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文檔簡介
1、在電子組裝行業(yè)的制造成本中,由焊接故障造成的成本占據(jù)著相當大的份額。在SMT的主要工藝流程一錫膏印刷、元件貼裝和回流焊中如果參數(shù)設置不當都可能產(chǎn)生焊接故障。減少焊接故障,提高SMT焊接質量一直是企業(yè)孜孜不倦追求的目標。
本文主要研究如何通過數(shù)據(jù)挖掘技術提高SMT的焊接質量。聚類分析可以在不需要先驗知識的情況下,根據(jù)SMT生產(chǎn)線的SPC數(shù)據(jù)(記錄SMT每個工藝流程的參數(shù)及AOI系統(tǒng)的檢測結果)的分布情況,挖掘導致焊接故障發(fā)生
2、的主要因素;決策樹算法可以根據(jù)聚類分析結果和SPC數(shù)據(jù)生成分類樹,生成的分類樹可以根據(jù)SMT三個工藝流程設置的參數(shù)預測出焊接質量的結果,當結果不理想時,可以對參數(shù)進行重新調整,以提高SMT生產(chǎn)線的焊接質量。本文主要進行以下工作:
(1)闡述表面貼裝技術的國內外研究現(xiàn)狀及發(fā)展,分析現(xiàn)有的表面貼裝技術——實驗設計與統(tǒng)計分析、模型仿真、統(tǒng)計過程控制、人工智能和數(shù)據(jù)挖掘等方法。
(2)分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘算法的特點、優(yōu)勢
3、及適用范圍,結合提高SMT焊接質量的實際需求,闡述選擇SOM神經(jīng)網(wǎng)絡、K-Means聚類和決策樹等算法作為本文數(shù)據(jù)挖掘算法的原因。
(3)針對SOM自組織算法輸出結果精度不足和K-Means聚類算法輸出結果受初始值影響的問題,使用SOM與K-Means相結合的S-K二次聚類方法,彌補各自的不足。實驗結果表明,S-K二次聚類方法能夠提高聚類精度。
(4)針對C4.5決策樹算法在某些情況下容易產(chǎn)生多值偏向的問題,
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