JPH11298200A - プリント基板の部品実装プロセスにおける自動品質管理方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 上流のプロセスでの僅かなずれが後のプロセ
スで大きな問題を生じてしまうことがあったとしても、
そのような問題の箇所を突き止めるということはできな
いし、そのような状況を想定して上流のプロセスを過度
に品質管理してしまうと歩留まりが悪くなる。 【解決手段】 プリント基板部品実装プロセスではそれ
ぞれ独立した半田印刷工程（プロセス）と部品搭載工程
（プロセス）と半田付け工程（プロセス）とが順次行わ
れており、それぞれの工程毎に品質管理を行っている
が、不良処置が取られた場合の各工程での測定データを
予めデータベース化しておき、不良が生じた場合にはそ
の際の測定データを利用して同データベースを参照し、
対応する不良処置を判定して処置をすることができるの
で、プロセス間を越えた相関関係を気にすることなく不
良の発生を抑制させる自動品質管理を行うことが可能と
なる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、プリント基板の部
品実装プロセスにおける自動品質管理方法およびその装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より品質管理システムは種々のもの
が提案されており、その一例として特開平２−９８６３
２号公報や、特開平９−５１２００号公報に開示された
ものが知られている。前者のものに開示された発明は、
管理限界内であっても上昇傾向や下降傾向が見られる場
合に早めに品質管理を行えるようにグラフを出力するも
のであり、後者のものに開示された発明は、検査結果デ
ータと修理結果データとから不良率の相関関係を求めて
検査基準のチューニングを行うものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の品質管
理システムにおいては、いずれにしても一つのプロセス
内での処理結果が一定の基準範囲内に収まるようにする
に過ぎない。一方、通常の作業では複数のプロセスが順
次行われている。このような場合、従来のプロセス間品
質管理方法でも各プロセスごとの管理は可能である。し
かし、上流のプロセスでの僅かなずれが後のプロセスで
大きな問題を生じてしまうことがあったとしても、その
ような問題の箇所を突き止めるということはできない。
また、そのような状況を想定して上流のプロセスを過度
に品質管理してしまうと歩留まりも悪くなる。

【０００４】本発明は、上記課題にかんがみてなされた
もので、複数のプロセスが順次行われる場合に最適なシ
ステム運用を行えるようにすることが可能なプリント基
板の部品実装プロセスにおける自動品質管理方法および
その装置の提供を目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１にかかる発明は、実測数値に基づいて個別
に品質判定される複数のプロセスが順次実行される場合
のプリント基板の部品実装プロセスにおける自動品質管
理方法であって、下流のプロセスの品質判定で品質低下
が判定される場合の下流のプロセスでの品質判定と上流
のプロセスでの品質判定と原因内在箇所との対応関係を
相関関係としてデータベース化しておき、各プロセスの
品質判定に基づいて同データベースを参照して相関関係
にある上流のプロセスの原因内在箇所を突き止めてフィ
ードバックする構成としてある。

【０００６】単一のプロセスの品質管理はそのプロセス
内で処理結果を実測し、その実測数値に基づいて当該プ
ロセスでの処理工程をフィードバックする。その相関関
係は複雑ではあっても互いに因果関係を持っているもの
であるからフィードバックが可能であると言える。しか
しながら、別個独自のプロセスである場合には実測デー
タだけから因果関係を見出すのは困難である。しかしな
がら、上記のように構成した請求項１にかかる発明にお
いては、予め下流のプロセスでの品質判定と上流のプロ
セスでの品質判定と原因内在箇所との対応関係を相関関
係としてデータベース化している。すなわち、品質判定
そのものから相関関係を導き出すことは不可能であって
も事象の関連をデータベース化しておくのであれば現実
の状況を記憶させておくことだけで足りる。そして、各
プロセスの品質判定をキーにして同データベースを参照
する。このデータベースは品質判定で品質低下が判定さ
れた場合の各プロセスの品質判定を記憶しているので、
各プロセスの品質判定に基づいて参照して一致するもの
があれば下流のプロセスにおいて品質低下が判定される
状況を意味するから、その場合の原因内在箇所も突き止
められる。原因内在箇所を突き止められればそこにフィ
ードバック処理を施すことになる。

【０００７】すなわち、現実の実測数値をキーにして予
め用意しておいたデータベースを参照することにより、
因果関係を元に相関関係を推定する困難性の有無にかか
わらず、現実に相関関係を有する問題内在箇所へフィー
ドバックできることになる。ここでいうプロセスはなん
らかの処理工程を意味しており、この処理工程の結果に
ついて実測数値を計測され、計測結果に基づいてフィー
ドバックされうるようなものであればよい。このフィー
ドバックは好ましくはプロセス内で自動的にチューニン
グされうることが好ましいが、人間などが介在すること
を妨げるものではない。

【０００８】データベースは下流のプロセスの品質判定
で品質低下が判定される場合についての各品質判定の対
応関係を記憶するが、この品質低下の判定は必ずしも品
質不良に至る場合だけを意味するものではなく、相対的
なものである。すなわち、品質判定が低下するといって
も元の状況において品質が非常に優れているということ
も当然に含むものである。従って、逆にとらえれば品質
向上のために利用することをも意味するものである。例
えば、品質低下しないように原因内在箇所へとフィード
バックすることとともに、総合的に品質を向上させるよ
うに原因内在箇所へとフィードバックするようなもので
あってもよい。

【０００９】このデータベース自体は一定の対応関係を
関連づけて記憶できるものであれば良く、判断の必要性
からもコンピュータなどで構成することが妥当である。
むろん、データベースの検索は完全に一致するもののみ
ならず、ファジー制御やニューラルネット制御などの技
術を駆使して妥当な結果を導き出すようなものも採用可
能であるし、ディジタルコンピュータのみならず、アナ
ログコンピュータを利用することも可能である。

【００１０】データベース化されるのは下流のプロセス
での品質判定と上流のプロセスでの品質判定と原因内在
箇所との対応関係であるが、品質低下と判定された場合
でも具体的な原因内在箇所が判明されるとも限らない。
一方、原因内在箇所はフィードバックするために必要な
情報が得られるものであればよい。このようにフィード
バックの具体的対応を考慮した場合に好適な一例とし
て、請求項２にかかる発明は、請求項１に記載の自動品
質管理方法において、下流のプロセスで不良処置された
場合を項目分けし、各不良処置ごとに不良対象となった
ものの上流の各プロセスでの実測数値の傾向をデータベ
ースとして構成してある。

【００１１】上記のように構成した請求項２にかかる発
明においては、下流のプロセスで不良処置された場合に
着目している。不良処置されない以上はフィードバック
できていないといっても過言ではないから、不良処置の
項目分けこそフィードバックの項目分けに対応する。ま
た、不良処置された場合はかかる事象に関係する状況が
確実に表れているはずである。従って、不良処置となる
手前の実測数値の傾向を用いてデータベースを参照すれ
ば、対応する傾向が見られる項目を判定でき、かかる不
良処置がとられるに至る場合を想定した問題内在箇所が
突き止められ、同不良処置に対応するフィードバックが
行われることになる。

【００１２】さらに、請求項３にかかる発明は、請求項
２に記載の自動品質管理方法において、データベースと
する実測数値の傾向は、不良対象となったものの実測数
値の分布と標準の実測数値の分布のずれとして構成して
ある。上記のように構成した請求項３にかかる発明にお
いては、たとえ実測数値が基準範囲内であったとして
も、いくつかの実測数値の分布が標準の実測数値の分布
とずれていることは起こりうる。そして、データベース
に記憶されているような一定の対応関係でずれている場
合こそ、終局的に不良処置をとらざるを得ない状況が起
こり得ると判定できる。

【００１３】むろん、このようなずれもさまざまであ
り、分布の平均値が上方にずれるとか下方にずれるとい
う傾向であっても良いし、分布の幅の傾向であっても良
いし、バラツキの周期の傾向といったようなものである
など、各種の傾向を採用可能である。問題内在箇所が突
き止められれば品質が低下しないようにフィードバック
すればよく、フィードバックの一例として、請求項４に
かかる発明は、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の
自動品質管理方法において、上流のプロセスへフィード
バックするにあたり、上流のプロセスで処理工程をチュ
ーニングする構成としてある。

【００１４】上記のように構成した請求項４にかかる発
明においては、処理工程自体が目標を見誤っている場合
に対応し、処理工程をチューニングすることによって下
流のプロセスで問題が生じないようにする。

【００１５】かかる自動品質管理方法はさまざまな分野
に適用可能であり、特に限定されるものでもないが、そ
の適用例の一例として、請求項５にかかる発明は、複数
の製造工程を備えるとともに各製造工程に対応してその
処理結果に対する測定を行って同処理結果の品質を判定
する検査工程とを備えるプリント基板の部品実装プロセ
スにおける自動品質管理装置であって、各検査工程での
品質判定結果で不良と判断されるものの下流と上流の検
査工程での測定データとともにフィードバック態様をデ
ータベース化しておくとともに、各検査工程での測定デ
ータに基づいて同データベースを参照して下流に生じる
問題発生に対する上流の製造工程での原因内在箇所を突
き止めてフィードバックする構成としてある。

【００１６】上記のように構成した請求項５にかかる発
明においては、プリント基板の部品実装プロセスが複数
の製造工程からなり、各製造工程に対応した検査工程が
その処理結果について測定して同処理結果の品質を判定
することによって品質管理を行う。この場合、各検査工
程での品質判定結果で不良と判断されるものの下流と上
流の検査工程での測定データとともにフィードバック態
様とがデータベース化してあるので、各検査工程で得ら
れる測定データに基づいて同データベースを参照すれ
ば、上流の製造工程での原因内在箇所を突き止めること
ができる。従って、下流の問題発生に対して予めフィー
ドバックしておけば問題発生を防ぐことができる。

【００１７】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、複数のプ
ロセスが順次行われる場合において各プロセスを管理す
るだけでは防げないようなプロセス相互間に内在する問
題点を解消して良好な品質管理を行うことが可能な自動
品質管理方法を提供することができる。また、請求項２
にかかる発明によれば、実際に不良処置される項目に対
応しているのでフィードバックが容易となる。さらに、
請求項３にかかる発明によれば、不良処置が取られる場
合における実測数値のずれの傾向がデータベースとなっ
ているので、実測数値が変動する場合でも傾向の一致に
よって比較的容易に検索することができる。

【００１８】さらに、請求項４にかかる発明によれば、
フィードバックがチューニングとして実現され、原因追
究のみならず作業性が向上する。さらに、請求項５にか
かる発明によれば、複数のプロセスから構成されるプリ
ント基板の部品実装プロセスにおいて良好な品質管理を
行うことが可能となる。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、図面にもとづいて本発明の
実施形態を説明する。 ＜全体の構成の概略説明＞図１は、本発明の一実施形態
にかかる自動品質管理方法をプリント基板部品実装プロ
セスに適用した場合の構成を概略ブロック図により示し
ている。本部品実装プロセスでは、クリーム半田を基板
上に印刷する半田印刷工程（プロセス）と、電子部品を
基板上の所定位置に搭載する部品搭載工程（プロセス）
と、オーブン内で加熱してクリーム半田を溶融せしめて
半田付けする半田付け工程（プロセス）とから構成され
ている。

【００２０】同図において、回路パターンを印刷された
基板ＰＢは半田印刷工程に該当する半田印刷装置１１
（請求項５の製造工程に相当）に供給され、この半田印
刷装置１１は基板ＰＢ上のパッド位置に所定量のクリー
ム半田を印刷する。半田印刷工程は半田印刷検査装置１
２が備えられており、半田印刷装置１１でのクリーム半
田の印刷作業が正確に行われているか否かを検査する。
半田印刷検査装置１２が行う検査内容についての詳細は
後述するが、所定の計測を行なうとともに計測結果を管
理用パソコン（ＰＣ１）４１に出力している。

【００２１】クリーム半田を印刷された基板ＰＢは部品
搭載工程に該当する部品搭載装置２１に供給され、この
部品搭載装置２１はパッドに印刷されたクリーム半田で
電子部品を半田付けできるように各電子部品を決められ
た位置に搭載する。部品搭載工程は搭載部品検査装置２
２が備えられており、部品搭載装置２１での電子部品搭
載作業が正確に行われているか否かを検査する。この搭
載部品検査装置２２が行う検査内容についての詳細も後
述するが、所定の計測を行なうとともに計測結果を管理
用パソコン（ＰＣ２）４２に出力している。

【００２２】最後に、基板ＰＢは半田付け工程を構成す
る半田付け装置３１に供給され、この半田付け装置３１
はオーブン内で基板ＰＢを加熱してクリーム半田を溶融
せしめ、パッドと電子部品のリードや電極を半田付けす
る。半田付け工程は半田付け検査装置３２が備えられて
おり、この半田付け装置３１での半田付け作業が正確に
行われているか否かを検査する。この半田付け検査装置
３２が行う検査内容についての詳細も後述するが、所定
の計測を行なうとともに計測結果を管理用パソコン（Ｐ
Ｃ３）４３に出力している。

【００２３】管理用パソコン４１〜４３はネットワーク
やパラレルポートなどを介して上記検査装置１２，２
２，３２と接続されており、通信で得られた測定データ
を所定のフォーマットに変換して記憶する。各管理用パ
ソコン４１〜４３はＬＡＮ回線４４に接続されており、
上述した測定データを他のパソコンからも参照できるよ
うになっている。ＬＡＮ回線４４にはプロセス制御装置
４５も接続されており、上記各管理用パソコン４１〜４
３から測定データを読み取って本プリント基板部品実装
プロセスを総合的かつ自動的に品質管理する。この品質
管理は、管理者に対してパレート図をはじめとする各種
のビジュアルな表示を行うのみならず、半田印刷装置１
１や部品搭載装置２１や半田付け装置３１に対して積極
的にチューニングを行うようにしている。

【００２４】図２はプロセス制御装置４５の具体的構成
を示しており、演算処理を行う制御部４５ａと、バス４
５ｂと、同バス４５ｂを介して上記制御部４５ａよりア
クセス可能なプログラムメモリ４５ｃと、同バス４５ｂ
を介して上記制御部４５ａよりアクセス可能なデータメ
モリ４５ｄと、上記ＬＡＮ回線４４と上記バス４５ｂと
の間に介在されて上記制御部４５ａより上記管理用パソ
コン４１〜４３へのアクセスを可能とするための入力デ
ータインターフェイス部４５ｅと、上記バス４５ｂに接
続されるとともに上記制御部４５ａより上記半田印刷装
置１１や部品搭載装置２１や半田付け装置３１へのアク
セスを可能とする出力データインターフェイス部４５ｆ
とを備えている。

【００２５】プログラムメモリ４５ｃは制御部４５ａが
実行するプログラムが記憶されており、不揮発性のＲＯ
Ｍのみならず、適宜外部補助記憶装置などから読み出し
た実行プログラムを一時的に記憶するＲＡＭなどからも
構成されている。プログラムの内容は、基本的なオペレ
ーティングシステムや、後述する品質管理プログラム
や、各種のドライバなどを含んでいる。データメモリ４
５ｄは上記品質管理プログラムで利用する各種のデータ
を記憶するものであり、より具体的には測定データファ
イル、履歴データファイル、相関データファイルなどを
記憶している。入力データインターフェイス部４５ｅは
実質的にＬＡＮ回線４４と接続するためのインターフェ
イスアダプタであり、上述したドライバのプログラムを
実行することによって制御部４５ａは管理用パソコン４
１〜４３の補助記憶装置などに記憶されている測定デー
タファイルなどを読み込めるようにしている。出力デー
タインターフェイス部４５ｆは半田印刷装置１１や部品
搭載装置２１や半田付け装置３１と接続可能なネットワ
ークポートやパラレルポートなどを備え、所定の制御デ
ータを出力し、微妙なチューニングを行うことができる
ようになっている。

【００２６】チューニングを行うための制御データは上
記品質管理プログラムで生成されるが、図３〜図５はこ
の概略フローチャートを示している。図３はメインのフ
ローチャートであり、生産中は、ステップＳＴ１にて図
４に示す各工程における不良発生の未然防止プログラム
を実行し、ステップＳＴ２にて図５に示す工程改善によ
る不良率低減プログラムを実行することを繰り返す。そ
して、ステップＳＴ３にて生産終了と判断するとプログ
ラムの実行を終了する。

【００２７】ここで、ステップＳＴ１で実行する各工程
における不良発生の未然防止プログラムは、一つのプロ
セス内で製造と検査とを実行して一定の品質が得られる
ように制御するものであり、基本的な考え方としては従
来より行われているものである。より具体的には、半田
印刷装置１１でのクリーム半田の印刷作業が正確に行わ
れているか否かを半田印刷検査装置１２が検査して得ら
れた測定データに基づいて同半田印刷装置１１をチュー
ニングしたり、部品搭載装置２１での電子部品搭載作業
が正確に行われているか否かを搭載部品検査装置２２が
検査して得られた測定データに基づいて部品搭載装置２
１をチューニングしたり、半田付け装置３１での半田付
け作業が正確に行われているか否かを半田付け検査装置
３２が検査して得られた測定データに基づいて同半田付
け装置３１をチューニングするというように、各プロセ
ス毎に個別に行われる品質管理である。

【００２８】一方、ステップＳＴ２で実行する工程改善
による不良率低減プログラムは、複数の行程（プロセ
ス）が順次行われる場合に内在する相関関係に基づいて
総合的に品質管理を行おうとするものである。上の例で
あれば、半田印刷装置１１と部品搭載装置２１と半田付
け装置３１での各作業はそれぞれにおいて品質管理され
ているので本来的には影響を及ぼし得ないはずであるに
も関わらず、実際には相関関係が生じていることが多
い。このような事実に正面から対応して改善を図るとい
うものである。

【００２９】＜各構成の詳細な説明＞図６は半田印刷検
査装置１２の検査原理をモデル図により示している。こ
の検査原理は光切断３次元計測と呼ばれ、基板ＰＢ上に
レーザー光を照射して一定方向に主走査する（Ｌ１，Ｌ
２…Ｌｎ）とともに一定の掃引ピッチで副走査し、かか
るレーザースキャンを測定用カメラで撮影する。基板Ｐ
Ｂ上では素材表面が高さ基準となり、レーザー光が照射
された部位からの散乱光の軌跡で基板ＰＢ上の突起物の
高さ変化を測定できる。高さ変化に基づいて断面積Ｓ１
が分かるし、副走査方向への積分演算によって体積Ｖ
（＝ΣＳ１）も求められる。また、一定高さ以上の部位
の面積Ｓ２とともに、かかる突起物の位置ずれも判断で
きる。

【００３０】半田印刷検査装置１２は半田印刷装置１１
の印刷結果を検査するものであるから、基板ＰＢ上の突
起物はクリーム半田である。すると、上記測定データは
クリーム半田の体積、面積、位置ずれを表すことにな
る。むろん、これらが測定データとして管理用パソコン
４１へ出力されている。次に、図７は搭載部品検査装置
２２の検査原理をモデル図により示している。正確な位
置に部品が搭載された各部品をモデルとして撮影し、そ
のイメージをディジタルデータとしてメモリに記憶して
おく。一方、部品搭載装置２１で各基板ＰＢ上に電子部
品を搭載したらこれをワークとして撮影し、ワークのイ
メージとメモリに記憶されているモデルのイメージとを
比較して一致度を判定する。

【００３１】ディジタルデータとしてのイメージの比較
は一致度を数値で判定する。全体としての一致度が高け
れば良品と判定できるし、低ければ何らかの欠陥がある
と判定できる。また、グレースケールパターンマッチン
グ手法で部品ずれを（Ｘ，Ｙ）座標系で判別することが
できる。このように、本搭載部品検査装置２２では、図
８に示す部品ずれ量（および図示しない欠品）が測定デ
ータとして管理用パソコン４２へ出力されている。

【００３２】図９〜図１１は半田付け検査装置３２の検
査原理をモデル図により示している。Ｘ−Ｙステ−ジの
上方には受光セルを配置して下面に開口する箱形のセン
サを対面して配置するとともに、同センサの中央からレ
ーザー光を鉛直方向下向きに照射している。Ｘ−Ｙステ
−ジは二次元方向に精密に移動可能であり、図１０に示
すようにレーザー光を基板ＰＢ上で一定方向に走査させ
る。レーザー光は基板ＰＢ上のリードや半田といった素
材に照射されると高反射率で反射され、上方にて下方に
開口して対面している箱形のセンサ内面を照射する。セ
ンサ内面には部位によって独立した受光セルを配置して
あり、どの受光セルに反射光が照射されたかを検出でき
るようになっている。照射される受光セルの変化は半田
の形状を極めて正確に表すことができる。図１１はこれ
を分かりやすく説明している。

【００３３】図１１（ａ）は良品の半田形状を示してお
り、リードがパッド上に密着して配置され、クリーム半
田の量が適度であれば濡れ性によって直交する二面の金
属面に広がろうとし、半田の表面は凹面を形成する。一
方、図１１（ｂ）に示すようにリードがパッドから浮き
上がってしまっている不良品の場合にはパッド周縁の濡
れ性の低さと半田自体の表面張力によって水玉状にな
る。この場合、表面形状は凸面となる。これを前提とし
てレーザースキャンすると、反射光の軌跡は凹面か凸面
かによって大きく変わり、図１０に示す受光セルの識別
番号をそのまま使用すると、前者は「６−５−４−３−
２」と変化するし、後者は「２−３−４−５−６」と変
化する。より詳細には「６６５５４４３３３２２」と続
いたり、「６６２２３３４４４５５５６６」」と続いて
いることが分かる。ここで半田面の傾きを表す定ピッチ
でサンプリングされた数列の変化から半田の高さが求め
られることができることは容易に理解できる。

【００３４】かかる原理を利用して半田付け検査装置３
２は図１２に示すようにリード（Ｌ）とパッド（Ｐ）を
接合せしめる半田（Ｓ）の形状を測定する。ここで半田
付けの良否として判定するのに好適なのはフィレット高
さや半田高さ等であり、これらが測定データとして管理
用パソコン４３へ出力されている。以上のように管理用
パソコン４１〜４３には各工程ごとに検査装置で得られ
た測定データが蓄えられ、プロセス制御装置４５はプロ
グラムメモリ４５ｃに記憶された図３〜図５に示す品質
管理プログラムを実行する過程において入力データイン
ターフェイス部４５ｅを介して上記測定データを読み込
み、データメモリ４５ｄに展開しながら以下のような品
質管理を実行する。

【００３５】ステップＳＴ１で実行される各工程におけ
る不良発生の未然防止プログラムでは、以下のように処
理を行う。半田印刷工程（工程Ｎｏ．１）の場合は、ス
テップＳＴ１１にて上述したように管理用パソコン４１
を介して測定データを収集し、ステップＳＴ１２にて平
均値、バラツキを計算して履歴ファイルに記憶する。ス
テップＳＴ１３ではこのような平均値やバラツキに関す
る時系列的な変化を監視する。これは一般に管理図を監
視するのと同様であり、ステップＳＴ１４では平均値や
バラツキの推移が管理限界を超えそうになっているか否
かを判定する。

【００３６】そして、管理限界を越えそうであると判断
されればステップＳＴ１５では製造装置（半田印刷装置
１１）のパラメータのチューニングを行う。以下、半田
印刷工程についての測定項目に対する一連の測定データ
の判定が終わるまでループして処理を実行する。ステッ
プＳＴ１４，１５は測定データに基づいて製造装置のパ
ラメータを変更するという意味でフィードバックを行な
い、不良発生を未然に防止するものである。しかしなが
ら、ここでのフィードバックは所詮因果関係がはっきり
しているものが対象である。

【００３７】図１３は半田体積を説明のためにヒストグ
ラムによって表示したものであるが、同図（ａ）および
同図（ｂ）は共にそのバラツキが規格の上限、下限を越
えている。この場合、バラツキを示すＲ管理図中で、バ
ラツキのデータは管理限界近く又は管理限界に向かって
推移すると共に、Ｘバー管理図（表記の都合上、こう表
現することにする）の平均値が増加又は減少していると
判定することにより、例えば印刷速度をチューニングし
て印刷量の調整を行う。同様にして部品搭載工程（工程
Ｎｏ．２）や半田付け工程（工程Ｎｏ．３）についても
不良発生の未然防止という意味では、測定データの平均
値やバラツキが管理限界を超えそうになる前に製造装置
のパラメータを調整してフィードバックを図る。

【００３８】本来、以上のように各プロセス毎に品質管
理を行っていれば不良の発生は未然に抑止され、常に高
品質な製品が製造されるはずである。しかしながら、現
実には不良が連続して発生することが多く、その場合に
上流のプロセスをチューニングすることによって解消す
ることが多々ある。これは明らかに各プロセスが相関関
係を持っていることの証明と言えるが、図１２（ｂ）の
ようにバラツキが少なく、各プロセスが管理限界内で品
質管理されている場合にはその問題内在箇所は容易には
判明しない。

【００３９】ただ、敢えて分かりやすい一例を上げると
するならば、クリーム半田の体積が管理限界内ではある
ものの多めであり、かつ、部品搭載位置も管理限界内で
はあるもののある方向（図１２のＡの方向）に位置ずれ
気味であったとする。この場合、クリーム半田が多い上
リードがパッド上を大きくしめることになるので、半田
が溢れやすくなることが想定でき、結果として半田付け
検査工程ではブリッジの不良を発見しやすいということ
が分かる。

【００４０】一方、このような因果関係が分からないに
してもブリッジである以上はクリーム半田の体積を減ら
すチューニングは施される。すなわち、「ブリッジ」と
いう不良に対する「不良処置」としては「スキージ圧力
の低下」というようなチューニングが施されることが現
実に行われている。本実施形態においては、予め各種の
不良処置が行われるとしてその際の測定データをデータ
ベース化してある。また、単に測定データの羅列では解
析が大変であるため、管理限界を定める上での標準分布
と比較したときの測定データの傾向をデータベース化す
る。より具体的には、標準の分布を規格と呼ぶとして、
規格よりも「大きめの傾向」であるのか「小さめの傾
向」であるのか。大きめの傾向として「限界寄りの傾
向」であるのか「中央寄りの傾向」であるのか。規格の
バラツキと比較して「バラツキが大きい傾向」であるの
か「バラツキが小さい傾向」であるのか。また、「バラ
ツキに周期性が見られる傾向」にあるのか、ないのか。
というようなグループ分けを行っている。

【００４１】図１４は不良判定を不良処置に応じて項目
分けしつつ、それぞれに対応する各工程での測定データ
を規格と比較した場合の傾向を示している。データベー
スによればある不良処置を行ったときには「半田印刷工
程」では「半田量平均≧規格」であり、部品搭載工程で
は「位置ずれ平均≧規格」であり、半田付け工程では
「半田高さ≧規格」であって「フィレット高さ≦規格」
という傾向があったものとする。従って、この不良処置
が必要となる場合を不良判定「Ｎｏ．００１」としてデ
ータベースに記録する。また、別の不良処置を行ったと
きには半田印刷工程においてのみ「半田量平均≒規格」
であり、他の傾向はＮｏ．００１の場合と同じであった
とすると、この不良処置が必要となる場合を不良判定
「Ｎｏ．００２」としてデータベースに記録する。以
下、同様にして各不良処置についてそれぞれの場合の測
定データと規格との比較を記録しておく。

【００４２】このようなデータベースを用意しておく
と、各プロセス毎に品質管理を行って管理限界内に保持
しているにも関わらず不良が発生するようであれば、そ
れぞれの測定データの傾向をキーにして同データベース
を参照する。そして、該当する不良判定があればそこに
問題が内在しているといえ、さらには対応する不良処置
が分かっているのでチューニングは容易に行える。工程
改善による不良率低減プログラムは以上の処理を現実に
実行するものである。ステップＳＴ２１では前回のステ
ップＳＴ１で記録した測定データを読み取り、ステップ
ＳＴ２２にて不良および不良率を計算するのに利用す
る。そして、計算された不良および不良率は履歴ファイ
ルに記憶する。

【００４３】続くステップＳＴ２３では不良および不良
率に関する時系列的な変化を監視し、不良が連続して出
現するとともに不良率の変化は工程が非管理の状態であ
るか否かをステップＳＴ２４で判定する。すなわち、不
良が連続して発生して各工程ではチューニング処置が取
られているにも関わらず不良率が相関関係にないような
場合である。このような場合にこそプロセス間を越えた
相関関係が起因していると言えるので、ステップＳＴ２
５では不良個所に対応する前工程の測定データを解析し
て因果関係を特定する。むろん、ここでは数値解析で因
果関係が特定されるというのではなく、測定データを解
析してその傾向を分析し、その分析結果を使用して上述
したデータベースを参照することにより、問題内在箇所
を突き止めつつ不良処置を判断することを意味する。

【００４４】不良処置が分かればステップＳＴ２６で該
当する製造装置のパラメータを変更する。パラメータを
変更したらステップＳＴ２７にて次の新規１ロットの測
定データを収集するまで待機し、ステップＳＴ２８で不
良率が直前の１ロットに比べて減少したか判定する。減
っていれば不良処置は効果を現しているとして終了すれ
ばよいし、減っていなければステップＳＴ２６に戻って
再度不良処置を行う。これは最初の不良処置だけでは効
果を出すところまで至らないこともあり得るからであ
る。いずれにしても、不良率が減ったところで不良処置
を終えて工程改善による不良率低減プログラムを終了す
る。なお、上記の不良率低減プログラムにはバラツキ増
加に関する相関データを備えたバラツキ抑制プログラム
が含まれる。また、この例では、部品実装プロセスを一
つの連続したラインとして説明したが、各工程が独立し
て配置され基板ストッカによって基板の中継（供給、収
納）が実行されるようにしてもよい。

【００４５】さらにこの例では、測定データと規格を比
較した傾向を一義的に定めてデータベース化している
が、よりファジーな判定を行うようにしても良い。図１
５は測定データの分析項目を増やしており、このデータ
ベースを参照する場合にはより多くの情報を利用して総
合点を算出し、より最適な不良判定を行おうとするもの
である。また、この際には各評価に重み付けし、アナロ
グコンピュータ的な処理を加味するようにしても良い。
なお、図１６はリフロー半田付けにおける不良要因と具
体的不要内容の相関を示している。例えば、半田量不安
定という不良内容に対して要因は「印刷装置の位置合せ
精度」、「スキージ角度、印圧」、「印刷（スキージ）
速度」…とさまざまであるが、こういった対応関係を踏
まえつつ不良処置ごとにデータベース化することにな
る。

【００４６】このように、プリント基板部品実装プロセ
スではそれぞれ独立した半田印刷工程と部品搭載工程と
半田付け工程とが順次行われており、それぞれの工程毎
に品質管理を行っているが、不良処置が取られた場合の
各工程での測定データを予めデータベース化しておき、
不良が生じた場合にはその際の測定データを利用して同
データベースを参照し、対応する不良処置を判定して処
置をすることができるので、プロセス間を越えた相関関
係を気にすることなく不良の発生を抑制させる自動品質
管理を行うことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態にかかるプロセス間品質管
理方法をプリント基板実装ラインに適用した場合の概略
ブロック図である。

【図２】プロセス制御装置のブロック図である。

【図３】自動品質管理プログラムのフローチャートであ
る。

【図４】各工程における不良発生の未然防止プログラム
のフローチャートである。

【図５】工程改善による不良率低減プログラムのフロー
チャートである。

【図６】半田印刷検査装置の検査原理を示すモデル図で
ある。

【図７】搭載部品検査装置の検査原理を示すモデル図で
ある。

【図８】位置ずれ検出の実例を示す図である。

【図９】半田付け検査装置の検査原理を示すモデル図で
ある。

【図１０】半田付け検査装置の検査原理を示す断面のモ
デル図である。

【図１１】半田付け検査装置の検査実例を示すモデル図
である。

【図１２】半田付け検査装置の計測対象を示す説明図で
ある。

【図１３】半田印刷検査装置で測定される半田体積の推
移を示すヒストグラムである。

【図１４】データベースの内容の一部を示す図である。

【図１５】変形例にかかるデータベースの内容の一部を
示す図である。

【図１６】リフロー半田付けにおける不良要因と具体的
不要内容を示す図である。

【符号の説明】

１１…半田印刷装置 １２…半田印刷検査装置 ２１…部品搭載装置 ２２…搭載部品検査装置 ３１…半田付け装置 ３２…半田付け検査装置 ４１〜４３…管理用パソコン ４４…ＬＡＮ回線 ４５…プロセス制御装置 ４５ａ…制御部 ４５ｂ…バス ４５ｃ…プログラムメモリ ４５ｄ…データメモリ ４５ｅ…入力データインターフェイス部 ４５ｆ…出力データインターフェイス部 ＰＢ…基板

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 実測数値に基づいて個別に品質判定され
   る複数のプロセスが順次実行される場合のプリント基板
   の部品実装プロセスにおける自動品質管理方法であっ
   て、下流のプロセスの品質判定で品質低下が判定される
   場合の下流のプロセスでの品質判定と上流のプロセスで
   の品質判定と原因内在箇所との対応関係を相関関係とし
   てデータベース化しておき、各プロセスの品質判定に基
   づいて同データベースを参照して相関関係にある上流の
   プロセスの原因内在箇所を突き止めてフィードバックす
   ることを特徴とするプリント基板の部品実装プロセスに
   おける自動品質管理方法。
2. 【請求項２】 上記請求項１に記載の自動品質管理方法
   において、下流のプロセスで不良処置された場合を項目
   分けし、各不良処置ごとに不良対象となったものの上流
   の各プロセスでの実測数値の傾向をデータベースとした
   ことを特徴とするプリント基板の部品実装プロセスにお
   ける自動品質管理方法。
3. 【請求項３】 上記請求項２に記載の自動品質管理方法
   において、データベースとする実測数値の傾向は、不良
   対象となったものの実測数値の分布と標準の実測数値の
   分布のずれとすることを特徴とするプリント基板の部品
   実装プロセスにおける自動品質管理方法。
4. 【請求項４】 上記請求項１〜請求項３のいずれかに記
   載の自動品質管理方法において、上流のプロセスへフィ
   ードバックするにあたり、上流のプロセスで処理工程を
   チューニングすることを特徴とするプリント基板の部品
   実装プロセスにおける自動品質管理方法。
5. 【請求項５】 複数の製造工程を備えるとともに各製造
   工程に対応してその処理結果に対する測定を行って同処
   理結果の品質を判定する検査工程とを備えるプリント基
   板の部品実装プロセスにおける自動品質管理装置であっ
   て、各検査工程での品質判定結果で不良と判断されるも
   のの下流と上流の検査工程での測定データとともにフィ
   ードバック態様をデータベース化しておくとともに、各
   検査工程での測定データに基づいて同データベースを参
   照して下流に生じる問題発生に対する上流の製造工程で
   の原因内在箇所を突き止めてフィードバックすることを
   特徴とするプリント基板の部品実装プロセスにおける自
   動品質管理装置。