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公開番号2025041398
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-26
出願番号2023148668
出願日2023-09-13
発明の名称情報処理装置及び情報処理方法
出願人株式会社東芝
代理人弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
主分類H05K 3/00 20060101AFI20250318BHJP(他に分類されない電気技術)
要約【課題】製造が開始される前の設計段階において、はんだ付けに関する設計の適切性について、高い精度で判定可能にする情報処理装置を提供すること。
【解決手段】実施形態によれば、情報処理装置は、画像生成部及び判定部を備える。画像生成部は、はんだ付けに関する設計情報に基づいて、リフローの前の状態を示す入力画像データを生成し、入力画像データにおいて、1種類のコンポーネントごとに設定される色情報に対応する色又は模様を、複数種類のコンポーネントのそれぞれに付す。判定部は、リフローの前の画像に基づく画像データの入力からリフローの後の検査での検査結果を出力する機械学習モデルを用いて、入力画像データを機械学習モデルに入力することにより、設計情報で示される設計についての適切性を判定する。
【選択図】図5

特許請求の範囲【請求項１】
基体への部品のはんだ付けに関する情報処理装置であって、
はんだ付けに関する設計情報に基づいて、リフローの前の状態を示す入力画像データを生成し、前記入力画像データにおいて示される複数種類のコンポーネントについて１種類のコンポーネントごとに設定される色情報に基づいて、前記色情報に対応する色又は模様を、前記複数種類のコンポーネントのそれぞれに付す画像生成部と、
リフローの前の画像に基づく画像データの入力から前記リフローの後の検査での検査結果を出力する機械学習モデルを用いて、前記色情報に対応する色又は模様が前記複数種類のコンポーネントのそれぞれに付された前記入力画像データを、前記機械学習モデルに入力することにより、前記設計情報で示される設計についての適切性を判定する判定部と、
を具備する、情報処理装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記機械学習モデルへの前記入力画像データの入力によって、前記リフローの後の前記検査結果が不良になることが、前記機械学習モデルから出力された場合に、前記検査結果が不良になる原因を、前記入力画像データ、前記入力画像データの生成に用いられた前記設計情報、及び、前記設計情報から前記入力画像データを生成する過程で生成されたデータの１つ以上において、特定する原因特定部をさらに具備する、請求項１の情報処理装置。
【請求項３】
前記複数種類のコンポーネントが前記色情報によって互いに対して識別され、かつ、前記複数種類のコンポーネントのそれぞれが前記色情報によって特定される状態に、前記複数種類のコンポーネントのそれぞれについて、前記色情報を設定する色情報設定部をさらに具備する、請求項１の情報処理装置。
【請求項４】
前記画像生成部は、はんだ付けに関する前記設計情報に少なくとも基づいて、前記複数種類のコンポーネントのそれぞれの外形要素を生成し、
前記画像生成部は、前記入力画像データの生成において、前記複数種類のコンポーネントのそれぞれについて、設定される前記色情報に対応する色又は模様を、生成した前記外形要素に付す、
請求項１乃至３のいずれか１項の情報処理装置。
【請求項５】
前記画像生成部は、はんだ付けに関する前記設計情報として、前記基体についての設計情報、前記基体へのはんだの搭載に用いられるメタルマスクについての設計情報、及び、前記部品についての設計情報を用いて、前記入力画像データを生成し、
前記画像生成部は、前記基体についての前記設計情報に少なくとも基づいて、前記基体を構成する１種類以上のコンポーネントのそれぞれの外形要素を、前記メタルマスクについての前記設計情報に少なくとも基づいて、前記はんだの外形要素を、前記部品についての前記設計情報に少なくとも基づいて、前記部品の外形要素を、前記複数種類のコンポーネントの外形要素として、それぞれ生成する、
請求項４の情報処理装置。
【請求項６】
前記画像生成部は、前記メタルマスクについての前記設計情報に加えて、前記メタルマスクの開口部と前記基体へ搭載された後の前記はんだの形状との関係を示す関係データに基づいて、前記はんだの前記外形要素を生成する、請求項５の情報処理装置。
【請求項７】
前記画像生成部は、前記入力画像データにおいて前記リフローの前の状態を示す画像として、前記基体のみの画像、前記基体にはんだのみが搭載された画像、及び、前記基体に前記はんだ及び部品が搭載された画像の３種類の画像の中の複数種類の画像を生成する、請求項１乃至３のいずれか１項の情報処理装置。
【請求項８】
リフローの前の状態を示す画像に基づく画像データと前記リフローの後に実際に行われた検査での検査結果とが関連付けられた学習データを用いて、ディープラーニングによりモデルを学習させ、前記機械学習モデルを生成する学習モデル生成部をさらに具備する、請求項１乃至３のいずれか１項の情報処理装置。
【請求項９】
基体への部品のはんだ付けに関する情報処理方法であって、
はんだ付けに関する設計情報に基づいて、リフローの前の状態を示す入力画像データを生成し、前記入力画像データにおいて示される複数種類のコンポーネントについて１種類のコンポーネントごとに設定される色情報に基づいて、前記色情報に対応する色又は模様を、前記複数種類のコンポーネントのそれぞれに付すことと、
リフローの前の画像に基づく画像データの入力から前記リフローの後の検査での検査結果を出力する機械学習モデルを用いて、前記色情報に対応する色又は模様が前記複数種類のコンポーネントのそれぞれに付された前記入力画像データを、前記機械学習モデルに入力することにより、前記設計情報で示される設計についての適切性を判定することと、
を具備する、情報処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
基板等の基体へ部品をはんだ付けによって接合する際には、基体に常温のはんだ及び部品の順に搭載する。そして、基体にはんだ及び部品が搭載された状態で、リフローを行うことにより、はんだが溶融され、基体へ部品がはんだ付けによって接合される。また、はんだ付けによって基板等の基体に部品が接合された製品としてプリント基板等が製造されると、リフローの後に、製造された製品に対して外観検査及び電気テスト等の検査が行われ、不良品の市場への流出を防止している。
【０００３】
前述のようにはんだ付けによっての製品を製造する場合、基体へはんだ及び部品を搭載する前に、はんだ付けに関する設計が行われる。はんだ付けに関する設計では、基板等の基体についての設計、基体へのはんだの搭載に用いられるメタルマスクについての設計、及び、部品についての設計等が行われる。はんだ付けによる製品の製造では、製造が開始される前の設計段階において、製造時に不良が発生することによる設計の手戻りを防止するために、はんだ付けに関する設計の適切性について、高い精度で判定が行われることが、求められている。例えば、リアルタイムで行った設計に関して、設計に基づいて製品を製造した場合におけるリフローの後の検査結果が、高い精度で判定されることが、求められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２０－１６１７４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、製造が開始される前の設計段階において、はんだ付けに関する設計の適切性について、高い精度で判定可能にする情報処理装置及び情報処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態によれば、基体への部品のはんだ付けに関する情報処理装置が提供される。情報処理装置は、画像生成部及び判定部を備え、画像生成部は、はんだ付けに関する設計情報に基づいて、リフローの前の状態を示す入力画像データを生成する。画像生成部は、入力画像データにおいて示される複数種類のコンポーネントについて１種類のコンポーネントごとに設定される色情報に基づいて、色情報に対応する色又は模様を、複数種類のコンポーネントのそれぞれに付す。判定部は、リフローの前の画像に基づく画像データの入力からリフローの後の検査での検査結果を出力する機械学習モデルを用いて、色情報に対応する色又は模様が複数種類のコンポーネントのそれぞれに付された入力画像データを、機械学習モデルに入力することにより、設計情報で示される設計についての適切性を判定する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、第１の実施形態において、はんだ付けによって製品を製造する製造システムの一例を示す概略図である。
図２は、第１の実施形態おいて、設計段階で用いられる情報処理装置の構成の一例を概略的に示すブロック図である。
図３は、第１の実施形態において、処理実行部での処理に用いられる機械学習モデルの一例を示す概略図である。
図４は、第１の実施形態において、処理実行部の学習モデル生成部によって行われる、機械学習モデルの生成処理（構築処理）の一例を概略的に示すフローチャートである。
図５は、第１の実施形態に係る情報処理装置において、画像生成部、判定部及び色情報設定部での処理の一例を概略的に示すブロック図である。
図６は、第１の実施形態において、機械学習モデルに入力される入力画像データを、はんだ付けに関する設計情報から生成する過程の一例を示す概略図である。
図７は、第１の実施形態において、処理実行部の原因特定部によって行われる、検査結果での不良の原因の特定処理の一例を概略的に示すフローチャートである。
図８は、実施形態に関連する検証において、実施例１、比較例１、比較例２及び比較例３のそれぞれでの、機械学習モデルに入力されたデータの種類、及び、実際に行なわれた検査での検査結果に対する機械学習モデルから出力結果の正解率を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、実施形態等について、図面を参照して説明する。
【０００９】
（第１の実施形態）
まず、実施形態の一例として、第１の実施形態について説明する。図１は、第１の実施形態において、はんだ付けによって製品を製造する製造システム１の一例を示す。図１等に示すように、製造システム１は、はんだ搭載装置２、部品搭載装置３、リフロー装置４及び検査装置５を備える。製造システム１では、製品を製造する製造ラインが形成され、製造ラインでは、はんだ搭載装置２、部品搭載装置３、リフロー装置４及び検査装置５の順に上流側から配置される。
【００１０】
製造ラインでは、基体が、はんだ搭載装置２に搬入される。はんだ搭載装置２に搬入される基体としては、基板及びリードフレーム等が挙げられる。また、基体としてはんだ搭載装置２に搬入される基板は、プリント配線板であってもよく、プリント配線板にチップ部品等の部品が既に取付けられたプリント基板（プリント回路板）であってもよい。はんだ搭載装置２は、例えば、基板の表面に形成されるパッド又はランド等にはんだを印刷することにより、基体となる基板にはんだを搭載する。ある一例では、プリント基板に既に取付けられている部品の表面に、はんだを印刷することにより、基体となる基板にはんだを搭載してもよい。はんだ搭載装置２では、常温のはんだが基体に搭載され、溶融していない状態ではんだが基体に搭載される。
（【００１１】以降は省略されています）

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