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狭小部の検査とは?課題と対策・製品を解説

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外観・画像検査における狭小部の検査とは?
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【分析事例】SEMとSIMによるCu表面の二次電子像の比較

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外観・画像検査に おける狭小部の検査
外観・画像検査における狭小部の検査とは?
エレクトロニクス製品において、微細な部品や配線、接合部などの狭い領域における外観上の欠陥(傷、異物、欠け、変形、異物混入など)を、画像処理技術を用いて自動的に検出・評価する検査手法です。高精度な品質 管理を実現するために不可欠な技術となっています。
課題
微細な欠陥の見落とし
狭小部は人間の目では識別が困難なほど小さく、従来の検査方法では見落としが発生しやすい。
照明・角度の制約
狭い空間のため、適切な照明を当てたり、様々な角度から観察したりすることが難しく、欠陥の検出精度が低下する。
検査時間の長期化
高精度な検査のために、時間をかけて細部を確認する必要があり、生産ライン全体の効率を低下させる可能性がある。
検査員の負担増大
微細な部分に集中する必要があるため、検査員の疲労が蓄積しやすく、ヒューマンエラーのリスクが高まる。
対策
高解像度カメラの活用
微細な形状や傷を鮮明に捉えることができる、高解像度の画像センサーを搭載したカメラを使用する。
特殊照明技術の導入
リング照明や同軸落射照明など、狭小部でも均一かつ効果的に光を当てられる照明方法を採用する。
画像解析アルゴリズムの最適化
エッジ検出、パターンマッチング、AIを用いた異常検知など、狭小部の欠陥検出に特化した高度な画像解析アルゴリズムを適用する。
多角撮影システムの構築
複数のカメラや可動機構を組み合わせ、様々な角度から対象物を撮影し、死角をなくすことで検査精度を高める。
対策に役立つ製品例
高解像度ラインスキャンカメラ
高速かつ高精細な画像取得により、狭小部の微細な欠陥を逃さず捉えることができる。
多方向照明ユニット
対象物の形状や材質に合わせて最適な照明条件を設定し、狭小部の凹凸や傷を際立たせる。
深層学習ベースの検査ソフトウェア
大量の画像データから学習し、人間が見落としがちな微細な異常を高い精度で自動検出する。
小型・高倍率レンズ
狭い空間でも対象物を大きく拡大して撮影できるため、微細な部分のディテールを詳細に検査できる。
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