JP7226230B2 - Thermal resistance prediction method and property inspection machine - Google Patents

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Description

本発明は、熱抵抗予測方法及び特性検査機に関する。 The present invention relates to a thermal resistance prediction method and a characteristic tester.

従来、モータの制御をするインバータの残存寿命を、インバータに含まれる半導体素子の熱抵抗に基づいて評価する技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。特許文献1の技術によれば、半導体素子の熱抵抗は、所定の条件下での半導体素子の電圧ドロップに基づいて測定される。 2. Description of the Related Art Conventionally, there is known a technique for evaluating the remaining life of an inverter that controls a motor based on the thermal resistance of a semiconductor element included in the inverter (see, for example, Patent Document 1). According to the technique of Patent Document 1, the thermal resistance of a semiconductor element is measured based on the voltage drop of the semiconductor element under predetermined conditions.

また、従来、発光素子の温度を耐熱温度以下に抑えるため、発光素子の温度が設定された電流抑制開始温に達した場合に、発光素子に対する電流の抑制を開始する技術が知られている(例えば、特許文献2参照)。特許文献1の技術によれば、電流抑制開始温は、発光素子の熱抵抗、回路側の熱抵抗、発光素子の耐熱温度などに基づいて設定される。 In addition, conventionally, in order to keep the temperature of the light emitting element below the heat resistance temperature, there is a known technique of starting to suppress the current to the light emitting element when the temperature of the light emitting element reaches a set current suppression start temperature ( For example, see Patent Document 2). According to the technique of Patent Document 1, the current suppression start temperature is set based on the thermal resistance of the light emitting element, the thermal resistance of the circuit side, the heat resistant temperature of the light emitting element, and the like.

このように、半導体素子の熱による劣化や故障を抑制し、信頼性を確保するためには、半導体素子の熱抵抗を把握することが重要である。しかしながら、通常、発光ダイオード(LED)の特性検査に用いられる特性検査機には、熱抵抗を直接測定する機能が備わっていない。このため、熱抵抗を間接的に測定することのできるΔV法と呼ばれる方法が一般的に用いられている。 In this way, it is important to understand the thermal resistance of a semiconductor element in order to suppress deterioration and failure of the semiconductor element due to heat and to ensure reliability. However, a characteristic inspection machine used for characteristic inspection of light-emitting diodes (LEDs) usually does not have a function of directly measuring thermal resistance. For this reason, a method called the ΔVF method, which can indirectly measure the thermal resistance, is generally used.

ΔV法は、LEDの温度-電圧特性、及びLEDに電流を流す前後の電圧差に基づいて熱抵抗を算出する方法である。 The ΔVF method is a method of calculating the thermal resistance based on the temperature-voltage characteristics of the LED and the voltage difference before and after the current is applied to the LED.

特開2002-119043号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-119043 特開2014-172520号公報JP 2014-172520 A

しかしながら、個々のLEDパッケージに対して、LEDの温度-電圧特性を測定することは、膨大な工数が必要とされるため、現実的ではない。また、特定のLEDの温度-電圧特性を用いて熱抵抗を算出する場合は、個々のLEDの特性にばらつきがあるために、検査の判定基準を過剰に厳しくしなければならず、本来不良とされるべきでない個体まで不良と判定されてしまう。 However, measuring the temperature-voltage characteristics of LEDs for individual LED packages is not realistic because it requires a huge amount of man-hours. Also, when calculating the thermal resistance using the temperature-voltage characteristics of a specific LED, the characteristics of individual LEDs vary, so the inspection criteria must be excessively strict. Even individuals that should not be tested are judged to be defective.

本発明の目的は、熱抵抗を直接測定する機能を備えない特性検査機を用いて実施することができ、かつ少ない工程で精度よく発光素子の熱抵抗を取得することができる、熱抵抗予測方法、及びその熱抵抗予測方法の実施に用いられる特性検査機を提供することにある。 An object of the present invention is a thermal resistance prediction method that can be implemented using a characteristic tester that does not have a function to directly measure thermal resistance, and can accurately obtain the thermal resistance of a light emitting element in a small number of steps. , and to provide a characteristic inspection machine used for implementing the thermal resistance prediction method.

本発明の一態様は、上記目的を達成するために、下記[1]~[7]の熱抵抗予測方法、及び[8]の特性検査機を提供する。 One aspect of the present invention provides the following thermal resistance prediction methods [1] to [7] and a characteristic tester [8] in order to achieve the above object.

[1]第1の発光素子の熱抵抗を、複数の第2の発光素子を用いて作成される分類器を用いて予測する熱抵抗予測方法であって、パッケージを構成する前記第1の発光素子に対して、前記第1の発光素子に流す電流の大きさ及び方向の少なくともいずれか一方が異なる複数の条件下での電圧降下測定を実施し、第1の電圧測定値を取得する工程と、分類器を用いて前記第1の電圧測定値から前記第1の発光素子の熱抵抗を予測する工程と、を含み、前記分類器が、パッケージを構成する前記複数の第2の発光素子に対して、前記第2の発光素子に流す電流の大きさ及び方向の少なくともいずれか一方が異なる複数の条件下での電圧降下測定を実施し、第2の電圧測定値を取得する工程と、熱抵抗測定器を用いて前記第2の発光素子の熱抵抗を測定し、熱抵抗測定値を取得する工程と、前記第2の電圧測定値を説明変数、前記熱抵抗測定値を目的変数とする機械学習を実施して、前記第2の電圧測定値と前記熱抵抗測定値の因果関係を導き出す工程と、を含む方法により作成された、前記因果関係に基づいて前記第1の電圧降下の測定値から前記第1の発光素子の熱抵抗を分類し、予測するための分類器であり、前記第1の電圧測定値を取得するための前記電圧降下測定の前記複数の条件が、前記機械学習において、前記説明変数の絞り込みの結果、最終的に前記説明変数として用いられた前記第2の電圧測定値を取得するための前記電圧降下測定の前記複数の条件と同じである、熱抵抗予測方法。
[2]前記第2の電圧測定値が、前記第2の発光素子のジャンクション温度に影響を及ぼさない測定電流を流した状態での前記第2の発光素子の順方向電圧VF1と、前記測定電流よりも大きい所定の大きさの電流を流して前記ジャンクション温度を上昇させてから前記測定電流を流した直後の前記第2の発光素子の順方向電圧VF2の差であるΔVを含む、上記[1]に記載の熱抵抗予測方法。
[3]前記機械学習の前に、前記第2の電圧測定値からNull値と測定異常値を削除する工程を含む、上記[1]又は[2]に記載の熱抵抗予測方法。
[4]前記機械学習の前に、前記第2の電圧測定値を規格化する工程を含む、上記[1]~[3]のいずれか1項に記載の熱抵抗予測方法。
[5]前記機械学習において、ランダムフォレストをアルゴリズムに用いた第1の機械学習により前記説明変数の重要度を算出し、前記重要度に基づいて前記説明変数の絞り込みを実施する、上記[1]~[4]のいずれか1項に記載の熱抵抗予測方法。
[6]前記機械学習において、前記第1の機械学習の後、サポートベクターマシンをアルゴリズムに用いた第2の機械学習を実施する、上記[5]に記載の熱抵抗予測方法。
[7]前記サポートベクターマシンのカーネル関数としてLinearを用いる、上記[6]に記載の熱抵抗予測方法。
[8]発光素子に対して電圧降下測定を実施し、電圧測定値を取得する測定部と、前記電圧測定値から前記発光素子の熱抵抗を分類し、予測するための、機械学習により作成された分類器を格納する記憶部と、前記記憶部に格納された前記分類器を参照して、前記測定部から取得した前記電圧測定値から前記発光素子の熱抵抗を分類し、予測する処理部と、前記処理部から予測された前記熱抵抗を取得し、外部へ出力する出力部と、を備えた、特性検査機。
[1] A thermal resistance prediction method for predicting the thermal resistance of a first light emitting element using a classifier created using a plurality of second light emitting elements, the first light emitting element constituting a package performing voltage drop measurements on the device under a plurality of conditions in which at least one of the magnitude and direction of the current flowing through the first light emitting device is different to obtain a first voltage measurement value; and estimating the thermal resistance of the first light emitting device from the first voltage measurements using a classifier, wherein the classifier predicts the plurality of second light emitting devices forming a package. On the other hand, performing voltage drop measurement under a plurality of conditions in which at least one of the magnitude and direction of the current flowing through the second light emitting element is different, obtaining a second voltage measurement value ; A step of measuring the thermal resistance of the second light emitting element using a resistance measuring instrument to obtain a thermal resistance measurement value, and using the second voltage measurement value as an explanatory variable and the thermal resistance measurement value as an objective variable. performing machine learning to derive a causal relationship between the second voltage measurement and the thermal resistance measurement. a classifier for classifying and predicting the thermal resistance of the first light emitting element from values, wherein the plurality of conditions of the voltage drop measurement for obtaining the first voltage measurement is performed by the machine learning in the thermal resistance prediction method , wherein the results of narrowing down the explanatory variables are the same as the plurality of conditions of the voltage drop measurement for obtaining the second voltage measurement value finally used as the explanatory variable. .
[2] The second voltage measurement is the forward voltage V F1 of the second light emitting element under a measurement current that does not affect the junction temperature of the second light emitting element; ΔVF , which is the difference between the forward voltages VF2 of the second light-emitting element immediately after the measurement current is applied after the junction temperature is raised by applying a current of a predetermined magnitude larger than the current; The thermal resistance prediction method according to [1] above.
[3] The thermal resistance prediction method according to [1] or [2] above, including the step of deleting Null values and measurement abnormal values from the second voltage measurement value before the machine learning.
[4] The thermal resistance prediction method according to any one of [1] to [3] above, including the step of normalizing the second voltage measurement value before the machine learning.
[5] In the machine learning, the importance of the explanatory variables is calculated by first machine learning using a random forest as an algorithm, and the explanatory variables are narrowed down based on the importance [1] above. The thermal resistance prediction method according to any one of [4].
[6] The thermal resistance prediction method according to [5] above, wherein in the machine learning, after the first machine learning, a second machine learning using a support vector machine as an algorithm is performed.
[7] The thermal resistance prediction method according to [6] above, wherein Linear is used as the kernel function of the support vector machine.
[8] Machine learning for classifying and predicting the thermal resistance of the light-emitting element by performing voltage drop measurement on the light-emitting element and acquiring a voltage measurement value, and the voltage measurement value. and a processing unit that refers to the classifier stored in the storage unit and classifies and predicts the thermal resistance of the light emitting element from the voltage measurement value acquired from the measurement unit. and an output unit that acquires the estimated thermal resistance from the processing unit and outputs it to the outside.

本発明によれば、熱抵抗を直接測定する機能を備えない特性検査機を用いて実施することができ、かつ少ない工程で精度よく発光素子の熱抵抗を取得することができる、熱抵抗予測方法、及びその熱抵抗予測方法の実施に用いられる特性検査機を提供することができる。 According to the present invention, a thermal resistance prediction method that can be implemented using a characteristic tester that does not have a function of directly measuring thermal resistance and can accurately obtain the thermal resistance of a light emitting element in a small number of steps. , and a property inspection machine used to implement the thermal resistance prediction method.

図1は、本発明の実施の形態に係る熱抵抗予測方法の流れを示すフローチャートである。FIG. 1 is a flow chart showing the flow of a thermal resistance prediction method according to an embodiment of the present invention. 図2は、分類器が特性検査機に格納される場合の、特性検査機の構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an example configuration of a property checker when a classifier is stored in the property checker. 図3は、本発明の実施の形態に係る分類器作成の流れを示すフローチャートである。FIG. 3 is a flow chart showing the flow of creating a classifier according to the embodiment of the present invention. 図4(a)~(c)は、ΔV測定に関するグラフである。4(a)-(c) are graphs relating to ΔVF measurements. 図5は、機械学習の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing an example of the flow of machine learning. 図6(a)、(b)は、それぞれ説明変数の規格化を実施しない場合と、実施した場合の、熱抵抗の予測値と測定値の関係の例を示すグラフである。FIGS. 6A and 6B are graphs showing examples of the relationship between predicted values and measured values of thermal resistance when explanatory variables are not normalized and when explanatory variables are normalized. 図7は、ランダムフォレストにおいて形成される決定木の一例を示す。FIG. 7 shows an example of decision trees formed in a random forest. 図8は、SVMを説明するための概念図である。FIG. 8 is a conceptual diagram for explaining SVM. 図9(a)、(b)は、それぞれ、SVMのカーネル関数としてLinearとrbfを用いた場合の熱抵抗の予測値と測定値の関係の例を示すグラフである。また、図9(c)は、比較例としての、ランダムフォレストによる機械学習を実施した場合の例を示すグラフである。FIGS. 9A and 9B are graphs showing examples of relationships between predicted values and measured values of thermal resistance when Linear and rbf are used as SVM kernel functions, respectively. Further, FIG. 9C is a graph showing an example of a case where machine learning by random forest is performed as a comparative example. 図10(a)、(b)は、それぞれハイパーパラメータの最適化を実施する前と、実施した後の、熱抵抗の予測値と測定値の関係の例を示すグラフである。FIGS. 10(a) and 10(b) are graphs showing examples of relationships between predicted values and measured values of thermal resistance before and after hyperparameter optimization, respectively.

〔実施の形態〕
(熱抵抗予測方法)
図1は、本発明の実施の形態に係る熱抵抗予測方法の流れを示すフローチャートである。以下、図1を用いて熱抵抗予測方法について説明する。
[Embodiment]
(Thermal resistance prediction method)
FIG. 1 is a flow chart showing the flow of a thermal resistance prediction method according to an embodiment of the present invention. The thermal resistance prediction method will be described below with reference to FIG.

まず、熱抵抗Rthを予測したいLEDパッケージに含まれるLEDに対して、複数の条件下での電圧降下測定を実施する(ステップS1)。以下、この熱抵抗を予測したいLEDパッケージに含まれるLEDを第1の発光素子、この測定により得られる電圧降下の測定値を第1の電圧測定値Vm1と呼ぶ。 First, voltage drop measurement is performed under a plurality of conditions for an LED included in an LED package whose thermal resistance R th is to be predicted (step S1). Hereinafter, the LED included in the LED package whose thermal resistance is to be predicted is referred to as the first light emitting element, and the voltage drop measurement value obtained by this measurement is referred to as the first voltage measurement value Vm1 .

ステップS1における第1の電圧測定値Vm1の測定は、LEDの特性検査機によって実施することができる。第1の電圧測定値Vm1は、後述する分類器を作成するための機械学習において最終的に説明変数として用いられた第2の電圧測定値Vm2と同じ条件下での電圧降下測定により取得される。 The measurement of the first voltage measurement Vm1 in step S1 can be performed by an LED characterization machine. The first voltage measurement value V m1 is obtained by voltage drop measurement under the same conditions as the second voltage measurement value V m2 finally used as an explanatory variable in machine learning for creating a classifier described later. be done.

パッケージにおいて配線基板などにフリップチップ接合された発光素子においては、熱抵抗がAuSnやはんだなどによる接合部の接合面積と大きく関わり、素子寿命や特性に大きな影響を与える。このため、本実施の形態に係る熱抵抗予測方法は、第1の発光素子がパッケージにおいてフリップチップ接合された発光素子である場合に、特に有用であると言える。 In a light-emitting element flip-chip bonded to a wiring board or the like in a package, the thermal resistance is closely related to the bonding area of the bonding portion by AuSn, solder, or the like, and greatly affects the life and characteristics of the element. Therefore, it can be said that the thermal resistance prediction method according to the present embodiment is particularly useful when the first light emitting element is a light emitting element flip-chip bonded in a package.

また、第1の発光素子を含むLEDパッケージが、ヘッドライト用LEDパッケージのような、高電流で使用され、熱抵抗の管理が重要視される用途に用いられるLEDパッケージである場合に、実施の形態に係る熱抵抗予測方法は特に有用であると言える。LEDパッケージの形態は特に限定されず、例えば、チップオンボード(COB)、で表面実装型(SMD)、砲弾型である。 In addition, when the LED package including the first light emitting element is an LED package used in applications where the management of thermal resistance is important, such as an LED package for headlights, which is used at a high current, It can be said that the thermal resistance prediction method based on the morphology is particularly useful. The form of the LED package is not particularly limited.

次に、分類器を用いて第1の電圧測定値Vm1から第1の発光素子の熱抵抗を予測する(ステップS2)。この分類器は、機械学習により得られる、電圧降下の測定値から熱抵抗Rthを予測するための分類器である。機械学習による分類器の作成については後述する。また、分類器は、回帰型でも分類型でもよい。 A classifier is then used to predict the thermal resistance of the first light emitting element from the first voltage measurement Vm1 (step S2). This classifier is a classifier for predicting the thermal resistance R th from the voltage drop measurements obtained by machine learning. Creation of classifiers by machine learning will be described later. Also, the classifier may be regression type or classification type.

分類器は、例えば、LEDの特性検査機や、コンピュータネットワーク上のサーバなどに格納され、使用される。 The classifier is stored and used in, for example, an LED characteristic inspection machine, a server on a computer network, or the like.

次に、分類器により予測された熱抵抗の値を出力する(ステップS3)。 Next, the value of thermal resistance predicted by the classifier is output (step S3).

図2は、分類器αが特性検査機10に格納される場合の、特性検査機10の構成例を示すブロック図である。 FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the characteristic inspection machine 10 when the classifier α is stored in the characteristic inspection machine 10. As shown in FIG.

特性検査機10は、第1の発光素子20に対して電圧降下測定を実施し、第1の電圧測定値Vm1を取得する測定部11と、分類器αを格納するメモリなどの記憶部11と、記憶部11に格納された分類器αを参照して、測定部11から取得した第1の電圧測定値Vm1から熱抵抗Rthを予測するCPU(Central Processing Unit)などに含まれる処理部12と、処理部12から予測された熱抵抗Rthを取得し、外部へ出力するモニタなどの出力部14と、を備える。 The characteristic tester 10 includes a measurement unit 11 that performs voltage drop measurement on the first light emitting element 20 and acquires a first voltage measurement value Vm1 , and a storage unit 11 such as a memory that stores the classifier α. and processing included in a CPU (Central Processing Unit) or the like for predicting the thermal resistance R th from the first voltage measurement value V m1 acquired from the measurement unit 11 by referring to the classifier α stored in the storage unit 11 and an output unit 14 such as a monitor that acquires the predicted thermal resistance Rth from the processing unit 12 and outputs it to the outside.

特性検査機10によれば、上述の熱抵抗予測方法のステップS1において、例えば、外部からの制御信号Sを受信した処理部13の制御により、測定部11が第1の発光素子20に電流I(例えば、後述するIやI)を流し、第1の電圧測定値Vm1を取得する。 According to the characteristic tester 10, in step S1 of the above-described thermal resistance prediction method, for example, the measurement unit 11 causes the first light emitting element 20 to generate the current I (for example, I M or I H described later) is passed to obtain a first voltage measurement value V m1 .

ステップS2においては、処理部13が測定部11から第1の電圧測定値Vm1を取得し、記憶部12に格納された分類器αを参照して、第1の電圧測定値Vm1から熱抵抗Rthを予測する。 In step S2, the processing unit 13 acquires the first voltage measurement value V m1 from the measurement unit 11, refers to the classifier α stored in the storage unit 12, and converts the first voltage measurement value V m1 into a thermal Predict the resistance R th .

ステップS3においては、予測された熱抵抗Rthを処理部13が出力部14へ送信し、外部へ出力する。 In step S3, the processing unit 13 transmits the predicted thermal resistance Rth to the output unit 14 and outputs it to the outside.

(分類器の作成)
図3は、本発明の実施の形態に係る分類器作成の流れを示すフローチャートである。以下、図3を用いて分類器の作成について説明する。
(Creating a classifier)
FIG. 3 is a flow chart showing the flow of creating a classifier according to the embodiment of the present invention. Generating a classifier will be described below with reference to FIG.

まず、特性検査機を用いて、分類器作成用のサンプルとしてのLEDパッケージに含まれる複数のLEDに対して、複数の条件下での電圧降下の測定を実施する(ステップS11)。以下、この分類器作成用のサンプルとしてのLEDパッケージに含まれるLEDを第2の発光素子、この測定により得られる電圧降下の測定値を第2の電圧測定値Vm2と呼ぶ。第2の発光素子及びそのパッケージには、第1の発光素子及びそのパッケージと同じ規格のものが用いられる。 First, a characteristic tester is used to measure voltage drop under a plurality of conditions for a plurality of LEDs included in an LED package as a sample for creating a classifier (step S11). Hereinafter, the LED included in the LED package as a sample for creating this classifier is referred to as a second light emitting element, and the voltage drop measurement value obtained by this measurement is referred to as a second voltage measurement value Vm2 . The second light emitting element and its package are of the same standard as the first light emitting element and its package.

第2の電圧測定値Vm2は、ΔV法のΔV測定における順方向電圧VF1と順方向電圧VF2の差であるΔVを含む。その他、順方向電圧VF1、順方向電圧VF2、LED回路のショート検査における順方向電圧、オープン検査における順方向電圧、リーク検査における順方向電圧と逆方向電圧(逆方向電流を流したときの電圧降下)などを第2の電圧測定値Vm2に含めることができる。ΔV測定におけるVF1、VF2、ΔVについては後述する。次の表1に、第2の電圧測定値Vm2の例を示す。 The second voltage measurement V m2 includes ΔVF , which is the difference between the forward voltage VF1 and the forward voltage VF2 in the ΔVF measurement of the ΔVF method. In addition, the forward voltage V F1 , the forward voltage V F2 , the forward voltage in the LED circuit short test, the forward voltage in the open test, the forward voltage and reverse voltage in the leak test (when the reverse current is applied) voltage drop), etc., can be included in the second voltage measurement Vm2 . V F1 , V F2 , and ΔV F in the ΔV F measurement will be described later. Table 1 below shows an example of a second voltage measurement V m2 .

Figure 0007226230000001
Figure 0007226230000001

表1に示されるように、VF1、VF2、ΔVは、発熱用の電流Iの大きさを変えてΔV測定を複数回実施し、それぞれ複数取得する。電流Iの大きさとしては、例えば、LEDの最大定格電流値(例えば2.2A)や、通常用いられる電流値(例えば1.8A)を用いることが好ましい。 As shown in Table 1, V F1 , V F2 , and ΔV F are obtained by performing multiple ΔV F measurements while changing the magnitude of the current I H for heat generation, and acquiring each multiple times. As the magnitude of the current IH , it is preferable to use, for example, the maximum rated current value of the LED (eg, 2.2 A) or a commonly used current value (eg, 1.8 A).

また、第2の電圧測定値Vm2の各々(表1におけるVF1-1、VF1-2、dVF1、…)は、異なる複数の第1の発光素子について取得され、複数の数値を有する。これら複数の第2の発光素子は同じ規格の発光素子である。複数の第2の発光素子を用いることにより、機械学習において個々の素子の特性のばらつきも学習することができるため、分類器の予測精度が向上する。 Also, each of the second voltage measurements V m2 (VF1-1, VF1-2, dVF1, . The plurality of second light emitting elements are light emitting elements of the same standard. By using a plurality of second light emitting elements, variation in characteristics of individual elements can also be learned in machine learning, so prediction accuracy of the classifier is improved.

次の表2に、16個の第2の発光素子(A~P)について第2の電圧測定値Vm2の各々を取得した場合の、数値の例を示す。なお、表2の“R”は、次のステップS12で得られる第2の発光素子(A~P)の熱抵抗測定値である。 Table 2 below shows an example of numerical values when each of the second voltage measurements V m2 is taken for the 16 second light emitting elements (A to P). Note that "R m " in Table 2 is the thermal resistance measurement value of the second light emitting elements (A to P) obtained in the next step S12.

Figure 0007226230000002
Figure 0007226230000002

次に、熱抵抗測定器を用いて、第2の電圧測定値Vm2を取得した第2の発光素子の熱抵抗を測定する(ステップS12)。以下、この測定により得られる熱抵抗の測定値を熱抵抗測定値Rと呼ぶ。なお、ステップS11とステップS12の実施の順序は限定されない。 Next, a thermal resistance measuring instrument is used to measure the thermal resistance of the second light emitting element from which the second voltage measurement value Vm2 has been obtained (step S12). The measured value of thermal resistance obtained by this measurement is hereinafter referred to as the measured thermal resistance value Rm . Note that the order in which steps S11 and S12 are performed is not limited.

次に、第2の電圧測定値Vm2を説明変数、熱抵抗測定値Rを目的変数とする機械学習により、第2の電圧測定値Vm2と熱抵抗測定値Rの因果関係を導き出し、電圧降下の測定値から熱抵抗を予測するための分類器を作成する(ステップS13)。ステップS13の具体例については後述する。 Next, a causal relationship between the second voltage measurement value Vm2 and the thermal resistance measurement value Rm is derived by machine learning using the second voltage measurement value Vm2 as an explanatory variable and the thermal resistance measurement value Rm as an objective variable. , create a classifier for predicting the thermal resistance from the voltage drop measurements (step S13). A specific example of step S13 will be described later.

機械学習は、コンピュータを用いて実施され、第2の電圧測定値Vm2の内容などに応じて、サポートベクターマシン(SVM)、ランダムフォレスト、深層学習など、種々のアルゴリズムを用いて実施することができる。また、複数のアルゴリズムによる機械学習を組み合わせてもよい。 Machine learning is performed using a computer, and can be performed using various algorithms such as support vector machines (SVM), random forests, deep learning, etc., depending on the content of the second voltage measurement value Vm2 , etc. can. Also, machine learning by a plurality of algorithms may be combined.

機械学習により得られた分類器は、上述のように、LEDの特性検査機や、コンピュータネットワーク上のサーバなどに格納され、本実施の形態に係る熱抵抗予測方法のステップS2において用いられる。 The classifier obtained by machine learning is stored in the LED characteristic tester, the server on the computer network, etc., as described above, and used in step S2 of the thermal resistance prediction method according to the present embodiment.

(ΔV測定の概要)
第2の電圧測定値Vm2として用いられるVF1、VF2、ΔVを得るためのΔV測定について説明する。
(Overview of ΔVF measurement)
A ΔVF measurement to obtain V F1 , V F2 , and ΔVF used as the second voltage measurement V m2 will now be described.

図4(a)~(c)は、ΔV測定に関するグラフである。図1(a)、(b)、(c)の縦軸はそれぞれ第2の発光素子の順方向電圧(順方向電流を流したときの電圧降下)、第2の発光素子のジャンクション温度、第2の発光素子に流れる順方向電流を示し、横軸はいずれも時間を示す。 4(a)-(c) are graphs relating to ΔVF measurements. 1A, 1B, and 1C, the forward voltage of the second light emitting element (voltage drop when forward current is applied), the junction temperature of the second light emitting element, and the 2 shows the forward current flowing through the light emitting element No. 2, and the horizontal axis indicates time.

まず、第2の発光素子に、ジャンクション温度に影響を及ぼさない大きさ(例えば1mA)の測定電流Iを流す(ステップS21)。このステップS21における第2の発光素子の順方向電圧がVF1である。 First, a measurement current Im having a magnitude (for example, 1 mA) that does not affect the junction temperature is passed through the second light emitting element (step S21). The forward voltage of the second light emitting element in step S21 is VF1 .

次に、測定電流Iよりも大きい所定の大きさの電流Iを第2の発光素子に流して、ジャンクション温度を室温Tから上昇させる(ステップS22)。ステップS22は、好ましくは、ジャンクション温度が飽和状態に近づくまで続けられる。 Next, a current IH having a predetermined magnitude, which is larger than the measured current Im , is passed through the second light emitting element to raise the junction temperature from the room temperature TR (step S22). Step S22 is preferably continued until the junction temperature approaches saturation.

次に、第2の発光素子に流す電流Iを測定電流Iに切り替える(ステップS23)。ステップS23において測定電流Iを流し始めた直後の第2の発光素子の順方向電圧がVF2であり、順方向電圧VF2は、ステップS21における順方向電圧VF1よりも小さくなる。順方向電圧VF1と順方向電圧VF2の差が、ΔVである。 Next, the current IH flowing through the second light emitting element is switched to the measurement current Im (step S23). The forward voltage of the second light emitting element immediately after the measurement current Im starts to flow in step S23 is VF2 , and the forward voltage VF2 is smaller than the forward voltage VF1 in step S21. The difference between the forward voltage VF1 and the forward voltage VF2 is ΔVF .

なお、LEDなどの熱抵抗測定に従来用いられているΔV法では、ΔVと、ステップS21におけるジャンクション温度とステップS22の終了時のジャンクション温度の差であるΔTから熱抵抗を算出する。 In the ΔVF method conventionally used to measure the thermal resistance of LEDs, the thermal resistance is calculated from ΔVF and ΔTj , which is the difference between the junction temperature at step S21 and the junction temperature at the end of step S22.

ここで、ΔTの取得には、予め測定しておいたLEDの温度-電圧特性を用いる。温度-電圧特性と順方向電圧VF1と順方向電圧VF2からステップS21におけるジャンクション温度とステップS22の終了時のジャンクション温度が求まるため、ΔTが算出される。しかしながら、上述のように、LEDの温度-電圧特性の測定には、多くの工数が必要とされる。 Here, the temperature-voltage characteristic of the LED measured in advance is used to obtain ΔT j . Since the junction temperature in step S21 and the junction temperature at the end of step S22 are obtained from the temperature-voltage characteristics, the forward voltage V F1 and the forward voltage V F2 , ΔTj is calculated. However, as described above, many man-hours are required to measure the temperature-voltage characteristics of LEDs.

(機械学習の流れ)
図5は、上述のステップS13の機械学習の流れの一例を示すフローチャートである。以下、図5を用いて機械学習の具体例について説明する。
(Flow of machine learning)
FIG. 5 is a flowchart showing an example of the flow of machine learning in step S13 described above. A specific example of machine learning will be described below with reference to FIG.

まず、機械学習の前処理として、第2の電圧測定値Vm2から、Null値と測定異常値を欠損データとして削除する(ステップS131)。Null値は機械学習において演算することができない値であり、オープン値などの測定異常値は、過学習や異常分類の原因となる。この欠損データの削除は、コンピュータプログラムにより自動的に実施してもよい。 First, as preprocessing for machine learning, null values and measurement abnormal values are deleted as missing data from the second voltage measurement value Vm2 (step S131). Null values are values that cannot be calculated in machine learning, and measurement abnormal values such as open values cause over-learning and abnormal classification. This deletion of missing data may be automatically performed by a computer program.

次に、これも機械学習の前処理として、説明変数である第2の電圧測定値Vm2の規格化を実施する(ステップS22)。説明変数の規格化を実施することにより、分類結果が大きい値の依存度が強くなることを防ぎ、すべての説明変数の重みを同一にすることができる。 Next, as preprocessing for machine learning, the second voltage measurement value Vm2 , which is an explanatory variable, is normalized (step S22). By normalizing explanatory variables, it is possible to prevent the degree of dependence on values with large classification results from increasing and to make the weights of all explanatory variables the same.

図6(a)、(b)は、それぞれ説明変数の規格化を実施しない場合と、実施した場合の、熱抵抗Rthの予測値と熱抵抗Rthの測定値である熱抵抗測定値Rとの関係の例を示すグラフである。図6(b)の直線は、直線回帰でのフィッティングにより得られたものである。 6A and 6B show the predicted value of the thermal resistance Rth and the measured value of the thermal resistance Rth , that is, the thermal resistance measured value R 10 is a graph showing an example of the relationship with m . The straight line in FIG. 6(b) was obtained by fitting with linear regression.

表2に示される第2の電圧測定値Vm2の例では、16個の第2の発光素子(A~P)についての第2の電圧測定値Vm2の各々(VF1-1, VF1-2, dVF1,…)をそれぞれの標準偏差σが1となるように規格化する。 In the example of the second voltage measurements V m2 shown in Table 2, each of the second voltage measurements V m2 (VF1-1, VF1-2 , dVF1,...) are normalized so that their standard deviation σ is 1.

次に、ランダムフォレストをアルゴリズムに用いた機械学習により説明変数の重要度を算出し、重要度に基づいて説明変数の絞り込みを実施する(ステップS23)。重要度の低い説明変数は、効果の低い変数や、ばらつき要因となる変数であるため、これらを削除して重要度の比較的高い説明変数だけ残す、すなわち説明変数の絞り込みを実施することにより、過学習を抑制することができる。 Next, the importance of the explanatory variables is calculated by machine learning using random forest as an algorithm, and the explanatory variables are narrowed down based on the importance (step S23). Since explanatory variables with low importance are variables with low effects and variables that cause variability, by removing these and leaving only explanatory variables with relatively high importance, that is, by narrowing down explanatory variables, Over-learning can be suppressed.

ここで、説明変数である第2の電圧測定値Vm2のうち、ΔVの値(表1の例では、dVF1, dVF2)の重要度が高くなる傾向があることが、本発明者によって確認されている。このため、機械学習において最終的に用いられる説明変数に、ΔVの値である説明変数の少なくとも一部が含まれることが多い。 Here, the present inventor confirmed that the value of ΔVF (dVF1, dVF2 in the example of Table 1) tends to be more important among the second voltage measurement values Vm2 , which are explanatory variables. It is For this reason, the explanatory variables that are finally used in machine learning often include at least part of the explanatory variables that are the values of ΔVF .

図7は、ランダムフォレストにおいて形成される決定木の一例を示す。ランダムフォレストにおいては、説明変数をランダムに選択して図7に示されるような決定木を形成する。図7に示される決定木には、第2の電圧測定値Vm2のdVF4, dVF3, VF3, VF2が説明変数として含まれている。 FIG. 7 shows an example of decision trees formed in a random forest. In a random forest, explanatory variables are randomly selected to form a decision tree as shown in FIG. The decision tree shown in FIG. 7 includes dVF4, dVF3, VF3, VF2 of the second voltage measurement Vm2 as explanatory variables.

説明変数の重要度を求めるには、次のような処理を行う。まず、決定木に含まれるある説明変数について、データの並び順をランダムにシャッフルし、シャッフルする前後で、決定木の精度が変わるかどうかを比較する。そして、精度が大きく変わったらその説明変数は重要であり、変わらなかったら重要でないと判断する。さらに、複数の決定木において同様の処理を繰り返す。複数の決定木において得られた結果について多数決を行い、説明変数の重要度を求める。 To obtain the importance of explanatory variables, the following processing is performed. First, for a certain explanatory variable included in the decision tree, the order of the data is randomly shuffled, and whether or not the accuracy of the decision tree changes before and after shuffling is compared. Then, if the accuracy changes significantly, the explanatory variable is important, and if it does not change, it is judged to be unimportant. Furthermore, similar processing is repeated for a plurality of decision trees. The results obtained from a plurality of decision trees are voted by majority to determine the importance of explanatory variables.

次に、SVMをアルゴリズムに用いた機械学習を実施し、分類器を作成する(ステップS24)。ランダムフォレストによる説明変数の絞り込みを実施した上でSVMによる機械学習を実施することにより、分類器の汎化性(学習に用いていない未知のデータに対する予測性能)を向上させることができる。 Next, machine learning using SVM as an algorithm is performed to create a classifier (step S24). By performing machine learning by SVM after narrowing down the explanatory variables by random forest, the generalizability of the classifier (prediction performance for unknown data not used for learning) can be improved.

図8は、SVMを説明するための概念図である。図8に示される例では、熱抵抗測定値Rが5.4℃/W以上と5.4℃/W未満の2種類のデータを線形分離により2つの説明変数dVF4, dVF3に関する2次元の2つのクラスに分類している。熱抵抗測定値Rが5.4℃/W以上のデータ群と熱抵抗測定値Rが5.4℃/W未満のデータ群の間にある直線が、2つのクラスの境界線であり、この境界線を引くための手法がSVMである。 FIG. 8 is a conceptual diagram for explaining SVM. In the example shown in FIG. 8, two types of data with thermal resistance measurement values Rm of 5.4°C/W or more and less than 5.4°C/W are linearly separated into two-dimensional data related to two explanatory variables dVF4 and dVF3. classified into two classes. A straight line between the data group in which the measured thermal resistance value Rm is 5.4°C/W or more and the data group in which the measured thermal resistance value Rm is less than 5.4°C/W is the boundary line between the two classes. , the method for drawing this boundary line is SVM.

境界線を引くためには、全てのデータを用いるわけではなく、境界に近い数点のデータ(図8の点線で囲まれたデータ)を用いる。境界線は、これらの境界に近い数点と境界線との距離(マージン)が最大になるように引かれる。 In order to draw the boundary line, not all data are used, but several points of data near the boundary (data surrounded by dotted lines in FIG. 8) are used. Boundaries are drawn so that the distance (margin) between the few points near these boundaries and the boundary is maximized.

この境界線を定めてクラスを分類することにより、分類器が得られる。この例では、2つの説明変数dVF4, dVF3を有するデータをこの分類器に入力することにより、2つのクラスのいずれに属するか、すなわち、熱抵抗測定値Rが5.4℃/W以上であるか、5.4℃/W未満であるかを予測することができる。 A classifier is obtained by defining the boundaries and classifying the classes. In this example, by inputting data with two explanatory variables dVF4 and dVF3 into this classifier, it is possible to determine to which of the two classes the or less than 5.4°C/W.

SVMによりクラスを分類することができない場合(例えば、図8に示されるような2次元の空間においては直線でクラスを分類することができない場合、3次元の空間においては平面でクラスを分類することができない場合、4次元以上の空間においては超平面でクラスを分類することができない場合)には、カーネル関数を用いるカーネル法を導入することにより、分類を可能にすることができる。カーネル法を用いる場合、データが存在する空間(入力空間)を線形分離によりクラスを分類できる空間(特徴空間)に変換してから、SVMによりクラスを分類する。 If the SVM cannot classify classes (for example, if classes cannot be classified by straight lines in a two-dimensional space as shown in FIG. 8, classes can be classified by planes in a three-dimensional space). is not possible, or the class cannot be classified by a hyperplane in a space of four or more dimensions), classification can be made possible by introducing a kernel method using a kernel function. When using the kernel method, the space in which data exists (input space) is transformed into a space (feature space) in which classes can be classified by linear separation, and then the classes are classified by SVM.

SVMに使用するカーネル関数には、主にLinear、rbf、poly、sigmoidがある。これらのカーネル関数のうち、最も決定係数R2が高くなるものを選択する。決定係数R2は、予測値が測定値とどの程度一致しているかを示すものであり、本実施の形態においては、分類器による熱抵抗Rthの予測値が、熱抵抗Rthの測定値である熱抵抗測定値Rとどの程度一致しているかを示す。 Kernel functions used for SVM mainly include Linear, rbf, poly, and sigmoid. Among these kernel functions, the one with the highest coefficient of determination R2 is selected. The coefficient of determination R2 indicates how well the predicted value matches the measured value . It indicates how well it agrees with a given thermal resistance measurement Rm .

LEDパッケージに含まれるLEDの電圧降下の測定値を説明変数、熱抵抗を目的変数とする場合は、LinearをSVMのカーネル関数に用いることにより、決定係数R2が高くなる場合が多いことが、本発明者により確認されている。 When the measured value of the voltage drop of the LED included in the LED package is the explanatory variable and the thermal resistance is the objective variable, using Linear as the SVM kernel function often increases the coefficient of determination R2. confirmed by the inventor.

図9(a)、(b)は、それぞれ、SVMのカーネル関数としてLinearとrbfを用いた場合の熱抵抗Rthの予測値と熱抵抗Rthの測定値である熱抵抗測定値Rとの関係の例を示すグラフである。また、図9(c)は、比較例としての、ランダムフォレストによる機械学習を実施した場合の例を示すグラフである。なお、図9(a)、(b)に示されるグラフについては、次に説明するハイパーパラメータの最適化も実施している。図9(a)~(c)の直線は、直線回帰でのフィッティングにより得られたものである。 9A and 9B respectively show the predicted value of the thermal resistance Rth when Linear and rbf are used as the kernel function of the SVM, and the thermal resistance measured value Rm , which is the measured value of the thermal resistance Rth . is a graph showing an example of the relationship between Further, FIG. 9C is a graph showing an example of a case where machine learning by random forest is performed as a comparative example. For the graphs shown in FIGS. 9A and 9B, the hyperparameters described below are also optimized. The straight lines in FIGS. 9(a) to 9(c) were obtained by linear regression fitting.

また、SVMによる機械学習においては、ハイパーパラメータと呼ばれる正則化パラメータCと残差の許容値εの最適化を実施する。正則化パラメータCは誤判定をどこまで許容するかを示す値であり、正則化パラメータCが大きいほど誤判定に厳しく、一方で過学習が起こりやすい。残差の許容値εは、回帰曲線からどれだけ外れたらデータ点(説明変数)にペナルティを与えるかを示す値であり、残差の許容値εが小さいほど回帰曲線により近いデータ点のみでモデル(分類器)を作成する。この最適化は、グリッドサーチと呼ばれる方法により行われる。 In addition, in machine learning using SVM, optimization of a regularization parameter C called a hyperparameter and an allowable value ε of residuals is performed. The regularization parameter C is a value that indicates the extent to which erroneous determinations are allowed. The residual tolerance ε is a value that indicates how much deviation from the regression curve a data point (explanatory variable) is penalized. Create a (classifier). This optimization is performed by a method called grid search.

図10(a)、(b)は、それぞれハイパーパラメータの最適化を実施する前と、実施した後の、熱抵抗Rthの予測値と熱抵抗Rthの測定値である熱抵抗測定値Rとの関係の例を示すグラフである。図10(a)、(b)の直線は、直線回帰でのフィッティングにより得られたものである。この例における正則化パラメータCと残差の許容値εの値は、最適化前はC=10、ε=0.1であり、最適化前はC=1000、ε=0.01である。 FIGS. 10A and 10B show the predicted value of the thermal resistance R th and the measured thermal resistance R th before and after the hyperparameter optimization, respectively. 10 is a graph showing an example of the relationship with m . The straight lines in FIGS. 10(a) and 10(b) were obtained by linear regression fitting. The values of the regularization parameter C and residual tolerance ε in this example are C=10 and ε=0.1 before optimization and C=1000 and ε=0.01 before optimization.

作成した分類器に対しては、交差検証を実施して、汎化性を評価することが好ましい。その結果、必要があれば、再度機械学習を実施し、分類器の予測精度を向上させることができる。 Cross-validation is preferably performed on the created classifier to evaluate its generalizability. As a result, if necessary, machine learning can be performed again to improve the prediction accuracy of the classifier.

上述のように、ステップS1における第1の電圧測定値Vm1の測定は、上記の機械学習において最終的に説明変数として用いられた第2の電圧測定値Vm2の測定と同じ条件下で実施される。例えば、ステップS13の機械学習において、表1の“dVF1”、“OP”、…が最終的に説明変数として用いられた場合は、第1の発光素子に対して、“Iが2.2AのときのΔV”、“オープン検査における順方向電圧”、…の測定を実施し、それらの測定値を第1の電圧測定値Vm1とする。 As described above, the measurement of the first voltage measurement V m1 in step S1 is performed under the same conditions as the measurement of the second voltage measurement V m2 that was ultimately used as an explanatory variable in the machine learning described above. be done. For example, in the machine learning in step S13, when "dVF1", "OP", ... in Table 1 are finally used as explanatory variables, " IH is 2.2 A ΔV F, “forward voltage in open test”, .

(実施の形態の効果)
本発明の実施の形態に係る熱抵抗予測方法によれば、機械学習により作成した分類器を用いて、LEDの電圧降下の測定値から熱抵抗を予測することができるため、熱抵抗を直接測定する機能を備えない特性検査機を用いて実施することができ、かつ少ない工程で精度よく発光素子の熱抵抗を取得することができる。
(Effect of Embodiment)
According to the thermal resistance prediction method according to the embodiment of the present invention, a classifier created by machine learning can be used to predict the thermal resistance from the measured value of the voltage drop of the LED, so the thermal resistance can be directly measured. The measurement can be performed using a characteristic inspection machine that does not have a function to perform the measurement, and the thermal resistance of the light-emitting element can be accurately obtained in a small number of steps.

また、分類器の作成においても、LEDの電圧降下の測定値を説明変数として使用し、LEDの温度-電圧特性などを必要としない。このため、熱抵抗を直接測定する機能を備えない特性検査機を用いて、かつ少ない工程で分類器を作成することができる。 Also, in creating the classifier, the measured value of the voltage drop of the LED is used as an explanatory variable, and the temperature-voltage characteristics of the LED and the like are not required. Therefore, a classifier can be created in a small number of steps using a characteristic inspection machine that does not have a function of directly measuring thermal resistance.

以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明は、上記の実施の形態に限定されず、発明の主旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施が可能である。例えば、上記の実施の形態に係る熱抵抗予測方法を、LEDの代わりにレーザーダイオード(LD)などの他の発光素子に適用してもよい。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above embodiments, and various modifications can be made without departing from the scope of the invention. For example, the thermal resistance prediction method according to the above embodiments may be applied to other light-emitting elements such as laser diodes (LD) instead of LEDs.

また、上記の実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。また、実施の形態の中で説明した特徴の組合せの全てが発明の課題を解決するための手段に必須であるとは限らない点に留意すべきである。 Moreover, the above embodiments do not limit the invention according to the scope of claims. Also, it should be noted that not all combinations of features described in the embodiments are essential to the means for solving the problems of the invention.

10 特性検査機
11 測定部
12 記憶部
13 処理部
14 出力部
10 Characteristic Inspection Machine 11 Measurement Unit 12 Storage Unit 13 Processing Unit 14 Output Unit

Claims (7)

第1の発光素子の熱抵抗を、複数の第2の発光素子を用いて作成される分類器を用いて予測する熱抵抗予測方法であって、
パッケージを構成する前記第1の発光素子に対して、前記第1の発光素子に流す電流の大きさ及び方向の少なくともいずれか一方が異なる複数の条件下での電圧降下測定を実施し、第1の電圧測定値を取得する工程と、
分類器を用いて前記第1の電圧測定値から前記第1の発光素子の熱抵抗を予測する工程と、
を含み、
前記分類器が、
パッケージを構成する前記複数の第2の発光素子に対して、前記第2の発光素子に流す電流の大きさ及び方向の少なくともいずれか一方が異なる複数の条件下での電圧降下測定を実施し、第2の電圧測定値を取得する工程と、
熱抵抗測定器を用いて前記第2の発光素子の熱抵抗を測定し、熱抵抗測定値を取得する工程と、
前記第2の電圧測定値を説明変数、前記熱抵抗測定値を目的変数とする機械学習を実施して、前記第2の電圧測定値と前記熱抵抗測定値の因果関係を導き出す工程と、
を含む方法により作成された、
前記因果関係に基づいて前記第1の電圧測定値から前記第1の発光素子の熱抵抗を分類し、予測するための分類器であり、
前記第1の電圧測定値を取得するための前記電圧降下測定の前記複数の条件が、前記機械学習において、前記説明変数の絞り込みの結果、最終的に前記説明変数として用いられた前記第2の電圧測定値を取得するための前記電圧降下測定の前記複数の条件と同じである、
熱抵抗予測方法。
A thermal resistance prediction method for predicting the thermal resistance of a first light emitting element using a classifier created using a plurality of second light emitting elements,
For the first light emitting element constituting the package, voltage drop measurement is performed under a plurality of conditions in which at least one of the magnitude and direction of the current flowing through the first light emitting element is different, obtaining a voltage measurement of
predicting a thermal resistance of the first light emitting element from the first voltage measurement using a classifier;
including
The classifier is
For the plurality of second light emitting elements constituting the package, voltage drop measurement is performed under a plurality of conditions in which at least one of the magnitude and direction of the current flowing through the second light emitting element is different, obtaining a second voltage measurement;
measuring the thermal resistance of the second light emitting element using a thermal resistance measuring instrument to obtain a thermal resistance measurement;
performing machine learning with the second voltage measurement value as an explanatory variable and the thermal resistance measurement value as an objective variable to derive a causal relationship between the second voltage measurement value and the thermal resistance measurement value;
made by a method comprising
a classifier for classifying and predicting the thermal resistance of the first light emitting element from the first voltage measurement based on the causal relationship;
The plurality of conditions for the voltage drop measurement for obtaining the first voltage measurement value are the second conditions finally used as the explanatory variables as a result of narrowing down the explanatory variables in the machine learning. is the same as the plurality of conditions of the voltage drop measurement for obtaining a voltage measurement;
Thermal resistance prediction method.
前記第2の電圧測定値が、前記第2の発光素子のジャンクション温度に影響を及ぼさない測定電流を流した状態での前記第2の発光素子の順方向電圧VF1と、前記測定電流よりも大きい所定の大きさの電流を流して前記ジャンクション温度を上昇させてから前記測定電流を流した直後の前記第2の発光素子の順方向電圧VF2の差であるΔVFを含む、
請求項1に記載の熱抵抗予測方法。
The second voltage measurement is greater than the measured current and the forward voltage VF1 of the second light emitting element under a measured current that does not affect the junction temperature of the second light emitting element. ΔVF, which is the difference between the forward voltage VF2 of the second light emitting element immediately after the measurement current is applied after the junction temperature is raised by applying a current of a predetermined magnitude,
The thermal resistance prediction method according to claim 1.
前記機械学習の前に、前記第2の電圧測定値からNull値と測定異常値を削除する工程を含む、
請求項1又は2に記載の熱抵抗予測方法。
prior to the machine learning, removing null values and measurement outliers from the second voltage measurements;
The thermal resistance prediction method according to claim 1 or 2.
前記機械学習の前に、前記第2の電圧測定値を規格化する工程を含む、
請求項1~3のいずれか1項に記載の熱抵抗予測方法。
normalizing the second voltage measurement prior to the machine learning;
The thermal resistance prediction method according to any one of claims 1 to 3.
前記機械学習において、ランダムフォレストをアルゴリズムに用いた第1の機械学習により前記説明変数の重要度を算出し、前記重要度に基づいて前記説明変数の絞り込みを実施する、
請求項1~4のいずれか1項に記載の熱抵抗予測方法。
In the machine learning, the importance of the explanatory variables is calculated by first machine learning using a random forest as an algorithm, and the explanatory variables are narrowed down based on the importance.
The thermal resistance prediction method according to any one of claims 1 to 4.
前記機械学習において、前記第1の機械学習の後、サポートベクターマシンをアルゴリズムに用いた第2の機械学習を実施する、
請求項5に記載の熱抵抗予測方法。
In the machine learning, after the first machine learning, a second machine learning using a support vector machine as an algorithm,
The thermal resistance prediction method according to claim 5.
前記サポートベクターマシンのカーネル関数としてLinearを用いる、
請求項6に記載の熱抵抗予測方法
using Linear as the kernel function of the support vector machine;
The thermal resistance prediction method according to claim 6 .
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007294899A (en) 2006-03-31 2007-11-08 Dowa Electronics Materials Co Ltd Solder layer, and electronic device bonding substrate and submount using same
JP2011169719A (en) 2010-02-18 2011-09-01 Stanley Electric Co Ltd Method and device for measuring thermal resistance
JP2017083237A (en) 2015-10-26 2017-05-18 ファナック株式会社 Machine learning device and method for learning predicted life of power element, life prediction system including machine learning device, and motor drive unit
WO2019059011A1 (en) 2017-09-19 2019-03-28 富士フイルム株式会社 Training data creation method and device, and defect inspecting method and device
JP6571239B1 (en) 2018-04-25 2019-09-04 東芝情報システム株式会社 Verification device and verification program
JP2019148583A (en) 2018-01-26 2019-09-05 ヴァイアヴィ・ソリューションズ・インコーポレイテッドViavi Solutions Inc. Identification for spectroscopic quantification with decreased erroneous detection

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007294899A (en) 2006-03-31 2007-11-08 Dowa Electronics Materials Co Ltd Solder layer, and electronic device bonding substrate and submount using same
JP2011169719A (en) 2010-02-18 2011-09-01 Stanley Electric Co Ltd Method and device for measuring thermal resistance
JP2017083237A (en) 2015-10-26 2017-05-18 ファナック株式会社 Machine learning device and method for learning predicted life of power element, life prediction system including machine learning device, and motor drive unit
WO2019059011A1 (en) 2017-09-19 2019-03-28 富士フイルム株式会社 Training data creation method and device, and defect inspecting method and device
JP2019148583A (en) 2018-01-26 2019-09-05 ヴァイアヴィ・ソリューションズ・インコーポレイテッドViavi Solutions Inc. Identification for spectroscopic quantification with decreased erroneous detection
JP6571239B1 (en) 2018-04-25 2019-09-04 東芝情報システム株式会社 Verification device and verification program

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