特許 7157112 半田印刷検査装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-10-11

(45)【発行日】2022-10-19

(54)【発明の名称】半田印刷検査装置

(51)【国際特許分類】

   G01B 11/24 20060101AFI20221012BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20221012BHJP

   G06T 7/50 20170101ALI20221012BHJP

【ＦＩ】

G01B11/24 K

G06T7/00 610

G06T7/50

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2020169513

(22)【出願日】2020-10-07

(65)【公開番号】P2022061546

(43)【公開日】2022-04-19

【審査請求日】2021-10-21

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000106760

【氏名又は名称】ＣＫＤ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100111095

【弁理士】

【氏名又は名称】川口 光男

(72)【発明者】

【氏名】菊池 和義

(72)【発明者】

【氏名】大山 剛

(72)【発明者】

【氏名】坂井田 憲彦

【審査官】信田 昌男

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０２０／１２２０３３（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１２－０２１９０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２０／０３１９８４（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１５－０３８４６６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｂ １１／２４

Ｇ０６Ｔ ７／００

Ｇ０６Ｔ ７／５０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

プリント基板上に印刷されたクリーム半田の印刷状態をリフロー前に検査する半田印刷検査装置であって、
前記プリント基板に対し所定の光を照射可能な照射手段と、
前記所定の光の照射された前記プリント基板を撮像可能な撮像手段と、
前記撮像手段により取得された画像データを基に、前記プリント基板上に印刷された所定のクリーム半田の三次元計測データを取得可能な三次元計測手段と、
前記三次元計測手段により取得された前記所定のクリーム半田の三次元計測データを基に、該クリーム半田の所定高さ以上の上部部分に係る上部形状データを抽出可能な上部形状データ抽出手段と、
前記所定のクリーム半田に係る上部形状データを、所定の判定基準と比較することにより、前記所定のクリーム半田の上部部分に係る三次元形状の良否を判定可能な上部形状良否判定手段とを備えたことを特徴とする半田印刷検査装置。

【請求項2】

入力される形状データから特徴量を抽出する符号化部と該特徴量から形状データを再構成する復号化部とを有するニューラルネットワークに対し、良品の前記クリーム半田に係る前記上部形状データのみを学習データとして学習させて生成した識別手段を備え、
前記上部形状良否判定手段は、
前記上部形状データ抽出手段により抽出された前記所定のクリーム半田に係る前記上部形状データを元上部形状データとして前記識別手段へ入力して再構成された前記所定のクリーム半田に係る前記上部形状データを再構成上部形状データとして取得可能な再構成形状データ取得手段と、
前記元上部形状データと前記再構成上部形状データとを比較可能な比較手段とを備え、
前記比較手段による比較結果に基づき、前記所定のクリーム半田の上部部分に係る三次元形状の良否を判定可能に構成されていることを特徴とする請求項１に記載の半田印刷検査装置。

【請求項3】

前記上部形状データ抽出手段は、
前記三次元計測手段により取得された前記所定のクリーム半田の三次元計測データから、少なくとも前記所定のクリーム半田の裾野部を含む該クリーム半田の所定高さ未満の下部部分に係る下部形状データを切り捨てることにより、前記上部形状データを抽出可能に構成されていることを特徴とする請求項１又は２に記載の半田印刷検査装置。

【請求項4】

前記照射手段は、
前記所定の光として三次元計測用の光を照射可能に構成され、
前記三次元計測手段は、
前記三次元計測用の光を照射して前記撮像手段により取得された画像データを基に、前記所定のクリーム半田の三次元計測データを取得可能に構成されていることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の半田印刷検査装置。

【請求項5】

前記三次元計測手段により取得された前記所定のクリーム半田の三次元計測データを基に、該所定のクリーム半田に係る所定の三次元情報について良否判定可能な三次元良否判定手段を備えていることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の半田印刷検査装置。

【請求項6】

前記三次元計測手段により取得された前記所定のクリーム半田の三次元計測データを基に、該所定のクリーム半田に係る所定の二次元情報について良否判定可能な二次元良否判定手段を備えていることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の半田印刷検査装置。

【請求項7】

前記照射手段は、前記所定の光として二次元計測用の光を照射可能に構成され、
前記二次元計測用の光を照射して前記撮像手段により取得された画像データを基に、前記所定のクリーム半田の二次元計測データを取得可能な二次元計測手段と、
前記二次元計測手段により取得された前記所定のクリーム半田の二次元計測データを基に、該所定のクリーム半田に係る所定の二次元情報について良否判定可能な二次元良否判定手段とを備えていることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の半田印刷検査装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、プリント基板に印刷されたクリーム半田の印刷状態を検査する半田印刷検査装置に関するものである。

【背景技術】

【0002】

一般に、プリント基板上に電子部品を実装する基板製造ラインにおいては、まずプリント基板のランド上にクリーム半田が印刷される（半田印刷工程）。次に、該クリーム半田の粘性に基づいてプリント基板上に電子部品が仮止めされる（マウント工程）。その後、かかるプリント基板がリフロー炉へ導かれ、クリーム半田を加熱溶融することで半田付けが行われる（リフロー工程）。

【0003】

通常、このような基板製造ラインにおいては、プリント基板に印刷されたクリーム半田の印刷状態を検査する半田印刷検査装置が設けられている。

【0004】

半田印刷検査装置の１つとして、例えばプリント基板に印刷されたクリーム半田を三次元計測し、印刷位置や面積、高さ、体積など該クリーム半田に係る各種計測データを求め、該計測データと、予め設定された検査基準データとを比較することにより、クリーム半田の印刷状態の良否判定を行うものが知られている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２０１７－７５８９９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、従来では、半田印刷検査段階において、クリーム半田の印刷位置や面積、高さ、体積など各種計測データが検査基準を満たしていたとしても、リフロー後において、図１０（ａ），（ｂ）に示すように、プリント基板１上のランド３脇などに微小な半田屑（以下、「半田ボール」という。）２０５が付着していたり、電子部品の電極２５ａとランド３との半田接合部（溶融固化したクリーム半田）２０２内に空洞２０６が形成されてしまうなどの半田付け不良（接合不良）が見つかる場合があった。電子部品の半田付けが適正に行われないと、不良品の発生率が高まるおそれがある。

【0007】

このようなリフロー後に見つかる半田付け不良の発生要因としては、様々な要因が考えられるが、その１つとして、リフロー前の半田印刷工程において、ランド上に印刷されたクリーム半田の三次元形状の良し悪しに起因していることが考えられる。

【0008】

クリーム半田が加熱溶融されるリフロー工程においては、クリーム半田に含まれるフラックスが気化する。また、リフロー工程におけるクリーム半田の溶融は、高温外気に接するクリーム半田の外側から始まり、内側へと進行する。

【0009】

そのため、例えば図９（ａ）に示すように、ランド３上に印刷されたクリーム半田５の頂部に窪み５ｃが存在し、図９（ｂ）に示すように、その窪み５ｃ上に電子部品の電極２５ａが載置されてしまったような場合には、所謂「溶融半田の壁」等と称される、リフロー工程の初期段階において先に溶融したクリーム半田５の露出部分５ｄや、クリーム半田５上に載置された電子部品の電極２５ａ等によって、内部の未溶融のクリーム半田５に含まれるフラックス及びその気化ガスの外部への流出経路（逃げ道）が塞がれた状態となり、それらが窪み５ｃの内部に溜まってしまうことがある。

【0010】

その後、窪み５ｃ内に溜まったフラックス気化ガスが露出部分５ｄ（溶融半田の壁）を突き破り、勢い噴出すると、溶融したクリーム半田５（又は未溶融のクリーム半田５）を押し出して、半田ボール２０５が形成される。

【0011】

逆に、窪み５ｃ内に溜まったフラックス気化ガスが抜けず、そのままクリーム半田５が溶融固化してしまうと、半田接合部２０２内に空洞２０６が形成されることとなる。

【0012】

尚、リフロー後に上述したような半田付け不良となり得るクリーム半田５の三次元形状は、図９（ａ）等に示したような窪み５ｃが形成された形状に限られるものではない。例えばランド３上に印刷されたクリーム半田５の形状が歪で、その厚みに偏りがある場合にも、分厚くなった部分からのフラックス気化ガスの抜けが悪くなり、同様の不具合が発生するおそれがある。

【0013】

本発明は、上記事情等に鑑みてなされたものであり、その目的は、半田付け不良の発生等を抑制することのできる半田印刷検査装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0014】

以下、上記課題を解決するのに適した各手段につき項分けして説明する。なお、必要に応じて対応する手段に特有の作用効果を付記する。

【0015】

手段１．プリント基板上に印刷されたクリーム半田の印刷状態をリフロー前（リフロー工程よりも前段階、部品搭載前）に検査する半田印刷検査装置であって、
前記プリント基板に対し所定の光を照射可能な照射手段と、
前記所定の光の照射された前記プリント基板を撮像可能な撮像手段と、
前記撮像手段により取得された画像データを基に、前記プリント基板上に印刷された所定（所定位置）のクリーム半田の三次元計測データを取得可能な三次元計測手段と、
前記三次元計測手段により取得された前記所定のクリーム半田の三次元計測データを基に、該クリーム半田の所定高さ以上の上部部分に係る上部形状データを抽出可能な上部形状データ抽出手段と、
前記所定のクリーム半田に係る上部形状データを、所定の判定基準と比較することにより、前記所定のクリーム半田の上部部分に係る三次元形状の良否を判定可能な上部形状良否判定手段とを備えたことを特徴とする半田印刷検査装置。

【0016】

尚、以下の手段においても同様であるが、上記「所定高さ」として、所定の高さ基準面（計測基準面）を除く任意の高さ位置を設定することができる。例えばクリーム半田が印刷されるランド上面やその周辺のレジスト上面など所定の高さ基準面の高さ位置から所定距離だけ上方の高さ位置や、計測したクリーム半田の頂部の高さ位置から所定距離だけ下方の高さ位置などを設定することができる。

【0017】

上記手段１によれば、まずプリント基板上に印刷された所定のクリーム半田を撮像し得られた画像データを基に、該クリーム半田の三次元計測データを取得する。次に、この所定のクリーム半田の三次元計測データを基に、該クリーム半田の所定高さ以上の上部部分に係る上部形状データを抽出する。そして、この上部形状データを所定の判定基準と比較することにより、所定のクリーム半田の上部部分の三次元形状の良否を判定する。

【0018】

一例として、検査対象となる所定位置のランド上に印刷された所定のクリーム半田の上部部分に係る三次元形状（上部形状データ）と、所定の判定基準として予め設定された所定の三次元形状（上部形状データ）とを比較し、その差が許容範囲内にあるか否かにより良否判定を行う構成などを挙げることができる。

【0019】

ここで予め設定される「所定の判定基準（所定の三次元形状）」としては、例えば作業者が良品と見做す所定の三次元形状を有するクリーム半田の上部部分に係る上部形状データや、リフロー後に半田付け不良が見られなかった所定位置（検査対象と同一位置）のランド上に印刷されたリフロー前のクリーム半田の上部部分に係る上部形状データなどを採用することができる。

【0020】

本手段によれば、従来のように、プリント基板上に印刷されたクリーム半田の面積や高さ、体積などを比較判定する検査だけでは検出することが困難であった、リフロー後に見つかる半田付け不良（半田ボールや空洞など）の原因となり得るクリーム半田の形状不良箇所（窪み等）を、リフロー前の半田印刷検査工程において事前に検出することが可能となる。結果として、リフロー後の半田付け不良の発生を抑制することができる。

【0021】

加えて、本手段では、プリント基板上の所定位置に印刷されたクリーム半田の三次元形状の全体ではなく、該クリーム半田の上部部分に係る三次元形状（上部形状データ）のみを良否判定する構成となっているため、該クリーム半田の全体を良否判定する場合に比べて、処理負担の軽減を図ることができる。

【0022】

図８（ａ）に示すように、プリント基板１のランド３上に印刷されるクリーム半田５は、その断面形状が略矩形状となるのが理想的であるが、現実的には、図８（ｂ）に示すように、印刷時におけるスクリーンマスク開口部周縁からのクリーム半田５の滲みや、印刷後におけるクリーム半田５側面からの半田粒子の崩れ等によって、クリーム半田５下部のランド３との付け根部には、緩やかに傾斜して広がった裾野部５ａが形成されることとなる。

【0023】

このように形成される半田裾野部５ａは、当然、その形状が安定せず、個々のクリーム半田５ごとに形状が異なる。そのため、仮に半田裾野部５ａを含むクリーム半田５全体の三次元形状を比較検査対象とした場合には、判定基準の許容範囲を大きく設定せざるを得ず、検査精度が低下するおそれがある。また、処理負担も著しく増大する。

【0024】

半田裾野部５ａを含むクリーム半田５の下部部分に係る形状不良によって生じ得る問題は、主に面積不良や位置ズレ、複数のランド間に跨って存在しプリント基板上の回路を短絡させる半田ブリッジの有無など、クリーム半田５の二次元形状等に基づき良否判定を行うことができるものであり、三次元形状の良否判定を必ずしも必要とするものではない。

【0025】

つまり、本手段によれば、クリーム半田の下部部分（裾野部）に係る三次元形状検査を排除することで、従来、事実上困難であった検査効率及び検査精度の高いクリーム半田の三次元形状検査が実現可能となる。

【0026】

手段２．入力される形状データから特徴量を抽出する符号化部（エンコーダ）と該特徴量から形状データを再構成する復号化部（デコーダ）とを有するニューラルネットワークに対し、良品の前記クリーム半田に係る前記上部形状データのみを学習データとして学習させて生成した識別手段（生成モデル）を備え、
前記上部形状良否判定手段は、
前記上部形状データ抽出手段により抽出された前記所定のクリーム半田に係る前記上部形状データを元上部形状データとして前記識別手段へ入力して再構成された前記所定のクリーム半田に係る前記上部形状データを再構成上部形状データとして取得可能な再構成形状データ取得手段と、
前記元上部形状データと前記再構成上部形状データとを比較可能な比較手段とを備え、
前記比較手段による比較結果に基づき、前記所定のクリーム半田の上部部分に係る三次元形状の良否を判定可能に構成されていることを特徴とする手段１に記載の半田印刷検査装置。

【0027】

以下の手段においても同様であるが、上記「学習データ」として用いる「良品の前記クリーム半田に係る前記上部形状データ」には、これまでの半田印刷検査で蓄積された形状データを用いることができる。例えばリフロー後に半田付け不良が見られないプリント基板のランド上に印刷されたリフロー前の良品のクリーム半田の上部部分に係る上部形状データなどを利用することができる。これに限らず、クリーム半田の印刷後に作業者が目視により選別した、凹みや偏り等の形状不良がない良品のクリーム半田の上部部分に係る上部形状データなどを利用してもよい。

【0028】

また、上記「ニューラルネットワーク」には、例えば複数の畳み込み層を有する畳み込みニューラルネットワークなどが含まれる。上記「学習」には、例えば深層学習（ディープラーニング）などが含まれる。上記「識別手段（生成モデル）」には、例えばオートエンコーダ（自己符号化器）や、畳み込みオートエンコーダ（畳み込み自己符号化器）などが含まれる。

【0029】

尚、リフロー後に半田ボールや空洞などの半田付け不良が生じる原因となり得るクリーム半田の不良箇所の形状は、良品の形状とは異なり多様である。このため、上記手段１のように、クリーム半田の下部部分（裾野部）に係る三次元形状検査を排除し、クリーム半田の上部部分に係る三次元形状（上部形状データ）のみを良否判定する構成としたとしても、不良形状のパターンをすべて記憶し、パターンマッチング等により、検査対象となるクリーム半田の不良形状を検出することは実質的に不可能である。

【0030】

また、クリーム半田は、約３０μｍ前後の微小な半田粒子をフラックスで練ってつくられたものであるため、崩れやすく、同一プリント基板上であっても、各ランド上に印刷される形状は様々である。そのため、仮に所定の良品形状を判定基準として記憶し、その許容範囲から外れた形状を不良と判別する構成としようとしたとしても、判定基準を設定すること自体が困難で、クリーム半田の形状不良箇所を検出するためのアルゴリズムを作成することが非常に難しくなるおそれがあった。

【0031】

これに対し、上記手段２によれば、ニューラルネットワークを学習して構築した自己符号化器等の識別手段（生成モデル）を用いて、プリント基板のランド上に印刷されたクリーム半田の上部部分に、リフロー後に半田ボールや空洞などの半田付け不良が生じる原因となり得る形状不良箇所があるか否かを判定している。これにより、従来では検出することが困難であったクリーム半田の形状不良箇所を精度良く検出することが可能となる。

【0032】

さらに、本手段では、検査対象となる所定のクリーム半田を三次元計測して得た元上部形状データ（元の上部形状データ）と、その元上部形状データを基に再構成して得た再構成上部形状データ（再構成された上部形状データ）とを比較しているため、比較する両形状データにおいて、検査対象物であるプリント基板側の撮像条件（例えばプリント基板の配置位置や配置角度、たわみ等）や、検査装置側の撮像条件（例えば照明状態やカメラの画角等）の違いに基づく影響がなく、形状不良箇所をより正確に検出することが可能となる。

【0033】

また、仮にプリント基板上の所定位置のランドに印刷されるクリーム半田に係る三次元形状検査を行う際に、良否判定基準として、検査対象となる所定位置のランド及びここに印刷されるクリーム半田に関する印刷設定情報（位置データや寸法データ、形状データなど）を必要とする構成においては、ガーバデータなど基板設計情報を予め記憶しておき、その都度、検査対象となる所定位置のランド及びここに印刷されるクリーム半田に関する印刷設定情報を取得し、該印刷設定情報と比較しつつ検査対象となる所定位置のランドに印刷されたクリーム半田の三次元形状の良否判定を行うこととなるため、検査効率が著しく低下するおそれがある。また、プリント基板の検査位置への位置決めを正確に行う必要がある。

【0034】

これに対し、本手段によれば、自己符号化器等の識別手段を利用して、各ランドに印刷されるクリーム半田の三次元形状検査を行う構成となっているため、プリント基板上に存在する多数のランド及びこれらに対しそれぞれ印刷されるクリーム半田個々の印刷設定情報を予め記憶しておく必要もなく、三次元形状検査に際しそれを参照する必要もないため、検査効率の向上を図ることができる。

【0035】

さらに、検査対象として三次元計測した所定位置のクリーム半田の上部部分に係る上部形状データと、該所定位置に対応して予め設定した所定の判定基準（良品の上部形状データ）とを比較する場合等のように、検査対象と判定基準の位置合わせや、検査対象に合わせて判定基準の向き（姿勢）を回転させるなどの調整を行う必要がないため、三次元形状検査の高速化を図ることができる。結果として、１つのクリーム半田の三次元形状検査にかかる処理数が格段に減り、検査処理速度を格段に速めることができる。

【0036】

手段３．前記上部形状データ抽出手段は、
前記三次元計測手段により取得された前記所定のクリーム半田の三次元計測データから、少なくとも前記所定のクリーム半田の裾野部を含む該クリーム半田の所定高さ未満の下部部分に係る下部形状データを切り捨てることにより、前記上部形状データを抽出可能に構成されていることを特徴とする手段１又は２に記載の半田印刷検査装置。

【0037】

尚、上述したように、上記「所定高さ」は、所定の高さ基準面（計測基準面）を除き任意に設定可能である。例えば「所定高さ」を、（１）ランド上面やレジスト上面など所定の高さ基準面から「半田の粒径１つ分の高さ」としてもよいし、（２）所定の高さ基準面から「２０～４０μｍの高さ」としてもよし、（３）「良品となるクリーム半田の印刷高さの１／３の高さ」としてもよいし、（４）「半田印刷時に使用するスクリーンマスクの厚みの１／３の高さ」としてもよい。

【0038】

手段４．前記照射手段は、
前記所定の光として三次元計測用の光（例えば縞状の光強度分布を有するパターン光）を照射可能に構成され、
前記三次元計測手段は、
前記三次元計測用の光を照射して前記撮像手段により取得された画像データを基に、前記所定のクリーム半田の三次元計測データを取得可能に構成されていることを特徴とする手段１乃至３のいずれかに記載の半田印刷検査装置。

【0039】

上記手段４によれば、例えば所定の三次元計測法を利用して、クリーム半田の三次元計測データを取得することにより、形状不良箇所を含むクリーム半田の三次元形状をより精度良く把握することができる。結果として、検査精度の向上を図ることができる。

【0040】

尚、上記「三次元計測法」の一例として、位相の異なる複数通りのパターン光の下で取得された複数通りの画像データを基に三次元計測データを取得する位相シフト法などを挙げることができる。

【0041】

手段５．前記三次元計測手段により取得された前記所定のクリーム半田の三次元計測データを基に、該所定のクリーム半田に係る所定の三次元情報（例えば体積や高さなど）について良否判定可能な三次元良否判定手段を備えていることを特徴とする手段１乃至４のいずれかに記載の半田印刷検査装置。

【0042】

上記手段５によれば、上記手段１等に係る構成に加えて、クリーム半田に係る所定の三次元情報（体積や高さなど）についても良否判定を行うことにより、さらなる検査精度の向上を図ることができる。

【0043】

手段６．前記三次元計測手段により取得された前記所定のクリーム半田の三次元計測データを基に、該所定のクリーム半田に係る所定の二次元情報（例えば面積や位置、二次元形状、半田ブリッジなど）について良否判定可能な二次元良否判定手段を備えていることを特徴とする手段１乃至５のいずれかに記載の半田印刷検査装置。

【0044】

上記手段６によれば、上記手段１等に係る構成に加えて、クリーム半田の二次元検査を行うことで、さらなる検査精度の向上を図ることができる。尚、本手段のように二次元検査を行うことにより、上記手段１等に係る三次元形状検査において排除されたクリーム半田の下部部分（形状の安定しない裾野部を含む）に係る実質的な検査を、それほど負荷を増大させることなく行うことができる。

【0045】

手段７．前記照射手段は、前記所定の光として二次元計測用の光（例えば均一光）を照射可能に構成され、
前記二次元計測用の光を照射して前記撮像手段により取得された画像データを基に、前記所定のクリーム半田の二次元計測データを取得可能な二次元計測手段と、
前記二次元計測手段により取得された前記所定のクリーム半田の二次元計測データを基に、該所定のクリーム半田に係る所定の二次元情報（例えば面積や位置、二次元形状、半田ブリッジなど）について良否判定可能な二次元良否判定手段とを備えていることを特徴とする手段１乃至５のいずれかに記載の半田印刷検査装置。

【0046】

上記手段７によれば、上記手段６と同様の作用効果が奏される。

【図面の簡単な説明】

【0047】

【図1】プリント基板の一部を拡大した部分拡大平面図である。

【図2】プリント基板の製造ラインの構成を示すブロック図である。

【図3】半田印刷検査装置を模式的に示す概略構成図である。

【図4】半田印刷検査装置の機能構成を示すブロック図である。

【図5】ニューラルネットワークの構造を説明するための模式図である。

【図6】ニューラルネットワークの学習処理の流れを示すフローチャートである。

【図7】半田印刷検査処理の流れを示すフローチャートである。

【図8】ランド上に印刷されたクリーム半田を示すプリント基板の部分拡大断面図であって、（ａ）は、理想的な断面形状を有するクリーム半田を示し、（ｂ）は、形状不良箇所のない良品のクリーム半田を示し、（ｃ）は、クリーム半田の所定高さについて説明している。

【図9】ランド上に印刷された形状不良のクリーム半田等を示すプリント基板の部分拡大断面図であって、（ａ）は、頂部に窪みが形成されたクリーム半田を示し、（ｂ）は、その窪みの上に電子部品の電極が載置された状態を示している。

【図10】半田ボールや空洞などが形成されたリフロー後の半田接合部及びその周辺を示すプリント基板の部分拡大断面図であって、（ａ）は、側方から視た半田接合部等を示し、（ｂ）は、上方から視た半田接合部等を示している。

【発明を実施するための形態】

【0048】

以下、半田印刷検査装置の一実施形態について説明する。まず半田印刷検査装置の検査対象となるプリント基板の構成について説明する。図１は、プリント基板の一部を拡大した部分拡大平面図である。

【0049】

図１に示すように、プリント基板１は、ガラスエポキシ樹脂等からなる平板状のベース基板２の表面に、銅箔からなる配線パターン（図示略）や複数のランド３が形成されたものである。また、ベース基板２の表面には、ランド３を除く部分にレジスト膜４がコーティングされている。そして、ランド３上には、計測対象となるクリーム半田５が印刷される。尚、図１では、便宜上、クリーム半田５を示す部分に散点模様が付されている。

【0050】

次にプリント基板１を製造する製造ライン（製造工程）について図２を参照して説明する。図２は、プリント基板１の製造ライン１０の構成を示すブロック図である。本実施形態における製造ライン１０では、その正面側から見て、左から右へプリント基板１が搬送されるように設定されている。

【0051】

図２に示すように、製造ライン１０には、その上流側（図２左側）から順に、半田印刷機１２、半田印刷検査装置１３、部品実装機１４、リフロー装置１５、及び、リフロー後検査装置１６が設置されている。

【0052】

半田印刷機１２は、プリント基板１の各ランド３上にクリーム半田５を印刷する半田印刷工程を行う。本実施形態では、スクリーン印刷によりクリーム半田５の印刷が行われる。具体的に、スクリーン印刷では、まずプリント基板１上の各ランド３に対応して複数の開口部が形成されたスクリーンマスクの下面をプリント基板１に当接させる。その後、該スクリーンマスク上にクリーム半田５を供給してスキージを摺動させることにより、開口部内にクリーム半田５を充填する。続いて、プリント基板１をスクリーンマスクの下面から版離れさせることにより、プリント基板１の各ランド３上に所定形状のクリーム半田５が印刷される。

【0053】

尚、図８（ａ）に示すように、プリント基板１のランド３上に印刷されるクリーム半田５は、その断面形状が略矩形状となるのが理想的であるが、現実的には、図８（ｂ）に示すように、印刷時におけるスクリーンマスク開口部周縁からのクリーム半田５の滲みや、印刷後におけるクリーム半田５側面から半田粒子の崩れ等によって、クリーム半田５下部のランド３との付け根部には、緩やかに傾斜して広がった裾野部５ａが形成されることとなる。

【0054】

半田印刷検査装置１３は、ランド３上に印刷されたクリーム半田５の状態を検査する半田印刷検査工程を行う。半田印刷検査装置１３の詳細については後述する。

【0055】

部品実装機１４は、クリーム半田５が印刷されたランド３上に電子部品２５（図１参照）を搭載する部品実装工程（マウント工程）を行う。電子部品２５は、複数の電極２５ａを備えており（図９等参照）、該電極２５ａがそれぞれ所定のクリーム半田５に対し仮止めされる。

【0056】

リフロー装置１５は、クリーム半田５を加熱溶融させて、ランド３と、電子部品２５の電極２５ａとを半田接合（半田付け）するリフロー工程を行う。

【0057】

リフロー後検査装置１６は、リフロー工程において半田接合が適切に行われたか否か等について検査するリフロー後検査工程を行う。例えば輝度画像データ等を用いて電子部品２５の位置ズレや半田ボール２０５〔図１０（ａ），（ｂ）参照〕の有無などを検査したり、Ｘ線透過画像データ等を用いて半田接合部２０２内における空洞２０６〔図１０（ａ），（ｂ）参照〕の有無などを検査する。

【0058】

つまり、製造ライン１０では、プリント基板１が順次搬送されつつ、半田印刷工程→半田印刷検査工程→部品実装工程（マウント工程）→リフロー工程→リフロー後検査工程が行われるようになっている。

【0059】

この他、図示は省略するが、製造ライン１０には、半田印刷機１２と半田印刷検査装置１３との間など、上記各装置間において、プリント基板１を移送するためのコンベア等が設けられている。また、半田印刷検査装置１３と部品実装機１４との間やリフロー後検査装置１６の下流側には分岐装置が設けられている。そして、半田印刷検査装置１３やリフロー後検査装置１６にて良品判定されたプリント基板１は、そのまま下流側へ案内される一方、不良品判定されたプリント基板１は分岐装置により不良品貯留部へと排出されることとなる。

【0060】

ここで、半田印刷検査装置１３の構成について図３，４を参照して詳しく説明する。図３は、半田印刷検査装置１３を模式的に示す概略構成図である。図４は、半田印刷検査装置１３の機能構成を示すブロック図である。

【0061】

半田印刷検査装置１３は、プリント基板１の搬送や位置決め等を行う搬送機構３１と、プリント基板１の検査を行うための検査ユニット３２と、搬送機構３１や検査ユニット３２の駆動制御をはじめ、半田印刷検査装置１３内における各種制御や画像処理、演算処理を実行する制御装置３３（図４参照）とを備えている。

【0062】

搬送機構３１は、プリント基板１の搬入出方向に沿って配置された一対の搬送レール３１ａと、各搬送レール３１ａに対し回転可能に配設された無端のコンベアベルト３１ｂと、該コンベアベルト３１ｂを駆動するモータ等の駆動手段（図示略）と、プリント基板１を所定位置に位置決めするためのチャック機構（図示略）と備え、制御装置３３（後述する搬送機構制御部７９）により駆動制御される。

【0063】

上記構成の下、半田印刷検査装置１３へ搬入されたプリント基板１は、搬入出方向と直交する幅方向の両側縁部がそれぞれ搬送レール３１ａに挿し込まれると共に、コンベアベルト３１ｂ上に載置される。続いて、コンベアベルト３１ｂが動作を開始し、プリント基板１が所定の検査位置まで搬送される。プリント基板１が検査位置に達すると、コンベアベルト３１ｂが停止すると共に、チャック機構が作動する。このチャック機構の動作により、コンベアベルト３１ｂが押し上げられ、コンベアベルト３１ｂと搬送レール３１ａの上辺部によってプリント基板１の両側縁部が挟持された状態となる。これにより、プリント基板１が検査位置に位置決め固定される。検査が終了すると、チャック機構による固定が解除されると共に、コンベアベルト３１ｂが動作を開始する。これにより、プリント基板１は、半田印刷検査装置１３から搬出される。勿論、搬送機構３１の構成は、上記形態に限定されるものではなく、他の構成を採用してもよい。

【0064】

検査ユニット３２は、搬送レール３１ａ（プリント基板１の搬送路）の上方に配設されている。検査ユニット３２は、三次元計測用の照射手段である第１照明装置３２Ａ及び第２照明装置３２Ｂと、二次元計測用の照射手段である第３照明装置３２Ｃと、プリント基板１上の所定の検査範囲を真上から撮像する撮像手段としてのカメラ３２Ｄと、Ｘ軸方向（図３左右方向）への移動を可能とするＸ軸移動機構３２Ｅ（図４参照）と、Ｙ軸方向（図３前後方向）への移動を可能とするＹ軸移動機構３２Ｆ（図４参照）とを備え、制御装置３３（後述する移動機構制御部７６）により駆動制御される。

【0065】

尚、プリント基板１の「検査範囲」は、カメラ３２Ｄの撮像視野（撮像範囲）の大きさを１単位としてプリント基板１に予め設定された複数のエリアのうちの１つのエリアである。

【0066】

制御装置３３（移動機構制御部７６）は、Ｘ軸移動機構３２Ｅ及びＹ軸移動機構３２Ｆを駆動制御することにより、検査ユニット３２を、検査位置に位置決め固定されたプリント基板１の任意の検査範囲の上方位置へ移動することができる。そして、プリント基板１に設定された複数の検査範囲に検査ユニット３２を順次移動させつつ、該検査範囲に係る検査を実行していくことで、プリント基板１全域の検査を実行する構成となっている。

【0067】

第１照明装置３２Ａ及び第２照明装置３２Ｂは、クリーム半田５の三次元計測を行うにあたり、それぞれプリント基板１上の所定の検査範囲に対し斜め上方から三次元計測用の所定の光（縞状の光強度分布を有するパターン光）を照射する機能を有する。

【0068】

具体的に、第１照明装置３２Ａは、所定の光を発する第１光源３２Ａａや、該第１光源３２Ａａからの光を縞状の光強度分布を有する第１パターン光に変換する第１格子を形成する第１液晶シャッタ３２Ａｂを備え、制御装置３３（後述する照明制御部７２）により駆動制御される。

【0069】

第２照明装置３２Ｂは、所定の光を発する第２光源３２Ｂａや、該第２光源３２Ｂａからの光を縞状の光強度分布を有する第２パターン光に変換する第２格子を形成する第２液晶シャッタ３２Ｂｂを備え、制御装置３３（後述する照明制御部７２）により駆動制御される。

【0070】

上記構成の下、各光源３２Ａａ，３２Ｂａから発せられた光はそれぞれ集光レンズ（図示略）に導かれ、そこで平行光にされた後、液晶シャッタ３２Ａｂ，３２Ｂｂを介して投影レンズ（図示略）に導かれ、プリント基板１に対しパターン光として投影されることとなる。また、本実施形態では、各パターン光の位相がそれぞれ４分の１ピッチずつシフトするように、液晶シャッタ３２Ａｂ，３２Ｂｂの切替制御が行われる。

【0071】

尚、格子として液晶シャッタ３２Ａｂ，３２Ｂｂを使用することにより、理想的な正弦波に近いパターン光を照射することができる。これにより、三次元計測の計測分解能が向上する。また、パターン光の位相シフト制御を電気的に行うことができ、装置のコンパクト化を図ることができる。

【0072】

第３照明装置３２Ｃは、プリント基板１上のランド３やクリーム半田５などの各種領域を抽出するための二次元計測を行うにあたり、プリント基板１上の所定の検査範囲に対し二次元計測用の所定の光（例えば均一光）を照射するように構成されている。

【0073】

具田的に、第３照明装置３２Ｃは、青色光を照射可能なリングライト、緑色光を照射可能なリングライト、及び、赤色光を照射可能なリングライトを具備している。尚、第３照明装置３２Ｃは、公知技術と同様の構成であるため、その詳細な説明については省略する。

【0074】

カメラ３２Ｄは、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）型イメージセンサ又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）型イメージセンサ等の撮像素子と、該撮像素子に対しプリント基板１の像を結像させる光学系（レンズユニットや絞りなど）とを有しており、その光軸が上下方向（Ｚ軸方向）に沿うように配置されている。勿論、撮像素子は、これらに限定されるものではなく、他の撮像素子を採用してもよい。

【0075】

カメラ３２Ｄは、制御装置３３（後述するカメラ制御部７３）により駆動制御される。より詳しくは、制御装置３３は、各照明装置３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃによる照射処理と同期をとりながら、カメラ３２Ｄによる撮像処理を実行する。これにより、照明装置３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃのいずれかから照射された光のうち、プリント基板１にて反射した光が、カメラ３２Ｄによって撮像され、画像データが生成されることとなる。

【0076】

尚、本実施形態におけるカメラ３２Ｄは、カラーカメラで構成されている。これにより、第３照明装置３２Ｃの各色リングライトから同時に照射され、プリント基板１に反射した各色の光を一度に撮像することができる。

【0077】

このようにカメラ３２Ｄによって撮像され生成された画像データは、該カメラ３２Ｄの内部においてデジタル信号に変換された上で、デジタル信号の形で制御装置３３（後述の画像取得部７４）に転送され記憶される。そして、制御装置３３（後述するデータ処理部７５等）は、該画像データを基に、後述する各種画像処理や演算処理等を実施する。

【0078】

制御装置３３は、所定の演算処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）、各種プログラムや固定値データ等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、各種演算処理の実行に際して各種データが一時的に記憶されるＲＡＭ（Random Access Memory）及びこれらの周辺回路等を含んだコンピュータからなる。

【0079】

そして、制御装置３３は、ＣＰＵが各種プログラムに従って動作することで、後述するメイン制御部７１、照明制御部７２、カメラ制御部７３、画像取得部７４、データ処理部７５、移動機構制御部７６、学習部７７、検査部７８、搬送機構制御部７９などの各種機能部として機能する。

【0080】

但し、上記各種機能部は、上記ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどの各種ハードウェアが協働することで実現されるものであり、ハード的又はソフト的に実現される機能を明確に区別する必要はなく、これらの機能の一部又は全てがＩＣなどのハードウェア回路により実現されてもよい。

【0081】

さらに、制御装置３３には、キーボードやマウス、タッチパネル等で構成される入力部５５、液晶ディスプレイなどの表示画面を有する表示部５６、各種データやプログラム、演算結果、検査結果等を記憶可能な記憶部５７、外部と各種データを送受信可能な通信部５８などが設けられている。

【0082】

ここで、制御装置３３を構成する上記各種機能部について詳しく説明する。メイン制御部７１は、半田印刷検査装置１３全体の制御を司る機能部であり、照明制御部７２やカメラ制御部７３など他の機能部と各種信号を送受信可能に構成されている。

【0083】

照明制御部７２は、照明装置３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃを駆動制御する機能部であり、メイン制御部７１からの指令信号に基づき、照射光の切換制御などを行う。

【0084】

カメラ制御部７３は、カメラ３２Ｄを駆動制御する機能部であり、メイン制御部７１からの指令信号に基づき撮像タイミングなどを制御する。

【0085】

画像取得部７４は、カメラ３２Ｄにより撮像され取得された画像データを取り込むための機能部である。

【0086】

データ処理部７５は、画像取得部７４により取り込まれた画像データに所定の画像処理を施したり、該画像データを用いて二次元計測処理や三次元計測処理などを行う機能部である。例えば、後述する学習処理においては、ディープニューラルネットワーク９０（以下、単に「ニューラルネットワーク９０」という。図５参照。）の学習に用いる学習データとなる学習用形状データ（学習用の上部形状データ）を生成する。また、後述する検査処理においては、上部検査用形状データ（検査用の上部形状データ）を生成する。

【0087】

移動機構制御部７６は、Ｘ軸移動機構３２Ｅ及びＹ軸移動機構３２Ｆを駆動制御する機能部であり、メイン制御部７１からの指令信号に基づき、検査ユニット３２の位置を制御する。

【0088】

学習部７７は、学習データ等を用いてニューラルネットワーク９０の学習を行い、識別手段としてのＡＩ（Artificial Intelligence）モデル１００を構築する機能部である。

【0089】

尚、本実施形態におけるＡＩモデル１００は、後述するように、リフロー後に異常（半田付け不良）の見られなかった良品のプリント基板１の半田印刷検査時に計測されたクリーム半田５の上部形状データのみを学習データとして、ニューラルネットワーク９０を深層学習（ディープラーニング）させて構築した生成モデルであり、いわゆるオートエンコーダ（自己符号化器）の構造を有する。

【0090】

ここで、ニューラルネットワーク９０の構造について図５を参照して説明する。図５は、ニューラルネットワーク９０の構造を概念的に示した模式図である。図５に示すように、ニューラルネットワーク９０は、入力される形状データＧＡから特徴量（潜在変数）ＴＡを抽出する符号化部としてのエンコーダ部９１と、該特徴量ＴＡから形状データＧＢを再構成する復号化部としてのデコーダ部９２と有してなる畳み込みオートエンコーダ（ＣＡＥ：Convolutional Auto-Encoder）の構造を有している。

【0091】

畳み込みオートエンコーダの構造は公知のものであるため、詳しい説明は省略するが、エンコーダ部９１は複数の畳み込み層(Convolution Layer) ９３を有し、各畳み込み層９３では、入力データに対し複数のフィルタ（カーネル）９４を用いた畳み込み演算が行われた結果が次層の入力データとして出力される。同様に、デコーダ部９２は複数の逆畳み込み層（Deconvolution Layer）９５を有し、各逆畳み込み層９５では、入力データに対し複数のフィルタ（カーネル）９６を用いた逆畳み込み演算が行われた結果が次層の入力データとして出力される。そして、後述する学習処理では、各フィルタ９４，９６の重み（パラメータ）が更新されることとなる。

【0092】

検査部７８は、プリント基板１に印刷されたクリーム半田５の印刷状態について検査を行う機能部である。例えば本実施形態では、ランド３上に印刷されたクリーム半田５に、窪み５ｃ〔図９（ａ），（ｂ）参照〕などの形状不良箇所がある否かについて三次元形状検査を行う。

【0093】

搬送機構制御部７９は、搬送機構３１を駆動制御する機能部であり、メイン制御部７１からの指令信号に基づき、プリント基板１の位置を制御する。

【0094】

記憶部５７は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等で構成され、例えばＡＩモデル１００（ニューラルネットワーク９０及びその学習により獲得した学習情報）を記憶する所定の記憶領域を有している。

【0095】

通信部５８は、例えば有線ＬＡＮ（Local Area Network）や無線ＬＡＮ等の通信規格に準じた無線通信インターフェースなどを備え、外部と各種データを送受信可能に構成されている。例えば検査部７８により行われた検査の結果などが通信部５８を介して外部に出力されたり、リフロー後検査装置１６により行われた検査の結果が通信部５８を介して入力される。

【0096】

次に、半田印刷検査装置１３によって行われるニューラルネットワーク９０の学習処理について図６のフローチャートを参照して説明する。

【0097】

所定の学習プログラムの実行に基づき、学習処理が開始されると、メイン制御部７１は、はじめにステップＳ１０１において、ニューラルネットワーク９０の学習を行うための前処理を行う。

【0098】

この前処理では、まず通信部５８を介してリフロー後検査装置１６に蓄積された多数のプリント基板１の検査情報を取得する。続いて、該検査情報に基づき、記憶部５７から、リフロー後検査に合格した半田付け不良のない良品のプリント基板１に係る三次元計測データ（半田印刷検査時に計測した多数のクリーム半田５の三次元計測データ）を取得する。かかる処理は、学習データとして必要な数のクリーム半田５の三次元計測データが取得されるまで行われる。

【0099】

尚、リフロー後検査装置１６から検査情報を取得するプリント基板１は、検査対象となるプリント基板１と同一構成のものであることが好ましい。但し、プリント基板１の厚さや材質、大きさや配置レイアウト等の同一性は必要なく、多様な種類の学習データを基に学習した方が汎用性の面においては好ましい。

【0100】

ステップＳ１０１において学習に必要な数のクリーム半田５の三次元計測データが取得されると、続くステップＳ１０２において、メイン制御部７１からの指令に基づき、学習部７７が、未学習のニューラルネットワーク９０を準備する。例えば予め記憶部５７等に格納されているニューラルネットワーク９０を読み出す。又は、記憶部５７等に格納されているネットワーク構成情報（例えばニューラルネットワークの層数や各層のノード数など）に基づいて、ニューラルネットワーク９０を構築する。

【0101】

ステップＳ１０３では、学習データとしての学習用形状データ（学習用の上部形状データ）を取得する。具体的には、メイン制御部７１からの指令に基づき、データ処理部７５が、ステップＳ１０１において取得されたプリント基板１に係る三次元計測データを基に、該三次元計測データに含まれる多数のクリーム半田５の中から１つのクリーム半田５を抽出し、該クリーム半田５の所定高さＨ以上の上部部分５ｂ〔図８（ｃ）参照〕に係る上部形状データを１つの学習用形状データとして取得する。そして、この学習用形状データを学習部７７へ出力する。つまり、リフロー後に半田付け不良が見られない良品のプリント基板１のランド３上に印刷されたリフロー前の良品のクリーム半田５の上部部分５ｂに係る上部形状データのみが学習データ（学習用形状データ）として用いられる。

【0102】

ステップＳ１０４では、再構成形状データを取得する。具体的には、メイン制御部７１からの指令に基づき、学習部７７が、ステップＳ１０３において取得された学習用形状データを入力データとして、ニューラルネットワーク９０の入力層に与え、これによりニューラルネットワーク９０の出力層から出力される再構成形状データを取得する。

【0103】

続くステップＳ１０５では、学習部７７が、ステップＳ１０３において取得した学習用形状データと、ステップＳ１０４においてニューラルネットワーク９０により出力された再構成形状データとを比較し、その誤差が十分に小さいか否か（所定の閾値以下であるか否か）を判定する。

【0104】

ここで、その誤差が十分に小さい場合には、ニューラルネットワーク９０及びその学習情報（後述する更新後のパラメータ等）をＡＩモデル１００として記憶部５７に格納し、本学習処理を終了する。

【0105】

一方、その誤差が十分に小さくない場合には、ステップＳ１０６においてネットワーク更新処理（ニューラルネットワーク９０の学習）を行った後、再びステップＳ１０３へ戻り、上記一連の処理を繰り返す。

【0106】

具体的に、ステップＳ１０６のネットワーク更新処理では、例えば誤差逆伝播法（Backpropagation）などの公知の学習アルゴリズムを用いて、学習用形状データと再構成形状データの差分を表す損失関数が極力小さくなるように、ニューラルネットワーク９０における上記各フィルタ９４，９６の重み（パラメータ）をより適切なものに更新する。尚、損失関数としては、例えばＢＣＥ（Binary Cross-entropy）などを利用することができる。

【0107】

これらの処理を何度も繰り返すことにより、ニューラルネットワーク９０では、学習用形状データと再構成形状データの誤差が極力小さくなり、より正確な再構成形状データが出力されるようになる。

【0108】

次に、半田印刷検査装置１３によって行われる半田印刷検査処理について図７のフローチャートを参照して説明する。但し、図７に示す検査処理は、プリント基板１の所定の検査範囲毎に実行される処理である。

【0109】

半田印刷検査装置１３へプリント基板１が搬入され、所定の検査位置に位置決めされると、所定の検査プログラムの実行に基づき、検査処理が開始される。

【0110】

検査処理が開始されると、まずステップＳ３０１において、三次元計測用の画像データ取得処理を実行する。本実施形態では、プリント基板１の各検査範囲に係る検査において、第１照明装置３２Ａから照射される第１パターン光の位相を変化させつつ、位相の異なる第１パターン光の下で４回の撮像処理を行った後、第２照明装置３２Ｂから照射される第２パターン光の位相を変化させつつ、位相の異なる第２パターン光の下で４回の撮像処理を行い、計８通りの画像データを取得する。以下、詳しく説明する。

【0111】

上述したように、半田印刷検査装置１３へ搬入されたプリント基板１が所定の検査位置に位置決め固定されると、メイン制御部７１からの指令に基づき、移動機構制御部７６が、まずＸ軸移動機構３２Ｅ及びＹ軸移動機構３２Ｆを駆動制御して検査ユニット３２を移動させ、カメラ３２Ｄの撮像視野（撮像範囲）をプリント基板１の所定の検査範囲に合わせる。

【0112】

併せて、照明制御部７２が、両照明装置３２Ａ，３２Ｂの液晶シャッタ３２Ａｂ，３２Ｂｂを切替制御し、該両液晶シャッタ３２Ａｂ，３２Ｂｂに形成される第１格子及び第２格子の位置を所定の基準位置に設定する。

【0113】

第１格子及び第２格子の切替設定が完了すると、照明制御部７２が、第１照明装置３２Ａの第１光源３２Ａａを発光させ、第１パターン光を照射すると共に、カメラ制御部７３が、カメラ３２Ｄを駆動制御して、該第１パターン光の下での１回目の撮像処理を実行する。尚、撮像処理により生成された画像データは、随時、画像取得部７４に取り込まれる（以下同様）。これにより、複数のランド３（クリーム半田５）を含んだ検査範囲のエリア画像データが取得される。

【0114】

その後、照明制御部７２は、第１パターン光の下での１回目の撮像処理の終了と同時に、第１照明装置３２Ａの第１光源３２Ａａを消灯すると共に、第１液晶シャッタ３２Ａｂの切替処理を実行する。具体的には、第１液晶シャッタ３２Ａｂに形成される第１格子の位置を前記基準位置から、第１パターン光の位相が４分の１ピッチ（９０°）ずれる第２の位置へ切替設定する。

【0115】

第１格子の切替設定が完了すると、照明制御部７２が、第１照明装置３２Ａの光源３２Ａａを発光させ、第１パターン光を照射すると共に、カメラ制御部７３が、カメラ３２Ｄを駆動制御して、該第１パターン光の下での２回目の撮像処理を実行する。以後、同様の処理を繰り返し行うことで、９０°ずつ位相の異なる第１パターン光の下での４通りのエリア画像データを取得する。

【0116】

続いて、照明制御部７２が、第２照明装置３２Ｂの第２光源３２Ｂａを発光させ、第２パターン光を照射すると共に、カメラ制御部７３が、カメラ３２Ｄを駆動制御して、該第２パターン光の下での１回目の撮像処理を実行する。

【0117】

その後、照明制御部７２が、第２パターン光の下での１回目の撮像処理の終了と同時に、第２照明装置３２Ｂの第２光源３２Ｂａを消灯すると共に、第２液晶シャッタ３２Ｂｂの切替処理を実行する。具体的には、第２液晶シャッタ３２Ｂｂに形成される第２格子の位置を前記基準位置から、第２パターン光の位相が４分の１ピッチ（９０°）ずれる第２の位置へ切替設定する。

【0118】

第２格子の切替設定が完了すると、照明制御部７２が、第２照明装置３２Ｂの光源３２Ｂａを発光させ、第２パターン光を照射すると共に、カメラ制御部７３が、カメラ３２Ｄを駆動制御して、該第２パターン光の下での２回目の撮像処理を実行する。以後、同様の処理を繰り返し行うことで、９０°ずつ位相の異なる第２パターン光の下での４通りのエリア画像データを取得する。

【0119】

次のステップＳ３０２では、二次元計測用の画像データ取得処理を実行する。本実施形態では、メイン制御部７１からの指令に基づき、プリント基板１の各検査範囲に係る検査において、照明制御部７２が第３照明装置３２Ｃを発光させ、所定の検査範囲に対し均一光を照射しつつ、カメラ制御部７３がカメラ３２Ｄを駆動制御して、該均一光の下での撮像処理を実行する。これにより、プリント基板１上の所定の検査範囲が撮像され、該検査範囲に係るエリア画像データ（二次元計測用の画像データ）が取得される。

【0120】

次のステップＳ３０３では、三次元計測データ取得処理を実行する。具体的には、メイン制御部７１からの指令に基づき、データ処理部７５が、上記ステップＳ３０１において各パターン光の下でそれぞれ撮像した４通りのエリア画像データを基に公知の位相シフト法により、複数のクリーム半田５を含んだ所定の検査範囲の三次元形状計測を行い、かかる計測結果（三次元計測データ）を記憶部５７に記憶する。かかる処理を実行する機能により本実施形態における三次元計測手段が構成される。尚、本実施形態では、２方向からパターン光を照射して三次元形状計測を行っているため、パターン光が照射されない影の部分が生じることを防止することができる。

【0121】

次のステップＳ３０４では、二次元計測データ取得処理を実行する。具体的には、メイン制御部７１からの指令に基づき、データ処理部７５が、上記ステップＳ３０２において均一光の下で撮像したエリア画像データを基に、複数のクリーム半田５を含んだ所定の検査範囲の二次元形状計測を行い、かかる計測結果（二次元計測データ）を記憶部５７に記憶する。かかる処理を実行する機能により本実施形態における二次元計測手段が構成される。

【0122】

続くステップＳ３０５では、各クリーム半田５に係る上部検査用形状データ（検査用の上部形状データ）を取得する。

【0123】

具体的には、まずメイン制御部７１からの指令に基づき、データ処理部７５が、上記ステップＳ３０３において取得した所定の検査範囲に係るエリア計測データを基に、該エリア計測データに含まれる複数のクリーム半田５すべてを特定し、各クリーム半田５に係る三次元計測データを抽出する。

【0124】

続いて、各クリーム半田５の所定高さＨ以上の上部部分５ｂに係る上部形状データを抽出する。かかる処理を実行する機能により本実施形態における上部形状データ抽出手段が構成される。

【0125】

具体的には、各クリーム半田５の三次元計測データから、裾野部５ａを含む該クリーム半田５の所定高さＨ未満の下部部分に係る下部形状データを切り捨てることにより、上部部分５ｂに係る上部形状データを抽出する。

【0126】

尚、ここで「所定高さＨ」は、所定の高さ基準面（計測基準面）を除き任意に設定可能である。例えば「所定高さＨ」を、（１）ランド３上面やレジスト膜４上面など所定の高さ基準面から半田の粒径１つ分の高さとしてもよいし、（２）所定の高さ基準面から２０～４０μｍの高さとしてもよし、（３）良品となるクリーム半田５の印刷高さの１／３の高さとしてもよいし、（４）半田印刷時に使用するスクリーンマスクの厚みの１／３の高さとしてもよい。勿論、「所定高さＨ」は、これらに限定されるものではなく、他の値が設定されてもよい。

【0127】

続いて、これらをクリーム半田５に係る元上部形状データとしてそれぞれ番号付けして登録する。本処理では、形状不良箇所のないクリーム半田５〔例えば図８（ｂ）参照〕の上部部分５ｂに係る元上部形状データや、窪み５ｃなど何らかの形状不良箇所があるクリーム半田５〔例えば図９（ａ），（ｂ）参照〕の上部部分５ｂに係る元上部形状データなどが取得されることとなる。

【0128】

ステップＳ３０６では、再構成処理（再構成形状データ取得処理）を実行する。本処理を実行する機能により本実施形態における再構成形状データ取得手段が構成される。

【0129】

具体的には、メイン制御部７１からの指令に基づき、検査部７８が、ステップＳ３０５にて取得した所定番号（例えば００１番）のクリーム半田５に係る元上部形状データを、ＡＩモデル１００の入力層に入力する。そして、ＡＩモデル１００によって再構成されて出力層から出力される上部形状データを前記所定番号（例えば００１番）のクリーム半田５に係る再構成上部形状データとして取得すると共に、該再構成上部形状データを同一番号の元上部形状データと関連付けて記憶する。このようにして、本処理では、ステップＳ３０５において番号付けされ登録された全てのクリーム半田５について再構成上部形状データが取得されることとなる。

【0130】

ここで、ＡＩモデル１００は、例えば図８（ｂ）等に示すような形状不良箇所のないクリーム半田５の上部部分５ｂに係る元上部形状データを入力した場合は勿論のこと、図９（ａ）等に示すような形状不良箇所のあるクリーム半田５の上部部分５ｂに係る元上部形状データを入力した場合であっても、上記のように学習したことにより、再構成上部形状データとして、図８（ｂ）等に類似するような形状不良箇所のないクリーム半田５の上部部分５ｂに係る形状データを出力することとなる。

【0131】

ステップＳ３０７では、各ランド３に印刷されたクリーム半田５の印刷状態について良否判定処理を行う。

【0132】

本実施形態では、クリーム半田５に係る所定の三次元情報について良否判定を行う三次元良否判定処理と、クリーム半田５に係る所定の二次元情報について良否判定を行う二次元良否判定処理と、クリーム半田５の上部部分５ｂの三次元形状について良否判定を行う上部形状良否判定処理とを実行する。

【0133】

三次元良否判定処理では、上記ステップＳ３０３の三次元計測データ取得処理で取得された三次元計測データを基に、クリーム半田５に係る所定の三次元情報について良否判定を行う。かかる処理を実行する機能により本実施形態における三次元良否判定手段が構成される。

【0134】

具体的に、検査部７８は、メイン制御部７１からの指令に基づき、まず上記ステップＳ３０３で取得された三次元計測データを基にクリーム半田５の「体積」及び「高さ」を算出する。そして、これらクリーム半田５の「体積」及び「高さ」をそれぞれ予め記憶部５７に記憶されている基準データと比較し、クリーム半田５の「体積」及び「高さ」がそれぞれ基準範囲内にあるか否か判定する。尚、これら検査項目（三次元情報）の良否判定処理については、公知の方法により実行可能であるため、詳細な説明は省略する。

【0135】

二次元良否判定処理では、上記ステップＳ３０４の二次元計測データ取得処理で取得された二次元計測データを基に、クリーム半田５に係る所定の二次元情報について良否判定を行う。かかる処理を実行する機能により本実施形態における二次元良否判定手段が構成される。

【0136】

具体的に、検査部７８は、メイン制御部７１からの指令に基づき、まず上記ステップＳ３０４で取得された二次元計測データを基に、クリーム半田５の「面積」及び「位置ズレ量」を算出すると共に、クリーム半田５の「二次元形状」及び複数のランド３間に跨る「半田ブリッジ」の抽出を行う。

【0137】

そして、クリーム半田５の「面積」及び「位置ズレ」、並びに、「二次元形状」及び「半田ブリッジ」をそれぞれ予め記憶部５７に記憶されている基準データと比較し、これらがそれぞれ基準範囲内にあるか否か判定する。尚、これら検査項目（二次元情報）の良否判定処理については、公知の方法により実行可能であるため、詳細な説明は省略する。

【0138】

上部形状良否判定処理では、メイン制御部７１からの指令に基づき、検査部７８が、まず上述したステップＳ３０５，Ｓ３０６で取得した同一番号の元上部形状データと、所定の判定基準となる再構成上部形状データとを比較して、両形状データの差分を抽出する。かかる処理を実行する機能により本実施形態における比較手段が構成される。

【0139】

続いて、検査部７８は、形状不良箇所に相当する両形状データの差分が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。ここで、両形状データの差分が所定の閾値よりも大きい場合には、「形状不良あり」と判定する。一方、両形状データの差分が所定の閾値よりも小さい場合には、「形状不良なし」と判定する。

【0140】

例えば図９（ａ）に示すように、クリーム半田５の頂部に窪み５ｃが存在している場合において、該窪み５ｃの深さや幅が所定の閾値を超えた場合に「形状不良あり」と判定する。尚、上部形状良否判定処理により「形状不良あり」と判定される部位は、窪み５ｃが形成された部位に限られるものではない。例えばランド３上に印刷されたクリーム半田５の形状が歪で、その厚みに偏りがある場合には、分厚くなった部分等が両形状データの差分として検出される。

【0141】

ここで、検査部７８は、所定のクリーム半田５に係る「三次元情報良否判定処理」、「二次元情報良否判定処理」及び「上部形状良否判定処理」のすべてにおいて「良」と判定した場合には、該クリーム半田５について「良」判定すると共に、この結果を記憶部５７に記憶する。

【0142】

一方、所定のクリーム半田５に係る「三次元情報良否判定処理」、「二次元情報良否判定処理」及び「上部形状良否判定処理」のいずれかにおいて「不良」と判定された場合には、該クリーム半田５について「不良」判定すると共に、この結果を記憶部５７に記憶する。

【0143】

続いて、検査部７８は、エリア計測データ（プリント基板１の所定の検査範囲）に含まれる全てのクリーム半田５について「良」判定した場合には、該エリア計測データに係る検査範囲を「良」判定すると共に、この結果を記憶部５７に記憶し、本処理を終了する。

【0144】

一方、エリア計測データ（プリント基板１の所定の検査範囲）に含まれる複数のクリーム半田５のうち、「不良」判定されたクリーム半田５が１つでも存在する場合には、該エリア計測データに係る検査範囲を「不良」判定し、この結果を記憶部５７に記憶し、本処理を終了する。

【0145】

そして、半田印刷検査装置１３は、プリント基板１上の全ての検査範囲について上記半田印刷検査処理が行われた結果、全検査範囲について「良」判定された場合には、異常のないプリント基板１であると判定（合格判定）し、この結果を記憶部５７に記憶する。

【0146】

一方、半田印刷検査装置１３は、プリント基板１上の全ての検査範囲のうち、「不良」判定された検査範囲が１つでも存在する場合には、不良箇所のあるプリント基板１であると判定（不合格判定）し、この結果を記憶部５７に記憶すると共に、表示部５６や通信部５８などを介して、その旨を外部に報知する。

【0147】

以上詳述したように、本実施形態では、まずプリント基板１上に印刷された所定のクリーム半田５を撮像し得られた画像データを基に、該クリーム半田５の三次元計測データを取得する。次に、この所定のクリーム半田５の三次元計測データを基に、該クリーム半田５の所定高さＨ以上の上部部分５ｂに係る上部形状データを抽出する。そして、この上部形状データを所定の判定基準と比較することにより、所定のクリーム半田５の上部部分５ｂの三次元形状の良否を判定する。

【0148】

本実施形態によれば、従来のように、プリント基板１上に印刷されたクリーム半田５の面積や高さ、体積などを比較判定する検査だけでは検出することが困難であった、リフロー後に見つかる半田付け不良（半田ボール２０５や空洞２０６など）の原因となり得るクリーム半田５の形状不良箇所（窪み５ｃ等）を、リフロー前の半田印刷検査工程において事前に検出することが可能となる。結果として、リフロー後の半田付け不良の発生を抑制することができる。

【0149】

加えて、本実施形態では、プリント基板１の所定のランド３に印刷されたクリーム半田５の三次元形状の全体ではなく、該クリーム半田５の上部部分５ｂに係る三次元形状（上部形状データ）のみを良否判定する構成となっているため、該クリーム半田５の全体を良否判定する場合に比べて、処理負担の軽減を図ることができる。

【0150】

つまり、本実施形態によれば、クリーム半田５の下部部分（裾野部５ａ）に係る三次元形状検査を排除することで、従来、事実上困難であった検査効率及び検査精度の高いクリーム半田５の三次元形状検査が実現可能となる。

【0151】

尚、リフロー後に半田ボール２０５や空洞２０６などの半田付け不良が生じる原因となり得るクリーム半田５の不良箇所の形状は、良品の形状とは異なり多様である。このため、上記のように、クリーム半田５の下部部分（裾野部５ａ）に係る三次元形状検査を排除し、クリーム半田５の上部部分５ｂに係る三次元形状（上部形状データ）のみを良否判定する構成としたとしても、不良形状のパターンをすべて記憶し、パターンマッチング等により、検査対象となるクリーム半田５の不良形状を検出することは実質的に不可能である。

【0152】

また、クリーム半田５は、約３０μｍ前後の微小な半田粒子をフラックスで練ってつくられたものであるため、崩れやすく、同一プリント基板１上であっても、各ランド３上に印刷される形状は様々である。そのため、仮に所定の良品形状を判定基準として記憶し、その許容範囲から外れた形状を不良と判別する構成としようとしたとしても、判定基準を設定すること自体が困難で、クリーム半田５の形状不良箇所を検出するためのアルゴリズムを作成することが非常に難しくなるおそれがあった。

【0153】

これに対し、本実施形態によれば、ニューラルネットワーク９０を学習して構築したＡＩモデル１００を用いて、プリント基板１のランド３上に印刷されたクリーム半田５の上部部分５ｂに、リフロー後に半田ボール２０５や空洞２０６などの半田付け不良が生じる原因となり得る形状不良箇所があるか否かを判定している。これにより、従来では検出することが困難であったクリーム半田５の形状不良箇所を精度良く検出することが可能となる。

【0154】

さらに、本実施形態では、検査対象となる所定のクリーム半田５を三次元計測して得た元上部形状データと、その元上部形状データを基に再構成して得た再構成上部形状データ（再構成された上部形状データ）とを比較しているため、比較する両形状データにおいて、検査対象物であるプリント基板１側の撮像条件（例えばプリント基板１の配置位置や配置角度、たわみ等）や、半田印刷検査装置１３側の撮像条件（例えば照明状態やカメラ３２Ｄの画角等）の違いに基づく影響がなく、形状不良箇所をより正確に検出することが可能となる。

【0155】

尚、仮にプリント基板１上の所定位置のランド３に印刷されるクリーム半田５に係る三次元形状検査を行う際に、良否判定基準として、検査対象となる所定位置のランド３及びここに印刷されるクリーム半田５に関する印刷設定情報（位置データや寸法データ、形状データなど）を必要とする構成においては、ガーバデータなど基板設計情報を予め記憶しておき、その都度、検査対象となる所定位置のランド３及びここに印刷されるクリーム半田５に関する印刷設定情報を取得し、該印刷設定情報と比較しつつ検査対象となる所定位置のランド３に印刷されたクリーム半田５の三次元形状の良否判定を行うこととなるため、検査効率が著しく低下するおそれがある。また、プリント基板１の検査位置への位置決めを正確に行う必要がある。

【0156】

これに対し、本実施形態によれば、クリーム半田５について学習したＡＩモデル１００を利用して、各ランド３に印刷されるクリーム半田５の三次元形状検査を行う構成となっているため、プリント基板１上に存在する多数のランド３及びこれらに対しそれぞれ印刷されるクリーム半田５個々の印刷設定情報を予め記憶しておく必要もなく、三次元形状検査に際しそれを参照する必要もないため、検査効率の向上を図ることができる。

【0157】

さらに、検査対象として三次元計測した所定位置のクリーム半田５の上部部分５ｂに係る上部形状データと、該所定位置に対応して予め設定した所定の判定基準（良品の上部形状データ）とを比較する場合等のように、検査対象と判定基準の位置合わせや、検査対象に合わせて判定基準の向き（姿勢）を回転させるなどの調整を行う必要がないため、三次元形状検査の高速化を図ることができる。結果として、１つのクリーム半田５の三次元形状検査にかかる処理数が格段に減り、検査処理速度を格段に速めることができる。

【0158】

尚、上記実施形態の記載内容に限定されず、例えば次のように実施してもよい。勿論、以下において例示しない他の応用例、変更例も当然可能である。

【0159】

（ａ）半田印刷検査に係る構成は、上記実施形態に限定されるものではなく、他の構成を採用してもよい。

【0160】

（ａ－１）例えば上記実施形態では、ＡＩモデル１００を用いて、元上部形状データと再構成上部形状データの差分を抽出することで、クリーム半田５の上部部分５ｂに形状不良箇所があるか否かを判定する構成となっている。

【0161】

これに限らず、例えばＡＩモデル１００を用いることなく、所定の判定基準として予め三次元基準形状（上部基準形状データ）を記憶しておき、検査対象となる所定位置のランド３上に印刷された所定のクリーム半田５の上部部分５ｂに係る三次元形状（上部形状データ）と、これに対応する三次元基準形状とを比較し、その差が許容範囲内にあるか否かにより、クリーム半田５の上部部分５ｂに形状不良箇所があるか否かを判定する構成としてもよい。

【0162】

ここで、予め設定される「判定基準（三次元基準形状）」として、例えば作業者が良品と見做す所定の三次元形状を有するクリーム半田５の上部部分５ｂに係る上部形状データを採用してもよいし、リフロー後に半田付け不良が見られなかった所定位置（検査対象と同一位置）のランド３上に印刷されたリフロー前のクリーム半田５の上部部分５ｂに係る上部形状データなどを採用してもよい。

【0163】

（ａ－２）上記実施形態では、クリーム半田５の三次元計測データから、裾野部５ａを含む該クリーム半田５の所定高さＨ未満の下部部分に係る下部形状データを切り捨てることにより、クリーム半田５の上部部分５ｂに係る上部形状データを抽出する構成となっている。

【0164】

上部形状データの抽出手順は、これに限定されるものではなく、他の手順を採用してもよい。例えばクリーム半田５の頂部の高さ位置から所定距離だけ下方の高さ位置を境にして、ここから上方部分をクリーム半田５の上部部分５ｂに係る上部形状データとして抽出する構成としてもよい。

【0165】

（ａ－３）上記実施形態では、半田印刷検査処理において、クリーム半田５に係る所定の三次元情報（「体積」及び「高さ」）について良否判定を行う「三次元良否判定処理」と、クリーム半田５に係る所定の二次元情報（「面積」、「位置ズレ量」、「二次元形状」及び「半田ブリッジ」）について良否判定を行う「二次元良否判定処理」と、クリーム半田５の上部部分５ｂの三次元形状について良否判定を行う「上部形状良否判定処理」とを実行する構成となっている。

【0166】

これに限らず、「三次元良否判定処理」及び／又は「二次元良否判定処理」を行わない構成としてもよい。

【0167】

（ａ－４）上記実施形態では、クリーム半田５に係る所定の二次元情報について良否判定を行うにあたり、クリーム半田５の二次元計測を行う構成となっているが、これに限らず、三次元計測により取得されたクリーム半田５の三次元計測データを基に、該クリーム半田５の二次元情報について良否判定を行う構成としてもよい。

【0168】

これにより、二次元計測用の第３照明装置３２Ｃや、二次元計測用の画像データ取得処理（ステップＳ３０２）など、二次元計測用の構成を省略することができ、構成の簡素化等を図ることができる。

【0169】

（ｂ）三次元計測方法や二次元計測方法など、クリーム半田５の計測方法は、上記実施形態に限定されるものではなく、他の構成を採用してもよい。

【0170】

（ｂ－１）例えば上記実施形態では、位相シフト法による三次元計測を行う上で、各パターン光の位相が９０°ずつ異なる４通りの画像データを取得する構成となっているが、位相シフト回数及び位相シフト量は、これらに限定されるものではない。位相シフト法により三次元計測可能な他の位相シフト回数及び位相シフト量を採用してもよい。

【0171】

例えば位相が１２０°（又は９０°）ずつ異なる３通りの画像データを取得して三次元計測を行う構成としてもよいし、位相が１８０°（又は９０°）ずつ異なる２通りの画像データを取得して三次元計測を行う構成としてもよい。

【0172】

（ｂ－２）上記実施形態では、三次元計測法として位相シフト法を採用しているが、これに限らず、光切断法やモアレ法、合焦法、空間コード法等といった、他の三次元計測法を採用することとしてもよい。

【0173】

（ｃ）識別手段としてのＡＩモデル１００（ニューラルネットワーク９０）の構成及びその学習方法は、上記実施形態に限定されるものではない。

【0174】

（ｃ―１）上記実施形態では、特に言及していないが、ニューラルネットワーク９０の学習処理や、半田印刷検査処理における再構成処理などを行う際に、必要に応じて各種データに対し正規化等の処理を行う構成としてもよい。

【0175】

（ｃ－２）ニューラルネットワーク９０の構造は、図５に示したものに限定されず、例えば畳み込み層９３の後にプーリング層を設けた構成としてもよい。勿論、ニューラルネットワーク９０の層数や、各層のノード数、各ノードの接続構造などが異なる構成としてもよい。

【0176】

（ｃ－３）上記実施形態では、ＡＩモデル１００（ニューラルネットワーク９０）が、畳み込みオートエンコーダ（ＣＡＥ）の構造を有した生成モデルとなっているが、これに限らず、例えば変分自己符号化器(ＶＡＥ：Variational Autoencoder) など、異なるタイプのオートエンコーダの構造を有した生成モデルとしてもよい。

【0177】

（ｃ―４）上記実施形態では、誤差逆伝播法によりニューラルネットワーク９０を学習する構成となっているが、これに限らず、その他の種々の学習アルゴリズムを用いて学習する構成としてもよい。

【0178】

（ｃ―５）ニューラルネットワーク９０は、いわゆるＡＩチップ等のＡＩ処理専用回路によって構成されることとしてもよい。その場合、パラメータ等の学習情報のみが記憶部５７に記憶され、これをＡＩ処理専用回路が読み出して、ニューラルネットワーク９０に設定することによって、ＡＩモデル１００が構成されるようにしてもよい。

【0179】

（ｃ―６）上記実施形態では、学習部７７を備え、制御装置３３内においてニューラルネットワーク９０の学習を行う構成となっているが、これに限らず、少なくともＡＩモデル１００（学習済みのニューラルネットワーク９０）を記憶部５７に記憶していればよく、学習部７７を省略した構成としてもよい。従って、ニューラルネットワーク９０の学習を制御装置３３の外部で行い、これを記憶部５７に記憶する構成としてもよい。

【0180】

（ｃ―７）上記実施形態では、リフロー後検査装置１６に蓄積された多数のプリント基板１の検査情報を基に、これまでの半田印刷検査で半田印刷検査装置１３に蓄積された形状データ（リフロー後に半田付け不良が見られない良品のプリント基板１のランド３上に印刷されたリフロー前の良品のクリーム半田５の上部部分５ｂに係る上部形状データ）を学習データとして用いる構成となっている。

【0181】

これに限らず、例えばクリーム半田５の印刷後に作業者が目視により選別した、凹みや偏り等の形状不良がない良品のクリーム半田５の上部部分５ｂに係る上部形状データなどを学習データとして利用してもよい。

【符号の説明】

【0182】

１…プリント基板、３…ランド、５…クリーム半田、５ａ…裾野部、１２…半田印刷機、１３…半田印刷検査装置、１５…リフロー装置、１６…リフロー後検査装置、２５…電子部品、２５ａ…電極、３２…検査ユニット、３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃ…照明装置、３２Ｄ…カメラ、３３…制御装置、７７…学習部、７８…検査部、９０…ニューラルネットワーク、１００…ＡＩモデル、２０２…半田接合部、２０５…半田ボール、２０６…空洞、Ｈ…所定高さ。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】