(57)【要約】【課題】効率的な品質管理を実現するためのプリント基板の品質管理システムを提供する。【解決手段】撮像手段が、プリント基板に部品を半田付けする一連の工程の中で、各工程においてプリント基板を撮像し、画像記憶手段が、各工程における撮像画像を関連付けて記憶（蓄積）し、検査手段が、最終工程の撮像画像から半田実装品質を検査する。そして、検査により不良が検出された場合に、候補事象選択手段が、設計段階若しくは製造の中間工程にて生じる可能性のある事象のうち当該不良の原因となり得る１以上の事象を候補事象として選び出し、事象解析手段が、中間工程の撮像画像を参照することによって、各候補事象の発生度合を判定し、原因分析手段が、各候補事象の発生度合の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を推定する。【選択図】図１
2006216589.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プリント基板に部品を半田付けする一連の工程の中で、各工程においてプリント基板を撮像する撮像手段と、
各工程における撮像画像を関連付けて記憶する画像記憶手段と、
最終工程の撮像画像から半田実装品質を検査する検査手段と、
検査により不良が検出された場合に、設計段階若しくは製造の中間工程にて生じる可能性のある事象のうち当該不良の原因となり得る１以上の事象を候補事象として選び出す候補事象選択手段と、
中間工程の撮像画像を参照することによって、各候補事象の発生度合を判定する事象解析手段と、
各候補事象の発生度合の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を推定する原因分析手段と、
を備えるプリント基板の品質管理システム。
【請求項２】
前記原因分析手段は、分析結果をその根拠とともに出力する
請求項１に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項３】
前記原因分析手段は、
各候補事象の発生度合の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を解決するために調整すべき製造条件を決定する調整条件決定手段を有する
請求項１または２に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項４】
前記原因分析手段は、
前記調整すべき製造条件について調整テスト用の複数の条件値を決定し、各条件値に従って製造されたプリント基板それぞれの前記検査手段による検査結果に基づいて、条件値ごとの不良率を算出し、条件値ごとの不良率に基づいて最適な条件値を決定する調整条件分析手段をさらに有する
請求項３に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項５】
前記調整条件分析手段は、
前記不良率の変化傾向に基づいて前記製造条件の調整により当該不良の原因を解決可能か否かを判定する
請求項４に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項６】
前記調整条件分析手段は、
不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が製造誤差範囲以上の場合には、前記製造条件の調整により当該不良を解決可能であると判定し、
不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が製造誤差範囲より狭い場合には、前記製造条件の調整により当該不良を解決可能であるが、当該不良が設計に起因するものであると判定し、
不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が存在しない場合には、前記製造条件の調整では当該不良を解決できないと判定する
請求項５に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項７】
検出された不良について、少なくとも、部品の情報、不良の種類、各工程の撮像画像、事象の発生度合、及び、前記原因分析手段の分析結果を関連付けて分析情報として記憶する分析情報記憶手段をさらに備える
請求項４〜６のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項８】
前記原因分析手段の分析結果に基づいて当該不良の原因解決に関連ある部門の端末を選択し、その選択された端末に前記分析情報を出力する分析情報出力手段をさらに備える
請求項７に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項９】
前記候補事象選択手段は、
不良の種類と当該不良の原因となり得る事象とが対応付けられている不良分類テーブルを有し、この不良分類テーブルを参照することにより候補事象を決定する
請求項１〜８のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１０】
前記調整条件決定手段は、
事象の発生度合の組み合わせ、及び、それらの事象を解決するために調整可能な製造条件が関連付けられている調整条件テーブルを有し、この調整条件テーブルを参照することにより調整すべき製造条件を決定する
請求項３〜８のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１１】
前記調整条件決定手段は、
製造条件の調整順を規定する優先順位テーブルを有し、調整すべき製造条件が複数ある場合に前記優先順位テーブルに従って各製造条件の調整順を決定する
請求項１０に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１２】
前記事象解析手段は、
画像処理によって撮像画像から有意味情報を抽出し、この有意味情報に基づいて事象の発生度合を決定する
請求項１〜１１のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１３】
前記事象解析手段は、
事象が発生している場合にその特徴が現れる撮像画像を、事象が発生しているか否かの判断に有効なガイドとともに表示して、ユーザに対し当該撮像画像において前記事象が発生しているか否かの判断及び入力を促す
請求項１〜１２のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１４】
前記分析情報記憶手段に蓄積された分析情報に基づき、製造の中間工程における事象の許容発生度合を決定する許容度合決定手段と、
中間工程の撮像画像から事象の発生度合を求め、その発生度合が前記許容発生度合を超えるか否か判定することにより、製造の中間工程で不良原因の発生を検出する中間検査手段と、
を備える請求項７に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１５】
前記中間検査手段により許容発生度合を超える事象が検出された場合に、それと同一の事象を不良原因にもつ分析情報を前記分析情報記憶手段から選び出す照合手段と、
選び出された分析情報を、検出された不良原因を解決するための対策情報として出力する対策情報出力手段と、
を備える請求項１４に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１６】
前記対策情報出力手段は、
前記選び出された分析情報に含まれる分析結果に基づいて当該不良原因に関連ある部門の端末を選択し、選択された端末に前記対策情報を出力する
請求項１５に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１７】
前記対策情報出力手段は、
前記許容発生度合を超える事象が検出された基板の撮像画像を現物画像として表示するとともに、
前記選び出された分析情報に含まれる撮像画像を比較画像として表示する
請求項１５または１６に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１８】
プリント基板に部品を半田付けする一連の工程の中で、各工程においてプリント基板を撮像し、
各工程における撮像画像を関連付けて画像記憶手段に蓄積し、
最終工程の撮像画像から半田実装品質を検査し、
検査により不良が検出された場合に、設計段階若しくは製造の中間工程にて生じる可能性のある事象のうち当該不良の原因となり得る１以上の事象を候補事象として選び出し、
中間工程の撮像画像を参照することによって、各候補事象の発生度合を判定し、
各候補事象の発生度合の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を推定する
プリント基板の品質管理方法。
【請求項１９】
プリント基板に部品を半田付けする一連の工程の中で、各工程においてプリント基板を撮像する撮像手段と、
各工程における撮像画像を関連付けて記憶する画像記憶手段と、
最終工程の撮像画像から半田実装品質を検査する検査手段と、
検査により不良の生じた部品が検出された場合に、設計段階若しくは製造の中間工程にて生じる可能性のある事象のうち当該不良の原因となり得る１以上の事象を候補事象として選び出す候補事象選択手段と、
前記部品と同種の部品群の各々について、中間工程の撮像画像を参照することによって、各候補事象の発生度合を判定する事象解析手段と、
各候補事象の発生度合と前記部品群における不良率との相関に基づいて、当該不良の原因を推定する原因分析手段と、
を備えるプリント基板の品質管理システム。
【請求項２０】
前記原因分析手段は、
１つの候補事象の発生度合の大きさ別、又は、複数の候補事象の発生度合の大きさの組み合わせ別に前記部品群を複数のグループに分類し、各グループの部品の不良率を算出し、全グループの中で不良率が上位のグループに係る候補事象又は候補事象の組み合わせを、前記不良の原因と推定する
請求項１９に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項２１】
前記原因分析手段は、分析結果をその根拠とともに出力する
請求項１９または２０に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項２２】
前記原因分析手段は、
前記不良の原因と推定された候補事象又は候補事象の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を解決するために調整すべき製造条件を決定する
請求項１９〜２１のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項２３】
前記原因分析手段は、
前記不良の原因と推定された候補事象又は候補事象の組み合わせが複数ある場合に、候補事象又は候補事象の組み合わせの各々について事象の発生を抑制するための製造条件を選び出し、選び出された複数の製造条件の各々について少なくとも１回条件値を調整してプリント基板の試作を行い、試作されたプリント基板の各々について各候補事象の発生度合と不良率との相関を求め、製造条件調整前に作製されたプリント基板と比較して事象の発生度合及び不良率が小さくなった候補事象又は候補事象の組み合わせを前記不良の原因
として絞り込むとともに、その絞り込まれた候補事象又は候補事象の組み合わせの発生を抑制するための製造条件を優先的に調整すべき製造条件として決定する
請求項１９〜２２のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項２４】
前記原因分析手段は、
前記調整すべき製造条件について調整テスト用の複数の条件値を決定し、各条件値に従って製造されたプリント基板それぞれの前記検査手段による検査結果に基づいて、条件値ごとの不良率を算出し、条件値ごとの不良率に基づいて最適な条件値を決定する調整条件分析手段をさらに有する
請求項２２または２３に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項２５】
前記調整条件分析手段は、
不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が製造誤差範囲以上の場合には、前記製造条件の調整により当該不良を解決可能であると判定し、
不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が製造誤差範囲より狭い場合には、前記製造条件の調整により当該不良を解決可能であるが、当該不良が設計に起因するものであると判定し、
不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が存在しない場合には、前記製造条件の調整では当該不良を解決できないと判定する
請求項２４に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項２６】
検出された不良について、少なくとも、部品の情報、不良の種類、各工程の撮像画像、事象の発生度合、及び、前記原因分析手段の分析結果を関連付けて分析情報として記憶する分析情報記憶手段と、
前記原因分析手段の分析結果に基づいて当該不良の原因解決に関連ある部門の端末を選択し、その選択された端末に前記分析情報を出力する分析情報出力手段をさらに備える
請求項２４または２５に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項２７】
検出された不良について、少なくとも、部品の情報、不良の種類、各工程の撮像画像、事象の発生度合、及び、前記原因分析手段の分析結果を関連付けて分析情報として記憶する分析情報記憶手段と、
前記分析情報記憶手段に蓄積された分析情報に基づき、製造の中間工程における事象の許容発生度合を決定する許容度合決定手段と、
中間工程の撮像画像から事象の発生度合を求め、その発生度合が前記許容発生度合を超えるか否か判定することにより、製造の中間工程で不良原因の発生を検出する中間検査手段と、
を備える請求項２４または２５に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項２８】
前記中間検査手段により許容発生度合を超える事象が検出された場合に、それと同一の事象を不良原因にもつ分析情報を前記分析情報記憶手段から選び出す照合手段と、
選び出された分析情報を、検出された不良原因を解決するための対策情報として出力する対策情報出力手段と、
を備える請求項２７に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項２９】
前記対策情報出力手段は、
前記選び出された分析情報に含まれる分析結果に基づいて当該不良原因に関連ある部門の端末を選択し、選択された端末に前記対策情報を出力する
請求項２８に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項３０】
前記対策情報出力手段は、
前記許容発生度合を超える事象が検出された基板の撮像画像を現物画像として表示するとともに、
前記選び出された分析情報に含まれる撮像画像を比較画像として表示する
請求項２８または２９に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項３１】
プリント基板に部品を半田付けする一連の工程の中で、各工程においてプリント基板を撮像し、
各工程における撮像画像を関連付けて画像記憶手段に蓄積し、
最終工程の撮像画像から半田実装品質を検査し、
検査により不良の生じた部品が検出された場合に、設計段階若しくは製造の中間工程にて生じる可能性のある事象のうち当該不良の原因となり得る１以上の事象を候補事象として選び出し、
前記部品と同種の部品群の各々について、中間工程の撮像画像を参照することによって、各候補事象の発生度合を判定し、
各候補事象の発生度合と前記部品群における不良率との相関に基づいて、当該不良の原因を推定する
プリント基板の品質管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プリント基板の生産立ち上げ時（量産試作時）や本生産時において、品質検査および管理に用いられる品質管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プリント基板の実装密度は、プリント基板の表面にチップ部品などの電子部品を直接半田付けする表面実装技術（ＳＭＴ；Surface Mount Technology、面実装技術とも言う）の登場と、電子部品の小型化によって飛躍的に向上した。プリント基板の実装密度向上は、電子機器製品の小型化に大きく貢献している。表面実装技術方式では、プリント基板の電極部（ランド）にペースト状の半田（半田ペースト）をスクリーン印刷し、チップマウンタと一般に呼ばれる部品実装装置で電子部品をプリント基板上に装着して、リフロー炉と一般に呼ばれる高温炉内で２５０℃程度に加熱することにより、半田ペーストを溶着させ、電子部品をプリント基板表面に半田付けする。
【０００３】
リフロー後のプリント基板を検査する基板検査装置では、半田フィレットの形状から半田付けの良し悪し、つまりは各電子部品の半田実装品質を把握することが出来る。ただし、基板検査装置から得られる検査結果だけでは、結果として半田実装品質がどうであったかということしか知ることが出来ないので、製造現場ではなぜそのような結果となったのかを知るために、その結果に至る過程からその原因について探り、実装品質が向上する対策（対処方法）の実施について日々努力を重ねてきた。
【０００４】
ところが、電子部品が小型化し、実装密度の向上に合わせて求められる技術的難易度も高くなる中で、製造現場で発生する不良のすべてが製造起因であるとも一概に言い切れないようになってきている。
【０００５】
そこで、特許文献１のように、ＣＡＤ装置から取得した設計値を、不良率／故障率についての評価結果に基づいてシミュレーションする技術が提案されている。
【０００６】
また特許文献２では、基板検査装置で発生した不良項目について、あらかじめ用意した情報テーブルを参照し、不良項目に関連するチェック項目を設計部門にフィードバックする技術が開示されている。
【０００７】
また特許文献３では、生プリント基板を撮像した撮像画像からランドの重心位置を示す位置情報を求め、半田ペースト印刷後のプリント基板を撮像した撮像画像から半田ペーストの重心位置を示す位置情報を求め、これら２つの位置情報の中点に部品を実装する搭載点を設定するように部品実装装置の実装条件を調整する技術が開示されている。なお、同文献には、プリント基板・電子部品・半田ペーストの種類の組合せに応じて、搭載点をいずれかの重心位置側に偏った位置に設定する場合には、搭載点の位置と実装不良の発生度合との関係をあらかじめ条件出ししておき、全体としての実装不良の発生が最も少なくなるような位置に搭載点を設定する旨が記載されている。つまり、画像から抽出している情報は、ランドに対する半田ペーストと電子部品の相対的ズレ量でしかない。
【特許文献１】特開平９−３３０３４２号公報
【特許文献２】特開平１１−３３０７８４号公報
【特許文献３】特開２００３−２２９６９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１に開示された技術のように、プリント基板の設計値をシミュレーションする手法は数多く提案されているが、この手法には、机上のシミュレーションではあらかじめ想定できる事象にしか対処できない（言い換えれば、想定外の事象には何ら対処できない）という致命的欠点がある。製造現場には常になんらかの不確定要素が潜んでおり、机上の計算では想定し得ないバラツキや不良が発生するのが通例である。事実、シミュレーションのみで品質改善できた事例はほとんどないと言える。特にその光景を目の当たりにしている製造現場では、シミュレーションは使い物にならない、という意識が強い。
【０００９】
また、特許文献２に開示された技術では、不良に関連するチェック項目を設計部門にフィードバックしているが、不良には製造起因のものと設計起因のものがあり、製造現場で発生した不良に対して何でもかんでも設計で対応すればよいというものではない。しかも、あらかじめ用意された情報テーブルを参照するだけでは、日々進化している製造現場に対応しきれないという問題もある。
【００１０】
言うなれば、品質は基本的に製造現場で作り込まれるものであり、また作り込まれるべきものである。製造工程で発生した不良は、まず製造現場で対処可能か否かの見極めをすることが重要であり、製造現場で対処可能なものならば、それに対して徹底的な不具合対策することで迅速なる対処が可能となる。
【００１１】
とはいえ、製造現場で対処可能かどうかわからない不良に対して労力をつぎ込むことは、非効率的である。膨大な製造条件を試行錯誤的に調整した挙げ句、品質の改善がみられないとなれば、費やした時間と労力が無駄に終わる結果となるからである。
【００１２】
すなわち、効率的な品質管理を実現する上で必要なのは、発生した不良の原因を特定するとともに、その不良が製造現場で対処可能なものか否かを適切に判断するための仕組みであると言える。
【００１３】
ところが、これまでは、不良の原因がどこにあるかという見極めや製造現場で対処可能な不良か否かの見極めは、製造現場を支える熟練者の勘と経験に頼るところが大きく、品質を作り込むためにその見極めを支援するような道具（ツールとなるシステム）は存在していなかった。さらに、製造現場にとって必要なのはいきなり不具合対策を示すことではなく、不具合の状況を現物から確認することがまず重要であるにも関わらず、そのような仕組みを実現するシステムは存在しなかった。
【００１４】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、効率的な品質管理を実現するためのプリント基板の品質管理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
半田付け後に現れる不良には、浮き（部品の電極が半田から浮いていたり、半田がランドから浮いていたりすること）、ブリッジ（部品の電極間を短絡するように半田が付着すること）、ぬれ不足（半田とランド、又は、半田と部品の電極との接合に不具合があること）、ずれ（部品や半田がランドからずれていること）、半田過多、半田不足、部品欠落（部品が存在しないこと）など、多くの種類がある。そして、これらの不良の原因となる事象も多種多様であり、例えば、配線パターンの配置、シルクとランドの距離、ランドサイズ、スルーホールの配置などのプリント基板自体に内在する事象もあれば、半田ペーストの過不足、印刷位置のずれ、半田量のバランスなどの半田印刷工程で生じる事象や、部品実装位置のばらつき、欠品、押し込み量不足などの部品実装（マウント）工程で生じる事象もある。どの事象がどの不良に結びつくかというのは経験的もしくは理論的にある程度推測することはできるが、逆に、発生した不良からその原因事象を特定するのは極めて難しい。発生度合の大小はあれ、製造の各工程で生じた複数の事象が互いに影響を及ぼし
合って最終的に不良として発露するのが通例だからである。
【００１６】
したがって、ＣＡＤ情報のみに基づくシミュレーション、あるいは、半田付け後の検査結果のみに基づく原因推定といった従来手法では、発生した不良の真の原因を特定することは難しく、もちろんその不良を解決するための有効な対策を正確に導き出すことも困難である。
【００１７】
この点につき、本発明者らは鋭意検討を重ね、次のような着想を得た。すなわち、半田付け後の検査で不良が発見された場合に、その不良が生じた基板、部品もしくは半田が各工程でどのような状態にあったかということを再度トレースし、各工程で不良に結びつくような事象が発生しているかどうかをその発生度合や事象の組み合わせや不良率の相関を含めて分析すれば、不良の原因を高い蓋然性で突き止めることができる。そして、不良の原因事象が正確に特定されれば、その事象の発生を抑えるための対策（例えば、製造条件の条件値の調整、設計変更など）をたてることも、その対策をとるべき部門や工程を特定することも容易になり、効率的な品質管理を実現することができる。
【００１８】
ここで重要なのは、不良が生じた基板、部品もしくは半田の状態、つまり現物の状態を過去の工程にさかのぼって分析する点にある。これを実現すべく、本発明では、半田付けの一連の工程の中で、各工程においてプリント基板を撮像し、撮像画像を記憶しておく。そして、不良が発生した場合には、各工程における撮像画像を照合することにより原因事象の分析や対策の決定を行うのである。
【００１９】
以下、本発明の具体的な構成を述べる。
【００２０】
本発明の第１の態様に係る品質管理システムは、撮像手段、画像記憶手段、検査手段、候補事象選択手段、事象解析手段、原因分析手段を備える。この品質管理システムでは、撮像手段が、プリント基板に部品を半田付けする一連の工程の中で、各工程においてプリント基板を撮像し、画像記憶手段が、各工程における撮像画像を関連付けて記憶（蓄積）し、検査手段が、最終工程の撮像画像から半田実装品質を検査する。そして、検査により不良が検出された場合に、候補事象選択手段が、設計段階若しくは製造の中間工程にて生じる可能性のある事象のうち当該不良の原因となり得る１以上の事象を候補事象として選び出し、事象解析手段が、中間工程の撮像画像を参照することによって、各候補事象の発生度合を判定し、原因分析手段が、各候補事象の発生度合の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を推定する。
【００２１】
この構成によれば、製造の各工程における撮像画像（すなわち、不良が生じた現物の画像）から、不良の原因が絞り込まれる。よって、不良の原因の特定やその対策の検討が容易になり、効率的な品質管理が可能となる。
【００２２】
好ましくは、原因分析手段が、分析結果をその根拠とともに出力するとよい。
【００２３】
分析の根拠を提示することにより、不良原因に対するユーザ（製造現場の作業者など）の理解を助け、分析結果の信頼性評価や対策検討にも役立つ。
【００２４】
好ましくは、原因分析手段が、各候補事象の発生度合の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を解決するために調整すべき製造条件を決定する調整条件決定手段を有するとよい。
【００２５】
これにより、当該不良の原因を解決するための対策決定が容易になる。
【００２６】
好ましくは、原因分析手段が、前記調整すべき製造条件について調整テスト用の複数の条件値を決定し、各条件値に従って製造されたプリント基板それぞれの前記検査手段による検査結果に基づいて、条件値ごとの不良率を算出し、条件値ごとの不良率に基づいて最適な条件値を決定する調整条件分析手段を有するとよい。
【００２７】
この構成によれば、不良を解決するために有効な製造条件の条件値の追い込みが容易になる。
【００２８】
さらに、調整条件分析手段が、前記不良率の変化傾向に基づいて前記製造条件の調整により当該不良の原因を解決可能か否かを判定することも好ましい。例えば、調整条件分析手段は、「不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が製造誤差範囲以上」の場合には、「前記製造条件の調整により当該不良を解決可能である」と判定し、「不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が製造誤差範囲より狭い」場合には、「前記製造条件の調整により当該不良を解決可能であるが、当該不良が設計に起因するものである」と判定し、「不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が存在しない」場合には、「前記製造条件の調整では当該不良を解決できない」と判定するとよい。
【００２９】
この判定結果により、製造条件の調整で当該不良を解決できそうか否かを容易に判断できるので、品質改善のための対応を効率的に行うことができるようになる。
【００３０】
好ましくは、上記品質管理システムが、検出された不良について、少なくとも、部品の情報、不良の種類、各工程の撮像画像、発生した事象とその発生度合、及び、前記原因分析手段の分析結果を関連付けて分析情報として記憶する分析情報記憶手段をさらに備えるとよい。
【００３１】
好ましくは、上記品質管理システムが、前記原因分析手段の分析結果に基づいて当該不良の原因解決に関連ある部門の端末を選択し、その選択された端末に前記分析情報を出力する分析情報出力手段をさらに備えるとよい。例えば、「前記製造条件の調整により解決可能」という判定結果の場合は製造部門の端末に前記分析情報を出力し、「前記製造条件の調整により解決可能であるが、当該不良が設計に起因する」という判定結果の場合は製造部門の端末と設計部門の端末に前記分析情報を出力し、「前記製造条件の調整では解決不可」という判定結果の場合は設計部門の端末に前記分析情報を出力するとよい。また、製造工程毎に端末が存在する場合には、最も関連の深い工程の端末に分析情報を出力するようにしてもよい。
【００３２】
これにより、当該不良に関連ある部門、つまり、当該不良の原因を解決すべき部門に対して、発生した不良に関する詳細情報が通知されることとなり、有効な対策を的確かつ迅速にとることができるようになる。例えば、上記条件値の範囲が製造誤差範囲よりも狭い場合には、当該製造条件を最適値に設定したとしても製造誤差により不良が発生する可能性が残る。そこでこのような場合には、製造部門と設計部門の両方に不良に関する詳細情報を通知することで、製造部門（現場）で対処すべきか、設計から見直すべきかの判断を迅速かつ的確に行うことができるようになる。
【００３３】
好ましくは、候補事象選択手段が、不良の種類と当該不良の原因となり得る事象とが対応付けられている不良分類テーブルを有し、この不良分類テーブルを参照することにより候補事象を決定するとよい。
【００３４】
また、調整条件決定手段が、事象の発生度合の組み合わせ、及び、それらの事象を解決するために調整可能な製造条件が関連付けられている調整条件テーブルを有し、この調整条件テーブルを参照することにより調整すべき製造条件を決定するとよい。
【００３５】
また、調整条件決定手段が、製造条件の調整順を規定する優先順位テーブルを有し、調整すべき製造条件が複数ある場合に前記優先順位テーブルに従って各製造条件の調整順を決定するとよい。
【００３６】
また、事象解析手段が、画像処理によって撮像画像から有意味情報を抽出し、この有意味情報に基づいて事象の発生度合を決定するとよい。
【００３７】
ここで画像処理には画像認識も含む。この構成によれば、撮像画像から事象の発生度合を自動的に抽出することができる。
【００３８】
なお、事象の発生度合をシステムが自動的に判断するのではなく、ユーザ（作業者）に判断・入力させてもよい。例えば、事象解析手段が、事象が発生している場合にその特徴が現れる撮像画像を、事象が発生しているか否かの判断に有効なガイドとともに表示して、ユーザに対し当該撮像画像において前記事象が発生しているか否かの判断及び入力を促すことも好ましい。ユーザは、ガイドと現物画像とを見比べることで事象の発生度合を容易に判断できる。
【００３９】
以上述べた品質管理システムは、生産立ち上げ時や量産試作時における品質管理及び製造条件調整支援ツールとして好ましく利用することができる。
【００４０】
また、分析情報記憶手段には、発生した不良ごとに、その原因事象、有効な対策などが、現物の画像とともに蓄積されるので、以下に述べるように、これらのデータ（分析情報）を量産時における不良発生へのリアルタイムな対処にも活用することができる。
【００４１】
例えば、上記品質管理システムに、前記分析情報記憶手段に蓄積された分析情報に基づき、製造の中間工程における事象の許容発生度合を決定する許容度合決定手段と、中間工程の撮像画像から事象の発生度合を求め、その発生度合が前記許容発生度合を超えるか否か判定することにより、製造の中間工程で不良原因の発生を検出する中間検査手段と、を設けるとよい。許容発生度合とは、事象の発生度合の許容値、すなわち、不良を誘発しない程度（不良原因とならない程度）の発生度合をいう。
【００４２】
従来の検査では半田付け後に不良の有無を調べるだけであったため、中間工程における品質管理や不良の原因特定が困難であった。これに対し、本発明の構成では、中間工程において不良の原因となりそうな事象を検出することができるため、問題の早期発見とそれに対する迅速な対応が可能となる。しかも、その許容発生度合は、蓄積された分析情報に基づき、部品毎（部品種や基板上のロケーション毎）、工程毎、事象毎に規定されるため、現物に則した信頼性の高い検査を実施することができる。
【００４３】
好ましくは、上記品質管理システムが、前記中間検査手段により許容発生度合を超える事象が検出された場合に、それと同一の事象を不良原因にもつ分析情報を前記分析情報記憶手段から選び出す照合手段と、選び出された分析情報を、検出された不良原因を解決するための対策情報として出力する対策情報出力手段と、をさらに備えるとよい。
【００４４】
この対策情報により、過去に発生した類似ケースの詳細な内容（例えば、発生した事象とその度合、その事象により誘発された不良、その不良を解決するために調整すべき製造条件など）がわかるので、現在発生している問題に対する有効な対策をたてるのに役立つ。
【００４５】
好ましくは、前記対策情報出力手段が、前記選び出された分析情報に含まれる分析結果
に基づいて当該不良原因に関連ある部門の端末を選択し、選択された端末に前記対策情報を出力するとよい。この場合も、当該不良原因が製造条件の調整により解決可能なものである場合は該当する製造部門の端末に対策情報を出力し、製造条件の調整により解決可能であるが、当該不良原因が設計に起因するものである場合は製造部門の端末と設計部門の端末に対策情報を出力し、製造条件の調整では解決不可である場合は設計部門の端末に対策情報を出力するようにしてもよい。
【００４６】
好ましくは、前記対策情報出力手段が、前記許容発生度合を超える事象が検出された基板の撮像画像を現物画像として表示するとともに、前記選び出された分析情報に含まれる撮像画像を比較画像として表示するとよい。
【００４７】
この構成によれば、現物画像を閲覧することで、どのような事象がどの程度発生しているかを現物により確認することができるとともに、比較画像を参照することで、このまま後工程を進めたらどのような不良に結びつくかを容易に把握できるようになる。
【００４８】
また、本発明の第２の態様に係る品質管理システムは、プリント基板に部品を半田付けする一連の工程の中で、各工程においてプリント基板を撮像する撮像手段と、各工程における撮像画像を関連付けて記憶する画像記憶手段と、最終工程の撮像画像から半田実装品質を検査する検査手段と、検査により不良の生じた部品が検出された場合に、設計段階若しくは製造の中間工程にて生じる可能性のある事象のうち当該不良の原因となり得る１以上の事象を候補事象として選び出す候補事象選択手段と、前記部品と同種の部品群の各々について、中間工程の撮像画像を参照することによって、各候補事象の発生度合を判定する事象解析手段と、各候補事象の発生度合と前記部品群における不良率との相関に基づいて、当該不良の原因を推定する原因分析手段と、を備える。
【００４９】
このように、同種の部品群の情報を用いれば、中間工程にて発生している事象と最終的な検査結果（不良率）との相関を明らかにでき、事象別（又は事象の組み合わせ別）に不良の発生傾向を把握することができるので、当該不良の原因を高い蓋然性をもって推定することが可能となる。
【００５０】
例えば、前記原因分析手段は、１つの候補事象の発生度合の大きさ別、又は、複数の候補事象の発生度合の大きさの組み合わせ別に前記部品群を複数のグループに分類し、各グループの部品の不良率を算出し、全グループの中で不良率が上位のグループに係る候補事象又は候補事象の組み合わせを、前記不良の原因と推定するとよい。
【００５１】
また、前記原因分析手段は、前記不良の原因と推定された候補事象又は候補事象の組み合わせが複数ある場合に、候補事象又は候補事象の組み合わせの各々について事象の発生を抑制するための製造条件を選び出し、選び出された複数の製造条件の各々について少なくとも１回条件値を調整してプリント基板の試作を行い、試作されたプリント基板の各々について各候補事象の発生度合と不良率との相関を求め、製造条件調整前に作製されたプリント基板と比較して事象の発生度合及び不良率が小さくなった候補事象又は候補事象の組み合わせを前記不良の原因として絞り込むとともに、その絞り込まれた候補事象又は候補事象の組み合わせの発生を抑制するための製造条件を優先的に調整すべき製造条件として決定することが好ましい。
【００５２】
製造条件の調整により事象の発生度合及び不良率が小さくなる（つまり、調整による効果が顕著に現れる）ということは、それに関連する事象又は事象の組み合わせこそが当該不良の真の原因である蓋然性が極めて高いということである。すなわち、上記処理によれば、不良原因及び調整すべき製造条件が適切に絞り込まれることとなり、品質改善のための不具合対策の労力を大幅に削減し、効率的な品質管理を実現することができる。
【００５３】
なお、本発明の第２の態様に対して、上記第１の態様で述べた手段および処理を適宜組み合わせることも好ましい。
【００５４】
なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を有するプリント基板の品質管理システムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含むプリント基板の品質管理方法、または、かかる方法を実現するためのプログラムとして捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００５５】
本発明によれば、プリント基板の製造における効率的な品質管理が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５６】
以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。
【００５７】
（第１実施形態）
まず、図１を参照して、本発明の第１実施形態に係る品質管理システムの処理の概要を説明する。本実施形態では、生産立ち上げ／量産試作時における品質管理を対象とする。
【００５８】
本生産に入る前の生産立ち上げ／量産試作時においては、一般に、試作と製造条件（以下、表面実装に関する製造条件という意味で「ＳＭＴ条件」とよぶ。）の調整とを繰り返すことによって、現場にて品質の追い込みを行う必要がある。本実施形態の品質管理システムは、半田実装品質に問題が生じた場合に、不良の原因推定とその対策の決定を行うことで、現場における問題解決を支援する。
【００５９】
本システムでは、図１に示すように、各工程に配置された撮像装置（検査装置）によって、受入後、半田印刷後、部品実装後、リフロー後のそれぞれのプリント基板が撮像される。同一基板上の同一部品の撮像画像は互いに関連付けられ「照合画像」として記憶される。
【００６０】
リフロー後の検査において、ある部品に不良が発見された場合には、その不良項目（不良の種類）に対応する分析プログラムが実行され、当該不良の原因となり得る（不良の原因の可能性が高いと推測される）１以上の事象が選び出される。ここで選ばれた事象を「候補事象」とよぶ。
【００６１】
次に、本システムでは、選び出された候補事象の各々について、その事象の発生度合の判定が行われる。候補事象のうち発生度合の比較的大きいものが当該不良の原因事象である蓋然性が高い。この判定処理には、大きく分けて２種類の方法がある。１つは、画像処理によって撮像画像から有意味情報（特徴量）を抽出し、候補事象の発生度合を自動的に判定する方法である。もう１つは、撮像画像（原画像に対して画像処理を施した画像も含む）を表示して、現場作業者に候補事象の発生度合を入力させる方法である。事象の種類に応じて自動判定かユーザ入力かを使い分けるとよい。また画像処理と作業者による入力とを組み合わせて半自動的に判定してもよい。
【００６２】
なお、不良とその候補事象の対応関係や、各事象がどの工程で生じるか、どの工程の画像を参照すれば事象を観測できるかという事項は、現場のノウハウとして経験的に蓄積されたものがある。本システムはこのような現場のノウハウを知識ベースとして実装している。
【００６３】
一例を挙げると、「浮き不良」が検出された場合には、浮き不良に結びつく候補事象として、「パターンの不安定さ」、「半田印刷位置のずれ」、「部品実装位置のずれ」などが選ばれる。パターンの不安定さとは、部品と干渉し部品の姿勢を不安定にさせるような配線パターンの有無をいう。パターンの不安定さは、設計に起因する問題であり、生プリント基板（受入後の画像）で観測可能である。半田印刷位置のずれは、半田ペーストが基板上のランド中心からずれていることであり、半田印刷後の画像で観測可能である。部品実装位置のずれは、部品が基板上のランド中心からずれていることであり、部品実装後の画像で観測可能である。
【００６４】
本システムは、各事象の発生度合の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を推定し、そして、その原因を解決するために調整すべきＳＭＴ条件を決定する。ここで事象の発生度合だけでなく組み合わせも考慮したことで、複数の事象の相互作用により発露する不良にも対応可能となる。例えば、パターンの不安定さの発生度合が「大」、半田印刷位置のずれの発生度合が「小」、部品実装位置のずれの発生度合が「中」という組み合わせの場合、「パターンの不安定さ」と「部品実装位置のずれ」が主たる原因であると絞り込まれ、マウント工程でのマウンタの「オフセット量」および「押し込み量」が調整すべき製造条件として選ばれる。
【００６５】
このような分析結果をその分析結果に至る根拠とともにユーザ（現場作業者や設計者）に提示することで、現物画像による状況確認ができるとともに、品質追い込みの作業が軽減され、効率的な品質管理が可能となる。
【００６６】
以下、本実施形態の品質管理処理を実現するための具体的構成について詳しく説明する。
【００６７】
＜システム構成＞
図２は、品質管理システムの構成を示す図である。この品質管理システムは、プリント基板に電子部品を半田付けする表面実装フローの一連の工程（基板受入工程〜半田印刷工程〜マウント工程〜リフロー工程）の中で、不良を検出し、不良の原因を分析し、その対策を決定するためのものである。
【００６８】
品質管理システムは、概略、情報処理装置１、基板受入検査装置２、半田印刷検査装置３、部品マウント検査装置４、基板検査装置５、及び、設計部門端末６から構成されている。これらの装置、端末間は、ＬＡＮ（Local Area Network）などの電気通信回線で接続されており、相互にデータを送受信することが可能である。
【００６９】
情報処理装置１は、汎用的なコンピュータにより構成されるものであって、品質管理システムを構成する各装置を統括制御する役割を担っている。また、本実施形態では、情報処理装置１を製造現場に設置することで、情報処理装置１を製造部門端末としても利用している。なお、情報処理装置１の設置場所と製造現場とが離れている場合には、情報処理装置１とは別に製造現場に製造部門端末を設置するとよい。また、製造工程ごとに端末を設置してもよい。
【００７０】
基板受入検査装置２、半田印刷検査装置３、部品マウント検査装置４は、それぞれ、基板受入工程、半田印刷工程、マウント工程において中間検査を実行する装置である。基板受入検査装置２は、プリント基板受入装置（不図示）と半田ペースト印刷装置７の間に設置されており、主に、半田ペースト印刷装置７に導入される生プリント基板を撮像する機能と、その画像からプリント基板の不具合を検査する機能とを有する。半田印刷検査装置３は、半田ペースト印刷装置７と電子部品マウント装置８の間に設置されており、主に、半田ペースト印刷後のプリント基板を撮像する機能と、その画像から半田ペーストの不具
合を検査する機能とを有する。また、部品マウント検査装置４は、電子部品マウント装置８とリフロー装置９の間に設置されており、主に、電子部品実装後のプリント基板を撮像する機能と、その画像から部品実装の不具合を検査する機能とを有する。なお、中間検査に関する機能については第３実施形態にて述べる。
【００７１】
基板検査装置５は、リフロー後（半田付け後）の半田実装品質の最終検査を行う検査手段である。基板検査装置５は、リフロー装置９の下流側に設置されている。本実施形態の基板検査装置５は、いわゆるカラーハイライト方式を採用している。カラーハイライト方式とは、互いに入射角の異なる複数の光源（例えば、赤、緑、青の３色光）で基板を照射し、その反射光を撮像することで、半田の三次元形状（フィレット形状）を疑似カラー像として取得し、半田付け不良の有無やその不良の種類を検査する技術である。
【００７２】
設計部門端末６は、設計部門に設置されたコンピュータである。図２は１台の端末のみ示しているが、必要に応じて複数台の設計部門端末を設けることも可能である。
【００７３】
＜表面実装フローの説明＞
では、表面実装フローの各工程で用いられる製造装置および検査装置の構成と、各工程での処理について、図面を参照して詳しく説明する。
【００７４】
（１）受入工程
図３は、プリント基板受入装置と基板受入検査装置２の機能構成を示している。図３に示す機能は、それぞれの装置の制御回路がプログラムに従って各種ハードウェアを制御することにより実現されるものである。
【００７５】
プリント基板受入装置は、生プリント基板が準備されたプリント基板搬入部から生プリント基板を表面実装フロー内に導入する装置であって、図３に示すように、指示情報受付機能１００と基板搬入機能１０１とを備える。また、基板受入検査装置２は、導入された生プリント基板を撮像・記録するための機能として、ＣＡＤ情報読込機能２００、ＸＹステージ操作機能２０１、基板識別コード発行機能２０２、撮像機能２０３、基板識別コード付与機能２０４、基板搬送機能２０５、画像書込機能２０６、情報伝達機能２０７、受入工程撮像画像情報ＤＢ２０８を備える。
【００７６】
図４のフローチャートに沿って、受入工程での処理の流れを説明する。
【００７７】
プリント基板受入装置の指示情報受付機能１００は、表面実装フロー開始を指示する指示情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ１００；ＮＯ、ステップＳ１０１）。外部機器（製造部門端末や前工程の装置）から指示情報を受信するか、プリント基板受入装置の情報入力部の操作により指示情報が入力されると、指示情報受付機能１００は、指示情報に含まれる基板情報（型番）と数量を認識し、基板搬入機能１０１および基板受入検査装置２に必要な情報を送る（ステップＳ１００；ＹＥＳ）。
【００７８】
基板搬入機能１０１は、プリント基板搬入部から１枚ずつ生プリント基板を搬入し、それをＸＹステージ上にセットする（ステップＳ１０２）。ＸＹステージは、Ｘ、Ｙの２方向（２次元）の移動が可能な基板載置テーブルである。基板受入検査装置２では、ＸＹステージ上にプリント基板が搬入される度に、基板識別コード発行機能２０２により当該プリント基板用に基板識別コードが発行される（ステップＳ１０３）。基板識別コードは、個々の基板を特定するための識別情報である。
【００７９】
一方、ＣＡＤ情報読込機能２０２は、指示情報で指定された型番に基づいて、情報処理装置１のＣＡＤ情報記憶部１０３からこのプリント基板に対応するＣＡＤ情報を読み込ん
でおく（ステップＳ１０４）。
【００８０】
ＸＹステージ操作機能２０１は、読み込まれたＣＡＤ情報から基板の寸法、形状、部品の配置などの情報を得て、基板がカメラの撮像位置に位置合わせされるようにＸＹステージを操作する（ステップＳ１０５）。そして、撮像機能２０３がＸＹステージの操作に同期してカメラおよび照明を制御し、プリント基板を撮像する（ステップＳ１０６）。なお、プリント基板全体を一回で撮像できない場合には、ＸＹステージを操作して複数回に分けて撮像すればよい。
【００８１】
次に、基板識別コード付与機能２０４が、撮像画像に基板識別コードを付与する（ステップＳ１０７）。そして、画像書込機能２０６が、撮像画像を基板識別コードおよびＣＡＤ情報とともに受入工程撮像画像情報ＤＢ２０８に格納する（ステップＳ１０８）。これにより、個々の基板の受入工程での状態（生プリント基板の状態）が画像として記録されることになる。
【００８２】
その後、情報伝達機能２０７が指示情報とともに基板識別コードなどの基板に関する情報を次工程の半田ペースト印刷装置７に送信し（ステップＳ１０９）、基板搬送機能２０５が撮像済みのプリント基板を半田ペースト印刷装置７に搬送し（ステップＳ１１０）、受入工程が完了する。なお、指示情報にて２以上の数量が指定されている場合には、上述した処理が指定数量分繰り返される。
【００８３】
（２）半田印刷工程
図５は、半田ペースト印刷装置７と半田印刷検査装置３の機能構成を示している。図５に示す機能は、それぞれの装置の制御回路がプログラムに従って各種ハードウェアを制御することにより実現されるものである。
【００８４】
半田ペースト印刷装置７は、スクリーン印刷によってプリント基板上に半田ペーストを印刷する装置であって、図５に示すように、指示情報受付機能７００、基板搬入機能７０１、印刷条件読込機能７０２、半田ペースト印刷機能７０３を備える。また、半田印刷検査装置３は、半田ペースト印刷後のプリント基板を撮像・記録するための機能として、ＣＡＤ情報読込機能３００、ＸＹステージ操作機能３０１、撮像機能３０２、基板識別コード付与機能３０３、基板搬送機能３０４、画像書込機能３０５、情報伝達機能３０６、印刷工程撮像画像情報ＤＢ３０７を備える。
【００８５】
図６のフローチャートに沿って、半田印刷工程での処理の流れを説明する。
【００８６】
半田ペースト印刷装置７の指示情報受付機能７００は、前工程から、指示情報とともに基板に関する情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ２００；ＮＯ、ステップＳ２０１）。基板受入検査装置２から指示情報等を受信すると、指示情報受付機能７００は、指示情報に含まれる型番と数量を認識し、基板搬入機能７０１、印刷条件読込機能７０２および半田印刷検査装置３に必要な情報を送る（ステップＳ２００；ＹＥＳ）。
【００８７】
印刷条件読込機能７０２は、指示情報で指定された型番に基づいて、ＳＭＴ情報記憶部１０４からこのプリント基板に対応する印刷条件を読み込む（ステップＳ２０２）。印刷条件には、スキージ速度、スキージ印圧、版離れ速度などのＳＭＴ条件が含まれている。
【００８８】
なお、ＳＭＴ情報記憶部１０４は、表面実装フローの各工程における各種ＳＭＴ条件（製造条件）が格納されている製造条件記憶手段である。ここでは、半田印刷工程に関するＳＭＴ条件を「印刷条件」、マウント工程に関するＳＭＴ条件を「実装条件」、リフロー工程に関するＳＭＴ条件を「リフロー条件」とよぶ。本実施形態では、情報処理装置１内
にＳＭＴ情報記憶部１０４が設けられており、情報処理装置１が各種ＳＭＴ条件を統括的に管理している。ただし、この構成に限らず、各工程の製造装置内にそれぞれＳＭＴ情報記憶部を設ける構成でもよい。
【００８９】
基板搬入機能７０１は、基板受入検査装置２から受け取ったプリント基板を搬入し、それをＸＹステージ上にセットする（ステップＳ２０３）。そして、半田ペースト印刷機能７０３が、ステップＳ２０２で読み込んだ印刷条件に基づいてプリント基板に半田ペーストを印刷する（ステップＳ２０４）。
【００９０】
一方、半田印刷検査装置３では、ＣＡＤ情報読込機能３００が、指示情報で指定された型番に基づいて、ＣＡＤ情報記憶部１０３からこのプリント基板に対応するＣＡＤ情報を読み込む（ステップＳ２０５）。
【００９１】
ＸＹステージ操作機能３０１は、読み込まれたＣＡＤ情報から基板の寸法、形状、部品の配置などの情報を得て、基板がカメラの撮像位置に位置合わせされるようにＸＹステージを操作する（ステップＳ２０６）。そして、撮像機能３０２がＸＹステージの操作に同期してカメラおよび照明を制御し、半田ペースト印刷後のプリント基板を撮像する（ステップＳ２０７）。なお、プリント基板全体を一回で撮像できない場合には、ＸＹステージを操作して複数回に分けて撮像すればよい。
【００９２】
次に、基板識別コード付与機能３０３が、撮像画像に基板識別コードを付与する（ステップＳ２０８）。そして、画像書込機能３０５が、撮像画像を基板識別コードおよびＣＡＤ情報とともに印刷工程撮像画像情報ＤＢ３０７に格納する（ステップＳ２０９）。これにより、個々の基板の半田印刷工程での状態（半田ペースト印刷後の状態）が画像として記録されることになる。
【００９３】
その後、情報伝達機能３０６が指示情報とともに基板識別コードなどの基板に関する情報を次工程の電子部品マウント装置８に送信し（ステップＳ２１０）、基板搬送機能３０４が撮像済みのプリント基板を電子部品マウント装置８に搬送し（ステップＳ２１１）、半田印刷工程が完了する。なお、指示情報にて２以上の数量が指定されている場合には、上述した処理が指定数量分繰り返される。
【００９４】
（３）マウント工程
図７は、電子部品マウント装置８と部品マウント検査装置４の機能構成を示している。図７に示す機能は、それぞれの装置の制御回路がプログラムに従って各種ハードウェアを制御することにより実現されるものである。
【００９５】
電子部品マウント装置８は、プリント基板上に電子部品を実装（半田ペースト上に電子部品を載置）する装置であって、図７に示すように、指示情報受付機能８００、基板搬入機能８０１、ＣＡＤ情報読込機能８０２、ＸＹステージ操作機能８０３、実装条件読込機能８０４、部品実装機能８０５を備える。また、部品マウント検査装置４は、部品実装後のプリント基板を撮像・記録するための機能として、撮像機能４００、基板識別コード付与機能４０１、基板搬送機能４０２、画像書込機能４０３、情報伝達機能４０４、マウント工程撮像画像情報ＤＢ４０５を備える。
【００９６】
図８のフローチャートに沿って、マウント工程での処理の流れを説明する。
【００９７】
電子部品マウント装置８の指示情報受付機能８００は、前工程から、指示情報とともに基板に関する情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ３００；ＮＯ、ステップＳ３０１）。半田印刷検査装置３から指示情報等を受信すると、指示情報受付機能８００
は、指示情報に含まれる型番と数量を認識し、以下の処理を実行する。
【００９８】
実装条件読込機能８０４は、指示情報で指定された型番に基づいて、ＳＭＴ情報記憶部１０４からこのプリント基板に対応する実装条件を読み込む（ステップＳ３０２）。実装条件には、マウンタのオフセット値、部品の押し込み量、マウンタの移動速度などが含まれている。
【００９９】
基板搬入機能８０１は、半田印刷検査装置３から受け取ったプリント基板を搬入し、それをＸＹステージ上にセットする（ステップＳ３０３）。ＣＡＤ情報読込機能８０２が、型番に基づいて、ＣＡＤ情報記憶部１０３からこのプリント基板に対応するＣＡＤ情報を読み込む（ステップＳ３０４）。ＣＡＤ情報には、基板に配置すべき部品の種類（部品種）や位置情報（基板上の座標とロケーションＩＤ）が含まれている。ＸＹステージ操作機能８０３がＣＡＤ情報に基づいてＸＹステージを操作するとともに（ステップＳ３０５）、部品実装機能８０５が実装条件に従ってマウンタを操作して、プリント基板上に複数の電子部品を実装する（ステップＳ３０６）。そして、撮像機能４００がＸＹステージの操作に同期してカメラおよび照明を制御し、実装された電子部品を撮像する（ステップＳ３０７）。
【０１００】
次に、基板識別コード付与機能４０１が、撮像画像に基板識別コードを付与する（ステップＳ３０８）。そして、画像書込機能４０３が、撮像画像を基板識別コードおよびＣＡＤ情報とともにマウント工程撮像画像情報ＤＢ４０５に格納する（ステップＳ３０９）。これにより、個々の基板のマウント印刷工程での状態（部品実装後の状態）が画像として記録されることになる。
【０１０１】
その後、情報伝達機能４０４が指示情報とともに基板識別コードなどの基板に関する情報を次工程のリフロー装置９に送信し（ステップＳ３１０）、基板搬送機能４０２が撮像済みのプリント基板をリフロー装置９に搬送し（ステップＳ３１１）、マウント工程が完了する。なお、指示情報にて２以上の数量が指定されている場合には、上述した処理が指定数量分繰り返される。
【０１０２】
（４）リフロー工程
図９は、リフロー装置９と基板検査装置５の機能構成を示している。図９に示す機能は、それぞれの装置の制御回路がプログラムに従って各種ハードウェアを制御することにより実現されるものである。
【０１０３】
リフロー装置９は、半田ペーストを加熱溶融することにより電子部品を半田接合する装置であって、図９に示すように、指示情報受付機能９００、基板搬入機能９０１、リフロー条件読込機能９０２、リフロー機能９０３を備える。また、基板検査装置５は、ＣＡＤ情報読込機能５００、ＸＹステージ操作機能５０１、撮像機能５０２、基板識別コード付与機能５０３、検査プログラム読込機能５０４、検査プログラム記憶部５０５、検査機能５０６、検査結果書込機能５０７、基板検査撮像画像情報ＤＢ５０８、基板搬送機能５０９を備える。
【０１０４】
図１０のフローチャートに沿って、リフロー工程での処理の流れを説明する。
【０１０５】
リフロー装置９の指示情報受付機能９００は、前工程から、指示情報とともに基板に関する情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ４００；ＮＯ、ステップＳ４０１）。部品マウント検査装置４から指示情報等を受信すると、指示情報受付機能９００は、指示情報に含まれる型番と数量を認識し、以下の処理を実行する。
【０１０６】
リフロー条件読込機能９０２は、指示情報で指定された型番に基づいて、ＳＭＴ情報記憶部１０４からこのプリント基板に対応するリフロー条件を読み込む（ステップＳ４０２）。リフロー条件には、加熱温度や加熱時間などが含まれている。
【０１０７】
基板搬入機能９０１は、部品マウント検査装置４から受け取ったプリント基板を搬入し、それをＸＹステージ上にセットする（ステップＳ４０３）。そして、リフロー機能９０３が、リフロー条件で定められた温度と時間に従って加熱処理を行い、半田ペーストを溶融させる。その後冷却することによって、プリント基板上のランドと電子部品の電極との間が半田付けされる（ステップＳ４０４）。
【０１０８】
次に、基板検査装置５では、ＣＡＤ情報読込機能５００が、型番に基づいて、ＣＡＤ情報記憶部１０３からこのプリント基板に対応するＣＡＤ情報を読み込む（ステップＳ４０５）。そして、ＸＹステージ操作機能５０１がＣＡＤ情報に基づいてＸＹステージを操作し（ステップＳ４０６）、撮像機能５０２がＸＹステージの操作に同期してカメラおよび照明を制御することで、半田付けされた電子部品を撮像する（ステップＳ４０７）。この撮像画像にも、基板識別コード付与機能５０３によって基板識別コードが付与される（ステップＳ４０８）。
【０１０９】
続いて、検査プログラム読込機能５０４が、型番に基づいて、検査プログラム記憶部５０５からこのプリント基板に対応する検査プログラムを読み込む（ステップＳ４０９）。検査プログラムとは、検査の手順やパラメータを規定するものであり、例えば、撮像画像に対して施す画像処理、画像から抽出する特徴量、抽出された特徴量と比較する判定基準などを含んでいる。
【０１１０】
検査機能５０６は、この検査プログラムに従って、撮像画像に基づき半田実装品質を判定し、不良の発生の有無と（不良の場合は）不良の種類とを検査結果として出力する（ステップＳ４１０）。不良の種類には、浮き、ブリッジ、ぬれ不足、ずれ、半田過多、半田不足、部品欠落などがある。検査結果書込機能５０７は、基板識別コードおよび検査結果とともに撮像画像を基板検査撮像画像情報ＤＢ５０８に格納する（ステップＳ４１１）。これにより、個々の基板のリフロー工程での状態（半田付け後の状態）が画像として記録されることになる。
【０１１１】
その後、プリント基板は基板搬送機能５０９によりアセンブリ工程に搬送される（ステップＳ４１２）。なお、指示情報にて２以上の数量が指定されている場合には、上述した処理が指定数量分繰り返される。
【０１１２】
（５）照合画像の生成
上述した一連の処理が終わると、各工程において撮像された画像、半田実装品質の検査結果などの情報が、情報処理装置１に集められ、照合画像および分析情報の生成が実行される。
【０１１３】
図１１に示すように、情報処理装置１は、照合画像を生成するための機能として、基板検査撮像画像読込機能１０５、マウント工程撮像画像読込機能１０６、印刷工程撮像画像読込機能１０７、受入工程撮像画像読込機能１０８、照合画像生成機能１０９、照合画像書込機能１１０を備える。これらの機能は、情報処理装置１のＣＰＵがプログラムに従って各種ハードウェアを制御することにより実現されるものである。
【０１１４】
図１２のフローチャートに示すように、基板検査撮像画像読込機能１０５は、基板検査撮像画像情報ＤＢ５０８の更新を監視している（ステップＳ５００；ＮＯ、ステップＳ５０１）。新たな基板検査撮像画像が登録されたことを知ると、基板検査画像読込機能は、
その画像を基板識別コードおよび検査結果とともに基板検査撮像画像情報ＤＢ５０８から読み込み、それらのデータを照合画像生成機能１０９に引き渡す（ステップＳ５０２）。
【０１１５】
次に、マウント工程撮像画像読込機能１０６が、基板識別コードとＣＡＤ情報が付与された撮像画像をマウント工程撮像画像情報ＤＢ４０５から読み込み、それらのデータを照合画像生成機能１０９に引き渡す（ステップＳ５０３）。同様にして、印刷工程撮像画像読込機能１０７が印刷工程撮像画像情報ＤＢ３０７から、受入工程撮像画像読込機能１０８が受入工程撮像画像情報ＤＢ２０８から、それぞれ基板識別コードとＣＡＤ情報が付与された撮像画像を読み込み、照合画像生成機能１０９に引き渡す（ステップＳ５０４、Ｓ５０５）。
【０１１６】
照合画像生成機能１０９は、まず、読み込まれた撮像画像を基板識別コードで選り分け、同一基板の撮像画像を組にする（ステップＳ５０６）。次いで、照合画像生成機能１０９は、ＣＡＤ情報に含まれる各部品の位置情報（座標およびロケーションＩＤ）に基づき、同一基板の画像群の中から同一部品の撮像画像を選り分ける（ステップＳ５０７）。１つの撮像画像に複数の部品が含まれている場合には、適宜画像分割すればよい。
【０１１７】
このようにして、受入工程、半田印刷工程、部品実装工程、リフロー工程それぞれの撮像画像の対応付けがとられる。この同一基板・同一部品の撮像画像の組を「照合画像」とよぶ。照合画像書込機能１１０は、生成された照合画像に照合画像ＩＤを付与し、照合画像とそのＩＤを照合画像情報ＤＢ（画像記憶手段）１１１に格納する（ステップＳ５０８）。また、照合画像書込機能１１０は、照合画像ＩＤ、部品のロケーションＩＤ、部品種、不良項目を分析情報記憶部１１２に格納する。図１３は、照合画像情報ＤＢ１１１と分析情報記憶部１１２に格納されたデータの一例を示す。照合画像情報ＤＢ１１１では、部品ごとの照合画像がひとまとまりとして照合画像ＩＤで管理されている。分析情報記憶部１１２では、部品ごとに１つのレコード（このレコードを「分析情報」とよぶ）が設けられている。なお、分析情報のうちブランクとなっているフィールドには、次の品質管理処理にてデータが記録される。
【０１１８】
＜品質管理処理＞
次に、上記基板検査工程において不良が発見された場合の品質管理処理について説明する。
【０１１９】
図１４に示すように、情報処理装置１の品質管理処理に関する機能は、メインプログラム、分析プログラム、有意味情報サブプログラムの３種類のプログラムから構成される。メインプログラムが担う機能としては、分析プログラム実行機能１２０、分析情報記録機能１２１、分析情報出力機能１２２がある。分析プログラムが担う機能としては、候補事象選択機能１３０、照合画像表示機能１３１、有意味情報サブプログラム実行機能１３２、判定結果表示機能１３３、原因推定機能１３４、調整条件決定機能１３５、分析結果表示機能１３６がある。有意味情報サブプログラムには、事象発生度合を自動判定するタイプとユーザ入力（目視確認）させるタイプとがあり、前者のタイプは、画像処理機能１４０と事象判定機能１４１を有し、後者のタイプは、ガイド表示機能１４２と入力受付機能１４３を有する。
【０１２０】
分析プログラムは、浮き、ブリッジ、ぬれ不良、部品欠落等の不良項目ごとに別々のプログラムが用意されている。これらの分析プログラムは分析プログラム記憶部１１３に格納されており、必要に応じて適切な分析プログラムがメインプログラムによって呼び出される。分析プログラムが参照する知識ベースとしては、不良分類テーブル１１５、原因テーブル１１６、調整条件テーブル１１７、優先順位テーブル１１８が設けられている。これらの知識ベースは現場作業者に蓄積されたノウハウに基づいて作成されたものである。
【０１２１】
また、有意味情報サブプログラムは、半田量のアンバランスさ、印刷ずれの大きさ、マウントずれの大きさ、パターンの不安定さ等の事象ごとに別々のプログラムが用意されている。これらの有意味情報サブプログラムは、有意味情報サブプログラム記憶部１１４に格納されており、必要に応じて適切な有意味情報サブプログラムが分析プログラムによって呼び出される。
【０１２２】
図１５〜図１８のフローチャートに沿って各プログラムの処理フローを説明する。図１５はメインプログラムのフローチャートであり、図１６は分析プログラムのフローチャートであり、図１７は自動決定タイプの有意味情報サブプログラムのフローチャートであり、図１８はユーザ入力タイプの有意味情報サブプログラムのフローチャートである。
【０１２３】
図１５に示すように、まず分析プログラム実行機能１２０が分析情報記憶部１１２から分析情報を読み込み（ステップＳ６００）、その不良項目を参照することで当該部品に不良が発生したか否か判断する（ステップＳ６０１）。不良が無い場合（良品の場合）には（ステップＳ６０１；ＮＯ）、次の分析情報を調べる。
【０１２４】
不良有りの場合には（ステップＳ６０１；ＹＥＳ）、分析プログラム実行機能１２０が、その不良項目に対応した分析プログラムを分析プログラム記憶部１１３から読み込み、実行する（ステップＳ６０２）。以下、図１３の１番目の分析情報に関する処理を例に挙げて説明を行う。この分析情報の不良項目は「浮き」なので、浮き不良用の分析プログラムが起動されることになる。
【０１２５】
分析プログラムでは、図１６に示すように、候補事象選択機能１３０が不良分類テーブル１１５を参照することにより、浮き不良の原因となり得る候補事象を選び出す（ステップＳ６１０）。不良分類テーブル１１５とは、不良項目（不良の種類）、当該不良の原因となり得る事象、および、その事象を観測可能な工程とが関連付けられた知識ベースである。図１９に不良分類テーブル１１５の一例を示すが、この例では浮き不良の候補事象として「半田の印刷ずれ，半田印刷工程」、「マウントずれ，マウント工程」、「パターンの不安定さ，受入工程」の３つが登録されている。なお、ここでは説明を簡単にするために、３つの候補事象が登録されている例を挙げたが、実際には浮き不良の原因事象としては、半田ペーストの過多、リフロー時の熱分布の偏り、半田量のアンバランスさなど種々のものがあり、想定され得る全ての候補事象が選び出される。
【０１２６】
次に、照合画像表示機能１３１が、分析情報の照合画像ＩＤに基づいて照合画像情報ＤＢ１１１から照合画像を読み込み、リフロー後の撮像画像と候補事象それぞれに関連する工程の撮像画像とを照合画面に表示する（ステップＳ６１１）。図２０は浮き不良の照合画面の一例を示している。照合画面には、リフロー後の撮像画像１０、不良項目１１、候補事象１２、候補事象に関連する工程１３とその工程の撮像画像１４などが表示される。ユーザ（現場作業者）はこの照合画面により、表面実装フローの各工程における現物の状態を確認することができる。なお、図２０は１つの表示例にすぎず、例えばマウント工程に関連する候補事象が選ばれなかった場合はマウント工程の撮像画像は表示しなくてもよいし、逆にマウント工程に関連する候補事象が複数の場合は撮像画像も複数表示するようにしてもよい。
【０１２７】
この照合画面において、ユーザがいずれかの候補事象の「判定」ボタン１５を押すと、有意味情報サブプログラム実行機能１３２が、その事象に対応した有意味情報サブプログラムを有意味情報サブプログラム記憶部１１４から読み込み、実行する（ステップＳ６１２）。有意味情報サブプログラム（以下、単に「サブプログラム」ともいう）は、撮像画像を参照することによって、自動判定またはユーザ入力により事象の発生度合（ここでは
、発生度合を「影響度」という）を判定する。すなわち、このサブプログラムは事象解析手段として機能する。
【０１２８】
ではまず、自動判定タイプのサブプログラムの処理を説明する。上記候補事象のうち「半田の印刷ずれ」と「マウントずれ」のサブプログラムは自動判定タイプである。
【０１２９】
マウントずれを判定するためのサブプログラムでは、図１７に示すように、まず画像処理機能１４０がマウント工程の撮像画像からランド領域と部品領域を特定する（ステップＳ６２０）。この領域特定には、テンプレートマッチング等の技術を利用すればよい。領域が特定されたら、画像処理機能１４０は、ランド領域と部品領域の相対的な位置関係から部品のＸ方向とＹ方向のずれ量を計算する（ステップＳ６２１）。
【０１３０】
次に、事象判定機能１４１は、ずれ量の影響度（発生度合）を「小／中／大」で判定するためのしきい値を、部品サイズに基づいて算出する（ステップＳ６２２）。例えば、部品のＸ方向の長さが０．３ｍｍ、Ｙ方向の長さが０．６ｍｍであった場合、影響度「小」と「中」の間のしきい値は、次式で求められる。
Ｘ方向：  ０．３ｍｍ×６％＝０．０１８ｍｍ
Ｙ方向：  ０．６ｍｍ×２％＝０．０１２ｍｍ
【０１３１】
また、影響度「中」と「大」の間のしきい値は、次式で求められる。
Ｘ方向：  ０．３ｍｍ×１０％＝０．０３０ｍｍ
Ｙ方向：  ０．６ｍｍ×３％＝０．０１８ｍｍ
【０１３２】
ここで、しきい値算出のために（影響度判定のために）用いる係数「６％，２％，１０％，３％」は、現場に蓄積されたノウハウに基づいて予め設定された値である。
【０１３３】
事象判定機能１４１は、部品のずれ量と上記しきい値とを比較してマウントずれの影響度を判定し、その結果を判定結果画面に表示する（ステップＳ６２３）。図２１はマウントずれの判定結果画面の一例を示している。判定結果画面には、マウント工程の撮像画像２０、テンプレートマッチングにより特定されたランド領域２１と部品領域２２、算出されたずれ量２３、ずれ量の影響度を図示したグラフ２４などが表示される。この例では、Ｘ方向のずれ量が０．０２６ｍｍ、Ｙ方向のずれ量が０．０１３ｍｍであり、影響度「中」と判定されている。ユーザはこのような判定結果画面により、マウントずれの発生の有無およびその発生度合を視覚的に把握することができる。
【０１３４】
判定結果画面の「閉じる」ボタンが押されると、サブプログラムは、判定結果画面を閉じ、マウントずれ量とその影響度を分析プログラムに引き渡して、終了する（ステップＳ６２４）。
【０１３５】
次に、ユーザ入力タイプのサブプログラムの処理を説明する。上記候補事象のうち「パターンの不安定さ」のサブプログラムはユーザ入力タイプである。
【０１３６】
このサブプログラムでは、図１８に示すように、まずガイド表示機能１４２がガイド画面を表示する（ステップＳ６３０）。図２２はパターンの不安定さのガイド画面の一例を示している。ガイド画面には、事象が発生している場合にその特徴が現れる撮像画像と、事象が発生しているか否かの判断に有効なガイドとが表示される。図２２の例では、受入工程の撮像画像３０、パターンの不安定さの判断基準を説明する説明文３１、不安定になるパターンのサンプル画像（写真画像でもイラスト画像でもよい）３２、不安定にならないパターンのサンプル画像３３などが表示される。ユーザは、説明文３１を参照しつつ、ガイド画面上で撮像画像３０とサンプル画像３２，３３とを比較することによって、当該
基板の配線パターンが不安定かどうかを容易に判断することができる。
【０１３７】
そして、ユーザがガイド画面の「ある」ボタンまたは「ない」ボタンを押すと、その入力が入力受付機能１４３によって処理される（ステップＳ６３１）。この例では、単純に、「ある」ボタンが押されたときは影響度「大」に、「ない」ボタンが押されたときは影響度「小」に決定する。そして、サブプログラムは、ガイド画面を閉じ、影響度を分析プログラムに引き渡して、終了する（ステップＳ６３２）。
【０１３８】
以上のごとく候補事象の判定処理が完了すると、判定結果表示機能１３３が、図２３に示すように、照合画面に各事象の影響度を表示する（図１６のステップＳ６１３）。ユーザはこの画面を見ることで、それぞれの工程でどのような事象がどの程度発生しているのかを総合的に把握することができる。
【０１３９】
ここで、ユーザが「分析開始」ボタンを押すと、原因推定機能１３４、調整条件決定機能１３５及び分析結果表示機能１３６からなる原因分析手段が、上記判定結果に基づいて浮き不良の原因推定及び対策決定を行う。
【０１４０】
まず、原因推定機能１３４が、発生した事象の組み合わせと各事象の影響度（発生度合）に基づき、原因テーブル１１６を参照することによって、浮き不良の原因を推定する（ステップＳ６１４）。原因テーブル１１６とは、事象の組み合わせ、各事象の影響度、その影響度の組み合わせから導かれる原因が関連付けられた知識ベースである。原因には、単独の事象から構成されるものと、複数の事象から構成されるものとがある。本例では、「マウントずれ」の影響度が「中」、「半田印刷ずれ」の影響度が「小」、「パターンの不安定さ」の影響度が「大」という判定結果から、「パターンの不安定さとマウントずれの複合原因：マウント工程におけるマウントずれによりリフロー工程で半田の張力に不均衡が生じ、さらに不安定なパターンによって部品の姿勢が傾き、部品の一端に浮きが発生した」と推定される。
【０１４１】
次に、調整条件決定機能１３５が、発生した事象の組み合わせと各事象の影響度に基づき、調整条件テーブル１１７を参照することによって、上記原因を解決するために調整すべきＳＭＴ条件を選び出す（ステップＳ６１５）。調整条件テーブル１１７とは、事象の発生度合の組み合わせと、それらの事象を解決するために調整可能なＳＭＴ条件とが関連付けられた知識ベースである。
【０１４２】
図２４に浮き不良用の調整条件テーブルの一例を示す。影響度「小」〜「大」が「０」〜「２」で表されており、「半田印刷ずれ」、「マウントずれ」、「パターンの不安定さ」の３つの事象の影響度の組み合わせごとに、ＳＭＴ条件が対応付けられている。なお、本例では、これらの事象の発生が設計に起因するものか否かを示す「設計要因フラグ」も対応付けられている。図２３に示した影響度の組み合わせの場合、ＳＭＴ条件として「Ｚ：オフセット」および「Ｚ：押し込み量」が選ばれる。また、設計要因も存在することがわかる。なお、ＳＭＴ条件の頭に付されたアルファベットは、そのＳＭＴ条件を利用する製造装置の種類を示す記号である。「Ｚ」は、電子部品マウント装置８を表している。半田ペースト印刷装置７を表す記号は「Ｐ」、リフロー装置９を表す記号は「Ｓ」である。また、設計段階での条件については記号「Ｃ」を用いる。
【０１４３】
ここで複数のＳＭＴ条件が選ばれた場合、調整条件決定機能１３５は、優先順位テーブル１１８を参照して、ＳＭＴ条件の調整順を決定する（ステップＳ６１６）。優先順位テーブル１１８とは、ＳＭＴ条件の調整順を規定する知識ベースである。調整順は、調整による効果の大きさや調整の容易さなどを加味して定められている。
【０１４４】
図２５に優先順位テーブルの一例を示す。「オフセット」、「押し込み量」、「移動速度」、「スキージ速度」、「スキージ印圧」、「版離れ速度」など複数のＳＭＴ条件が、優先順位及び変更対象（ＳＭＴ条件を利用する製造装置の種類を示す記号）とともに登録されている。この例では、ステップＳ６１５で選ばれた２つのＳＭＴ条件のうち「オフセット」のほうが優先順位が高い。よって、調整条件決定機能１３５は、「オフセット」を第１調整条件とし、「押し込み量」を第２調整条件とする。
【０１４５】
原因の推定と調整条件の決定が完了すると、分析結果表示機能１３６がそれらの分析結果を画面表示する（ステップＳ６１７）。図２６は原因解説画面の一例を示し、図２７は対策解説画面の一例を示している。原因解説画面では、浮き不良の原因と推定された事象がその根拠（浮き不良の発生メカニズム）とともに図解で表示される。ユーザ（現場作業者）はこのような原因解説画面を見ることで、不良の原因及びその発生メカニズムを正確に理解することができる。原因解説画面の「次へ」ボタンが押されると、対策解説画面が表示される。対策解説画面では、調整すべきＳＭＴ条件がその根拠（不良原因が解決される理由）とともに図解で表示される。ユーザはこのような対策解説画面を見ることで、対策の内容理解と意思決定を迅速に行うことができる。なお、対策解説画面では、優先順位に従って対策（調整すべきＳＭＴ条件）が並べられるが、実際にどの対策を採用するか（どのＳＭＴ条件を調整するか）は、ユーザの選択に委ねられる。
【０１４６】
提示された対策のいずれかをユーザが選択すると、分析プログラムは分析結果をメインプログラムに引き渡し、終了する（ステップＳ６１８）。
【０１４７】
メインプログラムでは、分析情報記録機能１２１が分析プログラムから分析結果を受け取り、分析情報記憶部１１２の該当するレコード（分析情報）に分析結果を格納する（ステップＳ６０３）。図２８は分析情報記憶部１１２に格納された分析結果の一例を示している。受入工程フィールドには「パターンの不安定さ，影響度大」を示す「ＰＡＴ０１，２」が格納され、実装工程フィールドには「部品位置ずれ，影響度中」を示す「ＺＲＥ０１，１」が格納される。印刷工程では不良の原因となる事象が発生していなかったので、印刷工程フィールドは「０００００，０」が格納される。また、改善対象フィールドには、ユーザが選択したＳＭＴ条件を用いる製造装置を示す情報が格納され、対策パラメータフィールドには、ユーザが選択したＳＭＴ条件の種類が格納される。図２８は、ユーザによりＳＭＴ条件「オフセット」が選ばれた例を示している。
【０１４８】
次に、分析情報出力機能１２２が、上記分析結果に基づいて浮き不良の原因解決に関連ある部門の端末を選択する（ステップＳ６０４）。ここでは、調整条件としてマウンタの「オフセット」が設定されているため、製造部門の端末が選ばれる（ただし本実施形態では、情報処理装置１が製造部門端末を兼ねている）。そして、分析情報出力機能１２２は、選択された端末に上記分析情報を出力する（ステップＳ６０５）。このとき、部品実装位置のずれ量などからＳＭＴ条件「オフセット」の推奨調整値を概算し、分析情報とともにその推奨調整値を出力することも好ましい。
【０１４９】
ユーザは出力された分析情報を参照しながら、電子部品マウント装置のオフセット値を変更し、新たな基板の試作を行う。そして、良好な半田実装品質が得られるまで、オフセット値の調整・試作を繰り返し、最適なＳＭＴ条件の追い込みを行う。オフセットの最適値は分析情報記憶部１１２に登録される（図２８参照）。
【０１５０】
以上述べた本実施形態の品質管理システムによれば、現物の画像による不良及び不良原因の確認、不良原因の特定、対策の検討などが容易になり、効率的な品質管理が可能となる。
【０１５１】
なお、本実施形態では、１つの部品の照合画像から原因推定を行う方法を説明したが、プリント基板上の同種の複数の部品の照合画像を用いて原因推定を行うことも好ましい。
【０１５２】
＜テーブルの作成方法＞
半田付け後に現れる不良には、浮き、ブリッジ、ぬれ不足、ずれ、半田過多、半田不足、部品欠落など、多くの種類がある。そして、これらの不良の原因となり得る事象も、プリント基板自体に内在する事象、半田印刷工程で生じる事象、部品実装（マウント）工程で生じる事象など多種多様である。一般に、製造の各工程で生じたそれぞれの事象は互いに影響を及ぼし合い、結果として製造不良に結びつくこともあれば、逆に相殺しあって不良を抑え込むように働くこともある。このように不良の発生メカニズムは非常に複雑であり、どのような条件がどのような組み合わせで揃ったときにどのような不良に結びつくかを明らかにするのは容易ではない。したがって、ＣＡＤ情報のみに基づくシミュレーションや、半田付け後の検査結果のみに基づく原因推定といった従来手法では、発生した不良の真の原因を特定することは難しく、もちろんその不良を解決するための有効な対策を正確に導き出すことも困難である。
【０１５３】
その点、本システムでは、各工程での現物画像（照合画像）からどのような事象がどの程度生じているのかを把握し、それら発生事象の（発生度合を加味した）組み合わせから不良原因を推定する、というアプローチを採用することによって、効率的かつ信頼性の高い品質管理を実現している。そして本実施形態では、このような原因推定処理の一手段として、不良分類テーブルや調整条件テーブルを利用している。これらのテーブルは、不良の原因やその対処法（調整すべきＳＭＴ条件）を、各中間工程で生じる発生事象及びその発生度合別に分類した知識ベースと捉えることができる。
【０１５４】
不良分類テーブルや調整条件テーブルは製造現場のノウハウを活用することにより手入力により作成することも可能であるが、本システムを利用して自動で作成することも可能である。以下、これらのテーブルを自動で作成する方法の一例について述べる。
【０１５５】
まず、上述した表面実装フローに従って、数枚〜数十枚の基板を試作する。このときも本システムを用いて照合画像の生成、並びに、リフロー後の半田実装品質の検査を実施する。一枚の基板には多数の部品が実装されているため、この試作により数十〜数百の試作サンプルを得ることができる。
【０１５６】
そして、一枚の試作基板の検査結果が得られるたび、もしくは、全ての試作基板の検査結果が得られた後に、半田実装品質の検査結果を分類する。具体的には、上述した有意味情報サブプログラムを利用した事象判定処理と同様の手法で、各部品について照合画像から各々の事象の発生度合を判定し、それらの事象判定結果と半田実装品質の検査結果とを対応マップに記録する処理を行う。なお、事象判定処理に関しては、設計段階若しくは製造段階で生じる可能性のあるすべての事象について網羅的に調べることが好ましい。
【０１５７】
図２９は対応マップの一例を示している。この例では、想定される事象が縦に、想定される不良が横に配された２次元マップが用いられている。ある部品について、浮き不良が発生していた場合には、「浮き」の列に当該部品の事象判定結果がプロットされる。他の不良項目についても同様である。事象判定結果については、ある事象の発生度合が所定値以上であれば度数「１」を加算するという方式でプロットしていく。すべての試作サンプルについて結果をプロットしたら、それぞれの不良項目について、度数の高い（偏っている）事象を当該不良の原因となり得る事象、すなわち候補事象として抽出する。この抽出結果に基づき不良分類テーブルが生成される。
【０１５８】
続いて、候補事象の発生度合の組み合わせと不良の発生率との相関を分析する。例えば
、不良Ｘの候補事象として事象Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが選ばれたとする。このとき、事象Ａ、Ｂのみが発生したケースと、事象Ａ、Ｂ、Ｃが発生したケースで不良の発生率にほとんど差がないのであれば、事象Ａ、Ｂが同時発生した場合には事象Ｃの発生の有無は不良の発生にさほど影響しないことがわかる。あるいは、事象Ａ、Ｂのみが発生したケースに比べて、事象Ａ、Ｂ、Ｄが発生したケースの不良発生率が顕著に高くなったのであれば、事象Ａ、Ｂ、Ｄが同時発生した場合の主たる不良原因は事象Ｄであることがわかる。ここで挙げたのは一例にすぎないが、このような分析を行うことにより、事象の組み合わせ、それぞれの発生度合、不良発生率の相関を把握することができ、不良の真の（主たる）発生原因を高い蓋然性で突き止めることができる。このような分析結果に基づき調整条件テーブルが生成される。
【０１５９】
なお、ここで述べた相関分析処理を、上記品質管理処理の中に組み込むことも好ましい。例えば、リフロー後の基板検査にて浮き不良が検出されたら、浮き不良の候補事象の各々について当該部品の照合画像から事象の発生度合を判定し、当該部品の事象判定結果とそれまでに蓄積された浮き不良部品の事象判定結果とを用いて相関分析処理を行うことにより、当該部品の浮き不良の原因を推定することができる。この方法によれば、調整条件テーブルが不要になる（つまり、調整条件テーブルを作成するための作業負荷もしくは試作が不要になる）という利点がある。さらに、製造と並行して不良部品の事象判定結果の蓄積が進んでいくため、相関分析のための学習が自動で行われることになる。この学習効果により、相関分析の精度や信頼性の向上が図られる。しかも、製造環境・条件等の変化により不良の発生傾向にバラツキや変化が生じた場合であっても、それに追随して相関分析の結果が補正されるように学習効果が作用するため、日々進化している製造現場に適時に対応できるという利点もある。同様の観点から、事象判定結果の蓄積及び相関分析による学習効果を調整条件テーブルの自動補正に活用することも好ましい。
【０１６０】
（第２実施形態）
図３０は、本発明の第２実施形態に係る品質管理システムの処理の概要を示している。本実施形態の品質管理システムは、不良原因の推定と調整すべきＳＭＴ条件の決定を行う点は第１実施形態のものと同様であるが、その後、その条件値の追い込み作業を支援する処理（調整条件分析処理）まで行う点で第１実施形態のものと相違する。
【０１６１】
具体的には、第１実施形態と同様にして調整すべきＳＭＴ条件を決定した後、品質管理システムが、そのＳＭＴ条件について、少しずつ値を異ならせた複数の条件値を決定する。これらの条件値は調整テスト用のものである。ユーザはこれらの調整テスト用条件値に従って、ＳＭＴ条件を少しずつ変更しながら試作を繰り返す。品質管理システムは、それぞれの試作基板について半田実装不良を検査し、条件値ごとの不良率を算出する。そして、条件値ごとの不良率に基づいて最適な条件値を決定する。典型的には、最も不良率の低い条件値が最適値として選ばれる。
【０１６２】
ただし、ＳＭＴ条件の調整では解決できない不良の場合（例えば、設計起因の不良の場合）には、条件値を変えても不良率が収束しなかったり、不良率が所定の基準値（許容不良率）を下回らないこともあり得る。
【０１６３】
そこで、品質管理システムは、不良率の変化傾向に基づいて、ＳＭＴ条件の調整により不良の原因を解決できそうかどうか判定する。例えば、各条件値について不良率が基準値（許容不良率）を下回るか否か調べる。基準値を下回る条件値の範囲が製造誤差範囲以上であるならば、ＳＭＴ条件の調整により不良を解決できる（不良率を基準値よりも低く抑えられる）ことがわかる。また、基準値を下回る条件値の範囲が製造誤差範囲より狭い場合は、ＳＭＴ条件を最適値に設定したとしても製造誤差により不良率が基準値を超えるおそれがあることがわかる。つまり、ＳＭＴ条件の調整により不良を概ね解決可能ではある
が、好ましくは設計から見直すべきであることがわかる。また、基準値を下回る条件値の範囲が存在しない場合は、ＳＭＴ条件をいかに調整しようとも不良を解決できない（不良率が基準値を超える）ため、設計から見直さなければならないことがわかる。かかる判定結果に従って、当該不良の原因解決に関連ある部門（製造部門のみ／製造部門と設計部門の両方／設計部門のみ）の端末が選ばれ、その端末に不良の分析結果が出力される。
【０１６４】
本実施形態の品質管理システムによれば、不良原因の特定や調整すべきＳＭＴ条件の決定を効率的に行えるだけでなく、さらにＳＭＴ条件の追い込み作業の労力も軽減される。しかも、発生した不良が製造現場で対応可能なものなのか、設計から見直すべきものなのかの判断を迅速かつ的確に行うことができるので、無駄な品質追い込み作業を排除でき、効率的な品質管理が可能となる。
【０１６５】
以下、本実施形態の品質管理処理を実現するための具体的構成について詳しく説明する。なお、品質管理システムのシステム構成、表面実装フロー、照合画像生成処理などは第１実施形態のものと同様である。
【０１６６】
＜品質管理処理＞
図３１に示すように、情報処理装置１の品質管理処理に関する機能は、メインプログラム、分析プログラム、有意味情報サブプログラムから構成される。第１実施形態の構成（図１４）と異なる点は、分析プログラムが調整条件分析機能１３７を有する点である。
【０１６７】
図１５、図３２、図１７、図１８のフローチャートに沿って各プログラムの処理フローを説明する。図３２は本実施形態の分析プログラムのフローチャートである。
【０１６８】
不良の発生を認識すると、メインプログラムの分析プログラム実行機能１２０が、不良項目に対応した分析プログラムを実行する（図１５、ステップＳ６０１〜Ｓ６０２）。以下、第１実施形態と同じ「浮き不良」を例に挙げて説明を行う。
【０１６９】
分析プログラムでは、浮き不良に関連する候補事象が選び出され、それらの候補事象に関連する照合画像が表示される（図３２、ステップＳ６１０、Ｓ６１１）。そして、有意味情報サブプログラムによって、候補事象それぞれの発生の有無及び影響度が判定される（図３２、ステップＳ６１２、図１７、図１８）。すべての候補事象の判定処理が完了すると、照合画面に各事象の影響度が表示される（図３２、ステップＳ６１３）。ユーザにより「分析開始」ボタンが押されると、原因推定機能１３４によって浮き不良の原因が推定され（ステップＳ６１４）、調整条件決定機能１３５によって調整すべきＳＭＴ条件及びその調整順が決定される（ステップＳ６１５、Ｓ６１６）。ここでは、第１調整条件として「押し込み量」が選ばれ、第２調整条件として「オフセット」が選ばれたものとする。
【０１７０】
原因の推定と調整条件の決定が完了すると、原因解説画面及び対策解説画面が表示され、分析結果がその根拠とともにユーザに提示される（ステップＳ６１７）。ただし、第１実施形態では、対策解説画面上で採用する対策を選択させるようにしたが、本実施形態では、ステップＳ６１６で決定された調整順に従って対策が自動選択される。
【０１７１】
調整条件分析機能１３７は、まず第１調整条件である「押し込み量」の現在の条件値とその調整可能範囲をＳＭＴ情報記憶部１０４から読み込む（ステップＳ６４０）。ここでは、現在の条件値が「−０．０２ｍｍ」、調整可能範囲が「−０．００ｍｍ〜−０．１０ｍｍ」であったとする。
【０１７２】
そして、調整条件分析機能１３７は、現在の条件値、調整可能範囲などに基づいて、調
整テスト用の複数の条件値を決定する（ステップＳ６４１）。例えば、浮き不良を解決するためには押し込み量を増す必要があることを考慮し、−０．０２ｍｍから−０．１０ｍｍまで、０．０１ｍｍずつ押し込み量を減じていくように条件値を決定する。つまり、−０．０３ｍｍ，−０．０４ｍｍ，・・・，−０．０９ｍｍ，−０．１０ｍｍの８個の条件値が設定される。
【０１７３】
調整テスト用の条件値が決定したら、調整条件分析機能１３７が、最初の条件値「−０．０３ｍｍ」を調整テスト画面に表示する（ステップＳ６４２）。図３３は押し込み量調整用の調整テスト画面の一例を示している。調整テスト画面には、マウント工程の撮像画像４０、調整テスト用の条件値４１、分析グラフ４２などが表示される。撮像画像４０としては、ＳＭＴ条件の調整が最も反映される工程の画像を表示するとよい。分析グラフ４２は、条件値と不良率の関係を示したグラフであり、この例では横軸が押し込み量、縦軸が不良率となっている。なお、初期状態では、分析グラフ４２には何も表示されない。
【０１７４】
調整テスト画面に表示された条件値４１に従って、ユーザが電子部品マウント装置のＳＭＴ条件を設定すると、その後、その条件値により新たな基板が試作され、基板検査装置にて半田実装品質の検査が行われる（ステップＳ６４３）。その検査結果は、調整条件分析機能１３７に集められる。
【０１７５】
調整条件分析機能１３７は、同一条件での試作基板の検査結果から、その条件値における不良率を（＝不良点数／試作点数）算出する（ステップＳ６４４）。サンプル点数が増えるほど不良率の信頼性が向上するため、同一条件下で複数枚の基板を試作することが好ましい。また一般に、基板上には同一種の部品が複数存在し、それらの部品の不良の発生傾向は類似していると考えられることから、同一種の部品の検査結果をひとまとめに扱って不良率を算出するようにしてもよい。算出された不良率は、調整テスト画面の分析グラフ４２にプロットされる（ステップＳ６４５）。
【０１７６】
調整条件分析機能１３７は、条件値を切り替えながらステップＳ６４２〜Ｓ６４５の処理を繰り返し、条件値ごとの不良率を算出し、分析グラフ４２にプロットする（ステップＳ６４６、Ｓ６４７）。すべての条件値についての処理が完了したら（ステップＳ６４６；ＹＥＳ）、次のステップに進む。
【０１７７】
ステップＳ６４８では、調整条件分析機能１３７が、条件値ごとの不良率に基づいて最適な押し込み量を決定する。例えば、図３４のような分析グラフが得られた場合には、不良率が最小となる条件値「−０．０６ｍｍ」が最適値として選ばれる。あるいは、基準値（許容不良率）を下回る条件値の範囲の中央値を最適値として選んでもよい。
【０１７８】
次に、調整条件分析機能１３７は、不良率の変化傾向の分析を行う。具体的には、調整条件分析機能１３７は、不良率が基準値を下回る条件値の範囲（適正範囲）ＲＡを求めるとともに、最適値を中心にした製造誤差範囲ＲＢ（製造誤差による押し込み量のばらつき）を求める（ステップＳ６４９）。基準値や製造誤差などは既知である。次に、調整条件分析機能１３７は、適正範囲ＲＡと製造誤差範囲ＲＢとを比較することで、押し込み量の調整により浮き不良を解決可能か否かを判定する（ステップＳ６５０）。ここでは、図３５（ａ）のように適正範囲ＲＡが存在しない場合に、「［Ａ］ＳＭＴ条件の調整では不良を解決できない（設計に問題あり）」と判定し、同図（ｂ）のように適正範囲ＲＡが製造誤差範囲ＲＢより狭い場合に、「［Ｂ］ＳＭＴ条件の調整で不良を解決できるものの、装置の変動によっては不良率が基準値を上回るおそれがある（設計にも問題あり）」と判定し、同図（ｃ）のように適正範囲ＲＡが製造誤差範囲ＲＢ以上の場合に、「［Ｃ］ＳＭＴ条件の調整で不良を解決可能（設計に問題なし）」と判定する。この判定処理をフローチャートで表したものが図３６である。
【０１７９】
もし、「［Ｃ］ＳＭＴ条件の調整で不良を解決可能」という判定結果が得られなかったら（ステップＳ６５１；ＮＯ）、調整条件分析機能１３７は、調整対象とするＳＭＴ条件を「オフセット」に切り替え（ステップＳ６５２）、上述したステップＳ６４０〜Ｓ６５２の処理を繰り返す。このとき、押し込み量の条件値は最適値に設定しておく。なお、オフセットのようにＸ，Ｙの２つのパラメータから構成されるＳＭＴ条件を扱うときには、分析グラフは３次元のグラフとなる。判定結果［Ｃ］が得られるか、すべての調整条件について処理を行った場合には、次の処理に進む（ステップＳ６５１；ＹＥＳ）。なお、図３４の例では、押し込み量の調整で不良を解決可能であることがわかる。
【０１８０】
調整条件の分析処理が完了すると、分析プログラムは分析結果をメインプログラムに引き渡し、終了する（ステップＳ６５３）。
【０１８１】
メインプログラムでは、分析情報記録機能１２１が分析プログラムから分析結果を受け取り、分析情報記憶部１１２の該当するレコード（分析情報）に分析結果を格納する（図１５、ステップＳ６０３）。図３７は分析情報記憶部１１２に格納された分析結果の一例を示している。改善対象フィールドには、ＳＭＴ条件「押し込み量」を用いる製造装置を示す情報が格納され、対策パラメータフィールドには、調整対象であるＳＭＴ条件「押し込み量」が格納され、最適値フィールドには調整条件分析機能１３７によって決定された最適値「−０．０６ｍｍ」が格納され、調整幅フィールドには適正範囲の上限及び下限が格納される。さらに、対策フィールドには、調整条件分析機能１３７による判定結果「Ｃ」が格納される。なお、複数のＳＭＴ条件が調整された場合には、それらすべての情報が分析情報に格納される。
【０１８２】
次に、分析情報出力機能１２２が、上記分析結果に基づいて浮き不良の原因解決に関連ある部門の端末を選択する（ステップＳ６０４）。ここでは、判定結果が［Ａ］なら設計部門の端末が選択され、［Ｂ］なら設計部門と製造部門の端末が選択され、［Ｃ］なら製造部門の端末が選択される。そして、分析情報出力機能１２２は、選択された端末に上記分析情報を出力する（ステップＳ６０５）。
【０１８３】
分析情報が製造部門端末に出力された場合には、製造現場のユーザがその分析情報を参照しながら、適宜、製造装置のＳＭＴ条件を最適値に設定すればよい。一方、分析情報が設計部門端末に出力された場合には、設計部門のユーザがその分析情報を参照して対策を検討することになる。なお、設計部門端末にのみ分析情報を出力する場合（つまり、判定結果が［Ａ］の場合）には、製造部門端末に対して、「この不良はＳＭＴ条件の調整では解決できません。設計から見直す必要があります。したがって、この不良の分析情報を設計部門に通知します。」というようなＳＭＴ条件の調整中止を指示するようなメッセージを表示するとよい。
【０１８４】
以上述べた本実施形態の品質管理システムによれば、第１実施形態と同様、現物の画像による不良及び不良原因の確認、不良原因の特定、対策の検討などが容易になり、効率的な品質管理が可能となる。さらにＳＭＴ条件の追い込み作業の労力も軽減される。しかも、発生した不良が製造現場で対応可能なものなのか、設計から見直すべきものなのかの判断を迅速かつ的確に行うことができるので、無駄な品質追い込み作業を排除でき、効率的な品質管理が可能となる。
【０１８５】
（第３実施形態）
今、日本の製造業は生産地としての生き残りを模索している。国内製造業を取り巻く環境は、商品ライフサイクルの短命化、出荷量の減少、生産地の中国移転などの要因によって厳しさを増している。そこで、日本が生産地として生き残るために、需要に同期して生
産する新たな生産方式（需要同期生産）への挑戦が始まっている。需要同期生産とは、需要と品質が同期した生産のことであり、少量多品種生産に有効である。
【０１８６】
このような需要同期生産では、生産と品質をともにコントロールすることが必要であり、生産と品質を時間的に一致させなければならない。なぜなら、従来の歩留まり的な生産方式の場合は、１００００個製造したなかでいくつかの不良が出ることが予定されており、その不良に対する対処も後からまとめて調査なり分析するなりすれば十分であったのに対し、１０個製造して１０個出荷する、１個製造して１個出荷するといった需要同期生産では、数少ない不良でもコストや生産体制に大きく影響を与えてしまうからである。つまり、不良の発生は需要同期生産を破綻させるおそれがあるといえる。
【０１８７】
この問題を解決するには、最終工程における品質検査だけでなく、中間工程においてもリアルタイムに品質を監視・検査することで、不良を誘発する蓋然性の高い事象（不良原因）の早期発見及び対処を行うことが有効と考えられる。
【０１８８】
上述した第１若しくは第２実施形態によれば、生産立ち上げ／量産試作時の品質管理処理により、発生した不良ごとに、中間工程における事象発生の有無、不良の原因事象、有効な対策などが、現物の画像（照合画像）とともに分析情報記憶部１１２に蓄積される。見方を変えると、これらのデータ（分析情報）は、中間工程においてどのような事象がどの程度発生すると、どのような不良を誘発するのか、さらには、どのような対策を採ればその不良や不良原因を解決することができるのか、といった情報を提供するものであると考えることもできる。
【０１８９】
本発明の第３実施形態に係る品質管理システムは、この点に着目したものであって、分析情報記憶部１１２に蓄積された分析情報を活用することによって、量産時における不良発生へのリアルタイムな対処を実現する。ここでは、このような品質管理の仕組みをリアルタイムＱＣ（Quality Control）とよぶ。
【０１９０】
以下、品質管理システムのリアルタイムＱＣに関する構成及び処理について詳しく説明する。
【０１９１】
＜検査プログラムの生成＞
図３８は、品質管理システムの検査プログラム生成処理に関する機能構成を示している。品質管理システムは、ＣＡＤ情報に基づいて標準判定基準を生成する標準判定基準生成機能１５０、分析情報に基づいて個別判定基準を生成する個別判定基準生成機能１５１、標準判定基準と個別判定基準から検査プログラムを生成する検査プログラム生成機能１５２を有する。
【０１９２】
ここでいう検査プログラムとは、受入工程、半田印刷工程、マウント工程などの中間工程において、不良を誘発する事象が発生しているかどうかを検査する際に用いられるものである。具体的には、検査プログラムは、検査の手順やパラメータを規定するものであり、例えば、撮像画像に対して施す画像処理（二値化、エッジ抽出、テンプレートマッチングなど）、画像から抽出する特徴量（事象の発生度合に相当する）、抽出された特徴量と比較する判定基準（しきい値など）を含んでいる。
【０１９３】
基板上には同一種の部品が多数配置されているのが通例である。基本的には、ロケーションが異なっていても、同一種の部品には、同じ判定基準を適用することができることが多い。しかし、部品の位置、他の部品との相関、配線パターンやスルーホールの影響などにより、例外的な事象が発生することもある。そこで、本実施形態では、同一種の部品に共通に適用可能な標準判定基準と、例外的な事象に対応するために部品個別に適用するた
めの個別判定基準とを用いて、信頼性の高い中間検査を実現する。
【０１９４】
では、図３９のフローチャートに沿って検査プログラム生成処理の流れを説明する。
【０１９５】
検査プログラムの作成指示があると（ステップＳ７００；ＹＥＳ）、標準判定基準生成機能１５０がＣＡＤ情報記憶部１０３から該当するプリント基板のＣＡＤ情報を読み込む（ステップＳ７０１）。
【０１９６】
標準判定基準生成機能１５０は、ＣＡＤ情報から、部品種、部品サイズ、部品形状、ランド形状などの情報を取得し、それらの情報に基づいて標準判定基準を生成する（ステップＳ７０２）。標準判定基準は、製造現場の作業標準に沿って決定される。すなわち、製造現場には、例えば「マウント工程における部品ずれの許容発生度合は、部品電極幅の１／３まで」といったノウハウの蓄積があり、それらのノウハウに基づいて各工程における作業標準が規定されている。標準判定基準生成機能１５０は、この作業標準を知識ベースとして持っており、ＣＡＤ情報から得た部品電極幅から部品ずれの許容度合を算出するのである。標準判定基準は、部品種ごとに、検査対象となるすべての事象について作成される。
【０１９７】
次に、個別判定基準生成機能１５１が、分析情報記憶部１１２から該当する部品種の分析情報を読み込む（ステップＳ７０３）。分析情報記憶部１１２には、試作時に不良が発生した部品ごとに分析情報が格納されているため、上記部品種の分析情報が複数存在する場合もあれば、分析情報がひとつも無い場合もある。
【０１９８】
分析情報が存在した部品に関し、個別判定基準生成機能１５１が分析情報に基づいて当該部品についての個別判定基準を生成する（ステップＳ７０４）。具体的には、個別判定基準生成機能１５１は、分析情報を解析することによって、分析情報に含まれる事象各々の発生度合がステップＳ７０３で求めた標準判定基準を満たしているか否か調べる。例えば、図２３に示す部品を例に挙げれば、マウント工程における部品ずれの度合が、部品電極幅の１／３以下かどうか調べる。部品ずれが１／３以下であったとしたら、この部品に関しては部品ずれが標準判定基準を満たしていてもパターンの不安定さ等の影響により浮き不良が発生する可能性がある、ということになる。つまり、この部品の部品ずれの検査においては、標準判定基準よりも厳しい判定基準が必要であることがわかる。よって、標準判定基準を満たす事象が見つかった場合には、個別判定基準生成機能１５１は、その事象の許容発生度合を規定する個別判定基準を作成する。個別判定基準は、標準判定基準を元にして作成してもよいし（例えば、標準判定基準を所定の割合で小さくする等）、分析情報に含まれる事象発生度合を元にして作成してもよい（例えば、その事象発生度合そのものを個別判定基準とする等）。
【０１９９】
続いて、検査プログラム生成機能１５２は、上記判定基準を用いて、受入工程検査用、半田印刷工程検査用、マウント工程検査用それぞれの検査プログラムを生成する（ステップＳ７０５）。このとき、個別判定基準が作成された事象に関しては個別判定基準が用いられ、それ以外の事象に関しては標準判定基準が用いられる。このように、本実施形態では、標準判定基準生成機能１５０、個別判定基準生成機能１５１および検査プログラム生成機能１５２が、本発明の許容度合決定手段を構成する。
【０２００】
ステップＳ７０６において、受入工程検査プログラムは、基板受入検査装置２の受入工程検査プログラム記憶部２１０に格納され、受入工程での中間検査処理に供される。また、半田印刷工程検査プログラムは、半田印刷検査装置３の半田印刷工程検査プログラム記憶部３１０に格納され、半田印刷工程での中間検査処理に供される。また、マウント工程検査プログラムは部品マウント検査装置４のマウント工程検査プログラム記憶部４１０に
格納され、マウント工程での中間検査処理に供される。
【０２０１】
なお、ここでは分析情報に基づいて中間検査用の検査プログラムを生成する処理について説明したが、分析情報に基づいて基板検査装置５の検査プログラムを生成若しくは更新してもよい。すなわち、分析情報には不良に関する詳しい情報が撮像画像とともに蓄積されているので、それらを教師情報として用いれば半田実装品質検査用の検査プログラムの信頼性を向上することができる。
【０２０２】
＜リアルタイムＱＣ処理＞
図４０は、品質管理システムのリアルタイムＱＣ処理に関する機能構成を示している。
【０２０３】
基板受入検査装置２は、基板受入工程で不良原因の発生を検出する受入工程検査機能（中間検査手段）２１１と、不良原因の生じた基板を退避させる退避機能２１２とを備える。半田印刷検査装置３は、半田印刷工程で不良原因の発生を検出する半田印刷工程検査機能（中間検査手段）３１１と、不良原因の生じた基板を退避させる退避機能３１２とを備える。部品マウント検査装置４は、マウント工程で不良原因の発生を検出するマウント工程検査機能（中間検査手段）４１１と、不良原因の生じた基板を退避させる退避機能４１２とを備える。
【０２０４】
また、情報処理装置１は、監視機能１６０、照合機能１６１、対策決定機能１６２、出力先決定機能１６３、対策出力機能１６４を備える。これらの機能うち、対策決定機能１６２、出力先決定機能１６３、及び、対策出力機能１６４が、本発明の対策情報出力手段を構成する。
【０２０５】
まず、製造の中間工程（受入、半田印刷、マウント）での処理の流れを説明する。
【０２０６】
（１）受入工程
図４１のフローチャートに沿って、受入工程での処理の流れを説明する。なお、図４１において、図４と同じ処理には同一のステップ番号を付し、その詳しい説明は省略する。
【０２０７】
指示情報が入力されると、プリント基板搬入部から１枚ずつ生プリント基板が搬入される（ステップＳ１００〜Ｓ１０２）。そして、撮像機能２０３によって基板が撮像され、撮像画像に基板識別コードが付与される（ステップＳ１０３〜Ｓ１０７）。
【０２０８】
次に、受入工程検査機能２１１が、受入工程検査プログラム記憶部２１０から当該基板用の検査プログラムを読み込み（ステップＳ１２０）、その検査プログラムに基づいて基板品質を判定する（ステップＳ１２１）。具体的には、受入工程検査機能２１１は、ＣＡＤ情報から得られる部品種や部品のロケーションなどの情報に基づき、個々の部品が配置される箇所の部分画像を切り出す。そして、検査プログラムに従って、部分画像から事象の発生度合を示す特徴量を抽出し、その特徴量（発生度合）が判定基準（許容発生度合）を超えるか否か判定する。この判定処理は、基板上のすべての部品（の配置される箇所）について、また受入工程での検査対象とされたすべての事象について、それぞれ実行される。なお、各部分画像は、部品情報（部品種及びロケーションＩＤ）とともに受入工程撮像画像情報ＤＢ２０８に格納される（ステップＳ１２２）。
【０２０９】
判定基準を超える事象が検出されなかった場合、つまり、基板品質が良好であった場合には（ステップＳ１２３；ＮＯ）、指示情報や基板に関する情報とともにプリント基板が次工程の半田ペースト印刷装置７に送られる（ステップＳ１０９、Ｓ１１０）。
【０２１０】
一方、判定基準を超える事象が１つでも検出された場合、つまり、何らかの不良原因が
検出された場合には（ステップＳ１２３；ＹＥＳ）、退避機能２１２がこの基板を退避場所に退避させる（ステップＳ１２４）。そして、受入工程検査機能２１１が、検査結果を部品情報とともに情報処理装置１の監視機能１６０に通知する（ステップＳ１２５）。このとき、退避した基板の代わりに、次の基板を追加投入するようにしてもよい。
【０２１１】
以上の処理により、受入工程において、不良の原因となりそうな事象をいち早く検出することができる。また、そのような不良基板が後工程に流れることを防止することができる。
【０２１２】
（２）半田印刷工程
図４２のフローチャートに沿って、半田印刷工程での処理の流れを説明する。なお、図４２において、図６と同じ処理には同一のステップ番号を付し、その詳しい説明は省略する。
【０２１３】
前工程から指示情報とともに基板に関する情報を受信すると、ＳＭＴ条件に従ってプリント基板に半田ペーストが印刷される（ステップＳ２００〜Ｓ２０４）。そして、撮像機能３０２によって基板が撮像され、撮像画像に基板識別コードが付与される（ステップＳ２０５〜Ｓ２０８）。
【０２１４】
次に、半田印刷工程検査機能３１１が、半田印刷工程検査プログラム記憶部３１０から当該基板用の検査プログラムを読み込み（ステップＳ２２０）、その検査プログラムに基づいて基板の半田ペースト品質を判定する（ステップＳ２２１）。具体的な処理は、受入工程検査と同様である。なお、部品（の配置される箇所）ごとの部分画像は、部品情報（部品種及びロケーションＩＤ）とともに印刷工程撮像画像情報ＤＢ３０７に格納される（ステップＳ２２２）。
【０２１５】
判定基準を超える事象が検出されなかった場合、つまり、半田ペースト品質が良好であった場合には（ステップＳ２２３；ＮＯ）、指示情報や基板に関する情報とともにプリント基板が次工程の電子部品マウント装置８に送られる（ステップＳ２１０、Ｓ２１１）。
【０２１６】
一方、判定基準を超える事象が１つでも検出された場合、つまり、何らかの不良原因が検出された場合には（ステップＳ２２３；ＹＥＳ）、退避機能３１２がこの基板を退避場所に退避させる（ステップＳ２２４）。そして、半田印刷工程検査機能３１１が、検査結果を部品情報とともに情報処理装置１の監視機能１６０に通知する（ステップＳ２２５）。このとき、退避した基板の代わりに、次の基板を追加投入するようにしてもよい。
【０２１７】
以上の処理により、半田印刷工程において、不良の原因となりそうな事象をいち早く検出することができる。また、そのような不良基板が後工程に流れることを防止することができる。
【０２１８】
（３）マウント工程
図４３のフローチャートに沿って、マウント工程での処理の流れを説明する。なお、図４３において、図８と同じ処理には同一のステップ番号を付し、その詳しい説明は省略する。
【０２１９】
前工程から指示情報とともに基板に関する情報を受信すると、ＳＭＴ条件に従ってプリント基板に電子部品が実装される（ステップＳ３００〜Ｓ３０６）。そして、撮像機能４００によって基板が撮像され、撮像画像に基板識別コードが付与される（ステップＳ３０７、Ｓ３０８）。
【０２２０】
次に、マウント工程検査機能４１１が、マウント工程検査プログラム記憶部４１０から当該基板用の検査プログラムを読み込み（ステップＳ３２０）、その検査プログラムに基づいて基板のマウント品質を判定する（ステップＳ３２１）。具体的な処理は、受入工程検査と同様である。なお、部品（の配置される箇所）ごとの部分画像は、部品情報（部品種及びロケーションＩＤ）とともにマウント工程撮像画像情報ＤＢ４０５に格納される（ステップＳ３２２）。
【０２２１】
判定基準を超える事象が検出されなかった場合、つまり、マウント品質が良好であった場合には（ステップＳ３２３；ＮＯ）、指示情報や基板に関する情報とともにプリント基板が次工程のリフロー装置９に送られる（ステップＳ３１０、Ｓ３１１）。
【０２２２】
一方、判定基準を超える事象が１つでも検出された場合、つまり、何らかの不良原因が検出された場合には（ステップＳ３２３；ＹＥＳ）、退避機能４１２がこの基板を退避場所に退避させる（ステップＳ３２４）。そして、マウント工程検査機能４１１が、検査結果を部品情報とともに情報処理装置１の監視機能１６０に通知する（ステップＳ３２５）。このとき、退避した基板の代わりに、次の基板を追加投入するようにしてもよい。
【０２２３】
以上の処理により、マウント工程において、不良の原因となりそうな事象をいち早く検出することができる。また、そのような不良基板が後工程に流れることを防止することができる。
【０２２４】
なお、リフロー工程における処理は、図１０のものと同様である。
【０２２５】
（不良原因検出時の処理）
受入工程、半田印刷工程、マウント工程のいずれかで不良原因が検出された場合、情報処理装置１が不良原因の分析と対策の決定を行う。以下、一例として、マウント工程において不良原因である部品ずれが検出された事例を用いて説明を行う。
【０２２６】
マウント工程の中間検査で、基板上のある部品に判定基準を超える部品ずれが検出された場合、その検査結果と部品情報とが監視機能１６０に通知される。
【０２２７】
図４４に示すように、監視機能１６０は検査結果及び部品情報を受信すると（ステップＳ８００）、当該部品に関する撮像画像を各検査装置の撮像画像情報ＤＢから読み込む（ステップＳ８０１）。本事例のようにマウント工程で不良原因が検出された場合には、受入工程、半田印刷工程、マウント工程の３つの撮像画像が読み込まれるが、もし受入工程で不良原因が検出された場合には受入工程の撮像画像のみ、半田印刷工程で不良原因が検出された場合には受入工程と半田印刷工程の撮像画像のみとなる。
【０２２８】
次に、照合機能１６１が、分析情報記憶部１１２に蓄積された分析情報の中から本事例と類似するケースを検索し、その分析情報を読み込む（ステップＳ８０２）。また、照合機能１６１は、類似ケースの照合画像を照合画像情報ＤＢ１１１から読み込む（ステップＳ８０３）。
【０２２９】
類似か否かは、部品種と発生事象の種類に基づいて判定すればよい。例えば、本事例の部品種が「ＳＯＰ１４」であったなら、
部品種：ＳＯＰ１４
受入工程の影響度：０
半田印刷工程の影響度：０
マウント工程の不良種：ＺＲＥ０１
マウント工程の影響度：１又は２
という条件を満たす分析情報を類似ケースとみなすことができる。図３７の中では、上から３番目（照合画像ＩＤ：０４０８１４０９４４）の分析情報が該当する。
【０２３０】
次に、対策決定機能１６２が、分析情報の対策フィールドの値を参照することにより、不良原因の分析とＳＭＴ条件の調整による対処の可否を判断する（ステップＳ８０４）。具体的には、対策フィールドの値が［Ａ］であれば、「製造起因ではなく、製造現場では対処不可能な不良原因」と判断し、［Ｂ］であれば、「製造起因ではないが、製造現場で対処可能な不良原因」と判断し、［Ｃ］であれば、「製造起因であって、製造現場で対処可能な不良原因」と判断する。また、対策決定機能１６２は、ＳＭＴ情報記憶部１０４から現在のＳＭＴ条件の値を読み込む（ステップＳ８０５）。
【０２３１】
次に、出力先決定機能１６３が、対策決定機能１６２の判断結果に基づいて対策情報の出力先を決定する（ステップＳ８０６）。出力先には、当該不良原因に関連ある部門の端末が選ばれる。
【０２３２】
図４５のフローチャートは出力先決定処理の流れを示している。すなわち、不良原因が製造現場で対処不可の場合は（ステップＳ９００；ＮＯ）、設計部門に設置された端末が情報出力先として選ばれる（ステップＳ９０１）。不良原因が製造現場で対処可能であるが、製造起因のものでない場合は（ステップＳ９００；ＹＥＳ、Ｓ９０３；ＮＯ）、当該不良原因に対処可能と推定される製造工程に設置された端末と、設計部門に設置された端末とが情報出力先として選ばれる（ステップＳ９０２、Ｓ９０１）。また、不良原因が製造現場で対処可能であって、製造起因のものである場合は（ステップＳ９００；ＹＥＳ、Ｓ９０３；ＹＥＳ）、当該不良原因に対処可能と推定される製造工程に設置された端末と、不良原因の発生源と推定される製造工程に設置された端末とが情報出力先として選ばれる（ステップＳ９０２、Ｓ９０４）。
【０２３３】
本事案では、分析情報の対策フィールドの値が［Ｃ］のため（図３７参照）、「製造起因であって、製造現場で対処可能な不良原因」と判断される。また、改善対象フィールドに「実装」とあるので、部品ずれに対処可能な工程の端末として「マウント工程の端末」が選ばれる。また、部品ずれはマウント工程で発生するものであるから、不良原因の発生源の工程の端末としても、同じく「マウント工程の端末」が選ばれる。
【０２３４】
出力先が決定したら、対策出力機能１６４が、その出力先に対して対策情報を出力する（ステップＳ８０７）。図４６は対策情報画面の一例を示している。この例では、対策情報として、現物画像５０、比較画像５１、対策例５２が表示されている。現物画像５０は、部品ずれが検出された部品の受入工程からマウント工程までの撮像画像である。現物画像５０を閲覧することで、どの工程でどのような事象がどの程度発生しているかを現物により確認することができる。また、比較画像５１は、類似ケースの部品の受入工程からリフロー工程までの照合画像である。現物画像５０と比較画像５１を比較すれば、今回の部品に発生している事象が、過去の類似ケースで発生した事象とどの程度類似しているかを確認できる。また、部品ずれが起きたまま後工程に流していたらどのような不良に結びついていたか理解することもできる。対策例５２には、対策決定機能１６２の判断結果と、類似ケースの部品に対して採られた対策（分析情報）の内容が示されている。この対策例５２は問題の所在の把握や対策立案に役立つ。
【０２３５】
以上述べた本実施形態の構成によれば、中間工程において不良の原因となりそうな事象を検出することができるため、問題の早期発見とそれに対する迅速な対応が可能となる。しかも、蓄積された分析情報に基づき、部品毎（部品種や基板上のロケーション毎）、工程毎、事象毎に判断基準が規定されるため、現物に則した信頼性の高い検査を実施することができる。これにより、効率的なリアルタイムＱＣが実現される。
【０２３６】
（第４実施形態）
本発明の第４実施形態では、プリント基板上に存在する同種の部品群の情報を用いて、中間工程にて発生している事象と最終的な検査結果（不良率）との相関を明らかにし、事象別（又は事象の組み合わせ別）に不良の発生傾向を把握することにより、不良の原因を推定する。なお、システム構成や機能構成は上記実施形態のものと概ね同じであるので、ここでは詳しい説明を割愛する。
【０２３７】
図４７のフローチャートに沿って第４実施形態の処理フローを説明する。図４７は本実施形態の分析プログラムのフローチャートである。
【０２３８】
リフロー後の検査により、不良の生じた部品が検出されると、メインプログラムの分析プログラム実行機能１２０が、不良項目に対応した分析プログラムを実行する。以下、「浮き不良」を例に挙げて説明を行う。
【０２３９】
分析プログラムでは、まず、不良分類テーブル１１５から浮き不良に関連する候補事象が選び出される（ステップＳ１０００）。次に、照合画像情報ＤＢ１１１から、プリント基板上の同種の部品の照合画像が読み込まれる（ステップＳ１００１）。そして、有意味情報サブプログラムによって、各部品の照合画像から候補事象それぞれの発生度合（影響度）が判定される（ステップＳ１００２）。事象発生度合は、上記実施形態と同様、中間工程の各画像から有意味情報を抽出することにより判定される。なおここでは、発生度合が所定のしきい値よりも大きいか否かで、発生度合「大」／発生度合「小」の２つのレベルで判定結果が出力されるものとする。
【０２４０】
続いて、候補事象毎に、事象発生度合と不良率との相関を分析する。例えば、候補事象として事象Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが選ばれたとすると、まず事象Ａの発生度合の大きさ別に部品群を複数のグループに分類する（ステップＳ１００３）。ここでは事象Ａの発生度合が「大」か「小」かで、２つのグループＡ１，Ａ２に分類されることになる（事象Ｘの発生度合が「大」のグループをＸ１、発生度合が「小」のグループをＸ２のように表記する）。そして、グループＡ１に分類された部品群と、グループＡ２に分類された部品群のそれぞれの浮き不良の発生率（不良率）を算出する（ステップＳ１００４）。同様の処理が、事象Ｂ〜Ｄについても実行される。図４８に、相関分析の結果の一例を示す。図４８では、グループＡ１〜Ｄ２それぞれに分類された部品の数と不良率とが示されている。
【０２４１】
続いて、原因推定機能１３４が、上記相関分析の結果に基づいて不良の原因を推定する（ステップＳ１００５）。具体的には、全てのグループの中から、発生度合が「大」で且つ不良率が高いグループが選ばれ、その選ばれたグループに係る候補事象が不良原因として選択される。このとき、発生度合「大」の部品数を考慮することも好ましい。部品数があまりに少ない場合は不良率の信頼性が小さく、また不良の原因である可能性も小さいからである。なお、不良率が高いグループを選ぶ際には、不良率が所定のしきい値（例えば５０％）よりも大きいグループを選ぶようにしてもよいし、グループＡ１、Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１の不良率の平均・分散などの統計量に基づき相対的に不良率が高いグループを選ぶようにしてもよいし、不良率が高いものから順に所定数のグループを選ぶようにしてもよい。
【０２４２】
不良原因と推定された候補事象が１つだけだった場合（例えば、最も不良率の高いグループＤ１に係る事象Ｄのみが選択された場合）には、その事象Ｄが浮き不良の原因と特定され、事象Ｄの発生を抑制するためのＳＭＴ条件が、このプリント基板における浮き不良を改善するために調整すべきＳＭＴ条件に決定される（ステップＳ１００６；ＮＯ、Ｓ１００７）。ＳＭＴ条件の決定は、例えば、事象とＳＭＴ条件とが一対一で対応付けられた
調整条件テーブル（知識ベース）を参照すればよい。
【０２４３】
不良原因と推定された候補事象（以下、「原因事象」とよぶ。）が複数だった場合（例えば、グループＤ１、Ａ１、Ｃ１の３つのグループに係る事象Ｄ、Ａ、Ｃが選択された場合）には、さらに原因を絞り込むための処理を行う。原因事象の数が多いほど、ＳＭＴ条件の調整作業が繁雑になるからである。
【０２４４】
具体的には、まず、原因事象Ｄの発生を抑制するためのＳＭＴ条件を選び出す（ステップＳ１００８）。そして、そのＳＭＴ条件を１回調整してプリント基板の試作を行う（ステップＳ１００９）。なお、１回の試作に限らず、複数回ＳＭＴ条件を調整して試作を繰り返すことも好ましい。新たな試作基板の個々の部品についても、上記品質管理処理と同様に、照合画像の生成及び半田実装品質の検査を実行する（ステップＳ１０１０）。その後、ステップＳ１００１〜Ｓ１００４と同様にして、試作基板の部品群について、事象Ｄの発生度合と不良率との相関を求める（ステップＳ１０１１）。他の原因事象Ａ、Ｃについても、ステップＳ１００８〜Ｓ１０１１の処理が繰り返される。このようにして得られた結果を、図４９に示す。
【０２４５】
全ての原因事象について結果が得られたら、ＳＭＴ条件の調整前後で事象の発生度合及び不良率に変化があったかどうかを調べる。すなわち、ＳＭＴ条件を調整しても、事象の発生度合及び不良率にほとんど変化がみられないなら、その事象は不良の発生原因ではなく、またそのＳＭＴ条件を調整しても不良は改善されないということがわかる（図４８、図４９のグループＤ１参照）。一方、ＳＭＴ条件の調整により事象の発生度合及び不良率が小さくなった場合には、その事象が不良の発生原因であり、且つ、そのＳＭＴ条件の調整が不良の改善に有効である蓋然性が高いといえる（図４８、図４９のグループＡ１参照）。なお、事象の発生度合が変化したにも拘わらず、不良率にほどんど変化がみられないなら、その事象は不良の発生原因でないとみなしてよい（図４８、図４９のグループＣ１参照）。また、事象の発生度合がほどんど変化していないのに、不良率が小さくなったとしたら、その事象は直接の不良原因ではないが、少なくともそのＳＭＴ条件を調整するのは有効であることがわかる。
【０２４６】
本実施形態では、ＳＭＴ条件の調整前に作製されたプリント基板と比較して、事象の発生度合及び不良率が小さくなった事象が、不良の原因として絞り込まれる（ステップＳ１０１２）。そしてその絞り込まれた事象を抑制するためのＳＭＴ条件が優先的に調整すべき製造条件として決定される（ステップＳ１０１３）。図４８及び図４９の例では、事象発生度合及び不良率の減少幅が最も大きかった事象Ａが不良原因の第１候補として選ばれ、事象Ａに関するＳＭＴ条件が最初に調整すべき製造条件（第１調整条件）に設定される。そして、第２候補として事象Ｄが、２番目に調整すべき第２調整条件として事象Ｄに関するＳＭＴ条件が設定される。調整条件が決まったら、第２実施形態と同様にして（図３２参照）、条件値の絞り込みを行えばよい。
【０２４７】
以上述べた本実施形態によれば、中間工程にて発生している事象と最終的な検査結果（不良率）との相関を明らかにでき、事象別に不良の発生傾向を把握することができるので、当該不良の原因を高い蓋然性をもって推定することが可能となる。また、不良原因及び調整すべきＳＭＴ条件が適切に絞り込まれることとなり、品質改善のための不具合対策の労力を大幅に削減し、効率的な品質管理を実現することができる。
【０２４８】
なお、第４実施形態では、１つの事象の発生度合と不良率との相関を調べて、不良原因を推定しているが、複数の事象の発生度合の組み合わせと不良率との相関から不良原因を推定することも好ましい。例えば、候補事象Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４つについて、発生度合を「大」／「小」の２つのレベルに分け、２つの事象の組み合わせを考えるのであれば、グ
ループ数は、２２×４Ｃ２＝２４個となる。このように事象の組み合わせを考慮した場合には、複数の事象の相乗効果により発露する不良への対処も可能となり、品質管理の信頼性が向上する。
【０２４９】
なお、上記第１〜第４実施形態は本発明の一具体例を例示したものにすぎない。本発明の範囲は上記実施形態に限られるものではなく、その技術思想の範囲内で種々の変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２５０】
【図１】第１実施形態に係る品質管理システムの処理の概要を示す図。
【図２】品質管理システムの構成を示す図。
【図３】プリント基板受入装置と基板受入検査装置の機能構成を示すブロック図。
【図４】基板受入工程での処理の流れを示すフローチャート。
【図５】半田ペースト印刷装置と半田印刷検査装置の機能構成を示すブロック図。
【図６】半田印刷工程での処理の流れを示すフローチャート。
【図７】電子部品マウント装置と部品マウント検査装置の機能構成を示すブロック図。
【図８】マウント工程での処理の流れを示すフローチャート。
【図９】リフロー装置と基板検査装置の機能構成を示すブロック図。
【図１０】リフロー工程での処理の流れを示すフローチャート。
【図１１】情報処理装置の照合画像生成処理に関する機能構成を示すブロック図。
【図１２】照合画像の生成処理の流れを示すフローチャート。
【図１３】照合画像情報ＤＢと分析情報記憶部に格納されたデータの一例を示す図。
【図１４】情報処理装置の品質管理処理に関する機能構成を示すブロック図。
【図１５】品質管理処理のメインプログラムのフローチャート。
【図１６】品質管理処理の分析プログラムのフローチャート。
【図１７】品質管理処理の自動判定タイプの有意味情報サブプログラムのフローチャート。
【図１８】品質管理処理のユーザ入力タイプの有意味情報サブプログラムのフローチャート。
【図１９】不良分類テーブルの一例を示す図。
【図２０】浮き不良の照合画面の一例を示す図。
【図２１】マウントずれの判定結果画面の一例を示す図。
【図２２】パターンの不安定さのガイド画面の一例を示す図。
【図２３】事象判定完了後の照合画面の一例を示す図。
【図２４】調整条件テーブルの一例を示す図。
【図２５】優先順位テーブルの一例を示す図。
【図２６】原因解説画面の一例を示す図。
【図２７】対策解説画面の一例を示す図。
【図２８】分析情報記憶部に格納された分析結果の一例を示す図。
【図２９】事象と不良の対応マップの一例を示す図。
【図３０】第２実施形態に係る品質管理システムの処理の概要を示す図。
【図３１】第２実施形態に係る情報処理装置の品質管理処理に関する機能構成を示すブロック図。
【図３２】第２実施形態に係る品質管理処理の分析プログラムのフローチャート。
【図３３】押し込み量調整用の調整テスト画面の一例を示す図。
【図３４】押し込み量の分析グラフの一例を示す図。
【図３５】不良率の変化傾向を示す図。
【図３６】調整条件分析処理の流れを示すフローチャート。
【図３７】分析情報記憶部に格納された分析結果の一例を示す図。
【図３８】第３実施形態に係る品質管理システムの検査プログラム生成処理に関する機能構成を示すブロック図。
【図３９】検査プログラム生成処理のフローチャート。
【図４０】第３実施形態に係る品質管理システムのリアルタイムＱＣ処理に関する機能構成を示すブロック図。
【図４１】基板受入工程での処理の流れを示すフローチャート。
【図４２】半田印刷工程での処理の流れを示すフローチャート。
【図４３】マウント工程での処理の流れを示すフローチャート。
【図４４】不良原因検出時の処理の流れを示すフローチャート。
【図４５】対策情報の出力先決定処理の流れを示すフローチャート。
【図４６】対策情報画面の一例を示す図。
【図４７】第４実施形態に係る品質管理処理の分析プログラムのフローチャート。
【図４８】相関分析の結果の一例を示す図。
【図４９】ＳＭＴ条件調整後の相関分析の結果の一例を示す図。
【符号の説明】
【０２５１】
１  情報処理装置
２  基板受入検査装置
３  半田印刷検査装置
４  部品マウント検査装置
５  基板検査装置
６  設計部門端末
７  半田ペースト印刷装置
８  電子部品マウント装置
９  リフロー装置
【図１】
2006216589.tif 000003
【図２】
2006216589.tif 000004
【図３】
2006216589.tif 000005
【図４】
2006216589.tif 000006
【図５】
2006216589.tif 000007
【図６】
2006216589.tif 000008
【図７】
2006216589.tif 000009
【図８】
2006216589.tif 000010
【図９】
2006216589.tif 000011
【図１０】
2006216589.tif 000012
【図１１】
2006216589.tif 000013
【図１２】
2006216589.tif 000014
【図１３】
2006216589.tif 000015
【図１４】
2006216589.tif 000016
【図１５】
2006216589.tif 000017
【図１６】
2006216589.tif 000018
【図１７】
2006216589.tif 000019
【図１８】
2006216589.tif 000020
【図１９】
2006216589.tif 000021
【図２０】
2006216589.tif 000022
【図２１】
2006216589.tif 000023
【図２２】
2006216589.tif 000024
【図２３】
2006216589.tif 000025
【図２４】
2006216589.tif 000026
【図２５】
2006216589.tif 000027
【図２６】
2006216589.tif 000028
【図２７】
2006216589.tif 000029
【図２８】
2006216589.tif 000030
【図２９】
2006216589.tif 000031
【図３０】
2006216589.tif 000032
【図３１】
2006216589.tif 000033
【図３２】
2006216589.tif 000034
【図３３】
2006216589.tif 000035
【図３４】
2006216589.tif 000036
【図３５】
2006216589.tif 000037
【図３６】
2006216589.tif 000038
【図３７】
2006216589.tif 000039
【図３８】
2006216589.tif 000040
【図３９】
2006216589.tif 000041
【図４０】
2006216589.tif 000042
【図４１】
2006216589.tif 000043
【図４２】
2006216589.tif 000044
【図４３】
2006216589.tif 000045
【図４４】
2006216589.tif 000046
【図４５】
2006216589.tif 000047
【図４６】
2006216589.tif 000048
【図４７】
2006216589.tif 000049
【図４８】
2006216589.tif 000050
【図４９】
2006216589.tif 000051
【手続補正書】
【提出日】平成18年1月10日(2006.1.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プリント基板に部品を半田付けする一連の工程の中で、各工程においてプリント基板を撮像する撮像手段と、
各工程における撮像画像を関連付けて記憶する画像記憶手段と、
最終工程の撮像画像から半田実装品質を検査する検査手段と、
検査により不良が検出された場合に、設計段階若しくは製造の中間工程にて生じる可能性のある事象のうち当該不良の原因となり得る１以上の事象を候補事象として選び出す候補事象選択手段と、
前記候補事象に関連する工程の撮像画像を参照することによって、各候補事象の発生度合を判定する事象解析手段と、
前記候補事象に関連する工程の撮像画像および各候補事象の発生度合を表示する表示手段と、
各候補事象の発生度合の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を推定する原因分析手段と、
を備えるプリント基板の品質管理システム。
【請求項２】
前記原因分析手段は、分析結果をその根拠とともに出力する
請求項１に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項３】
前記原因分析手段は、
各候補事象の発生度合の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を解決するために調整すべき製造条件を決定する調整条件決定手段を有する
請求項１または２に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項４】
前記原因分析手段は、
前記調整すべき製造条件について調整テスト用の複数の条件値を決定し、各条件値に従って製造されたプリント基板それぞれの前記検査手段による検査結果に基づいて、条件値ごとの不良率を算出し、条件値ごとの不良率に基づいて最適な条件値を決定する調整条件分析手段をさらに有する
請求項３に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項５】
前記調整条件分析手段は、
前記不良率の変化傾向に基づいて前記製造条件の調整により当該不良の原因を解決可能か否かを判定する
請求項４に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項６】
前記調整条件分析手段は、
不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が製造誤差範囲以上の場合には、前記製造条件の調整により当該不良を解決可能であると判定し、
不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が製造誤差範囲より狭い場合には、前記製造条件の調整により当該不良を解決可能であるが、当該不良が設計に起因するものであると判定し、
不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が存在しない場合には、前記製造条件の調整では当該不良を解決できないと判定する
請求項５に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項７】
検出された不良について、少なくとも、部品の情報、不良の種類、各工程の撮像画像、事象の発生度合、及び、前記原因分析手段の分析結果を関連付けて分析情報として記憶する分析情報記憶手段をさらに備える
請求項４〜６のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項８】
前記原因分析手段の分析結果に基づいて当該不良の原因解決に関連ある部門の端末を選択し、その選択された端末に前記分析情報を出力する分析情報出力手段をさらに備える
請求項７に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項９】
前記候補事象選択手段は、
不良の種類と当該不良の原因となり得る事象とが対応付けられている不良分類テーブルを有し、この不良分類テーブルを参照することにより候補事象を決定する
請求項１〜８のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１０】
前記調整条件決定手段は、
事象の発生度合の組み合わせ、及び、それらの事象を解決するために調整可能な製造条件が関連付けられている調整条件テーブルを有し、この調整条件テーブルを参照することにより調整すべき製造条件を決定する
請求項３〜８のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１１】
前記調整条件決定手段は、
製造条件の調整順を規定する優先順位テーブルを有し、調整すべき製造条件が複数ある場合に前記優先順位テーブルに従って各製造条件の調整順を決定する
請求項１０に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１２】
前記事象解析手段は、
画像処理によって撮像画像から有意味情報を抽出し、この有意味情報に基づいて事象の発生度合を決定する
請求項１〜１１のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１３】
前記事象解析手段は、
事象が発生している場合にその特徴が現れる撮像画像を、事象が発生しているか否かの判断に有効なガイドとともに表示して、ユーザに対し当該撮像画像において前記事象が発
生しているか否かの判断及び入力を促す
請求項１〜１２のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１４】
前記分析情報記憶手段に蓄積された分析情報に基づき、製造の中間工程における事象の許容発生度合を決定する許容度合決定手段と、
中間工程の撮像画像から事象の発生度合を求め、その発生度合が前記許容発生度合を超えるか否か判定することにより、製造の中間工程で不良原因の発生を検出する中間検査手段と、
を備える請求項７に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１５】
前記中間検査手段により許容発生度合を超える事象が検出された場合に、それと同一の事象を不良原因にもつ分析情報を前記分析情報記憶手段から選び出す照合手段と、
選び出された分析情報を、検出された不良原因を解決するための対策情報として出力する対策情報出力手段と、
を備える請求項１４に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１６】
前記対策情報出力手段は、
前記選び出された分析情報に含まれる分析結果に基づいて当該不良原因に関連ある部門の端末を選択し、選択された端末に前記対策情報を出力する
請求項１５に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１７】
前記対策情報出力手段は、
前記許容発生度合を超える事象が検出された基板の撮像画像を現物画像として表示するとともに、
前記選び出された分析情報に含まれる撮像画像を比較画像として表示する
請求項１５または１６に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１８】
プリント基板に部品を半田付けする一連の工程の中で、各工程においてプリント基板を撮像し、
各工程における撮像画像を関連付けて画像記憶手段に蓄積し、
最終工程の撮像画像から半田実装品質を検査し、
検査により不良が検出された場合に、設計段階若しくは製造の中間工程にて生じる可能性のある事象のうち当該不良の原因となり得る１以上の事象を候補事象として選び出し、
前記候補事象に関連する工程の撮像画像を参照することによって、各候補事象の発生度合を判定し、
前記候補事象に関連する工程の撮像画像および各候補事象の発生度合を表示し、
各候補事象の発生度合の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を推定する
プリント基板の品質管理方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
本発明の第１の態様に係る品質管理システムは、撮像手段、画像記憶手段、検査手段、候補事象選択手段、事象解析手段、表示手段、原因分析手段を備える。この品質管理システムでは、撮像手段が、プリント基板に部品を半田付けする一連の工程の中で、各工程においてプリント基板を撮像し、画像記憶手段が、各工程における撮像画像を関連付けて記憶（蓄積）し、検査手段が、最終工程の撮像画像から半田実装品質を検査する。そして、
検査により不良が検出された場合に、候補事象選択手段が、設計段階若しくは製造の中間工程にて生じる可能性のある事象のうち当該不良の原因となり得る１以上の事象を候補事象として選び出し、事象解析手段が、候補事象に関連する工程の撮像画像を参照することによって、各候補事象の発生度合を判定し、表示手段が、候補事象に関連する工程の撮像画像および各候補事象の発生度合を表示し、原因分析手段が、各候補事象の発生度合の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を推定する。
【手続補正書】
【提出日】平成18年4月11日(2006.4.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プリント基板に部品を半田付けする一連の工程の中で、各工程においてプリント基板を撮像する撮像手段と、
各工程における撮像画像を関連付けて記憶する画像記憶手段と、
最終工程の撮像画像から半田実装品質を検査する検査手段と、
検査により不良が検出された場合に、設計段階若しくは製造の中間工程にて生じる可能性のある事象のうち当該不良の原因となり得る１以上の事象を候補事象として選び出す候補事象選択手段と、
前記候補事象に関連する工程の撮像画像を参照することによって、各候補事象の発生度合を判定する事象解析手段と、
前記候補事象に関連する工程の撮像画像および各候補事象の発生度合を表示する表示手段と、
各候補事象の発生度合の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を推定する原因分析手段と、
を備え、
前記原因分析手段は、
各候補事象の発生度合の組み合わせに基づいて、当該不良の原因を解決するために調整すべき製造条件を決定する調整条件決定手段と、
前記調整すべき製造条件について調整テスト用の複数の条件値を決定し、各条件値に従って製造されたプリント基板それぞれの前記検査手段による検査結果に基づいて、条件値ごとの不良率を算出し、条件値ごとの不良率に基づいて最適な条件値を決定する調整条件分析手段と、を有する
プリント基板の品質管理システム。
【請求項２】
前記調整条件分析手段は、
前記不良率の変化傾向に基づいて前記製造条件の調整により当該不良の原因を解決可能か否かを判定する
請求項１に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項３】
前記調整条件分析手段は、
不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が製造誤差範囲以上の場合には、前記製造条件の調整により当該不良を解決可能であると判定し、
不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が製造誤差範囲より狭い場合には、前記製造条件の調整により当該不良を解決可能であるが、当該不良が設計に起因するものであると判定し、
不良率が所定の基準値を下回る条件値の範囲が存在しない場合には、前記製造条件の調整では当該不良を解決できないと判定する
請求項２に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項４】
検出された不良について、少なくとも、部品の情報、不良の種類、各工程の撮像画像、事象の発生度合、及び、前記原因分析手段の分析結果を関連付けて分析情報として記憶する分析情報記憶手段をさらに備える
請求項１〜３のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項５】
前記原因分析手段の分析結果に基づいて当該不良の原因解決に関連ある部門の端末を選択し、その選択された端末に前記分析情報を出力する分析情報出力手段をさらに備える
請求項４に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項６】
前記候補事象選択手段は、
不良の種類と当該不良の原因となり得る事象とが対応付けられている不良分類テーブルを有し、この不良分類テーブルを参照することにより候補事象を決定する
請求項１〜５のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項７】
前記調整条件決定手段は、
事象の発生度合の組み合わせ、及び、それらの事象を解決するために調整可能な製造条件が関連付けられている調整条件テーブルを有し、この調整条件テーブルを参照することにより調整すべき製造条件を決定する
請求項１〜５のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項８】
前記調整条件決定手段は、
製造条件の調整順を規定する優先順位テーブルを有し、調整すべき製造条件が複数ある場合に前記優先順位テーブルに従って各製造条件の調整順を決定する
請求項７に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項９】
前記事象解析手段は、
画像処理によって撮像画像から有意味情報を抽出し、この有意味情報に基づいて事象の発生度合を決定する
請求項１〜８のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１０】
前記事象解析手段は、
事象が発生している場合にその特徴が現れる撮像画像を、事象が発生しているか否かの判断に有効なガイドとともに表示して、ユーザに対し当該撮像画像において前記事象が発生しているか否かの判断及び入力を促す
請求項１〜９のいずれかに記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１１】
前記分析情報記憶手段に蓄積された分析情報に基づき、製造の中間工程における事象の許容発生度合を決定する許容度合決定手段と、
中間工程の撮像画像から事象の発生度合を求め、その発生度合が前記許容発生度合を超えるか否か判定することにより、製造の中間工程で不良原因の発生を検出する中間検査手
段と、
を備える請求項４に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１２】
前記中間検査手段により許容発生度合を超える事象が検出された場合に、それと同一の事象を不良原因にもつ分析情報を前記分析情報記憶手段から選び出す照合手段と、
選び出された分析情報を、検出された不良原因を解決するための対策情報として出力する対策情報出力手段と、
を備える請求項１１に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１３】
前記対策情報出力手段は、
前記選び出された分析情報に含まれる分析結果に基づいて当該不良原因に関連ある部門の端末を選択し、選択された端末に前記対策情報を出力する
請求項１２に記載のプリント基板の品質管理システム。
【請求項１４】
前記対策情報出力手段は、
前記許容発生度合を超える事象が検出された基板の撮像画像を現物画像として表示するとともに、
前記選び出された分析情報に含まれる撮像画像を比較画像として表示する
請求項１２または１３に記載のプリント基板の品質管理システム。