(57)【要約】【課題】  半田接合部の非接合部およびボイドの有無を好適に検査することのできる発光装置の製造方法および半田接合部検査装置を提供することである。【解決手段】  検査工程では、閾値を設定し、半田接合部のＸ線画像を取得し、Ｘ線画像に評価値を付与し、評価値と閾値とを比較することによりＸ線画像を分類する。Ｘ線画像に評価値を付与する際に、学習済みのニューラルネットワークの入力層にＸ線画像を入力し、ニューラルネットワークの出力層からＸ線画像の評価値を出力する。また、Ｘ線画像を分類する際に、Ｘ線画像を第１グループと第２グループとのいずれか一方に分類する。第１グループは、接合不良なＸ線画像を含まず接合良好なＸ線画像を含むグループである。第２グループは、接合良好なＸ線画像と接合不良なＸ線画像とを含むグループである。【選択図】図１２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
発光素子と基板とを半田により接合して半田接合部を形成する半田接合工程と、
前記半田接合部をＸ線により検査する検査工程と、
を有し、
前記検査工程では、
閾値を用い、
前記半田接合部のＸ線画像を取得し、
前記Ｘ線画像に評価値を付与し、
前記評価値と前記閾値とを比較することにより前記Ｘ線画像を分類する、
発光装置の製造方法。
【請求項２】
請求項１に記載の発光装置の製造方法において、
前記Ｘ線画像に評価値を付与する際に、
学習済みのニューラルネットワークの入力層に前記Ｘ線画像を入力し、
前記ニューラルネットワークの出力層から前記Ｘ線画像の前記評価値を出力する、
発光装置の製造方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の発光装置の製造方法において、
前記Ｘ線画像を分類する際に、
前記Ｘ線画像を第１グループと第２グループとのいずれか一方に分類し、
前記第１グループは、
接合不良なＸ線画像を含まず接合良好なＸ線画像を含むグループであり、
前記第２グループは、
接合良好なＸ線画像と接合不良なＸ線画像とを含むグループである、
発光装置の製造方法。
【請求項４】
請求項３に記載の発光装置の製造方法において、
作業者が前記第２グループに分類された前記Ｘ線画像を目視により判定する第２検査工程を有する、
発光装置の製造方法。
【請求項５】
発光素子と基板との間の半田接合部にＸ線を照射するＸ線照射部と、
前記半田接合部を透過したＸ線を受光するＸ線受光部と、
前記Ｘ線受光部が受光したＸ線のＸ線画像を判定する判定部と、
を有し、
前記判定部は、
閾値を設定する閾値設定部と、
前記Ｘ線画像を取得する画像取得部と、
前記Ｘ線画像に評価値を付与する評価部と、
前記評価値と前記閾値とを比較することにより前記Ｘ線画像を分類する分類部と、
を有する、
半田接合部検査装置。
【請求項６】
請求項５に記載の半田接合部検査装置において、
前記評価部は、
前記Ｘ線画像を入力層に入力されるとともに前記評価値を出力層から出力する学習済みのニューラルネットワークを有する、
半田接合部検査装置。
【請求項７】
請求項５または請求項６に記載の半田接合部検査装置において、
前記分類部は、
前記Ｘ線画像を第１グループと第２グループとのいずれか一方に分類し、
前記第１グループは、
接合不良なＸ線画像を含まず接合良好なＸ線画像を含むグループであり、
前記第２グループは、
接合良好なＸ線画像と接合不良なＸ線画像とを含むグループである、
半田接合部検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書の技術分野は、発光装置の製造方法および半田接合部検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体部品などの電子部品は基板に実装されることが一般的である。電子部品と基板との接合には、半田付けが用いられることが多い。また、ナノペーストが用いられることもある。
【０００３】
電子部品を基板に半田接合する際には、半田接合部にボイドが生じることがある。ボイドが生じると、半田接合部の機械的強度が低下し、半田接合部の熱伝導性が低下する。電子部品を組み込まれた装置の繰り返し使用により、ボイド付近に熱応力が発生し、半田接合部にクラックが生じるおそれもある。そのため、半田接合部のボイドを検査する技術が開発されてきている。例えば、特許文献１には、半田の評価関数を算出する技術が開示されている（特許文献１の段落［００１２］）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−９６８３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、発光装置は、半導体発光素子を基板に実装したものである。半導体発光素子の一辺の長さは、例えば、１００μｍ以上１ｍｍ以下の程度である。このように非常に小さい電子部品を基板に半田付けすることは、溶融半田の表面張力の影響があるため容易ではない。半田接合部にボイドのみならず非接合部が生じてしまうことがある。非接合部は、半導体発光素子と基板とが接合していない領域である。したがって、半田接合部の非接合部も十分に検査することが好ましい。
【０００６】
本明細書の技術が解決しようとする課題は、半田接合部の非接合部およびボイドの有無を好適に検査することのできる発光装置の製造方法および半田接合部検査装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の態様における発光装置の製造方法は、発光素子と基板とを半田により接合して半田接合部を形成する半田接合工程と、半田接合部をＸ線により検査する検査工程と、を有する。検査工程では、閾値を用い、半田接合部のＸ線画像を取得し、Ｘ線画像に評価値を付与し、評価値と閾値とを比較することによりＸ線画像を分類する。
【０００８】
この発光装置の製造方法は、半田接合部の非接合部およびボイドの有無を高い精度で検査することができる。そして、半田接合部に非接合部とボイドとの少なくとも一方を有する接合不良な発光装置を含まないグループを抽出することができる。
【発明の効果】
【０００９】
本明細書では、半田接合部の非接合部およびボイドの有無を好適に検査することのできる発光装置の製造方法および半田接合部検査装置が提供されている。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態の発光装置の概略構成を示す図である。
【図２】第１の実施形態の発光装置の半田接合部の周辺を抜き出した図である。
【図３】半田層に非接合部が生じている場合を示す概念図である。
【図４】半田層にボイドが生じている場合を示す概念図である。
【図５】第１の実施形態における検査装置の概略構成を示す図である。
【図６】第１の実施形態における検査装置の制御系を示すブロック図である。
【図７】評価部が有するニューラルネットワークを説明する概念図である。
【図８】接合良好なＸ線画像である。
【図９】非接合部のあるＸ線画像である。
【図１０】ボイドのあるＸ線画像である。
【図１１】斑状ボイドのあるＸ線画像である。
【図１２】検査装置の判定部が行う判定のフローを示すフローチャートである。
【図１３】第１の実施形態の発光装置の製造方法を説明する図（その１）である。
【図１４】第１の実施形態の発光装置の製造方法を説明する図（その２）である。
【図１５】評価試験の結果を例示するグラフである。
【図１６】評価試験１の結果を示すグラフである。
【図１７】評価試験２の結果を示すグラフである。
【図１８】評価試験３の結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、具体的な実施形態について、発光装置の製造方法および半田接合部検査装置を例に挙げて説明する。しかし、本明細書の技術はこれらの実施形態に限定されるものではない。
【００１２】
（第１の実施形態）
１．発光装置
図１は、第１の実施形態の発光装置１００の概略構成を示す図である。発光装置１００は、発光素子１１０を有する検査対象物である。図１に示すように、発光装置１００は、発光素子１１０と、基板１２０と、接着剤１３０と、蛍光体板１４０と、壁部材１５０と、反射材１６０と、半田接合部Ｂ１と、を有する。
【００１３】
発光素子１１０は、半導体発光素子である。基板１２０は、発光素子１１０を実装する回路基板である。基板１２０は、絶縁基板と配線とを有する。絶縁基板の材質は、例えば、セラミック、ガラスエポキシ、ＡｌＮである。放熱性の観点から、絶縁基板はＡｌＮであるとよい。接着剤１３０は、蛍光体板１４０を発光素子１１０の裏面に接着するためのものである。蛍光体板１４０は、蛍光体を含む部材である。壁部材１５０は、反射材１６０を堰き止めるための部材である。壁部材１５０は、発光素子１１０の周囲を枠状に囲っている。壁部材１５０の形状は、例えば、正方形の枠状である。反射材１６０は、発光素子１１０から壁部材１５０に向かう光を反射するための部材である。反射材１６０は、発光装置１００を封止する封止剤も兼ねている。
【００１４】
接合層Ｂ１は、発光素子１１０と基板１２０とを半田接合するための半田接合部である。接合層Ｂ１は、主にＡｕ−Ｓｎ系半田である。
【００１５】
２．半田接合部
２−１．半田接合部の周辺の構造
図２は、第１の実施形態の発光装置１００の半田接合部の周辺を抜き出した図である。図２に示すように、基板１２０は、絶縁基板１２１と、配線１２２と、を有する。配線１２２の最表面層１２２ａの材料はＡｕである。
【００１６】
半田接合部Ｂ１においては、溶融状態にあるＡｕ−Ｓｎ系半田のＳｎ原子が配線１２２のＡｕに拡散して合金化している。このＳｎ原子の拡散により、半田接合部Ｂ１は、発光素子１００と基板１２０とを接合している。
【００１７】
そのため、Ａｕに対するＳｎ原子の拡散が生じなければ、発光素子１１０と基板１２０とを十分に接合することができない。つまり、発光素子１１０と基板１２０とを接合していない非接合部が生じてしまう。
【００１８】
２−２．接合不良
半田接合部Ｂ１は、（１）発光素子１１０の基板１２０への固定、（２）発光素子１１０の電極への電気的接続、（３）発光素子１１０から基板１２０への熱の伝達経路、を担っている。半田接合部Ｂ１に非接合部が生じてしまうと、半田接合部Ｂ１はこれらの３つの役割を十分に果たすことができない。
【００１９】
半田接合部Ｂ１は、（ａ）良好、（ｂ）非接合、（ｃ）ボイドの３種類の場合を包含する。（ａ）良好なサンプルは、半田接合部Ｂ１による発光素子１１０と基板１２０との接合が好適になされているサンプルである。（ｂ）非接合のサンプルは、半田接合部Ｂ１の少なくとも一部に非接合部分が生じているサンプルである。（ｃ）ボイドのサンプルは、半田接合部Ｂ１にボイドが生じているサンプルである。
【００２０】
図３は、半田接合部Ｂ１に非接合部Ｎ１が生じている場合を示す概念図である。図３に示すように、半田接合部Ｂ１に非接合部Ｎ１が生じているため、接合部分の機械的強度が弱く、発光素子１１０の放熱性も好ましくない。なお、図３に示すように、非接合部Ｎ１以外の箇所については好適に接合がなされている。しかし、部分的に好適な接合部を含んでいたとしても、非接合部Ｎ１を含む半田接合部Ｂ１は接合不良である。
【００２１】
図４は、半田接合部Ｂ１にボイドＶ１が生じている場合を示す概念図である。図４に示すように、半田接合部Ｂ１にボイドＶ１が生じているため、接合部分の機械的強度が弱く、発光素子１１０の放熱性も好ましくない。なお、図４に示すように、ボイドＶ１以外の箇所については好適に接合がなされている。しかし、部分的に好適な接合部を含んでいたとしても、ボイドＶ１を含む半田接合部Ｂ１は接合不良である。また、ボイドＶ１は、斑状のボイドを含む。
【００２２】
３．半田接合部検査装置
３−１．半田接合部検査装置の構成
図５は、第１の実施形態における検査装置１０００の概略構成を示す図である。検査装置１０００は、発光装置１００の半田接合部Ｂ１を検査する半田接合部検査装置である。検査装置１０００は、Ｘ線発生器１１００と、検出器１２００と、制御部１３００と、を有する。Ｘ線発生器１１００は、Ｘ線を発生させるとともに検査対象物に向けてＸ線を照射するＸ線照射部である。検出器１２００は、検査対象物を透過したＸ線を受光するＸ線受光部である。ここで、検査対象物は、発光装置１００である。そのため、Ｘ線発生器１１００は、発光素子１１０と基板１２０との間の半田接合部Ｂ１にＸ線を照射する。検出器１２００は、半田接合部Ｂ１を透過したＸ線を受光する。
【００２３】
３−２．半田接合部検査装置の制御系
図６は、第１の実施形態における検査装置１０００の制御系を示すブロック図である。制御部１３００は、ＣＰＵと不揮発性メモリとのうちの少なくとも一部により構成されている。制御部１３００は、Ｘ線発生器制御部１３１０と、検出器制御部１３２０と、画像抽出部１３３０と、判定部１３４０と、学習実行部１３５０と、を有する。
【００２４】
Ｘ線発生器制御部１３１０は、Ｘ線発生器１１００を制御する。検出器制御部１３２０は、検出器１２００を制御する。画像抽出部１３３０は、検出器１２００により検出されたＸ線からＸ線画像を生成するとともに発光装置１００の半田接合部を含む画像を抽出する。判定部１３４０は、発光装置１００の半田接合部Ｂ１の良否を判定する。学習実行部１３５０は、後述するように、判定部１３４０のニューラルネットワークに学習を実施する。
【００２５】
判定部１３４０は、検出器１２００が受光したＸ線のＸ線画像を判定する。判定部１３４０は、画像取得部１３４１と、評価部１３４２と、閾値設定部１３４３と、分類部１３４４と、を有する。
【００２６】
画像取得部１３４１は、Ｘ線画像を取得する。画像取得部１３４１は、Ｘ線画像を加工してもよい。画像取得部１３４１は、例えば、取得したＸ線画像から半田接合部Ｂ１の周辺のみを取り出して新たなＸ線画像としてもよい。
【００２７】
評価部１３４２は、学習済みのニューラルネットワークを有する。評価部１３４２のニューラルネットワークは、Ｘ線画像に評価値を付与する。評価値は、例えば、０以上１以下の数値である。評価部１３４２は、例えば、評価値が０に近いほどＸ線画像が良品に近いと判断している。評価部１３４２は、例えば、評価値が１に近いほどＸ線画像が不良品に近いと判断している。
【００２８】
閾値設定部１３４３は、分類部１３４４が用いる閾値を保持している。この閾値は、閾値設定部１３４３に予め入力されていてもよいし、外部から閾値の入力を受け付けて閾値を更新してもよい。このように閾値設定部１３４３は、閾値を設定することができる。
【００２９】
分類部１３４４は、評価部１３４２から出力される評価値と、閾値設定部１３４３から出力される閾値と、を比較することにより、Ｘ線画像を第１グループと第２グループとのいずれか一方に分類する。分類部１３４４は、例えば、評価値が閾値以下の場合にＸ線画像を第１グループに分類し、評価値が閾値より大きい場合にＸ線画像を第２グループに分類する。
【００３０】
３−３．第１グループおよび第２グループ
第１グループは、接合不良なＸ線画像を含まず接合良好なＸ線画像を含むグループである。第２グループは、接合良好なＸ線画像と接合不良なＸ線画像とを含むグループである。閾値を選択することにより、上記のようにＸ線画像を第１グループまたは第２グループに分類することができる。１つのＸ線画像は、もちろん、１つの発光装置１００と１対１で関連付けられている。そのため、Ｘ線画像を分類することは、発光装置１００を分類することと同じである。
【００３１】
４．ニューラルネットワーク
４−１．ニューラルネットワークの各層
図７は、評価部１３４２が有するニューラルネットワークを説明する概念図である。ニューラルネットワークは、入力層と、中間層と、出力層と、を有する。入力層は、Ｘ線画像を入力される。中間層は、Ｘ線画像の評価値を算出する。出力層は、Ｘ線画像の評価値を出力する。中間層は、３層以上あると好ましい。
【００３２】
４−２．機械学習
４−２−１．学習方法１
教師データとして、接合良好なＸ線画像、非接合部を有するＸ線画像、ボイドを有するＸ線画像、の３種類を採用する。また、ボイドを有するＸ線画像は、斑状ボイド画像を含む。
【００３３】
図８は、接合良好なＸ線画像である。左右に長方形が並んで配置されている２つの領域が、半田接合部Ｂ１である。２つの領域のうち一方が発光素子１１０のｐ電極と接合されている半田接合部Ｂ１であり、他方が発光素子１１０のｎ電極と接合されている半田接合部Ｂ１である。半田接合部Ｂ１は、その他の領域よりもやや濃い色をしている。図８においては、Ｘ線画像は乱れていない。
【００３４】
図９は、非接合部のあるＸ線画像である。非接合部のあるＸ線画像は、接合良好なＸ線画像に非常に近い。発光素子１１０のドット電極の陰影が、接合良好なＸ線画像とわずかに異なっている。
【００３５】
図１０は、ボイドのあるＸ線画像である。ボイドがあると半田接合部Ｂ１の領域内に濃淡が現れる。つまり、半田接合部Ｂ１の領域内に、濃い領域と薄い領域とが出現する。
【００３６】
図１１は、斑状ボイドのあるＸ線画像である。斑状ボイドは、半田接合部Ｂ１の外周部の辺りに小さな閉領域の集合として現れる。斑状ボイドのあるＸ線画像は、ボイドのあるＸ線画像に含まれる。
【００３７】
４−２−２．学習方法２
教師データとして、接合良好なＸ線画像、非接合部を有するＸ線画像、ボイドを有するＸ線画像、の３種類を採用する。さらに、上記の３種類のＸ線画像と、それぞれの画像に付随して非接合部またはボイドのある領域を指定したＸ線画像を採用する。そのために、例えば、ボイドの領域を着色によりマーキングする。つまり、教師データは、非接合部を有するＸ線画像と、その非接合部を着色したＸ線画像と、を一組にしたデータを採用する。また、教師データは、ボイドを有するＸ線画像と、そのボイドを着色したＸ線画像と、を一組にしたデータを採用する。
【００３８】
上記の学習方法１と学習方法２とのうちいずれを採用してもよい。ただし、学習方法２を実施したニューラルネットワークのほうが高精度で評価値を付与すると考えられる。学習方法２を実施したニューラルネットワークにおいては、良否を見分ける注目点をマーキングにより指定することが可能であるためである。
【００３９】
５．半田接合部の判定方法
５−１．判定フロー
図１２は、検査装置１０００の判定部１３４０が行う判定のフローを示すフローチャートである。判定方法を説明するためにＸ線画像Ａ１とＸ線画像Ａ２とを分類する場合について説明する。Ｘ線画像Ａ１とＸ線画像Ａ２とは、異なる発光装置１００の半田接合部Ｂ１のＸ線画像である。
【００４０】
判定のフローでは閾値を用いる。そのために、閾値設定部１３４３が閾値を分類部１３４４に出力する（Ｓ１０１）。閾値は、例えば、０．６であると仮定する。次に、画像取得部１３４１がＸ線画像Ａ１を取得する（Ｓ１０２）。次に、評価部１３４２のニューラルネットワークが、Ｘ線画像Ａ１に評価値を付与する（Ｓ１０３）。学習済みのニューラルネットワークの入力層にＸ線画像Ａ１を入力し、ニューラルネットワークの出力層からＸ線画像Ａ１の評価値を出力する。評価値は、例えば、０．２１であると仮定する。次に、分類部１３４４は、評価値と閾値とを比較することによりＸ線画像Ａ１を分類する（Ｓ１０４）。この場合、Ｘ線画像Ａ１の評価値０．２１が閾値０．６以下であるため、分類部１３４４は、Ｘ線画像Ａ１を第１グループに分類する。
【００４１】
次に、画像取得部１３４１がＸ線画像Ａ２を取得する（Ｓ１０２）。次に、評価部１３４２のニューラルネットワークが、Ｘ線画像Ａ２に評価値を付与する（Ｓ１０３）。学習済みのニューラルネットワークの入力層にＸ線画像Ａ２を入力し、ニューラルネットワークの出力層からＸ線画像Ａ２の評価値を出力する。評価値は、例えば、０．７１であると仮定する。次に、分類部１３４４は、評価値と閾値とを比較することによりＸ線画像Ａ２を分類する（Ｓ１０４）。この場合、Ｘ線画像Ａ２の評価値０．７１が閾値０．６より大きいため、分類部１３４４は、Ｘ線画像Ａ２を第２グループに分類する。なお、閾値はＸ線画像Ａ１の判断に用いた閾値と同じ値である。
【００４２】
このように、検査装置１０００は、多数枚のＸ線画像を順次取得しながら、多数枚のＸ線画像を第１グループまたは第２グループのいずれかに分類する。前述のように、第１グループは、不良品を含まず良品のみを含むグループである。第２グループは、良品と不良品とを含むグループである。ここで、一連の分類において、共通の閾値を用いる。そのため、閾値の設定は、多数枚のＸ線画像の判定の初期に一度だけ行えばよい。
【００４３】
５−２．グループ分けの意義
前述のように、機械学習されたニューラルネットワークは、評価値を付与するとともに出力する。しかし、ニューラルネットワークは、完全に正しい判定をするとは限らない。例えば、作業者が実際に目視により確認すると、ニューラルネットワークが０．５の評価値を付与した基板１２０が非接合部を含んでおり、ニューラルネットワークが０．６５の評価値を付与した基板１２０が良好な接合部を有する場合がある。
【００４４】
したがって、作業者が検査せずとも良好な範囲について閾値を設定して、分類部１３４４が、Ｘ線画像を第１グループまたは第２グループに分類することにより、作業者は、第２グループのみを再検査すればよい。これにより、作業者が全数検査をする必要が無い。
【００４５】
６．発光装置の製造方法
ここで、本実施形態の発光装置の製造方法について説明する。図１では、発光装置１００は、複数個の発光素子１１０を有している。しかし、これ以降の図面では、簡単のために、１個の発光装置が１個の発光素子を備えるものとして説明する。
【００４６】
６−１．半田接合工程（素子実装工程）
図１３に示すように、基板１２０の上に発光素子１１０を実装する。この発光素子１１０は、電極の上に半田を形成済みである。つまり、この発光素子１１０は、電極の上に半田を有する。まず、保持ツールが発光素子１１０を保持する。この際に、保持ツールの温度を半田の溶融温度よりも低い状態にしておく。そのため、この段階では、半田は溶融していない状態である。
【００４７】
図１３に示すように、基板１２０を載置するステージを加熱しながら、発光素子１１０と対面させる。ステージの温度は、半田の溶融温度よりも高い。そして、基板１２０の配線１２２と発光素子１１０側の半田とを位置合わせしながら、基板１２０と発光素子１１０とを半田で接触させる。そして、保持ツールが発光素子１１０から離す。保持ツールが発光素子１１０から離れた瞬間に半田が溶融し、Ａｕ−Ｓｎ系半田のＳｎ原子が、配線１２２のＡｕにある程度拡散していく。
【００４８】
図１４に示すように、発光素子１１０と基板１２０とは溶融半田を介して接合される。溶融半田は基板１２０のＡｕと混ざり合い、Ａｕリッチな状態に変化する。このため、Ａｕ−Ｓｎ系半田の融点が上昇し、その融点がステージ温度を超える。これにより、Ａｕ−Ｓｎ系半田は固化する。このように、発光素子１１０と基板１２０とを半田により接合して半田接合部Ｂ１を形成する。
【００４９】
６−２．検査工程
６−２−１．第１検査工程
検査装置１０００を用いて、半田接合部Ｂ１をＸ線により検査する。検査装置１０００は、半田接合部Ｂ１の複数のＸ線画像を第１グループと第２グループとのいずれか一方に分類する。第１グループは、良品のみのグループである。第２グループは、良品と不良品とを含むグループである。
【００５０】
良品のみの第１グループの基板１２０を次の蛍光体板接着工程にまわし、良品と不良品とを含む第２グループの基板１２０を第２検査工程にまわす。
【００５１】
６−２−２．第２検査工程
第２検査工程では、作業者が第２グループに分類されたＸ線画像を目視により判定する。作業者は、良品、非接合、ボイドの各パターンを把握している。そのため、第２グループの基板１２０から良品のみを選択し、良品の基板１２０を次の壁部材形成工程にまわす。なお、この第２検査工程では、第１グループに分類されたＸ線画像を判定しない。
【００５２】
そのため、次の壁部材形成工程では、第１検査工程において検査装置１０００が良品と判定した基板１２０と、第２検査工程において作業者が良品と判定した基板１２０とに壁部材１５０を形成することとなる。
【００５３】
６−３．蛍光体板接着工程
次に、蛍光体板１４０を接着剤１３０を介して発光素子１１０に貼り付ける。蛍光体板１４０における接着剤１３０の反対側の面は、光取り出し面である。
【００５４】
６−４．壁部材形成工程
次に、基板１２０の上に壁部材１５０を形成する。そのために例えば、溶融状態の樹脂を基板１２０の上に供給する。そして、樹脂を冷却する。これにより、壁部材１５０が形成される。
【００５５】
６−５．反射材形成工程
次に、壁部材１５０の内部に反射材１６０を充填する。そのために例えば、溶融状態の反射材を壁部材１５０の内部に注ぐ。そして、反射材を冷却する。これにより、反射材１６０が形成される。
【００５６】
６−６．その他の工程
上記の他、ダイシング工程や熱処理工程等のその他の工程を実施してもよい。
【００５７】
７．第１の実施形態の効果
検査装置１０００が、発光素子１１０を半田接合部Ｂ１により半田接合された多数の基板１２０のうち、大部分を良品と判断する。そのため、作業者は、半田接合された基板１２０を全数検査する必要が無い。検査装置１０００は、作業者よりも早く判断できる。そのため、全体として発光装置１００の生産性が向上する。また、コストも削減できる。
【００５８】
検査装置１０００は、機械学習によりＸ線画像を判断する。しかし、検査装置１０００は、１００％の精度でＸ線画像を判断できるとは限らない。そのような場合であっても、接合不良な半田接合部を有する基板を後工程に流さないようにすることができる。
【００５９】
８．変形例
８−１．評価値
第１の実施形態では、評価部１３４２は、０以上１以下の評価値をＸ線画像に付与する。しかし、評価部１３４２は、例えば、０以上１００以下の評価値をＸ線画像に付与してもよい。その場合には、もちろん、閾値の値も変わる。
【００６０】
また、第１の実施形態では、検査装置１０００は、評価値が小さいほどＸ線画像が良品に近いと判断し、評価値が大きいほどＸ線画像が良品から遠いと判断する。しかし、この逆であってもよい。つまり、検査装置１０００は、評価値が小さいほどＸ線画像が良品から遠いと判断し、評価値が大きいほどＸ線画像が良品に近いと判断してもよい。この場合であっても、好適な閾値を設定すればよい。このように、閾値は、評価値の定義に依存して変わる値である。
【００６１】
８−２．検査工程の順序
検査工程を後の工程にしてもよい。例えば、反射材形成工程の後に検査工程を実施してもよい。検査工程については、半田接合工程の後であればいつ実施してもよい。ただし、半田接合工程の直後に検査工程を実施し、接合不良の基板１２０を後工程にまわさないようにすることで、全体の生産性は向上する。
【００６２】
８−３．学習実行部
判定部１３４０が学習済みのニューラルネットワークを有していればよい。そのため、制御部１３００は、必ずしも学習実行部１３５０を有していなくてよい。ニューラルネットワークを学習するときのみ外部の学習実行部を利用してもよい。その場合には、制御部１３００の外部の学習実行部がニューラルネットワークの学習を実行することとなる。
【００６３】
８−４．最適化法
最適化法として、バッチ勾配降下法、ミニバッチ勾配降下法、確率的勾配降下法等、種々の方法を用いてもよい。
【００６４】
８−５．組み合わせ
上記の変形例を自由に組み合わせてよい。
【００６５】
（評価試験）
１．評価試験の例示
１−１．機械学習
ニューラルネットワークは、入力層と、中間層と、出力層と、を有する。入力層は、Ｘ線画像を入力される。出力層は、Ｘ線画像について評価値を出力する。評価値は、０以上１以下の数値である。評価値が０に近いほど検査装置はＸ線画像が良品に近いと判断している。評価値が１に近いほど検査装置はＸ線画像が不良品に近いと判断している。
【００６６】
また、この例においては、閾値は０．６としている。
【００６７】
１−２．結果の例示
図１５は、評価試験の結果を例示するグラフである。図１５の横軸は評価値である。図１５の縦軸は度数である。図１５の線Ｌ１は閾値の０．６を表している。つまり、線Ｌ１の左側の領域が第１グループに相当し、線Ｌ１の右側の領域が第２グループに相当している。図１５に示すように、データは、第１の領域Ｒ１、第２の領域Ｒ２、第３の領域Ｒ３、第４の領域Ｒ４、を有する。
【００６８】
第１の領域Ｒ１は、検査装置が良品と判断し、かつ、作業者が良品と判断したＸ線画像の集合である。第２の領域Ｒ２は、検査装置が不良品と判断し、かつ、作業者が良品と判断したＸ線画像の集合である。第３の領域Ｒ３は、検査装置が不良品と判断し、かつ、作業者が不良品と判断したＸ線画像の集合である。第４の領域Ｒ４は、検査装置が良品と判断し、かつ、作業者が不良品と判断したＸ線画像の集合である。
【００６９】
ここで、熟練した作業者は、正確にＸ線画像を判断することができる。つまり、作業者の判断が正解である。
【００７０】
第１の領域Ｒ１および第３の領域Ｒ３では、作業者の判断と検査装置の判断とが一致している。つまり、検査装置は、正解を出力している。第２の領域Ｒ２および第４の領域Ｒ４では、作業者の判断と検査装置の判断とが一致しない。つまり、検査装置は、不正解を出力している。
【００７１】
第２の領域Ｒ２のＸ線画像は第２グループに分類されることになる。そのため、第２の領域Ｒ２の画像は、目視による再検査を受けることとなる。つまり、第２の領域Ｒ２のＸ線画像は、大きな問題とはならない。
【００７２】
第４の領域Ｒ４のＸ線画像は第１グループに分類されることになる。第１グループは、接合不良なＸ線画像を含んでいてはならない。目視による再検査を受けずに後工程にまわされてしまうからである。
【００７３】
第４の領域Ｒ４に該当するデータ数がゼロであれば、このニューラルネットワークは、第１の実施形態と同様の効果を奏することができる。第４の領域Ｒ４に該当するデータ数は、非常に少ない。第４の領域Ｒ４に該当するデータ数をゼロにする方法は、２つある。１つは、適切な機械学習によりニューラルネットワークの精度を高めることである。もう１つは、閾値の設定値を変更することである。具体的には、閾値の数値を小さくすることである。
【００７４】
２．評価試験１
２−１．教師データ
教師データとして、接合良好なＸ線画像と、接合不良なＸ線画像と、を用いた。接合不良なＸ線画像は、非接合部を有するＸ線画像と、ボイドを有するＸ線画像と、を含む。また、ボイドを有するＸ線画像に、斑状ボイドを有するＸ線画像を含めなかった。
【００７５】
接合良好なＸ線画像は３００枚であった。非接合部を有するＸ線画像は１５０枚であった。ボイドを有するＸ線画像は１５０枚であった。
【００７６】
２−２．評価方法
判定に用いたＸ線画像の数は４０００であった。閾値を０．５８とした。
【００７７】
２−３．結果
図１６は、評価試験１の結果を示すグラフである。この場合には、第４の領域Ｒ４に該当するデータ数はゼロであった。このため、このニューラルネットワークを第１検査工程に適用すれば、接合不良なＸ線画像を高い精度で検出することができる。
【００７８】
３．評価試験２
３−１．教師データ
評価試験２の教師データは評価試験１の教師データと同じである。
【００７９】
３−２．評価方法
判定に用いたＸ線画像の数は１２００００であった。閾値を０．５８とした。
【００８０】
３−３．結果
図１７は、評価試験２の結果を示すグラフである。この場合には、第４の領域Ｒ４に該当するデータが、０．００２％の確率で発生してしまった。このため、このニューラルネットワークを第１検査工程に適用すれば、わずかであるものの接合不良なＸ線画像の検出漏れが発生してしまう。
【００８１】
４．評価試験３
４−１．教師データ
評価試験１、評価試験２の教師データに加えて、斑状ボイドを有するＸ線画像を加えた。斑状ボイドを有するＸ線画像は１０枚であった。
【００８２】
４−２．評価方法
判定に用いたＸ線画像の数は１２００００であった。閾値を０．５８とした。
【００８３】
４−３．結果
図１８は、評価試験３の結果を示すグラフである。この場合には、第４の領域Ｒ４に該当するデータ数はゼロであった。このため、このニューラルネットワークを第１検査工程に適用すれば、接合不良なＸ線画像を非常に高い精度で検出することができる。
【００８４】
５．評価試験４
また、教師データおよび判定するＸ線画像における半田接合部の周囲の枠部分を切り取った。これにより、ニューラルネットワークの精度が向上した。具体的には、閾値を０．６６に設定することができた。これは、第２グループに含まれるＸ線画像の数が少なくなったことを示している。すなわち、第２検査工程で作業者が目視により確認すべきＸ線画像の数が減少したことを示している。つまり、生産性は向上している。
【００８５】
（付記）
第１の態様における発光装置の製造方法は、発光素子と基板とを半田により接合して半田接合部を形成する半田接合工程と、半田接合部をＸ線により検査する検査工程と、を有する。検査工程では、閾値を用い、半田接合部のＸ線画像を取得し、Ｘ線画像に評価値を付与し、評価値と閾値とを比較することによりＸ線画像を分類する。
【００８６】
第２の態様における発光装置の製造方法においては、Ｘ線画像に評価値を付与する際に、学習済みのニューラルネットワークの入力層にＸ線画像を入力し、ニューラルネットワークの出力層からＸ線画像の評価値を出力する。
【００８７】
第３の態様における発光装置の製造方法においては、Ｘ線画像を分類する際に、Ｘ線画像を第１グループと第２グループとのいずれか一方に分類する。第１グループは、接合不良なＸ線画像を含まず接合良好なＸ線画像を含むグループである。第２グループは、接合良好なＸ線画像と接合不良なＸ線画像とを含むグループである。
【００８８】
第４の態様における発光装置の製造方法は、作業者が第２グループに分類されたＸ線画像を目視により判定する第２検査工程を有する。
【００８９】
第５の態様における半田接合部検査装置は、発光素子と基板との間の半田接合部にＸ線を照射するＸ線照射部と、半田接合部を透過したＸ線を受光するＸ線受光部と、Ｘ線受光部が受光したＸ線のＸ線画像を判定する判定部と、を有する。判定部は、閾値を設定する閾値設定部と、Ｘ線画像を取得する画像取得部と、Ｘ線画像に評価値を付与する評価部と、評価値と閾値とを比較することによりＸ線画像を分類する分類部と、を有する。
【００９０】
第６の態様における半田接合部検査装置においては、評価部は、Ｘ線画像を入力層に入力されるとともに評価値を出力層から出力する学習済みのニューラルネットワークを有する。
【００９１】
第７の態様における半田接合部検査装置においては、分類部は、Ｘ線画像を第１グループと第２グループとのいずれか一方に分類する。第１グループは、接合不良なＸ線画像を含まず接合良好なＸ線画像を含むグループである。第２グループは、接合良好なＸ線画像と接合不良なＸ線画像とを含むグループである。
【符号の説明】
【００９２】
１００…発光装置
１１０…発行素子
１２０…基板
Ｂ１…半田接合部
１０００…検査装置
１１００…Ｘ線発生器
１２００…検出器
１３００…制御部
１３４０…判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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