制造过程自动监控是工业自动化发展的必然趋势,对保证产品质量的稳定性提供了方法,是各类生产制造企业关注的重点。在集成电路制造产业中,超高精密柔性电路板(基板)的制造技术是实现高密度倒装芯片的关键技术之一。超高精密柔性基板制造过程中关键工序的过程稳定性将直接影响高密度超薄柔性电路板的质量。课题研究了超高精密柔性基板制造过程关键工序的自动监控和智能分析方法与系统,主要工作如下:(1)分析了超高精密柔性基板制造过程的关键工序及其对应的关键物理参数;(2)对超高精密柔性基板制造过程,设计了基于过程关键物理参数如线宽、线距、孔径、圆度、铜厚和工序不良率的单变量统计控制方法,对制造过程稳定性进行监控和评价;对超高精密柔性电路板制造过程中多耦合参数的关键工序,设计了基于多变量统计控制方法,对工序的波动情况进行评价和监控;实验表明两种监控方案能有效识别数据中的异常情况。(3)对超高精密柔性基板制造过程中的复杂异常情况,基于BP神经网络,建立了控制图异常模式识别网络,同时实现控制图中模式的识别和异常模式特征参数的估计;实验表明该算法能够有效识别异常模式及其有效地估计异常模式所对应的特征参数。(4)以MFC为平台,开发了柔性基板制造过程自动监控与智能分析系统,实现了各功能模块,并进行了实例运行测试。本研究为超高精密柔性基板制造过程提供了实现其自动监控与智能分析的思路、方法和技术的参考。