(57)【要約】【課題】検査用の新たなセンサ等を設けることなく、実装工程において処理される部品の不良の原因を特定できる、部品不良判別装置を提供する。【解決手段】部品の製造ロットごとに監視不良率が増加したか否かを判断する（Ｓ１３）。監視不良率が増加していれば（Ｓ１３でＹＥＳ）、実装工程を構成する各機器の安定度を判断する（Ｓ１４〜Ｓ１６）。実装工程を構成する各機器が安定であると判断されたときは（Ｓ１４〜Ｓ１６でＹＥＳ）、部品不良が原因であると警告する（Ｓ１８）。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別装置であって、
前記複数の工程を構成する各機器の動作状況を示すデータを入力する動作状況入力手段と、
前記動作状況入力手段に入力された動作状況データに基づいて、前記各機器の安定度を判断する安定度判断手段と、
前記複数の工程の最後の工程における前記部品の不良率を検出する不良率検出手段と、
前記安定度判断手段の判断した前記各機器の安定度と、前記不良率検出手段の検出した不良率とから、前記部品の不良原因を特定する不良原因特定手段とを含む、部品不良判別装置。
【請求項２】
前記部品不良判別装置は、部品の製造ロットを特定する製造ロットデータを入力する製造ロットデータ入力手段を含み、
前記不良原因特定手段は、前記製造ロットデータ入力手段の入力した製造ロットデータに基づいて前記部品の不良原因を前記製造ロットごとに特定する、請求項１に記載の部品不良判別装置。
【請求項３】
前記部品は相互に異なる複数の部品を含み、
前記相互に異なる複数の部品のそれぞれは、相互に異なる製造ロットとして管理され、
前記製造ロットデータ入力手段は、前記相互に異なる複数の部品ごとの製造ロットデータを入力する請求項２に記載の部品不良判別装置。
【請求項４】
前記不良率検出手段は、部品に関連する不良率の増加を所定の値と比較して検出する、請求項１に記載の部品不良判別装置。
【請求項５】
前記所定の値は、前記不良率検出手段の検出した平均不良率＋（２×標準偏差）である、請求項４に記載の部品不良判別装置。
【請求項６】
複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別装置であって、
前記複数の工程の各々に設けられ、前記部品の外観に関するデータ検出する外観検査装置と、
前記複数の工程の最後の工程における前記部品の不良率を検出する不良率検出手段と、
前記外観検査装置の検出した外観検査データと、前記不良率検出手段からの部品の不良率とから、外観で捉えられない前記部品の不良原因を特定する不良原因特定手段とを含む、部品不良判別装置。
【請求項７】
複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別方法であって、
前記複数の工程を構成する各機器の動作状況を示すデータを入力するステップと、
入力された動作状況データに基づいて、前記各機器の安定度を判断するステップと、
前記複数の工程の最後の工程における前記部品の不良率を検出するステップと、
前記各機器の安定度と、検出された不良率とから、前記部品の不良原因を特定するステップとを含む、部品不良判別方法。
【請求項８】
コンピュータを、複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別装置として作動させる部品不良判別用プログラムであって、
コンピュータを、
複数の工程を構成する各機器の動作状況を示すデータを入力する動作状況入力手段と、
前記動作状況入力手段に入力された動作状況データに基づいて、前記各機器の安定度を判断する安定度判断手段と、
前記複数の工程の最後の工程における前記部品の不良率を検出する不良率検出手段と、
前記安定度判断手段の判断した前記各機器の安定度と、前記不良率検出手段の検出した不良率とから、前記部品の不良原因を特定する不良原因特定手段として作動させる、部品不良判別用プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載の部品不良判別用プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、部品不良判別装置、部品不良判別方法、部品不良判別用プログラム、および部品不良判別用プログラムを記録した記録媒体に関し、特に、部品を直接測定することなく、間接的に部品の不良原因を特定できる、部品不良判別装置、部品不良判別方法、部品不良判別用プログラム、および部品不良判別用プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の表面実装装置において処理される電子部品の不良を判断する検査装置および検査方法がたとえば、特開２００４−２１４３２２号公報（特許文献１）、特開２０００−２５８４５８号公報（特許文献２）、特開２００３−１８８５９６号公報（特許文献３）、特開２００３−８３００号公報（特許文献４）等に開示されている。特許文献１によれば、部品の不良検出は外観検査によって行なっている。特許文献２によれば、部品の不良検出は、電気信号によって行なっている。特許文献３によれば、部品の不良検出は、ビジョン装置やレーザセンサ等によって行なっている。特許文献４によれば、部品の不良検出は、撮像手段を用いて行なっている。
【特許文献１】特開２００４−２１４３２２号公報（段落番号００１２等）
【特許文献２】特開２０００−２５８４５８号公報（段落番号００１０等）
【特許文献３】特開２００３−１８８５９６号公報（段落番号００１３等）
【特許文献４】特開２００３−８３００号公報（段落番号０００９等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の電子部品実装装置において処理される部品の不良判断は上記のように行われていた。いずれの特許文献においても、部品の外形や電気的不良を直接測定するものであり、その不良原因の特定には、個々の部品を測定するため、時間がかかり、測定のための各種装置が必要であるという問題があった。
【０００４】
この発明は、上記のような問題点に着目してなされたもので、検査用の新たなセンサ等を設けることなく、実装工程において処理される部品の、不良の原因を特定できる、部品不良判別装置、部品不良判別方法、部品不良判別用プログラム、および部品不良判別用プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明に係る複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別装置は、複数の工程を構成する各機器の動作状況を示すデータを入力する動作状況入力手段と、動作状況入力手段に入力された動作状況データに基づいて、各機器の安定度を判断する安定度判断手段と、複数の工程の最後の工程における部品の不良率を検出する不良率検出手段と、安定度判断手段の判断した各機器の安定度と、不良率検出手段の検出した不良率とから、部品の不良原因を特定する不良原因特定手段とを含む。
【０００６】
電子部品実装工程において、各工程を構成する機器の動作状況と最後の工程における部品の不良率とから部品の不良原因を特定するため、新たなセンサ等を設けることなく、実装工程の不良の原因を特定できる部品不良判別装置を提供できる。
【０００７】
好ましくは、部品の製造ロットを特定する製造ロットデータを入力する製造ロットデータ入力手段を含み、不良原因特定手段は、製造ロットデータ入力手段の入力した製造ロットデータに基づいて部品の不良原因を製造ロットごとに特定する。
【０００８】
さらに好ましくは、部品は相互に異なる複数の部品を含み、相互に異なる複数の部品のそれぞれは、相互に異なる製造ロットとして管理され、製造ロットデータ入力手段は、相互に異なる複数の部品ごとの製造ロットデータを入力する。
【０００９】
さらに好ましくは、不良率検出手段は、部品に関連する不良率の増加を所定の値と比較して検出する。なお、所定の値は、不良率検出手段の検出した平均不良率＋（２×標準偏差）であってもよい。
【００１０】
この発明の他の局面によれば、複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別装置は、複数の工程の各々に設けられ、部品の外観に関するデータを検出する外観検査装置と、複数の工程の最後の工程における部品の不良率を検出する不良率検出手段と、外観検査装置の検出した外観検査データと、不良率検出手段の検出した部品の不良率とから、外観で捉えられない部品の不良原因を特定する不良原因特定手段とを含む。
【００１１】
この発明のさらに他の局面においては、複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別方法は、複数の工程を構成する各機器の動作状況を示すデータを入力するステップと、入力された動作状況データに基づいて、各機器の安定度を判断するステップと、複数の工程の最後の工程における部品の不良率を検出するステップと、各機器の安定度と、検出された不良率とから、部品の不良原因を特定するステップとを含む。
【００１２】
この発明のさらに他の局面においては、コンピュータを、複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の部品不良判別装置として作動させる部品不良判別用プログラムは、コンピュータを、複数の工程を構成する各機器の動作状況を示すデータを入力する動作状況入力手段と、動作状況入力手段に入力された動作状況データに基づいて、各機器の安定度を判断する安定度判断手段と、複数の工程の最後の工程における部品の不良率を検出する不良率検出手段と、安定度判断手段の判断した各機器の安定度と、不良率検出手段の検出した不良率とから、部品の不良原因を特定する不良原因特定手段として作動させる。
【００１３】
なお、上記部品不良判別用プログラムは、コンピュータ読み取り可能記録媒体に格納されていてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、この発明の一実施の形態を図面を参照して説明する。図１はこの発明に係る部品不良判別装置が適用される、電子部品実装装置周りの構成を示す図である。図１を参照して、電子部品実装装置１０は、電子部品が実装される基板の流れる上流側から下流側に向かって配列された印刷工程と、マウント工程と、リフロー工程とを含む。各工程間は、コンベヤ、ロボット、その他の搬送装置によって連結されている。各工程には、その工程の処理を行なうための装置が設けられている。
印刷工程には、基板にランドを印刷するための印刷機１１と、印刷後の検査を行なう印刷後検査機１２とが設けられる。マウント工程には、基板に部品をマウントするためのマウンタ１３と、マウント後の検査を行なうマウント後検査機１４とが設けられる。リフロー工程には、部品の端子をランドにハンダ付けをするためのリフロー炉１５とハンダ付け後の検査を行なうリフロー後検査機１６とが設けられる。
【００１５】
印刷機１１、印刷後検査機１２、マウンタ１３、マウント後検査機１４およびリフロー炉１５およびリフロー後検査機１６は、それぞれ、ネットワーク１７を介して部品不良判別装置２０に接続されている。
【００１６】
印刷機１１からは印刷機１１の設定値ａが、印刷後検査機１２からは、印刷機１１の動作状況を示すデータとしての印刷安定度ｂが、マウンタ１３からは、基板に装着される部品ごとの製造ロット情報およびマウンタ１３の使用ヘッド、使用ノズルおよび使用フィーダに関する情報ｃが、マウント後検査機１４からは、マウンタ１３の動作状況を示すデータとしての実装安定度情報ｄが、リフロー炉１５からは、リフロー炉設定値およびリフロー炉実温度ｅが、リフロー後検査機１６からは、リフロー後検査結果ｆおよびリフロー炉１５の動作状況を示すデータが、それぞれ部品不良判別装置２０に入力される。
【００１７】
印刷機１１の設定値ａとは、たとえば、印刷されるランドサイズ等をいう。印刷安定度情報ｂとは、スキージによる印刷押込み設定値、または印圧、および、スキージ速度設定値、またはスキージ速度をいう。マウンタ１３における使用ヘッド、使用ノズルおよび使用フィーダに関する情報ｃとは、これらの機器の仕様データであり、実装安定度情報ｄとは、部品の装着時の補正量、吸着真空度等をいう。リフロー後検査結果情報ｆとは、設定した温度プロファイルや外部温度等をいう。
【００１８】
ここで、リフロー後検査結果としては、一般に、ブリッジ（部品の電極間を短絡するようにハンダが付着すること）、濡れ不良（ハンダとランド、又は、ハンダと部品の電極との接合に不具合があること）、フィレット異常（ハンダ量が多すぎたり少なすぎたりして、ハンダを断面から見たときの輪郭線がきれいな山型になっていないこと）、および部品無し（部品が存在しないこと）等があるが、この発明においては、部品自身の不良を判断するものであるから、部品自身の不良に直接関係しない、ブリッジや部品無しについては考慮しない。すなわち、部品自身の不良に直接関連するもの、たとえば、濡れ不良データ等が後に説明する監視不良率として部品の不良の判断に使用される。
【００１９】
次に、部品不良判別装置２０の構成について説明する。図２は、部品不良判別装置２０の構成を示すブロック図である。図２を参照して、部品不良判別装置２０は、基本的にはパーソナルコンピュータ（以下「パソコン」という）と同様である。部品不良判別装置２０は、装置全体を制御するＣＰＵ２１と、ＣＰＵ２１に対してインターフェイス２２を介して接続された、ＲＯＭ，ＲＡＭ（図示無し）、表示装置２３、ハードディスク２４、キーボード２５、マウス２６、ネットワーク接続装置２７等を含む。このネットワーク接続装置２７によって、部品不良判別装置２０は、上記した各印刷機１１、印刷後検査機１２、マウンタ１３、マウント後検査機１４およびリフロー炉１５およびリフロー後検査機１６に接続されている。
【００２０】
図３は、図２に示した部品不良判別装置２０のＣＰＵ２１が行なう動作を示すフローチャートである。ＣＰＵ２１は、上記した各工程を構成する機器からの情報ａ〜ｆを基に、部品の不良の有無、および各機器の安定度を判断する。
【００２１】
図３を参照して、ＣＰＵ２１は、各部品の製造ロットの変更ごとに監視不良率の計算をやり直す。ＣＰＵ２１は、キーボード２５またはマウス２６（製造ロットデータ入力手段）を介して、ユーザから部品の製造ロット変更の入力があったか否かを判断する（Ｓ１１、以下ステップを省略する）。あれば（Ｓ１１でＹＥＳ）、それまでのその部品に対する不良率をハードディスク２４に格納して、新しい製造ロットの部品について不良率の計算を開始する（Ｓ１１，Ｓ１２）。
【００２２】
なお、この部品の製造ロット変更の入力は、ユーザからの入力に限らず、他の装置（例えば、図示の無い、部品在庫管理装置）から、ネットワーク１７を介して通信により入力してもよい。この場合は、ネットワーク接続装置２７等が製造ロットデータ入力手段として機能する。
【００２３】
まず、部品の監視不良率が増加したか否かを判断する（Ｓ１３）。したがって、ＣＰＵ２１は、不良率検出手段として作動する。ここでは、上記したように、たとえば、濡れ不良率が増加したか否かを判断する。
【００２４】
ここで、具体的な濡れ不良率の変化の判断方法について説明する。図４は、部品の監視不良率（濡れ不良率）の変化の判断方法を示す図である。ＣＰＵ２１は、部品ごとの不良率を常時検出し、その値が所定の範囲外になったときに、監視不良率が増加したと判断する。具体的には、図４に示すようなグラフを作成して不良率の変化を常時監視する。図４において縦軸は不良率を表わし、横軸は時間を表わす。図４（Ａ）は平均不良率が所定の値を超えると異常と判断する例を示す図である。ここでは、平均不良率をＴとし、分散および標準偏差を計算し、不良率がＴ＋２σを超えると異常と判断している。ここで、σは分散から計算した標準偏差である。
【００２５】
これに対して、図４（Ｂ）は、平均不良率がある値（ここでは、平均不良率Ｔ−２σ）を下回ると異常と判断する場合の例である。本来平均不良率Ｔが下がると異常とはいえないが、ここでは、このような場合を検出して、なぜこのような現象が生じたのかの原因を追及して、今後のために役立てる。
【００２６】
ここで、平均不良率Ｔとは、一定数の部品を処理する迄の不良率の平均値としてもよいし、前の製造ロットの不良率の平均値としてもよいし、過去の例から許容される不良率としてもよい。
【００２７】
次に、実装工程を構成する機器が安定して動作しているか否かを判断する（Ｓ１４〜Ｓ１６）。これは、部品の監視不良率が増加したときに、それが、部品自身によるものなのか、機器によるものかを判断するためである。まず、印刷機１１の動作が安定しているか否かを判断する（Ｓ１４）。図５は、印刷機１１の安定度を判断する方法の一例を説明するための図であり、印刷機１１における開口面積に対する印刷面積を％で表わした場合（横軸）の度数分布を示している。ＣＰＵ２１は、ランダムにサンプルとして、１枚の基板を取出し、それについて、それまでに検出した印刷面積データに基づいて、平均値±３σを閾値とし、それを外れたときに、印刷機１１の安定度が悪くなったと判断する。
【００２８】
なお、上記以外に、集まったデータを判定するようにしてもよい。すなわち、判定学習データの分布と、調査データの分布とを比較し、たとえばｔ検定のような、検定の信頼性調査により評価を行なってもよい。
【００２９】
次に、マウンタ１３の動作が安定しているか否かを判断する。図６は、マウンタ１３の安定度を判断する方法の一例を説明するための図であり、マウンタ１３におけるマウント後の部品の例えば、Ｘ方向のずれ量をｍｍで表わした場合（横軸）の度数分布を示している。ＣＰＵ２１は、サンプルとして、１枚の基板を取出し、それについて、それまでに検出した部品ずれ量データに基づいて、平均値±３σを閾値とし、それを外れたときに、マウンタ１３の安定度が悪くなったと判断する。
【００３０】
なお、上記以外に、集まったデータを判定するようにしてもよい。すなわち、判定学習データの分布と、調査データの分布とを比較し、たとえばｔ検定のような、検定の信頼性調査により評価を行なってもよい。
【００３１】
なお、この方法を適用して、上記した印刷機１１における印刷ずれを基に印刷機１１の安定度を判断してもよい。
【００３２】
同様にして、濡れ不良を判断することによって、リフロー炉１５の動作が安定して作動しているか否かを判断する（Ｓ１６）。以上のように、ＣＰＵ２１は、各機器の動作状況を示すデータを入力する動作状況入力手段、入力された動作状況データに基づいて、各機器の安定度を判断する安定度判断手段として作動する。
【００３３】
図３に戻って、監視不良率が増加し（Ｓ１３でＹＥＳ）、印刷機１１，マウンタ１３およびリフロー炉１５の各々のいずれかが安定でなければ（Ｓ１４〜Ｓ１６のいずれかでＮＯ）、それらの機器のうちの安定でない機器の不良が原因であるとして、警報装置３０でユーザに警告する（Ｓ１７）。監視装置３０は、ブザーや音声のような出力機器、または、表示画面を有し、そこに警告を表示してもよい。
【００３４】
一方で、監視不良率が増加したにもかかわらず（Ｓ１３でＹＥＳ）、印刷機１１，マウンタ１３およびリフロー炉１５の各々のいずれもが安定していれば（Ｓ１４〜Ｓ１６でＹＥＳ）、部品自体が不良であることが不良の原因であると判断し、警報装置３０でその旨をユーザに警告する（Ｓ１８）。
【００３５】
したがって、ＣＰＵ２１は、各機器の安定度と、検出された不良率とから、部品の不良原因を特定する不良原因特定手段として機能する。
【００３６】
監視不良率は増加せず（Ｓ１３でＮＯ）、所定の値より低下したときは（Ｓ１９でＹＥＳ）、図４（Ｂ）に示した状態であるので、なぜこのような現象が生じたのかの原因を追及するために、現在の機器の動作条件および基板の製造ロット情報を収集する。
【００３７】
次に、具体的な判断方法について説明する。図７は、図３に示したＳ１３においてＣＰＵ２１が計算し、それに基づいて作成したグラフであり、印刷機１１における印刷面積の変動、印刷ずれ量の変動、マウンタ１３における実装ずれ量の変動、リフロー炉１５の設定値および濡れ不良率の変動が、部品の製造ロットごとにプロットされている。このようなグラフは、表示装置２３や、警告装置３０のディスプレイに常時表示するようにしてもよい。
【００３８】
図７を参照して、製造ロットＡ〜製造ロットＤまでは、全てのデータについてほぼ一定の範囲内においてばらついており、安定しているが、ロットが製造ロットＥに切り替わってから、濡れ不良率のみが閾値（たとえば、上記した平均値＋２σ）を超えているのがわかる。
【００３９】
このような変動が生じるのは、部品の製造ロットが変わったことによるもので、製造ロットＥの部品自身に原因があると判断できる。
【００４０】
以上のように、この実施の形態によれば、電子部品実装工程において、各工程を構成する機器の動作状況と最後の工程における部品の不良率とから部品の不良原因を特定できるため、新たなセンサ等を設けることなく、実装工程の不良の原因を特定できる。
【００４１】
なお、ここでは、ＣＰＵ２１が自動的に不良を判断する場合について説明したが、これに限らず、図７に示すようなグラフを連続的に表示装置２３や、図示の無いプリンタ等で印刷し、それをユーザが見て、不良の原因を判断するようにしてもよい。
【００４２】
また、ここでは、最終工程における不良として、濡れ不良を例にあげたが、これに限らず、フィレット異常等を検出してもよい。
【００４３】
なお、図３のＳ１４〜Ｓ１６において、印刷機１１等の機器の安定度を示すデータを入力しているが、たとえば、印刷工程における、印刷面積やずれ量等のデータは、見方を変えると、外観に関するデータでもある。したがって、この実施の形態においては、印刷後検査装置１２、マウント後検査装置１４およびリフロー後検査装置１６等は部品の外観に関するデータを検出する外観検査装置として機能し、これらの外観検査情報と最後の工程における部品の不良率とから、ＣＰＵ２１は、たとえば、部品の製造ロットが不良の原因であるといった、外観で捉えられない部品不良の要因を特定する。すなわち、ＣＰＵ２１は、外観検査装置の検出した外観検査データと、不良率とから、外観で捉えられない部品の不良原因を特定する不良原因特定手段として機能する。
【００４４】
次に、監視不良率、およびその増加の判断を行なう閾値について説明する。上記実施の形態においては、監視不良率として、平均不良率を例にあげた。ここでは、具体的にどのようなデータを監視不良率および閾値とするのがよいのかについて説明する。
【００４５】
図８は、図３において、Ｓ１３で示した監視不良率の増加を判断する場合のＣＰＵ２１が行なう動作を示すフローチャートである。
【００４６】
図８を参照して、ＣＰＵ２１は、まず検査対象の部品について、過去の状態を把握する（Ｓ２１）。そして現製造ロットの状態を計算する（Ｓ２２）。両者を比較して、所定の閾値を超えていると判断したときは（Ｓ２３でＹＥＳ）、監視不良率増加と判断する（Ｓ２４）。
【００４７】
以下、具体的に説明する。まずＳ２１に示した、過去の状態の把握としては、過去における製造ロットごとの不良の平均値を採用する。過去の製造ロットごとの不良の平均値は、ハードディスク２４に格納されているため、ＣＰＵ２１は、これを参照して、たとえば、直前の製造ロットの平均値を採用する。たとえば、２００ｐｐｍ等の値が不良の平均値となり、この値が過去の把握された状態となる。
【００４８】
上記以外の例として、今までの全製造ロットの不良率に基づいて定めてもよい。母数が小さい場合、製造ロットごとの不良率では不良率が変動するので使いにくいが、全製造ロットの不良率を用いれば、値がほぼ一定となり、使いやすくなる。なお、改善活動等で不良率が良くなっている場合には、この方法は使用できない。
【００４９】
さらに、直近の製造ロットにおいて、たとえば、母数１０００個分データで不良率を計算してもよい。
【００５０】
次に、Ｓ２２〜Ｓ２３に示した、現製造ロットの状態計算および比較から閾値を超えたか否かの判断について説明する。上記のようにして定められた平均不良率ｅに対し、製造ロット開始からの不良率を計算し、比較する。現在の不良率が、平均不良率ｅ×２．０より小さい範囲（現在の不良率＜ｅ×２．０）で収まっていれば、閾値内として、監視不良率の増加とは判断しない（Ｓ２３でＮＯ）。
【００５１】
なお、母数が小さい場合は、１回不良が発生したら変動が大きくなるが、このような場合においても変化を検出できるよう、ここでは、平均不良率を２倍して余裕を持たせている。
【００５２】
次に、他の例について説明する。平均不良率ｅに対して以下のような計算を行なう。
【００５３】
不良率から、不良の発生間隔（＝１／不良率）の標準偏差σを計算する。ある不良が発生した場合、その発生間隔（χ）で発生する確率を正規分布の式から計算する・・・（１）
平均間隔の不良発生確率（図９に示す正規分布図において、χ＝μ（平均）の場合の最大値）に対して、生じた不良の確率が何割であるかを計算する・・・（２）
直近の過去の数回（２または３回）の不良に対し、平均の間隔から上記の（１）、（２）を計算し、間隔が定めた値を下回り、かつ不良が多い傾向にあれば、監視不良率増加と判断する。この場合、間隔が定めた値を下回っても、不良が少ない方向であれば、監視不良率増加とは判断しない。なお、上記したいずれの方法を用い判断してもよい。
【００５４】
以上のように、部品の製造ロットごとのような、所定の単位ごとに、部品による不良が判断できるため、部品を目視しただけではわからないような不良、または部品特性の差を判断できる。たとえば、部品の一部がメッキされているような場合において、ある製造ロットの部品のメッキ部分が酸化しているとする。この場合、酸化しているかどうかは、目視等だけでは判断できない。しかしながら、この発明の実施の形態によれば、製造ロット単位で不良が判断できるため、このような場合についても対処が可能になる。
【００５５】
また、上記実施の形態においては、製造ロット単位で部品の不良率を判断する場合について説明したが、これに限らず、部品を何らかの区別できるグループ単位としても適用可能である。
【００５６】
また、上記実施の形態においては、部品不良判別装置がその専用装置である場合について説明したが、これに限らず、部品不良判別装置を汎用のパソコンとし、上記の動作を全てプログラム化して、パソコンをそのプログラムで作動させて検査機として使用してもよい。この場合、このプログラムは、光ディスクやハードディスクのような記録媒体で提供してもよいし、ネットワークを介して、ネット上のサーバからダウンロードするようにしてもよい。
【００５７】
以上、図面を参照してこの発明の実施形態を説明したが、この発明は、図示した実施形態のものに限定されない。図示された実施形態に対して、この発明と同一の範囲内において、あるいは均等の範囲内において、種々の修正や変形を加えることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】電子部品実装装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】部品不良判別装置の構成を示すブロック図である。
【図３】部品不良判別装置のＣＰＵが行なう動作を示すフローチャートである。
【図４】濡れ不良率の変化の判断方法を説明するための図である。
【図５】印刷機の安定度を判断する方法を示す図である。
【図６】マウンタの安定度を判断する方法を示す図である。
【図７】製造ロットごとに部品の不良を判断する方法を示す図である。
【図８】この発明の他の実施の形態を示す図である。
【図９】正規分布を示す図である。
【符号の説明】
【００５９】
１０  電子部品実装装置、１１  印刷機、１２  印刷後検査機、１３  マウンタ、１４  マウント後検査機、１５  リフロー炉、１６  リフロー後検査機、１７  ネットワーク、１８  ＣＡＤ装置、２０  部品不良判別装置、２１  ＣＰＵ、２２  インターフェイス、２３  表示装置、２４  ハードディスク、２５  キーボード、２６  マウス、２７  通信装置、３０  警報装置。
【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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