撓性電路板制造過程自動監(jiān)測和智能分析系統(tǒng)及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及燒性印制電路板（FlexiblePrintedCircuitBoard，簡稱燒性電路 板）制造過程的自動監(jiān)測和智能分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及撓性電路板制造過程自動監(jiān)測和 智能分析系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 撓性電路板被廣泛應(yīng)用于具有小型化、輕量化、可移動等要求的電子產(chǎn)品中，包括 顯示驅(qū)動芯片、攝像頭模組、射頻功能模組、微機電系統(tǒng)模組、指紋識別模組、金融1C卡等， 涉及計算機、移動通訊、顯示器、儀器儀表、醫(yī)療器械、智能卡等以及航空航天、國防軍工等 各個領(lǐng)域，在電子產(chǎn)品越來越小、越來越薄的發(fā)展趨勢下，撓性電路板將進(jìn)一步取代硬質(zhì)電 路板，迎來更大的發(fā)展空間。
[0003] 撓性電路板制造加工工藝較為復(fù)雜，就一般的制造流程而言，需經(jīng)過層壓銅箱、貝占 感光干膜、激光直寫曝光、顯影、刻蝕、剝膜、激光鉆孔、電鍍銅、阻焊油墨、通斷測試和成型 等工序。其中，關(guān)鍵工序主要包括：刻蝕、激光鉆孔、銅減薄等。
[0004] 為了提尚燒性電路板制造的穩(wěn)定性和良率，在燒性電路板的制造過程中，可對燒 性電路板關(guān)鍵工序的主要物理參數(shù)和缺陷進(jìn)行自動監(jiān)控，從而在出現(xiàn)關(guān)鍵工序異常時及時 采取應(yīng)急措施，降低產(chǎn)線故障的風(fēng)險。這種自動監(jiān)控系統(tǒng)將有助于降低企業(yè)成本，因而越來 越受到企業(yè)的重視。撓性電路板關(guān)鍵工序的主要物理參數(shù)為線寬、線距和孔徑大??；而涉及 到的產(chǎn)品缺陷主要包括斷路、短路、線路缺口、凸起、殘銅等。對這些撓性電路板關(guān)鍵物理參 數(shù)進(jìn)行自動檢測和監(jiān)控，可及時發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵工序的異常情況，并可對一定時間周期內(nèi)的數(shù)據(jù) 進(jìn)行統(tǒng)計和分析，以改進(jìn)和優(yōu)化撓性電路板制造流程。
[0005] 在現(xiàn)階段的撓性電路板制造行業(yè)中，傳統(tǒng)人工檢測仍為檢測的主要方法。但隨著 線寬線距越來越小，圖像密度越來越高，傳統(tǒng)人工檢測因檢測時間長、誤報率高而無法滿足 產(chǎn)業(yè)需求。針對撓性電路板的關(guān)鍵工序，通過模式識別技術(shù)進(jìn)行圖像拼接和處理，將撓性電 路板關(guān)鍵物理參數(shù)與存儲在計算機內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)進(jìn)行對比，判斷出關(guān)鍵工藝的狀態(tài)異常， 從而對異常工序進(jìn)行處理，實現(xiàn)關(guān)鍵工序的自動化檢測和監(jiān)控。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是：提供一種對撓性電路板制造 關(guān)鍵工序的生產(chǎn)過程進(jìn)行自動監(jiān)控、缺陷識別、缺陷原因分析的智能化監(jiān)測與智能分析系 統(tǒng)、裝置及方法。
[0007] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所提供如下技術(shù)方案：
[0008] 撓性電路板制造過程自動監(jiān)測和智能分析系統(tǒng)，包括基本資料模塊、數(shù)據(jù)采集模 塊、綜合數(shù)據(jù)庫模塊、智能數(shù)據(jù)分析模塊以及監(jiān)測顯示與數(shù)據(jù)報表模塊。數(shù)據(jù)采集模塊包括 顯微鏡自動數(shù)據(jù)采集裝置、銅厚測試裝置和其他數(shù)據(jù)采集裝置，主要用于采集撓性電路板 制造過程各工序的關(guān)鍵物理參數(shù)以及撓性電路板質(zhì)量數(shù)據(jù)；基本資料模塊包括工序信息和 質(zhì)量檢驗規(guī)范，主要用于撓性電路板各工序質(zhì)量和缺陷檢驗時作為評判和檢驗的標(biāo)準(zhǔn)信息 資料；智能數(shù)據(jù)分析模塊包括：采用多元統(tǒng)計過程的T2控制方法對單工序的異常情況進(jìn)行 預(yù)測，采用融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的方法預(yù)測撓性電路板制造整線的異常，采用基于 遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對撓性電路板制造過程的異常源進(jìn)行識別；主要實現(xiàn)對撓性電路 板生產(chǎn)過程智能質(zhì)量控制、生產(chǎn)過程的自動異常狀態(tài)識別和異常定位，為維護(hù)人員排除異 常故障提供參考；綜合數(shù)據(jù)庫模塊主要用于存儲數(shù)據(jù)采集模塊所采集的數(shù)據(jù)、工序信息資 料和質(zhì)量檢驗規(guī)范信息以及智能分析模塊所產(chǎn)生的分析結(jié)果和數(shù)據(jù)報表。
[0009] 進(jìn)一步地，所述的基本資料模塊的工序信息主要包括：1)工序人員名單，記錄工 序工作人員及其負(fù)責(zé)工序；2)設(shè)備信息，包括設(shè)備的名稱、類別和型號等基本信息；基本資 料模塊的質(zhì)量檢驗規(guī)范包括：IPC-6013B《撓性印制板的鑒定及性能規(guī)范》、企業(yè)內(nèi)部制定的 質(zhì)量檢驗規(guī)程等。
[0010] 進(jìn)一步地，所述的顯微鏡自動數(shù)據(jù)采集裝置包括：上位機系統(tǒng)和顯微鏡檢測平臺。 上位機系統(tǒng)包括運動控制模塊和顯微鏡視覺控制處理模塊。顯微鏡檢測平臺包括電動精密 載物臺、變換桿、電機控制箱、顯微鏡固定支架、顯微鏡、光源和數(shù)字?jǐn)z像頭。顯微鏡安裝在 顯微鏡固定支架上，數(shù)字?jǐn)z像頭安裝在顯微鏡上方，光源安裝在顯微鏡正后方，電動精密載 物臺安裝在顯微鏡的正下方，且與電機控制箱連接。顯微鏡視覺控制處理模塊與數(shù)字?jǐn)z像 頭相連接，運動控制模塊與電機控制箱相連接。電機控制箱內(nèi)安裝有伺服驅(qū)動器、電源，伺 服驅(qū)動器通過控制卡與上位機連接。
[0011] 進(jìn)一步地，所述上位機系統(tǒng)通過運動控制模塊和顯微鏡視覺控制處理模塊采集圖 像，并識別出各關(guān)鍵工序?qū)?yīng)的撓性電路板關(guān)鍵物理參數(shù)和缺陷數(shù)據(jù)。其中，所述顯微鏡自 動數(shù)據(jù)采集裝置對應(yīng)的撓性電路板關(guān)鍵工序為刻蝕工序和激光鉆孔工序；關(guān)鍵物理參數(shù)包 括線寬、線距、孔徑大小等；缺陷數(shù)據(jù)主要包括斷路、短路、線路缺口、凸起、殘銅等。
[0012] 進(jìn)一步地，所述上位機系統(tǒng)包含運動控制模塊，負(fù)責(zé)移動放置撓性電路板的電動 精密載物臺。上位機通過運動控制模塊發(fā)出采集圖像命令后，電機控制箱內(nèi)伺服驅(qū)動器驅(qū) 動伺服電機，分別控制X、Y軸運動導(dǎo)軌移動電動精密載物臺，配合數(shù)字?jǐn)z像頭、光源采集圖 像。
[0013] 進(jìn)一步地，所述上位機系統(tǒng)包含顯微鏡視覺控制處理模塊，負(fù)責(zé)控制數(shù)字?jǐn)z像頭 通過顯微鏡放大后獲取撓性電路板局部圖像、圖像拼接和圖像處理，并根據(jù)撓性電路板工 序的生產(chǎn)過程標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的比較，最終顯示帶有缺陷區(qū)域及具體缺陷細(xì)節(jié)的撓 性電路板圖像。
[0014] 進(jìn)一步地，所述的銅厚測試裝置包括銅厚測量儀器和數(shù)據(jù)通信軟件，銅厚測量儀 主要用于測量銅箱的厚度，數(shù)據(jù)通信軟件主要用于數(shù)據(jù)的銅厚數(shù)據(jù)的采集和傳輸。
[0015] 進(jìn)一步地，所述的綜合數(shù)據(jù)庫主要用于存放關(guān)鍵工序的基本信息、采集的初始數(shù) 據(jù)以及數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息和進(jìn)行智能分析的最終結(jié)果，包括各物理參數(shù)的統(tǒng)計信息、工序或 者產(chǎn)線是否異常的診斷結(jié)果和存在異常時的異常源信息；所有數(shù)據(jù)信息，最終以報表的形 式存放在數(shù)據(jù)庫中，供工程師和管理人員實時查詢。
[0016] 所述的撓性電路板制造過程自動監(jiān)測和智能分析系統(tǒng)的監(jiān)測和分析方法，包括對 撓性電路板制造過程的銅減薄、蝕刻、鉆孔等關(guān)鍵工序的監(jiān)控，具體包括以下步驟：
[0017] 1、根據(jù)用戶選擇查看的工序，該算法將從數(shù)據(jù)庫模塊查詢并讀取相應(yīng)的參數(shù)數(shù)據(jù) 集。
[0018] 2、待步驟1完成后，根據(jù)該數(shù)據(jù)集所包含的數(shù)據(jù)類型判斷是否進(jìn)行預(yù)處理，如果 是計量值類型，則將參數(shù)數(shù)據(jù)集中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，如果是計數(shù)類型，則將參 數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行比例化處理。
[0019] 3、待步驟2完成后，根據(jù)參數(shù)變量類別和標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，建立多變量統(tǒng)計T2模 型，對所選擇工序的異常情況進(jìn)行可視化監(jiān)控。如果T2控制圖檢測到生產(chǎn)異常波動是失控 狀態(tài)，則發(fā)出警報并且上傳到監(jiān)控顯示與數(shù)據(jù)報表模塊，否則不作出反應(yīng)。
[0020] 對撓性電路板制造過程的全工序的異常識別設(shè)計一種智能分析方法，包括以下步 驟：
[0021] 1、根據(jù)用戶選擇，讀取撓性電路板制造全工序異常識別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)或者待監(jiān)控數(shù) 據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)集所包含的數(shù)據(jù)類型判斷是否進(jìn)行預(yù)處理，如果是計量值類型（包括線寬、 線距、孔徑和孔圓度），則將參數(shù)數(shù)據(jù)集中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，如果是計數(shù)類型 (包括各種缺陷在統(tǒng)計時間內(nèi)的發(fā)生的個數(shù)），則將參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行比例化處理。
[0022] 2、待步驟1完成后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法提取特征。
[0023] 3、待步驟2完成后，如果用戶選擇訓(xùn)練模型，則用正常和異常的特征數(shù)據(jù)，訓(xùn)練支 持向量機模型，采用高斯核函數(shù)并且使用網(wǎng)格法確定相關(guān)參數(shù)，從而完成支持向量機模型 的建立。否則，按照步驟4進(jìn)行數(shù)據(jù)的智能分析。
[0024] 4、待步驟2完成后，使用支持向量機模型對加工工序的批數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控。如果檢 測到生產(chǎn)異常波動是失控狀態(tài)，則發(fā)出警報并且上傳到監(jiān)控顯示與數(shù)據(jù)報表模塊，否則不 作出反應(yīng)。
[0025] 所述一種對撓性電路板生產(chǎn)工序監(jiān)控的異常源識別（異常定位）算法，包括以下 步驟：
[0026] 1、根據(jù)用戶選擇，讀取撓性電路板制造全工序異常定位的訓(xùn)練數(shù)據(jù)或者待監(jiān)控數(shù) 據(jù)。從數(shù)據(jù)庫模塊查詢并讀取所涉及的撓性電路板制造過程關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù)，組成批數(shù)據(jù)。判 斷該批數(shù)據(jù)是否進(jìn)行預(yù)處理，如果是計量值類型需要預(yù)處理，則將參數(shù)數(shù)據(jù)集中的所有數(shù) 據(jù)進(jìn)行