原画像サイズのままだと処理時間がかかってしまうため、意図的に画像を縦横10%に圧縮します。 圧縮した画像からlines_gauss() によりワイヤー部分とボンディング部分の全体が形成するラインを高速に検出します。
 

マッチングにより検出したパッドの位置からパッド領域を生成した後、少し広い範囲で検査するためにその領域を膨張させます（図6左の黄色枠）。 次にStep1で検出したワイヤーとボンディングのラインを元の画像サイズへ変換し、さらに領域データに変換した後、領域を膨張させ、周辺領域を作成します。
こうして得られた領域と黄色枠との交差領域を取得し、これを検査対象領域と定義します。
検査対象領域から二値化処理、領域処理によりワイヤーとボンディング部分を抽出します（図6左の黄緑で囲んだ部分）。
　　

ワイヤー部分とボンディング部分の太さの違いを利用して、ウェッジボンド領域のみを検出します。 ここで、ワイヤー部分を除く、「ウェッジボンド」と「ボンドテール」がそれぞれ抽出できます。
ウェッジボンド領域とパッド領域の差を求めることで、パッド領域から一定量以上はみ出している部分をウェッジボンド欠陥部として検出します（図6の赤線で囲まれている部分）。
さらに、ウェッジボンド領域とボンドテール領域から、ウェッジボンドの幾何学的なデータを計算し、ウェッジボンドとボンドテールを結合した領域の方向を求めることで ウェッジボンディング方向を取得します。