JP2007157781A - Apparatus, method, and program of judging part failure and recording medium storing the program - Google Patents

Apparatus, method, and program of judging part failure and recording medium storing the program Download PDF

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Koji Soma
宏司 相馬
Hiroshi Kumamoto
浩 熊本
Atsushi Nakamura
淳 中村
Kasuke Nagao
嘉祐 長尾
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Omron Corp
オムロン株式会社
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a part failure judging apparatus which can specify a cause of failure in a part to be processed in a mounting step without newly providing a sensor for inspection. <P>SOLUTION: It is judged whether or not monitoring fraction defective increases for each of manufacturing lots of parts (S13). If the monitoring fraction defective increases (YES in S13), the stability is judged in the respective apparatuses constituting a mounting step (S14-S16). When the respective apparatuses constituting the mounting step is judged stable (YES in S14-S16), a warning is given that the cause of failure is a defective part (S18). <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

この発明は、部品不良判別装置、部品不良判別方法、部品不良判別用プログラム、および部品不良判別用プログラムを記録した記録媒体に関し、特に、部品を直接測定することなく、間接的に部品の不良原因を特定できる、部品不良判別装置、部品不良判別方法、部品不良判別用プログラム、および部品不良判別用プログラムを記録した記録媒体に関する。   The present invention relates to a component failure determination device, a component failure determination method, a component failure determination program, and a recording medium on which a component failure determination program is recorded. In particular, the cause of component failure indirectly without directly measuring the component. The component defect determination apparatus, the component defect determination method, the component defect determination program, and the recording medium on which the component defect determination program is recorded.
従来の表面実装装置において処理される電子部品の不良を判断する検査装置および検査方法がたとえば、特開2004−214322号公報(特許文献1)、特開2000−258458号公報(特許文献2)、特開2003−188596号公報(特許文献3)、特開2003−8300号公報(特許文献4)等に開示されている。特許文献1によれば、部品の不良検出は外観検査によって行なっている。特許文献2によれば、部品の不良検出は、電気信号によって行なっている。特許文献3によれば、部品の不良検出は、ビジョン装置やレーザセンサ等によって行なっている。特許文献4によれば、部品の不良検出は、撮像手段を用いて行なっている。
特開2004−214322号公報(段落番号0012等) 特開2000−258458号公報(段落番号0010等) 特開2003−188596号公報(段落番号0013等) 特開2003−8300号公報(段落番号0009等)
For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-214322 (Patent Document 1), Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-258458 (Patent Document 2), and the like are known. JP-A-2003-188596 (Patent Document 3), JP-A-2003-8300 (Patent Document 4) and the like. According to Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-133620, component defect detection is performed by appearance inspection. According to Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-228561, component defect detection is performed using an electrical signal. According to Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-228561, component defect detection is performed by a vision device, a laser sensor, or the like. According to Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-228561, the defect detection of a component is performed using an imaging unit.
JP-A-2004-214322 (paragraph number 0012 and the like) JP 2000-258458 A (paragraph number 0010, etc.) JP 2003-188596 A (paragraph number 0013, etc.) JP 2003-8300 A (paragraph number 0009, etc.)
従来の電子部品実装装置において処理される部品の不良判断は上記のように行われていた。いずれの特許文献においても、部品の外形や電気的不良を直接測定するものであり、その不良原因の特定には、個々の部品を測定するため、時間がかかり、測定のための各種装置が必要であるという問題があった。     Defect determination of components processed in a conventional electronic component mounting apparatus has been performed as described above. In any patent document, the external shape and electrical failure of a part are directly measured, and specifying the cause of the failure takes time to measure individual parts and requires various devices for measurement. There was a problem of being.
この発明は、上記のような問題点に着目してなされたもので、検査用の新たなセンサ等を設けることなく、実装工程において処理される部品の、不良の原因を特定できる、部品不良判別装置、部品不良判別方法、部品不良判別用プログラム、および部品不良判別用プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。   The present invention has been made paying attention to the above-mentioned problems, and it is possible to identify the cause of failure of a component processed in the mounting process without providing a new sensor for inspection. It is an object of the present invention to provide an apparatus, a component failure determination method, a component failure determination program, and a recording medium on which the component failure determination program is recorded.
この発明に係る複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別装置は、複数の工程を構成する各機器の動作状況を示すデータを入力する動作状況入力手段と、動作状況入力手段に入力された動作状況データに基づいて、各機器の安定度を判断する安定度判断手段と、複数の工程の最後の工程における部品の不良率を検出する不良率検出手段と、安定度判断手段の判断した各機器の安定度と、不良率検出手段の検出した不良率とから、部品の不良原因を特定する不良原因特定手段とを含む。   A component defect determination device for an electronic component mounting apparatus that mounts a component on a substrate through a plurality of steps according to the present invention includes an operation status input means for inputting data indicating the operation status of each device constituting the plurality of steps. A stability determination unit that determines the stability of each device based on the operation status data input to the operation status input unit; and a failure rate detection unit that detects a component defect rate in the last step of the plurality of steps. And a failure cause specifying means for specifying the cause of the component failure based on the stability of each device determined by the stability determination means and the failure rate detected by the failure rate detection means.
電子部品実装工程において、各工程を構成する機器の動作状況と最後の工程における部品の不良率とから部品の不良原因を特定するため、新たなセンサ等を設けることなく、実装工程の不良の原因を特定できる部品不良判別装置を提供できる。   In the electronic component mounting process, in order to identify the cause of component failure from the operation status of the devices that make up each step and the component defect rate in the last step, the cause of the mounting process failure without providing a new sensor, etc. Can be provided.
好ましくは、部品の製造ロットを特定する製造ロットデータを入力する製造ロットデータ入力手段を含み、不良原因特定手段は、製造ロットデータ入力手段の入力した製造ロットデータに基づいて部品の不良原因を製造ロットごとに特定する。   Preferably, it includes a production lot data input means for inputting production lot data for specifying a production lot of the part, and the defect cause identification means manufactures a cause of the defect of the part based on the production lot data input by the production lot data input means. Specify for each lot.
さらに好ましくは、部品は相互に異なる複数の部品を含み、相互に異なる複数の部品のそれぞれは、相互に異なる製造ロットとして管理され、製造ロットデータ入力手段は、相互に異なる複数の部品ごとの製造ロットデータを入力する。   More preferably, the part includes a plurality of parts different from each other, each of the parts different from each other is managed as a different production lot, and the production lot data input means is configured to manufacture each of a plurality of different parts. Enter lot data.
さらに好ましくは、不良率検出手段は、部品に関連する不良率の増加を所定の値と比較して検出する。なお、所定の値は、不良率検出手段の検出した平均不良率+(2×標準偏差)であってもよい。   More preferably, the defect rate detection means detects an increase in the defect rate related to the component by comparing with a predetermined value. The predetermined value may be an average defect rate detected by the defect rate detection means + (2 × standard deviation).
この発明の他の局面によれば、複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別装置は、複数の工程の各々に設けられ、部品の外観に関するデータを検出する外観検査装置と、複数の工程の最後の工程における部品の不良率を検出する不良率検出手段と、外観検査装置の検出した外観検査データと、不良率検出手段の検出した部品の不良率とから、外観で捉えられない部品の不良原因を特定する不良原因特定手段とを含む。   According to another aspect of the present invention, a component defect determination device for an electronic component mounting apparatus that mounts a component on a substrate through a plurality of steps is provided in each of the plurality of steps and detects data relating to the appearance of the component. An appearance inspection apparatus, a defect rate detection means for detecting a defect rate of parts in the last step of the plurality of processes, an appearance inspection data detected by the appearance inspection apparatus, and a defect rate of parts detected by the defect rate detection means And a cause-of-failure identifying means for identifying the cause of failure of a part that cannot be captured by appearance.
この発明のさらに他の局面においては、複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別方法は、複数の工程を構成する各機器の動作状況を示すデータを入力するステップと、入力された動作状況データに基づいて、各機器の安定度を判断するステップと、複数の工程の最後の工程における部品の不良率を検出するステップと、各機器の安定度と、検出された不良率とから、部品の不良原因を特定するステップとを含む。   In still another aspect of the present invention, a component failure determination method for an electronic component mounting apparatus that mounts a component on a substrate through a plurality of processes inputs data indicating the operation status of each device constituting the plurality of processes. A step of determining the stability of each device based on the input operation status data, a step of detecting a defective rate of parts in the last step of the plurality of steps, and the stability of each device, Identifying the cause of the component failure from the detected defect rate.
この発明のさらに他の局面においては、コンピュータを、複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別装置として作動させる部品不良判別用プログラムは、コンピュータを、複数の工程を構成する各機器の動作状況を示すデータを入力する動作状況入力手段と、動作状況入力手段に入力された動作状況データに基づいて、各機器の安定度を判断する安定度判断手段と、複数の工程の最後の工程における部品の不良率を検出する不良率検出手段と、安定度判断手段の判断した各機器の安定度と、不良率検出手段の検出した不良率とから、部品の不良原因を特定する不良原因特定手段として作動させる。   In still another aspect of the present invention, there is provided a component failure determination program for operating a computer as a component failure determination device of an electronic component mounting apparatus that mounts a component on a substrate through a plurality of steps. Operation status input means for inputting data indicating the operation status of each device constituting the process, and stability determination means for determining the stability of each device based on the operation status data input to the operation status input means; Defect rate detection means for detecting the defect rate of parts in the last of a plurality of processes, the stability of each device determined by the stability determination means, and the defect rate detected by the defect rate detection means Operates as a cause of failure identification to identify the cause.
なお、上記部品不良判別用プログラムは、コンピュータ読み取り可能記録媒体に格納されていてもよい。   Note that the component defect determination program may be stored in a computer-readable recording medium.
以下、この発明の一実施の形態を図面を参照して説明する。図1はこの発明に係る部品不良判別装置が適用される、電子部品実装装置周りの構成を示す図である。図1を参照して、電子部品実装装置10は、電子部品が実装される基板の流れる上流側から下流側に向かって配列された印刷工程と、マウント工程と、リフロー工程とを含む。各工程間は、コンベヤ、ロボット、その他の搬送装置によって連結されている。各工程には、その工程の処理を行なうための装置が設けられている。
印刷工程には、基板にランドを印刷するための印刷機11と、印刷後の検査を行なう印刷後検査機12とが設けられる。マウント工程には、基板に部品をマウントするためのマウンタ13と、マウント後の検査を行なうマウント後検査機14とが設けられる。リフロー工程には、部品の端子をランドにハンダ付けをするためのリフロー炉15とハンダ付け後の検査を行なうリフロー後検査機16とが設けられる。
An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a configuration around an electronic component mounting apparatus to which a component defect determination device according to the present invention is applied. Referring to FIG. 1, electronic component mounting apparatus 10 includes a printing process, a mounting process, and a reflow process arranged from the upstream side to the downstream side of the substrate on which the electronic component is mounted. Each process is connected by a conveyor, a robot, and other transfer devices. Each process is provided with an apparatus for performing the process.
In the printing process, a printing machine 11 for printing lands on a substrate and a post-printing inspection machine 12 for performing an inspection after printing are provided. In the mounting process, a mounter 13 for mounting a component on a substrate and a post-mount inspection machine 14 for performing an inspection after mounting are provided. In the reflow process, a reflow furnace 15 for soldering the terminal of the component to the land and an after-reflow inspection machine 16 for performing an inspection after soldering are provided.
印刷機11、印刷後検査機12、マウンタ13、マウント後検査機14およびリフロー炉15およびリフロー後検査機16は、それぞれ、ネットワーク17を介して部品不良判別装置20に接続されている。   The printing machine 11, the post-printing inspection machine 12, the mounter 13, the post-mounting inspection machine 14, the reflow furnace 15, and the post-reflow inspection machine 16 are connected to the component defect determination device 20 via the network 17.
印刷機11からは印刷機11の設定値aが、印刷後検査機12からは、印刷機11の動作状況を示すデータとしての印刷安定度bが、マウンタ13からは、基板に装着される部品ごとの製造ロット情報およびマウンタ13の使用ヘッド、使用ノズルおよび使用フィーダに関する情報cが、マウント後検査機14からは、マウンタ13の動作状況を示すデータとしての実装安定度情報dが、リフロー炉15からは、リフロー炉設定値およびリフロー炉実温度eが、リフロー後検査機16からは、リフロー後検査結果fおよびリフロー炉15の動作状況を示すデータが、それぞれ部品不良判別装置20に入力される。   The setting value a of the printing machine 11 from the printing machine 11, the printing stability b as data indicating the operation status of the printing machine 11 from the post-printing inspection machine 12, and the component mounted on the board from the mounter 13 The manufacturing lot information for each and the information c regarding the used head, the used nozzle and the used feeder of the mounter 13, and the mounting stability information d as data indicating the operation status of the mounter 13 from the post-mount inspection machine 14 , The reflow furnace set value and the reflow furnace actual temperature e are input to the component defect determination device 20 from the post-reflow inspection machine 16, and the post-reflow inspection result f and the data indicating the operation status of the reflow furnace 15 are input to the component defect determination device 20. .
印刷機11の設定値aとは、たとえば、印刷されるランドサイズ等をいう。印刷安定度情報bとは、スキージによる印刷押込み設定値、または印圧、および、スキージ速度設定値、またはスキージ速度をいう。マウンタ13における使用ヘッド、使用ノズルおよび使用フィーダに関する情報cとは、これらの機器の仕様データであり、実装安定度情報dとは、部品の装着時の補正量、吸着真空度等をいう。リフロー後検査結果情報fとは、設定した温度プロファイルや外部温度等をいう。   The set value a of the printing machine 11 is, for example, a land size to be printed. The printing stability information b refers to a print pressing setting value or printing pressure by a squeegee and a squeegee speed setting value or a squeegee speed. The information c regarding the used head, the used nozzle and the used feeder in the mounter 13 is the specification data of these devices, and the mounting stability information d refers to the correction amount at the time of component mounting, the suction vacuum degree, and the like. The post-reflow inspection result information f is a set temperature profile, an external temperature, or the like.
ここで、リフロー後検査結果としては、一般に、ブリッジ(部品の電極間を短絡するようにハンダが付着すること)、濡れ不良(ハンダとランド、又は、ハンダと部品の電極との接合に不具合があること)、フィレット異常(ハンダ量が多すぎたり少なすぎたりして、ハンダを断面から見たときの輪郭線がきれいな山型になっていないこと)、および部品無し(部品が存在しないこと)等があるが、この発明においては、部品自身の不良を判断するものであるから、部品自身の不良に直接関係しない、ブリッジや部品無しについては考慮しない。すなわち、部品自身の不良に直接関連するもの、たとえば、濡れ不良データ等が後に説明する監視不良率として部品の不良の判断に使用される。   Here, as a result of the inspection after reflow, generally, a bridge (solder adheres so as to short-circuit between component electrodes), a wetting defect (solder and land, or a bond between solder and component electrodes) ), Fillet abnormality (the amount of solder is too much or too little, and the contour when the solder is viewed from the cross section is not a clean mountain shape), and there is no part (there is no part) However, in the present invention, since the failure of the component itself is determined, no consideration is given to a bridge or no component that is not directly related to the failure of the component itself. That is, a component directly related to a defect of the component itself, for example, wet defect data or the like is used for determining a component defect as a monitoring defect rate described later.
次に、部品不良判別装置20の構成について説明する。図2は、部品不良判別装置20の構成を示すブロック図である。図2を参照して、部品不良判別装置20は、基本的にはパーソナルコンピュータ(以下「パソコン」という)と同様である。部品不良判別装置20は、装置全体を制御するCPU21と、CPU21に対してインターフェイス22を介して接続された、ROM,RAM(図示無し)、表示装置23、ハードディスク24、キーボード25、マウス26、ネットワーク接続装置27等を含む。このネットワーク接続装置27によって、部品不良判別装置20は、上記した各印刷機11、印刷後検査機12、マウンタ13、マウント後検査機14およびリフロー炉15およびリフロー後検査機16に接続されている。   Next, the configuration of the component defect determination device 20 will be described. FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the component defect determination device 20. Referring to FIG. 2, the component defect discrimination device 20 is basically the same as a personal computer (hereinafter referred to as “personal computer”). The component failure determination device 20 includes a CPU 21 that controls the entire device, and a ROM, RAM (not shown), a display device 23, a hard disk 24, a keyboard 25, a mouse 26, and a network connected to the CPU 21 via an interface 22. Including the connecting device 27 and the like. By this network connection device 27, the component defect determination device 20 is connected to each of the printing machines 11, the post-printing inspection machine 12, the mounter 13, the post-mounting inspection machine 14, the reflow furnace 15, and the post-reflow inspection machine 16. .
図3は、図2に示した部品不良判別装置20のCPU21が行なう動作を示すフローチャートである。CPU21は、上記した各工程を構成する機器からの情報a〜fを基に、部品の不良の有無、および各機器の安定度を判断する。   FIG. 3 is a flowchart showing an operation performed by the CPU 21 of the component defect discriminating apparatus 20 shown in FIG. CPU21 judges the presence or absence of a defect of components, and the stability of each apparatus based on the information af from the apparatus which comprises each process mentioned above.
図3を参照して、CPU21は、各部品の製造ロットの変更ごとに監視不良率の計算をやり直す。CPU21は、キーボード25またはマウス26(製造ロットデータ入力手段)を介して、ユーザから部品の製造ロット変更の入力があったか否かを判断する(S11、以下ステップを省略する)。あれば(S11でYES)、それまでのその部品に対する不良率をハードディスク24に格納して、新しい製造ロットの部品について不良率の計算を開始する(S11,S12)。   Referring to FIG. 3, the CPU 21 recalculates the monitoring failure rate every time the production lot of each part is changed. The CPU 21 determines whether or not there is an input for changing a part manufacturing lot by the user via the keyboard 25 or the mouse 26 (manufacturing lot data input means) (S11, the following steps are omitted). If there is (YES in S11), the defect rate for the part so far is stored in the hard disk 24, and calculation of the defect rate is started for the parts of the new production lot (S11, S12).
なお、この部品の製造ロット変更の入力は、ユーザからの入力に限らず、他の装置(例えば、図示の無い、部品在庫管理装置)から、ネットワーク17を介して通信により入力してもよい。この場合は、ネットワーク接続装置27等が製造ロットデータ入力手段として機能する。   Note that this part manufacturing lot change input is not limited to a user input, but may be input via communication from another apparatus (for example, a parts inventory management apparatus not shown) via the network 17. In this case, the network connection device 27 and the like function as manufacturing lot data input means.
まず、部品の監視不良率が増加したか否かを判断する(S13)。したがって、CPU21は、不良率検出手段として作動する。ここでは、上記したように、たとえば、濡れ不良率が増加したか否かを判断する。   First, it is determined whether or not the component monitoring failure rate has increased (S13). Therefore, the CPU 21 operates as a defect rate detection unit. Here, as described above, for example, it is determined whether or not the wet defect rate has increased.
ここで、具体的な濡れ不良率の変化の判断方法について説明する。図4は、部品の監視不良率(濡れ不良率)の変化の判断方法を示す図である。CPU21は、部品ごとの不良率を常時検出し、その値が所定の範囲外になったときに、監視不良率が増加したと判断する。具体的には、図4に示すようなグラフを作成して不良率の変化を常時監視する。図4において縦軸は不良率を表わし、横軸は時間を表わす。図4(A)は平均不良率が所定の値を超えると異常と判断する例を示す図である。ここでは、平均不良率をTとし、分散および標準偏差を計算し、不良率がT+2σを超えると異常と判断している。ここで、σは分散から計算した標準偏差である。   Here, a specific method for determining the change of the wet defect rate will be described. FIG. 4 is a diagram illustrating a method of determining a change in the component monitoring failure rate (wetting failure rate). The CPU 21 constantly detects the failure rate for each component, and determines that the monitoring failure rate has increased when the value falls outside a predetermined range. Specifically, a graph as shown in FIG. 4 is created to constantly monitor the change in the defect rate. In FIG. 4, the vertical axis represents the defect rate, and the horizontal axis represents time. FIG. 4A is a diagram illustrating an example in which an abnormality is determined when the average defect rate exceeds a predetermined value. Here, the average defect rate is T, variance and standard deviation are calculated, and when the defect rate exceeds T + 2σ, it is determined as abnormal. Here, σ is a standard deviation calculated from the variance.
これに対して、図4(B)は、平均不良率がある値(ここでは、平均不良率T−2σ)を下回ると異常と判断する場合の例である。本来平均不良率Tが下がると異常とはいえないが、ここでは、このような場合を検出して、なぜこのような現象が生じたのかの原因を追及して、今後のために役立てる。   On the other hand, FIG. 4B is an example of a case where it is determined that an abnormality occurs when the average defect rate falls below a certain value (here, average defect rate T−2σ). Originally, if the average defect rate T decreases, it cannot be said that there is an abnormality. Here, however, such a case is detected and the reason why such a phenomenon occurs is investigated and used for the future.
ここで、平均不良率Tとは、一定数の部品を処理する迄の不良率の平均値としてもよいし、前の製造ロットの不良率の平均値としてもよいし、過去の例から許容される不良率としてもよい。   Here, the average defect rate T may be an average value of the defect rate until a certain number of parts are processed, an average value of the defect rate of the previous production lot, or allowed from past examples. It may be a defective rate.
次に、実装工程を構成する機器が安定して動作しているか否かを判断する(S14〜S16)。これは、部品の監視不良率が増加したときに、それが、部品自身によるものなのか、機器によるものかを判断するためである。まず、印刷機11の動作が安定しているか否かを判断する(S14)。図5は、印刷機11の安定度を判断する方法の一例を説明するための図であり、印刷機11における開口面積に対する印刷面積を%で表わした場合(横軸)の度数分布を示している。CPU21は、ランダムにサンプルとして、1枚の基板を取出し、それについて、それまでに検出した印刷面積データに基づいて、平均値±3σを閾値とし、それを外れたときに、印刷機11の安定度が悪くなったと判断する。   Next, it is determined whether or not the devices constituting the mounting process are operating stably (S14 to S16). This is because when the component monitoring failure rate increases, it is determined whether the component is due to the component itself or the device. First, it is determined whether or not the operation of the printing press 11 is stable (S14). FIG. 5 is a diagram for explaining an example of a method for determining the stability of the printing press 11, and shows a frequency distribution when the printing area with respect to the opening area in the printing press 11 is expressed in% (horizontal axis). Yes. The CPU 21 takes out one substrate as a sample at random, and sets the average value ± 3σ as a threshold value based on the print area data detected so far, and when it deviates from it, the stability of the printing press 11 is stabilized. Judge that the degree is worse.
なお、上記以外に、集まったデータを判定するようにしてもよい。すなわち、判定学習データの分布と、調査データの分布とを比較し、たとえばt検定のような、検定の信頼性調査により評価を行なってもよい。   In addition to the above, collected data may be determined. That is, the distribution of the determination learning data and the distribution of the survey data may be compared, and the evaluation may be performed by a test reliability survey such as a t test.
次に、マウンタ13の動作が安定しているか否かを判断する。図6は、マウンタ13の安定度を判断する方法の一例を説明するための図であり、マウンタ13におけるマウント後の部品の例えば、X方向のずれ量をmmで表わした場合(横軸)の度数分布を示している。CPU21は、サンプルとして、1枚の基板を取出し、それについて、それまでに検出した部品ずれ量データに基づいて、平均値±3σを閾値とし、それを外れたときに、マウンタ13の安定度が悪くなったと判断する。   Next, it is determined whether the operation of the mounter 13 is stable. FIG. 6 is a diagram for explaining an example of a method for determining the stability of the mounter 13. For example, when the amount of deviation in the X direction of the mounted component in the mounter 13 is expressed in mm (horizontal axis). The frequency distribution is shown. The CPU 21 takes out one board as a sample, and on the basis of the component deviation amount data detected so far, the CPU 21 sets the average value ± 3σ as a threshold value, and when it deviates from that, the stability of the mounter 13 is increased. Judge that it has gotten worse.
なお、上記以外に、集まったデータを判定するようにしてもよい。すなわち、判定学習データの分布と、調査データの分布とを比較し、たとえばt検定のような、検定の信頼性調査により評価を行なってもよい。   In addition to the above, collected data may be determined. That is, the distribution of the determination learning data and the distribution of the survey data may be compared, and the evaluation may be performed by a test reliability survey such as a t test.
なお、この方法を適用して、上記した印刷機11における印刷ずれを基に印刷機11の安定度を判断してもよい。   Note that this method may be applied to determine the stability of the printing press 11 based on the printing misalignment in the printing press 11 described above.
同様にして、濡れ不良を判断することによって、リフロー炉15の動作が安定して作動しているか否かを判断する(S16)。以上のように、CPU21は、各機器の動作状況を示すデータを入力する動作状況入力手段、入力された動作状況データに基づいて、各機器の安定度を判断する安定度判断手段として作動する。   Similarly, it is determined whether or not the operation of the reflow furnace 15 is operating stably by determining the poor wetting (S16). As described above, the CPU 21 operates as an operation status input unit that inputs data indicating the operation status of each device and a stability determination unit that determines the stability of each device based on the input operation status data.
図3に戻って、監視不良率が増加し(S13でYES)、印刷機11,マウンタ13およびリフロー炉15の各々のいずれかが安定でなければ(S14〜S16のいずれかでNO)、それらの機器のうちの安定でない機器の不良が原因であるとして、警報装置30でユーザに警告する(S17)。監視装置30は、ブザーや音声のような出力機器、または、表示画面を有し、そこに警告を表示してもよい。   Returning to FIG. 3, if the monitoring failure rate increases (YES in S13) and any of the printing machine 11, the mounter 13 and the reflow furnace 15 is not stable (NO in any of S14 to S16), these The alarm device 30 warns the user that the failure is caused by an unstable device among the devices (S17). The monitoring device 30 may have an output device such as a buzzer or sound, or a display screen, and display a warning there.
一方で、監視不良率が増加したにもかかわらず(S13でYES)、印刷機11,マウンタ13およびリフロー炉15の各々のいずれもが安定していれば(S14〜S16でYES)、部品自体が不良であることが不良の原因であると判断し、警報装置30でその旨をユーザに警告する(S18)。   On the other hand, if all of the printing machine 11, the mounter 13 and the reflow furnace 15 are stable (YES in S14 to S16), the parts themselves, even though the monitoring failure rate has increased (YES in S13). It is determined that the failure is the cause of the failure, and the alarm device 30 warns the user (S18).
したがって、CPU21は、各機器の安定度と、検出された不良率とから、部品の不良原因を特定する不良原因特定手段として機能する。   Therefore, the CPU 21 functions as a failure cause identifying unit that identifies the cause of the component failure from the stability of each device and the detected failure rate.
監視不良率は増加せず(S13でNO)、所定の値より低下したときは(S19でYES)、図4(B)に示した状態であるので、なぜこのような現象が生じたのかの原因を追及するために、現在の機器の動作条件および基板の製造ロット情報を収集する。   When the monitoring failure rate does not increase (NO in S13) and falls below a predetermined value (YES in S19), it is in the state shown in FIG. 4B, so why such a phenomenon has occurred. In order to investigate the cause, current operating conditions of the equipment and manufacturing lot information of the board are collected.
次に、具体的な判断方法について説明する。図7は、図3に示したS13においてCPU21が計算し、それに基づいて作成したグラフであり、印刷機11における印刷面積の変動、印刷ずれ量の変動、マウンタ13における実装ずれ量の変動、リフロー炉15の設定値および濡れ不良率の変動が、部品の製造ロットごとにプロットされている。このようなグラフは、表示装置23や、警告装置30のディスプレイに常時表示するようにしてもよい。   Next, a specific determination method will be described. FIG. 7 is a graph generated by the CPU 21 in S13 shown in FIG. 3 and created based on the calculation. The printing area variation in the printing machine 11, the variation in the printing deviation amount, the variation in the mounting deviation amount in the mounter 13, and the reflow. The set value of the furnace 15 and the variation of the wetting defect rate are plotted for each production lot of parts. Such a graph may be constantly displayed on the display device 23 or the display of the warning device 30.
図7を参照して、製造ロットA〜製造ロットDまでは、全てのデータについてほぼ一定の範囲内においてばらついており、安定しているが、ロットが製造ロットEに切り替わってから、濡れ不良率のみが閾値(たとえば、上記した平均値+2σ)を超えているのがわかる。   Referring to FIG. 7, from production lot A to production lot D, all data vary within a certain range and are stable, but the wetting defect rate after the lot switches to production lot E It can be seen that only exceeds a threshold value (for example, the above average value + 2σ).
このような変動が生じるのは、部品の製造ロットが変わったことによるもので、製造ロットEの部品自身に原因があると判断できる。   Such a change is caused by a change in the production lot of the part, and it can be determined that the part of the production lot E has a cause.
以上のように、この実施の形態によれば、電子部品実装工程において、各工程を構成する機器の動作状況と最後の工程における部品の不良率とから部品の不良原因を特定できるため、新たなセンサ等を設けることなく、実装工程の不良の原因を特定できる。   As described above, according to this embodiment, in the electronic component mounting process, the cause of component failure can be identified from the operation status of the devices constituting each step and the component defect rate in the last step. The cause of the defective mounting process can be specified without providing a sensor or the like.
なお、ここでは、CPU21が自動的に不良を判断する場合について説明したが、これに限らず、図7に示すようなグラフを連続的に表示装置23や、図示の無いプリンタ等で印刷し、それをユーザが見て、不良の原因を判断するようにしてもよい。   Although the case where the CPU 21 automatically determines a defect has been described here, the present invention is not limited to this, and a graph as shown in FIG. 7 is continuously printed by the display device 23 or a printer (not shown). The user may see it and determine the cause of the failure.
また、ここでは、最終工程における不良として、濡れ不良を例にあげたが、これに限らず、フィレット異常等を検出してもよい。   In addition, here, wetting failure is taken as an example of failure in the final process, but this is not a limitation, and a fillet abnormality or the like may be detected.
なお、図3のS14〜S16において、印刷機11等の機器の安定度を示すデータを入力しているが、たとえば、印刷工程における、印刷面積やずれ量等のデータは、見方を変えると、外観に関するデータでもある。したがって、この実施の形態においては、印刷後検査装置12、マウント後検査装置14およびリフロー後検査装置16等は部品の外観に関するデータを検出する外観検査装置として機能し、これらの外観検査情報と最後の工程における部品の不良率とから、CPU21は、たとえば、部品の製造ロットが不良の原因であるといった、外観で捉えられない部品不良の要因を特定する。すなわち、CPU21は、外観検査装置の検出した外観検査データと、不良率とから、外観で捉えられない部品の不良原因を特定する不良原因特定手段として機能する。   In S14 to S16 of FIG. 3, data indicating the stability of the device such as the printing press 11 is input. For example, the data such as the printing area and the shift amount in the printing process is changed. It is also data on appearance. Therefore, in this embodiment, the post-printing inspection device 12, the post-mounting inspection device 14, the post-reflow inspection device 16 and the like function as an appearance inspection device that detects data relating to the appearance of the parts. From the defect rate of the parts in this process, the CPU 21 specifies the cause of the component failure that cannot be seen in the appearance, for example, the cause of the defect is the production lot of the component. That is, the CPU 21 functions as a failure cause identifying unit that identifies the cause of the failure of a component that cannot be captured by the appearance from the appearance inspection data detected by the appearance inspection device and the defect rate.
次に、監視不良率、およびその増加の判断を行なう閾値について説明する。上記実施の形態においては、監視不良率として、平均不良率を例にあげた。ここでは、具体的にどのようなデータを監視不良率および閾値とするのがよいのかについて説明する。   Next, the monitoring failure rate and the threshold value for determining the increase will be described. In the above embodiment, the average failure rate is taken as an example of the monitoring failure rate. Here, what kind of data should be used as the monitoring failure rate and the threshold value will be specifically described.
図8は、図3において、S13で示した監視不良率の増加を判断する場合のCPU21が行なう動作を示すフローチャートである。   FIG. 8 is a flowchart showing the operation performed by the CPU 21 when determining an increase in the monitoring failure rate shown in S13 in FIG.
図8を参照して、CPU21は、まず検査対象の部品について、過去の状態を把握する(S21)。そして現製造ロットの状態を計算する(S22)。両者を比較して、所定の閾値を超えていると判断したときは(S23でYES)、監視不良率増加と判断する(S24)。   Referring to FIG. 8, the CPU 21 first grasps the past state of the component to be inspected (S21). Then, the state of the current production lot is calculated (S22). When both are compared and it is determined that the predetermined threshold value is exceeded (YES in S23), it is determined that the monitoring failure rate has increased (S24).
以下、具体的に説明する。まずS21に示した、過去の状態の把握としては、過去における製造ロットごとの不良の平均値を採用する。過去の製造ロットごとの不良の平均値は、ハードディスク24に格納されているため、CPU21は、これを参照して、たとえば、直前の製造ロットの平均値を採用する。たとえば、200ppm等の値が不良の平均値となり、この値が過去の把握された状態となる。   This will be specifically described below. First, as the grasp of the past state shown in S21, an average value of defects for each production lot in the past is adopted. Since the average value of defects for each past production lot is stored in the hard disk 24, the CPU 21 refers to this and adopts the average value of the immediately preceding production lot, for example. For example, a value such as 200 ppm is an average value of defects, and this value is a past grasped state.
上記以外の例として、今までの全製造ロットの不良率に基づいて定めてもよい。母数が小さい場合、製造ロットごとの不良率では不良率が変動するので使いにくいが、全製造ロットの不良率を用いれば、値がほぼ一定となり、使いやすくなる。なお、改善活動等で不良率が良くなっている場合には、この方法は使用できない。   As an example other than the above, it may be determined based on the defective rate of all the production lots so far. If the parameter is small, the defect rate for each production lot is difficult to use because the defect rate fluctuates. However, if the defect rate for all the production lots is used, the value becomes almost constant and easy to use. Note that this method cannot be used when the defect rate has improved due to improvement activities.
さらに、直近の製造ロットにおいて、たとえば、母数1000個分データで不良率を計算してもよい。   Furthermore, in the most recent production lot, for example, the defect rate may be calculated using data for a population of 1000 pieces.
次に、S22〜S23に示した、現製造ロットの状態計算および比較から閾値を超えたか否かの判断について説明する。上記のようにして定められた平均不良率eに対し、製造ロット開始からの不良率を計算し、比較する。現在の不良率が、平均不良率e×2.0より小さい範囲(現在の不良率<e×2.0)で収まっていれば、閾値内として、監視不良率の増加とは判断しない(S23でNO)。   Next, the determination of whether or not the threshold value has been exceeded from the state calculation and comparison of the current production lot shown in S22 to S23 will be described. The defective rate from the start of the production lot is calculated and compared with the average defective rate e determined as described above. If the current failure rate is within a range smaller than the average failure rate e × 2.0 (current failure rate <e × 2.0), the increase in the monitoring failure rate is not determined within the threshold (S23). NO).
なお、母数が小さい場合は、1回不良が発生したら変動が大きくなるが、このような場合においても変化を検出できるよう、ここでは、平均不良率を2倍して余裕を持たせている。   If the parameter is small, the fluctuation will increase if a defect occurs once. In this case, the average defect rate is doubled to give a margin so that the change can be detected. .
次に、他の例について説明する。平均不良率eに対して以下のような計算を行なう。   Next, another example will be described. The following calculation is performed on the average defect rate e.
不良率から、不良の発生間隔(=1/不良率)の標準偏差σを計算する。ある不良が発生した場合、その発生間隔(χ)で発生する確率を正規分布の式から計算する・・・(1)
平均間隔の不良発生確率(図9に示す正規分布図において、χ=μ(平均)の場合の最大値)に対して、生じた不良の確率が何割であるかを計算する・・・(2)
直近の過去の数回(2または3回)の不良に対し、平均の間隔から上記の(1)、(2)を計算し、間隔が定めた値を下回り、かつ不良が多い傾向にあれば、監視不良率増加と判断する。この場合、間隔が定めた値を下回っても、不良が少ない方向であれば、監視不良率増加とは判断しない。なお、上記したいずれの方法を用い判断してもよい。
From the defect rate, the standard deviation σ of the defect occurrence interval (= 1 / defective rate) is calculated. When a defect occurs, the probability of occurrence at the occurrence interval (χ) is calculated from the normal distribution formula (1)
Calculate the percentage of the probability of failure that has occurred with respect to the probability of failure at the average interval (maximum value in the normal distribution diagram shown in FIG. 9 when χ = μ (average)). 2)
Calculate the above (1) and (2) from the average interval for the most recent past (2 or 3) failures, and if the interval is below the set value and there is a tendency to have many failures It is determined that the monitoring failure rate increases. In this case, even if the interval falls below a predetermined value, if the number of defects is small, it is not determined that the monitoring failure rate increases. The determination may be made using any of the methods described above.
以上のように、部品の製造ロットごとのような、所定の単位ごとに、部品による不良が判断できるため、部品を目視しただけではわからないような不良、または部品特性の差を判断できる。たとえば、部品の一部がメッキされているような場合において、ある製造ロットの部品のメッキ部分が酸化しているとする。この場合、酸化しているかどうかは、目視等だけでは判断できない。しかしながら、この発明の実施の形態によれば、製造ロット単位で不良が判断できるため、このような場合についても対処が可能になる。   As described above, since a defect due to a part can be determined for each predetermined unit, such as for each part production lot, a defect that cannot be recognized only by viewing the part or a difference in part characteristics can be determined. For example, in the case where a part of a part is plated, it is assumed that the plated part of the part of a certain production lot is oxidized. In this case, it cannot be determined by visual observation or the like whether or not it is oxidized. However, according to the embodiment of the present invention, since a defect can be determined in units of production lots, it is possible to cope with such a case.
また、上記実施の形態においては、製造ロット単位で部品の不良率を判断する場合について説明したが、これに限らず、部品を何らかの区別できるグループ単位としても適用可能である。   Further, in the above-described embodiment, the case where the defect rate of a part is determined in units of production lots has been described. However, the present invention is not limited to this, and the present invention can be applied to a group unit that can distinguish parts.
また、上記実施の形態においては、部品不良判別装置がその専用装置である場合について説明したが、これに限らず、部品不良判別装置を汎用のパソコンとし、上記の動作を全てプログラム化して、パソコンをそのプログラムで作動させて検査機として使用してもよい。この場合、このプログラムは、光ディスクやハードディスクのような記録媒体で提供してもよいし、ネットワークを介して、ネット上のサーバからダウンロードするようにしてもよい。   In the above embodiment, the case where the component defect determination device is the dedicated device has been described. However, the present invention is not limited to this, and the component failure determination device is a general-purpose personal computer. May be used as an inspection machine by operating with the program. In this case, the program may be provided on a recording medium such as an optical disk or a hard disk, or may be downloaded from a server on the network via a network.
以上、図面を参照してこの発明の実施形態を説明したが、この発明は、図示した実施形態のものに限定されない。図示された実施形態に対して、この発明と同一の範囲内において、あるいは均等の範囲内において、種々の修正や変形を加えることが可能である。   As mentioned above, although embodiment of this invention was described with reference to drawings, this invention is not limited to the thing of embodiment shown in figure. Various modifications and variations can be made to the illustrated embodiment within the same range or equivalent range as the present invention.
電子部品実装装置の全体構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the whole structure of an electronic component mounting apparatus. 部品不良判別装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a component defect discrimination device. 部品不良判別装置のCPUが行なう動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement which CPU of a component defect discrimination device performs. 濡れ不良率の変化の判断方法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the judgment method of the change of a wetting defect rate. 印刷機の安定度を判断する方法を示す図である。It is a figure which shows the method of judging the stability of a printing press. マウンタの安定度を判断する方法を示す図である。It is a figure which shows the method of judging the stability of a mounter. 製造ロットごとに部品の不良を判断する方法を示す図である。It is a figure which shows the method of judging the defect of components for every manufacturing lot. この発明の他の実施の形態を示す図である。It is a figure which shows other embodiment of this invention. 正規分布を示す図である。It is a figure which shows normal distribution.
符号の説明Explanation of symbols
10 電子部品実装装置、11 印刷機、12 印刷後検査機、13 マウンタ、14 マウント後検査機、15 リフロー炉、16 リフロー後検査機、17 ネットワーク、18 CAD装置、20 部品不良判別装置、21 CPU、22 インターフェイス、23 表示装置、24 ハードディスク、25 キーボード、26 マウス、27 通信装置、30 警報装置。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Electronic component mounting apparatus, 11 Printing machine, 12 Post printing inspection machine, 13 Mounter, 14 Post mounting inspection machine, 15 Reflow furnace, 16 Post reflow inspection machine, 17 Network, 18 CAD apparatus, 20 Component defect discrimination apparatus, 21 CPU , 22 interface, 23 display device, 24 hard disk, 25 keyboard, 26 mouse, 27 communication device, 30 alarm device.

Claims (9)

  1. 複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別装置であって、
    前記複数の工程を構成する各機器の動作状況を示すデータを入力する動作状況入力手段と、
    前記動作状況入力手段に入力された動作状況データに基づいて、前記各機器の安定度を判断する安定度判断手段と、
    前記複数の工程の最後の工程における前記部品の不良率を検出する不良率検出手段と、
    前記安定度判断手段の判断した前記各機器の安定度と、前記不良率検出手段の検出した不良率とから、前記部品の不良原因を特定する不良原因特定手段とを含む、部品不良判別装置。
    A component defect determination device for an electronic component mounting apparatus that mounts a component on a substrate through a plurality of processes,
    Operation status input means for inputting data indicating the operation status of each device constituting the plurality of steps;
    Stability determination means for determining the stability of each device based on the operation status data input to the operation status input means;
    A failure rate detection means for detecting a failure rate of the component in the last step of the plurality of steps;
    A component defect determination device, comprising: a failure cause identification unit that identifies a cause of a defect of the component from the stability of each device determined by the stability determination unit and the defect rate detected by the defect rate detection unit.
  2. 前記部品不良判別装置は、部品の製造ロットを特定する製造ロットデータを入力する製造ロットデータ入力手段を含み、
    前記不良原因特定手段は、前記製造ロットデータ入力手段の入力した製造ロットデータに基づいて前記部品の不良原因を前記製造ロットごとに特定する、請求項1に記載の部品不良判別装置。
    The part defect discrimination device includes a production lot data input means for inputting production lot data for specifying a production lot of parts,
    2. The component defect determination device according to claim 1, wherein the defect cause identifying unit identifies a cause of defect of the component for each of the production lots based on the production lot data input by the production lot data input unit.
  3. 前記部品は相互に異なる複数の部品を含み、
    前記相互に異なる複数の部品のそれぞれは、相互に異なる製造ロットとして管理され、
    前記製造ロットデータ入力手段は、前記相互に異なる複数の部品ごとの製造ロットデータを入力する請求項2に記載の部品不良判別装置。
    The part includes a plurality of parts different from each other,
    Each of the plurality of different parts is managed as a different production lot,
    The part defect discrimination device according to claim 2, wherein the production lot data input means inputs manufacturing lot data for each of the plurality of different parts.
  4. 前記不良率検出手段は、部品に関連する不良率の増加を所定の値と比較して検出する、請求項1に記載の部品不良判別装置。 The component defect determination device according to claim 1, wherein the defect rate detection unit detects an increase in a defect rate related to a component by comparing with a predetermined value.
  5. 前記所定の値は、前記不良率検出手段の検出した平均不良率+(2×標準偏差)である、請求項4に記載の部品不良判別装置。 5. The component defect determination device according to claim 4, wherein the predetermined value is an average defect rate detected by the defect rate detection unit + (2 × standard deviation).
  6. 複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別装置であって、
    前記複数の工程の各々に設けられ、前記部品の外観に関するデータ検出する外観検査装置と、
    前記複数の工程の最後の工程における前記部品の不良率を検出する不良率検出手段と、
    前記外観検査装置の検出した外観検査データと、前記不良率検出手段からの部品の不良率とから、外観で捉えられない前記部品の不良原因を特定する不良原因特定手段とを含む、部品不良判別装置。
    A component defect determination device for an electronic component mounting apparatus that mounts a component on a substrate through a plurality of processes,
    An appearance inspection device that is provided in each of the plurality of steps and detects data relating to the appearance of the component;
    A failure rate detection means for detecting a failure rate of the component in the last step of the plurality of steps;
    Component defect determination, including defect cause identification means for identifying a cause of defect of the component that cannot be captured by appearance from the appearance inspection data detected by the appearance inspection device and the defect rate of the component from the defect rate detection unit apparatus.
  7. 複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別方法であって、
    前記複数の工程を構成する各機器の動作状況を示すデータを入力するステップと、
    入力された動作状況データに基づいて、前記各機器の安定度を判断するステップと、
    前記複数の工程の最後の工程における前記部品の不良率を検出するステップと、
    前記各機器の安定度と、検出された不良率とから、前記部品の不良原因を特定するステップとを含む、部品不良判別方法。
    A component defect determination method for an electronic component mounting apparatus that mounts a component on a substrate through a plurality of processes,
    Inputting data indicating the operating status of each device constituting the plurality of steps;
    Determining the stability of each device based on the input operation status data;
    Detecting a defect rate of the part in the last step of the plurality of steps;
    A component defect determination method including a step of identifying a cause of a defect of the component from the stability of each device and the detected defect rate.
  8. コンピュータを、複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別装置として作動させる部品不良判別用プログラムであって、
    コンピュータを、
    複数の工程を構成する各機器の動作状況を示すデータを入力する動作状況入力手段と、
    前記動作状況入力手段に入力された動作状況データに基づいて、前記各機器の安定度を判断する安定度判断手段と、
    前記複数の工程の最後の工程における前記部品の不良率を検出する不良率検出手段と、
    前記安定度判断手段の判断した前記各機器の安定度と、前記不良率検出手段の検出した不良率とから、前記部品の不良原因を特定する不良原因特定手段として作動させる、部品不良判別用プログラム。
    A component failure determination program for operating a computer as a component failure determination device of an electronic component mounting apparatus that mounts a component on a substrate through a plurality of processes,
    Computer
    Operation status input means for inputting data indicating the operation status of each device constituting a plurality of processes;
    Stability determination means for determining the stability of each device based on the operation status data input to the operation status input means;
    A failure rate detection means for detecting a failure rate of the component in the last step of the plurality of steps;
    A component failure determination program that operates as a failure cause identification unit that identifies a cause of failure of the component from the stability of each device determined by the stability determination unit and the failure rate detected by the failure rate detection unit .
  9. 請求項8に記載の部品不良判別用プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能記録媒体。 A computer-readable recording medium on which the part defect determination program according to claim 8 is recorded.
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