JP2023508040A - ソルダー印刷装置の制御パラメータを最適化するための装置及び方法 - Google Patents

ソルダー印刷装置の制御パラメータを最適化するための装置及び方法 Download PDF

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Abstract

Figure 2023508040000001
本開示の多様な実施例による電子装置は、複数の制御パラメータに基づいて複数の基板のそれぞれにソルダーを印刷するように構成されたソルダー印刷装置及び複数の基板のそれぞれに印刷されたソルダーの状態を測定するように構成された測定装置と通信が可能に連結される通信回路、１つ以上のメモリ及び１つ以上のプロセッサを含み得る。多様な実施例による１つ以上のプロセッサは、第１基板にソルダーを印刷するためのソルダー印刷装置の第１制御パラメータセットを取得し、第１制御パラメータセットを指示する情報を伝送し、第１基板に印刷されたソルダーの状態を指示する第１ソルダー測定情報を取得し、第１ソルダー測定情報に基づいて、第１基板に対する第１歩留まりを決定し、第１制御パラメータセット及び第１歩留まりを含む第１データ対に基づいて、最適な制御パラメータセットを探索するためのモデルを生成し得る。

Description

本開示は、ソルダー印刷装置の制御パラメータを最適化するための装置及び方法に関するものである。
基板(例:印刷回路基板)上に部品を実装する前に、ソルダー印刷装置(例:スクリーンプリンター)が基板のパッド上にソルダーを塗布することができる。その後、ソルダー検査(Ｓｏｌｄｅｒ Ｐａｓｔｅ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ:ＳＰＩ)装置が塗布されたソルダーの状態を検査することができる。検査の後、ソルダーが塗布された印刷回路基板のパッド上に、表面実装技術(Ｓｕｒｆａｃｅ Ｍｏｕｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ:ＳＭＴ)により部品が実装されることができる。
複数の制御パラメータは、ソルダー印刷装置がソルダーを基板上に印刷する動作を制御する。複数の制御パラメータは、例えば、プリント圧力を調整するための制御パラメータ、プリント速度を調整するための制御パラメータ、分離速度を調整するための制御パラメータを含む。最適な複数の制御パラメータを用いる場合、基板に印刷されたソルダーに対する歩留まり(または良品率)を向上させることができる。
本開示は、ソルダー印刷装置の複数の制御パラメータを最適化するための技術を提供する。
本開示の多様な実施例によれば、電子装置は複数の制御パラメータに基づいて複数の基板のそれぞれにソルダーを印刷するように構成されたソルダー印刷装置及び前記ソルダー印刷装置から伝達された前記複数の基板のそれぞれに印刷されたソルダーの状態を測定するように構成された測定装置と通信が可能に連結される通信回路、１つ以上のメモリ及び前記通信回路及び前記１つ以上のメモリと作動的に連結された１つ以上のプロセッサを含み得る。多様な実施例による前記１つ以上のプロセッサは、第１基板にソルダーを印刷するための前記ソルダー印刷装置の第１制御パラメータセットを取得し、前記第１制御パラメータセットを指示する情報を前記ソルダー印刷装置に伝送し、前記測定装置から前記第１基板に印刷されたソルダーの状態を指示する第１ソルダー測定情報を取得し、前記第１ソルダー測定情報に基づいて、前記第１基板に対する第１歩留まりを決定し、前記第１制御パラメータセット及び前記第１歩留まりを含む第１データ対に基づいて、最適な制御パラメータセットを探索するためのモデルを生成し得る。
本開示の多様な実施例によれば、複数の制御パラメータに基づいて複数の基板のそれぞれにソルダーを印刷するように構成されたソルダー印刷装置及び前記ソルダー印刷装置から伝達された前記複数の基板のそれぞれに印刷されたソルダーの状態を測定するように構成された測定装置と通信が可能に連結される電子装置の制御パラメータを最適化する方法は、第１基板にソルダーを印刷するための前記ソルダー印刷装置の第１制御パラメータセットを取得する動作、前記第１制御パラメータセットを指示する情報を前記ソルダー印刷装置に伝送する動作、前記測定装置から前記第１基板に印刷されたソルダーの状態を指示する第１ソルダー測定情報を取得する動作、前記第１ソルダー測定情報に基づいて、前記第１基板に対する第１歩留まりを決定する動作、及び前記第１制御パラメータセット及び前記第１歩留まりを含む第１データ対に基づいて、最適な制御パラメータセットを探索するためのモデルを生成する動作を含み得る。
本開示の多様な実施例によれば、リアルタイムで収集されたデータ(例:制御パラメータセット(ｓｅｔ)及び歩留まり)に基づいて、最適な制御パラメータセットを探索するためのモデルを生成及びアップデートすることにより、既存の蓄積したデータ(ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ ｄａｔａ)をベースにモデルを生成し、最適化を行う必要がない。また、ソルダー印刷工程に影響を与えるソルダー、ステンシル、スクイズの変動と状態が時間に応じて変化し得るので、既存の蓄積したデータは現在のソルダー印刷工程の状態を反映することはできない。本開示の多様な実施例によれば、リアルタイムで収集されたデータに基づいて、最適な制御パラメータセットを探索するための代理モデル(ｓｕｒｒｏｇａｔｅ ｍｏｄｅｌ)を生成及びアップデートすることにより、現在のソルダー印刷工程の状態に対応する最適な制御パラメータセットを探索することができる。
本開示の多様な実施例によるモデルは、既に設定された閾値以上の歩留まりが取得されるようにする制御パラメータセットのみを出力(または探索)する。従って、複数の基板に対するソルダー印刷工程を行う間にリアルタイムで制御パラメータセットの最適化を行っても、当該最適化実行中に進められたソルダー印刷工程に対しても閾値以上の歩留まりが確保されることができる。
本開示の多様な実施例によれば、予め定められた数の基板のそれぞれに対応する予め定められた数の制御パラメータセットのみを探索することができ、その後は探索された制御パラメータセットのうち最適な制御パラメータセットを決定して用いるので、制御パラメータセット探索において過度な基板が要されることを防止することができる。場合によっては追加の判断基準を持って基板の探索する基盤の数を調整可能である。
本開示の多様な実施例によれば、複数の基板に対するソルダー印刷工程を行う間にリアルタイムで制御パラメータセットに対する最適化を行うので、突然ソルダー印刷工程環境上の変化によって発生し得る歩留まりの低下を最小化することができる。
図１は、本開示の一実施例による電子装置の動作過程を示した図面である。 図２は、本開示の一実施例による電子装置のブロック図である。 図３は、本開示の一実施例によるモデルを説明するための図面である。 図４ａは、本開示の一実施例により最適な制御パラメータセットを探索する過程を説明するための図面である。 図４ｂは、本開示の一実施例により最適な制御パラメータセットを探索する過程を説明するための図面である。 図５は、本開示の一実施例による最適な制御パラメータセットを探索する過程で安定性を考慮する方法を説明するための図面である。 図６は、本開示の一実施例による電子装置の動作フローチャートである。 図７は、本開示の一実施例による電子装置の動作フローチャートである。
本開示の各実施例は、本開示の技術的思想を説明する目的で例示されたものである。本開示による権利範囲が以下に提示される実施例やこれらの実施例に関する具体的な説明に限定されるわけではない。
本開示に用いられる全ての技術的用語及び科学的用語は、特に定義されない限り、本開示の属する技術分野で通常の知識を有する者に一般に理解される意味を有する。本開示に用いられる全ての用語は、本開示を更に明確に説明する目的で選択されたものであって、本開示による権利範囲を制限するために選択されたわけではない。
本開示で用いられる「含む」、「備える」、「有する」等のような表現は、当該表現が含まれる語句または文章で特に言及されない限り、他の実施例を含む可能性を内包する開放型用語(ｏｐｅｎ-ｅｎｄｅｄ ｔｅｒｍｓ)として理解されるべきである。
本開示で記述された単数形の表現は、特に言及しない限り、複数形の意味を含み得、これは請求の範囲に記載された単数形の表現にも同様に適用される。
本開示で用いられる「第１」、「第２」等の表現は、複数の構成要素を相互に区分するために用いられ、当該構成要素の順序または重要度を限定するわけではない。
本開示で用いられる用語「部」は、ソフトウェア、またはＦＰＧＡ(ｆｉｅｌｄ-ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ)、ＡＳＩＣ(ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ)のようなハードウェア構成要素を意味する。しかし、「部」はハードウェア及びソフトウェアに限定されるわけではない。「部」はアドレッシングできる格納媒体にあるように構成されることもでき、１つまたはそれ以上のプロセッサを再生させるように構成されることもできる。従って、一例として、「部」は、各ソフトウェア構成要素、各オブジェクト指向ソフトウェア構成要素、各クラス構成要素、及び、各タスク構成要素のような各構成要素と、プロセッサ、関数、属性、プロシージャ、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバー、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ及び変数を含む。構成要素と「部」内で提供される機能は、さらに小さな数の構成要素及び「部」に結合されるか、追加の構成要素と「部」にさらに分離され得る。
本開示で用いられる「～に基づいて」という表現は、当該表現が含まれる語句または文章で記述される、決定、判断の行為または動作に影響を与える１つ以上の因子を記述するのに用いられ、この表現は、決定、判断の行為または動作に影響を与える追加の因子を排除しない。
本開示において、ある構成要素が他の構成要素に「連結されて」いるか、「接続されて」いると言及された場合、前記ある構成要素が前記他の構成要素に直接的に連結され得るか、接続され得るものと、または、新たな他の構成要素を媒介として連結され得るか、接続され得るものと理解されるべきである。
以下、添付の各図面を参照して、本開示の各実施例を説明する。添付の図面で、同一または対応する構成要素には同一の参照符号が付与されている。また、以下の各実施例の説明において、同一または対応する構成要素を重複して記述することが省略され得る。しかし、構成要素に関する記述が省略されても、そのような構成要素がある実施例に含まれないものと意図されるわけではない。
本明細書に示されたフローチャートにおいて、各プロセス段階、各方法段階、各アルゴリズムなどが段階的な順序で説明されたが、そのような各プロセス、各方法及び各アルゴリズムは、任意の適した順序で作動するように構成され得る。言い換えれば、本開示の多様な実施例で説明される各プロセス、各方法及び各アルゴリズムの各段階が、本開示で記述された順序で行われる必要はない。また、一部の各段階が非同時的に行われるものとして説明されても、他の実施例ではこのような一部の各段階が同時に行われ得る。また、図面での描写によるプロセスの例示は、例示されたプロセスがそれに関する他の各変化及び各修正を除くことを意味せず、例示されたプロセスまたはその各段階のうち任意のものが本開示の多様な実施例のうち１つ以上に必須であることを意味せず、例示されたプロセスが望ましいということを意味しない。
図１は、本開示の一実施例によるソルダー印刷装置(１２０)の制御パラメータセット(ｓｅｔ)を最適化するための電子装置(１００)が動作する過程を示した図面である。本開示による電子装置(１００)は、ソルダー検査工程で取得した各情報に基づいて、ソルダー印刷装置(１２０)の制御パラメータセットを決定することができる。
１つ以上の基板に対して順に基板処理工程が行われ得る。基板処理工程は、基板にソルダーを印刷する工程、及び、表面実装技術により基板に部品を実装、結合する工程を含み得る。基板処理工程には、ソルダー印刷装置(１２０)、第１測定装置(１３０)、部品実装装置(１４０)、第２測定装置(１５０)、オーブン(Ｏｖｅｎ、１６０)及び/又は第３測定装置(１７０)が用いられ得る。基板処理工程で、ソルダー印刷装置(１２０)が基板にソルダーを印刷し得る。第１測定装置(１３０)は、基板に印刷されたソルダーの状態を測定し得る。部品実装装置(１４０)は、ソルダーが印刷された基板に部品を実装し得る。第２測定装置(１５０)は、実装された部品の状態を測定し得る。第２測定装置(１５０)は、ｐｒｅ-ＡＯＩ(Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ)装置と呼ばれ得る。部品が実装された基板はオーブン(１６０)に入力され、リフロー工程を経ることができる。リフロー工程でソルダーが溶融してから再び固まって部品が基板に結合され得る。第３測定装置(１７０)は、リフロー工程の後、基板上の部品状態を測定し得る。第３測定装置(１７０)は、ｐｏｓｔ-ＡＯＩ装置と呼ばれ得る。
ソルダー印刷装置(１２０)は、複数の制御パラメータに基づいて複数の基板のそれぞれにソルダーを印刷するように構成され得る。ソルダー印刷装置(１２０)は、例えば、スクリーンプリンター(ｓｃｒｅｅｎ ｐｒｉｎｔｅｒ)であり得る。本文書で用いられるソルダー印刷装置(１２０)の制御パラメータセットは、複数の制御パラメータの集合を意味し得る。複数の制御パラメータは、例えば、ソルダー印刷装置(１２０)のプリント圧力(ｐｒｉｎｔ ｐｒｅｓｓｕｒｅ)を調整するための制御パラメータ、プリント速度(ｐｒｉｎｔ ｓｐｅｅｄ)を調整するための制御パラメータ及び分離速度(ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｓｐｅｅｄ)を調整するための制御パラメータを含み得る。ソルダー印刷に先立ち、基板の上には開口が設けられたステンシルマスクが配置される。ソルダー印刷装置(１２０)は、スクイーズ(ｓｑｕｅｅｚｅ)をステンシルマスクが配置された基板の上で所定方向に進行させながらソルダーを基板に印刷する。プリント圧力とは、ソルダー印刷時にスクイーズが基板に加える圧力を意味し得る。プリント速度は、印刷時にスクイーズが進行する速度を意味し得る。分離速度は、印刷後にステンシルマスクを基板から分離する速度を意味し得る。基板には１つ以上のパッドが設けられていることができ、パッドは基板上の部品が結合される位置に設けられた一対の電極を意味し得る。ソルダー印刷装置(１２０)は、基板の１つ以上のパッドのそれぞれに対してソルダーを印刷し得る。
ソルダー印刷装置(１２０)の制御パラメータセットは、複数の制御パラメータによって定義される多次元パラメータ空間上の一点に対応し得る。例えば、２つの制御パラメータを各軸として置く場合、制御パラメータセットは２次元パラメータ空間(即ち、平面)上の一点として表現され得る。例えば、３つの制御パラメータを各軸として置く場合、制御パラメータセットは３次元パラメータ空間上の一点として表現され得る。
本開示の多様な実施例によれば、ソルダー印刷装置(１２０)の最適な制御パラメータを探索するためのモデルを生成するために、基板(以下、「第１基板(１１１)」)に基板処理工程が行われ得る。第１基板(１１１)にソルダーを印刷するためのソルダー印刷装置(１２０)の初期の制御パラメータセット(以下、「第１制御パラメータセット」)が予め設定され、電子装置(１００)に格納されていることができる。一実施例において、第１制御パラメータセットは、ユーザーによって設定されたものであり得る。電子装置(１００)は、第１制御パラメータセットを指示する情報をソルダー印刷装置(１２０)に伝送し得る。第１制御パラメータセットを指示する情報は、例えば、ソルダー印刷装置(１２０)が第１制御パラメータセットに基づいて、第１基板(１１１)に対するソルダー印刷工程を行うように制御する信号であり得る。
多様な実施例によるソルダー印刷装置(１２０)は、第１制御パラメータセットを指示する情報を受信し、第１制御パラメータセットに基づいて第１基板(１１１)に対するソルダー印刷工程を行い得る。第１基板(１１１)に対してソルダーが印刷された後、第１基板(１１１)はソルダー印刷装置(１２０)から第１測定装置(１３０)に移送され得る。第１測定装置(１３０)は、第１基板(１１１)に印刷されたソルダーの状態を測定し得る。第１測定装置(１３０)は、ＳＰＩ(Ｓｏｌｄｅｒ Ｐａｓｔｅ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ)装置と呼ばれ得る。第１測定装置(１３０)は、第１基板(１１１)に印刷されたソルダーの測定された状態を指示するソルダー測定情報(以下、「第１ソルダー測定情報」)を出力し得る。ソルダーの状態は、当該ソルダーの位置、方向、体積、高さ及び面積の中から選択された少なくとも１つを含み得る。第１ソルダー測定情報は、例えば、第１基板(１１１)に印刷されたソルダーの体積値であり得る。
電子装置(１００)は、第１測定装置(１３０)から第１ソルダー測定情報を取得し得る。電子装置(１００)は、第１ソルダー測定情報に基づいて、第１基板(１１１)に対する歩留まり(以下、「第１歩留まり」)を決定(算出)し得る。第１歩留まりは、第１制御パラメータセットによってソルダーが塗布された第１基板(１１１)が基板処理工程を終えた後、良品として生産される確率を意味し得る。第１歩留まりは、例えば、第１基板(１１１)に印刷されたソルダーの体積値に基づいて決定され得る。一実施例において、歩留まりは確率的モデリング方法論によって確率分布として計算され得る。例えば、第１歩留まりは「平均１.９６、標準偏差０.５」の値を有する確率分布であり得る。これは、ソルダーが印刷された第１基板(１１１)が確率的に平均１.９６の歩留まりを有し、その標準偏差は０.５であるという意味であり得る。
電子装置(１００)は、第１制御パラメータセット及び第１歩留まりを含むデータ対(以下、「第１データ対」)に基づいて、モデルを生成し得る。モデルは、最適な制御パラメータセットを探索(ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ)するためのモデルであり得る。最適な制御パラメータセットとは、歩留まりが最大になるようにするソルダー印刷装置の制御パラメータセットであり得る。第１制御パラメータセットをモデルの独立変数(原因)に設定し、第１歩留まりをモデルの説明変数(結果)に設定してモデルを生成し得る。例えば、モデルは、第１制御パラメータセット及び第１歩留まりがガウス分布(Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ)を有するということを前提にして生成され得る。更に他の実施例によれば、スクイーズ方向(ｓｑｕｅｅｚｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ)及びスクイーズ角度(ｓｑｕｅｅｚｅ ａｎｇｌｅ)を説明変数に追加することもできる。スクイーズ方向とは、ソルダー印刷装置(１２０)のスクイーズが圧力を加えるために移動する方向(例:正方向、逆方向)を意味し得る。一実施例において、スクイーズ方向のそれぞれを分離して、別途のモデルを生成することもできる。スクイーズ角度とは、印刷時にスクイーズが基板に対して有する角度を意味し得る。生成されたモデルは、電子装置(１００)の１つ以上のメモリに格納され得る。一実施例において、モデルは、他の装置で前述の過程によって生成された後、電子装置(１００)に伝達されてメモリに格納されたものであり得る。
電子装置(１００)は、生成されたモデルから第２基板(１１３)にソルダーを印刷するためのソルダー印刷装置(１２０)の第２制御パラメータセットを取得し得る。第２基板(１１３)は、例えば、基板処理工程において、第１基板(１１１)の次の番で処理される基板であり得る。即ち、第１基板(１１１)の次に第２基板(１１３)にソルダーが印刷され得る。一実施例において、第２基板(１１３)は、第１基板(１１１)が処理された直後に処理される基板ではなく、第１基板(１１１)の後に所定個数の基板が処理された後に処理される基板でもあり得る。
電子装置(１００)は、取得した第２制御パラメータセットを指示する情報をソルダー印刷装置(１２０)に伝送し得る。第２制御パラメータセットを指示する情報は、例えば、ソルダー印刷装置(１２０)が第２制御パラメータセットに基づいて、第２基板(１１３)に対するソルダー印刷工程を行うように制御する信号であり得る。ソルダー印刷装置(１２０)は、第２制御パラメータセットを指示する情報を受信し、第２制御パラメータセットに基づいて第２基板(１１３)に対するソルダー印刷工程を行い得る。第２基板(１１３)に対してソルダーが印刷された後、第２基板(１１３)はソルダー印刷装置(１２０)から第１測定装置(１３０)に移送され得る。第１測定装置(１３０)は、第２基板(１１３)に印刷されたソルダーの状態を測定し得る。第１測定装置(１３０)は、第２基板(１１３)に印刷されたソルダーの測定された状態を指示する第２ソルダー測定情報を出力し得る。第２ソルダー測定情報は、例えば、第２基板(１１３)に印刷されたソルダーの体積値であり得る。電子装置(１００)は、第１測定装置(１３０)から第２ソルダー測定情報を取得し得、第１ソルダー測定情報に基づいて、第２基板(１１３)に対する歩留まり(以下、「第２歩留まり」)を決定し得る。電子装置(１００)は、第１制御パラメータセットと第１歩留まりを含む第１データ対、及び、第２制御パラメータセットと第２歩留まりを含む第２データ対に基づいて、モデルをアップデートし得る。モデルの具体的な事項については後述する。
図２は、本開示の一実施例による電子装置(１００)のブロック図である。電子装置(１００)は、１つ以上のプロセッサ(２１０)、１つ以上のメモリ(２２０)及び/又は通信回路(２３０)を含み得る。多様な実施例によると、電子装置(１００)のこのような構成要素のうち、少なくとも１つが省略されるか、他の構成要素が追加され得る。多様な実施例によると、追加で(ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ)またはおおむね(ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｌｙ)、一部の構成要素が統合されて具現されるか、単数または複数の個体で具現され得る。１つ以上のプロセッサ(２１０)はプロセッサ(２１０)と表現され得る。プロセッサ(２１０)という表現は、文脈上、明確に異なって表現しない以上、１つまたはそれ以上のプロセッサの集合を意味し得る。１つ以上のメモリ(２２０)はメモリ(２２０)と表現され得る。メモリ(２２０)という表現は、文脈上、明確に異なって表現しない以上、１つまたはそれ以上のメモリの集合を意味し得る。一実施例において、電子装置(１００)の内/外部の構成要素のうち、少なくとも一部の構成要素は、バス、ＧＰＩＯ(ｇｅｎｅｒａｌ ｐｕｒｐｏｓｅ ｉｎｐｕｔ/ｏｕｔｐｕｔ)、ＳＰＩ(ｓｅｒｉａｌ ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ)またはＭＩＰＩ(ｍｏｂｉｌｅ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ)等を通じて互いに連結され、データ及び/又はシグナルをやり取りすることができる。
プロセッサ(２１０)は、ソフトウェア(例:命令、プログラム)を駆動してプロセッサ(２１０)に連結された装置の少なくとも１つの構成要素を制御し得る。また、プロセッサ(２１０)は、本開示と関連した多様な演算、処理、データ生成、加工などの動作を行い得る。また、プロセッサ(２１０)は、データなどをメモリ(２２０)からロードしたり、メモリ(２２０)に格納したりすることができる。
メモリ(２２０)は、多様なデータを格納し得る。メモリ(２２０)に格納されたデータは、電子装置(１００)の少なくとも１つの構成要素によって取得されたり、処理されたり、用いられたりするデータであって、ソフトウェア(例:命令、プログラムなど)を含み得る。メモリ(２２０)は、揮発性及び/又は非揮発性メモリ(２２０)を含み得る。本開示において、命令またはプログラムは、メモリ(２２０)に格納されるソフトウェアであって、装置のリソースを制御するためのオペレーションシステム、アプリケーション及び/又はアプリケーションが装置のリソースを活用できるように多様な機能をアプリケーションに提供するミドルウェアなどを含み得る。一実施例において、メモリ(２２０)は、プロセッサ(２１０)による実行時にプロセッサ(２１０)が演算を行うようにする各命令を格納し得る。一実施例において、メモリ(２２０)は、上述のモデルを格納し得る。一実施例において、メモリ(２２０)は、ソルダー測定情報及びソルダー印刷装置(１２０)の制御パラメータセットを格納し得る。
多様な実施例による、通信回路(２３０)は、電子装置(１００)とサーバーまたは電子装置(１００)と他の装置の間の無線または有線通信を行い得る。例えば、通信回路(２３０)は、ｅＭＢＢ(ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ)、ＵＲＬＬＣ(Ｕｌｔｒａ Ｒｅｌｉａｂｌｅ Ｌｏｗ-Ｌａｔｅｎｃｙ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ)、ＭＭＴＣ(Ｍａｓｓｉｖｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｙｐｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ)、ＬＴＥ(Ｌｏｎｇ-Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ)、ＬＴＥＡ(ＬＴＥ Ａｄｖａｎｃｅ)、ＮＲ(Ｎｅｗ Ｒａｄｉｏ)、ＵＭＴＳ(Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｙｓｔｅｍ)、ＧＳＭ（登録商標）(Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ)、ＣＤＭＡ(Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ)、ＷＣＤＭＡ（登録商標）(Ｗｉｄｅｂａｎｄ ＣＤＭＡ)、ＷｉＢｒｏ(Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ)、ＷｉＦｉ(Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ)、ブルートゥース（登録商標）(Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）)、ＮＦＣ(Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ)、ＧＰＳ(Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ)またはＧＮＳＳ(Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ)等の方式による無線通信を行い得る。例えば、通信回路(２３０)は、ＵＳＢ(Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ)、ＨＤＭＩ（登録商標）(Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ)、ＲＳ-２３２(Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ Ｓｔａｎｄａｒｄ-２３２)またはＰＯＴＳ(Ｐｌａｉｎ Ｏｌｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ)等の方式による有線通信を行い得る。一実施例において、電子装置(１００)は、通信回路(２３０)によりソルダー印刷装置(１２０)及び/又は第１測定装置(１３０)と通信を行い得る。一実施例によると、電子装置(１００)は、通信回路(２３０)により部品実装装置(１４０)、第２測定装置(１５０)、オーブン(１６０)及び/又は第３測定装置(１７０)とも通信を行い得る。
一実施例において、電子装置(１００)は、ソルダー印刷装置(１２０)、第１測定装置(１３０)、部品実装装置(１４０)、第２測定装置(１５０)、オーブン(１６０)及び/又は第３測定装置(１７０)のうち少なくとも１つと結合した形態で存在することもでき、別個の装置として存在することもできる。上述の装置のうち少なくとも１つ(例:ソルダー印刷装置(１２０))と結合した形態で存在する場合、電子装置(１００)は、通信回路(２３０)を介さずに当該装置と直接多様な情報をやり取りすることができる。
一実施例において、電子装置(１００)は、ユーザーインターフェース(２４０)をさらに含み得る。ユーザーインターフェース(２４０)は、ユーザーから入力を受け、ユーザーに情報を出力(表出)し得る。一実施例において、ユーザーインターフェース(２４０)は、入力装置及び/又は出力装置を含み得る。入力装置は、外部から電子装置(１００)の少なくとも１つの構成要素に伝達するための情報の入力を受ける装置であり得る。例えば、入力装置は、マウス、キーボード、タッチパッドなどを含み得る。出力装置は、電子装置(１００)の多様な情報をユーザーに視覚的/聴覚的な形態で提供する装置であり得る。例えば、出力装置は、ディスプレイ、プロジェクター、ホログラム、スピーカーなどを含み得る。一実施例において、ユーザーインターフェース(２４０)は、ユーザーから電子装置(１００)を制御するための情報、基板処理工程を制御するための情報、または、基板に関する情報の入力を受け得る。
一実施例において、ユーザーインターフェース(２４０)は、ユーザーから初期設定として、第１基板(１１１)にソルダーを印刷するためのソルダー印刷装置(１２０)の第１制御パラメータセットの入力を受け得る。プロセッサ(２１０)は、ユーザーが初期に設定した、第１基板(１１１)にソルダーを印刷するためのソルダー印刷装置(１２０)の第１制御パラメータセットをメモリ(２２０)から取得し、第１制御パラメータセットを指示する情報をソルダー印刷装置(１２０)に伝送し得る。プロセッサ(２１０)は、第１測定装置(１３０)から第１基板(１１１)に印刷されたソルダーの状態を指示する第１ソルダー測定情報を取得し、第１ソルダー測定情報に基づいて、第１基板(１１１)に対する第１歩留まりを決定し得る。プロセッサ(２１０)は、第１制御パラメータセット及び第１歩留まりを含む第１データ対に基づいて、最適な制御パラメータセットを探索するためのモデルを生成し得る。プロセッサ(２１０)は、生成したモデルをメモリ(２２０)に格納し得る。
プロセッサ(２１０)は、生成したモデルから第１基板(１１１)にソルダーが印刷される第２基板(１１３)にソルダーを印刷するためのソルダー印刷装置(１２０)の第２制御パラメータセットを取得し、第２制御パラメータセットを指示する情報をソルダー印刷装置(１２０)に伝送し得る。プロセッサ(２１０)は、第１測定装置(１３０)から第２基板(１１３)に印刷されたソルダーの状態を指示する第２ソルダー測定情報を取得し、第２ソルダー測定情報に基づいて、第２基板(１１３)に対する第２歩留まりを決定し得る。プロセッサ(２１０)は、第１データ対及び第２制御パラメータセットと第２歩留まりを含む第２データ対に基づいて、モデルをアップデートし得る。
一実施例において、電子装置(１００)は、多様な形態の装置になり得る。例えば、電子装置(１００)は、携帯用通信装置、コンピュータ装置、ウェアラブル(ｗｅａｒａｂｌｅ)装置または上述の装置のうち２つ以上を組み合わせた装置であり得る。ただし、本開示の電子装置(１００)は前述の装置に限定されない。
本開示に提示された電子装置(１００)の多様な実施例は互いに組み合わせられ得る。各実施例は各ケースに応じて組み合わせられ得、組み合わせられて作られた電子装置(１００)の実施例も本開示の範囲に属する。また、前述の本開示による電子装置(１００)の内/外部の各構成要素は、実施例によって追加、変更、代替または削除され得る。また、前述の電子装置(１００)の内/外部の各構成要素は、ハードウェアコンポーネントで具現され得る。
図３は、本開示の多様な実施例によるモデル(３００)を説明するための図面である。前述した通り、モデル(３００)は、以前に探索した複数の基板のそれぞれに対する制御パラメータセット及び歩留まりのデータ対(３１０)に基づいて、基板処理工程上、次の番の基板にソルダーを印刷するための制御パラメータセット(３２０)を出力し得る。モデル(３００)は、最適な制御パラメータセットを探索するための最適化アルゴリズムによるものであり得る。一実施例において、モデル(３００)は、最適化アルゴリズムに基づいて次の番の制御パラメータセットを出力し得る。活用可能なアルゴリズムにはモンテカルロ法(Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ Ｍｅｔｈｏｄ)、ベイズ最適化(Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ)アルゴリズムなどの確率論的過程(Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓ)、及び/又は尤度基盤推論(Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｂａｓｅｄ Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ)等があり得る。
まず、モンテカルロ法は、確率論的解釈を有するほとんどの問題を解決するのに用いられ得る。大数の法則(Ｔｈｅ ｌａｗ ｏｆ ｌａｒｇｅ ｎｕｍｂｅｒｓ)によって、任意のランダム変数の予想値で構成された積分は、変数の独立サンプルの実験的平均(即ち、サンプル平均)を取ることによって近似し得る。このような性質を用いて、変数の確率分布がパラメータ化される時、マルコフ連鎖モンテカルロサンプラー(Ｍａｒｋｏｖ ｃｈａｉｎ Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ(ＭＣＭＣ) ｓａｍｐｌｅｒ)が用いられ得る。モンテカルロ法にはギブスサンプリング(Ｇｉｂｂｓ Ｓａｍｐｌｉｎｇ)アルゴリズムがあり得る。ギブスサンプリングは、直接サンプリングが難しい場合に、指定された多変量確率分布から得た一連の観測値を得るためのＭＣＭＣアルゴリズムである。
確率論的過程は、一般にランダム変数で定義される数学的オブジェクトといえる。確率論的過程は、時間に応じて無作為に変化するシステムの数値を示し得る。即ち、確率論的過程は、任意の方式で変わるように見られるシステム及び現象の数学的モデル(３００)として活用され得る。確率論的過程は、ランダム変数によって解釈され得る。確率論的過程にはマルコフ過程(Ｍａｒｋｏｖ Ｐｒｏｃｅｓｓ)、ガウスプロセス(Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ)、確率論的モデル(３００)(Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｍｏｄｅｌ)、ベイズ推論など確率論的推論(Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ)、ランダムウォーク(ｒａｎｄｏｍ ｗａｌｋｓ)、マルチンゲール(ｍａｒｔｉｎｇａｌｅｓ)、レヴィー過程(Ｌｅｖｙ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ)、ランダムフィールズ(ｒａｎｄｏｍ ｆｉｅｌｄｓ)、更新過程(ｒｅｎｅｗａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ)、ブランチング過程(ｂｒａｎｃｈｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ)等があり得る。ここで、ベイズ推論方式はベイズ推論(Ｂａｙｅｓ’ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ)ともいい、実験を通じて追加情報を得た後、ベイズ定理を用いて仮説確率をアップデートする統計的推論方法である。データを与えられた条件に合わせて適応するように動的に分析する時に主に適用され、人工知能分野では事前データから学んだ知識を追加データとして条件に合わせてアップデートする時に用い、これに基づいたベイズ最適化アルゴリズムを適用することができる。
ガウスプロセスアルゴリズムは、多変数に対する確率分布において変数の共分散(ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ)及び平均値を用いてモデル(３００)を構成するものであるので、既存の神経網回路とは異なり、初期ハイパーパラメータのみを決定すれば付加的に人為的なパラメータ設定が必要ではないという長所がある。
尤度基盤推論には期待値最大化アルゴリズム(Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ-Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ)等があり得る。期待値最大化アルゴリズムは、観測されない潜在変数に依存する確率モデル(３００)で、最大尤度(ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ)や最大事後確率(ｍａｘｉｍｕｍ ａ ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ)を有する母数の推定値を探す反復的アルゴリズムであり得る。期待値最大化アルゴリズムの反復はパラメータに対する現在の推定値を用いて、評価されたログ-期待値に対する関数を生成する期待段階と、予想ログ-期待値を最大化するパラメータを計算する最大化段階を行うことを含み得る。期待値最大化アルゴリズムは、方程式を直接解くことができない場合に、統計モデル(３００)の最大期待値パラメータを探すのに用いられ得る。
モデル(３００)は、基板にソルダーを印刷するためのソルダー印刷装置(１２０)の制御パラメータセット及び前記基板に対する歩留まりのデータ対(ｐａｉｒ)に基づいて、次の番の基板にソルダーを印刷するための制御パラメータセットを出力し得る。電子装置(１００)は、基板処理工程が行われた最初の基板である第１基板(１１１)に対する第１制御パラメータセット及び第１基板(１１１)に対する第１歩留まりを含む第１データ対に基づいて、最適な制御パラメータセットを探索するためのモデル(３００)を生成し得る。その後、基板処理工程の順序に従って[２,３,…,ｎ-１,ｎ]番目の基板それぞれに対する制御パラメータセット及び歩留まりのデータ対に基づいてモデル(３００)をアップデートし得る。前記の場合、モデル(３００)はデータ対に基づいて、次の番の基板に対する歩留まりが既に設定された閾値以上になるようにする制御パラメータセットを出力し得る。閾値はユーザーによって予め設定され得る。
図４ａ及び４ｂのそれぞれは、本開示の一実施例による最適制御パラメータセット探索過程を説明するための図面である。図４ａは、２つの制御パラメータによって定義される２次元パラメータ空間(４１０)を示したものであり、図４ｂは、基板処理工程が行われる基板の順番による歩留まりを示したグラフ(４２０)である。図４ａ及び４ｂでは、２つの制御パラメータによって定義される２次元パラメータ空間(平面)上で最適な制御パラメータを探索するものと仮定して説明するが、これに制限されるわけではなく、３つの制御パラメータによって定義される３次元パラメータ空間または４つ以上の複数の制御パラメータによって定義される多次元パラメータ空間でも同一に適用できることは自明である。本図面で説明する制御パラメータセットは、第１制御パラメータ及び第２制御パラメータを含むことを意味し得る。また、本図面では、便宜上、制御パラメータセットを一度に変更しながら最適な制御パラメータセットを探索するものとして説明しているが、制御パラメータセットに含まれた複数の制御パラメータそれぞれに対して最適な制御パラメータを探索できるのはもちろんである。
電子装置(１００)は、第１測定装置(１３０)(例:ＳＰＩ装置)によりリアルタイムで測定された基板に印刷されたソルダーの状態を指示するソルダー測定情報に基づいて、ソルダー印刷装置(１２０)の制御パラメータセットをリアルタイムで最適化し得る。ステップｔ０は、基板処理工程で最初に処理される第１基板(１１１)に関するものである。ユーザーはユーザーインターフェース(２４０)を通じて、第１基板(１１１)にソルダーを印刷するためのソルダー印刷装置(１２０)の第１制御パラメータセットを設定し得る。例えば、ユーザーは既に設定された閾値以上の歩留まりを得ることができるソルダー印刷装置(１２０)の複数の制御パラメータを第１制御パラメータセットとして入力し得る。電子装置(１００)は、第１制御パラメータセットを指示する情報を装置はソルダー印刷装置(１２０)に伝送し得、ソルダー印刷装置(１２０)は第１制御パラメータセットに基づいて、第１基板(１１１)にソルダーを印刷し得る。その後、ソルダーが印刷された第１基板(１１１)は、ソルダー印刷装置(１２０)から第１測定装置(１３０)に伝送され、第１測定装置(１３０)は、第１基板(１１１)に印刷されたソルダーの状態を測定して、第１基板(１１１)に印刷されたソルダーの状態を指示するソルダー測定情報を生成し得る。電子装置(１００)は、第１測定装置(１３０)から第１基板(１１１)に印刷されたソルダーの状態を指示するソルダー測定情報を取得し得る。電子装置(１００)は、取得したソルダー測定情報に基づいて第１基板(１１１)に対する第１歩留まりを決定し得る。電子装置(１００)は、第１制御パラメータセット及び第１歩留まりに基づいて、最適な制御パラメータセットを探索するためのモデル(例:モデル(３００))を生成し得る。
ステップｔ１は、第１基板(１１１)の次の番である第２基板(１１３)に関するものである。即ち、第１基板(１１１)の次に第２基板(１１３)にソルダーが印刷され得る。電子装置(１００)は、生成したモデルから第２基板(１１３)にソルダーを印刷するためのソルダー印刷装置(１２０)の第２制御パラメータセットを取得し得る。一実施例によると、モデルは２次元パラメータ空間(平面)上で探索を行っていない部分、新たなデータを多く取得できる部分または既に探索した部分(例:第１制御パラメータセットに対応する点)より２次元パラメータ空間上から遠く離れている部分に対応する制御パラメータセットを探索し得る。例えば、モデルは、第１データ対に基づいて、２次元パラメータ空間上に含まれた複数の点のうち探索したことがない任意の点に対応する制御パラメータセットを第２制御パラメータセットとして出力し得る。例えば、モデルは、２次元パラメータ空間上で第１制御パラメータセットに対応する点から遠く離れている点に対応する制御パラメータセットを第２制御パラメータセットとして出力し得る。例えば、モデルは、２次元パラメータ空間上に含まれた複数の点のうち予測される歩留まりの不確実性(ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ)が最も大きい点に対応する制御パラメータセットを第２制御パラメータセットとして出力し得る。歩留まりの不確実性が最も大きい点とは、例えば、確率分布で計算された歩留まりの分散(または標準偏差)値が最も大きい点を意味し得る。例えば、モデルは、２次元パラメータ空間上に含まれた複数の点のうち予測される歩留まりの分散値が最も大きい値を有する点に対応する制御パラメータセットを第２制御パラメータセットとして出力することもでき、複数の点のうち予測される歩留まりの分散値が予め設定された値以上の点に対応する制御パラメータセットを第２制御パラメータセットとして出力することもできる。一実施例によると、モデルは、第１歩留まりより高い第２歩留まりを有すると予測される制御パラメータセットを第２制御パラメータセットとして出力し得る。
電子装置(１００)は、第２制御パラメータセットを指示する情報をソルダー印刷装置(１２０)に伝送し得、ソルダー印刷装置(１２０)は、第２制御パラメータセットに基づいて第２基板(１１３)にソルダーを印刷し得る。その後、電子装置(１００)は、第１測定装置(１３０)から第２基板(１１３)に印刷されたソルダーの状態を指示する第２ソルダー測定情報を取得し得、第２ソルダー測定情報に基づいて第２基板(１１３)に対する第２歩留まりを決定し得る。電子装置(１００)は、第１制御パラメータセットと第１歩留まりを含む第１データ対及び第２制御パラメータセットと第２歩留まりを含む第２データ対に基づいて、モデルをアップデートし得る。一実施例によると、電子装置(１００)は、第１歩留まり及び第２歩留まりより高い歩留まりを有すると予測される制御パラメータセットを出力するようにモデルをアップデートし得る。一実施例によると、電子装置(１００)は、２次元パラメータ空間上で第１制御パラメータセット及び第２制御パラメータセットのそれぞれに対応する点から遠く離れている点に対応する制御パラメータセットを出力するようにモデルをアップデートし得る。この場合に、電子装置(１００)は、既に設定された閾値以上の歩留まりを有すると予測される制御パラメータセットのみを出力するようにアップデートし得る。
ステップｔ２は、第２基板(１１３)の次の番である第３基板に関するものである。即ち、第２基板(１１３)の次に第３基板にソルダーが印刷され得る。電子装置(１００)は、アップデートされたモデルから第３基板にソルダーを印刷するためのソルダー印刷装置(１２０)の第３制御パラメータセットを取得し得る。一実施例によると、モデルは、２次元パラメータ空間上で探索を行っていない部分、新たなデータを多く取得できる部分または既に探索した部分(例:第１制御パラメータセット及び第２制御パラメータセットのそれぞれに対応する点)より遠く離れている部分に対応する制御パラメータセットを探索し得る。一実施例によると、モデルは、第１歩留まり及び第２歩留まりより高い第３歩留まりを有すると予測される制御パラメータセットを第３制御パラメータセットとして出力し得る。ステップｔ２で説明したのと同一に、電子装置(１００)は第３制御パラメータセットを指示する情報をソルダー印刷装置(１２０)に伝送し得、第１測定装置(１３０)から第３基板に印刷されたソルダーの状態を指示する第３ソルダー測定情報を取得し得、第３ソルダー測定情報に基づいて第３基板に対する第３歩留まりを決定し得る。電子装置(１００)は、第１データ対、第２データ対及び第３制御パラメータセットと第３歩留まりを含む第３データ対に基づいて、モデルをアップデートし得る。
ステップｔ３は、第３基板の次の番である第４基板に関するものである。即ち、第３基板の次に第４基板にソルダーが印刷され得る。ステップｔ２で説明したのと同一に、第４基板に対する第４制御パラメータ及び第４歩留まりを取得し得、これに基づいて、モデルをアップデートし得る。
前述の方式に従って、電子装置(１００)は予め定められた数の制御パラメータセットを探索するまでモデルをアップデートし得る。例えば、電子装置(１００)は、２０個の基板に対する２０個の制御パラメータセットを探索するまでモデルをアップデートし得る。その後、電子装置(１００)は、探索した予め定められた数の制御パラメータセットに基づいて、最適なパラメータセットを決定し得る。このような事前の探索結果を用いて最適な制御パラメータセットを決定する過程を活用(ｅｘｐｌｏｉｔａｔｉｏｎ)過程と呼び得る。活用過程は、パラメータ空間上で最適解(最適な制御パラメータセット)を探すために既存の探索領域のうち最適に近づく方向にパラメータを探索する過程を意味し得る。活用過程は、以前の探索過程の結果に現れる傾向性によって最適解を探し得る。例えば、電子装置(１００)は、２０個の制御パラメータセットに対して探索過程を行った場合、２０個の制御パラメータセットのうち歩留まりが最も高い制御パラメータセットを最適な制御パラメータセットと決定し、これをソルダー測定装置に伝送し得る。上述の２０個は例示的な数であり、制御パラメータセットを探索するための数はユーザーによって多様に設定され得る。
一実施例において、前述の過程によって決定された最適なパラメータセットに基づいて基板処理工程が進行している途中で、環境変化が発生すると、電子装置(１００)は再び新たな最適な制御パラメータセットを探索する過程を開始し得る。一実施例において、基板処理工程の装置に設けられた少なくとも１つのセンサまたは測定装置は、基板処理工程に関連した環境の変化を感知し得る。少なくとも１つのセンサまたは測定装置は、基板処理工程の環境に変化があることを指示する情報を電子装置(１００)に伝達し得る。電子装置(１００)は、当該情報を取得することによって、再び最適な制御パラメータセットを探索する過程を再開し得る。例えば、電子装置(１００)は、基板処理工程と関連した環境の変化を感知する場合、制御パラメータセット及び歩留まりを含むデータ対に基づいてモデルを新たに生成し、新たに生成したモデルを用いて、最適な制御パラメータセットを再び探索し得る。
図５は、本開示の一実施例による最適な制御パラメータセットを探索する過程で安定性を考慮する方法を説明するための図面である。図５は、制御パラメータ値に応じた歩留まりを示すグラフ(５００)である。本開示において、基板処理工程を行う途中で収集された制御パラメータセット及び歩留まりを含むデータ対に基づいて、最適な制御パラメータセットを探索するためのモデルが生成されてアップデートされるので、最適な制御パラメータセットを探索する過程で試みられる制御パラメータセットによって歩留まりが既に設定された閾値未満に低くなる場合、損失が発生し得る。最適な制御パラメータセットを探索する過程中にも損失を最小化するためには、予測される歩留まりが既に設定された閾値未満に低くなる制御パラメータは探索してはならない。従って、電子装置(１００)は、既に設定された閾値以下の歩留まりを有すると予測される制御パラメータセット(ｔｘ)は探索しないことできる。
電子装置(１００)は、ユーザーが設定した第１基板(１１１)にソルダーを印刷するためのソルダー印刷装置(１２０)の第１制御パラメータセット及び第１基板(１１１)に対する第１歩留まりを含む第１データ対に基づいて、最適な制御パラメータセットを探索するためのモデルを生成し得る。モデルは、第１データ対に基づいて、第１基板(１１１)の次の番である第２基板(１１３)に対する第２歩留まりが既に設定された閾値以上になるようにする第２制御パラメータセットを出力し得る。即ち、モデルは、出力する制御パラメータセットが歩留まりに対する既に設定された閾値を満たすか否かを考慮することができ、既に指定された閾値未満の歩留まりを有すると予測される制御パラメータセットは出力しないことによって、基板処理工程の安定性を確保することができ、制御パラメータの変更による不良の生産を防ぐことができる。
図６は、本開示の一実施例による電子装置(１００)の動作フローチャートである。動作フローチャート６００を参照すると、動作６１０で、電子装置(１００)のプロセッサ(２１０)は、第１基板(１１１)にソルダーを印刷するためのソルダー印刷装置(１２０)の第１制御パラメータセットを取得し得る。第１制御パラメータセットは、複数の制御パラメータの組合わせであり得、ユーザーインターフェース(２４０)を通じてユーザーによって初期に設定され得る。
プロセッサ(２１０)は、動作６２０で、第１制御パラメータセットを指示する情報をソルダー印刷装置(１２０)に伝送し得る。第１制御パラメータセットを指示する情報は、例えば、ソルダー印刷装置(１２０)が第１制御パラメータセットに基づいて、第１基板(１１１)に対するソルダー印刷工程を行うように制御する信号であり得る。
プロセッサ(２１０)は、動作６３０で、測定装置から第１基板(１１１)に印刷されたソルダーの状態を指示する第１ソルダー測定情報を取得し得る。測定装置は、基板に印刷されたソルダーの状態を測定する第１測定装置(１３０)(ＳＰＩ装置)であり得る。第１ソルダー測定情報は、例えば、第１基板(１１１)に印刷されたソルダーの体積値であり得る。
プロセッサ(２１０)は、動作６４０で、第１ソルダー測定情報に基づいて、第１基板(１１１)に対する第１歩留まりを決定し得る。歩留まりは、例えば、第１基板(１１１)に印刷されたソルダーの体積値に基づいて決定された歩留まりであり得る。歩留まりは、確率的モデリング方法論によって確率分布で決定され得る。
プロセッサ(２１０)は、動作６５０で、第１制御パラメータセット及び第１歩留まりを含む第１データ対に基づいて、最適な制御パラメータセットを探索するためのモデルを生成し得る。モデルは、例えば、第１制御パラメータセット及び第１歩留まりがガウス分布を有するということを前提にして生成され得る。モデルを生成した後、動作Ａに進み、モデルをアップデートし得る。モデルをアップデートする具体的な動作は、図７で後述する。
図７は、本開示の一実施例による電子装置(１００)の動作フローチャートである。動作フローチャート７００は、図６の動作６５０以後の動作を含み得る。プロセッサ(２１０)は、動作７１０で、生成されたモデルから第１基板(１１１)の次の番である第２基板(１１３)にソルダーを印刷するためのソルダー印刷装置(１２０)の第２制御パラメータセットを取得し得る。
モデルは、多次元パラメータ空間上で探索を行っていない部分、新たなデータを多く取得できる部分または既に探索した部分より遠く離れている部分に対応する制御パラメータセットを探索し得る。例えば、モデルは、第１データ対に基づいて、２次元パラメータ空間上に含まれた複数の点のうち探索したことがない任意の点に対応する制御パラメータセットを第２制御パラメータセットとして出力し得る。例えば、モデルは、２次元パラメータ空間上で第１制御パラメータセットに対応する点から遠く離れている点に対応する制御パラメータセットを第２制御パラメータセットとして出力し得る。例えば、モデルは、２次元パラメータ空間上に含まれた複数の点のうち予測される歩留まりの不確実性(ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ)が最も大きい点に対応する制御パラメータセットを第２制御パラメータセットとして出力し得る。一実施例によると、モデルは、第１歩留まりより高い第２歩留まりを有すると予測される制御パラメータセットを第２制御パラメータセットとして出力し得る。前記の場合、いずれも、モデルは、第２歩留まりが既に設定された閾値以上になるようにする制御パラメータセットを第２制御パラメータセットとして出力し得る。
プロセッサ(２１０)は、動作７２０で、第２制御パラメータセットを指示する情報をソルダー印刷装置(１２０)に伝送し得る。プロセッサ(２１０)は、動作７３０で、測定装置から第２基板(１１３)に印刷されたソルダーの状態を指示する第２ソルダー測定情報を取得し得る。プロセッサ(２１０)は、動作７４０で、第２ソルダー測定情報に基づいて、第２基板(１１３)に対する第２歩留まりを決定し得る。
プロセッサ(２１０)は、第１データ対及び第２制御パラメータセットと第２歩留まりを含む第２データ対に基づいてモデルをアップデートし得る。一実施例によると、プロセッサ(２１０)は、第１歩留まり及び第２歩留まりより高い歩留まりを有すると予測される制御パラメータセットを出力するようにモデルをアップデートし得る。一実施例によると、プロセッサ(２１０)は、多次元パラメータ空間上で第１制御パラメータセット及び第２制御パラメータセットのそれぞれに対応する点から遠く離れている点に対応する制御パラメータセットを出力するようにモデルをアップデートし得る。この場合に、プロセッサ(２１０)は、既に設定された閾値以上の歩留まりを有すると予測される制御パラメータセットのみを出力するようにアップデートし得る。
前記方法は特定の実施例を通じて説明されたが、前記方法は、また、コンピュータで読み取ることができる記録媒体に、コンピュータが読み取ることができるコードとして実現することが可能である。コンピュータが読み取ることができる記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取られることができるデータが格納される全ての種類の記録装置を含む。コンピュータが読み取ることができる記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ-ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、光データ格納装置などを含み得る。また、コンピュータが読み取ることができる記録媒体は、ネットワークで連結されたコンピュータシステムに分散し、分散方式でコンピュータが読み取ることができるコードが格納されて実行され得る。また、前記各実施例を実現するための機能的な(ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ)プログラム、コード及びコードセグメントは、本開示の属する技術分野のプログラマーによって容易に推論され得る。

Claims (20)

  1. 電子装置において、
    複数の制御パラメータに基づいて複数の基板のそれぞれにソルダーを印刷するように構成されたソルダー印刷装置及び前記ソルダー印刷装置から伝達された前記複数の基板のそれぞれに印刷されたソルダーの状態を測定するように構成された測定装置と通信が可能に連結される通信回路と、
    １つ以上のメモリと、
    前記通信回路及び前記１つ以上のメモリと作動的に連結された１つ以上のプロセッサとを含み、
    前記１つ以上のプロセッサは、
    第１基板にソルダーを印刷するための前記ソルダー印刷装置の第１制御パラメータセットを取得し、
    前記第１制御パラメータセットを指示する情報を前記ソルダー印刷装置に伝送し、
    前記測定装置から前記第１基板に印刷されたソルダーの状態を指示する第１ソルダー測定情報を取得し、
    前記第１ソルダー測定情報に基づいて、前記第１基板に対する第１歩留まりを決定し、
    前記第１制御パラメータセット及び前記第１歩留まりを含む第１データ対に基づいて、最適な制御パラメータセットを探索するためのモデルを生成する、電子装置。
  2. 前記１つ以上のプロセッサは、
    前記モデルから、前記第１基板の次にソルダーが印刷される第２基板にソルダーを印刷するための前記ソルダー印刷装置の第２制御パラメータセットを取得し、
    前記第２制御パラメータセットを指示する情報を前記ソルダー印刷装置に伝送し、
    前記測定装置から前記第２基板に印刷されたソルダーの状態を指示する第２ソルダー測定情報を取得し、
    前記第２ソルダー測定情報に基づいて、前記第２基板に対する第２歩留まりを決定し、
    前記第１データ対及び前記第２制御パラメータセットと前記第２歩留まりを含む第２データ対に基づいて、前記モデルをアップデートする、請求項１に記載の電子装置。
  3. 前記モデルは、
    前記第１データ対に基づいて、前記第２歩留まりが、既に設定された、あるいは、自動で設定された閾値以上になるようにする前記第２制御パラメータセットを出力する、請求項２に記載の電子装置。
  4. 前記モデルは、
    前記第１データ対に基づいて、前記第２歩留まりが前記第１歩留まりより増加できるようにする前記第２制御パラメータセットを出力する、請求項２に記載の電子装置。
  5. 前記１つ以上のプロセッサは、
    予め定められた数の制御パラメータセットを探索するまで前記モデルをアップデートする、請求項２に記載の電子装置。
  6. 前記１つ以上のプロセッサは、
    前記予め定められた数の制御パラメータセットを探索した後、前記予め定められた数の制御パラメータセットのうち対応する歩留まりが最も大きい制御パラメータセットを最適な制御パラメータセットと決定し、
    最適な制御パラメータセットを指示する情報を前記ソルダー印刷装置に伝送する、請求項５に記載の電子装置。
  7. 前記複数の制御パラメータは、前記ソルダー印刷装置のプリント圧力を調整するための制御パラメータ、プリント速度を調整するための制御パラメータ及び基板分離速度を調整するための制御パラメータを含む、請求項１に記載の電子装置。
  8. 前記第１制御パラメータセット及び第２制御パラメータセットのそれぞれは、前記複数の制御パラメータによって定義される多次元パラメータ空間上の一点に対応する、請求項２に記載の電子装置。
  9. 前記モデルは、
    前記第１データ対に基づいて、前記多次元パラメータ空間上に含まれた複数の点のうち探索したことがない任意の点に対応する前記第２制御パラメータセットを出力する、請求項８に記載の電子装置。
  10. 前記任意の点は、前記複数の点のうち予測される歩留まりの不確実性が最も大きい点である、請求項９に記載の電子装置。
  11. 前記第１歩留まり及び前記第２歩留まりは、確率的モデリング方法論によって確率分布で決定される、請求項２に記載の電子装置。
  12. 前記第１制御パラメータセットはユーザーによって設定される、請求項１に記載の電子装置。
  13. 複数の制御パラメータに基づいて複数の基板のそれぞれにソルダーを印刷するように構成されたソルダー印刷装置及び前記ソルダー印刷装置から伝達された前記複数の基板のそれぞれに印刷されたソルダーの状態を測定するように構成された測定装置と通信が可能に連結される電子装置の制御パラメータを最適化する方法において、
    第１基板にソルダーを印刷するための前記ソルダー印刷装置の第１制御パラメータセットを取得する動作と、
    前記第１制御パラメータセットを指示する情報を前記ソルダー印刷装置に伝送する動作と、
    前記測定装置から前記第１基板に印刷されたソルダーの状態を指示する第１ソルダー測定情報を取得する動作と、
    前記第１ソルダー測定情報に基づいて、前記第１基板に対する第１歩留まりを決定する動作と、
    前記第１制御パラメータセット及び前記第１歩留まりを含む第１データ対に基づいて、最適な制御パラメータセットを探索するためのモデルを生成する動作と
    を含む、方法。
  14. 前記モデルから、前記第１基板の次に印刷される第２基板にソルダーを印刷するための前記ソルダー印刷装置の第２制御パラメータセットを取得する動作と、
    前記第２制御パラメータセットを指示する情報を前記ソルダー印刷装置に伝送する動作と、
    前記測定装置から前記第２基板に印刷されたソルダーの状態を指示する第２ソルダー測定情報を取得する動作と、
    前記第２ソルダー測定情報に基づいて、前記第２基板に対する第２歩留まりを決定する動作と、
    前記第１データ対及び前記第２制御パラメータセットと前記第２歩留まりを含む第２データ対に基づいて、前記モデルをアップデートする動作と
    をさらに含む、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記モデルは、
    前記第１データ対に基づいて、前記第２歩留まりが既に設定された閾値以上になるようにする前記第２制御パラメータセットを出力する、請求項１４に記載の方法。
  16. 前記モデルは、
    前記第１データ対に基づいて、前記第２歩留まりが前記第１歩留まりより増加できるようにする前記第２制御パラメータセットを出力する、請求項１４に記載の方法。
  17. 前記複数の制御パラメータは、前記ソルダー印刷装置のプリント圧力を調整するための制御パラメータ、プリント速度を調整するための制御パラメータ及び基板分離速度を調整するための制御パラメータを含む、請求項１３に記載の方法。
  18. 前記第１制御パラメータセット及び第２制御パラメータセットのそれぞれは、前記複数の制御パラメータによって定義される多次元パラメータ空間上の一点に対応する、請求項１４に記載の方法。
  19. 前記モデルは、
    前記第１データ対に基づいて、前記多次元パラメータ空間上に含まれた複数の点のうち探索されたことがない任意の点に対応する前記第２制御パラメータセットを出力する、請求項１８に記載の方法。
  20. 前記第１歩留まり及び前記第２歩留まりは、確率的モデリング方法論によって確率分布で決定される、請求項１４に記載の方法。
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