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X 線フィードバックを使用して BGA ボイドを減らす方法

公開された: 2025-12-24     起源: パワード

ほとんどの BGA void 問題は、作成された場所では見つかりません。
それらは、製品が発送され、ストレスを与えられ、明白な説明もなく返品された後、ずっと後になって発見されます。

工場はよく空隙を「検査」していると言います。彼らが本当に意味しているのは、 事後に証拠を記録しているということです。空白はすでにそこにあります。それを作成したプロセスはすでに進行しています。

なぜボイドが再発し続けるのかを理解するには、エンジニアは検査結果に目を向けて、その背後にあるメカニズムを調査する必要があります。これには、 を理解する必要 X 線画像が 何を示すかだけでなく、 X 線検査が電子機器でどのように機能するか、またそのデータが判断ではなくフィードバックとしてどのように使用できるか があります。

X 線検査を合否ゲートではなくフィードバック ツールとして扱うと、ボイドの形成をその発生源まで遡って追跡し、同じ欠陥の再発を防ぐことが可能になります。


1. なぜ BGA ボイドは最も高価な SMT 欠陥の 1 つであるのか

1.1 なぜ BGA ボイドが直ちに障害を引き起こすことはほとんどないのか

BGA ボイドは、最初は礼儀正しく動作するため、危険です。

回路をショートさせたり、信号を切断したりすることはなく、機能テスト中に自らをアナウンスすることもありません。

ボードの電源が入ります。数値は正常に見えます。全員が先に進みます。


代わりに、void が行うことは待機です。

はんだ接合部の内側に位置し、製品が熱、負荷、振動、時間などの実環境にさらされる一方で、接触面積が減少し応力が集中します。

ジョイントが破損し始める頃には、ジョイントを作成したプロセスはとうの昔に失われており、証拠は埋もれています。


この遅れは物理的な偶然によるものではありません。

それが信頼性の問題としてエスケープファクトリーとリターンを無効にする理由です。

1.2 ボイドによって引き起こされる長期信頼性のリスク

ボイドがあると、はんだ接合は均一に弱くなりません。

それは、熱的、機械的、そして最終的には構造的な不均衡を引き起こします。


熱は内部空洞との接合部から逃げるのに苦労します。

応力ははんだを通して自然に広がるのではなく、ボイドの端に蓄積します。

熱サイクル下では、これらの応力点が亀裂の起点になります。


失敗が劇的なものになることはほとんどありません。

それは、断続的な動作、温度に敏感な障害、または単純な説明を無視した初期の疲労として現れます。

これが、ボイド関連の故障がプロセスの問題ではなくコンポーネントの品質の問題として誤診されることが多い理由です。

1.3 電気試験と AOI だけでは不十分な理由

ボイドがあると、はんだ接合は均一に弱くなりません。

それは、熱的、機械的、そして最終的には構造的な不均衡を引き起こします。


熱は内部空洞との接合部から逃げるのに苦労します。

応力ははんだを通して自然に広がるのではなく、ボイドの端に蓄積します。

熱サイクル下では、これらの応力点が亀裂の起点になります。


失敗が劇的なものになることはほとんどありません。

それは、断続的な動作、温度に敏感な障害、または単純な説明を無視した初期の疲労として現れます。

これが、ボイド関連の故障がプロセスの問題ではなくコンポーネントの品質の問題として誤診されることが多い理由です。


電気テストでは、回路が接続されていることのみを確認でき、はんだ接合部が長期の応力に耐えられるかどうかは確認できません。

AOI は、より根本的な制限に直面しています。単純に、下端で終端されたパッケージの内部を見ることができません。

これが、 X 線対 AOI: 光学検査ではどの欠陥が見えないかで明確に説明されているように、多くの重大な BGA 関連の欠陥が光学検査だけでは見えない理由です。.


その結果、ボイド関連の障害は、プロセス関連の問題ではなくコンポーネントの品質問題として誤診されることがよくあります。


2. X 線が BGA の空隙について実際に明らかにしていること

2.1 ボイド率とボイド分布

ボイドに関するほとんどの議論はパーセンテージで始まりパーセンテージで終わります。

これは便利で測定可能ですが、多くの場合誤解を招きます。


2 つのはんだ接合は同じボイド率を共有しても、現場ではまったく異なる動作をすることがあります。

ボールの下の中心にある空隙は、エッジ近くのいくつかの小さな空隙よりもはるかに熱の流れを妨げます。

分布は数字だけでは語れない物語を伝えます。


X線は量を測定するだけではありません。

それは構造を明らかにし、構造は行動を決定します。

2.2 単一の大きなボイドと複数の小さなボイド

単一の大きな空洞は、ガラスの傷のように機能します。

ストレスが周囲に広がることはありません。それは集まります。


複数の小さなボイドが均等に分散されていると、はんだの体積は減少しますが、それでも負荷分散は可能です。

この違いは理論上のものではなく、疲労寿命と熱抵抗に現れます。


X 線がなければ、これら 2 つの条件は下流のテストと同じように見えます。

X 線では、違いは明らかであり、実用的です。

2.3 パネルおよびバッチ間の傾向の一貫性

1枚のX線画像が写真になります。

一連の画像はタイムラインです。


パネル全体でボイド動作が繰り返される場合、プロセス状態は安定しているものの、欠陥があることを示しています。

時間の経過とともに徐々に変動する場合は、摩耗、汚染、またはパラメータのクリープを示します。


トレンドの一貫性とは、X 線が検査ではなく監視に移行することです。

それはエンジニアに何が起こったかだけでなく、状況が悪化しているかどうかを伝えます。


3. X 線を合否判定ツールとして扱うのをやめる

3.1 IPC 受け入れ基準の制限

規格は、許容されるものと許容されないものとの間の最小限の境界線を定義します。

これらは、卓越性、安定性、マージンを定義するものではありません。


限界値をわずかに下回るプロセスは健全ではなく、脆弱です。

しかし、多くの工場は、IPC 基準に合格したことを、何も注意する必要がないことの証拠として扱います。


X 線は、プロセスがそのエッジにどれだけ近づいているかを明らかにします。

その情報を無視することは選択であり、制限ではありません。

3.2 二者択一の判断がプロセスのドリフトを隠す理由

合否は簡単です。

現実はそうではありません。


プロセスは静かに漂います。

年齢を貼り付けます。 ステンシル の着用品。プロファイルが変化します。

これらはどれもすぐに故障を引き起こすものではありませんが、すべてはんだ接合部の内側に指紋が残ります。


二元的判断によりそれらの指紋は消去されます。

傾向分析はそれらを保存します。

3.3 プロセスフィードバック機器としての X 線

X 線を適切に使用すると、次のような 1 つの強力な質問に答えられます。

このプロセスでは実際に何が生成されましたか?


パラメータが変更されると、その変更が重要かどうかを X 線検査で確認します。

素材が変化するとき、それは意図ではなく結果を示します。


このフィードバック ループにより、議論が証拠に置き換えられます。

プロセス管理を信念から観察に変えます。


4. X 線フィードバックを使用してボイドの根本原因を追跡する

4.1 はんだペースト印刷関連の原因

ボイドの形成は、多くの場合、コンポーネントが基板に接触する前に始まります。

ペースト量が一貫していないということは、フラックスの利用可能量が一貫していないことを意味します。

放出が不十分な場合、ガスが逃げるべき場所に残留物が閉じ込められます。


X 線は印刷を直接診断しませんが、結果を明らかにします。

ボイドパターンが繰り返される場合、印刷ははんだ接合部を通して行われることがよくあります。

4.2 配置とコンポーネントの崩壊効果

配置によって、はんだがどのように移動できるかが決まります。

力が強すぎると流れが制限されます。少なすぎるとバランスが崩れます。


コンポーネントの共平面性によって、崩壊が均一であるか無秩序であるかが決まります。

これらの影響は微妙で、配置中には見えず、X 線の下では否定できません。


ジョイントは忘れていた配置を記憶します。

4.3 リフロープロファイルと熱力学

リフローではボイドはあまり生成されませんが、初期の段階で接合部が正しく準備されたかどうかが明らかになります。

予熱が不十分だとフラックスが非活性になります。

積極的なランプは脱出が可能になる前にガスを閉じ込めます。


X 線フィードバックにより、必要な調整が迷信から切り離されます。

ボイドが変わらない場合、原因は別のところにあります。


5. 実際の生産における実用的な X 線フィードバック ループ

5.1 ボイドベースラインの確立

プロセスを改善するには、まずプロセスを理解する必要があります。

多くの工場は、次の変更が適切なものであることを期待して、このステップをスキップして直接調整に移ります。


空のベースラインはターゲットではありません。現実の説明です。

プロセスが正常に実行されているときにそのプロセスが生成するものを、その長所と欠点をそのままにして記録します。

信頼性の問題は平均から発生するものではないため、このベースラインには変動 (良好なボード、平均的なボード、および限界のあるボード) が含まれている必要があります。


ベースラインがなければ、エンジニアには基準点がありません。

あらゆる変動は緊急に感じられ、あらゆる逸脱は疑わしく感じられます。

ベースラインを使用すると、変化が測定可能になり、改善が感情的ではなく意図的に行われるようになります。

5.2 単一の結果ではなく傾向を監視する

1 枚の X 線画像から得られる答えは 1 つだけです。「このボードに何が起こったのか?」というものです。

ただし、生産は単一の基板で行われるわけではありません。


空隙は、時間の経過とともに繰り返されたり、漂ったり、集まったりすることで意味を持ちます。

ゆっくりとした上昇傾向は、多くの場合、故障が発生するずっと前に、ステンシルの摩耗、ペーストの老化、または熱の不均衡を示しています。

エンジニアが個別の結果だけを見ている場合、これらの早期警告は目に見えません。


傾向監視により、責任から行動に注意が移ります。

これにより、プロセスが安定しているか、悪化しているか、介入に応答しているかがエンジニアにわかります。

X線が検査の役割を終え、予見の役割を果たし始める瞬間です。

5.3 X 線によるプロセス調整の確認

すべてのプロセス変更は主張であり、これにより状況が改善されます。

X線はその主張を検証する方法です。


検証がなければ、調整が蓄積され、予測できない形で相互作用します。

エンジニアは、どの変更が重要で、どの変更が役に立たなかったのかを見分けることができないため、自信を失います。

X 線フィードバックは、原因と結果を結び付けることで明確さを回復します。


調整後も void の動作が変わらない場合、メッセージは単純です。根本原因は別の場所にあります。

この誠実さにより、時間が節約され、過剰修正が防止され、プロセスの安定性が保護されます。

証拠が議論に取って代わり、進歩は再現可能になります。


6. ボイド縮小に X 線を使用する際のよくある間違い

6.1 平均ボイド値のみに注目する

平均は複雑さを単純化するため、快適です。

これらも同じ理由で危険です。


許容可能な平均値であれば、信頼性が損なわれ始める極端なケースを隠すことができます。

重要なボイド構造を持ついくつかのジョイントは、安心できる数の下に静かに存在する可能性があります。

このようにして、プロセスは監査に合格しても、顧客には失敗するのです。


X 線画像では、大きさだけでなく分布も明らかになります。

その情報を無視することは技術的な制限ではなく、選択です。

そしてそれが賢明なことはめったにありません。

6.2 故障発生後の点検

問題が発生した後でのみ X 線を使用すると、それは歴史的な記録になります。

何が問題だったかを説明しますが、それを防ぐには遅すぎます。


障害が発生して検査が開始されるまでに、材料が変更されたり、機器がずれたり、条件が一致しなくなったりする可能性があります。

根本原因分析は正確ではなく推測になります。


予防検査は、たとえ低頻度であっても、この状況を変えます。

これにより、エンジニアはインシデントになる前にパターンを認識できるようになります。

違いはマシンにあるのではなく、いつ使用されるかにあります。

6.3 X線を非難の道具として扱う

データはプロセスを明確にするものであり、罪悪感を与えるものではありません。

X線検査の結果が問題を指摘するために使用されると、学習は停止します。


オペレーターは、結果を改善するのではなく、精査を避けるために行動を調整します。

エンジニアは好奇心よりも慎重になります。

プロセスは硬直化し、改善されるわけではありません。


ボイドの削減には開放性が必要です。

X 線は、誰が失敗したかではなく、プロセスによって何が生成されたかという中立的な証拠として見なされなければなりません。

そうすることでのみ、改善を持続させることができます。


7. X線フィードバックが義務化されるとき

7.1 高出力および熱が重要なアプリケーション

高出力アセンブリでは、はんだ接合部は熱システムの一部です。

ボイドは、貧弱なヒートシンクと同じくらい確実に熱の流れを遮断します。


X 線フィードバックがなければ、これらの中断はパフォーマンスが低下するまで目に見えなくなります。

その時点で、是正措置はもはや予防的なものではなく、ダメージコントロールとなります。


熱が重要な設計では、推測は受け入れられません。

X 線フィードバックは、表面からは見えないものを制御するために必要な可視性を提供します。

このような場合、検査はオプションではなく、基本的なものです。

7.2 自動車、産業および高信頼性製品

ロングライフ製品には時間は容赦ありません。

小さな欠陥は、繰り返し、熱、振動によって成長します。


信頼性を求める業界はこのことを理解しています。

コンプライアンスだけでなくコントロールの証拠も必要です。

X 線フィードバックは、時間の経過に伴う内部関節の挙動を示すことでその証拠を提供します。


これが、これらの分野が X 線が必要かどうかを尋ねない理由です。

彼らはそれがどのように使われるかを尋ねます。

区別が重要です。

7.3 厚い多層 PCB

基板が厚く複雑になるにつれて、熱挙動は直感的ではなくなります。

熱が均一に流れなくなります。ガスの逃げが予測不能になります。


リフロー中にエンジニアが意図したことは、パッケージの下で実際に起こっていることではないことがよくあります。

X 線は、意図と結果の間のこのギャップを明らかにします。


複雑なボードでは、視認性は贅沢ではありません。

それが仮定を理解に置き換える唯一の方法です。


8. 検査から予防へ:長期的なボイド管理戦略

8.1 X 線データの SPC システムへの統合

X 線データが SPC に入力されると、ボイドは驚くべきものではなくなります。

それらはトレンド、限界、シグナルとなります。


管理図は検査をモニタリングに変えます。

エンジニアはもはや欠陥が現れるのを待つのではなく、動作が発展するのを観察しています。

これは、障害への対応とプロセスの管理の違いです。


SPC は決定を下しません。

それは決定を避けられないものにします。

8.2 X 線結果と印刷およびリフロー データのリンク

X線だけでは原因ではなく結果がわかります。

つながりは意味を生み出します。


ボイドトレンドを印刷データと比較すると、パターンが現れます。

リフロープロファイルとリンクすると、説明がより明確になります。

相関により検索空間が狭まり、修正が加速されます。


分離されたデータは混乱を招きます。

接続されたデータが教えます。

8.3 完璧ではなく安定性を重視する

ボイドゼロを追求すると、生産が不安定になることがよくあります。

小さな調整が行われるたびに、新たな不確実性が生じます。


予測可能なボイド挙動を伴う安定したプロセスは、完璧を追い求める不安定なプロセスよりもはるかに価値があります。

X 線フィードバックは、安定性ウィンドウを定義し、プロセスをその範囲内に保つのに役立ちます。


信頼性は、すべての欠陥を排除することで達成されるわけではありません。

これは、重要なものを長期にわたって一貫して制御することによって達成されます。


9. 要点のまとめ

X 線は空隙を明らかにしますが、空隙を修正することはできません。組織的なフィードバックのみが形成経路を閉じます。

合格/不合格から傾向ベースの管理への移行。ボイドを印刷、配置、リフローと関連付けます。高速で正確なデータを得るには、I.C.T-7900 などの有能なツールを使用してください。

特に信頼性の高いアプリケーションにおいては、プロセスの習熟の証拠として、一貫した低ボイド化を目指します。


10. よくある質問 (FAQ)

10.1. BGA に許容される無効率はどれくらいですか?

IPC 基準では、単一ボールのボイドが 25% を超える場合はクラス 3 製品の欠陥として扱いますが、これは最低限のベースラインです。背景: この制限は、そのレベルを超えると熱的および機械的ストレスに対するリスクが増加することを示す信頼性研究に基づいています。実際には、有能なプロセスは平均 15% 未満を達成し、20% を超えるボールはありません。応用例: 自動車用パワーモジュールでは、エンジニアは熱拡散を確保するためにサーマルボールを 10% 未満に締め付けることがよくあります。これは、ボイドの低下と故障までのサイクルの延長を相関させる加速寿命試験によって検証されています。

10.2. X線でボイドを完全に除去できるのか?

いいえ、フラックスのガス放出と材料物理学により、ある程度のボイドが発生します。背景: 最適化された低ボイドペーストや真空リフローでも、微量レベルが残ります。原理: 揮発性物質が溶けたはんだから漏れ出すときにボイドが形成されます。完全に除去するにはフラックスフリーのはんだ付けが必要ですが、これは現実的ではありません。例: 窒素、長時間浸漬、および低ボイドペーストを使用したリーディングラインは、通常平均 5% 未満に達しますが、ゼロになることはありません。目標は、欠席ではなく、予測可能で影響の少ない排尿です。

10.3. X線検査はどのくらいの頻度で行えばよいのでしょうか?

安定した生産期間中の毎日またはシフトごとのサンプリング。新しいロットまたは変更後は 100%。背景: 統計的プロセス管理では、シフトを早期に検出するために十分なサンプルが必要です。原則: トレンド監視は、行末チェックよりも早くドリフトを検出します。例: 大量ラインでは、最初のピースと 50 ~ 100 枚のボードごとに加えて、プロファイルや材料の変更後の全ロットを検査し、スクラップを防ぐために数時間以内にデータをフィードバックします。

10.4.ボイドを減らすには常にリフロープロファイルの変更が必要ですか?

いいえ、印刷と素材の選択により、多くの場合、より大きな利益が得られます。背景: ボイドソースはプロセスチェーン全体に及びます。原理: 浸漬時間を長くするとガスの放出に役立ちますが、ペーストの量が不十分であったり、リリースが不十分だったりすると、最初により多くのガスが閉じ込められます。例: ある施設では、ステンシルの開口部とペーストの選択のみを最適化することで、ボイドを 22% から 8% に削減しました。さらに 5% 未満に削減するには、わずかなソーク拡張のみが必要であり、アップストリーム修正の方が効果的であることが多いことが証明されました。

10.5。インライン X 線はオフライン分析に取って代わることができますか?

インラインは大量の合格/不合格および基本的な測定を処理します。オフラインではより詳細な診断が可能です。背景: 速度と解像度のトレードオフが存在します。原理: インライン システムはリアルタイム データのラインに統合されますが、根本原因のパターン認識に必要なオフライン ユニットの傾斜/斜めビューや高倍率が欠けています。例: 運用環境では、傾向の監視とアラートにインラインを使用します。エンジニアリングは、詳細な空隙マッピングと相関研究のためにサンプルを I.C.T-7900 などのオフライン ステーションにプルします。


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