JP7251066B2

JP7251066B2 - 良否判定方法、良否判定装置、良否判定システムおよび良否判定プログラム

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Publication number: JP7251066B2
Application number: JP2018137698A
Authority: JP
Inventors: 淳谷口; 武志添田
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2018-07-23
Filing date: 2018-07-23
Publication date: 2023-04-04
Anticipated expiration: 2038-07-23
Also published as: JP2020016456A; US11199833B2; US20200026266A1; JP2023010734A

Description

本件は、良否判定方法、良否判定装置、良否判定システムおよび良否判定プログラムに関する。

パッケージ製造工程では、基板等に実装部品がアセンブリ実装されている。これらの製造工程で得られるパッケージ製品は、所定の基準を満たしていることが望まれている（例えば、特許文献１，２参照）。

特開平８－１５２３８号公報特開２００５－５０８６１号公報

パッケージ製品の部品は、単品ごとに製造され、単品ごとに検査に合格している。しかしながら、単品ごとに検査に合格していても、実際にアセンブリされたパッケージ製品を検査すると、合格しない場合がある。したがって、パッケージ製品が所定の検査に合格するか否かを、アセンブリ前に判定することは困難である。

１つの側面では、本発明は、アセンブリ前にパッケージ製品の良否判定を行うことができる良否判定方法、良否判定装置、良否判定システムおよび良否判定プログラムを提供することを目的とする。

１つの態様では、良否判定方法は、パッケージ製品を構成する第１部品および第２部品それぞれの検査結果を用いて、所定の設計条件における前記第１部品および前記第２部品のアセンブリ後の前記パッケージ製品の品質を、温度プロファイルにおける、前記第１部品および前記第２部品の反り変化量の比と、反りの平均値の積と、相関係数とを軸とした空間である品質判定空間でマッピングする処理と、前記マッピングする処理におけるマッピング結果に応じて、前記パッケージ製品の良否判定を行う処理と、をコンピュータが実行する。

他の態様では、良否判定システムは、パッケージ製品を構成する第１部品および第２部品それぞれの検査結果と、前記パッケージ製品の設計条件とを入力するための端末と、前記検査結果を用いて、前記設計条件における前記第１部品および前記第２部品のアセンブリ後の前記パッケージ製品の品質を、温度プロファイルにおける、前記第１部品および前記第２部品の反り変化量の比と、反りの平均値の積と、相関係数とを軸とした空間である品質判定空間でマッピングするマッピング部と、前記マッピング部のマッピング結果に応じて、前記パッケージ製品の良否判定を行う判定部と、を備えるサーバとを備えることを特徴とする良否判定システム。

アセンブリ前にパッケージ製品の良否判定を行うことができる。

パッケージ製品の構成を例示する図である。良否判定装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。良否判定装置の各機能を表すブロック図である。良否判定装置が実行する良否判定処理を表すフローチャートを例示する図である。良否判定装置が実行する良否判定処理を表すフローチャートを例示する図である。良否判定装置が実行する良否判定処理を表すフローチャートを例示する図である。（ａ）および（ｂ）は単品ごとの検査結果を例示する図である。閾値情報を例示する図である。マッピングの結果を例示する図である。７種類の実装部品および２種類の基板の単品の検査結果を組み合わせて、品質判定空間にマッピングした結果を例示する図である。正規化した反りの向きの指標と、トータルの反り量の指標を平面としたマップを例示する図である。設計指針の結果を受け取り、実装部品２０１の厚さを１００μｍから７０μｍに変更したときの、反りの向きの指標の変化結果を例示する図である。改善検討の蓄積結果を例示する図である。実施例２に係る良否判定システムを例示する図である。

まず、以下の実施例で良否判定の対象となるパッケージ製品の一例について説明する。パッケージ製品とは、複数の部品がアセンブリ（実装、組立等）されることで構成される製品のことである。図１は、パッケージ製品２００の構成を例示する図である。図１で例示するように、パッケージ製品２００は、実装部品２０１が基板２０２上にアセンブリ実装された構造を有する。実装部品２０１および基板２０２は、それぞれ単品ごとに製造されている。また、実装部品２０１および基板２０２は、それぞれ仕様を満足し、単品での検査に合格している。実装部品２０１は、一例として、ＬＳＩ（ＬａｒｇｅＳｃａｌｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）などの半導体部品である。

基板２０２上には、複数の電極２０３が設けられている。実装部品２０１の回路２０４が設けられた面には、複数の電極２０５が設けられている。電極２０３と電極２０５とは、ＢＧＡ（ＢａｌｌＧｒｉｄＡｒｒａｙ）２０６を介して接続されている。例えば、ＢＧＡ２０６を溶融させながら、電極２０３と電極２０５とを接続させることができる。パッケージ製品２００は、実装部品２０１が基板２０２上にアセンブリ実装された状態で、バーンイン試験などの検査や温度サイクル試験などの信頼性評価を実施した後、良品と判定されたものが出荷される。

実装部品２０１および基板２０２は、例えば、それぞれ材料と配線層とが組み合わされた複合材料である。したがって、実装部品２０１および基板２０２は、主として熱膨張係数の差を原因として、単品においても温度環境で反りが発生する。単品検査で仕様を満足した反りの範囲内であっても、アセンブリ実装後のパッケージ製品２００では、熱膨張差を原因とした内部応力により歪が生じることで、ＢＧＡ２０６の接続が破断し、実装部品２０１および基板２０２にクラックが生じることがある。アセンブリ実装後に問題が無くても製造にバラツキがあることから、バーンイン試験などの検査においても同様のことが発生する。

アセンブリ実装の問題点を探るためには、複数回の試作品を作ることになる。この場合、プロセス条件の見直しや、場合によっては外形寸法や、各層の厚みや占有率といった設計条件を修正することになる。また、信頼性評価においても同様の問題があり、歩留りを上げて高い品質の製品とするためには手戻りが生じることがある。

そこで、以下の実施例では、アセンブリ前にパッケージ製品の良否判定を行うことができる良否判定方法、良否判定装置、良否判定システムおよび良否判定プログラムについて説明する。

図２は、良否判定装置１００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図２で例示するように、良否判定装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、補助記憶装置１０３、ドライブ装置１０４、入力装置１０５、表示装置１０６、通信装置１０７などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。補助記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。補助記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。ドライブ装置１０４は、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ、ＵＳＢ端子などである。ドライブ装置１０４が、プログラム等が格納された記録媒体からプログラム等を読み込み、補助記憶装置１０３に記憶させてもよい。入力装置１０５は、ユーザが情報を入力するための装置であり、キーボード、マウスなどである。表示装置１０６は、演算結果などを表示する装置であり、液晶ディスプレイなどである。通信装置１０７は、外部機器との情報送受信用の装置である。補助記憶装置１０３に記憶されている良否判定プログラムをＣＰＵ１０１が実行することによって、良否判定装置１００の各機能が実現される。なお、これらの機能は、それぞれ専用の回路等によって構成されていてもよい。

図３は、良否判定装置１００の各機能を表すブロック図である。図３で例示するように、良否判定装置１００は、条件データ入力部１０、検査データ入力部２０、モデルデータベース３０、指標値算出部４０、閾値情報格納部５０、マッピング部６０、判定部７０、改善検討部８０、更新部９０などとして機能する。

図４～図６は、良否判定装置１００が実行する良否判定処理を表すフローチャートを例示する図である。以下、図３～図６を参照しつつ、良否判定装置１００が実行する良否判定処理について説明する。

まず、条件データ入力部１０は、良否判定対象のパッケージ製品２００の各部品の設計条件のデータの入力を受け付ける（ステップＳ１）。設計条件のデータには、例えば、良否判定対象の実装部品２０１および基板２０２それぞれの寸法、各層の厚み、などの構成データ（設計データ）が含まれる。また、設計条件のデータには、実装部品２０１と基板２０２との関係性や設計方針などを反映した制約条件が含まれる。また、設計条件のデータには、信頼性の目安を表す歩留まり等の目標値が含まれる。これらの設計条件のデータは、ユーザによって、入力装置１０５を介して入力される。

次に、検査データ入力部２０は、良否判定対象のパッケージ製品２００の各部品の検査データの入力を受け付ける（ステップＳ２）。検査データは、例えば、実装部品２０１および基板２０２それぞれの単品ごとの検査データである。例えば、検査データには、反り量の温度プロファイルなどが含まれる。検査データは、ユーザによって、入力装置１０５を介して入力される。

図７（ａ）および図７（ｂ）は、単品ごとの検査結果を例示する図である。図７（ａ）は、実装部品２０１における温度と反り量との関係を例示する図である。図７（ａ）においては、２種類の実装部品２０１（ＬＳＩ１およびＬＳＩ２）の関係が例示されている。図７（ａ）においては、温度上昇時と温度降下時とが区別されている。図７（ｂ）は、基板２０２における温度と反り量との関係を例示する図である。図７（ｂ）においては、２種類の基板２０２（基板１および基板２）の関係が例示されている。図７（ｂ）においても、温度上昇時と温度降下時とが区別されている。実装部品２０１では、回路面側と反対側が伸びて反る方向をプラスに取ってある。基板２０２では、部品搭載面側が伸びて反る方向をプラスに取ってある。反りの代表的な測定方法は、ＪＥＳＤ２２Ｂ１１２やＪＥＩＴＡＥＤ－７３０６に準拠し規格化されているモアレ干渉法などである。

次に、指標値算出部４０は、モデルデータベース３０を参照し、条件データ入力部１０に入力された設計条件に対応する良否判定モデルを呼び出す。良否判定モデルには、良否判定に用いる指標が含まれている。指標値算出部４０は、検査データ入力部２０に入力された検査データを用いて、呼び出した良否判定モデルに含まれる指標の値を算出する（ステップＳ３）。本実施例においては、良否判定モデルに、反りデータを評価するための指標として、第１指標～第３指標の３つの指標が含まれているものとする。したがって、指標値算出部４０は、良否判定対象のアセンブリの組み合わせについて、第１指標～第３指標を算出する。

第１指標Ｉ_１は、下記式（１）で表すことができる。

ここで、第１指標Ｉ_１は、反りの向きの指標である。ｘバーは、実装部品２０１の反り平均値である。ｙバーは、基板２０２の反り平均値である。第１指標Ｉ_１が正の場合は、それぞれの反りの方向が同じである。第１指標Ｉ_１が負の場合は、反りの方向が異なっている。

第２指標Ｉ_２は、下記式（２）で表すことができる。

ここで、第２指標Ｉ_２は、トータル反り量の指標である。ｘ_ｍａｘは、実装部品２０１の反り最大値である。ｘ_ｍｉｎは、実装部品２０１の反り最小値である。ｙ_ｍａｘは、基板２０２の反り最大値である。ｙ_ｍｉｎは、基板２０２の反り最小値である。このように、第２指標Ｉ_２は、実装部品２０１および基板２０２の反り変化量の比を表す。第２指標Ｉ_２の大小により、それぞれの反りの変化量の大きさを比較することができる。

第３指標Ｉ_３は、相関係数である。第３指標Ｉ_３が正となる場合、実装部品２０１および基板２０２は、温度変化に伴い同じ方向に反る。第３指標Ｉ_３が負となる場合、実装部品２０１および基板２０２は、温度変化に伴い反対側に反る。

次に、マッピング部６０は、閾値情報格納部５０から、品質判定空間における良否判定基準として、閾値情報を読み込む（ステップＳ４）。図８は、当該閾値情報を例示する図である。図８の３軸は、第１指標Ｉ_１、第２指標Ｉ_２および第３指標Ｉ_３である。当該閾値情報は、良品クラスタと不良品クラスタとを含んでいる。良品クラスタは、良品と判定される、第１指標Ｉ_１～第３指標Ｉ_３の組み合わせの範囲である。不良品クラスタは、不良品と判定される、第１指標Ｉ_１～第３指標Ｉ_３の組み合わせの範囲である。不良品クラスタは、改善可能クラスタおよび改善不可クラスタを含んでいる。改善可能クラスタとは、不良品と判定されるものの、設計条件データの少なくとも一部を変更することで良品クラスタに入ることが可能なアセンブリの組み合わせの範囲である。良品クラスタは、さらに、複数の品質クラスタ（例えば、低品質クラスタ、中品質クラスタおよび高品質クラスタ）を含んでいる。品質の高低は、本実施例においては、一例として歩留まりの高低のことである。

各クラスタは、過去のアセンブリ実装の良否判定実績によって予め作成しておくことができる。例えば、各クラスタは、アセンブリ実装から信頼性評価まで実施した実装の可否や歩留り情報をもとに、例えば経験者からのヒアリングをもとにして適切に設定することができる。その他、ｋ－ｍｅａｎｓ法やＳＶＭ（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ）などのモデルによるクラスタ分析を行うことで、閾値を関数として設定することも可能である。また、クラスタ内の閾値近傍の点をサンプリングし、応答曲面法を用いることで、より詳細な境界面を設定することも可能である。蓄積された過去の評価結果、シミュレーション結果等を機械学習することによって、各クラスタを作成することができる。

次に、マッピング部６０は、実装部品２０１および基板２０２それぞれの検査結果を用いて、設計条件におけるアセンブリ後のパッケージ製品２００の品質を品質判定空間でマッピングする（ステップＳ５）。図９は、マッピングの結果を例示する図である。図９の例では、アセンブリの複数の組み合わせが、良品クラスタ、改善可能クラスタ、および改善不可クラスタのそれぞれにマッピングされている。実際の良否判定では、良否判定対象は１つであるため、いずれか１点がプロットされることになる。

判定部７０は、マッピングの結果を用いて、製造容易性の判定（判定Ａ）および信頼性の判定（判定ｂ）の両方を実行する。ここで、製造容易性が有るとは、アセンブリ実装に問題が無いことを意味し、マッピング結果が良品クラスタ内に位置していることを意味する。信頼性が有るとは、歩留まりが目標値以上となっていることを意味し、良品クラスタ内におけるマッピング結果（歩留まり）が目標値以上の品質クラスタ内に位置することを意味する。

図５左図で例示するように、ステップＳ５の実行後、判定部７０は、製造容易性が有るか否かを判定する（ステップＳ６）。マッピング結果が良品クラスタ内に位置する場合には、製造容易性があると判定される。マッピング結果が良品クラスタ内に位置しない場合には、製造容易性があると判定されない。ステップＳ６で「Ｙｅｓ」と判定された場合、判定部７０は、ａ＝２を出力する（ステップＳ７）。なお、いずれの判定結果であっても、更新部９０は、マッピング結果および判定結果を用いて、閾値情報格納部５０の閾値情報を機械学習等によって更新する（ステップＳ８）。

ステップＳ６で「Ｎｏ」と判定された場合、改善検討部８０は、設計条件データの少なくとも一部を変更することで、改善案を検討する（ステップＳ９）。例えば、改善検討部８０は、感度分析を行うことで、品質判定空間上の座標位置を良品クラスタ内に入れられる設計、プロセス条件等を探索する。

次に、判定部７０は、改善検討部８０の検討結果について、製造容易性が有るか否かを再判定する（ステップＳ１０）。品質判定空間上の座標位置を良品クラスタ内に入れられる設計、プロセス条件等が探索された場合には、製造容易性が有ると判定される。品質判定空間上の座標位置を良品クラスタ内に入れられる設計、プロセス条件等が探索されなかった場合には、製造容易性が有ると判定されない。ステップＳ１０で「Ｙｅｓ」と判定された場合、判定部７０は、ａ＝１を出力する（ステップＳ１１）。なお、いずれの判定結果であっても、更新部９０は、検討結果および判定結果を用いて、閾値情報格納部５０の閾値情報を機械学習等により更新する（ステップＳ１２）。

ステップＳ１０で「Ｎｏ」と判定された場合、改善検討部８０は、設計条件データの見直しを行い、当該見直しの結果として品質判定空間上の座標位置を良品クラスタ内に入れられるか否かを判定する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、見直された設計条件データを条件データ入力部１０に入力する（ステップＳ１４）。その後、ステップＳ２から再度実行される。ステップＳ１３で「Ｎｏ」と判定された場合、判定部７０は、ａ＝０を出力する（ステップＳ１５）。

図５右図で例示するように、ステップＳ５の実行後、判定部７０は、信頼性が有るか否かを判定する（ステップＳ１６）。マッピング結果の歩留まりが目標値以上であれば、信頼性が有ると判定される。マッピング結果の歩留まりが目標値未満であれば、信頼性が有ると判定されない。ステップＳ１６で「Ｙｅｓ」と判定された場合、判定部７０は、ｂ＝２を出力する（ステップＳ１７）。なお、いずれの判定結果であっても、更新部９０は、マッピング結果および判定結果を用いて、閾値情報格納部５０の閾値情報を機械学習等により更新する（ステップＳ１８）。

ステップＳ１６で「Ｎｏ」と判定された場合、改善検討部８０は、設計条件データの少なくとも一部を変更することで、改善案を検討する（ステップＳ１９）。例えば、改善検討部８０は、感度分析を行うことで、品質判定空間上の座標位置を、歩留まりが目標値以上となる品質クラスタに入れられる設計、プロセス条件等を探索する。

次に、判定部７０は、改善検討部８０の検討結果について、信頼性が有るか否かを再判定する（ステップＳ２０）。品質判定空間上の座標位置を歩留まりが目標値以上の品質クラスタに入れられる設計、プロセス条件等が探索された場合には、信頼性が有ると判定される。品質判定空間上の座標位置を歩留まりが目標値以上の品質クラスタに入れられる設計、プロセス条件等が探索されなかった場合には、信頼性が有ると判定されない。ステップＳ２０で「Ｙｅｓ」と判定された場合、判定部７０は、ｂ＝１を出力する（ステップＳ２１）。なお、いずれの判定結果であっても、更新部９０は、検討結果および判定結果を用いて、閾値情報格納部５０の閾値情報を機械学習等により更新する（ステップＳ２２）。

ステップＳ２０で「Ｎｏ」と判定された場合、改善検討部８０は、設計条件データの見直しを行い、当該見直しの結果として品質判定空間上の座標位置を歩留まりが目標値以上の品質クラスタに入れられるか否かを判定する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、見直された設計条件データを条件データ入力部１０に入力する（ステップＳ１４）。その後、ステップＳ２から再度実行される。ステップＳ２３で「Ｎｏ」と判定された場合、判定部７０は、ｂ＝０を出力する（ステップＳ２５）。

ステップＳ７、ステップＳ１１およびステップＳ１５のいずれかが実行され、かつ、ステップＳ１７、ステップＳ２１およびステップＳ２５のいずれかが実行されると、判定部７０は総合判定を行う（ステップＳ２６）。例えば、判定部７０は、ｆ＝ａ×ｂを計算する。判定部７０は、ｆ＝４の場合には製造容易性および信頼性の両方に問題無いと判定する。判定部７０は、ｆ＝２または１の場合には改善施策を実施することで問題無いと判定する。判定部７０は、ｆ＝０の場合には改善の余地が無いと判定する。判定部７０は、品質空間におけるプロット結果、ステップＳ２６の判定結果等を表示装置１０６に表示させる（ステップＳ２７）。

続いて、具体的な良否判定について説明する。過去の実績に基づいて、下記式（３）を満たし、下記式（４）および下記式（５）のいずれかを満たす場合に、良品クラスタに位置すると仮定する。
第１指標ｌ_１＞０（３）
第３指標Ｉ_３＞０かつ第２指標Ｉ_２＞１５（４）
第３指標Ｉ_３＜０かつ第２指標Ｉ_２＜１０（５）

図１０は、７種類の実装部品２０１および２種類の基板２０２の単品の検査結果を組み合わせて、品質判定空間にマッピングした結果を例示する図である。温度上昇時および温度降下時の両方がプロットされているため、合計で２８点のプロットがある。１４点の組合せの中で、温度上昇および温度降下いずれも条件を満足する３つの組合せを選定することができる。

ここで、マッチング良好の３つの組合せの指標各点のクラスタに比較的近い、実装部品２０１および基板２０２の組合せについて改善検討を行う。温度上昇時の指標はマッチング良好の閾値内に入っているものの、温度降下時は入っていない。良品クラスタ中心の経路を算出し、ランク付けすることで設計の改善指針を検討した。経路を算出するにあたり、まず各指標を正規化する。正規化した反りの向きの指標と、トータルの反り量の指標を平面としたマップを図１１に例示する。反りの向きの指標の距離がより遠いことから、反りの向きを変えることが最も効果が高いという指針が得られる。実際に反りの向きを変えるには、配線層を厚くするか、実装部品２０１を薄くする必要があるため、設計変更の必要がある。どの設計パラメータを変更するかは、感度分析を行うことで、効率よく導くことができる。

設計指針の結果を受け取り、実装部品２０１の厚さを１００μｍから７０μｍに変更したときの、反りの向きの指標の変化結果を図１２に示す。マイナス方向からプラス方向に変化したことで、クラスタ中心へと改善することを確認できた。この結果を受けて品質判定空間内の、初期の実装部品２０１と基板２０２の指標プロット部分から、クラスタ中心に向かって矢印を書き込み、今回の検討結果を記入し、今後のノウハウとして蓄積する。図１３は、蓄積結果を例示する図である。

本実施例によれば、パッケージ製品２００を構成する複数の部品それぞれの検査結果を用いて、所定の設計条件における複数の部品のアセンブリ後の前記パッケージ製品２００の品質が品質判定空間でマッピングされる。このマッピング結果に応じて、パッケージ製品２００の良否判定が行われる。それにより、アセンブリ前にパッケージ製品の良否判定を行うことができる。特に、未知の組み合わせのパッケージ製品２０２の良否を判定することができる。また、改善不可か否かを判定することで、プロセス条件や設計変更しても対応できない組合せをあらかじめ排除できるため、無駄な工数を削減することができる。

良否判定結果を用いて良否判定基準を更新することで、良否判定精度を向上させることができる。不良クラスタに分類される組み合わせであっても、設計条件の少なくとも一部を変更して良否を再判定することで、改善可能か否かを判定することができる。良否判定結果を表示装置１０６に表示させることで、ユーザが設計手戻りのリスクが少ない方針を選ぶことができる。それにより、トータルの工数を削減することができる。また、過去の複数の製品事例にわたって品質判定空間を運用することで、判断基準や精度が向上するため、事前に工数を把握することで人・モノ・カネの最適な運用計画を立てることができる。

図１４は、実施例２に係る良否判定システムを例示する図である。図１４で例示するように、良否判定システムは、端末３０１が、インターネットなどの電気通信回線３０２を通じてサーバ３０３と接続された構成を有する。端末３０１は、図２の入力装置１０５および表示装置１０６などを備える。サーバ３０３は、図２のＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、補助記憶装置１０３、ドライブ装置１０４、通信装置１０７などを備え、図３の各部としての機能を実現する。このように、良否判定システムは、良否判定装置１００の機能が電気通信回線を介して分散されていてもよい。

上記各例において、マッピング部６０が、パッケージ製品を構成する複数の部品それぞれの検査結果を用いて、所定の設計条件における前記複数の部品のアセンブリ後の前記パッケージ製品の品質を品質判定空間でマッピングするマッピング部の一例として機能する。判定部７０が、前記マッピング部のマッピング結果に応じて、前記パッケージ製品の良否判定を行う判定部の一例として機能する。更新部９０が、前記判定部による判定結果を用いて、前記品質空間における良否判定基準を更新する更新部の一例として機能する。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０条件データ入力部
２０検査データ入力部
３０モデルデータベース
４０指標値算出部
５０閾値情報格納部
６０マッピング部
７０判定部
８０改善検討部
９０更新部
１００良否判定装置

Claims

パッケージ製品を構成する第１部品および第２部品それぞれの検査結果を用いて、所定の設計条件における前記第１部品および前記第２部品のアセンブリ後の前記パッケージ製品の品質を、温度プロファイルにおける、前記第１部品および前記第２部品の反り変化量の比と、反りの平均値の積と、相関係数とを軸とした空間である品質判定空間でマッピングする処理と、
前記マッピングする処理におけるマッピング結果に応じて、前記パッケージ製品の良否判定を行う処理と、をコンピュータが実行することを特徴とする良否判定方法。
前記良否判定を行う処理において、前記品質判定空間において、良否判定基準として閾値または応答曲面を設定することにより、良否判定を行うことを特徴とする請求項１に記載の良否判定方法。
前記良否判定を行う処理において得られた判定結果を用いて、前記品質判定空間における良否判定基準を更新する処理を、前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の良否判定方法。
前記良否判定を行う処理において不良と判定された場合に、前記設計条件の少なくとも一部を変更する処理と、
前記変更する処理の変更結果を用いて、前記パッケージ製品の良否を再判定する処理と、を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の良否判定方法。
前記品質判定空間における良否判定基準は、過去のアセンブリ実装後の良否判定実績によって予め作成されたものであることを特徴とする請求項１～４のいずれか一項に記載の良否判定方法。
パッケージ製品を構成する第１部品および第２部品それぞれの検査結果を用いて、所定の設計条件における前記第１部品および前記第２部品のアセンブリ後の前記パッケージ製品の品質を、温度プロファイルにおける、前記第１部品および前記第２部品の反り変化量の比と、反りの平均値の積と、相関係数とを軸とした空間である品質判定空間でマッピングするマッピング部と、
前記マッピング部のマッピング結果に応じて、前記パッケージ製品の良否判定を行う判定部と、を備えることを特徴とする良否判定装置。
パッケージ製品を構成する第１部品および第２部品それぞれの検査結果と、前記パッケージ製品の設計条件とを入力するための端末と、
前記検査結果を用いて、前記設計条件における前記第１部品および前記第２部品のアセンブリ後の前記パッケージ製品の品質を、温度プロファイルにおける、前記第１部品および前記第２部品の反り変化量の比と、反りの平均値の積と、相関係数とを軸とした空間である品質判定空間でマッピングするマッピング部と、前記マッピング部のマッピング結果に応じて、前記パッケージ製品の良否判定を行う判定部と、を備えるサーバとを備えることを特徴とする良否判定システム。
コンピュータに、
パッケージ製品を構成する第１部品および第２部品それぞれの検査結果を用いて、所定の設計条件における前記第１部品および前記第２部品のアセンブリ後の前記パッケージ製品の品質を、温度プロファイルにおける、前記第１部品および前記第２部品の反り変化量の比と、反りの平均値の積と、相関係数とを軸とした空間である品質判定空間でマッピングする処理と、
前記マッピングする処理の結果に応じて、前記パッケージ製品の良否判定を行う処理と、を実行させることを特徴とする良否判定プログラム。