基板検査装置並びにそのパラメータ調整方法およびパラメータ調整装置
【課題】一旦設定された基板検査パラメータを簡単な処理で調整可能な技術を提供する。
【解決手段】情報処理装置（パラメータ調整装置）が、まず、検査により検出されるべき部品を撮像して得られる１以上の対象画像と、検査により除外されるべき部品を撮像して得られる１以上の除外画像とを取得する。次に、情報処理装置が、対象画像の各画素の色を対象点として、除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングする。そして、情報処理装置が、対象点および除外点の分布範囲と現在の色条件とを比較する。このとき、前記現在の色条件から外れる対象点または前記現在の色条件を満たす除外点が存在した場合に、情報処理装置は、パラメータの調整が必要と判断し、色条件から外れる対象点の数および色条件を満たす除外点の数が少なくなる方向に、色条件を調整する。
【解決手段】情報処理装置（パラメータ調整装置）が、まず、検査により検出されるべき部品を撮像して得られる１以上の対象画像と、検査により除外されるべき部品を撮像して得られる１以上の除外画像とを取得する。次に、情報処理装置が、対象画像の各画素の色を対象点として、除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングする。そして、情報処理装置が、対象点および除外点の分布範囲と現在の色条件とを比較する。このとき、前記現在の色条件から外れる対象点または前記現在の色条件を満たす除外点が存在した場合に、情報処理装置は、パラメータの調整が必要と判断し、色条件から外れる対象点の数および色条件を満たす除外点の数が少なくなる方向に、色条件を調整する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、基板検査装置で用いられるパラメータを調整するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、多数の電子部品が実装されたプリント基板の実装品質を検査するための基板検査装置が提案されている。この種のプリント基板において「電子部品の電極部とランドを半田付けした際の半田盛りの形状」を半田フィレットと呼ぶが、電子部品の電極部の濡れ上がりによっては、半田フィレットが形成されているように見えて、実は電子部品と半田フィレットが未接触な場合もある。よって、半田付けの良否を検査するには、自由曲線からなる半田フィレットの形状を正確に捉える必要がある。
【０００３】
しかしながら、従前の基板検査装置では、モノクロ（単色）単一照明を光源に用いていたために、半田フィレットの３次元形状を画像解析するのが困難であった。それゆえ、半田付けの良否を判定することができず、基板検査装置として実用に耐えるものではなかった。
【０００４】
このような課題を解決するため、本出願人は、図１９に示す方式の基板検査装置を提案した（特許文献１参照）。この方式は３色光源カラーハイライト方式（もしくは単にカラーハイライト方式）とよばれるもので、複数の色の光源で検査対象を照らすことによって半田フィレットの３次元形状を疑似カラー画像として得る技術である。
【０００５】
プリント基板の自動検査の実用化は、実質、このカラーハイライト方式技術の登場以降であると言われている。特に、電子部品が小型化する現在では、半田フィレット形状を目視で判別することも困難であり、カラーハイライト方式の基板検査装置なしでは基板検査が成り立たないと言うこともできる。
【０００６】
図１９に示すように、カラーハイライト方式の基板検査装置は、基板１１０上の検査対象１０７に異なる入射角で三原色光を照射する投光部１０５と、検査対象１０７からの反射光を撮像する撮像部１０６と、を備える。この投光部１０５は、異なる径を有し、かつ制御処理部からの制御信号に基づき赤色光、緑色光、青色光を同時に照射する３個の円環状光源１１１，１１２，１１３により構成されている。各光源１１１，１１２，１１３は、検査対象１０７の真上位置に中心を合わせ、かつ検査対象１０７から見て異なる仰角に対応する方向に配置されている。
【０００７】
かかる構成の投光部１０５で検査対象（半田フィレット）１０７を照射すると、撮像部１０６には、検査対象１０７の表面の傾斜に応じた色の光が入射する。よって、図２０に示すように、電子部品の半田付けが良好であるとき／部品が欠落しているとき／半田不足の状態であるときなど、半田フィレットの形状に応じて、撮像画像の色彩パターンに明確な差異が現れる。これにより、半田フィレットの３次元形状を画像解析するのが容易になり、電子部品の有無や半田付けの良否を正確に判定することができるようになる。
【０００８】
カラーハイライト方式の基板検査装置では、「あるべき良品の色」や「あるべき不良品の色」を表す色パラメータ（色条件）を予め設定しておき、検査画像の中から色パラメータに該当する色領域を抽出し、その抽出された領域のもつ種々の特徴量（例えば、面積や長さ）に基づいて良否の判定を行う。したがって、実際の検査に先立ち、検査に用いる色パラメータ、特徴量の種類、良品と不良品とを切り分けるための判定条件（たとえば、しきい値）などを設定しておく必要がある。この色パラメータ、特徴量および判定条件を合
わせて検査ロジックもしくは検査パラメータと呼び、また検査ロジックを設定・調整することを一般にティーチングと呼ぶ。
【０００９】
検査精度を向上するためには、良品の示す特徴量と不良品の示す特徴量との間に有意かつ明確な差異が現れるように色パラメータを設定することが肝要である。すなわち、色パラメータのティーチングの善し悪しが検査精度を直接左右すると言える。
【００１０】
そこで本出願人は、図２１に示すように、カラーハイライト方式における色パラメータの設定を支援するためのツールを提案している（特許文献２参照）。このツールでは、色パラメータとして、赤、緑、青の各色相比ＲＯＰ、ＧＯＰ、ＢＯＰおよび明度データＢＲＴのそれぞれの上限値および下限値の設定が可能である。図２１の入力画面には、色パラメータの設定値を入力するための色パラメータ設定部１２７とともに、設定された各色パラメータにより抽出される色彩の範囲を表示するための設定範囲表示部１２８が設けられている。この設定範囲表示部１２８には、所定の明度の下で得られるすべての色彩を示した色合い図１３４が表示されており、オペレータが各色パラメータの上限値、下限値を設定すると、色合い図１３４上には、設定された色パラメータにより抽出される色彩を囲むような確認領域１３５が表示される。また、２値化表示ボタン１２９を押すと、現在の色パラメータによる抽出結果が二値画像で表示される。このツールによれば、オペレータは、確認領域１３５や二値画像を見ながら、適切な抽出結果が得られるまで色パラメータの追い込みを行うことができる。
【特許文献１】特開平２−７８９３７号公報
【特許文献２】特開平９−１４５６３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
基板検査装置は、プリント基板の実装品質について一度に複数の検査項目を高速かつ正確に検査することが出来るという利点がある。ただし、基板検査装置の実稼動にあたっては、個別の検査対象に合わせて検査ロジック各々のティーチングを行い、不良品の見逃しがなく、かつ、良品を不良品と判定してしまう過検出（見すぎ）が許容値（あらかじめ想定する値）以下に抑え込めるまで、判定精度を十分に高めなければならない。
【００１２】
不良品の見逃しと過検出について補足すれば、どのような検査であっても不良品の流出は絶対に許されない。不良品と良品の判定が難しい場合は、良品を不良品と判定する方を良しとする。とはいえ、過検出が多くなると良品を不良品として廃棄するロスコストが増えるか、不良品の再検査が必要となり、検査を自動化するメリットがなくなってしまう。
【００１３】
ところが、カラーハイライト方式の基板検査装置では、実用に耐え得る高度な基板検査が可能な反面、不良品の見逃しと過検出を目標値まで抑え込むためのティーチングが難しい。上述した色パラメータ設定支援ツールを利用したとしても、結局、色パラメータの追い込みはオペレータの経験と勘に頼る部分が大きいため、設定ミスの発生は避けられない。しかも、どれだけ優れたオペレータでも試行錯誤的に調整を繰り返さなければならず、非効率的であり、多大な労力と調整時間を要してしまうという問題がある。
【００１４】
また、ティーチングは一度行えば終わりというものではなく、実稼働後も、例えば、未知の不良が発生した場合や、製造条件の変更やラインの経年変化等により良品・不良品の特徴量の現れ方に微妙な変化が生じた場合などには、パラメータを再設定（調整）する必要が生じる。しかし、そのたびに初回のティーチングと同様の労力と時間をかけるのは非効率的であり、問題となっていた。
【００１５】
商品ライフサイクルの短命化が進む変化の激しい製造環境では、ティーチング作業の軽
減、さらにはティーチングの自動化が強く望まれている。
【００１６】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、基板検査装置に用いられるパラメータを自動生成可能な技術を提供することにある。特に本発明は、一旦設定されたパラメータを簡単な処理で調整可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明は、基板上の実装部品の実装状態を検査する基板検査処理において用いられるパラメータを調整するものである。パラメータとしては、画像から領域を抽出するための色条件と、抽出された領域のもつ特徴量と比較するための判定条件とがある。
【００１８】
本発明では、情報処理装置（パラメータ調整装置）が、まず、検査により検出されるべき部品を撮像して得られる１以上の対象画像と、検査により除外されるべき部品を撮像して得られる１以上の除外画像とを取得する。例えば、良品を検出する良品検査の場合には、実装状態の良好な部品の画像（良品画像）が対象画像となり、実装状態の不良な部品の画像（不良品画像）が除外画像となる。逆に、不良を検出する不良検査の場合には、その不良をもつ部品の画像が対象画像となり、それ以外の画像が除外画像となる。
【００１９】
続いて、情報処理装置が、前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングする。そして、情報処理装置が、前記対象点および除外点の分布範囲と現在の色条件とを比較する。このとき、前記現在の色条件から外れる対象点または前記現在の色条件を満たす除外点が存在した場合に、情報処理装置は、パラメータの調整が必要と判断し、色条件から外れる対象点の数および色条件を満たす除外点の数が少なくなる方向に、色条件を調整する。具体的には、色条件から外れる対象点の数および色条件を満たす除外点の数が最も少なくなるように色条件を調整してもよい。
【００２０】
これにより、パラメータの一つである色条件について、調整の必要性判断ならびに調整処理が自動的に行われる。また、この方法によれば、少数の対象画像および除外画像から色条件調整が可能なため（換言すれば、色条件の初回のティーチングで用いた多数の教師画像を参照しなくてもよいため）、処理の高速化および記憶容量の削減を図ることができる。
【００２１】
前記情報処理装置が、前記現在の色条件からの変化量が最も小さくなるように、調整後の色条件を決定することも好ましい。すなわち、色条件から外れる対象点と色条件を満たす除外点とが少なくなる色条件の候補が複数存在する場合には、それらの中から調整前後の色条件の変化量が最小のものを選ぶのである。このように現在の色条件を尊重することにより、調整による色条件の精度低下を抑制できる。
【００２２】
ここで色空間は、明度、色相、彩度の３軸から少なくともなる多次元色空間であってもよいが、たとえば、対象画像に多く含まれ、かつ、除外画像にほとんど含まれない傾向にある色相、または、除外画像に多く含まれ、かつ、対象画像にほとんど含まれない傾向にある色相についての彩度軸と明度軸からなる２次元色空間を用いることも好ましい。２次元色空間を採用することにより、分布範囲と色条件との比較が簡単になる。また、２次元色空間において、色条件を彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限から構成すれば、色条件が矩形領域となり、色条件の調整処理が一層簡単になる。
【００２３】
前記情報処理装置が、彩度の変化と明度の変化とにそれぞれ独立した重み付けを行って前記色条件の変化量を算出することも好ましい。例えば、彩度よりも明度の違いが色条件
の精度に大きな影響を与える場合には、彩度よりも明度の変化に大きな重みを設定すればよい。他にも、例えば、明度の下限が色条件の精度にさほど影響を与えないならば、明度の下限の変化に関しては重みを小さくすればよい。この重みは、部品種別や検査種別に応じて予め設定することが好ましい。
【００２４】
このようにして色条件の調整が完了した後は、この調整後の色条件を用いて判定条件の調整を行う。すなわち、前記情報処理装置は、前記対象画像および除外画像のそれぞれから前記調整後の色条件を満たす画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成し、前記対象画像の特徴量および前記除外画像の特徴量の分布範囲と現在の判定条件とを比較する。このとき、前記現在の判定条件から外れる対象画像の特徴量または前記現在の判定条件を満たす除外画像の特徴量が存在した場合に、前記情報処理装置は、判定条件から外れる対象画像の数および判定条件を満たす除外画像の数が少なくなる方向に、判定条件を調整する。具体的には、判定条件から外れる対象画像の数および判定条件を満たす除外画像の数が最も少なくなるように判定条件を調整してもよい。
【００２５】
これにより、パラメータの一つである判定条件について、調整の必要性判断ならびに調整処理が自動的に行われる。また、この方法によれば、少数の対象画像および除外画像から判定条件調整が可能なため（換言すれば、判定条件の初回のティーチングで用いた多数の教師画像を参照しなくてもよいため）、処理の高速化および記憶容量の削減を図ることができる。
【００２６】
ここで特徴量としては、画素領域の面積、面積比、長さ、最大幅、重心、形状など種々のものが想定される。部品種別や検査種別に応じて好ましい特徴量を１つまたは２つ以上採用すればよい。
【００２７】
前記情報処理装置が、前記現在の判定条件からの変化量が最も小さくなるように、調整後の判定条件を決定することも好ましい。すなわち、判定条件から外れる対象画像と判定条件を満たす除外画像とが少なくなる判定条件の候補が複数存在する場合には、それらの中から調整前後の判定条件の変化量が最小のものを選ぶのである。このように現在の判定条件を尊重することにより、調整による判定条件の精度低下を抑制できる。
【００２８】
また、前記情報処理装置が、前記対象画像および前記除外画像について、不良品を良品と誤判定する見逃しが発生しないように、調整後の判定条件を決定することも好ましい。例えば良品検査の場合には、良品画像が対象画像、不良品画像が除外画像となるから、判定条件を満たす除外画像の存在が「見逃しの発生」に該当する。そこでこの場合は、判定条件を満たす除外画像の数がゼロとなるよう調整後の判定条件を決定する。逆に不良品検査の場合には、判定条件を満たす対象画像の数がゼロとなるように調整後の判定条件を決定すればよい。このように見すぎ（良品と不良品と誤判定すること）よりも見逃しの排除を優先することにより、基板検査処理の信頼性の一層の向上を図ることができる。
【００２９】
上記各処理は、情報処理装置のプログラムによって実行されるものである。このように自動生成（調整）されたパラメータ（色条件と判定条件）は基板検査装置の記憶部に格納され、基板検査処理に供される。
【００３０】
基板検査装置は、基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像から、前記色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が、前記判定条件を満たすか否かで前記部品の半田付け状態を検査する。
【００３１】
なお、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む基板検査装置のパラメータ調整方法
、または、かかる方法を実現するためのプログラムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理を実行する手段の少なくとも一部を有する基板検査装置のパラメータ調整装置、または、かかる装置を備えた基板検査装置として捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、基板検査装置に用いられるパラメータを少ない教師画像から簡単な処理で自動的に調整することができ、ティーチング作業の軽減、さらにはティーチングの自動化を図ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。
【００３４】
（基板検査システムの構成）
図１は、本発明の実施形態に係る基板検査システムのハードウェア構成を示している。
【００３５】
基板検査システムは、基板検査処理を実行する基板検査装置１と、この基板検査装置１の基板検査処理において用いられるパラメータを自動生成するパラメータ設定装置２とから構成される。基板検査装置１とパラメータ設定装置２は、有線もしくは無線のネットワーク、または、ＭＯやＤＶＤなどの記録媒体を介して、画像やパラメータなどの電子データの受け渡しを行うことができる。なお、本実施形態では基板検査装置１とパラメータ設定装置２が別体構成となっているが、基板検査装置本体にパラメータ設定装置の機能を組み込んで一体構成とすることも可能である。
【００３６】
（基板検査装置の構成）
基板検査装置１は、カラーハイライト方式により基板２０上の実装部品２１の実装品質（半田付け状態など）を自動検査する装置である。基板検査装置１は、概略、Ｘステージ２２、Ｙステージ２３、投光部２４、撮像部２５、制御処理部２６を備えている。
【００３７】
Ｘステージ２２およびＹステージ２３は、それぞれ制御処理部２６からの制御信号に基づいて動作するモータ（図示せず）を備える。これらモータの駆動によりＸステージ２２が投光部２４および撮像部２５をＸ軸方向へ移動させ、またＹステージ２３が基板２０を支持するコンベヤ２７をＹ軸方向へ移動させる。
【００３８】
投光部２４は、異なる径を有しかつ制御処理部２６からの制御信号に基づき赤色光，緑色光，青色光を同時に照射する３個の円環状光源２８，２９，３０により構成されている。各光源２８，２９，３０は、観測位置の真上位置に中心を合わせかつ観測位置から見て異なる仰角に対応する方向に配置されている。かかる配置により、投光部２４は基板２０上の実装部品２１に異なる入射角で複数の色の光（本実施形態では、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色）を照射する。
【００３９】
撮像部２５はカラーカメラであって、観測位置の真上位置に下方に向けて位置決めしてある。これにより基板表面の反射光が撮像部２５により撮像され、三原色のカラー信号Ｒ，Ｇ，Ｂに変換されて制御処理部２６へ供給される。
【００４０】
制御処理部２６は、Ａ／Ｄ変換部３３、画像処理部３４、検査ロジック記憶部３５、判定部３６、撮像コントローラ３１、ＸＹステージコントローラ３７、メモリ３８、制御部（ＣＰＵ）３９、記憶部３２、入力部４０、表示部４１、プリンタ４２、通信Ｉ／Ｆ４３などで構成される。
【００４１】
Ａ／Ｄ変換部３３は、撮像部２５からのカラー信号Ｒ，Ｇ，Ｂを入力してディジタル信号に変換する回路である。各色相毎のディジタル量の濃淡画像データは、メモリ３８内の画像データ格納エリアへと転送される。
【００４２】
撮像コントローラ３１は、制御部３９と投光部２４および撮像部２５とを接続するインターフェイスなどを備える回路であり、制御部３９の出力に基づき投光部２４の各光源２８，２９，３０の光量を調整したり、撮像部２５の各色相光出力の相互バランスを保つなどの制御を行う。
【００４３】
ＸＹステージコントローラ３７は制御部３９とＸステージ２２およびＹステージ２３とを接続するインターフェイスなどを備える回路であり、制御部３９の出力に基づきＸステージ２２およびＹステージ２３の駆動を制御する。
【００４４】
検査ロジック記憶部３５は、基板検査処理に用いられる検査ロジックを記憶する記憶部である。基板検査装置１では、半田形状を検査するフィレット検査や部品の欠落を検査する欠落検査など、複数種類の検査処理を行うことができる。検査ロジックは、検査の種類ごとに用意されるものであって、画像から所定の色彩パターン（画素領域）を抽出するための色パラメータ（色条件）、その色彩パターンから抽出する特徴量の種類、その特徴量に関する良否の判定条件などから構成される。
【００４５】
画像処理部３４は、基板２０上の部品２１を撮像して得られた画像から色パラメータを満たす領域を抽出する処理、および、抽出された領域から所定の特徴量を算出する処理を実行する回路である。判定部３６は、画像処理部３４で算出された特徴量を受け取り、その特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで部品の半田付け状態の良否を判定する処理を実行する回路である。
【００４６】
入力部４０は、操作情報や基板２０に関するデータなどを入力するのに必要なキーボードやマウスなどから構成されている。入力されたデータは制御部３９へ供給される。通信Ｉ／Ｆ４３は、パラメータ設定装置２や他の外部装置などとの間でデータの送受信を行うためのものである。
【００４７】
制御部（ＣＰＵ）３９は、各種演算処理や制御処理を実行する回路である。記憶部３２は、ハードディスクやメモリから構成される記憶装置であって、制御部３９にて実行されるプログラムの他、基板のＣＡＤ情報、基板検査処理の判定結果などが格納される。
【００４８】
図２に基板検査装置１の機能構成を示す。基板検査装置１は、指示情報受付機能１０、基板搬入機能１１、ＣＡＤ情報読込機能１２、ステージ操作機能１３、撮像機能１４、検査ロジック読込機能１５、検査機能１６、判定結果書込機能１７、基板搬出機能１８を有する。これらの機能は、制御部３９が記憶部３２に格納されたプログラムに従って上記ハードウェアを制御することによって実現されるものである。また、記憶部３２の内部には、ＣＡＤ情報を記憶するＣＡＤ情報記憶部３２ａと判定結果を記憶する判定結果記憶部３２ｂが設けられている。
【００４９】
（基板検査処理）
次に、上記基板検査装置１における基板検査処理について述べる。ここでは、基板検査処理の一例として、フィレット検査を説明する。フィレット検査とは、半田フィレットの形状が良好か否かを判定する処理である。
【００５０】
図３の上段に示すように、良品の半田フィレットでは、部品２１から基板２０上のランドにかけて山の裾野のような広い傾斜面が形成される。これに対し、半田不足が起こると
傾斜面の面積が小さくなり、逆に半田過多の場合には半田フィレットがランド上に盛り上がった形状となる。
【００５１】
これらの半田フィレットを基板検査装置１で撮像すると、それぞれ図３の中段に示すような画像が得られる。赤色，緑色，青色の照射光はそれぞれ異なる角度で半田フィレットに入射するため、半田フィレットの傾斜に応じて撮像部２５に入射する反射光の色相が変化する。つまり、傾斜の急な部分では入射角度の最も浅い青色光の反射光が支配的となるのに対し、傾斜がほとんどない部分では赤色光の反射光が支配的となる。したがって、良品の半田フィレットでは青色の色相の領域が大きくなり、不良品の半田フィレットでは青色以外の色相の領域が大きくなるのである。
【００５２】
本実施形態のフィレット検査では、このような色彩パターンの傾向を利用し、青色領域の大きさ（面積）に基づいて半田フィレットの良否判定を行う。以下、図４のフローチャートに沿って、フィレット検査の処理の流れを具体的に説明する。
【００５３】
指示情報受付機能１０は、基板検査の実行を指示する指示情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ１００；ＮＯ、ステップＳ１０１）。入力部４０の操作により、もしくは、通信Ｉ／Ｆ４３を介して外部機器から指示情報が入力されると、指示情報受付機能１０が指示情報を、基板搬入機能１１、ＣＡＤ情報読込機能１２および検査ロジック読込機能１５に送る（ステップＳ１００；ＹＥＳ）。この指示情報には検査対象となる基板の情報（型番など）が含まれている。
【００５４】
検査ロジック読込機能１５は、基板の型番に対応する検査ロジックを検査ロジック記憶部３５から読み込む（ステップＳ１０２）。ここではフィレット検査用の検査ロジックが読み込まれる。検査ロジックには色パラメータ（色条件）およびしきい値（判定条件）が含まれる。
【００５５】
また、基板搬入機能１１は、指示情報に基づいてプリント基板搬入部から検査対象となる基板２０をコンベヤ２７上に搬入し（ステップＳ１０３）、ＣＡＤ情報読込機能１２は、基板の型番に対応するＣＡＤ情報をＣＡＤ情報記憶部３２ａから読み込む（ステップＳ１０４）。
【００５６】
次に、ステージ操作機能１３は、読み込まれたＣＡＤ情報から基板２０の寸法、形状、部品の配置などの情報を得て、基板２０上に実装された複数の部品２１が順に観測位置（撮像位置）に位置合わせされるように、ＸＹステージコントローラ３７を介してＸステージ２２およびＹステージ２３を操作する（ステップＳ１０５）。
【００５７】
一方、撮像機能１４は、撮像コントローラ３１を介して投光部２４の３個の光源２８，２９，３０を発光させ、赤色、緑色、青色の光を同時に基板２０上に照射する。また、撮像機能１４は、撮像コントローラ３１を介して撮像部２５を制御し、ステージ２２，２３の操作に同期して基板２０上の部品２１を撮像する（ステップＳ１０６）。撮像された画像はメモリ３８に取り込まれる。
【００５８】
次に、検査機能１６が、画像処理部３４によって撮像画像から半田領域を抽出する（ステップＳ１０７）。半田領域の抽出はたとえばテンプレートマッチングにより自動で行うことができる。
【００５９】
続いて、検査機能１６は、抽出された半田領域を色パラメータを用いて二値化する（ステップＳ１０８）。ここで用いられる色パラメータは、青色の彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限の４つの値で構成されている。二値化処理では、色パラメータで定義された色範囲内に含まれる画素が白画素に、それ以外の画素が黒画素に変換される。
【００６０】
図３の下段は、二値化後の半田領域を示している。色パラメータで二値化することにより、半田領域中の青系色の領域のみが白画素として抽出され、良品画像と不良品画像の間の差異（特徴）が明確化していることがわかる。
【００６１】
続いて、検査機能１６は、画像処理部３４にて、白画素領域の特徴量を抽出する。ここでは特徴量として白画素領域の面積（画素数）が計算される。そして、検査機能１６は、白画素領域の面積値を判定部３６に引き渡し、判定部３６にて白画素領域の面積値としきい値とを比較する（ステップＳ１０９）。面積値がしきい値を超えた場合には（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）、当該部品２１の半田実装品質が良と判定され（ステップＳ１１０）、面積値がしきい値以下の場合には（ステップＳ１０９；ＮＯ）、当該部品２１の半田実装品質が不良と判定される（ステップＳ１１１）。
【００６２】
判定結果書込機能１７は、上記判定結果をロケーションＩＤ（部品を特定するための情報）とともに判定結果記憶部３２ｂに書き込む（ステップＳ１１２）。
【００６３】
基板２０上のすべての部品について検査を行ったら、基板搬出機能１８がプリント基板搬送部によって基板２０を搬出し、基板検査処理を終了する（ステップＳ１１３）。
【００６４】
以上述べた基板検査処理によれば、２次元画像に現れる色彩パターンによって半田フィレットの３次元形状を的確に把握できるため、半田実装品質の良否を正確に判定可能となる。
【００６５】
ところで、不良品の見逃しがなく、かつ、過検出が許容値以下になるような高い判定精度を実現するためには、予め検査ロジックの色パラメータ（色条件）およびしきい値（判定条件）を検査対象に合わせて最適な値に設定しておく必要がある。本実施形態では、これらのパラメータの生成（ティーチング）は、パラメータ設定装置２によって自動的に行われる。以下、詳しく説明する。
【００６６】
（パラメータ設定装置の構成）
パラメータ設定装置２は、図１に示すように、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスク、Ｉ／Ｏ制御部、通信Ｉ／Ｆ、表示部、情報入力部（キーボードやマウス）などを基本ハードウェアとして備える汎用のコンピュータ（情報処理装置）によって構成される。
【００６７】
図５にパラメータ設定装置２の機能構成を示す。パラメータ設定装置２は、指示情報受付機能５０、教師画像情報読込機能５１、画像取得機能５２、振分機能５３、マッピング機能５４、色範囲探索機能５５、二値化機能５６、特徴量ヒストグラム生成機能５７、しきい値決定機能５８、検査ロジック生成機能５９、検査ロジック書込機能６０を有する。これらの機能は、メモリもしくはハードディスクに格納されたプログラムがＣＰＵに読み込まれ実行されることによって実現されるものである。
【００６８】
また、ハードディスク内には、ティーチングに用いる教師画像情報を記憶する教師画像情報ＤＢ６１が設けられている。教師画像情報は、基板検査装置１によって撮像された実装部品の画像と、その画像が検出すべきもの（良品）か除外すべきもの（不良品）かを示す教師情報（ティーチングデータ）とからなる。ティーチングの信頼性を高めるために、良品と不良品それぞれについて数十〜数千の教師画像情報を準備することが好ましい。
【００６９】
（パラメータ設定処理）
図６のフローチャートに沿って、パラメータ設定処理の流れを説明する。なお、本実施
形態では、上述したフィレット検査で用いられる検査パラメータを生成する例を挙げる。
【００７０】
指示情報受付機能５０は、検査ロジックの自動生成を指示する指示情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ２００；ＮＯ、ステップＳ２０１）。情報入力部から指示情報が入力されると、指示情報受付機能５０は教師画像情報読込機能５１に指示情報を伝える（ステップＳ２００；ＹＥＳ）。この指示情報には検査ロジック生成の対象となる教師画像情報を特定する情報、および、検査ロジックの種類などが含まれている。
【００７１】
教師画像情報読込機能５１は、指示情報に従って、作成すべき検査ロジックに対応する教師画像情報を教師画像情報ＤＢ６１から読み込む（ステップＳ２０２）。教師画像情報には、良品画像（良好な形状の半田フィレットが写っている画像）と不良品画像（不良な形状の半田フィレットが写っている画像）とが含まれる。これらの画像には教師情報が付与されている。
【００７２】
図７に良品画像と不良品画像の例を示す。良品画像では、部品６２両端のランド領域６３，６３に良好な半田フィレットが形成されている。それぞれのランド領域６３，６３には教師情報「良」が付与されている。一方、不良品画像では、部品６４が傾いて実装されており、片側のランド領域６５では半田不良が生じている。よって、このランド領域６５には教師情報「不良」が付与されている。なお、反対側のランド領域６６には教師情報「無視」が付与されている。
【００７３】
教師画像情報が読み込まれたら、画像取得機能５２が、教師画像情報から教師情報の付与された半田領域を抽出する（ステップＳ２０３）。画像取得機能５２は、図８に示すように、ランドウィンドウ７０と部品本体ウィンドウ７１から構成されるテンプレートを有しており、テンプレートを拡大／縮小したり、ランドウィンドウ７０と部品本体ウィンドウ７１の相対位置をずらしたりしながら、各ウィンドウ７０，７１を画像中のランド領域６３，６５および部品６２，６４に合わせ込む。ウィンドウの合わせ込みには、例えば、テンプレートマッチングなどの手法を利用すればよい。これにより、良品画像と不良品画像それぞれについてランド領域６３，６５，６６が特定される。そして、ランドウィンドウ７０から部品本体ウィンドウ７１との重なり部分を除いた領域が半田領域として抽出される（図８の斜線部分参照）。なお、ランド領域自体（ランドウィンドウ７０全体）を半田領域として扱ってもよい。
【００７４】
次に、振分機能５３が、教師情報に基づき、抽出された半田領域を対象画像と除外画像とに振り分ける（ステップＳ２０４）。本例では良品検出が目的であるため、教師情報「良」が付与された半田領域が対象画像とされ、教師情報「不良」が付与された半田領域が除外画像とされる。教師情報「無視」が付与された半田領域は無視される。
【００７５】
ここで抽出された対象画像は良好な半田フィレットを表しており、また除外画像は不良な半田フィレットを表している。よって、フィレット検査用の最適な色パラメータを作成することは、対象画像の画素の色をなるべく多く包含し、かつ、除外画像の画素の色をほとんど排除できるような色範囲の最適解を求めることと等価である。
【００７６】
そこでまず、マッピング機能５４が、対象画像と除外画像の全画素の色を色ヒストグラムにマッピングする（ステップＳ２０５）。このとき、対象画像の画素は「対象点」として、除外画像の画素は「除外点」として、互いに区別可能な形式でマッピングが行われる。色ヒストグラムとは、色空間内の各点に画素の度数（個数）を記録したものである。色ヒストグラムにより、半田領域を構成する画素の色分布を把握することができる。なお、ここで言うところの画素とは、画像の最小解像度のことである。複数の画素でまとめてマッピング処理を実行すると混色が発生するため、画素ごとの処理が好ましい。
【００７７】
一般に、色空間は、少なくとも色相、彩度、明度の多次元空間からなる。よって、画素の色分布を正確に把握するには、多次元色空間に画素の色をマッピングした多次元色ヒストグラムを用いることが好ましい。
【００７８】
ただし、カラーハイライト方式では、光源に赤・青を使用していることから、半田領域には赤または青の色が強く現れる傾向にある（これは、半田表面において鏡面反射に近い反射が生じるためである。）。また、上述のように、良好な半田領域ではほとんどの画素が青系色となり、不良な半田領域ではほとんどの画素が赤系色になることもわかっている。
【００７９】
したがって、良品の色（対象点）と不良品の色（除外点）を分離するための色パラメータを決定する目的であれば、１色（たとえば青色）または２色（たとえば青色と赤色）を考慮すれば十分といえる。そこで、本実施形態では、対象画像に多く含まれ、かつ、除外画像にほとんど含まれない傾向にある色相として青色を選択し、青色の彩度軸と明度軸からなる２次元色空間に画素の色をマッピングした２次元色ヒストグラムを用いる。これにより、色パラメータの最適解を求めるアルゴリズムが極めて簡単化される。
【００８０】
図９は、２次元色ヒストグラムの一例を示している。横軸が青の彩度を表しており、プラスの値が大きくなるほど青成分が強くなり、マイナスの値が大きくなるほど青の補色である黄成分が強くなる。縦軸は明度を表しており、値が大きくなるほど明るさが強くなる。ヒストグラム中の白丸（○）が対象点を表し、黒三角（▲）が除外点を表している。対象点と除外点では色分布に違いがあることがわかる。
【００８１】
次に、色範囲探索機能５５が、２次元色ヒストグラムに基づいて、対象点の色分布と除外点の色分布とを最適に切り分ける色範囲を探索する（ステップＳ２０６）。本実施形態では、アルゴリズムの簡単化のため、図１０（ａ）に示すように、彩度の下限（BInf）と上限（BSup）、および、明度の下限（LInf）と上限（LSup）からなる矩形の色範囲を考える。ここで求めるべき最適解は、対象点（○）をなるべく多く包含し、かつ、除外点（▲）をほとんど含まないような色範囲である。
【００８２】
具体的には、色範囲探索機能５５は、BInf、BSup、LInf、LSupそれぞれの値を変えながら、各色範囲について度数合計値Ｅを算出し（式１参照）、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を求める。度数合計値Ｅは、色範囲に含まれる対象点の数（度数）と除外点の数（度数）の差を表す指標である。図１０（ｂ）は、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を示している。
【数１】
【００８３】
そして、色範囲探索機能５５は、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を検査用の色パラメ
ータ（色条件）として設定する。このように、本実施形態によれば、対象画像（対象点）と除外画像（除外点）とを適切に切り分ける色パラメータを自動的に生成することができる。
【００８４】
次に、上記色パラメータを用いて、検査用のしきい値（判定条件）を自動生成する処理が実行される。
【００８５】
まず、二値化機能５６が、上記色パラメータを用いて、良品画像および不良品画像のすべての半田領域を二値化する（ステップＳ２０７）。この二値化処理では、色パラメータで定義された色範囲内に含まれる画素が白画素に、それ以外の画素が黒画素に変換される。
【００８６】
図１１に示すように、良品画像では白画素の領域が非常に大きく、不良品画像では白画素の領域がきわめて小さくなる。よって、このような二値化画像を利用すると、良品・不良品を識別するための特徴量を定量的に計算するのが容易になる。特徴量としては、白画素領域の面積、面積比、重心、長さ、最大幅、形状などが挙げられるが、ここでは面積を特徴量として選ぶ。
【００８７】
特徴量ヒストグラム生成機能５７は、良品画像の特徴量の分布傾向と不良品画像の特徴量の分布傾向との違いを把握するため、良品画像、不良品画像のそれぞれについて、白画素領域の面積値に関する面積ヒストグラムを作成する（ステップＳ２０８）。図１２は、良品画像と不良品画像の面積ヒストグラム（以下、単に「良品ヒストグラム」「不良品ヒストグラム」とよぶ。）の一例を示している。良品画像の特徴量分布と不良品画像の特徴量分布に明確な違いが現れていることがわかる。
【００８８】
次に、しきい値決定機能５８が、良品ヒストグラムおよび不良品ヒストグラムの度数分布に基づいて、良品画像の特徴量と不良品画像の特徴量を最適に分離するためのしきい値を算出する（ステップＳ２０９）。特徴量ヒストグラムに現れた２つの山を最適に分離する手法は種々提案されており、ここではどの方法を採用してもよい。たとえば、大津の判別分析法を利用してもよいし、あるいは、経験に基づき良品画像の山の端から３σだけ離れた点をしきい値に決めてもよい。このようにして、良品と不良品を判別するためのしきい値が生成される。
【００８９】
そして、検査ロジック生成機能５９が、色パラメータ、特徴量の種類（本例では面積）、しきい値から検査ロジックを生成し（ステップＳ２１０）、検査ロジック書込機能６０が、その検査ロジックを基板検査装置１の検査ロジック記憶部３５に書き込む（ステップＳ２１１）。
【００９０】
以上述べた処理によれば、基板検査処理で用いられる検査ロジック（パラメータ）が自動で生成されるので、ティーチングに要する時間と負荷を大幅に削減することができる。
【００９１】
しかも、上述したアルゴリズムによって最適な色パラメータとしきい値とが算出されるので、カラーハイライト方式による良否判定を高精度に行うことが可能となる。なお、色パラメータとしきい値の信頼性は、最初に与える教師画像情報の数が多くなるほど向上する。
【００９２】
（パラメータ調整処理）
次に、上記パラメータ設定装置２によるパラメータ調整機能について説明する。
【００９３】
パラメータ調整とは、ティーチングにより一旦設定されたパラメータの値を変更する処
理である。パラメータ調整の必要が生じるのは、例えば、実稼働後に未知の不良が発生したとか、良品・不良品の特徴量の現れ方に微妙な変化が生じたなどの理由により、良・不良の判定が正しく行われない部品の画像（以下、誤判定画像とよぶ）が発見された場合である。
【００９４】
このとき、初回のティーチングに用いた多数の（数十点〜数千点の）教師画像に新たに発見された誤判定画像（一点〜数点）を追加し、上述したパラメータ設定処理を利用してパラメータを生成しなおしても構わない。しかし、その方法では、多数の教師画像を処理することから、膨大な計算時間およびメモリ消費量を必要とするため、非効率的である。なお、教師画像の数・サイズ、パラメータ設定装置のスペック、プログラムの処理ロジックにもよるが、数千点の教師画像を用いてパラメータ設定処理を行うと約十数〜数十時間の計算時間を要してしまう。少数の誤判定画像からパラメータ調整を行うためだけにこれほどの処理を要するのは、利便性の点で不利といえる。
【００９５】
そこで、本実施形態のパラメータ設定装置２は、設定済みの（現在の）パラメータと新たに発見された誤判定画像とから、パラメータ調整を行う機能を有する。
【００９６】
図１３にパラメータ設定装置２のパラメータ調整機能にかかる機能構成を示す。パラメータ調整機能は、指示情報受付機能５０、教師画像情報読込機能５１、画像取得機能５２、振分機能５３、マッピング機能５４、色パラメータ調整機能１５５、二値化機能５６、特徴量ヒストグラム生成機能５７、しきい値調整機能１５８、検査ロジック生成機能５９、検査ロジック書込機能６０を有する。これらの機能は、メモリもしくはハードディスクに格納されたプログラムがＣＰＵに読み込まれ実行されることによって実現されるものである。なお、図５と同一の符号が付された機能ブロックは、パラメータ設定機能と同一の機能モジュールを流用できることを示している。
【００９７】
図１４のフローチャートに沿って、パラメータ調整処理の流れを説明する。なお、以下の説明において、上記パラメータ設定処理と重複する説明については適宜省略するものとする。
【００９８】
指示情報受付機能５０が、検査ロジックの自動調整を指示する指示情報を受け取ると、パラメータ調整処理を開始する（ステップＳ３００；ＹＥＳ）。この指示情報には、調整の対象となる検査ロジック、調整に用いる教師画像情報を特定する情報などが含まれる。
【００９９】
教師画像情報読込機能５１は、指示情報に従って、調整の対象となる検査ロジック（パラメータ）および教師画像情報を読み込む（ステップＳ３０２）。教師画像情報には、良品と不良品の画像が少なくとも１点ずつ含まれていれば足り、上記パラメータ設定処理のように多数の画像を用意する必要はない。
【０１００】
次に、画像取得機能５２がテンプレートマッチングなどの手法により各画像から半田領域を抽出し（ステップＳ３０３）、振分機能５３が、教師情報に基づき、抽出された半田領域を対象画像と除外画像とに振り分ける（ステップＳ３０４）。本例では、良品検査の検査ロジックの調整を行うため、良品の半田領域が対象画像、不良品の半田領域が除外画像となる。
【０１０１】
次に、マッピング機能５４が、対象画像と除外画像の全画素の色を色ヒストグラムにマッピングする（ステップＳ３０５）。このとき、対象画像の画素は「対象点」として、除外画像の画素は「除外点」として、互いに区別可能な形式でマッピングが行われる。この色ヒストグラムに用いる色空間は、パラメータ設定処理で用いたものと同じである。図１５は、マッピング後の２次元色ヒストグラムの一例を示している。ヒストグラム中の白丸（○）が対象点を表し、黒三角（▲）が除外点を表している。
【０１０２】
続いて、色パラメータ調整機能１５５が、現在の色パラメータを２次元色ヒストグラムに当てはめ、対象点および除外点の分布範囲と現在の色パラメータとを比較する（ステップＳ３０６）。このとき、図１５（ａ）に示すように、全ての対象点が現在の色パラメータの範囲内に含まれ、かつ、全ての除外点が現在の色パラメータの範囲から外れていたら、パラメータ調整の必要はないと判断し（ステップＳ３０７；ＮＯ）、処理を終了する。逆に、図１５（ｂ）に示すように、現在の色パラメータの範囲から外れる対象点が存在するか、現在の色パラメータの範囲に含まれる除外点が存在した場合には、パラメータ調整の必要があると判断し（ステップＳ３０７；ＹＥＳ）、色パラメータ調整処理に移る。
【０１０３】
色パラメータ調整機能１５５は、次の条件を満たすように色パラメータを調整する。
（条件１）色パラメータの範囲から外れる対象点の数を可及的に少なくする。
（条件２）色パラメータの範囲に含まれる除外点の数を可及的に少なくする。
（条件３）現在の色パラメータからの変化量を最小とする。
【０１０４】
具体的には、色パラメータ調整機能１５５は、色パラメータの彩度の下限（BInf）と上限（BSup）および明度の下限（LInf）と上限（LSup）それぞれの値を少しずつ変更しながら、度数合計値Ｅが最大となる色パラメータの範囲を決定する（ステップＳ３０８）。この処理は、上記パラメータ設定処理における色範囲探索（図６のステップＳ２０６）と同様である。度数合計値Ｅが最大となる色パラメータを求める処理は、条件１、２を満たすように、つまり、色パラメータの範囲から外れる対象点の数および色パラメータの範囲に含まれる除外点の数が少なくなる方向に、色パラメータを調整する処理といえる。
【０１０５】
図１６に示すように、度数合計値Ｅが最大となる色パラメータが複数存在した場合には（ステップＳ３０９；ＹＥＳ）、色パラメータ調整機能１５５は、条件３に従って、現在の色パラメータからの変化量が最小となるものを調整後の色パラメータとして選択する（ステップＳ３１０）。これは、現在の色パラメータと形状が大きく異なる色パラメータが新たに設定されることを防いで、調整による色パラメータの精度低下を抑制するための措置である。
【０１０６】
本実施形態では、色パラメータの変化量を、「各辺の移動量と重みの積の総和」として求める。すなわち、色パラメータの変化量Ｔは、次式によって算出する。
【数２】
【０１０７】
彩度の上限・下限（右辺・左辺）の変化と明度の上限・下限（上辺・下辺）の変化とにそれぞれ独立した重みＷｘをかけたのは、色パラメータの精度に与える影響が辺ごとに異なるからである。例えば、彩度の変化よりも明度の変化のほうが色パラメータの精度に与える影響が大きいのであれば、明度方向の移動量を重視し、上辺および下辺の重みを左辺
および右辺の重みよりも大きくするとよい。なお、辺の変化と影響度の関係は部品種別や検査種別により変わってくるため、重みＷｘは部品種別や検査種別に応じて予め設定しておくことが好ましい。
【０１０８】
図１６の例において、Ｗ上辺＝１、Ｗ左辺＝１、Ｗ下辺＝０．５、Ｗ右辺＝０．５のとき（つまり、明度の上限と彩度の下限の移動量を重視した重み設定）、（ａ）の変化量Ｔａ、（ｂ）の変化量Ｔｂはそれぞれ次式のように求まる。したがって、変化量の小さい（ｂ）のほうが調整後の色パラメータとして選ばれる。
【数３】
【０１０９】
次に、上記調整後の色パラメータを用いて、しきい値（判定条件）の調整処理が実行される。
【０１１０】
まず、二値化機能５６が、調整後の色パラメータを用いて、教師画像として与えられた対象画像（良品画像）および除外画像（不良品画像）を二値化する（ステップＳ３１１）。そして、特徴量ヒストグラム生成機能５７が、白画素領域の面積値に関する良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムを作成する（ステップＳ３１２）。
【０１１１】
次に、しきい値調整機能１５８が、現在のしきい値を特徴量ヒストグラムに当てはめ、良品画像の特徴量および不良品画像の特徴量の分布範囲と現在のしきい値とを比較する（ステップＳ３１３）。このとき、図１７（ａ）に示すように、全ての良品画像の特徴量が現在の判定条件を満足し（しきい値より大）、全ての不良品画像の特徴量が現在の判定条件から外れて（しきい値以下）いたら、しきい値調整の必要はないと判断し（ステップＳ３１４；ＮＯ）、処理を終了する。逆に、図１７（ａ）に示すように、しきい値以下の良品画像が存在するか、しきい値を超える不良品画像が存在した場合には、しきい値調整の必要があると判断し（ステップＳ３１４；ＹＥＳ）、ステップＳ３１５に処理を進める。
【０１１２】
ステップＳ３１５では、しきい値調整機能１５８が、良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムを切り分ける限界値に新たなしきい値を設定する。限界値とは、次の条件を満たす値である。
（条件１）見逃しの数をゼロにする。
（条件２）過検出（見すぎ）の数を可及的に少なくする。
（条件３）現在のしきい値からの変化量を最小とする。
【０１１３】
図１８は限界値を算出する処理の流れを示すフローチャートである。しきい値調整機能１５８は、まず、調整中の検査ロジックにおいて、良品と不良品のいずれの特徴量のほうが大きい値を示すかを調べる（ステップＳ４００）。
【０１１４】
（１）良品の特徴量のほうが大きい場合
本例のフィレット検査のように、良品に現れる特徴に着目する検査においては、良品のほうが不良品に比べて特徴量の値が大きくなる。
【０１１５】
しきい値調整機能１５８は、現在のしきい値により「見逃し」が発生しているか（つまり、現在のしきい値より大きい特徴量を示す不良品画像が存在するか）否か調べる（ステップＳ４０１）。
【０１１６】
見逃しが存在する場合、しきい値調整機能１５８は、不良品画像の特徴量の最大値＋ｍの位置（限界値）に新たなしきい値を設定する（ステップＳ４０２）。なお、ｍは、０≦ｍ≦α（α：特徴量の最小単位）の値をとるマージンである。本例のように、「しきい値以下のものを不良品と判定する」処理であれば、ｍ＝０とする。もし「しきい値未満のものを不良品と判定する」処理の場合であって、特徴量が整数で表される（α＝１）のであれば、ｍ＝１とすればよい。
【０１１７】
見逃しが存在しなかった場合、しきい値調整機能１５８は、「見すぎ」が発生しているか（つまり、現在のしきい値以下の特徴量を示す良品画像が存在するか）否か調べる（ステップＳ４０３）。見すぎが存在する場合、しきい値調整機能１５８は、良品画像の特徴量の最小値−ｍの位置（限界値）に新たなしきい値を設定する（ステップＳ４０４）。
【０１１８】
（２）不良品の特徴量のほうが大きい場合
例えば欠落検査のように、不良品に現れる特徴に着目する検査においては、不良品のほうが良品に比べて特徴量の値が大きくなる。そこで、上記（１）とは逆のロジックでしきい値の限界値を算出する。
【０１１９】
しきい値調整機能１５８は、現在のしきい値により「見逃し」が発生しているか（つまり、現在のしきい値以下の特徴量を示す不良品画像が存在するか）否かを調べる（ステップＳ４０５）。
【０１２０】
見逃しが存在する場合、しきい値調整機能１５８は、不良品画像の特徴量の最小値−ｍの位置（限界値）に新たなしきい値を設定する（ステップＳ４０６）。
【０１２１】
見逃しが存在しなかった場合、しきい値調整機能１５８は、「見すぎ」が発生しているか（つまり、現在のしきい値より大きい特徴量を示す良品画像が存在するか）否か調べる（ステップＳ４０７）。見すぎが存在する場合、しきい値調整機能１５８は、良品画像の特徴量の最大値＋ｍの位置（限界値）に新たなしきい値を設定する（ステップＳ４０８）。
【０１２２】
上記処理によれば、見逃しの有無を最初に調べるため、不良品を良品と誤判定してしまう見逃しの発生を排除することができる（条件１）。また、見逃しまたは見すぎが発生しないぎりぎりの位置にしきい値を設定するため、見すぎの数を可及的に少なくできるとともに（条件２）、現在のしきい値からの変化量を最小にできる（条件３）。なお、条件３は、現在のしきい値と大きく異なるしきい値が新たに設定されることを防いで、調整によるしきい値の精度低下を抑制する措置である。
【０１２３】
このようにして、新たな色パラメータおよびしきい値が決定されたら、検査ロジック生成機能５９が、それらをもとに新たな検査ロジックを生成し（ステップＳ３１６）、検査ロジック書込機能６０が、その新たな検査ロジックを基板検査装置１の検査ロジック記憶部３５に書き込む（ステップＳ３１７）。これにより、パラメータの調整が完了する。
【０１２４】
以上述べたパラメータ調整処理によれば、パラメータ調整の必要性判断ならびに調整処理が自動的に行われるので、パラメータ調整の省力化および精度向上を図ることができる。しかも、現在のパラメータと少数の画像とからパラメータ調整が可能なため（換言すれば、初回のティーチングで用いた多数の教師画像を参照しなくてもよいため）、処理の高速化およびメモリ使用量の削減を図ることができる。よって、日々の検査業務の中で頻繁にパラメータ調整を行うことも容易となり、利便性の向上ならびに検査精度の維持が可能となる。
【０１２５】
＜変形例＞
上述した実施形態は本発明の一具体例を例示したものにすぎない。本発明の範囲は上記実施形態に限られるものではなく、その技術思想の範囲内で種々の変形が可能である。
【０１２６】
たとえば、上記実施形態では２次元の色ヒストグラム（色空間）を用いたが、多次元（色相、彩度、明度）の色ヒストグラムを用いてもよい。また、２次元色ヒストグラムについても、青の彩度軸ではなく、赤、緑、黄など他の色相の彩度軸を用いたり、彩度軸ではなく色相軸を用いたりしてもよい。色ヒストグラムの軸の選択は、基板検査装置で撮像された部品画像がもつ色彩パターンの傾向に合わせて決定すればよい。
【０１２７】
また、色範囲（色パラメータ）は矩形に限らず、円形、多角形、自由曲線図形などを用いてもよい。さらに、色ヒストグラムが多次元の場合には、色パラメータも多次元形状にするとよい。もちろん、色パラメータが多次元形状の場合は、色パラメータを構成する各辺もしくは各面にそれぞれ重みを設定し、上記実施形態と同様、各辺もしくは各面の移動量を重み付け加算して変化量を算出すればよい。
【０１２８】
また、上記実施形態ではフィレット検査を例に挙げて説明したが、本発明は、色パラメータ（色条件）によって領域抽出を行い、その抽出された領域のもつ何らかの特徴量を判定条件によって判定するものであれば、他の基板検査処理にも適用可能である。
【０１２９】
また、上記実施形態では特徴量として面積を用いたが、良否判定に用いる特徴量としては他にも、面積比、長さ、最大幅、重心などを好ましく採用できる。面積比とは、ランドウィンドウ内で二値化された面積の占有率である。たとえばランド領域に対して部品がずれて半田付けされていると、半田領域の面積が大小するため、面積比が変化する。これを特徴量として捉えれば、部品ずれの検査に有効である。また、長さとは、白画素領域の縦方向や横方向の長さであり、最大長は、白画素領域の長さの中で最大の値である。また、重心とは、白画素領域の重心のランドウィンドウに対する相対位置である。
【０１３０】
良否を精度良く判定できるものであればどの特徴量を用いてもよく、精度向上のために複数種類の特徴量を組み合わせることも好ましい。また、パラメータ設定処理において複数種類の特徴量を抽出し、その中で良品と不良品とが最もよく分離されるものを特徴量として採用するといったことも可能である。なお、上記実施形態では判定条件（しきい値）の決定に面積ヒストグラム（面積値ヒストグラム）を用いたが、特徴量の種類が異なればそれに合わせた特徴量ヒストグラム（面積比ヒストグラム、長さヒストグラム、最大幅ヒストグラム、重心ヒストグラムなど）を用いることになる。例えば、面積値ヒストグラムの替わりに面積比ヒストグラムを用いれば、ランドウィンドウにおける色パラメータで二値化された画素の占有率によって良否判定を実行するので、部品がズレたり傾いたりしてランドウィンドウの大きさが小さくなったり大きくなったりした場合でも、ランドウィンドウの大きさに影響されない判定処理が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１３１】
【図１】本発明の実施形態に係る基板検査システムのハードウェア構成を示す図。
【図２】基板検査装置の機能構成を示す図。
【図３】半田フィレットの形状と撮像パターンと二値化画像の関係を示す図。
【図４】基板検査処理の流れを示すフローチャート。
【図５】パラメータ設定装置のパラメータ設定機能にかかる機能構成を示す図。
【図６】パラメータ設定処理の流れを示すフローチャート。
【図７】良品画像と不良品画像の一例を示す図。
【図８】半田領域の抽出処理を示す図。
【図９】２次元色ヒストグラムの一例を示す図。
【図１０】色範囲の探索処理を示す図。
【図１１】良品画像と不良品画像の二値化結果の一例を示す図。
【図１２】良品および不良品の面積ヒストグラムとしきい値決定処理を示す図。
【図１３】パラメータ設定装置のパラメータ調整機能にかかる機能構成を示す図。
【図１４】パラメータ調整処理の流れを示すフローチャート。
【図１５】パラメータ調整処理における２次元色ヒストグラムの一例を示す図。
【図１６】色パラメータの調整処理を示す図。
【図１７】パラメータ調整処理における特徴量ヒストグラムの一例を示す図。
【図１８】しきい値（限界値）の決定処理の流れを示すフローチャート。
【図１９】カラーハイライト方式の基板検査装置の構成を示す図。
【図２０】撮像画像に現れる色彩パターンの一例を示す図。
【図２１】色パラメータの設定支援ツールを示す図。
【符号の説明】
【０１３２】
１ 基板検査装置
２ パラメータ設定装置（パラメータ調整装置）
１０ 指示情報受付機能
１１ 基板搬入機能
１２ ＣＡＤ情報読込機能
１３ ステージ操作機能
１４ 撮像機能
１５ 検査ロジック読込機能
１６ 検査機能
１７ 判定結果書込機能
１８ 基板搬出機能
２０ 基板
２１ 実装部品
２２ Ｘステージ
２３ Ｙステージ
２４ 投光部
２５ 撮像部
２６ 制御処理部
２７ コンベヤ
２８ 赤色光源
２９ 緑色光源
３０ 青色光源
３１ 撮像コントローラ
３２ 記憶部
３２ａ ＣＡＤ情報記憶部
３２ｂ 判定結果記憶部
３３ Ａ／Ｄ変換部
３４ 画像処理部
３５ 検査ロジック記憶部
３６ 判定部
３７ ＸＹステージコントローラ
３８ メモリ
３９ 制御部
４０ 入力部
４１ 表示部
４２ プリンタ
５０ 指示情報受付機能
５１ 教師画像情報読込機能
５２ 画像取得機能
５３ 振分機能
５４ マッピング機能
５５ 色範囲探索機能
５６ 二値化機能
５７ 特徴量ヒストグラム生成機能
５８ しきい値決定機能
５９ 検査ロジック生成機能
６０ 検査ロジック書込機能
６２，６４ 部品
６３，６５，６６ ランド領域
７０ ランドウィンドウ
７１ 部品本体ウィンドウ
１５５ 色パラメータ調整機能
１５８ しきい値調整機能
【技術分野】
【０００１】
本発明は、基板検査装置で用いられるパラメータを調整するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、多数の電子部品が実装されたプリント基板の実装品質を検査するための基板検査装置が提案されている。この種のプリント基板において「電子部品の電極部とランドを半田付けした際の半田盛りの形状」を半田フィレットと呼ぶが、電子部品の電極部の濡れ上がりによっては、半田フィレットが形成されているように見えて、実は電子部品と半田フィレットが未接触な場合もある。よって、半田付けの良否を検査するには、自由曲線からなる半田フィレットの形状を正確に捉える必要がある。
【０００３】
しかしながら、従前の基板検査装置では、モノクロ（単色）単一照明を光源に用いていたために、半田フィレットの３次元形状を画像解析するのが困難であった。それゆえ、半田付けの良否を判定することができず、基板検査装置として実用に耐えるものではなかった。
【０００４】
このような課題を解決するため、本出願人は、図１９に示す方式の基板検査装置を提案した（特許文献１参照）。この方式は３色光源カラーハイライト方式（もしくは単にカラーハイライト方式）とよばれるもので、複数の色の光源で検査対象を照らすことによって半田フィレットの３次元形状を疑似カラー画像として得る技術である。
【０００５】
プリント基板の自動検査の実用化は、実質、このカラーハイライト方式技術の登場以降であると言われている。特に、電子部品が小型化する現在では、半田フィレット形状を目視で判別することも困難であり、カラーハイライト方式の基板検査装置なしでは基板検査が成り立たないと言うこともできる。
【０００６】
図１９に示すように、カラーハイライト方式の基板検査装置は、基板１１０上の検査対象１０７に異なる入射角で三原色光を照射する投光部１０５と、検査対象１０７からの反射光を撮像する撮像部１０６と、を備える。この投光部１０５は、異なる径を有し、かつ制御処理部からの制御信号に基づき赤色光、緑色光、青色光を同時に照射する３個の円環状光源１１１，１１２，１１３により構成されている。各光源１１１，１１２，１１３は、検査対象１０７の真上位置に中心を合わせ、かつ検査対象１０７から見て異なる仰角に対応する方向に配置されている。
【０００７】
かかる構成の投光部１０５で検査対象（半田フィレット）１０７を照射すると、撮像部１０６には、検査対象１０７の表面の傾斜に応じた色の光が入射する。よって、図２０に示すように、電子部品の半田付けが良好であるとき／部品が欠落しているとき／半田不足の状態であるときなど、半田フィレットの形状に応じて、撮像画像の色彩パターンに明確な差異が現れる。これにより、半田フィレットの３次元形状を画像解析するのが容易になり、電子部品の有無や半田付けの良否を正確に判定することができるようになる。
【０００８】
カラーハイライト方式の基板検査装置では、「あるべき良品の色」や「あるべき不良品の色」を表す色パラメータ（色条件）を予め設定しておき、検査画像の中から色パラメータに該当する色領域を抽出し、その抽出された領域のもつ種々の特徴量（例えば、面積や長さ）に基づいて良否の判定を行う。したがって、実際の検査に先立ち、検査に用いる色パラメータ、特徴量の種類、良品と不良品とを切り分けるための判定条件（たとえば、しきい値）などを設定しておく必要がある。この色パラメータ、特徴量および判定条件を合
わせて検査ロジックもしくは検査パラメータと呼び、また検査ロジックを設定・調整することを一般にティーチングと呼ぶ。
【０００９】
検査精度を向上するためには、良品の示す特徴量と不良品の示す特徴量との間に有意かつ明確な差異が現れるように色パラメータを設定することが肝要である。すなわち、色パラメータのティーチングの善し悪しが検査精度を直接左右すると言える。
【００１０】
そこで本出願人は、図２１に示すように、カラーハイライト方式における色パラメータの設定を支援するためのツールを提案している（特許文献２参照）。このツールでは、色パラメータとして、赤、緑、青の各色相比ＲＯＰ、ＧＯＰ、ＢＯＰおよび明度データＢＲＴのそれぞれの上限値および下限値の設定が可能である。図２１の入力画面には、色パラメータの設定値を入力するための色パラメータ設定部１２７とともに、設定された各色パラメータにより抽出される色彩の範囲を表示するための設定範囲表示部１２８が設けられている。この設定範囲表示部１２８には、所定の明度の下で得られるすべての色彩を示した色合い図１３４が表示されており、オペレータが各色パラメータの上限値、下限値を設定すると、色合い図１３４上には、設定された色パラメータにより抽出される色彩を囲むような確認領域１３５が表示される。また、２値化表示ボタン１２９を押すと、現在の色パラメータによる抽出結果が二値画像で表示される。このツールによれば、オペレータは、確認領域１３５や二値画像を見ながら、適切な抽出結果が得られるまで色パラメータの追い込みを行うことができる。
【特許文献１】特開平２−７８９３７号公報
【特許文献２】特開平９−１４５６３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
基板検査装置は、プリント基板の実装品質について一度に複数の検査項目を高速かつ正確に検査することが出来るという利点がある。ただし、基板検査装置の実稼動にあたっては、個別の検査対象に合わせて検査ロジック各々のティーチングを行い、不良品の見逃しがなく、かつ、良品を不良品と判定してしまう過検出（見すぎ）が許容値（あらかじめ想定する値）以下に抑え込めるまで、判定精度を十分に高めなければならない。
【００１２】
不良品の見逃しと過検出について補足すれば、どのような検査であっても不良品の流出は絶対に許されない。不良品と良品の判定が難しい場合は、良品を不良品と判定する方を良しとする。とはいえ、過検出が多くなると良品を不良品として廃棄するロスコストが増えるか、不良品の再検査が必要となり、検査を自動化するメリットがなくなってしまう。
【００１３】
ところが、カラーハイライト方式の基板検査装置では、実用に耐え得る高度な基板検査が可能な反面、不良品の見逃しと過検出を目標値まで抑え込むためのティーチングが難しい。上述した色パラメータ設定支援ツールを利用したとしても、結局、色パラメータの追い込みはオペレータの経験と勘に頼る部分が大きいため、設定ミスの発生は避けられない。しかも、どれだけ優れたオペレータでも試行錯誤的に調整を繰り返さなければならず、非効率的であり、多大な労力と調整時間を要してしまうという問題がある。
【００１４】
また、ティーチングは一度行えば終わりというものではなく、実稼働後も、例えば、未知の不良が発生した場合や、製造条件の変更やラインの経年変化等により良品・不良品の特徴量の現れ方に微妙な変化が生じた場合などには、パラメータを再設定（調整）する必要が生じる。しかし、そのたびに初回のティーチングと同様の労力と時間をかけるのは非効率的であり、問題となっていた。
【００１５】
商品ライフサイクルの短命化が進む変化の激しい製造環境では、ティーチング作業の軽
減、さらにはティーチングの自動化が強く望まれている。
【００１６】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、基板検査装置に用いられるパラメータを自動生成可能な技術を提供することにある。特に本発明は、一旦設定されたパラメータを簡単な処理で調整可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明は、基板上の実装部品の実装状態を検査する基板検査処理において用いられるパラメータを調整するものである。パラメータとしては、画像から領域を抽出するための色条件と、抽出された領域のもつ特徴量と比較するための判定条件とがある。
【００１８】
本発明では、情報処理装置（パラメータ調整装置）が、まず、検査により検出されるべき部品を撮像して得られる１以上の対象画像と、検査により除外されるべき部品を撮像して得られる１以上の除外画像とを取得する。例えば、良品を検出する良品検査の場合には、実装状態の良好な部品の画像（良品画像）が対象画像となり、実装状態の不良な部品の画像（不良品画像）が除外画像となる。逆に、不良を検出する不良検査の場合には、その不良をもつ部品の画像が対象画像となり、それ以外の画像が除外画像となる。
【００１９】
続いて、情報処理装置が、前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングする。そして、情報処理装置が、前記対象点および除外点の分布範囲と現在の色条件とを比較する。このとき、前記現在の色条件から外れる対象点または前記現在の色条件を満たす除外点が存在した場合に、情報処理装置は、パラメータの調整が必要と判断し、色条件から外れる対象点の数および色条件を満たす除外点の数が少なくなる方向に、色条件を調整する。具体的には、色条件から外れる対象点の数および色条件を満たす除外点の数が最も少なくなるように色条件を調整してもよい。
【００２０】
これにより、パラメータの一つである色条件について、調整の必要性判断ならびに調整処理が自動的に行われる。また、この方法によれば、少数の対象画像および除外画像から色条件調整が可能なため（換言すれば、色条件の初回のティーチングで用いた多数の教師画像を参照しなくてもよいため）、処理の高速化および記憶容量の削減を図ることができる。
【００２１】
前記情報処理装置が、前記現在の色条件からの変化量が最も小さくなるように、調整後の色条件を決定することも好ましい。すなわち、色条件から外れる対象点と色条件を満たす除外点とが少なくなる色条件の候補が複数存在する場合には、それらの中から調整前後の色条件の変化量が最小のものを選ぶのである。このように現在の色条件を尊重することにより、調整による色条件の精度低下を抑制できる。
【００２２】
ここで色空間は、明度、色相、彩度の３軸から少なくともなる多次元色空間であってもよいが、たとえば、対象画像に多く含まれ、かつ、除外画像にほとんど含まれない傾向にある色相、または、除外画像に多く含まれ、かつ、対象画像にほとんど含まれない傾向にある色相についての彩度軸と明度軸からなる２次元色空間を用いることも好ましい。２次元色空間を採用することにより、分布範囲と色条件との比較が簡単になる。また、２次元色空間において、色条件を彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限から構成すれば、色条件が矩形領域となり、色条件の調整処理が一層簡単になる。
【００２３】
前記情報処理装置が、彩度の変化と明度の変化とにそれぞれ独立した重み付けを行って前記色条件の変化量を算出することも好ましい。例えば、彩度よりも明度の違いが色条件
の精度に大きな影響を与える場合には、彩度よりも明度の変化に大きな重みを設定すればよい。他にも、例えば、明度の下限が色条件の精度にさほど影響を与えないならば、明度の下限の変化に関しては重みを小さくすればよい。この重みは、部品種別や検査種別に応じて予め設定することが好ましい。
【００２４】
このようにして色条件の調整が完了した後は、この調整後の色条件を用いて判定条件の調整を行う。すなわち、前記情報処理装置は、前記対象画像および除外画像のそれぞれから前記調整後の色条件を満たす画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成し、前記対象画像の特徴量および前記除外画像の特徴量の分布範囲と現在の判定条件とを比較する。このとき、前記現在の判定条件から外れる対象画像の特徴量または前記現在の判定条件を満たす除外画像の特徴量が存在した場合に、前記情報処理装置は、判定条件から外れる対象画像の数および判定条件を満たす除外画像の数が少なくなる方向に、判定条件を調整する。具体的には、判定条件から外れる対象画像の数および判定条件を満たす除外画像の数が最も少なくなるように判定条件を調整してもよい。
【００２５】
これにより、パラメータの一つである判定条件について、調整の必要性判断ならびに調整処理が自動的に行われる。また、この方法によれば、少数の対象画像および除外画像から判定条件調整が可能なため（換言すれば、判定条件の初回のティーチングで用いた多数の教師画像を参照しなくてもよいため）、処理の高速化および記憶容量の削減を図ることができる。
【００２６】
ここで特徴量としては、画素領域の面積、面積比、長さ、最大幅、重心、形状など種々のものが想定される。部品種別や検査種別に応じて好ましい特徴量を１つまたは２つ以上採用すればよい。
【００２７】
前記情報処理装置が、前記現在の判定条件からの変化量が最も小さくなるように、調整後の判定条件を決定することも好ましい。すなわち、判定条件から外れる対象画像と判定条件を満たす除外画像とが少なくなる判定条件の候補が複数存在する場合には、それらの中から調整前後の判定条件の変化量が最小のものを選ぶのである。このように現在の判定条件を尊重することにより、調整による判定条件の精度低下を抑制できる。
【００２８】
また、前記情報処理装置が、前記対象画像および前記除外画像について、不良品を良品と誤判定する見逃しが発生しないように、調整後の判定条件を決定することも好ましい。例えば良品検査の場合には、良品画像が対象画像、不良品画像が除外画像となるから、判定条件を満たす除外画像の存在が「見逃しの発生」に該当する。そこでこの場合は、判定条件を満たす除外画像の数がゼロとなるよう調整後の判定条件を決定する。逆に不良品検査の場合には、判定条件を満たす対象画像の数がゼロとなるように調整後の判定条件を決定すればよい。このように見すぎ（良品と不良品と誤判定すること）よりも見逃しの排除を優先することにより、基板検査処理の信頼性の一層の向上を図ることができる。
【００２９】
上記各処理は、情報処理装置のプログラムによって実行されるものである。このように自動生成（調整）されたパラメータ（色条件と判定条件）は基板検査装置の記憶部に格納され、基板検査処理に供される。
【００３０】
基板検査装置は、基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像から、前記色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が、前記判定条件を満たすか否かで前記部品の半田付け状態を検査する。
【００３１】
なお、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む基板検査装置のパラメータ調整方法
、または、かかる方法を実現するためのプログラムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理を実行する手段の少なくとも一部を有する基板検査装置のパラメータ調整装置、または、かかる装置を備えた基板検査装置として捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、基板検査装置に用いられるパラメータを少ない教師画像から簡単な処理で自動的に調整することができ、ティーチング作業の軽減、さらにはティーチングの自動化を図ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。
【００３４】
（基板検査システムの構成）
図１は、本発明の実施形態に係る基板検査システムのハードウェア構成を示している。
【００３５】
基板検査システムは、基板検査処理を実行する基板検査装置１と、この基板検査装置１の基板検査処理において用いられるパラメータを自動生成するパラメータ設定装置２とから構成される。基板検査装置１とパラメータ設定装置２は、有線もしくは無線のネットワーク、または、ＭＯやＤＶＤなどの記録媒体を介して、画像やパラメータなどの電子データの受け渡しを行うことができる。なお、本実施形態では基板検査装置１とパラメータ設定装置２が別体構成となっているが、基板検査装置本体にパラメータ設定装置の機能を組み込んで一体構成とすることも可能である。
【００３６】
（基板検査装置の構成）
基板検査装置１は、カラーハイライト方式により基板２０上の実装部品２１の実装品質（半田付け状態など）を自動検査する装置である。基板検査装置１は、概略、Ｘステージ２２、Ｙステージ２３、投光部２４、撮像部２５、制御処理部２６を備えている。
【００３７】
Ｘステージ２２およびＹステージ２３は、それぞれ制御処理部２６からの制御信号に基づいて動作するモータ（図示せず）を備える。これらモータの駆動によりＸステージ２２が投光部２４および撮像部２５をＸ軸方向へ移動させ、またＹステージ２３が基板２０を支持するコンベヤ２７をＹ軸方向へ移動させる。
【００３８】
投光部２４は、異なる径を有しかつ制御処理部２６からの制御信号に基づき赤色光，緑色光，青色光を同時に照射する３個の円環状光源２８，２９，３０により構成されている。各光源２８，２９，３０は、観測位置の真上位置に中心を合わせかつ観測位置から見て異なる仰角に対応する方向に配置されている。かかる配置により、投光部２４は基板２０上の実装部品２１に異なる入射角で複数の色の光（本実施形態では、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色）を照射する。
【００３９】
撮像部２５はカラーカメラであって、観測位置の真上位置に下方に向けて位置決めしてある。これにより基板表面の反射光が撮像部２５により撮像され、三原色のカラー信号Ｒ，Ｇ，Ｂに変換されて制御処理部２６へ供給される。
【００４０】
制御処理部２６は、Ａ／Ｄ変換部３３、画像処理部３４、検査ロジック記憶部３５、判定部３６、撮像コントローラ３１、ＸＹステージコントローラ３７、メモリ３８、制御部（ＣＰＵ）３９、記憶部３２、入力部４０、表示部４１、プリンタ４２、通信Ｉ／Ｆ４３などで構成される。
【００４１】
Ａ／Ｄ変換部３３は、撮像部２５からのカラー信号Ｒ，Ｇ，Ｂを入力してディジタル信号に変換する回路である。各色相毎のディジタル量の濃淡画像データは、メモリ３８内の画像データ格納エリアへと転送される。
【００４２】
撮像コントローラ３１は、制御部３９と投光部２４および撮像部２５とを接続するインターフェイスなどを備える回路であり、制御部３９の出力に基づき投光部２４の各光源２８，２９，３０の光量を調整したり、撮像部２５の各色相光出力の相互バランスを保つなどの制御を行う。
【００４３】
ＸＹステージコントローラ３７は制御部３９とＸステージ２２およびＹステージ２３とを接続するインターフェイスなどを備える回路であり、制御部３９の出力に基づきＸステージ２２およびＹステージ２３の駆動を制御する。
【００４４】
検査ロジック記憶部３５は、基板検査処理に用いられる検査ロジックを記憶する記憶部である。基板検査装置１では、半田形状を検査するフィレット検査や部品の欠落を検査する欠落検査など、複数種類の検査処理を行うことができる。検査ロジックは、検査の種類ごとに用意されるものであって、画像から所定の色彩パターン（画素領域）を抽出するための色パラメータ（色条件）、その色彩パターンから抽出する特徴量の種類、その特徴量に関する良否の判定条件などから構成される。
【００４５】
画像処理部３４は、基板２０上の部品２１を撮像して得られた画像から色パラメータを満たす領域を抽出する処理、および、抽出された領域から所定の特徴量を算出する処理を実行する回路である。判定部３６は、画像処理部３４で算出された特徴量を受け取り、その特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで部品の半田付け状態の良否を判定する処理を実行する回路である。
【００４６】
入力部４０は、操作情報や基板２０に関するデータなどを入力するのに必要なキーボードやマウスなどから構成されている。入力されたデータは制御部３９へ供給される。通信Ｉ／Ｆ４３は、パラメータ設定装置２や他の外部装置などとの間でデータの送受信を行うためのものである。
【００４７】
制御部（ＣＰＵ）３９は、各種演算処理や制御処理を実行する回路である。記憶部３２は、ハードディスクやメモリから構成される記憶装置であって、制御部３９にて実行されるプログラムの他、基板のＣＡＤ情報、基板検査処理の判定結果などが格納される。
【００４８】
図２に基板検査装置１の機能構成を示す。基板検査装置１は、指示情報受付機能１０、基板搬入機能１１、ＣＡＤ情報読込機能１２、ステージ操作機能１３、撮像機能１４、検査ロジック読込機能１５、検査機能１６、判定結果書込機能１７、基板搬出機能１８を有する。これらの機能は、制御部３９が記憶部３２に格納されたプログラムに従って上記ハードウェアを制御することによって実現されるものである。また、記憶部３２の内部には、ＣＡＤ情報を記憶するＣＡＤ情報記憶部３２ａと判定結果を記憶する判定結果記憶部３２ｂが設けられている。
【００４９】
（基板検査処理）
次に、上記基板検査装置１における基板検査処理について述べる。ここでは、基板検査処理の一例として、フィレット検査を説明する。フィレット検査とは、半田フィレットの形状が良好か否かを判定する処理である。
【００５０】
図３の上段に示すように、良品の半田フィレットでは、部品２１から基板２０上のランドにかけて山の裾野のような広い傾斜面が形成される。これに対し、半田不足が起こると
傾斜面の面積が小さくなり、逆に半田過多の場合には半田フィレットがランド上に盛り上がった形状となる。
【００５１】
これらの半田フィレットを基板検査装置１で撮像すると、それぞれ図３の中段に示すような画像が得られる。赤色，緑色，青色の照射光はそれぞれ異なる角度で半田フィレットに入射するため、半田フィレットの傾斜に応じて撮像部２５に入射する反射光の色相が変化する。つまり、傾斜の急な部分では入射角度の最も浅い青色光の反射光が支配的となるのに対し、傾斜がほとんどない部分では赤色光の反射光が支配的となる。したがって、良品の半田フィレットでは青色の色相の領域が大きくなり、不良品の半田フィレットでは青色以外の色相の領域が大きくなるのである。
【００５２】
本実施形態のフィレット検査では、このような色彩パターンの傾向を利用し、青色領域の大きさ（面積）に基づいて半田フィレットの良否判定を行う。以下、図４のフローチャートに沿って、フィレット検査の処理の流れを具体的に説明する。
【００５３】
指示情報受付機能１０は、基板検査の実行を指示する指示情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ１００；ＮＯ、ステップＳ１０１）。入力部４０の操作により、もしくは、通信Ｉ／Ｆ４３を介して外部機器から指示情報が入力されると、指示情報受付機能１０が指示情報を、基板搬入機能１１、ＣＡＤ情報読込機能１２および検査ロジック読込機能１５に送る（ステップＳ１００；ＹＥＳ）。この指示情報には検査対象となる基板の情報（型番など）が含まれている。
【００５４】
検査ロジック読込機能１５は、基板の型番に対応する検査ロジックを検査ロジック記憶部３５から読み込む（ステップＳ１０２）。ここではフィレット検査用の検査ロジックが読み込まれる。検査ロジックには色パラメータ（色条件）およびしきい値（判定条件）が含まれる。
【００５５】
また、基板搬入機能１１は、指示情報に基づいてプリント基板搬入部から検査対象となる基板２０をコンベヤ２７上に搬入し（ステップＳ１０３）、ＣＡＤ情報読込機能１２は、基板の型番に対応するＣＡＤ情報をＣＡＤ情報記憶部３２ａから読み込む（ステップＳ１０４）。
【００５６】
次に、ステージ操作機能１３は、読み込まれたＣＡＤ情報から基板２０の寸法、形状、部品の配置などの情報を得て、基板２０上に実装された複数の部品２１が順に観測位置（撮像位置）に位置合わせされるように、ＸＹステージコントローラ３７を介してＸステージ２２およびＹステージ２３を操作する（ステップＳ１０５）。
【００５７】
一方、撮像機能１４は、撮像コントローラ３１を介して投光部２４の３個の光源２８，２９，３０を発光させ、赤色、緑色、青色の光を同時に基板２０上に照射する。また、撮像機能１４は、撮像コントローラ３１を介して撮像部２５を制御し、ステージ２２，２３の操作に同期して基板２０上の部品２１を撮像する（ステップＳ１０６）。撮像された画像はメモリ３８に取り込まれる。
【００５８】
次に、検査機能１６が、画像処理部３４によって撮像画像から半田領域を抽出する（ステップＳ１０７）。半田領域の抽出はたとえばテンプレートマッチングにより自動で行うことができる。
【００５９】
続いて、検査機能１６は、抽出された半田領域を色パラメータを用いて二値化する（ステップＳ１０８）。ここで用いられる色パラメータは、青色の彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限の４つの値で構成されている。二値化処理では、色パラメータで定義された色範囲内に含まれる画素が白画素に、それ以外の画素が黒画素に変換される。
【００６０】
図３の下段は、二値化後の半田領域を示している。色パラメータで二値化することにより、半田領域中の青系色の領域のみが白画素として抽出され、良品画像と不良品画像の間の差異（特徴）が明確化していることがわかる。
【００６１】
続いて、検査機能１６は、画像処理部３４にて、白画素領域の特徴量を抽出する。ここでは特徴量として白画素領域の面積（画素数）が計算される。そして、検査機能１６は、白画素領域の面積値を判定部３６に引き渡し、判定部３６にて白画素領域の面積値としきい値とを比較する（ステップＳ１０９）。面積値がしきい値を超えた場合には（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）、当該部品２１の半田実装品質が良と判定され（ステップＳ１１０）、面積値がしきい値以下の場合には（ステップＳ１０９；ＮＯ）、当該部品２１の半田実装品質が不良と判定される（ステップＳ１１１）。
【００６２】
判定結果書込機能１７は、上記判定結果をロケーションＩＤ（部品を特定するための情報）とともに判定結果記憶部３２ｂに書き込む（ステップＳ１１２）。
【００６３】
基板２０上のすべての部品について検査を行ったら、基板搬出機能１８がプリント基板搬送部によって基板２０を搬出し、基板検査処理を終了する（ステップＳ１１３）。
【００６４】
以上述べた基板検査処理によれば、２次元画像に現れる色彩パターンによって半田フィレットの３次元形状を的確に把握できるため、半田実装品質の良否を正確に判定可能となる。
【００６５】
ところで、不良品の見逃しがなく、かつ、過検出が許容値以下になるような高い判定精度を実現するためには、予め検査ロジックの色パラメータ（色条件）およびしきい値（判定条件）を検査対象に合わせて最適な値に設定しておく必要がある。本実施形態では、これらのパラメータの生成（ティーチング）は、パラメータ設定装置２によって自動的に行われる。以下、詳しく説明する。
【００６６】
（パラメータ設定装置の構成）
パラメータ設定装置２は、図１に示すように、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスク、Ｉ／Ｏ制御部、通信Ｉ／Ｆ、表示部、情報入力部（キーボードやマウス）などを基本ハードウェアとして備える汎用のコンピュータ（情報処理装置）によって構成される。
【００６７】
図５にパラメータ設定装置２の機能構成を示す。パラメータ設定装置２は、指示情報受付機能５０、教師画像情報読込機能５１、画像取得機能５２、振分機能５３、マッピング機能５４、色範囲探索機能５５、二値化機能５６、特徴量ヒストグラム生成機能５７、しきい値決定機能５８、検査ロジック生成機能５９、検査ロジック書込機能６０を有する。これらの機能は、メモリもしくはハードディスクに格納されたプログラムがＣＰＵに読み込まれ実行されることによって実現されるものである。
【００６８】
また、ハードディスク内には、ティーチングに用いる教師画像情報を記憶する教師画像情報ＤＢ６１が設けられている。教師画像情報は、基板検査装置１によって撮像された実装部品の画像と、その画像が検出すべきもの（良品）か除外すべきもの（不良品）かを示す教師情報（ティーチングデータ）とからなる。ティーチングの信頼性を高めるために、良品と不良品それぞれについて数十〜数千の教師画像情報を準備することが好ましい。
【００６９】
（パラメータ設定処理）
図６のフローチャートに沿って、パラメータ設定処理の流れを説明する。なお、本実施
形態では、上述したフィレット検査で用いられる検査パラメータを生成する例を挙げる。
【００７０】
指示情報受付機能５０は、検査ロジックの自動生成を指示する指示情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ２００；ＮＯ、ステップＳ２０１）。情報入力部から指示情報が入力されると、指示情報受付機能５０は教師画像情報読込機能５１に指示情報を伝える（ステップＳ２００；ＹＥＳ）。この指示情報には検査ロジック生成の対象となる教師画像情報を特定する情報、および、検査ロジックの種類などが含まれている。
【００７１】
教師画像情報読込機能５１は、指示情報に従って、作成すべき検査ロジックに対応する教師画像情報を教師画像情報ＤＢ６１から読み込む（ステップＳ２０２）。教師画像情報には、良品画像（良好な形状の半田フィレットが写っている画像）と不良品画像（不良な形状の半田フィレットが写っている画像）とが含まれる。これらの画像には教師情報が付与されている。
【００７２】
図７に良品画像と不良品画像の例を示す。良品画像では、部品６２両端のランド領域６３，６３に良好な半田フィレットが形成されている。それぞれのランド領域６３，６３には教師情報「良」が付与されている。一方、不良品画像では、部品６４が傾いて実装されており、片側のランド領域６５では半田不良が生じている。よって、このランド領域６５には教師情報「不良」が付与されている。なお、反対側のランド領域６６には教師情報「無視」が付与されている。
【００７３】
教師画像情報が読み込まれたら、画像取得機能５２が、教師画像情報から教師情報の付与された半田領域を抽出する（ステップＳ２０３）。画像取得機能５２は、図８に示すように、ランドウィンドウ７０と部品本体ウィンドウ７１から構成されるテンプレートを有しており、テンプレートを拡大／縮小したり、ランドウィンドウ７０と部品本体ウィンドウ７１の相対位置をずらしたりしながら、各ウィンドウ７０，７１を画像中のランド領域６３，６５および部品６２，６４に合わせ込む。ウィンドウの合わせ込みには、例えば、テンプレートマッチングなどの手法を利用すればよい。これにより、良品画像と不良品画像それぞれについてランド領域６３，６５，６６が特定される。そして、ランドウィンドウ７０から部品本体ウィンドウ７１との重なり部分を除いた領域が半田領域として抽出される（図８の斜線部分参照）。なお、ランド領域自体（ランドウィンドウ７０全体）を半田領域として扱ってもよい。
【００７４】
次に、振分機能５３が、教師情報に基づき、抽出された半田領域を対象画像と除外画像とに振り分ける（ステップＳ２０４）。本例では良品検出が目的であるため、教師情報「良」が付与された半田領域が対象画像とされ、教師情報「不良」が付与された半田領域が除外画像とされる。教師情報「無視」が付与された半田領域は無視される。
【００７５】
ここで抽出された対象画像は良好な半田フィレットを表しており、また除外画像は不良な半田フィレットを表している。よって、フィレット検査用の最適な色パラメータを作成することは、対象画像の画素の色をなるべく多く包含し、かつ、除外画像の画素の色をほとんど排除できるような色範囲の最適解を求めることと等価である。
【００７６】
そこでまず、マッピング機能５４が、対象画像と除外画像の全画素の色を色ヒストグラムにマッピングする（ステップＳ２０５）。このとき、対象画像の画素は「対象点」として、除外画像の画素は「除外点」として、互いに区別可能な形式でマッピングが行われる。色ヒストグラムとは、色空間内の各点に画素の度数（個数）を記録したものである。色ヒストグラムにより、半田領域を構成する画素の色分布を把握することができる。なお、ここで言うところの画素とは、画像の最小解像度のことである。複数の画素でまとめてマッピング処理を実行すると混色が発生するため、画素ごとの処理が好ましい。
【００７７】
一般に、色空間は、少なくとも色相、彩度、明度の多次元空間からなる。よって、画素の色分布を正確に把握するには、多次元色空間に画素の色をマッピングした多次元色ヒストグラムを用いることが好ましい。
【００７８】
ただし、カラーハイライト方式では、光源に赤・青を使用していることから、半田領域には赤または青の色が強く現れる傾向にある（これは、半田表面において鏡面反射に近い反射が生じるためである。）。また、上述のように、良好な半田領域ではほとんどの画素が青系色となり、不良な半田領域ではほとんどの画素が赤系色になることもわかっている。
【００７９】
したがって、良品の色（対象点）と不良品の色（除外点）を分離するための色パラメータを決定する目的であれば、１色（たとえば青色）または２色（たとえば青色と赤色）を考慮すれば十分といえる。そこで、本実施形態では、対象画像に多く含まれ、かつ、除外画像にほとんど含まれない傾向にある色相として青色を選択し、青色の彩度軸と明度軸からなる２次元色空間に画素の色をマッピングした２次元色ヒストグラムを用いる。これにより、色パラメータの最適解を求めるアルゴリズムが極めて簡単化される。
【００８０】
図９は、２次元色ヒストグラムの一例を示している。横軸が青の彩度を表しており、プラスの値が大きくなるほど青成分が強くなり、マイナスの値が大きくなるほど青の補色である黄成分が強くなる。縦軸は明度を表しており、値が大きくなるほど明るさが強くなる。ヒストグラム中の白丸（○）が対象点を表し、黒三角（▲）が除外点を表している。対象点と除外点では色分布に違いがあることがわかる。
【００８１】
次に、色範囲探索機能５５が、２次元色ヒストグラムに基づいて、対象点の色分布と除外点の色分布とを最適に切り分ける色範囲を探索する（ステップＳ２０６）。本実施形態では、アルゴリズムの簡単化のため、図１０（ａ）に示すように、彩度の下限（BInf）と上限（BSup）、および、明度の下限（LInf）と上限（LSup）からなる矩形の色範囲を考える。ここで求めるべき最適解は、対象点（○）をなるべく多く包含し、かつ、除外点（▲）をほとんど含まないような色範囲である。
【００８２】
具体的には、色範囲探索機能５５は、BInf、BSup、LInf、LSupそれぞれの値を変えながら、各色範囲について度数合計値Ｅを算出し（式１参照）、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を求める。度数合計値Ｅは、色範囲に含まれる対象点の数（度数）と除外点の数（度数）の差を表す指標である。図１０（ｂ）は、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を示している。
【数１】
【００８３】
そして、色範囲探索機能５５は、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を検査用の色パラメ
ータ（色条件）として設定する。このように、本実施形態によれば、対象画像（対象点）と除外画像（除外点）とを適切に切り分ける色パラメータを自動的に生成することができる。
【００８４】
次に、上記色パラメータを用いて、検査用のしきい値（判定条件）を自動生成する処理が実行される。
【００８５】
まず、二値化機能５６が、上記色パラメータを用いて、良品画像および不良品画像のすべての半田領域を二値化する（ステップＳ２０７）。この二値化処理では、色パラメータで定義された色範囲内に含まれる画素が白画素に、それ以外の画素が黒画素に変換される。
【００８６】
図１１に示すように、良品画像では白画素の領域が非常に大きく、不良品画像では白画素の領域がきわめて小さくなる。よって、このような二値化画像を利用すると、良品・不良品を識別するための特徴量を定量的に計算するのが容易になる。特徴量としては、白画素領域の面積、面積比、重心、長さ、最大幅、形状などが挙げられるが、ここでは面積を特徴量として選ぶ。
【００８７】
特徴量ヒストグラム生成機能５７は、良品画像の特徴量の分布傾向と不良品画像の特徴量の分布傾向との違いを把握するため、良品画像、不良品画像のそれぞれについて、白画素領域の面積値に関する面積ヒストグラムを作成する（ステップＳ２０８）。図１２は、良品画像と不良品画像の面積ヒストグラム（以下、単に「良品ヒストグラム」「不良品ヒストグラム」とよぶ。）の一例を示している。良品画像の特徴量分布と不良品画像の特徴量分布に明確な違いが現れていることがわかる。
【００８８】
次に、しきい値決定機能５８が、良品ヒストグラムおよび不良品ヒストグラムの度数分布に基づいて、良品画像の特徴量と不良品画像の特徴量を最適に分離するためのしきい値を算出する（ステップＳ２０９）。特徴量ヒストグラムに現れた２つの山を最適に分離する手法は種々提案されており、ここではどの方法を採用してもよい。たとえば、大津の判別分析法を利用してもよいし、あるいは、経験に基づき良品画像の山の端から３σだけ離れた点をしきい値に決めてもよい。このようにして、良品と不良品を判別するためのしきい値が生成される。
【００８９】
そして、検査ロジック生成機能５９が、色パラメータ、特徴量の種類（本例では面積）、しきい値から検査ロジックを生成し（ステップＳ２１０）、検査ロジック書込機能６０が、その検査ロジックを基板検査装置１の検査ロジック記憶部３５に書き込む（ステップＳ２１１）。
【００９０】
以上述べた処理によれば、基板検査処理で用いられる検査ロジック（パラメータ）が自動で生成されるので、ティーチングに要する時間と負荷を大幅に削減することができる。
【００９１】
しかも、上述したアルゴリズムによって最適な色パラメータとしきい値とが算出されるので、カラーハイライト方式による良否判定を高精度に行うことが可能となる。なお、色パラメータとしきい値の信頼性は、最初に与える教師画像情報の数が多くなるほど向上する。
【００９２】
（パラメータ調整処理）
次に、上記パラメータ設定装置２によるパラメータ調整機能について説明する。
【００９３】
パラメータ調整とは、ティーチングにより一旦設定されたパラメータの値を変更する処
理である。パラメータ調整の必要が生じるのは、例えば、実稼働後に未知の不良が発生したとか、良品・不良品の特徴量の現れ方に微妙な変化が生じたなどの理由により、良・不良の判定が正しく行われない部品の画像（以下、誤判定画像とよぶ）が発見された場合である。
【００９４】
このとき、初回のティーチングに用いた多数の（数十点〜数千点の）教師画像に新たに発見された誤判定画像（一点〜数点）を追加し、上述したパラメータ設定処理を利用してパラメータを生成しなおしても構わない。しかし、その方法では、多数の教師画像を処理することから、膨大な計算時間およびメモリ消費量を必要とするため、非効率的である。なお、教師画像の数・サイズ、パラメータ設定装置のスペック、プログラムの処理ロジックにもよるが、数千点の教師画像を用いてパラメータ設定処理を行うと約十数〜数十時間の計算時間を要してしまう。少数の誤判定画像からパラメータ調整を行うためだけにこれほどの処理を要するのは、利便性の点で不利といえる。
【００９５】
そこで、本実施形態のパラメータ設定装置２は、設定済みの（現在の）パラメータと新たに発見された誤判定画像とから、パラメータ調整を行う機能を有する。
【００９６】
図１３にパラメータ設定装置２のパラメータ調整機能にかかる機能構成を示す。パラメータ調整機能は、指示情報受付機能５０、教師画像情報読込機能５１、画像取得機能５２、振分機能５３、マッピング機能５４、色パラメータ調整機能１５５、二値化機能５６、特徴量ヒストグラム生成機能５７、しきい値調整機能１５８、検査ロジック生成機能５９、検査ロジック書込機能６０を有する。これらの機能は、メモリもしくはハードディスクに格納されたプログラムがＣＰＵに読み込まれ実行されることによって実現されるものである。なお、図５と同一の符号が付された機能ブロックは、パラメータ設定機能と同一の機能モジュールを流用できることを示している。
【００９７】
図１４のフローチャートに沿って、パラメータ調整処理の流れを説明する。なお、以下の説明において、上記パラメータ設定処理と重複する説明については適宜省略するものとする。
【００９８】
指示情報受付機能５０が、検査ロジックの自動調整を指示する指示情報を受け取ると、パラメータ調整処理を開始する（ステップＳ３００；ＹＥＳ）。この指示情報には、調整の対象となる検査ロジック、調整に用いる教師画像情報を特定する情報などが含まれる。
【００９９】
教師画像情報読込機能５１は、指示情報に従って、調整の対象となる検査ロジック（パラメータ）および教師画像情報を読み込む（ステップＳ３０２）。教師画像情報には、良品と不良品の画像が少なくとも１点ずつ含まれていれば足り、上記パラメータ設定処理のように多数の画像を用意する必要はない。
【０１００】
次に、画像取得機能５２がテンプレートマッチングなどの手法により各画像から半田領域を抽出し（ステップＳ３０３）、振分機能５３が、教師情報に基づき、抽出された半田領域を対象画像と除外画像とに振り分ける（ステップＳ３０４）。本例では、良品検査の検査ロジックの調整を行うため、良品の半田領域が対象画像、不良品の半田領域が除外画像となる。
【０１０１】
次に、マッピング機能５４が、対象画像と除外画像の全画素の色を色ヒストグラムにマッピングする（ステップＳ３０５）。このとき、対象画像の画素は「対象点」として、除外画像の画素は「除外点」として、互いに区別可能な形式でマッピングが行われる。この色ヒストグラムに用いる色空間は、パラメータ設定処理で用いたものと同じである。図１５は、マッピング後の２次元色ヒストグラムの一例を示している。ヒストグラム中の白丸（○）が対象点を表し、黒三角（▲）が除外点を表している。
【０１０２】
続いて、色パラメータ調整機能１５５が、現在の色パラメータを２次元色ヒストグラムに当てはめ、対象点および除外点の分布範囲と現在の色パラメータとを比較する（ステップＳ３０６）。このとき、図１５（ａ）に示すように、全ての対象点が現在の色パラメータの範囲内に含まれ、かつ、全ての除外点が現在の色パラメータの範囲から外れていたら、パラメータ調整の必要はないと判断し（ステップＳ３０７；ＮＯ）、処理を終了する。逆に、図１５（ｂ）に示すように、現在の色パラメータの範囲から外れる対象点が存在するか、現在の色パラメータの範囲に含まれる除外点が存在した場合には、パラメータ調整の必要があると判断し（ステップＳ３０７；ＹＥＳ）、色パラメータ調整処理に移る。
【０１０３】
色パラメータ調整機能１５５は、次の条件を満たすように色パラメータを調整する。
（条件１）色パラメータの範囲から外れる対象点の数を可及的に少なくする。
（条件２）色パラメータの範囲に含まれる除外点の数を可及的に少なくする。
（条件３）現在の色パラメータからの変化量を最小とする。
【０１０４】
具体的には、色パラメータ調整機能１５５は、色パラメータの彩度の下限（BInf）と上限（BSup）および明度の下限（LInf）と上限（LSup）それぞれの値を少しずつ変更しながら、度数合計値Ｅが最大となる色パラメータの範囲を決定する（ステップＳ３０８）。この処理は、上記パラメータ設定処理における色範囲探索（図６のステップＳ２０６）と同様である。度数合計値Ｅが最大となる色パラメータを求める処理は、条件１、２を満たすように、つまり、色パラメータの範囲から外れる対象点の数および色パラメータの範囲に含まれる除外点の数が少なくなる方向に、色パラメータを調整する処理といえる。
【０１０５】
図１６に示すように、度数合計値Ｅが最大となる色パラメータが複数存在した場合には（ステップＳ３０９；ＹＥＳ）、色パラメータ調整機能１５５は、条件３に従って、現在の色パラメータからの変化量が最小となるものを調整後の色パラメータとして選択する（ステップＳ３１０）。これは、現在の色パラメータと形状が大きく異なる色パラメータが新たに設定されることを防いで、調整による色パラメータの精度低下を抑制するための措置である。
【０１０６】
本実施形態では、色パラメータの変化量を、「各辺の移動量と重みの積の総和」として求める。すなわち、色パラメータの変化量Ｔは、次式によって算出する。
【数２】
【０１０７】
彩度の上限・下限（右辺・左辺）の変化と明度の上限・下限（上辺・下辺）の変化とにそれぞれ独立した重みＷｘをかけたのは、色パラメータの精度に与える影響が辺ごとに異なるからである。例えば、彩度の変化よりも明度の変化のほうが色パラメータの精度に与える影響が大きいのであれば、明度方向の移動量を重視し、上辺および下辺の重みを左辺
および右辺の重みよりも大きくするとよい。なお、辺の変化と影響度の関係は部品種別や検査種別により変わってくるため、重みＷｘは部品種別や検査種別に応じて予め設定しておくことが好ましい。
【０１０８】
図１６の例において、Ｗ上辺＝１、Ｗ左辺＝１、Ｗ下辺＝０．５、Ｗ右辺＝０．５のとき（つまり、明度の上限と彩度の下限の移動量を重視した重み設定）、（ａ）の変化量Ｔａ、（ｂ）の変化量Ｔｂはそれぞれ次式のように求まる。したがって、変化量の小さい（ｂ）のほうが調整後の色パラメータとして選ばれる。
【数３】
【０１０９】
次に、上記調整後の色パラメータを用いて、しきい値（判定条件）の調整処理が実行される。
【０１１０】
まず、二値化機能５６が、調整後の色パラメータを用いて、教師画像として与えられた対象画像（良品画像）および除外画像（不良品画像）を二値化する（ステップＳ３１１）。そして、特徴量ヒストグラム生成機能５７が、白画素領域の面積値に関する良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムを作成する（ステップＳ３１２）。
【０１１１】
次に、しきい値調整機能１５８が、現在のしきい値を特徴量ヒストグラムに当てはめ、良品画像の特徴量および不良品画像の特徴量の分布範囲と現在のしきい値とを比較する（ステップＳ３１３）。このとき、図１７（ａ）に示すように、全ての良品画像の特徴量が現在の判定条件を満足し（しきい値より大）、全ての不良品画像の特徴量が現在の判定条件から外れて（しきい値以下）いたら、しきい値調整の必要はないと判断し（ステップＳ３１４；ＮＯ）、処理を終了する。逆に、図１７（ａ）に示すように、しきい値以下の良品画像が存在するか、しきい値を超える不良品画像が存在した場合には、しきい値調整の必要があると判断し（ステップＳ３１４；ＹＥＳ）、ステップＳ３１５に処理を進める。
【０１１２】
ステップＳ３１５では、しきい値調整機能１５８が、良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムを切り分ける限界値に新たなしきい値を設定する。限界値とは、次の条件を満たす値である。
（条件１）見逃しの数をゼロにする。
（条件２）過検出（見すぎ）の数を可及的に少なくする。
（条件３）現在のしきい値からの変化量を最小とする。
【０１１３】
図１８は限界値を算出する処理の流れを示すフローチャートである。しきい値調整機能１５８は、まず、調整中の検査ロジックにおいて、良品と不良品のいずれの特徴量のほうが大きい値を示すかを調べる（ステップＳ４００）。
【０１１４】
（１）良品の特徴量のほうが大きい場合
本例のフィレット検査のように、良品に現れる特徴に着目する検査においては、良品のほうが不良品に比べて特徴量の値が大きくなる。
【０１１５】
しきい値調整機能１５８は、現在のしきい値により「見逃し」が発生しているか（つまり、現在のしきい値より大きい特徴量を示す不良品画像が存在するか）否か調べる（ステップＳ４０１）。
【０１１６】
見逃しが存在する場合、しきい値調整機能１５８は、不良品画像の特徴量の最大値＋ｍの位置（限界値）に新たなしきい値を設定する（ステップＳ４０２）。なお、ｍは、０≦ｍ≦α（α：特徴量の最小単位）の値をとるマージンである。本例のように、「しきい値以下のものを不良品と判定する」処理であれば、ｍ＝０とする。もし「しきい値未満のものを不良品と判定する」処理の場合であって、特徴量が整数で表される（α＝１）のであれば、ｍ＝１とすればよい。
【０１１７】
見逃しが存在しなかった場合、しきい値調整機能１５８は、「見すぎ」が発生しているか（つまり、現在のしきい値以下の特徴量を示す良品画像が存在するか）否か調べる（ステップＳ４０３）。見すぎが存在する場合、しきい値調整機能１５８は、良品画像の特徴量の最小値−ｍの位置（限界値）に新たなしきい値を設定する（ステップＳ４０４）。
【０１１８】
（２）不良品の特徴量のほうが大きい場合
例えば欠落検査のように、不良品に現れる特徴に着目する検査においては、不良品のほうが良品に比べて特徴量の値が大きくなる。そこで、上記（１）とは逆のロジックでしきい値の限界値を算出する。
【０１１９】
しきい値調整機能１５８は、現在のしきい値により「見逃し」が発生しているか（つまり、現在のしきい値以下の特徴量を示す不良品画像が存在するか）否かを調べる（ステップＳ４０５）。
【０１２０】
見逃しが存在する場合、しきい値調整機能１５８は、不良品画像の特徴量の最小値−ｍの位置（限界値）に新たなしきい値を設定する（ステップＳ４０６）。
【０１２１】
見逃しが存在しなかった場合、しきい値調整機能１５８は、「見すぎ」が発生しているか（つまり、現在のしきい値より大きい特徴量を示す良品画像が存在するか）否か調べる（ステップＳ４０７）。見すぎが存在する場合、しきい値調整機能１５８は、良品画像の特徴量の最大値＋ｍの位置（限界値）に新たなしきい値を設定する（ステップＳ４０８）。
【０１２２】
上記処理によれば、見逃しの有無を最初に調べるため、不良品を良品と誤判定してしまう見逃しの発生を排除することができる（条件１）。また、見逃しまたは見すぎが発生しないぎりぎりの位置にしきい値を設定するため、見すぎの数を可及的に少なくできるとともに（条件２）、現在のしきい値からの変化量を最小にできる（条件３）。なお、条件３は、現在のしきい値と大きく異なるしきい値が新たに設定されることを防いで、調整によるしきい値の精度低下を抑制する措置である。
【０１２３】
このようにして、新たな色パラメータおよびしきい値が決定されたら、検査ロジック生成機能５９が、それらをもとに新たな検査ロジックを生成し（ステップＳ３１６）、検査ロジック書込機能６０が、その新たな検査ロジックを基板検査装置１の検査ロジック記憶部３５に書き込む（ステップＳ３１７）。これにより、パラメータの調整が完了する。
【０１２４】
以上述べたパラメータ調整処理によれば、パラメータ調整の必要性判断ならびに調整処理が自動的に行われるので、パラメータ調整の省力化および精度向上を図ることができる。しかも、現在のパラメータと少数の画像とからパラメータ調整が可能なため（換言すれば、初回のティーチングで用いた多数の教師画像を参照しなくてもよいため）、処理の高速化およびメモリ使用量の削減を図ることができる。よって、日々の検査業務の中で頻繁にパラメータ調整を行うことも容易となり、利便性の向上ならびに検査精度の維持が可能となる。
【０１２５】
＜変形例＞
上述した実施形態は本発明の一具体例を例示したものにすぎない。本発明の範囲は上記実施形態に限られるものではなく、その技術思想の範囲内で種々の変形が可能である。
【０１２６】
たとえば、上記実施形態では２次元の色ヒストグラム（色空間）を用いたが、多次元（色相、彩度、明度）の色ヒストグラムを用いてもよい。また、２次元色ヒストグラムについても、青の彩度軸ではなく、赤、緑、黄など他の色相の彩度軸を用いたり、彩度軸ではなく色相軸を用いたりしてもよい。色ヒストグラムの軸の選択は、基板検査装置で撮像された部品画像がもつ色彩パターンの傾向に合わせて決定すればよい。
【０１２７】
また、色範囲（色パラメータ）は矩形に限らず、円形、多角形、自由曲線図形などを用いてもよい。さらに、色ヒストグラムが多次元の場合には、色パラメータも多次元形状にするとよい。もちろん、色パラメータが多次元形状の場合は、色パラメータを構成する各辺もしくは各面にそれぞれ重みを設定し、上記実施形態と同様、各辺もしくは各面の移動量を重み付け加算して変化量を算出すればよい。
【０１２８】
また、上記実施形態ではフィレット検査を例に挙げて説明したが、本発明は、色パラメータ（色条件）によって領域抽出を行い、その抽出された領域のもつ何らかの特徴量を判定条件によって判定するものであれば、他の基板検査処理にも適用可能である。
【０１２９】
また、上記実施形態では特徴量として面積を用いたが、良否判定に用いる特徴量としては他にも、面積比、長さ、最大幅、重心などを好ましく採用できる。面積比とは、ランドウィンドウ内で二値化された面積の占有率である。たとえばランド領域に対して部品がずれて半田付けされていると、半田領域の面積が大小するため、面積比が変化する。これを特徴量として捉えれば、部品ずれの検査に有効である。また、長さとは、白画素領域の縦方向や横方向の長さであり、最大長は、白画素領域の長さの中で最大の値である。また、重心とは、白画素領域の重心のランドウィンドウに対する相対位置である。
【０１３０】
良否を精度良く判定できるものであればどの特徴量を用いてもよく、精度向上のために複数種類の特徴量を組み合わせることも好ましい。また、パラメータ設定処理において複数種類の特徴量を抽出し、その中で良品と不良品とが最もよく分離されるものを特徴量として採用するといったことも可能である。なお、上記実施形態では判定条件（しきい値）の決定に面積ヒストグラム（面積値ヒストグラム）を用いたが、特徴量の種類が異なればそれに合わせた特徴量ヒストグラム（面積比ヒストグラム、長さヒストグラム、最大幅ヒストグラム、重心ヒストグラムなど）を用いることになる。例えば、面積値ヒストグラムの替わりに面積比ヒストグラムを用いれば、ランドウィンドウにおける色パラメータで二値化された画素の占有率によって良否判定を実行するので、部品がズレたり傾いたりしてランドウィンドウの大きさが小さくなったり大きくなったりした場合でも、ランドウィンドウの大きさに影響されない判定処理が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１３１】
【図１】本発明の実施形態に係る基板検査システムのハードウェア構成を示す図。
【図２】基板検査装置の機能構成を示す図。
【図３】半田フィレットの形状と撮像パターンと二値化画像の関係を示す図。
【図４】基板検査処理の流れを示すフローチャート。
【図５】パラメータ設定装置のパラメータ設定機能にかかる機能構成を示す図。
【図６】パラメータ設定処理の流れを示すフローチャート。
【図７】良品画像と不良品画像の一例を示す図。
【図８】半田領域の抽出処理を示す図。
【図９】２次元色ヒストグラムの一例を示す図。
【図１０】色範囲の探索処理を示す図。
【図１１】良品画像と不良品画像の二値化結果の一例を示す図。
【図１２】良品および不良品の面積ヒストグラムとしきい値決定処理を示す図。
【図１３】パラメータ設定装置のパラメータ調整機能にかかる機能構成を示す図。
【図１４】パラメータ調整処理の流れを示すフローチャート。
【図１５】パラメータ調整処理における２次元色ヒストグラムの一例を示す図。
【図１６】色パラメータの調整処理を示す図。
【図１７】パラメータ調整処理における特徴量ヒストグラムの一例を示す図。
【図１８】しきい値（限界値）の決定処理の流れを示すフローチャート。
【図１９】カラーハイライト方式の基板検査装置の構成を示す図。
【図２０】撮像画像に現れる色彩パターンの一例を示す図。
【図２１】色パラメータの設定支援ツールを示す図。
【符号の説明】
【０１３２】
１ 基板検査装置
２ パラメータ設定装置（パラメータ調整装置）
１０ 指示情報受付機能
１１ 基板搬入機能
１２ ＣＡＤ情報読込機能
１３ ステージ操作機能
１４ 撮像機能
１５ 検査ロジック読込機能
１６ 検査機能
１７ 判定結果書込機能
１８ 基板搬出機能
２０ 基板
２１ 実装部品
２２ Ｘステージ
２３ Ｙステージ
２４ 投光部
２５ 撮像部
２６ 制御処理部
２７ コンベヤ
２８ 赤色光源
２９ 緑色光源
３０ 青色光源
３１ 撮像コントローラ
３２ 記憶部
３２ａ ＣＡＤ情報記憶部
３２ｂ 判定結果記憶部
３３ Ａ／Ｄ変換部
３４ 画像処理部
３５ 検査ロジック記憶部
３６ 判定部
３７ ＸＹステージコントローラ
３８ メモリ
３９ 制御部
４０ 入力部
４１ 表示部
４２ プリンタ
５０ 指示情報受付機能
５１ 教師画像情報読込機能
５２ 画像取得機能
５３ 振分機能
５４ マッピング機能
５５ 色範囲探索機能
５６ 二値化機能
５７ 特徴量ヒストグラム生成機能
５８ しきい値決定機能
５９ 検査ロジック生成機能
６０ 検査ロジック書込機能
６２，６４ 部品
６３，６５，６６ ランド領域
７０ ランドウィンドウ
７１ 部品本体ウィンドウ
１５５ 色パラメータ調整機能
１５８ しきい値調整機能
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する基板検査処理において用いられるパラメータを調整する方法であって、
情報処理装置が、
検査により検出されるべき部品を撮像して得られる１以上の対象画像と検査により除外されるべき部品を撮像して得られる１以上の除外画像を取得し、
前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングし、
前記対象点および除外点の分布範囲と現在の色条件とを比較し、
前記現在の色条件から外れる対象点または前記現在の色条件を満たす除外点が存在した場合に、色条件から外れる対象点の数および色条件を満たす除外点の数が少なくなる方向に、色条件を調整する
基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項２】
前記情報処理装置は、
前記現在の色条件からの変化量が最も小さくなるように、調整後の色条件を決定する
請求項１に記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項３】
前記色空間は、対象画像に多く含まれ、かつ、除外画像にほとんど含まれない傾向にある色相、または、除外画像に多く含まれ、かつ、対象画像にほとんど含まれない傾向にある色相についての彩度軸と明度軸から少なくともなる多次元色空間である
請求項２に記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項４】
前記色条件は、彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限からなる
請求項３に記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項５】
前記情報処理装置は、
彩度の変化と明度の変化とにそれぞれ独立した重み付けを行って前記色条件の変化量を算出する
請求項３または４に記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項６】
前記情報処理装置は、
前記対象画像および除外画像のそれぞれから前記調整後の色条件を満たす画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成し、
前記対象画像の特徴量および前記除外画像の特徴量の分布範囲と現在の判定条件とを比較し、
前記現在の判定条件から外れる対象画像の特徴量または前記現在の判定条件を満たす除外画像の特徴量が存在した場合に、判定条件から外れる対象画像の数および判定条件を満たす除外画像の数が少なくなる方向に、判定条件を調整する
請求項１〜５のいずれかに記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項７】
前記情報処理装置は、
前記現在の判定条件からの変化量が最も小さくなるように、調整後の判定条件を決定する
請求項６に記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項８】
前記情報処理装置は、
前記対象画像および前記除外画像について、不良品を良品と誤判定する見逃しが発生しないように、調整後の判定条件を決定する
請求項６または７に記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項９】
基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する基板検査処理において用いられるパラメータを調整する装置であって、
検査により検出されるべき部品を撮像して得られる１以上の対象画像と検査により除外されるべき部品を撮像して得られる１以上の除外画像を取得する画像取得手段と、
前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングするマッピング手段と、
前記対象点および除外点の分布範囲と現在の色条件とを比較して、前記現在の色条件から外れる対象点または前記現在の色条件を満たす除外点が存在した場合に、色条件から外れる対象点の数および色条件を満たす除外点の数が少なくなる方向に、色条件を調整する色条件調整手段と、
を備える基板検査装置のパラメータ調整装置。
【請求項１０】
前記対象画像および除外画像のそれぞれから前記調整後の色条件を満たす画素領域を抽出する領域抽出手段と、
その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成する特徴量ヒストグラム生成手段と、
前記対象画像の特徴量および前記除外画像の特徴量の分布範囲と現在の判定条件とを比較して、前記現在の判定条件から外れる対象画像の特徴量または前記現在の判定条件を満たす除外画像の特徴量が存在した場合に、判定条件から外れる対象画像の数および判定条件を満たす除外画像の数が少なくなる方向に、判定条件を調整する判定条件調整手段と、をさらに備える請求項９に記載の基板検査装置のパラメータ調整装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載のパラメータ調整装置により調整された色条件および判定条件を記憶する記憶部と、
基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射する投光手段と、
その反射光を撮像して得られた画像から、前記色条件を満たす領域を抽出する領域抽出手段と、
抽出された領域のもつ特徴量が、前記判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する検査手段と、
を備える基板検査装置。
【請求項１】
基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する基板検査処理において用いられるパラメータを調整する方法であって、
情報処理装置が、
検査により検出されるべき部品を撮像して得られる１以上の対象画像と検査により除外されるべき部品を撮像して得られる１以上の除外画像を取得し、
前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングし、
前記対象点および除外点の分布範囲と現在の色条件とを比較し、
前記現在の色条件から外れる対象点または前記現在の色条件を満たす除外点が存在した場合に、色条件から外れる対象点の数および色条件を満たす除外点の数が少なくなる方向に、色条件を調整する
基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項２】
前記情報処理装置は、
前記現在の色条件からの変化量が最も小さくなるように、調整後の色条件を決定する
請求項１に記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項３】
前記色空間は、対象画像に多く含まれ、かつ、除外画像にほとんど含まれない傾向にある色相、または、除外画像に多く含まれ、かつ、対象画像にほとんど含まれない傾向にある色相についての彩度軸と明度軸から少なくともなる多次元色空間である
請求項２に記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項４】
前記色条件は、彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限からなる
請求項３に記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項５】
前記情報処理装置は、
彩度の変化と明度の変化とにそれぞれ独立した重み付けを行って前記色条件の変化量を算出する
請求項３または４に記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項６】
前記情報処理装置は、
前記対象画像および除外画像のそれぞれから前記調整後の色条件を満たす画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成し、
前記対象画像の特徴量および前記除外画像の特徴量の分布範囲と現在の判定条件とを比較し、
前記現在の判定条件から外れる対象画像の特徴量または前記現在の判定条件を満たす除外画像の特徴量が存在した場合に、判定条件から外れる対象画像の数および判定条件を満たす除外画像の数が少なくなる方向に、判定条件を調整する
請求項１〜５のいずれかに記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項７】
前記情報処理装置は、
前記現在の判定条件からの変化量が最も小さくなるように、調整後の判定条件を決定する
請求項６に記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項８】
前記情報処理装置は、
前記対象画像および前記除外画像について、不良品を良品と誤判定する見逃しが発生しないように、調整後の判定条件を決定する
請求項６または７に記載の基板検査装置のパラメータ調整方法。
【請求項９】
基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する基板検査処理において用いられるパラメータを調整する装置であって、
検査により検出されるべき部品を撮像して得られる１以上の対象画像と検査により除外されるべき部品を撮像して得られる１以上の除外画像を取得する画像取得手段と、
前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングするマッピング手段と、
前記対象点および除外点の分布範囲と現在の色条件とを比較して、前記現在の色条件から外れる対象点または前記現在の色条件を満たす除外点が存在した場合に、色条件から外れる対象点の数および色条件を満たす除外点の数が少なくなる方向に、色条件を調整する色条件調整手段と、
を備える基板検査装置のパラメータ調整装置。
【請求項１０】
前記対象画像および除外画像のそれぞれから前記調整後の色条件を満たす画素領域を抽出する領域抽出手段と、
その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成する特徴量ヒストグラム生成手段と、
前記対象画像の特徴量および前記除外画像の特徴量の分布範囲と現在の判定条件とを比較して、前記現在の判定条件から外れる対象画像の特徴量または前記現在の判定条件を満たす除外画像の特徴量が存在した場合に、判定条件から外れる対象画像の数および判定条件を満たす除外画像の数が少なくなる方向に、判定条件を調整する判定条件調整手段と、をさらに備える請求項９に記載の基板検査装置のパラメータ調整装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載のパラメータ調整装置により調整された色条件および判定条件を記憶する記憶部と、
基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射する投光手段と、
その反射光を撮像して得られた画像から、前記色条件を満たす領域を抽出する領域抽出手段と、
抽出された領域のもつ特徴量が、前記判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する検査手段と、
を備える基板検査装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【公開番号】特開２００７−３３１２６（Ｐ２００７−３３１２６Ａ）
【公開日】平成１９年２月８日（２００７．２．８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−２１４１０８（Ｐ２００５−２１４１０８）
【出願日】平成１７年７月２５日（２００５．７．２５）
【出願人】（０００００２９４５）オムロン株式会社 (3,542)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年２月８日（２００７．２．８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年７月２５日（２００５．７．２５）
【出願人】（０００００２９４５）オムロン株式会社 (3,542)
【Ｆターム（参考）】
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