画像検査エンジニアの技術ブログ

電子部品の画像検査とは？

電子部品は、現代の産業品に必須となるものであり、私たちの暮らしに密接に関わっています。ご存知の通り、テレビや冷蔵庫、洗濯機といった家電製品、パソコンや携帯電話などの電子機器などあらゆる産業品に電子部品が用いられます。

近年、この電子部品の製造工程において、外観不良を検知するための検査の自動化が進んでいます。例えば、電解コンデンサーやICチップ・端子等のキズ・汚れ・クラックの検査が挙げられます。従来、このような検査は顕微鏡等を用いて人手にて行われることが一般的でした。しかしながら、電子部品の小型化・軽量化がさらに求められる昨今では、検査難易度がどんどんと高まっています。この微細な検査に対応するためには、高度且つ、確実な検査が可能である検査装置を用いる必要があります。画像処理技術を活用した検査はその代表例といえます。

電子部品の画像検査におけるメリット

電子部品の画像検査活用のメリットとしては、主に下記の2点が挙げられます。

①検査品質の向上（ヒューマンエラーの防止）

電子部品の多くは各製造工程において、微細な欠陥の有無を細かくチェックします。特にICチップのような小さい部品の場合は、顕微鏡を用いた高難易度な検査が行われます。しかしながら、上述の通り人手ではどうしても疲れ等により、こういった微細な欠陥の見逃しが少なからず発生してしまいます。画像検査を活用することで、こうしたヒューマンエラーを防止し、確実な検査を行うことが可能となります。

②人件費の大幅な削減

画像検査を導入するためには、導入にかかるイニシャルコストが必要なります。しかし、導入してしまえば人手が不必要となり、大幅な人件費削減につながります。もちろん、予めトータルコストをシミューレションしておく必要がありますが、長期的に見ると、大幅なコストメリットがあります。

いかがでしょうか。電子部品における画像検査活用のメリットをお分かり頂けましたでしょうか。それでは、実際に当社にて画像検査を導入した事例をご紹介します。

電子部品における画像検査の自動化事例をご紹介！

事例①：ICチップのリード計測

ICチップの検査において、特に下図のような実装済みのものは周囲に他のICや基板パターンなどがあり、それが明るさの変動などの外乱となりうることがあります。このような状況では、いかに対象部分を正確に検出することができるかがまず重要になってきます。

当社で使用している画像処理ライブラリ HALCON は、ロバストで高速なエッジベースのパターンマッチングの手法を備えており、外乱に対しても強い認識能力があります。下図のように、計測したいリード間の部分を赤色矩形で指定し、さらにチップの印刷をパターンマッチングのモデルとして登録します。

このモデルを別のICチップに対して適応すると、下図のように正確にチップ印刷部をサーチして位置決めし、計測したい矩形を青色枠のように移動させることができます。その後、リード間の輝度変化を読み取って青色枠内の赤線を引き、リード計測を自動処理しています。

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※本記事は、株式会社リンクスのHP https://linx.jp/casestudy/halcon-pattern より引用させていただいております。

事例②：半導体チップの画像検査

本事例では画像処理ライブラリにＨＡＬＣＯＮを採用し、四角形形状の部品の計測を行います。具体的に、チップ上の四角形部分をサブピクセル精度で測定し、かつそれぞれの四角形の中心を比較することで、位置づれの度合いを計測することを目的としています。

本画像検査の場合、エッジの正確な取得はもちろんのこと、取得したエッジから測定の対象となるエッジを選別したり、あるいは分割を行う。さらには直線的あるいは曲線的に隣接するエッジ同士を結合する、といったプロセスが必要となります。そして、これらのエッジを四角形や円などに直線近似することにより、サブピクセル精度の高精度な計測を実現することが可能となります。

従って汎用的な画像処理では対応が難しく、ＨＡＬＣＯＮの様な自由度が高い画像処理ライブラリと、ワーク対象や必要なアルゴリズム処理に最適なカメラ・照明・搬送装置とのマッチングが重要となります。当社では、こうしたＨＡＬＣＯＮに代表されるハイエンドの画像処理ライブラリの活用により、高精度な画像検査を実現しています。