オープンはんだ：AOIによる可視不良の検出手法

オープンはんだ（はんだ未接合）は、部品のリードまたは電極端子とパッドとの間に設計通りの接合が形成されていない状態です。この状態が外観から確認できる場合、AOIを活用すれば基板が次工程へ流れる前に検出できます。

課題は、良品のはんだ外観と不良とを高精度に見分ける点にあります。実効的な検査手法には、基板や部品ごとのばらつきを許容しつつ、両者を正確に判定することが求められます。ここでは、カラー判定ルールによるアプローチと、DaoAIの事前学習済み2Dモデルによるオープンはんだ不良への対応方法について解説します。

オープンはんだとは

オープンはんだは、部品リードまたは電極端子とパッドの間に必要なはんだ接合が存在しない状態を指します。AOIは検査画像内の目視可能な特徴からこの状態を判定します。目視確認（レビュー）では、該当する端子を特定し、実装基準に照らして接合部を検査します。なお、電気的導通は電気検査にて確認されます。

同一の端子周辺では、複数種類のはんだ不良が発生する可能性があります。不良分類を明確に定義しておくことで、ばらつきのない学習サンプルの準備や検査結果の確認が容易になります。

カラーベースのAOIははんだ接合部をどのように判定するか

カラーベースのルール判定では、関心領域（ROI）内の特定の色相を測定します。一致するピクセル数のカウントや領域内の比率を算出し、設定された良品しきい値と比較します。判定結果は撮像画像、設定領域、およびルール設定に左右されるため、照明やカメラの設定を一定に保つ必要があります。

基本的なカラー面積判定は4つのステップで行われます：

1. 設定された照明およびカメラ条件で接合部を撮像する。
2. 検査領域にROIを配置する。
3. 指定した色範囲内のピクセル数をカウントする。
4. そのピクセル数または比率を設定されたしきい値と比較する。

固定のカラーしきい値が抱える課題

良品と不良品の測定値が近接している場合、固定のカラーしきい値による設定は困難になります。判定幅を広げると過検出は減るものの不良の流出を招く恐れがあり、狭めると不良の検出力は上がるものの良品を誤判定してしまいます。実運用における本質的な問題は、検査対象の基板や製造条件のばらつきがある中で、その測定手法が良品と不良品を確実に峻別できるかどうかにあります。

特に確認すべき2つのケースがあります：

• 良品の見え方が変化した場合： 照明やカメラ条件の微小な変動により取得される色相が変化し、一致ピクセル数が合格基準から外れて過検出が発生します。
• 不良品がカラー検査をすり抜ける場合： 抽出対象のピクセル数は合格基準内に収まっているものの、接合エリア内の別の箇所に明らかな外観不良が存在するケースです。

DaoAIの事前学習済み2Dモデルがもたらす効果

DaoAIの事前学習済み2Dモデルは一般的なオープンはんだの大半を網羅しており、導入後すぐに使用可能です。特殊なケースについても、ソフトウェア上で対象サンプルを追加しモデルを再学習させることで、正確に分類できるよう調整できます。

ソフトウェア内でのモデル学習ワークフローをご覧ください。