複視線角情報を用いたはんだ接合部のニューラルネットワーク視覚検査

抄録

微細化高密度化傾向に伴い，電子デバイス実装部の安定した検査が可能な自動視覚検査システムが望まれており，定性的な判定を行うため，ニューラルネットワーク学習を用いた自動検査システムが研究されている．特に良否の判別が困難なソルダ接合部は，観察する角度によっては不良品が良品に見えることがあるため，複視線角画像による検査が必要である．本論文では，複視線角画像を用いたニューロ検査システムについて，個別に行った各画像の判定結果を組合せた判定と複数画像を1つの入力として判定を行った場合を比較した．中間サンプル適用による誤判定防止と主成分分析を用いた入力情報効率の改善についても併せて示す．