多層配線基板の放射線検査方法および放射線検査装置ならびに放射線検査方法を実現する放射線検査プログラム
【課題】多層配線基板の接合状態に関する検査を高精度にかつ迅速に行うことができる放射線検査方法、放射線検査装置と放射線検査プログラムを提供する。
【解決手段】本方法は、多層配線基板の各配線パターンの層間を接続する導通部に放射線を照射して異なる位置に配設した検出器によって複数の放射線画像を撮像する放射線画像取得工程と、撮像した上記複数の放射線画像から３次元再構成画像を生成する再構成画像生成工程と、生成した上記３次元再構成画像から上記多層配線基板の基板面に水平な各層の水平スライス画像を抽出するスライス画像抽出工程と、抽出された上記水平スライス画像より上記導通部の状態を得るための処理を行う画像処理工程と、上記画像処理工程によって得られた処理結果と基準値とを比較して上記多層配線基板の良否を判定する良否判定工程と、を備える。
【解決手段】本方法は、多層配線基板の各配線パターンの層間を接続する導通部に放射線を照射して異なる位置に配設した検出器によって複数の放射線画像を撮像する放射線画像取得工程と、撮像した上記複数の放射線画像から３次元再構成画像を生成する再構成画像生成工程と、生成した上記３次元再構成画像から上記多層配線基板の基板面に水平な各層の水平スライス画像を抽出するスライス画像抽出工程と、抽出された上記水平スライス画像より上記導通部の状態を得るための処理を行う画像処理工程と、上記画像処理工程によって得られた処理結果と基準値とを比較して上記多層配線基板の良否を判定する良否判定工程と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多層配線基板の放射線検査方法および放射線検査装置ならびに放射線検査方法を用いた放射線検査プログラムに関し、さらに詳しくは、多層貫通配線基板（以下、貫通基板と呼ぶ）や多層ビルドアップ配線基板（以下、ビルドアップ基板と呼ぶ）などの多層配線構造の検査に適した放射線検査方法およびその放射線検査装置ならびにこの放射線検査方法および装置に示される良否判定機能を実現させるための放射線検査プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、貼り合わせ工法やビルドアップ工法などによって形成された多層配線基板における品質保証のためには、各層間を接続するスルーホールに形成された内面めっき層とランド、または、はんだバンプ（以下、バンプと呼ぶ。）および／またはフィルドビアとランドとの接合状態を管理することは不可欠な事項であった。
【０００３】
例えば、スルーホールの内面に形成された内面めっき層を備える貫通基板において、この内面めっき層と各層のランドとの接合状態、ならびに内面めっき層厚さの均一性および表層側等の端部での銅めっき層厚さなどを検査する必要がある。同様に、バンプやフィルドビアによって各層間が接続されるビルドアップ基板は、積層後のバンプ形状、バンプと各ランドとの接合状態、およびフィルドビアと各ランドとの接合状態などを検査する必要がある。しかし、従来の多層配線基板においては各多層配線基板の端部にテストクーポンと呼ばれる部位を設け、この部位によって、多層配線基板の接合状態の良否を判定していた。そして、このテストクーポン部を切り取って、アクリル樹脂で固め、検査対象となる縦断面を面出しするように研磨し、その研磨した縦断面を、顕微鏡による目視により検査を行っていた。
一方、多層配線基板の層間のずれを放射線を利用して検査する提案としては、スルーホール形成前の多層基板に垂直に放射線を照射して、スルーホールを形成すべき位置の周囲のランドの重なりを判定する方法が開示されている（特許文献１参照）。
また、貫通基板で各層の水平方向のずれを検出するために、各層の固有位置に検査用のビアホールを形成して、この基板に垂直に放射線を照射して、各ビアホールの相対位置を検査することで各層のずれを判定する方法が開示されている（特許文献２参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開平２−２６０６９６号公報
【特許文献２】特開２０００−３４０９５０号公報
【０００５】
しかしながら、上述したテストクーポン部を切断・研磨して顕微鏡で検査する方法では、１つのテストクーポンにつき１つの縦断面しか検査できないので、仮に検査した断面とは違う箇所に不備があったとするとそれを見落としてしまう可能性がある。また、検査のための研磨作業が煩雑で時間が長くかかってしまう。また、作業者の技術によって切断面の形成にばらつきが生じてしまい、均質な検査が困難である。さらに、トレーサビリティの目的のために検査後のテストクーポン部を保存する必要があるが、テストクーポン部は現物であることからその保存管理が煩雑になってしまう。
また、スルーホール形成前の貫通基板に垂直に放射線を照射して、スルーホールを形成すべき位置の周囲の配線パターンの重なりを判定する方法では、層と配線パターンとを関連付けていないので、どの層がずれているのか判定することができない。
さらに、貫通基板に垂直に放射線を照射して、各ビアホールの相対位置を検査することで各層のずれを判定する方法では、各層に対応するビアホールを重ならないように形成する必要があるため基板が大型化してしまう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、多層配線基板の各種配線構造等の検査を高精度にかつ迅速に行うことができる放射線検査方法および放射線検査装置ならびに放射線検査方法を実現するための放射線検査プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、請求項１にかかる発明では、多層配線基板の各配線パターンの層間を接続する導通部に放射線を照射して異なる位置に配設した検出器によって複数の放射線画像を撮像する放射線画像取得工程と、撮像した上記複数の放射線画像から３次元再構成画像を生成する再構成画像生成工程と、生成した上記３次元再構成画像から上記多層配線基板の基板面に水平な各層の水平スライス画像を抽出するスライス画像抽出工程と、抽出された上記水平スライス画像より上記導通部の状態を得るための処理を行う画像処理工程と、上記画像処理工程によって得られた処理結果と基準値とを比較して上記多層配線基板の良否を判定する良否判定工程と、を備えるようにしている（図１および図２参照）。
従って、本発明によれば、テストクーポンに限らず、上記の貼り合わせ工法やビルドアップ工法などによって形成された各種多層配線基板の導通部の状態の良否を判定できるようになる。また、従来のテストクーポンを用いた検査方法と比べ、本発明は検査対象部を非破壊で検査可能であり作業者の技量によらず誰でも迅速に均質な検査を精度良く行うことができるようになる。また、本発明は、切断・研磨した１つの縦断面からでは得られない非常に多くの情報に基づいて解析を行うことができるために、高精度に良否を判定することができる。さらに、本発明においては、現物のテストクーポン部を保存管理する場合に比べて、検査データが電子情報であるので保存管理が極めて容易である。
【０００８】
なお、放射線画像取得工程においては、放射線の出力範囲内に多層配線基板の検査対象部を配置し、透過した放射線を検出器によって撮影した放射線画像を取得する。ここで、放射線画像を取得するためには、放射線源からの放射線を検査対象である導通部に対して照射することができればよい。放射線検査装置の構造を簡易な構造とし、可動部を少なくして検査の高速化を図るためには、所定の立体角の範囲に放射線を出力することができる放射線源を採用するのが好ましい。
【０００９】
本発明においては、放射線の出力範囲に検出面が含まれるように放射線の検出器を配置すればよい。すなわち、本発明においては、照射範囲に制約のある放射線管を使用するのではなく、広い範囲に放射線が照射される放射線管を使用することによって、放射線画像の撮影に際して放射線源の角度変更や移動を伴わずに複数の放射線画像を取得可能である。なお、このような放射線源としては、例えば、開放型Ｘ線管を採用すればよい。すなわち、開放型Ｘ線管においては、薄いターゲットに衝突した電子によって放射線が発生し、放射線がこのターゲットを透過して外部に出力される際にほぼ全方位（立体角２π）が出力範囲になる。
【００１０】
なお、本発明において、複数の位置に配設された検出器によって複数の放射線画像を撮影するためには、単一あるいは複数の位置に配設された検出器を回転させることによって複数の放射線画像を撮影すればよい。検出器としては、２次元的に配置したＣＣＤによって放射線の強度を計測するセンサ等を採用することができる。ただし、３次元画像を取得するための構成としては、上記のように、開放型Ｘ線管を固定して多層配線基板の検査対象部と検出器とを開放型Ｘ線管の焦点を回転軸として同期して回転させる構造や、開放型Ｘ線管または密閉型Ｘ線管と傾斜した検出器との光軸の間に多層配線基板の検査対象である導通部を配置し、導通部を中心に回転する構造を採用してもよく、多層配線基板の３次元画像を再構成するための層間の放射線画像を複数撮影できる構造を持つものであればよい。
【００１１】
再構成画像生成工程においては、複数の放射線画像に基づいて再構成演算を実行することができればよく、例えば、フィルタ補正逆投影法などを採用可能である。
スライス画像抽出工程においては、生成した３次元再構成画像における任意の面についてのスライス画像を作成可能であるので、例えば、生成した３次元再構成画像を所定の間隔で水平にスライスした各水平スライス面から検査に適した面の水平スライス画像を抽出すればよい。
このための構成としては、例えば、各水平スライス面における輝度変動率（単位輝度あたりの分散）を利用してもよい。すなわち、放射線画像内においては、放射線の吸収率によって画像の濃度が異なるので、その濃度を輝度として表し、これにより各水平スライス面における輝度変動率を算出し、予め決められた閾値以上の値を示す輝度変動率近傍において極大の位置に対応する水平スライス画像を抽出することにより、配線パターンを含む水平スライス面を特定することができる（図８参照）。また、予め決められた閾値未満の値を示す輝度変動率の位置に対応する水平スライス面は、絶縁層における水平スライス面であるとして、これらより水平スライス画像を抽出する水平スライス面を特定することができる。
【００１２】
画像処理工程においては、検査対象である導通部の状態を特定できる処理を実行できればよい。導通部の状態を特定するための処理としては種々の方法が採用可能である。例えば、２値化処理によって輝度で表された画像を２値画像に変換したり、Ｓｏｂｅｌフィルタ，Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ等を用いた輪郭抽出処理によって画像内の輪郭画素を抽出したり、モフォロジー処理によって画像内の空隙を抽出したりする方法を採用可能である。
【００１３】
良否判定工程においては、画像処理工程において得られた処理結果に基づいて良否判定を行うことができればよい。例えば、パターンマッチングによって処理結果の画像と基準画像とを比較し、一致度を算出して良否を判定してもよい。また、得られた処理結果から特徴量を測定、または算出して良否を判定する場合、特徴量は検査対象が良品であることの特徴あるいは不良品であることの特徴が現れる量であればよい。すなわち、処理結果として、良品であることの特徴が現れる特徴量を算出すれば、算出された特徴量が良品での特徴量に近いか否かによって良品であるか否かを判別することができ、不良品であることの特徴が現れる特徴量を算出すれば、算出された特徴量が不良での特徴量に近いか否かによって不良品であるか否かを判別することができる。
【００１４】
従って、この良否判定においては、予め設定された良品あるいは不良品と判定される基準となる検査対象である導通部の特徴量を基準値とし、この基準値と画像処理工程において得られた処理結果に基づいて算出された特徴量とを比較することによって良否判定を行ってもよい。また、基準の導通部における特徴量を算出することなく、良品あるいは不良品である場合の特徴量が決定できるのであれば、基準値と処理結果から実測した特徴量とを比較することなく、実測した処理結果における特徴量に基づいて良否判定を行えばよい。
【００１５】
請求項２のように、画像処理工程における処理結果として得られる導通部の状態を表す画像が、銅めっき層等の内側導電層、またはバンプやフィルドビア等の層間導電体と、それらに接続されているランドと、の接合部の状態を含んでいる画像である場合は、例えば、（１）内側導電層とランドとの接合部における隙間を表す画像要素の面積（もしくは有無）、（２）層間導電体とランドとの接合部における接合面を表す画像要素の面積、（３）接合部における非接合部を表す画像要素の面積もしくは接合部における接合面の輪郭を表す画像要素の曲率の変化等を特徴量として算出し、算出した特徴量によって、各種導体と各ランドとの接合状態について簡易に、精度良くかつ迅速に、良否判定を行う方法を採用することができる。本請求項における「導体」には、上記のように、（１）スルーホールの内面にめっきされて形成された銅めっき層等からなる内側導電層、ならびに（２）層間上下の導電層同士を電気的に接合する層間導電体（積層後のバンプ、および層間に設けられたビア内に導体成分が充填されているフィルドビアを含む）等を含む広い意味に用いられる。
【００１６】
また、請求項３のように、画像処理工程によって得られた導通部の状態が、（１）ランドの相互の配設状態、および（２）銅めっき層等の内側導電層またはバンプやフィルドビア等の層間導電体とランドとの配設状態を含んでいる画像である場合は、算出したそれぞれの重心の位置の差分を特徴量として良否判定を行ってもよい。すなわち、各パターン層間を接続する導体の配設位置または各パターン層間を接続する導体と各ランドとの配設位置において、位置ずれを生じている場合は、例えば、その重心の位置に、一定値以上の差が生じており、この重心位置の差に基づいて良否を判定することが可能である。ここで、重心は、画像処理工程によって得られた処理結果から算出される位置毎の量を位置によって重み付けして加え合わせることで算出すればよく、位置毎の量としては面積等を採用することができる。
【００１７】
より具体的には、検査対象が、ビルドアップ基板におけるバンプもしくはフィルドビアの各ランドに対する配設状態である場合、積層後のバンプもしくはフィルドビアが各ランドに対して適正に配設されている良品であれば、それぞれの重心の位置は略同一の位置となる。一方、バンプ等がランドに対して適正に配設されていない不良品であれば、それぞれの重心の位置に差が生じており、重心の位置の差は上記良品の重心の位置の差と異なる値になる。
以上より、本構成によれば、重心等に関する情報に基づいて、各ランドの相互の配設状態および／または上記各ランドの上記導体に対する配設状態についての良否を、簡易に、精度良くかつ迅速に判定することが可能である。
【００１８】
さらに、請求項４のように、画像処理工程によって得られた導通部の状態がスルーホールに形成された銅めっき層等の内側導電層の厚さの均一性の状態を含んでいる画像である場合は、この内側導電層の厚さを表す値の分散値を特徴量として良否判定を行ってもよい。すなわち、良品の検査対象と不良品の検査対象とで内側導電層の厚さを表す値の分散値に一定値以上の差が生じる場合は、この内側導電層の厚さを表す値の分散値に基づいて良否を判定することが可能である。ここで、内側導電層の厚さを表す値としては、例えば、内側導電層の外周または内周における重心を中心とし、重心から内側導電層の外周および内周までの距離を複数の回転角について測定し差分を求め、それぞれの差分の分散値を特徴量として採用することが可能である。また、それぞれの差分の平均を求めれば、内側導電層の各層における平均厚さを求めることもでき、この平均厚さを特徴量として良否判定を行ってもよい。さらに、導電層の最少厚さを基準として良否判定を行ってもよい。
以上より、本構成によれば、内側導電層の厚さの均一性についての良否を、簡易に、精度良くかつ迅速に判定することが可能である。
【００１９】
さらに、請求項５のように、画像処理工程によって得られた導通部の状態が多層配線基板の各上下面に配設された表層側ランドのエッジ部に形成された内側導電層の厚さの均一性の状態を含んでいる画像である場合も同様に、内側導電層の厚さを表す値の分散値および平均値を特徴量として良否判定を行ってもよい。従って、本構成によれば、表層側ランドのエッジ部に形成された内側導電層の厚さの均一性についての良否を、簡易に、精度良くかつ迅速に判定することが可能である。
【００２０】
また、請求項６のように、画像処理工程によって得られた導通部の状態が各層間導電体の内部の状態を含んでいる画像である、スライス面における層間導電体の面積や層間導電体の外径をあらわす輪郭線の内側のボイドの面積、または輪郭を表す画像要素の曲率の変化等を特徴量として算出し、算出した特徴量によって良否判定を行う方法を採用することができる。この場合も、層間導電体の内部の状態についての良否を、簡易に、精度良くかつ迅速に判定することが可能である。
【００２１】
さらに、請求項１〜６においては、以下に示す特徴（導通部の状態）についての良否を判定するものであるが、これらの２つ以上を適宜組み合わせて、複数の特徴を合わせて判定することもできる。
（１）導体と各ランドとの接合状態
（２）各ランドの相互の配設状態
（３）各ランドの導体に対する配設状態
（４）内側導電層の厚さの均一性
（５）表層側ランドのエッジ部に形成された内側導電層の厚さの均一性
（６）層間導電体の内部の状態
この複数の要素の判定を行うことにより、導通部の状態を多角的にかつ総合的に判定ができ、より一層精度の高い判定をすることができる。特に、内側導電層を備える場合は、上記（１）〜（５）の全部、層間導電体（バンプおよびフィルドビア等）を備える場合は上記（１）〜（３）および（６）の全部を判定対象とする場合は、さらに、多角的にかつ総合的に判定ができ、さらに一層精度の高い判定をすることができる。
さらに、上記（１）〜（６）の判定対象に、各絶縁層の厚さを加えることもできる。これにより、上記導通部の直接状態のみならず、絶縁層が所定の厚さか否か等の、広い意味での導通部周辺の状態についても判定ができる。これにより、多層配線基板の導通部周辺の状態を、さらに一層、広くかつ多角的、総合的に評価をすることができる。
【００２２】
さらに、請求項７のように、導通部の状態を得るために、請求項１〜６に示す水平スライス画像に加えて、基板面に垂直な垂直スライス画像をさらに抽出する場合には、より精度の高い良否判定を行うことが可能である。すなわち、従来のテストクーポンを縦方向に切断・研磨して顕微鏡で検査する方法では、１つのテストクーポン部につき、通常は１断面しか検査できないが、上記スライス画像抽出工程においては、生成した３次元再構成画像における任意の面についてのスライス画像を作成可能であるので、例えば、生成した３次元再構成画像から基板面に垂直な導通部の中心を通る複数の垂直スライス画像を抽出し、水平スライス画像に基づいた検査に加えて、抽出した各垂直スライス画像に基づいた検査を行うこともできる。この場合には、水平スライス画像の情報に、さらに、有用な垂直スライス画像の情報を合わせて総合評価できるので、より精度の高い良否判定を行うことが可能である。
【００２３】
また、請求項８のように、上記画像処理工程で得られた上記導通部の状態は、（ａ）上記導体と各ランドとの接合状態、（ｂ）上記内側導電層の厚さの均一性、（ｃ）多層配線基板の各上下面に配設された表層側ランドのエッジ部に形成された上記内側導電層の厚さの均一性、（ｄ）上記内側導電層に一体的に接続されている表層側導電層の厚さの均一性、および（ｅ）上記配線パターン層間に設けられた各絶縁層の厚さの少なくとも１つを含むものとする場合には、水平スライス画像の検査に比べて、この有用な垂直スライス画像の情報を合わせて総合評価できるので、より精度の高い良否判定を行うことが可能である。特に、これらのうち、２つ以上または３つ以上を含む場合には、より精度の高い良否判定を行うことが可能である。
【００２４】
また、上記画像処理工程で得られた上記導通部の状態は、（ａ）上記導体と各ランドとの接合状態、（ｂ）上記内側導電層の厚さの均一性、（ｃ）多層配線基板の各上下面に配設された表層側ランドのエッジ部に形成された上記内側導電層の厚さの均一性、および（ｄ）上記内側導電層に一体的に接続されている表層側導電層の厚さの均一性の全てとすることができる。この場合には、各種の全ての導通状態を多面的に検査するので、導通状態について極めて精度の高い良否判定を行うことが可能である。さらに、これに、（ｅ）上記配線パターン層間に設けられた各絶縁層の厚さを加える場合は、より高い品質管理を行うことが可能である。
【００２５】
特に、前記のように、内側導電層を備える場合は、水平スライス画像による上記（１）〜（５）の全部、並びに垂直スライス画像による上記（ａ）〜（ｄ）の全部の特徴（導通状態を示す特徴）の判定を行うことができる。この場合は、さらに、導通部の状態を多角的に、総合的にかつより完全に判定ができ、さらに一層精度の高い判定をすることができる。また、層間導電体（バンプおよびフィルドビア等）を備える場合は、水平スライス画像による上記（１）〜（３）および（６）並びに垂直スライス画像による上記（ａ）の全部の特徴（導通状態を示す特徴）の判定を行うことができる。この場合は、導通部の状態を多角的、総合的かつより完全に判定することができ、さらに一層精度の高い判定をすることができる。
【００２６】
また、上記に、さらに、（ｅ）上記配線パターン層間に設けられた各絶縁層の厚さを加えることもでき、この場合は、さらに、導通部に対するより安定した品質管理を行うことが可能である。
【００２７】
以上は、本発明が方法として実現される場合について説明したが、請求項９にかかる発明は、請求項１に対応した方法を実現する構成としてある。その実質的な動作については上述した方法の場合と同様である。すなわち、前記の方法発明において説明した各「工程」は、各々、各「手段」と読み替えるものであり、前記に示す「放射線検査方法」に係わる本発明において説明した事項は、全て、本「放射線検査装置」にも適用できるものである。方法発明である請求項２〜請求項８の各請求項に記載される構成要素は、本装置発明についても同様に構成可能である。
以上のような放射線検査装置は、単独で実現される場合もあるし、ある方法に適用され、あるいは同方法が他の機器に組み込まれた状態で利用されることも可能である。
【００２８】
また、発明の思想としては、上記に示す放射線検査方法および放射線検査装置に限らず、各種の態様を含むものである。従って、本発明思想は、プログラム、ソフトウェアであったり、ハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。
発明の思想の具現化例として上記方法を制御するためのソフトウェアとなる場合には、かかるプログラム、ソフトウェア、あるいはソフトウェアを記録した記録媒体上においても存在し、利用される。その一例として、請求項１０にかかる発明（プログラム）は、請求項１に対応した機能をソフトウェアで実現する構成、コンピュータに実現させる構成としてある。すなわち、本発明は、コンピュータを請求項１〜８の放射線検査方法および請求項９の放射線検査装置（システム）として機能させることができるプログラムとしてある。勿論、請求項２〜請求項８に対応したプログラム、ソフトウェアも構成可能である。
【００２９】
また、プログラム、ソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。一次複製品、二次複製品などの複製段階についても同等である。その他、供給装置として通信回線を利用して行う場合でも本発明が利用されていることにはかわりない。さらに、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現されている場合においても発明の思想において全く異なるものではなく、一部を記録媒体上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるような形態であってもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）本発明の構成：
（２）放射線検査処理：
（２−１）良否判定処理：
（３）他の実施形態：
【００３１】
（１）本発明の構成：
図１は本発明にかかる多層配線基板の放射線検査方法によって実現された放射線検査装置１０の概略ブロック図である。同図において、この放射線検査装置１０は、放射線発生器１１とＸ−Ｙステージ１２と放射線検出器１３ａと搬送装置１４とを備えており、各部をＣＰＵ２５によって制御する。すなわち、放射線検査装置１０はＣＰＵ２５を含む制御系として放射線制御機構２１とステージ制御機構２２と画像取得機構２３と搬送機構２４とＣＰＵ２５と入力部２６と出力部２７とメモリ２８とを備えている。この構成において、ＣＰＵ２５は、メモリ２８に記録された図示しないプログラムを実行し、各部を制御し、また所定の演算処理を実施することができる。
【００３２】
メモリ２８はデータを蓄積可能な記憶媒体であり、予め検査位置データ２８ａと撮像条件データ２８ｂとが記録されている。検査位置データ２８ａは、検査対象部の位置を示すデータであり、本実施形態においては、基板１２ａに形成されたスルーホールやバンプ、フィルドビアを放射線検出器１３ａの視野に配設するためのデータである。撮像条件データ２８ｂは、放射線発生器１１にて放射線を発生させる際の条件を示すデータであり、放射線管に対する印加電圧，撮像時間、撮像回数等を含む。
【００３３】
また、メモリ２８には、ＣＰＵ２５の処理過程で生成される各種データを記憶することが可能である。例えば、上記放射線検出器１３ａによって取得した放射線画像を示す放射線画像データ２８ｃや、この放射線画像データ２８ｃに基づいて再構成演算を行った３次元画像データ２８ｄを記憶することができる。なお、メモリ２８はデータを蓄積可能であればよく、ＲＡＭやＨＤＤ等種々の記憶媒体を採用可能である。
【００３４】
放射線制御機構２１は、上記撮像条件データ２８ｂを参照し、放射線発生器１１を制御して所定の放射線を発生させることができる。放射線発生器１１は、放射線の出力位置である焦点Ｆからほぼ全方位、すなわち、立体角２πの範囲に放射線を出力する。なお、放射線発生器１１より出力される放射線としては、検査対象部の透過画像を撮像することができればよく、種々の放射線を採用可能である。例えば、Ｘ線、γ線等が採用可能である。また、放射線発生器１１は撮像倍率を変化させるための図示しない昇降機構を備えているが、放射線画像取得時には放射線検査装置１０において固定的に配置されている。すなわち、撮像倍率を変化させるためにＺ軸方向へ移動する以外は放射線発生器１１の位置や角度は変更されず、放射線画像取得時には装置に対して固定されたまま移動されることはない。
【００３５】
ステージ制御機構２２はＸ−Ｙステージ１２と接続されており、上記検査位置データ２８ａに基づいて同Ｘ−Ｙステージ１２を制御する。また、搬送機構２４は、搬送装置１４を制御して基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２に搬送する。すなわち、搬送装置１４によって一方向に基板１２ａを搬送し、Ｘ−Ｙステージ１２において基板１２ａに形成されたスルーホールやバンプ、フィルドビアを検査し、搬送装置１４にて検査後の基板１２ａを搬送する処理を連続的に実施できるように構成されている。
【００３６】
本実施形態において、検査対象はスルーホールやバンプ、フィルドビアであり、スルーホールやバンプ、フィルドビアが配設された基板をＸ−Ｙステージ１２上に載置して良否判定を行う。なお、上述のように検査位置データ２８ａは基板１２ａの検査対象部を放射線検出器１３ａの視野に配設するためのデータであり、ステージ制御機構２２は、基板１２ａに形成されたスルーホールやバンプ、フィルドビアが放射線検出器１３ａの視野に含まれるようにＸ−Ｙステージ１２を制御する。
【００３７】
画像取得機構２３は放射線検出器１３ａに接続されており、同放射線検出器１３ａが出力する検出値によって検査対象部の放射線画像を取得する。取得した放射線画像は、放射線画像データ２８ｃとしてメモリ２８に記憶される。本実施形態における放射線検出器１３ａは、２次元的に分布したセンサを備えており、検出した放射線から放射線強度に関する２次元分布を示す放射線画像データを生成することができる。
【００３８】
放射線検出器１３ａはアームを介して回転機構１３ｂに接続されており、放射線検出器１３ａは、放射線発生器１１の焦点Ｆから鉛直上方に延ばした軸Ａを中心に半径Ｒの円周上を回転可能である。この回転機構１３ｂは、画像取得機構２３のθ制御部２３ａによって制御される。また、放射線発生器１１の焦点Ｆから放射線検出器１３ａにおける検出面の中心に対して延ばした直線と、この検出面とが直交するように検出面が配向されている。
【００３９】
出力部２７は上記放射線画像等を表示するディスプレイであり、入力部２６は利用者の入力を受け付ける操作入力機器である。すなわち、利用者は入力部２６を介して種々の入力を実行可能であるし、ＣＰＵ２５の処理によって得られる種々の演算結果と放射線画像データと３次元画像データとスライス画像データと検査対象部の良否判定結果等を出力部２７に表示することができる。
【００４０】
ＣＰＵ２５は、メモリ２８に蓄積された各種制御プログラムに従って所定の演算処理を実行可能であり、導通部の検査を行うために、図１に示す搬送制御部２５ａと放射線制御部２５ｂとステージ制御部２５ｃと画像取得部２５ｄと再構成画像生成部２５ｅとスライス画像抽出部２５ｆと画像処理部２５ｇと良否判定部２５ｈとにおける演算を実行する。搬送制御部２５ａは、搬送機構２４を制御して、適切なタイミングで基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２に供給し、また、適切なタイミングで搬送装置１４を駆動して検査済みの基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２から取り除く。
【００４１】
放射線制御部２５ｂは、上記撮像条件データ２８ｂを取得し、上記放射線制御機構２１を制御して所定の放射線を放射線発生器１１から出力させる。ステージ制御部２５ｃは、上記検査位置データ２８ａを取得し、個々の導通部を逐次放射線検出器１３ａの視野内に配置するための座標値を算出し、ステージ制御機構２２に供給する。この結果、ステージ制御機構２２は、それぞれの座標値を持つ導通部が放射線検出器１３ａの視野に含まれるようにＸ−Ｙステージ１２を移動させる。
【００４２】
画像取得部２５ｄは、画像取得機構２３のθ制御部２３ａに指示を行い、放射線検出器１３ａを回転させる。また、画像取得機構２３が取得する放射線画像データ２８ｃをメモリ２８に記録する。上記放射線画像データ２８ｃは、複数の角度によって個々の導通部を撮影して得られるデータである。なお、画像取得部２５ｄにおいては、上記複数の角度のピッチを適宜調整可能であり、高精度の良否判定に十分な撮影回数となるようにピッチを狭くしてもよいし、代表的な複数の角度で撮影し、間の角度における放射線画像は画像補間演算によって取得してもよい。
再構成画像生成部２５ｅは、上記各放射線画像データ２８ｃを用いて３次元画像を再構成し３次元画像データ２８ｄとしてメモリ２８に記録する。
【００４３】
スライス画像抽出部２５ｆは、上記３次元画像データ２８ｄより検査対象における各層の水平スライス画像を抽出し、抽出したスライス画像データ２８ｅとしてメモリ２８に記録する。
画像処理部２５ｇは、上記抽出した各スライス画像データ２８ｅを用いて検査対象である導通部に対する所定の画像処理を実行し、その処理結果を画像処理データ２８ｆとしてメモリ２８に記録する。
良否判定部２５ｈは、上記画像処理データ２８ｆを用いて、検査対象の個々の導通部の良否を判定すると共に、基板全体としての良品、不良品の判定を行う。
【００４４】
（２）放射線検査処理：
本実施形態においては、上述の構成において図２に示すフローチャートに従ってスルーホール内側の銅めっき層やバンプ、フィルドビアを有する基板１２ａの良否判定を行う。本実施形態においては、多数の基板１２ａを搬送装置１４によって搬送し、Ｘ−Ｙステージ１２上で基板１２ａの導通部を検査する。このため、検査に際しては、まずステップＳ１００にて搬送制御部２５ａが搬送機構２４に指示を出し、搬送装置１４によって検査対象の基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２上に搬送する。
【００４５】
次に、特定の導通部を放射線検出器１３ａの視野内に移動させて放射線画像を取得するため、変数ｎおよびｍをそれぞれ"１"に初期化する（ステップＳ１０５）。続いて、画像取得部２５ｄはθ制御部２３ａに指示を行い、回転機構１３ｂを駆動して予め決められた回転位置に放射線検出器１３ａを移動させる（ステップＳ１１０）。本実施形態においては、回転角θｎをθｎ＝（ｎ／Ｎ）×３６０°と定義しており、θ＝０°（＝３６０°）における放射線検出器１３ａの配置は予め決めてある。
【００４６】
また、上記変数ｎは最大値をＮとする整数である。従って、放射線検出器１３ａは３６０°／Ｎずつ回転することになる。Ｎは、放射線画像を撮影する回転位置の数であり、良否判定において基準情報と比較される画像処理データを得るに十分な３次元再構成画像が得られるように決定すればよい。本実施例においては、説明の簡略化のため、Ｎ＝４（９０°ピッチ、４カ所で撮影）における例として説明するが、例えば、２０層以上の高多層配線基板の場合に、Ｎ＝１８０以上（２°ピッチ、１８０カ所で撮影）の放射線画像から生成される３次元再構成画像が検査を行うに当たって最も適当である。
【００４７】
放射線検出器１３ａの回転動作を行うと、この回転後の検出器の視野内に基板１２ａの最初の導通部が含まれるようにＸ−Ｙステージ１２を移動させる（ステップＳ１１５）。このとき、ステージ制御部２５ｃは上記検査位置データ２８ａを参照し、座標（ｘｉ，ｙｉ）が放射線検出器１３ａの視野中心となるようにステージ制御機構２２に指示する。この結果、ステージ制御機構２２はＸ−Ｙステージ１２を移動させ、座標（ｘｉ，ｙｉ）を放射線検出器１３ａの視野中心に配置する。
【００４８】
すなわち、座標（ｘｉ，ｙｉ）は、導通部を放射線検出器１３ａの視野内に移動させるために予め基板１２ａ上に設定された座標であり、放射線検出器１３ａが上記回転角θｎに配設されているときの視野中心は、放射線検出器１３ａと放射線発生器１１の焦点Ｆとの相対関係から取得することができる。そこで、座標（ｘｉ，ｙｉ）を放射線検出器１３ａの視野内に移動させることで、導通部の透過像が放射線検出器１３ａで取得されるように基板１２ａの位置を制御することができる。
【００４９】
図３，図４は、この例を説明するための図であり、座標系および放射線検出器１３ａ、放射線発生器１１の位置関係を示す図である。これらの図においては、Ｘ−Ｙステージ１２による移動平面をｘ−ｙ平面とし、この平面に垂直な方向をｚ方向としている。図３は、ｚ−ｘ平面を眺めた図であり、図４はｘ−ｙ平面を眺めた図である。
【００５０】
図３に示すように、放射線検出器１３ａの検出面は、その中心と焦点Ｆとを結ぶ直線ｌに対して垂直になるように配向されている。すなわち、軸Ａに対して傾斜され、ｘ−ｙ平面と検出面とに対して所定の角度（傾斜角α）、例えば、α＝６０°が与えられている。上記直線ｌは、放射線検出器１３ａの視野中心に相当するので、放射線検出器１３ａの回転角θｎから図４に示すように視野領域ＦＯＶを特定することができる。
【００５１】
すなわち、上記直線ｌと上記ｘ−ｙ平面との交点を含む所定の領域が放射線検出器１３ａの視野領域ＦＯＶとなるので、図４に示す例のように変数ｎが１〜４であることを想定すれば、図４に破線の矩形で示すように、視野領域ＦＯＶを特定することができる。そこで、上記ステージ制御機構２２は図４の各矩形における中心と座標（ｘｉ，ｙｉ）とが一致するように、Ｘ−Ｙステージ１２を移動させることになる。
【００５２】
なお、図４においては、中心Ｏから−ｙ方向に延ばした直線をθ＝０°とし、時計回りの回転角がθｎであり、θｎ＝９０°，１８０°，２７０°，３６０°の視野領域をそれぞれＦＯＶ１〜ＦＯＶ４としている。むろん、ステップＳ１１５においては、放射線検出器１３ａの視野内に導通部を配設することができる限りにおいて種々の制御手法を採用可能である。また、説明を容易にするためにθ１を９０°としたが、θ１を０°として撮影を開始してもよい。
【００５３】
ステップＳ１１５にて、座標（ｘｉ，ｙｉ）を放射線検出器１３ａの視野中心に配置したら、放射線制御部２５ｂおよび画
像取得部２５ｄの制御により、放射線検出器１３ａにて回転角θｎの放射線画像Ｐθｎを撮影する（ステップＳ１２０）。すなわち、放射線制御部２５ｂは、上記撮像条件データ２８ｂを取得し、この撮像条件データ２８ｂに示される条件で放射線を出力するように放射線制御機構２１に対して指示を行う。この結果、放射線発生器１１が立体角２πの範囲で放射線を出力するので、画像取得部２５ｄは放射線検出器１３ａが検出した放射線画像（透過像）を取得する。
【００５４】
ステップＳ１２０にて回転角θｎの放射線画像Ｐθｎを撮影すると、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ１２５）、最大値Ｎに達していると判別されなければ変数ｎをインクリメントして（ステップＳ１３０）、ステップＳ１１０以降の処理を繰り返す。ステップＳ１２５にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別されたときには必要な回数の撮影が終了しているので、再構成画像生成部２５ｅは、放射線画像Ｐθ１〜ＰθＮを用いて３次元画像の再構成演算を行い（ステップＳ１３５）、３次元画像データ２８ｄとしてメモリ２８に記録する。
【００５５】
再構成演算は、検査対象部の３次元構造を再構成することができれば良く、種々の処理を採用可能である。例えば、フィルタ補正逆投影法を採用可能である。この処理においては、まず、放射線画像Ｐθ１〜ＰθＮのいずれかに対してフーリエ変換を実施し、フーリエ変換で得られた結果に対して周波数空間でフィルタ補正関数を乗じる。さらに、この結果に対して逆フーリエ変換を実施することで、フィルタ補正を行った画像を取得する。なお、このフィルタ補正関数は、画像のエッジを強調するための関数等を採用可能である。
【００５６】
続いて、フィルタ補正後の画像を、それが投影された軌跡に沿って３次元空間へ逆投影する。すなわち、放射線検出器１３ａの検出面におけるある位置の像に対応する軌跡は、放射線発生器１１の焦点Ｆとこの位置とを結ぶ直線であるので、この直線上に上記画像を逆投影する。以上の逆投影を放射線画像Ｐθ１〜ＰθＮの全てについて行うと、３次元空間上で銅等の導電性金属からなる導通部が存在する部分の放射線吸収係数分布が強調され、検査対象部の３次元形状を示す３次元画像データ２８ｄが得られる。そこで、スライス画像抽出部２５ｆは、上記３次元画像データ２８ｄより、水平スライス画像を抽出し、この水平スライス画像の輝度変動率ｓ２ｍを算出する（ステップＳ１４０）。この輝度変動率ｓ２ｍは閾値ＴｈＳと比較される（ステップＳ１４５）。すなわち、図８のように、閾値ＴｈＳ以上の値を示す輝度変動率近傍において極大の位置に対応する水平スライス画像は、放射線吸収率の高い配線パターンを含む水平スライス画像、すなわち、配線パターン層における水平スライス画像であると判定され（ステップＳ１５０）、また、それ以外の、閾値ＴｈＳ未満の値を示す輝度変動率の位置に対応する水平スライス画像は絶縁層における水平スライス画像であると判定される（ステップＳ１５５）。これらより抽出する水平スライス画像を特定することができる。判定が終了した水平スライス画像は、スライス画像データ２８ｅとしてメモリ２８に記録される（ステップＳ１６０）。
なお、上記のステップＳ１４０において、配線パターン層のスライス画像の抽出に、配線パターンによる輝度値の変化（輝度変動率ｓ２ｍ）を用いる方法を提示したが、この方法に限定されるものではなく、配線パターンによるエッジ量の変化（エッジ強度）として配線パターン層の有無を判別してもよく、種々の方法を用いることが可能である。
【００５７】
次に、変数ｍが最大値Ｍに達しているか否かを判別し（ステップＳ１６５）、最大値Ｍに達していると判別されなければ変数ｍをインクリメントして（ステップＳ１７０）、ステップＳ１４０以降の処理を繰り返す。ステップＳ１６５にて変数ｍが最大値Ｍに達していると判別されたときにはすべての水平スライス画像の判定が終了しているので、良否判定が実行される（ステップＳ１７５）。
なお、Ｍは導通部のスライス画像をスライス画像データ２８ｅに記録するために予め設定する枚数であるが、スライス画像データ２８ｅに記録するデータとしては上記した配線パターン層のスライス画像の他に、絶縁層の間のスライス画像を加えた総枚数をＭとしてもよい。この場合、絶縁層をスライスするタイミングは、既知である絶縁層の厚みと上記した水平スライス画像を抽出するピッチとによって記録する各絶縁層の位置を設定しておけばよい。
【００５８】
また、上記輝度変動率ｓ２ｍを算出することによって絶縁層の厚さを測定することができる。すなわち、例えば、図８のように、所定の間隔において抽出された各スライス画像の輝度変動率ｓ２ｍは、閾値ＴｈＳ以上の値を示す輝度変動率近傍において極大の位置が配線パターン層に対応している。隣り合う２つの極大位置間の水平スライス画像の数は、絶縁層を挟んで隣り合う２つの配線パターン層間における所定の間隔の水平スライス画像の数であるので、この間の水平スライス画像の数に基づいて極大位置間の距離を算出し、その距離と既知の配線パターン層の厚さ（実測値または設計値等）との差分が絶縁層の厚さとなる。絶縁層の厚さに基準値を設けてこれと比較することにより、絶縁層厚さの良否を判定することもできる。
【００５９】
（２−１）良否判定処理：
以下の特徴に対する良否判定処理について検討した。
１．スルーホール内面に形成された銅めっき層(内側導電層)を備える貫通基板
（１）銅めっき層と各ランドとの接合状態
（２）各ランドの銅めっき層に対する配設状態および各ランドの相互の配設状態（レジストレーション）
（３）銅めっき層の厚さの均一性
（４）表層側ランドのエッジ部に形成された銅めっき層の厚さの均一性
２．バンプ導体またはフィルドビア導体を備えるビルドアップ基板
（１）バンプ導体またはフィルドビア導体と各ランドとの接合状態
（２）各ランドの相互の配設状態および上記各ランドのバンプ導体またはフィルドビア導体に対する配設状態
（３）バンプ導体またはフィルドビア導体の内部の状態
３．垂直スライス画像を用いた検査および水平スライス画像と垂直スライス画像とを併用した場合の検査
【００６０】
１．スルーホール内面に形成された銅めっき層(内側導電層)を備える貫通基板
（１）銅めっき層と各ランドとの接合状態
本例の検査に用いられる多層基板は、貫通基板であり、一例を示すと、図５に示すように、積層基板を貫通するスルーホールＨと、この内面に銅めっきにより形成された銅めっき層（「内側導電層」ともいう。）３０と、この銅めっき層３０に接続されかつ各層に設けられた各ランド３１と、各ランド３１に接続される各パターン層部３２と、各ランドおよび各パターン層部からなる各パターン層間に配設される絶縁層３３と、を備えるものである。図５中のＨはスルーホールを示し、３０ａは表層側に形成された銅めっき層を示す。尚、この例では、絶縁層が７層および導電パターン層が８層の多層基板であるが、この積層数は特に限定されず、１０層以上、例えば２０〜３０層の多層とすることもできる。
【００６１】
本例において、前記ステップＳ１７５（図２参照）における良否判定処理の詳細な説明を、以下にする。例として、上記に示す貫通基板におけるスルーホールの内面に形成された銅めっき層と各ランドとの接合状態の特徴量を得る場合における、この良否判定処理のフローチャートを図６に示す。
本実施形態においては、画像処理データ２８ｆ（図１等参照）から、上記についての良否の特徴が現れる特徴量を算出し、この特徴量に基づいて良否判定を行っている。
【００６２】
まず、多層配線基板におけるスルーホールの内面に形成された銅めっき層３０と各ランド３１との接合状態の特徴量を得る場合について説明する。
銅めっき層３０とランド３１の接合部において接合が正常である場合には、図７（Ａ）のように、接合面に隙間は見られない。しかし、図７（Ｄ）のように、銅めっき層３０とランド３１の接合部において接合不良が発生している場合には、銅めっき層３０とランド３１の接合部を表す境界に隙間３１ｓが存在している。この隙間３１ｓの面積を特徴量として算出し、良否の判定を行う。
【００６３】
図６に示すフローチャートのように、最初に変数ｎを"１"に初期化する。（ステップＳ２００）。上記変数ｎは最大値をＮとする整数で、このＮは、良否判定に用いられるスライス画像データ２８ｅ（図１参照）の数である。画像処理部２５ｇ（図１参照）は、上記輝度変動率ｓ２ｍに基づいて抽出するスライス画像データ２８ｅを特定し、このスライス画像データ２８ｅより画像処理データ２８ｆ（図１参照）を取得し、この画像処理データ２８ｆに基づいて、銅めっき層と各ランドとの接合部における未接合を表す隙間を抽出する（ステップＳ２０５）。隙間を抽出するための画像処理としては特に限定されないが、モフォロジー処理等を採用可能である。
【００６４】
抽出された隙間３１ｓの面積Ａ１ｎを算出し（ステップＳ２１０）、算出した隙間の面積Ａ１ｎが、予め決められた閾値Ｔｈ１より大きいか否かを判別する（ステップＳ２１５）。ここで、閾値Ｔｈ１は、良品の断面における隙間の面積の許容値に基づいて決定されている。許容される隙間の面積に対して所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ１を定義すれば、隙間３１ｓを表す領域の面積Ａ１ｎがこの閾値Ｔｈ１より小さい場合に良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ２２０において良判定を行う。そして、隙間３１ｓを表す領域の面積Ａ１ｎがこの閾値Ｔｈ１より大きい場合に不良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ２２５において不良判定を行う。
【００６５】
ここで、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ２３０）、最大値Ｎに達していると判別されなければ変数ｎをインクリメントして（ステップＳ２３５）、ステップＳ２０５以降の処理を繰り返す。ステップＳ２３０にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別されたときには、銅めっき層と各ランドとの接合状態の良否判定は終了する。
【００６６】
また、画像処理データ２８ｆより処理画像内における銅めっき層の外側輪郭が示す半径（以下外径という）の重心Ｇ１ｎを算出し、重心Ｇ１ｎを中心とした隙間の角度を算出し、これを判定基準として良否判定を行ってもよい。すなわち、図７の（Ｄ）のように、銅めっき層の外径の重心Ｇ１ｎから、隙間を表す画素の各端点の画素を通過する２本の直線において、この２線間の角度θ１ｎを算出し、算出した隙間の角度θ１ｎが、予め決められた閾値より大きいか否かを判別することもできる。ここで、この重心Ｇ１ｎの座標は、処理画像内における銅めっき層の外径のすべての輪郭画素との距離の和が最小になる点として算出することができる。また、重心Ｇ１の座標（Ｘ１ｎ，Ｙ１ｎ）は、Ｘ１ｎ＝∫∫ｘｄｘｄｙ／Ａｎ，Ｙ１ｎ＝∫∫ｙｄｘｄｙ／Ａｎとしても算出可能である。Ａｎは銅めっき層の外径の輪郭の内側の面積である。
さらに、上記各良否判定では、隙間の大きさを表す特徴量を判定基準として良否判定を行っているが、大きさにかかわらず、隙間が認められる場合には不良と判定してもよい。
【００６７】
以上により、上記良否判定を各層における銅めっき層と各ランドとの接合部において行い、銅めっき層と各ランドとの全ての接合部に閾値以上の大きさ隙間を有さない、または隙間が存在しないことを確認することにより、銅めっき層と各ランドとの全ての接合は良好であると判定することができる。
【００６８】
（２）各ランドの銅めっき層に対する配設状態および各ランドの相互の配設状態（レジストレーション）
次に、貫通基板における各ランドの銅めっき層に対する配設状態の特徴量を得る場合について説明する。銅めっき層３０とランド３１の配設状態において配設が正常である場合には、図７（Ａ）のように、銅めっき層３０とランド３１は同心であるが、図７（Ｂ）のように、銅めっき層３０とランド３１の配設状態において配設不良が発生している場合には、銅めっき層３０とランド３１の重心位置にずれが発生している。このずれ量を特徴量として算出し、良否を判定する。
【００６９】
図９に示すフローチャートのように、最初に、変数ｎを"１"に初期化する（ステップＳ３００）。上記変数ｎは最大値をＮとする整数で、このＮは、良否判定に用いられるスライス画像データ２８ｅ（図１参照）の数である。画像取得部２５ｄ（図１参照）は、上記輝度変動率ｓ２ｍに基づいて抽出するスライス画像データ２８ｅを特定し、このスライス画像データ２８ｅより画像処理データ２８ｆ（図１参照）を取得し、この画像処理データ２８ｆに基づいて、配線パターン層におけるランドの外径および銅めっき層の外径の輪郭を抽出する（ステップＳ３０５）。輪郭を抽出するための画像処理としては特に限定されないが、Ｓｏｂｅｌフィルタ、ＰｒｅｗｉｔｔフィルタおよびＬａｐｌａｃｉａｎフィルタ等を用いたエッジ抽出処理等を採用することができる。
【００７０】
上記画像処理データ２８ｆより抽出した、ランドおよび銅めっき層のｘ−ｙ平面における外径の輪郭より、ランドおよび銅めっき層のｘ−ｙ平面における外径の重心Ｇ２ｎおよびＧ３ｎをそれぞれ算出する（ステップＳ３１０）。この重心を算出する方法は、特に限定されないが、上述のように、全ての輪郭画素との距離の和が最小になる点として算出することができる。
【００７１】
ここで、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ３１５）、最大値Ｎに達していると判別されなければ変数ｎをインクリメントして（ステップＳ３２０）、ステップＳ３０５以降の処理を繰り返す。ステップＳ３１０にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別されたときには、取得したすべての銅めっき層の外径の重心Ｇ３ｎの平均Ｇ３Ａｖを算出する（ステップＳ３２５）。
【００７２】
次に、再び変数ｎを"１"に初期化する（ステップＳ３３０）。上記算出した重心Ｇ２ｎからＧ３Ａｖまでの距離ｌｎを算出する（ステップＳ３３５）。この距離ｌｎは銅めっき層の重心を基準とした各ランドのｘ−ｙ平面におけるずれ量を表している。算出した距離ｌｎは、予め決められた閾値Ｔｈ２より大きいか否かを判別する（ステップＳ３４０）。ここで、閾値Ｔｈ２は、良品の銅めっき層の重心を基準とした各ランドのｘ−ｙ平面におけるずれ量の許容値に基づいて決定される。許容されるずれ量に対して略同値または所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ２を定義すれば、ずれ量を表す距離ｌｎがこの閾値Ｔｈ２より小さい場合に良品であると判定することができ、この場合にはステップＳ３４５において良判定を行う。そして、ずれ量を表す距離ｌｎがこの閾値Ｔｈ２より大きい場合に不良品であると判定することができ、この場合にはステップＳ３５０において不良判定を行う。
【００７３】
ここで、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ３５５）、最大値Ｎに達していないと判別した場合には変数ｎをインクリメントして（ステップＳ３６０）、ステップＳ３３５以降の処理を繰り返す。一方、ステップＳ３５５にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別した場合には、各ランドの銅めっき層に対する配設状態の良否判定は終了する。
【００７４】
上記良否判定において、ずれ量を表す距離ｌｎは各層における銅めっき層の重心の平均値を利用して算出したが、各層において算出した個別の銅めっき層の重心を利用して算出するようにしてもよい。また、上記良否判定と同様にして算出した各ランドの各重心の位置ずれ量により、各ランドの相互の配設状態の良否を判定することも可能である。
【００７５】
以上により、貫通基板における各ランドの銅めっき層に対する配設状態において、閾値以上の大きさの各ランドおよび銅めっき層の重心のｘ−ｙ平面方向における位置のずれがないことを確認することにより、各ランドの銅めっき層に対する配設状態は良好であると判定することができる。
【００７６】
（３）銅めっき層の厚さの均一性および表層側ランドのエッジ部に形成された銅めっき層の厚さの均一性
貫通基板における銅めっき層厚さの均一性を特徴量として得る場合について説明する。銅めっき層３０において均一にめっきが施されている場合には、図７（Ａ）のように、銅めっき層３０の厚さＸ１，Ｘ２，Ｙ１およびＹ２は均一であるが、図７（Ｃ）のように、銅めっき層３０においてめっき不良が発生している場合には、銅めっき層３０の厚さＸ１，Ｘ２，Ｙ１およびＹ２は不均一になっている。このめっき層厚さの均一性を特徴量として算出し、良否を判定する。
【００７７】
最初に、図１０に示すように、変数ｍおよびｎを"１"にそれぞれ初期化する（ステップＳ４００）。上記変数ｍは最大値をＭとする整数であり、上記変数ｎは最大値をＮとする整数で、このＭ及びＮは、それぞれ良否判定に用いられる銅めっき層の厚さの測定回数とスライス画像データ２８ｅ（図１参照）の数である。画像処理部２５ｇは（図１参照）、スライス画像データ２８ｅより画像処理データ２８ｆ（図１参照）を取得し、この画像処理データ２８ｆに基づいて、銅めっき層の外径および内径の輪郭を抽出する（ステップＳ４０５）。ここで、銅めっき層は、基板面に垂直な方向に貫通形成されているスルーホールの内側に形成されているため、銅めっき層の外径および内径の輪郭を取得するために用いる画像処理データ２８ｆは、基板面に垂直な方向における所定の間隔のｎ個の各画像処理データ２８ｆとする。
【００７８】
上記画像処理データ２８ｆより取得した銅めっき層のｘ−ｙ平面における外径および内径の輪郭より、銅めっき層のｘ−ｙ平面における外径の重心Ｇ４ｎを算出する（ステップＳ４１０）。この重心Ｇ４ｎの座標（ｘＧ４ｎ，ｙＧ４ｎ）を算出する方法は、特に限定されないが、上述のように、全ての輪郭画素との距離の和が最小になる点として算出することができる。また、貫通基板の基板面に垂直に形成されているスルーホールは、機械加工により形成され、水平スライス面においてはほぼ真円となっており、このスルーホール内面に形成された銅めっき層のｘ−ｙ平面における外径も略真円であるとして、この外径の輪郭の直径を２等分した位置は銅めっき層のｘ−ｙ平面における外径の重心Ｇ４ｎであるとしてもよい。
【００７９】
次に、図１１に示すように、上記算出した重心Ｇ４ｎの座標（ｘＧ４ｎ，ｙＧ４ｎ）を通過する所定の角度の直線において、重心Ｇ４ｎの座標（ｘＧ４ｎ，ｙＧ４ｎ）から銅めっき層の各外径の輪郭画素までの距離を算出し（ステップＳ４１５）、これを角度θにおける距離Ｒθｍとし、さらに、重心Ｇ４ｎの座標（ｘＧ４ｎ，ｙＧ４ｎ）から角度θにおける銅めっき層の各内径の輪郭画素までの距離を算出し（ステップＳ４２０）、これを角度θにおける距離ｒθｍとする。この角度θはθ＝２π×ｍ／Ｍと定義してあり、ｍ番目の距離算出時における、重心Ｇ４ｎを原点とする直線の角度である。ステップＳ４１５およびステップＳ４２０にてｍ番目のＲθｍおよびｒθｍを算出すると、この外径までの距離Ｒθｍと内径までの距離ｒθｍの差分ｔθｍを算出する（ステップＳ４２５）。この外径までの距離Ｒθｍと内径までの距離ｒθｍの差分ｔθｍは、銅めっき層３０の厚さを表している。
【００８０】
ここで、変数ｍが最大値Ｍに達しているか否かを判別し（ステップＳ４３０）、最大値Ｍに達していないと判別した場合には変数ｍをインクリメントして（ステップＳ４３５）、ステップＳ４１５以降の処理を繰り返す。ステップＳ４３０にて変数ｍが最大値Ｍに達していると判別した場合には、角度θを所定の間隔で重心Ｇ４ｎまわりに３６０°１周してｔθｍを取得し、このｔθｍの平均値ｔθｍＡｖおよび分散値ｔθｍｓを算出する（ステップＳ４４０）。
【００８１】
ステップＳ４４０にてｎ番目の画像処理データ２８ｆより平均値ｔθｍＡｖおよび分散値ｔθｍｓを算出すると、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ４４５）、最大値Ｎに達していないと判別した場合には変数ｎをインクリメントして（ステップＳ４５０）、ステップＳ４０５以降の処理を繰り返す。ステップＳ４４５にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別した場合には、すべての画像処理データ２８ｆについての銅めっき層厚さの平均値ｔθｍＡｖおよび分散値ｔθｍｓの算出が終了しているので、スルーホール全体の銅めっき層厚さの平均値ｔθｍＡｖｉおよび分散値ｔθｍｓｉの算出を行い（ステップＳ４５５）、スルーホール全体の銅めっき層厚さの均一性の良否判定を行う。
【００８２】
算出したスルーホール全体の銅めっき層の厚さの平均値ｔθｍＡｖｉおよび分散値ｔθｍｓｉと、予め決められた閾値Ｔｈ３およびＴｈ４ならびにＴｈ５およびＴｈ６の範囲内であるかを判別する（ステップＳ４６０）。ここで、閾値Ｔｈ３およびＴｈ４ならびにＴｈ５およびＴｈ６は、良品の断面において同様に算出した銅めっき層の厚さの平均値および分散値の許容値に基づいて決定されている。すなわち、許容される銅めっき層の厚さの平均値および分散値に対して略同値または所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ３およびＴｈ４ならびにＴｈ５およびＴｈ６を定義すれば、上記スルーホール全体の銅めっき層の厚さの平均値ｔθｍＡｖｉおよび分散値ｔθｍｓｉがこの閾値Ｔｈ３およびＴｈ４ならびにＴｈ５およびＴｈ６それぞれの範囲内である場合に良品であると判別することができ、ステップＳ４６５において良品判定を行い、範囲外である場合に不良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ４７０において不良判定を行う。
【００８３】
以上より、貫通基板における各ランドの銅めっき層の厚さの均一性において、閾値の範囲外のスルーホール全体の銅めっき層の厚さの平均値および分散値を有さないことを確認することにより、各ランドの銅めっき層の厚さの均一性は良好であると判定することができる。
【００８４】
また、貫通基板の各上下面に配設されている表層側ランドのエッジ部においては、銅めっき層（図５の表層側めっき層３０ａの中心側でかつ表層側ランドのエッジ部に近い部分）が薄くなり、導通不良となりやすい。このため、上記、銅めっき層の厚さの均一性に基づいた多層配線基板の良否判定の方法において、特に、貫通基板の各上下面に配設されている表層側ランドのエッジ部に形成された銅めっき層の厚さを評価することにより、この銅めっき層の厚さの均一性の良否判定についても同様に用いて良否判定を行うことができる。さらに、表層側ランドのエッジ部近傍に対応する水平スライス画像を多く用いることにより、この厚さの均一性について、より詳細な良否判定を行うことも可能である。
【００８５】
２．バンプおよびフィルドビアを備えるビルドアップ基板の良否判定
（１）バンプ、フィルドビアとランドとの接合状態
ビルドアップ基板におけるバンプ４０またはフィルドビア５０の層間導電体とランド４１、５１との接合状態の特徴量を得る場合において、バンプ４０とランド４１を例として説明する（図１２〜図１５参照）。なお、図１２と図１３は、ビルドアップ工法のバリエーションとしての銀ペーストをバンプとして用いるＢ２ｉｔ技法（Ｂｕｒｒｉｅｄ Ｂｕｍｐ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）による多層配線基板の断面を示している。また、図１５は、スルーホールに内面めっきの施されたコア基板（貫通基板）に対して基板を積層しフィルドビア（めっき等を施したビア）により接合した多層配線基板の断面を示している。
【００８６】
図１２（２）および（３）ならびに図１４（ｃ）に示すように、バンプ４０とランド４１との接合状態が正常である場合には、バンプとランドとの接合面における接合面積は所定の大きさであり、外径も略円形で、かつボイドや欠けも見られない。しかし、接合不良が発生している場合は、図１３（２）のように接合面積が小さかったり、図１３（３）のように外径がひずんでいたり、図１３（４）のようにボイドや欠けが発生していたり、といった状態となる。これらの不良箇所を判定するために、本良否判定においては、バンプとランドとの接合面における接合面積、バンプとランドとの接合面の直径、およびバンプとランドとの接合面におけるボイドや欠けの面積を特徴量として算出し、良否の判定を行う。
また、フィルドビア（図１５の５０参照）およびこれに接合されるランド５１ａ、５１ｂの場合も、上記と同様の接合不良を判定することによって良否の判定を行うことができる。
【００８７】
上記良否判定を実行するにあたって、図１６に示すフローチャートのように、最初に、変数ｎを"１"に初期化する（ステップＳ５００）。ここで、上記変数ｎは最大値をＮとする整数で、このＮは、良否判定に用いられるスライス画像データ２８ｅ（図１参照）の数である。画像処理部２５ｇ（図１参照）は、上記輝度変動率ｓ２ｍと予め既知の設計データに基づいて抽出するスライス画像データ２８ｅを特定し、このスライス画像データ２８ｅより画像処理データ２８ｆ（図１参照）を取得した後、この画像処理データ２８ｆに基づいて、バンプとランドとの接合面における外径の輪郭およびこの輪郭内側の空隙を抽出する（ステップＳ５０５）。
輪郭を抽出するための画像処理としては、特に限定されないが、Ｓｏｂｅｌフィルタ、ＰｒｅｗｉｔｔフィルタおよびＬａｐｌａｃｉａｎフィルタ等を用いたエッジ抽出処理等を採用することができる。また、空隙を抽出するための画像処理としては、特に限定されないが、モフォロジー処理等を採用することができる。このバンプとランドとの接合位置におけるスライス画像データ２８ｅは、上述の輝度変動率を用いて特定することができる。
【００８８】
すなわち、配線パターン層と絶縁層の厚さは設計データによって既知であり、輝度変動率ｓ２ｍが極大の位置は配線パターン層の中心に対応しており、その輝度変動率ｓ２ｍが極大の位置から配線パターン層と絶縁層の特定のスライス位置におけるスライス画像データ２８ｅを抽出することができる。
【００８９】
次に、抽出されたバンプとランドとの接合位置における接合面の輪郭から、この輪郭内側の断面積Ａ２ｎを算出する（ステップＳ５１０）。バンプとランドとの接合位置における接合面の断面積Ａ２ｎを取得したら、断面積Ａ２ｎと予め決められた閾値Ｔｈ７とを比較し、断面積Ａ２ｎが閾値Ｔｈ７より大きいか否かを判別する（ステップＳ５１５）。ここで、閾値Ｔｈ７は、良品の断面積の大きさの許容値に基づいて決定されており、許容される断面積の大きさに対して、閾値Ｔｈ７を良品の断面積の大きさと略同値、あるいは所定のマージンを設けて良品の断面積の大きさより大きな値と定義されている。
【００９０】
この結果、断面積Ａ２ｎが閾値Ｔｈ７より大きいか否かを判別することで、バンプとランドとの接合位置における接合面の断面積が良品であるか否かを判別することができる。そこで、断面積Ａ２ｎが閾値Ｔｈ７より小さい場合に不良であるとし、ステップＳ５４５において不良判定を行う。
【００９１】
次に、ビルドアップ基板におけるバンプとランドとの接合状態の特徴量として、接合面におけるバンプの外径等の状態を得る場合には、バンプとランドとの接合面における２つの径Ｄ１，Ｄ２の比Ｄ１／Ｄ２を算出し（ステップＳ５２０）、この比が予め決められた閾値Ｔｈ８より大きいか否かを判別する（ステップＳ５２５）。ここで、閾値Ｔｈ８は、良品の断面における径の比に基づいて決定されている。すなわち、図１２（２）および（３）に示すように、バンプとランドとの接合状態が正常である場合には、バンプとランドとの接合面における外径は略円形であり、径の比は略１である。そこで、１に対して所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ８を定義すれば、上記比Ｄ１／Ｄ２がこの閾値Ｔｈ８より大きい場合に不良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ５４５において不良判定を行う。
【００９２】
より具体的には、不良品において、バンプとランドとの接合面における断面は、図１３（３）のように、歪んでいる。従って、この断面において略最大の径と略最小の径を上記２つの径Ｄ１，Ｄ２とすれば、両者の比は１より大きくなる。従って、２つの径の比Ｄ１／Ｄ２に基づいて上述のように不良であるか否かを判別することができる。
【００９３】
なお、断面において略最大の径Ｄ１と略最小の径Ｄ２を算出する手法は、特に限定されず、例えば、水平スライス画像を２値化し、バンプの輪郭を算出するとともに、任意の輪郭画素から他の輪郭画素への距離を算出し、最大の距離となる線分を略最大の径Ｄ１とすることができる。また、上記２値化した画像においてバンプの重心Ｇ（全ての輪郭画素との距離の和が最小になる点）を通る直線と輪郭とが交わる２つの点同士の距離が最小となる線分を略最小の径Ｄ２とすることができる。
【００９４】
上述の例以外にも種々の手法を用いて略最大の径Ｄ１と略最小の径Ｄ２を算出することができる。例えば、上述のようにして算出した断面Ａ上の重心Ｇの通る直線と輪郭とが交わる２つの点同士の距離が最大の線分を略最大の径Ｄ１としてもよい。いずれにしても、ここでは径の比に基づいて歪みを評価することができればよく、差分を含むところの最大と最小の径の比によって断面の歪みを評価することができる限りにおいて、種々の手法で径を算出可能である。
【００９５】
さらに、バンプとランドとの接合面におけるボイドおよび欠けの有無の確認として、バンプとランドとの接合面における画像内の空隙の有無を求める。例えば、図１３（４）のように、バンプにおいてボイド（空隙）が存在する場合には、画像処理結果として得られた２値画像内におけるバンプの断面の面積をあらわす領域の内側にボイドが存在している。このボイドの面積Ａ３ｎを算出し、算出したボイドの面積Ａ３ｎと、予め決められた閾値Ｔｈ９より大きいか否かを判別する（ステップＳ５３５）。ここで、閾値Ｔｈ９は、良品の断面におけるボイドの面積の許容値に基づいて決定されている。すなわち、良品の断面におけるボイドの面積を閾値Ｔｈ９として、許容されるボイドの面積に対して所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ９を定義すれば、上記ボイドを表す領域の面積Ａ３ｎがこの閾値Ｔｈ９より大きい場合に不良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ５４５において不良判定を行う。さらに、上記良否判定では、ボイドおよび欠け（図１３（４）参照）の面積を判定基準として良否判定を行っているが、この大きさにかかわらず、ボイドおよび／または変形（図１３（４）および（３）参照）が認められる場合には、不良と判定することができる。
【００９６】
さらに、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ５５０）、最大値Ｎに達していないと判別した場合には変数ｎをインクリメントして（ステップＳ５５５）、ステップＳ５０５以降の処理を繰り返す。また、ステップＳ５５０にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別した場合には良否判定を終了する。
【００９７】
以上により、上記各良否判定を各層におけるボイドとランドの接合部において行い、
バンプとランドとの接合位置に閾値以上の大きさの接合面（断面積）を有し、かつその形状に歪が無く略円形で、かつボイドもしくは欠けが存在しない、または許容範囲内とされる大きさであることを確認することにより、バンプとランドとの接合は良好であると判定することができる。なお、バンプまたはフィルドビアの内部の状態、すなわち、ボイドもしくは欠けの有無、または形状等に基づいて良否を判定する場合においても、上記の方法と同様の方法を用いて良否判定をすることができる。
【００９８】
（２）各ランドの相互の配設状態および上記各ランドのバンプに対する配設状態
ビルドアップ基板における各層間導電体の相互の配設状態および各ランドの層間導電体に対する配設状態の特徴量を得る場合において、各ランドのバンプに対する配設状態を例として説明する。図１２（１）のように、各ランドのバンプに対する配設状態が正常である場合には、バンプの重心とランドの重心とを結ぶ線は略直線的に並んでいるが、不良が発生している場合は、図１３（１）のように各重心にずれが生じている。このような各ランドのバンプに対する配設状態を判定するために、本良否判定においては、各バンプの重心と各ランドの中心を算出し、良否の判定を行う。
また、フィルドビアの場合（図１５参照）も、各フィルドビアの重心と各ランドの重心を算出することにより、良否の判定を行うことができる。
【００９９】
図１７に示すフローチャートのように、最初に、変数ｍおよびｎを"１"にそれぞれ初期化する（ステップＳ６００）。上記変数ｍは最大値をＭとする整数であり、上記変数ｎは最大値をＮとする整数で、このＭ及びＮは、それぞれ、良否判定に用いられるスライス画像データ２８ｅ（図１参照）の数である。画像処理部２５ｇ（図１参照）は、上記輝度変動率ｓ２ｍに基づいて抽出する配線パターン層および絶縁層における複数のスライス画像データ２８ｅを特定し、スライス画像データ２８ｅより画像処理データ２８ｆ（図１参照）を取得した後、この画像処理データ２８ｆに基づいて、ランドの外径の輪郭を抽出する（ステップＳ６０５）。輪郭を抽出するための画像処理としては、特に限定されないが、Ｓｏｂｅｌフィルタ、ＰｒｅｗｉｔｔフィルタおよびＬａｐｌａｃｉａｎフィルタ等を用いたエッジ抽出処理等を採用可能である。
【０１００】
上記画像処理データ２８ｆより取得したランドの外径の輪郭よりランドの重心Ｇ５ｎ（面積重心）を算出する（ステップＳ６１０）。この重心Ｇ５ｎの座標（ｘＧ５ｎ，ｙＧ５ｎ）を算出する方法は特に限定されないが、上述のように、全ての輪郭画素との距離の和が最小になる点として算出することができる。
【０１０１】
ここで、変数ｎがランドの数に相当する最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ６１５）、最大値Ｎに達していると判別されなければ変数ｎをインクリメントして（ステップＳ６２０）、ステップＳ６０５以降の処理を繰り返す。ステップＳ６１５にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別されたときには、画像処理部２５ｇは、さらに、上記の方法により画像処理データ２８ｆを取得し、この画像処理データ２８ｆに基づいて、バンプの外径の輪郭を抽出する（ステップＳ６２５）。
【０１０２】
次に、上記画像処理データ２８ｆより取得したバンプの外径の輪郭より、バンプの重心Ｇ６ｍを算出する（ステップＳ６３０）。この重心Ｇ６ｍの座標（ｘＧ６ｍ，ｙＧ６ｍ，ｚＧ６ｍ）を算出する方法は特に限定されないが、１つのバンプに設定した複数のスライス位置に対するそれぞれのバンプの輪郭の画素から各スライス面における面積重心を求めた値を平均化して算出してもよいし、各バンプの３次元画像に対して全ての輪郭画素との距離の和が最小になる点を直接に算出してもよい。
【０１０３】
ここで、変数ｍがバンプの数に相当する最大値Ｍに達しているか否かを判別し（ステップＳ６３５）、最大値Ｍに達していないと判別した場合は変数ｍをインクリメントして（ステップＳ６４０）、ステップＳ６２５以降の処理を繰り返す。ステップＳ６３５にて変数ｍが最大値Ｍに達していると判別されたときには、再び、変数ｍおよびｎを"１"にそれぞれ初期化する（ステップＳ６４５）。
【０１０４】
次に、上記算出したランドの面積重心Ｇ５ｎおよびバンプの体積重心Ｇ６ｍより、各ランドのバンプに対する配設状態の特徴量として、各ランドおよび各バンプのそれぞれの重心Ｇ５ｎおよびＧ６ｍのｘ−ｙ平面上における距離をｌｍとし、その絶対値│ｌｍ│を算出する（ステップＳ６５０）。この算出した重心のｘ−ｙ平面上における距離の絶対値│ｌｍ│と、予め決められた閾値Ｔｈ１０より大きいか否かを判別する（ステップＳ６５５）。ここで、閾値Ｔｈ１０は、良品における配設状態の許容値に基づいて決定されており、許容されるずれ量に対して略同値または所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ１０を定義すれば、ずれ量を表す距離ｌｍがこの閾値Ｔｈ１０より小さい場合に良品であると判定することができ、この場合にはステップＳ６６０において良判定を行う。そして、ずれ量を表す距離ｌｍがこの閾値Ｔｈ１０より大きい場合に不良品であると判定することができ、この場合にはステップＳ６６５において不良判定を行う。
【０１０５】
ここで、変数ｎとｍが最大値ＮとＭに達しているか否かを判別し（ステップＳ６７０）、最大値ＮとＭに達していないと判別した場合には変数ｎおよびｍをインクリメントして（ステップＳ６７５）、ステップＳ６５０以降の処理を繰り返す。ステップＳ６７０にて変数ｎとｍが最大値ＮとＭに達していると判別した場合には、各ランドの各バンプに対する配設状態の良否判定は終了する。また、上記良否判定と同様にして、各ランドの相互の配設状態の良否を判定することも可能である。
【０１０６】
以上より、ビルドアップ基板における各ランドの各バンプに対する配設状態において、閾値以上の大きさの各ランドおよび各バンプの重心のｘ−ｙ平面方向における位置のずれを有さないことを確認することにより、各ランドの各バンプに対する配設状態は良好であると判定することができる。
なお、各ランドのバンプに対する配設状態の特徴量としての距離ｌｍを算出するに当たっては、各ランドの重心位置のバラツキが設定値以下であることを前提として上記の処理を実施する。
【０１０７】
３．垂直スライス画像に基づいた検査の併用
上述の各良否判定の方法は、水平スライス画像に基づいて特徴量を取得することによる良否判定の方法であるが、さらに、水平スライス画像に加えて基板面に垂直な垂直スライス画像に基づいて特徴量を算出する場合には、より精度の高い良否判定を行うことが可能である。すなわち、従来のテストクーポン部を縦方向に切断・研磨して顕微鏡で検査する方法では１つのテストクーポンにつき通常は１断面しか検査できないが、上記スライス画像抽出工程においては、生成した３次元再構成画像における任意の面についてのスライス画像を作成可能である。従って、例えば、生成した３次元再構成画像から基板面に垂直な導通部の中心を通る複数の垂直スライス画像を抽出し、水平スライス画像に基づいた検査に加えて、抽出した各垂直スライス画像に基づいた検査を行うことができる。
【０１０８】
例として、スルーホール内面に形成された銅めっき層を備える貫通基板における良否判定の場合について説明する。基板面に垂直なスライス面において、銅めっき層３０とランド３１との接合が正常である場合には、図５の断面Ｃのように接合面に隙間は見られないが、図５の断面Ｄのように、銅めっき層３０とランド３１の接合部において接合不良が発生している場合には、銅めっき層３０とランド３１の接合部を表す境界に隙間３１ｓが存在している。この隙間の面積を特徴量として算出し、良否の判定を行う。
【０１０９】
図１８に示すフローチャートのように、最初に変数ｎを"１"に初期化する（ステップＳ７００）。上記変数ｎは最大値をＮとする整数で、このＮは、良否判定に用いられるスライス画像データ２８ｅの数である。画像処理部２５ｇは、スルーホールの中心軸を通る、角度θにおける垂直のスライス画像データ２８ｅより画像処理データ２８ｆを取得し、この画像処理データ２８ｆに基づいて、銅めっき層と各ランドとの接合部における未接合を表す隙間を抽出する（ステップＳ７０５）。ここで、この角度θはθ＝２π×ｎ／Ｎと定義してあり、ｎ番目のスライス画像抽出時における、スルーホールの中心軸を通る平面の角度である。隙間を抽出するための画像処理としては特に限定されないが、モフォロジー処理等を採用することができる。
【０１１０】
抽出された隙間３１ｓの面積Ａθｎを算出し（ステップＳ７１０）、算出した隙間の面積Ａθｎが、予め決められた閾値Ｔｈθより大きいか否かを判別する（ステップＳ７１５）。ここで、閾値Ｔｈθは、良品の断面における隙間の面積の許容値に基づいて決定されている。許容される隙間の面積に対して略同値または所定のマージンを設けて閾値Ｔｈθを定義すれば、隙間３１ｓを表す領域の面積Ａθｎがこの閾値Ｔｈθより小さい場合に良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ７２０において良判定を行う。そして、隙間３１ｓを表す領域の面積Ａθｎがこの閾値Ｔｈθより大きい場合に不良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ７２５において不良判定を行う。
【０１１１】
ここで、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ７３０）、最大値Ｎに達していないと判別した場合には変数ｎをインクリメントして（ステップＳ７３５）、ステップＳ７０５以降の処理を繰り返す。ステップＳ７３０にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別した場合には、垂直スライス画像に基づいた各ランドの銅めっき層に対する配設状態の良否判定は終了する。また、上記良否判定では、隙間の面積を判定基準として良否判定を行っているが、大きさにかかわらず、隙間が認められる場合には不良と判定してもよい。
【０１１２】
以上より、スルーホールの中心軸を通る所定の角度毎の複数の垂直スライス画像に基づいた上記良否判定を、銅めっき層と各ランドとの接合部において行い、銅めっき層とランドとの接合部に閾値以上の大きさの隙間を有さない、または隙間が存在しないことを確認することにより、銅めっき層とランドとの接合は良好であると判定することができる。
また、上記においては、銅めっき層３０とランド３１との接合部における接合状態について判定しているが、これに限らず、前記を参考にして、上記銅めっき層の厚さの均一性、多層配線基板の各上下面に配設された表層側ランドのエッジ部に形成された上記内側導電層の厚さの均一性、上記内側導電層に一体的に接続されている表層側導電層の厚さの均一性、または上記配線パターン層間に設けられた各絶縁層の厚さについて判定することもでき、さらには、これらの２つ以上を組み合わせて判定する場合には、極めて精度の高い判定をすることができる。
【０１１３】
以上のように、基板面に垂直な垂直スライス画像により算出した特徴量に基づいた良否判定を、水平スライス画像に基づいた良否判定と併用して行う場合には、より精度の高い良否判定を行うことが可能である。
【０１１４】
また、上記多様な接合状態の特徴に基づいた良否判定は、これらの２つ以上を組み合わせて判定する場合には多面的に判定することができ、一層精度の高い判定をすることもできる。さらに、全てを同時に判定する場合には、導通状態の全ての要素を総合的かつ多面的に判定することができ、さらに一層精度の高い判定をすることもできる。
そこで、本願発明は、上記した水平スライス画像を用いることにより種々の接合工法若しくはそれらの工法を組み合わせた接合構造を持つ全ての種類の導通部に対しての適用が可能であるが、垂直スライス画像による良否判定を加えることにより一層複雑な接合構造を備える導通部に対する適用が可能となる。
【０１１５】
また、上記については、水平スライス画像の抽出を用いる場合およびこれに垂直スライス画像の抽出を組み合わせて用いる場合について、説明しているが、これに限らず、垂直スライス画像のみを抽出して、前記導通部の状態を、前記に示す同様な方法および装置を用いて判定・検査をすることもできる。この場合、使用する垂直スライス画像を多くすることにより（例えば１０枚以上もしくは２０枚以上、７２枚以下もしくは９０枚以下等）精度を上げることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】本発明にかかる放射線検査装置の概略ブロック図である。
【図２】放射線検査処理のフローチャートである。
【図３】放射線検査装置の構成を座標系とともに説明する説明図である。
【図４】視野領域の例を示す図である。
【図５】スルーホール内面に形成された銅めっき層を備える貫通基板の一部要部断面図である。
【図６】ランドとめっき層との接合状態を示す放射線検査処理のフローチャートである。
【図７】図５に示すランドとめっき層との接合状態の一部を示す説明図である。
【図８】各水平スライス画像における各像の輝度変動率を示す説明図である。
【図９】各ランドの銅めっき層に対する配設状態および各ランドの相互の配設状態を示す放射線検査処理のフローチャートである。
【図１０】銅めっき層の厚さの均一性を示す放射線検査処理のフローチャートである。
【図１１】銅めっき層の厚さ算出方法を説明する図である。
【図１２】バンプ導体を備えるビルドアップ型多層配線基板の一部要部断面図である。
【図１３】バンプ導体を備えるビルドアップ型多層配線基板の他の態様を示す一部要部断面図である。
【図１４】積層後のバンプ導体の状態を示す説明図である。
【図１５】フィルドビア導体を備えるビルドアップ基板の一部要部断面図である。
【図１６】ビルドアップ基板の導体とランドとの接合状態等を示す放射線検査処理のフローチャートである。
【図１７】ビルドアップ基板において各ランドのバンプに対する配設状態を示す放射線検査処理のフローチャートである。
【図１８】垂直スライス画像に基づいて多層配線基板の放射線検査処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１７】
１０…放射線検査装置
１１…放射線発生器
１２…Ｘ−Ｙステージ
１２ａ…基板
１３ａ…放射線検出器
１３ｂ…回転機構
１４…搬送装置
２１…放射線制御機構
２２…ステージ制御機構
２３…画像取得機構
２３ａ…θ制御部
２４…搬送機構
２５…ＣＰＵ
２５ａ…搬送制御部
２５ｂ…放射線制御部
２５ｃ…ステージ制御部
２５ｄ…画像取得部
２５ｅ…再構成画像生成部
２５ｆ…スライス画像抽出部
２５ｇ…画像処理部
２５ｈ…良否判定部
２６…入力部
２７…出力部
２８…メモリ
２８ａ…検査位置データ
２８ｂ…撮像条件データ
２８ｃ…放射線画像データ
２８ｄ…３次元画像データ
２８ｅ…スライス画像データ
２８ｆ…画像処理データ
３０…銅めっき層（内側導電層）
３１、４１、５１…ランド
３１ｓ…ランドと銅めっき層との間に生じた隙間
３３…絶縁層
４０…積層後のバンプ
５０…フィルドビア
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多層配線基板の放射線検査方法および放射線検査装置ならびに放射線検査方法を用いた放射線検査プログラムに関し、さらに詳しくは、多層貫通配線基板（以下、貫通基板と呼ぶ）や多層ビルドアップ配線基板（以下、ビルドアップ基板と呼ぶ）などの多層配線構造の検査に適した放射線検査方法およびその放射線検査装置ならびにこの放射線検査方法および装置に示される良否判定機能を実現させるための放射線検査プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、貼り合わせ工法やビルドアップ工法などによって形成された多層配線基板における品質保証のためには、各層間を接続するスルーホールに形成された内面めっき層とランド、または、はんだバンプ（以下、バンプと呼ぶ。）および／またはフィルドビアとランドとの接合状態を管理することは不可欠な事項であった。
【０００３】
例えば、スルーホールの内面に形成された内面めっき層を備える貫通基板において、この内面めっき層と各層のランドとの接合状態、ならびに内面めっき層厚さの均一性および表層側等の端部での銅めっき層厚さなどを検査する必要がある。同様に、バンプやフィルドビアによって各層間が接続されるビルドアップ基板は、積層後のバンプ形状、バンプと各ランドとの接合状態、およびフィルドビアと各ランドとの接合状態などを検査する必要がある。しかし、従来の多層配線基板においては各多層配線基板の端部にテストクーポンと呼ばれる部位を設け、この部位によって、多層配線基板の接合状態の良否を判定していた。そして、このテストクーポン部を切り取って、アクリル樹脂で固め、検査対象となる縦断面を面出しするように研磨し、その研磨した縦断面を、顕微鏡による目視により検査を行っていた。
一方、多層配線基板の層間のずれを放射線を利用して検査する提案としては、スルーホール形成前の多層基板に垂直に放射線を照射して、スルーホールを形成すべき位置の周囲のランドの重なりを判定する方法が開示されている（特許文献１参照）。
また、貫通基板で各層の水平方向のずれを検出するために、各層の固有位置に検査用のビアホールを形成して、この基板に垂直に放射線を照射して、各ビアホールの相対位置を検査することで各層のずれを判定する方法が開示されている（特許文献２参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開平２−２６０６９６号公報
【特許文献２】特開２０００−３４０９５０号公報
【０００５】
しかしながら、上述したテストクーポン部を切断・研磨して顕微鏡で検査する方法では、１つのテストクーポンにつき１つの縦断面しか検査できないので、仮に検査した断面とは違う箇所に不備があったとするとそれを見落としてしまう可能性がある。また、検査のための研磨作業が煩雑で時間が長くかかってしまう。また、作業者の技術によって切断面の形成にばらつきが生じてしまい、均質な検査が困難である。さらに、トレーサビリティの目的のために検査後のテストクーポン部を保存する必要があるが、テストクーポン部は現物であることからその保存管理が煩雑になってしまう。
また、スルーホール形成前の貫通基板に垂直に放射線を照射して、スルーホールを形成すべき位置の周囲の配線パターンの重なりを判定する方法では、層と配線パターンとを関連付けていないので、どの層がずれているのか判定することができない。
さらに、貫通基板に垂直に放射線を照射して、各ビアホールの相対位置を検査することで各層のずれを判定する方法では、各層に対応するビアホールを重ならないように形成する必要があるため基板が大型化してしまう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、多層配線基板の各種配線構造等の検査を高精度にかつ迅速に行うことができる放射線検査方法および放射線検査装置ならびに放射線検査方法を実現するための放射線検査プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、請求項１にかかる発明では、多層配線基板の各配線パターンの層間を接続する導通部に放射線を照射して異なる位置に配設した検出器によって複数の放射線画像を撮像する放射線画像取得工程と、撮像した上記複数の放射線画像から３次元再構成画像を生成する再構成画像生成工程と、生成した上記３次元再構成画像から上記多層配線基板の基板面に水平な各層の水平スライス画像を抽出するスライス画像抽出工程と、抽出された上記水平スライス画像より上記導通部の状態を得るための処理を行う画像処理工程と、上記画像処理工程によって得られた処理結果と基準値とを比較して上記多層配線基板の良否を判定する良否判定工程と、を備えるようにしている（図１および図２参照）。
従って、本発明によれば、テストクーポンに限らず、上記の貼り合わせ工法やビルドアップ工法などによって形成された各種多層配線基板の導通部の状態の良否を判定できるようになる。また、従来のテストクーポンを用いた検査方法と比べ、本発明は検査対象部を非破壊で検査可能であり作業者の技量によらず誰でも迅速に均質な検査を精度良く行うことができるようになる。また、本発明は、切断・研磨した１つの縦断面からでは得られない非常に多くの情報に基づいて解析を行うことができるために、高精度に良否を判定することができる。さらに、本発明においては、現物のテストクーポン部を保存管理する場合に比べて、検査データが電子情報であるので保存管理が極めて容易である。
【０００８】
なお、放射線画像取得工程においては、放射線の出力範囲内に多層配線基板の検査対象部を配置し、透過した放射線を検出器によって撮影した放射線画像を取得する。ここで、放射線画像を取得するためには、放射線源からの放射線を検査対象である導通部に対して照射することができればよい。放射線検査装置の構造を簡易な構造とし、可動部を少なくして検査の高速化を図るためには、所定の立体角の範囲に放射線を出力することができる放射線源を採用するのが好ましい。
【０００９】
本発明においては、放射線の出力範囲に検出面が含まれるように放射線の検出器を配置すればよい。すなわち、本発明においては、照射範囲に制約のある放射線管を使用するのではなく、広い範囲に放射線が照射される放射線管を使用することによって、放射線画像の撮影に際して放射線源の角度変更や移動を伴わずに複数の放射線画像を取得可能である。なお、このような放射線源としては、例えば、開放型Ｘ線管を採用すればよい。すなわち、開放型Ｘ線管においては、薄いターゲットに衝突した電子によって放射線が発生し、放射線がこのターゲットを透過して外部に出力される際にほぼ全方位（立体角２π）が出力範囲になる。
【００１０】
なお、本発明において、複数の位置に配設された検出器によって複数の放射線画像を撮影するためには、単一あるいは複数の位置に配設された検出器を回転させることによって複数の放射線画像を撮影すればよい。検出器としては、２次元的に配置したＣＣＤによって放射線の強度を計測するセンサ等を採用することができる。ただし、３次元画像を取得するための構成としては、上記のように、開放型Ｘ線管を固定して多層配線基板の検査対象部と検出器とを開放型Ｘ線管の焦点を回転軸として同期して回転させる構造や、開放型Ｘ線管または密閉型Ｘ線管と傾斜した検出器との光軸の間に多層配線基板の検査対象である導通部を配置し、導通部を中心に回転する構造を採用してもよく、多層配線基板の３次元画像を再構成するための層間の放射線画像を複数撮影できる構造を持つものであればよい。
【００１１】
再構成画像生成工程においては、複数の放射線画像に基づいて再構成演算を実行することができればよく、例えば、フィルタ補正逆投影法などを採用可能である。
スライス画像抽出工程においては、生成した３次元再構成画像における任意の面についてのスライス画像を作成可能であるので、例えば、生成した３次元再構成画像を所定の間隔で水平にスライスした各水平スライス面から検査に適した面の水平スライス画像を抽出すればよい。
このための構成としては、例えば、各水平スライス面における輝度変動率（単位輝度あたりの分散）を利用してもよい。すなわち、放射線画像内においては、放射線の吸収率によって画像の濃度が異なるので、その濃度を輝度として表し、これにより各水平スライス面における輝度変動率を算出し、予め決められた閾値以上の値を示す輝度変動率近傍において極大の位置に対応する水平スライス画像を抽出することにより、配線パターンを含む水平スライス面を特定することができる（図８参照）。また、予め決められた閾値未満の値を示す輝度変動率の位置に対応する水平スライス面は、絶縁層における水平スライス面であるとして、これらより水平スライス画像を抽出する水平スライス面を特定することができる。
【００１２】
画像処理工程においては、検査対象である導通部の状態を特定できる処理を実行できればよい。導通部の状態を特定するための処理としては種々の方法が採用可能である。例えば、２値化処理によって輝度で表された画像を２値画像に変換したり、Ｓｏｂｅｌフィルタ，Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ等を用いた輪郭抽出処理によって画像内の輪郭画素を抽出したり、モフォロジー処理によって画像内の空隙を抽出したりする方法を採用可能である。
【００１３】
良否判定工程においては、画像処理工程において得られた処理結果に基づいて良否判定を行うことができればよい。例えば、パターンマッチングによって処理結果の画像と基準画像とを比較し、一致度を算出して良否を判定してもよい。また、得られた処理結果から特徴量を測定、または算出して良否を判定する場合、特徴量は検査対象が良品であることの特徴あるいは不良品であることの特徴が現れる量であればよい。すなわち、処理結果として、良品であることの特徴が現れる特徴量を算出すれば、算出された特徴量が良品での特徴量に近いか否かによって良品であるか否かを判別することができ、不良品であることの特徴が現れる特徴量を算出すれば、算出された特徴量が不良での特徴量に近いか否かによって不良品であるか否かを判別することができる。
【００１４】
従って、この良否判定においては、予め設定された良品あるいは不良品と判定される基準となる検査対象である導通部の特徴量を基準値とし、この基準値と画像処理工程において得られた処理結果に基づいて算出された特徴量とを比較することによって良否判定を行ってもよい。また、基準の導通部における特徴量を算出することなく、良品あるいは不良品である場合の特徴量が決定できるのであれば、基準値と処理結果から実測した特徴量とを比較することなく、実測した処理結果における特徴量に基づいて良否判定を行えばよい。
【００１５】
請求項２のように、画像処理工程における処理結果として得られる導通部の状態を表す画像が、銅めっき層等の内側導電層、またはバンプやフィルドビア等の層間導電体と、それらに接続されているランドと、の接合部の状態を含んでいる画像である場合は、例えば、（１）内側導電層とランドとの接合部における隙間を表す画像要素の面積（もしくは有無）、（２）層間導電体とランドとの接合部における接合面を表す画像要素の面積、（３）接合部における非接合部を表す画像要素の面積もしくは接合部における接合面の輪郭を表す画像要素の曲率の変化等を特徴量として算出し、算出した特徴量によって、各種導体と各ランドとの接合状態について簡易に、精度良くかつ迅速に、良否判定を行う方法を採用することができる。本請求項における「導体」には、上記のように、（１）スルーホールの内面にめっきされて形成された銅めっき層等からなる内側導電層、ならびに（２）層間上下の導電層同士を電気的に接合する層間導電体（積層後のバンプ、および層間に設けられたビア内に導体成分が充填されているフィルドビアを含む）等を含む広い意味に用いられる。
【００１６】
また、請求項３のように、画像処理工程によって得られた導通部の状態が、（１）ランドの相互の配設状態、および（２）銅めっき層等の内側導電層またはバンプやフィルドビア等の層間導電体とランドとの配設状態を含んでいる画像である場合は、算出したそれぞれの重心の位置の差分を特徴量として良否判定を行ってもよい。すなわち、各パターン層間を接続する導体の配設位置または各パターン層間を接続する導体と各ランドとの配設位置において、位置ずれを生じている場合は、例えば、その重心の位置に、一定値以上の差が生じており、この重心位置の差に基づいて良否を判定することが可能である。ここで、重心は、画像処理工程によって得られた処理結果から算出される位置毎の量を位置によって重み付けして加え合わせることで算出すればよく、位置毎の量としては面積等を採用することができる。
【００１７】
より具体的には、検査対象が、ビルドアップ基板におけるバンプもしくはフィルドビアの各ランドに対する配設状態である場合、積層後のバンプもしくはフィルドビアが各ランドに対して適正に配設されている良品であれば、それぞれの重心の位置は略同一の位置となる。一方、バンプ等がランドに対して適正に配設されていない不良品であれば、それぞれの重心の位置に差が生じており、重心の位置の差は上記良品の重心の位置の差と異なる値になる。
以上より、本構成によれば、重心等に関する情報に基づいて、各ランドの相互の配設状態および／または上記各ランドの上記導体に対する配設状態についての良否を、簡易に、精度良くかつ迅速に判定することが可能である。
【００１８】
さらに、請求項４のように、画像処理工程によって得られた導通部の状態がスルーホールに形成された銅めっき層等の内側導電層の厚さの均一性の状態を含んでいる画像である場合は、この内側導電層の厚さを表す値の分散値を特徴量として良否判定を行ってもよい。すなわち、良品の検査対象と不良品の検査対象とで内側導電層の厚さを表す値の分散値に一定値以上の差が生じる場合は、この内側導電層の厚さを表す値の分散値に基づいて良否を判定することが可能である。ここで、内側導電層の厚さを表す値としては、例えば、内側導電層の外周または内周における重心を中心とし、重心から内側導電層の外周および内周までの距離を複数の回転角について測定し差分を求め、それぞれの差分の分散値を特徴量として採用することが可能である。また、それぞれの差分の平均を求めれば、内側導電層の各層における平均厚さを求めることもでき、この平均厚さを特徴量として良否判定を行ってもよい。さらに、導電層の最少厚さを基準として良否判定を行ってもよい。
以上より、本構成によれば、内側導電層の厚さの均一性についての良否を、簡易に、精度良くかつ迅速に判定することが可能である。
【００１９】
さらに、請求項５のように、画像処理工程によって得られた導通部の状態が多層配線基板の各上下面に配設された表層側ランドのエッジ部に形成された内側導電層の厚さの均一性の状態を含んでいる画像である場合も同様に、内側導電層の厚さを表す値の分散値および平均値を特徴量として良否判定を行ってもよい。従って、本構成によれば、表層側ランドのエッジ部に形成された内側導電層の厚さの均一性についての良否を、簡易に、精度良くかつ迅速に判定することが可能である。
【００２０】
また、請求項６のように、画像処理工程によって得られた導通部の状態が各層間導電体の内部の状態を含んでいる画像である、スライス面における層間導電体の面積や層間導電体の外径をあらわす輪郭線の内側のボイドの面積、または輪郭を表す画像要素の曲率の変化等を特徴量として算出し、算出した特徴量によって良否判定を行う方法を採用することができる。この場合も、層間導電体の内部の状態についての良否を、簡易に、精度良くかつ迅速に判定することが可能である。
【００２１】
さらに、請求項１〜６においては、以下に示す特徴（導通部の状態）についての良否を判定するものであるが、これらの２つ以上を適宜組み合わせて、複数の特徴を合わせて判定することもできる。
（１）導体と各ランドとの接合状態
（２）各ランドの相互の配設状態
（３）各ランドの導体に対する配設状態
（４）内側導電層の厚さの均一性
（５）表層側ランドのエッジ部に形成された内側導電層の厚さの均一性
（６）層間導電体の内部の状態
この複数の要素の判定を行うことにより、導通部の状態を多角的にかつ総合的に判定ができ、より一層精度の高い判定をすることができる。特に、内側導電層を備える場合は、上記（１）〜（５）の全部、層間導電体（バンプおよびフィルドビア等）を備える場合は上記（１）〜（３）および（６）の全部を判定対象とする場合は、さらに、多角的にかつ総合的に判定ができ、さらに一層精度の高い判定をすることができる。
さらに、上記（１）〜（６）の判定対象に、各絶縁層の厚さを加えることもできる。これにより、上記導通部の直接状態のみならず、絶縁層が所定の厚さか否か等の、広い意味での導通部周辺の状態についても判定ができる。これにより、多層配線基板の導通部周辺の状態を、さらに一層、広くかつ多角的、総合的に評価をすることができる。
【００２２】
さらに、請求項７のように、導通部の状態を得るために、請求項１〜６に示す水平スライス画像に加えて、基板面に垂直な垂直スライス画像をさらに抽出する場合には、より精度の高い良否判定を行うことが可能である。すなわち、従来のテストクーポンを縦方向に切断・研磨して顕微鏡で検査する方法では、１つのテストクーポン部につき、通常は１断面しか検査できないが、上記スライス画像抽出工程においては、生成した３次元再構成画像における任意の面についてのスライス画像を作成可能であるので、例えば、生成した３次元再構成画像から基板面に垂直な導通部の中心を通る複数の垂直スライス画像を抽出し、水平スライス画像に基づいた検査に加えて、抽出した各垂直スライス画像に基づいた検査を行うこともできる。この場合には、水平スライス画像の情報に、さらに、有用な垂直スライス画像の情報を合わせて総合評価できるので、より精度の高い良否判定を行うことが可能である。
【００２３】
また、請求項８のように、上記画像処理工程で得られた上記導通部の状態は、（ａ）上記導体と各ランドとの接合状態、（ｂ）上記内側導電層の厚さの均一性、（ｃ）多層配線基板の各上下面に配設された表層側ランドのエッジ部に形成された上記内側導電層の厚さの均一性、（ｄ）上記内側導電層に一体的に接続されている表層側導電層の厚さの均一性、および（ｅ）上記配線パターン層間に設けられた各絶縁層の厚さの少なくとも１つを含むものとする場合には、水平スライス画像の検査に比べて、この有用な垂直スライス画像の情報を合わせて総合評価できるので、より精度の高い良否判定を行うことが可能である。特に、これらのうち、２つ以上または３つ以上を含む場合には、より精度の高い良否判定を行うことが可能である。
【００２４】
また、上記画像処理工程で得られた上記導通部の状態は、（ａ）上記導体と各ランドとの接合状態、（ｂ）上記内側導電層の厚さの均一性、（ｃ）多層配線基板の各上下面に配設された表層側ランドのエッジ部に形成された上記内側導電層の厚さの均一性、および（ｄ）上記内側導電層に一体的に接続されている表層側導電層の厚さの均一性の全てとすることができる。この場合には、各種の全ての導通状態を多面的に検査するので、導通状態について極めて精度の高い良否判定を行うことが可能である。さらに、これに、（ｅ）上記配線パターン層間に設けられた各絶縁層の厚さを加える場合は、より高い品質管理を行うことが可能である。
【００２５】
特に、前記のように、内側導電層を備える場合は、水平スライス画像による上記（１）〜（５）の全部、並びに垂直スライス画像による上記（ａ）〜（ｄ）の全部の特徴（導通状態を示す特徴）の判定を行うことができる。この場合は、さらに、導通部の状態を多角的に、総合的にかつより完全に判定ができ、さらに一層精度の高い判定をすることができる。また、層間導電体（バンプおよびフィルドビア等）を備える場合は、水平スライス画像による上記（１）〜（３）および（６）並びに垂直スライス画像による上記（ａ）の全部の特徴（導通状態を示す特徴）の判定を行うことができる。この場合は、導通部の状態を多角的、総合的かつより完全に判定することができ、さらに一層精度の高い判定をすることができる。
【００２６】
また、上記に、さらに、（ｅ）上記配線パターン層間に設けられた各絶縁層の厚さを加えることもでき、この場合は、さらに、導通部に対するより安定した品質管理を行うことが可能である。
【００２７】
以上は、本発明が方法として実現される場合について説明したが、請求項９にかかる発明は、請求項１に対応した方法を実現する構成としてある。その実質的な動作については上述した方法の場合と同様である。すなわち、前記の方法発明において説明した各「工程」は、各々、各「手段」と読み替えるものであり、前記に示す「放射線検査方法」に係わる本発明において説明した事項は、全て、本「放射線検査装置」にも適用できるものである。方法発明である請求項２〜請求項８の各請求項に記載される構成要素は、本装置発明についても同様に構成可能である。
以上のような放射線検査装置は、単独で実現される場合もあるし、ある方法に適用され、あるいは同方法が他の機器に組み込まれた状態で利用されることも可能である。
【００２８】
また、発明の思想としては、上記に示す放射線検査方法および放射線検査装置に限らず、各種の態様を含むものである。従って、本発明思想は、プログラム、ソフトウェアであったり、ハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。
発明の思想の具現化例として上記方法を制御するためのソフトウェアとなる場合には、かかるプログラム、ソフトウェア、あるいはソフトウェアを記録した記録媒体上においても存在し、利用される。その一例として、請求項１０にかかる発明（プログラム）は、請求項１に対応した機能をソフトウェアで実現する構成、コンピュータに実現させる構成としてある。すなわち、本発明は、コンピュータを請求項１〜８の放射線検査方法および請求項９の放射線検査装置（システム）として機能させることができるプログラムとしてある。勿論、請求項２〜請求項８に対応したプログラム、ソフトウェアも構成可能である。
【００２９】
また、プログラム、ソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。一次複製品、二次複製品などの複製段階についても同等である。その他、供給装置として通信回線を利用して行う場合でも本発明が利用されていることにはかわりない。さらに、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現されている場合においても発明の思想において全く異なるものではなく、一部を記録媒体上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるような形態であってもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）本発明の構成：
（２）放射線検査処理：
（２−１）良否判定処理：
（３）他の実施形態：
【００３１】
（１）本発明の構成：
図１は本発明にかかる多層配線基板の放射線検査方法によって実現された放射線検査装置１０の概略ブロック図である。同図において、この放射線検査装置１０は、放射線発生器１１とＸ−Ｙステージ１２と放射線検出器１３ａと搬送装置１４とを備えており、各部をＣＰＵ２５によって制御する。すなわち、放射線検査装置１０はＣＰＵ２５を含む制御系として放射線制御機構２１とステージ制御機構２２と画像取得機構２３と搬送機構２４とＣＰＵ２５と入力部２６と出力部２７とメモリ２８とを備えている。この構成において、ＣＰＵ２５は、メモリ２８に記録された図示しないプログラムを実行し、各部を制御し、また所定の演算処理を実施することができる。
【００３２】
メモリ２８はデータを蓄積可能な記憶媒体であり、予め検査位置データ２８ａと撮像条件データ２８ｂとが記録されている。検査位置データ２８ａは、検査対象部の位置を示すデータであり、本実施形態においては、基板１２ａに形成されたスルーホールやバンプ、フィルドビアを放射線検出器１３ａの視野に配設するためのデータである。撮像条件データ２８ｂは、放射線発生器１１にて放射線を発生させる際の条件を示すデータであり、放射線管に対する印加電圧，撮像時間、撮像回数等を含む。
【００３３】
また、メモリ２８には、ＣＰＵ２５の処理過程で生成される各種データを記憶することが可能である。例えば、上記放射線検出器１３ａによって取得した放射線画像を示す放射線画像データ２８ｃや、この放射線画像データ２８ｃに基づいて再構成演算を行った３次元画像データ２８ｄを記憶することができる。なお、メモリ２８はデータを蓄積可能であればよく、ＲＡＭやＨＤＤ等種々の記憶媒体を採用可能である。
【００３４】
放射線制御機構２１は、上記撮像条件データ２８ｂを参照し、放射線発生器１１を制御して所定の放射線を発生させることができる。放射線発生器１１は、放射線の出力位置である焦点Ｆからほぼ全方位、すなわち、立体角２πの範囲に放射線を出力する。なお、放射線発生器１１より出力される放射線としては、検査対象部の透過画像を撮像することができればよく、種々の放射線を採用可能である。例えば、Ｘ線、γ線等が採用可能である。また、放射線発生器１１は撮像倍率を変化させるための図示しない昇降機構を備えているが、放射線画像取得時には放射線検査装置１０において固定的に配置されている。すなわち、撮像倍率を変化させるためにＺ軸方向へ移動する以外は放射線発生器１１の位置や角度は変更されず、放射線画像取得時には装置に対して固定されたまま移動されることはない。
【００３５】
ステージ制御機構２２はＸ−Ｙステージ１２と接続されており、上記検査位置データ２８ａに基づいて同Ｘ−Ｙステージ１２を制御する。また、搬送機構２４は、搬送装置１４を制御して基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２に搬送する。すなわち、搬送装置１４によって一方向に基板１２ａを搬送し、Ｘ−Ｙステージ１２において基板１２ａに形成されたスルーホールやバンプ、フィルドビアを検査し、搬送装置１４にて検査後の基板１２ａを搬送する処理を連続的に実施できるように構成されている。
【００３６】
本実施形態において、検査対象はスルーホールやバンプ、フィルドビアであり、スルーホールやバンプ、フィルドビアが配設された基板をＸ−Ｙステージ１２上に載置して良否判定を行う。なお、上述のように検査位置データ２８ａは基板１２ａの検査対象部を放射線検出器１３ａの視野に配設するためのデータであり、ステージ制御機構２２は、基板１２ａに形成されたスルーホールやバンプ、フィルドビアが放射線検出器１３ａの視野に含まれるようにＸ−Ｙステージ１２を制御する。
【００３７】
画像取得機構２３は放射線検出器１３ａに接続されており、同放射線検出器１３ａが出力する検出値によって検査対象部の放射線画像を取得する。取得した放射線画像は、放射線画像データ２８ｃとしてメモリ２８に記憶される。本実施形態における放射線検出器１３ａは、２次元的に分布したセンサを備えており、検出した放射線から放射線強度に関する２次元分布を示す放射線画像データを生成することができる。
【００３８】
放射線検出器１３ａはアームを介して回転機構１３ｂに接続されており、放射線検出器１３ａは、放射線発生器１１の焦点Ｆから鉛直上方に延ばした軸Ａを中心に半径Ｒの円周上を回転可能である。この回転機構１３ｂは、画像取得機構２３のθ制御部２３ａによって制御される。また、放射線発生器１１の焦点Ｆから放射線検出器１３ａにおける検出面の中心に対して延ばした直線と、この検出面とが直交するように検出面が配向されている。
【００３９】
出力部２７は上記放射線画像等を表示するディスプレイであり、入力部２６は利用者の入力を受け付ける操作入力機器である。すなわち、利用者は入力部２６を介して種々の入力を実行可能であるし、ＣＰＵ２５の処理によって得られる種々の演算結果と放射線画像データと３次元画像データとスライス画像データと検査対象部の良否判定結果等を出力部２７に表示することができる。
【００４０】
ＣＰＵ２５は、メモリ２８に蓄積された各種制御プログラムに従って所定の演算処理を実行可能であり、導通部の検査を行うために、図１に示す搬送制御部２５ａと放射線制御部２５ｂとステージ制御部２５ｃと画像取得部２５ｄと再構成画像生成部２５ｅとスライス画像抽出部２５ｆと画像処理部２５ｇと良否判定部２５ｈとにおける演算を実行する。搬送制御部２５ａは、搬送機構２４を制御して、適切なタイミングで基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２に供給し、また、適切なタイミングで搬送装置１４を駆動して検査済みの基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２から取り除く。
【００４１】
放射線制御部２５ｂは、上記撮像条件データ２８ｂを取得し、上記放射線制御機構２１を制御して所定の放射線を放射線発生器１１から出力させる。ステージ制御部２５ｃは、上記検査位置データ２８ａを取得し、個々の導通部を逐次放射線検出器１３ａの視野内に配置するための座標値を算出し、ステージ制御機構２２に供給する。この結果、ステージ制御機構２２は、それぞれの座標値を持つ導通部が放射線検出器１３ａの視野に含まれるようにＸ−Ｙステージ１２を移動させる。
【００４２】
画像取得部２５ｄは、画像取得機構２３のθ制御部２３ａに指示を行い、放射線検出器１３ａを回転させる。また、画像取得機構２３が取得する放射線画像データ２８ｃをメモリ２８に記録する。上記放射線画像データ２８ｃは、複数の角度によって個々の導通部を撮影して得られるデータである。なお、画像取得部２５ｄにおいては、上記複数の角度のピッチを適宜調整可能であり、高精度の良否判定に十分な撮影回数となるようにピッチを狭くしてもよいし、代表的な複数の角度で撮影し、間の角度における放射線画像は画像補間演算によって取得してもよい。
再構成画像生成部２５ｅは、上記各放射線画像データ２８ｃを用いて３次元画像を再構成し３次元画像データ２８ｄとしてメモリ２８に記録する。
【００４３】
スライス画像抽出部２５ｆは、上記３次元画像データ２８ｄより検査対象における各層の水平スライス画像を抽出し、抽出したスライス画像データ２８ｅとしてメモリ２８に記録する。
画像処理部２５ｇは、上記抽出した各スライス画像データ２８ｅを用いて検査対象である導通部に対する所定の画像処理を実行し、その処理結果を画像処理データ２８ｆとしてメモリ２８に記録する。
良否判定部２５ｈは、上記画像処理データ２８ｆを用いて、検査対象の個々の導通部の良否を判定すると共に、基板全体としての良品、不良品の判定を行う。
【００４４】
（２）放射線検査処理：
本実施形態においては、上述の構成において図２に示すフローチャートに従ってスルーホール内側の銅めっき層やバンプ、フィルドビアを有する基板１２ａの良否判定を行う。本実施形態においては、多数の基板１２ａを搬送装置１４によって搬送し、Ｘ−Ｙステージ１２上で基板１２ａの導通部を検査する。このため、検査に際しては、まずステップＳ１００にて搬送制御部２５ａが搬送機構２４に指示を出し、搬送装置１４によって検査対象の基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２上に搬送する。
【００４５】
次に、特定の導通部を放射線検出器１３ａの視野内に移動させて放射線画像を取得するため、変数ｎおよびｍをそれぞれ"１"に初期化する（ステップＳ１０５）。続いて、画像取得部２５ｄはθ制御部２３ａに指示を行い、回転機構１３ｂを駆動して予め決められた回転位置に放射線検出器１３ａを移動させる（ステップＳ１１０）。本実施形態においては、回転角θｎをθｎ＝（ｎ／Ｎ）×３６０°と定義しており、θ＝０°（＝３６０°）における放射線検出器１３ａの配置は予め決めてある。
【００４６】
また、上記変数ｎは最大値をＮとする整数である。従って、放射線検出器１３ａは３６０°／Ｎずつ回転することになる。Ｎは、放射線画像を撮影する回転位置の数であり、良否判定において基準情報と比較される画像処理データを得るに十分な３次元再構成画像が得られるように決定すればよい。本実施例においては、説明の簡略化のため、Ｎ＝４（９０°ピッチ、４カ所で撮影）における例として説明するが、例えば、２０層以上の高多層配線基板の場合に、Ｎ＝１８０以上（２°ピッチ、１８０カ所で撮影）の放射線画像から生成される３次元再構成画像が検査を行うに当たって最も適当である。
【００４７】
放射線検出器１３ａの回転動作を行うと、この回転後の検出器の視野内に基板１２ａの最初の導通部が含まれるようにＸ−Ｙステージ１２を移動させる（ステップＳ１１５）。このとき、ステージ制御部２５ｃは上記検査位置データ２８ａを参照し、座標（ｘｉ，ｙｉ）が放射線検出器１３ａの視野中心となるようにステージ制御機構２２に指示する。この結果、ステージ制御機構２２はＸ−Ｙステージ１２を移動させ、座標（ｘｉ，ｙｉ）を放射線検出器１３ａの視野中心に配置する。
【００４８】
すなわち、座標（ｘｉ，ｙｉ）は、導通部を放射線検出器１３ａの視野内に移動させるために予め基板１２ａ上に設定された座標であり、放射線検出器１３ａが上記回転角θｎに配設されているときの視野中心は、放射線検出器１３ａと放射線発生器１１の焦点Ｆとの相対関係から取得することができる。そこで、座標（ｘｉ，ｙｉ）を放射線検出器１３ａの視野内に移動させることで、導通部の透過像が放射線検出器１３ａで取得されるように基板１２ａの位置を制御することができる。
【００４９】
図３，図４は、この例を説明するための図であり、座標系および放射線検出器１３ａ、放射線発生器１１の位置関係を示す図である。これらの図においては、Ｘ−Ｙステージ１２による移動平面をｘ−ｙ平面とし、この平面に垂直な方向をｚ方向としている。図３は、ｚ−ｘ平面を眺めた図であり、図４はｘ−ｙ平面を眺めた図である。
【００５０】
図３に示すように、放射線検出器１３ａの検出面は、その中心と焦点Ｆとを結ぶ直線ｌに対して垂直になるように配向されている。すなわち、軸Ａに対して傾斜され、ｘ−ｙ平面と検出面とに対して所定の角度（傾斜角α）、例えば、α＝６０°が与えられている。上記直線ｌは、放射線検出器１３ａの視野中心に相当するので、放射線検出器１３ａの回転角θｎから図４に示すように視野領域ＦＯＶを特定することができる。
【００５１】
すなわち、上記直線ｌと上記ｘ−ｙ平面との交点を含む所定の領域が放射線検出器１３ａの視野領域ＦＯＶとなるので、図４に示す例のように変数ｎが１〜４であることを想定すれば、図４に破線の矩形で示すように、視野領域ＦＯＶを特定することができる。そこで、上記ステージ制御機構２２は図４の各矩形における中心と座標（ｘｉ，ｙｉ）とが一致するように、Ｘ−Ｙステージ１２を移動させることになる。
【００５２】
なお、図４においては、中心Ｏから−ｙ方向に延ばした直線をθ＝０°とし、時計回りの回転角がθｎであり、θｎ＝９０°，１８０°，２７０°，３６０°の視野領域をそれぞれＦＯＶ１〜ＦＯＶ４としている。むろん、ステップＳ１１５においては、放射線検出器１３ａの視野内に導通部を配設することができる限りにおいて種々の制御手法を採用可能である。また、説明を容易にするためにθ１を９０°としたが、θ１を０°として撮影を開始してもよい。
【００５３】
ステップＳ１１５にて、座標（ｘｉ，ｙｉ）を放射線検出器１３ａの視野中心に配置したら、放射線制御部２５ｂおよび画
像取得部２５ｄの制御により、放射線検出器１３ａにて回転角θｎの放射線画像Ｐθｎを撮影する（ステップＳ１２０）。すなわち、放射線制御部２５ｂは、上記撮像条件データ２８ｂを取得し、この撮像条件データ２８ｂに示される条件で放射線を出力するように放射線制御機構２１に対して指示を行う。この結果、放射線発生器１１が立体角２πの範囲で放射線を出力するので、画像取得部２５ｄは放射線検出器１３ａが検出した放射線画像（透過像）を取得する。
【００５４】
ステップＳ１２０にて回転角θｎの放射線画像Ｐθｎを撮影すると、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ１２５）、最大値Ｎに達していると判別されなければ変数ｎをインクリメントして（ステップＳ１３０）、ステップＳ１１０以降の処理を繰り返す。ステップＳ１２５にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別されたときには必要な回数の撮影が終了しているので、再構成画像生成部２５ｅは、放射線画像Ｐθ１〜ＰθＮを用いて３次元画像の再構成演算を行い（ステップＳ１３５）、３次元画像データ２８ｄとしてメモリ２８に記録する。
【００５５】
再構成演算は、検査対象部の３次元構造を再構成することができれば良く、種々の処理を採用可能である。例えば、フィルタ補正逆投影法を採用可能である。この処理においては、まず、放射線画像Ｐθ１〜ＰθＮのいずれかに対してフーリエ変換を実施し、フーリエ変換で得られた結果に対して周波数空間でフィルタ補正関数を乗じる。さらに、この結果に対して逆フーリエ変換を実施することで、フィルタ補正を行った画像を取得する。なお、このフィルタ補正関数は、画像のエッジを強調するための関数等を採用可能である。
【００５６】
続いて、フィルタ補正後の画像を、それが投影された軌跡に沿って３次元空間へ逆投影する。すなわち、放射線検出器１３ａの検出面におけるある位置の像に対応する軌跡は、放射線発生器１１の焦点Ｆとこの位置とを結ぶ直線であるので、この直線上に上記画像を逆投影する。以上の逆投影を放射線画像Ｐθ１〜ＰθＮの全てについて行うと、３次元空間上で銅等の導電性金属からなる導通部が存在する部分の放射線吸収係数分布が強調され、検査対象部の３次元形状を示す３次元画像データ２８ｄが得られる。そこで、スライス画像抽出部２５ｆは、上記３次元画像データ２８ｄより、水平スライス画像を抽出し、この水平スライス画像の輝度変動率ｓ２ｍを算出する（ステップＳ１４０）。この輝度変動率ｓ２ｍは閾値ＴｈＳと比較される（ステップＳ１４５）。すなわち、図８のように、閾値ＴｈＳ以上の値を示す輝度変動率近傍において極大の位置に対応する水平スライス画像は、放射線吸収率の高い配線パターンを含む水平スライス画像、すなわち、配線パターン層における水平スライス画像であると判定され（ステップＳ１５０）、また、それ以外の、閾値ＴｈＳ未満の値を示す輝度変動率の位置に対応する水平スライス画像は絶縁層における水平スライス画像であると判定される（ステップＳ１５５）。これらより抽出する水平スライス画像を特定することができる。判定が終了した水平スライス画像は、スライス画像データ２８ｅとしてメモリ２８に記録される（ステップＳ１６０）。
なお、上記のステップＳ１４０において、配線パターン層のスライス画像の抽出に、配線パターンによる輝度値の変化（輝度変動率ｓ２ｍ）を用いる方法を提示したが、この方法に限定されるものではなく、配線パターンによるエッジ量の変化（エッジ強度）として配線パターン層の有無を判別してもよく、種々の方法を用いることが可能である。
【００５７】
次に、変数ｍが最大値Ｍに達しているか否かを判別し（ステップＳ１６５）、最大値Ｍに達していると判別されなければ変数ｍをインクリメントして（ステップＳ１７０）、ステップＳ１４０以降の処理を繰り返す。ステップＳ１６５にて変数ｍが最大値Ｍに達していると判別されたときにはすべての水平スライス画像の判定が終了しているので、良否判定が実行される（ステップＳ１７５）。
なお、Ｍは導通部のスライス画像をスライス画像データ２８ｅに記録するために予め設定する枚数であるが、スライス画像データ２８ｅに記録するデータとしては上記した配線パターン層のスライス画像の他に、絶縁層の間のスライス画像を加えた総枚数をＭとしてもよい。この場合、絶縁層をスライスするタイミングは、既知である絶縁層の厚みと上記した水平スライス画像を抽出するピッチとによって記録する各絶縁層の位置を設定しておけばよい。
【００５８】
また、上記輝度変動率ｓ２ｍを算出することによって絶縁層の厚さを測定することができる。すなわち、例えば、図８のように、所定の間隔において抽出された各スライス画像の輝度変動率ｓ２ｍは、閾値ＴｈＳ以上の値を示す輝度変動率近傍において極大の位置が配線パターン層に対応している。隣り合う２つの極大位置間の水平スライス画像の数は、絶縁層を挟んで隣り合う２つの配線パターン層間における所定の間隔の水平スライス画像の数であるので、この間の水平スライス画像の数に基づいて極大位置間の距離を算出し、その距離と既知の配線パターン層の厚さ（実測値または設計値等）との差分が絶縁層の厚さとなる。絶縁層の厚さに基準値を設けてこれと比較することにより、絶縁層厚さの良否を判定することもできる。
【００５９】
（２−１）良否判定処理：
以下の特徴に対する良否判定処理について検討した。
１．スルーホール内面に形成された銅めっき層(内側導電層)を備える貫通基板
（１）銅めっき層と各ランドとの接合状態
（２）各ランドの銅めっき層に対する配設状態および各ランドの相互の配設状態（レジストレーション）
（３）銅めっき層の厚さの均一性
（４）表層側ランドのエッジ部に形成された銅めっき層の厚さの均一性
２．バンプ導体またはフィルドビア導体を備えるビルドアップ基板
（１）バンプ導体またはフィルドビア導体と各ランドとの接合状態
（２）各ランドの相互の配設状態および上記各ランドのバンプ導体またはフィルドビア導体に対する配設状態
（３）バンプ導体またはフィルドビア導体の内部の状態
３．垂直スライス画像を用いた検査および水平スライス画像と垂直スライス画像とを併用した場合の検査
【００６０】
１．スルーホール内面に形成された銅めっき層(内側導電層)を備える貫通基板
（１）銅めっき層と各ランドとの接合状態
本例の検査に用いられる多層基板は、貫通基板であり、一例を示すと、図５に示すように、積層基板を貫通するスルーホールＨと、この内面に銅めっきにより形成された銅めっき層（「内側導電層」ともいう。）３０と、この銅めっき層３０に接続されかつ各層に設けられた各ランド３１と、各ランド３１に接続される各パターン層部３２と、各ランドおよび各パターン層部からなる各パターン層間に配設される絶縁層３３と、を備えるものである。図５中のＨはスルーホールを示し、３０ａは表層側に形成された銅めっき層を示す。尚、この例では、絶縁層が７層および導電パターン層が８層の多層基板であるが、この積層数は特に限定されず、１０層以上、例えば２０〜３０層の多層とすることもできる。
【００６１】
本例において、前記ステップＳ１７５（図２参照）における良否判定処理の詳細な説明を、以下にする。例として、上記に示す貫通基板におけるスルーホールの内面に形成された銅めっき層と各ランドとの接合状態の特徴量を得る場合における、この良否判定処理のフローチャートを図６に示す。
本実施形態においては、画像処理データ２８ｆ（図１等参照）から、上記についての良否の特徴が現れる特徴量を算出し、この特徴量に基づいて良否判定を行っている。
【００６２】
まず、多層配線基板におけるスルーホールの内面に形成された銅めっき層３０と各ランド３１との接合状態の特徴量を得る場合について説明する。
銅めっき層３０とランド３１の接合部において接合が正常である場合には、図７（Ａ）のように、接合面に隙間は見られない。しかし、図７（Ｄ）のように、銅めっき層３０とランド３１の接合部において接合不良が発生している場合には、銅めっき層３０とランド３１の接合部を表す境界に隙間３１ｓが存在している。この隙間３１ｓの面積を特徴量として算出し、良否の判定を行う。
【００６３】
図６に示すフローチャートのように、最初に変数ｎを"１"に初期化する。（ステップＳ２００）。上記変数ｎは最大値をＮとする整数で、このＮは、良否判定に用いられるスライス画像データ２８ｅ（図１参照）の数である。画像処理部２５ｇ（図１参照）は、上記輝度変動率ｓ２ｍに基づいて抽出するスライス画像データ２８ｅを特定し、このスライス画像データ２８ｅより画像処理データ２８ｆ（図１参照）を取得し、この画像処理データ２８ｆに基づいて、銅めっき層と各ランドとの接合部における未接合を表す隙間を抽出する（ステップＳ２０５）。隙間を抽出するための画像処理としては特に限定されないが、モフォロジー処理等を採用可能である。
【００６４】
抽出された隙間３１ｓの面積Ａ１ｎを算出し（ステップＳ２１０）、算出した隙間の面積Ａ１ｎが、予め決められた閾値Ｔｈ１より大きいか否かを判別する（ステップＳ２１５）。ここで、閾値Ｔｈ１は、良品の断面における隙間の面積の許容値に基づいて決定されている。許容される隙間の面積に対して所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ１を定義すれば、隙間３１ｓを表す領域の面積Ａ１ｎがこの閾値Ｔｈ１より小さい場合に良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ２２０において良判定を行う。そして、隙間３１ｓを表す領域の面積Ａ１ｎがこの閾値Ｔｈ１より大きい場合に不良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ２２５において不良判定を行う。
【００６５】
ここで、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ２３０）、最大値Ｎに達していると判別されなければ変数ｎをインクリメントして（ステップＳ２３５）、ステップＳ２０５以降の処理を繰り返す。ステップＳ２３０にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別されたときには、銅めっき層と各ランドとの接合状態の良否判定は終了する。
【００６６】
また、画像処理データ２８ｆより処理画像内における銅めっき層の外側輪郭が示す半径（以下外径という）の重心Ｇ１ｎを算出し、重心Ｇ１ｎを中心とした隙間の角度を算出し、これを判定基準として良否判定を行ってもよい。すなわち、図７の（Ｄ）のように、銅めっき層の外径の重心Ｇ１ｎから、隙間を表す画素の各端点の画素を通過する２本の直線において、この２線間の角度θ１ｎを算出し、算出した隙間の角度θ１ｎが、予め決められた閾値より大きいか否かを判別することもできる。ここで、この重心Ｇ１ｎの座標は、処理画像内における銅めっき層の外径のすべての輪郭画素との距離の和が最小になる点として算出することができる。また、重心Ｇ１の座標（Ｘ１ｎ，Ｙ１ｎ）は、Ｘ１ｎ＝∫∫ｘｄｘｄｙ／Ａｎ，Ｙ１ｎ＝∫∫ｙｄｘｄｙ／Ａｎとしても算出可能である。Ａｎは銅めっき層の外径の輪郭の内側の面積である。
さらに、上記各良否判定では、隙間の大きさを表す特徴量を判定基準として良否判定を行っているが、大きさにかかわらず、隙間が認められる場合には不良と判定してもよい。
【００６７】
以上により、上記良否判定を各層における銅めっき層と各ランドとの接合部において行い、銅めっき層と各ランドとの全ての接合部に閾値以上の大きさ隙間を有さない、または隙間が存在しないことを確認することにより、銅めっき層と各ランドとの全ての接合は良好であると判定することができる。
【００６８】
（２）各ランドの銅めっき層に対する配設状態および各ランドの相互の配設状態（レジストレーション）
次に、貫通基板における各ランドの銅めっき層に対する配設状態の特徴量を得る場合について説明する。銅めっき層３０とランド３１の配設状態において配設が正常である場合には、図７（Ａ）のように、銅めっき層３０とランド３１は同心であるが、図７（Ｂ）のように、銅めっき層３０とランド３１の配設状態において配設不良が発生している場合には、銅めっき層３０とランド３１の重心位置にずれが発生している。このずれ量を特徴量として算出し、良否を判定する。
【００６９】
図９に示すフローチャートのように、最初に、変数ｎを"１"に初期化する（ステップＳ３００）。上記変数ｎは最大値をＮとする整数で、このＮは、良否判定に用いられるスライス画像データ２８ｅ（図１参照）の数である。画像取得部２５ｄ（図１参照）は、上記輝度変動率ｓ２ｍに基づいて抽出するスライス画像データ２８ｅを特定し、このスライス画像データ２８ｅより画像処理データ２８ｆ（図１参照）を取得し、この画像処理データ２８ｆに基づいて、配線パターン層におけるランドの外径および銅めっき層の外径の輪郭を抽出する（ステップＳ３０５）。輪郭を抽出するための画像処理としては特に限定されないが、Ｓｏｂｅｌフィルタ、ＰｒｅｗｉｔｔフィルタおよびＬａｐｌａｃｉａｎフィルタ等を用いたエッジ抽出処理等を採用することができる。
【００７０】
上記画像処理データ２８ｆより抽出した、ランドおよび銅めっき層のｘ−ｙ平面における外径の輪郭より、ランドおよび銅めっき層のｘ−ｙ平面における外径の重心Ｇ２ｎおよびＧ３ｎをそれぞれ算出する（ステップＳ３１０）。この重心を算出する方法は、特に限定されないが、上述のように、全ての輪郭画素との距離の和が最小になる点として算出することができる。
【００７１】
ここで、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ３１５）、最大値Ｎに達していると判別されなければ変数ｎをインクリメントして（ステップＳ３２０）、ステップＳ３０５以降の処理を繰り返す。ステップＳ３１０にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別されたときには、取得したすべての銅めっき層の外径の重心Ｇ３ｎの平均Ｇ３Ａｖを算出する（ステップＳ３２５）。
【００７２】
次に、再び変数ｎを"１"に初期化する（ステップＳ３３０）。上記算出した重心Ｇ２ｎからＧ３Ａｖまでの距離ｌｎを算出する（ステップＳ３３５）。この距離ｌｎは銅めっき層の重心を基準とした各ランドのｘ−ｙ平面におけるずれ量を表している。算出した距離ｌｎは、予め決められた閾値Ｔｈ２より大きいか否かを判別する（ステップＳ３４０）。ここで、閾値Ｔｈ２は、良品の銅めっき層の重心を基準とした各ランドのｘ−ｙ平面におけるずれ量の許容値に基づいて決定される。許容されるずれ量に対して略同値または所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ２を定義すれば、ずれ量を表す距離ｌｎがこの閾値Ｔｈ２より小さい場合に良品であると判定することができ、この場合にはステップＳ３４５において良判定を行う。そして、ずれ量を表す距離ｌｎがこの閾値Ｔｈ２より大きい場合に不良品であると判定することができ、この場合にはステップＳ３５０において不良判定を行う。
【００７３】
ここで、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ３５５）、最大値Ｎに達していないと判別した場合には変数ｎをインクリメントして（ステップＳ３６０）、ステップＳ３３５以降の処理を繰り返す。一方、ステップＳ３５５にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別した場合には、各ランドの銅めっき層に対する配設状態の良否判定は終了する。
【００７４】
上記良否判定において、ずれ量を表す距離ｌｎは各層における銅めっき層の重心の平均値を利用して算出したが、各層において算出した個別の銅めっき層の重心を利用して算出するようにしてもよい。また、上記良否判定と同様にして算出した各ランドの各重心の位置ずれ量により、各ランドの相互の配設状態の良否を判定することも可能である。
【００７５】
以上により、貫通基板における各ランドの銅めっき層に対する配設状態において、閾値以上の大きさの各ランドおよび銅めっき層の重心のｘ−ｙ平面方向における位置のずれがないことを確認することにより、各ランドの銅めっき層に対する配設状態は良好であると判定することができる。
【００７６】
（３）銅めっき層の厚さの均一性および表層側ランドのエッジ部に形成された銅めっき層の厚さの均一性
貫通基板における銅めっき層厚さの均一性を特徴量として得る場合について説明する。銅めっき層３０において均一にめっきが施されている場合には、図７（Ａ）のように、銅めっき層３０の厚さＸ１，Ｘ２，Ｙ１およびＹ２は均一であるが、図７（Ｃ）のように、銅めっき層３０においてめっき不良が発生している場合には、銅めっき層３０の厚さＸ１，Ｘ２，Ｙ１およびＹ２は不均一になっている。このめっき層厚さの均一性を特徴量として算出し、良否を判定する。
【００７７】
最初に、図１０に示すように、変数ｍおよびｎを"１"にそれぞれ初期化する（ステップＳ４００）。上記変数ｍは最大値をＭとする整数であり、上記変数ｎは最大値をＮとする整数で、このＭ及びＮは、それぞれ良否判定に用いられる銅めっき層の厚さの測定回数とスライス画像データ２８ｅ（図１参照）の数である。画像処理部２５ｇは（図１参照）、スライス画像データ２８ｅより画像処理データ２８ｆ（図１参照）を取得し、この画像処理データ２８ｆに基づいて、銅めっき層の外径および内径の輪郭を抽出する（ステップＳ４０５）。ここで、銅めっき層は、基板面に垂直な方向に貫通形成されているスルーホールの内側に形成されているため、銅めっき層の外径および内径の輪郭を取得するために用いる画像処理データ２８ｆは、基板面に垂直な方向における所定の間隔のｎ個の各画像処理データ２８ｆとする。
【００７８】
上記画像処理データ２８ｆより取得した銅めっき層のｘ−ｙ平面における外径および内径の輪郭より、銅めっき層のｘ−ｙ平面における外径の重心Ｇ４ｎを算出する（ステップＳ４１０）。この重心Ｇ４ｎの座標（ｘＧ４ｎ，ｙＧ４ｎ）を算出する方法は、特に限定されないが、上述のように、全ての輪郭画素との距離の和が最小になる点として算出することができる。また、貫通基板の基板面に垂直に形成されているスルーホールは、機械加工により形成され、水平スライス面においてはほぼ真円となっており、このスルーホール内面に形成された銅めっき層のｘ−ｙ平面における外径も略真円であるとして、この外径の輪郭の直径を２等分した位置は銅めっき層のｘ−ｙ平面における外径の重心Ｇ４ｎであるとしてもよい。
【００７９】
次に、図１１に示すように、上記算出した重心Ｇ４ｎの座標（ｘＧ４ｎ，ｙＧ４ｎ）を通過する所定の角度の直線において、重心Ｇ４ｎの座標（ｘＧ４ｎ，ｙＧ４ｎ）から銅めっき層の各外径の輪郭画素までの距離を算出し（ステップＳ４１５）、これを角度θにおける距離Ｒθｍとし、さらに、重心Ｇ４ｎの座標（ｘＧ４ｎ，ｙＧ４ｎ）から角度θにおける銅めっき層の各内径の輪郭画素までの距離を算出し（ステップＳ４２０）、これを角度θにおける距離ｒθｍとする。この角度θはθ＝２π×ｍ／Ｍと定義してあり、ｍ番目の距離算出時における、重心Ｇ４ｎを原点とする直線の角度である。ステップＳ４１５およびステップＳ４２０にてｍ番目のＲθｍおよびｒθｍを算出すると、この外径までの距離Ｒθｍと内径までの距離ｒθｍの差分ｔθｍを算出する（ステップＳ４２５）。この外径までの距離Ｒθｍと内径までの距離ｒθｍの差分ｔθｍは、銅めっき層３０の厚さを表している。
【００８０】
ここで、変数ｍが最大値Ｍに達しているか否かを判別し（ステップＳ４３０）、最大値Ｍに達していないと判別した場合には変数ｍをインクリメントして（ステップＳ４３５）、ステップＳ４１５以降の処理を繰り返す。ステップＳ４３０にて変数ｍが最大値Ｍに達していると判別した場合には、角度θを所定の間隔で重心Ｇ４ｎまわりに３６０°１周してｔθｍを取得し、このｔθｍの平均値ｔθｍＡｖおよび分散値ｔθｍｓを算出する（ステップＳ４４０）。
【００８１】
ステップＳ４４０にてｎ番目の画像処理データ２８ｆより平均値ｔθｍＡｖおよび分散値ｔθｍｓを算出すると、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ４４５）、最大値Ｎに達していないと判別した場合には変数ｎをインクリメントして（ステップＳ４５０）、ステップＳ４０５以降の処理を繰り返す。ステップＳ４４５にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別した場合には、すべての画像処理データ２８ｆについての銅めっき層厚さの平均値ｔθｍＡｖおよび分散値ｔθｍｓの算出が終了しているので、スルーホール全体の銅めっき層厚さの平均値ｔθｍＡｖｉおよび分散値ｔθｍｓｉの算出を行い（ステップＳ４５５）、スルーホール全体の銅めっき層厚さの均一性の良否判定を行う。
【００８２】
算出したスルーホール全体の銅めっき層の厚さの平均値ｔθｍＡｖｉおよび分散値ｔθｍｓｉと、予め決められた閾値Ｔｈ３およびＴｈ４ならびにＴｈ５およびＴｈ６の範囲内であるかを判別する（ステップＳ４６０）。ここで、閾値Ｔｈ３およびＴｈ４ならびにＴｈ５およびＴｈ６は、良品の断面において同様に算出した銅めっき層の厚さの平均値および分散値の許容値に基づいて決定されている。すなわち、許容される銅めっき層の厚さの平均値および分散値に対して略同値または所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ３およびＴｈ４ならびにＴｈ５およびＴｈ６を定義すれば、上記スルーホール全体の銅めっき層の厚さの平均値ｔθｍＡｖｉおよび分散値ｔθｍｓｉがこの閾値Ｔｈ３およびＴｈ４ならびにＴｈ５およびＴｈ６それぞれの範囲内である場合に良品であると判別することができ、ステップＳ４６５において良品判定を行い、範囲外である場合に不良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ４７０において不良判定を行う。
【００８３】
以上より、貫通基板における各ランドの銅めっき層の厚さの均一性において、閾値の範囲外のスルーホール全体の銅めっき層の厚さの平均値および分散値を有さないことを確認することにより、各ランドの銅めっき層の厚さの均一性は良好であると判定することができる。
【００８４】
また、貫通基板の各上下面に配設されている表層側ランドのエッジ部においては、銅めっき層（図５の表層側めっき層３０ａの中心側でかつ表層側ランドのエッジ部に近い部分）が薄くなり、導通不良となりやすい。このため、上記、銅めっき層の厚さの均一性に基づいた多層配線基板の良否判定の方法において、特に、貫通基板の各上下面に配設されている表層側ランドのエッジ部に形成された銅めっき層の厚さを評価することにより、この銅めっき層の厚さの均一性の良否判定についても同様に用いて良否判定を行うことができる。さらに、表層側ランドのエッジ部近傍に対応する水平スライス画像を多く用いることにより、この厚さの均一性について、より詳細な良否判定を行うことも可能である。
【００８５】
２．バンプおよびフィルドビアを備えるビルドアップ基板の良否判定
（１）バンプ、フィルドビアとランドとの接合状態
ビルドアップ基板におけるバンプ４０またはフィルドビア５０の層間導電体とランド４１、５１との接合状態の特徴量を得る場合において、バンプ４０とランド４１を例として説明する（図１２〜図１５参照）。なお、図１２と図１３は、ビルドアップ工法のバリエーションとしての銀ペーストをバンプとして用いるＢ２ｉｔ技法（Ｂｕｒｒｉｅｄ Ｂｕｍｐ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）による多層配線基板の断面を示している。また、図１５は、スルーホールに内面めっきの施されたコア基板（貫通基板）に対して基板を積層しフィルドビア（めっき等を施したビア）により接合した多層配線基板の断面を示している。
【００８６】
図１２（２）および（３）ならびに図１４（ｃ）に示すように、バンプ４０とランド４１との接合状態が正常である場合には、バンプとランドとの接合面における接合面積は所定の大きさであり、外径も略円形で、かつボイドや欠けも見られない。しかし、接合不良が発生している場合は、図１３（２）のように接合面積が小さかったり、図１３（３）のように外径がひずんでいたり、図１３（４）のようにボイドや欠けが発生していたり、といった状態となる。これらの不良箇所を判定するために、本良否判定においては、バンプとランドとの接合面における接合面積、バンプとランドとの接合面の直径、およびバンプとランドとの接合面におけるボイドや欠けの面積を特徴量として算出し、良否の判定を行う。
また、フィルドビア（図１５の５０参照）およびこれに接合されるランド５１ａ、５１ｂの場合も、上記と同様の接合不良を判定することによって良否の判定を行うことができる。
【００８７】
上記良否判定を実行するにあたって、図１６に示すフローチャートのように、最初に、変数ｎを"１"に初期化する（ステップＳ５００）。ここで、上記変数ｎは最大値をＮとする整数で、このＮは、良否判定に用いられるスライス画像データ２８ｅ（図１参照）の数である。画像処理部２５ｇ（図１参照）は、上記輝度変動率ｓ２ｍと予め既知の設計データに基づいて抽出するスライス画像データ２８ｅを特定し、このスライス画像データ２８ｅより画像処理データ２８ｆ（図１参照）を取得した後、この画像処理データ２８ｆに基づいて、バンプとランドとの接合面における外径の輪郭およびこの輪郭内側の空隙を抽出する（ステップＳ５０５）。
輪郭を抽出するための画像処理としては、特に限定されないが、Ｓｏｂｅｌフィルタ、ＰｒｅｗｉｔｔフィルタおよびＬａｐｌａｃｉａｎフィルタ等を用いたエッジ抽出処理等を採用することができる。また、空隙を抽出するための画像処理としては、特に限定されないが、モフォロジー処理等を採用することができる。このバンプとランドとの接合位置におけるスライス画像データ２８ｅは、上述の輝度変動率を用いて特定することができる。
【００８８】
すなわち、配線パターン層と絶縁層の厚さは設計データによって既知であり、輝度変動率ｓ２ｍが極大の位置は配線パターン層の中心に対応しており、その輝度変動率ｓ２ｍが極大の位置から配線パターン層と絶縁層の特定のスライス位置におけるスライス画像データ２８ｅを抽出することができる。
【００８９】
次に、抽出されたバンプとランドとの接合位置における接合面の輪郭から、この輪郭内側の断面積Ａ２ｎを算出する（ステップＳ５１０）。バンプとランドとの接合位置における接合面の断面積Ａ２ｎを取得したら、断面積Ａ２ｎと予め決められた閾値Ｔｈ７とを比較し、断面積Ａ２ｎが閾値Ｔｈ７より大きいか否かを判別する（ステップＳ５１５）。ここで、閾値Ｔｈ７は、良品の断面積の大きさの許容値に基づいて決定されており、許容される断面積の大きさに対して、閾値Ｔｈ７を良品の断面積の大きさと略同値、あるいは所定のマージンを設けて良品の断面積の大きさより大きな値と定義されている。
【００９０】
この結果、断面積Ａ２ｎが閾値Ｔｈ７より大きいか否かを判別することで、バンプとランドとの接合位置における接合面の断面積が良品であるか否かを判別することができる。そこで、断面積Ａ２ｎが閾値Ｔｈ７より小さい場合に不良であるとし、ステップＳ５４５において不良判定を行う。
【００９１】
次に、ビルドアップ基板におけるバンプとランドとの接合状態の特徴量として、接合面におけるバンプの外径等の状態を得る場合には、バンプとランドとの接合面における２つの径Ｄ１，Ｄ２の比Ｄ１／Ｄ２を算出し（ステップＳ５２０）、この比が予め決められた閾値Ｔｈ８より大きいか否かを判別する（ステップＳ５２５）。ここで、閾値Ｔｈ８は、良品の断面における径の比に基づいて決定されている。すなわち、図１２（２）および（３）に示すように、バンプとランドとの接合状態が正常である場合には、バンプとランドとの接合面における外径は略円形であり、径の比は略１である。そこで、１に対して所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ８を定義すれば、上記比Ｄ１／Ｄ２がこの閾値Ｔｈ８より大きい場合に不良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ５４５において不良判定を行う。
【００９２】
より具体的には、不良品において、バンプとランドとの接合面における断面は、図１３（３）のように、歪んでいる。従って、この断面において略最大の径と略最小の径を上記２つの径Ｄ１，Ｄ２とすれば、両者の比は１より大きくなる。従って、２つの径の比Ｄ１／Ｄ２に基づいて上述のように不良であるか否かを判別することができる。
【００９３】
なお、断面において略最大の径Ｄ１と略最小の径Ｄ２を算出する手法は、特に限定されず、例えば、水平スライス画像を２値化し、バンプの輪郭を算出するとともに、任意の輪郭画素から他の輪郭画素への距離を算出し、最大の距離となる線分を略最大の径Ｄ１とすることができる。また、上記２値化した画像においてバンプの重心Ｇ（全ての輪郭画素との距離の和が最小になる点）を通る直線と輪郭とが交わる２つの点同士の距離が最小となる線分を略最小の径Ｄ２とすることができる。
【００９４】
上述の例以外にも種々の手法を用いて略最大の径Ｄ１と略最小の径Ｄ２を算出することができる。例えば、上述のようにして算出した断面Ａ上の重心Ｇの通る直線と輪郭とが交わる２つの点同士の距離が最大の線分を略最大の径Ｄ１としてもよい。いずれにしても、ここでは径の比に基づいて歪みを評価することができればよく、差分を含むところの最大と最小の径の比によって断面の歪みを評価することができる限りにおいて、種々の手法で径を算出可能である。
【００９５】
さらに、バンプとランドとの接合面におけるボイドおよび欠けの有無の確認として、バンプとランドとの接合面における画像内の空隙の有無を求める。例えば、図１３（４）のように、バンプにおいてボイド（空隙）が存在する場合には、画像処理結果として得られた２値画像内におけるバンプの断面の面積をあらわす領域の内側にボイドが存在している。このボイドの面積Ａ３ｎを算出し、算出したボイドの面積Ａ３ｎと、予め決められた閾値Ｔｈ９より大きいか否かを判別する（ステップＳ５３５）。ここで、閾値Ｔｈ９は、良品の断面におけるボイドの面積の許容値に基づいて決定されている。すなわち、良品の断面におけるボイドの面積を閾値Ｔｈ９として、許容されるボイドの面積に対して所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ９を定義すれば、上記ボイドを表す領域の面積Ａ３ｎがこの閾値Ｔｈ９より大きい場合に不良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ５４５において不良判定を行う。さらに、上記良否判定では、ボイドおよび欠け（図１３（４）参照）の面積を判定基準として良否判定を行っているが、この大きさにかかわらず、ボイドおよび／または変形（図１３（４）および（３）参照）が認められる場合には、不良と判定することができる。
【００９６】
さらに、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ５５０）、最大値Ｎに達していないと判別した場合には変数ｎをインクリメントして（ステップＳ５５５）、ステップＳ５０５以降の処理を繰り返す。また、ステップＳ５５０にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別した場合には良否判定を終了する。
【００９７】
以上により、上記各良否判定を各層におけるボイドとランドの接合部において行い、
バンプとランドとの接合位置に閾値以上の大きさの接合面（断面積）を有し、かつその形状に歪が無く略円形で、かつボイドもしくは欠けが存在しない、または許容範囲内とされる大きさであることを確認することにより、バンプとランドとの接合は良好であると判定することができる。なお、バンプまたはフィルドビアの内部の状態、すなわち、ボイドもしくは欠けの有無、または形状等に基づいて良否を判定する場合においても、上記の方法と同様の方法を用いて良否判定をすることができる。
【００９８】
（２）各ランドの相互の配設状態および上記各ランドのバンプに対する配設状態
ビルドアップ基板における各層間導電体の相互の配設状態および各ランドの層間導電体に対する配設状態の特徴量を得る場合において、各ランドのバンプに対する配設状態を例として説明する。図１２（１）のように、各ランドのバンプに対する配設状態が正常である場合には、バンプの重心とランドの重心とを結ぶ線は略直線的に並んでいるが、不良が発生している場合は、図１３（１）のように各重心にずれが生じている。このような各ランドのバンプに対する配設状態を判定するために、本良否判定においては、各バンプの重心と各ランドの中心を算出し、良否の判定を行う。
また、フィルドビアの場合（図１５参照）も、各フィルドビアの重心と各ランドの重心を算出することにより、良否の判定を行うことができる。
【００９９】
図１７に示すフローチャートのように、最初に、変数ｍおよびｎを"１"にそれぞれ初期化する（ステップＳ６００）。上記変数ｍは最大値をＭとする整数であり、上記変数ｎは最大値をＮとする整数で、このＭ及びＮは、それぞれ、良否判定に用いられるスライス画像データ２８ｅ（図１参照）の数である。画像処理部２５ｇ（図１参照）は、上記輝度変動率ｓ２ｍに基づいて抽出する配線パターン層および絶縁層における複数のスライス画像データ２８ｅを特定し、スライス画像データ２８ｅより画像処理データ２８ｆ（図１参照）を取得した後、この画像処理データ２８ｆに基づいて、ランドの外径の輪郭を抽出する（ステップＳ６０５）。輪郭を抽出するための画像処理としては、特に限定されないが、Ｓｏｂｅｌフィルタ、ＰｒｅｗｉｔｔフィルタおよびＬａｐｌａｃｉａｎフィルタ等を用いたエッジ抽出処理等を採用可能である。
【０１００】
上記画像処理データ２８ｆより取得したランドの外径の輪郭よりランドの重心Ｇ５ｎ（面積重心）を算出する（ステップＳ６１０）。この重心Ｇ５ｎの座標（ｘＧ５ｎ，ｙＧ５ｎ）を算出する方法は特に限定されないが、上述のように、全ての輪郭画素との距離の和が最小になる点として算出することができる。
【０１０１】
ここで、変数ｎがランドの数に相当する最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ６１５）、最大値Ｎに達していると判別されなければ変数ｎをインクリメントして（ステップＳ６２０）、ステップＳ６０５以降の処理を繰り返す。ステップＳ６１５にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別されたときには、画像処理部２５ｇは、さらに、上記の方法により画像処理データ２８ｆを取得し、この画像処理データ２８ｆに基づいて、バンプの外径の輪郭を抽出する（ステップＳ６２５）。
【０１０２】
次に、上記画像処理データ２８ｆより取得したバンプの外径の輪郭より、バンプの重心Ｇ６ｍを算出する（ステップＳ６３０）。この重心Ｇ６ｍの座標（ｘＧ６ｍ，ｙＧ６ｍ，ｚＧ６ｍ）を算出する方法は特に限定されないが、１つのバンプに設定した複数のスライス位置に対するそれぞれのバンプの輪郭の画素から各スライス面における面積重心を求めた値を平均化して算出してもよいし、各バンプの３次元画像に対して全ての輪郭画素との距離の和が最小になる点を直接に算出してもよい。
【０１０３】
ここで、変数ｍがバンプの数に相当する最大値Ｍに達しているか否かを判別し（ステップＳ６３５）、最大値Ｍに達していないと判別した場合は変数ｍをインクリメントして（ステップＳ６４０）、ステップＳ６２５以降の処理を繰り返す。ステップＳ６３５にて変数ｍが最大値Ｍに達していると判別されたときには、再び、変数ｍおよびｎを"１"にそれぞれ初期化する（ステップＳ６４５）。
【０１０４】
次に、上記算出したランドの面積重心Ｇ５ｎおよびバンプの体積重心Ｇ６ｍより、各ランドのバンプに対する配設状態の特徴量として、各ランドおよび各バンプのそれぞれの重心Ｇ５ｎおよびＧ６ｍのｘ−ｙ平面上における距離をｌｍとし、その絶対値│ｌｍ│を算出する（ステップＳ６５０）。この算出した重心のｘ−ｙ平面上における距離の絶対値│ｌｍ│と、予め決められた閾値Ｔｈ１０より大きいか否かを判別する（ステップＳ６５５）。ここで、閾値Ｔｈ１０は、良品における配設状態の許容値に基づいて決定されており、許容されるずれ量に対して略同値または所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ１０を定義すれば、ずれ量を表す距離ｌｍがこの閾値Ｔｈ１０より小さい場合に良品であると判定することができ、この場合にはステップＳ６６０において良判定を行う。そして、ずれ量を表す距離ｌｍがこの閾値Ｔｈ１０より大きい場合に不良品であると判定することができ、この場合にはステップＳ６６５において不良判定を行う。
【０１０５】
ここで、変数ｎとｍが最大値ＮとＭに達しているか否かを判別し（ステップＳ６７０）、最大値ＮとＭに達していないと判別した場合には変数ｎおよびｍをインクリメントして（ステップＳ６７５）、ステップＳ６５０以降の処理を繰り返す。ステップＳ６７０にて変数ｎとｍが最大値ＮとＭに達していると判別した場合には、各ランドの各バンプに対する配設状態の良否判定は終了する。また、上記良否判定と同様にして、各ランドの相互の配設状態の良否を判定することも可能である。
【０１０６】
以上より、ビルドアップ基板における各ランドの各バンプに対する配設状態において、閾値以上の大きさの各ランドおよび各バンプの重心のｘ−ｙ平面方向における位置のずれを有さないことを確認することにより、各ランドの各バンプに対する配設状態は良好であると判定することができる。
なお、各ランドのバンプに対する配設状態の特徴量としての距離ｌｍを算出するに当たっては、各ランドの重心位置のバラツキが設定値以下であることを前提として上記の処理を実施する。
【０１０７】
３．垂直スライス画像に基づいた検査の併用
上述の各良否判定の方法は、水平スライス画像に基づいて特徴量を取得することによる良否判定の方法であるが、さらに、水平スライス画像に加えて基板面に垂直な垂直スライス画像に基づいて特徴量を算出する場合には、より精度の高い良否判定を行うことが可能である。すなわち、従来のテストクーポン部を縦方向に切断・研磨して顕微鏡で検査する方法では１つのテストクーポンにつき通常は１断面しか検査できないが、上記スライス画像抽出工程においては、生成した３次元再構成画像における任意の面についてのスライス画像を作成可能である。従って、例えば、生成した３次元再構成画像から基板面に垂直な導通部の中心を通る複数の垂直スライス画像を抽出し、水平スライス画像に基づいた検査に加えて、抽出した各垂直スライス画像に基づいた検査を行うことができる。
【０１０８】
例として、スルーホール内面に形成された銅めっき層を備える貫通基板における良否判定の場合について説明する。基板面に垂直なスライス面において、銅めっき層３０とランド３１との接合が正常である場合には、図５の断面Ｃのように接合面に隙間は見られないが、図５の断面Ｄのように、銅めっき層３０とランド３１の接合部において接合不良が発生している場合には、銅めっき層３０とランド３１の接合部を表す境界に隙間３１ｓが存在している。この隙間の面積を特徴量として算出し、良否の判定を行う。
【０１０９】
図１８に示すフローチャートのように、最初に変数ｎを"１"に初期化する（ステップＳ７００）。上記変数ｎは最大値をＮとする整数で、このＮは、良否判定に用いられるスライス画像データ２８ｅの数である。画像処理部２５ｇは、スルーホールの中心軸を通る、角度θにおける垂直のスライス画像データ２８ｅより画像処理データ２８ｆを取得し、この画像処理データ２８ｆに基づいて、銅めっき層と各ランドとの接合部における未接合を表す隙間を抽出する（ステップＳ７０５）。ここで、この角度θはθ＝２π×ｎ／Ｎと定義してあり、ｎ番目のスライス画像抽出時における、スルーホールの中心軸を通る平面の角度である。隙間を抽出するための画像処理としては特に限定されないが、モフォロジー処理等を採用することができる。
【０１１０】
抽出された隙間３１ｓの面積Ａθｎを算出し（ステップＳ７１０）、算出した隙間の面積Ａθｎが、予め決められた閾値Ｔｈθより大きいか否かを判別する（ステップＳ７１５）。ここで、閾値Ｔｈθは、良品の断面における隙間の面積の許容値に基づいて決定されている。許容される隙間の面積に対して略同値または所定のマージンを設けて閾値Ｔｈθを定義すれば、隙間３１ｓを表す領域の面積Ａθｎがこの閾値Ｔｈθより小さい場合に良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ７２０において良判定を行う。そして、隙間３１ｓを表す領域の面積Ａθｎがこの閾値Ｔｈθより大きい場合に不良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ７２５において不良判定を行う。
【０１１１】
ここで、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ７３０）、最大値Ｎに達していないと判別した場合には変数ｎをインクリメントして（ステップＳ７３５）、ステップＳ７０５以降の処理を繰り返す。ステップＳ７３０にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別した場合には、垂直スライス画像に基づいた各ランドの銅めっき層に対する配設状態の良否判定は終了する。また、上記良否判定では、隙間の面積を判定基準として良否判定を行っているが、大きさにかかわらず、隙間が認められる場合には不良と判定してもよい。
【０１１２】
以上より、スルーホールの中心軸を通る所定の角度毎の複数の垂直スライス画像に基づいた上記良否判定を、銅めっき層と各ランドとの接合部において行い、銅めっき層とランドとの接合部に閾値以上の大きさの隙間を有さない、または隙間が存在しないことを確認することにより、銅めっき層とランドとの接合は良好であると判定することができる。
また、上記においては、銅めっき層３０とランド３１との接合部における接合状態について判定しているが、これに限らず、前記を参考にして、上記銅めっき層の厚さの均一性、多層配線基板の各上下面に配設された表層側ランドのエッジ部に形成された上記内側導電層の厚さの均一性、上記内側導電層に一体的に接続されている表層側導電層の厚さの均一性、または上記配線パターン層間に設けられた各絶縁層の厚さについて判定することもでき、さらには、これらの２つ以上を組み合わせて判定する場合には、極めて精度の高い判定をすることができる。
【０１１３】
以上のように、基板面に垂直な垂直スライス画像により算出した特徴量に基づいた良否判定を、水平スライス画像に基づいた良否判定と併用して行う場合には、より精度の高い良否判定を行うことが可能である。
【０１１４】
また、上記多様な接合状態の特徴に基づいた良否判定は、これらの２つ以上を組み合わせて判定する場合には多面的に判定することができ、一層精度の高い判定をすることもできる。さらに、全てを同時に判定する場合には、導通状態の全ての要素を総合的かつ多面的に判定することができ、さらに一層精度の高い判定をすることもできる。
そこで、本願発明は、上記した水平スライス画像を用いることにより種々の接合工法若しくはそれらの工法を組み合わせた接合構造を持つ全ての種類の導通部に対しての適用が可能であるが、垂直スライス画像による良否判定を加えることにより一層複雑な接合構造を備える導通部に対する適用が可能となる。
【０１１５】
また、上記については、水平スライス画像の抽出を用いる場合およびこれに垂直スライス画像の抽出を組み合わせて用いる場合について、説明しているが、これに限らず、垂直スライス画像のみを抽出して、前記導通部の状態を、前記に示す同様な方法および装置を用いて判定・検査をすることもできる。この場合、使用する垂直スライス画像を多くすることにより（例えば１０枚以上もしくは２０枚以上、７２枚以下もしくは９０枚以下等）精度を上げることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】本発明にかかる放射線検査装置の概略ブロック図である。
【図２】放射線検査処理のフローチャートである。
【図３】放射線検査装置の構成を座標系とともに説明する説明図である。
【図４】視野領域の例を示す図である。
【図５】スルーホール内面に形成された銅めっき層を備える貫通基板の一部要部断面図である。
【図６】ランドとめっき層との接合状態を示す放射線検査処理のフローチャートである。
【図７】図５に示すランドとめっき層との接合状態の一部を示す説明図である。
【図８】各水平スライス画像における各像の輝度変動率を示す説明図である。
【図９】各ランドの銅めっき層に対する配設状態および各ランドの相互の配設状態を示す放射線検査処理のフローチャートである。
【図１０】銅めっき層の厚さの均一性を示す放射線検査処理のフローチャートである。
【図１１】銅めっき層の厚さ算出方法を説明する図である。
【図１２】バンプ導体を備えるビルドアップ型多層配線基板の一部要部断面図である。
【図１３】バンプ導体を備えるビルドアップ型多層配線基板の他の態様を示す一部要部断面図である。
【図１４】積層後のバンプ導体の状態を示す説明図である。
【図１５】フィルドビア導体を備えるビルドアップ基板の一部要部断面図である。
【図１６】ビルドアップ基板の導体とランドとの接合状態等を示す放射線検査処理のフローチャートである。
【図１７】ビルドアップ基板において各ランドのバンプに対する配設状態を示す放射線検査処理のフローチャートである。
【図１８】垂直スライス画像に基づいて多層配線基板の放射線検査処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１７】
１０…放射線検査装置
１１…放射線発生器
１２…Ｘ−Ｙステージ
１２ａ…基板
１３ａ…放射線検出器
１３ｂ…回転機構
１４…搬送装置
２１…放射線制御機構
２２…ステージ制御機構
２３…画像取得機構
２３ａ…θ制御部
２４…搬送機構
２５…ＣＰＵ
２５ａ…搬送制御部
２５ｂ…放射線制御部
２５ｃ…ステージ制御部
２５ｄ…画像取得部
２５ｅ…再構成画像生成部
２５ｆ…スライス画像抽出部
２５ｇ…画像処理部
２５ｈ…良否判定部
２６…入力部
２７…出力部
２８…メモリ
２８ａ…検査位置データ
２８ｂ…撮像条件データ
２８ｃ…放射線画像データ
２８ｄ…３次元画像データ
２８ｅ…スライス画像データ
２８ｆ…画像処理データ
３０…銅めっき層（内側導電層）
３１、４１、５１…ランド
３１ｓ…ランドと銅めっき層との間に生じた隙間
３３…絶縁層
４０…積層後のバンプ
５０…フィルドビア
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多層配線基板の各配線パターンの層間を接続する導通部に放射線を照射して異なる位置に配設した検出器によって複数の放射線画像を撮像する放射線画像取得工程と、
撮像した上記複数の放射線画像から３次元再構成画像を生成する再構成画像生成工程と、
生成した上記３次元再構成画像から上記多層配線基板の基板面に水平な各層の水平スライス画像を抽出するスライス画像抽出工程と、
抽出された上記水平スライス画像より上記導通部の状態を得るための処理を行う画像処理工程と、
上記画像処理工程によって得られた処理結果と基準値とを比較して上記多層配線基板の良否を判定する良否判定工程と、を備えることを特徴とする多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項２】
上記画像処理工程によって得られた上記導通部の状態は、上記多層配線基板の内層に形成され且つ各配線パターン層間の導通を確保するための導体と、該各配線パターン層に備えられ且つ該導体に接続された各ランドと、の接合状態を含む請求項１に記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項３】
上記画像処理工程によって得られた上記導通部の状態は、上記各ランドの相互の配設状態及び上記各ランドの上記導体に対する配設状態の少なくとも一方を含む請求項２に記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項４】
上記導体は、上記多層配線基板に形成されている貫通穴の内面に形成された内側導電層であって、該内側導電層に上記各ランドは接続されており、
上記画像処理工程によって得られた上記導通部の状態は、上記内側導電層の厚さの均一性を含む請求項２または３に記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項５】
上記導体は、上記多層配線基板に形成されている上記貫通穴の内面に形成された上記内側導電層であって、該内側導電層に上記各ランドは接続されており、
上記画像処理工程によって得られた上記導通部の状態は、上記多層配線基板の各上下面に配設された表層側ランドのエッジ部に形成された上記内側導電層の厚さの均一性を含む請求項２乃至４のいずれかに記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項６】
上記導体は、上記多層配線基板の上記内層に設けられた層間導電体であって、該層間導電体の表面及び裏面が上記各ランドと接続されており、
上記画像処理工程によって得られた上記導通部の状態は、上記各層間導電体の内部の状態を含む請求項２または３に記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項７】
上記スライス画像抽出工程は、上記水平スライス画像に加えて基板面に垂直な垂直スライス画像をさらに抽出し、
上記画像処理工程は、上記水平スライス画像と上記垂直スライス画像とにより上記導通部の状態を得る請求項１乃至６のいずれかに記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項８】
上記画像処理工程で得られた上記導通部の状態は、上記導体と各ランドとの接合状態、上記内側導電層の厚さの均一性、多層配線基板の各上下面に配設された表層側ランドのエッジ部に形成された上記内側導電層の厚さの均一性、上記内側導電層に一体的に接続されている表層側導電層の厚さの均一性、および上記配線パターン層間に設けられた各絶縁層の厚さの少なくとも１つを含む請求項７に記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項９】
多層配線基板を放射線によって検査する放射線検査装置であって、
多層配線基板の各配線パターン層間を接続する導通部に放射線を照射して異なる位置に配設した検出器によって複数の放射線画像を撮像する放射線画像取得手段と、
撮像した上記複数の放射線画像から３次元再構成画像を生成する再構成画像生成手段と、
生成した上記３次元再構成画像から上記多層配線基板の基板面に水平な各層の水平スライス画像を抽出するスライス画像抽出手段と、
抽出された上記水平スライス画像より上記導通部の状態を得るための処理を行う画像処理手段と、
上記画像処理手段によって得られた処理結果と基準値とを比較して上記多層配線基板の良否を判定する良否判定手段と、を備えることを特徴とする多層配線基板の放射線検査装置。
【請求項１０】
多層配線基板を放射線によって検査する放射線検査プログラムであって、
多層配線基板の各配線パターン層間を接続する導通部に放射線を照射して異なる位置に配設した検出器によって複数の放射線画像を撮像する放射線画像取得機能と、
撮像した上記複数の放射線画像から３次元再構成画像を生成する再構成画像生成機能と、
生成した上記３次元再構成画像から上記多層配線基板の基板面に水平な各層の水平スライス画像を抽出するスライス画像抽出機能と、
抽出された上記水平スライス画像より上記導通部の状態を得るための処理を行う画像処理機能と、
上記画像処理機能によって得られた処理結果と基準値とを比較して上記多層配線基板の良否を判定する良否判定機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする多層配線基板の放射線検査プログラム。
【請求項１】
多層配線基板の各配線パターンの層間を接続する導通部に放射線を照射して異なる位置に配設した検出器によって複数の放射線画像を撮像する放射線画像取得工程と、
撮像した上記複数の放射線画像から３次元再構成画像を生成する再構成画像生成工程と、
生成した上記３次元再構成画像から上記多層配線基板の基板面に水平な各層の水平スライス画像を抽出するスライス画像抽出工程と、
抽出された上記水平スライス画像より上記導通部の状態を得るための処理を行う画像処理工程と、
上記画像処理工程によって得られた処理結果と基準値とを比較して上記多層配線基板の良否を判定する良否判定工程と、を備えることを特徴とする多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項２】
上記画像処理工程によって得られた上記導通部の状態は、上記多層配線基板の内層に形成され且つ各配線パターン層間の導通を確保するための導体と、該各配線パターン層に備えられ且つ該導体に接続された各ランドと、の接合状態を含む請求項１に記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項３】
上記画像処理工程によって得られた上記導通部の状態は、上記各ランドの相互の配設状態及び上記各ランドの上記導体に対する配設状態の少なくとも一方を含む請求項２に記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項４】
上記導体は、上記多層配線基板に形成されている貫通穴の内面に形成された内側導電層であって、該内側導電層に上記各ランドは接続されており、
上記画像処理工程によって得られた上記導通部の状態は、上記内側導電層の厚さの均一性を含む請求項２または３に記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項５】
上記導体は、上記多層配線基板に形成されている上記貫通穴の内面に形成された上記内側導電層であって、該内側導電層に上記各ランドは接続されており、
上記画像処理工程によって得られた上記導通部の状態は、上記多層配線基板の各上下面に配設された表層側ランドのエッジ部に形成された上記内側導電層の厚さの均一性を含む請求項２乃至４のいずれかに記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項６】
上記導体は、上記多層配線基板の上記内層に設けられた層間導電体であって、該層間導電体の表面及び裏面が上記各ランドと接続されており、
上記画像処理工程によって得られた上記導通部の状態は、上記各層間導電体の内部の状態を含む請求項２または３に記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項７】
上記スライス画像抽出工程は、上記水平スライス画像に加えて基板面に垂直な垂直スライス画像をさらに抽出し、
上記画像処理工程は、上記水平スライス画像と上記垂直スライス画像とにより上記導通部の状態を得る請求項１乃至６のいずれかに記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項８】
上記画像処理工程で得られた上記導通部の状態は、上記導体と各ランドとの接合状態、上記内側導電層の厚さの均一性、多層配線基板の各上下面に配設された表層側ランドのエッジ部に形成された上記内側導電層の厚さの均一性、上記内側導電層に一体的に接続されている表層側導電層の厚さの均一性、および上記配線パターン層間に設けられた各絶縁層の厚さの少なくとも１つを含む請求項７に記載の多層配線基板の放射線検査方法。
【請求項９】
多層配線基板を放射線によって検査する放射線検査装置であって、
多層配線基板の各配線パターン層間を接続する導通部に放射線を照射して異なる位置に配設した検出器によって複数の放射線画像を撮像する放射線画像取得手段と、
撮像した上記複数の放射線画像から３次元再構成画像を生成する再構成画像生成手段と、
生成した上記３次元再構成画像から上記多層配線基板の基板面に水平な各層の水平スライス画像を抽出するスライス画像抽出手段と、
抽出された上記水平スライス画像より上記導通部の状態を得るための処理を行う画像処理手段と、
上記画像処理手段によって得られた処理結果と基準値とを比較して上記多層配線基板の良否を判定する良否判定手段と、を備えることを特徴とする多層配線基板の放射線検査装置。
【請求項１０】
多層配線基板を放射線によって検査する放射線検査プログラムであって、
多層配線基板の各配線パターン層間を接続する導通部に放射線を照射して異なる位置に配設した検出器によって複数の放射線画像を撮像する放射線画像取得機能と、
撮像した上記複数の放射線画像から３次元再構成画像を生成する再構成画像生成機能と、
生成した上記３次元再構成画像から上記多層配線基板の基板面に水平な各層の水平スライス画像を抽出するスライス画像抽出機能と、
抽出された上記水平スライス画像より上記導通部の状態を得るための処理を行う画像処理機能と、
上記画像処理機能によって得られた処理結果と基準値とを比較して上記多層配線基板の良否を判定する良否判定機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする多層配線基板の放射線検査プログラム。
【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】
【公開番号】特開２００９−１４６９３（Ｐ２００９−１４６９３Ａ）
【公開日】平成２１年１月２２日（２００９．１．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−１８０３６２（Ｐ２００７−１８０３６２）
【出願日】平成１９年７月９日（２００７．７．９）
【出願人】（０００２４３８８１）名古屋電機工業株式会社 (107)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年１月２２日（２００９．１．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年７月９日（２００７．７．９）
【出願人】（０００２４３８８１）名古屋電機工業株式会社 (107)
【Ｆターム（参考）】
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