SMT Reflow Sürecinde Bileşen Kayması için Veri Odaklı Tahmin Modeli

2.1 Veri Toplama & Öznitelik Mühendisliği

Otomatik hizalama ile temel etki faktörleri arasındaki ilişkiyi kurmak için deneysel veriler toplanmıştır. Öznitelik seti, aşağıdakileri içerecek şekilde titizlikle tasarlanmıştır:

• Bileşen Geometrisi: Boyutlar (uzunluk, genişlik, yükseklik).
• Pad Geometrisi: Pad boyutu, şekli ve aralığı.
• Süreç Parametreleri: Lehim pastası hacmi, yerleştirme ofseti (başlangıç yanlış hizalanma).
• Hedef Değişkenler: X ($\Delta x$), Y ($\Delta y$) ve dönme ($\Delta \theta$) yönlerindeki nihai kayma.

Bu veri odaklı yaklaşım, Lv ve arkadaşlarının elektronikte veri madenciliği üzerine yaptığı incelemede de vurgulandığı gibi, bu tür uygulamalı çalışmaların kıtlığına dikkat çekerek, geleneksel ağırlıklı simülasyon yöntemlerinin ötesine geçmektedir.

2.2 Makine Öğrenimi Modelleri

Tahmin için üç sağlam regresyon modeli uygulanmış ve ayarlanmıştır:

• Destek Vektör Regresyonu (SVR): Yüksek boyutlu uzaylarda etkilidir, hatayı bir $\epsilon$ eşiği içinde sığdırmayı amaçlar.
• Sinir Ağı (NN): Giriş öznitelikleri ile bileşen hareketi arasındaki karmaşık, doğrusal olmayan ilişkileri yakalamak için tasarlanmış çok katmanlı bir algılayıcı.
• Random Forest Regresyonu (RFR): Birden fazla karar ağacından gelen tahminleri birleştiren bir topluluk yöntemi; doğruluğu ve aşırı uyuma karşı direnci ile ünlüdür.

3.1 Tahmin Doğruluğu Metrikleri

Random Forest Regresyon modeli tüm metriklerde üstün performans göstermiştir:

• Model Uyumu (R²): Öteleme kaymaları (X, Y) için ~%99, dönme kayması için %96.
• Ortalama Mutlak Hata (MAE): 13.47 µm (X), 12.02 µm (Y), 1.52 derece (Dönme).

Bu hatalar, tipik bileşen ve pad boyutlarından (örneğin, 0402 paketleri ~1000x500 µm) önemli ölçüde küçüktür, bu da yüksek pratik öneme işaret etmektedir.

3.2 Karşılaştırmalı Model Performansı

RFR, tutarlı bir şekilde SVR ve NN'yi geride bırakmıştır. Bu durum, temel ML literatüründe (ör. Breiman, 2001) vurgulandığı gibi, karmaşık etkileşimlere sahip tablo verileri için topluluk yöntemlerinin bilinen güçlü yönleri ile uyumludur. NN'nin potansiyel olarak daha düşük performansı, fiziksel deneylerde yaygın olan nispeten daha küçük veri seti boyutundan kaynaklanıyor olabilir; bu durumda RFR'nin sağlamlığı öne çıkmaktadır.

4.1 Temel İçgörü & Mantıksal Akış

Temel İçgörü: Reflow sırasında lehim bağlantısı oluşumunun "kara kutusu" kaotik bir süreç değil, yeterli veri ile tersine mühendislik yapılabilen, deterministik, fizik kurallarıyla yönetilen bir sistemdir. Bu çalışma, geleneksel olarak hesaplama açısından pahalı CFD simülasyonları ile modellenen karmaşık akışkan dinamiği ve yüzey gerilimi kuvvetlerinin, ağaç tabanlı topluluk öğrenimi ile dikkate değer bir doğrulukla yakalanabileceğini kanıtlamaktadır. Mantıksal akış zarif bir şekilde basittir: sonucu (kayma) ölçün, başlangıç koşullarını (öznitelikler) kaydedin ve modelin gizli $f$ fonksiyonunu öğrenmesine izin verin, öyle ki $[\Delta x, \Delta y, \Delta \theta] = f(\text{geometri, pasta, ofset...})$. Bu, her bileşen-pad kombinasyonu için Navier-Stokes denklemlerini açıkça çözme ihtiyacını ortadan kaldırır.

4.2 Güçlü Yönler & Kritik Eksiklikler

Güçlü Yönler: Pragmatik, veri-öncelikli yaklaşım en büyük avantajıdır. RFR ile mikron seviyesinde tahmin doğruluğu elde etmek, süreç optimizasyonu için anında değer sağlar. RFR seçimi akıllıcadır, çünkü derin öğrenme için gereken devasa veri setlerini talep etmeden doğrusal olmama durumunu ve öznitelik etkileşimlerini iyi işler.

Kritik Eksiklikler: Çalışmanın en zayıf noktası, genellenebilirliğinin potansiyel olarak eksik olmasıdır. Model neredeyse kesinlikle belirli bir bileşen setine (muhtemelen pasif çipler), lehim pastasına ve pad kaplamalarına göre eğitilmiştir. Bir QFN paketi için veya temizlemesiz (no-clean) ve suda çözünür (water-soluble) akı karşılaştırmasında doğru tahmin yapabilir mi? Birçok ML modeli gibi, çok spesifik bir laboratuvar kurulumunun "dijital ikizi" olma riski taşır. Ayrıca, tahmin çözülmüş olsa da, nedensellik çözülmemiştir. Model bir bileşenin neden hareket ettiğini açıklamaz, bu da temel tasarım inovasyonu için kullanımını sınırlar. Mükemmel bir korelasyon aracıdır ancak nedensel bir araç değildir.

4.3 Endüstri için Uygulanabilir Öneriler

1. Hemen Uygulayın: Yüksek çeşitlilikli, yüksek hacimli SMT hatlarına sahip EMS sağlayıcıları ve OEM'ler bu metodolojiyi pilot olarak başlatmalıdır. Kendi sürecinizden bir veri seti oluşturarak başlayın—yalnızca "tombstoning" ve "bridging" kusurlarını azaltmanın getireceği yatırım getirisi (ROI) bu çabayı haklı çıkarır.
2. Yerleştirmeyi Optimize Edin: Tahmin modelini Pick & Place makinesinin yazılımına entegre edin. Makine nominal pad merkezini hedeflemek yerine, "önceden telafi edilmiş" bir konumu $P_{comp} = P_{nominal} - \text{tahmin edilen kayma}$ hedeflemelidir; böylece reflow süreci, nihai, otomatik bir kalibrasyon aşaması olarak etkin bir şekilde kullanılır.
3. Fizik-ML Boşluğunu Kapatın: Bir sonraki sınır Hibrit Yapay Zeka'dır. Sentez eğitim verisi üretmek veya bir öznitelik olarak kullanmak için basitleştirilmiş bir fizik tabanlı model (örneğin, yüzey gerilimi momentlerini hesaplamak) kullanın, ardından gerçek dünya verileriyle iyileştirin. Bu, fizik bilgili sinir ağlarının (PINNs) nasıl çalıştığına benzer şekilde, genellenebilirlik eksikliğini ele alacaktır.

4.4 Analiz Çerçevesi Örneği (Kodsuz)

Senaryo: Bir süreç mühendisi, yeni bir 0201 kapasitör montajı için kusurları azaltmak istiyor. Çerçeve Uygulaması: 1. Veri Katmanı: 50 kart için, kontrollü bir aralıkta (örneğin, ±50 µm) yerleştirme ofsetini kasıtlı olarak değiştirin. Başlangıç X, Y, $\theta$ ofsetini, pad boyutlarını ve şablon açıklık boyutunu kaydedin. 2. Ölçüm Katmanı: Reflow sonrası, nihai $\Delta x, \Delta y, \Delta \theta$'yı ölçmek için Otomatik Optik İnceleme (AOI) veya hassas mikroskopi kullanın. 3. Modelleme Katmanı: Toplanan verileri bir RFR modeline (scikit-learn gibi kütüphaneler kullanarak) giriş olarak verin. Modeli kaymayı tahmin etmek üzere eğitin. 4. Eylem Katmanı: Model bir telafi haritası çıktısı verir. Bunu bir sonraki 500 kart için önceden telafi edilmiş yerleştirme uygulamak üzere P&P makinesine besleyin. 5. Doğrulama: İyileştirmeyi ölçmek için bir sonraki partiden gelen kusur oranlarını (tombstoning, kayma) izleyin.