導入事例・効果

基板検査

基板検査 1

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業界
半導体
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ライブラリ
HALCON

時にはグレー値画像ではできないような処理が存在します。その場合にはカラー情報を解析することによって画像処理を実現できる場合があります。例えば対象の輝度・形状が同じ色で区別することや、色の境界線のエッジ情報をサブピクセル精度で取得するなどです。

HALCONはこのように様々なオペレータを搭載しており、様々な目的に対して対応することが可能です。

ここではカラー解析の事例として、色情報を用いた基板検査をご紹介します。

上の画像は抵抗、コンデンサ、ICで構成される基板になります。

これらの構成要素をカラー解析によって抽出することが可能です。

まずはRGBの3つのチャンネルに分解し、この画像を用いてさらに色相、彩度、輝度の画像を作成します。

この作成した色相、彩度、輝度の画像から以下の処理を行います。

 

彩度の画像・・・2値化処理を行い、抵抗とコンデンサを含む領域を抽出

色相の画像・・・色の区別ができるようにし、彩度の画像に解析領域を絞り込む

輝度の画像・・・2値化処理を行い、ICの両機を抽出

 

彩度と色相の画像処理を組み合わせることによって抵抗とコンデンサの領域を抽出することが可能です。

ICにはピンがあるため、輝度の画像から動的閾値法を用いてピンの領域の特定を行います。

以上の動作により抵抗、コンデンサ、ICの領域を抽出し、矩形変換することで色空間にマッピングすることが可能となります。

画像が持つ色情報から各部品領域を抽出し、画像検査を実現いたします。

 

このように様々な解析手法があり、これらを適切に利用することであらゆる検査作業を画像検査で行うことが可能となっております。

各種検査工程の自動化について、ご興味がございましたらぜひお気軽にお問い合わせください。

 

※本事例の写真につきましては、HALCON製品のホームページ(https://linx.jp/casestudy/casestudy_cat/halcon/)からの引用による、イメージ画像となっております。

テスト検査のご依頼大歓迎!

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