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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024021724
(43)【公開日】2024-02-16
(54)【発明の名称】Ｘ線撮影システム、および、Ｘ線画像解析方法
(51)【国際特許分類】
G01B 15/04 20060101AFI20240208BHJP
G01N 23/04 20180101ALI20240208BHJP
【ＦＩ】
G01B15/04 H
G01N23/04
【審査請求】未請求
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022124765
(22)【出願日】2022-08-04
(71)【出願人】
【識別番号】000001993
【氏名又は名称】株式会社島津製作所
(74)【代理人】
【識別番号】100104433
【弁理士】
【氏名又は名称】宮園 博一
(74)【代理人】
【識別番号】100202728
【弁理士】
【氏名又は名称】三森 智裕
(72)【発明者】
【氏名】澤田 隆二
(72)【発明者】
【氏名】吉山 仁望
(72)【発明者】
【氏名】津島 啓晃
【テーマコード（参考）】
2F067
2G001
【Ｆターム（参考）】
2F067AA04
2F067AA52
2F067AA53
2F067BB01
2F067BB04
2F067CC14
2F067DD01
2F067DD05
2F067EE03
2F067HH04
2F067JJ03
2F067KK06
2F067LL02
2F067LL15
2F067NN06
2F067NN08
2G001AA01
2G001BA11
2G001CA01
2G001DA09
2G001FA29
(57)【要約】
【課題】対象部分を含む検査対象物に対してＸ線を照射することによって検査対象物の検査を行う場合に、対象部分の三次元的な奥行き方向の位置に係わらず検査を容易に行うことが可能なＸ線撮影システム、および、Ｘ線画像解析方法を提供することである。
【解決手段】このＸ線撮影システム１００は、照射角度が互いに異なるＸ線画像であるＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂを生成する画像生成部１５を備える。そして、Ｘ線撮影システム１００は、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における検査対象物１０１に含まれるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の位置と、Ｘ線画像３０ａを生成するためのＸ線の照射角度とＸ線画像３０ｂを生成するためのＸ線の照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によってはんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な位置を算出する制御部２１を備える。
【選択図】図１
【解決手段】このＸ線撮影システム１００は、照射角度が互いに異なるＸ線画像であるＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂを生成する画像生成部１５を備える。そして、Ｘ線撮影システム１００は、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における検査対象物１０１に含まれるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の位置と、Ｘ線画像３０ａを生成するためのＸ線の照射角度とＸ線画像３０ｂを生成するためのＸ線の照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によってはんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な位置を算出する制御部２１を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象部分を含む検査対象物に対してＸ線を照射するＸ線照射部と、
前記Ｘ線照射部から照射されたＸ線を検出するＸ線検出部と、
前記検査対象物に照射されるＸ線の照射角度を変更する角度変更部と、
前記角度変更部により前記照射角度を変更しながら前記Ｘ線照射部により照射されて前記Ｘ線検出部により検出されたＸ線に基づいて、前記照射角度が互いに異なるＸ線画像である第１画像および第２画像を生成する画像生成部と、
前記画像生成部により生成された前記第１画像および前記第２画像の各々における前記検査対象物に含まれる前記対象部分の位置と、前記第１画像を生成するためのＸ線の前記照射角度と前記第２画像を生成するためのＸ線の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記対象部分の三次元的な位置を算出する画像解析部と、を備える、Ｘ線撮影システム。
前記Ｘ線照射部から照射されたＸ線を検出するＸ線検出部と、
前記検査対象物に照射されるＸ線の照射角度を変更する角度変更部と、
前記角度変更部により前記照射角度を変更しながら前記Ｘ線照射部により照射されて前記Ｘ線検出部により検出されたＸ線に基づいて、前記照射角度が互いに異なるＸ線画像である第１画像および第２画像を生成する画像生成部と、
前記画像生成部により生成された前記第１画像および前記第２画像の各々における前記検査対象物に含まれる前記対象部分の位置と、前記第１画像を生成するためのＸ線の前記照射角度と前記第２画像を生成するためのＸ線の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記対象部分の三次元的な位置を算出する画像解析部と、を備える、Ｘ線撮影システム。
【請求項2】
前記角度変更部は、前記Ｘ線照射部に対する前記検査対象物の配置角度、前記検査対象物の配置位置、前記検査対象物に対する前記Ｘ線照射部の配置角度、および、前記Ｘ線照射部の配置位置の少なくとも１つを変更することによって、前記照射角度を変更し、
前記画像解析部は、前記第１画像および前記第２画像に対して再構成処理を行わずに、三角測量によって前記対象部分の三次元的な位置を算出する、請求項１に記載のＸ線撮影システム。
前記画像解析部は、前記第１画像および前記第２画像に対して再構成処理を行わずに、三角測量によって前記対象部分の三次元的な位置を算出する、請求項１に記載のＸ線撮影システム。
【請求項3】
前記対象部分は、互いに異なる第１対象部分および第２対象部分を含み、
前記画像解析部は、前記画像生成部により生成された前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分および前記第２対象部分の各々の位置と、前記第１画像を生成するためのＸ線の前記照射角度と前記第２画像を生成するためのＸ線の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記第１対象部分の三次元的な位置と、前記第２対象部分の三次元的な位置とを算出する、請求項１または２に記載のＸ線撮影システム。
前記画像解析部は、前記画像生成部により生成された前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分および前記第２対象部分の各々の位置と、前記第１画像を生成するためのＸ線の前記照射角度と前記第２画像を生成するためのＸ線の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記第１対象部分の三次元的な位置と、前記第２対象部分の三次元的な位置とを算出する、請求項１または２に記載のＸ線撮影システム。
【請求項4】
前記第１対象部分は、基板の表面に格子状に並べて配置された複数の第１はんだボールを含み、
前記第２対象部分は、基板の裏面に格子状に並べて配置された複数の第２はんだボールを含み、
前記画像解析部は、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記複数の第１はんだボールおよび前記複数の第２はんだボールの各々の位置と、前記第１画像の前記照射角度と前記第２画像の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記複数の第１はんだボールおよび前記複数の第２はんだボールの各々の三次元的な位置を算出する、請求項３に記載のＸ線撮影システム。
前記第２対象部分は、基板の裏面に格子状に並べて配置された複数の第２はんだボールを含み、
前記画像解析部は、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記複数の第１はんだボールおよび前記複数の第２はんだボールの各々の位置と、前記第１画像の前記照射角度と前記第２画像の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記複数の第１はんだボールおよび前記複数の第２はんだボールの各々の三次元的な位置を算出する、請求項３に記載のＸ線撮影システム。
【請求項5】
前記画像解析部は、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象部分の領域を検出するとともに、検出された前記対象部分の領域の重心位置を前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象部分の位置として取得する、請求項１または２に記載のＸ線撮影システム。
【請求項6】
前記画像解析部は、機械学習によって生成された学習済みモデルを用いることによって、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象部分の領域を検出するとともに、検出された前記対象部分の領域に基づいて、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象部分の位置を取得する、請求項１または２に記載のＸ線撮影システム。
【請求項7】
前記対象部分は、互いに異なる第１対象部分および第２対象部分を含み、
前記第１対象部分および前記第２対象部分は、前記第１画像および前記第２画像の少なくとも一方において、前記Ｘ線照射部から前記Ｘ線検出部に向かう方向である照射方向から見て互いに重なり合う部分を有し、
前記画像解析部は、機械学習によって生成された前記学習済みモデルを用いることによって、前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出するとともに、検出された前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とに基づいて、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分および前記第２対象部分の各々の位置を取得することによって、前記第１対象部分の三次元的な位置と、前記第２対象部分の三次元的な位置とを算出する、請求項６に記載のＸ線撮影システム。
前記第１対象部分および前記第２対象部分は、前記第１画像および前記第２画像の少なくとも一方において、前記Ｘ線照射部から前記Ｘ線検出部に向かう方向である照射方向から見て互いに重なり合う部分を有し、
前記画像解析部は、機械学習によって生成された前記学習済みモデルを用いることによって、前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出するとともに、検出された前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とに基づいて、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分および前記第２対象部分の各々の位置を取得することによって、前記第１対象部分の三次元的な位置と、前記第２対象部分の三次元的な位置とを算出する、請求項６に記載のＸ線撮影システム。
【請求項8】
前記画像解析部は、前記第１対象部分と前記第２対象部分とが前記照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わない非重畳部分とを別個に識別するように学習された前記学習済みモデルを用いることによって、別個に識別された前記重畳部分と前記非重畳部分とに基づいて、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出する、請求項７に記載のＸ線撮影システム。
【請求項9】
前記画像解析部は、前記第１対象部分と前記第２対象部分とが前記照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わない非重畳部分とを区別せずに、前記重畳部分と前記非重畳部分との両方を含む対象領域を識別するように学習された前記学習済みモデルを用いることによって、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象領域を識別するとともに、識別された前記対象領域において、所定の識別しきい値よりも輝度値の小さい領域を前記重畳部分として検出することによって、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出する、請求項７に記載のＸ線撮影システム。
【請求項10】
互いに異なる対象部分である第１対象部分および第２対象部分を含む検査対象物に対してＸ線を照射するＸ線照射部と、
前記Ｘ線照射部から照射されたＸ線を検出するＸ線検出部と、
前記Ｘ線照射部により照射されて前記Ｘ線検出部により検出されたＸ線に基づいて、Ｘ線画像を生成する画像生成部と、
前記画像生成部により生成された前記Ｘ線画像における前記第１対象部分と前記第２対象部分とが前記Ｘ線照射部から前記Ｘ線検出部に向かう方向である照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わない非重畳部分とを別個に識別するように学習された学習済みモデルを用いることによって、別個に識別された前記重畳部分と前記非重畳部分とに基づいて、前記Ｘ線画像における前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出する画像解析部と、を備える、Ｘ線撮影システム。
前記Ｘ線照射部から照射されたＸ線を検出するＸ線検出部と、
前記Ｘ線照射部により照射されて前記Ｘ線検出部により検出されたＸ線に基づいて、Ｘ線画像を生成する画像生成部と、
前記画像生成部により生成された前記Ｘ線画像における前記第１対象部分と前記第２対象部分とが前記Ｘ線照射部から前記Ｘ線検出部に向かう方向である照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わない非重畳部分とを別個に識別するように学習された学習済みモデルを用いることによって、別個に識別された前記重畳部分と前記非重畳部分とに基づいて、前記Ｘ線画像における前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出する画像解析部と、を備える、Ｘ線撮影システム。
【請求項11】
対象部分を含む検査対象物に対する照射角度を変更しながら照射されて検出されたＸ線に基づいて生成された、前記照射角度が互いに異なるＸ線画像である第１画像および第２画像を取得するステップと、
前記第１画像および前記第２画像の各々における前記検査対象物に含まれる前記対象部分の位置と、前記第１画像を生成するためのＸ線の前記照射角度と前記第２画像を生成するためのＸ線の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記対象部分の三次元的な位置を算出するステップと、を備える、Ｘ線画像解析方法。
前記第１画像および前記第２画像の各々における前記検査対象物に含まれる前記対象部分の位置と、前記第１画像を生成するためのＸ線の前記照射角度と前記第２画像を生成するためのＸ線の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記対象部分の三次元的な位置を算出するステップと、を備える、Ｘ線画像解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、Ｘ線撮影システム、および、Ｘ線画像解析方法に関し、特に、検査対象物に対してＸ線を照射するＸ線撮影システム、および、Ｘ線画像解析方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、検査対象物に対してＸ線を照射する装置が知られている（たとえば、特許文献１参照）。
【0003】
上記特許文献１には、検査対象物である半導体素子が実装された電子基板に向けてＸ線ビームを放射する装置（透視検査装置）が開示されている。この透視検査装置は、放射されたＸ線ビームを検出することによって半導体素子の透過画像を取得する。そして、上記特許文献１に記載の透視検査装置は、半導体素子の透過画像に基づいて、半導体素子のはんだに含まれる気泡の有無を測定することによって、はんだ付けの不良を判定する。また、上記特許文献１に記載の透視検査装置は、互いに異なる角度によって入射したＸ線ビームを検出して取得された２つの画像を合成することによって、半導体素子に重なっている異物によるノイズ画像を除去する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１１－１９６９８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、上記特許文献１に記載の透視検査装置のように、Ｘ線を照射することによって検査対象物の検査を行う場合には、検査のために生成される画像が照射されたＸ線による二次元の投影像であるため、検査対象物に含まれる対象部分の三次元的な奥行き方向の位置を検出することは困難である。たとえば、基板の表面と裏面との各々に形状の共通した電子部品が実装されている場合には、異常と判定された部分が基板の表面と裏面とのいずれに配置されているのかを区別することが困難となる。そのため、検査対象物に含まれる対象部分の三次元的な位置を検出することが困難であることに起因して、検査が困難になることが考えられる。また、上記特許文献１に記載の透視検査装置のように、２つの画像を合成することによって、検査対象物に重なっている異物によるノイズ画像を除去する場合には、検査対象物に含まれる対象部分が除去されることが考えられる。たとえば、基板の表面と裏面との各々に検査の対象となる対象部分である電子部品が重なり合うように実装されている場合には、基板の表面と裏面とのいずれかの対象部分がノイズ画像として除去される。そのため、除去された対象部分の検査を行うことができなくなると考えられる。したがって、対象部分を含む検査対象物に対してＸ線を照射することによって検査対象物の検査を行う場合に、対象部分の三次元的な奥行き方向の位置に係わらず検査を容易に行うことが望まれている。
【0006】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、対象部分を含む検査対象物に対してＸ線を照射することによって検査対象物の検査を行う場合に、対象部分の三次元的な奥行き方向の位置に係わらず検査を容易に行うことが可能なＸ線撮影システム、および、Ｘ線画像解析方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記目的を達成するために、この発明の第１の局面におけるＸ線撮影システムは、対象部分を含む検査対象物に対してＸ線を照射するＸ線照射部と、Ｘ線照射部から照射されたＸ線を検出するＸ線検出部と、検査対象物に照射されるＸ線の照射角度を変更する角度変更部と、角度変更部により照射角度を変更しながらＸ線照射部により照射されてＸ線検出部により検出されたＸ線に基づいて、照射角度が互いに異なるＸ線画像である第１画像および第２画像を生成する画像生成部と、画像生成部により生成された第１画像および第２画像の各々における検査対象物に含まれる対象部分の位置と、第１画像を生成するためのＸ線の照射角度と第２画像を生成するためのＸ線の照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって対象部分の三次元的な位置を算出する画像解析部と、を備える。
【0008】
この発明の第２の局面におけるＸ線撮影システムは、互いに異なる対象部分である第１対象部分および第２対象部分を含む検査対象物に対してＸ線を照射するＸ線照射部と、Ｘ線照射部から照射されたＸ線を検出するＸ線検出部と、Ｘ線照射部により照射されてＸ線検出部により検出されたＸ線に基づいて、Ｘ線画像を生成する画像生成部と、画像生成部により生成されたＸ線画像における第１対象部分と第２対象部分とがＸ線照射部からＸ線検出部に向かう方向である照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わない非重畳部分とを別個に識別するように学習された学習済みモデルを用いることによって、別個に識別された重畳部分と非重畳部分とに基づいて、Ｘ線画像における第１対象部分の領域と第２対象部分の領域とを分離した状態で検出する画像解析部と、を備える。
【0009】
この発明の第３の局面におけるＸ線画像解析方法は、対象部分を含む検査対象物に対する照射角度を変更しながら照射されて検出されたＸ線に基づいて生成された、照射角度が互いに異なるＸ線画像である第１画像および第２画像を取得するステップと、第１画像および第２画像の各々における検査対象物に含まれる対象部分の位置と、第１画像を生成するためのＸ線の照射角度と第２画像を生成するためのＸ線の照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって対象部分の三次元的な位置を算出するステップと、を備える。
【発明の効果】
【0010】
上記第１の局面におけるＸ線撮影システム、および、上記第３の局面におけるＸ線画像解析方法では、第１画像および第２画像の各々における検査対象物に含まれる対象部分の位置と、第１画像を生成するためのＸ線の照射角度と第２画像を生成するためのＸ線の照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって対象部分の三次元的な位置を算出する。これにより、第１画像における対象部分の位置と、第２画像における対象部分の位置と、第１画像と第２画像とのＸ線の照射角度の角度差とに基づいて、三角測量によって算出された対象部分の三次元的な位置を取得することができる。そのため、対象部分の三次元的な位置を識別しながら、検査対象物の検査を行うことができる。その結果、対象部分を含む検査対象物に対してＸ線を照射することによって検査対象物の検査を行う場合に、対象部分の三次元的な奥行き方向の位置に係わらず検査を容易に行うことができる。
【0011】
また、上記第２の局面におけるＸ線撮影システムは、画像生成部により生成されたＸ線画像における第１対象部分と第２対象部分とがＸ線照射部からＸ線検出部に向かう方向である照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わない非重畳部分とを別個に識別するように学習された学習済みモデルを用いることによって、別個に識別された重畳部分と非重畳部分とに基づいて、Ｘ線画像における第１対象部分の領域と第２対象部分の領域とを分離した状態で検出する。これにより、第１対象部分の領域と第２対象部分の領域とに互いに重なり合う部分がある場合にも、学習済みモデルを用いることによって、第１対象部分の領域と第２対象部分の領域とを分離した状態で精度よく検出することができる。そのため、第１対象部分の領域と第２対象部分の領域とを分離した状態で検査対象物の検査を行うことができる。その結果、対象部分を含む検査対象物に対してＸ線を照射することによって検査対象物の検査を行う場合に、対象部分の三次元的な奥行き方向の位置に係わらず検査を容易に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】本発明の第１実施形態によるＸ線撮影システムの全体構成を示したブロック図である。
【図2】はんだボールを含む検査対象物の構成を示した模式図である。
【図3】Ｘ線画像３０ａの一例を示した図である。
【図4】Ｘ線画像３０ａとは照射角度の異なるＸ線画像３０ｂの一例を示した図である。
【図5】制御部の機能的な構成を説明するためのブロック図である。
【図6】学習済みモデルを用いた識別結果画像の取得を説明するための図である。
【図7】表面のはんだボールの領域と裏面のはんだボールの領域との分離を説明するための図である。
【図8】三角測量によるはんだボールの三次元的な位置の算出を説明するための図である。
【図9】三角測量により算出された三次元的な位置の算出結果を示した図である。
【図10】第１実施形態によるＸ線画像解析方法を説明するための図（フローチャート）である。
【図11】本発明の第２実施形態によるＸ線撮影システムの全体構成を示したブロック図である。
【図12】第２実施形態による学習済みモデルを用いた識別結果画像の取得を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。
【0014】
【0015】
図１に示すように、第１実施形態によるＸ線撮影システム１００は、検査対象物１０１を通過したＸ線を検出することによって、検査対象物１０１の内部を画像化するシステムである。Ｘ線撮影システム１００は、たとえば、非破壊検査用途において物体としての検査対象物１０１の内部の画像化に用いられる。
【0016】
図２に示すように、検査対象物１０１は、基板１０２を含む電子機器である。基板１０２は、Ｚ１方向側（Ｘ線検出部１２側）の表面１０２ａと、Ｚ２方向側（Ｘ線照射部１１側）の裏面１０２ｂとを有している。基板１０２の表面１０２ａには、電子部品１０３が実装されている。基板１０２の裏面１０２ｂには、電子部品１０５が実装されている。電子部品１０３は、複数のはんだボール１０４（バンプ）によって基板１０２のＺ１方向側の面である表面１０２ａに対して電気的に接続されている。複数のはんだボール１０４は、規則性を有する状態で基板１０２の表面１０２ａに格子状に並べて配置されている。また、電子部品１０５は、複数のはんだボール１０６（バンプ）によって基板１０２のＺ２方向側の面である裏面１０２ｂに対して電気的に接続されている。複数のはんだボール１０６は、複数のはんだボール１０４と同様に、規則性を有する状態で基板１０２の裏面１０２ｂに格子状に並べて配置されている。すなわち、電子部品１０３および電子部品１０５は、ＢＧＡ（Ｂａｌｌ Ｇｒｉｄ Ａｒｒａｙ）によって基板１０２に接続されている。なお、はんだボール１０４は、特許請求の範囲における「対象部分」、「第１対象部分」および「第１はんだボール」の一例である。また、はんだボール１０６は、特許請求の範囲における「対象部分」、「第２対象部分」および「第２はんだボール」の一例である。
【0017】
たとえば、検査対象物１０１では、基板１０２の表面１０２ａにおいて、縦３列および横１３列の３９個のはんだボール１０４が格子状に並んで配置されており、裏面１０２ｂにおいて、同様に、縦３列および横１３列の３９個のはんだボール１０６が格子状に並んで配置されている。基板１０２の表面１０２ａの複数のはんだボール１０４の各々と裏面１０２ｂの複数のはんだボール１０６の各々とは、基板１０２の表面１０２ａに垂直な方向（Ｚ方向）から見て互いに重なり合うように配置されている。電子部品１０３および電子部品１０５は、たとえば、ＩＣ（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ：集積回路）などの電子回路を含む。Ｘ線撮影システム１００では、複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６のボイド（空孔）およびブリッジなどの異常に対する非破壊検査が行われる。また、基板１０２には、電子部品１０３の他に、表面実装された図示しない抵抗器またはコンデンサなどが実装されている。
【0018】
図１に示すように、Ｘ線撮影システム１００は、透視装置１０と、解析装置２０とを備える。透視装置１０は、検査対象物１０１に対してＸ線撮影を行うことにより、Ｘ線画像３０ａ（図３参照）およびＸ線画像３０ｂ（図４参照）を生成する。解析装置２０は、生成されたＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂに対して解析処理を行う。透視装置１０および解析装置２０の各々は、通信モジュールを有しており、ネットワークなどを介して互いに情報の送受信を行う。なお、Ｘ線画像３０ａは、特許請求の範囲における「第１画像」および「Ｘ線画像」の一例である。また、Ｘ線画像３０ｂは、特許請求の範囲における「第２画像」および「Ｘ線画像」の一例である。
【0019】
透視装置１０は、Ｘ線照射部１１、Ｘ線検出部１２、ステージ１３、駆動部１４、および、画像生成部１５を備えている。Ｘ線照射部１１は、複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６を含む検査対象物１０１に対してＸ線を照射する。Ｘ線照射部１１は、図示しない電源装置から電力が供給されることによりＸ線を照射するＸ線源であるＸ線管を含む。Ｘ線検出部１２は、Ｘ線照射部１１から照射されたＸ線を検出する。Ｘ線検出部１２は、検出したＸ線に応じた電気信号を出力する。Ｘ線検出部１２は、たとえば、Ｘ線の検出器であるＦＰＤ（Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）を含む。Ｘ線照射部１１およびＸ線検出部１２は、透視装置１０の図示しない筐体の内部に配置されている。なお、駆動部１４は、特許請求の範囲における「角度変更部」の一例である。
【0020】
ステージ１３には、検査対象物１０１が載置される。また、ステージ１３は、駆動部１４の駆動によりＹ方向を回転軸線として回転可能に構成されている。駆動部１４は、検査対象物１０１が載置された状態のステージ１３を、Ｙ方向を回転軸線として回転させることによって、検査対象物１０１の配置角度を変更する。すなわち、駆動部１４は、Ｘ線照射部１１に対する検査対象物１０１の配置角度を変更することによって、検査対象物１０１に照射されるＸ線の照射角度を変更する。照射角度は、たとえば、検査対象物１０１が載置されるステージ１３の載置面に対して垂直な方向を基準としたＸ線の照射方向の角度として表される。駆動部１４は、画像生成部１５からの信号に基づいて動作する。駆動部１４は、たとえば、サーボモータを含む。なお、「Ｘ線の照射方向」は、Ｘ線照射部１１からＸ線検出部１２に向かう方向を意味する。より詳細には、点光源であるＸ線照射部１１のＸ線源から、Ｘ線検出部１２の検出面の中心位置に向かう三次元的な奥行き方向を、Ｘ線の照射方向として記載している。
【0021】
図３および図４に示すように、画像生成部１５は、Ｘ線検出部１２により検出されたＸ線に基づいてＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂを生成する。Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂは、駆動部１４により照射角度を変更しながらＸ線照射部１１により照射されてＸ線検出部１２により検出されたＸ線に基づいて生成された、Ｘ線の照射角度が互いに異なるＸ線画像である。たとえば、Ｘ線画像３０ａは、Ｘ線照射部１１からＸ線検出部１２に向かう方向である照射方向（Ｚ方向）が、基板１０２の主表面（表面１０２ａ）に垂直な方向と略等しい状態において取得された画像である。また、Ｘ線画像３０ｂは、検査対象物１０１の配置角度がＺ方向からＹ方向軸回りに１５度回転した状態で取得された画像である。
【0022】
Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂには、規則性を有するように格子状に配置された複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６が含まれている。Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂでは、検査対象物１０１において基板１０２に複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６が互いに重なるように配置されているため、はんだボール１０４とはんだボール１０６とが互いに重なり合う部分が含まれている。また、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂでは、照射角度が互いに異なるため、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の位置関係が異なる。
【0023】
画像生成部１５は、たとえば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサと、情報を記憶する記憶装置とを含むコンピュータである。画像生成部１５は、透視装置１０の各部の動作を制御する。画像生成部１５は、たとえば、図示しない電源装置を制御することによってＸ線照射部１１によるＸ線の照射を制御する。また、画像生成部１５は、駆動部１４の動作を制御する。そして、画像生成部１５は、生成されたＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂを解析装置２０に対して出力する。
【0024】
図１に示すように、解析装置２０は、制御部２１および記憶部２２を有している。解析装置２０は、たとえば、透視装置１０と通信可能に接続されたパーソナルコンピュータである。制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などを含む。また、制御部２１は、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）や画像処理用に構成されたＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などのプロセッサを含んでいてもよい。なお、制御部２１は、特許請求の範囲における「画像解析部」の一例である。
【0025】
記憶部２２は、制御部２１が実行する各種プログラム、および、パラメータを記憶するように構成されている。記憶部２２は、たとえば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、または、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性のメモリを含む。また、記憶部２２は、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの解析に用いられる学習済みモデル５０（図６参照）を記憶している。
【0026】
また、解析装置２０には、表示部２３および操作部２４が接続されている。表示部２３は、たとえば、液晶モニタを含む。表示部２３は、制御部２１による制御により画像および文字情報を表示する。操作部２４は、操作者による入力操作を受け付ける。操作部２４は、たとえば、キーボード、および、マウスなどのポインティングデバイスを含む。操作部２４は、受け付けられた入力操作に基づく操作信号を制御部２１に対して出力する。
【0027】
（解析装置によるＸ線画像の解析）
解析装置２０は、画像生成部１５により生成されたＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂに基づいて、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の異常の有無を判定する。具体的には、解析装置２０は、照射角度が互いに異なる２つのＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂのうちから、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の領域を検出する。また、解析装置２０は、三角測量によって、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の照射方向（Ｚ方向）における位置（基板１０２に対して垂直な方向における位置）を含む三次元的な位置を算出する。すなわち、解析装置２０は、三角測量によって、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂにおけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な奥行き方向における位置を含む三次元的な位置（座標）を算出する。そして、解析装置２０は、検出されたはんだボール１０４およびはんだボール１０６の領域に基づいて、はんだボール１０４およびはんだボール１０６における異常の有無を判定するとともに、異常と判定された部分の三次元的な位置に基づいて、異常と判定された部分が基板１０２の表面１０２ａに配置されているか裏面１０２ｂに配置されているか（はんだボール１０４であるかはんだボール１０６であるか）を判断する。
解析装置２０は、画像生成部１５により生成されたＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂに基づいて、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の異常の有無を判定する。具体的には、解析装置２０は、照射角度が互いに異なる２つのＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂのうちから、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の領域を検出する。また、解析装置２０は、三角測量によって、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の照射方向（Ｚ方向）における位置（基板１０２に対して垂直な方向における位置）を含む三次元的な位置を算出する。すなわち、解析装置２０は、三角測量によって、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂにおけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な奥行き方向における位置を含む三次元的な位置（座標）を算出する。そして、解析装置２０は、検出されたはんだボール１０４およびはんだボール１０６の領域に基づいて、はんだボール１０４およびはんだボール１０６における異常の有無を判定するとともに、異常と判定された部分の三次元的な位置に基づいて、異常と判定された部分が基板１０２の表面１０２ａに配置されているか裏面１０２ｂに配置されているか（はんだボール１０４であるかはんだボール１０６であるか）を判断する。
【0028】
具体的には、図５に示すように、制御部２１は、領域検出部４１、座標取得部４２、角度差取得部４３、位置算出部４４、および、判定部４５を含む。制御部２１は、記憶部２２に記憶されている各種のプログラム（ソフトウェア）を実行することにより、領域検出部４１、座標取得部４２、角度差取得部４３、位置算出部４４、および、判定部４５として機能する。すなわち、図５では、領域検出部４１、座標取得部４２、角度差取得部４３、位置算出部４４、および、判定部４５は、ソフトウェア的な機能ブロックとして図示されている。なお、これに限られずに、領域検出部４１、座標取得部４２、角度差取得部４３、位置算出部４４、および、判定部４５の一部または全部が、専用のハードウェア的な回路により構成されていてもよい。
【0029】
図６に示すように、領域検出部４１は、学習済みモデル５０を用いることによって、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂから識別結果画像３１ａおよび識別結果画像３１ｂを取得する。
【0030】
図７に示すように、識別結果画像３１ａは、Ｘ線画像３０ａのうちの基板１０２の両面のはんだボール１０４とはんだボール１０６とが照射方向（Ｚ方向）から見て互いに重なり合う重畳部分６１と、重なり合わずに１つのはんだボール１０４またははんだボール１０６のみが含まれる非重畳部分６２と、はんだボール１０４およびはんだボール１０６が両方とも含まれていない背景部分６３との３種類の領域に識別されたラベル画像である。識別結果画像３１ａでは、重畳部分６１が灰色、非重畳部分６２が白色、そして、背景部分６３が黒色に塗り分けられている。なお、図６および図７では、灰色をハッチングによって表している。また、識別結果画像３１ｂにおける色分けも識別結果画像３１ａと同様である。
【0031】
学習済みモデル５０は、重畳部分６１と、非重畳部分６２と、背景部分６３とを別個に識別するように、機械学習により学習されて生成される。学習済みモデル５０は、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂを模した入力教師データ３０ｔと入力教師データ３０ｔにおける重畳部分６１と非重畳部分６２と背景部分６３とに対応する領域の各々が色分けされた出力教師データ３１ｔとをデータセットとして、深層学習を用いた機械学習によって生成される。たとえば、学習済みモデル５０の生成では、全層畳み込みネットワーク（Ｆｕｌｌｙ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＦＣＮ）の１種類であるＵ－Ｎｅｔをベースとした機械学習が行われる。学習済みモデル５０は、入力された画像の各画素に対して、重畳部分６１を灰色、非重畳部分６２を白色、そして、背景部分６３を黒色に塗り分ける画像変換（画像再構成）を実行するように学習させることによって生成される。領域検出部４１は、学習済みモデル５０による識別結果（推論結果）として、重畳部分６１と、非重畳部分６２と、背景部分６３とが別個に識別された識別結果画像３１ａおよび識別結果画像３１ｂを取得する。
【0032】
そして、図７に示すように、領域検出部４１は、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々におけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の領域を検出する。領域検出部４１は、機械学習によって生成された学習済みモデル５０を用いることによって、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６の各々の領域を検出する。具体的には、領域検出部４１は、識別結果画像３１ａおよび識別結果画像３１ｂにおいて別個に識別された重畳部分６１と非重畳部分６２とに基づいて、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における複数のはんだボール１０４の領域と複数のはんだボール１０６の領域とを分離した状態で検出する。なお、図７では、一のはんだボール１０４と一のはんだボール１０６とを含む識別結果画像３１ａの例を示しているが、複数のはんだボール１０４の各々と、複数のはんだボール１０６の各々とに対して、個別に同様の処理が実行される。
【0033】
詳細には、領域検出部４１は、非重畳部分６２の各々を、はんだボール１０４またははんだボール１０６の領域である検出領域として取得する。そして、領域検出部４１は、検出領域に隣接する重畳部分６１を、検出領域に加えることによって、はんだボール１０４の領域とはんだボール１０６の領域とを分離した状態で検出する。すなわち、領域検出部４１は、はんだボール１０４の領域とはんだボール１０６の領域とが分離された状態である領域６４および領域６５を取得する。なお、領域６４および領域６５は、はんだボール１０４の領域とはんだボール１０６の領域とを分離した状態ではあるものの、領域６４および領域６５のうちのいずれがはんだボール１０４の領域であって、いずれがはんだボール１０６の領域であるかは、この時点では不明である。
【0034】
そこで、検出された領域６４および領域６５のいずれがはんだボール１０４の領域であっていずれがはんだボール１０６の領域であるかを検出するために、三角測量による演算処理が実行される。
【0035】
〈三角測量による演算〉
座標取得部４２は、検出された複数のはんだボール１０４の領域と複数のはんだボール１０６の領域とのいずれか一方と他方とである領域６４および領域６５に基づいて、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における複数のはんだボール１０４の各々と複数のはんだボール１０６の各々との位置を取得する。具体的には、座標取得部４２は、検出された複数のはんだボール１０４の領域と複数のはんだボール１０６の領域とである領域６４および領域６５の重心位置を、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々におけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の各々の位置として取得する。たとえば、座標取得部４２は、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々から検出された領域６４および領域６５の各々に対して領域の輪郭を抽出する処理を実行する。そして、座標取得部４２は、抽出された輪郭線に基づいて、輪郭線に囲まれる領域の重心位置を取得する。そして、座標取得部４２は、取得された重心位置のＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における座標を取得する。なお、ここで言う「重心位置」とは、抽出された輪郭線に囲まれた領域の数学的な幾何中心の位置を意味する。すなわち、重心位置は、抽出された輪郭線に囲まれた領域に含まれるすべての点の位置座標の平均の位置である。
座標取得部４２は、検出された複数のはんだボール１０４の領域と複数のはんだボール１０６の領域とのいずれか一方と他方とである領域６４および領域６５に基づいて、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における複数のはんだボール１０４の各々と複数のはんだボール１０６の各々との位置を取得する。具体的には、座標取得部４２は、検出された複数のはんだボール１０４の領域と複数のはんだボール１０６の領域とである領域６４および領域６５の重心位置を、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々におけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の各々の位置として取得する。たとえば、座標取得部４２は、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々から検出された領域６４および領域６５の各々に対して領域の輪郭を抽出する処理を実行する。そして、座標取得部４２は、抽出された輪郭線に基づいて、輪郭線に囲まれる領域の重心位置を取得する。そして、座標取得部４２は、取得された重心位置のＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における座標を取得する。なお、ここで言う「重心位置」とは、抽出された輪郭線に囲まれた領域の数学的な幾何中心の位置を意味する。すなわち、重心位置は、抽出された輪郭線に囲まれた領域に含まれるすべての点の位置座標の平均の位置である。
【0036】
角度差取得部４３は、Ｘ線画像３０ａを生成するためのＸ線の照射角度とＸ線画像３０ｂを生成するためのＸ線の照射角度との角度差を取得する。透視装置１０は、Ｘ線画像３０ａとＸ線画像３０ｂとの各々を生成する際の照射角度を取得する。そして、透視装置１０は、Ｘ線画像３０ａとＸ線画像３０ｂとの各々と取得された照射角度とを関連付けた状態で、解析装置２０に対して出力する。角度差取得部４３は、Ｘ線画像３０ａとＸ線画像３０ｂとの各々に関連付けられた照射角度に基づいて、Ｘ線画像３０ａの照射角度とＸ線画像３０ｂの照射角度との角度差を取得する。
【0037】
そして、図８に示すように、第１実施形態では、位置算出部４４は、画像生成部１５により生成されたＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における検査対象物１０１に含まれる複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６の各々の位置と、Ｘ線画像３０ａを生成するためのＸ線の照射角度とＸ線画像３０ｂを生成するためのＸ線の照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって複数のはんだボール１０４の各々の三次元的な位置と複数のはんだボール１０４の各々の三次元的な位置とを算出する。すなわち、位置算出部４４は、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：コンピュータ断層撮影）のようにＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂに対して三次元モデルを生成する再構成処理を行わずに、三角測量によってはんだボール１０４および１０６の照射方向（Ｚ方向）における位置を含む三次元的な位置を算出する。
【0038】
具体的には、位置算出部４４は、たとえば、Ｘ線画像３０ａにおける領域６４の重心位置を点Ｐ０´（ｘ０´，ｙ０´，ｚ０´）、Ｘ線画像３０ｂにおける領域６４の重心位置を点Ｐθ´（ｘθ´，ｙθ´，ｚθ´）とする。なお、Ｘ線画像３０ｂは、Ｘ線画像３０ａから照射角度がθだけ回転しているものとする。この時に、Ｘ線画像３０ａを生成するためにＸ線が照射された時点における領域６４に対応するはんだボール１０４またははんだボール１０６の三次元的な位置を点Ｐ０（ｘ０，ｙ０，ｚ０）として、照射角度がθ変更された後のＸ線画像３０ｂを生成するためにＸ線が照射された時点における領域６４に対応するはんだボール１０４またははんだボール１０６の三次元的な位置を点Ｐθ（ｘθ，ｙθ，ｚθ）、として、回転中心の座標をＣ（ｔｘ，０，ｔｚ）とすると、点Ｐ０の座標は、三角測量による演算に基づいて、次の式（１）および式（２）によって表される。
なお、Ｘ線照射部１１からＸ線検出部１２までの距離をＳＤＤとする。ＳＤＤの値および回転中心の座標は、画像生成部１５から取得されて予め記憶されている。位置算出部４４は、領域６５についても、同様に照射方向における位置（基板１０２に対して垂直な方向における位置）を含んだ三次元的な位置を算出する。なお、式（１）および式（２）は、一例であって、回転中心の座標が異なる場合などでは上記とは異なる式となる。このように、位置算出部４４（制御部２１）は、はんだボール１０４およびはんだボール１０６照射方向における位置（基板１０２に対して垂直な方向における位置）を算出する。
【数1】
【0039】
図９に示すように、領域６４の各々と、領域６５の各々とに基づいて位置を算出した結果をプロットすると、Ｚ方向における位置を示す数値が大きい（Ｘ線検出部１２に近い）領域として判定される点と、Ｚ方向における位置を示す数値が小さい（Ｘ線検出部１２から遠い）領域として判定される点とに分離させることができる。このようにして、領域６４および領域６５のいずれが、Ｚ１方向側に配置された複数のはんだボール１０４とＺ２方向側複数のはんだボール１０６とのいずれに対応するかを検出することができる。
【0040】
なお、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々には、複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６が含まれている。たとえば、Ｘ線画像３０ａを取得するためのＸ線撮影からＸ線画像３０ｂを取得するためのＸ線撮影まで、少しずつ照射角度を変更させながら複数回のＸ線撮影を行うことによって、Ｘ線画像３０ａにおける複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６の各々と、Ｘ線画像３０ｂにおける複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６の各々との対応関係が取得される。
【0041】
判定部４５は、識別結果画像３１ａおよび識別結果画像３１ｂにおいて識別されている領域に基づいて、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂに含まれるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の異常の有無を判定する。判定部４５は、たとえば、識別結果画像３１ａにおける領域６４および領域６５のうちから、位置算出部４４によって算出された三次元的な位置のうちから取得された照射方向における位置に基づいてはんだボール１０４の領域として検出された方を取得する。そして、判定部４５は、Ｘ線画像３０ａにおける複数のはんだボール１０４の各々の領域を検出することによって、複数のはんだボール１０４の各々の面積および形状を検出する。そして、判定部４５は、検出された複数のはんだボール１０４の各々の面積および形状に基づいて、複数のはんだボール１０４の各々において、ボイド（空孔）、濡れ不良、ブリッジ、および、スパッタなどの異常の有無を判定する。判定部４５は、Ｘ線画像３０ａのうちの異常が生じていると判定された部分を識別可能に表示部２３に表示させてもよい。判定部４５は、はんだボール１０６に対しても同様に異常の有無を判定する。
【0042】
なお、判定部４５は、検出されたはんだボール１０４または１０６の領域の面積が、所定の範囲に含まれるか否かに基づいて、異常の有無を判定するようにしてもよい。その場合に、算出された照射方向の位置（距離）に基づいて、正常とされる所定の範囲の大きさを補正するようにしてもよい。
【0043】
（第１実施形態によるＸ線画像解析方法）
次に、図１０を参照して、第１実施形態によるＸ線画像解析方法について説明する。なお、ステップ３０１～ステップ３０７における制御処理は、制御部２１によりプログラムが実行されることにより行われる。
次に、図１０を参照して、第１実施形態によるＸ線画像解析方法について説明する。なお、ステップ３０１～ステップ３０７における制御処理は、制御部２１によりプログラムが実行されることにより行われる。
【0044】
まず、ステップ３０１において、照射角度が互いに異なるＸ線画像であるＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂが取得される。Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂは、複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６を含む検査対象物１０１の配置角度を変更することによって、検査対象物１０１に対するＸ線の照射角度を変更しながら照射されたＸ線に基づいて生成される。
【0045】
次に、ステップ３０２において、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂから、学習済みモデル５０を用いて識別結果画像３１ａおよび識別結果画像３１ｂが取得されることによって、別個に識別された重畳部分６１および非重畳部分６２が検出（推定）される。
【0046】
次に、ステップ３０３において、検出された重畳部分６１および非重畳部分６２に基づいて、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における複数のはんだボール１０４の領域と複数のはんだボール１０６の領域とが分離した状態の領域６４と領域６５とが取得される。
【0047】
次に、ステップ３０４において、画像生成部１５により生成されたＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における検査対象物１０１に含まれる複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６の各々の位置が取得される。すなわち、ステップ３０３において検出された複数のはんだボール１０４の領域と複数のはんだボール１０６の領域とである領域６４および領域６５に基づいて、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における複数のはんだボール１０４の各々と複数のはんだボール１０６の各々との位置が取得される。具体的には、検出された領域６４および領域６５の各々の重心位置が取得される。
【0048】
次に、ステップ３０５において、Ｘ線画像３０ａを生成するためのＸ線の照射角度とＸ線画像３０ｂを生成するためのＸ線の照射角度との角度差が取得される。
【0049】
次に、ステップ３０６において、ステップ３０４において取得された複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６の各々の位置と、ステップ３０５において取得された角度差とに基づいて、三角測量によって複数のはんだボール１０４の各々の照射方向（基板１０２に垂直な方向：Ｚ方向）である三次元的な奥行き方向における位置を含む三次元的な位置と複数のはんだボール１０４の各々の照射方向（基板１０２に垂直な方向：Ｚ方向）である三次元的な奥行き方向における位置を含む三次元的な位置とが算出される。
【0050】
次に、ステップ３０７において、算出された三次元的な位置に基づいて、複数のはんだボール１０４の領域と複数のはんだボール１０６の領域とが検出されて、複数のはんだボール１０４の各々と複数のはんだボール１０６の各々とに対して、異常の有無の判定が行われる。
【0051】
（第１実施形態の効果）
第１実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
第１実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
【0052】
第１実施形態では、上記のように、Ｘ線撮影システム１００は、Ｘ線画像３０ａ（第１画像）およびＸ線画像３０ｂ（第２画像）の各々における検査対象物１０１に含まれるはんだボール１０４およびはんだボール１０６（対象部分）の位置と、Ｘ線画像３０ａを生成するためのＸ線の照射角度とＸ線画像３０ｂを生成するためのＸ線の照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によってはんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な位置を算出する。これにより、Ｘ線画像３０ａにおけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の位置と、Ｘ線画像３０ｂにおけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の位置と、Ｘ線画像３０ａとＸ線画像３０ｂとのＸ線の照射角度の角度差とに基づいて、三角測量によって算出されたはんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な位置を取得することができる。そのため、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な位置を識別しながら、検査対象物１０１の検査を行うことができる。その結果、はんだボール１０４およびはんだボール１０６を含む検査対象物１０１に対してＸ線を照射することによって検査対象物１０１の検査を行う場合に、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な奥行き方向の位置に係わらず検査を容易に行うことができる。
【0053】
また、上記第１実施形態では、以下のように構成したことによって、更なる効果が得られる。
【0054】
すなわち、第１実施形態では、上記のように、駆動部１４（角度変更部）は、Ｘ線照射部１１に対する検査対象物１０１の配置角度、検査対象物１０１の配置位置、検査対象物１０１に対するＸ線照射部１１の配置角度、および、Ｘ線照射部１１の配置位置の少なくとも１つであるＸ線照射部１１に対する検査対象物１０１の配置角度を変更することによって、照射角度を変更し、制御部２１（画像解析部）は、Ｘ線画像３０ａ（第１画像）およびＸ線画像３０ｂ（第２画像）に対して再構成処理を行わずに、三角測量によってはんだボール１０４およびはんだボール１０６（対象部分）の三次元的な位置を算出する。ここで、画像の再構成処理を行うことによって、三次元モデルを生成して三次元的な位置関係を算出する場合には、三角測量によって位置関係を算出する場合に比べて演算処理に要する時間が増大する。これに対して、第１実施形態では、制御部２１を、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂに対して再構成処理を行わずに、三角測量によってはんだボール１０４およびはんだボール１０６（対象部分）の三次元的な位置を算出するように構成するため、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な位置を取得するために要する時間が増大することを抑制することができるとともに、制御部２１（画像解析部）の処理負担を軽減することができる。
【0055】
また、第１実施形態では、上記のように、検査対象物１０１は、互いに異なるはんだボール１０４（第１対象部分）およびはんだボール１０６（第２対象部分）を含み、制御部２１（画像解析部）は、画像生成部１５により生成されたＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々におけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の各々の位置と、Ｘ線画像３０ａを生成するためのＸ線の照射角度とＸ線画像３０ｂを生成するためのＸ線の照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によってはんだボール１０４の三次元的な位置と、はんだボール１０６の三次元的な位置とを算出する。このように構成すれば、制御部２１における三角測量を用いた演算処理によってはんだボール１０４の三次元的な位置と、はんだボール１０６の三次元的な位置とを取得することができる。そのため、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂにおいて、三次元的な位置に基づいてはんだボール１０４およびはんだボール１０６を互いに識別することができる。また、はんだボール１０４およびはんだボール１０６が互いに重なり合っている場合にも、はんだボール１０４の三次元的な位置と、はんだボール１０６の三次元的な位置とを取得することができるので、はんだボール１０４とはんだボール１０６とを互いに識別しながら、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の検査を行うことができる。
【0056】
また、第１実施形態では、上記のように、基板１０２の表面１０２ａに格子状に並べて配置された複数のはんだボール１０４（第１はんだボール）を含み、基板１０２の裏面１０２ｂに格子状に並べて配置された複数のはんだボール１０６（第２はんだボール）を含み、制御部２１（画像解析部）は、Ｘ線画像３０ａ（第１画像）およびＸ線画像３０ｂ（第２画像）の各々における複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６の各々の位置と、Ｘ線画像３０ａの照射角度とＸ線画像３０ｂの照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって複数のはんだボール１０４および複数のはんだボール１０６の各々の三次元的な位置を算出する。このように構成すれば、基板１０２の表面１０２ａと裏面１０２ｂとのそれぞれに配置されているはんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な位置を取得することができるので、取得された三次元的な位置に基づいて、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂにおけるはんだボール１０４（はんだボール１０６）の各々が、基板１０２の表面１０２ａおよび裏面１０２ｂのいずれに配置されているかを検出することができる。そのため、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂに対する解析を行うことによりはんだボール１０４およびはんだボール１０６の異常の有無を判定する場合に、異常と判定されたはんだボール１０４またははんだボール１０６が、基板１０２の表面１０２ａと裏面１０２ｂとのいずれの面に配置されているかを容易に識別することができる。
【0057】
また、第１実施形態では、上記のように、制御部２１（画像解析部）は、Ｘ線画像３０ａ（第１画像）およびＸ線画像３０ｂ（第２画像）の各々におけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６（対象部分）の領域を検出するとともに、検出されたはんだボール１０４およびはんだボール１０６の領域の重心位置をＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々におけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の位置として取得する。このように構成すれば、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々におけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の大きさまたは形状などが異なる場合にも、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の領域に含まれる画素の全体に対して演算処理を行うことなく、取得された重心位置に対して演算処理を行うことによって、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な位置（座標）を取得することができる。そのため、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の領域の重心位置を取得することにより、三角測量によってはんだボール１０４およびはんだボール１０６の各々の三次元的な位置を算出するための演算処理の処理負担を軽減することができる。
【0058】
また、第１実施形態では、上記のように、制御部２１（画像解析部）は、機械学習によって生成された学習済みモデル５０を用いることによって、Ｘ線画像３０ａ（第１画像）およびＸ線画像３０ｂ（第２画像）の各々におけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６（対象部分）の領域を検出するとともに、検出されたはんだボール１０４およびはんだボール１０６の領域に基づいて、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々におけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の位置を取得する。ここで、機械学習によって生成された学習済みモデル５０を用いることによって領域を検出する場合には、しきい値を用いた二値化によって領域を検出する場合よりも、領域を精度よく検出することができる。そのため、学習済みモデル５０を用いることによって、検出された領域に基づいてはんだボール１０４およびはんだボール１０６の位置を精度よく取得することができる。その結果、三角測量によるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な位置を精度よく取得することができる。
【0059】
また、第１実施形態では、上記のように、互いに異なるはんだボール１０４（第１対象部分）およびはんだボール１０６（第２対象部分）を含み、はんだボール１０４およびはんだボール１０６は、Ｘ線画像３０ａ（第１画像）およびＸ線画像３０ｂ（第２画像）の少なくとも一方において、Ｘ線照射部１１からＸ線検出部１２に向かう方向である照射方向（Ｚ方向）から見て互いに重なり合う部分を有し、制御部２１（画像解析部）は、機械学習によって生成された学習済みモデル５０を用いることによって、はんだボール１０４の領域とはんだボール１０６の領域とを分離した状態で検出するとともに、検出されたはんだボール１０４の領域とはんだボール１０６の領域とに基づいて、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々におけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の各々の位置を取得することによって、はんだボール１０４の三次元的な位置と、はんだボール１０６の三次元的な位置とを算出する。このように構成すれば、はんだボール１０４の領域とはんだボール１０６の領域とに互いに重なり合う部分がある場合にも、学習済みモデル５０を用いることによって、はんだボール１０４の領域とはんだボール１０６の領域とを分離した状態で精度よく検出することができる。そのため、はんだボール１０４の領域とはんだボール１０６の領域とを分離した状態で検査対象物１０１の検査を行うことができる。その結果、はんだボール１０４およびはんだボール１０６を含む検査対象物１０１に対してＸ線を照射することによって検査対象物１０１の検査を行う場合に、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な奥行き方向の位置に係わらず検査を容易に行うことができる。
【0060】
また、第１実施形態では、上記のように、制御部２１（画像解析部）は、はんだボール１０４（第１対象部分）とはんだボール１０６（第２対象部分）とが照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分６１と、重なり合わない非重畳部分６２とを別個に識別するように学習された学習済みモデル５０を用いることによって、別個に識別された重畳部分６１と非重畳部分６２とに基づいて、Ｘ線画像３０ａ（第１画像）およびＸ線画像３０ｂ（第２画像）の各々におけるはんだボール１０４の領域とはんだボール１０６の領域とを分離した状態で検出する。このように構成すれば、学習済みモデル５０によって重畳部分６１と非重畳部分６２とを別個に識別することができるので、学習済みモデル５０による識別結果に基づいて、重畳部分６１と非重畳部分６２とを組み合わせることによって、はんだボール１０４の領域とはんだボール１０６の領域とを、精度よく、かつ、容易に検出することができる。その結果、はんだボール１０４の領域とはんだボール１０６の領域とに重なり合う部分がある場合にも、三角測量によるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な位置を精度よく、かつ、容易に算出することができる。
【0061】
（第１実施形態によるＸ線画像解析方法の効果）
第１実施形態のＸ線画像解析方法では、以下のような効果を得ることができる。
第１実施形態のＸ線画像解析方法では、以下のような効果を得ることができる。
【0062】
第１実施形態のＸ線画像解析方法では、上記のように、Ｘ線画像３０ａ（第１画像）およびＸ線画像３０ｂ（第２画像）の各々における検査対象物１０１に含まれるはんだボール１０４およびはんだボール１０６（対象部分）の位置と、Ｘ線画像３０ａを生成するためのＸ線の照射角度とＸ線画像３０ｂを生成するためのＸ線の照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によってはんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な位置を算出する。これにより、Ｘ線画像３０ａにおけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の位置と、Ｘ線画像３０ｂにおけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の位置と、Ｘ線画像３０ａとＸ線画像３０ｂとのＸ線の照射角度の角度差とに基づいて、三角測量によって算出されたはんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な位置を取得することができる。そのため、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な位置を識別しながら、検査対象物１０１の検査を行うことができる。その結果、はんだボール１０４およびはんだボール１０６を含む検査対象物１０１に対してＸ線を照射することによって検査対象物１０１の検査を行う場合に、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の三次元的な奥行き方向の位置に係わらず検査を容易に行うことが可能なＸ線画像解析方法を提供することができる。
【0063】
［第２実施形態］
図１１および図１２を参照して、第２実施形態について説明する。この第２実施形態では、重畳部分６１と非重畳部分６２とを別個に識別するように学習された学習済みモデル５０を用いるように構成した第１実施形態と異なり、重畳部分と非重畳部分とを区別せずに、重畳部分と非重畳部分との両方を含む対象領域２６１を識別するように学習された学習済みモデル２５０を用いるように構成されている。なお、図中において、上記第１実施形態と同様の構成の部分には、同一の符号を付している。
図１１および図１２を参照して、第２実施形態について説明する。この第２実施形態では、重畳部分６１と非重畳部分６２とを別個に識別するように学習された学習済みモデル５０を用いるように構成した第１実施形態と異なり、重畳部分と非重畳部分とを区別せずに、重畳部分と非重畳部分との両方を含む対象領域２６１を識別するように学習された学習済みモデル２５０を用いるように構成されている。なお、図中において、上記第１実施形態と同様の構成の部分には、同一の符号を付している。
【0064】
（第２実施形態によるＸ線撮影システムの構成）
図１１に示すように、第２実施形態によるＸ線撮影システム２００は、透視装置１０と解析装置２２０を備えている。Ｘ線撮影システム２００では、第１実施形態のＸ線撮影システム１００と同様に検査対象物１０１におけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の異常の有無が判定される。透視装置１０の構成は、第１実施形態と同様である。解析装置２２０は、制御部２２１および記憶部２２２を備えている。制御部２２１および記憶部２２２のハードウェア的な構成は、それぞれ、第１実施形態の制御部２１および記憶部２２と同様である。
図１１に示すように、第２実施形態によるＸ線撮影システム２００は、透視装置１０と解析装置２２０を備えている。Ｘ線撮影システム２００では、第１実施形態のＸ線撮影システム１００と同様に検査対象物１０１におけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６の異常の有無が判定される。透視装置１０の構成は、第１実施形態と同様である。解析装置２２０は、制御部２２１および記憶部２２２を備えている。制御部２２１および記憶部２２２のハードウェア的な構成は、それぞれ、第１実施形態の制御部２１および記憶部２２と同様である。
【0065】
制御部２２１は、領域検出部２４１を含む。制御部２２１は、記憶部２２２に記憶されている各種のプログラム（ソフトウェア）を実行することにより、領域検出部２４１として機能する。すなわち、図１１では、領域検出部２４１は、ソフトウェア的な機能ブロックとして図示されている。なお、これに限られずに、領域検出部２４１は、専用のハードウェア的な回路により構成されていてもよい。制御部２２１のその他の構成は第１実施形態と同様である。記憶部２２２は、学習済みモデル２５０を記憶している。
【0066】
図１２に示すように、領域検出部２４１は、第１実施形態の領域検出部４１と同様に、学習済みモデル２５０を用いることによって、透視装置１０により生成されたＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂから、識別結果画像２３１ａおよび識別結果画像２３１ｂを取得する。第１実施形態と異なり、識別結果画像２３１ａおよび識別結果画像２３１ｂは、Ｘ線画像３０ａのうちのはんだボール１０４とはんだボール１０６とが照射方向（Ｚ方向）から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わずに１つのはんだボール１０４またははんだボール１０６のみが含まれる非重畳部分との両方が白色に塗り分けられ、はんだボール１０４およびはんだボール１０６が両方とも含まれていない背景部分６３が黒色に塗り分けられたラベル画像である。
【0067】
すなわち、学習済みモデル２５０は、第１実施形態の学習済みモデル５０とは異なり、重畳部分と非重畳部分とを区別せずに、重畳部分と非重畳部分との両方を含む対象領域２６１を識別するように、機械学習により学習されて生成される。学習済みモデル２５０は、深層学習を用いた機械学習によって、入力された画像の各画素に対して、対象領域２６１を白色、そして、背景部分６３を黒色に塗り分ける画像変換（画像再構成）を実行するように学習させることによって生成される。領域検出部２４１は、学習済みモデル２５０による識別結果として、対象領域２６１と背景部分６３とが別個に識別された識別結果画像２３１ａおよび識別結果画像２３１ｂを取得することによって、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における対象領域２６１を識別する。
【0068】
そして、領域検出部２４１は、識別された対象領域２６１において、所定の識別しきい値よりも輝度値の小さい領域を重畳部分として検出する。具体的には、領域検出部２４１はＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々から、対象領域２６１に含まれる部分のみを抽出する。そして、領域検出部２４１は、抽出された部分に対して所定の識別しきい値に基づく二値化処理を行うことによって、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における対象領域２６１に含まれる部分のうちから、比較的輝度値が小さい（暗い）部分と、比較的輝度値が大きい（明るい）部分とを識別する。
【0069】
そして、領域検出部２４１は、所定の識別しきい値よりも輝度値の小さい領域（比較的暗い部分）を重畳部分として検出する。そして、領域検出部２４１は、所定の識別しきい値よりも輝度値の大きい領域（比較的明るい部分）を非重畳部分として検出する。このようにして、領域検出部２４１は、対象領域２６１のうちから重畳部分と非重畳部分とを識別することによって、第１実施形態の領域検出部４１と同様の制御処理によってＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における複数のはんだボール１０４の領域と複数のはんだボール１０６の領域とを分離した状態で検出する。すなわち、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々における複数のはんだボール１０４の領域と複数のはんだボール１０６の領域とを分離した状態では、第１実施形態の領域６４および領域６５と同様に、いずれがはんだボール１０４の領域であっていずれがはんだボール１０６の領域であるかは不明である。
【0070】
制御部２２１は、第１実施形態と同様に三角測量による演算処理を実行することによって、検出された複数のはんだボール１０４の領域と複数のはんだボール１０６の領域とに基づいて、はんだボール１０４の三次元的な位置（照射方向における位置）と、はんだボール１０６の三次元的な位置（照射方向における位置）とを算出する。そして、制御部２２１は、第１実施形態と同様に、はんだボール１０４およびはんだボール１０６の異常の有無を判定する。
【0071】
なお、第２実施形態によるＸ線撮影システム２００のその他の構成は、上記第１実施形態と同様である。
【0072】
（第２実施形態の効果）
第２実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
第２実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
【0073】
第２実施形態では、上記のように、制御部２２１（画像解析部）は、はんだボール１０４（第１対象部分）とはんだボール１０６（第２対象部分）とが照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わない非重畳部分とを区別せずに、重畳部分と非重畳部分との両方を含む対象領域２６１を識別するように学習された学習済みモデル２５０を用いることによって、Ｘ線画像３０ａ（第１画像）およびＸ線画像３０ｂ（第２画像）の各々における対象領域２６１を識別するとともに、識別された対象領域２６１において、所定の識別しきい値よりも輝度値の小さい領域を重畳部分として検出することによって、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂの各々におけるはんだボール１０４の領域とはんだボール１０６の領域とを分離した状態で検出する。このように構成すれば、重畳部分と非重畳部分とを区別せずに、重畳部分と非重畳部分との両方を含む対象領域２６１を識別するように学習された学習済みモデル２５０を用いるため、学習済みモデル２５０を生成するための教師データを生成する場合に、重畳部分と非重畳部分とを識別するように教師データを生成する場合に比べて、教師データを容易に生成することができる。そのため、学習済みモデル２５０を生成する作業の負担を軽減することができる。
【0074】
なお、第２実施形態のその他の効果は、上記第１実施形態と同様である。
【0075】
［変形例］
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。
【0076】
たとえば、上記第１および第２実施形態では、互いに重なり合う部分を有するはんだボール１０４およびはんだボール１０６の各々の三次元的な位置を算出する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、Ｘ線の照射方向から見て重なり合う部分を有していない対象部分の三次元的な位置を算出するようにしてもよい。また、はんだボールではなく、検査対象物に含まれるボイド（空孔）などを対象部分として、三次元的な位置を算出するようにしてもよい。その場合、検査対象物は、基板を含む電子機器に限らず、金属または樹脂などにより形成された成形品であってもよい。
【0077】
また、上記第１および第２実施形態では、検出されたはんだボール１０４およびはんだボール１０６（対象部分）の領域の重心位置をはんだボール１０４およびはんだボール１０６の位置として取得する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、重心位置以外の位置をはんだボール１０４およびはんだボール１０６の位置として取得するようにしてもよい。
【0078】
また、上記第１および第２実施形態では、機械学習によって生成された学習済みモデル５０（２５０）を用いることによって、Ｘ線画像３０ａ（第１画像）およびＸ線画像３０ｂ（第２画像）の各々におけるはんだボール１０４およびはんだボール１０６（対象部分）の領域を検出する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、学習済みモデルを用いず、第１画像および第２画像に対して２値化処理などの画像処理を実行することによって、対象部分の領域を検出するようにしてもよい。
【0079】
また、上記第１および第２実施形態では、駆動部１４（角度変更部）を、Ｘ線照射部１１に対する検査対象物１０１の配置角度を変更することによって、検査対象物１０１に照射されるＸ線の照射角度を変更するように構成する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、角度変更部を、検査対象物に対するＸ線照射部の配置角度（Ｘ線照射部からＸ線検出部に照射されるＸ線の照射方向）を変更することによって、検査対象物に照射されるＸ線の照射角度を変更するようにしてもよい。たとえば、検査対象物の配置角度を変更せず、Ｘ線照射部およびＸ線検出部を回転させることによって照射角度を変更するようにしてもよい。また、検査対象物の配置位置、または、Ｘ線照射部の配置位置を変更することによって、照射角度を変更するようにしてもよい。
【0080】
また、上記第１および第２実施形態では、Ｘ線画像３０ａ（第１画像）およびＸ線画像３０ｂ（第２画像）の生成を行う画像生成部１５が、三角測量によってＸ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂに含まれるはんだボール１０４およびはんだボール１０６（対象部分）の三次元的な位置の解析処理を行う制御部２１（画像解析部）とは別個に設けられている例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、第１画像および第２画像の生成と、三角測量による対象部分の三次元的な位置の解析処理とを共通の制御装置によって行うようにしてもよい。
【0081】
また、上記第１および第２実施形態では、照射角度の互いに異なるＸ線画像３０ａ（第１画像）とＸ線画像３０ｂ（第２画像）に基づいて、三角測量によって、Ｘ線画像３０ａおよびＸ線画像３０ｂに含まれるはんだボール１０４（第１対象部分）およびはんだボール１０６（第２対象部分）の三次元的な位置を算出するとともに、算出された三次元的な位置を用いてはんだボール１０４およびはんだボール１０６の異常の有無の判定が行われる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、第１対象部分および第２対象部分の各々の三次元的な位置を算出せずに、学習済みモデルを用いることによって、１つのＸ線画像における第１対象部分の領域と第２対象部分の領域とを分離した状態で検出するとともに、分離した状態で検出された第１対象部分の領域と第２対象部分の領域とに基づいて、第１対象部分および第２対象部分の各々における異常の有無を判定するようにしてもよい。
【0082】
［態様］
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
【0083】
（項目１）
対象部分を含む検査対象物に対してＸ線を照射するＸ線照射部と、
前記Ｘ線照射部から照射されたＸ線を検出するＸ線検出部と、
前記検査対象物に照射されるＸ線の照射角度を変更する角度変更部と、
前記角度変更部により前記照射角度を変更しながら前記Ｘ線照射部により照射されて前記Ｘ線検出部により検出されたＸ線に基づいて、前記照射角度が互いに異なるＸ線画像である第１画像および第２画像を生成する画像生成部と、
前記画像生成部により生成された前記第１画像および前記第２画像の各々における前記検査対象物に含まれる前記対象部分の位置と、前記第１画像を生成するためのＸ線の前記照射角度と前記第２画像を生成するためのＸ線の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記対象部分の三次元的な位置を算出する画像解析部と、を備える、Ｘ線撮影システム。
対象部分を含む検査対象物に対してＸ線を照射するＸ線照射部と、
前記Ｘ線照射部から照射されたＸ線を検出するＸ線検出部と、
前記検査対象物に照射されるＸ線の照射角度を変更する角度変更部と、
前記角度変更部により前記照射角度を変更しながら前記Ｘ線照射部により照射されて前記Ｘ線検出部により検出されたＸ線に基づいて、前記照射角度が互いに異なるＸ線画像である第１画像および第２画像を生成する画像生成部と、
前記画像生成部により生成された前記第１画像および前記第２画像の各々における前記検査対象物に含まれる前記対象部分の位置と、前記第１画像を生成するためのＸ線の前記照射角度と前記第２画像を生成するためのＸ線の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記対象部分の三次元的な位置を算出する画像解析部と、を備える、Ｘ線撮影システム。
【0084】
（項目２）
前記角度変更部は、前記Ｘ線照射部に対する前記検査対象物の配置角度、前記検査対象物の配置位置、前記検査対象物に対する前記Ｘ線照射部の配置角度、および、前記Ｘ線照射部の配置位置の少なくとも１つを変更することによって、前記照射角度を変更し、
前記画像解析部は、前記第１画像および前記第２画像に対して再構成処理を行わずに、三角測量によって前記対象部分の三次元的な位置を算出する、項目１に記載のＸ線撮影システム。
前記角度変更部は、前記Ｘ線照射部に対する前記検査対象物の配置角度、前記検査対象物の配置位置、前記検査対象物に対する前記Ｘ線照射部の配置角度、および、前記Ｘ線照射部の配置位置の少なくとも１つを変更することによって、前記照射角度を変更し、
前記画像解析部は、前記第１画像および前記第２画像に対して再構成処理を行わずに、三角測量によって前記対象部分の三次元的な位置を算出する、項目１に記載のＸ線撮影システム。
【0085】
（項目３）
前記対象部分は、互いに異なる第１対象部分および第２対象部分を含み、
前記画像解析部は、前記画像生成部により生成された前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分および前記第２対象部分の各々の位置と、前記第１画像を生成するためのＸ線の前記照射角度と前記第２画像を生成するためのＸ線の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記第１対象部分の三次元的な位置と、前記第２対象部分の三次元的な位置とを算出する、項目１または２に記載のＸ線撮影システム。
前記対象部分は、互いに異なる第１対象部分および第２対象部分を含み、
前記画像解析部は、前記画像生成部により生成された前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分および前記第２対象部分の各々の位置と、前記第１画像を生成するためのＸ線の前記照射角度と前記第２画像を生成するためのＸ線の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記第１対象部分の三次元的な位置と、前記第２対象部分の三次元的な位置とを算出する、項目１または２に記載のＸ線撮影システム。
【0086】
（項目４）
前記第１対象部分は、基板の表面に格子状に並べて配置された複数の第１はんだボールを含み、
前記第２対象部分は、基板の裏面に格子状に並べて配置された複数の第２はんだボールを含み、
前記画像解析部は、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記複数の第１はんだボールおよび前記複数の第２はんだボールの各々の位置と、前記第１画像の前記照射角度と前記第２画像の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記複数の第１はんだボールおよび前記複数の第２はんだボールの各々の三次元的な位置を算出する、項目３に記載のＸ線撮影システム。
前記第１対象部分は、基板の表面に格子状に並べて配置された複数の第１はんだボールを含み、
前記第２対象部分は、基板の裏面に格子状に並べて配置された複数の第２はんだボールを含み、
前記画像解析部は、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記複数の第１はんだボールおよび前記複数の第２はんだボールの各々の位置と、前記第１画像の前記照射角度と前記第２画像の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記複数の第１はんだボールおよび前記複数の第２はんだボールの各々の三次元的な位置を算出する、項目３に記載のＸ線撮影システム。
【0087】
（項目５）
前記画像解析部は、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象部分の領域を検出するとともに、検出された前記対象部分の領域の重心位置を前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象部分の位置として取得する、項目１～４のいずれか１項に記載のＸ線撮影システム。
前記画像解析部は、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象部分の領域を検出するとともに、検出された前記対象部分の領域の重心位置を前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象部分の位置として取得する、項目１～４のいずれか１項に記載のＸ線撮影システム。
【0088】
（項目６）
前記画像解析部は、機械学習によって生成された学習済みモデルを用いることによって、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象部分の領域を検出するとともに、検出された前記対象部分の領域に基づいて、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象部分の位置を取得する、項目１～５のいずれか１項に記載のＸ線撮影システム。
前記画像解析部は、機械学習によって生成された学習済みモデルを用いることによって、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象部分の領域を検出するとともに、検出された前記対象部分の領域に基づいて、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象部分の位置を取得する、項目１～５のいずれか１項に記載のＸ線撮影システム。
【0089】
（項目７）
前記対象部分は、互いに異なる第１対象部分および第２対象部分を含み、
前記第１対象部分および前記第２対象部分は、前記第１画像および前記第２画像の少なくとも一方において、前記Ｘ線照射部から前記Ｘ線検出部に向かう方向である照射方向から見て互いに重なり合う部分を有し、
前記画像解析部は、機械学習によって生成された前記学習済みモデルを用いることによって、前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出するとともに、検出された前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とに基づいて、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分および前記第２対象部分の各々の位置を取得することによって、前記第１対象部分の三次元的な位置と、前記第２対象部分の三次元的な位置とを算出する、項目６に記載のＸ線撮影システム。
前記対象部分は、互いに異なる第１対象部分および第２対象部分を含み、
前記第１対象部分および前記第２対象部分は、前記第１画像および前記第２画像の少なくとも一方において、前記Ｘ線照射部から前記Ｘ線検出部に向かう方向である照射方向から見て互いに重なり合う部分を有し、
前記画像解析部は、機械学習によって生成された前記学習済みモデルを用いることによって、前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出するとともに、検出された前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とに基づいて、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分および前記第２対象部分の各々の位置を取得することによって、前記第１対象部分の三次元的な位置と、前記第２対象部分の三次元的な位置とを算出する、項目６に記載のＸ線撮影システム。
【0090】
（項目８）
前記画像解析部は、前記第１対象部分と前記第２対象部分とが前記照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わない非重畳部分とを別個に識別するように学習された前記学習済みモデルを用いることによって、別個に識別された前記重畳部分と前記非重畳部分とに基づいて、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出する、項目７に記載のＸ線撮影システム。
前記画像解析部は、前記第１対象部分と前記第２対象部分とが前記照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わない非重畳部分とを別個に識別するように学習された前記学習済みモデルを用いることによって、別個に識別された前記重畳部分と前記非重畳部分とに基づいて、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出する、項目７に記載のＸ線撮影システム。
【0091】
（項目９）
前記画像解析部は、前記第１対象部分と前記第２対象部分とが前記照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わない非重畳部分とを区別せずに、前記重畳部分と前記非重畳部分との両方を含む対象領域を識別するように学習された前記学習済みモデルを用いることによって、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象領域を識別するとともに、識別された前記対象領域において、所定の識別しきい値よりも輝度値の小さい領域を前記重畳部分として検出することによって、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出する、項目７に記載のＸ線撮影システム。
前記画像解析部は、前記第１対象部分と前記第２対象部分とが前記照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わない非重畳部分とを区別せずに、前記重畳部分と前記非重畳部分との両方を含む対象領域を識別するように学習された前記学習済みモデルを用いることによって、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記対象領域を識別するとともに、識別された前記対象領域において、所定の識別しきい値よりも輝度値の小さい領域を前記重畳部分として検出することによって、前記第１画像および前記第２画像の各々における前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出する、項目７に記載のＸ線撮影システム。
【0092】
（項目１０）
互いに異なる対象部分である第１対象部分および第２対象部分を含む検査対象物に対してＸ線を照射するＸ線照射部と、
前記Ｘ線照射部から照射されたＸ線を検出するＸ線検出部と、
前記Ｘ線照射部により照射されて前記Ｘ線検出部により検出されたＸ線に基づいて、Ｘ線画像を生成する画像生成部と、
前記画像生成部により生成された前記Ｘ線画像における前記第１対象部分と前記第２対象部分とが前記Ｘ線照射部から前記Ｘ線検出部に向かう方向である照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わない非重畳部分とを別個に識別するように学習された学習済みモデルを用いることによって、別個に識別された前記重畳部分と前記非重畳部分とに基づいて、前記Ｘ線画像における前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出する画像解析部と、を備える、Ｘ線撮影システム。
互いに異なる対象部分である第１対象部分および第２対象部分を含む検査対象物に対してＸ線を照射するＸ線照射部と、
前記Ｘ線照射部から照射されたＸ線を検出するＸ線検出部と、
前記Ｘ線照射部により照射されて前記Ｘ線検出部により検出されたＸ線に基づいて、Ｘ線画像を生成する画像生成部と、
前記画像生成部により生成された前記Ｘ線画像における前記第１対象部分と前記第２対象部分とが前記Ｘ線照射部から前記Ｘ線検出部に向かう方向である照射方向から見て互いに重なり合う重畳部分と、重なり合わない非重畳部分とを別個に識別するように学習された学習済みモデルを用いることによって、別個に識別された前記重畳部分と前記非重畳部分とに基づいて、前記Ｘ線画像における前記第１対象部分の領域と前記第２対象部分の領域とを分離した状態で検出する画像解析部と、を備える、Ｘ線撮影システム。
【0093】
（項目１１）
対象部分を含む検査対象物に対する照射角度を変更しながら照射されて検出されたＸ線に基づいて生成された、前記照射角度が互いに異なるＸ線画像である第１画像および第２画像を取得するステップと、
前記第１画像および前記第２画像の各々における前記検査対象物に含まれる前記対象部分の位置と、前記第１画像を生成するためのＸ線の前記照射角度と前記第２画像を生成するためのＸ線の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記対象部分の三次元的な位置を算出するステップと、を備える、Ｘ線画像解析方法。
対象部分を含む検査対象物に対する照射角度を変更しながら照射されて検出されたＸ線に基づいて生成された、前記照射角度が互いに異なるＸ線画像である第１画像および第２画像を取得するステップと、
前記第１画像および前記第２画像の各々における前記検査対象物に含まれる前記対象部分の位置と、前記第１画像を生成するためのＸ線の前記照射角度と前記第２画像を生成するためのＸ線の前記照射角度との角度差とに基づいて、三角測量によって前記対象部分の三次元的な位置を算出するステップと、を備える、Ｘ線画像解析方法。
【符号の説明】
【0094】
１１ Ｘ線照射部
１２ Ｘ線検出部
１４ 駆動部（角度変更部）
１５ 画像生成部
２１、２２１ 制御部（画像解析部）
３０ａ Ｘ線画像（第１画像、Ｘ線画像）
３０ｂ Ｘ線画像（第２画像、Ｘ線画像）
５０、２５０ 学習済みモデル
６１ 重畳部分
６２ 非重畳部分
１００、２００ Ｘ線撮影システム
１０１ 検査対象物
１０２ 基板
１０２ａ 表面
１０２ｂ 裏面
１０４ はんだボール（対象部分、第１対象部分、第１はんだボール）
１０６ はんだボール（対象部分、第２対象部分、第２はんだボール）
２６１ 対象領域
１２ Ｘ線検出部
１４ 駆動部（角度変更部）
１５ 画像生成部
２１、２２１ 制御部（画像解析部）
３０ａ Ｘ線画像（第１画像、Ｘ線画像）
３０ｂ Ｘ線画像（第２画像、Ｘ線画像）
５０、２５０ 学習済みモデル
６１ 重畳部分
６２ 非重畳部分
１００、２００ Ｘ線撮影システム
１０１ 検査対象物
１０２ 基板
１０２ａ 表面
１０２ｂ 裏面
１０４ はんだボール（対象部分、第１対象部分、第１はんだボール）
１０６ はんだボール（対象部分、第２対象部分、第２はんだボール）
２６１ 対象領域
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】