特表 2024-536631 ＣＴ検査装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-10-04

(54)【発明の名称】ＣＴ検査装置

(51)【国際特許分類】

   G01N 23/046 20180101AFI20240927BHJP

   G01N 23/18 20180101ALI20240927BHJP

   G06T 5/60 20240101ALI20240927BHJP

   G06T 1/00 20060101ALI20240927BHJP

【ＦＩ】

G01N23/046

G01N23/18

G06T5/60

G06T1/00 305Z

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024544616

(86)(22)【出願日】2022-08-08

(85)【翻訳文提出日】2024-04-01

(86)【国際出願番号】 KR2022011789

(87)【国際公開番号】W WO2023063551

(87)【国際公開日】2023-04-20

(31)【優先権主張番号】10-2021-0137320

(32)【優先日】2021-10-15

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】510306971

【氏名又は名称】ペムトロンカンパニーリミテッド

【住所又は居所原語表記】１４０６ｈｏ， ２１９ Ｇａｓａｎ ｄｉｇｉｔａｌ １－ｒｏ， Ｇｅｕｍｃｈｅｏｎ－ｇｕ， Ｓｅｏｕｌ ０８５０１ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ

(74)【代理人】

【識別番号】100121500

【弁理士】

【氏名又は名称】後藤 高志

(74)【代理人】

【識別番号】100189887

【弁理士】

【氏名又は名称】古市 昭博

(72)【発明者】

【氏名】ユー ヨングウーング

(72)【発明者】

【氏名】チョー チェオルホーン

(72)【発明者】

【氏名】ユン ジョンサム

(72)【発明者】

【氏名】キム ヨンハ

【テーマコード（参考）】

2G001

5B057

【Ｆターム（参考）】

2G001AA01

2G001BA11

2G001CA01

2G001FA29

2G001HA08

2G001HA14

2G001KA03

2G001LA11

5B057AA09

5B057CA08

5B057CA12

5B057CA16

5B057CB08

5B057CB12

5B057CB16

5B057DB02

5B057DB09

5B057DC40

(57)【要約】

【課題】少ない数のプロジェクション画像でより正確なＣＴ断層画像を生成することができるＣＴ検査装置を提供すること。
【解決手段】本発明は、ＣＴ検査装置に関するもので、検査対象に対してＮ枚のプロジェクション画像を撮影するＣＴ撮影部と、前記ＣＴ撮影部によって撮影されたＮ枚の前記プロジェクション画像の入力を受け、前記検査対象に対するＣＴ断層画像を出力する人工知能ベースのＡＩモデルを有するＣＴ画像生成部と、を含むことを特徴とする。これにより、少ない数のプロジェクション画像、例えば４枚のプロジェクション画像の撮影のみで高い画質と解像力を有するＣＴ断層画像を生成することができる。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ＣＴ検査装置であって、
電子部品に対してＮ枚のプロジェクション画像を撮影するＣＴ撮影部と、
前記ＣＴ撮影部によって撮影されたＮ枚の前記プロジェクション画像の入力を受け、前記電子部品に対するＣＴ断層画像を出力する人工知能ベースのＡＩモデルを有するＣＴ画像生成部と、を含むことを特徴とする、ＣＴ検査装置。

【請求項2】

前記ＡＩモデルは、
Ｎ枚の学習用プロジェクション画像と、Ｎ枚の前記学習用プロジェクション画像によって生成された第１学習用ＣＴ断層画像と、Ｍ（ここでは、Ｍ＞Ｎ）枚の学習用プロジェクション画像によって生成された第２学習用ＣＴ断層画像を学習データとして学習されて生成され、
前記第２学習用ＣＴ断層画像を出力データとして学習されることを特徴とする、請求項１に記載のＣＴ検査装置。

【請求項3】

前記ＡＩモデルは、Ｎ枚の前記学習用プロジェクション画像と前記第１学習用ＣＴ断層画像を入力データとして学習され、
前記ＣＴ画像生成部は、Ｎ枚の前記プロジェクション画像を処理し、入力用ＣＴ断層画像を生成して前記ＡＩモデルに入力する前処理モジュールをさらに含むことを特徴とする、請求項２に記載のＣＴ検査装置。

【請求項4】

Ｎは４であり、Ｍは８以上であることを特徴とする、請求項２または３に記載のＣＴ検査装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ＣＴ検査装置に係り、より詳細には、少ない数のプロジェクション画像でより正確なＣＴ画像を生成することができるＣＴ検査装置に関する。

【背景技術】

【0002】

一般に、家電製品やコンピュータなどの電気電子製品の主要部品として組み込まれるプリント基板（ＰＣＢ）には、例えば、ＢＧＡ（ｂａｌｌ ｇｒｉｄ ａｒｒａｙ）またはＣＳＰ（ｃｈｉｐ ｓｃａｌｅ ｐａｃｋａｇｅ）などの小型電子部品がはんだ付けによって実装される。

【0003】

したがって、このようなプリント基板は、電気電子製品セットに組み込まれる過程において実装された電子部品のはんだ付け状態に対する良否を検査する過程を経る。このようにプリント基板のはんだ付け状態を検査するためのものとして、最近ではＸ線検査装置が主に用いられている。

【0004】

このようなプリント基板のＸ線検査装置は、遮蔽のための室内空間が形成されるように製作されたキャビネットの内部に供給されて、検査位置にセットされるプリント基板にＸ線を照射して投影された画像を検出器（ｄｅｔｅｃｔｏｒ）で撮影して出力される画像情報に基づいて、プリント基板のはんだ付け部に対するはんだ付け状態の良否を判定するようになっている。

【0005】

Ｘ線を用いた従来の検査装置は、被検査体を挟んでＸ線発生器と検出器を同期回転させながら一つの画像に対する横断面層を得るラミノグラフィ（ｌａｍｉｎｏｇｒａｐｈｙ）方式の断層画像アルゴリズムを適用した。

【0006】

しかし、このような従来のＸ線検査装置に適用された操舵可能なＸ線発生器は、その構成が複雑であるだけでなく、製造コストが大きいという欠点があり、大面積の検出器も、高価な部品であって、Ｘ線検査装置の単価を上昇させる要因となった。

【0007】

Ｘ線を用いた別の従来の検査装置は、Ｘ線発生器を回転させながら多数のＸ線イメージを数値的に結合して横断面イメージを得るトモシンセシス（ｔｏｍｏｓｙｎｔｈｅｓｉｓ）方式の断層画像アルゴリズムを適用した。

【0008】

トモシンセシス方式のＸ線発生装置は、Ｘ線発生器が非操舵式であって、操舵式であるラミノグラフィ方式のＸ線発生装置のＸ線発生器に比べて低価であるが、相対的に機能が少ない。しかし、このようなＸ線発生器は、ビーム照射角が広角、すなわち少なくとも１００°であって、一般的なＸ線発生器に比べては依然として高価に相当する部品である。

【0009】

上述した問題点を解消するために、被検査体を部分的にスキャニングし、これにより取得した画像データを断層画像に再構成する、三次元断層画像によって不良判定を行うことができる低価のＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）検査装置が開発された。

【0010】

従来のＣＴ検査装置は、検査対象である電子部品を多数の方向から撮影した画像、すなわちプロジェクション画像を多数枚撮影し、これを１つのＣＴ画像に再構成するが、最終的に生成されたＣＴ画像の解像力や画質は、プロジェクション画像の数によって決定される。

【0011】

図１は、従来のＣＴ検査装置においてプロジェクション画像の数に応じて生成されたＣＴ断層画像の例を示す図である。図１に示すように、プロジェクション画像の数が増えるほど、ＣＴ断層画像の画質および解像力が高くなることを確認することができる。

【0012】

一般に、少なくとも８枚のプロジェクション画像を用いて生成されたＣＴ断層画像が部品の良否を判断することができる最小値として認識されているが、８枚のプロジェクション画像によって生成されたＣＴ断層画像の場合でも、一部の部品に対しては良否判定が不可能な場合がしばしば発生することが知られている。

【0013】

ところが、医療画像とは異なり、電子部品の検査のためのＣＴ検査装置において、解像力や画質のために多くの量のプロジェクション画像を電子部品ごとに撮影することは現実的に不可能である。

【0014】

すなわち、インライン工程で電子部品の良否検査のために多くの時間を要すると、全体製造過程の遅延を招き、生産量の問題だけでなく製品の価格も増加させる要因として作用する。

【0015】

したがって、少ない量のプロジェクション画像でも部品の良否判断が可能であるほどの画質と解像力を有するＣＴ断層画像を生成する技術は、実際の生産ラインにおいて重要な要素として認識されている。

【0016】

また、ＣＴ検査装置に関連して、医療用または歯科用ＣＴ検査装置においても少ない数のプロジェクション画像の撮影によって、高解像度、高画質のＣＴ断層画像を生成することができれば、検査時間を節約して好ましい。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0017】

【特許文献1】韓国登録特許公報第１０－１７１７６７８号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0018】

本発明は、上述したような点に鑑みて案出されたもので、その目的は、少ない数のプロジェクション画像でより正確なＣＴ断層画像を生成することができるＣＴ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】

【0019】

上記目的は、本発明によって、ＣＴ検査装置において、検査対象に対してＮ枚のプロジェクション画像を撮影するＣＴ撮影部と、前記ＣＴ撮影部によって撮影されたＮ枚の前記プロジェクション画像の入力を受け、前記検査対象に対するＣＴ断層画像を出力する人工知能ベースのＡＩモデルを有するＣＴ画像生成部と、を含むことを特徴とするＣＴ検査装置によって達成される。

【0020】

ここで、前記ＡＩモデルは、Ｎ枚の学習用プロジェクション画像と、Ｎ枚の前記学習用プロジェクション画像によって生成された第１学習用ＣＴ断層画像と、Ｍ（ここでは、Ｍ＞Ｎ）枚の学習用プロジェクション画像によって生成された第２学習用ＣＴ断層画像を学習データとして学習されて生成されるが、前記第２学習用ＣＴ断層画像を出力データとして学習され得る。

【0021】

また、前記ＡＩモデルは、Ｎ枚の前記学習用プロジェクション画像と前記第１学習用ＣＴ断層画像を入力データとして学習され、前記ＣＴ画像生成部は、Ｎ枚の前記プロジェクション画像を処理し、入力用ＣＴ断層画像を生成して前記ＡＩモデルに入力する前処理モジュールをさらに含むことができる。

【0022】

また、Ｎは４であり、Ｍは８以上であり得る。

【発明の効果】

【0023】

本発明によれば、少ない数のプロジェクション画像、例えば４枚のプロジェクション画像の撮影のみで高い画質と解像力を有するＣＴ断層画像を生成することができるＣＴ検査装置が提供される。

【0024】

また、少ない数のプロジェクション画像の撮影により、検査時間が短縮され、インライン工程などでリアルタイムにてＣＴ検査が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0025】

【図1】従来のＣＴ検査装置においてプロジェクション画像の数に応じて生成されたＣＴ断層画像の例を示す図である。

【図2】本発明の実施形態によるＣＴ検査装置の構成を示す図である。

【図3】本発明の実施形態によるＣＴ検査装置のＣＴ撮影部の撮影例を示す図である。

【図4】本発明の実施形態によるＣＴ検査装置のＡＩモデルに適用される学習データの例を示す図である。

【図5】本発明の実施形態によるＣＴ検査装置のＣＴ断層画像生成結果を説明するための図である。

【図6】本発明の実施形態によるＣＴ検査装置のＣＴ断層画像生成結果を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0026】

本発明は、ＣＴ検査装置に関し、検査対象に対してＮ枚のプロジェクション画像を撮影するＣＴ撮影部と、前記ＣＴ撮影部によって撮影されたＮ枚の前記プロジェクション画像の入力を受け、前記検査対象に対するＣＴ断層画像を出力する人工知能ベースのＡＩモデルを有するＣＴ画像生成部と、を含むことを特徴とする。
［発明の実施のための形態］

【0027】

本発明の利点および特徴、並びにそれらの達成方法は、添付図面と共に詳細に後述される実施形態を参照すると明らかになるであろう。ところが、本発明は、以下に開示される実施形態に限定されるものではなく、様々な形態で実現できる。但し、本実施形態は、本発明の開示を完全たるものとし、本発明の属する技術分野における通常の技術者に本発明の範囲を完全に知らせるために提供されるものであり、本発明は、請求の範囲の範疇によって定義されるだけである。

【0028】

本明細書で使用された用語は、実施形態を説明するためのものであり、本発明を限定するものではない。本明細書において、単数形は、文脈で特に断らない限り、複数形も含む。明細書で使用される「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」および／または「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、言及された構成要素の他に、１つ以上の他の構成要素の存在または追加を除外しない。明細書全体にわたって、同じ図面番号は同じ構成要素を指し、「および／または」は、言及された構成要素のそれぞれおよび１つ以上のすべての組み合わせを含む。たとえ「第１」、「第２」などが様々な構成要素を叙述するために使用されるが、これらの構成要素は、これらの用語によって限定されないのは言うまでもない。これらの用語は、１つの構成要素を他の構成要素と区別するために使用されるものに過ぎない。よって、以下で言及される第１構成要素は、本発明の技術思想内で第２構成要素であり得る。

【0029】

他に定義がない限り、本明細書で使用されるすべての用語（技術的および科学的用語を含む）は、本発明の属する技術分野における通常の技術者に共通的に理解できる意味で使用できる。また、一般に使用される辞書で定義されている用語は、明白に特に定義されていない限り、理想的または過度に解釈されない。

【0030】

以下、添付図面を参照して本発明を詳細に説明する。また、本発明の実施形態では、ＣＴ検査装置１００が電子部品の検査に適用されることを例として説明する。

【0031】

図２は、本発明の実施形態によるＣＴ検査装置１００の構成を示す図である。

【0032】

図２を参照すると、本発明の実施形態によるＣＴ検査装置１００は、ＣＴ撮影部１１０およびＣＴ画像生成部１２０を含むことができる。また、本発明の実施形態によるＣＴ検査装置１００は、制御部１３０をさらに含んで構成できる。

【0033】

本発明の実施形態によるＣＴ撮影部１１０は、電子部品に対してＮ枚のプロジェクション画像を撮影する。本発明の実施形態では、ＣＴ撮影部１１０が４枚のプロジェクション画像を撮影することを例とするが、後述するＡＩモデル１２１の学習に使用されるＭ枚の学習用プロジェクション画像と対比するとき、Ｎは、Ｍより小さい自然数となり、これについての詳細な説明は後述する。

【0034】

本発明の実施形態では、ＣＴ撮影部１１０が、図３に示すように、９０°の間隔で４枚のプロジェクション画像を撮影することを例としているが、撮影方向がこれに限定されないのはもちろんである。

【0035】

一方、ＣＴ画像生成部１２０は、ＣＴ撮影部１１０によって撮影されたＮ枚のプロジェクション画像、例えば上述したように、４枚のプロジェクション画像の入力を受けて電子部品のＣＴ断層画像を生成する。

【0036】

本発明の実施形態では、ＣＴ画像生成部１２０が人工知能ベースのＡＩモデル１２１を含むことを例とし、人工知能ベースのＡＩモデル１２１がＮ枚のプロジェクション画像の入力を受けて高画質のＣＴ断層画像を推論して出力することを例とする。

【0037】

これにより、人工知能ベースのＡＩモデル１２１が既に学習された学習モデルを用いて、４枚のプロジェクション画像のみで相対的に高い画質と解像力を有するＣＴ断層画像の生成が可能となる。

【0038】

一方、本発明の実施形態によるＡＩモデル１２１は、Ｎ枚の学習用プロジェクション画像、Ｎ枚の学習用プロジェクション画像によって生成された第１学習用ＣＴ断層画像、及び、Ｍ枚の学習用プロジェクション画像によって生成された第２学習用ＣＴ断層画像を学習データとして学習されて生成されることを例とする。ここで、第１学習用ＣＴ断層画像と第２学習用ＣＴ断層画像はそれぞれ一枚で学習される。

【0039】

ここで、ＡＩモデル１２１は、第２学習用ＣＴ断層画像を出力データとして学習され、上述したように、ＭはＮより大きい自然数である。

【0040】

図４は、本発明の実施形態によるＣＴ検査装置１００のＡＩモデル１２１の学習に適用される学習データの例を示す図である。ここで、学習データは学習データベース１４０に格納できる。

【0041】

図４の（ａ）に示すように、特定の電子部品に対して撮影された４枚の学習用プロジェクション画像が１組の学習データとして入力される。そして、図４の（ｂ）に示す第１学習用ＣＴ断層画像は、図４の（ａ）に示す４枚の学習用プロジェクション画像を用いて生成されたＣＴ断層画像である。

【0042】

また、図４の（ｃ）に示す第２学習用ＣＴ断層画像は、当該電子部品に対して撮影されたＭ枚のプロジェクション画像を用いて生成されたＣＴ断層画像である。本発明の実施形態では、学習に使用される第２学習用ＣＴ断層画像を８枚以上のプロジェクション画像を用いて生成することを例とし、ＡＩモデル１２１の学習性能を高めるために、３６０枚のプロジェクション画像を用いて生成されたＣＴ断層画像を第２学習用ＣＴ断層画像として適用することを例とする。

【0043】

上述したような学習データを用いてＡＩモデル１２１が学習されるが、４枚の学習用プロジェクション画像と第１学習用ＣＴ断層画像を入力データとし、第２学習用ＣＴ断層画像を出力データとして学習が行われる。

【0044】

ここで、本発明の実施形態によるＣＴ画像生成部１２０は、ＣＴ撮影部１１０によって撮影されたＮ枚のプロジェクション画像を処理し、一枚の入力用ＣＴ断層画像を生成してＡＩモデル１２１の入力データとして入力する前処理モジュール１２２を含むことができる。

【0045】

すなわち、制御部１３０は、ＣＴ撮影部１１０によって撮影されたＮ枚のプロジェクション画像を用いて前処理モジュール１２２が入力用ＣＴ断層画像を生成するように制御し、ＡＩモデル１２１は、ＣＴ撮影部１１０によって撮影されたＮ枚のプロジェクション画像、および前処理モジュール１２２によって生成された入力用ＣＴ断層画像の入力を受け、ＣＴ断層画像を推論して出力する。

【0046】

図５および図６は、本発明の実施形態によるＣＴ検査装置１００によって出力されるＣＴ断層画像の例を説明するための図である。

【0047】

図５及び図６において、「入力４Ｐ」は、ＣＴ撮影部１１０によって撮影された４枚のプロジェクション画像を処理して生成したＣＴ断層画像を示すものであり、「ＡＩ結果」は、本発明の実施形態によるＣＴ検査装置１００のＡＩモデル１２１によって推論されたＣＴ断層画像の出力であり、「正解３６０Ｐ」は、３６０枚、すなわち１°の間隔で撮影されたプロジェクション画像を用いて実際に生成されたＣＴ断層画像である。

【0048】

図５及び図６に示すように、本発明の実施形態によるＡＩモデル１２１が出力したＣＴ断層画像と、実際の３６０枚のプロジェクション画像を用いて生成されたＣＴ断層画像とが類似することを確認することができる。

【0049】

すなわち、４枚のプロジェクション画像の撮影のみで高い画質と解像力を有するＣＴ断層画像の生成が可能となり、検査時間を短縮することができる。その結果、インライン工程内でリアルタイムにてＣＴ断層画像を用いた電子部品の検査が可能となる。

【0050】

本発明の実施形態では、ＡＩモデル１２１がＣＮＮベースのＧＡＮ（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いて学習されることを例とする。

【0051】

前述した実施形態では、本発明の実施形態によるＣＴ検査装置１００が電子部品の検査に適用されることを例として説明した。ところが、本発明の技術思想が電子部品の検査にのみ限定されず、医療用ＣＴ検査、歯科用ＣＴ検査のためのＣＴ検査装置にも適用できるのはもちろんである。

【0052】

これにより、歯科などの医療用ＣＴ検査においても、少ない撮影でより高画質、高解像力を提供するＣＴ断層画像の生成が可能となり、検査時間を減らすことができる効果が期待できる。

【0053】

以上、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明したが、本発明の属する技術分野における通常の技術者は、本発明がその技術思想や必須の特徴を変更することなく、他の具体的な形態で実施できるということを理解することができるであろう。したがって、上述した実施形態は、あらゆる面で例示的なものであり、限定的なものではないと理解すべきである。

【産業上の利用可能性】

【0054】

家電製品やコンピュータなどの電気電子製品の主要部品として組み込まれるプリント基板（ＰＣＢ）の例えば、ＢＧＡ（ｂａｌｌ ｇｒｉｄ ａｒｒａｙ）やＣＳＰ（ｃｈｉｐ ｓｃａｌｅ ｐａｃｋａｇｅ）などの小型電子部品の検査分野に適用可能である。

【符号の説明】

【0055】

１００ ＣＴ検査装置
１１０ ＣＴ撮影部
１２０ ＣＴ画像生成部
１２１ ＡＩモデル
１２２ 前処理モジュール
１３０ 制御部
１４０ 学習ＤＢ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【国際調査報告】