FPCB表面欠陥検出におけるハイパースペクトルイメージング技術の応用

 I. 従来の目視検査の限界

フレキシブルプリント基板（FPCB）は、その優れた曲げ性および放熱性から、スマートフォン、フレキシブルディスプレイ、ウェアラブルデバイスなどの分野で広く使用されています。回路密度が増加し続けるにつれて、表面欠陥の種類はますます複雑化しており、一般的な欠陥には、ショート、オープン、突起、白点、黒点、穴あきなどがあります。

従来の検出方法では、RGB画像に基づいたテンプレートマッチングが広く使用されています。この方法は、標準画像とテスト中の画像を比較することで異常領域を特定します。しかし、これらの方法は照明条件に敏感であり、光の分布が不均一な場合、誤検出や検出漏れが発生しやすくなります。さらに、一部の欠陥は、通常の回路構造と形態学的に類似しているため、可視光画像のみに頼って正確に区別することは困難です。

II. ハイパースペクトルイメージングシステムの構築

検出の安定性を向上させるために、本研究ではハイパースペクトル顕微鏡イメージングシステムを構築しました。このシステムは、ハイパースペクトルカメラ、顕微鏡、および取得ソフトウェアで構成されています。その中でも、ハイパースペクトルカメラはCHNSpecのFS-23モデルを採用しており、400〜1000nmのスペクトル範囲と2.5nmのスペクトル分解能を備えています。

カメラはラインスキャン方式でイメージングを行い、生データには1200バンドが含まれています。処理を容易にするために、本研究では隣接する4つのバンドを1つにマージし、最終的に300バンドのデータ構造を取得しました。単一のハイパースペクトル画像のサイズは1920×960ピクセル×300バンドであり、銅導体およびポリイミド基板の完全なスペクトル情報をカバーしています。

ハイパースペクトルイメージングの利点は、各ピクセルの連続的なスペクトル曲線を取得できることです。本研究では、500〜750nmの波長範囲で銅とポリイミドのスペクトル応答に大きな違いがあることがわかり、これは後続の画像セグメンテーションおよび材料識別に信頼できる基盤を提供します。

III. スペクトル情報駆動型検出方法

本研究で提案されている検出フレームワークは、欠陥局在化のためのFPCB-LocNetと欠陥分類のためのFPCB-ClaNetの2つのサブネットワークで構成されています。

局在化段階では、FPCB-LocNetはマルチスケール3D畳み込みカーネルを使用して、空間次元とスペクトル次元の両方から同時に特徴を抽出します。ネットワークでは2種類のサイズの畳み込みカーネルを使用して、それぞれ局所的な空間構造とスペクトル特徴に焦点を当て、異なるスケールの特徴は残差構造を介して融合されます。この設計により、ネットワークは細かい空間テクスチャと連続的なスペクトル変化を同時に捉えることができ、銅とポリイミドのピクセルレベルのセグメンテーションを実現します。セグメンテーションが完了した後、テンプレートマッチングを通じて異常領域が特定されます。

分類段階では、ハイパースペクトルサンプルの数が限られていることを考慮して、ネットワークは転移学習戦略を採用し、まずFPCB RGB画像データセットで事前学習を行い、その後疑似カラー画像でファインチューニングを行います。異なる欠陥カテゴリのサンプル数の不均衡の問題に対処するために、ネットワークにはカテゴリバランスサンプリングと重み減衰戦略が導入されており、モデルがサンプル数の少ない欠陥タイプにより焦点を当てられるようにします。同時に、SEアテンションメカニズムが埋め込まれており、ネットワークの重要な特徴への焦点を強化します。

IV. 実験結果と応用価値

画像セグメンテーションに関しては、FPCB-LocNetは、不均一な照明の画像を処理する際に、エントロピー法、ウォーターシェッドアルゴリズム、Otsuなどの従来のセグメンテーション方法よりも優れた性能を発揮し、セグメンテーション精度は97.86%に達しました。分類タスクでは、FPCB-ClaNetの6つの一般的な欠陥タイプに対する総合的な分類精度は97.84%でした。

アブレーション実験により、各モジュールの実際の貢献が検証されました。データ拡張は分類精度を向上させ、カテゴリバランスサンプリングと重み減衰はテールカテゴリの認識効果を効果的に向上させ、SEアテンションメカニズムは少数のパラメータを追加しながら分類性能を安定的に向上させました。Grad-CAMヒートマップの可視化結果は、モデルの関心領域が実際の欠陥位置と高度に一致していることを示しています。

本研究では、ハイパースペクトルイメージングとディープラーニングを組み合わせて、データ取得、画像セグメンテーション、欠陥局在化から欠陥分類までの完全な処理チェーンを構築しました。この方法は、特定の照明条件に依存せずにFPCB表面欠陥の識別タスクを安定的に完了でき、高密度フレキシブル回路基板の製造品質管理に実行可能な技術的経路を提供します。

製品推奨：FigSpec FS-23 イメージングハイパースペクトルカメラ

• 画像解像度：1920*1920
• スペクトル範囲：400-1000nm
• スペクトル分解能（FWHM）：2.5nm
• スペクトルチャンネル数：1200