文档介绍：壹、前言
表面粘着技术(Surface Mount Technology) 已渐渐地取代传统『人工插件』的波焊作业方式,俨然成为现代电子组装产业的主流,因它可以组装制造出相当轻、薄、短、小且品质良好的电子产品。据统计资料显示大约百分之九十的个人计算机,皆制造于表面粘着生产线,而非经由传统的波焊生产方法。主要原因是由于现代的电子产品要求小型化、高密度化、及更高的电子讯号传输效率。这也就是为什么表面粘着生产技术逐渐地取代传统波焊生产技术的主要原因。
一、基本表面粘着制程
表面粘着制程基本的生产制程可分为两类:
烘烤制程(Curing) –在过焊锡炉(Wave soldering machine) 波焊之前,先以胶(Adhesive)将零件固定,再经过锡波的浸润(Wetting)后,即可形成零件与焊垫(Pads)之间的焊接点(Solder joints)。其流程如图一右半部所示。
回焊制程(Reflowing) –第一步在焊垫上网印上锡膏(Paste),而后以自动机器于相对焊垫上放置零件,再经过回焊炉的高温烘烤,即可将零件及焊垫之间形成焊点,除非零件面(Primary side)具有其它的传统零件。则此制程无需再经由波焊制程。如图一左半部所示。
图一、表面粘着基本制程
二、表面粘着制程现况及制程问题
表面粘着组装制程中涉入相当复杂且广泛的变量,如原材料、机械设备、参数设定、生产程序等等(如图二所示),
图二、表面粘着制程变量因效分析图
由图二中得知,由于表面粘着制程中牵扯的变量极多,因此如何稳定地、有效率地生产高品质的电子产品,已成为一般电子组装业的一大课题与挑战。根据统计资料显示,在表面粘着制程中,从事于制程的除错及改善的时间约莫占全部制程故障时间的百分之七十左右(如图三所示)。因此如何降低机器故障率、减少焊性缺点、及稳定制程仍是业界的一大难题。也因此表面粘着制程的诊断及改善为本研究计划主要的研究目标。
图三、表面粘着制程故障时间分布(资料来源:VeriFone Taiwan Ltd.)
然而一般领域研究者对表面粘着技术研究通常着重于单一制程的个别探讨,并导出许多的复杂公式,但这些公式通常有以下的缺点:(1) 无法将公式有效准确地应用于瞬息万变实务上;(2) 未将完整表面粘着制程之交互作用纳入考量;(3) 须有特殊的仪器方能量取公式中的各种参数;4) 难以启发一般使用者于实务中从事品质改善,除非要有进阶课程的学习。再者,由于将制程经验及知识加以转换成适当的文件与记录是相当困难的事,一般业者对于表面粘着技术制程知识的获取、经验传承及教育训练,倍感困惑及无力感。尤其对如雨后春笋般出现新的制程,如 FPT, BGA, CSP, FLIP CHIP 等更觉雪上加霜。深感知识获得之不易及传承上的难上加难。
为了解决以上的问题,本论文将以『模糊类神经』(NeuroFuzzy) 技术建立一套崭新的『表面粘着制程诊断系统』透过协助模式以帮助工程师及作业者实时地解决一些制程及焊性缺点,以期提升产品品质及提高制程稳定性。此系统包含以下要件(1) 模糊类神经模式- FAMS;(2) 完整表面粘着制程的实验结果;(3) 专有制程知识及(4) 实际生产中获得的制程管制资料,用以发展与建构此智能型诊断系统,并弥补传统统计制程管制之缺点,成为一套能协助表面粘着制程管理、品质改善及辅助诊断的利器。此系统将使用类神经模糊的软件(fuzzyTECH) 及Visual Basic 进行特殊程序代码撰写以作适当的接口延伸。发展完成的系统可提供(1) 最佳化表面粘着制程参数; (2) 图型化制程改善使用接口; (3) 制程训练的蓝本;(4) 线上规则学习机制等。
除此之外,本诊断系统可藉由系统参数化之设计以仿真制程参数变化对锡膏印刷品质、回焊效果、及整个制程总合变化。且系统已经实际于表面粘着生产线上试用,可达百分之八十五的准确度,因此本系统可在程度上应用于其它厂牌之表面粘着机器及制程上,有效率地协助制程的改善及稳定性,使业者更能改善其表面粘着的制程能力,进而增加其品质竞争力。
贰、研究背景
目前在表面粘着制程改善的相关研究上,大概可区分为三大类:
一般表面粘着技术的研究,着重于以特殊数学方程式表示个别制程的生产状态。
某些制程改善的研究,强调运用传统统计制程品管之概念,以改善表面粘着生产制程。
另外一些研究则运用专家系统与决策支持系统,提供制程问题改善的建议。
以下分别讨论这三类研究的优缺点:
表面粘着生产技术在电子业界与学术界皆有不少研究,其中多数的研究试图利用专业实验室的特殊仪器或复杂的方程式代表个别制程的生产状态,但往往疏忽其制程中各变量数间的交互作用,对实务上鲜少有正面重大的改善效果,只