JP6727345B2 - はんだ付けシステム、制御装置、制御方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、はんだ付けシステム、制御装置、制御方法およびプログラムに関する。

はんだ付けシステムは、搬送されている基板の下側に位置するフォーマから、はんだ槽内の溶融はんだを基板に吹き上げて、部品を基板にはんだ付けする。長時間にわたってはんだ付けシステムを稼働させると、はんだ槽内に酸化物の塊が成長する。はんだ槽内の酸化物の塊の位置は、対流によって、刻々と変化する。成長した酸化物の塊がフォーマ内又はフォーマの近くに対流した場合、フォーマから吹き上げられる噴流はんだの量が不均一になる。吹き上げられる噴流はんだの量が不均一になると、部品のはんだ付けに不良が生じるおそれがある。また、吹き上げられる噴流はんだの量が不均一になると、噴流はんだによる基板への加熱量が、基板における位置によって、ばらつく。この加熱量のばらつきは、はんだ付け不良の原因となる。なお、はんだ槽内の酸化物の塊は、ドロスとも呼ばれる。

特許文献１は、はんだ付けの結果を観察し、フォーマの位置を調整できるはんだ付け装置を開示している。

特開２００２−１７２４５９号公報

特許文献１のはんだ付け装置では、作業者が、基板のはんだ付けされた面を、モニタ画面を介して観察する。作業者は、観察結果に基づいて、フォーマの位置を調整する。したがって、特許文献１のはんだ付け装置では、フォーマの位置を適切に調整するために、熟練した作業者の判断が必要となる。
また、はんだ付けを適切に実行するために、はんだの温度、はんだの流量等を、調整することが望ましい。特許文献１のはんだ付け装置では、フォーマの位置のみが調整される。特許文献１は、はんだの温度、はんだの流量等の調整を、開示していない。

本発明は、上記の問題を鑑みてなされたものであり、より適切にはんだ付けが可能なはんだ付けシステム、制御装置、制御方法およびプログラムを提供することを目的とする。

この目的を達成するため本発明に係るはんだ付けシステムは、はんだ槽の内に貯留された溶融はんだを噴流させて、被はんだ対象物にはんだ付けを行うはんだ付けシステムであって、温度測定手段と識別手段と学習手段と駆動手段とを備える。温度測定手段は、被はんだ対象物の表面の温度分布を測定する。識別手段は、被はんだ対象物の表面の温度分布が、設定された許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する。学習手段は、識別手段が被はんだ対象物の表面の温度分布を許容範囲の外と識別した場合、温度測定手段により測定された温度分布から、被はんだ対象物の表面の温度分布を許容範囲の内の温度分布にする制御パラメータを求める。駆動手段は、学習手段が求めた制御パラメータに基づいて、はんだ付けシステムを駆動する。

本発明によれば、はんだ付けシステムは、被はんだ対象物の表面の温度分布を測定する温度測定手段と、温度測定手段により測定された温度分布から求められた制御パラメータに基づいて、はんだ付けシステムを駆動する駆動手段とを備える。これにより、はんだ付けシステムの制御パラメータを容易に調整でき、より適切にはんだ付けできる。

実施の形態１に係るはんだ付けシステムの概略図 実施の形態１に係るはんだ付けシステムにおける溶融はんだの流れを示す模式図 実施の形態１に係るフォーマを示す模式図 実施の形態１に係る多孔ノズル板を示す模式図 実施の形態１に係る制御装置のハードウェア構成を示す図 実施の形態１に係る制御装置の機能構成を示す図 基板の表面の温度分布の例を示す図 目標とする基板の表面の温度分布データの例を示す図 温度差ΔＴの分布データの例を示す図 実施の形態１に係る識別部における識別を示す図 実施の形態１に係る学習部の構成を示す図 実施の形態１に係るはんだ付けシステムの制御処理を示すフローチャート 実施の形態２に係る制御装置の機能構成を示す図 実施の形態３に係る制御装置の機能構成を示す図

本発明の実施の形態に係るはんだ付けシステムは、被はんだ対象物である基板の表面の温度分布が許容範囲の内であるか否かを識別する。実施の形態に係るはんだ付けシステムは、許容範囲の外と識別した場合に、温度分布を許容範囲の内にする制御パラメータを求める。実施の形態に係るはんだ付けシステムは、求められた制御パラメータに基づいて、適切にはんだ付けを行う。制御パラメータとは、はんだ付けの条件を決めるパラメータを意味する。制御パラメータは、後述する、フォーマ１０４の角度、多孔ノズル板１０８の角度、基板搬送ベルト装置１０２の搬送速度、はんだ槽１０３内の溶融はんだの温度、溶融はんだの噴流量、溶融はんだの噴流位置、溶融はんだの噴流角度、ポンプ１０６の回転速度等である。

以下、本発明の実施の形態に係るはんだ付けシステムを、図面を参照詳して、説明する。

（実施の形態１）
本実施の形態１に係るはんだ付けシステム１００の概略図を、図１に示す。図１に示すように、はんだ付けの対象となる基板２００は、基板搬送ベルト装置１０２により、はんだ槽１０３の上部に搬送される。基板２００は、図示しない回路パターンを、下面に有する。また、基板２００は、図示しない複数の貫通孔を有する。図示しない電子部品の端子が、基板２００の貫通孔に挿入されている。はんだ付けシステム１００は、電子部品の端子と基板２００の回路パターンとをはんだ付けする。

溶融はんだが、はんだ槽１０３に貯留されている。また、フォーマ１０４とポンプ１０６とはんだ誘導板１０７が、はんだ槽１０３内に、設けられる。はんだ槽１０３内の溶融はんだは、ポンプ１０６とはんだ誘導板１０７とによって、フォーマ１０４に導かれる。フォーマ１０４に導かれた溶融はんだは、噴流はんだとして、フォーマ１０４から基板２００に向かって吹き上げられる。これにより、基板２００がはんだ付けされる。

はんだ槽１０３内の溶融はんだの動きを、図２を参照して説明する。ポンプ１０６は、はんだ槽１０３内の溶融はんだを吸い込み、吸い込んだ溶融はんだをはんだ誘導板１０７の方向へ排出する。排出される溶融はんだの流量は、ポンプ１０６の回転速度により、調整される。ポンプ１０６から排出された溶融はんだは、はんだ誘導板１０７により、前フォーマ１０４ａと後フォーマ１０４ｂが形成するノズル１０５に流れる。そして、溶融はんだは、噴流はんだとして、ノズル１０５から基板２００に向かって吹き上げられる。これにより、電子部品２０１の端子が、基板２００の回路パターンにはんだ付けされる。

フォーマ１０４の構成を、図３を参照して説明する。図３は、フォーマ１０４を基板２００の搬送方向に沿って切断した断面を示す。図３に示すように、フォーマ１０４は、基板２００の搬送方向を基準として、手前側に配置された前フォーマ１０４ａと、後ろ側に配置された後フォーマ１０４ｂとを有する。

前フォーマ１０４ａは、ノズル壁１０４ｃと、ノズル壁１０４ｃから屈曲して後方に延びる延長壁１０４ｄとを備える。ノズル壁１０４ｃは、溶融はんだを上方に導く。延長壁１０４ｄは、噴出した噴流はんだを後方に誘導すると共に、噴流はんだを支持する。前フォーマ１０４ａは、ノズル壁１０４ｃを鉛直方向に対して傾斜して、立設される。また、後フォーマ１０４ｂは、ノズル壁１０４ｅと、ノズル壁１０４ｅから屈曲して前方に延びる延長壁１０４ｆとを備える。ノズル壁１０４ｅは、溶融はんだを上方に導く。延長壁１０４ｆは、噴出した噴流はんだを前方に誘導すると共に、噴流はんだを支持する。後フォーマ１０４ｂは、ノズル壁１０４ｅを鉛直方向に対して傾斜して、立設される。ノズル壁１０４ｃとノズル壁１０４ｅは、溶融はんだを吹き上げるノズル１０５を形成する。

鉛直線に対する前フォーマ１０４ａのノズル壁１０４ｃの角度θ１と、鉛直線に対する前フォーマ１０４ａの延長壁１０４ｄの角度θ２と、鉛直線に対する後フォーマ１０４ｂのノズル壁１０４ｅの角度θ３と、鉛直線に対する後フォーマ１０４ｂの延長壁１０４ｆの角度θ４は、後述する制御装置１からの制御により、独立に変更される。角度θ１とθ３を大きくすると、噴流はんだの噴出速度を速め、噴流はんだの吹き上げの高さを高くできる。角度θ２と角度θ４を大きくすると、噴流はんだが基板２００に接触している時間を短くできる。

また、多孔ノズル板１０８が、ノズル１０５の吹き出し口に配置される。多孔ノズル板１０８は、平板状に形成される。多孔ノズル板１０８は、図４に示すように、複数の丸穴を有する。噴流はんだが、多孔ノズル板１０８の丸穴から噴出される。多孔ノズル板１０８が、ノズル１０５に配置されているので、噴流はんだの噴出速度を速くできる。また、図３に示す、鉛直線に対する多孔ノズル板１０８の角度θ５は、制御装置１からの制御により、変更される。角度θ５を変更することにより、噴流はんだの噴流角度を調整できる。

はんだ付けシステム１００は、基板搬送ベルト装置１０２の搬送速度、はんだ槽１０３内の溶融はんだの温度、ポンプ１０６の回転速度等も制御装置１からの制御により、変更できる。

はんだ付けシステム１００は、図２に示すように、フォーマ１０４の上方に配置された反射ミラー１１１と、基板２００の表面温度を測定する温度測定装置１１０とを、さらに備える。さらに、はんだ付けシステム１００は、はんだ付けされた基板２００のはんだの状態を撮像する撮像装置１２０と、はんだ付けシステム１００の各部を制御する制御装置１とを備える。反射ミラー１１１は、アルミ蒸着式赤外線ミラーである。反射ミラー１１１は、はんだ槽１０３の真上近傍に設置される。反射ミラー１１１は、噴流はんだを吹き付けられている基板２００の表面から放射される赤外線を、反射する。

温度測定装置１１０は、温度測定手段として機能する。温度測定装置１１０は、赤外線カメラを備える。温度測定装置１１０は、噴流はんだを吹き付けられている基板２００の表面を、反射ミラー１１１を介して、赤外線カメラによって撮像する。温度測定装置１１０は、撮像された赤外線画像から、基板２００の表面温度の分布を測定する。温度測定装置１１０は、測定された基板２００の表面の温度情報を制御装置１に出力する。

撮像装置１２０は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラ、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｉｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサ等を備える。撮像装置１２０は、はんだ槽１０３から離れた位置まで搬送された基板２００の下面を撮像し、基板２００の下面の撮像データを制御装置１に出力する。撮像装置１２０は、はんだ付けの状態を評価するために、つらら状のはんだの有無、はんだブリッジの有無、はんだが付着している面積、はんだの光沢等を評価可能な品質の画像を、撮像する能力を有する。

制御装置１は、基板２００の表面の温度分布を許容範囲の内の温度分布にする、はんだ付けシステム１００の制御パラメータを求める。制御装置１は、求められた制御パラメータに基づいて、はんだ付けシステム１００の各部を制御する。制御装置１は、図５に示すように、記憶部３０と、制御部５０と、駆動部７０とを備える。

記憶部３０は、ハードウェア構成として、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）とを備える。制御部５０のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）が実行するプログラムとプログラムを実行するために必要なデータが、ＲＯＭに記憶されている。プログラム実行中に作成されるデータが、ＲＡＭに記憶される。図６に示すように、記憶部３０は、機能構成として、目標とする基板２００の表面の温度分布データを記憶する目標温度分布ＤＢ３１と、基板２００の表面温度の許容範囲を記憶する許容温度範囲ＤＢ３２とを備える。さらに、記憶部３０は、基板２００の表面の温度分布データとはんだ付け不良の有無とを紐付けた教師データを記憶する教師ＤＢ３３と、制御パラメータの変更量と制御パラメータの変更前の基板２００の表面の温度分布データと制御パラメータの変更後の基板２００の表面の温度分布データとを紐付けた学習データを記憶する学習ＤＢ３４とを備える。

制御部５０は、基板２００の表面の温度分布の特徴量に基づく機械学習によって、基板２００の表面の温度分布が許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する。また、制御部５０は、基板２００の表面の温度分布が許容範囲の外であると識別した場合、基板２００の表面の温度分布を許容範囲の内に調整する、はんだ付けシステム１００の制御パラメータを求める。

制御部５０は、ハードウェア構成として、ＣＰＵを備える。制御部５０は、記憶部３０に記憶されているプログラムを実行することにより、後述する機能を実現する。

制御部５０は、図６に示すように、機能構成として、取得部５１と、差分算出部５２と、特徴量抽出部５３と、識別部５４と、評価部５５と、教師データ作成部５６と、学習部５７と、学習データ作成部５８とを備える。

取得部５１は、温度測定装置１１０から基板２００の表面の温度情報を取得する。取得部５１は、基板２００の表面を、例えば１０００×１０００の領域を有する２次元マトリクスに分割する。取得部５１は、マトリクスに対して、縦方向が１から１０００、横方向が１から１０００の座標を設定する。この処理により、制御部５０は、基板２００の表面の各位置の温度と座標とを対応付けて処理できる。取得部５１は、取得した温度情報から、マトリクスの領域ごとの温度を求めて、基板２００の表面の温度分布データを作成する。取得部５１により作成された基板２００の表面の温度分布データの例を、図７Ａに示す。図７Ａにおいて、外枠で囲まれた範囲は、基板２００の表面の範囲を表す。枠内の線は、基板２００の表面温度の等温線を表す。枠内の線は、例えば、５℃ごとの等温線である。

図６に戻って、差分算出部５２は、差分算出手段として機能する。差分算出部５２は、測定された温度分布と目標とする基板２００の表面の温度分布とを比較し、測定された温度分布と目標とする基板２００の表面の温度分布との差分を求める。具体的には、差分算出部５２は、取得部５１により作成された温度分布データと目標とする基板２００の表面の温度分布との差分を求める。
噴流はんだを吹き付けられている基板２００の表面の温度分布は、均一であることが望ましい。基板２００の上方から測定される表面の温度分布は、電子部品２０１が基板２００に実装されているために、均一にならない。そこで、実装された電子部品２０１を考慮した、目標とする基板２００の表面の温度分布データを、目標温度分布ＤＢ３１に、予め記憶しておく。図７Ｂは、目標とする基板２００の表面の温度分布データの例を示す。差分算出部５２は、取得部５１により作成された温度分布データと目標温度分布ＤＢ３１に記憶されている目標とする基板２００の表面の温度分布データとを比較し、取得部５１により作成された温度分布データと目標とする温度分布データとの差分である温度差ΔＴの分布データを求める。求められた温度差ΔＴの分布データの例を、図７Ｃに示す。なお、目標とする基板２００の表面の温度分布データは、実験により、予め求められている。具体的には、はんだ付け不良とならなかった複数の温度分布データを統計処理することにより、目標とする基板２００の表面の温度分布データが作成される。

特徴量抽出部５３は、特徴量抽出手段として機能し、測定された温度分布データの特徴量を抽出する。具体的には、特徴量抽出部５３は、温度差ΔＴの分布データを表す特徴量を抽出する。測定された温度分布データ又は温度差ΔＴの分布データを表す特徴量は、温度の絶対値、等温線の密度、等温線の形状、前回測定された基板２００の表面の温度分布に対する等温線の変化量、設定されている時間前に取得された基板２００の表面の温度分布に対する等温線の変化量等である。設定されている時間は、例えば、１時間である。測定された温度分布データ又は温度差ΔＴの分布データを表す特徴量は、公知技術である、主成分分析法、独立成分分析法等より、抽出される。例えば、温度差ΔＴの分布データを表す特徴量は、主成分分析法又は独立成分分析法を実行するプログラムを実行することによって、抽出される。

識別部５４は、識別手段として機能する。識別部５４は、基板２００の表面の温度分布が設定された許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する。すなわち、識別部５４は、求められた温度差ΔＴの分布データの条件において、はんだ付け不良が生じる確率が、高いか否かを識別する。識別部５４は、サポートベクタマシンを備える。サポートベクタマシンに用いられる教師データは、教師ＤＢ３３に、予め記憶されている。教師データは、はんだ付け不良となった温度分布データに「不良」のラベルを付け、はんだ付け不良とならなかった温度分布データに「正常」のラベルを付けて作成される。具体的には、はんだ付け不良となった温度差ΔＴの分布データに「不良」のラベルが付けられ、はんだ付け不良とならなかった温度差ΔＴの分布データに「正常」のラベルが付けられる。識別部５４の識別確度は、教師データが多いほど高くなる。

識別部５４における識別について、具体的に説明する。図８は、識別部５４のサポートベクタマシンにおける識別イメージを二次元で表す。黒丸は、はんだ不良となった温度差ΔＴの分布の特徴ベクトルを表す。三角印は、はんだ不良とならなかった温度差ΔＴの分布の特徴ベクトルを表す。星印は、識別対象の温度分布の特徴ベクトル、具体的には、識別対象の温度差ΔＴの分布の特徴ベクトルを表す。サポートベクタマシンは、教師データに基づいて、はんだ不良となった温度差ΔＴの分布データとはんだ不良とならなかった温度差ΔＴの分布データとを識別する識別面を構築している。そして、識別部５４のサポートベクタマシンは、星印で表した識別対象の温度差ΔＴの分布データが、はんだ不良に属するグループと正常に属するグループの何れに属するかを識別する。なお、はんだ不良に属するグループは、はんだ不良となったグループを意味し、正常に属するグループは、はんだ不良にならなかったグループを意味している。
また、識別対象の温度差ΔＴの分布データが、正常に属するグループに属する場合、識別部５４は、基板２００の表面の温度分布が設定された許容範囲の内であると識別する。識別対象の温度差ΔＴの分布データが、はんだ不良に属するグループに属する場合、識別部５４は、基板２００の表面の温度分布が設定された許容範囲の外であると識別する。

評価部５５は、評価手段として機能する。評価部５５は、温度差ΔＴの分布データが求められ、はんだ付けされた基板２００のはんだ付け不良の有無を評価する。具体的には、評価部５５は、画像解析機能を備える。評価部５５は、撮像装置１２０によって撮像された基板２００の下面の画像から、はんだ付けの状態を解析する。詳細には、評価部５５は、電子部品２０１の端子に付着したつらら状のはんだに該当する画像の有無、はんだブリッジに該当する画像の有無を検出する。また、評価部５５は、はんだが付着している面積を求め、予め定められた面積に対する過不足を評価する。さらに、評価部５５は、はんだの光沢を評価し、光沢基準を満たすか否かを評価する。評価部５５は、画像を解析することにより、以上のような複数の項目について評価する。評価部５５は、各項目の評価に基づいて、はんだ付け不良の有無を評価する。

教師データ作成部５６は、教師データ作成手段として機能する。教師データ作成部５６は、評価部５５の評価結果であるはんだ付け不良の有無と温度差ΔＴの分布データとを紐付けた教師データを作成する。また、教師データ作成部５６は、作成された教師データを教師ＤＢ３３に記憶する。はんだ付けシステム１００の運用を継続するに伴い、教師データは蓄積される。教師データの蓄積量の増加に伴い、識別部５４の識別確度は高くなる。

学習部５７は、学習手段として機能する。学習部５７は、識別部５４が基板２００の表面の温度分布を許容範囲の外であると識別した場合、基板２００の表面の温度分布を許容範囲の内の温度分布にする、はんだ付けシステム１００の制御パラメータを求める。学習部５７は、図９に示すように、制御パラメータ算出部５７１を備える。制御パラメータ算出部５７１は、ニューラルネットワークを有する。ニューラルネットワークに用いられる学習データは、制御パラメータを変更する前の温度分布と、制御パラメータの変更量と、制御パラメータを変更した後の温度分布とを紐付けたデータである。学習データは、実験により、求められている。また、学習データは、学習ＤＢ３４に、予め記憶されている。制御パラメータ算出部５７１は、温度分布データと学習ＤＢ３４に記憶されている学習データに基づいて、ニューラルネットワークを用いて制御パラメータを求める。例えば、制御パラメータ算出部５７１は、基板２００の表面の温度分布を許容範囲の内の温度分布にする制御パラメータとして、前フォーマ１０４ａの角度θ１を１０°大きくする制御パラメータ、溶融はんだの温度を５℃高くする制御パラメータ、ポンプ１０６の回転速度を２０％速くする制御パラメータ等を出力する。

ここで、学習データの具体例について説明する。例えば、任意の温度差ΔＴの分布データと、ポンプ１０６の回転数の変化量と、ポンプ１０６の回転数を変えた後の温度分布データとを紐付けて学習データを作成する。ポンプ１０６の回転数の変化量を変えて、同様の学習データを作成する。これらの学習データを、異なる温度差ΔＴの分布データについて作成する。さらに、ポンプ１０６の回転数の他に、フォーマ１０４の角度、多孔ノズル板１０８の角度、基板搬送ベルト装置１０２の搬送速度、はんだ槽１０３内の溶融はんだの温度等の他の制御パラメータを変化させた学習データを作成する。以上のような学習データを大量に蓄積することによって、温度分布に応じて、どの制御パラメータをどの程度変更すると、変更後の温度分布がどのような温度分布になるか、を表す情報を得ることができる。したがって、学習データが多いほど、制御パラメータ算出部５７１のニューラルネットワークが求める制御パラメータの精度は、高くなる。

また、学習部５７は、基板２００の表面の温度分布をシミュレーションする機能を有する。学習部５７は、制御パラメータ算出部５７１が求めた制御パラメータに基づいて、基板２００の表面の温度分布をシミュレーションするシミュレート部５７２を備える。そして、シミュレーションによる基板２００の表面の温度分布が、許容温度範囲の内である場合、学習部５７は、制御パラメータ算出部５７１が求めた制御パラメータを駆動部７０に出力する。

図６に戻って、学習データ作成部５８は、学習データ作成手段として機能する。学習データ作成部５８は、制御パラメータを変更する前の温度分布データと、制御パラメータの変更量と、制御パラメータを変更した後の温度分布データとを紐付けた学習データを作成する。学習データ作成部５８は、作成された学習データを学習ＤＢ３４に記憶する。制御パラメータを変更した後の温度分布データには、制御パラメータが変更されてから設定された時間経過後に作成された温度差ΔＴの分布データが用いられる。はんだ付けシステム１００の運用を継続するに伴い、学習データは次第に蓄積される。そして、学習データの蓄積量の増加に伴い、学習部５７が求める制御パラメータの精度は高くなる。

駆動部７０は、駆動手段として機能する。駆動部７０は、学習部５７が求めた制御パラメータに基づいて、はんだ付けシステム１００の各部を駆動する。具体的には、駆動部７０は、学習部５７が求めた、フォーマ１０４の角度、多孔ノズル板１０８の角度、基板搬送ベルト装置１０２の搬送速度、はんだ槽１０３内の溶融はんだの温度、ポンプ１０６の回転速度等の制御パラメータを、はんだ付けシステム１００の各部を駆動する図示しない駆動装置に設定する。

はんだ付けシステム１００は、新たに設定された制御パラメータに基づいて、駆動される。これにより、滞留していたドロスの溶解又はドロスの滞留位置の移動が起こる。そして、噴流はんだがフォーマ１０４から均一に噴出され、基板２００の表面の温度分布は、許容温度分布の範囲内に収まる。

次に、以上の構成を有するはんだ付けシステム１００のはんだ付け工程における、はんだ付けシステム１００の制御パラメータを制御する制御処理について、図１０を参照して説明する。ここで、基板２００の表面の温度分布データとはんだ付け不良の有無とを紐付けた教師データは、予め教師ＤＢ３３に記憶されている。また、制御パラメータの変更量と、制御パラメータの変更前の基板２００の表面の温度分布データと、制御パラメータの変更後の基板２００の表面の温度分布データとを紐付けた学習データは、学習ＤＢ３４に記憶されている。さらに、はんだ付けシステム１００の制御パラメータは、基準となる制御パラメータが設定されている。はんだ付けシステム１００は、駆動スイッチがオンにされると、基準となる制御パラメータに基づいて、動作を開始する。はんだ付けシステム１００が動作を開始すると、まず、基板２００が、基板搬送ベルト装置１０２によりはんだ槽１０３の上部に搬送される。そして、温度測定装置１１０が、搬送された基板２００の表面温度の分布を測定する。温度測定装置１１０が、基板２００の表面の温度情報を制御装置１に出力することにより、図１０に示す制御処理は開始される。なお、温度測定装置１１０が基板２００の表面温度の分布を測定する工程は、温度測定工程に該当する。

温度測定装置１１０から基板２００の表面の温度情報が出力されると、取得部５１は、温度測定装置１１０が出力した温度情報を取得する（ステップＳ１１）。取得部５１は、基板２００の表面を分割した１０００×１０００のマトリクスの各領域に対応する温度を、取得した温度情報から求めて、温度分布データを作成する。

次に、差分算出部５２は、作成された温度分布データと目標温度分布ＤＢ３１に記憶されている目標とする温度分布データとの差分を求めて、温度差ΔＴの分布データを作成する（ステップＳ１２）。

次に、特徴量抽出部５３は、温度差ΔＴの分布データから、温度差ΔＴの分布を表す特徴量を抽出する（ステップＳ１３）。具体的には、温度の絶対値、等温線の密度、等温線の形状、前回測定された温度分布の等温線に対する等温線の変化量等の特徴量を抽出する。

次に、識別部５４は、教師ＤＢ３３に記憶されている教師データと温度差ΔＴの分布の特徴量に基づく機械学習によって、識別対象の温度差ΔＴの分布データが、はんだ不良に属するグループと正常に属するグループの何れに属するかを識別する。すなわち、基板２００の表面の温度分布が許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する（ステップＳ１４）。この工程は、識別工程に該当する。

識別部５４が温度差ΔＴの分布を許容範囲の内の温度分布であると識別した場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、評価部５５は、現状の制御パラメータに基づいてはんだ付けされた基板２００における、はんだ付け不良の有無を評価する（ステップＳ１５）。具体的には、評価部５５は、基板２００のはんだ付けの状態を撮像した画像を解析する。基板２００のはんだ付けの状態は、撮像装置１２０によって、撮像される。そして、評価部５５は、電子部品２０１の端子に付着したつらら状のはんだの有無、はんだブリッジの有無、はんだが付着している面積、はんだの光沢等を評価して、はんだ付け不良の有無を評価する。さらに、教師データ作成部５６は、評価部５５の評価結果と温度差ΔＴの分布データとを紐付けた教師データを作成し、作成された教師データを教師ＤＢ３３に記憶する（ステップＳ１６）。はんだ付けシステム１００の運用を継続するに伴い、教師データは蓄積される。そして、教師データの蓄積量の増加に伴い、識別部５４の識別確度は高くなる。

一方、識別部５４が温度差ΔＴの分布を許容範囲の外の温度分布であると識別した場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、学習部５７は、基板２００の表面の温度分布を許容範囲の内の温度分布にする、はんだ付けシステム１００の制御パラメータの修正案を、複数作成する（ステップＳ１７）。具体的には、学習部５７は、温度分布データと学習ＤＢ３４に記憶されている学習データに基づいて、制御パラメータ算出部５７１のニューラルネットワークを用いて制御パラメータを求める。制御パラメータ算出部５７１は、複数の、制御パラメータの組み合わせの候補を、求める。

次に、学習部５７のシミュレート部５７２は、制御パラメータ算出部５７１が求めた修正案の制御パラメータに基づいて、基板２００の表面の温度分布をシミュレーションする（ステップＳ１８）。

シミュレート部５７２は、シミュレーション結果と許容温度範囲ＤＢ３２に記憶されている許容温度範囲とを比較し、シミュレーションによる基板２００の表面の温度分布が許容温度範囲の内になるか否かを判別する（ステップＳ１９）。具体的には、シミュレート部５７２は、シミュレーションにより得られた１０００×１０００の各領域の温度が、許容温度範囲の内であるか否かを判別する。シミュレーションによる基板２００の表面の温度分布が許容温度範囲の外であると判別された場合（ステップＳ１９：Ｎｏ）、シミュレート部５７２は、制御パラメータの他の修正案に変更し（ステップＳ２０）、ステップＳ１８からステップＳ２０を繰り返す。ステップＳ１７からステップＳ２０の工程は、学習工程に該当する。

一方、シミュレーションによる基板２００の表面の温度分布が許容温度範囲の内であると判別された場合（ステップＳ１９：Ｙｅｓ）、学習部５７は、シミュレーションによる基板２００の表面の温度分布が許容温度範囲の内となる制御パラメータを、変更後の制御パラメータとして、駆動部７０に出力する。駆動部７０は、変更後の制御パラメータに基づいて、はんだ付けシステム１００を駆動する（ステップＳ２１）。

次に、学習データ作成部５８は、制御パラメータを変更する前の温度分布データと、制御パラメータの変更量と、制御パラメータを変更した後に取得した温度分布データとを紐付けた学習データを作成し、作成された学習データを学習ＤＢ３４に記憶する（ステップＳ２２）。はんだ付けシステム１００の運用を継続するに伴い、学習データは蓄積される。そして、学習データの蓄積量の増加に伴い、学習部５７が求める制御パラメータの精度は、高くなる。

はんだ付けシステム１００は、基板２００がはんだ槽１０３の上部に搬送されるごとに、ステップＳ１１からステップＳ２２までの処理を繰り返す。はんだ付けシステム１００の駆動スイッチがオフされることにより、制御処理は終了する。

なお、プリヒータが、上述した基板搬送ベルト装置１０２に設けられても良い。これにより、はんだ槽１０３に搬送される基板２００の表面温度を一定に保つことができ、はんだ付け不良の発生率を低減できる。また、プリヒータの温度が、制御パラメータに含まれても良い。

また、上述した多孔ノズル板１０８は、丸穴を有する。多孔ノズル板１０８に設ける孔の形状は、四角、三角、楕円等であっても良い。また、多孔ノズル板１０８を、複数のホースによって形成されたノズルに、変更しても良い。また、多孔ノズル板１０８の搭載をオプションとしても良い。

また、フォーマ１０４の制御パラメータとして、角度θ１〜θ５を説明したが、フォーマ１０４の制御パラメータはこれらに限定されない。例えば、はんだ槽１０３におけるフォーマ１０４の位置が、制御パラメータに含まれても良い。さらに、設定されている時間は、１時間に限らず、１分、２４時間等であっても良い。

また、上述した評価部５５は、画像解析機能を備え、撮像された画像を解析して、はんだ付け不良の有無を評価する。はんだ付け不良の有無の評価は、作業者によって行われても良い。教師データ作成部５６は、温度分布データとはんだ付け不良の有無とを紐付けた教師データを作成する。従って、作業者が、温度分布データとはんだ付け不良の有無とを紐付けた教師データを作成し、評価部５５が、作業者によって作成された教師データを取得しても良い。

また、教師データの蓄積が少ない場合、作業者が、識別部５４による処理を行っても良い。

また、上述したシミュレート部５７２は、シミュレーション結果と許容温度範囲ＤＢ３２に記憶されている許容温度範囲とを比較して、シミュレーションによる基板２００の表面の温度分布が許容温度範囲の内になるか否かを判別した。シミュレーション結果の判別方法は、これに限定されない。例えば、シミュレーションにより得られた温度分布をサポートベクタマシンに入力し、はんだ不良に属するグループと正常に属するグループの何れに属するかを識別してもよい。

また、上述した学習部５７は、シミュレート部５７２を備え、制御パラメータ算出部５７１により求められた制御パラメータの妥当性を確認した後、求められた制御パラメータを駆動部７０に出力する。学習部５７は、シミュレート部５７２を備えなくとも良い。例えば、初期データとして十分な量の学習データを準備している場合、学習部５７は、シミュレート部５７２を備えなくとも良い。また、学習データの蓄積が多くなり、制御パラメータ算出部５７１により求められる制御パラメータの精度が高くなった場合、シミュレート部５７２の機能が停止されても良い。シミュレート部５７２の機能を停止させることにより、制御装置１における処理負荷を軽減できる。

また、上述した取得部５１は、基板２００の表面を１０００×１０００の２次元マトリクスに分割した。基板２００の表面の分割は、これに限定されない。取得部５１は、基板２００の表面を、基板２００の大きさ、温度分布の解析精度、はんだ付けシステム１００の制御精度等に応じて、分割しても良い。例えば、取得部５１は、基板２００の表面を、５０×５０、１００×８００、７０００×３０００等に分割しても良い。

（実施の形態２）
実施の形態１では、測定された基板２００の表面の温度分布データと設定された目標とする基板２００の表面の温度分布データとの差分に基づいて、識別対象の基板２００の表面の温度分布が許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別した。識別対象の基板２００の表面の温度分布が許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する方法は、これに限定されない。実施の形態２では、測定された基板２００の表面の温度分布データと設定された目標とする基板２００の表面の温度分布データとの差分を求めず、識別対象の基板２００の表面の温度分布が許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する方法について、図１１を参照して説明する。

実施の形態２に係るはんだ付けシステム１００の制御部５０は、図１１に示すように、差分算出部５２を備えない。また、記憶部３０は、目標温度分布ＤＢ３１を備えない。

取得部５１は、温度測定装置１１０から基板２００の表面の温度情報を取得する。取得部５１は、基板２００の表面を分割した１０００×１０００のマトリクスの各領域に対応する温度を求めて、測定された温度分布データを作成する。

特徴量算出部５３は、取得部５１により作成された温度分布データから、温度分布の特徴を表す特徴量を抽出する。具体的には、特徴量算出部５３は、温度の絶対値、等温線の密度、等温線の形状、前回測定された温度分布に対する等温線の変化量等の特徴量を抽出する。

識別部５４は、特徴量算出部５３により抽出された温度分布の特徴量に基づく機械学習によって、基板２００の表面の温度分布が許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する。具体的には、識別部５４は、サポートベクタマシンを備える。サポートベクタマシンに用いられる教師データは、教師ＤＢ３３に予め記憶されている。教師データは、はんだ付け不良となった温度分布データに「不良」のラベルを付け、はんだ付け不良とならなかった温度分布データに「正常」のラベルを付けて作成される。

評価部５５は、特徴量が抽出され、はんだ付けされた基板２００のはんだ付け不良の有無を評価する。そして、教師データ作成部５６は、評価部５５の評価結果と温度分布データとを紐付けた教師データを作成する。さらに、教師データ作成部５６は、作成された教師データを教師ＤＢ３３に記憶する。その他の構成は、実施の形態１と同じである。

以上のような実施の形態２に係るはんだ付けシステム１００は、温度差ΔＴの分布データを求めず、基板２００の表面の温度分布データから、直接、基板２００の表面の温度分布が許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別できる。

（実施の形態３）
実施の形態１、２では、識別部５４はサポートベクタマシンを備える。識別部５４は、他の構成であっても良い。実施の形態３では、サポートベクタマシンを備えない識別部５４について、図１２を参照して説明する。

実施の形態３に係るはんだ付けシステム１００の制御部５０は、図１２に示すように、特徴量抽出部５３と、教師データ作成部５６とを備えない。また、記憶部３０は、教師ＤＢ３３を備えない。

取得部５１は、温度測定装置１１０から基板２００の表面の温度情報を取得する。取得部５１は、基板２００の表面を分割した１０００×１０００マトリクスの各領域に対応する温度を求めて、測定された温度分布データを作成する。

差分算出部５２は、取得部５１により作成された温度分布データと、目標温度分布ＤＢ３１に記憶されている目標とする温度分布データとを比較して、領域毎の温度差ΔＴを求める。差分算出部５２は、求められた温度差ΔＴから温度差ΔＴの分布データを作成する。

識別部５４は、差分算出部５２により求められた温度差ΔＴが、許容温度範囲ＤＢ３２に記憶されている許容温度の範囲の内か否かを識別する。具体的には、識別部５４は、引き算処理によって、温度差ΔＴの分布データに許容温度範囲を超える温度差ΔＴが存在するか否かを識別する。そして、許容温度範囲を超える温度差ΔＴが温度差ΔＴの分布データに存在する場合、学習部５７は、基板２００の表面の温度分布を許容範囲の内の温度分布にする、はんだ付けシステム１００の制御パラメータを求める。

許容温度範囲を±１０℃として、温度差ΔＴが許容温度の範囲の内か否かを識別する例を説明する。識別部５４は、１０００×１０００の領域のそれぞれにおいて、目標温度分布ＤＢ３１に記憶されている目標とする温度と測定された温度との差を求める。そして、求められた差が許容温度範囲ＤＢ３２に記憶されている±１０℃を超える領域が、存在する場合、識別部５４は、許容温度範囲を超える温度差ΔＴが存在すると識別する。

学習部５７は、実施の形態１と同様である。

なお、上述した識別部５４は、１０００×１０００の領域のそれぞれにおいて、目標とする温度と測定された温度との差を求めて、求められた温度の差が許容温度の範囲であるか否かを識別する。識別部５４による識別は、これに限定されない。例えば、１０００×１０００の領域ごとの許容温度範囲の温度情報が、目標温度分布ＤＢ３１に記憶されており、識別部５４は、記憶されている許容温度範囲の温度情報に基づいて、測定された温度が許容温度範囲の内であるか否かを識別しても良い。例えば、目標温度分布ＤＢ３１に記憶されている任意の領域における許容温度範囲の温度情報が２７０°Ｃ以上、２９０°Ｃ以下を表し、該当する領域における測定された温度が２６５°Ｃである場合、識別部５４は、許容温度範囲の外であると識別する。

なお、実施形態１〜３では、学習部５７はニューラルネットワークを備えるが、学習部５７の構成は、これに限定されない。例えば、学習部５７は、ニューラルネットワークに代えて、重解析分析モデルにより、基板２００の表面の温度分布を許容範囲の内の温度分布にする、制御パラメータを求めても良い。具体的には、学習部５７は、複数の制御パラメータを変数とする、基板２００の表面の温度分布を表す近似式を構築する。そして、学習部５７は、任意の制御パラメータの変更量を変えて、制御パラメータの変更後の基板２００の表面の温度分布をシミュレーションする。学習部５７は、制御パラメータを変えて、シミュレーションを繰り返す。さらに、学習部５７は、変更する制御パラメータを複数選択し、制御パラメータの組み合わせを変えてシミュレーションを繰り返す。

この場合、シミュレーションに用いられる制御パラメータの組み合わせと制御パラメータの値の組み合わせの数は、膨大になる。そこで、領域の位置、測定された温度と許容温度範囲との差等に応じたシミュレーション条件の候補に、優先順位を付けたテーブルが、予め記憶部３０に記憶されている。シミュレーション条件の候補と優先順位は、実験により求められる。そして、学習部５７は、記憶部３０に記憶されているテーブルの優先順位に基づいて、シミュレーション条件を変えてシミュレーションを繰り返し、基板２００の表面の温度分布を許容範囲の内の温度分布にする、制御パラメータを求める。さらに、学習部５７は、求められた制御パラメータを駆動部７０に出力する。

以上に説明したように、はんだ付けシステム１００は、基板２００の表面の温度分布が許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する識別部５４を備える。これにより、はんだ付けシステム１００は、識別対象の基板２００の測定された温度分布から、はんだ付け不良が発生するおそれがあるか否かを識別できる。また、はんだ付けシステム１００は、基板２００の表面の温度分布を許容範囲の内の温度分布にする、はんだ付けシステム１００の制御パラメータを求める学習部５７を備える。これにより、はんだ付けシステム１００は、制御パラメータを自動的に調整できる。

また、はんだ付けシステム１００は、測定された温度分布と設定された目標とする温度分布とを比較して、測定された温度分布と目標とする温度分布の差分を求める差分算出部５２を備える。これにより、はんだ付けシステム１００は、目標とする温度分布と基板２００の表面の温度分布との差分に基づく機械学習によって、基板２００の表面の温度分布が許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別できる。

はんだ付けシステム１００は、はんだ槽１０３の上部を通過する基板２００の表面を、赤外線カメラによって撮像する温度測定装置１１０を備える。これにより、はんだ付けシステム１００は、基板２００の表面の温度分布を熱画像パターンとして測定できる。

温度測定装置１１０は、アルミ蒸着型の赤外線反射ミラーである反射ミラー１１１を介して、赤外線カメラによって基板２００の表面を撮像し、基板２００の表面の温度分布を測定する。これにより、高価な赤外線カメラが、はんだ蒸気によって損傷することを防止できる。

はんだ付けシステム１００は、はんだ付けされた基板２００のはんだ付け不良の有無を評価する評価部５５と、基板２００の表面の温度分布と、評価部５５の評価結果であるはんだ付け不良の有無とを紐付けた教師データを作成する教師データ作成部５６とを備える。これにより、はんだ付けシステム１００は、教師データの蓄積量の増加に伴い、識別部５４の識別確度を高くできる。

はんだ付けシステム１００は、制御パラメータを変更する前の温度分布と、制御パラメータの変更量と、制御パラメータを変更した後の温度分布とを紐付けた学習データを作成する学習データ作成部５８を備える。これにより、はんだ付けシステム１００は、学習データの蓄積量の増加に伴い、学習部５７により求められる制御パラメータの精度を高くできる。

なお、本発明の実施の形態に係るはんだ付けシステム１００の制御装置１の各機能は、通常のコンピュータによっても実施できる。具体的には、上述の実施の形態では、制御装置１が実行するプログラムは、記憶部３０のＲＯＭに記憶されている。プログラムを、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｃ）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータに読み込んでインストールすることにより、上述した各機能を実現できるコンピュータを構成してもよい。

本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。すなわち、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。

本出願は、２０１７年１月３０日に出願された、日本国特許出願特願２０１７−０１４５０８号に基づく。本明細書中に日本国特許出願特願２０１７−０１４５０８号の明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。

１…制御装置、３０…記憶部、３１…目標温度分布ＤＢ、３２…許容温度範囲ＤＢ、３３…教師ＤＢ、３４…学習ＤＢ、５０…制御部、５１…取得部、５２…差分算出部、５３…特徴量抽出部、５４…識別部、５５…評価部、５６…教師データ作成部、５７…学習部、５７１…制御パラメータ算出部、５７２…シミュレート部、５８…学習データ作成部、７０…駆動部、１００…はんだ付けシステム、１０２…基板搬送ベルト装置、１０３…はんだ槽、１０４…フォーマ、１０４ａ…前フォーマ、１０４ｂ…後フォーマ、１０４ｃ…ノズル壁、１０４ｄ…延長壁、１０４ｅ…ノズル壁、１０４ｆ…延長壁、１０５…ノズル、１０６…ポンプ、１０７…はんだ誘導板、１０８…多孔ノズル板、１１０…温度測定装置、１１１…反射ミラー、１２０…撮像装置、２００…基板、２０１…電子部品

Claims (14)

1. はんだ槽の内に貯留された溶融はんだを噴流させて、被はんだ対象物にはんだ付けを行うはんだ付けシステムであって、
   前記被はんだ対象物の表面の温度分布を測定する温度測定手段と、
   前記被はんだ対象物の表面の温度分布が、設定された許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する識別手段と、
   前記識別手段が前記被はんだ対象物の表面の温度分布を許容範囲の外と識別した場合、前記温度測定手段により測定された温度分布から、前記被はんだ対象物の表面の温度分布を前記許容範囲の内の温度分布にする制御パラメータを求める学習手段と、
   前記学習手段が求めた前記制御パラメータに基づいて、前記はんだ付けシステムを駆動する駆動手段と、
   を備えるはんだ付けシステム。
2. 前記測定された温度分布と目標とする温度分布とを比較して、前記測定された温度分布と前記目標とする温度分布との差分を求める差分算出手段を備え、
   前記識別手段は、前記差分に基づく機械学習によって、前記被はんだ対象物の表面の温度分布が前記許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する、
   請求項１に記載のはんだ付けシステム。
3. 前記測定された温度分布の特徴量を抽出する特徴量抽出手段を備え、
   前記識別手段は、はんだ付け不良となった前記被はんだ対象物の表面の温度分布の特徴量に不良のラベルを付し、はんだ付け不良とならなかった前記被はんだ対象物の表面の温度分布の特徴量に正常のラベルを付した教師データと、前記測定された温度分布の特徴量とに基づく機械学習によって、前記被はんだ対象物の表面の温度分布が前記許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する、
   請求項１又は２に記載のはんだ付けシステム。
4. 前記制御パラメータに基づいてはんだ付けされた、前記被はんだ対象物のはんだ付け不良の有無を評価する評価手段と、
   前記測定された温度分布と前記評価手段が評価したはんだ付け不良の有無とを紐付けた教師データを作成する教師データ作成手段と、を備える、
   請求項２又は３に記載のはんだ付けシステム。
5. 前記学習手段は、ニューラルネットワークにより、前記被はんだ対象物の表面の温度分布を前記許容範囲の内の温度分布にする、前記制御パラメータを求める、
   請求項１から４のいずれか１項に記載のはんだ付けシステム。
6. 前記制御パラメータを変更する前の前記被はんだ対象物の表面の温度分布と、前記制御パラメータの変更量と、前記制御パラメータを変更した後の前記被はんだ対象物の表面の温度分布とを紐付けた学習データを作成する学習データ作成手段を備え、
   前記学習手段は、前記学習データに基づいて、前記被はんだ対象物の表面の温度分布を前記許容範囲の内の温度分布にする前記制御パラメータを求める、
   請求項５に記載のはんだ付けシステム。
7. 前記温度測定手段は、前記被はんだ対象物の表面を赤外線カメラによって撮像し、前記被はんだ対象物の表面の温度分布を測定する、
   請求項１から６のいずれか１項に記載のはんだ付けシステム。
8. 前記赤外線カメラは、アルミ蒸着型の赤外線反射ミラーを介して、前記被はんだ対象物の表面を撮像する、
   請求項７に記載のはんだ付けシステム。
9. 前記制御パラメータは、少なくとも、前記溶融はんだの温度と、前記溶融はんだの噴流量と、前記溶融はんだの噴流位置と、前記溶融はんだの噴流角度と、のいずれか一つを含む、
   請求項１から８のいずれか１項に記載のはんだ付けシステム。
10. 被はんだ対象物の表面の温度分布を測定する温度測定手段から取得した前記被はんだ対象物の表面の温度分布が、設定された許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する識別手段と、
    前記識別手段が前記被はんだ対象物の表面の温度分布を許容範囲の外と識別した場合、前記被はんだ対象物の表面の温度分布を前記許容範囲の内の温度分布にする、はんだ付けシステムの制御パラメータを求める学習手段と、
    前記学習手段が求めた前記はんだ付けシステムの制御パラメータに基づいて、前記はんだ付けシステムを駆動する駆動手段と、
    を備える制御装置。
11. はんだ槽の内に貯留された溶融はんだを噴流させて、被はんだ対象物にはんだ付けを行うはんだ付けシステムの制御方法であって、
    前記被はんだ対象物の表面の温度分布を測定する温度測定工程と、
    前記被はんだ対象物の表面の温度分布が設定された許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する識別工程と、
    前記被はんだ対象物の表面の温度分布を許容範囲の外と識別した場合、前記被はんだ対象物の表面の温度分布を前記許容範囲の内の温度分布にする、前記はんだ付けシステムの制御パラメータを求める学習工程と、
    を含むはんだ付けシステムの制御方法。
12. コンピュータを、
    被はんだ対象物の表面の温度分布を測定する温度測定手段、
    前記被はんだ対象物の表面の温度分布が設定された許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する識別手段、
    前記識別手段が前記被はんだ対象物の表面の温度分布を許容範囲の外と識別した場合、前記被はんだ対象物の表面の温度分布を前記許容範囲の内の温度分布にする、はんだ付けシステムの制御パラメータを求める学習手段、
    として機能させるプログラム。
13. はんだ槽の内に貯留された溶融はんだを噴流させて、被はんだ対象物にはんだ付けを行うはんだ付けシステムであって、
    測定された前記被はんだ対象物の表面の温度分布から、前記被はんだ対象物の表面の温度分布を設定された許容範囲の内の温度分布にする、制御パラメータを求める学習手段と、
    前記学習手段が求めた前記制御パラメータに基づいて、前記はんだ付けシステムを駆動する駆動手段と、
    を備えるはんだ付けシステム。
14. 前記被はんだ対象物の表面の温度分布が、前記許容範囲の内の温度分布であるか否かを識別する識別手段を備える、
    請求項１３に記載のはんだ付けシステム。

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