面向SMT的锡膏印刷工艺参数优化方法研究

发布时间：2021-12-02 02:59

　　随着消费者对电子产品需求的提高,电子产品不断向微小化、精细化方向发展,作为电子制造行业核心技术之一的表面贴装技术（Surface Mount Technology,SMT）更是受到了极大的挑战。统计表明,表面贴装质量问题中有60%⁷0%出在锡膏印刷工艺上,因此对锡膏印刷工艺参数进行优化尤为重要。目前锡膏印刷工艺参数优化主要存在以下问题:需要通过试验获取一定规律的数据;无法实时在线动态推荐印刷工艺参数;未充分利用收集的数据;未将专家经验融入分析。针对上述问题,本文提出基于数据挖掘的锡膏印刷工艺参数优化方法,主要研究内容如下:（1）构建锡膏印刷工艺参数优化总体研究框架。梳理了SMT工艺流程及锡膏印刷工艺流程,详细分析了锡膏印刷机理,在此基础上提出基于数据挖掘技术的工艺参数优化方法,主要内容有:首先对数据进行数据预处理、特征工程处理,然后构建并优化锡膏印刷质量预测模型,最后构建并优化锡膏印刷工艺参数目标函数。（2）锡膏印刷质量的关键影响因素分析与挖掘。针对锡膏印刷数据量大、维度高的特点,采用特征工程提取对印刷质量影响较大的关键信息。一方面基于锡膏印刷历史数据,建立锡膏印...

【文章来源】： 西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：88 页

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 论文研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 锡膏印刷质量预测方法国内外研究现状
        1.2.2 锡膏印刷工艺参数优化国内外研究现状
    1.3 本文的主要工作
第二章 SMT概述与印刷工艺参数优化总体框架
    2.1 引言
    2.2 SMT概述
        2.2.1 SMT生产工艺流程
        2.2.2 SMT锡膏印刷流程
        2.2.3 锡膏印刷工具的设计原理
    2.3 锡膏印刷数据资源
    2.4 SMT锡膏印刷机理分析
        2.4.1 锡膏印刷质量指标
        2.4.2 锡膏印刷工艺参数
    2.5 SMT锡膏印刷工艺参数优化总体框架
    2.6 本章小结
第三章 面向锡膏印刷工艺参数优化的质量预测模型
    3.1 引言
    3.2 锡膏印刷质量预测模型建模流程
    3.3 数据预处理与特征工程
        3.3.1 数据预处理方法
        3.3.2 锡膏印刷质量预测特征工程
    3.4 锡膏印刷质量预测模型
        3.4.1 深度神经网络算法原理
        3.4.2 基于深度神经网络的锡膏印刷质量预测模型
    3.5 基于粒子群算法优化的深度神经网络预测模型
        3.5.1 粒子群优化算法原理
        3.5.2 基于改进PSO优化DNN的锡膏印刷质量预测模型
    3.6 锡膏印刷质量预测建模实例
        3.6.1 锡膏印刷数据资源
        3.6.2 锡膏印刷数据预处理及特征工程
        3.6.3 锡膏印刷质量预测模型构建
        3.6.4 特征工程有效性验证
        3.6.5 改进粒子群算法有效性验证
    3.7 本章小结
第四章 锡膏印刷工艺参数优化方法研究
    4.1 引言
    4.2 锡膏印刷工艺参数优化流程
    4.3 锡膏印刷工艺参数优化方法研究
        4.3.1 稳健优化策略
        4.3.2 工艺参数优化目标函数构建
        4.3.3 基于数据驱动的目标函数权重系数求解方法
    4.4 印刷工艺参数优化实例
        4.4.1 目标函数构建
        4.4.2 锡膏印刷工艺参数优化
        4.4.3 现场验证
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 论文总结
    5.2 研究展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3527591