(57)【要約】【課題】基板上にリフロー形成された、ろう材パターンを効率よく検査することが可能な、ろう材パターンの検査方法を提供すること。【解決手段】基板上にリフロー形成された、直線部を含む環状のろう材パターンの検査方法であって、前記ろう材パターンを撮像し、得られた画像データから前記ろう材パターンの明暗データを抽出する第１ステップと、抽出した前記明暗データを、所定幅を有する前記ろう材の線状パターンに対して、延伸方向に平行、且つろう材の幅方向に複数分割して帯状データとする第２ステップと、前記帯状データの明度を評価し、前記明度に変化があると認められたとき、前記ろう材パターンに形状異常があると判断する第３ステップと、を有することを特徴とする。【選択図】図２
2020047916.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板上にリフロー形成された、直線部を含む環状のろう材パターンの検査方法であって、
前記ろう材パターンを撮像し、得られた画像データから前記ろう材パターンの明暗データを抽出する第１ステップと、
抽出した前記明暗データを、所定幅を有する前記ろう材の線状パターンに対して、延伸方向に平行、且つろう材の幅方向に複数分割して帯状データとする第２ステップと、
前記帯状データの明度を評価し、前記明度に変化があると認められたとき、前記ろう材パターンに形状異常があると判断する第３ステップと、
を有することを特徴とするろう材パターンの検査方法。
【請求項２】
前記第３ステップにおいて、
前記帯状データを、
前記画像データを構成する画素で分割し、
前記明度の変化を、隣接する前記画素の明度差により評価する
ことを特徴とする請求項１に記載のろう材パターンの検査方法。
【請求項３】
前記第２ステップにおいて、
前記帯状データを前記画素の間隔で分割する
ことを特徴とする請求項２に記載のろう材パターンの検査方法。
【請求項４】
前記第３ステップにおいて、
前記明度の変化が、暗画素から明画素になって暗画素に戻る変化、あるいは、明画素から暗画素になって明画素に戻る変化のとき、前記明度に変化があると認める
ことを特徴とする請求項２または請求項３に記載のろう材パターンの検査方法。
【請求項５】
前記明画素に挟まれた前記暗画素数、あるいは、前記暗画素に挟まれた前記明画素数が、所定数以内であるとき、
前記明度に変化があると認める
ことを特徴とする請求項４に記載のろう材パターンの検査方法。
【請求項６】
前記基板を、
電子部品収納パッケージの気密封止用リッドとする
ことを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれかに記載のろう材パターンの検査方法。
【請求項７】
前記帯状データが、
前記ろう材パターンの辺部分と、角部分に分割されている
ことを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれかに記載のろう材パターンの検査方法
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ろう材パターン、特に気密封止用リッドにリフローされたろう材パターンの検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
金属部材どうしや金属部材とセラミックスを接合する際、一方の部材にろう材をパターン形成し、そのろう材を介して金属部材どうしを接合することがある。例えば、電子部品収納パッケージでは、気密封止用リッド（以下、単にリッドと称する場合がある）とパッケージ筐体（以下、単に筐体と称する場合がある）とをろう材を介して接合する場合、リッドの裏面には、あらかじめ、ろう材が環状にリフロー形成され、筐体との接合に供している（例えば、特許文献１）。
ここで、リッドの裏面とは、リッドと筐体が接合される側の面である。
【０００３】
電子部品収納パッケージでは、ろう材の形状が設計形状から外れると、接合後のパッケージ気密性が悪くなる可能性がある。そのため、リッドの裏面には、ろう材を、正確な位置に、形状不良なく形成する必要がある。一方、角型の筐体であれば、ろう材は、端面に対応する直線状部分を含んだ形状に形成されるが、直線状のろう材パターンについて検査する方法としては、ろう材パターンの幅を所定間隔で複数個所測定し、これらパターン幅が設計値内であるか否かを評価する方法が知られている。この際、パターン幅測定には、エッジ検出法を採用するのが一般的である。（例えば、特許文献２や特許文献３）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２２８３５３号公報
【特許文献２】特開２０１６−１５６７４６号公報
【特許文献３】特開２０１８−０７２１１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
電子部品収納パッケージは電子部品であり、製造ラインでは、多数の部品を効率よく検査することが要求される。すなわち複数のリッドについて、ろう材の形状が正常であるか否か、短時間で、精度よく検査できる手法が求められている。
【０００６】
パターン幅測定による検査方法では、測定間隔を広げて測定回数を減らすことにより、検査時間を短縮することが可能となる。しかし、測定精度を維持することができないために、この手段を用いることは難しかった。
【０００７】
そこで本発明では、基板上に形成されたろう材パターンについて、従来方法よりも精度よく形状異常を検出することが可能な、ろう材パターンの検査方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、基板上にリフロー形成された、直線部を含む環状のろう材パターンの検査方法であって、前記ろう材パターンを撮像し、得られた画像データから前記ろう材パターンの明暗データを抽出する第１ステップと、抽出した前記明暗データを、所定幅を有する前記ろう材の線状パターンに対して、延伸方向に平行、且つろう材の幅方向に複数分割して帯状データとする第２ステップと、前記帯状データの明度を評価し、前記明度に変化があると認められたとき、前記ろう材パターンに形状異常があると判断する第３ステップと、を有する。
【０００９】
本発明では、ろう材パターンの画像データから抽出した明暗データを、ろう材パターン方向に平行分割して帯状データとし、帯状データの明度を評価する。ここで、ろう材パターンの明度の変化を検出するので、パターン幅の測定を所定の間隔にて複数個所で行う必要がなくなり、短時間でろう材パターンの形状異常を検出することが可能となる。また、ろう材パターンのパターン幅は正常であるが、その内部に異常があり、設計形状通りに形成されていないろう材パターンについても、その形状の良否を判別ができるようになる。
【００１０】
ここで、本発明では、前記第３ステップにおいて、前記帯状データを、前記画像データを構成する画素で分割し、前記明度の変化を、隣接する前記画素の明度差により評価されることが好ましい。
【００１１】
また、本発明では、前記第２ステップにおいて、前記帯状データを、前記画素の間隔で分割することが好ましい。
【００１２】
また、本発明では、前記第３ステップにおいて、前記明度の変化が、暗画素から明画素になって暗画素に戻る変化、あるいは、明画素から暗画素になって明画素に戻る変化のとき、前記明度に変化があると認めることが好ましい。
【００１３】
また、本発明では、前記明画素に挟まれた前記暗画素数、あるいは、前記暗画素に挟まれた前記明画素数が所定数以内であるとき、前記明度に変化があると認めることが好ましい。
【００１４】
また、本発明では、前記基板を電子部品収納パッケージの気密封止用リッドにすることができる。
【００１５】
また、本発明では、前記帯状データが、前記ろう材パターンの辺部分と、角部分に分割されていることが好ましい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、基板上に形成されたろう材パターンについて、従来方法よりも精度よく形状異常を検出することができる。特に、リッドに形成したろう材パターンの検査において、よりその効果を発揮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施形態に用いられるリッドの（ａ）断面、（ｂ）裏面を示す模式図である。
【図２】本実施形態に用いられるろう材パターン検査装置である。
【図３】本実施形態における（ａ）照明とろう材パターンの関係を示す模式図と、検査されるろう材パターンの（ｂ）断面および（ｃ）上面を示す拡大図である。
【図４】本実施形態で検査手順を説明するためのフロー図である。
【図５】本実施形態における実施例において、検査手順を説明するための模式図である。
【図６】本実施形態における明度評価方法と従来のパターン幅測定法を示した概念図である。
【図７】本実施形態における実施例において、検査対象とした欠陥部の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明について、実施形態を用いて詳細に説明する。本実施形態は、電子部品収納パッケージに用いるリッドの裏面に形成したろう材パターンについて、形状異常を検査する例である。
【００１９】
図１に示す通り、本実施形態で検査に用いるリッド１では、リッド基材２の上にめっき層がＮｉめっき層３、Ａｕめっき層４の順に積層され、ろう材５が、リッド１の裏面の最外周に４ヶ所の直線状パターンが接続した形でリフロー形成されている。
【００２０】
図２に本実施形態の検査に用いるろう材パターン検査装置の例を示す。
ろう材パターン検査装置６は、トレイ７、照明８、レンズ９、カメラ１０、搬送ステージ１３、照明用電源１４、及び検査用パソコン１５から構成される。
【００２１】
なお、ろう材パターン検査装置６では、搬送ステージ１３上に、リッド１が並べられたトレイ７を設置し、そのトレイ７の上に、照明８とレンズ９を接続したカメラ１０を配置して、リッド１を上からの光で照らして撮像することができ、駆動系モーターを備えた搬送ステージ１３によりトレイ７を撮像位置に搬送することができる。
【００２２】
照明８は、分割ドーム照明１１と疑似同軸照明１２を併用することが好ましい。ろう材５は、図３の拡大図（ｂ）に示すように、かまぼこ状に溶融しているので、分割ドーム照明１１では、１１ｂ部を用いて５ｂ部を、１１ｃ部を用いて５ｃ部を、１１ｄ部を用いて５ｄ部を、疑似同軸照明１２では、５ａ部を照射することで、ろう材５の検査表面全てを光で照射し、幅方向に均等な輝度で撮像することができるようにしている。
【００２３】
なお、照明８により光を照射する際には、ろう材５とＮｉめっき層３を明確に区別することが好ましく、分割ドーム照明１１の各部と、疑似同軸照明１２を同時に全て点灯せずに、一部の照明を消灯して撮像を行っても良い。これにより、ろう材５とＮｉめっき層３の境界が明確になり、境界における誤検出を防いで、精度良い検査をすることが可能となる。
【００２４】
レンズ９には、テレセントリックレンズを用いることが好ましい。これにより、視野の中央と端部に写っているリッドの像に差異が生じることを防ぎ、撮像された複数個のリッドを同じ条件で検査することができる。
【００２５】
カメラ１０には、エリアセンサカメラを用いることが好ましい。これにより、同時に複数個のリッドを撮像することができ、得られた画像からリッドを選択して検査をすることが可能となる。
【００２６】
検査用パソコン１５は、搬送ステージ制御部１６、照明制御部１７、カメラ制御部１８、演算制御部１９、記憶装置２０を有している。搬送ステージ制御部１６には搬送ステージ１３が接続され、照明制御部１７には、照明用電源１４を介して分割ドーム照明１１と疑似同軸照明１２が接続され、カメラ制御部１８にはカメラ１０が接続され、搬送ステージ制御部１６と照明制御部１７とカメラ制御部１８は演算制御部１９と接続されている。これにより、搬送ステージ制御部１６は、搬送ステージ１３の駆動系モーターを制御して、搬送ステージ１３を移動できるようにしている。
【００２７】
また、照明制御部１７は、分割ドーム照明１１の各照明部と疑似同軸照明１２の点灯及び消灯を制御している。
【００２８】
また、カメラ制御部１８は、カメラ１０が撮像できるよう、また撮像した画像データを取得できるようにしている。
【００２９】
また、演算制御部１９は、カメラ制御部１８がカメラ１０で画像を取得するタイミングと、照明制御部１７が分割ドーム照明１１と疑似同軸照明１２の点灯及び消灯するタイミングとを制御できるようにしている。
【００３０】
また、演算制御部１９は、得られた画像データを処理して、ろう材パターンの形状を評価できるようにしている。
【００３１】
次に、図４に示すフローチャートにより、本実施形態であるリッド１の検査方法について説明する。
【００３２】
（前準備）
まず、検査フローを開始した後、ステップＳ０１で、複数のリッド１が格子状に並べて置かれたトレイ７を搬送ステージ１３上に配する。
【００３３】
次に、ステップＳ０２で、搬送ステージ制御部１６の指令によって搬送ステージ１３を駆動させ、リッド１がカメラ１０の視野内に入る位置にトレイ７を搬送する。
【００３４】
（第１ステップ）
次に、ステップＳ０３で、分割ドーム照明１１および疑似同軸照明１２によりリッド１に光を照射し、カメラ１０によりリッド１の裏面に形成されたろう材パターンを撮像し、撮像により得られた画像データを検査用パソコン１５に転送する。
【００３５】
次に、ステップＳ０４で、ろう材５の存在する領域をマスクするための領域を得る。このときの手段として、例えばろう材５の存在する場所を過不足なく抽出できる閾値を設定し二値化を行うことが挙げられる。
【００３６】
次に、ステップＳ０５で、マスクを用いてろう材５の存在する領域を定義する。
【００３７】
（第２ステップ）
次に、ステップＳ０６で、マスクされたデータについて、ろう材パターンの長手方向に平行分割して複数の帯状データとする。ここで、長手方向とは、前記ろう材の線状パターンに対する延伸方向をいう（図５（ｂ）に示す矢印の方向）。各帯状データは、画像データを構成する画素に分かれている。ここで、帯状データの分割幅は等しくすることが好ましい。このようにすることで、同じレベルの欠陥に対して反応の感度が変わってしまう要因を取り除き、正確で均質な明度変化の検出をすることが可能となる。
また、帯状データのうち検査結果に関係がないものを除外することにより、検査時間の削減を行うことが可能となる。
【００３８】
（第３ステップ）
次に、ステップＳ０７で、分割した各帯状データについて、帯状データの長手方向の明度の評価を繰り返す。評価は検査用パソコン１５にて行う。
【００３９】
明度の評価については、暗画素から明画素になって暗画素に戻る変化、あるいは、明画素から暗画素になって明画素に戻る変化のとき、形状異常があると認めることが好ましい。このようにすることで、ろう材５の境界を形状異常として誤検出することを防ぐことが可能となる。
【００４０】
さらに、明画素に挟まれた暗画素数、あるいは、暗画素に挟まれた明画素数に閾値を設定することが好ましい。このようにすることで、画素数が所定数以上であるとき明度の変化があると認められることになるので、欠陥の大きさに対する限度に即した検査を行うことが可能となる。
【００４１】
また、ろう材パターンを画素に分けずに、各帯状データの明度について評価を行うことにより、検査時間の短縮を図っても良い。
【００４２】
次に、ステップＳ０８で、少なくとも１つの帯状データにおいて形状異常があると評価したとき、このリッドは形状異常と判断して、検査用パソコン１５内の記憶装置２０にＮＧを、全ての帯状データについて形状異常がないと評価したとき、このリッドは異常なしと判断して、検査用パソコン１５内の記憶装置２０にＯＫを記憶し、ステップＳ０４に戻って次のリッドの検査に進む。
【００４３】
図６は、本実施形態における明度評価方法と従来のパターン幅測定法を示した概念図である。
このように、第３ステップにおける明度の評価において、従来のパターン幅測定法を用いた場合、ろう材パターンの複数個所における各パターン幅を正確に算出する（図６（ａ））必要があるが、本実施形態では、ろう材パターンの長手方向に平行分割した複数の帯状データについて、各帯状データの長手方向における明度変化のみを評価する（図６（ｂ））ので、複雑な計算処理を行う必要がなくなり、短時間でろう材パターンの形状異常を検出することができる。
【００４４】
また、第３ステップでは、ろう材パターンについて、分割された帯状データの長手方向における明度変化を評価するので、ろう材パターンのパターン幅は正常であるが、パターン内部に異常が生じて、設計形状通りに形成されなかったろう材パターンについても、その形状の良否を判別することができる。
【００４５】
（後処理）
最後のリッドについてステップ０８の合否判定が終了したら、記憶装置２０に記録された合否判定の結果を出力し、ステップＳ０９に進む。
【００４６】
次に、ステップＳ０９で、検査用パソコン１５の指令によって搬送ステージ１３を駆動させ、トレイの回収位置まで移動してトレイ７を回収する。
【実施例】
【００４７】
次に、本発明のろう材パターンの検査方法について、実施例を詳細に説明する。以下、実施例を説明する。
【００４８】
本実施例では、電子部品収納パッケージに用いるリッドに形成されたろう材について、以下のろう材パターン検査装置を用いて検査を行った。前記リッドは、図７に示すような、ろう材５の幅が正常幅２／３以下となる内周不足欠陥２１と、ろう材５の中にＡｕめっき層４が露出しているボイド欠陥２２を含む試料とした。具体的には、内周不足欠陥２１のＮＧ品９５２個からなる試料Ａ、及びボイド欠陥２２のＮＧ品９７６個からなる試料Ｂのリッドを準備した。ここで、これらのリッドは、トレイに格子状に並べて置き、検査装置まで搬送した。
【００４９】
本実施例における検査装置について、ろう材パターン検査装置におけるカメラ１０には、有効画素数が４メガピクセルのＣＭＯＳカメラを用い、レンズ９には、被写界深度０．５ｍｍのテレセントリックレンズを利用した。また、分割ドーム照明１１には、消費電力１８Ｗ、高さ方向に４段に点灯切替が可能な照明を用い、疑似同軸照明１２には、消費電力１０．５Ｗの照明を採用した。
【００５０】
ここで、照明８の照明条件について、「照射角度ａ°〜ｂ°」と表現するときは、撮像装置から撮像対象に下した垂直線となす角がａ°以上ｂ°以下である全ての方位からの光を照射することを表すこととする。
【００５１】
本実施例においては、ろう上面部の形状変化を際立たせる照射角度０°〜１０°と、ろう側面部の形状変化を際立たせる照射角度３０°〜３６°で撮像した２種類の画像を用いて、ろう材パターンの長手方向にエッジ走査を行うこととした。
【００５２】
まず、本実施例では、ろう材５の存在する領域を定義する方法として、ろう材と下地の境界４箇所についてエッジを検出する方法を用いて、ろう材存在領域を確定した。確定したろう材指定領域は、ＣＭＯＳカメラの画素毎に分割されていることになる。
【００５３】
次に、上述のろう材指定領域を、図５（ａ）に表すように、ろう材パターンの長手方向に沿って平行分割して複数の帯状データとした。この際、帯状データを、図５（ｂ）や図５（ｃ）に表すように、ろう材パターンの辺部分と角部分に分割した。
更に、辺部分については、ろう材パターンの辺部分の中心から画素毎に振り分けたデータを辺部帯状データとし、角部分については、角部分を形成する円弧の半径を図面寸法から指定することによって得られるデータを角部帯状データとした。
【００５４】
次に、得られた帯状データについて明度の評価を繰り返した。
具体的には、上述の辺部帯状データでは直線部分、上述の角部帯状データでは円弧部分のそれぞれについて、帯状データを構成する画素群を、時計回りの順方向、及び反時計回りの逆方向に走査することでエッジ検出を行った。
【００５５】
明度の評価には、平滑化係数が５０に設定されたＳｈｅｎ−Ｃａｓｔａｎフィルタを用いたエッジ検出を採用することとし、エッジ検出の閾値としては、照射角度０°〜１０°の画像についてはヒステリシスが７５０以上, 照射角度３０°〜３６°の画像についてはヒステリシスが８００以上となる場合にエッジがあると判定した。
【００５６】
エッジ検出用のフィルタとしては、今回Ｓｈｅｎ−Ｃａｓｔａｎフィルタを用いたが、ＣａｎｎｙフィルタやＳｏｂｅｌフィルタなどを使っても構わない。また、上記のヒステリシスは、エッジ検出に採用するフィルタや、照明条件に応じて最適値に変更することが望ましい。
【００５７】
明度の評価によって検出されるエッジの処理については、走査方向に対し明画素に挟まれた暗画素数、及び暗画素に挟まれた明画素数が、１６５μｍ以内であるものをＮＧと判定することとした。
上述のように、本実施例で設定した上限閾値は、頻出する欠陥サイズに対して十分大きな値であり、このように閾値を設定することで過検出を減らすことが出来る。また、上限閾値のみを設定することによって、小さい形状不良として現れやすくなるため、上述の欠陥ボイド２２のような欠陥も漏れなく検出することが可能となる。
【００５８】
なお、明度の評価の際に設定される閾値は、製品や欠陥の種類、検査アルゴリズムの校正によって、設定の仕方や数値は変更して構わない。
【００５９】
表１に、本実施例で準備したリッドに対する検査判定の結果を示す。ここで、表１では、異常検知手段として一般的な二値化処理による検査方法をＭ０と、そして本発明による明度の評価処理を用いた検査方法をＭ１と表記している。
【００６０】
本発明による処理を用いた検査において、ＮＧ品の見逃し率が、欠陥の種類によらず、大きく改善できていることが分かった。
【表１】
2020047916.tif 000003
【００６１】
以上より、本発明によって、ろう材パターンの欠陥を精度よく判別できるため、電子部品収納パッケージに用いるリッドに形成されたろう材パターンのＮＧ品を見逃すことなく検査できることが分かった。また、ろう材パターンに沿った帯状データについて処理を行うため、従来のパターン幅測定による検査方法よりも処理時間の短縮が期待できる。
【００６２】
本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。特許請求の範囲において、内容を変更することが可能である。
例えば、上記実施形態では、トレイに並べられたリッドの検査について記載したが、その方法に限定されるものではない。
【００６３】
また、本発明はリッド上に形成されたろう材パターンの検査に限られない。
【符号の説明】
【００６４】
１リッド
２リッド基材
３Ｎｉめっき層
４Ａｕめっき層
５ろう材
６ろう材パターン検査装置
７トレイ
８照明
９レンズ
１０カメラ
１１分割ドーム照明
１２疑似同軸照明
１３搬送ステージ
１４照明用電源
１５検査用パソコン
１６搬送ステージ制御部
１７照明制御部
１８カメラ制御部
１９演算制御部
２０記憶装置
２１内周不足欠陥
２２ボイド欠陥
【図１】
2020047916.tif 000004
【図２】
2020047916.tif 000005
【図３】
2020047916.tif 000006
【図４】
2020047916.tif 000007
【図５】
2020047916.tif 000008
【図６】
2020047916.tif 000009
【図７】
2020047916.tif 000010