JP2008186104A - 製造物属性情報予測装置、製造物属性情報予測方法および製造物属性情報予測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、設計情報に基づいて、その設計情報により製造されることになる製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測するときに、その予測精度を向上することができるようにする新たな製造物属性情報予測技術の提供を目的とする。
【解決手段】これまでに行われたシミュレーションにより得られた製造物の示す属性情報と、その製造物の示す属性情報の実測値との差分情報を記憶する記憶手段を用意する。そして、新たな製造物の示す属性情報の予測要求があると、その新たな製造物の設計情報に基づいて、その新たな製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測し、記憶手段に記憶される差分情報の中から、その新たな製造物の構造に類似する製造物に基づいて生成された差分情報を選択して、その選択した差分情報に基づいて、予測結果の属性情報を補正する。
【選択図】図１

Description

本発明は、設計情報に基づいて、その設計情報により製造されることになる製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測する製造物属性情報予測装置およびその方法と、その製造物属性情報予測装置の実現に用いられる製造物属性情報予測プログラムとに関する。

有限要素法などのシミュレーション技術を用いて、設計情報に基づいて、その設計情報により製造されることになる製造物の示す属性情報を予測することが行われている。

このようなシミュレーション技術を用いると、実際に製造する製造物の示す属性情報を予測することができるようになり、これにより、実際に製造物を作らなくても、所望の属性情報が得られるようにと設計情報を変更することができるようになることから、このようなシミュレーション技術が広く用いられているのである。

このようなことを背景にして、本発明者らもまた、有限要素法を用いて電子機器に実装される回路基板の構造解析モデルを作成して、それに基づいて、電子部品を実装するリフロー工程の際に発生する熱応力によって生ずる回路基板の反りを予測するという発明について開示した（例えば、非特許文献１参照）。

一方、有限要素法などのシミュレーション技術を用いて製造物の示す属性情報を予測する場合、その課題となっているのは、シミュレーションの予測精度を上げることと、シミュレーションの高速化を図ることである。

これから、従来技術では、設計情報に基づいて製造されることになる製造物をどのようにモデル化するのかということについて様々な検討を行っているとともに、どのようにしてシミュレーションの高速化を図るのかということについて様々な検討を行っている。

本出願人は、モーメント法を使って電子機器の放射する電磁界強度をシミュレーションする一連の発明を開示したが、このときにも、電子機器のモデルの高精度化を実現する発明について開示したとともに（例えば、特許文献１参照）、シミュレーションの高速化を実現する発明について開示した（例えば、特許文献２参照）。

このようなことを背景にして、本発明者らもまた、有限要素法を用いて電子機器に実装される回路基板の構造解析モデルを作成して、それに基づいて、電子部品を実装するリフロー工程の際に発生する熱応力によって生ずる回路基板の反りを予測するという処理を行うときに、予測精度を落とすことなく、シミュレーション時間を短縮することを実現する発明を開示した（例えば、特許文献３参照）。
伊東伸孝, 他５名,"プリント配線板の反り解析技術の研究",社団法人 日本溶接学会 マイクロ接合研究委員会主催 第12回 エレクトロニクスにおけるマイクロ接合・実装技術シンポジウム論文集,Vol.12,pp.461-466,2006. 特開平１０−３０１９７７号公報 特開２０００−１６３４０３号公報 特開２００６−２０９６２９号公報

シミュレーションは、設計段階で、設計情報により製造されることになる製造物の示す属性情報を予測する技術である。

これから、シミュレーションにより製造物の示す属性情報を予測するときに、その予測する属性情報の精度が十分でないことを認識して、それを補正するというような技術的思想の入り込む余地はない。

従来技術では、シミュレーションの段階で、シミュレーションにより予測する製造物の示す属性情報の予測精度が十分でないことが分かっている場合には、シミュレーションの対象となる製造物のモデルの高精度化を図るようにしている。

このように、シミュレーションは、設計段階で、設計情報により製造されることになる製造物の示す属性情報を予測する技術であり、これから、従来技術では、シミュレーションの予測結果を補正するというようなことは行っていない。

しかしながら、シミュレーションの対象となる製造物のモデルの高精度化を図るということは、有限要素法に従ってその製造物をメッシュ化するときに、より細かくメッシュ化するということを意味し、これからシミュレーション時間の増大を招くことになるので、自ずと限界がある。

しかも、シミュレーションの対象となる製造物を構成する材料の中に、温度によりその性質が変化するものが含まれている場合、その性質を考慮する形で製造物のモデルを構築するのは非常に難しい作業である。

これから、シミュレーションにより予測した製造物の示す属性情報が実際のものと正確に一致しないことが起こる。特に、シミュレーションの対象となる製造物を構成する材料の中に、温度によりその性質が変化するものが含まれている場合に、その不一致は大きなものとなる。

一方、電子部品を実装する電子機器の小型化、高密度化に伴い、電子部品を実装するリフロー工程の際に発生する熱応力によって回路基板と電子部品双方に反りなどの変形が生じ、実装の信頼性が低下することが問題となっている。

この反りなどの変形は、回路基板内の配線パターンや、使用している材料物性に依存していることから、シミュレーションによってあらかじめ発生する応力や、反りなどの変形量を予測することが可能である。

このようなことを背景にして、本発明者らは、前述の非特許文献１で、有限要素法を用いて電子機器に実装される回路基板の構造解析モデルを作成して、それに基づいて、電子部品を実装するリフロー工程の際に発生する熱応力によって生ずる回路基板の反りを予測するという発明について開示した。

ところが、回路基板は、銅などの導体材料と樹脂などの絶縁材料という、物性が大きく異なる複数の材料が混在するのみならず、樹脂などの絶縁材料においてもガラスクロスなどの補強材が含まれる複合材料となっている。しかも、樹脂材料の応力緩和試験などの測定において、Ｔg(ガラス転移点温度）以上の領域では高精度の測定が困難であることや、組立・製造ブロセスにおいて、樹脂硬化反応割合が季節や製造時条件差によってばらつくなどの不安定要因が存在する。

これから、回路基板に対して、前述の非特許文献１に記載するような高精度のモデルを構築しても、この非特許文献１のＦig.17 に記載するように、周囲温度が高くなると、シミュレーションにより予測されたその周囲温度における回路基板の反りの大きさと、実測されたその周囲温度における回路基板の反りの大きさとに誤差がでてくることになる。

このように、従来技術に従っていると、シミュレーションの対象となる製造物を構成する材料の中に、温度によりその性質が変化するものが含まれているような場合には、シミュレーションにより予測した製造物の示す属性情報が実際のものと大きく異なることがあるという問題がある。

本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、設計情報に基づいて、その設計情報により製造されることになる製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測するときに、その予測精度を向上することができるようにする新たな製造物属性情報の予測技術の提供を目的とする。

この目的を達成するために、本発明の製造物属性情報予測装置は、設計情報に基づいて、その設計情報により製造されることになる製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測することを実現するために、（１）これまでに行われたシミュレーションにより得られた製造物の示す属性情報と、その製造物の示す属性情報の実測値との差分情報を記憶する記憶手段と、（２）新たな製造物の設計情報に基づいて、その新たな製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測する予測手段と、（３）記憶手段に記憶される差分情報に基づいて、予測手段の予測した属性情報を補正する補正手段と、（４）記憶手段に記憶される差分情報の中から、補正手段の用いる差分情報を選択する選択手段とを備えるように構成する。

ここで、製造物の示す属性情報として、周囲温度により変化するものを処理対象とすることがある。

このように構成される本発明の製造物属性情報予測装置では、シミュレーションにより得られた製造物の示す属性情報と、その製造物の示す属性情報の実測値との差分情報を求めて、その求めた差分情報を記憶手段に登録することで、その記憶手段に対して、これまでに行われたシミュレーションにより得られた製造物の示す属性情報と、その製造物の示す属性情報の実測値との差分情報を登録する。

ここで、この差分情報の登録にあたって、シミュレーションの対象となった製造物の機種情報に対応付ける形で差分情報を登録することで、記憶手段が製造物の機種情報に対応付ける形で差分情報を記憶するように処理することがある。

また、この差分情報の登録にあたって、シミュレーションの対象となった製造物の設計情報の設計項目値に対応付ける形で差分情報を登録することで、記憶手段が設計情報の設計項目の項目値に対応付ける形で差分情報を記憶するように処理することがある。

このようにして、本発明の製造物属性情報予測装置は、これまでに行われたシミュレーションにより得られた製造物の示す属性情報と、その製造物の示す属性情報の実測値との差分情報を記憶する記憶手段を備えることになる。

本発明の製造物属性情報予測装置では、新たな製造物の設計情報を指定して、その新たな製造物の示す属性情報の予測要求があると、その新たな製造物の設計情報に基づいて、その新たな製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測する。

続いて、記憶手段に記憶される差分情報の中から、この予測結果の属性情報の補正に用いる差分情報を選択する。

このとき、記憶手段が製造物の機種情報に対応付ける形で差分情報を記憶する場合には、記憶手段に記憶される差分情報の中から、新たな製造物の改良元となった機種（この機種の後継機種が新たな製造物の機種となる）の機種情報に対応付けて記憶される差分情報を選択することで、予測結果の属性情報の補正に用いる差分情報を選択する。

また、記憶手段が設計情報の設計項目値に対応付ける形で差分情報を記憶する場合には、新たな製造物の設計情報の設計項目値に基づいて、記憶手段に記憶される差分情報の中から、予測結果の属性情報の補正に用いる差分情報を選択する。例えば、新たな製造物の設計項目値に類似する設計項目値に対応付けられる差分情報を選択することで、予測結果の属性情報の補正に用いる差分情報を選択するのである。このとき、設計項目に割り付けられる重みを考慮して差分情報を選択することがある。

このようにして、記憶手段に記憶される差分情報の中から、シミュレーションにより得られた予測結果の属性情報の補正に用いる差分情報を選択すると、続いて、その選択した差分情報に基づいて、その予測結果の属性情報を補正する。

このとき、選択した差分情報をそのまま用いて補正を行うのではなくて、その差分情報を、新たな製造物の設計項目値とその差分情報に対応付けられる設計項目値とに応じて修正して、その修正したものを用いて補正を行うことがある。例えば、修正に用いる設計項目値として大きさを示すものを使用して、その２つの大きさの比率に応じて、その選択した差分情報を修正して、その修正したものを用いて補正を行うことがある。

本発明では、シミュレーションにより製造物の示す属性情報を予測する場合にあって、その予測する属性情報の精度が十分でないことがあることを考慮して、シミュレーションの対象となる製造物のモデルの高精度化を図るのではなくて、過去の予測結果と実測値との差分情報に基づいて、その予測結果を補正することで、その予測精度を高めるようにする。

今回予測する製造物の改良元となった製造物と今回予測する製造物とは、通常の場合、その構造に大きな違いがないことから、その改良元となった製造物で得られた差分情報を用いて補正を行うことで、今回予測する製造物の示す属性情報の予測精度を高めることができるようになる。

また、製造物の示す属性情報は、その製造物がどのような設計項目値（構造）を持つのかということに大きく依存する。これから、今回予測する製造物の持つ設計項目値に類似する設計項目値を持つ製造物で得られた差分情報を用いて補正を行うことで、今回予測する製造物の示す属性情報の予測精度を高めることができるようになる。

このようにして、本発明によれば、設計情報に基づいて、その設計情報により製造されることになる製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測するときに、その予測精度を向上することができるようになる。

以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。

図１に、本発明を具備する回路基板変形予測装置１の一実施形態例を図示する。

本実施形態例の回路基板変形予測装置１は、積層構造をとる電子部品搭載の回路基板を予測対象として、加熱により発生するその回路基板の反り値の予測処理を行うものであって、この予測処理を実現するために、設計情報データベース１０と、材料特性情報データベース１１と、反り測定結果データベース１２と、数値解析結果データベース１３と、反り補正値データベース１４と、データベース管理部１５と、反り測定結果収集部１６と、回路基板数値解析部１７と、反り補正値登録部１８と、数値解析結果補正部１９とを備える。

設計情報データベース１０は、反り値の予測対象となる回路基板毎に、その回路基板についての設計情報を管理する。この設計情報は、ＣＡＤなどにより作成されて登録されることになる。

材料特性情報データベース１１は、設計情報データベース１０の管理する回路基板の設計情報に記載される材料が持つ特性情報を管理する。この材料特性情報の中には温度に依存する性質を示すものもある。

反り測定結果データベース１２は、反り値を測定した回路基板毎に、その回路基板についての反り値の測定結果を管理する。ここで、回路基板の反り値の測定は、温度条件を変えながら回路基板を加熱して、そのときに発生する反り値をモアレ干渉法やレーザ変位測定法などを用いて測定することで行われる。

数値解析結果データベース１３は、反り値の予測対象となる回路基板毎に、その回路基板に対して行われた数値解析により得られた反り値の数値解析結果を管理する。

反り補正値データベース１４は、反り測定結果データベース１２に管理される回路基板の反り値の測定結果と、数値解析結果データベース１３に管理されるその回路基板の反り値の数値解析結果との差分値を反り補正値として管理する。

データベース管理部１５は、設計情報データベース１０、材料特性情報データベース１１、反り測定結果データベース１２、数値解析結果データベース１３および反り補正値データベース１４の管理を実行する。

反り測定結果収集部１６は、回路基板について反り値の測定が行われるときに、その反り値の測定結果を収集して、反り測定結果データベース１２に登録する処理を行う。

回路基板数値解析部１７は、設計情報データベース１０に管理される設計情報と材料特性情報データベース１１に管理される材料特性情報とを使い、前述の非特許文献１に記載される数値解析手法などの数値解析手法に基づいて、反り値の予測対象となる回路基板に対して数値解析を行って、その数値解析結果を数値解析結果データベース１３に登録する処理を行う。

反り補正値登録部１８は、反り測定結果データベース１２に管理される回路基板の反り値の測定結果と、数値解析結果データベース１３に管理されるその回路基板の反り値の数値解析結果との差分値を算出して、その算出した差分値を反り補正値として、反り補正値データベース１４に登録する処理を行う。

数値解析結果補正部１９は、新たな回路基板の反り値の予測要求がある場合に動作して、反り補正値データベース１４に管理される反り補正値を使って、回路基板数値解析部１７が得たその新たな回路基板の数値解析結果を補正して、その補正した数値解析結果を最終的な数値解析結果として出力する処理を行う。

ここで、反り測定結果収集部１６、回路基板数値解析部１７、反り補正値登録部１８および数値解析結果補正部１９はコンピュータプログラムでも実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。

前述したように、反り補正値データベース１４に管理される反り補正値は、数値解析結果補正部１９により読み出されて、回路基板数値解析部１７の得た数値解析結果の補正用に用いられるものであり、これから、反り補正値データベース１４は、数値解析結果補正部１９が回路基板数値解析部１７の数値解析した回路基板に類似する構造を持つ回路基板について求められた反り補正値を読み出せるようになるデータ構造を有している。

図２および図３に、このことを実現する反り補正値データベース１４のデータ構造の一例を図示する。

反り補正値データベース１４は、図２に示すデータ構造に従って反り補正値を管理する場合には、回路基板の機種名（型番名）に対応付けて、その回路基板について求められた反り補正値がどのような値であるのかということを管理する。

電子機器は機能アップしながら改良を重ねていくことになることから、その電子機器に実装される回路基板についても、それに合わせて改良を重ねていくことになる。このような場合、改良元となった回路基板の構造と改良後の回路基板の構造とは、その構造がおおよそ同じであることが多い。

このことを考慮して、反り補正値データベース１４は、図２に示すように、回路基板の機種名（型番名）に対応付けて、その回路基板について求められた反り補正値がどのような値であるのかということを管理するのである。

この管理を実現するために、反り補正値登録部１８は、反り補正値データベース１４に対して反り補正値を登録するときに、その反り補正値の算出元となった回路基板の機種名に対応付けて、その反り補正値を登録するように処理することになる。

一方、反り補正値データベース１４は、図３に示すデータ構造に従って反り補正値を管理する場合には、回路基板の構造情報を規定する構造項目の値に対応付けて、そのような構造項目値を持つ回路基板について求められた反り補正値がどのような値であるのかということを管理する。

すなわち、回路基板の大きさや層数や実装形態や配線率やビア数や材料などがどのようなものであるのかということに対応付けて、そのような構造を持つ回路基板について求められた反り補正値がどのような値であるのかということを管理する。ここで、実装形態では、例えば、ＦＢＧＡ（Fine Pitch Ball Grid Array) のＬＳＩを実装する回路基板であるとか、ＣＳＰ（Chips Scale Package)のＬＳＩを実装する回路基板であるとか、ＰＯＰ（Package On Package）のＬＳＩを実装する回路基板であるというような情報について記述することになる。

反り補正値データベース１４が図３に示すデータ構造に従って反り補正値を管理するために、反り補正値登録部１８は、反り補正値データベース１４に対して反り補正値を登録するときに、その反り補正値の算出元となった回路基板の設計情報に従って構造項目値を抽出して、それらの抽出した構造項目値に対応付ける形でその反り補正値を登録するように処理することになる。

図４〜図６に、図１のように構成される本実施形態例の回路基板変形予測装置１の実行するフローチャートを図示する。

次に、これらのフローチャートに従って、図１のように構成される本実施形態例の回路基板変形予測装置１の実行する処理について説明する。

本実施形態例に従って回路基板の反り値の予測処理を行う場合には、前処理として、既存の回路基板を測定対象として、温度条件を変えながらその測定対象の回路基板を加熱して、そのときに発生する反り値をモアレ干渉法やレーザ変位測定法などを用いて測定することが行われる。

図７に、薄型の回路基板に対して行った測定結果の一例を図示し、図８に、ＦＢＧＡ部品に対して行った測定結果の一例を図示する。ここで、図中に示す●が測定結果（実測値）を示している。なお、図７および図８では記載していないが、この測定は反り値の最大値だけを測定することで行われる場合もあるし、２次元上のいくつかの位置で反り値を測定することで行われる場合もある。

これから、本実施形態例の回路基板変形予測装置１は、図４のフローチャートに示すように、先ず最初に、ステップＳ１０で、既存の回路基板の反り値を温度条件を変えながら測定することで行われた測定の結果（反り値の測定結果）を収集する。

続いて、ステップＳ１１で、収集した反り値の測定結果を反り測定結果データベース１２に登録する。

続いて、ステップＳ１２で、設計情報データベース１０から、反り値を測定した回路基板の設計情報を読み出す。

続いて、ステップＳ１３で、材料特性情報データベース１１から、読み出した設計情報に記載される材料の特性情報を読み出す。

続いて、ステップＳ１４で、読み出した設計情報・材料特性情報を使い、前述の非特許文献１に記載される数値解析手法などの数値解析手法に基づいて、反り値を測定した回路基板を数値解析することで、反り値の数値解析結果を得る。このとき、反り値の測定結果を得るときに行った測定に合わせる形で温度条件を変えながら数値解析を行って、反り値の数値解析結果を得る。

図７に、薄型の回路基板に対して行った数値解析結果の一例を図示し、図８に、ＦＢＧＡ部品に対して行った数値解析結果の一例を図示する。ここで、図中に示す■が数値解析結果を示している。なお、図７および図８では記載していないが、この数値解析は反り値の最大値だけを求めることで行われる場合もあるし、２次元上のいくつかの位置で反り値を求めることで行われる場合もある。

続いて、ステップＳ１５で、数値解析により得た反り値の数値解析結果を数値解析結果データベース１３に登録する。

続いて、ステップＳ１６で、反り測定結果データベース１２に格納される回路基板についての反り値の測定結果と、数値解析結果データベース１３に格納されるその回路基板についての反り値の数値解析結果との差分値を算出して、それを反り補正値として、反り補正値データベース１４に登録する。

例えば、図７に示す測定結果および数値解析結果に従って、図９に示すような反り補正値を算出して、それを反り補正値データベース１４に登録し、また、図８に示す測定結果および数値解析結果に従って、図１０に示すような反り補正値を算出して、それを反り補正値データベース１４に登録する。

このとき、反り補正値データベース１４が図２に示すデータ構造に従って反り補正値を管理する場合には、反り補正値データベース１４に対して、回路基板の機種名（型番名）に対応付ける形で反り補正値を登録することになる。

また、反り補正値データベース１４が図３に示すデータ構造に従って反り補正値を管理する場合には、反り補正値データベース１４に対して、回路基板の構造情報を規定する構造項目の値に対応付ける形で反り補正値を登録することになる。

このようにして、本実施形態例の回路基板変形予測装置１は、既存の回路基板を使って、回路基板の数値解析結果の補正に用いる反り補正値を管理するという機能を実現する反り補正値データベース１４を構築するのである。

ここで、図４のフローチャートでは、既存の回路基板を使って反り値の測定・数値解析を行うことで反り補正値データベース１４を構築するという方法について説明したが、反り値の数値解析を行ってから、製造した回路基板に対して反り値の測定を行うことで反り補正値データベース１４を構築するという方法を用いることも可能である。

この場合には、図５のフローチャートに示すように、先ず最初に、ステップＳ２０で、設計情報データベース１０から、数値解析の対象となる回路基板の設計情報を読み出し、続くステップＳ２１で、材料特性情報データベース１１から、その読み出した設計情報に記載される材料の特性情報を読み出す。

続いて、ステップＳ２２で、読み出した設計情報・材料特性情報を使い、前述の非特許文献１に記載される数値解析手法などの数値解析手法に基づいて、数値解析の対象となる回路基板を数値解析することで反り値の数値解析結果を得て、続くステップＳ２３で、その反り値の数値解析結果を数値解析結果データベース１３に登録する。

この後に、製造された回路基板（数値解析を行った回路基板）を測定対象として、温度条件を変えながらその測定対象の回路基板を加熱して、そのときに発生する反り値をモアレ干渉法やレーザ変位測定法などを用いて測定することが行われるので、続いて、ステップＳ２４で、その測定の結果（反り値の測定結果）を収集し、続くステップＳ２５で、その収集した反り値の測定結果を反り測定結果データベース１２に登録する。

そして、最後に、ステップＳ２６で、反り測定結果データベース１２に格納される回路基板についての反り値の測定結果と、数値解析結果データベース１３に格納されるその回路基板についての反り値の数値解析結果との差分値を算出して、それを反り補正値として、反り補正値データベース１４に登録するのである。

本実施形態例の回路基板変形予測装置１は、反り補正値データベース１４を構築した後、新たに設計した回路基板の反り値の予測要求があると、図６のフローチャートに従って、その回路基板の反り値を予測する。次に、図６のフローチャートに従って、この予測処理について説明する。

本実施形態例の回路基板変形予測装置１は、新たに設計した回路基板の反り値の予測要求があると、図６のフローチャートに示すように、先ず最初に、ステップＳ３０で、設計情報データベース１０から、反り値の予測対象となる回路基板の設計情報を読み出す。

続いて、ステップＳ３１で、材料特性情報データベース１１から、読み出した設計情報に記載される材料の特性情報を読み出す。

続いて、ステップＳ３２で、読み出した設計情報・材料特性情報を使い、前述の非特許文献１に記載される数値解析手法などの数値解析手法に基づいて、反り値の予測対象となる回路基板を数値解析することで、反り値の数値解析結果を得る。このとき、温度条件を変えながら数値解析を行って、反り値の数値解析結果を得ることになる。

続いて、ステップＳ３３で、反り補正値データベース１４から、反り値の予測対象となる回路基板の構造に近い構造を持つ回路基板から導出された反り補正値を読み出す。

続いて、ステップＳ３４で、ステップＳ３２で得た反り値の数値解析結果と、ステップＳ３３で読み出した反り補正値とを加算することで、ステップＳ３２で得た数値解析結果の反り値を補正する。

続いて、ステップＳ３５で、補正した反り値の数値解析結果を出力して、処理を終了する。

このようにして、本実施形態例の回路基板変形予測装置１は、新たに設計した回路基板の反り値の予測要求があると、その回路基板を数値解析することで反り値の予測結果を得て、それをそのまま出力するのではなくて、過去の予測結果と実測値との差分情報に基づいて、その予測結果を補正してから出力するように処理するのである。

このような構成を採るのは、今回予測する回路基板の改良元となった回路基板と今回予測する回路基板とは、通常の場合、その構造に大きな違いがないことから、その改良元となった回路基板で得られた反り補正値を用いて補正を行うことで、今回予測する回路基板の反り値の予測精度を高めることができるようになるからである。

そして、回路基板の反り値は、その回路基板がどのような構造を持つのかということに大きく依存する。これから、今回予測する回路基板の構造に類似する構造を持つ回路基板で得られた反り補正値を用いて補正を行うことで、今回予測する回路基板の反り値の予測精度を高めることができるようになるからである。

一方、従来技術では、実測した材料特性情報を用いて数値解析を行うことで、回路基板の反り値を予測するようにしている。

しかしながら、回路基板など樹脂を含む材料では、Ｔg(ガラス転移点温度）以上で精度良く材料特性試験を行うことは難しいことから、得られた材料特性情報の誤差が避けられず、これから、これらの材料特性情報を用いた数値解析結果も大きな誤差を含んだものになってしまう。例えば、回路基板材料の場合、縦横に編み込まれたガラス繊維に樹脂が含浸されており、この応力緩和試験を三点曲げ方式で実施した場合、Ｔg 以上で材料の剛性が急に小さくなるために、ガラス繊維の影響がでて試験片に不規則な反りが生じて測定誤差を誘発する。

このようなことにより、回路基板を数値解析することで反り値を予測しても、その予測精度が十分でないという問題がある。

これに対して、本発明では、実在する回路基板の反り変形をあらかじめ実測しておくと同時に数値解析により反り変形を求めて、両者の差を明らかにして、実測と数値解析との差分をその回路基板の反り補正値としてデータベース化しておき、新たな回路基板の反り予測が必要となる場合に、その回路基板の数値解析を行って反り変形を求めて、類似する回路基板の反り補正値をデータベースから取り出して、数値解析結果にその反り補正値を加えることで、その新たな回路基板の反り変形の予測値とすることで、実際に近い反り変形の予測が可能になる。

前述したように、数値解析結果補正部１９は、反り補正値データベース１４から、反り値の予測対象となる回路基板の構造に近い構造を持つ回路基板から導出された反り補正値を読み出すことになる。

反り補正値データベース１４が図２に示すようなデータ構造を持つ場合には、この反り補正値の選択は、反り値の予測対象となる回路基板の改良元となった回路基板の機種名をキーにして反り補正値データベース１４を参照することで行う。

一方、反り補正値データベース１４が図３に示すようなデータ構造を持つ場合には、この反り補正値の選択は、例えば、反り補正値データベース１４に登録される各構造項目について、反り値の予測対象となる回路基板の項目値と、反り補正値データベース１４に登録される各回路基板の項目値とが予め設定される閾値の範囲で一致するのか否かを判断し、反り補正値データベース１４に登録される回路基板の内で最も一致する数の多いものを特定して、その特定した回路基板に対応付けて管理される反り補正値を選択することで行う。ここで、実装形態や材料のような構造項目については、閾値を設定することなく一致・不一致を判断することになる。

このとき、反り補正値データベース１４に登録される各構造項目に対して重みを設定して、その重みを用いて一致数を評価するようにしてもよい。例えば、回路基板の層数については３という重みを与え、回路基板の大きさについては１という重みを与えて、層数が一致する場合には３を加算し、大きさが一致する場合には１を加算するというような形で一致数を評価するようにしてもよい。

また、大きさについては一致・不一致を評価しないようにすることも可能である。大きさを除いた構造が一致する場合には、比率を乗算して補正することにより、かなり正確に反り補正値を求めることができるようになるからである。

次に、いくつかの具体例に従って、反り補正値の選択処理について説明する。

反り変形の予測対象となる製品がＬＳＩパッケージである場合、予測対象となる製品のチップ寸法（厚さ、幅、長さ）とパッケージ寸法（厚さ、幅、長さ）とを判断対象とし、各寸法の上下許容誤差をパーセントで設定して、反り補正値データベース１４に登録される製品の内で、この寸法範囲にある製品に対応付けて管理される反り補正値を選択するようにする。

また、反り変形の予測対象となる製品が樹脂封止されたＬＳＩパッケージである場合にあって、反り補正値データベース１４に登録される製品の中から、この構造に近い複数の製品を選択した場合に、パッケージの樹脂材料の特性データ（熱膨張率、ガラス転移点温度、曲げ弾性率）を判断対象とし、各特性データの上下許容誤差をパーセントで設定して、この選択した複数の製品の内で、この範囲にある製品に対応付けて管理される反り補正値を選択するようにする。

また、反り変形の予測対象となる製品がサブストレートにチップ付けされたＰＯＰ構造のＬＳＩ部品である場合にあって、反り補正値データベース１４に登録される製品の中から、この構造に近い複数の製品を選択した場合に、サブストレートにチップ付けするプロセスの条件データ（最大圧力、温度、時間）を判断対象とし、各条件データの上下許容誤差をパーセントで設定して、この選択した複数の製品の内で、この範囲にある製品に対応付けて管理される反り補正値を選択するようにする。

また、反り変形の予測対象となる製品が回路基板である場合、予測対象となる製品の大きさ（幅、長さ）と、層数と、ソルダーレジストの厚さと、各絶縁層・導体層の厚さと、各導体層の配線密度とを判断対象とし、それらの判断対象についての上下許容誤差を数値又はパーセントで設定して、この範囲にある製品に対応付けて管理される反り補正値を選択するようにする。

また、反り変形の予測対象となる製品が回路基板である場合にあって、反り補正値データベース１４に登録される製品の中から、この構造に近い複数の製品を選択した場合に、基板厚さ中心から見た両側の配線材料割合を判断対象とし、その配線材料割合の比が最も近い製品に対応付けて管理される反り補正値を選択するようにする。

また、反り変形の予測対象となる製品が回路基板である場合にあって、反り補正値データベース１４に登録される製品の中から、この構造に近い複数の製品を選択した場合に、基板厚さ中心から見た両側の配線層の内、最も表裏面に近い１つ又は複数の配線材料割合を判断対象とし、その配線材料割合の比が最も近い製品に対応付けて管理される反り補正値を選択するようにする。

また、反り変形の予測対象となる製品が回路基板である場合にあって、反り補正値データベース１４に登録される製品の中から、この構造に近い複数の製品を選択した場合に、主たる絶縁層材料名又は型名を判断対象として、この判断対象となる材料で使用されている材料に最も近い材料を使う製品に対応付けて管理される反り補正値を選択するようにする。

また、反り変形の予測対象となる製品が回路基板である場合にあって、反り補正値データベース１４に登録される製品の中から、この構造に近い複数の製品を選択した場合に、重みの大きいパラメータで一致する製品に対応付けて管理される反り補正値を選択するようにする。

本発明は、設計情報に基づいて、その設計情報により製造されることになる製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測する全ての場合に適用できるものであり、本発明を適用することで、その予測精度を向上することができるようになる。

本発明の回路基板変形予測装置の一実施形態例である。 反り補正値データベースのデータ構造の説明図である。 反り補正値データベースのデータ構造の説明図である。 回路基板変形予測装置の実行するフローチャートである。 回路基板変形予測装置の実行するフローチャートである。 回路基板変形予測装置の実行するフローチャートである。 回路基板の反り値の測定結果の一例を示す図である。 回路基板の反り値の測定結果の一例を示す図である。 反り補正値の説明図である。 反り補正値の説明図である。

符号の説明

１ 回路基板変形予測装置
１０ 設計情報データベース
１１ 材料特性情報データベース
１２ 反り測定結果データベース
１３ 数値解析結果データベース
１４ 反り補正値データベース
１５ データベース管理部
１６ 反り測定結果収集部
１７ 回路基板数値解析部
１８ 反り補正値登録部
１９ 数値解析結果補正部

Claims (10)

1. 設計情報に基づいて、その設計情報により製造されることになる製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測する製造物属性情報予測装置であって、
   これまでに行われたシミュレーションにより得られた製造物の示す属性情報と、その製造物の示す属性情報の実測値との差分情報を記憶する記憶手段と、
   新たな製造物の設計情報に基づいて、その新たな製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測する予測手段と、
   前記記憶手段に記憶される差分情報に基づいて、前記予測手段の予測した属性情報を補正する補正手段とを備えることを、
   特徴とする製造物属性情報予測装置。
2. 請求項１に記載の製造物属性情報予測装置において、
   前記属性情報として、周囲温度により変化するものを処理対象とするように構成されることを、
   特徴とする製造物属性情報予測装置。
3. 請求項１又は２に記載の製造物属性情報予測装置において、
   前記記憶手段は、製造物の機種情報に対応付ける形で差分情報を記憶し、
   かつ、前記記憶手段に記憶される差分情報の中から、前記新たな製造物の改良元となった機種の機種情報に対応付けて記憶される差分情報を選択することで、前記補正手段の用いる差分情報を選択する選択手段を備えることを、
   特徴とする製造物属性情報予測装置。
4. 請求項１又は２に記載の製造物属性情報予測装置において、
   前記記憶手段は、前記設計情報の設計項目の項目値に対応付ける形で差分情報を記憶し、
   かつ、前記新たな製造物の設計項目値に基づいて、前記記憶手段に記憶される差分情報の中から、前記補正手段の用いる差分情報を選択する選択手段を備えることを、
   特徴とする製造物属性情報予測装置。
5. 請求項４に記載の製造物属性情報予測装置において、
   前記選択手段は、前記新たな製造物の設計項目値に類似する設計項目値に対応付けられる差分情報を選択することで、前記補正手段の用いる差分情報を選択することを、
   特徴とする製造物属性情報予測装置。
6. 請求項５に記載の製造物属性情報予測装置において、
   前記選択手段は、前記設計項目に割り付けられる重みを考慮して差分情報を選択することを、
   特徴とする製造物属性情報予測装置。
7. 請求項３ないし６のいずれか１項に記載の製造物属性情報予測装置において、
   前記補正手段は、前記選択手段の選択した差分情報をそのまま用いて補正を行うのではなくて、その差分情報を、前記新たな製造物の設計項目値とその差分情報に対応付けられる設計項目値とに応じて修正して、その修正したものを用いて補正を行うことを、
   特徴とする製造物属性情報予測装置。
8. 請求項７に記載の製造物属性情報予測装置において、
   前記補正手段は、前記修正に用いる設計項目値として大きさを示すものを使用して、前記新たな製造物の大きさと前記差分情報に対応付けられる大きさとの比率に応じて修正を行うことを、
   特徴とする製造物属性情報予測装置。
9. 設計情報に基づいて、その設計情報により製造されることになる製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測する製造物属性情報予測装置が実行する製造物属性情報予測方法であって、
   シミュレーションにより得られた製造物の示す属性情報と、その製造物の示す属性情報の実測値との差分情報を求めて、その求めた差分情報を記憶手段に登録することで、その記憶手段に対して、これまでに行われたシミュレーションにより得られた製造物の示す属性情報と、その製造物の示す属性情報の実測値との差分情報を登録する過程と、
   新たな製造物の設計情報に基づいて、その新たな製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測する過程と、
   前記記憶手段に記憶される差分情報に基づいて、前記予測した属性情報を補正する過程とを備えることを、
   特徴とする製造物属性情報予測方法。
10. 設計情報に基づいて、その設計情報により製造されることになる製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測する製造物属性情報予測装置の実現に用いられる製造物属性情報予測プログラムであって、
    コンピュータに、
    シミュレーションにより得られた製造物の示す属性情報と、その製造物の示す属性情報の実測値との差分情報を求めて、その求めた差分情報を記憶手段に登録することで、その記憶手段に対して、これまでに行われたシミュレーションにより得られた製造物の示す属性情報と、その製造物の示す属性情報の実測値との差分情報を登録する処理と、
    新たな製造物の設計情報に基づいて、その新たな製造物の示す属性情報をシミュレーションにより予測する処理と、
    前記記憶手段に記憶される差分情報に基づいて、前記予測した属性情報を補正する処理とを実行させるための製造物属性情報予測プログラム。

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