膨脹、収縮の処理は例えば次のようにして行われる
。画像メモリ膨脹４より各画素（ｔ、ｊ）の画像データ
を順次読み出すとともに、その周囲（ｉ−１、ｊ−１）
、（ｉ、ｊ−１）、（ｉ＋１、ｊ−１）、（ｉ−１、ｊ
）、（ｉ＋１、ｊ）、（ｉ−１、ｊ＋１）、（ｉ、ｊ＋
１）、（ｉ＋１、ｊ＋１）の画像データを併せて読み出
し、膨脹の場合には、画素（ｉＳｊ）の画像データを、
（ｌ。

ｊ）の画像データ及び上記周囲の８つの画像データの中
の最大値に置き換え、収縮の場合には、画素（ｉ、ｊ）
の画像データを、（ｉＳ　ｊ）の画像データ及び上記周
囲の８つの画像データの中の最小値に置き換えて、別の
画像メモリ記憶しておく。

これが膨脹された画像データまたは収縮された画像デー
タとなる。この膨脹、収縮は別の方法によって行っても
よいし、後述するように、２値化画像データに変換した
後に行ってもよい。

そして、第７図（Ｃ）の膨脹、収縮後の画像データから
、第７図（Ａ）の元の画像データを、各画素ごとに差し
引き、不良部分の濃淡画像を抽出する（ステップ０３）
。次に、この不良部分の濃淡画像を適当な閾値、例えば
後述する閾値データＴにより、２値化画像データに変換
し、各不良部分ごとをラベリングして区別しくステップ
０４）、各不良部分の面積が合格品として許される許容
値以上か否か判断する（ステップ０５）。

このラベリングは、例えば次のようにして行われる。画
像メモリ４より各画素（ｔ、ｊ）の画像データを、左上
から右下に向かって縦方向に順次読み出す。この画像デ
ータが適当な閾値、例えば後述する閾値データＴ以上か
否か、すなわちパターン画像１３か否か判別する。閾値
データＴ以上であれば、隣接する画素のラベルナンバを
調べる。

このラベルナンバは既にラベルメモリ９に書き込まれて
いるものである。隣接画素は（ｉ−１、ｊ−１）、（ｌ
−１、ｊ）、（ｌ−１、ｊ＋１）、（ｉＳｊ−１）また
は（ｌ−１、ｊ）、（１％　）−１）である。

この隣接画素にラベルナンバ、例えばｋが書き込まれて
いれば、ラベルメモリ９の画素（ｉ、ｊ）の対応番地に
ラベルナンバｋを書き込む。これにより、１つのつなが
ったパターン画像１３の各画素ごとに同じラベルナンバ
が書き込まれる。隣接画素のラベルナンバがすべて「０
」であれば、今までに使用していない新しいラベルナン
バを書き込む。例えば今までに「１」〜「３」のラベル
ナンバの書き込みを行っていれば、「４」のラベルナン
バを新たに書き込む。これにより、第５図に示すように
、つながっていない独立した各パターン画像１３ごとに
、異なるラベルナンバが割り振られる。

また、隣接画素のラベルナンバに複数の異なる値が書き
込まれていれば、この複数のラベルナンバの最小値を書
き込む。そして、この最小値以外のラベルナンバが既に
書き込まれたパターン画像１３のラベルナンバを上記最
小値のラベルナンバに書き換える。これにより、当初具
なるラベルナンバが割り振られたパターン画像１３が、
後でつながっていることが判明した場合、同じラベルナ
ンバに割振りし直される。

最後に、上記のようにして割り振った、ラベルメモリ９
のラベルナンバを読み出し、小さい方から順に「１」か
ら始まる通し番号にする。

このラベリングは、画像メモリ４の画像データではなく
、２値化画像メモリ８の２値化画像データに基づいて行
ってもよい。この場合、上記閾値デー７７以上か否かの
判別は不要となる。

また、上述のラベリングの後の各パターン画像１３の各
面積の算出は次のようにして行われる。

各ラベルナンバをラベルメモリ９より順次読み出し、各
ラベルナンバの値ごとに集計を行う。この集計値が、各
パターン画像１３ごとの面積を表わす。

このステップ０１〜０５の検査処理では、パターン１０
の領域内のピンホール（パターン１０の小さい抜け）の
検査が行われる。この処理では、最後まで２値化画像デ
ータに変換していないので、照明条件の不均一に左右さ
れない利点がある。

上記閾値データＴを求める処理は以下のとうりである。

まず、上記濃度分布データから、第３図に示す、パター
ン画像１３の濃度分布データの最大値Ｘｍａｘｓ最頻値
Ｘｍｏｄｅを判定する。次に次式から、パターン画像１
３の濃度分布データの最小値Ｘｍ１ｎを求める。

ｍｉｎ ｍＸｍｏｄｅ−ａＸ　（Ｘｍａｘ−Ｘｍｏｄｅ）（ａは
定数） そして、最小値Ｘｍ　ｉ　ｎ、最大値Ｘｍａｘの間で、
平均値Ｘ、標準偏差Ｃを求め、次式より、閾値データＴ
を求める。

Ｔ−Ｘ−ｂｘｃ（ｂは定数） 次に、ＣＰＵ６は、画像メモリ４の画像データを各画素
ごとに読み出しくステップ０６）、上記閾値データＴよ
り大きければ「１」、小さければ「０」の２値化画像デ
ータに変換しくステップ０７）、２値化画像メモリ８に
書き込む（ステップ０８）。そして、この２値化画像デ
ータに対し、第８図（Ｂ）に示すように、上述した膨脹
処理を数回行なう（ステップ０９）。次いで、上述した
ラベリング処理を行い（ステップ１０）、ラベリング数
が、合格品のラベリング数と一致しているか否か判別す
る（ステップ１１）。この合格品のラベリング個数は、
予め人力されて記憶されている。またラベリングは、２
値化画像データではなく、画像メモリ４の画像データに
対して行ってもよい。

このステップ０６〜１１の検査処理では、パターン１０
が余分に膨らんで隣のパターン１０とのショートや、パ
ターン１０の脱落、１つのパターン１０が大きく欠けて
複数部分への分離が判別される。すなわち、被検査パタ
ーン１０がショートしていると、被検査パターン１０・
・・全体のラベリング個数が、合格品のラベリング個数
より少なくなる。またパターン１０が１つ又はそれ以上
完全に脱落していると、やはり被検査パターン１０・・
・全体のラベリング個数が、合格品のラベリング個数よ
り少なくなる。逆に１つのパターン１０が断線して複数
部分に分離していると、被検査パターン１０・・・全体
のラベリング個数が、合格品のラベリング個数より多く
なる。このようにして、不良品であることが判別できる
。

なお、上記膨脹処理は省略してもよいが、省略しないほ
うがよい。パターン１０が余分に膨らんで、隣のパター
ン１０とのショートしないまでも、極めて近接している
ニアショートの場合にも、上記膨脹処理により、隣のパ
ターン１０とつながり、不良品として検出できる。これ
は、このニアショートも製品としては性能がよくなく、
合格品から除外するためである。　さらに、ＣＰＵ６は
、２値化画像メモリ８の２値化画像データを各画素ごと
に読み出しくステップ１２）、ｒｌＪの２値化画像デー
タの画素数をＹ軸方向すなわち縦方向に集計する（ステ
ップ１３）。この集計は第９図に示すように、同じＸ軸
座標値の画素群につき、「１」の２値化画像データの個
数をカウントし、これを各Ｘ座標ごとに集計することで
行われる。

そして、このＹ軸方向画素数を合格品のマスクパターン
のＹ軸方向画素数と比較して、一定値以上のずれがある
か否かを判別する（ステップ１４）。

このずれは、合格品の画素数を越えているか否かで判別
される。むろん合格品の画素数に対し一定値以下の差か
、一定割合の比率以下かで判別してもよい。この画素数
の判別に当たっては、被検査パターン１０の画素数分布
と合格品のマスクパターンの画素数分布とのずれを補正
するため、後述するＸ軸方向のずれ補正を行ってもよい
。また、合格品のマスクパターンの画素数は、予め入力
されて記憶されており、複数の合格品のパターン画像１
３の画素数の最小値、平均値、最頻値等が使用される。

このステップ１２〜１４の検査処理では、パターン１０
の大きな欠け、脱落、大きな断線、大きなショートが判
別される。また、被検査パターン１０・・・全体に、パ
ターン１０のショートまたはパターン１０の脱落と、１
つのパターン１０が大きく欠けて複数部分への分離が混
在していると、被検査パターン１０・・・全体のラベリ
ング個数が、合格品のラベリング個数と偶然一致してし
まい、上記ステップ０９〜１１で合格品として判別され
てしまうが、このステップ１２〜１４で不良品として判
別できる。

なお、このステップ１２〜１４で膨脹処理を行ってもよ
いし、画像メモリ４より各画素（ｉ、ｊ）の画像データ
を順次読み出し、この画像データが適当な閾値、例えば
上記閾値データＴ以上か否か、すなわちパターン画像１
３か否か判別して、各画素数をＹ軸方向すなわち縦方向
に集計してもよい。

第１０図は別の実施例を示すものである。この検査処理
は次のようにして行われる。

２値化画像メモリ８内の枠形の被検査パターン１０のパ
ターン画像１３に対し、上述した膨脹処理をｎ回行い（
第１０図（Ｂ））　、予め記憶されていた合格品のマス
クパターンのパターン画像１３とを重ね合わせる（第１
０図（Ｃ））。この重合わせは、被検査パターン１０の
パターン画像１３の各２値化画像データと、合格品のマ
スクパターンのパターン画像１３の各２値化画像データ
とを、各画素ごとに、論理和をとることで行われる。

この後、上述した収縮処理をｎ＋１回行い（第１０図（
Ｄ））　、この収縮画像データと、元の画像データをｒ
ｌＪ　　ｒＯＪ反転させた画像データとの論理積をとる
。これにより、不良部分のみが抽出される（第１０図（
Ｅ））。この各不良部分の面積が合格品として許される
許容値以上か否か判断する コノ場合、被検査パターン１０のパターン画像１３の膨
脹画像に、合格品のマスクパターンのパターン画像１３
を重合わせるのは、各被検査パターン１０の大きさにば
らつきがあって、多少の位置ずれがあっても、これに対
応できるようにするためである。

また上記被検査パターン１０のパターン画像１３の膨脹
画像と、合格品のマスクパターンのパターン画像１３と
を重合わせるときには、位置ずれを補正するための処理
が行われる。このずれ補正量ΔＸ１ΔＹは次式で求めら
れる。

ΔＸ ＝　（（ｘ　１＋ｘ２）−（Ｘ１＋Ｘ２））／２ΔＹ ＝　　（（ｙｌ、＋ｙ２）−（Ｙ１＋Ｙ２）ｌ　　／２
ここで、ｘｌ、ｘ２、ｙｌ、ｙ２は、枠形の被検査パタ
ーン１０の外側の座標値であり、Ｘｌ、Ｘ２、Ｙｌ、Ｙ
２は、枠形の合格パターン１０の外側の座標値である。

さらに合格品のマスクパターンのパターン画素１３は、
複数の合格品のパターン画像１３の論理積をとったもの
、平均的パターン画像、最頻パターン画像が使用される
。

本発明は上記実施例に限定されず、本発明の趣旨を逸脱
しない範囲で種々変更可能である。

［発明の効果］ 以上詳述したように、本発明によれば、被検査パターン
のパターン画像の個数を計数し、この個数と、合格した
被検査パターンのパターン画像の個数と比較して、被検
査パターンの合格、不良を判別するようにした。これに
より、例えばパターンが余分に膨らんで、隣のパターン
とショートしていると、被検査パターン画像全体の個数
が、合格したパターン画像の個数より少なくなる。パタ
ーンが１つ又はそれ以上完全に脱落していると、やはり
被検査パターン画像全体の個数が、合格したパターン画
像の個数より少なくなる。逆に１つのパターンが断線し
て複数部分に分離していると、被検査パターン画像全体
の個数が、合格したパターン画像の個数より多くなる。

こうして不良品であることが判別できる。また、被検査
パターン画像の画素数を特定の座標方向に計数し、この
画素数と、合格した被検査パターン画像の画素数と比較
して、被検査パターンの合格、不良を判別するようにし
た。これにより、パターンが一部欠けていたり、余分に
膨らんでいたりすると、被検査パターン画像の画素数が
合格した被検査パターン画像の画素数と比較して、一部
少ながったり、一部多かったりし、不良品であることが
判別できる。

こうして、ＩＣパッケージの検査を、より正確かつ効率
的に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図乃至第１０図は本発明の実施例を示すもので、第
１図はＩＣパッケージの斜視図であり、第２図は検査装
置の全体回路図であり、第３図はパターン画像１３の各
画素の明るさデータの集計グラフ図であり、第４図は２
値化画像メモリ８に記憶されるパターン１０の２値化画
像データを示す図であり、第５図はラベルメモリ９に記
憶される各パターン１０のラベルナンバを示す図であり
、第６図はＩＣパッケージのパターン１０・・・の検査
処理のフローチャートの図であり、第７図〜第１０図は
パターン１０・・・の検査の工程を示す図である。 １．２・・・ＩＣパッケージ、３・・・ＣＣＤカメラ、
４・・・画像メモリ、５・・・アドレスカウンタ、６・
・・ＣＰＵ、７・・・濃度分布メモリ、８・・・２値化
画像メモリ、９・・・ラベルメモリ、１０・・・パター
ン、１３・・・パターン画像。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）被検査パターンを撮影する撮影手段と、この撮影
   手段で撮影された被検査パターンにつき、パターン部分
   の画像とパターン部分以外の画像とを区別する区別手段
   と、 この区別手段で区別された各パターン画像の個数を計数
   する計数手段と、この計数手段で計数されたパターン画
   像の個数と、合格した被検査パターンのパターン画像の
   個数と比較する比較手段と、 この比較手段の比較結果に応じて、被検査パターンの合
   格、不良を判別する判別手段とからなることを特徴とす
   るＩＣパッケージ検査システム
2. （２）被検査パターンを撮影する撮影手段と、この撮影
   手段で撮影された被検査パターンにつき、パターン部分
   の画像とパターン部分以外の画像とを区別する区別手段
   と、 この区別手段で区別された被検査パターン画像の画素数
   を特定の座標方向に計数する計数手段と、この計数手段
   で計数された被検査パターン画像の画素数と、合格した
   被検査パターン画像の画素数と比較する比較手段と、こ
   の比較手段の比較結果に応じて、被検査パターンの合格
   、不良を判別する判別手段とからなることを特徴とする
   ＩＣパッケージ検査システム