一种基于数据挖掘的回流焊工艺质量预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数据挖掘的回流焊工艺质量预测方法，属于微电子零件制造技术领域，包括以下步骤：S1：初步确定回流焊工艺质量的影响因素与质量指标及其取值范围；S2：筛选回流焊工艺质量主要影响因素与质量指标及进行数据采集；S3：建立回流焊工艺质量预测模型；S4：优化回流焊工艺质量预测模型。本发明专利技术通过多个计算机仿真软件建立了回流焊工艺的仿真模型，并通过试验设计加仿真的方式获得了质量主要影响因素与质量指标关系的数据集，相比较与物理实验大大减小了实验成本，缩短了对工艺的研究周期；将主流的机器学习算法和常用的代理模型算法进行了比对，采用了更先进、计算结果更精确的Boosting

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据挖掘的回流焊工艺质量预测方法


[0001]本专利技术涉及微电子零件制造
，具体涉及一种基于数据挖掘的回流焊工艺质量预测方法。

技术介绍

[0002]集成电路产业已成为国民经济发展的关键，而集成电路设计、集成电路制造、集成电路封装和集成电路测试是集成电路产业发展的四大支柱产业。它们既相互独立，又密不可分，不仅影响电子信息产业乃至国家经济的发展，而且与每个家庭的生活也息息相关。随着微电子系统的小型化和高性能化，电子封装对系统的影响已变得和芯片一样重要。
[0003]芯片生产中常面临着多品种、小批量、交付周期短的生产模式，依靠经验和大量工艺试验来保证产品生产质量的方法已变得越来越困难。芯片在制造过程中的对最终产品质量起到至关重要的工艺主要为回流焊工艺，目前在产品设计过程中还是根据产品、耗材的不同由设计人员按照耗材的属性和以往的经验来人工预设参数，再通过仿真的方式来获取最终的结果。但是由于质量指标不唯一，有时往往需要建立多个仿真模型，并且仿真求解的时间较长，这无疑就增加了设计及生产过程中的时间成本。上述问题亟待解决，为此，提出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据挖掘的回流焊工艺质量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：初步确定回流焊工艺质量的影响因素与质量指标及其取值范围通过文献以及对工艺的研究对回流焊工艺影响质量指标的因素、质量指标进行初步分析，获取影响质量指标的因素以及质量指标的取值上下限；S2：筛选回流焊工艺质量主要影响因素与质量指标及进行数据采集选择分式析因试验设计获取样本点，采用计算机仿真的方法获取样本点的响应值，利用Spearman相关系数分析质量指标与影响质量指标的因素两者之间的相关性，保留强相关性的质量指标与影响质量指标的因素组合，确定最终主要影响质量指标的因素和质量指标，基于主要的影响质量指标的因素和质量指标通过MES系统进行数据采集；S3：建立回流焊工艺质量预测模型通过拉丁超立方抽样构建样本空间获取数据并将其作为建模数据，将回流焊的非连续变量进行定值化处理，建立基于多种算法的多个训练模型并进行训练，得到多个算法模型，将多个算法模型进行预测结果的精度进行对比，选取预测准确...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡子翔，何旭，朱凯鹏，何肖豪，查珊珊，刘洋，储轶群，张祥祥，王梅，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三十八研究所，
类型：发明
国别省市：