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はんだ付け不良とは？課題と対策・製品を解説
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外観・画像検査におけるはんだ付け不良とは？
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実装基板の検査は、顕微鏡・AOI外観検査装置・X線検査装置を使い、
状況に合わせて適した検査を実施致します。
X線検査装置では目視では確認不可能なBGAの半田状況の検査も可能です。
よりスピーディーで、より正確な作業が出来るよう努力しております。
当社の基板実装 製造グループでは、回路設計から試作、量産までの工程の中で、
どの時点からでもお客様のニーズに合わせてお受けします。
【特長】
■状況に合わせて適した検査を実施
■X線検査装置では目視では確認不可能なBGAの半田状況の検査も可能
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
『基板実装検査』
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外観・画像検査におけるはんだ付け不良
外観・画像検査におけるはんだ付け不良とは？
エレクトロニクス製品の製造において、基板上の電子部品と回路を電気的・機械的に接続する「はんだ付け」は極めて重要な工程です。このはんだ付けが不適切に行われた状態を「はんだ付け不良」と呼びます。外観・画像検査は、このはんだ付け不良を視覚的に、あるいは画像処理技術を用いて検出する検査手法です。不良の種類としては、はんだ不足、はんだ過多、ブリッジ（意図しない箇所への接続）、コールドジョイント（不十分な加熱による接合不良）、異物混入などが挙げられます。これらの不良は製品の性能低下や故障の原因となるため、厳格な検査が求められます。
課題
微細化・高密度化による検出困難性
電子部品の小型化・高密度実装が進むにつれて、はんだ付け部のサイズも微細化し、肉眼や従来の検査方法では不良箇所の発見が困難になっています。
人為的ミスの発生リスク
目視検査に依存する場合、検査員の熟練度や疲労度によって見落としが発生する可能性があり、検査結果のばらつきが生じやすいです。
多様な不良パターンの網羅性
はんだ付け不良には多種多様なパターンが存在し、全ての不良パターンを事前に定義し、網羅的に検出することは容易ではありません。
検査スピードと精度の両立
生産ラインの高速化に伴い、迅速な検査が求められますが、同時に高い検出精度を維持することも課題となります。
対策
高解像度画像処理システムの導入
高解像度カメラと高度な画像処理アルゴリズムを組み合わせることで、微細なはんだ付け不良も高精度に検出します。
AI・機械学習による自動判定
学習データに基づき、AIが不良パターンを自動で認識・判定することで、検査員の負担軽減と判定精度の均一化を図ります。
多角的な照明・観察技術の活用
様々な角度からの照明や、異なる波長の光を用いることで、隠れた不良や表面状態の違いを可視化し、検出能力を高めます。
検査プロセスの標準化と自動化
検査条件や判定基準を標準化し、検査プロセス全体を自動化することで、検査の安定性と効率性を向上させます。
対策に役立つ製品例
高解像度画像検査装置
微細なはんだ付け不良を高精細な画像で捉え、詳細な分析を可能にする装置です。高倍率での観察や、複数方向からの撮影機能により、見落としを防ぎます。
AI搭載自動外観検査システム
学習済みのAIが、画像データから不良箇所を自動で識別・分類します。多様な不良パターンに対応し、検査員の主観に左右されない客観的な判定を実現します。
3D形状測定機能付き検査システム
はんだの体積や高さ、形状などを3次元で測定し、不良を検出します。従来の2D検査では困難な、はんだ量の過不足や形状異常を正確に捉えます。
統合型検査管理ソフトウェア
検査データの収集、分析、履歴管理を一元化し、検査プロセスの可視化と改善を支援します。不良傾向の分析や、検査条件の最適化に役立ちます。
