迴焊溫度曲線模擬以符合製程規範__臺灣博碩士論文知識加值系統
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The temperature profiles on the critical locations of the board during reflow soldering are important to result in the desired solder joint quality. This ...
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本論文永久網址: 複製永久網址Twitter研究生:曾建煌研究生(外文):Jian-HuangTseng論文名稱:迴焊溫度曲線模擬以符合製程規範論文名稱(外文):TheSimulationofReflowTemperatureProfiletoComplywithTheProcessSpecification指導教授:黃乾怡口試委員:應國卿、張玉鈍、呂執中口試日期:2011-06-22學位類別:碩士校院名稱:國立臺北科技大學系所名稱:工業工程與管理研究所學門:工程學門學類:工業工程學類論文種類:學術論文論文出版年:2011畢業學年度:99語文別:中文論文頁數:59中文關鍵詞:迴焊溫度曲線、逐步迴歸分析、類神經網路外文關鍵詞:ReflowTemperatureProfile、StepwiseRegressionAnalysis、ArtificialNeuralNetworks相關次數:
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表面黏著技術(Surfacemounttechnology)中以迴焊(Reflow)方式將錫膏融熔焊接電子元件及電路板。
為使錫膏形成優良銲點(SolderJoint)產品於量產前,製程工程師通常以試誤法(TrailandError)調整迴焊爐設定參數,即反覆改變加熱區設定溫度或輸送帶速度等,直到的量測之迴焊溫度曲線能符合溫度曲線規範,因此整備時間相當冗長連帶影響產能,故此乃迴焊製程中所須解決之問題。
本文以高階伺服器產品之電路板為研究對象,依據迴焊溫度曲線推算流程,並蒐集影響迴焊之因子資料(電路板總熱容量、加熱區設定溫度及輸送帶速度),利用逐步迴歸分析方法及類神經網路建立修正原設定溫度。
研究發現,逐步迴歸分析方法之修正函數於特定加熱區(Z2、Z3及Z10)存在顯著之預測能力;由類神經網路建立之修正模型,經修正後之建議設定溫度後與實際設定溫度較為接近。
研究最後以高階伺服器產品之電路板,利用上述方法求得之各設定溫度進行實際迴焊驗證,發現由類神經網路修正之設定溫度所得之量測值均符合迴焊各階段之規範,且位於規範中間值,故利用此流程可達到降低測溫次數及減少測溫時間之目的,同時確保迴焊製程之穩定性。
Thetemperatureprofilesonthecriticallocationsoftheboardduringreflowsolderingareimportanttoresultinthedesiredsolderjointquality.ThisresearchestablishesaproceduretopredictthetemperatureprofilebasedongiveninformationaboutthePCBdesignsandcomponentsloading.First,criticalfactorssuchastheconveyorspeedandtemperaturesettingsofadjacentzonesthatmayinfluencetheheatingprocessareidentifiedandinvestigated.Aregressionmodelandartificialneuralnetworkareconstructedtomoreaccuratelypredictthetemperatureprofile.Resultsofthisstudywillhelpimprovetheefficiencyoftemperaturesettingprocessinthepilotrunstage.
摘要IABSTRACTII誌謝III目錄IV表目錄VI圖目錄VII第一章緒論11.1 研究背景與動機11.2 研究目的21.3 研究範圍與限制21.4 研究流程51.5 論文大綱7第二章文獻探討82.1 PCB構裝與SMT製程82.1.1 PCB類別92.1.2 SMT製程102.2 迴焊製程介紹112.2.1 錫膏特性112.2.2 迴焊爐種類122.2.3 迴焊溫度曲線132.2.4 測溫方式及注意事項182.2.5 迴焊面臨的問題192.3 迴焊溫度曲線最佳化202.3.1 迴焊溫度曲線準則22第三章研究方法243.1 迴歸分析243.1.1 線性迴歸243.1.2 複迴歸253.1.3 多項式迴歸263.1.4 迴歸模式變數選取273.2類神經網路簡介303.2.1 類神經網路基本架構313.2.2 倒傳遞類神經網路323.2.3 決定網路起始參數353.2.4 倒傳遞類神經網路訓練方式363.2.5 倒傳遞學習過程之終止條件383.3 迴焊曲線推算流程39第四章研究內容444.1 以範例伺服器說明迴焊曲線推算流程444.2 以逐步迴歸建立修正值函數式484.3 以類神經網路建立修正值模型514.4 實例驗證與比較52第五章結論與建議545.1 研究結果與貢獻545.2 未來研究方向56參考文獻57
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