Veri Odaklı SMT Reflow Lehimleme Bileşen Yer Değiştirme Tahmin Modeli

1. Giriş

Yüzey Montaj Teknolojisi (SMT), modern elektronik üretimin temel taşıdır. SMT reflow lehimleme sürecinde, kritik ancak tahmin edilmesi zor bir olgu, bileşenlerin kendiliğinden hizalanmasıdır - yani bileşenlerin erimiş lehim macunu üzerinde yüzey gerilimi tarafından yönlendirilen hareketi. Kendiliğinden hizalama küçük montaj hatalarını düzeltmeye yardımcı olsa da, yanlış hizalama tombstone (mezar taşı) ve köprüleme gibi kusurlara yol açabilir. Bu çalışma, teorik anlayış ile pratik tahmin arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlamakta olup, bileşenlerin x, y ve dönme ($\theta$) yönlerindeki ofsetlerini yüksek doğrulukla tahmin etmek için veri odaklı bir makine öğrenimi modeli geliştirmektedir.

2. Metodoloji ve Deneysel Kurulum

Bu çalışma iki aşamalı bir yöntem benimsemektedir: öncelikle faktörler arasındaki ilişkiyi anlamak için deneysel veriler analiz edilir, ardından tahmin yapmak için gelişmiş makine öğrenimi modelleri uygulanır.

2.1 Veri Toplama ve Etkileyen Faktörler

Kendi kendine hizalama ile anahtar değişkenler arasındaki ilişkiyi kurmak için deneysel veriler toplanmıştır:

• Bileşen geometrik boyutları: Uzunluk, Genişlik, Yükseklik.
• Lehim Pedi Geometrik Boyutları: Lehim Pedi Boyutları ve Aralıkları.
• Yerleştirme Sapması: x ve y yönlerindeki başlangıç yerleştirme hatası.
• Lehim Macunu Özellikleri: Hacim, alaşım bileşimi.
• Proses parametreleri: Reflow lehimleme sıcaklık profili ile ilgili yönler.

2.2 Makine Öğrenimi Modelleri

Üç regresyon modeli uygulandı ve karşılaştırıldı:

• Destek Vektör Regresyonu (SVR): Yüksek boyutlu uzaylarda üstün performans gösterir.
• Sinir Ağları (NN): Doğrusal olmayan ilişkileri yakalamak için kullanılan çok katmanlı algılayıcı.
• Rastgele Orman Regresyonu (RFR): Karar ağaçlarının topluluk yöntemi, aşırı uyuma karşı sağlamdır.

3. Sonuçlar ve Performans Analizi

3.1 Model Karşılaştırması

Tüm tahmin görevlerinde, Rastgele Orman Regresyonu (RFR), Destek Vektör Regresyonu ve Yapay Sinir Ağlarından daha iyi performans göstermiştir.

3.2 Tahmin Doğruluğu

RFR modeli son derece düşük tahmin hatası elde etmiştir: x yönündeki ortalama ofset 13.47 µm, y yönündeki ortalama ofset 12.02 µm ve dönme ofseti ortalaması 1.52 derecedir. Mikrometre seviyesindeki SMT montajı için bu doğruluk seviyesi önemlidir ve hizalama hatalarından kaynaklanan kusurları azaltma potansiyeli taşımaktadır.

4. Teknik Çerçeve ve Analiz

Bu çalışmanın katkılarını ve sınırlılıklarını bir sektör analisti perspektifinden incelemek.

4.1 Temel Kavrayışlar ve Mantıksal Akış

Bu makalenin temel kavrayışı, bir paradigma değişimidir: kendi kendine hizalamayı minimize edilmesi gereken kaotik bir fiziksel fenomen olarak değil, onutahmin edilebilir, telafi edilebilir bir sistem çıktısı olarak görmektir.Mantıksal akışı kusursuzdur: 1) Endüstrinin yerleştirme ofsetlerini ele almak için aşırı basitleştirilmiş pratik kurallara bel bağladığını kabul eder; 2) Hareketi tetikleyen çok değişkenli itici güçleri (pad/komponent geometrisi, lehim pastası) sistematik olarak yakalar; 3) Potansiyel etkileşimleri olan tablo halindeki, çok faktörlü verileri işlemeye doğal olarak uygun olan entegre bir makine öğrenimi (RFR) yöntemi uygular; 4) Çıktıları ($\Delta x, \Delta y, \Delta \theta$) doğrudan bir düzeltme faktörü olarak yerleştirme makinesi programlamasına girilebilen bir model sunar. Bu, gözlemden eyleme kapalı bir döngü sağlar.

4.2 Avantajlar ve Kritik Eksiklikler

Avantajlar: RFR'yi seçmek bu çalışmanın ustaca bir hamlesidir. Milyonlarca veri noktası gerektirebilen kara kutu derin öğrenme modellerine kıyasla, RFR daha küçük ve pahalı deneysel veri setleriyle yüksek doğruluk sağlayabilir ve özellik önem dereceleri sunar - bu, hangi parametreyi önce ayarlaması gerektiğini anlamaya çalışan proses mühendisleri için bir nimettir. Sadece doğrusal kayma değil, dönme tahminine odaklanmak, basit modellerde sıklıkla gözden kaçan kritik bir gerçek dünya arıza modunu (tombstone effect) ele almaktadır.

Kritik Eksiklikler: Açık bir soru şudur:Modelin transfer edilebilirliğiModelin, büyük olasılıkla belirli bir bileşen ailesinde (muhtemelen 0402, 0603 direnç/kapasitör gibi pasif bileşenler) ve belirli bir lehim pastası üzerinde eğitildiği neredeyse kesindir. Büyük QFP veya alt terminal bileşenlerinin (BTC) akışkanlar dinamiği özellikleri tamamen farklıdır. Genelleme yeteneği kanıtlanmadıkça, bu harika bir kavram kanıtı olmaya devam eder, ancak tak-çalıştır bir çözüm değildir. İkinci olarak, bu çalışma, reflow lehimleme sıcaklık profilini bir bütün olarak girdi olarak ele almakta veZaman-sıcaklık ısınma hızı ve tepe sıcaklığıLehim macunu viskozitesi ve yüzey geriliminin kritik etkisi, ki ikincisi kendi kendine hizalamanın itici gücüdür.

4.3 Uygulanabilir İçgörüler

SMT proses mühendisleri ve ekipman üreticileri için bu çalışma net bir yol haritası sunmaktadır:

1. Hemen Harekete Geçin: En yüksek verimli ve en kusurlu bileşenleriniz için bu çalışmayı dahili olarak tekrarlayın. Kendi özel veri setinizi oluşturmaya başlayın; makalede özetlenen özellik seti bunun için mükemmeldir.
2. Stratejik Yatırım: Yüzey montaj makinesi ekipman tedarikçilerinden (örneğin ASM, Fuji, Mycronic), bu tür tahmine dayalı modelleri yazılım paketlerine bir "süreç optimizasyonu" modülü olarak entegre etmelerini talep edin. Yeniden işlemenin azaltılması ve ilk geçiş oranlarının artırılmasıyla sağlanan yatırım getirisi çok büyüktür.
3. Araştırma ve Geliştirme Yönü: Özellik uzayını genişleterek sıcaklık profili özelliklerini ve lehim macunu reolojisi verilerini dahil edin. Indium, Henkel gibi lehim macunu tedarikçileriyle işbirliği yaparak onların malzeme modellerini entegre edin.
4. Kalite Kontrolü: Model tahminleri yalnızca montaj düzeltmeleri için değil, aynı zamanda sanal ölçüm aracı olarak da kullanılabilir. Tahmin edilen sapma güvenli pencereyi aşarsa, reflow lehimlemeöncesindedevre kartı inceleme için işaretlenir ve israf önlenir.

5. Özgün Analiz ve Sektör Perspektifi

Bu çalışma, makine öğreniminin elektronik imalat alanındaki uzun süredir devam eden bir "kara büyü" üzerine önemli ve zamanında bir uygulamasını temsil etmektedir. Onlarca yıldır, kendiliğinden hizalama olgusu kılcal kuvvet denklemleriyle anlaşılmış ve karmaşık Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (CFD) ile simüle edilmiştir; bu, IEEE Transactions on Components, Packaging, and Manufacturing Technology gibi temel eserlerde görülebilir. Ancak, bu yöntemler hesaplama açısından maliyetlidir ve gerçek zamanlı proses optimizasyonu için konuşlandırılması zordur. Yazarların veriye dayalı yaklaşımı, altta yatan Navier-Stokes denklemlerini açıkça çözme ihtiyacını atlayarak, doğrudan veriden girdi-çıktı ilişkisini öğrenmektedir - bu yaklaşım, aerodinamik tasarım gibi diğer alanlarda vekil modellerin başarısını yankılamaktadır.

Rapor edilen yaklaşık 13 µm'lik doğruluk dikkate değerdir. Daha sezgisel bir anlayış için, bu kabaca orta seviye bir yüzey montaj makinesinin kendi yerleştirme doğruluğu mertebesindedir. Bu, modelin tahminlerinin, düzeltme geri bildirimi için kullanılabilecek kadar hassas olduğu anlamına gelir.Düzeltme geri bildirimiŞöyle bir sistem tasavvur edilebilir: İlk yerleştirme yapılır, model reflow lehimleme sonrası konumunu tahmin eder ve ardından makineye, net sıfır ofset elde etmek için yerleştirme koordinatlarını buna göre ayarlamasını bildirir. Bu, dijital ikizler ve tahmine dayalı analitik kullanarak kapalı döngü proses kontrolü yapma gibi daha geniş Endüstri 4.0 eğilimiyle uyumludur; Akıllı İmalat Enstitüsü gibi araştırma birlikleri bu konsepti aktif olarak teşvik etmektedir.

Ancak, eleştirel bir bakış açısı korunmalıdır. Modelin performansı büyük olasılıkla eğitim verilerinin kalitesine ve kapsamına bağlıdır. Makale, bileşen ve pad geometrisi gibi faktörlerden bahsetmekte ancak kesin veri seti büyüklüğü ve çeşitliliğini (örneğin, bileşen boyutlarının 0201'den 1210'a kadar değişmesi gibi) ayrıntılı olarak belirtmemektedir. Herhangi bir makine öğrenimi modelinde olduğu gibi, daha önce görülmemiş bileşen tipleri veya yeni lehim macunu formülasyonlarına karşı zayıf genelleme riski vardır. Ayrıca, RFR'nin %99 R² değeri etkileyici olsa da, hata dağılımı dikkatlice incelenmelidir. İmalatta, az sayıdaki felaket niteliğindeki aykırı değerler (örneğin, 50 µm'lik bir ofseti 5 µm olarak tahmin etmek), biraz daha yüksek bir ortalama hatadan daha yıkıcı olabilir. En kötü durum tahmin hatası ve model belirsizliği nicelleştirmesinin tartışılması, bu çalışmayı güçlendirecektir; bu kavramlar, Nature Machine Intelligence gibi dergilerde tartışılan güvenilir mühendislik makine öğrenimi alanında giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Bu değerlendirmelere rağmen, bu çalışma SMT proses mühendisleri için alanı nitel anlayıştan nicel tahmine doğru iten güçlü bir yeni aracı başarıyla sergilemektedir.

6. Teknik Detaylar ve Matematik Formüller

Temel tahmin görevi, çoklu bir regresyon problemidir. Girdi özellik vektörü $\mathbf{X} = [x_1, x_2, ..., x_n]$ olarak tanımlansın; burada $x_i$, bileşen uzunluğu, pad genişliği, başlangıç ofseti gibi faktörleri temsil eder. Çıktı vektörü $\mathbf{Y} = [\Delta x, \Delta y, \Delta \theta]$'dır.

Random Forest modeli $F(\mathbf{X})$, $K$ adet karar ağacının $\{T_1(\mathbf{X}), T_2(\mathbf{X}), ..., T_K(\mathbf{X})\}$ birleşimidir. Nihai tahmin, tüm ağaçların tahminlerinin ortalamasıdır:

7. Deneysel Sonuçlar ve Grafik Açıklamaları

Grafik Açıklamaları (Sonuçlara Dayalı Varsayım): Anahtar bir görsel sunum, en iyi performans gösteren RFR modelinin $\Delta x$, $\Delta y$ ve $\Delta \theta$ için tahmin edilen değerlerini gerçek değerlerle karşılaştıran saçılım grafiklerini içeren 3x1'lik bir panel olacaktır. Her grafiğin x ekseni gerçek ölçülen sapmayı, y ekseni ise model tarafından tahmin edilen sapmayı gösterecektir. Mükemmel tahminler $y=x$ doğrusu üzerinde yer alacaktır. $\Delta x$ ve $\Delta y$ grafikleri, %99'luk $R^2$ değerini görsel olarak doğrulayan, ideal doğruya çok yakın, sıkı ve doğrusal bir nokta kümesi sergileyecektir. $\Delta \theta$ grafiği de güçlü bir doğrusal eğilim gösterecek, ancak %96'lık $R^2$ ile uyumlu olarak biraz daha fazla saçılım olacaktır. MAE değerleri (13.47 µm vb.) her bir alt grafikte belirgin şekilde görüntülenecektir. İkinci bir grafik, üç çıktı değişkeni için üç modelin (RFR, SVR, NN) $R^2$ veya MAE değerlerini karşılaştıran bir çubuk grafik olabilir ve RFR'nin tüm alanlarda üstün ve tutarlı performansını net bir şekilde gösterebilir.

8. Analiz Çerçevesi: Kod İçermeyen Bir Vaka Çalışması

Senaryo: Bir Elektronik İmalat Hizmeti (EMS) sağlayıcısı, yüksek güvenilirlikli otomotiv devre kartı montaj sürecinde 0603 kapasitörlerde meydana gelen "tombstone" (mezar taşı) hatasından muzdaripti.

1. Sorun Tanımı: Hedef değişken tanımlama: $\Delta \theta$ (rotasyon), mezar taşı riskinin ana tahmin göstergesi olarak tanımlanır. Girdi özelliklerini tanımlama: bileşen uzunluğu/genişliği, pad boyutu asimetrisi, padler arası lehim macunu hacim farkı, başlangıç yerleştirme x ofseti.
2. Veri Toplama: Girdi özelliklerini sistematik olarak değiştirmek için bir Deney Tasarımı (DOE) tasarlayın. Başlangıç yerleştirme konumunu ölçmek için reflow öncesi Otomatik Optik İnceleme (AOI) kullanın, nihai $\Delta \theta$'yı ölçmek için reflow sonrası AOI kullanın. Yaklaşık 500 devre kartı montajı içeren bir veri seti oluşturun.
3. Model Geliştirme ve Analiz: Hazır araçlar (örneğin Python'un scikit-learn'i) kullanarak RFR modelini eğitin. Sadece doğruluğa odaklanmayın; çıkarınÖzellik ÖnemiModel ortaya çıkarabilir.Lehim pedi boyutu asimetrisi.Dönme tahminine katkısı %40 iken,Lehim macunu hacim farkı.Katkı oranı %35'tir. Bu, mühendislere hangi tasarım kuralının (pad geometrisi) veya proses parametresinin (şablon açıklık tasarımı) öncelikle ayarlanması gerektiğini açıkça bildirir.
4. Konuşlandırma: 将模型的预测整合到一条规则中：“如果预测的 $|\Delta \theta| > 5°$，则按 $[-\Delta x_{pred}, -\Delta y_{pred}]$ 调整贴装坐标，或标记为手动检查。”

9. Gelecekteki Uygulamalar ve Araştırma Yönleri

• Dijital İkiz ile Entegrasyon: Tahmin modelinin SMT üretim hattının tam dijital ikizine entegre edilmesi, fiziksel üretim öncesinde sanal proses optimizasyonu ve "eğer" senaryo testlerine olanak tanır.
• Gerçek Zamanlı Uyarlamalı Kontrol: Modelin, çevrimiçi 3D lehim macunu denetimi (SPI) ve reflow öncesi AOI verileri ile birleştirilmesi, gerçek zamanlı, tek kart seviyesinde yerleştirme düzeltmesi sağlayarak parça akışı optimizasyonuna doğru ilerlemeyi mümkün kılar.
• İleri Paketlemeye Genişletme: Bu yöntemi, hizalanma gereksinimleri daha kritik olan top ızgara dizisi (BGA), dört yanlı düz bacaksız (QFN) ve heterojen entegrasyon paketleri gibi daha karmaşık bileşenlerin kendi kendine hizalanmasını tahmin etmek için uygulayın.
• Çoklu Fizik Karma Modeli: Veri odaklı modelleri, indirgenmiş dereceli fiziksel modellerle (örneğin basitleştirilmiş yüzey gerilimi denklemleri) birleştirerek, daha az veri gerektiren, daha yorumlanabilir ve yeni senaryolara daha iyi genelleme yapabilen karma modeller oluşturun.
• Proaktif İmalata Yönelik Tasarım (DFM): PCB tasarım aşamasında, bu model farklı lehim pedi geometrileri ve bileşen yerleşimlerinin kendi kendine hizalanma riskini simüle etmek ve değerlendirmek için kullanılır, böylece tasarımcıları daha sağlam yerleşimler benimsemeye yönlendirir.

10. Kaynakça

1. Parviziomran, I., Cao, S., Srihari, K., & Won, D. (年份). Data-Driven Prediction Model of Components Shift during Reflow Process in Surface Mount Technology. [期刊名称].
2. IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology. (Çeşitli). Lehim bağlantısı oluşumunda kılcal kuvvetler ve kendi kendine hizalama üzerine araştırma.
3. Breiman, L. (2001). Random Forests. Makine Öğrenimi, 45(1), 5–32.
4. Smart Manufacturing Institute. (2023). Digital Twins for Advanced Manufacturing. [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://www.smartmanufacturinginstitute.org
5. Nature Machine Intelligence. (2022). Mühendislik için makine öğreniminde belirsizlik nicelleştirmesi üzerine perspektifler. 4, 101–102.
6. Lv, et al. (Yıl). Elektronik imalatında veri madenciliği üzerine bir inceleme. [Dergi Adı].