[发明专利]焊锡制程参数建议方法

说明书

一种焊锡制程参数建议方法包含：建立一材料元件数据库；建立一作业参数数据库；分析新焊锡制程所需的材料与元件特性，并与材料元件数据库内的信息作相似性比对；于作业信息数据库中选择对应最相似于新焊锡制程所需的材料与元件特性的作业参数；使用对应最相似于新焊锡制程所需的材料与元件特性的作业参数执行焊锡制程；量测并纪录焊锡制程的焊锡过程信息与最终成品信息；检测该焊锡制程的最终成品是否符合品管要求；当最终成品不符合品管要求时，使用机器学习方法针对焊锡制程的焊锡过程信息与最终成品信息进行拟合以获得下次焊锡制程的作业参数。

技术领域

本发明涉及一种焊锡制程参数建议方法，特别涉及一种使用机器学习方法的焊锡制程参数建议方法。

背景技术

焊锡参数的取得在焊锡作业流程中极为重要，同时须考虑产品良率、生产稳定、生产效率、生产能耗…等。如何快速找到新产品的作业参数、调整修改品的作业参数，如何在上线生产运行后持续优化焊锡参数，一直以来都需仰赖深富焊锡经验的专家师傅们指导，同时花相当多的时间进行反复测试验证，不仅耗费人力、耗费成本、更无法确定为得到最佳参数所需花费的时间，也限制了产线自动化及灵活生产的发展。

焊点作业与复杂参数条件习习相关，导致每个焊点的最佳生成条件均不同。在现有的制程方式中，为寻找其焊锡参数往往使用尝试错误法，经由多次测试累积，而决定参数，但又往往受限于整体批量决定参数，而造成花费大量时间测试参数又无法实现最佳品质于生产中。

发明内容

本发明提出一种焊锡制程参数建议方法，解决现有技术的问题。

于本发明的一实施例中，一种焊锡制程参数建议方法包含以下步骤。收集焊锡制程相关的材料与元件特性以建立一材料元件数据库；收集对应材料元件数据库内的材料或元件的作业信息以建立一作业参数数据库；分析一新焊锡制程所需的材料与元件特性，并与材料元件数据库内的信息作相似性比对；于作业参数数据库中选择对应最相似于新焊锡制程所需的材料与元件特性的作业参数；使用对应最相似于新焊锡制程所需的材料与元件特性的作业参数执行焊锡制程；量测并纪录焊锡制程的焊锡过程信息与最终成品信息；检测焊锡制程的最终成品是否符合品管要求；以及当最终成品不符合品管要求时，使用机器学习方法针对该焊锡制程的焊锡过程信息与最终成品信息进行拟合以获得下次焊锡制程的作业参数。

于本发明的一实施例中，当最终成品符合品管要求时，接受焊锡制程的焊锡过程信息所包含的作业参数作为最佳作业参数。

于本发明的一实施例中，当最终成品不符合品管要求时，不断地使用机器学习模型针对焊锡制程的焊锡过程信息与最终成品信息进行拟合以获得下次焊锡制程的作业参数，直到最终成品符合品管要求，并接受焊锡制程的焊锡过程信息所包含的作业参数作为最佳作业参数。

于本发明的一实施例中，材料元件数据库至少包含焊锡制程相关材料与元件的热学特性、光学特性以及结构尺寸信息。

于本发明的一实施例中，作业参数数据库至少包含温度参数、激光光点参数以及加热时间参数。

于本发明的一实施例中，焊锡过程信息至少包含焊锡温度曲线、进锡动态过程影像以及焊锡动态过程影像。

于本发明的一实施例中，机器学习方法还包含使用决策树法则(Decision TreeAlgorithm)、支持向量机(Support Vector Machine)、人工神经网络(Artificial NeuralNetwork)、贝叶斯分类(Bayesian Algorithms)或其任意组合进行降维演算分析(Dimensionality Reduction Algorithms)。