SolVision AI はんだ検査ケーススタディ用のフィーチャー画像として使用された、緑色プリント基板上のボールグリッドアレイ(BGA)の高解像度マクロ写真。

AIを活用したBGAはんだ接合検査

ケース概要

業界:電子産業半導体産業

ソリューションSolVision

ケース説明

高精度BGAはんだ接合検査

ボールグリッドアレイ(Ball Grid Array:BGA)パッケージは、高密度半導体設計において広く採用されており、電気的信頼性の向上と短絡リスクの低減に寄与します。電気接続は、パッケージ底面に配列されたはんだボールによって形成され、BGAとPCB間に高密度かつコンパクトな相互接続を実現します。

量産工程では、積層基板を用いたプラスチックBGAが一般的です。リフロー工程においては、熱応力や温度変化の影響によりPCBやパッケージが変形し、ぬれ不良、はんだボールのブリッジ、コールドジョイント、ボイドなどの欠陥が発生する可能性があります。これらの欠陥は短絡や接続信頼性の低下を招くため、高精度なBGAはんだ接合検査が不可欠です。

課題

隠れたBGAはんだ接合部の検査難易度

従来の光学検査では、パッケージ下に隠れたBGAはんだ接合部を直接確認することができず、内部欠陥の検出にはX線検査が必要となります。しかし、X線画像はコントラストが低く、ノイズが多いという課題があります。

このような条件下では、従来のルールベース検査では十分な精度を確保できません。はんだボールの形状や密度のばらつきにより検査の安定性が低下し、誤判定が増加するため、量産ラインでの安定運用には限界があります。

解決策

SolVision AIによるBGAはんだ接合検査

SolVisionは、ディープラーニング技術を活用してX線画像を解析し、BGAはんだ接合部の欠陥を高精度に検出します。AIモデルは、ぬれ不良、はんだボールのブリッジ、サイズ異常、短絡などの欠陥データを学習しています。

高ノイズ・低コントラスト環境下においても、従来アルゴリズムでは検出が困難であった微細な欠陥パターンを高精度に識別します。SolVisionの導入により、検査の一貫性向上と誤判定の低減を実現し、安定したインライン品質管理を可能にします。

BGAはんだ接合欠陥の分類

SolVision AI 自動検査システムにより「OK」と判定された、高品質 BGA はんだ接合部の X 線検査画像。製造コンプライアンスを保証。

OK:良品はんだ接合

X 線解析中に SolVision AI 自動検査が欠陥のある BGA はんだ接合部を「NG(不良)」とマーキングし、PCB の現場不良を防止。

NG:不良はんだ接合

BGA の X 線画像で、AI 検査システムが「サイズ不良」と判定した欠陥を示し、実装における異常なはんだボール寸法を特定。

サイズ異常(Wrong Size)
はんだボール寸法の異常

AI による BGA はんだ検査で、はんだ接合間の電気的ブリッジや短絡欠陥を検出し、品質保証のため赤色インジケーターで強調表示。

短絡(Short Circuit)
はんだ接合間の電気的短絡

成果

隠れたBGAはんだ接合欠陥の高精度検出
複数種類の欠陥を自動分類
誤判定を低減し、量産ラインにおけるリアルタイム検査の安定運用を実現