能够更简便地非常高精度地进行异物的检测。针对具有从输入的图像数据中提取特征量的编码部、以及从该特征量重构图像数据的解码部的神经网络，使用仅将无异物的印刷基板涉及的图像数据作为学习数据进行学习而生成的AI模型(100)，获取将由相机(32D)得到的图像数据作为原始图像数据输入AI模型(100)而重构的图像数据作为重构图像数据。对原始图像数据和重构图像数据进行比较，基于比较结果来判定印刷基板中有无异物。由于不需要准备用于比较的主基板，因此异物检查变得简便。另外，通过在比较的两图像数据中使印刷基板的形状、外观分别变得大致相同等，能够非常高精度地进行异物的检测。测。测。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基板异物检查装置以及基板异物检查方法
[0001]本专利技术涉及用于检查基板中有无异物的基板异物检查装置以及基板异物检查方法。
技术介绍
[0002]通常，在印刷基板上安装电子部件的基板生产线中，首先在印刷基板的焊盘上印刷膏状焊料(焊料印刷工序)。接着，基于该膏状焊料的粘性，在印刷基板上临时固定电子部件(固定工序)。之后，将该印刷基板引导至回流炉，将膏状焊料加热熔融，由此进行焊接(回流工序)。
[0003]通常，在这样的基板生产线中，有时设置基板异物检查装置，该基板异物检查装置基于对印刷有膏状焊料的印刷基板进行拍摄而得到的图像数据，检查印刷基板中有无异物(例如，参照专利文献1等)。
[0004]在上述专利文献1所记载的基板异物检查装置(三维形状测定装置)中，如下进行有无异物涉及的检查。即，通过一边对印刷基板照射多个彩色光，一边对该印刷基板进行拍摄，从而获取二维图像作为二维信息，并且使用该二维图像进行异物的检测。另外，通过一边对印刷基板照射光栅图案光，一边对该印刷基板进行拍摄，从而获取三维图像作为三维信息，并且使用该三维图像进行异物的检测。然后，通过将基于二维图像的检测结果和基于三维图像的检测结果合并，进行最终的与有无异物相关的判断。
[0005]这里，使用上述二维图像或三维图像的异物检测是通过将二维图像或三维图像与基准图像进行比较来进行的。基准图像是在与得到二维图像或三维图像时同样的条件下拍摄作为模范的基板(主基板)而获取的。
[0006]另外，在上述专利文献1中，在使用三维图像的情况下，通过辨别高度是否急剧变化或超过基准值，也能够进行异物的检测。
[0007]现有技术文献
[0008]专利文献
[0009]专利文献1：日本特开2016
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519768号公报。
技术实现思路
[0010]专利技术所要解决的问题
[0011]然而，为了将二维图像或三维图像与主基板涉及的基准图像进行比较来进行异物检测，需要检查对象的印刷基板与主基板相同。因此，在无法保持这些基板的同一性的情况下，无法进行异物检测。
[0012]另外，通常印刷基板的制造工序包括开孔工序、抗蚀剂涂布工序、膏状焊料印刷工序等进行定位的工序和使用掩模的工序。并且，膏状焊料是利用助焊剂将焊料粒搅拌而成的。因此，经过上述各种工序而印刷有膏状焊料的印刷基板的形状、外观变得不确定。因此，即使在检查对象的印刷基板上没有异物，在该印刷基板涉及的二维图像或三维图像与基准
图像之间必然会产生差异。因此，为了防止由该差异引起的误检测，必须设定比较宽松的检查条件，其结果，有可能产生异物的检测能力降低、无法检测到小的异物等不合格情况。
[0013]并且，即使要通过辨别高度是否急剧变化或是否超过基准值来检测异物，其结果，如果不是比膏状焊料涉及的基准值高的值，则有可能也无法检测为异物。这是因为，在印刷的膏状焊料中，能够存在侧面大致垂直地立起的膏状焊料、即高度急剧变化的膏状焊料。
[0014]本专利技术是鉴于上述情况而完成的，其目的在于提供一种能够更简便且非常高精度地进行异物的检测的基板异物检查装置等。
[0015]用于解决问题的手段
[0016]以下，对适于解决上述目的的各方案分项进行说明。另外，根据需要，对相应的方案附加特有的作用效果。
[0017]方案1.一种基板异物检查装置，检查印刷有膏状焊料的印刷基板中有无异物，所述基板异物检查装置的特征在于，具备：
[0018]图像数据获取单元，其能够获取包含膏状焊料的印刷部分的所述印刷基板中的规定的被检查区域的图像数据；
[0019]识别单元，其针对具有从输入的图像数据中提取特征量的编码部、以及从该特征量重构图像数据的解码部的神经网络，仅将无异物的所述印刷基板中的所述被检查区域涉及的图像数据作为学习数据进行学习而生成；
[0020]重构图像数据获取单元，其能够获取将由所述图像数据获取单元得到的图像数据作为原始图像数据输入到所述识别单元而重构的图像数据作为重构图像数据；以及
[0021]比较单元，其能够对所述原始图像数据和所述重构图像数据进行比较，
[0022]构成为能够基于所述比较单元的比较结果来判定所述印刷基板中有无异物。
[0023]另外，作为用于上述“学习数据”使用的“无异物的所述印刷基板中的所述被检查区域涉及的图像数据”，可以举出迄今为止的异物检查中所存储的图像数据、后述的方案3涉及的虚拟合格品图像数据、在膏状焊料印刷后由操作者通过目视进行分选的无异物的印刷基板的图像数据等。
[0024]另外，在上述“神经网络”中例如包含具有多个卷积层的卷积神经网络等。上述“学习”例如包含深度学习(Deep learning)等。上述“识别单元(生成模型)”例如包含自动编码器(自编码器)、卷积自动编码器(卷积自编码器)等。
[0025]此外，由于“识别单元”是仅学习无异物的印刷基板涉及的图像数据而生成，因此在将具有异物的印刷基板涉及的原始图像数据输入到识别单元时生成的重构图像数据与去除了噪声部分(相当于异物的部分)的原始图像数据大致一致。即，在印刷基板存在异物时，作为该印刷基板涉及的重构图像数据，生成假定为无异物的情况下的该印刷基板涉及的虚拟的图像数据。
[0026]根据上述方案1，对原始图像数据和将该原始图像数据输入到识别单元而重构的重构图像数据进行比较，基于该比较结果，判定印刷基板中有无异物。因此，要比较的两图像数据分别涉及相同印刷基板。
[0027]因此，与通过跟主基板涉及的基准图像的比较来检测异物的方法不同，不需要准备用于比较的主基板。因此，在无法保持检查对象的印刷基板与主基板的同一性的理由下，检查对象的印刷基板不受限制。由此，能够更简便地进行异物检查。
[0028]另外，在要比较的两图像数据中，印刷基板的形状、外观(例如膏状焊料的形状、位置等)分别变得大致相同，因此与通过跟基准图像的比较来检测异物的方法不同，无需为了防止误检测而设定比较宽松的检查条件，能够设定更严格的检查条件。而且，由于膏状焊料的高度或其变化的状态不会对异物的检测造成影响，因此能够检测具有比膏状焊料的侧面平缓地位移的侧面的异物、比膏状焊料低的异物。并且，在要比较的两图像数据中，能够使作为检查对象的印刷基板的拍摄条件(例如印刷基板的配置位置、配置角度、挠曲等)、检查装置侧的拍摄条件(例如照明状态、相机的视场角等)一致。这些作用效果相结合，能够非常高精度地进行异物的检测。
[0029]并且，由于构成为利用识别单元进行异物检查，因此无需为了进行异物检查而预先存储存在于印刷基板上的多个焊盘以及对它们分别印刷的膏状焊料各自的印刷设定信息等，另外，在检查时也不需要参照该信息等。因此，能够实现检查效率的提高。
[0030]方案2.根据方案1所述的基板异物检查装置，其特征在于，具备学习数据生成单元，
[0031]当将无异物的所述印刷基板中的所述被检查区域涉及的图像数据作为基本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种基板异物检查装置，检查印刷有膏状焊料的印刷基板中有无异物，所述基板异物检查装置的特征在于，具备：图像数据获取单元，其能够获取包含膏状焊料的印刷部分的所述印刷基板中的规定的被检查区域的图像数据；识别单元，其针对具有从输入的图像数据中提取特征量的编码部以及从该特征量重构图像数据的解码部的神经网络，仅将无异物的所述印刷基板中的所述被检查区域涉及的图像数据作为学习数据进行学习而生成；重构图像数据获取单元，其能够获取将由所述图像数据获取单元得到的图像数据作为原始图像数据输入到所述识别单元而重构的图像数据作为重构图像数据；以及比较单元，其能够对所述原始图像数据和所述重构图像数据进行比较，构成为能够基于所述比较单元的比较结果来判定所述印刷基板中有无异物。2.根据权利要求1所述的基板异物检查装置，其特征在于，具备学习数据生成单元，当将无异物的所述印刷基板中的所述被检查区域涉及的图像数据作为基础图像数据，将该基础图像数据中的膏状焊料涉及的区域的图像作为基础焊料区域图像，将与该基础焊料区域图像对应的、无异物的膏状焊料涉及的区域的图像作为合格品焊料区域图像时，该学习数据生成单元使用预先获取的多种所述合格品焊料区域图像，将所述基础图像数据中的所述基础焊料区域图像的至少一部分分别置换为不同种类的所述合格品焊料区域图像，从而获取多种虚拟合格品图像数据，作为所述学习数据，使用通过所述学习数据生成单元得到的所述虚拟合格品图像数据。3.根据权利要求1或2所述的基板异物检查装置，其特征在于，具备：三维测量用照射单元，其对所述印刷基板的所述被检查区域照射三维测量用的光；以及二维测量用照射单元，其对所述印刷基板的所述被检查区域照射二维测量用的光，所述图像数据获取单元能够获取三维图像数据和二维图像数据，所述三维图像数据是被照射了所述三维测量用的光的所述被检查区域涉及的图像数据，所述二维图像数据是被照射了所述二维测量用的光的所述被检查区域涉及的图像数据，所述比较单元能够对所述三维图像数据和重构三维图像数据进行比较，并且能够对所述二维图像数据和重构二维图像数据进行比较，所述重构三维图像数据是通过所述识别单元以该三维图像数据为基础而重构的，所述重构二维图像数据是通过所述识别单元以该二维图像数据为基础而重构的，构成为能够基于所述三维图像数据涉及的比较结果和所述二维图像数据涉及的比较结果来判定所述印刷基板中有无异物。4.一种基板异物检查方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：在间尚洋，菊池和义，大山刚，坂井田宪彦，
申请(专利权)人：CKD株式会社，
类型：发明
国别省市：
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