基于焊點虛擬成形技術(shù)的SMT焊點質(zhì)量檢測和智能鑒別技術(shù)研究.pdf

1、采用表面組裝技術(shù)(Surface Mount Technology，SMT)形成的焊點的可靠性是SMT產(chǎn)品的生命。焊點組裝故障檢測與組裝質(zhì)量的控制技術(shù)是保障SMT產(chǎn)品質(zhì)量和可靠性的關(guān)鍵技術(shù)。在組裝過程中及時檢測、發(fā)現(xiàn)組裝故障，并予以實時反饋，進(jìn)行及時的組裝工藝參數(shù)調(diào)整和消除故障處理，實現(xiàn)組裝過程中的質(zhì)量檢測和反饋控制，以求達(dá)到高的產(chǎn)品合格率或一次通過率，是SMT產(chǎn)品生產(chǎn)中刻意追求的目標(biāo)。 本文基于焊點虛擬成形技術(shù)，對SMT焊點組

2、裝質(zhì)量檢測與鑒別技術(shù)進(jìn)行了較為全面地研究，解決了焊點三維表面形狀重構(gòu)、焊點三維質(zhì)量信息提取、焊點缺陷智能鑒別、焊點缺陷原因智能分析等關(guān)鍵技術(shù)，在此基礎(chǔ)上形成了相應(yīng)的系統(tǒng)及其軟件，研究成果具有焊點組裝質(zhì)量信息獲取、反饋和控制實時性強(qiáng)，組裝工藝參數(shù)調(diào)整時間短等特點，能適用于要求快速完成組裝工藝參數(shù)調(diào)整進(jìn)入穩(wěn)定組裝生產(chǎn)、達(dá)到高的組裝一次通過率的小批量SMT產(chǎn)品組裝生產(chǎn)場合。論文研究具有很強(qiáng)的工程背景和現(xiàn)實需求，研究結(jié)果具有很強(qiáng)的實用價值和經(jīng)濟(jì)

3、、技術(shù)價值。 基于最小能量原理建立了在表面勢能、重力勢能和外力作用下的片式元器件焊點、無引腳陶瓷片式載體(Leadless Ceramic Chip Carrier，LCCC)器件焊點、四方扁平無引腳(Quad Flat No-lead，QFN)器件焊點和塑料球柵陣列(Plastic Ball GridArray，PBGA)器件焊點等典型SMT焊點三維形態(tài)預(yù)測模型，實現(xiàn)了上述焊點三維形態(tài)預(yù)測并分析了釬料量、焊盤長度、焊盤寬度和間

4、隙高度等相關(guān)工藝參數(shù)對焊點形態(tài)的影響。結(jié)果表明所分析的工藝參數(shù)對焊點形態(tài)均有影響，任一參數(shù)的變化都會對焊點形態(tài)產(chǎn)生相應(yīng)的影響。對采用無鉛焊料的片式元器件焊點以及采用有鉛焊料的PBGA焊點進(jìn)行了焊點形態(tài)預(yù)測結(jié)果的試驗驗證，結(jié)果表明焊點形態(tài)預(yù)測結(jié)果與實際焊點形態(tài)吻合良好。研究結(jié)果為SMT焊點形態(tài)的設(shè)計和控制奠定了基礎(chǔ)。 采用統(tǒng)一粘塑性Anand模型描述了SMT釬料合金的本構(gòu)關(guān)系，建立了基于焊點三維形態(tài)的LCCC焊點、片式元器件焊點、

5、QFN焊點和PBGA焊點的有限元分析模型，對上述焊點在熱循環(huán)條件下的力學(xué)行為進(jìn)行了有限元分析與熱疲勞壽命預(yù)測。對多工藝參數(shù)(樣件規(guī)格、芯片配重、焊盤直徑和鋼網(wǎng)厚度)組合下的PBGA器件焊點可靠性進(jìn)行了研究，獲得了多工藝參數(shù)對PBGA焊點可靠性的影響順序及其顯著性結(jié)論。 研究了空間域的SMT焊點圖像處理算法，在對各種算法的處理效果進(jìn)行分析比較的基礎(chǔ)上，確定了適用于SMT焊點計算機(jī)視覺信息獲取與處理系統(tǒng)的算法。 建立了基于激

6、光三角法的SMT焊點測量系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，完成了SMT焊點測量系統(tǒng)硬件設(shè)計與搭建，對SMT焊點測量系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行了標(biāo)定；研究并應(yīng)用了基于激光三角法的SMT焊點三維表面形狀重構(gòu)方法；運用實體模型切片算法對重構(gòu)的焊點模型進(jìn)行切片，獲取了焊點關(guān)鍵切面并提取潤濕角、焊點高度及切面面積等焊點形態(tài)參數(shù)，實現(xiàn)了焊點三維質(zhì)量信息提取。通過三維重構(gòu)精度檢測試驗及誤差分析得到了重構(gòu)焊點的準(zhǔn)確度，結(jié)果驗證了本文所研究的焊點三維表面形狀重構(gòu)方法的有效性和準(zhǔn)確性。

7、 利用最小二乘法進(jìn)行相關(guān)性分析確定了表征焊點缺陷的特征信息參數(shù)，提取出用于焊點缺陷智能鑒別和缺陷原因智能分析的樣本數(shù)據(jù)信息；對標(biāo)準(zhǔn)反向傳播 (Back Propagation，BP)算法進(jìn)行了改進(jìn)研究，通過算法測試證明所提出的改進(jìn)措施能夠滿足使用要求；利用虛擬成形的表征片式元件焊點缺陷特征信息的數(shù)據(jù)樣本對改進(jìn)的BP算法模型進(jìn)行了成功的訓(xùn)練，對片式元件焊點缺陷進(jìn)行了智能鑒別，所獲得的結(jié)果與實際結(jié)果基本吻合，滿足焊點質(zhì)量智能鑒別精度的

8、基本要求。建立了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊點缺陷原因智能分析評價模型，利用智能鑒別中訓(xùn)練樣本的輸出變量作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本的輸入變量，完成對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，利用智能鑒別中測試樣本的輸出變量作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本的輸入變量，完成對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試，智能分析結(jié)果較為合理。 基于本文所研究的SMT焊點圖像處理技術(shù)、焊點三維形狀重構(gòu)技術(shù)、焊點質(zhì)量信息提取技術(shù)、焊點缺陷智能鑒別和缺陷原因智能分析技術(shù)，開發(fā)了SMT焊點質(zhì)量評估軟件