WO2023188705A1 - 制御装置、積層成形品製造システムおよび積層成形品の製造方法 - Google Patents

制御装置、積層成形品製造システムおよび積層成形品の製造方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2023188705A1
WO2023188705A1 PCT/JP2023/001192 JP2023001192W WO2023188705A1 WO 2023188705 A1 WO2023188705 A1 WO 2023188705A1 JP 2023001192 W JP2023001192 W JP 2023001192W WO 2023188705 A1 WO2023188705 A1 WO 2023188705A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
data
molded product
control device
laminate
processing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2023/001192
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
直樹 植田
隆幸 山本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Japan Steel Works Ltd
Original Assignee
Japan Steel Works Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Japan Steel Works Ltd filed Critical Japan Steel Works Ltd
Priority to CN202380028550.1A priority Critical patent/CN118946452A/zh
Publication of WO2023188705A1 publication Critical patent/WO2023188705A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C63/00—Lining or sheathing, i.e. applying preformed layers or sheathings of plastics; Apparatus therefor
    • B29C63/02—Lining or sheathing, i.e. applying preformed layers or sheathings of plastics; Apparatus therefor using sheet or web-like material
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B32—LAYERED PRODUCTS
    • B32B—LAYERED PRODUCTS, i.e. PRODUCTS BUILT-UP OF STRATA OF FLAT OR NON-FLAT, e.g. CELLULAR OR HONEYCOMB, FORM
    • B32B37/00—Methods or apparatus for laminating, e.g. by curing or by ultrasonic bonding
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B32—LAYERED PRODUCTS
    • B32B—LAYERED PRODUCTS, i.e. PRODUCTS BUILT-UP OF STRATA OF FLAT OR NON-FLAT, e.g. CELLULAR OR HONEYCOMB, FORM
    • B32B37/00—Methods or apparatus for laminating, e.g. by curing or by ultrasonic bonding
    • B32B37/14—Methods or apparatus for laminating, e.g. by curing or by ultrasonic bonding characterised by the properties of the layers
    • B32B37/15—Methods or apparatus for laminating, e.g. by curing or by ultrasonic bonding characterised by the properties of the layers with at least one layer being manufactured and immediately laminated before reaching its stable state, e.g. in which a layer is extruded and laminated while in semi-molten state
    • H—ELECTRICITY
    • H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • H05K—PRINTED CIRCUITS; CASINGS OR CONSTRUCTIONAL DETAILS OF ELECTRIC APPARATUS; MANUFACTURE OF ASSEMBLAGES OF ELECTRICAL COMPONENTS
    • H05K3/00—Apparatus or processes for manufacturing printed circuits
    • H05K3/46—Manufacturing multilayer circuits

Definitions

  • the present invention relates to a control device, a laminate molded product manufacturing system, and a laminate molded product manufacturing method.
  • a technology has been developed that allows at least part of the determination of molding defects in laminated molded products to be performed without relying on an operator.
  • the vacuum laminated molded product manufacturing system disclosed in Patent Document 1 performs laminated molding by pressurizing the laminated molded product with a pressing body in a vacuum chamber formed between an upper plate and a lower plate of a vacuum laminating apparatus. It has a detection device and a machine learning device.
  • the detection device is provided in a post-process of the vacuum lamination device and detects data on the laminated molded product.
  • the machine learning device learns to distinguish images of laminated molded products into good and defective products based on the detected data, and at least detects the laminated molded products with a detection device during continuous molding and distinguishes between good and defective products. It is determined that
  • the present disclosure has been made to solve such problems, and provides a control device and the like that contribute to improving yield and processing accuracy.
  • a control device operates a laminate molded product manufacturing system that manufactures a laminate molded product in which a plurality of layers of laminate films are laminated by repeating a lamination process of laminating a laminate film on a processing object including at least a base material multiple times.
  • the control device includes a storage section, a state data acquisition section, and a condition setting section.
  • the storage unit stores first data and second data.
  • the first data includes condition data indicating at least one of the external shape of the processing target or the laminated film, surface irregularity, temperature, presence or absence of foreign matter, and process history, and voids and materials in the laminated molded product after the lamination process.
  • the relationship with characteristic data related to at least one of outflow, wrinkles, misalignment, foreign matter contamination, deformation, and uneven pressure is shown.
  • the second data indicates the relationship between the characteristic data and the process parameters set in the lamination process.
  • the condition data acquisition unit acquires condition data regarding the Nth (N ⁇ 1) lamination process.
  • the condition setting unit sets individual conditions for the N-th lamination process based on the state data, the first data, and the second data.
  • a control device operates a laminate molded product manufacturing system that manufactures a laminate molded product in which a plurality of layers of laminate films are laminated by repeating a lamination process of laminating a laminate film on a processing object including at least a base material multiple times.
  • the control device includes a first learning processing section, a second learning processing section, a state data acquisition section, and a condition setting section.
  • the first learning processing unit includes state data indicating at least one of the outer shape of the processing target or the laminated film, the surface unevenness state, the temperature, the presence or absence of foreign substances, and the process history, and voids in the laminated molded product after the lamination process.
  • the characteristic data is estimated based on the state data by learning the relationship with the characteristic data related to at least one of , material outflow, wrinkles, misalignment, foreign matter contamination, deformation, and uneven pressure.
  • the second learning processing unit calculates individual conditions for the process parameters based on the characteristic data by learning the relationship between the characteristic data and the process parameters set for the lamination process.
  • the condition data acquisition unit acquires condition data regarding the Nth (N ⁇ 1) lamination process.
  • the condition setting section sets individual conditions for the N-th stacking process based on the state data, the estimated characteristic data estimated by the first learning processing section, and the individual conditions calculated by the second learning processing section.
  • a method for producing a laminate molded product according to the present disclosure includes a laminate molding process in which a laminate molded product in which multiple layers of laminate films are laminated is manufactured by repeating a lamination step of laminating a laminate film on a processing object including at least a base material multiple times.
  • the control device of the product manufacturing system executes the following processing.
  • the control device includes condition data indicating at least one of the external shape of the processing target or the laminated film, surface irregularity, temperature, presence or absence of foreign matter, and process history, and information on voids and material leakage in the laminated molded product after the lamination process. , wrinkles, misalignment, inclusion of foreign matter, deformation, and uneven pressure.
  • the control device stores second data indicating a relationship between the characteristic data and process parameters set for the lamination process.
  • the control device acquires state data regarding the Nth (N ⁇ 1) lamination process.
  • the control device sets individual conditions for the Nth lamination process based on the state data, the first data, and the second data.
  • a method for producing a laminate molded product according to the present disclosure includes a laminate molding process in which a laminate molded product in which multiple layers of laminate films are laminated is manufactured by repeating a lamination step of laminating a laminate film on a processing object including at least a base material multiple times.
  • the control device of the product manufacturing system executes the following processing.
  • the control device includes condition data indicating at least one of the external shape of the processing target or the laminated film, surface irregularity, temperature, presence or absence of foreign matter, and process history, and information on voids and material leakage in the laminated molded product after the lamination process.
  • the characteristic data is estimated based on the state data by learning the relationship with characteristic data related to at least one of wrinkles, misalignment, foreign matter contamination, deformation, and uneven pressure.
  • the control device calculates individual conditions for the process parameters based on the characteristic data by learning the relationship between the characteristic data and the process parameters set for the lamination process.
  • the control device acquires state data regarding the Nth (N ⁇ 1) lamination process.
  • the control device sets individual conditions for the N-th stacking process based on the state data, the estimated characteristic data for estimation, and the individual conditions for calculation.
  • FIG. 1 is a block diagram of a laminate molded product manufacturing system according to Embodiment 1.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a laminate molded product manufacturing system according to a first embodiment
  • FIG. 5 is a flowchart showing processing of the control device according to the first embodiment. It is a table showing first data. It is a table showing second data.
  • FIG. 3 is a diagram showing estimated characteristic data.
  • FIG. 2 is a block diagram of a laminate molded product manufacturing system according to a second embodiment.
  • 7 is a flowchart showing the processing of the laminate molded product manufacturing system according to the second embodiment. It is a 1st flowchart which shows individual condition setting processing.
  • FIG. 3 is a block diagram of a laminate molded product manufacturing system according to a third embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart of a laminate molded product manufacturing system according to a third embodiment.
  • 13 is a flowchart showing individual condition setting processing according to the third embodiment.
  • FIG. 7 is a block diagram of a laminate molded product manufacturing system according to a fourth embodiment.
  • FIG. 1 is a first diagram for explaining the steps of the laminate molded product manufacturing system.
  • FIG. 2 is a second diagram for explaining the steps of the laminate molded product manufacturing system.
  • FIG. 2 is a configuration diagram showing a specific example of a laminated molded product. It is a table showing third data.
  • 12 is a flowchart showing the processing of the laminate molded product manufacturing system according to the fourth embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram of a laminate molded product manufacturing system according to a fifth embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing a neural network of a learning section. It is a flowchart when a learning part performs learning.
  • FIG. 1 is a block diagram of a laminate molded product manufacturing system according to a first embodiment.
  • the laminate molded product manufacturing system 1 manufactures a laminate molded product in which a plurality of layers of laminate films are laminated by repeating a lamination process in which a laminate film is laminated onto a processing object including at least a base material a plurality of times.
  • the laminate molded product is, for example, a multilayer circuit board.
  • the laminated molded product may be a wafer or other plate-shaped body in addition to a circuit board.
  • the laminate molded product manufacturing system 1 mainly includes an inspection device group 20, a laminate process block 30, and a control device 101.
  • the inspection device group 20 measures the state of the processing target including the base material introduced into the lamination process block 30, and generates state data.
  • the inspection device group 20 is also communicably connected to the control device 101 and supplies the generated status data to the control device 101.
  • the condition data is data indicating at least one of the following: the external shape of at least one of the processing object, the laminated film, and the laminated molded product, the unevenness of the surface, the temperature, the presence or absence of foreign matter, and the process history.
  • the external shape includes the planar dimensions and thickness of the base material, laminate film, and laminate molded product to be treated.
  • the thickness may include variation data at multiple predetermined locations. It is preferable that the state data is normalized by performing predetermined processing on the value measured for the processing target. However, the status data may be an index indicating the result of comparing a value measured on the processing target with a predetermined measurement standard, or a value itself obtained by measuring the processing target.
  • the inspection device group 20 has sensors for generating these status data. Examples of the sensors include a visible light camera, an infrared sensor, a distance sensor, and a thermometer. The inspection device group 20 may also include sensors such as a thermometer and a hygrometer for measuring data related to the environment in which the processing target is processed. The inspection device group 20 may also include a calculation device for generating status data from signals acquired from these sensors.
  • the inspection device group 20 mainly includes a first inspection device 21 and a second inspection device 22.
  • the first inspection device 21 measures the state of the processing target input to the laminating device 31 and generates state data.
  • the second inspection device 22 measures the state of the processing object, that is, the laminated molded product that has passed through the lamination process included in the lamination process block 30, and generates status data.
  • the lamination process block 30 performs a lamination process of laminating and flattening a laminated film on the object to be treated.
  • the lamination process block 30 is communicably connected to the control device 101, receives individual conditions presented from the control device 101, and performs the lamination process using the received individual conditions.
  • the individual conditions are individual conditions of manufacturing parameters in the lamination process.
  • the laminating process block 30 has a laminating device 31 and a flattening device 32 as main components.
  • the laminating device 31 pressure-bonds the laminated films stacked on the object to be treated under reduced pressure.
  • the processing target is, for example, a base material for manufacturing a build-up board, and may have an uneven pattern having a predetermined depth and interval.
  • the flattening device 32 flattens the surface of the laminated molded product that has been subjected to the pressure bonding process on the object to be treated by the laminating device 31 .
  • the control device 101 is communicably connected to each of the inspection device group 20 and the lamination process block 30, and controls the lamination molded product manufacturing system.
  • the control device 101 has a state data acquisition section 11, a condition setting section 12, and a storage section 110 as main components.
  • the status data acquisition unit 11 acquires status data from the inspection device group 20.
  • the condition data acquisition unit 11 acquires, for example, status data related to the Nth (N ⁇ 1) lamination process before the Nth lamination process.
  • the condition setting unit 12 uses the state data, first data, and second data to set individual conditions for the N-th lamination process. More specifically, for example, the condition setting unit 12 estimates characteristic data corresponding to the acquired status data by comparing the status data acquired by the status data acquisition unit 11 with the first data 111, and estimates the characteristic data corresponding to the acquired status data. By comparing the information and the second data 112, individual conditions for the lamination process are selected and presented.
  • the condition setting unit 12 sets individual conditions in the lamination process block 30 in order to perform the lamination process according to the individual conditions.
  • the condition setting unit 12 may display the lamination process block 30 on a predetermined display unit or the like as an index when the administrator who manages the storage unit 110 controls the lamination process block 30.
  • the storage unit 110 is a storage device including nonvolatile memory such as flash memory, SSD (Solid State Drive), or HDD (Hard Disk Drive).
  • the storage unit 110 stores first data 111 and second data 112.
  • the first data 111 indicates the relationship between the above-mentioned status data and characteristic data.
  • the characteristic data is data related to at least one of voids, material outflow, wrinkles, misalignment, foreign matter inclusion, deformation, and pressure unevenness in the laminated molded product after the lamination process. That is, the characteristic data is data including items related to the quality of the laminate molded product. Note that the above-mentioned status data and characteristic data may include items that overlap with each other.
  • the second data 112 shows the relationship between the characteristic data and the process parameters set for the lamination process.
  • the process parameters are parameters that are set when the laminating device 31 and flattening device 32 included in the laminating process block 30 perform a predetermined process on a processing object.
  • Process parameters include, for example, the conveyance speed when the lamination process block 30 conveys the processing object, the temperature set in the laminating device 31 and the flattening device 32, and the pressure when the laminating device 31 and the flattening device 32 press the processing object. etc.
  • FIG. 2 is a schematic configuration diagram of the laminate molded product manufacturing system according to the first embodiment.
  • an upper conveyance sheet 35 and a lower conveyance sheet 36 are unwound from the right side of the figure and wound up on the left side of the figure.
  • the upper conveying sheet 35 and the lower conveying sheet 36 sandwich the processing target A1 at the right end of the figure (that is, the upstream side of the processing process), and move the stacking process block 30 while holding the processing target A1. pass.
  • the upper conveyance sheet 35 and the lower conveyance sheet 36 release the processing object A1 that has passed through the stacking process block 30 on the left side of the drawing (that is, on the downstream side of the processing process).
  • the processing target A1 is, for example, a base material for manufacturing a build-up board, and may have a fine uneven pattern on its surface having a predetermined depth and interval.
  • the upper conveyance sheet 35 and the lower conveyance sheet 36 are formed, for example, by forming polyethylene terephthalate into a belt shape.
  • the upper conveyance sheet 35 and the lower conveyance sheet 36 are wound up at the left and right ends of the lamination process block 30 shown in FIG. It can be transported while being sandwiched.
  • the first inspection device 21 generates state data by photographing the processing target A1 placed on the lower conveyance sheet 36 on the upstream side of the laminate molded product manufacturing system 1.
  • the first inspection device 21 measures the shape of the processing object A1 or the position of the processing object A1 with respect to the lower conveyance sheet 36 by photographing the processing object A1.
  • the processing object A1 may include a distance measuring sensor capable of measuring the uneven state of the surface of the processing object A1.
  • the first inspection device 21 may include a photographing device that photographs the processing target A1 from below the lower conveyance sheet 36 through the lower conveyance sheet 36.
  • the second inspection device 22 generates state data by photographing the processing target A1 after passing through the lamination process block 30 on the downstream side of the laminated molded product manufacturing system 1.
  • the second inspection device 22 may have the same configuration as the first inspection device 21 or may have a different configuration from the first inspection device 21.
  • the stacking process block 30 receives the processing object A1 transported by the upper transport sheet 35 and the lower transport sheet 36, and performs a predetermined process on the received processing object A1.
  • the laminating process block 30 has a laminating device 31 and a flattening device 32 in this order from the upstream side.
  • the laminating device 31 When the laminating device 31 receives the processing target A1, it applies pressure in the vertical direction to laminate the temporarily bonded laminated films.
  • the laminating device 31 includes, for example, an upper laminating section 311 and a lower laminating section 312.
  • the laminating device 31 performs lamination processing by sandwiching the processing target A1 between an upper laminating processing section 311 and a lower laminating processing section 312 and applying pressure.
  • the laminating device 31 may have a diaphragm mechanism that bulges the flexible sheet in at least one of the upper laminating section 311 and the lower laminating section 312.
  • the laminating apparatus 31 may include a heat-resistant resin in at least one of the upper laminating processing section 311 and the lower laminating processing section 312 to follow the unevenness of the surface of the processing object A1.
  • the heat-resistant resin include polyimide, fluororesin, and silicone resin.
  • the laminating device 31 may form a chamber capable of reducing the pressure.
  • the flattening device 32 shown in FIG. 2 includes a first flattening device 32A and a second flattening device 32B.
  • the first flattening device 32A receives the processing object A1 laminated by the laminating device 31, and performs a flattening process on the received processing object A1.
  • the processing target A1 subjected to the flattening process by the first flattening device 32A is conveyed to the second flattening device 32B by the upper conveyance sheet 35 and the lower conveyance sheet 36.
  • the second flattening device 32B receives the processing target A1 that has been flattened by the first flattening device 32A, and flattens the processing target A1 by further flattening the received processing target A1.
  • the thickness of the processing target A1 is further reduced to a desired thickness.
  • the process of the planarization process can be dispersed or distributed, and the processing target A1 can be suitably planarized.
  • the processing target A1 subjected to the flattening process by the second flattening device 32B is conveyed to the downstream side of the flattening device 32 by a conveyance sheet.
  • the temperature control device 33 is connected to the laminating device 31 and has a function of controlling the temperature of a predetermined portion of the laminating device 31. Further, the temperature control device 33 is connected to the first flattening device 32A and the second flattening device 32B, and controls the temperature of the heating bodies each of these has. Thereby, the laminating device 31, the first flattening device 32A, and the second flattening device 32B apply predetermined heat and pressure to the processing target A1. Note that the temperature control device 33 can control the laminating device 31, the first flattening device 32A, and the second flattening device 32B to different temperatures.
  • the control device 101 is a circuit including a calculation device.
  • the control device 101 is communicatively connected to a first inspection device 21, a second inspection device 22, a laminating device 31, a flattening device 32, and a temperature control device 33.
  • the control device 101 has a CPU 120 (Central Processing Unit), NVRAM 130 (Non-Volatile Random-Access Memory), DRAM 140 (Dynamic Random-Access Memory), and an interface 150 as main components. Further, the above-mentioned configuration of the control device 101 is communicably connected via a predetermined communication bus.
  • the CPU 120 is a calculation device and controls each component of the control device 101. Further, the CPU 120 includes a condition setting section 12.
  • NVRAM 130 is a nonvolatile memory and stores first data 111 and second data 112.
  • the DRAM 140 temporarily stores data when the CPU 120 performs calculations, and when the control device 101 starts a predetermined application program, it develops the application program into an operational state.
  • the interface 150 is an interface for communicating with the first inspection device 21 , the second inspection device 22 , and the lamination process block 30 to which the control device 101 is connected, and includes the status data acquisition unit 11 .
  • FIG. 3 is a flowchart showing the processing of the control device 101 according to the first embodiment.
  • the storage unit 110 of the control device 101 stores first data indicating the relationship between state data and characteristic data (step S1).
  • the storage unit 110 of the control device 101 stores second data indicating the relationship between the characteristic data and the process parameters set for the lamination process (step S2).
  • control device 101 acquires state data regarding the Nth (N ⁇ 1) lamination process (step S3).
  • control device 101 sets individual conditions for the N-th lamination process from the above-mentioned state data, first data, and second data (step S4). After setting the individual conditions to be applied to the processing target A1, the control device 101 ends the series of processing.
  • step S1 and step S2 may be reversed. Step S1 and step S2 may be performed in parallel. Moreover, after step S1 and step S2 are executed once, the control device 101 can be set to repeat step S3 and step S4.
  • FIG. 4 is a table showing the first data 111.
  • the first data 111 shown in FIG. 4 shows items such as “material,” “thickness,” “surface roughness,” and “environmental temperature” as state data in horizontal columns.
  • the first data 111 shows items such as "void”, “material outflow”, “wrinkle”, and "positional shift” as characteristic data in columns arranged vertically.
  • predetermined index values are entered in the intersecting columns of the matrix created by the above items. This index value is set so that estimated characteristic data can be calculated when the state data acquired by the state data acquisition unit 11 is applied.
  • the first data 111 is related to, for example, what is the possibility of material leakage when the thickness of a specific material exceeds a predetermined value and the environmental temperature is higher than a predetermined temperature. . Therefore, the control device 101 can estimate, for example, the possibility of quality defects by comparing the state data acquired by the state data acquisition unit 11 and the first data 111. Alternatively, the control device 101 can estimate not only the possibility of quality defects but also the possibility of meeting predetermined specifications, for example.
  • Estimated characteristic data generated by comparing the state data acquired by the state data acquisition unit 11 with the first data 111 can be shown as an index normalized for each item.
  • the form of the estimated characteristic data is not limited to this.
  • the estimated characteristic data may extract items that have a relatively high possibility of not meeting a predetermined quality standard.
  • the estimated characteristic data may be one that extracts items that have a relatively high possibility of having a predetermined quality.
  • FIG. 5 is a table showing the second data.
  • items such as "setting item 1", “setting item 2", “setting item 3", etc. are shown as individual conditions of manufacturing parameters in horizontal columns.
  • the setting items include, for example, the conveyance speed of the conveyance sheet, the temperature set for each of the lamination process blocks 30, the pressure set for each of the lamination process blocks 30, etc.
  • the second data 112 includes characteristic data such as "void”, “material outflow”, “wrinkle”, and "positional shift” in columns arranged vertically. Further, in the second data 112, predetermined index values are entered in the intersecting columns of the matrix created by the above items. This index value is set so that individual conditions can be presented when the estimated characteristic data generated by the condition setting unit 12 is applied.
  • condition setting unit 12 calculates estimated characteristic data from the status data acquired by the status data acquisition unit 11 and the first data 111 read from the storage unit 110. Thereafter, the condition setting unit 12 compares the generated estimated characteristic data with the second data 112 shown in FIG. Thereby, the condition setting unit 12 selects the individual condition corresponding to the estimated characteristic data. Therefore, the condition setting section 12 can set the selected individual condition.
  • first data 111 shown in FIG. 4 and the second data 112 shown in FIG. 5 are examples, and the first data 111 and second data 112 are not limited to the above-mentioned format.
  • the first data 111 may constitute a regression equation for the condition setting unit 12 to perform multiple regression analysis to calculate the estimated characteristic data.
  • second data 112 may constitute a regression equation for multiple regression analysis for the condition setting unit 12 to set individual conditions.
  • FIG. 6 is a diagram showing estimated characteristic data.
  • FIG. 6 shows the main surface of the processing target A1 divided into a matrix and defective items that may occur in each divided area.
  • the rectangular processing target A1 is divided from X01 to X07 in the horizontal direction, and from Y01 to Y07 in the vertical direction, starting from the upper left. That is, the processing target A1 is divided into a total of 49 areas, from area (X01, Y01) to area (X07, Y07). Further, in the processing target A1, a defective item and an alert level are assigned to each area.
  • characteristic item F2 material outflow
  • alert levels L1 LOW
  • L2 MIDDLE
  • characteristic item F1 void
  • alert level L3 HGH
  • the estimated characteristic data may include data regarding the area and characteristics in the processing target A1. Based on such data, the condition setting unit 12 sets individual conditions so that among the characteristic items shown in the above-mentioned estimated characteristic data, items with high alert levels do not fall below a predetermined quality level.
  • the laminate molded product manufacturing system 1 according to Embodiment 1 is not limited to the above-described configuration.
  • the laminate molded product manufacturing system 1 may have one flattening device 32, or may have two or more flattening devices 32.
  • the lamination process block 30 may not include the planarization device 32.
  • the laminate molded product manufacturing system 1 selects and presents individual conditions of manufacturing parameters from the state data acquired by the state data acquisition unit 11. Thereby, the laminated molded product manufacturing system 1 can individually set suitable conditions when inputting the processing object A1 whose state data has been acquired into the lamination process. That is, according to this embodiment, it is possible to provide a control device and the like that contribute to improving yield and processing accuracy.
  • FIG. 7 is a block diagram of a laminate molded product manufacturing system 2 according to the second embodiment.
  • the status data acquisition unit 11 according to the present embodiment acquires status data that includes identification data that is uniquely linked to the processing target A1.
  • the storage unit 110 stores individual history data 113.
  • the storage unit 110 stores individual history data of the lamination process associated with the processing target related to the identification data in association with the laminated molded product.
  • the condition setting unit 12 includes individual history data in the state data and sets individual conditions.
  • the laminate molded product manufacturing system 2 identifies the processing object A1 by reading identification data such as predetermined symbols, numbers, characters, labels, barcodes, two-dimensional codes, three-dimensional codes, etc. attached to the processing object, for example. Good too.
  • the laminate molded product manufacturing system 2 may identify the processing object A1 by reading identification data via an IC tag or the like attached to the processing object.
  • the laminate molded product manufacturing system 2 may include an identification device (also referred to as a serialization device) for adding identification data to a processing target.
  • the identification device is a device that adds identification data by stamping or printing the identification data.
  • the status data acquired by the status data acquisition unit 11 according to the present embodiment includes identification data for the processing target.
  • the condition setting unit 12 then presents individual conditions according to the identification data.
  • the status data of this processing object includes identification data N0001.
  • the status data acquisition unit 11 stores this status data in the storage unit 110 as individual history data 113 including identification data N0001.
  • the processing target is, for example, a base material for manufacturing a build-up board, and may have an uneven pattern having a predetermined depth and interval.
  • the storage unit 110 stores individual history data 113.
  • the individual history data 113 is obtained by linking state data acquired by the control device 102 at a plurality of different times using identification data.
  • the individual history data of identification data N0001 may include a history of a lamination process in which a plurality of layers of laminated films are laminated from a state to be processed, and state data of processes before and after each lamination process. That is, the individual history data of the identification data N0001 may also include data on the type of process that the processing target undergoes, the number of processes, the conditions of the process, the time required for the process, and the inspection results between each process, in addition to the lamination process.
  • the individual history data of identification data N0001 may include, for example, the heating temperature and heating time in the heat treatment process performed after the lamination process, and the waiting time between each process.
  • the condition setting unit 12 reads the individual history data 113 and sets individual conditions by taking the read individual history data 113 into account.
  • condition setting unit 12 determines whether the estimated characteristic data exceeds a predetermined standard threshold, and if the estimated characteristic data does not exceed the standard threshold, sets the predetermined standard instead of the individual condition. Provide parameters.
  • the laminated molded product manufacturing system 2 performs the lamination process using uniform manufacturing parameters for laminated molded products that meet a certain quality level, and individually performs the lamination process for processing target A1 that may not meet the above quality level. By setting conditions, the quality level can be improved.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the processing of the laminate molded product manufacturing system according to the second embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 8 is started, for example, when the laminate molded product manufacturing system 2 receives a new base material as a processing target.
  • the laminate molded product manufacturing system 2 recognizes the identification data of the processing target A1 (step S11). For example, the laminate molded product manufacturing system 2 recognizes the identification data linked to the processing object A1 by reading the identification data attached to the processing object in advance.
  • the first inspection device 21 of the laminate molded product manufacturing system 2 performs a first inspection (step S12).
  • the first inspection device 21 generates status data.
  • the first inspection device 21 generates status data including identification data.
  • the first inspection device 21 supplies the generated state data to the control device 102.
  • step S13 the laminate molded product manufacturing system 2 sets conditions for processing the processing target A1 (step S13). Note that details of step S13 will be described later.
  • the laminated molded product manufacturing system 2 inputs the processing target A1 into the lamination process block 30 and executes the lamination process (step S14). Note that at this time, the laminate molded product manufacturing system 2 uses the conditions set in step S13. When the lamination process is completed, the lamination molded product manufacturing system 2 transports the processing target A1 out of the lamination process block 30 and supplies it to the second inspection device 22.
  • the second inspection device 22 performs a second inspection (step S15).
  • the laminated molded product manufacturing system 2 determines whether the number n of lamination steps performed on the processing object A1 is less than a preset specified value Ns (step S16).
  • the laminate molded product manufacturing system 2 may recognize the number n by detecting the number of layers in the second inspection, or may recognize the number n by reading the individual history data 113 from the storage unit 110. .
  • step S16 If it is determined that the number of times n of the lamination process is less than the preset specified value Ns (step S16: YES), the laminated molded product manufacturing system 2 moves to the circuit forming process (step S17) and returns to step S11.
  • the circuit forming process includes, for example, heat treatment, via processing, plating, etching, etc., but is not limited to these.
  • step S16: NO the laminated molded product manufacturing system 2 ends the series of processes.
  • FIG. 9 is a first flowchart showing the individual condition setting process.
  • the flowchart shown in FIG. 8 is details of step S13 in the flowchart of FIG.
  • the status data acquisition unit 11 acquires status data (step S131).
  • condition setting unit 12 refers to the first data (step S132), collates the state data and the first data, and calculates estimated characteristic data.
  • the condition setting unit 12 determines whether to set individual conditions from the calculated estimated characteristic data (step S133). Specifically, for example, the condition setting unit 12 makes the above determination by comparing a value indicating a predetermined characteristic in the estimated characteristic data with a predetermined threshold corresponding to the standard condition. If it is determined that individual conditions are to be set (step S133: YES), the condition setting unit 12 proceeds to step S135. If it is not determined that individual conditions are to be set (step S133: NO), the condition setting unit 12 proceeds to step S134.
  • step S134 the condition setting unit 12 sets preset standard conditions instead of the individual conditions (step S134), and proceeds to step S136.
  • step S135 the condition setting unit 12 sets individual conditions with reference to the second data 112 (step S135), and proceeds to step S136.
  • step S136 the control device 102 updates the individual history data 113 stored in the storage unit 110 (step S136). Specifically, the control device 102 adds, for example, the state data acquired by the state data acquisition unit 11 and the conditions set in step S134 or step S135 to the individual history data 113.
  • the laminated molded product manufacturing system 2 processes the processing object A1 to which a plurality of lamination processes are performed, the state data acquired before performing each lamination process, and the individual history data linked to the processing object A1.
  • the conditions for the lamination process can be set using the following.
  • the laminate molded product manufacturing system 2 suitably sets the individual conditions for the processing target A1. Therefore, according to this embodiment, it is possible to provide a control device and the like that contribute to improving yield and processing accuracy.
  • Embodiment 3 differs from the above-described embodiments in that characteristic data is generated in an inspection after the lamination process.
  • FIG. 10 is a block diagram of the laminate molded product manufacturing system 3 according to the third embodiment.
  • the laminate molded product manufacturing system 3 includes a control device 103.
  • the control device 103 differs from the control device according to the second embodiment in that it includes a characteristic data acquisition section 13.
  • the characteristic data acquisition unit 13 acquires, for example, characteristic data of the laminated molded product after the Nth lamination process.
  • the condition setting unit 12 sets the individual conditions by adding at least a part of the N-th characteristic data to the state data in the N+1-th stacking process.
  • FIG. 11 is a flowchart of the laminate molded product manufacturing system according to the third embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 11 differs from the flowchart shown in FIG. 8 in the processing between step S15 and step S16.
  • step S151 the laminate molded product manufacturing system 3 determines whether the second inspection passes. Standards for normal manufacturing processes may be applied to determine whether the second inspection passes or not. If the second inspection is determined to pass (step S151: YES), the laminate molded product manufacturing system 3 proceeds to step S16. The processing in this case is similar to that shown in FIG. On the other hand, in the second inspection, if any characteristic falls below the predetermined quality level, the laminate molded product manufacturing system 3 does not determine that the second inspection is passed. In this case (step S151: NO), the laminate molded product manufacturing system 3 proceeds to a process of considering adjustment of conditions (step S20), and then proceeds to step S16.
  • FIG. 12 is a flowchart showing the individual condition setting process according to the third embodiment.
  • the control device 103 acquires second inspection data from the second inspection device 22 (step S201).
  • the second inspection data includes identification data and characteristic data of the processing target A1 after the lamination process.
  • the condition setting unit 12 generates state data from at least part of the acquired characteristic data, and calculates estimated characteristic data with reference to the first data 111 (step S202).
  • the estimated characteristic data calculated here is based on the individual conditions when the N+1th lamination process is further performed on the processing object A1 that was not determined to pass in the second inspection conducted after the Nth lamination process. It is used to determine whether or not the quality level can be improved by applying this method.
  • the control device 103 determines whether individual conditions can be set from the calculated estimated characteristic data (step S203). If it is determined that the individual conditions can be set (step S203: YES), the condition setting unit 12 refers to the second data to set the individual conditions (step S204), and proceeds to step S206. On the other hand, if the predetermined quality level cannot be maintained even if the individual conditions are applied, the control device 103 does not determine that the individual conditions can be set. In this case (step S203: NO), the condition setting unit 12 proceeds to step S205.
  • step S205 the laminate molded product manufacturing system 3 removes the processing target A1 from the line (step S205), and proceeds to step S206.
  • step S206 the control device 103 updates the individual history data 113. For example, when the individual conditions are set in step S204, the control device 103 may add the set individual conditions to the individual history data 113. For example, when the processing target A1 is to be removed from the line in step S205, the control device 103 adds information indicating that the processing target A1 is removed to the identification data related to the processing target A1 to be removed.
  • Embodiment 3 has been described above. With the above-described configuration, the laminate molded product manufacturing system 3 sets individual conditions when the quality level can be modified based on the characteristic data of the laminate molded product after the Nth lamination process. Therefore, according to this embodiment, it is possible to provide a control device and the like that contribute to improving yield and processing accuracy.
  • FIG. 13 is a block diagram of a laminate molded product manufacturing system 4 according to the fourth embodiment.
  • the laminate molded product manufacturing system 4 differs from the embodiment described above in that it further includes an intermediate process block 40.
  • the inspection device group 20 further includes a third inspection device 23.
  • the third inspection device 23 measures items related to the shape, function, etc. of the processing object A1 to which the intermediate process block 40 has been applied, and generates characteristic data in the intermediate process (intermediate characteristic data).
  • the intermediate process block 40 receives the laminate molded product that has passed through the lamination process block 30, and performs a predetermined intermediate process using this laminate molded product as the processing target A1.
  • the intermediate process is, for example, a circuit forming process such as heat treatment, via processing, plating, or etching, but the intermediate process is not limited to these.
  • the intermediate process block 40 according to this embodiment includes a via processing process block 41, a plating process block 42, and an etching process block 43.
  • the via machining process block 41 performs a cutting process to generate vias on the surface of the laminated molded product after passing through the lamination process block 30.
  • the via processing block 41 includes a dedicated device for performing via processing.
  • the plating process block 42 performs plating on the via-processed processing object A1 using a predetermined method.
  • the etching process block 43 performs an etching process to form a predetermined circuit pattern on the plated processing object A1. Both the plating process block 42 and the etching process block 43 each include dedicated equipment.
  • the intermediate process block 40 is communicably connected to the control device 104.
  • the control device 104 manages parameters set when the intermediate process block 40 performs various processes.
  • the control device 104 may directly control the intermediate process block 40, or may present predetermined parameters or processing conditions set to the intermediate process block 40.
  • control device 104 presents processing conditions set in the intermediate process block 40
  • the administrator who manages the control device 104 can execute the intermediate process according to the presented conditions.
  • the control device 104 may have a display device for presenting such conditions, or an external computer, etc.
  • the computer may also include a communication device for displaying the conditions.
  • the control device 104 stores third data 114 in the storage unit 110.
  • the third data 114 includes, for example, intermediate characteristic data of a laminate molded product in intermediate processing performed on the processing object between the N-th lamination process and the N+1-th lamination process, and the processing object before the intermediate process. This is data showing the relationship with characteristic data regarding.
  • the third data 114 includes data indicating characteristics regarding at least one of plating treatment, cutting treatment, and etching treatment performed on the processing target in the intermediate treatment.
  • the condition setting unit 12 sets individual conditions regarding intermediate processing. At this time, the condition setting unit 12 uses the state data, first data, second data, and third data.
  • FIG. 14 is a first diagram for explaining the steps of the laminate molded product manufacturing system.
  • FIG. 14 shows a first process P11, a second process P12, a third process P13, and a fourth process P14 in order from top to bottom.
  • the processing target A1 is subjected to via processing and circuit pattern formation.
  • the processing target A1 is a plate material formed by mixing glass fiber and epoxy resin, for example.
  • the via A30 and the circuit pattern A31 are formed by etching copper plating.
  • the second step P12 shows a state in which thermosetting laminated films A11 and A21 are temporarily adhered to the surface of the object A1 to be treated in the first step.
  • Protective films A12 and A22 are attached to the outside of the laminated films A11 and A21 to protect the laminated films during lamination processing.
  • the processing target A1 shown in the second process P12 is in a state before being put into the lamination process block 30.
  • the processing target A1 shown in the third step P13 is in a state after being input into the lamination step block 30.
  • the third step P13 shows a state in which the laminated films A11 and A21, which were temporarily bonded in the second step, are laminated onto the processing target A10 and then subjected to a flattening treatment.
  • the processing target A1 shown in the fourth step P14 is shown in a state in which the protective film is removed after being taken out from the lamination step block 30. After the fourth step P14, the processing target A1 proceeds to an intermediate step.
  • FIG. 15 is a second diagram for explaining the process of the laminate molded product manufacturing system.
  • FIG. 15 shows a fifth step P15, a sixth step P16, a seventh step P17, and an eighth step P18 as steps after FIG. 14 from top to bottom.
  • the fifth step P15 shows a state in which via processing has been performed on the processing target A1 after the fourth step P14.
  • a via A32 is processed in the processing target A1 showing the fifth step P15.
  • the via A32 is cut using a laser beam such as a gas laser or a YAG laser.
  • the sixth step P16 shows a state in which electroless plating has been applied to the surface of the processing object A1.
  • a processing target A1 covered with a copper foil A33 is shown in the sixth step P16.
  • the seventh step P17 shows a state in which a dry resist film A34 is attached to the surface of the copper foil A33.
  • the dry resist film A34 has a predetermined circuit pattern formed of, for example, photoresist.
  • the eighth step P18 is copper plating A35 formed by the circuit pattern formed by the dry resist film A34.
  • the copper plating A35 is a state in which the dry resist film A34 and the electroless plating laid directly under the dry resist film A34 are removed by corrosion and dissolution after the processing target A1 of the seventh step P17 is electrolytically plated. Note that when the eighth step P18 is completed, the processing target A1 is a four-layer substrate, but if a multilayer substrate is to be manufactured from this, the process returns to the second step and the lamination step and intermediate step are repeated.
  • FIG. 16 is a configuration diagram showing a specific example of a laminated molded product.
  • the laminated molded product A100 shown in FIG. 16 three layers of laminated films are laminated on each side of the processing object A10, and each laminated film is subjected to via processing, plating, etc.
  • the laminate molded product A100 is called a build-up board or a multilayer board.
  • the laminate molded product manufacturing system 4 manufactures a multilayer substrate as shown here by performing the processes from the first step P11 to the eighth step P18.
  • FIG. 17 is a table showing the third data 114.
  • items such as "setting item 1," “setting item 2,” and “setting item 3" are shown in horizontal columns as individual conditions for intermediate process manufacturing parameters.
  • the setting items are parameters such as temperature, humidity, and time that are set in the above-mentioned intermediate process.
  • the third data 114 includes characteristic data such as "void”, “material outflow”, “wrinkle”, and "positional shift” in columns arranged vertically. Further, in the third data 114, predetermined index values are entered in the intersecting columns of the matrix created by the above items. This index value is set so that individual conditions for intermediate steps can be presented when the estimated characteristic data generated by the condition setting unit 12 is applied.
  • the third data 114 shown in FIG. 17 is an example, and the third data 114 is not limited to the above format.
  • the third data 114 may constitute a regression equation for the condition setting unit 12 to perform multiple regression analysis to calculate the estimated characteristic data.
  • the second data 112 may constitute a regression equation for multiple regression analysis for the condition setting unit 12 to set individual conditions.
  • FIG. 18 is a flowchart showing the processing of the control device 104 according to the fourth embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 18 is started, for example, after the inspection process by the second inspection device 22 is completed.
  • the characteristic data acquisition unit 13 of the control device 104 acquires the second inspection data (step S411).
  • condition setting unit 12 refers to the first data 111 (step S412). Then, the condition setting unit 12 calculates estimated characteristic data from the state data generated from the acquired second test data and the first data 111.
  • condition setting unit 12 refers to the third data 114 (step S413). Then, the condition setting unit 12 sets individual conditions for the intermediate process from the calculated estimated characteristic data and the third data 114 (step S414).
  • control device 104 updates the individual history data 113 (step S415) and ends the series of processing.
  • control device and the like that contribute to improving yield and processing accuracy in a manufacturing system including various processes for manufacturing, for example, a multilayer substrate.
  • FIG. 19 is a block diagram of a laminate molded product manufacturing system 5 according to the fifth embodiment.
  • the laminate molded product manufacturing system 5 according to this embodiment includes a control device 105.
  • the control device 105 differs from the above embodiment in that it includes a learning processing section 14. Note that the storage unit 110 included in the control device 105 does not have the first data and the second data. In the control device 105, the learning processing unit 14 has a function corresponding to first data and second data. That is, the learning processing unit 14 is a learning model set to perform calculations corresponding to the first data and the second data by machine learning.
  • the learning processing unit 14 calculates estimated characteristic data from the state data using, for example, a first learning processing unit that has learned state data and characteristic data as teacher data. Further, the learning processing unit 14 sets individual conditions from the estimated characteristic data using a second learning processing unit that has learned parameters set in the lamination process and characteristic data measured after the lamination process as teacher data.
  • the learning processing unit 14 uses AI (Artificial Intelligence) technology, which is artificial intelligence, to learn the relationship between the state data and characteristic data of the processing target A1, and estimates the characteristic data of the processing target A1.
  • AI Artificial Intelligence
  • the learning processing unit 14 uses AI technology to learn the relationship between the characteristic data and the setting conditions of the lamination process, and generates individual conditions for processing the processing target A1 before performing the lamination process.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of the structure of the learning processing section 14.
  • FIG. 20 shows the learning processing section 14.
  • the learning processing unit 14 shown in FIG. 20 generates, for example, first data.
  • the learning processing unit 14 includes an input layer 121A, an intermediate layer 121B, and an output layer 121C.
  • the intermediate layer 121B is also called a hidden layer.
  • the intermediate layer 121B is provided between the input layer 121A and the output layer 121C.
  • the input layer 121A has a plurality of nodes, and receives state data included in the data set as input.
  • the intermediate layer 121B has a plurality of nodes. Note that the number of nodes and the number of hidden layers included in the intermediate layer shown in the figure are merely examples, and the number of nodes and the number of layers are not limited to these. Similarly, the number of nodes in the input layer and output layer shown in the figure is an example and is not limited thereto.
  • the learning processing unit 14 When the learning processing unit 14 receives the state data, it outputs a predetermined numerical value to the output layer 121C. The output of the output layer 121C is checked against teacher data, and the checked results are fed back. The learning processing unit 14 updates the threshold value, weighting, etc. in the learning model by repeating this process.
  • the learning processing unit 14 may be configured to learn the relationship between the state data of the processing target A1 and the setting conditions of the lamination process, and generate individual conditions for setting.
  • the condition setting unit 12 may use a learning model generated by the learning processing unit 14 instead of the first data 111 and the second data 112.
  • FIG. 21 is a flowchart when the learning processing unit 14 performs learning.
  • the flowchart shown in FIG. 21 is a flowchart when the learning processing section 14 generates the first learning processing section.
  • the learning processing unit 14 acquires state data as learning data (step S51).
  • the learning processing unit 14 executes learning using the characteristic data corresponding to the input state data as teacher data (step S52).
  • the learning processing unit 14 generates a first learning processing unit that is a trained model updated by the learning performed (step S53).
  • the learned model refers to a learning model that has been updated through the above-described process and is now ready for use.
  • the first learning processing unit performs reinforcement learning from the estimated characteristic data calculated from the state data acquired by the status data acquisition unit 11 in the operation stage and the characteristic data acquired by the characteristic data acquisition unit 13, and performs the first learning processing. You may update the section.
  • the second learning processing section performs reinforcement learning from the conditions set in the stacking process block 30 in the operation stage and the characteristic data acquired by the characteristic data acquisition section 13, and even if the second learning processing section is updated. good.
  • the laminate molded product manufacturing system 5 can improve the accuracy of the learning processing section 14 while acquiring state data and characteristic data. Thereby, the laminate molded product manufacturing system flexibly presents or sets suitable conditions. Therefore, according to this embodiment, it is possible to provide a control device and the like that contribute to improving yield and processing accuracy.
  • the present invention can be used, for example, in a laminated molded product manufacturing system for manufacturing multilayer substrates.
  • Laminated molded product manufacturing system 1 Laminated molded product manufacturing system 2 Laminated molded product manufacturing system 3 Laminated molded product manufacturing system 4 Laminated molded product manufacturing system 5 Laminated molded product manufacturing system 11 Condition data acquisition section 12 Condition setting section 13 Characteristic data acquisition section 14 Learning processing section 20 Inspection Device group 21 First inspection device 22 Second inspection device 23 Third inspection device 30 Lamination process block 31 Lamination device 32 Flattening device 33 Temperature control device 35 Upper conveyance sheet 36 Lower conveyance sheet 40 Intermediate process block 41 Via processing process Block 42 Plating process block 43 Etching process block 101 Control device 102 Control device 103 Control device 104 Control device 105 Control device 110 Storage section 111 First data 112 Second data 113 Individual history data 114 Third data 120 CPU 130 NVRAM 140 DRAM 150 Interface A1 Processing target

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Lining Or Joining Of Plastics Or The Like (AREA)
  • Production Of Multi-Layered Print Wiring Board (AREA)
  • Casting Or Compression Moulding Of Plastics Or The Like (AREA)
  • Laminated Bodies (AREA)

Abstract

制御装置（１０１）は、基材を少なくとも含む処理対象に積層フィルムをラミネートする積層工程を複数回繰り返すことで積層成形品を製造する積層成形品製造システム（１）を制御する。上記制御装置（１０１）において、記憶部（１１０）は、第１データ（１１１）および第２データ（１１２）を記憶する。第１データ（１１１）は、処理対象または積層フィルムの状態データと積層工程の後の積層成形品における特性データとの関連を示す。第２データ（１１２）は、特性データと積層工程に設定される工程パラメータとの関連を示す。状態データ取得部（１１）は、Ｎ回目の積層工程にかかる状態データを取得する。条件設定部（１２）は、状態データと、第１データ（１１１）と第２データ（１１２）とに基づいて、Ｎ回目の積層工程における個別条件を設定する。

Description

制御装置、積層成形品製造システムおよび積層成形品の製造方法
　本発明は制御装置、積層成形品製造システムおよび積層成形品の製造方法に関する。
　積層成形品の成形不良の判断の少なくとも一部を作業者によらずに行うことができる技術が開発されている。
　例えば特許文献１に開示されている真空積層成形品製造システムは、真空積層装置の上盤と下盤の間に形成される真空チャンバ内で押圧体により積層成形品を加圧して積層成形を行うものであって、検出装置および機械学習装置を有している。検出装置は、真空積層装置の後工程に設けられ積層成形された積層成形品のデータを検出する。機械学習装置は、検出されたデータを基礎にして積層成形品の画像を良品と不良品とに区別して学習し、少なくとも連続成形時に積層成形品を検出装置で検出して良品または不良品のいずれかであると判断する。
特開２０２１－０８８０７２号公報
　上述の技術は、検査データをマスデータとして捉え、検査基準を作成する。そのためこの技術は、マスプロダクションにおいて成形不良の判断の少なくとも一部を作業者によらずに行うことができる。しかしながら、真空積層成形品製造システムの生産効率をさらに向上させるための技術が期待されている。
　本開示は、このような課題を解決するためになされたものであって、歩留まりや処理精度の向上に寄与する制御装置等を提供するものである。
　本開示にかかる制御装置は、基材を少なくとも含む処理対象に積層フィルムをラミネートする積層工程を複数回繰り返すことで複数層の積層フィルムが積層された積層成形品を製造する積層成形品製造システムを制御する。上記制御装置は、記憶部、状態データ取得部および条件設定部を有する。記憶部は、第１データおよび第２データを記憶する。第１データは、処理対象または積層フィルムの外形、表面の凹凸状態、温度、異物の有無の状態、工程履歴の少なくとも１つを示す状態データと積層工程の後の積層成形品における、ボイド、材料流出、しわ、位置ずれ、異物混入、変形、加圧ムラの少なくとも１つに関連する特性データとの関連を示す。第２データは、特性データと積層工程に設定される工程パラメータとの関連を示す。状態データ取得部は、Ｎ回目（Ｎ≧１）の積層工程にかかる状態データを取得する。条件設定部は、状態データと、第１データと第２データとに基づいて、Ｎ回目の積層工程における個別条件を設定する。
　本開示にかかる制御装置は、基材を少なくとも含む処理対象に積層フィルムをラミネートする積層工程を複数回繰り返すことで複数層の積層フィルムが積層された積層成形品を製造する積層成形品製造システムを制御する。上記制御装置は、第１学習処理部、第２学習処理部、状態データ取得部および条件設定部を有する。第１学習処理部は、処理対象または積層フィルムの外形、表面の凹凸状態、温度、異物の有無の状態、工程履歴の少なくとも１つを示す状態データと積層工程の後の積層成形品における、ボイド、材料流出、しわ、位置ずれ、異物混入、変形、加圧ムラの少なくとも１つに関連する特性データとの関連を学習することにより、状態データに基づいて特性データを推定する。第２学習処理部は、特性データと積層工程に設定される工程パラメータとの関連を学習することにより、特性データに基づいて工程パラメータの個別条件を算出する。状態データ取得部は、Ｎ回目（Ｎ≧１）の積層工程にかかる状態データを取得する。条件設定部は、状態データと、第１学習処理部が推定する推定特性データと第２学習処理部が算出する個別条件とに基づいて、Ｎ回目の積層工程における個別条件を設定する。
　本開示にかかる積層成形品の製造方法は、基材を少なくとも含む処理対象に積層フィルムをラミネートする積層工程を複数回繰り返すことで複数層の積層フィルムが積層された積層成形品を製造する積層成形品製造システムの制御装置が以下の処理を実行する。制御装置は、処理対象または積層フィルムの外形、表面の凹凸状態、温度、異物の有無の状態、工程履歴の少なくとも１つを示す状態データと積層工程の後の積層成形品における、ボイド、材料流出、しわ、位置ずれ、異物混入、変形、加圧ムラの少なくとも１つに関連する特性データとの関連を示す第１データを記憶する。制御装置は、特性データと積層工程に設定される工程パラメータとの関連を示す第２データを記憶する。制御装置は、Ｎ回目（Ｎ≧１）の積層工程にかかる状態データを取得する。制御装置は、状態データと、第１データと第２データとに基づいて、Ｎ回目の積層工程における個別条件を設定する。
　本開示にかかる積層成形品の製造方法は、基材を少なくとも含む処理対象に積層フィルムをラミネートする積層工程を複数回繰り返すことで複数層の積層フィルムが積層された積層成形品を製造する積層成形品製造システムの制御装置が以下の処理を実行する。制御装置は、処理対象または積層フィルムの外形、表面の凹凸状態、温度、異物の有無の状態、工程履歴の少なくとも１つを示す状態データと積層工程の後の積層成形品における、ボイド、材料流出、しわ、位置ずれ、異物混入、変形、加圧ムラの少なくとも１つに関連する特性データとの関連を学習することにより、状態データに基づいて特性データを推定する。制御装置は、特性データと積層工程に設定される工程パラメータとの関連を学習することにより、特性データに基づいて工程パラメータの個別条件を算出する。制御装置は、Ｎ回目（Ｎ≧１）の積層工程にかかる状態データを取得する。制御装置は、状態データと、推定にかかる推定特性データと算出にかかる個別条件とに基づいて、Ｎ回目の積層工程における個別条件を設定する。
　本開示によれば、歩留まりや処理精度の向上に寄与する制御装置等を提供できる。
実施の形態１にかかる積層成形品製造システムのブロック図である。 実施の形態１にかかる積層成形品製造システムの概要構成図である。 実施の形態１にかかる制御装置の処理を示すフローチャートである。 第１データを示す表である。 第２データを示す表である。 推定特性データを示す図である。 実施の形態２にかかる積層成形品製造システムのブロック図である。 実施の形態２にかかる積層成形品製造システムの処理を示すフローチャートである。 個別条件設定処理を示す第１のフローチャートである。 実施の形態３にかかる積層成形品製造システムのブロック図である。 実施の形態３にかかる積層成形品製造システムのフローチャートである。 実施の形態３にかかる個別条件設定処理を示すフローチャートである。 実施の形態４にかかる積層成形品製造システムのブロック図である。 積層成形品製造システムの工程を説明するための第１の図である。 積層成形品製造システムの工程を説明するための第２の図である。 積層成形品の具体例を示す構成図である。 第３データを示す表である。 実施の形態４にかかる積層成形品製造システムの処理を示すフローチャートである。 実施の形態５にかかる積層成形品製造システムのブロック図である。 学習部のニューラルネットワークを示す図である。 学習部が学習をする際のフローチャートである。
　以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲にかかる発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。説明の明確化のため、以下の記載および図面は、適宜、省略、および簡略化がなされている。なお、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。
　＜実施の形態１＞
　図１を参照しながら、実施の形態１にかかる積層成形品製造システムの概要構成について説明する。図１は、実施の形態１にかかる積層成形品製造システムのブロック図である。積層成形品製造システム１は、基材を少なくとも含む処理対象に積層フィルムをラミネートする積層工程を複数回繰り返すことで複数層の積層フィルムが積層された積層成形品を製造する。積層成形品は例えば、多層の回路基板である。ただし、積層成形品は、回路基板の他、ウエハや他の板状体であってもよい。積層成形品製造システム１は主な構成として、検査装置群２０、積層工程ブロック３０および制御装置１０１を有する。
　検査装置群２０は、積層工程ブロック３０に投入される基材を含む処理対象の状態を測定し、状態データを生成する。また検査装置群２０は、制御装置１０１と通信可能に接続しており、生成した状態データを制御装置１０１に供給する。
　状態データは、処理対象、積層フィルムおよび積層成形品の少なくともいずれか１つの外形、表面の凹凸状態、温度、異物の有無の状態、工程履歴の少なくとも１つを示すデータである。上記項目の内、外形とは、処理対象である基材、積層フィルムおよび積層成形品の平面寸法および厚さを含む。厚さは、複数の所定箇所におけるばらつきデータを含み得る。状態データは、処理対象を測定した値に所定の処理を施して正規化したものであることが好ましい。ただし、状態データは、処理対象を測定した値と、所定の測定基準とを比較した結果を示す指標や、処理対象を測定した値それ自体であってもよい。
　検査装置群２０はこれらの状態データを生成するためのセンサ類を有している。センサ類は例えば、可視光カメラ、赤外線センサ、測距センサあるいは温度計等である。また検査装置群２０は、処理対象の処理を行う環境に関するデータを測定するための温度計や湿度計等センサ類を有していてもよい。また検査装置群２０はこれらのセンサ類から取得した信号から状態データを生成するための演算装置を有し得る。
　検査装置群２０は主な構成として第１検査装置２１および第２検査装置２２を有している。第１検査装置２１は、ラミネート装置３１に投入される処理対象の状態を測定し、状態データを生成する。第２検査装置２２は、積層工程ブロック３０が有する積層工程を通過した処理対象すなわち積層成形品の状態を測定し、状態データを生成する。
　積層工程ブロック３０は、処理対象に積層フィルムをラミネートして平坦化する積層工程を行う。積層工程ブロック３０は制御装置１０１と通信可能に接続し、制御装置１０１から提示された個別条件を受け取り、受け取った個別条件を用いて積層工程を行う。個別条件は、積層工程における製造パラメータの個別条件である。
　積層工程ブロック３０は主な構成として、ラミネート装置３１および平坦化装置３２を有している。ラミネート装置３１は、減圧下において、処理対象に積層された積層フィルムを圧着する。処理対象は例えばビルドアップ基板を製造するための基材であり、所定の深さと間隔からなる凹凸パタンを有していてもよい。平坦化装置３２はラミネート装置３１が処理対象に圧着処理を施した積層成形品の表面を平坦化する。
　制御装置１０１は、検査装置群２０および積層工程ブロック３０のそれぞれと通信可能に接続し、積層成形品製造システムを制御する。制御装置１０１は主な構成として、状態データ取得部１１、条件設定部１２および記憶部１１０を有している。
　状態データ取得部１１は、検査装置群２０から状態データを取得する。複数層の積層フィルムを処理対象に積層する積層工程において、状態データ取得部１１は例えばＮ回目（Ｎ≧１）の積層工程にかかる状態データを、Ｎ回目の積層工程の前に取得する。
　条件設定部１２は、状態データと、第１データと第２データとを用いて、Ｎ回目の積層工程における個別条件を設定する。より具体的には例えば条件設定部１２は、状態データ取得部１１が取得した状態データと第１データ１１１とを照合することにより取得した状態データに対応する特性データを推定し、推定した特性データと第２データ１１２とを照合することにより、積層工程の個別条件を選択して提示する。
　条件設定部１２は、個別条件にしたがって積層工程を行わせるために積層工程ブロック３０に個別条件を設定する。ただし、条件設定部１２は、記憶部１１０を管理する管理者が積層工程ブロック３０を制御する際の指標として、積層工程ブロック３０を所定の表示部等に表示するものであってもよい。
　記憶部１１０は、フラッシュメモリ、ＳＳＤ（Solid State Drive）またはＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の不揮発性メモリを含む記憶装置である。記憶部１１０は、第１データ１１１および第２データ１１２を記憶する。
　第１データ１１１は、上述の状態データと、特性データとの関連を示す。特性データは、積層工程の後の積層成形品における、ボイド、材料流出、しわ、位置ずれ、異物混入、変形、加圧ムラの少なくとも１つに関連するデータである。すなわち特性データは、積層成形品の品質に関連する項目を含むデータである。なお、上述の状態データと特性データとは、互いに重複する項目を含んでいてもよい。
　第２データ１１２は、特性データと積層工程に設定される工程パラメータとの関連を示す。工程パラメータは、積層工程ブロック３０が有するラミネート装置３１および平坦化装置３２が処理対象に所定の処理を施す場合に設定されるパラメータである。工程パラメータは例えば積層工程ブロック３０が処理対象を搬送する際の搬送速度、ラミネート装置３１および平坦化装置３２において設定される温度、ラミネート装置３１および平坦化装置３２が処理対象を押圧する際の圧力などである。
　次に、図２を参照して、積層成形品製造システム１のハードウェア構成について説明する。図２は、実施の形態１にかかる積層成形品製造システムの概要構成図である。積層成形品製造システム１は、上部搬送用シート３５および下部搬送用シート３６が図の右側から繰り出され、図の左側に巻き取られている。上部搬送用シート３５および下部搬送用シート３６は、図の右端（すなわち処理工程の上流側）で処理対象である処理対象Ａ１を挟持し、処理対象Ａ１を保持した状態のまま、積層工程ブロック３０を通過させる。さらに上部搬送用シート３５および下部搬送用シート３６は、積層工程ブロック３０を通過した処理対象Ａ１を、図の左側（すなわち処理工程の下流側）で開放する。なお、処理対象Ａ１は例えばビルドアップ基板を製造するための基材であり、表面に所定の深さと間隔からなる微細な凹凸パタンを有していてもよい。
　上部搬送用シート３５と下部搬送用シート３６とは、例えばポリエチレンテレフタレートを帯状に成形することにより形成されている。上部搬送用シート３５と下部搬送用シート３６とは、図３に示した積層工程ブロック３０の左右端において巻き取られ、左右方向に同期して巻き取りまたは繰り出しが行われることにより、処理対象Ａ１を挟み込んだ状態で搬送できる。
　第１検査装置２１は、積層成形品製造システム１の上流側において、下部搬送用シート３６に設置された処理対象Ａ１を撮影することにより状態データを生成する。第１検査装置２１は、処理対象Ａ１を撮影することにより、処理対象Ａ１の形状を測定し、あるいは下部搬送用シート３６に対する処理対象Ａ１の位置を測定する。処理対象Ａ１は処理対象Ａ１の表面の凹凸状態等を測定可能な測距センサを含んでいてもよい。また第１検査装置２１は、下部搬送用シート３６の下側から下部搬送用シート３６を介して処理対象Ａ１を撮影する撮影装置を含んでいてもよい。
　第２検査装置２２は、積層成形品製造システム１の下流側において、積層工程ブロック３０を通過した後の処理対象Ａ１を撮影することにより状態データを生成する。第２検査装置２２は第１検査装置２１と同様の構成であってもよいし、第１検査装置２１と異なる構成であってもよい。
　積層工程ブロック３０は、上部搬送用シート３５および下部搬送用シート３６により搬送される処理対象Ａ１を受け入れ、受け入れた処理対象Ａ１に対して所定の処理を施す。積層工程ブロック３０は上流側から順にラミネート装置３１および平坦化装置３２を有している。
　ラミネート装置３１は、処理対象Ａ１を受け入れると、上下方向に圧力を付与して仮接着されている積層フィルムをラミネートする。ラミネート装置３１は例えば上部ラミネート処理部３１１と下部ラミネート処理部３１２とを有している。ラミネート装置３１は、上部ラミネート処理部３１１と下部ラミネート処理部３１２とにより処理対象Ａ１を挟み込み、圧力をかけることによりラミネート処理を施す。ラミネート装置３１は、上部ラミネート処理部３１１と下部ラミネート処理部３１２の少なくとも一方に可撓性シートを膨出させるダイヤフラム機構を有していてもよい。ラミネート装置３１は、上部ラミネート処理部３１１と下部ラミネート処理部３１２の少なくとも一方に、処理対象Ａ１の表面の凹凸に追従させるための耐熱性樹脂を備えていてもよい。耐熱性樹脂は、例えばポリイミド、フッ素樹脂、シリコン樹脂である。また、ラミネート装置３１は、減圧可能なチャンバを形成するものであってもよい。ラミネート工程が完了すると、処理対象Ａ１は上下の搬送用シートにより平坦化装置３２に搬送される。
　図２に示す平坦化装置３２は、第１平坦化装置３２Ａと、第２平坦化装置３２Ｂとを含む。第１平坦化装置３２Ａは、ラミネート装置３１においてラミネートが施された処理対象Ａ１を受け取り、受け取った処理対象Ａ１に対して平坦化処理を施す。第１平坦化装置３２Ａにより平坦化処理が施された処理対象Ａ１は、上部搬送用シート３５および下部搬送用シート３６により第２平坦化装置３２Ｂに搬送される。第２平坦化装置３２Ｂは、第１平坦化装置３２Ａにより平坦化処理が施された処理対象Ａ１を受け取り、受け取った処理対象Ａ１に対してさらに平坦化処理を施すことで、処理対象Ａ１の平坦性を高めるとともに、処理対象Ａ１の厚さをさらに小さくし所望の厚さとする。このように、第１平坦化処理の後に第２平坦化処理を行うことで平坦化処理の工程を分散あるいは分配させ、処理対象Ａ１を好適に平坦化することができる。第２平坦化装置３２Ｂにより平坦化処理が施された処理対象Ａ１は、搬送用シートにより平坦化装置３２の下流側へ搬送される。
　温度制御装置３３は、ラミネート装置３１に接続し、ラミネート装置３１における所定の部位の温度を制御する機能を有している。また温度制御装置３３は、第１平坦化装置３２Ａと、第２平坦化装置３２Ｂとに接続し、これらがそれぞれ有する加熱体の温度を制御する。これにより、ラミネート装置３１、第１平坦化装置３２Ａおよび第２平坦化装置３２Ｂは処理対象Ａ１に対して所定の熱と圧力を付与する。なお、温度制御装置３３は、ラミネート装置３１、第１平坦化装置３２Ａ、および第２平坦化装置３２Ｂをそれぞれ異なる温度に制御可能である。
　積層成形品製造システム１において、制御装置１０１は、演算装置を含む回路である。制御装置１０１は、第１検査装置２１、第２検査装置２２、ラミネート装置３１、平坦化装置３２および温度制御装置３３に通信可能に接続している。制御装置１０１は主な構成としてＣＰＵ１２０（ＣＰＵ：Central Processing Unit）、ＮＶＲＡＭ１３０（Non-Volatile Random-Access Memory）、ＤＲＡＭ１４０（Dynamic Random-Access Memory）およびインタフェース１５０を有している。また制御装置１０１が有する上記構成は、所定の通信バスにより通信可能に接続している。
　ＣＰＵ１２０は演算装置であって、制御装置１０１の各構成を制御する。またＣＰＵ１２０は条件設定部１２を含む。ＮＶＲＡＭ１３０は不揮発性メモリであって、第１データ１１１および第２データ１１２を記憶している。ＤＲＡＭ１４０はＣＰＵ１２０が演算等を行う際に一時的にデータを格納したり、制御装置１０１が所定のアプリケーションプログラムを起動した場合には、そのアプリケーションプログラムを作動可能に展開したりする。インタフェース１５０は、制御装置１０１が接続する第１検査装置２１、第２検査装置２２、および積層工程ブロック３０との通信を行う際のインタフェースであり、状態データ取得部１１を含む。
　次に図３を参照して、積層成形品製造システム１が有する制御装置１０１が実行する処理について説明する。図３は、実施の形態１にかかる制御装置１０１の処理を示すフローチャートである。
　まず制御装置１０１の記憶部１１０は、状態データと特性データとの関連を示す第１データを記憶する（ステップＳ１）。
　次に、制御装置１０１の記憶部１１０は、特性データと積層工程に設定される工程パラメータとの関連を示す第２データを記憶する（ステップＳ２）。
　次に、制御装置１０１は、Ｎ回目（Ｎ≧１）の積層工程にかかる状態データを取得する（ステップＳ３）。
　次に、制御装置１０１は、上述の状態データと、第１データと第２データとから、Ｎ回目の積層工程における個別条件を設定する（ステップＳ４）。制御装置１０１は、処理対象Ａ１に適用する個別条件を設定すると、一連の処理を終了する。
　以上、制御装置１０１が実行する処理について説明したが、上述のステップＳ１とステップＳ２とは順序が逆であってもよい。ステップＳ１とステップＳ２とは並行して行われもよい。またステップＳ１およびステップＳ２が一度実行された後は、制御装置１０１は、ステップＳ３およびステップＳ４を繰り返すように設定され得る。
　次に、図４を参照して第１データ１１１について説明する。図４は、第１データ１１１を示す表である。図４に示す第１データ１１１は横に並ぶ欄に、状態データとして「材質」、「厚さ」、「表面粗度」、「環境温度」などの項目が示されている。また第１データ１１１は縦に並ぶ欄に、特性データとして「ボイド」、「材料流出」、「しわ」、「位置ずれ」などの項目が示されている。また第１データ１１１は上記項目により作成されたマトリクスの交差する欄にそれぞれ所定の指標値が入る。この指標値は、状態データ取得部１１が取得した状態データが適用された場合に推定特性データが算出できるように設定されている。
　第１データ１１１は例えば、特定の材質において、所定の厚さを超え、且つ、環境温度が所定の温度より高い場合、材料流出の可能性がどれくらいになるか、などということが関連付いている。よって、制御装置１０１は、状態データ取得部１１が取得した状態データと第１データ１１１とを照合することにより、例えば品質不良となる可能性を推定できる。あるいは制御装置１０１は、品質不良の可能性に限らず、例えば所定のスペックに入る可能性等を推定できる。
　状態データ取得部１１が取得した状態データと第１データ１１１とを照合することにより生成される推定特性データは、それぞれの項目ごとに正規化された指標として示され得る。ただし、推定特性データの態様はこれに限られない。例えば推定特性データは、所定の品質基準を満たさない可能性が比較的に高い項目を抽出するものであってもよい。推定特性データは、所定の品質の可能性が比較的に高い項目を抽出するものであってもよい。
　次に、図５を参照して第２データについて説明する。図５は、第２データを示す表である。図５に示す第２データ１１２は、横に並ぶ欄に、製造パラメータの個別条件として「設定項目１」、「設定項目２」、「設定項目３」、などの項目が示されている。設定項目は例えば、搬送用シートの搬送速度、積層工程ブロック３０のそれぞれに設定する温度、あるいは積層工程ブロック３０のそれぞれに設定する圧力等である。
　また第２データ１１２は縦に並ぶ欄に、特性データとして「ボイド」、「材料流出」、「しわ」、「位置ずれ」などと記載されている。また第２データ１１２は上記項目により作成されたマトリクスの交差する欄にそれぞれ所定の指標値が入る。この指標値は、条件設定部１２が生成した推定特性データが適用された場合に個別条件が提示できるように設定されている。
　例えば条件設定部１２は、状態データ取得部１１が取得した状態データと、記憶部１１０から読み取った第１データ１１１とから推定特性データを算出する。その後、条件設定部１２は、生成した推定特性データと、図５に示す第２データ１１２とを照合する。これにより条件設定部１２は、推定特性データに対応する個別条件を選択する。よって条件設定部１２は、選択した個別条件を設定できる。
　なお、図４に示した第１データ１１１および図５に示した第２データ１１２は一例であって、第１データ１１１および第２データ１１２は上述の形式に限られない。例えば第１データ１１１は、条件設定部１２が推定特性データを算出するために重回帰分析を行うための回帰式を構成するものであってもよい。同様に、第２データ１１２は、条件設定部１２が個別条件を設定するための重回帰分析のための回帰式を構成するものであってもよい。
　次に、図６を参照して、推定特性データについて説明する。図６は、推定特性データを示す図である。図６は処理対象Ａ１の主面をマトリクス状に分割して、分割された領域ごとに生じ得る不良項目を示したものである。矩形の処理対象Ａ１は、左上を起点として、横方向にＸ０１からＸ０７まで分割され、縦方向にＹ０１からＹ０７まで分割されている。すなわち処理対象Ａ１は、領域（Ｘ０１、Ｙ０１）から領域（Ｘ０７、Ｙ０７）まで、全部で４９の領域に分割されている。また処理対象Ａ１は、それぞれの領域に対して不良項目とアラートレベルが割り当てられる。
　例えば領域（Ｘ０２、Ｙ０１）、（Ｘ０３、Ｙ０１）、（Ｘ０４、Ｙ０１）には、特性項目Ｆ２（材料流出）およびアラートレベルＬ１（ＬＯＷ）およびＬ２（ＭＩＤＤＬＥ）がそれぞれ示されている。また例えば領域（Ｘ０６、Ｙ０４）には、特性項目Ｆ１（ボイド）およびアラートレベルＬ３（ＨＩＧＨ）が示されている。
　以上、推定特性データの例について説明した。上述のように、推定特性データは、処理対象Ａ１における領域と特性に関するデータとを含み得る。このようなデータにより、条件設定部１２は、上述の推定特性データに示されている特性項目のうち、アラートレベルが高い項目が所定の品質レベルを下回らないように個別条件を設定する。
　以上、実施の形態１について説明したが、実施の形態１にかかる積層成形品製造システム１は上述の構成に限られない。例えば積層成形品製造システム１は、平坦化装置３２を１つ有するものであってもよいし、２つ以上有するものであってもよい。あるいは積層工程ブロック３０は、平坦化装置３２を有さないものであってもよい。
　実施の形態１にかかる積層成形品製造システム１は、上述の通り、状態データ取得部１１が取得した状態データから製造パラメータの個別条件を選択して提示する。これにより、積層成形品製造システム１は、状態データを取得した処理対象Ａ１を積層工程に投入する際に、好適な条件を個別に設定できる。すなわち、本実施の形態によれば、歩留まりや処理精度の向上に寄与する制御装置等を提供できる。
　＜実施の形態２＞
　次に、実施の形態２について説明する。図７は、実施の形態２にかかる積層成形品製造システム２のブロック図である。本実施の形態にかかる状態データ取得部１１は、処理対象Ａ１に固有に紐付く識別データを含んだ状態データを取得する。また本実施の形態にかかる記憶部１１０は、個別履歴データ１１３を記憶する。換言すると、記憶部１１０は、識別データにかかる処理対象に付随する積層工程の個別履歴データを積層成形品と紐付けて記憶する。また条件設定部１２は、個別履歴データを状態データに含めて個別条件を設定する。
　積層成形品製造システム２は、例えば処理対象に付された所定の記号、数字、文字、ラベル、バーコード、二次元コード、三次元コード等の識別データを読み取ることにより処理対象Ａ１を識別してもよい。あるいは積層成形品製造システム２は、処理対象に付されたＩＣタグ等を介して識別データを読み取ることにより処理対象Ａ１を識別してもよい。また、積層成形品製造システム２は、識別データを処理対象に付加するための識別化装置（シリアライズ装置とも称される）を含んでいてもよい。なお、識別化装置は、識別データを打刻や印刷する等により、識別データを付加する装置である。
　本実施の形態にかかる状態データ取得部１１が取得する状態データは、処理対象に対する識別データを含む。そして条件設定部１２は、識別データに応じた個別条件をそれぞれ提示する。
　具体的には例えば識別データＮ０００１という番号が付与された処理対象が積層成形品製造システム２に投入された場合、この処理対象の状態データは識別データＮ０００１を含む。状態データ取得部１１は、この状態データを、識別データＮ０００１を含む個別履歴データ１１３として記憶部１１０に記憶させる。なお、処理対象は例えばビルドアップ基板を製造するための基材であり、所定の深さと間隔からなる凹凸パタンを有していてもよい。
　記憶部１１０は、個別履歴データ１１３を記憶する。個別履歴データ１１３は、制御装置１０２が複数の異なる時刻に取得した状態データを識別データにより紐付けたものである。例えば、識別データＮ０００１の個別履歴データは、処理対象の状態から複数層の積層フィルムが積層された積層工程の履歴、および各積層工程の前後における工程の状態データを含み得る。すなわち、識別データＮ０００１の個別履歴データは、積層工程以外に処理対象が経験する工程の種類、工程の数、工程の条件、工程に要する時間、および各工程間における検査結果のデータも含み得る。識別データＮ０００１の個別履歴データは、例えば、積層工程後に行われる熱処理工程での加熱温度や加熱時間、および各工程間の待ち時間を含んでいてもよい。
　本実施の形態にかかる条件設定部１２は、個別履歴データ１１３を読み取り、読み取った個別履歴データ１１３を加味して個別条件を設定する。
　また本実施の形態にかかる条件設定部１２は、推定特性データが所定の標準閾値を超えているか否かを判定し、標準閾値を超えていない場合には、個別条件に代えて、所定の標準パラメータを提示する。これにより、積層成形品製造システム２は、一定の品質レベルを満たす積層成形品については画一的な製造パラメータにより積層工程を施し、上記品質レベルを満たさない虞がある処理対象Ａ１については、個別条件を設定することにより、品質レベルを向上させることができる。
　次に、図８を参照して積層成形品製造システム２が実行する処理について説明する。図８は、実施の形態２にかかる積層成形品製造システムの処理を示すフローチャートである。図８に示すフローチャートは、例えば積層成形品製造システム２が処理対象として新たな基材を受け入れることにより開始される。
　まず、積層成形品製造システム２は、処理対象Ａ１の識別データを認識する（ステップＳ１１）。例えば積層成形品製造システム２は、予め処理対象に付された識別データを読み取ることにより、処理対象Ａ１に紐付けられた識別データを認識する。
　次に、積層成形品製造システム２の第１検査装置２１は、第１検査を行う（ステップＳ１２）。この第１検査において、第１検査装置２１は状態データを生成する。なお、第１検査装置２１は、識別データを含んだ状態データを生成する。また第１検査装置２１は生成した状態データを制御装置１０２に供給する。
　次に、積層成形品製造システム２は、処理対象Ａ１を処理する際の条件設定を行う（ステップＳ１３）。なお、ステップＳ１３の詳細は後述する。
　次に、積層成形品製造システム２は、処理対象Ａ１を積層工程ブロック３０に投入し、積層工程を実行する（ステップＳ１４）。なおこのとき、積層成形品製造システム２は、ステップＳ１３において設定した条件を用いる。積層工程が終了すると、積層成形品製造システム２は、処理対象Ａ１を積層工程ブロック３０の外に搬送し、第２検査装置２２に供給する。
　次に、第２検査装置２２は第２検査を行う（ステップＳ１５）。第２検査の後、積層成形品製造システム２は処理対象Ａ１に対して施す積層工程の回数ｎが、予め設定された規定値Ｎｓ未満か否かを判定する（ステップＳ１６）。積層成形品製造システム２は、第２検査において層数の検出をすることにより回数ｎを認識してもよいし、記憶部１１０から個別履歴データ１１３を読み取ることにより回数ｎを認識しても良い。
　積層工程の回数ｎが予め設定された規定値Ｎｓ未満と判定する場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、積層成形品製造システム２は回路形成工程に移行し（ステップＳ１７）、ステップＳ１１に戻る。回路形成工程は、例えば、熱処理、ビア加工、めっき、エッチング等であるが、これらに限られるものではない。一方、積層工程の回数ｎが予め設定された規定値Ｎｓ未満と判定しない場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、積層成形品製造システム２は一連の処理を終了する。
　次に、図９を参照して個別条件設定の検討を行う処理について説明する。図９は、個別条件設定処理を示す第１のフローチャートである。図８に示すフローチャートは、図８のフローチャートのステップＳ１３の詳細である。
　まず、制御装置１０２は、状態データ取得部１１が状態データを取得する（ステップＳ１３１）。
　次に、条件設定部１２は、第１データを参照して（ステップＳ１３２）、状態データと第１データとを照合し、推定特性データを算出する。
　次に、条件設定部１２は、算出した推定特性データから、個別条件を設定するか否かを判定する（ステップＳ１３３）。具体的には例えば条件設定部１２は、推定特性データにおける所定の特性を示す値と、標準条件に対応する所定の閾値とを比較することにより、上記判定を行う。個別条件を設定すると判定する場合（ステップＳ１３３：ＹＥＳ）、条件設定部１２はステップＳ１３５に進む。個別条件を設定すると判定しない場合（ステップＳ１３３：ＮＯ）、条件設定部１２はステップＳ１３４に進む。
　ステップＳ１３４において、条件設定部１２は、個別条件に代えて、予め設定された標準条件を設定し（ステップＳ１３４）、ステップＳ１３６に進む。
　ステップＳ１３５において、条件設定部１２は、第２データ１１２を参照して個別条件を設定し（ステップＳ１３５）、ステップＳ１３６に進む。
　ステップＳ１３６において、制御装置１０２は、記憶部１１０が記憶する個別履歴データ１１３を更新する（ステップＳ１３６）。具体的には制御装置１０２は例えば、状態データ取得部１１が取得した状態データと、ステップＳ１３４またはステップＳ１３５において設定した条件とを個別履歴データ１１３に追加する。
　以上、積層成形品製造システム２が行う処理について説明した。上述の処理によれば、積層成形品製造システム２は複数の積層工程を施す処理対象Ａ１に対して、それぞれの積層工程を行う前に取得した状態データと、処理対象Ａ１に紐付く個別履歴データとを利用して、積層工程の条件を設定できる。
　上述の構成により、積層成形品製造システム２は、処理対象Ａ１の個別条件を好適に設定する。よって、本実施の形態によれば、歩留まりや処理精度の向上に寄与する制御装置等を提供できる。
　＜実施の形態３＞
　次に、実施の形態３について説明する。実施の形態３は、積層工程の後の検査において特性データを生成する点が、上述の実施の形態と異なる。
　図１０は、実施の形態３にかかる積層成形品製造システム３のブロック図である。積層成形品製造システム３は、制御装置１０３を有している。制御装置１０３は、特性データ取得部１３を有する点が、実施の形態２にかかる制御装置と異なる。
　特性データ取得部１３は例えば、Ｎ回目の積層工程の後の積層成形品における特性データを取得する。この場合、条件設定部１２は、Ｎ＋１回目の積層工程においてＮ回目の特性データの少なくとも一部を状態データに加えて個別条件を設定する。
　図１１を参照して、本実施の形態にかかる積層成形品製造システム３が実行する処理について説明する。図１１は、実施の形態３にかかる積層成形品製造システムのフローチャートである。図１１に示すフローチャートは、ステップＳ１５とステップＳ１６との間における処理が、図８に示したフローチャートと異なる。
　ステップＳ１５の後、積層成形品製造システム３は、第２検査が合格か否かを判定する（ステップＳ１５１）。第２検査が合格か否かは、通常の製造プロセスにおける基準が適用され得る。第２検査が合格と判定する場合（ステップＳ１５１：ＹＥＳ）、積層成形品製造システム３は、ステップＳ１６に進む。この場合の処理は図８に示したものと同様である。一方、第２検査において、何らかの特性において所定の品質レベルを下回った場合、積層成形品製造システム３は、第２検査が合格と判定しない。この場合（ステップＳ１５１：ＮＯ）、積層成形品製造システム３は、条件の調整を検討する処理へ進み（ステップＳ２０）、その後、ステップＳ１６に進む。
　図１２を参照して、上述のステップＳ２０の詳細について説明する。図１２は、実施の形態３にかかる個別条件設定処理を示すフローチャートである。
　まず、制御装置１０３は、第２検査装置２２から第２検査データを取得する（ステップＳ２０１）。第２検査データは、積層工程の後の処理対象Ａ１の識別データと特性データとを含む。
　次に、条件設定部１２は、取得した特性データの少なくとも一部から状態データを生成するとともに、第１データ１１１を参照して推定特性データを算出する（ステップＳ２０２）。ここで算出される推定特性データは、Ｎ回目の積層工程の後に行われた第２検査において合格と判定されなかった処理対象Ａ１に対してさらにＮ＋１回目の積層工程を施した場合に、個別条件を適用することにより、品質レベルの改善ができるか否かを判定するために利用される。
　制御装置１０３は、算出した推定特性データから、個別条件の設定が可能か否かを判定する（ステップＳ２０３）。個別条件の設定が可能と判定する場合（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）、条件設定部１２は第２データを参照して個別条件を設定し（ステップＳ２０４）、ステップＳ２０６に進む。一方、個別条件を適用しても、所定の品質レベルを維持することが出来ない場合には、制御装置１０３は、個別条件の設定が可能と判定しない。この場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）、条件設定部１２はステップＳ２０５に進む。
　ステップＳ２０５において、積層成形品製造システム３は、処理対象Ａ１をラインから除去し（ステップＳ２０５）、ステップＳ２０６に進む。
　ステップＳ２０６において、制御装置１０３は個別履歴データ１１３を更新する。例えばステップＳ２０４において個別条件が設定された場合には、制御装置１０３は設定された個別条件を個別履歴データ１１３に追加してもよい。また例えばステップＳ２０５において処理対象Ａ１をラインから除去することになった場合には、制御装置１０３は、除去される処理対象Ａ１にかかる識別データに、除去されることを示す情報を追加する。
　以上、実施の形態３について説明した。上述の構成により、積層成形品製造システム３は、Ｎ回目の積層工程の後の積層成形品における特性データから、品質レベルが修正できる場合には個別条件を設定する。よって、本実施の形態によれば、歩留まりや処理精度の向上に寄与する制御装置等を提供できる。
　＜実施の形態４＞
　次に、実施の形態４について説明する。本実施形態の積層成形品製造システムは、中間工程ブロックを含む。また本実施形態の制御装置は、記憶部１１０が、中間工程ブロックに関する第３データを記憶している。図１３は、実施の形態４にかかる積層成形品製造システム４のブロック図である。積層成形品製造システム４は、中間工程ブロック４０をさらに有する点が、上述の実施の形態と異なる。
　本実施の形態にかかる検査装置群２０は、第３検査装置２３をさらに有している。第３検査装置２３は、中間工程ブロック４０が施された処理対象Ａ１の形状、機能等に関連する項目を測定し、中間工程における特性データ（中間特性データ）を生成する。
　中間工程ブロック４０は、積層工程ブロック３０を通過した後の積層成形品を受け入れて、この積層成形品を処理対象Ａ１として所定の中間工程を行う。中間工程とは例えば熱処理、ビア加工、めっき、エッチング等の回路形成工程であるが、中間工程はこれらに限られない。本実施の形態にかかる中間工程ブロック４０は、ビア加工工程ブロック４１、めっき工程ブロック４２およびエッチング工程ブロック４３を有している。
　ビア加工工程ブロック４１は、積層工程ブロック３０を通過した後の積層成形品の表面にビアを生成するための切削加工を行う。ビア加工工程ブロック４１はビア加工を行うための専用の装置を含む。
　めっき工程ブロック４２は、ビア加工された処理対象Ａ１に所定の方式によるめっきを施す。エッチング工程ブロック４３は、めっきが施された処理対象Ａ１に所定の回路パタンを形成するためのエッチング処理を行う。めっき工程ブロック４２も、エッチング工程ブロック４３も、それぞれ専用の装置を含む。
　中間工程ブロック４０は、制御装置１０４に通信可能に接続している。制御装置１０４は、中間工程ブロック４０が種々の処理を行う際に設定するパラメータを管理する。制御装置１０４は、中間工程ブロック４０を直接制御してもよいし、中間工程ブロック４０に設定される所定のパラメータないし処理の条件を提示するものであってもよい。
　制御装置１０４が中間工程ブロック４０に設定される処理の条件を提示するものである場合、制御装置１０４を管理する管理者は、提示された条件にしたがって、中間工程を実行し得る。制御装置１０４が中間工程ブロック４０に設定される処理の条件を提示するものである場合、例えば制御装置１０４はかかる条件を提示するための表示装置を有していてもよいし、外部のコンピュータ等にその条件を表示させるための通信装置を有していてもよい。
　制御装置１０４は、記憶部１１０に第３データ１１４を記憶する。第３データ１１４は、例えばＮ回目の積層工程とＮ＋１回目の積層工程との間に処理対象に対して施される中間処理における、積層成形品の中間特性データと、中間工程の前の処理対象に関する特性データとの関連を示すデータである。第３データ１１４は、中間処理において処理対象が施されるめっき処理、切削処理およびエッチング処理の少なくとも１つに関する特性を示すデータを含む。
　本実施の形態にかかる条件設定部１２は、中間処理にかかる個別条件を設定する。このとき条件設定部１２は、状態データ、第１データ、第２データおよび第３データを利用する。
　次に、積層成形品製造システム４が行う工程について説明する。図１４は、積層成形品製造システムの工程を説明するための第１の図である。図１４には、上から下に向かって順に、第１工程Ｐ１１、第２工程Ｐ１２、第３工程Ｐ１３および第４工程Ｐ１４が示されている。
　第１工程Ｐ１１は、処理対象Ａ１にビア加工および回路パタン形成が施された状態である。処理対象Ａ１は、例えばガラス繊維とエポキシ樹脂を混合して形成された板材である。ビアＡ３０や回路パタンＡ３１は、銅めっきをエッチング処理することにより形成されている。
　第２工程Ｐ１２は、第１工程の処理対象Ａ１の表面に、熱硬化性の積層フィルムＡ１１およびＡ２１が仮接着された状態を示している。積層フィルムＡ１１およびＡ２１の外側には、ラミネート処理の際に積層フィルムを保護するための保護フィルムＡ１２およびＡ２２が添付されている。第２工程Ｐ１２に示す処理対象Ａ１は、積層工程ブロック３０に投入される前の状態である。
　第３工程Ｐ１３に示す処理対象Ａ１は、積層工程ブロック３０に投入された後の状態である。第３工程Ｐ１３は、第２工程で仮接着されていた積層フィルムＡ１１およびＡ２１を、処理対象Ａ１０にラミネートしたうえで平坦化処理を行った状態を示している。
　第４工程Ｐ１４に示す処理対象Ａ１は、積層工程ブロック３０から取り出された後に、保護フィルムを取り去った状態を示している。第４工程Ｐ１４の後に、処理対象Ａ１は、中間工程へ進む。
　図１５は、積層成形品製造システムの工程を説明するための第２の図である。図１５は、上から下に向かって順に図１４の後の工程として第５工程Ｐ１５、第６工程Ｐ１６、第７工程Ｐ１７および第８工程Ｐ１８が示されている。
　第５工程Ｐ１５は、第４工程Ｐ１４の後の処理対象Ａ１に対してビア加工が施された状態を示している。第５工程Ｐ１５を示す処理対象Ａ１は、ビアＡ３２が加工されている。ビアＡ３２は例えばガスレーザやＹＡＧレーザなどのレーザ光により切削加工される。
　第６工程Ｐ１６は、処理対象Ａ１の表面に無電解めっきが施された状態を示している。第６工程Ｐ１６には銅箔Ａ３３に覆われた処理対象Ａ１が示されている。
　第７工程Ｐ１７は、銅箔Ａ３３の表面にドライレジストフィルムＡ３４が添付された状態を示している。ドライレジストフィルムＡ３４は例えばフォトレジストにより所定の回路パタンが形成されている。
　第８工程Ｐ１８は、ドライレジストフィルムＡ３４により形成された回路パタンにより形成された銅めっきＡ３５示されている。銅めっきＡ３５は、第７工程Ｐ１７の処理対象Ａ１が電解めっきされた後に、腐食溶解によりドライレジストフィルムＡ３４およびドライレジストフィルムＡ３４の直下に敷設されていた無電解めっきが除去された状態である。なお、第８工程Ｐ１８が完了した時点で、処理対象Ａ１は４層基板であるが、ここからさらに多層の基板を製造する場合には、第２工程に戻り、積層工程と中間工程を繰り返す。
　図１６は、積層成形品の具体例を示す構成図である。図１６に示す積層成形品Ａ１００は、処理対象Ａ１０の両面にそれぞれ３層の積層フィルムが積層され、それぞれの積層フィルムにビア加工、めっき加工等が施されている。積層成形品Ａ１００は、ビルドアップ基板または多層基板と呼ばれるものである。
　積層成形品製造システム４は、第１工程Ｐ１１から第８工程Ｐ１８までの処理を行うことにより、ここに示すような多層基板を製造する。
　次に、図１７を参照して第３データについて説明する。図１７は、第３データ１１４を示す表である。第３データ１１４は、横に並ぶ欄に、中間工程製造パラメータの個別条件として「設定項目１」、「設定項目２」、「設定項目３」、などの項目が示されている。設定項目は、上述の中間工程において設定される温度、湿度、時間などのパラメータである。
　また第３データ１１４は縦に並ぶ欄に、特性データとして「ボイド」、「材料流出」、「しわ」、「位置ずれ」などと記載されている。また第３データ１１４は上記項目により作成されたマトリクスの交差する欄にそれぞれ所定の指標値が入る。この指標値は、条件設定部１２が生成した推定特性データが適用された場合に中間工程の個別条件が提示できるように設定されている。
　なお、図１７に示した第３データ１１４は一例であって、第３データ１１４は上述の形式に限られない。例えば第３データ１１４は、条件設定部１２が推定特性データを算出するために重回帰分析を行うための回帰式を構成するものであってもよい。同様に、第２データ１１２は、条件設定部１２が個別条件を設定するための重回帰分析のための回帰式を構成するものであってもよい。
　次に、図１８を参照して、積層成形品製造システム４が実行する処理について説明する。図１８は、実施の形態４にかかる制御装置１０４の処理を示すフローチャートである。図１８に示すフローチャートは例えば、第２検査装置２２による検査工程が終了した後に開始される。
　まず制御装置１０４の特性データ取得部１３は、第２検査データを取得する（ステップＳ４１１）。
　次に、条件設定部１２は、第１データ１１１を参照する（ステップＳ４１２）。そして条件設定部１２は、取得した第２検査データから生成した状態データと、第１データ１１１とから、推定特性データを算出する。
　次に、条件設定部１２は、第３データ１１４を参照する（ステップＳ４１３）。そして条件設定部１２は、算出した推定特性データと、第３データ１１４とから、中間工程の個別条件を設定する（ステップＳ４１４）。
　条件設定部１２が中間工程の個別条件を設定すると、制御装置１０４は個別履歴データ１１３を更新し（ステップＳ４１５）、一連の処理を終了する。
　以上、本実施の形態によれば、例えば多層基板を製造する様々な処理を含む製造システムにおいて、歩留まりや処理精度の向上に寄与する制御装置等を提供できる。
　＜実施の形態５＞
　図１９は、実施の形態５にかかる積層成形品製造システム５のブロック図である。本実施の形態にかかる積層成形品製造システム５は、制御装置１０５を有する。
　制御装置１０５は、学習処理部１４を含む点が上述の実施の形態と異なる。なお、制御装置１０５が有する記憶部１１０は、第１データおよび第２データを有していない。制御装置１０５は学習処理部１４が第１データおよび第２データに相当する機能を有する。すなわち学習処理部１４は、機械学習により第１データおよび第２データに相当する演算を行うように設定された学習モデルである。
　学習処理部１４は例えば、状態データと特性データとを教師データとして学習した第１学習処理部により、状態データから推定特性データを算出する。また学習処理部１４は、積層工程に設定されたパラメータと積層工程の後に測定された特性データとを教師データとして学習した第２学習処理部により、推定特性データから、個別条件を設定する。
　学習処理部１４は、人工知能であるＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）技術を用いて処理対象Ａ１の状態データと特性データとの関係を学習し、処理対象Ａ１の特性データを推定する。あるいは学習処理部１４は、ＡＩ技術を用いて特性データと積層工程の設定条件との関係を学習し、積層工程を行う前の処理対象Ａ１を処理するための個別条件を生成する。
　図２０は、学習処理部１４の構造の例を示す図である。図２０は、学習処理部１４を示している。図２０に示す学習処理部１４は、例えば第１データを生成する。学習処理部１４は、入力層１２１Ａ、中間層１２１Ｂおよび出力層１２１Ｃを備えている。中間層１２１Ｂは、隠れ層とも称される。中間層１２１Ｂは、入力層１２１Ａと出力層１２１Ｃとの間に設けられている。
　入力層１２１Ａは、複数のノードを有しており、データセットに含まれる状態データを入力とする。中間層１２１Ｂは複数のノードを有している。なお、図に示した中間層が有するノードの数や隠れ層の数は一例を示したに過ぎず、ノードの数及び層の数はこれに限定されるものではない。同様に、図に示した入力層および出力層のノードの数は一例であって、これに限定されるものではない。
　学習処理部１４は、状態データが入力されると、出力層１２１Ｃに所定の数値が出力される。出力層１２１Ｃの出力は、教師データと照合され、照合された結果がフィードバックされる。学習処理部１４はこの処理を繰り返すことにより学習モデル内の閾値や重み付け等を更新する。
　なお、学習処理部１４は、処理対象Ａ１の状態データと積層工程の設定条件との関係を学習し、設定するための個別条件を生成する構成であってもよい。この場合、条件設定部１２は、第１データ１１１と第２データ１１２に代えて、学習処理部１４が生成する学習モデルを利用するものであってもよい。
　図２１は、学習処理部１４が学習をする際のフローチャートである。図２１に示すフローチャートは、学習処理部１４が第１学習処理部を生成する場合のフローチャートである。
　まず学習処理部１４は、状態データを学習用データとして取得する（ステップＳ５１）。
　次に、学習処理部１４は、入力した状態データに対応する特性データを教師データとして学習を実行する（ステップＳ５２）。
　次に、学習処理部１４は、行った学習により更新された学習済みモデルである第１学習処理部を生成する（ステップＳ５３）。なお、学習済みモデルは、上述の処理により更新された学習モデルが運用可能な段階となった学習モデルを指すものとする。
　また第１学習処理部は、運用段階において状態データ取得部１１が取得した状態データから算出した推定特性データと、特性データ取得部１３が取得した特性データとから強化学習を行い、第１学習処理部を更新してもよい。
　同様に第２学習処理部は、運用段階において積層工程ブロック３０に設定された条件と、特性データ取得部１３が取得した特性データとから強化学習を行い、第２学習処理部を更新してもよい。
　上述の構成により、積層成形品製造システム５は、状態データ、特性データを取得しながら、学習処理部１４の精度を向上させることができる。これにより、積層成形品製造システムは、柔軟に好適な条件を提示または設定する。よって、本実施の形態によれば、歩留まりや処理精度の向上に寄与する制御装置等を提供できる。
　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０２２年３月２９日に出願された日本出願特願２０２２－０５２８４７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本発明は、例えば多層基板などの製造をする積層成形品製造システムに利用可能である。
　１　積層成形品製造システム
　２　積層成形品製造システム
　３　積層成形品製造システム
　４　積層成形品製造システム
　５　積層成形品製造システム
　１１　状態データ取得部
　１２　条件設定部
　１３　特性データ取得部
　１４　学習処理部
　２０　検査装置群
　２１　第１検査装置
　２２　第２検査装置
　２３　第３検査装置
　３０　積層工程ブロック
　３１　ラミネート装置
　３２　平坦化装置
　３３　温度制御装置
　３５　上部搬送用シート
　３６　下部搬送用シート
　４０　中間工程ブロック
　４１　ビア加工工程ブロック
　４２　めっき工程ブロック
　４３　エッチング工程ブロック
　１０１　制御装置
　１０２　制御装置
　１０３　制御装置
　１０４　制御装置
　１０５　制御装置
　１１０　記憶部
　１１１　第１データ
　１１２　第２データ
　１１３　個別履歴データ
　１１４　第３データ
　１２０　ＣＰＵ
　１３０　ＮＶＲＡＭ
　１４０　ＤＲＡＭ
　１５０　インタフェース
　Ａ１　処理対象

Claims (15)

  1. 　基材を少なくとも含む処理対象に積層フィルムをラミネートする積層工程を複数回繰り返すことで複数層の前記積層フィルムが積層された積層成形品を製造する積層成形品製造システムを制御する制御装置であって、
    　前記処理対象または前記積層フィルムの外形、表面の凹凸状態、温度、異物の有無の状態、工程履歴の少なくとも１つを示す状態データと前記積層工程の後の前記積層成形品における、ボイド、材料流出、しわ、位置ずれ、異物混入、変形、加圧ムラの少なくとも１つに関連する特性データとの関連を示す第１データと、前記特性データと前記積層工程に設定される工程パラメータとの関連を示す第２データと、を記憶する記憶部と、
    　Ｎ回目（Ｎ≧１）の前記積層工程にかかる前記状態データを取得する状態データ取得部と、
    　前記状態データと、前記第１データと前記第２データとに基づいて、前記Ｎ回目の前記積層工程における個別条件を設定する条件設定部と、
    を備える制御装置。
  2. 　前記Ｎ回目の前記積層工程の後の前記積層成形品における前記特性データを取得する特性データ取得部をさらに備え、
    　前記条件設定部は、Ｎ＋１回目の前記積層工程において前記Ｎ回目の前記特性データの少なくとも一部を前記状態データに加えて前記個別条件を設定する、
    請求項１に記載の制御装置。
  3. 　前記条件設定部は、
    　前記状態データと前記第１データとに基づいて、推定特性データを算出し、
    　前記推定特性データと前記第２データとに基づいて、前記個別条件を設定する、
    請求項１または２に記載の制御装置。
  4. 　前記条件設定部は、前記推定特性データが所定の標準閾値を超えているか否かを判定し、
    　前記標準閾値を超えていない場合には、前記個別条件に代えて、所定の標準条件を提示する、
    請求項３に記載の制御装置。
  5. 　基材を少なくとも含む処理対象に積層フィルムをラミネートする積層工程を複数回繰り返すことで複数層の前記積層フィルムが積層された積層成形品を製造する積層成形品製造システムを制御する制御装置であって、
    　前記処理対象または前記積層フィルムの外形、表面の凹凸状態、温度、異物の有無の状態、工程履歴の少なくとも１つを示す状態データと前記積層工程の後の前記積層成形品における、ボイド、材料流出、しわ、位置ずれ、異物混入、変形、加圧ムラの少なくとも１つに関連する特性データとの関連を学習することにより、前記状態データに基づいて前記特性データを推定する第１学習処理部と、
    　前記特性データと前記積層工程に設定される工程パラメータとの関連を学習することにより、前記特性データに基づいて前記工程パラメータの個別条件を算出する第２学習処理部と、
    　Ｎ回目（Ｎ≧１）の前記積層工程にかかる前記状態データを取得する状態データ取得部と、
    　前記状態データと、前記第１学習処理部が推定する推定特性データと前記第２学習処理部が算出する個別条件とに基づいて、前記Ｎ回目の前記積層工程における個別条件を設定する条件設定部と、
    を備える制御装置。
  6. 　前記第１学習処理部は、前記Ｎ回目の前記積層工程の前における前記状態データと、前記Ｎ回目の前記積層工程の後に取得した前記処理対象の前記特性データとに基づいて、前記第１学習処理部を更新する、
    請求項５に記載の制御装置。
  7. 　前記第２学習処理部は、前記Ｎ回目の前記積層工程に設定された前記工程パラメータと、前記Ｎ回目の前記積層工程の後に取得した前記特性データとに基づいて、前記第２学習処理部を更新する、
    請求項５または６に記載の制御装置。
  8. 　前記状態データ取得部が取得する前記状態データは、前記処理対象を識別するための識別データを含み、
    　前記条件設定部は、前記識別データを含む前記個別条件を設定する、
    請求項１～７のいずれか一項に記載の制御装置。
  9. 　前記状態データ取得部が取得する前記状態データは、前記基材に付随する前記識別データを含む、
    請求項８に記載の制御装置。
  10. 　前記識別データと、前記識別データにかかる前記処理対象が施された処理の履歴とを紐付けた個別履歴データを記憶する個別履歴データ記憶部をさらに備え、
    　前記条件設定部は、前記個別履歴データの少なくとも一部を前記状態データに含めて前記個別条件を設定する、
    請求項９に記載の制御装置。
  11. 　前記記憶部は、前記Ｎ回目の前記積層工程と前記Ｎ＋１回目の前記積層工程との間に前記処理対象に対して施される中間処理における前記積層成形品における、少なくとも形状に関連する中間特性データと、前記特性データとの関連を示す第３データと、を記憶し、
    　前記条件設定部は、前記状態データ、前記第１データ、前記第２データおよび前記第３データに基づいて、前記中間処理にかかる前記個別条件を設定する、
    請求項１または２に記載の制御装置。
  12. 　前記記憶部が記憶する前記第３データは、前記中間処理において前記処理対象が施される熱処理、めっき処理、切削処理およびエッチング処理の少なくとも１つに関する特性を示すデータを含む、
    請求項１１に記載の制御装置。
  13. 　請求項１～１２のいずれか一項に記載の制御装置と、
    　前記制御装置から提示された前記個別条件により、前記処理対象に前記積層フィルムをラミネートする前記積層工程を行う積層工程ブロックと、
    　前記状態データを生成するために前記処理対象の状態を測定する測定部を少なくとも含む検査装置と、
    を備える積層成形品製造システム。
  14. 　基材を少なくとも含む処理対象に積層フィルムをラミネートする積層工程を複数回繰り返すことで複数層の前記積層フィルムが積層された積層成形品を製造する積層成形品製造システムが実行する前記積層成形品の製造方法であって、
    　制御装置が、
    　前記処理対象または前記積層フィルムの外形、表面の凹凸状態、温度、異物の有無の状態、工程履歴の少なくとも１つを示す状態データと前記積層工程の後の前記積層成形品における、ボイド、材料流出、しわ、位置ずれ、異物混入、変形、加圧ムラの少なくとも１つに関連する特性データとの関連を示す第１データを記憶し、
    　前記特性データと前記積層工程に設定される工程パラメータとの関連を示す第２データを記憶し、
    　Ｎ回目（Ｎ≧１）の前記積層工程にかかる前記状態データを取得し、
    　前記状態データと、前記第１データと前記第２データとに基づいて、前記Ｎ回目の前記積層工程における個別条件を設定する、
    積層成形品の製造方法。
  15. 　基材を少なくとも含む処理対象に積層フィルムをラミネートする積層工程を複数回繰り返すことで複数層の前記積層フィルムが積層された積層成形品を製造する積層成形品製造システムが実行する前記積層成形品の製造方法であって、
    　前記処理対象または前記積層フィルムの外形、表面の凹凸状態、温度、異物の有無の状態、工程履歴の少なくとも１つを示す状態データと前記積層工程の後の前記積層成形品における、ボイド、材料流出、しわ、位置ずれ、異物混入、変形、加圧ムラの少なくとも１つに関連する特性データとの関連を学習することにより、前記状態データに基づいて前記特性データを推定し、
    　前記特性データと前記積層工程に設定される工程パラメータとの関連を学習することにより、前記特性データに基づいて前記工程パラメータの個別条件を算出し、
    　Ｎ回目（Ｎ≧１）の前記積層工程にかかる前記状態データを取得し、
    　前記状態データと、前記推定にかかる推定特性データと前記算出にかかる個別条件とに基づいて、前記Ｎ回目の前記積層工程における個別条件を設定する、
    積層成形品の製造方法。
PCT/JP2023/001192 2022-03-29 2023-01-17 制御装置、積層成形品製造システムおよび積層成形品の製造方法 Ceased WO2023188705A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202380028550.1A CN118946452A (zh) 2022-03-29 2023-01-17 控制装置、层叠成型品制造系统以及层叠成型品的制造方法

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022052847A JP7282945B1 (ja) 2022-03-29 2022-03-29 制御装置、積層成形品製造システムおよび積層成形品の製造方法
JP2022-052847 2022-03-29

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023188705A1 true WO2023188705A1 (ja) 2023-10-05

Family

ID=86538281

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2023/001192 Ceased WO2023188705A1 (ja) 2022-03-29 2023-01-17 制御装置、積層成形品製造システムおよび積層成形品の製造方法

Country Status (4)

Country Link
JP (3) JP7282945B1 (ja)
CN (1) CN118946452A (ja)
TW (1) TW202346064A (ja)
WO (1) WO2023188705A1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018036317A (ja) * 2016-08-29 2018-03-08 株式会社ニコン 積層装置、薄化装置、露光装置制御装置、プログラム及び積層体の製造方法
JP2021088072A (ja) * 2019-12-03 2021-06-10 株式会社日本製鋼所 真空積層システム、真空積層システムの成形不良検出方法および真空積層システムの成形条件修正方法
JP2021191619A (ja) * 2020-06-05 2021-12-16 株式会社ジェイテクト 成形条件決定支援装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3701221B2 (ja) * 2001-08-27 2005-09-28 株式会社 日立インダストリイズ フィルムラミネート方法とその装置
JP4776197B2 (ja) * 2004-09-21 2011-09-21 日本特殊陶業株式会社 配線基板の検査装置
JP2007288109A (ja) * 2006-04-20 2007-11-01 Cmk Corp 半導体装置及びその製造方法
JP2019133962A (ja) * 2016-06-01 2019-08-08 三菱電機株式会社 ラミネート装置、ラミネート方法および太陽電池モジュールの製造方法
JP7249907B2 (ja) * 2019-08-08 2023-03-31 新光電気工業株式会社 配線基板の製造方法及び積層構造
US12036712B2 (en) * 2020-06-05 2024-07-16 Jtekt Corporation Molding conditions determination assist device and resin state estimation device

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018036317A (ja) * 2016-08-29 2018-03-08 株式会社ニコン 積層装置、薄化装置、露光装置制御装置、プログラム及び積層体の製造方法
JP2021088072A (ja) * 2019-12-03 2021-06-10 株式会社日本製鋼所 真空積層システム、真空積層システムの成形不良検出方法および真空積層システムの成形条件修正方法
JP2021191619A (ja) * 2020-06-05 2021-12-16 株式会社ジェイテクト 成形条件決定支援装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP2024138195A (ja) 2024-10-07
JP2023147289A (ja) 2023-10-12
JP2023145929A (ja) 2023-10-12
JP7532596B2 (ja) 2024-08-13
CN118946452A (zh) 2024-11-12
JP7282945B1 (ja) 2023-05-29
TW202346064A (zh) 2023-12-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9367005B2 (en) Imaging device and method for determining operating parameters
JP2008526042A (ja) レーザ切断を用いるウェブの位置合わせラミネーション
EP3459715A1 (en) Method and apparatus for predicting the occurrence and type of defects in an additive manufacturing process
JP2021168364A (ja) 情報処理装置、検出方法、プログラム、基板処理システム、及び物品の製造方法
JP2022103272A (ja) 真空積層システム、真空積層システムの成形不良検出方法および真空積層システムの成形条件修正方法
JP7282945B1 (ja) 制御装置、積層成形品製造システムおよび積層成形品の製造方法
US20110189600A1 (en) Method for automated control of processing parameters
JP6505427B2 (ja) タッチパネルの製造方法及び品質管理方法
US8740061B2 (en) Recording information for a web manufacturing process
CN113168295B (zh) 用于在物品上进行印刷的校准测试的装置和方法
US20070113961A1 (en) Conductor-clad laminate, wiring circuit board, and processes for producing the same
CN112767465A (zh) 一种用于视觉检测设备的图像序列匹配系统和方法
JP2024119742A (ja) 自動視覚検査システムの検査精度の向上促進に応用される双方向型ユーザフィードバックシステム
JP4922666B2 (ja) プリント配線基板の製造方法およびプリント配線基板の検査用パターンユニット
WO2011094175A1 (en) Processor system with provision for automated control of processing parameters
JP2012098140A (ja) 加工位置の計測方法
CN117222518A (zh) 用于运行压力机的方法、计算机程序和电子可读数据载体
JP7658357B2 (ja) シート欠陥位置検出方法、情報処理装置、シート欠陥位置検出システム、電子部品の生産方法
JP2003101187A (ja) 内層用回路板の製造方法
KR20130136804A (ko) 롤투롤 다층 인쇄 시스템의 다층 인쇄물 검수 장치, 검수 방법 그리고 이에 적합한 기록매체
CN119991342A (zh) 柔性覆铜板生产管控方法、系统及设备
US20230364902A1 (en) Laminating apparatus, image forming system, storage medium, and control device
CN110685984A (zh) 一种基于固态胶膜片的应变式压力传感器制备方法
CN110392900A (zh) 用于处理涂层材料的方法及其使用
CN116893466A (zh) 偏振板的制造方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 23778744

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 202380028550.1

Country of ref document: CN

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 23778744

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1