JP2014211363A - 熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法、シミュレーションソフトウエア、熱硬化性樹脂の製造方法、及びこの製造方法により製造したアンダーフィル - Google Patents
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Abstract
【課題】熱硬化性樹脂の粘度挙動を予測することができ、アンダーフィルのボイド発生を抑えつつ、良好な半田接続が得られる、熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法を提供する。【解決手段】３種以上の昇温速度の下で熱硬化性樹脂の発熱量ピーク及び粘度挙動をそれぞれ測定する反応速度測定工程及び粘度挙動測定工程と、反応速度測定工程で得られた昇温速度別の測定データをＫａｍａｌモデル式にフィッティングしてフィッティングカーブを得る反応速度フィッティング工程と、Ｋａｍａｌモデル式のパラメータ及び粘度挙動測定工程で得られた昇温速度別の測定データを、Ｃａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式にフィッティングしてフィッティングカーブを得る粘度挙動フィッティング工程と、粘度挙動フィッティング工程で得られた昇温速度別の各フィッティングカーブに基づき、任意の昇温速度における熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動をシミュレーションで算出する仮想粘度挙動算出工程と、を含む。【選択図】図８
Description
本発明は、任意の昇温速度における熱硬化性樹脂の粘度挙動を予測するための、熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法、シミュレーションソフトウエア、熱硬化性樹脂の製造方法、及びこの製造方法により製造したアンダーフィルに関し、特に、サーマルコンプレッションボンディング工法（ＴＣＢ）を行ったときの熱硬化性樹脂の粘度挙動を予測することができ、アンダーフィルのボイド発生を抑えつつ、良好な半田接続が得られる、熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法、シミュレーションソフトウエア、熱硬化性樹脂の製造方法、及びこの製造方法により製造したアンダーフィルに関する。
従来からフリップチップ実装法として、図１７に示すキャピラリーアンダーフィル（ＣＵＦ）を用いたキャピラリーフロー工法が知られている。このキャピラリーフロー工法では、まず、基板端子上にフラックスを塗布し（同図（ａ））、次いで、半田ボールを備えたＩＣチップをフラックス上に載置した後（同図（ｂ））、リフロー半田付けを実施する（同図（ｃ））。その後、余剰フラックスを洗浄し（同図（ｄ））、毛管現象を利用して、チップと基板との隙間にアンダーフィルを流し込み（同図（ｅ））、加熱処理によりアンダーフィルを熱硬化させる（同図（ｆ））。
しかし、このようなキャピラリーフロー工法では、アンダーフィル以外にフラックスの使用を必須とし、また、フラックスの塗布工程（図１７（ａ））及び洗浄工程（同図（ｄ））を行う必要もあり、ＩＣチップを効率よく実装することができなかった。特に、洗浄工程（同図（ｄ））において、余剰フラックスをきれいに洗い流すことができない場合があった。
そこで、フラックスを用いないフリップチップ実装法として、図１８に示すようなプレアプライドアンダーフィルマテリアル（ＰＡＭ）を用いたサーマルコンプレッションボンディング（ＴＣＢ）工法がある。この工法では、まず、基板端子上に、例えば、ノンコンダクティブペースト（ＮＣＰ）などのプレアプライドタイプのアンダーフィルを塗布し（同図（ａ））、次いで、半田ボールを備えたＩＣチップをアンダーフィル上に加熱圧着させる（同図（ｂ））。この加熱圧着によりＩＣチップの半田ボールを溶融させるとともに、アンダーフィルを一次硬化させる。その後、加熱処理によりアンダーフィルを二次硬化させる（同図（ｃ））。
このようなサーマルコンプレッションボンディング工法は、フラックスを用いずに、アンダーフィルの塗布工程、ＩＣチップの加熱圧着工程、加熱処理工程の３工程で済み、ＩＣチップを効率よく実装することが可能である。
しかし、上述したサーマルコンプレッションボンディング工法では、図１８（ｂ）に示すＩＣチップの加熱圧着工程において、アンダーフィルのボイド抑制と、良好な半田接続とを両立させることが困難であるという問題があった。
すなわち、図１８（ｂ）に示すＩＣチップの加熱圧着工程において、一次硬化されたアンダーフィルの粘度が低すぎると、アウトガスの発生を抑えることができず、ボイドが生じやすくなってしまう。このため、ＩＣチップの加熱圧着工程では、アンダーフィルの粘度の高さによって、アウトガスが発生するか否かが決まり、アウトガスが発生した場合はボイドが生じてしまう。
その反面、図１８（ｂ）に示すＩＣチップの加熱圧着工程において、アンダーフィルの粘度が高すぎると、半田ボールと基板端子との接続がアンダーフィルによって阻害されてしまう。アンダーフィルは、溶融した半田が濡れ広がるまでは増粘を開始しない粘度挙動を呈することが望ましい。半田が濡れ広がる前に、アンダーフィルが先に増粘を開始すると、半田の濡れ広がりが阻害されてしまい接触不良が生じるのである。
現在、ノンコンダクティブペーストに求められる条件として、例えば、実装タクトが４ｓｅｃの条件の場合、昇温速度は１８００℃／ｍｉｎ（約３０℃／ｓｅｃ）で２６０℃まで昇温するが、現状のノンコンダクティブペーストの組成では、ボイドが発生してしまう。ボイドの抑制には、半田溶融温度２２０℃付近で樹脂が高粘度であることが有利であると考えられる。しかし、従来の方法では、評価サンプルであるノンコンダクティブペーストを、３℃／ｍｉｎの昇温速度の下、レオメータで測定した温度依存性粘度データを元に粘度挙動を予測するしかなく、ボイドを抑制することすらできなかった。
上述したように、サーマルコンプレッションボンディング工法においては、アンダーフィルを、ボイド抑制と半田接続とが両立するような粘度挙動を呈する組成にする必要があるが、現状では、実装工程中の温度挙動に追従して、アンダーフィルの粘度挙動を測定する手段がなく、任意の昇温速度におけるアンダーフィルの粘度挙動を予測することができなかった。
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、サーマルコンプレッションボンディング工法を行ったときの熱硬化性樹脂の粘度挙動を予測することができ、アンダーフィルのボイド発生を抑えつつ、良好な半田接続が得られる、熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法、シミュレーションソフトウエア、熱硬化性樹脂の製造方法、及びこの製造方法により製造したアンダーフィルの提供を目的とする。
（１）上記目的を達成するために、本発明の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法は、任意の昇温速度における熱硬化性樹脂の粘度挙動を予測するための、熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法であって、評価サンプルとしての熱硬化性樹脂を用意し、３種以上の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の発熱量ピークをそれぞれ測定する反応速度測定工程と、前記３種以上の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動をそれぞれ測定する粘度挙動測定工程と、前記反応速度測定工程で得られた前記昇温速度別の測定データを、Ｋａｍａｌモデル式にフィッティングし、前記昇温速度別に、前記熱硬化性樹脂の熱量と時間及び熱量と温度のフィッティングカーブを得て、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まる前記Ｋａｍａｌモデル式のパラメータを算出する反応速度フィッティング工程と、前記反応速度フィッティング工程で算出されたＫａｍａｌモデル式のパラメータ、及び前記粘度挙動測定工程で得られた前記昇温速度別の測定データを、Ｃａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式にフィッティングし、前記昇温速度別に、前記熱硬化性樹脂の粘度と時間及び粘度と温度のフィッティングカーブを得て、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まる前記Ｃａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式のパラメータを算出する粘度挙動フィッティング工程と、前記粘度挙動フィッティング工程で得られた前記昇温速度別の各フィッティングカーブに基づいて、任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動をシミュレーションにより算出する仮想粘度挙動算出工程と、を含むようにしてある。
（２）好ましくは、上記（１）の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法において、前記反応速度測定工程では、前記熱硬化性樹脂の発熱量ピークを示差走査熱量測定装置により測定するとよい。
（３）好ましくは、上記（１）又は（２）の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法において、前記粘度挙動測定工程では、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動を粘弾性測定装置により測定するとよい。
（４）好ましくは、上記（１）〜（３）のいずれかの熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法において、前記反応速度フィッティング工程で用いられる前記Ｋａｍａｌモデル式が、下記式（Ａ）のＫａｍａｌモデル式を二重に重ねた下記式（Ｂ）の修正Ｋａｍａｌモデル式とするとよい。
但し、Ａ１、Ｅ１、Ａ２、Ｅ２、ｍ、ｎは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
但し、Ａ１、Ｅ１、Ａ２、Ｅ２、ｍ、ｎ、Ｂ１、Ｆ１、Ｂ２、Ｆ２、ｐ、ｑ、Ｔｂは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
但し、Ａ１、Ｅ１、Ａ２、Ｅ２、ｍ、ｎは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
但し、Ａ１、Ｅ１、Ａ２、Ｅ２、ｍ、ｎ、Ｂ１、Ｆ１、Ｂ２、Ｆ２、ｐ、ｑ、Ｔｂは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
（５）好ましくは、上記（１）〜（４）のいずれかの熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法において、前記３種以上の昇温速度が、少なくとも２℃／ｍｉｎ、５℃／ｍｉｎ、１０℃／ｍｉｎの３種とするとよい。
（６）上記目的を達成するために、本発明の熱硬化性樹脂の製造方法は、上記（１）〜（５）のいずれかの熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法により、任意の昇温速度における熱硬化性樹脂の粘度挙動を予測し、その組成を決定するようにしてある。
（７）上記目的を達成するために、本発明のアンダーフィルは、上記（６）に記載の熱硬化性樹脂の製造方法により、任意の昇温速度における粘度挙動を予測し、その組成を決定したアンダーフィルであって、前記アンダーフィルは、電子部品を実装する前に基板上に塗布され、該アンダーフィルを介して、前記電子部品が前記基板上に熱圧着されるサーマルコンプレッションボンディングに用いられ、所定の昇温速度で前記サーマルコンプレッションボンディングを実施した場合、前記電子部品を接続する半田の溶融開始後に、前記アンダーフィルの粘度増加が開始されるような粘度挙動を持たせた構成としてある。
（８）好ましくは、上記（７）のアンダーフィルにおいて、昇温速度が約３０００℃／ｍｉｎのときの粘度増加が、約１５０〜２６０℃の間で開始されるような粘度挙動とするとよい。
本発明の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法、シミュレーションソフトウエア、熱硬化性樹脂の製造方法、及びこの製造方法により製造したアンダーフィルによれば、サーマルコンプレッションボンディング工法を行ったときの熱硬化性樹脂の粘度挙動を予測することができ、アンダーフィルのボイド発生を抑えつつ、良好な半田接続が得られる。
以下、本発明の一実施形態に係る熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法、シミュレーションソフトウエア、熱硬化性樹脂の製造方法、及びこの製造方法により製造したアンダーフィルについて、図面を参照しつつ説明する。
＜装置構成＞
まず、本実施形態に係る熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法を実施するための装置について、図１及び図２を参照しつつ説明する。
まず、本実施形態に係る熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法を実施するための装置について、図１及び図２を参照しつつ説明する。
本実施形態に係る熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法では、評価サンプルとしての熱硬化性樹脂について、３種の昇温速度の下で、反応速度と粘度挙動とを実際に測定し、この測定結果を、本実施形態に係る専用のシミュレーションソフトウエアで解析することにより、前記熱硬化性樹脂の各昇温速度別の粘度挙動に関するフィッティングカーブを生成する。これら粘度挙動に関するフィッティングカーブに基づいて、任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の粘度挙動を予測する。
図１において、１０は、３種の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の反応速度を測定するための示差走査熱量（ＤＳＣ：Differential scanning calorimetry）測定装置である。示差走査熱量測定装置１０は、３種の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の温度依存性の発熱量ピークを測定する。このような示差走査熱量測定装置１０としては、例えば、ＮＥＴＺＳＣＨ社製の「ＤＳＣ２０４Ｆ１ Ｐｈｏｅｎｉｘ（登録商標）」を使用することができる。
また、２０は、３種の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動を測定するためのレオメータ（粘弾性測定装置）である。レオメータ２０は、３種の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の温度依存性の粘度挙動を測定する。このようなレオメータ２０としては、例えば、Ｔｈｅｒｍｏ ＳＣＩＥＮＴＩＦＩＣ社製の「ＨＡＡＫＥ ＭＡＲＳIII（商標）」を使用することができる。
これら示差走査熱量測定装置１０及びレオメータ２０の測定データは、それぞれコンピュータ３０に入力され、このコンピュータ３０にインストールされた本実施形態のシミュレーションソフトウエアにより解析される。図２に示すように、コンピュータ３０は、入出力バス３１に接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）３２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３３、ＲＯＭ（Read Only Memory）３４及び入出力インターフェース回路３５を備えている。
コンピュータ３０の入出力インターフェース回路３５には、液晶ディスプレイなどの画像表示装置３０Ａ、キーボードやマウスなどの入力装置３０Ｂが接続されているほか、上述した示差走査熱量測定装置１０及びレオメータ２０が接続されている。また、ＲＡＭ３３には、本実施形態のシミュレーションソフトウエアが消去可能に記憶されており、このシミュレーションソフトウエアは、ＣＰＵ３２により実行される。
ユーザは、コンピュータ３０を通じて、示差走査熱量測定装置１０及びレオメータ２０の測定条件を設定し、これら示差走査熱量測定装置１０及びレオメータ２０に、前記熱硬化性樹脂の反応速度及び粘度挙動の実測を行わせる。示差走査熱量測定装置１０及びレオメータ２０の測定結果は、入出力インターフェース回路３５を介してコンピュータ３０に入力され、本シミュレーションソフトウエアに従ったコンピュータ３０の解析処理の結果が、画像表示装置３０Ａに出力される。
なお、本実施形態では、汎用のコンピュータ３０のＲＡＭ３３に、本シミュレーションソフトウエアを事後的にダウンロードする構成としているが、この構成に限定されるものではなく、本実施形態のシミュレーションソフトウエアをＲＯＭ３４に記憶させて、コンピュータ３０を本実施形態の粘度挙動予測方法の専用機としてもよい。
＜シミュレーションソフトウエア＞
次に、コンピュータ３０のＲＡＭ３３に記憶された本実施形態のシミュレーションソフトウエアの構成について、図３を参照しつつ説明する。
次に、コンピュータ３０のＲＡＭ３３に記憶された本実施形態のシミュレーションソフトウエアの構成について、図３を参照しつつ説明する。
図３において、本実施形態のシミュレーションソフトウエア４０は、主として、反応速度フィッティング手段４１と、粘度挙動フィッティング手段４２と、仮想粘度挙動算出手段４３とを含む構成となっている。
＜＜反応速度フィッティング手段＞＞
反応速度フィッティング手段４１は、フィッティング演算処理手段４１Ａと、フィッティングカーブ生成手段４１Ｂと、パラメータ算出手段４１Ｃとを含む構成となっている。フィッティング演算処理手段４１Ａは、図１に示す示差走査熱量測定装置１０からの各昇温速度別の測定データを、Ｋａｍａｌモデル式にフィッティングする演算処理を行う。フィッティングカーブ生成手段４１Ｂは、フィッティング演算処理手段４１Ａの演算処理の結果に基づいて、各昇温速度別に、前記熱硬化性樹脂の熱量と時間及び熱量と温度のフィッティングカーブを生成する。パラメータ算出手段４１Ｃは、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まるＫａｍａｌモデル式のパラメータを算出する。
反応速度フィッティング手段４１は、フィッティング演算処理手段４１Ａと、フィッティングカーブ生成手段４１Ｂと、パラメータ算出手段４１Ｃとを含む構成となっている。フィッティング演算処理手段４１Ａは、図１に示す示差走査熱量測定装置１０からの各昇温速度別の測定データを、Ｋａｍａｌモデル式にフィッティングする演算処理を行う。フィッティングカーブ生成手段４１Ｂは、フィッティング演算処理手段４１Ａの演算処理の結果に基づいて、各昇温速度別に、前記熱硬化性樹脂の熱量と時間及び熱量と温度のフィッティングカーブを生成する。パラメータ算出手段４１Ｃは、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まるＫａｍａｌモデル式のパラメータを算出する。
＜＜粘度挙動フィッティング手段＞＞
粘度挙動フィッティング手段４２は、フィッティング演算処理手段４２Ａと、フィッティングカーブ生成手段４２Ｂと、パラメータ算出手段４２Ｃとを含む構成となっている。フィッティング演算処理手段４２Ａは、反応速度フィッティング手段４１が算出したＫａｍａｌモデル式のパラメータ、及び図１に示すレオメータ２０からの各昇温速度別の測定データを、Ｃａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式にフィッティングする演算処理を行う。フィッティングカーブ生成手段４２Ｂは、フィッティング演算処理手段４２Ａの演算処理の結果に基づいて、各昇温速度別に、前記熱硬化性樹脂の粘度と時間及び粘度と温度のフィッティングカーブを生成する。パラメータ算出手段４２Ｃは、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まるＣａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式のパラメータを算出する。
粘度挙動フィッティング手段４２は、フィッティング演算処理手段４２Ａと、フィッティングカーブ生成手段４２Ｂと、パラメータ算出手段４２Ｃとを含む構成となっている。フィッティング演算処理手段４２Ａは、反応速度フィッティング手段４１が算出したＫａｍａｌモデル式のパラメータ、及び図１に示すレオメータ２０からの各昇温速度別の測定データを、Ｃａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式にフィッティングする演算処理を行う。フィッティングカーブ生成手段４２Ｂは、フィッティング演算処理手段４２Ａの演算処理の結果に基づいて、各昇温速度別に、前記熱硬化性樹脂の粘度と時間及び粘度と温度のフィッティングカーブを生成する。パラメータ算出手段４２Ｃは、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まるＣａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式のパラメータを算出する。
＜＜仮想粘度挙動算出手段＞＞
仮想粘度挙動算出手段４３は、粘度挙動演算処理手段４３Ａと、フィッティングカーブ生成手段４３Ｂとを含む構成となっている。粘度挙動演算処理手段４３Ａは、粘度挙動フィッティング手段４２が生成した前記熱硬化性樹脂の粘度と時間及び粘度と温度のフィッティングカーブに基づいて、前記３種以外の任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動をシミュレーションにより算出する。フィッティングカーブ生成手段４３Ｂは、粘度挙動演算処理手段４３Ａの算出結果に基づいて、任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動を示すフィッティングカーブを生成する。
仮想粘度挙動算出手段４３は、粘度挙動演算処理手段４３Ａと、フィッティングカーブ生成手段４３Ｂとを含む構成となっている。粘度挙動演算処理手段４３Ａは、粘度挙動フィッティング手段４２が生成した前記熱硬化性樹脂の粘度と時間及び粘度と温度のフィッティングカーブに基づいて、前記３種以外の任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動をシミュレーションにより算出する。フィッティングカーブ生成手段４３Ｂは、粘度挙動演算処理手段４３Ａの算出結果に基づいて、任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動を示すフィッティングカーブを生成する。
＜＜その他＞＞
なお、示差走査熱量測定装置１０及びレオメータ２０には、通常、専用の測定・解析ソフトウエアが用意されているが、本実施形態のシミュレーションソフトウエア４０が、示差走査熱量測定装置１０及びレオメータ２０の測定データを解析し、図６（ａ）や図７に示すような測定結果をコンピュータ３０に生成させるプログラムを含んでもよい。
なお、示差走査熱量測定装置１０及びレオメータ２０には、通常、専用の測定・解析ソフトウエアが用意されているが、本実施形態のシミュレーションソフトウエア４０が、示差走査熱量測定装置１０及びレオメータ２０の測定データを解析し、図６（ａ）や図７に示すような測定結果をコンピュータ３０に生成させるプログラムを含んでもよい。
＜熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法＞
次に、上述した示差走査熱量測定装置１０、レオメータ２０、コンピュータ３０を用いた本実施形態の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法について、図４〜図１４を参照しつつ詳述する。
次に、上述した示差走査熱量測定装置１０、レオメータ２０、コンピュータ３０を用いた本実施形態の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法について、図４〜図１４を参照しつつ詳述する。
＜＜本測定方法の技術的意義＞＞
サーマルコンプレッションボンディング工法は、一般に、１８００〜３０００℃／ｍｉｎの高速昇温で行われ、使用するアンダーフィル（熱硬化性樹脂）の粘度挙動によってはボイドが発生してしまい、また、半田の接続不良が生じてしまう問題がある。すなわち、１８００〜３０００℃／ｍｉｎの高速昇温に対して、使用するアンダーフィルの粘度を高くするとボイドの発生を抑えることができるが、半田の接続不良が生じやすくなる。これと逆に、１８００〜３０００℃／ｍｉｎの高速昇温に対して、使用するアンダーフィルの粘度を低くすると半田の接続不良が生じなくなるが、ボイドが発生しやすくなる。
サーマルコンプレッションボンディング工法は、一般に、１８００〜３０００℃／ｍｉｎの高速昇温で行われ、使用するアンダーフィル（熱硬化性樹脂）の粘度挙動によってはボイドが発生してしまい、また、半田の接続不良が生じてしまう問題がある。すなわち、１８００〜３０００℃／ｍｉｎの高速昇温に対して、使用するアンダーフィルの粘度を高くするとボイドの発生を抑えることができるが、半田の接続不良が生じやすくなる。これと逆に、１８００〜３０００℃／ｍｉｎの高速昇温に対して、使用するアンダーフィルの粘度を低くすると半田の接続不良が生じなくなるが、ボイドが発生しやすくなる。
このため、サーマルコンプレッションボンディング工法に使用するアンダーフィルの開発には、高速昇温時の粘度制御が必要となるが、サーマルコンプレッションボンディング工法の昇温速度は１８００〜３０００℃／ｍｉｎとあまりにも高く、従来の一般的な粘度測定装置であるレオメータは、昇温速度１０℃／ｍｉｎの測定が限界であり、昇温速度１８００〜３０００℃／ｍｉｎで粘度を実測することは到底できない。さらに、アンダーフィルは、昇温時にゲル化が始まることによる粘度上昇も起きるので、１０℃／ｍｉｎといった低速昇温時の挙動から、１８００〜３０００℃／ｍｉｎの高速昇温時の粘度を予測することは極めて困難である。
そこで、本実施形態の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法では、アンダーフィルの高速昇温時の硬化を加味した粘度予測を行っている。すなわち、アンダーフィルの硬化度依存を求めるために、示差走査熱量測定装置１０によって、３種の昇温速度別に測定した結果をＫａｍａｌモデル式にフィッティングする。次いで、アンダーフィルの昇温速度依存を求めるために、レオメータ２０によって前記３種の昇温速度別に測定した結果をＣａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式にフィッティングする。その後、アンダーフィルの硬化度と昇温速度とを組み合わせ、これら挙動を統合して加味した粘度挙動の予測を可能とした。
＜＜反応速度測定工程＞＞
図４は、評価サンプルとしての熱硬化性樹脂の反応速度測定工程の手順を示すフローチャートである。この反応速度測定工程では、３種以上の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の反応速度をそれぞれ測定する。本実施形態では、前記熱硬化性樹脂に、出願人であるナミックス株式会社製のプレアプライドアンダーフィルマテリアル「ＸＳ８４４８−１９６」を使用し、２℃／ｍｉｎ、５℃／ｍｉｎ、１０℃／ｍｉｎの３種の昇温速度の下、図１に示す示差走査熱量測定装置１０によって、前記熱硬化性樹脂の発熱量ピークをそれぞれ測定している（図４のステップＳ１）。
図４は、評価サンプルとしての熱硬化性樹脂の反応速度測定工程の手順を示すフローチャートである。この反応速度測定工程では、３種以上の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の反応速度をそれぞれ測定する。本実施形態では、前記熱硬化性樹脂に、出願人であるナミックス株式会社製のプレアプライドアンダーフィルマテリアル「ＸＳ８４４８−１９６」を使用し、２℃／ｍｉｎ、５℃／ｍｉｎ、１０℃／ｍｉｎの３種の昇温速度の下、図１に示す示差走査熱量測定装置１０によって、前記熱硬化性樹脂の発熱量ピークをそれぞれ測定している（図４のステップＳ１）。
示差走査熱量測定装置１０による３種の昇温速度の各測定データは、それぞれコンピュータ３０に入力される（図４のステップＳ２）。コンピュータ３０は、差走査熱量測定装置１０の専用ソフトウエア、又は本実施形態のシミュレーションソフトウエアのプログラムに従い、各測定データの０値を補正して、図６（ａ）に示すような熱量と温度との関係（温度依存性反応速度）を表すグラフを生成する。図６（ａ）の測定結果によれば、２℃／ｍｉｎ、５℃／ｍｉｎ、１０℃／ｍｉｎのいずれの昇温速度の場合も、小さい初期ピークは出ているが、昇温速度が高くなるにつれ、ピーク温度も高くなるという一般的な反応速度カーブを描いていることが分かる。
ここで、３種以上の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の反応速度をそれぞれ測定する意義は、前記熱硬化性樹脂の粘度の温度依存性と、昇温速度依存性とを考慮した単一式にするために、両者を可変させた際の可変量と粘度変化との関係を同定するためである。４種、５種、６種・・・と昇温速度を変えた測定データが多いほど同定制度は上がると期待されるが、実際は３種の昇温速度の測定データがあれば、期待される同定式が得られる。
また、前記熱硬化性樹脂の発熱量ピークを測定する意義は、前記熱硬化性樹脂は、温度及び時間を与えることで、樹脂の反応基が開環して硬化剤と反応を始める硬化現象が起きるため、その粘度が増加していく。前記熱硬化性樹脂の発熱量ピークは、硬化現象が最も進む温度及び時間を示唆する。したがって、前記熱硬化性樹脂の発熱量ピークから、温度、時間、粘度の関係性を明らかにし、硬化による粘度変化を知ることができる。
＜＜粘度挙動測定工程＞＞
図５は、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動測定工程の手順を示すフローチャートである。この粘度挙動測定工程では、２℃／ｍｉｎ、５℃／ｍｉｎ、１０℃／ｍｉｎの３種の昇温速度の下、図１に示すレオメータ２０によって、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動をそれぞれ測定している（図５のステップＳ１）。前記熱硬化性樹脂は樹脂ペーストの状態とし、レオメータ２０の諸条件としては、歪み０．５％で１Ｈｚ、４０φパラレルコーンでＧａｐ５００μｍにて測定を行った。
図５は、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動測定工程の手順を示すフローチャートである。この粘度挙動測定工程では、２℃／ｍｉｎ、５℃／ｍｉｎ、１０℃／ｍｉｎの３種の昇温速度の下、図１に示すレオメータ２０によって、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動をそれぞれ測定している（図５のステップＳ１）。前記熱硬化性樹脂は樹脂ペーストの状態とし、レオメータ２０の諸条件としては、歪み０．５％で１Ｈｚ、４０φパラレルコーンでＧａｐ５００μｍにて測定を行った。
レオメータ２０による３種の粘度挙動の各測定データは、それぞれコンピュータ３０に入力される（図５のステップＳ２）。コンピュータ３０は、レオメータ２０の専用ソフトウエア、又は本実施形態のシミュレーションソフトウエアのプログラムに従い、図７に示すような粘度と温度との関係（温度依存性粘度）を表すグラフを生成する。
＜＜反応速度フィッティング工程＞＞
図８は、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法の反応速度フィッティング工程、粘度挙動フィッティング工程及び仮想粘度挙動算出工程の手順を示すフローチャートである。これら工程は、いずれもコンピュータ３０が、本実施形態のシミュレーションソフトウエアのプログラムに従い、上述した反応速度測定工程及び粘度挙動測定工程の測定データに基づいて処理する。
図８は、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法の反応速度フィッティング工程、粘度挙動フィッティング工程及び仮想粘度挙動算出工程の手順を示すフローチャートである。これら工程は、いずれもコンピュータ３０が、本実施形態のシミュレーションソフトウエアのプログラムに従い、上述した反応速度測定工程及び粘度挙動測定工程の測定データに基づいて処理する。
図８のステップＳ２１〜２３に、反応速度フィッティング工程の手順を示す。ステップＳ２１〜２３の前処理として、コンピュータ３０は、図４の反応速度測定工程で得られた測定データをゼロライン補正し、各昇温速度別の総熱量値が可能な限り相違ないデータを調整する。仮に、各昇温速度別の総熱量値に相違が生じた場合は、前記熱硬化性樹脂に未硬化部が存在することになるため、精度の低下が予測される。
次いで、ステップＳ２１に進み、コンピュータ３０は、図４の反応速度測定工程で得られた各昇温速度別の測定データを、下記式（１）のＫａｍａｌモデル式にフィッティングする。Ｋａｍａｌモデル式は、昇温速度一定、質量一定(単位質量あたりに換算)の条件下で測定された熱硬化性樹脂の発熱量と温度(又は時間)の関係である反応速度曲線をモデル化した式である。
但し、Ａ１、Ｅ１、Ａ２、Ｅ２、ｍ、ｎは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
但し、Ａ１、Ｅ１、Ａ２、Ｅ２、ｍ、ｎは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
ここで、発明者らは、当初、上記式（１）を用いて反応速度測定工程の測定データをフィッティングしたが、上記式（1）に対して、測定データを収束誤差範囲内に収めることができずに発散してしまった。この要因としては、各昇温速度別の総熱量値の相違があったためと考えられる。各昇温速度別の総熱量値を図６（ｂ）に示す。同図（ｂ）に示すように、各昇温速度別の総熱量値は、約８％〜５％程度のばらつきがあることが分かる。
そこで、本実施形態では、各昇温速度別の総熱量値にばらつきがある場合や、発熱量ピークが複数あってノイズが多い場合などに対応すべく、上記式（１）のＫａｍａｌモデル式を２重に重ねた下記式（２）の修正Ｋａｍａｌモデル式によってフィッティングすることを試みた。
但し、Ａ１、Ｅ１、Ａ２、Ｅ２、ｍ、ｎ、Ｂ１、Ｆ１、Ｂ２、Ｆ２、ｐ、ｑ、Ｔｂは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
但し、Ａ１、Ｅ１、Ａ２、Ｅ２、ｍ、ｎ、Ｂ１、Ｆ１、Ｂ２、Ｆ２、ｐ、ｑ、Ｔｂは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
上記式（１）のＫａｍａｌモデル式は、６個のパラメータでフィッティングするものであったが、本実施形態の上記式（２）の修正Ｋａｍａｌモデル式は、その２倍の１２個のパラメータでフィッティングするものである。この結果、より柔軟に複雑なモデルをフィッティングすることが可能となる。
次いで、図８のステップＳ２２に進み、コンピュータ３０は、各昇温速度別の反応速度のフィッティングカーブを生成する。上記式（２）の修正Ｋａｍａｌモデル式により生成した、各昇温速度別の反応速度のフィッティングカーブを図９（ａ）、（ｂ）に示す。図９（ａ）は、図５のステップＳ１で得られた前記熱硬化性樹脂の熱量と時間（時間依存性反応速度）の実測データと、図８のステップＳ２２で得られたフィッティングカーブを示すグラフである。図９（ｂ）は、図５のステップＳ１で得られた前記熱硬化性樹脂の熱量と温度（温度依存性反応速度）の実測データと、図８のステップＳ２２で得られたフィッティングカーブを示すグラフである。
図９（ａ）、（ｂ）に示すように、反応速度の実測データとフィッティングカーブとを比較すると、両者は、ピーク付近での熱量値の差異は多少あるが、立ち上がり、立ち下りでの挙動はほぼ一致しており、フィッティングカーブに問題ない。
次いで、図８のステップＳ２３に進み、コンピュータ３０は、ステップＳ２１及びＳ２２のフィッティング結果に基づいて、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まる上記（２）の修正Ｋａｍａｌモデル式のパラメータＡ１、Ｅ１、Ａ２、Ｅ２、ｍ、ｎ、Ｂ１、Ｆ１、Ｂ２、Ｆ２、ｐ、ｑ、Ｔｂを算出する。これらパラメータの一覧を図１０に示す。
＜＜粘度挙動フィッティング工程＞＞
図８のステップＳ２４〜２６に、粘度挙動フィッティング工程の手順を示す。まず、コンピュータ３０は、ステップＳ２４において、ステップＳ２３で算出された上記式（２）の修正Ｋａｍａｌモデル式のパラメータ、及び図５の粘度挙動測定工程（ステップＳ１１、Ｓ１２）で得られた各昇温速度別の測定データを、下記式（４）のＣａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式にフィッティングする。ここで、下記式（４）のＣａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式は、下記式（３）のＭａｃｏｓｋｏモデル式の熱可塑性パートに、Ｃａｓｔｒｏモデル式を適用したものである。下記式（３）のＭａｃｏｓｋｏモデル式は、一定昇温速度条件下で測定された、熱硬化性樹脂の粘度と時間との関係を表す粘度成長曲線をモデル化した式である。
但し、Ｂ、ＴＢ、τ＊、ｒ、ω、αｇｅｌ、Ｅ、Ｆは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
図８のステップＳ２４〜２６に、粘度挙動フィッティング工程の手順を示す。まず、コンピュータ３０は、ステップＳ２４において、ステップＳ２３で算出された上記式（２）の修正Ｋａｍａｌモデル式のパラメータ、及び図５の粘度挙動測定工程（ステップＳ１１、Ｓ１２）で得られた各昇温速度別の測定データを、下記式（４）のＣａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式にフィッティングする。ここで、下記式（４）のＣａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式は、下記式（３）のＭａｃｏｓｋｏモデル式の熱可塑性パートに、Ｃａｓｔｒｏモデル式を適用したものである。下記式（３）のＭａｃｏｓｋｏモデル式は、一定昇温速度条件下で測定された、熱硬化性樹脂の粘度と時間との関係を表す粘度成長曲線をモデル化した式である。
但し、Ｂ、ＴＢ、τ＊、ｒ、ω、αｇｅｌ、Ｅ、Ｆは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
次いで、図８のステップＳ２５に進み、コンピュータ３０は、各昇温速度別の粘度挙動のフィッティングカーブを生成する。上記式（４）のＣａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式により生成した、各昇温速度別の粘度挙動のフィッティングカーブを図１１（ａ）、（ｂ）に示す。図１１（ａ）は、図４のステップＳ１１で得られた前記熱硬化性樹脂の熱量と時間（時間依存性粘度）の実測データと、図８のステップＳ２５で得られたフィッティングカーブを示すグラフである。図１１（ｂ）は、図４のステップＳ１１で得られた前記熱硬化性樹脂の熱量と温度（温度依存性粘度）の実測データと、図８のステップＳ２５で得られたフィッティングカーブを示すグラフである。図１１（ａ）、（ｂ）に示すように、粘度挙動の実測データとフィッティングカーブとを比較すると、両者はほぼ一致しており、フィッティングカーブに問題ない。
次いで、図８のステップＳ２６に進み、コンピュータ３０は、ステップＳ２４及びＳ２５のフィッティング結果に基づいて、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まる上記（４）のＣａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式のパラメータＢ、ＴＢ、τ＊、ｒ、ω、αｇｅｌ、Ｅ、Ｆを算出する。これらパラメータの一覧を図１２に示す。
＜＜仮想粘度挙動算出工程＞＞
図８のステップＳ２７、Ｓ２８に、仮想粘度挙動算出工程の手順を示す。ステップＳ２７において、コンピュータ３０は、ステップＳ２４〜Ｓ２６で得られた昇温速度別の各フィッティングカーブに基づいて、任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動をシミュレーションにより算出する。その後、ステップＳ２８に進み、コンピュータ３０は、ステップＳ２７の算出結果に基づいて、任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動を表すフィッティングカーブを生成する。
図８のステップＳ２７、Ｓ２８に、仮想粘度挙動算出工程の手順を示す。ステップＳ２７において、コンピュータ３０は、ステップＳ２４〜Ｓ２６で得られた昇温速度別の各フィッティングカーブに基づいて、任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動をシミュレーションにより算出する。その後、ステップＳ２８に進み、コンピュータ３０は、ステップＳ２７の算出結果に基づいて、任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動を表すフィッティングカーブを生成する。
ここで、仮想粘度挙動算出工程のステップＳ２７で行われるシミュレーションの処理について、図１３及び図１４に示す仮想粘度挙動算出サブルーチンを参照しつつ説明する。図１３は前半の反応速度パート、図１４は後半の粘度挙動パートの処理を示す。
まず、図１３のステップＳ３１において、コンピュータ３０は、ユーザの入力に従って評価サンプルの任意の昇温速度を選定する。ここでいう「任意の昇温速度」とは、例えば、レオメータ２０では測定することができない１８００〜３０００℃／ｍｉｎの高速昇温であってもよい。
次いで、ステップＳ３２に進み、コンピュータ３０は、Ｋａｍａｌモデル式（本実施形態では、上述した修正Ｋａｍａｌモデル式）の各パラメータに、任意の昇温速度に応じた仮数値を代入する。そして、ステップＳ３３に進み、コンピュータ３０は、図４の反応速度測定工程（ステップＳ１）と同じ時間の熱量をＫａｍａｌモデル式から算出する。
その後、ステップＳ３４において、コンピュータ３０は、Ｋａｍａｌモデル式の熱量の算出結果と、図４の反応速度測定工程（ステップＳ１）の熱量の測定データとを比較し、これら値の一致率が良好か否か（許容範囲か否か）を判断する。一致率が良好でないと判別した場合（ＮＯ）は、ステップＳ３６に進み、コンピュータ３０は、Ｋａｍａｌモデル式の各パラメータに代入する仮数値を増減させ、ステップＳ３２〜Ｓ３５の処理を繰り返す。一方、一致率が良好であると判別した場合（ＹＥＳ）は、ステップＳ３７に進み、コンピュータ３０は、Ｋａｍａｌモデル式の各パラメータを決定する。
次いで、図１４のステップＳ４１に進み、コンピュータ３０は、Ｃａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式の各パラメータに、任意の昇温速度に応じた仮数値を代入する。そして、ステップＳ４２に進み、コンピュータ３０は、図５の粘度挙動測定工程（ステップＳ１１）と同じ時間の粘度をＣａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式から算出する。
その後、ステップＳ４３において、コンピュータ３０は、Ｃａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式の熱量の算出結果と、図５の粘度挙動測定工程（ステップＳ１１）の粘度の測定データとを比較し、これら値の一致率が良好か否か（許容範囲か否か）を判断する。一致率が良好でないと判別した場合（ＮＯ）は、ステップＳ４５に進み、コンピュータ３０は、Ｃａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式の各パラメータに代入する仮数値を増減させ、ステップＳ４１〜Ｓ４４の処理を繰り返す。一方、一致率が良好であると判別した場合（ＹＥＳ）は、ステップＳ４６に進み、コンピュータ３０は、Ｃａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式の各パラメータを決定する。
次いで、ステップＳ４７に進み、コンピュータ３０は、図１３のステップＳ３７で決定したＫａｍａｌモデル式の各パラメータと、ステップＳ４６で決定したＣａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式の各パラメータを、Ｃａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式にフィッティングし、仮想粘度挙動のフィッティングカーブを生成する（ステップＳ４８）。生成されたフィッティングカーブは、例えば、後述する図１６のように、コンピュータ３０の画像表示装置３０Ａに表示される（図８のステップＳ２７）。
＜＜＜仮想粘度挙動の再現性の検証＞＞＞
本実施形態では、任意の昇温速度をレオメータ２０で測定可能な３℃／ｍｉｎに設定して、コンピュータ３０が算出した仮想粘度挙動の再現性を検証した。すなわち、コンピュータ３０には、ステップＳ２４〜Ｓ２６で得られた昇温速度別の各フィッティングカーブに基づいて、昇温速度３℃／ｍｉｎの条件で前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動を算出させ、一方で、レオメータ２０を用いて、昇温速度３℃／ｍｉｎの条件で前記熱硬化性樹脂の粘度挙動を実際に測定し、予測した仮想粘度挙動のフィッティングカーブと、実測データとを比較した。
本実施形態では、任意の昇温速度をレオメータ２０で測定可能な３℃／ｍｉｎに設定して、コンピュータ３０が算出した仮想粘度挙動の再現性を検証した。すなわち、コンピュータ３０には、ステップＳ２４〜Ｓ２６で得られた昇温速度別の各フィッティングカーブに基づいて、昇温速度３℃／ｍｉｎの条件で前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動を算出させ、一方で、レオメータ２０を用いて、昇温速度３℃／ｍｉｎの条件で前記熱硬化性樹脂の粘度挙動を実際に測定し、予測した仮想粘度挙動のフィッティングカーブと、実測データとを比較した。
この比較結果を図１５（ａ）、（ｂ）に示す。図１５（ａ）は、粘度と時間の関係（時間依存性粘度）の実測データ、及び予測した仮想粘度挙動のフィッティングカーブを示すグラフであり、同図（ｂ）は粘度と温度の関係（温度依存性粘度）の実測データ、及び予測した仮想粘度挙動のフィッティングカーブを示すグラフである。これらグラフのうち、昇温速度３℃／ｍｉｎの実測データと、そのフィッティングカーブとに注目すると、コンピュータ３０により算出した昇温速度３℃／ｍｉｎのフィッティングカーブが、実測データとほぼ一致していることが分かる。
＜＜＜高速昇温への適用＞＞＞＞
現在、サーマルコンプレッションボンディング工法で用いられているノンコンダクティブペーストに求められる条件として、例えば、タクト４Ｓｅｃの実装条件の場合、昇温速度は１８００℃／ｍｉｎ(約３０℃／ｓｅｃ)で２６０℃まで昇温するが、現状ではタクトの際にボイドが発生している問題がある。本発明者らが鋭意検討した結果、ボイド抑制には、半田溶融温度である２２０℃付近で樹脂が高粘度であることが有利と考えるが、現状の測定方法では３℃／ｍｉｎの温度依存性粘度の実測データを元に検討するほかに手段がなく、粘度の判断も困難であった。
現在、サーマルコンプレッションボンディング工法で用いられているノンコンダクティブペーストに求められる条件として、例えば、タクト４Ｓｅｃの実装条件の場合、昇温速度は１８００℃／ｍｉｎ(約３０℃／ｓｅｃ)で２６０℃まで昇温するが、現状ではタクトの際にボイドが発生している問題がある。本発明者らが鋭意検討した結果、ボイド抑制には、半田溶融温度である２２０℃付近で樹脂が高粘度であることが有利と考えるが、現状の測定方法では３℃／ｍｉｎの温度依存性粘度の実測データを元に検討するほかに手段がなく、粘度の判断も困難であった。
そこで、本実施形態の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法により、昇温速度１８００℃／ｍｉｎを予測した仮想粘度挙動のフィッティングカーブを図１６に示す。比較のために、３℃／ｍｉｎ、５００℃／ｍｉｎ、３０００℃／ｍｉｎの予測結果も示す。粘度は２００℃付近から上昇するが、昇温速度１８００℃／ｍｉｎを予測した仮想粘度挙動のフィッティングカーブによれば、２００℃付近でも増粘せずに非常に低粘度であり、ボイドが発生するものと考えられる。したがって、ボイドの発生を抑える熱硬化性樹脂の開発には、図中の矢印に示すように２００℃付近での粘度を上げるような改良の方向性が示唆される。
このように、本実施形態に係る熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法によれば、アンダーフィルとしての熱硬化性樹脂の開発工数を大幅に短縮することができ、熱硬化性樹脂のメカニズムを考慮した改善、及び新たな優位性を持つ樹脂材料の開発を展開することが可能となる。
１０ 示差走査熱量測定装置
２０ レオメータ（粘弾性測定装置）
３０ コンピュータ
３０Ａ 画像表示装置
３０Ｂ 入力装置
３１ 入出力バス
３２ ＣＰＵ
３３ ＲＡＭ
３４ ＲＯＭ
３５ 入出力インターフェース回路
４０ シミュレーションソフトウエア
４１ 反応速度フィッティング手段
４１Ａ フィッティング演算処理手段
４１Ｂ フィッティングカーブ生成手段
４１Ｃ パラメータ算出手段
４２ 粘度挙動フィッティング手段
４２Ａ フィッティング演算処理手段
４２Ｂ フィッティングカーブ生成手段
４２Ｃ パラメータ算出手段
４３ 仮想粘度挙動算出手段
４３Ａ 粘度挙動演算処理手段
４３Ｂ フィッティングカーブ生成手段
２０ レオメータ（粘弾性測定装置）
３０ コンピュータ
３０Ａ 画像表示装置
３０Ｂ 入力装置
３１ 入出力バス
３２ ＣＰＵ
３３ ＲＡＭ
３４ ＲＯＭ
３５ 入出力インターフェース回路
４０ シミュレーションソフトウエア
４１ 反応速度フィッティング手段
４１Ａ フィッティング演算処理手段
４１Ｂ フィッティングカーブ生成手段
４１Ｃ パラメータ算出手段
４２ 粘度挙動フィッティング手段
４２Ａ フィッティング演算処理手段
４２Ｂ フィッティングカーブ生成手段
４２Ｃ パラメータ算出手段
４３ 仮想粘度挙動算出手段
４３Ａ 粘度挙動演算処理手段
４３Ｂ フィッティングカーブ生成手段
Claims (8)
- 任意の昇温速度における熱硬化性樹脂の粘度挙動を予測するための、熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法であって、
評価サンプルとしての熱硬化性樹脂を用意し、
３種以上の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の発熱量ピークをそれぞれ測定する反応速度測定工程と、
前記３種以上の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動をそれぞれ測定する粘度挙動測定工程と、
前記反応速度測定工程で得られた前記昇温速度別の測定データを、Ｋａｍａｌモデル式にフィッティングし、前記昇温速度別に、前記熱硬化性樹脂の熱量と時間及び熱量と温度のフィッティングカーブを得て、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まる前記Ｋａｍａｌモデル式のパラメータを算出する反応速度フィッティング工程と、
前記反応速度フィッティング工程で算出されたＫａｍａｌモデル式のパラメータ、及び前記粘度挙動測定工程で得られた前記昇温速度別の測定データを、Ｃａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式にフィッティングし、前記昇温速度別に、前記熱硬化性樹脂の粘度と時間及び粘度と温度のフィッティングカーブを得て、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まる前記Ｃａｓｔｒｏ−Ｍａｃｏｓｋｏモデル式のパラメータを算出する粘度挙動フィッティング工程と、
前記粘度挙動フィッティング工程で得られた前記昇温速度別の各フィッティングカーブに基づいて、任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動をシミュレーションにより算出する仮想粘度挙動算出工程と、
を含むことを特徴とする熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法。 - 前記反応速度測定工程では、前記熱硬化性樹脂の発熱量ピークを示差走査熱量測定装置により測定することとした、請求項１に記載の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法。
- 前記粘度挙動測定工程では、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動を粘弾性測定装置により測定することとした、請求項１又は２に記載の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法。
- 前記反応速度フィッティング工程で用いられる前記Ｋａｍａｌモデル式が、下記式（１）のＫａｍａｌモデル式を二重に重ねた下記式（２）の修正Ｋａｍａｌモデル式である請求項１〜３のいずれか１項に記載の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法。
但し、Ａ１、Ｅ１、Ａ２、Ｅ２、ｍ、ｎは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
但し、Ａ１、Ｅ１、Ａ２、Ｅ２、ｍ、ｎ、Ｂ１、Ｆ１、Ｂ２、Ｆ２、ｐ、ｑ、Ｔｂは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。 - 前記３種以上の昇温速度が、少なくとも２℃／ｍｉｎ、５℃／ｍｉｎ、１０℃／ｍｉｎの３種である、請求項１〜４のいずれか１項に記載の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法。
- 請求項１〜５のいずれか１項に記載した熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法により、任意の昇温速度における熱硬化性樹脂の粘度挙動を予測し、その組成を決定したことを特徴とする熱硬化性樹脂の製造方法。
- 請求項６に記載の熱硬化性樹脂の製造方法により、任意の昇温速度における粘度挙動を予測し、その組成を決定したアンダーフィルであって、
前記アンダーフィルは、電子部品を実装する前に基板上に塗布され、該アンダーフィルを介して、前記電子部品が前記基板上に熱圧着されるサーマルコンプレッションボンディングに用いられ、
所定の昇温速度で前記サーマルコンプレッションボンディングを実施した場合、前記電子部品を接続する半田の溶融開始後に、前記アンダーフィルの粘度増加が開始されるような粘度挙動を持たせた、ことを特徴とするアンダーフィル。 - 昇温速度が約３０００℃／ｍｉｎのときの粘度増加が、約１５０〜２６０℃の間で開始されるような粘度挙動とした、請求項７に記載のアンダーフィル。
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- 2013-04-18 JP JP2013087759A patent/JP6081853B2/ja active Active
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