JP2012132882A - 電子部品の品質評価装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】電子部品の品質評価および寿命時間評価を短時間で高効率に実行でき、かつ、信頼性が高く再現性のある評価結果を得ることができる技術を提供する。
【解決手段】評価装置１０は、複数のチャンバー（３１〜３５）を備える。複数のチャンバーは、市場で想定される複数の環境ストレスを複数のサンプルにそれぞれ印加する。複数のサンプルの入出力特性が測定部（１１〜１５）により測定されて、その測定データはデータ収集部２１により収集される。データ演算部２２は、その収集されたデータからサンプルの入出力特性を品質工学の動特性のＳＮ比を用いて評価する。さらに、データ演算部２２は、チャンバーに印加されるストレスと市場でのストレスとの対応関係から定められる加速係数を用いて、サンプルの寿命時間を評価する。
【選択図】図４

Description

本発明は、電子部品の品質および寿命を評価するための装置および方法に関する。

電子部品の品質評価試験の例として、半導体発光装置の従来の評価試験を説明する。たとえば寿命時間の評価といった半導体発光装置の評価試験は、製品の規格値に基づいて実施されていた。たとえば半導体レーザダイオードの場合、定格での光出力を得るための駆動電流値が初期値の１．２〜１．５倍の値になるまでサンプルが駆動される。駆動時間は、たとえば数千時間以上、時には数万時間におよぶ。そのサンプルの試験結果に基づいて製品の寿命が評価されていた。

半導体レーザダイオードの場合、一般に、定格の光出力を得るための駆動電流値が初期電流値の１．５倍に増加するまでの時間を寿命時間として定義するのが適切であるとされている。発光ダイオード（ＬＥＤ）の場合には、一般に、ＬＥＤ表面からの発光強度が初期の強度の５０％に至るまでの時間が寿命時間と定義されている。

このように半導体発光装置では、製品の規格値に基づいて評価試験が実施されていた。その理由は、光半導体の劣化のメカニズムがまだ十分に解明されていないためである。たとえば半導体集積回路の場合には、金属配線の断線による故障など、故障モードが明確にされている。したがって、たとえば加速劣化試験によって半導体集積回路の品質を評価できる。

光半導体の主な劣化要因として、熱による結晶欠陥の増加、およびそれによる発光効率の低下などが想定される。このため光半導体では温度による加速劣化が提案されている（たとえば特許文献１を参照）。しかしながら、たとえば温度による加速倍率、あるいは故障モード等は、光半導体を構成する材料、光半導体の構造によって異なりうる。したがって上記のように、光半導体の寿命時間は、一般的に、一定の光出力を得るための動作電流、または一定の動作電流での光出力を測定した結果に基づいて評価される（たとえば特許文献１および特許文献２を参照）。

特許第３０６０６９８号公報 特開昭６１−１５５７７６号公報

光半導体の従来の評価方法を具体的に実行する場合、たとえば同一ロットの半導体発光装置の中からサンプリングによって複数個のサンプルが抽出され、その抽出されたサンプルが駆動される。したがって、そのロットに属する製品の寿命時間が決定されるまでに、かなりの長時間（上述のように、たとえば数千時間以上）を要する。また、寿命時間が判明した時点では、そのロットは出荷済みとなっている。したがって評価結果を当該ロットにフィードバックさせることが困難である。

さらに、従来の評価方法によれば、寿命時間の評価結果の信頼性を向上するためには、評価に用いられるサンプルの数を増やさなければならないという課題がある。

さらに、品質の評価に長時間を要することに起因した課題も発生する。具体的には、市場で製品に印加されると想定されるストレスを網羅して評価することが困難である。本明細書では「市場」とは、たとえば実際の使用環境など、出荷後の製品が置かれる様々な環境を総称したものとする。そのような市場でのストレスとして、たとえば湿度、温度、製品周囲の空気に含まれる成分、振動、温度サイクル等の外乱が挙げられる。

上記のように、光半導体の寿命時間への影響を評価するためには長時間を要する。このため、単一種類のストレスが製品の寿命に与える影響を評価するだけでも長時間を要する。したがって従来の評価方法では、様々なストレスが製品の寿命に与える影響を評価することが、時間の面で実施困難であった。市場で想定されるストレスによる製品の寿命時間への影響を網羅して評価できないために、想定外の要因によって光半導体が故障に至るケースが生じうる。そのような「想定外の問題」としては、たとえば腐食性ガス（たとえばＨ_２Ｓガス）の雰囲気中で高湿度かつ高温である場合、あるいは高温かつ振動が製品に加わる場合などが挙げられる。

なお、上記の課題は、光半導体だけに生じ得るものではなく、一般の半導体製品を含む電子部品の品質評価あるいは寿命評価において起こりうる課題である。

上記のような問題点にかんがみ、本発明は、電子部品の品質評価および寿命時間評価を短時間で高効率に実行でき、かつ、信頼性が高く再現性のある評価結果を得ることができる技術を提供することを目的とする。

本発明のある局面に係る電子部品の品質評価装置は、電子部品に所定の環境ストレスが印加される前の第１の状態、および電子部品に所定の環境ストレスが印加された後の第２の状態の両方において、電子部品の入出力特性を取得する、少なくとも１つの測定部と、所定の環境ストレスとして予め設定された複数の環境ストレスにそれぞれ対応した複数の試験装置とを備える。複数の試験装置は、複数の環境ストレスにそれぞれ対応して予め準備された電子部品の複数のサンプルに、複数の環境ストレスをそれぞれ印加するよう構成される。品質評価装置は、少なくとも１つの測定部によって複数のサンプルの各々から得られた第１の状態での入出力特性および第２の状態での入出力特性に基づいて、電子部品の品質の評価のための指標値を演算する演算部をさらに備える。

本発明の他の局面に係る電子部品の品質評価方法は、複数の環境ストレスにそれぞれ対応して予め準備された電子部品の複数のサンプルの入出力特性を、複数のサンプルに複数の環境ストレスがそれぞれ印加される前の状態である第１の状態において取得するステップと、複数のサンプルに複数の環境ストレスをそれぞれ印加するステップと、複数のサンプルに複数の環境ストレスがそれぞれ印加された第２の状態における複数のサンプルの入出力特性を取得するステップと、第１の状態での入出力特性および第２の状態での入出力特性に基づいて、電子部品の品質の評価のための指標値を演算するステップとを備える。

本発明によれば、電子部品の品質および寿命時間を短時間かつ高効率で評価できる。
また本発明によれば、信頼性が高く再現性のある評価結果を得ることができる。

白色ＬＥＤの一例の断面構造を示した概要図である。 図１に示した白色ＬＥＤの入出力特性を示した図である。 （Ａ）は、実際の入出力特性の測定結果を示した図である。（Ｂ）は、測定データＮ₁およびＮ₂をデータＮ₀で規格化した結果を示した図である。 本発明の第１の実施の形態に係る評価装置の概略構成を示した図である。 図４に示した評価装置による白色ＬＥＤの品質の評価方法を示したフローチャートである。 セラミックパッケージサンプルの入出力特性の測定結果の一例を示した図である。 標準ＳＮ比の時間変化を示した図である。 試験の５サイクル目における標準ＳＮ比を表形式で示した図である。 試験の５サイクル目における標準ＳＮ比を示すレーダーチャートである。 樹脂パッケージサンプルの入出力特性の測定結果の一例を示した図である。 標準ＳＮ比の時間変化を示した図である。 試験の５サイクル目における標準ＳＮ比を表形式で示した図である。 試験の５サイクル目における標準ＳＮ比を示すレーダーチャートである。 環境ストレスによる、白色ＬＥＤの入出力特性への影響を模式的に示した図である。 環境ストレス試験のサイクル数と輝度変化率Δβとの関係を示した図である。 図１５に示されたサイクル数と輝度変化率Δβとの関係から推定された白色ＬＥＤの寿命時間の分布の例を示した図である。 実施の形態２による寿命推定方法を示した第１のフローチャートである。 実施の形態２による寿命推定方法を示した第２のフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳しく説明する。なお、同一または相当する部分には同一の参照符号を付して、その説明を繰り返さない。

本発明は、特定の電子部品に限定されず適用可能である。以下の実施の形態では、電子部品の一例として光半導体装置を示す。

［実施の形態１］
液晶パネルのバックライト、あるいは照明に用いられる白色発光ダイオード（ＬＥＤ）を例として実施の形態１を説明する。実施の形態１では、光半導体装置の品質を評価するための装置および方法について説明される。

図１は、白色ＬＥＤの一例の断面構造を示した概要図である。図１を参照して、ＬＥＤ１は、ＬＥＤ素子２と、リードフレーム３と、封止樹脂４と、パッケージ５と、金属反射膜６とを有する。

ＬＥＤ素子２はリードフレーム３上に固定される。リードフレーム３はパッケージ５に固定される。パッケージ５は、たとえばセラミックあるいは樹脂によって形成される。パッケージ５の内部は封止樹脂４によって充填される。封止樹脂４は、たとえば蛍光剤を含むシリコーン樹脂である。パッケージ５の内部の側面には金属反射膜６が形成される。

ＬＥＤ素子２は、青色光を放出する。ＬＥＤ素子２からの青色光は封止樹脂４に含まれる蛍光体を励起する。励起された蛍光体は黄色の光を発する。蛍光体の発する光とＬＥＤ素子２が発する光とが混合されることにより、ＬＥＤ１は白色光を外部に放出する。

図２は、図１に示した白色ＬＥＤの入出力特性を示した図である。図２を参照して、白色ＬＥＤが理想的な機能を有している場合、ＬＥＤ１への入力（電流）の増加に対してＬＥＤ１の出力（光エネルギー）は直線的に増加する。したがってＬＥＤ１の発光強度（あるいは輝度）が、ＬＥＤ１に入力される電流に対して直線的に変化する。

しかしながら環境ストレスがＬＥＤに印加されることによって、入力と出力との間の直線性が満たされなくなる。図２に示されるように、環境ストレスがＬＥＤに印加されることにより、入力の大きい領域では、たとえば白色ＬＥＤの発熱、あるいは、蛍光体の発光効率の飽和などの理由によって、入力と出力との間の直線性が満たされなくなる。

さらに白色ＬＥＤの使用により、ＬＥＤ素子、パッケージ部材、蛍光体等が次第に劣化する。これにより白色ＬＥＤの輝度が低下して光特性が変化する。

一般的に、初期の発光輝度を基準とした輝度維持率が５０％に低下するまでの動作時間が白色ＬＥＤの寿命時間と定義されている。白色ＬＥＤの劣化のメカニズムは明確ではないが、たとえば、熱による封止樹脂の劣化、腐食による金属反射膜の反射率の低下などが白色ＬＥＤの劣化に影響していると考えられている。

発明者は、品質工学の動特性のＳＮ比による解析手法によって、白色ＬＥＤの入出力特性の変動を高感度に検出できることを見出した。

図３は、品質工学の標準ＳＮ比の計算方法の概要を説明する図である。図３（Ａ）は、実際の測定データにおける入力値と特性値との間の関係を示した図である。図３（Ａ）の横軸に示された入力値は、各制御パラメータの水準値であり、縦軸は、その水準値に対応する特性値を示す。

ノイズ印加前（Ｎ₁）とノイズ印加後（Ｎ₂）との平均（Ｎ₀）に対するＮ₁およびＮ₂の変動を明確にする。このために、直線の非線形成分を除外することを目的として、平均（Ｎ₀）のデータでノイズ印加前（Ｎ₁）の測定データおよびノイズ印加後（Ｎ₂）の測定データを規格化する。

図３（Ｂ）は、規格化の結果を示した図である。規格化によって、ノイズ印加前の特性値（Ｎ₁）およびノイズ印加後の特性値（Ｎ₂）の、平均値（Ｎ₀）に対する直線性および変動を一度に評価することができる。

データを規格化した上で計算されたＳＮ比は標準ＳＮ比と呼ばれる。規格化によって、入力の水準値の影響を除外することができるため、ばらつきの定量的評価が可能になる。さらに、規格化によって、ばらつきと同時に線形性が評価できる。これによって、白色ＬＥＤの評価において、白色ＬＥＤの特性の微小な変化を高感度で検出できる。

従来の光半導体装置の評価方法では、光半導体に定格電流を印加した状態で、光特性の初期からの変化率（たとえば輝度維持率）が測定される。しかしながら、この方法では、光半導体装置の特性の微小な変化に対して、光特性の変化の挙動が高い感度を有していない可能性がある。

本発明の実施の形態では、特に、光半導体装置のエネルギーの変換効率に注目し、その変換効率の外乱による変動を評価特性とする。具体的には、光半導体装置の入出力特性の変動を評価する。光半導体装置の入力とは駆動電流であり、光半導体装置の出力とは光半導体装置の発光強度あるいは輝度である。実施の形態１によれば、光半導体装置の品質評価において、従来のような定格状態での評価よりも、高感度の評価を実現できる。

なお、標準ＳＮ比の計算過程を以下に示す。
まず式（１）により全変動Ｓ_Tが表わされる。

次に、式（２）によって信号の大きさｒが表わされる。

ｎはノイズ（環境ストレス）の数であり、図３のケースではｎ＝２である。線形式Ｌ₁およびＬ₂は以下の式（３）により表わされる。

Ｌ₁およびＬ₂をｒ／ｎでそれぞれ割ったものがＮ₁の傾きβ₁およびＮ₂の傾きβ₂の推定値となる（図３（Ｂ）を参照）。

標準ＳＮ比（η）は、上記の式（１）〜（３）および以下の式（４）〜（８）によって式（９）のように表わされる。標準ＳＮ比は、環境に対する入出力の強さ（安定性の高さ）を示す。

この実施の形態では、まず、市場での環境ストレスをＦＴ図を用いて分析した。その結果に基づいて、以下の５種類のストレスを選択した。

（１）温度（高温）
（２）温度（低温）
（３）湿度
（４）機械ストレス
（５）腐食性ガス
これらの環境ストレスは互いに独立して光半導体装置の劣化に作用することを予め確認した。

この実施の形態では、上記５種類の環境ストレスに関する試験を並行して実行する。各ストレスは互いに独立して光半導体装置の劣化に作用するため、市場で白色ＬＥＤに印加される複数の環境ストレスに関する試験を並行して進めることができる。これにより、試験時間を短縮できるとともに、市場でのストレスによる白色ＬＥＤの機能変動への影響を網羅的に評価できる。そのための評価装置および評価方法について、以下に詳細に説明する。

図４は、本発明の第１の実施の形態に係る評価装置の概略構成を示した図である。図４を参照して、評価装置１０は、ストレス印加装置としてのチャンバー３１〜３５と、データ収集部２１と、データ演算部２２とを備える。

チャンバー３１〜３５は、上記の環境ストレス（１）〜（５）をそれぞれ独立に評価サンプルに印加するように構成される。たとえばチャンバー３１はストレス（１）に対応し、チャンバー３２はストレス（２）に対応する。上記５つのチャンバーと５種類の環境ストレスとが１対１で対応していればよい。

各チャンバー３１〜３５内のサンプル（白色ＬＥＤ）について、入出力特性が評価される。このために、各チャンバー３１〜３５内には、サンプルの入出力特性（すなわち電流が入力されたサンプルの光輝度）を測定するための測定部１１〜１５がそれぞれ設けられる。各チャンバー内のサンプルの数は特に限定されるものではなく、妥当な試験結果を得ることが可能な適切な数であればよい。各チャンバー内のサンプルの数は、少なくとも１個あればよいが、たとえば３個、あるいは５個など複数でもよい。また、これらの個数は一例として示したものであり、各チャンバー内のサンプルの個数はこれらの数に限定されるものではない。

サンプルに印加される電流は、発光が始まる閾値電流値以下の値から、定格電流値より大きい値までの間でスイープされる。定格電流値以上の電流をサンプルに印加することによって、白色ＬＥＤが実装された基板を含めた放熱特性を評価できる。この実施の形態では、サンプルに印加される電流の最大値は定格電流の１．５倍の値である。

データ収集部２１は、測定部１１〜１５の各々について、サンプルへの入力値（電流値）とその入力値に対応する出力値（たとえば輝度）を収集する。測定部は少なくとも１つあればよいが、各チャンバーに対応して測定部を設けることによって、サンプルの入出力特性の測定および、その測定データの収集のための処理を単純化することができる。

データ演算部２２は、たとえばパーソナルコンピュータによって実現される。データ演算部２２は、データ収集部２１によって収集されたデータに基づき、上記の式（１）〜式（９）に従って品質工学の標準ＳＮ比を演算する。データ収集部２１とデータ演算部２２とは１つの装置に集約されてもよいし、個別の装置によって実現されてもよい。また、データ演算部２２は、演算により得られた標準ＳＮ比を記憶する機能、およびその標準ＳＮ比を出力する機能を有することが好ましい。

白色ＬＥＤの入力電流と白色ＬＥＤの輝度との関係は、白色ＬＥＤのエネルギーの変換効率を反映する。環境ストレスが外乱となって輝度が変動する。この実施の形態では白色ＬＥＤの輝度を評価特性とする。これにより、従来のような定格状態での評価よりも、高感度の評価を実現できる。

図５は、図４に示した評価装置による白色ＬＥＤの品質の評価方法を示したフローチャートである。図４および図５を参照して、ステップＳ１において、測定部１１〜１５によりストレス印加前（第１の状態）のサンプルの入出力特性が測定される。第１の状態とはたとえば初期状態である。ステップＳ２において、データ収集部２１により、ストレス印加前の測定データが測定部１１〜１５から収集される。ステップＳ３において、サンプルにストレスが一定時間印加される。ステップＳ４において、測定部１１〜１５によりストレス印加後（第２の状態）のサンプルの入出力特性が測定される。ステップＳ５において、データ収集部２１によりストレス印加後の測定データが測定部１１〜１５から収集される。ステップＳ６において、データ演算部２２により、上記式（１）〜式（９）に従って標準ＳＮ比が算出される。

ステップＳ６の後に、処理がステップＳ３に戻ってもよい。この場合、一定時間の環境ストレス試験が行なわれるごとに、サンプルの入出力特性を測定するとともにその測定データに基づいて標準ＳＮ比を計算することを繰り返す自動計測システムを構築できる。

次に、図４に示した評価装置および図５に示した評価方法を用いた評価結果を具体的に説明する。評価サンプルとして、市場での品質実績の高い（平均寿命が１０年程度）、セラミックパッケージで構成された白色ＬＥＤを用いた。各チャンバーには３個のサンプルをセットした。すなわち全体としては３×５＝１５個のサンプルを準備した。

各チャンバーの条件および測定の頻度を以下に示す：
（１）チャンバー３１（高温）：１２０℃（１００ｈｒごとに測定）
（２）チャンバー３２（低温）：−４０℃（１００ｈｒごとに測定）
（３）チャンバー３３（湿度）：８５℃／８５％（１００ｈｒごとに測定）
（４）チャンバー３４（機械ストレス（ヒートサイクル））：−４０℃／１２０℃（１００サイクルごとに測定）
（５）チャンバー３５（腐食性ガス）：Ｈ₂Ｓガス（濃度３ｐｐｍ）、湿度８５％（１００ｈｒごとに測定）
図６は、セラミックパッケージサンプルの入出力特性の測定結果の一例を示した図である。図６を参照して、高温高湿試験（２００ｈｒ）を実施したチャンバー３３内の３つのサンプルについて、入力電流に対する輝度の測定結果が示される。定格電流は１００ｍＡであり、閾値電流以下の電流から１５０ｍＡ（定格電流の１．５倍）まで電流値をスイープさせている。標準ＳＮ比は、上記の式（１）〜式（９）に従い、初期の線形式の平均値と、ストレス印加後の線形式の平均の変動によって求められる。なお、図６では「初期」および「高温高湿後」の各々の測定結果について、３つのサンプルのうちの２つの測定結果がほぼ重なり合っている。

図７は、標準ＳＮ比の時間変化を示した図である。図７を参照して、試験の１サイクル（１００時間）ごとに得られた標準ＳＮ比を評価した結果、５サイクル目でＳＮ比の低下が確認された。したがって、５サイクル目の全ての環境ストレスに対応する標準ＳＮ比を、この白色ＬＥＤの品質レベルをあらわす標準ＳＮ比とした。

図８は、試験の５サイクル目における標準ＳＮ比を表形式で示した図である。図９は、試験の５サイクル目における標準ＳＮ比を示すレーダーチャートである。図８および図９に示す結果は、データ演算部２２によって作成されたものである。図８および図９から、Ｈ₂Ｓガスに対する標準ＳＮ比が最も小さいことが分かる。すなわち、５種類の環境ストレスのうちのＨ₂Ｓガスが、白色ＬＥＤの機能変動に最も大きく影響していることが分かる。

このように、各環境ストレスに対する標準ＳＮ比を算出することによって、製品の劣化に対する複数の環境ストレスの各々の影響の強さを評価できる。あるいは、異なるサンプル（たとえば異なるロットから抽出したサンプル）間で同一種類の環境ストレスに対する標準ＳＮ比を比較することによって、そのストレスによる劣化の度合いをサンプル間で比較することができる。データ演算部２２は、各環境ストレスに対する標準ＳＮ比に基づいて、製品の劣化に対する複数の環境ストレスの各々の影響の強さを評価する機能を有していてもよい。

図９の例に基づき説明すると、たとえばデータ演算部２２は、標準ＳＮ比が最も小さい環境ストレスが最も製品の劣化への影響度の最も大きく、標準ＳＮ比が最も大きいなる環境ストレスが最も製品の劣化への影響度が最も小さくなるように、複数の環境ストレスに対して順序付けを行なってもよい。同じく、データ演算部２２は、同一種類のストレスによる劣化の度合いをサンプル間で比較して、その比較結果を出力してもよい。標準ＳＮ比を光半導体装置の品質の評価のための指標値として用いることで、データ演算部２２が上記のような品質の評価を行なうことができる。

異なるサンプル間でストレスに対する劣化の度合いを比較した結果を説明する。樹脂パッケージの白色ＬＥＤに関して、上記の評価と同様の評価を実施した。樹脂パッケージの白色ＬＥＤは、セラミックパッケージより耐湿性が低いため、初期の輝度の５０％に輝度が低下する（すなわち製品が寿命に達する）までの平均期間が３年程度である。すなわち、樹脂パッケージの白色ＬＥＤは、セラミックパッケージの白色ＬＥＤに比較して、その寿命時間が短い。

図１０は、樹脂パッケージサンプルの入出力特性の測定結果の一例を示した図である。図１０を参照して、高温高湿試験（２００ｈｒ）を実施したチャンバー３３内の３つのサンプルについて、入力電流に対する輝度の測定結果が示される。測定条件は、図６に示した結果が得られたときの測定条件と同じである。

図１１は、標準ＳＮ比の時間変化を示した図である。図１１を参照して、試験の３サイクル目（３００ｈｒ）でＳＮ比の低下が確認された。ただしセラミックパッケージのサンプルとの比較のため、５サイクル目の全ての環境ストレスに対応する標準ＳＮ比を、この白色ＬＥＤの品質レベルを表わす標準ＳＮ比とした。

図１２は、試験の５サイクル目における標準ＳＮ比を表形式で示した図である。図１３は、試験の５サイクル目における標準ＳＮ比を示すレーダーチャートである。図８と図１２との比較（あるいは図９と図１３との比較）から、市場での環境ストレスに対する耐性に関し、一般に、樹脂パッケージサンプルのほうが、セラミックパッケージサンプルよりも耐性が低いことがわかる。

従来の評価方法では、サンプルへの連続通電試験によって、セラミックパッケージと樹脂パッケージとの間の品質レベルの差を確認していた。しかし、この方法では、たとえば７０００時間以上の時間が必要であった。これに対して、実施の形態１に係る評価方法では、標準ＳＮ比を用いることにより、５００時間程度の試験時間でセラミックパッケージ品と樹脂パッケージ品との間の品質レベルの差を明確にすることができる。

このように実施の形態１によれば、品質工学の動特性のＳＮ比を用いて、白色ＬＥＤの入出力特性の初期特性からの変動を評価する。これにより、定格値以外の領域で白色ＬＥＤを使用した場合の特性を高感度で評価できる。

さらに実施の形態１によれば、複数の環境ストレス試験を並行して実施する。したがって、各環境ストレスによる素子の劣化の度合いを短時間で評価できる。品質工学の動特性のＳＮ比を用いて初期からの製品の特性の変動を評価するので、短時間で効率よく製品の品質を評価できる。さらに実施の形態１によれば、信頼性が高く再現性のある評価結果を得ることができる。

［実施の形態２］
実施の形態２では、光半導体装置（より具体的には、実施の形態１と同様の白色ＬＥＤ）の寿命時間を評価するための装置および方法について説明される。なお、評価装置の全体的な構成は図４に示した装置の構成と同様である。以下では図４を適宜参照しつつ、実施の形態２に係る評価装置について説明する。

図１４は、環境ストレスによる、白色ＬＥＤの入出力特性への影響を模式的に示した図である。図１４を参照して、初期の入力（電流）−出力（光エネルギー）特性を示す直線の傾きをβ₁とする。一方、各環境ストレス試験での平均的な入力−出力特性を示す直線の傾きをβ₂とする。さらに、入力−出力特性を示す直線の傾きの初期からの変化率をΔβとする。Δβ＝（β₁−β₂）／β₁と定義される。Δβは、環境ストレスが印加される前後での輝度の変化率を表わす。

図４を参照して、測定部１１〜１５は、初期状態においてサンプルの入出力特性を測定するとともに、環境ストレス試験の１サイクル（たとえば実施の形態１と同様に１００ｈｒ）ごとにサンプルの入出力特性を測定する。データ収集部２１は、入出力特性の測定データを収集する。データ演算部２２は、まず、初期状態における入力−出力特性を示す直線の傾きβ₁を算出して、その値を記憶する。データ演算部２２は、環境ストレス試験の１サイクルごとに、データ収集部２１からの測定データに基づいて、入力−出力特性を示す直線の傾きβ₂を算出し、さらに、変化率Δβを算出する。

図１５は、環境ストレス試験のサイクル数と輝度変化率Δβとの関係を示した図である。図１５を参照して、入出力特性の測定データにより、５サイクル目までの輝度の変化の挙動が測定される。この測定結果から、５種類の環境ストレスの各々について、初期状態から５サイクル目が経過した時点での輝度変化率の低下量が求められる。５サイクル目までの輝度変化率の低下量に基づいて、輝度変化率が５０％まで低下したとき（すなわち白色ＬＥＤが寿命に到達したとき）のサイクル数を推定することができる。

さらに、各環境ストレスのストレスモデル（たとえば熱であればアレニウスモデルなど）から、各環境ストレス試験での平均的な環境における加速倍率を予め計算した。入出力の傾きの変化率Δβが５０％以下になるサイクル数（図１５参照）に、上記の加速倍率を掛けることで、実際の使用環境下（市場での環境ストレスが印加された状態）でのサンプルの寿命時間を推定できる。

図１６は、図１５に示されたサイクル数と輝度変化率Δβとの関係から推定された白色ＬＥＤの寿命時間の分布の例を示した図である。図１６を参照して、横軸は、白色ＬＥＤの平均推定寿命時間であり、縦軸は度数を示す。「平均推定寿命時間」とは、５つのサンプルの推定寿命時間であり、５つのサンプルは、それぞれ異なる環境ストレス試験が行なわれたものである。上記５つのサンプルを１単位として、複数の単位にそれぞれ対応する複数の平均推定寿命時間が算出される。平均推定寿命時間の度数は、に基づいて、回帰曲線が作成される。たとえば、回帰曲線が正規分布曲線であれば、その分布の中心に対応する時間がこの白色ＬＥＤの寿命時間として推定される。

図１７は、実施の形態２による寿命推定方法を示した第１のフローチャートである。図１８は、実施の形態２による寿命推定方法を示した第２のフローチャートである。図１７および図１８を参照して、ステップＳ１１において、測定部１１〜１５によりストレス印加前（第１の状態）のサンプルの入出力特性が測定される。第１の状態とは、初期状態である。実施の形態１と同様に、サンプルに印加される電流は、発光が始まる閾値電流値以下の値から、定格電流値より大きい値（具体的には定格電流値の１．５倍の値）までの間でスイープされる。

ステップＳ１２において、データ収集部２１により、ストレス印加前の測定データが測定部１１〜１５から収集される。ステップＳ１３において、白色ＬＥＤの入力（電流）に対する白色ＬＥＤの出力（輝度）の傾きβ₁が算出される。

次にステップＳ１４において、サンプルにストレスが一定時間（たとえば１００時間）印加される。ステップＳ１４の処理が１回終了することで試験の１サイクルが完了する。ステップＳ１５において、測定部１１〜１５によりストレス印加後（第２の状態）のサンプルの入出力特性が測定される。ステップＳ１６において、データ収集部２１によりストレス印加後の測定データが測定部１１〜１５から収集される。ステップＳ１７において、白色ＬＥＤの入力（電流）に対する白色ＬＥＤの出力（輝度）の傾きβ₂が算出される。ステップＳ１８において、データ演算部２２は、入力−出力特性の初期からの変化率Δβを算出する。なお、算出された変化率Δβはデータ演算部２２に記憶される。

続いて、データ演算部２２は、ステップＳ１９において、サイクル数が５であるかどうかを判定する。サイクル数が５未満である場合（ステップＳ１９においてＮＯ）、処理はステップＳ１４に戻り、再びサンプルにストレス試験が実施される。これにより、１サイクルから５サイクルまで、１サイクルごとに輝度変化率Δβが生成される。サイクル数が５に達した場合（ステップＳ１９においてＹＥＳ）、処理はステップＳ２１（図１８参照）に進む。

ステップＳ２１において、データ演算部２２は、１サイクル目〜５サイクル目までの輝度変化率Δβの変化に基づいて、Δβ＝０．５となるサイクル数を推定する。たとえば、１サイクル目〜５サイクル目までの輝度変化率Δβに基づき、線形近似によって、Δβ＝０．５となるサイクル数が推定される。

ステップＳ２２において、データ演算部２２は、各サンプルの寿命時間を推定する。この寿命時間は、ステップＳ２１の処理によって算出されたサイクル数に加速係数を掛けることによって算出される。上述のように、加速係数には、ストレス試験の種類に応じて予め求められた値が用いられる。各サンプルのストレス試験の種類に応じて加速係数が選択される。

ステップＳ２３において、データ演算部２２は、サンプルの推定寿命時間の平均に基づいて回帰曲線を作成する。ステップＳ２４において、データ演算部２２は、回帰曲線に基づいて全体の寿命時間を推定する。ステップＳ２４で算出された寿命時間が光半導体装置の品質の評価のための指標値として用いられる。

このように実施の形態２によれば、実施の形態１と同様に、製品の特性の変動を高感度で検出可能な試験が採用される。したがって、実施の形態１と同様に、信頼性が高く再現性のある評価結果を得ることができる。

さらに実施の形態２によれば、試験で印加されるストレスと市場で実際に印加されるストレスとの対応関係（加速係数）が予め求められる。その加速係数を用いることによって、短時間の試験の結果から製品の寿命時間を評価できる。さらに実施の形態２によれば、短時間の試験の結果が信頼性が高く再現性のある評価結果であるため、その結果に基づいて評価された寿命時間も信頼性が高く再現性のある評価結果となる。

また、実施の形態１および２によれば、信頼性の高い評価結果を得ることができるので、たとえば、寿命時間が短い可能性があるロットの出荷を控えることができる。これにより市場に流通する製品の長寿命化を図ることができる。

また、実施の形態１および２によれば、少ない数のサンプルで品質を評価できるとともに、試験時間を短くすることができるので、品質評価のために消費されるエネルギーを削減できる。

また、実施の形態１および２によれば、品質評価結果を速やかにフィードバックすることが可能になる。これにより製造工程の改善に取り組みやすくなる。したがって、たとえば歩留向上を図ることができる。また歩留まり向上によって、廃棄される製品の量を減らすことができる。

なお、各実施の形態では、電子部品の一例として白色ＬＥＤを示した。しかしながら本発明は、光半導体装置の品質評価に適用可能である。したがってレーザダイオードの品質評価にも本発明を適用可能である。

さらに本発明は光半導体装置の品質評価にのみ適用可能と限定されるものではない。たとえば電気特性だけでは単純に品質を評価できない電子部品の品質の評価に本発明を適用することができる。したがって、たとえば一般的な半導体装置に本発明を適用可能である。光半導体装置以外の半導体装置の例としては、たとえばガリウムヒ素（ＧａＡｓ）によって形成されモノリシックマイクロ波集積回路（ＭＭＩＣ）を挙げることができる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものでないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

２ ＬＥＤ素子、３ リードフレーム、４ 封止樹脂、５ パッケージ、６ 金属反射膜、１０ 評価装置、１１〜１５ 測定部、２１ データ収集部、２２ データ演算部、３１〜３５ チャンバー。

Claims (17)

1. 電子部品の品質評価装置であって、
   前記電子部品に所定の環境ストレスが印加される前の第１の状態、および前記電子部品に前記所定の環境ストレスが印加された後の第２の状態の両方において、前記電子部品の入出力特性を取得する、少なくとも１つの測定部と、
   前記所定の環境ストレスとして予め設定された複数の環境ストレスにそれぞれ対応した複数の試験装置とを備え、
   前記複数の試験装置は、前記複数の環境ストレスにそれぞれ対応して予め準備された前記電子部品の複数のサンプルに、前記複数の環境ストレスをそれぞれ印加するよう構成され、
   前記少なくとも１つの測定部によって前記複数のサンプルの各々から得られた前記第１の状態での前記入出力特性および前記第２の状態での前記入出力特性に基づいて、前記電子部品の品質の評価のための指標値を演算する演算部をさらに備える、電子部品の品質評価装置。
2. 前記複数の環境ストレスの各々は、市場で前記電子部品に印加されるストレスとして予め選択されたストレスである、請求項１に記載の電子部品の品質評価装置。
3. 前記演算部は、前記指標値として、品質工学の動特性のＳＮ比を演算する、請求項２に記載の電子部品の品質評価装置。
4. 前記演算部は、前記ＳＮ比を用いて、前記複数の環境ストレスについて、前記電子部品の劣化への影響度に関する順序付けを行なう、請求項３に記載の電子部品の品質評価装置。
5. 前記演算部は、前記第１の状態から前記第２の状態へと前記電子部品の状態が変化したときの前記電子部品の入出力特性の変化率を算出して、前記変化率に基づいて、前記指標値として前記電子部品の寿命時間を演算する、請求項２に記載の電子部品の品質評価装置。
6. 前記演算部は、前記複数の試験装置の各々の試験時間と前記変化率との関係、および前記環境ストレスの各々による前記電子部品の劣化の加速係数に基づいて、前記寿命時間を演算する、請求項５に記載の電子部品の品質評価装置。
7. 前記少なくとも１つの測定部は、前記複数の試験装置にそれぞれ対応して設けられた複数の測定部であり、
   前記電子部品の品質評価装置は、
   前記複数の測定部の各々から前記入出力特性のデータを収集して前記演算部に前記データを与えるデータ収集部をさらに備える、請求項１に記載の電子部品の品質評価装置。
8. 前記電子部品は、光半導体装置である、請求項１〜７のいずれか１項に記載の電子部品の品質評価装置。
9. 前記入力は、前記光半導体装置の駆動電流であり、
   前記駆動電流は前記光半導体装置のしきい値電流以下の値から前記光半導体装置の定格電流の１．５倍の値までの間で変化する、請求項８に記載の電子部品の品質評価装置。
10. 電子部品の品質評価方法であって、
    複数の環境ストレスにそれぞれ対応して予め準備された前記電子部品の複数のサンプルの入出力特性を、前記複数のサンプルに前記複数の環境ストレスがそれぞれ印加される前の状態である第１の状態において取得するステップと、
    前記複数のサンプルに前記複数の環境ストレスをそれぞれ印加するステップと、
    前記複数のサンプルに前記複数の環境ストレスがそれぞれ印加された第２の状態における前記複数のサンプルの入出力特性を取得するステップと、
    前記第１の状態での前記入出力特性および前記第２の状態での前記入出力特性に基づいて、前記電子部品の品質の評価のための指標値を演算するステップとを備える、電子部品の品質評価方法。
11. 前記複数の環境ストレスの各々は、市場で前記電子部品に印加されるストレスとして予め選択されたストレスである、請求項１０に記載の電子部品の品質評価方法。
12. 前記指標値を演算するステップにおいて、前記指標値として、品質工学の動特性のＳＮ比を演算する、請求項１１に記載の電子部品の品質評価方法。
13. 前記ＳＮ比を用いて、前記複数の環境ストレスについて、前記電子部品の劣化への影響度に関する順序付けを行なうステップをさらに備える、請求項１２に記載の電子部品の品質評価方法。
14. 前記指標値を演算するステップは、
    前記第１の状態から前記第２の状態へと前記電子部品の状態が変化したときの前記電子部品の入出力特性の変化率を算出するステップと、
    前記変化率に基づいて、前記指標値として前記電子部品の寿命時間を演算するステップとを含む、請求項１１に記載の電子部品の品質評価方法。
15. 前記寿命時間を演算するステップは、
    前記複数の環境ストレスの各々の印加時間と前記変化率との関係、および前記環境ストレスの各々による前記電子部品の劣化の加速係数に基づいて、前記寿命時間を演算するステップを含む、請求項１４に記載の電子部品の品質評価方法。
16. 前記電子部品は、光半導体装置である、請求項１０〜１５のいずれか１項に記載の電子部品の品質評価方法。
17. 前記入力は、前記光半導体装置の駆動電流であり、
    前記駆動電流は前記光半導体装置のしきい値電流以下の値から前記光半導体装置の定格電流の１．５倍の値までの間で変化する、請求項１６に記載の電子部品の品質評価方法。

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