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日時：平成７年１１月２１日（火）１０：３０〜１６：４０
場所：千里ライフサイエンスセンタ−
【主題 ソルダリング観点からのＢＧＡ】
○ MJS-106-95 「はんだ合金によるバンプ形成方法について」
千住金属工業(株) 加藤力弥
ペ−スト印刷方法によるマイクロバンプの実験を行った．現在この分野はプリコ−ト法やメッキ法が主に行われているが，コスト，作業性，等優れている印刷法での限界を明確にするための初めとして行った．
(1)
印刷方法によるドッドの形成は印刷マスク体積のおよそ80〜90％位の印刷量となる．これは急に印刷不足のおこるポイントまでは殆ど変化なく行われる．
(2)
急に印刷不足の起こるポイントはマスク厚さ0,15mmでドット開口２倍．
0,08mmで1,8倍位であり，マスクの厚い方が印刷量に対しては不利に作用する．
(3)
現状でも少しの注意で上記した範囲での印刷方の応用は可能と考える．しかし，印刷以外での現象の解明は対処していかなければいけない．
○ MJS-107-95 「ＢＧＡ用はんだ材料」
住友金属鉱山(株) 平山浩士
ＢＧＡ実装技術のなかで，プラスチック・ＴＡＢテ−プ・セラミック等のＢＧＡ基板上へのはんだバンプ形成が，最も重要な技術のひとつとしてあげられている．はんだバンプ形成のための材料として，各種の合金組成，様々な形状・寸法のはんだ材料が開発され使用されている．通常のＢＧＡからＣＳＰへのパッケ−ジサイズの小型化・ファインピッチ化にともない，はんだバンプ形成用のはんだ材料も微細化・高精度化への取組がすすめられている．また，ＢＧＡパッケ−ジの高性能化・高機能化にともない，ヒ−トシンクつきＢＧＡパッケ−ジやマルチレイヤ−タイプＢＧＡあるいはモジュ−ルとしてのＢＧＡパッケ−ジなども開発されており，はんだバンプ形成材料もこれらの要求に対応した高機能の材料が開発されつつある．本稿では，各種のＢＧＡ用はんだバンプ形成用材料の特徴及びその開発動向について紹介する．
○ MJS-108-95 「カ−ドＰＣへのＢＧＡ実装技術」
沖電気工業(株) 吉田明夫，武井利泰，宇敷 進，尾形繁夫
現在パ−ソナルコンピュ−タ（以下ＰＣと略す）の応用分野は，単にＯＡ機器としての使用からＰＯＳ端末，ＦＡ機器，医療機器，計測器等へ急速に拡大しつつある．一方，電子機器メ−カ−では，開発ＴＡＴの短縮と開発及び製品コストの削減が必須となっている．そこで，当社は，市場ニ−ズに合わせＰＣの基本機能を共通ユニット化する目的で，クレジットカ−ドサイズで開発した．商品開発時に，本カ−ドを採用することにより，ＰＣの基本設計から開放され，ハ−ドウェアでは専用回路部の開発に，ソフトウェアでは汎用ＯＳを採用することにより，アプリケ−ションソフトの開発に専念できる．またサイズがコンパクトであることから，ハ−ド設計の自由度も確保できる．この結果，大幅な開発ＴＡＴの短縮と，開発資源の有効活用が可能となる．本稿ではＰＣカ−ドの機能と，実装技術について述べる．
樹脂タイプＢＧＡのＣＯＢ，ＭＣＭを開発するとともにビルドアップ基板への一括リフロ−技術を確立し，ＢＧＡ部のはんだ検査を不要とした．本技術を用いてＣＰＵにＩｎｔｅ1486ＤＸ2を採用し，ＭＥＭを８Ｍ実装したＰＣの基本機能を，クレジットカ−ドサイズのワンボ−ドで実用化した．
○ MJS-109-95 「ＢＧＡパッケ−ジの外観測定器」
(株)安永 福岡雅彦，宮西秀樹
レーザ変位計を使用して、開発抜き取り検査用として開発したセミオート機でＢＧＡパッケージの外観を測定する手法について説明された。平坦度、スタンドオフ、全高、パッケージの反り、端子位置度、データム誤差が各々どの様な方法と演算によって算出されているのかを説明後、その性能について、端子数２２５のＯＭＰＡＣタイプのＢＧＡでの測定結果の紹介を参考にして説明された。
○ MJS-110-95 「Ｘ線による３次元プリント板検査装置」
日本ヒューレット・パッカード(株) 藤原美稲夫
近年、プリント板の表面実装技術の進化に伴い、製造工程においてはんだ付け不良による障害が大きな割合を占めるようになってきた。
この様な中で、光学式外観検査装置やＸ線検査装置等が広く使用されているが、光学式外観検査装置では、Ｊリード部品やボール・グリッド・アレイ（ＢＧＡ）等のはんだの見えない部分のテストが不能であり、またＸ線検査装置においては、透過式であるため両面実装プリント板やＢＧＡの検査を行なうことが困難になっている。
５ＤＸプロセス・テスト・システムは、Ｘ線によるプリント板の断層画像を取り込むことにより、両面実装プリント板の、ＧＵＬＬＷＩＮＧ、ＢＧＡ、Ｊリード、ＴＡＢ等の検査を行なうことを可能にしている。
５ＤＸでは、はんだの各部分の厚みを測定し、各部分のはんだの量と形状の解析を行い良否の判定をおこなっている。
不良判定アルゴリズムとしては、１７種類のアルゴリズムをサポートしており、基板に実装されているほとんどの部品の良否判定を行うことができる。
また、単なる良品／不良品を判別するだけでなく、半田品質を評価するのに必要なデータを提供し、製造工程（製造プロセス）の改善を可能にしている。
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