【摘 要】
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SMT产线是集成电路及电子信息制造行业的典型产线,PCB是完成许多电子产品功能的核心部件并且其性能极易受印刷及回流焊等工序的影响。目前SMT产线影响印刷及回流焊质量问题的因素众多且关系不明,多种质量问题往往同时出现,未能充分利用生产过程中的海量数据对SMT产线进行质量因素关联分析,导致缺陷率较高;且随着对产品质量要求日益提高,需要对产线参数进行优化,以提升直通率、合格率,提高SMT产线的生产质量。
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SMT产线是集成电路及电子信息制造行业的典型产线,PCB是完成许多电子产品功能的核心部件并且其性能极易受印刷及回流焊等工序的影响。目前SMT产线影响印刷及回流焊质量问题的因素众多且关系不明,多种质量问题往往同时出现,未能充分利用生产过程中的海量数据对SMT产线进行质量因素关联分析,导致缺陷率较高;且随着对产品质量要求日益提高,需要对产线参数进行优化,以提升直通率、合格率,提高SMT产线的生产质量。结合深度学习、智能优化算法等对SMT产线海量数据进行分析,开展SMT产线质量因素关联分析及参数优化方法研究,主要研究内容如下:（1）SMT产线业务分析及数据资源处理:首先介绍了SMT产线工艺流程,并详尽梳理了SMT产线各个阶段的数据资源,将不同阶段的数据进行匹配,总结了SMT产线数据特点并对数据资源进行了处理;（2）构建SMT产线质量因素关联分析模型:提出了基于特征交互与距离相关系数的特征工程,对印刷影响因素进行重构以及对特征进行筛选,将筛选后的印刷重要影响因素输入基于Apriori的印刷质量因素关联分析模型,以及对预处理后的回流焊数据进行基于FD的回流焊质量因素关联分析,对同时出现的多种质量问题与影响因素之间的关系进行定性分析;（3）构建SMT产线参数优化模型:提出了基于BAS-DNN的印刷质量预测模型,准确映射印刷工艺参数与印刷质量检测的体积、面积、高度、偏移之间的关系;建立了基于Ada Boost的回流焊质量预测模型,对不同回流焊工艺参数预测回流焊质量检测的合格率;提出了基于CSO的印刷工艺参数优化模型及回流焊工艺参数优化模型,对不同焊盘密度下的印刷工艺参数进行优化,对不同PCB板厚下的回流焊工艺参数进行优化,以降低印刷及回流焊的缺陷率;最后提出了SPI阈值参数优化模型,扩大阈值以提升印刷质量检测的直通率、降低误报率。基于以上研究内容,利用产线实际生产数据完成了SMT产线质量因素关联分析及参数优化方法模型实现,并通过产线验证,证明了所提出方法的有效性和实用性。
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