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エレクトロニクスの発展における赤外線カメラ

最小部品の温度測定

 

Temperaturmessung bei der Entwicklung von Elektronik

ここ数年間、電子工学開発では目立ったトレンドが見られます。それは記録密度の増加です。今日、数年前に比べて、最新のスマートフォンはサイズは同じでも、そのパワーに格段の差があります。IT機器、自動車エレクトロニクス、家庭電化製品に関しても同じことが言えます。そのため、熱によって生じる問題には注意を怠らないことが重要です。近年の赤外線測定テクノロジーがこの問題を解決する重要な手段の一つです。

 

 1965年、ゴードン・ムーアが現在はムーアの法則と呼ばれる現象を主張しました。この法則は18ヶ月ごとに半導体の集積密度が2倍になっているというものです。この現象により増加の一途をたどる半導体のパワーはが、今日のITとデジタル化の礎を築き、今日の生活に欠かせないものとなりました。

 

電力損が熱を引き起こす

しかし、集積密度が増加の一途をたどるということは、部品の電力損に起因する熱も常に増続けるということです。さらに継続的な小型化がもう一つの要因となり、効率的な熱放散の妨げとなっています。パワー・エレクトロニクスのおかげで、ドライブ・テクノロジーのような消費電力の大きなアプリも普通になっています。半導体素子の寿命は温度に大きく影響されます。温度が10℃上がっただけで寿命は50%減少します。つまり、エレクトロニクス組立の開発者たちは回路基板と組み立ての熱挙動を開放するというチャレンジに直面しているわけです。

 

半導体、プリント基板、組み立て全体の温度は、赤外線テクノロジーの助けを得て測定するのが理想的です。測定は素早く行われ、正確で、非接触型なので、電子機器製造界では特に重要と考えられています。測定時は、回路基板のどの部分の温度が何度かをしっかり表示することが重要です。過度の加熱を引き起こす原因は多種多様で、不良部品、回路経路の不具合、しっかりはんだ付けされていないジョイント部などが例として挙げられます。非常に小さな部品と回路基板を構造の温度を的確に記録するためには、高解像度の赤外線カメラが必需品です。これで測定すると、回路基板のどこが熱くなっているのかを特定できます。

マザーボードの温度分布(画像:Tom's Hardware)
Temperature distribution on a motherboard (Image: Tomshardware)

電子工学開発のさまざまな場面で赤外線カメラが導入されています。プリント基板の温度は熱モデル計算を使って事前にシミュレーションされることがよくあります。そして、プロトタイプを測定することで、シミュレーションされた熱モデル計算の値が検証されます。食い違いが発生すると、測定時に集められたデータはモデルの向上のためにシミュレーションに含まれます。プロトタイプを測定すると、過度の電力を消費する部品が明らかになります。これによって早い段階で回路デザインのエラーを見つけ出すことができます。また、回路基板の部品の相互干渉も判明します。

 

製造工程では、外部のサプライヤーから仕入れた基盤が使われることが多いです。そういった基盤の品質管理を実行するためにも赤外線測定テクノロジーが使われています。この管理はすべてのアイテムに対して行われる場合も、ランダムにサンプルを抽出して行われる場合もあります。さらに、赤外線カメラは最終検査でも導入されており、これを使って組み立てが完了した回路基板のクオリティチェックが行われます。例えば、バーンインテストでは不具合部品や組み立ての不備が特定できます。

最適の赤外線カメラを選ぶ

エレクトロニクス組立の小さな構造を映し出すには高性能の赤外線カメラが不可欠です。パワフルで現代的な赤外線カメラは、チップに埋め込まれた小型化されたボロメーターの母体を使うのが一般的です。これはマイクロボロメーターFPA(フォーカル・パン・アレー)探知器と呼ばれ、200万ピクセル以上で構成されています。ボイメーター自体は、大きさが12x12マイクロメートルから35x35マイクロメートルで、厚さが0.15マイクロメートルです。ボロメーターの抵抗力は熱放射を吸収すると変化します。これが熱画像が生成される方法で、ピクセルごとに温度測定値が与えられます。

マイクロスコープ光学レンズを使った細かい分析
Detailed analysis with the microscope optics

画像センサーのピクセル数が多くなると、解像度も上がります。しかし、ピクセル数が増えると個々のボロメーターが小さくなるため、ピクセルが吸収する熱放射は少なくなります。このため、同じ温度分析能に到達するためには、ピクセルが小さくなれば検出能がを高くする必要があります。これが熱的分離、熱係数、センサー表面の効率的な活用に大きな負担をかけることになります。現実問題として、長めの時間で画像信号を統合するために低めのフレーム率が使われます。一般的に、ピクセル数、フレーム率、温度分解能は互いに関係しているため、他の2つの影響を受けずに増やすことは不可能なわけです。

レンズの影響

写真や動画のカメラの場合、画像センサー(または画素数)だけが高解像度画像を担保するものではありません。同じように大きな役割を担うのがレンズです。赤外線カメラのレンズは光度が高いものが多いです。外気の影響に左右されずにできるだけ多くの熱放射を活用するためには、8マイクロメートルから14マイクロメートルのスペクトラム領域で実行することが重要です。しかし、ここではすでにピクセルサイズを入力してい待っているため、例えば3x3ピクセルしかない非常に小さい対象物の温度を測定すると、測定値が低すぎるのが普通です。正確な温度を得るためには、システムの測定精度を小さな対象物に対しても提供しなければなりません。そうでなければ、ピクセル数での判断しただけの高解像は役に立ちません。認知できる最小の構造がどこかを突き止めるときも、温度をしっかり検出できる最小サイズがどれだけかを考えなくてはいけません。

 

小さなピクセル数によって解像度が限定される場合には、フォーカス距離の短い小さめのレンズを標準サイズの視野で活用することができます。これらはコストパフォーマンスに優れていますが、絞り値が小さいとレンズに入る光の量も少なくなるというデメリットがあります。このデメリットは感度の高いセンサーによって相殺されないといけません。熱探知カメラの視野は選択したレンズで異なり、6°から90°の間になります。カメラと対象物の距離が離れると、取り込む画像範囲が広がり、その結果、個々のピクセルが法事できる画像の詳細が限定されます。これを踏まえると、レンズの選択は測定対象物の大きさ、さらに対象物とカメラの距離にに合わせて選ぶべきです。まとめると、熱探知カメラのレンズとセンサーは測定用途に合わせて選ぶべきで、さらにクオリティ面でもマッチするものを選択することで、熱分解能と幾何学的分解能を併せ持った熱画像が得られるようになります。

オプトリスIRマイクロスコープ光学レンズ
Optris PI 640 with microscope optics

オプトリスPI 450PI 640赤外線カメラが電子基板の温度測定に最適です。両モデルの検知器のサイズは、382x288ピクセル(PI 450)と640x480ピクセル(PI 640)です。互換性があり、焦点を合わせることのできるマイクロスコープレンズを使用すると、回路基板の小さな部品や構造を捉えることができます。測定可能な最小スポットのサイズはPI 450が42マイクロメートルで、PI 640が28マイクロメートルです。測定温度の誤差は±2℃です。125Hzという可能な限り最大のフレーム率を持つため、高速プロセスも可視化することができます。両方の赤外線カメラで写真と動画を撮影することもでき、ライセンスフリーの分析ソフトを使って分析することも可能です。

制御された温度

赤外線カメラは回路基板の開発、テスト、製造で非常に役立ちます。高解像度、温度、温度分布で、小型化された部品の温度も測定できます。基盤のデザインの段階でエラーや不具合のある部品を検出できます。この結果、電子工学開発にかかる時間が短くなり、より安全に作業を行うことができます。