SMT大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品質(zhì)量預測辦法和實現(xiàn)研究

張雪 王曉燕

摘要：近些年，表面貼裝技術(shù)（SMT）的自動化、信息化水平有很大提升，生產(chǎn)出的產(chǎn)品性能更優(yōu)異。SMT生產(chǎn)工藝復雜，各道工序?qū)嵤╇A段均可能出現(xiàn)質(zhì)量缺陷，若在生產(chǎn)線上不能盡早地洞察、處理這些缺陷，則很可能降低產(chǎn)品質(zhì)量，嚴重時會造成整塊印制板報廢，增加產(chǎn)品的生產(chǎn)費用。文章從大數(shù)據(jù)技術(shù)角度預測基于SMT下錫膏印刷過程的產(chǎn)品質(zhì)量，預測階段設定了時間窗口，動態(tài)更新數(shù)據(jù)，最后創(chuàng)建了時間序列數(shù)據(jù)包，較明顯地提升了模型預測的正確率。

關鍵詞：表面貼裝技術(shù);大數(shù)據(jù);產(chǎn)品質(zhì)量;質(zhì)量預測;時間窗口;預測方法

中圖分類號：TS807? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A

在多種先進科技的推動下，移動互聯(lián)網(wǎng)時代到來，電子信息產(chǎn)業(yè)在社會經(jīng)濟發(fā)展中具有較高地位。我國是全球電子消費與生產(chǎn)量最大的國家，在20世紀80年代就研發(fā)出表面貼裝技術(shù)——SMT，該項技術(shù)引領著電子產(chǎn)品生產(chǎn)模式的創(chuàng)新[1]。SMT工藝精細、復雜，多種因素影響著具體生產(chǎn)過程，制造成本偏高，急需應用先進方法管控SMT工藝各環(huán)節(jié)的質(zhì)量，尤其是錫膏印刷過程。本文采用SMT大數(shù)據(jù)技術(shù)預測SMT生產(chǎn)線錫膏印刷工序的質(zhì)量。

1? SMT介紹

1.1? 工藝流程

錫膏印刷、元件貼裝及回流焊是SMT的主要工藝構(gòu)成。圖1是錫膏印刷過程，在鋼網(wǎng)借用刮刀促使錫膏位置發(fā)生偏移并穿行鋼網(wǎng)表面，將其整合至鋼網(wǎng)開孔內(nèi)，放開鋼網(wǎng)后，在制印電路板（PCB）的焊盤上完成印刷，隨后在貼片機的幫襯下把元件安置于預定部位，在以上過程中要保證其引腳與PCB的焊盤形成一一對應的關系，最后把PCB導送到回流爐中進行焊接處理，打造出結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的錫膏銜接，并且保留了原始的機械及電子屬性[2]。

1.2? SMT優(yōu)點

1.2.1? 組裝密度大

SMT制造出的電子產(chǎn)品和傳統(tǒng)工藝制造的產(chǎn)品做比較，質(zhì)量減小超過75%，尺寸減小約60%，主要是片狀元器件的規(guī)格尺寸與質(zhì)量明顯減小的緣故。

1.2.2? 可靠性高

采用SMT制造的電子產(chǎn)品，能使片狀元器件具備形體微小、質(zhì)量小等特征，貼裝操作自動化達到較高水平，這也是制造出的產(chǎn)品抗震性能好的主要原因之一，兩者之間形成了較強大的黏合力，整板的不良品率為2%～3%。

1.2.3? 高頻特性好

基于多芯片模塊（MCM）工藝生產(chǎn)制造的通用微型計算機的時頻最高能達到100 MHz，能壓縮2～3倍因寄生電抗形成的冗余功率損耗。

1.2.4? 為實現(xiàn)自動化生產(chǎn)創(chuàng)造便利性

若采用當下的通孔技術(shù)，能實現(xiàn)PCB安裝過程的全自動化，杜絕安裝時發(fā)生磕碰等狀況，且聯(lián)合使用了真空吸放器件，能進一步提升元器件安置的緊湊性。

2? SMT產(chǎn)品質(zhì)量預測模型

2.1? 預測分析SMT產(chǎn)品質(zhì)量的流程

從宏觀層面分析，SMT產(chǎn)品質(zhì)量預測模型流程主要由關鍵數(shù)據(jù)收集、特征設定、再建特點、設計數(shù)據(jù)包、信息預處理、設定算法、建設健全模型組成。

2.2? SMT工程特征及構(gòu)建數(shù)據(jù)包

2.2.1? 基于時序特征重構(gòu)SMT質(zhì)量預測特征

裝配制造行業(yè)內(nèi)很多產(chǎn)品的生產(chǎn)線工序繁雜，不同工序之間實現(xiàn)串行生產(chǎn)，或者并行生產(chǎn)，或者串并行混合式生產(chǎn)。SMT是經(jīng)典的高精度式串行生產(chǎn)線，環(huán)環(huán)緊扣，最后生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量是不同工序綜合作用的結(jié)果。時變性與非線性是生產(chǎn)制造過程的主要特征。生產(chǎn)過程是繁雜動態(tài)改變的過程，應分析不同因素之間形成的交互性。

排除突發(fā)性的不可調(diào)控因素之外，其余很多因素很難被定量分析，收集有關數(shù)據(jù)時存在較大難度。為規(guī)避該部分信息缺失的情況，本文歷經(jīng)系統(tǒng)化分析后，提出把 t-1時刻對應質(zhì)量屬性值作為 t時刻產(chǎn)品的一個輸入特征，利用其彌補信息缺失的漏洞，使其符合制造行業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)特征[3]。

2.2.2? 建設SMT預測模型數(shù)據(jù)包

本文所提及的“數(shù)據(jù)包”，被定義為在大量數(shù)據(jù)下，深度解讀數(shù)據(jù)后，采用部分特征或者字段對初始數(shù)據(jù)進行切割、分離處理，在形成的不同類型數(shù)據(jù)包上建出數(shù)個模型形成的集合體。鑒于SMT生產(chǎn)線上具備很多有代表性的數(shù)批次、少量制造的特征，PCB變動范疇較大，PCB現(xiàn)實加工中材料受力、形變等均對其加工過程造成一定影響，故而在維持封裝、鋼網(wǎng)及刮刀所屬類別等因素恒定的工況下，參照PCB細化數(shù)據(jù)包具有很大現(xiàn)實意義。

本文建立以時間序列特征為基礎的質(zhì)量預測模型，通過持續(xù)聚集既往數(shù)據(jù)，持續(xù)更新模型。一旦有大批量數(shù)據(jù)被整合至模型內(nèi)，勢必會對其精確度形成不良影響，復雜度也會有所增大。為應對以上情況，對數(shù)據(jù)規(guī)劃設置時間窗口，聯(lián)合使用滾動有限階段完善策略，為線上自適應動態(tài)預測產(chǎn)品制造質(zhì)量提供更強大的支撐，可以理解成保持合理性較強的數(shù)據(jù)樣本數(shù)M，規(guī)劃移動序列數(shù)據(jù)窗口（嵌進維度為T），按照一定次序取用剛印刷完的PCB上的數(shù)據(jù)，將前一個數(shù)據(jù)包內(nèi)時間截部分數(shù)據(jù)樣本取而代之，產(chǎn)出一個新的時間窗口，借此方式達到動態(tài)化更新時間序列數(shù)據(jù)包，更替產(chǎn)品質(zhì)量預測模型，進而更為精準地預測下一個PCB的質(zhì)量屬性。

2.2.3? 數(shù)據(jù)預處理

Z-Score標準化是數(shù)據(jù)挖掘階段常用方法之一，可采用下式表示：

式中，? ?、? ?分別是數(shù)據(jù)集的均值、方差。本課題應用Z-Score標準化，一方面能順利解除不同量綱之間的差別，把數(shù)據(jù)映射到[0，1]區(qū)間內(nèi);另一方面考慮特征分布不同形成的影響，確保各個特征均服從標準正態(tài)分布[4]。

2.3? 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的SMT質(zhì)量預測模型

2.3.1? RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法原理

神經(jīng)網(wǎng)絡即人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN），由大批量和生物神經(jīng)元有較高相似度的處理單元銜接后形成。感知器網(wǎng)絡是神經(jīng)網(wǎng)絡內(nèi)最簡單的模型。

徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡的基本思想可以做出如下表述：基于徑向基函數(shù)建設隱含層，輸出層針對輸出的神經(jīng)元進行線性整合。

2.3.2? 建設SMT產(chǎn)品質(zhì)量預測模型

（1）利用R編輯RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的學習程序;

（2）將SMT質(zhì)量預測實驗數(shù)據(jù)輸入其中，并參照該數(shù)據(jù)創(chuàng)設合理性較高的SMT質(zhì)量預測，設置的參數(shù)有ANN隱含層的激活函數(shù)、神經(jīng)元數(shù)目、神經(jīng)元的中心位點等[5];

（3）利用事前訓練好的預測模型預測試樣的錫膏印刷體積，比較預測結(jié)果和實測值，測算出預測均值、方差及誤差，在此基礎上測評預測模型的精度。

3? 模型的實現(xiàn)和驗證

3.1? SMT生產(chǎn)工藝與數(shù)據(jù)資源

3.1.1? 生產(chǎn)工藝

某企業(yè)的SMT生產(chǎn)線共計設置了9個工位，各工位均配置了數(shù)字化生產(chǎn)裝置，能錄入與存儲產(chǎn)品制造生產(chǎn)中形成的數(shù)據(jù)。

3.1.2? 數(shù)據(jù)資源

本文選用企業(yè)SMT產(chǎn)品內(nèi)Q1封裝型焊盤進行分析，收集數(shù)據(jù)周期的時間窗口設定為一個月，收集到的原始數(shù)據(jù)高達295 910條，數(shù)據(jù)資源囊括了原料預備與鋼網(wǎng)檢測16個原料特征參數(shù)，錫膏印刷工位涉及印刷、制造環(huán)境及過程狀態(tài)參數(shù)，分別有15個、2個、10個，Serial Peripheral Interface（SPI）檢測工位有3個焊盤檢測參數(shù)囊括其中。

3.2? 大數(shù)據(jù)特征工程與數(shù)據(jù)預處理

3.2.1? 特征工程

首先，分析STM質(zhì)量預測模式應用情景的特殊性，形成的預測結(jié)果能為改進、完善工藝參數(shù)提供可靠支持，故而采用過濾式法內(nèi)的間距有關系數(shù)，彈性網(wǎng)絡挑選和焊盤體積有關的部分影響因素[6]。

其次，由于工程內(nèi)不同因素通常會形成非線性關系，間距相關系數(shù)能較為精確的測量因素之間的相關性程度，攻擊包括了73個初始特征，歷經(jīng)機理分析過程剔除了53個不相關特征后，測算出特征和目標屬性之間的間距相關系數(shù)。比如，刮刀分離速度、距離的相關系數(shù)分別為0.088 926 94、0.101 671 11;刮刀平均、最小及最大壓力的間距相關系數(shù)分別為0.102 040 78、0.176 742 07、0.150 448 02。經(jīng)比較分析后，發(fā)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)中現(xiàn)實數(shù)據(jù)相關性系數(shù)和理論值之間存在較大差距，故而最后決定選用相關系數(shù)大于0.15的特征作為本課題研究的關鍵特征。

再者，采用彈性網(wǎng)絡建設回歸模型，測算出各個特征的相關系數(shù)。在彈性網(wǎng)絡模型下，各個特征重要程度的可視化呈現(xiàn)情況為：線段越臨近x軸提示重要性越低，反之越高[7]。

伴隨特征的減少，相對誤差呈現(xiàn)出先減后增的趨勢，本文選用了最小相對誤差下的特征組合，具體情況見表1。

最后，基于時間序列重建特征。歷經(jīng)簡化處理的數(shù)據(jù)集樣本量為1 771條，將 t-1時刻焊盤體積作為 t時刻產(chǎn)品的一個新特征，創(chuàng)建質(zhì)量特征分析的時間序列數(shù)據(jù)包。

3.2.2? 數(shù)據(jù)預處理

采用Z-score標準化公式對數(shù)據(jù)集進行歸一化處理，解除不同量綱之間的差別，將全部產(chǎn)品特征分布映射成標準正態(tài)分布。最后經(jīng)歸一化處理后的局部數(shù)據(jù)樣本如表2所示[8]。

3.3 模型預測結(jié)果

在論述過程中可以加進 t-1時刻的焊盤體積重新構(gòu)建新特征，如下通過建設兩個數(shù)據(jù)包A、B進行檢測驗證。兩個數(shù)據(jù)包均源于相同批次的PCB，板長是[200，400]的SMT印刷產(chǎn)品，輸入兩個數(shù)據(jù)包的特征值等同，但數(shù)據(jù)包B內(nèi)含有重構(gòu)的特征 t-1焊盤體積。

本文采用RBF預測兩個數(shù)據(jù)包[9]。PCB長為[200，400]時，數(shù)據(jù)包A、B的平均相對誤差分別為11.83%、6.58%。綜合以上圖表及數(shù)據(jù)，不難發(fā)現(xiàn)在其他要素等同的狀況下，整合至新特征的數(shù)據(jù)包B檢測集擬合效果綜合性更好，對產(chǎn)品質(zhì)量預測的精確度也顯著高于數(shù)據(jù)包A。

4? 結(jié)語

本課題以SMT大數(shù)據(jù)分析為支撐，以錫膏印刷階段預測焊盤體積為研究對象，建立一套較為完善的SMT產(chǎn)品質(zhì)量預測分析框架，有機融合傳統(tǒng)機理分析與大數(shù)據(jù)核心技術(shù)，分析產(chǎn)品生產(chǎn)線、數(shù)據(jù)特征及現(xiàn)實運用需求等因素，建立在線、動態(tài)化、自適應性較高的質(zhì)量預測模型;拓展對數(shù)據(jù)資源分析的深度，提取復雜多變的微小要素規(guī)劃其所屬類型，實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的精細化分析，提升了信息的利用價值。在產(chǎn)品加工制造之前，企業(yè)可以組織技術(shù)人員采用相似模型對部分新產(chǎn)品進行模擬測算，有針對性地優(yōu)化既往生產(chǎn)模式，降低生產(chǎn)頻次，壓縮生產(chǎn)成本，協(xié)助企業(yè)創(chuàng)造更大的經(jīng)濟效益。

（責任編輯：侯辛鋒）

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