(57)【要約】【課題】試料を破壊することなく、試料の故障状況を判断することができる解析方法を提供する。【解決手段】本発明の解析方法は、事前に複数の試料について該試料の材料毎に電気的特性および／または機械的特性を測定した第１の測定信号をウェーブレット変換して、複数の周波数レベル毎に分け、故障状況を対応付けた複数の第１のデータと、解析対象の試料の電気的特性および／または機械的特性を測定した第２の測定信号をウェーブレット変換して、複数の周波数レベル毎に分けた第２のデータとを比較して、上記複数の第１のデータの中から、上記第２のデータと最も関連性の高いデータを抽出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
事前に複数の試料について該試料の材料毎に電気的特性および／または機械的特性を測定した第１の測定信号をウェーブレット変換して、複数の周波数レベル毎に分け、故障状況を対応付けた複数の第１のデータと、解析対象の試料の電気的特性および／または機械的特性を測定した第２の測定信号をウェーブレット変換して、複数の周波数レベル毎に分けた第２のデータとを比較して、上記複数の第１のデータの中から、上記第２のデータと最も関連性の高いデータを抽出することを特徴とする解析方法。
【請求項２】
上記データの抽出は、
上記複数の第１のデータと上記第２のデータとを同一の周波数レベルで比較することにより行うことを特徴とする請求項１に記載の解析方法。
【請求項３】
上記データの抽出は、
上記複数の第１のデータと上記第２のデータとを同一の周波数レベルの平均値で比較して、上記第２のデータの周波数レベルの平均値と近似した周波数レベルの平均値を有するデータを上記複数の第１のデータから選択し、この選択したデータと、上記第２のデータとの相関関数を求めることにより行うことを特徴とする請求項１に記載の解析方法。
【請求項４】
上記第２の測定信号が上記解析対象の試料の故障が始まる第１のしきい値以上となる第１の時刻に、上記第２の測定信号の測定周期を１分以上の低速サンプリングモードから１分未満の高速サンプリングモードに切り替えると共に、上記第２の測定信号の記録を開始し、
上記第１の時刻から上記第２の測定信号が上記解析対象の試料が故障する第２のしきい値以上となる第２の時刻までに記録した上記第２の測定信号を上記ウェーブレット変換することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の解析方法。
【請求項５】
上記第２の測定信号が上記解析対象の試料の故障が始まる第１のしきい値以上となる第１の時刻に、上記第２の測定信号の測定周期を１分以上の低速サンプリングモードから１分未満の高速サンプリングモードに切り替えると共に、上記第２の測定信号の記録を開始し、
上記第１の時刻から、まだ故障に至っていない第３の時刻までに記録した上記第２の測定信号を上記ウェーブレット変換することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の解析方法。
【請求項６】
解析対象の試料の電気的特性および／または機械的特性を測定する特性測定手段と、
該特性測定手段にて測定した第２の測定信号をウェーブレット変換するウェーブレット演算手段と、
事前に複数の試料について該試料の材料毎に電気的特性および／または機械的特性を測定した第１の測定信号をウェーブレット変換して、複数の周波数レベル毎に分け、故障状況を対応付けた複数の第１のデータを有するデータベースと、
上記ウェーブレット演算手段によりウェーブレット変換されたデータを複数の周波数レベル毎に分けて第２のデータを生成するデータ変換手段と、
上記第２のデータと上記複数の第１のデータとを比較して、第２のデータと最も関連性の高いデータを上記データベースから抽出する抽出手段とを備えていることを特徴とする環境試験装置。
【請求項７】
上記データベース上の複数の第１のデータは、試験条件毎に、別々のデータ群に分類されていることを特徴とする請求項６に記載の環境試験装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、環境試験装置および解析方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
電子部品、および電気機器などの試料の接合性評価や金属材料、および高分子材料などの試料の接合性評価を行う手法および装置が知られている。この解析方法は一般に環境試験方法（解析方法）と呼ばれている一方、装置は一般に環境試験装置（解析装置）と呼ばれている。
【０００３】
この環境試験方法は、従来、次のように行われていた。
【０００４】
まず、環境試験中の試料を一定時間毎に抜き出して、この抜き出した試料の電気的特性や機械的特性の変化を調べる。その後、電気的特性や機械的特性に特性変化があった場合には、劣化や故障箇所を特定するために、試料を分解または切断（破壊）する。そして、故障箇所が部品内部や材料内部にある場合には、試料を樹脂に含浸してから研磨し、顕微鏡で観察する。
【０００５】
しかしながら、この環境試験方法は、(i)電気的特性や機械的特性の特性変化を調べる（測定する）ために、環境試験を中断する必要があり、その分、試験時間がかかる（伸びる）、(ii)特性変化があった場合に、試料を分解または切断する（破壊する）と、その作業時間に多くの時間を費やすことになる、(iii)顕微鏡により断面観察などを行って故障箇所を特定する場合には、試料を破壊するため、それ以後の解析を継続できない、(iv)人の技術力・観察力によって解析結果および判断が異なる、という問題点を有していた。
【０００６】
これに対して、特許文献１には、環境試験中の試料の電気的特性値を連続的に計測し、電気的特性値の初期状態からの変化量によって故障判定する方法が開示されている。
【０００７】
また、特許文献２には、電気機器の故障診断、物理的解析、および動作状況の把握のために機械的特性信号（振動信号）をウェーブレット変換し、振動解析する方法も開示されている。
【特許文献１】特開平５−１７２８７８号公報（平成５年７月１３日  公開）
【特許文献２】特開平８−８３２６５号公報（平成８年３月２６日  公開）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記の特許文献１では、電気的特性値の判定基準に基づいた故障時間は測定できるが、その故障状況までは判断できないという問題があった。また、上記の特許文献２は、振動信号解析専用に開発されており、同じく故障状況を判断できないという問題があった。
【０００９】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、試料を破壊することなく、試料の故障状況を判断することができる、環境試験装置および解析方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の解析方法は、上記課題を解決するために、事前に複数の試料について該試料の材料毎に電気的特性および／または機械的特性を測定した第１の測定信号をウェーブレット変換して、複数の周波数レベル毎に分け、故障状況を対応付けた複数の第１のデータと、解析対象の試料の電気的特性および／または機械的特性を測定した第２の測定信号をウェーブレット変換して、複数の周波数レベル毎に分けた第２のデータとを比較して、上記複数の第１のデータの中から、上記第２のデータと最も関連性の高いデータを抽出することを特徴としている。
【００１１】
ここで、ウェーブレット変換とは、周知の変換方法であり、電気抵抗値（第１の測定信号、第２の測定信号）を周波数に変換する手法である。つまり、ウェーブレット変換を施すことにより、時間−電気抵抗値の波形を時間−周波数の波形に変換することができる。さらに、ウェーブレット変換により得られる波形は、時間と周波数だけでなく、周波数がどれだけ含まれているかを示す量（スペクトル）をも含んだ３次元的な波形である。この３次元的な波形同士をそのまま比較するのは困難である。
【００１２】
そこで、上記構成では、ウェーブレット変換した後に、複数の周波数レベル毎に分けている。これにより、周波数レベル毎に、時間−スペクトル波形の２次元的な波形を得ることができる。
【００１３】
以上を踏まえて、上記構成によれば、第１のデータと第２のデータとを比較して、第２のデータと最も関連性の高いデータを第１のデータの中から抽出することにより、いずれかの第１のデータを選び出すことができる。そして、この第１のデータには、故障状況が対応付けされている。それゆえ、第２のデータと最も関連性の高いデータを第１のデータの中から抽出することにより、解析対象の試料の故障状況を把握することができる。なお、この故障状況の把握は、電気的特性および／または機械的特性を測定した測定信号をウェーブレット変換することにより行うため試料の破壊を伴わない。
【００１４】
また、本発明の解析方法では、上記データの抽出は、上記複数の第１のデータと上記第２のデータとを同一の周波数レベルで比較することにより行うことが好ましい。
【００１５】
上記構成によれば、解析を、第１のデータと第２のデータとを同一の周波数レベルで比較することによって行っている。つまり、同一の周波数レベルにおける時間−スペクトル波形を対比している。従って、より正確な比較を行うことができる。
【００１６】
また、本発明の解析方法では、上記データの抽出は、上記複数の第１のデータと上記第２のデータとを同一の周波数レベルの平均値で比較して、上記第２のデータの周波数レベルの平均値と近似した周波数レベルの平均値を有するデータを上記複数の第１のデータから選択し、この選択したデータと、上記第２のデータとの相関関数を求めることにより行うことが好ましい。
【００１７】
ここで、周波数レベルの平均値とは、選ばれた周波数レベルにおけるスペクトルの総和を時間で割り算することにより得たものである。上記構成によれば、上記複数の第１のデータと上記第２のデータとを同一の周波数レベルの平均値で比較して、上記第２のデータの周波数レベルの平均値と近似した周波数レベルの平均値を有するデータを上記複数の第１のデータから選択し、この選択したデータと、上記第２のデータとの相関関数を求めている。
【００１８】
上記構成によれば、第１のデータと第２のデータとの周波数レベルの平均値が似ているものをまず選択している。これにより、第１のデータから第２のデータにより関連性の高いものをいくつか絞り込むことができる。さらに、これらの選択した第１のデータと第２のデータとの相関関数を求めているため、平均値は似ているが全く違うというデータを排除することができ、より高い精度で関連性の高いデータを抽出することができる。
【００１９】
また、本発明の解析方法では、上記第２の測定信号が上記解析対象の試料の故障が始まる第１のしきい値以上となる第１の時刻に、上記第２の測定信号の測定周期を１分以上の低速サンプリングモードから１分未満の高速サンプリングモードに切り替えると共に、上記第２の測定信号の記録を開始し、上記第１の時刻から上記第２の測定信号が上記解析対象の試料が故障する第２のしきい値以上となる第２の時刻までに記録した上記第２の測定信号をウェーブレット変換することが好ましい。
【００２０】
上記構成によれば、サンプリングモードの切り替えを行っている。さらに、故障が始まってから故障するまでの期間に、高速のサンプリングモードにてサンプルを行っている。そのため、故障状態をより正確にサンプルすることができると共に、故障が始まるまでは低速で行っているため、少ないデータ量となり、処理をし易くすることができる。
【００２１】
また、本発明の解析方法では、上記第２の測定信号が上記解析対象の試料の故障が始まる第１のしきい値以上となる第１の時刻に、上記第２の測定信号の測定周期を１分以上の低速サンプリングモードから１分未満の高速サンプリングモードに切り替えると共に、上記第２の測定信号の記録を開始し、上記第１の時刻から、まだ故障に至っていない第３の時刻までに記録した上記第２の測定信号を上記ウェーブレット変換することが好ましい。
【００２２】
上記構成によれば、第１の時刻から、まだ故障に至っていない第３の時刻までに記録した上記第２の測定信号を上記ウェーブレット変換している。このウェーブレット変換したデータを用いて、解析を行なえば、将来起こり得る故障状況を把握することができる。
【００２３】
また、本発明の環境試験装置は、上記課題を解決するために、解析対象の試料の電気的特性および／または機械的特性を測定する特性測定手段と、該特性測定手段にて測定した第２の測定信号をウェーブレット変換するウェーブレット演算手段と、事前に複数の試料について該試料の材料毎に電気的特性および／または機械的特性を測定した第１の測定信号をウェーブレット変換して、複数の周波数レベル毎に分け、故障状況を対応付けた複数の第１のデータを有するデータベースと、上記ウェーブレット演算手段によりウェーブレット変換されたデータを複数の周波数レベル毎に分けて第２のデータを生成するデータ変換手段と、上記第２のデータと上記複数の第１のデータとを比較して、第２のデータと最も関連性の高いデータを上記データベースから抽出する抽出手段とを備えていることを特徴としている。
【００２４】
上記構成によれば、上記データベースの複数の第１のデータの中から第２のデータと関連性の高いデータを抽出している。さらに、第１のデータには、故障状況が対応付けられているため、解析対象の試料の故障状況を試料を破壊することなく、把握することができる。
【００２５】
また、本発明の環境試験装置では、上記データベースは、試験条件毎に、別々のデータ群に分類されていることが好ましい。
【００２６】
上記構成によれば、データベースは、試験条件毎に、別々のデータ群に分類されている。そのため、より正確に、関連性の高いデータを見出すことができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明の解析方法は、以上のように、事前に複数の試料について該試料の材料毎に電気的特性および／または機械的特性を測定した第１の測定信号をウェーブレット変換して、複数の周波数レベル毎に分け、故障状況を対応付けた複数の第１のデータと、解析対象の試料の電気的特性および／または機械的特性を測定した第２の測定信号をウェーブレット変換して、複数の周波数レベル毎に分けた第２のデータとを比較して、上記複数の第１のデータの中から、上記第２のデータと最も関連性の高いデータを抽出している。
【００２８】
また、本発明の環境試験装置は、以上のように、解析対象の試料の電気的特性および／または機械的特性を測定する特性測定手段と、該特性測定手段にて測定した第２の測定信号をウェーブレット変換するウェーブレット演算手段と、事前に複数の試料について該試料の材料毎に電気的特性および／または機械的特性を測定した第１の測定信号をウェーブレット変換して、複数の周波数レベル毎に分け、故障状況を対応付けた複数の第１のデータを有するデータベースと、上記ウェーブレット演算手段によりウェーブレット変換されたデータを複数の周波数レベル毎に分けて第２のデータを生成するデータ変換手段と、上記第２のデータと上記複数の第１のデータとを比較して、第２のデータと最も関連性の高いデータを上記データベースから抽出する抽出手段とを備えている。
【００２９】
従って、試料を破壊することなく、試料の故障状況を判断することができる、という効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
〔環境解析装置の構成〕
本発明の一実施の形態について図面を用いて説明する。
【００３１】
図１は、本実施の形態の環境試験装置（試験装置）の概略構成を示すブロック図である。この試験装置は、電子部品、および電気機器などの微小結合部の接合性評価などを行うための装置である。
【００３２】
この試験装置は、同図に示すように、設定部１、記録部２、データ解析部３、試験制御部４、試料設置部５、特性測定部（特性測定手段）６、および表示部７を備えている。
【００３３】
設定部１は、各種設定条件、温湿度などの試験条件（環境試験条件）、および試験材料（試料の材料）などを入力する入力部である。記録部２は、データを記録するためのメモリであり、データ解析部３および後述する測定周期制御部（測定周期制御手段）９から送られてきたデータを記録する役割を有している。
【００３４】
データ解析部３は、ウェーブレット演算部（ウェーブレット演算手段）１１、データ変換部（データ変換手段）２０、抽出部（抽出手段）１２、およびデータ蓄積部（データベース）１３を有しており、記録部２から受け取った電気抵抗値（抵抗値；接合抵抗値）から試料を解析する。なお、解析方法の詳細については、後に説明する。
【００３５】
試験制御部４は、環境制御部８と測定周期制御部９とを有しており、試験環境を制御する役割を有している。環境制御部８は、試料設置部５内の温湿度を制御して、後述する試料１５に負荷をかける。また、測定周期制御部９は、特性測定部６が試料１５の特性をサンプリングする周期（測定周期；サンプリング周期）を制御すると共に、後述する抵抗変換器１８から受け取った抵抗値を記録部２へ送る役割を有している。
【００３６】
試料設置部５は、試験対象の試料１５、より詳細には試料１５の微小接合部を配置する部分である。この試料設置部５は、特性測定部６と電気的に接続された抵抗１４を有しており、この抵抗１４に試料１５を載置することができると共に、この抵抗１４に電流を流すことにより試料１５に電気的な負荷をかけることができるようになっている。なお、ここでは、試料設置部５に抵抗１４を配設しているが、試料１５の電気的特性および／または機械的特性を測定することができるものであれば、抵抗１４に限られない。
【００３７】
特性測定部６は、定電流源１６、電圧計１７、および抵抗変換器１８を備えており、試料１５の電気的特性および機械的特性を測定する役割を有している。定電流源１６および電圧計１７は、抵抗１４に対して並列に接続されている。また、電圧計１７からの電圧値は、抵抗変換器１８に送られるようになっている。この抵抗変換器１８は、この電圧値を抵抗値に変換して、測定周期制御部９へ出力する。
【００３８】
表示部７は、この試験装置にて解析された解析結果、すなわち、各種設定条件、試験状況、および試験結果などをデータ解析部３から受け取り、これらを表示する役割を有している（表示結果については、図６参照）。
【００３９】
〔データ解析部の構成〕
データ解析部３は、上記したように、ウェーブレット演算部１１、データ変換部２０、抽出部１２、およびデータ蓄積部１３を備えている。
【００４０】
ウェーブレット演算部１１は、抵抗変換器１８から記録部２を介して得た抵抗値（第２の測定信号）に対して、ウェーブレット変換（ＷΨｆ）を行う。ウェーブレット変換は、周知の変換方法であり、次の〔数１〕の演算にて行うことができる。具体的には、抵抗値を周波数に変換する手法である。
【００４１】
【数１】
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【００４２】
但し、ここでは、Ψ（ｘ）として、Haar関数が用いられている。また、〔数１〕中、ａはスケールパラメータを、ｂはトランスパラメータを、ｆ（ｘ）は元信号（抵抗値）を表している。
【００４３】
データ変換部２０は、ウェーブレット変換された演算結果を受け取り、これを複数の周波数レベル毎に分けたデータ（第２のデータ）に変換する。ウェーブレット変換されたデータは、時間−周波数−スペクトルを示す３次元的なデータである。データ変換部２０は、この３次元的なデータを周波数レベル毎に分けて、時間−スペクトルを示す２次元的なデータに変換する。
【００４４】
抽出部１２は、この第２のデータと、データ蓄積部１３に予め蓄積された、ウェーブレット変換され、複数の周波数レベル毎に分けられた複数の第１のデータと、を比較して両データの近似の度合いを判定して、第１のデータの中から第２のデータに最も関連性の高いデータをデータ蓄積部１３から抽出する。
【００４５】
データ蓄積部１３には、図２（ａ）に示すように、事前に複数の試料について該試料の材料毎に電気的特性および／または機械的特性を測定した測定信号（第１の測定信号）をウェーブレット変換して、複数の周波数レベル毎に分けられた第１のデータ（第１のデータ１，第１のデータ２，…）が、試験条件および試料の材料（材料Ａ，材料Ｂ…）毎に分類されており、さらに第１のデータ毎に、故障状況が割り当てられている。
【００４６】
より具体的には、データ蓄積部１３において、図２（ａ）に示すように、第１のデータが、環境試験条件（温度や湿度などの条件；試験条件）毎に分類された、別々のテーブル（データ群；ファイル）３０に割り当てられている。そして、各テーブル３０において、第１のデータが、試料１５の材料毎に分類されている。さらに、第１のデータには、（故障モードおよび故障状況写真から成る）故障状況が割り当てられている。上記構成によれば、試験条件、試料の材料、および第１のデータが決まれば、故障状況が把握できるようになっている。ここで、第１のデータとは、図２（ｂ）に示すように、電気抵抗値のデータ（図７参照）にウェーブレット変換を施すことにより得られた周波数の連続的なデータ（時間−周波数−スペクトルを示すデータ；図８参照）を、複数の周波数レベル毎に離散的に分けた、時間−スペクトルを表すデータ（図９参照）である。
【００４７】
〔環境解析装置の動作〕
次に、試験装置を用いた解析方法について、図３に示すフローチャートおよび図４に示す抵抗値を表すグラフを用いて説明する。
【００４８】
なお、図４は、環境試験（−４０℃〜１２５℃：熱衝撃試験）中において鉛フリーはんだ（スズ−亜鉛はんだ；試料）を用いて接合したＩＣパッケージ搭載実装基板のはんだ接合箇所（微小結合部）の抵抗値を示すグラフである。
【００４９】
設定部１で、試験温度Ｔａおよび試験湿度Ｔｂなどの試験条件、測定時間間隔（後述する低速サンプリングモードの測定周期）Ｔｈ、および最小・最大トリガ測定値Ｒ１・Ｒ２（各種設定条件）を設定すると共に、試料１５の材料情報を設定する（Ｓ１）。つまり、設定部１は、解析の初期条件を設定する。なお、ここで最小・最大トリガ測定値Ｒ１・Ｒ２の値は、経験値である。
【００５０】
また、ここで設定されたそれぞれの値は、図示しない制御部にて、初期条件の適否が判断され、試験条件などの初期条件が不足している、または、誤っていると判断された場合（Ｓ１でＮＯの場合）には、再びＳ１へ戻る。
【００５１】
その後、制御部は、試験および測定を開始可能かどうか判定する（Ｓ２）。試験および測定を開始できない場合（Ｓ２でＮＯの場合）には、再びＳ２へ戻る。Ｓ１およびＳ２が共にＹＥＳの場合、試験および測定を開始する（Ｓ３）。
【００５２】
次に、環境制御部８は、試料設置部５に対して温度制御信号を送ることにより試料設置部５内の温度を制御する。一方、測定周期制御部９は、測定周期制御信号を特性測定部６に送ることにより、特性測定部６の測定周期を制御する。この制御された測定周期に基づき、特性測定部６は試料１５に定電流源１６にて電流を流し、電圧計１７から電圧値を取り出し、抵抗変換器１８にてこの取り出した電圧値を抵抗値に変換する。より具体的には、ここでの測定周期は、１分以上の低速サンプリングモードの測定周期Ｔｈであり、この測定にて得られた測定データ（抵抗値）は、測定周期制御部９を介して記録部２に記録される（Ｓ４）。
【００５３】
その後、測定周期制御部９は、抵抗変換器１８から送られてきた抵抗値のデータが、最小トリガ判定値（第１のしきい値）Ｒ１以上であるかどうかを判断する（Ｓ５）。サンプリングデータが、最小トリガ判定値Ｒ１未満である場合（Ｓ５でＮＯの場合）には、再びＳ４に戻る。
【００５４】
一方、サンプリングデータが最小トリガ判定値Ｒ１以上となった場合には、この時点の時刻（第１の時刻）Ｔ１を記録部２に記録する（Ｓ６）。サンプリングデータが最小トリガ判定値Ｒ１以上となった場合には、図４に示すように、特性測定部６から得られる抵抗値が大きくなっている。つまり、この時刻Ｔ１において、試料１５の故障が始まっていることが分かる。
【００５５】
そして、この時刻Ｔ１の時点から測定周期制御部９は、特性測定部６の測定周期を、上記の低速サンプリングモードの測定周期Ｔｈから１分未満の高速サンプリングモードの測定周期Ｔｉに切り替える（Ｓ７）。この測定周期の切り替えにより故障の状況をより細かく観察することができる。
【００５６】
その後、引き続き特性測定部６による測定を行うと共に、測定周期制御部９は、特性測定部６から得た抵抗値を記録部２に記録する（Ｓ８）。
【００５７】
次に、測定周期制御部９は、抵抗変換器１８から送られてきた抵抗値のデータが、最大トリガ判定値（第２のしきい値）Ｒ２以上かどうかを判断する（Ｓ９）。サンプリングデータが最大トリガ判定値Ｒ２未満である場合（Ｓ９でＮＯの場合）には、再びＳ８に戻る。
【００５８】
一方、サンプリングデータが最大トリガ判定値Ｒ２以上となった場合には、この時点の時刻（第２の時刻）Ｔ２を記録部２に記録する（Ｓ１０）。サンプリングデータが最大トリガ判定値Ｒ２以上となった場合には、図４に示すように、特性測定部６から得られる抵抗値がさらに大きくなっている。つまり、この時刻Ｔ２において試料が故障したことが分かる。
【００５９】
そして、この時刻Ｔ２の時点から測定周期制御部９は、特性測定部６の測定周期を、上記高速サンプリングモードの測定周期Ｔｉから１分以上の低速サンプリングモードの測定周期Ｔｈに切り替える。この切り替えと同時に、データ解析部３は、時刻Ｔ１〜時刻Ｔ２の間（高速サンプリングモードの間）に記録部２に記録しておいたサンプリングデータをウェーブレット演算部１１に取り込み、ウェーブレット変換処理をする（Ｓ１１）。なお、上記の説明では低速サンプリングモードの測定周期Ｔｈへの切り替えと同時にウェーブレット変換処理をするとしたが、必ずしも同時である必要はない。また、Ｔ２−Ｔ１（＝ΔＴ）を求めることにより、故障が始まってから故障するまでの時間（抵抗上昇時間ΔＴ）を求めることができる。なお、図４中、ΔＲは最大トリガ判定値Ｒ２と最小トリガ判定値Ｒ１との差を表している。
【００６０】
なお、時刻Ｔ２において、測定周期制御部９は、データ解析部３にデータ解析を開始するように命令を出す。
【００６１】
抽出部１２は、データ変換部２０によって複数の周波数レベル毎に分けられたデータ（第２のデータ）と、予めデータ蓄積部１３に蓄積された第１のデータとを比較（照合）する（Ｓ１２）。抽出部１２は、この比較した結果のデータをデータ蓄積部１３から取り出して（抽出して）、表示手段２に表示する（図６参照）と共に、記録部２に記録する（Ｓ１３）。そして、解析動作を停止する（Ｓ１４）。その後、解析を終了する。
【００６２】
〔抽出部１２の動作の詳細〕
次に、図３に示すＳ１２の動作について図２（ａ）（ｂ）と図５を用いてより詳細に説明する。
【００６３】
なお、図５は、チップ部品に対して、２種類のはんだ材料（試料Ａ；スズ−鉛，試料Ｂ；スズ−銀−銅）を用いて接合し、接合部の熱衝撃試験中に求めた電気抵抗値特性に対して、Haar関数をmother waveletとしたウェーブレット変換を行い、周波数レベル１〜周波数レベル８の８つに分けたデータ（第２のデータ）を示す図である。
【００６４】
抽出部１２は、まず、試験条件に基づいて、解析対象の試料が、図２（ａ）に示すどのテーブル３０に該当するかを選ぶ。次に、抽出部１２は、解析対象の試料の材料から図２（ａ）に示すどの材料に該当するかを選ぶ。その後、抽出部１２は、解析対象の試料から求めた、周波数レベル１〜周波数レベル８のうちいずれかの周波数レベルのスペクトルの総和を求めて、この総和の平均値を求める。なお、この平均値は、スペクトルの総和を時間（ΔＴ；測定時間）で割り算することにより求めることができる。
【００６５】
さらに、抽出部１２は、解析した試料と同一の材料および解析した試験条件と同一の試験条件において、データ蓄積部１３に用意された複数の第１のデータから、上記と同一の周波数レベルにおけるスペクトルの総和の平均値を求める。
【００６６】
そして、これらの平均値を比較して、第１のデータの中から第２のデータと平均値が近似したものを選択する。ところが、第１のデータと第２のデータとにおいて平均値が似ていても全く違うデータである場合や、第２のデータの試料平均値と似ているものが第１のデータから複数選択される場合がある。
【００６７】
これに対して、本実施の形態では、以下の〔数２〕を用いて、選択した第１のデータと、第２のデータとの相関関数を求めている。それゆえ、より精度よく、第１のデータから第２のデータに近似したものを選択することができる。従って、解析対象の試料の故障状況を把握することができる。なお、この相関関数の計算は、上記の抽出部１２にて行うことができる。つまり、図示しないが、抽出部１２は、相関関数演算部を有している。
【００６８】
【数２】
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【００６９】
また、上記では、故障が開始する時刻Ｔ１から故障する時刻Ｔ２まで解析を続けているが、本実施の形態では、故障する時刻Ｔ２まで解析を続ける必要はなく、故障に至るまでの時刻Ｔ３までに得たデータにて解析を行ってもよい。
【００７０】
例えば、Ｔ３（Ｔ１＜Ｔ３＜Ｔ２；まだ故障に至っていない第３の時刻）の時刻において本発明の解析を行ったとする。この場合、Ｔ１からＴ３までに求めた抵抗値（第２の測定信号）をウェーブレット変換し、複数の周波数レベル毎に分けて第２のデータを求める。そして、第２のデータのいずれかの周波数レベルのＴ１からＴ３におけるスペクトルの総和を求めて、Ｔ３−Ｔ１で割って平均値を求める。そして、データ蓄積部１３に用意された第１のデータについて、同一の周波数レベルのＴ１からＴ３におけるスペクトルの総和を求めて、Ｔ３−Ｔ１で割って平均値を求めて、上記の平均値と対比することにより、最も近い平均値を有する第１のデータを一つまたは複数選択する。選択した第１のデータと第２のデータとの相関関数を求め第１のデータから第２のデータに近似したデータを選択する。従って、解析対象の試料の将来における故障状況を把握することができる。
【００７１】
なお、ここでは、解析対象の試料から得た各周波数レベルのうち、いずれか１つの周波数レベルを用いたが、２つ以上の周波数レベルを用いて、それぞれの平均値を比較してもよい。これによって、より正確な結果を得ることができる。
図６は、電気抵抗値特性から得た特性データとデータベースの参照・比較操作を行った結果を表示した一例（サンプル）である。
【００７２】
これらのサンプルは、最初に設定した最高トリガ判定値Ｒ２に到達するまでの時間Ｔ２から得られる「故障時間」と、最小トリガ判定値Ｒ１から最高トリガ判定値Ｒ２に至るまでの時間（上昇時間）ΔＴから得られる「抵抗上昇時間」とを示す特性データおよびデータベースから呼び出した「故障モードおよび状況写真」を示す結果に分類されている。
【００７３】
こうした結果表示から故障状況（故障原因）を把握することができる。
【００７４】
この解析結果によれば、試料を破壊することなく、故障までの時間（故障時間）と故障状況とを把握することができ、従来に比較して大幅な作業時間の短縮となる。
【００７５】
〔解析の具体例〕
次に、解析対象の試料の電気的特性値をウェーブレット変換して、各レベルのスペクトル波形を得るまでの過程をより詳細に説明する。
【００７６】
図７は、解析対象の試料に対して負荷（ストレス）をかけながら、電気抵抗値を求めたときのグラフである。なお、このグラフにおいて横軸は時間を示しており、縦軸は電気抵抗値を示している。同図において、Ａ部分において、突然、電気抵抗値が大きくなっており、試料の劣化が始まっている（故障が始まっている）ことが分かる。
【００７７】
図８は、図７に示す電気抵抗値を求めたグラフをウェーブレット変換したグラフである。このグラフにおいて、縦軸は周波数を示しており、横軸は時間を示している。同図において色の濃さで、その時間において周波数がどれだけ含まれるかを示す量（スペクトル；パワースペクトル）を知ることができる。つまり、図８は、時間、周波数、スペクトルを表した３次元的なグラフである。
【００７８】
図９は、図８に示すグラフを周波数レベル（レベル１，レベル２，・・・）毎に離散的にとらえた、時間とスペクトルを示す２次元的なグラフである。同図における各周波数レベルのグラフは、横軸に時間を示しており、縦軸にスペクトルを示している。
【００７９】
また、図２（ａ）に示すウェーブレット変換後のデータの箇所には、図９に示すようなグラフが故障状況毎に格納されている。さらに、図１０および図１１は、他の試料を用いて、図８に対応するウェーブレット変換を行った後のグラフを求めたものである。
【００８０】
なお、抵抗値は、図４に示すように、温度変化と同期して、一定の周期で変化しており、最小トリガ判定値Ｒ１を超えた時刻Ｔ１から振幅が大きくなっている。
【００８１】
このグラフからは、抵抗値については、時刻Ｔ１において突然パルス波のような上昇が見られるが、この抵抗値の変化を詳細に捉えることで、故障状況を段階毎に追うことができる。
【００８２】
ここで、抵抗値の変化の詳細は、このグラフを見るだけでは確認できず、抵抗値をウェーブレット変換することによって、より高いレベルでの時間周波数特性（図５に示すウェーブレット変換特性）を得ることにより、捉えることができる。ここで、ウェーブレット変換（ＷΨｆ）は、上記の〔数１〕で与えられるような一般的な数式により行うことができる。
【００８３】
なお、解析方法は、環境試験中においてサンプリングした試料からの電気的信号や機械的信号をウェーブレット変換し、信号変換後のデータと事前に取得されたデータベースを参照・比較することによって故障状態を判断するものでもよい。
【００８４】
また、前記解析は、試料を設置する環境制御手段によって温湿度ストレスをかけながら電気的特性や機械的特性をリアルタイムにサンプリングする特性測定手段と、それらを制御する部分およびサンプリングされたデータをウェーブレット変換しデータベース参照・比較をする部分からなる制御手段から構成されていてもよい。
【００８５】
また、前記解析は、事前に設定された判定条件によってサンプリング周期を１分以上の低速サンプリングレートから１分未満の高速サンプリングレートに切り替え可能な試験装置を用いて行ってもよい。
【００８６】
また、前記データベースは、環境試験条件および試験材料毎に分類されており、その内容については、蓄積された特性変化のウェーブレット変換によるスペクトルを各レベルのパワースペクトル変化率を元に整理し、その故障状況（故障モード，故障状況写真など）と対応させておいてもよい。
【００８７】
また、前記データベースとの比較方法は、各レベルのスペクトルの総和（フーリエ変換）の差の絶対値の平均が最小のものをデータベースから選択し、次にサンプル周期変更時点のスペクトルの大きさに一番近い時刻を、今選択したデータベース上で検索し平行移動をかけた状態で相関係数を求めるものである。さらに、性能を上げるために、各レベルにおけるスペクトルの総和の差を絶対値の平均が二番目に小さいものでも同様の比較操作を行い、最も類似性が高いものを結果として表示してもよい。
【００８８】
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【００８９】
最後に、上記試験装置の各ブロック、特にデータ解析部３および試験制御部４は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【００９０】
すなわち、試験装置は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記録媒体などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである試験装置の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、試験装置に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【００９１】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【００９２】
また、試験装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【産業上の利用可能性】
【００９３】
本発明の試験装置は、特に試料の微小結合部の故障状態を調べる試験に特に好適に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の実施形態を示すものであり、試験装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図２】（ａ）は、データベースの概略構成を示す説明図であり、（ｂ）は同じくデータベースの概略構成を示す説明図である。
【図３】図１に示す試験装置による試験手順を示すフローチャートである。
【図４】実施例の電気的抵抗値の特性を示すグラフである。
【図５】実施例の抵抗値上昇のウェーブレット特性値を示すグラフである。
【図６】図１に示す試験装置による試験結果の一例を示す説明図である。
【図７】解析対象の試料に対して負荷（ストレス）をかけながら、電気抵抗値を求めたグラフである。
【図８】図７に示す電気抵抗値を求めたグラフをウェーブレット変換したグラフである。
【図９】図８に示すグラフを周波数レベル（レベル１，レベル２，・・・）毎に離散的にとらえたグラフである。
【図１０】他の試料を用いた場合の図８に相当するウェーブレット変換後のグラフである。
【図１１】さらに他の試料を用いた場合の図８に相当するウェーブレット変換後のグラフである。
【符号の説明】
【００９５】
６    特性測定部（特性測定手段）
９    測定周期制御部（測定周期制御手段）
１１  ウェーブレット演算部（ウェーブレット演算手段）
１２  抽出部（抽出手段）
１３  データ蓄積部（データベース）
１５  試料
２０  データ変換部（データ変換手段）
３０  テーブル（データ群）
Ｔ１  時刻（第１の時刻）
Ｔ２  時刻（第２の時刻）
Ｔ３  時刻（第３の時刻）
Ｔｈ  低速サンプリングモードの測定周期
Ｔｉ  高速サンプリングモードの測定周期
Ｒ１  最小トリガ判定値（第１のしきい値）
Ｒ２  最大トリガ判定値（第２のしきい値）
【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９】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図１１】
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