(57)【要約】      （修正有）【課題】はんだ付けプロセスのパラメーター提案方法を提供する。【解決手段】材料素子データベースを構築し、作業パラメーターデータベースを構築し、新たなはんだ付けプロセスに必要な材料及び素子の特性を分析し、材料素子データベースにおける情報との類似性を比較し、一番類似する作業パラメーターを選択し、新たなはんだ付けプロセスに必要な材料及び素子の特性に対応して一番類似する作業パラメーターを使用して、はんだ付けプロセスを実行して、はんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報と最終製品情報を測定して記録し、はんだ付けプロセスの最終製品が品質管理の要求に合致するかを検定して、最終製品が品質管理の要求に合致しない場合、機械学習方法によってはんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報と最終製品情報をフィッティングして、次回のはんだ付けプロセスの作業パラメーターを取得する。【選択図】図１
2020040119.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
はんだ付けプロセスに関する材料と素子の特性を収集して、材料素子データベースを構築する工程と、
前記材料素子データベースにおける前記材料又は前記素子に対応する作業情報を収集して、作業パラメーターデータベースを構築する工程と、
新たなはんだ付けプロセスに必要な材料及び素子の特性を分析し、前記材料素子データベースにおける情報との類似性を比較する工程と、
前記作業パラメーターデータベースから前記新たなはんだ付けプロセスに必要な材料及び素子の特性に対応して一番類似する作業パラメーターを選択する工程と、
前記新たなはんだ付けプロセスに必要な材料及び素子の特性に対応して一番類似する作業パラメーターを使用して、はんだ付けプロセスを実行する工程と、
前記はんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報と最終製品情報を測定し記録する工程と、
前記はんだ付けプロセスの最終製品が品質管理の要求に合致するかを検定する工程と、
前記最終製品が品質管理の要求に合致しない場合、機械学習方法によって前記はんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報と最終製品情報をフィッティングして次回のはんだ付けプロセスの作業パラメーターを取得する工程と、
を含むはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法。
【請求項２】
前記最終製品が品質管理の要求に合致する場合、前記はんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報に含まれる作業パラメーターを最適な作業パラメーターとして受け入れる工程を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記最終製品が品質管理の要求に合致しない場合、前記最終製品が品質管理の要求に合致するまで、機械学習モデルを持続的に使用して前記はんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報と最終製品情報をフィッティングして次回のはんだ付けプロセスの作業パラメーターを取得する工程を更に含む請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記材料素子データベースは、はんだ付けプロセスに関する材料及び素子の熱特性、光学特性及び構造寸法情報を少なくとも含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記作業パラメーターデータベースは、温度パラメーター、レーザスポットパラメーター及び加熱時間パラメーターを少なくとも含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記はんだ付け過程情報は、はんだ付け温度曲線、はんだ送りダイナミック過程画像及びはんだ付けダイナミック過程画像を少なくとも含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記機械学習方法は、決定木アルゴリズム（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）、サポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、人工ニューラルネットワーク（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ベイジアンアルゴリズム（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）又はその任意の組み合わせによって次元数削減アルゴリズム（Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙ  Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）を実行する工程を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記機械学習方法は、距離ベースのクラスタリング（ｄｉｓｔａｎｃｅ−ｂａｓｅｄ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）と密度ベースのクラスタリング（ｄｅｎｓｉｔｙ−ｂａｓｅｄ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）の少なくとも１つ又はその組合せの方法によって構造的グループ化を行う工程を更に含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記距離ベースのクラスタリングは、Ｋ平均法（Ｋ−ｍｅａｎｓ）、階層的クラスタリング（Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）とガウス混合モデル（ＧＭＭ）方法の少なくとも１つ又はその組合せである請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記密度ベースのクラスタリングは、密度ベースのクラスタリングアルゴリズム（Ｄｅｎｓｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｐａｔｉａｌ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｏｆ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｗｉｔｈ  Ｎｏｉｓｅ）と階層ツリークラスタリングアルゴリズム（Ｌｅｖｅｌ  Ｓｅｔ  Ｔｒｅｅ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）の少なくとも１つ又はその組合せである請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記機械学習方法は、回帰アルゴリズムと分類アルゴリズム（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）の少なくとも１つ又はその組合せの方法によって条件付き確率計算コアを確立する工程を更に含む請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記回帰アルゴリズム又は分類アルゴリズムは、一般化線形回帰、サポートベクターマシン（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ）、決定木（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ）、ランダムフォレスト（ｒａｎｄｏｍ  ｆｏｒｅｓｔ）、グラジエントブースティングマシン（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｂｏｏｓｔｉｎｇ  ｍａｃｈｉｎｅ）とニューラルネットワーク（ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）方法から選ばれた少なくとも１つ又はその組合せである請求項１１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、はんだ付けプロセスのパラメーター提案方法に関し、特に、機械学習方法によるはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
はんだ付けパラメーターの取得は、はんだ付けプロセスにおいて極めて重要であり、同時に、製品の歩留まり、生産安定性、生産効率、生産エネルギー消費等を考慮する必要もある。如何に迅速に新製品の作業パラメーターを見つけ、変更された製品の作業パラメーターを調整し、如何にオンライン生産後にはんだパラメーターを連続的に最適化する方法は、常に、はんだ付けの経験が豊富な専門家を頼りにして、同時に、繰り返しのテスト検証に多く時間を費やし、人力もコストもかなりかかり、更に最良のパラメーターを得る必要な時間を決定することができなく、生産ラインの自動化及び柔軟な生産の開発が制限される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
はんだ接合作業は、複雑なパラメーター条件と関連するので、各はんだ接合部の最適な生成条件は異なる。従来のプロセス方法では、そのはんだパラメーターを見つけるために、試行錯誤法が常に使用され、複数回のテスト累積によって、パラメーターが決定されるが、全体のバッチ決定パラメーターによって制限されることが多く、テストパラメーターに時間がかかり、生産において最高の品質を達成させることができない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、従来技術の問題を解決するためのはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法を提供する。
【０００５】
本発明の一実施例において、はんだ付けプロセスに関する材料と素子の特性を収集して、材料素子データベースを構築する工程と、材料素子データベースにおける材料又は素子に対応する作業情報を収集して、作業パラメーターデータベースを構築する工程と、新たなはんだ付けプロセスに必要な材料及び素子の特性を分析し、材料素子データベースにおける情報との類似性を比較する工程と、作業パラメーターデータベースから新たなはんだ付けプロセスに必要な材料及び素子の特性に対応して一番類似する作業パラメーターを選択する工程と、新たなはんだ付けプロセスに必要な材料及び素子の特性に対応して一番類似する作業パラメーターを使用して、はんだ付けプロセスを実行する工程と、はんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報と最終製品情報を測定して記録する工程と、はんだ付けプロセスの最終製品が品質管理の要求に合致するかを検定する工程と、最終製品が品質管理の要求に合致しない場合、機械学習方法使用して、はんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報と最終製品情報をフィッティングして、次回のはんだ付けプロセスの作業パラメーターを取得する工程と、を含むはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法を提供する。
【０００６】
本発明の一実施例において、最終製品が品質管理の要求に合致する場合、はんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報に含まれる作業パラメーターを最適な作業パラメーターとして受け入れる。
【０００７】
本発明の一実施例において、最終製品が品質管理の要求に合致しない場合、最終製品が品質管理の要求に合致するまで、機械学習モデルを持続的に使用して、はんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報と最終製品情報をフィッティングして、次回のはんだ付けプロセスの作業パラメーターを取得し、はんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報に含まれる作業パラメーターを最適な作業パラメーターとして受け入れる。
【０００８】
本発明の一実施例において、材料素子データベースは、少なくともはんだ付けプロセスに関する材料及び素子の熱特性、光学特性及び構造寸法情報を含む。
【０００９】
本発明の一実施例において、作業パラメーターデータベースは、少なくとも温度パラメーター、レーザスポットパラメーター及び加熱時間パラメーターを含む。
【００１０】
本発明の一実施例において、はんだ付け過程情報は、少なくともはんだ付け温度曲線、はんだ送りダイナミック過程画像及びはんだ付けダイナミック過程画像を含む。
【００１１】
本発明の一実施例において、機械学習方法は、デシジョンツリーアルゴリズム（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）、サポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、人工ニューラルネットワーク（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ベイジアンアルゴリズム（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）又はその任意の組み合わせによって次元数削減アルゴリズム（Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙ  Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）を実行する工程を更に含む。
【００１２】
本発明の一実施例において、機械学習方法は、距離ベースのクラスタリング（ｄｉｓｔａｎｃｅ−ｂａｓｅｄ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）と密度ベースのクラスタリング（ｄｅｎｓｉｔｙ−ｂａｓｅｄ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）の少なくとも１つ又はその組合せの方法によって構造的グループ化を行う工程を更に含む。距離ベースのクラスタリングは、例えば、Ｋ平均法（Ｋ−ｍｅａｎｓ）、階層的クラスタリング（Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、ガウス混合モデル（ＧＭＭ）等を含む。密度ベースのクラスタリングは、例えば、密度ベースのクラスタリングアルゴリズム（Ｄｅｎｓｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｐａｔｉａｌ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｏｆ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｗｉｔｈ  Ｎｏｉｓｅ）、階層ツリークラスタリングアルゴリズム（Ｌｅｖｅｌ  Ｓｅｔ  Ｔｒｅｅ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）等を含む。
【００１３】
本発明の一実施例において、機械学習方法は、回帰アルゴリズム（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）と分類アルゴリズム（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）の少なくとも１つ又はその組合せの方法によって条件付き確率計算コアを確立する工程を更に含む。回帰アルゴリズムは、例えば、一般化線形回帰、サポートベクターマシン（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ）、決定木（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ）、ランダムフォレスト（ｒａｎｄｏｍ  ｆｏｒｅｓｔ）、グラジエントブースティングマシン（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｂｏｏｓｔｉｎｇ  ｍａｃｈｉｎｅ）、ニューラルネットワーク（ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）等を含む。分類アルゴリズムは、例えば、一般化線形回帰、サポートベクターマシン（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ）、決定木（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ）、ランダムフォレスト（ｒａｎｄｏｍ  ｆｏｒｅｓｔ）、グラジエントブースティングマシン（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｂｏｏｓｔｉｎｇ  ｍａｃｈｉｎｅ）、ニューラルネットワーク（ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）等を含む。
【００１４】
要するに、本発明のはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法は、完全又は不完全なデータシステムを備えた生産ライン及び大規模で種類が少ない又は小規模で多種類の生産ラインに適用されて、様々な生産ラインのパフォーマンスが向上した自動化生産を可能にする。
【００１５】
上記の説明については、以下の実施形態によって詳しく説明し、本発明の技術的解決策のさらなる説明を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
本発明の上記及び他の目的、特徴、メリット及び実施例をより分かりやすくするために、添付図面の説明は以下の通りである。
【図１】本発明の一実施例によるはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法を示す。
【図２】本発明の別の実施例によるはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法を示す。
【図３】本発明の別の実施例によるはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の記述をより詳細化し充実させるためには、添付図面及び以下に述べられる多様な実施例を参考にすることができ、図面において同じ番号は、同じ又は類似の要素を示す。一方、周知の要素と工程は、実施例に叙述されなく、本発明に不必要な制限を与えないようにする。
【００１８】
本発明は、インテリジェントはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法を提供して、機械学習方法によって、はんだ接合のパラメーターに対して、プリント回路基板材料の特性、回路設計、部品特性、スズ特性、スズ供給条件、はんだ接合のダイナミック生成温度、加熱方法及びパラメーター、マシンビジョン画像等を分析して、最適な提案作業パラメーターを取得し、作業パラメーターを得るためのテスト回数を効果的に減らし、更にはんだ自動化を達成させる。
【００１９】
図１を参照すると、本発明の一実施例によるはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法を示す。この方法の工程１０２は、機械学習として使用できるはんだ付けプロセスに関連する特徴情報を収集する。
【００２０】
工程１０４において、工程１０２で収集されたはんだ付けプロセスに関する特徴情報を適切な種類に分けてデータベースを構築し機械学習を行うことに寄与するようにする。本案の実施例において、工程１０２で収集されたはんだ付けプロセスに関する特徴情報は４種類に分けられる。第１類は、はんだ付けプロセスに関する材料及び素子の特性であり、例えばプリント回路基板、パッド、スズ材料の熱特性（比熱、熱伝導等）、光学特性（反射率等）及び電子素子のピンの３次元空間分布を用いて材料素子データベースを構築する。第２類は、はんだ付け作業情報であり、例えば基準温度設定、レーザースポットサイズとパワー、加熱時間等は作業パラメーターデータベースを構築するために使用される。作業パラメーターデータベースにおける作業パラメーターは、材料素子データベースにおける材料及び素子の特性と対応する関係があるべきである。第３類は、はんだ付け過程実行情報であり、例えばはんだ付け温度曲線、はんだ送りダイナミクス過程画像又ははんだ付けダイナミクス過程画像等であり、はんだ付け過程データベースを構築することに用いられる。第４類は、はんだ付け品質結果であり、即ち、はんだ付けプロセスの最終製品の情報、例えば最終製品のはんだ付け構造検定結果であり、ＩＣＴテスト（Ｉｎ−Ｃｉｒｃｕｉｔ−Ｔｅｓｔ、ＩＣＴテストと略称される）、Ｘ線（Ｘ−ＲＡＹ）検定、ＡＯＩ検定（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ、ＡＯＩ検定と略称される）又ははんだ付けスライス検定の結果を含み、最終製品データベースを構築することに用いられる。
【００２１】
工程１０６、１０８において、機械学習により上記の第３類、第４類のデータベースの情報に対して、はんだ付け過程情報とはんだ付け品質結果の間の対応関係を構築し、即ち品質予測モデルを生成する。品質予測モデルの構築に適用される機械学習形態は様々である。
【００２２】
ある実施例において、多種類の機械学習モデル、例えばディープラーニング、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン等を組み合わせ、温度曲線とはんだ付け画像情報とを結合し、はんだ付け過程情報とはんだ付け品質結果の間の対応関係を構築してよい。
【００２３】
ある実施例において、多種類の機械学習モデルを組み合わせてはんだ付け過程温度曲線とはんだ付け品質結果の間に対して対応関係を構築してよく、例えばはんだ付け過程の時間シーケンスを複数のセクションに分割し、各セクションからフィーチャ値（平均値、標準偏差、面積等）を取得する。例えばはんだ付け過程の時間シーケンスをはんだ送り段階の温度曲線、（はんだ付け）浸潤段階の温度曲線及び（はんだ付け）硬化遷移段階の温度曲線等に分割し、機械学習により各段階の温度曲線とはんだ付け品質結果の対応関係を見つける。
【００２４】
ある実施例において、はんだ付け品質結果は、はんだ付け構造の最終製品が品質管理の要求に合致する状況又は品質管理の要求に合致しない状況、例えばはんだ付け構造の錫爆発、空気溶接、冷間溶接又ははんだ無し等の品質管理の要求に合致しない状況であってよいが、これらに限定されない。機械学習により各段階の温度曲線と品質管理の要求に合致しないはんだ付け構造状況の対応関係を見つけることは、はんだ付けプロセスの自動化向上にかなり寄与する。
【００２５】
ある実施例において、機械学習方法は、デシジョンツリーアルゴリズム（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）、サポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、人工ニューラルネットワーク（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ベイジアンアルゴリズム（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）又はその任意の組み合わせにより上記の第３類、第４類のデータベースの情報に対して次元数削減アルゴリズム（Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙ  Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）を実行することを含んでよく、これによりはんだ付け過程情報とはんだ付け品質結果の間の対応関係を見つけることに寄与する。
【００２６】
ある実施例において、機械学習方法は、距離ベースのクラスタリングと密度ベースのクラスタリングの少なくとも１つ又はその組合せの方法によって構造的グループ化を行うことを含んでよい。距離ベースのクラスタリングは、例えば、Ｋ平均法（Ｋ−ｍｅａｎｓ）、階層的クラスタリング（Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、ガウス混合モデル（ＧＭＭ）等を含む。密度ベースのクラスタリングは、例えば、密度ベースのクラスタリングアルゴリズム（Ｄｅｎｓｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｐａｔｉａｌ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｏｆ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｗｉｔｈ  Ｎｏｉｓｅ）、階層ツリークラスタリングアルゴリズム（Ｌｅｖｅｌ  Ｓｅｔ  Ｔｒｅｅ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）等を含み、これにより特性が近いケースを見つけることに寄与する。
【００２７】
ある実施例において、機械学習方法は、回帰モデルと分類アルゴリズムの少なくとも１つ又はその組合せの方法によって条件付き確率計算コアを確立することを含んでよく、これによりはんだ付け過程情報とはんだ付け品質結果の間の対応関係を構築することに寄与する。回帰アルゴリズムは、例えば、一般化線形回帰、サポートベクターマシン（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ）、決定木（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ）、ランダムフォレスト（ｒａｎｄｏｍ  ｆｏｒｅｓｔ）、グラジエントブースティングマシン（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｂｏｏｓｔｉｎｇ  ｍａｃｈｉｎｅ）、ニューラルネットワーク（ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）等を含む。分類アルゴリズムは、例えば、一般化線形回帰、サポートベクターマシン（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ）、決定木（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ）、ランダムフォレスト（ｒａｎｄｏｍ  ｆｏｒｅｓｔ）、グラジエントブースティングマシン（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｂｏｏｓｔｉｎｇ  ｍａｃｈｉｎｅ）、ニューラルネットワーク（ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）等を含む。
【００２８】
工程１１０において、上記機械学習により構築された予測モデルは、はんだ付けプロセスの作業パラメーターを生成し、この作業パラメーターによってはんだ付けプロセスを実行する。
【００２９】
工程１１２において、はんだ付けプロセスの作業パラメーターで品質管理の要求に合致する最終製品が得られるかを検証する。検証形態は、はんだ付け構造の最終製品を検定し記録することを含む。はんだ付け構造の最終製品の検定方法は、前記のＩＣＴテスト、Ｘ−ＲＡＹ検定、ＡＯＩ検定、はんだ付けスライス検定又は上記２種類以上の検定組合せ等であってよい。Ｘ−ＲＡＹ検定、ＡＯＩ検定及びはんだ付けスライス検定のテスト結果は画像であるが、ＩＣＴテストのテスト結果は電気テストであり、はんだ付け構造が短絡、開放回路又は開回路等の不具合があるかを判断する。
【００３０】
工程１１４において、はんだ付けプロセスの最終製品が品質管理の要求に合致する又は合格すると、はんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報に含まれる作業パラメーターを最適な作業パラメーターとして受け入れる。
【００３１】
多くの状況において、機械学習方法を使用する初めての予測モデルにおいて最適な作業パラメーターを取得しにくい。したがって、工程１１６において、新たにはんだ付けプロセスに関する特徴情報を追加し、はんだ付けプロセスの最終製品が品質管理の要求に合致する又は合格するまで、再び工程１０６、１０８、１１０、１１２等の工程を行う必要がある。ある実施例において、工程１１６に新たに追加されたはんだ付けプロセスに関する特徴情報は、工程１１０ではんだ付けプロセスを実行する過程情報とはんだ付け品質結果情報である。ある実施例において、工程１１６に新たに追加されたはんだ付けプロセスに関する特徴情報は、最新のはんだ付けプロセスの後の最終製品と上記最終製品データベースの画像の差異比較であってよい。
【００３２】
図２、図３を参照すると、本発明の別の実施例によるはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法を示す。工程１０４ａと１０４ｂにおいて、順次にはんだ付けプロセスに関する材料及び素子の特性を収集して、材料素子データベースを構築し、材料素子データベースにおける材料又は素子に対応する作業情報を収集して、作業パラメーターデータベースを構築する。
【００３３】
工程１０６ａにおいて、新たなはんだ付けプロセスのニーズが提出されると、新たなはんだ付けプロセスに必要な材料及び素子の特性を整理と分析し、工程１０４ａで構築された材料素子データベースにおける情報との類似性を比較し、例えば相関分析と密度クラスタリングアルゴリズムにより、類似の特性を持つケースを選択する。
【００３４】
工程１０８ａにおいて、工程１０４ｂで構築された作業パラメーターデータベースから前記新たなはんだ付けプロセスに必要な材料及び素子の特性に対応して一番類似する作業パラメーターを選択する。
【００３５】
工程１１０ａにおいて、工程１０８ａで取得された前記新たなはんだ付けプロセスに必要な材料及び素子の特性に対応して一番類似する作業パラメーターによってはんだ付けプロセスを実行する。
【００３６】
工程１１２ａにおいて、工程１１０ａのはんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報と最終製品情報を測定し記録する。
【００３７】
工程１１２ｂにおいて、工程１１２ａで記録されたはんだ付けプロセスの最終製品が品質管理の要求に合致するかを検定する。検定形態は、はんだ付け構造の最終製品を検定し記録することを含む。はんだ付け構造最終製品を検定する方法は、前記のＩＣＴテスト、Ｘ−ＲＡＹ検定、ＡＯＩ検定、はんだ付けスライス検定又は上記２種類の以上の検定組合せ等であってよい。Ｘ−ＲＡＹ検定、ＡＯＩ検定及びはんだ付けスライス検定のテスト結果は画像であるが、ＩＣＴテストのテスト結果は電気テストであり、はんだ付け構造が短絡、開放回路又は開回路等の不具合があるかを判断する。
【００３８】
工程１１８において、最終製品が品質管理の要求に合致しない場合、機械学習方法によって工程１１２ａで記録されたはんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報と最終製品情報をフィッティングして、次回のはんだ付けプロセスの作業パラメーターを取得する。ある実施例において、はんだ付けプロセスのはんだ付け過程情報と最終製品情報をベイズ最適化モデル（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）に入力してフィッティングして、次回のはんだ付けプロセスの作業パラメーターを取得し、即ちはんだ付けプロセスの最終製品が品質管理の要求に合致する又は合格して最適な作業パラメーターを得るまで、新たな作業パラメーターによって工程１１０ａ、１１２ａ、１１２ｂを繰り返す。
【００３９】
上記のはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法がデータシステムが完全な生産ラインに適用される場合、生産ライン材料情報システムをインテリジェントはんだ付けプロセスのパラメーター提案システムに接続されることができ、機械学習によるインテリジェント計算後、システムは提案作業パラメーターをユーザに提供し、また、テスト中に、リアルタイムで実際のはんだ付けの状況を記録しシステム調整計算モデルにフィードバックし、最適な提案作業パラメーターを自動的に収束させ、パラメーターテストを効果的に短縮するだけでなく、はんだ付け生産プロセスも完全に記録する。上記のはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法をデータシステムがまだ完成していない生産ラインに適用する場合、既存のデータベース内の限られた生産材料情報に対して範囲が広い提案作業パラメーターが得られ、システムテストサイクルに入り、最適な作業パラメーターを効果的に収束させ、健全な情報システムの欠如した生産ラインの自動化生産へのタイムラインを短縮して、同時に情報システムを構築する。上記のはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法を大規模で種類が少ない大容量生産ラインに適用する場合、データ蓄積をすばやく実行し最適なパラメーターモデルを構築し、生産ライン効率を向上させることができる。上記のはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法を小規模で多種類の生産ラインに適用する場合、安定した生産を達成させるための時間を効果的に短縮し試験コストを削減し、生産ラインの持続的な生産を維持することができる。
【００４０】
要するに、本発明のはんだ付けプロセスのパラメーター提案方法は、完全又は不完全なデータシステムを備えた生産ライン及び大規模で種類が少ない又は小規模で多種類の生産ライン態様に適用されて、様々な生産ラインのパフォーマンスが向上した自動化生産を可能にする。
【００４１】
本発明の実施形態を前述の通りに開示したが、これは、本発明を限定するものではなく、当業者であれば、本発明の精神と範囲から逸脱しない限り、多様の変更や修飾を加えてもよく、したがって、本発明の保護範囲は、後の特許請求の範囲で指定した内容を基準とするものである。
【符号の説明】
【００４２】
本発明の上記及び他の目的、特徴、メリット及び実施例をより分かりやすくするために、添付符号の説明は以下の通りである。
１０２、１０４、１０４ａ、１０４ｂ、１０６、１０６ａ、１０８、１０８ａ、１１０、１１０ａ、１１２、１１２ａ、１１２ｂ、１１４、１１６、１１８  工程
【図１】
2020040119.tif 000003
【図２】
2020040119.tif 000004
【図３】
2020040119.tif 000005