PCBA科技 - 表面組裝用SMT焊點系統和焊膏

1 工作流程 表面黏著科技 關節系統

該系統的工作過程可以表示為：（1）首先，根據輸入的焊點類型，應用相應的訓練樣本訓練神經網路，並將連接權重矩陣作為知識保存在知識庫中

系統的工作過程可以表示為：

（1）首先，根據輸入的焊點類型，應用相應的訓練樣本訓練神經網路，並將連接權重矩陣作為知識保存在知識庫中。

（2）讀取實際焊點形狀參數與合理焊點形狀參數之間的偏差值，並輸入資料庫進行査詢。 如果査詢成功，將給出相應的控制策略，以進一步調整過程參數或消除故障。 如果査詢不成功，則使用知識庫中的知識通過推理算灋給出操作結果。

（3）對系統給出的建議值進行測試驗證和評估。 如果結果令人滿意，則將其存儲在資料庫中，並根據結果執行焊點裝配品質控制，否則返回以重複上述過程。

（1）網絡模型的選擇

在 表面黏著科技 基於神經網路的聯合品質分析與評估專家系統, 知識庫用於存儲每個神經元之間的連接權重, 由數位權重矩陣表示. 在構建知識庫時, 一個非常重要的任務是選擇網絡模型, 那就是, 確定神經網路的表達模式和學習算灋. 在學習模塊中, 我希望找到實際焊點的偏差值與焊接的合理焊點形狀參數之間的對應關係 SMT產品 以及應採用的控制量. 系統的輸入和輸出參數可以連續更改, 訓練中需要在一定輸入下獲得的控制結論, SMT工藝專家得出的結論誤差很小, 所以老師需要學習. 基於上述要求, the error back propagation network (ie BP network) is selected here to achieve,

（2）BP算灋

與BP網絡相對應的BP算灋由兩部分組成：資訊的正向傳輸和誤差的反向傳輸。 以下使用兩層BP網絡作為示例來說明BP算灋的原理。 假設網絡的輸入為力，輸入層、隱層和輸出層的神經元數分別為r、si和S2； 從輸入層到隱藏層的權重係數稱為壞疽的傳遞函數，隱藏層到輸出層的權重係數為2，2，傳遞函數為7； 網絡輸出為A，目標向量為T； bi和b2分別表示輸入層和隱藏層神經元閾值。 BP算灋過程可總結如下：

1、初始化網絡連接權重並將其分配給一個小的初始值；

2、提供輸入和預期輸出；

3、計算實際輸出，包括輸出層和隱藏層的節點；

4、調整權重，使用回歸算灋，首先從輸出層開始，然後返回到隱藏層，直到第一個隱藏層。 如果滿足誤差終止條件，則停止調整。

（1）焊點形狀比較模型

基於神經網路的SMT焊點品質分析與評估專家系統利用實際焊點形狀與合理焊點形狀之間的偏差作為判斷焊點質量的依據。 這種偏差可以通過比較焊點形狀的參數來獲得。 比較焊點形狀參數的方法有很多。 以下是一種更簡單和直接的比較方法。 對於特定的SMT焊點，其形態參數可以按一定順序排列，表示為NX1矩陣（N表示焊點形態參數的數量）。

SMT表面組裝對焊膏的要求

1）錫膏應具有良好的貯存穩定性。 錫膏製備完成後，應在室溫或冷藏條件下儲存3至6個月，然後再進行印刷，而不會改變其效能。 （2）在印刷期間和回流加熱之前，錫膏應該有什麼

1）錫膏應具有良好的貯存穩定性。 錫膏製備完成後，應在室溫或冷藏條件下儲存3至6個月，然後再進行印刷，而不會改變其效能。

（2）錫膏在印刷期間和回流加熱之前應具有的特性：

1、錫膏在印刷過程中應具有良好的脫模性。

2、錫膏在印刷過程中和印刷後不易崩塌。

3、錫膏應具有一定的粘度。

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（3）回流加熱期間錫膏的特性：

1、應具有良好的潤濕效能。

2、未形成焊球或焊球最少。

3、應减少焊料飛濺。

(4) 這個 properties that the solder paste should have after SMT回流焊:,

1、焊劑中的固體含量越低越好，焊接後容易清洗。

2、焊接强度高。