一种全视点超微芯片垫块三维定位控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种全视点超微芯片垫块三维定位控制方法及系统，通过建立机械臂抓取垫块的第一轨迹迭代模型，构建伪拟偏导数优化函数，对伪拟偏导数进行优化，构建系统输入优化函数，对系统输入进行优化，采用预测补偿算法获得机械臂的系统时域补偿控制分量,根据优化后的伪拟偏导数和系统输入，以及机械臂的系统时域补偿控制分量，建立迭代预测轨迹模型，从而获得机械臂抓取垫块的最优垫块位置轨迹，解决了现有超微芯片垫块三维定位精度低的技术问题，通过优化后的伪拟偏导数和系统输入，以及预测的系统时域补偿控制分量建立的迭代预测轨迹模型，能获得机械臂抓取垫块的最优垫块位置轨迹，大大提高了超微芯片垫块的三维定位精度。精度。精度。

【技术实现步骤摘要】
一种全视点超微芯片垫块三维定位控制方法及系统


[0001]本专利技术主要涉及共晶贴片
，特指一种全视点超微芯片垫块三维定位控制方法及系统。

技术介绍

[0002]在半导体芯片生产过程中，由于共晶贴片技术是通过将封装或基片放置于可受到热控制的表面上或将封装或基片移动到该表面来自动实现共晶贴片工艺，具有较高的准确度和能量利用率，因而在电子器件生产行业得到了广泛应用，但在对不同规格芯片进行操作时，由于超微芯片存在种类高度不同、芯片表面倾斜角不同等差异，会严重影响超微芯片的贴片质量。因此，为保证不同规格芯片均可在相同贴片操作下稳定、高效运行，需要使用机械臂移动芯片垫块，对基板上的超微芯片进行垫高处理，进而使其顶层表面稳定在给定操作高度。然而，由于贴片操作对垫块位置精度要求较高且要求具有一定自学习和抗干扰能力，因而传统机械臂控制无法达到精度要求。为此需要设计一种新型的机械臂控制方法，可以在无人工监测的条件下对给定位置信息的垫块进行准确移动操作，为后续超微芯片贴片操作提供保障共晶贴片工艺稳定运行，提高成品率。
[0003]目前垫块移动方法主要可分为人工操作方法和传统开环电机控制方法。
[0004]人工操作方法可通过人为操作机械臂电机，并通过人工目视进行垫块位置校准，这种校准方法虽然操作简单，成本较低，但由于所有机械操作流程均由人工控制，且目视观察不准确等缺陷，使得最终超微芯片垫块实际位置与给定位置相差较大，且人工操作无法总结位置误差规律，不利于对控制过程的持续化改良，因而无法提升精确度。
[0005]传统开环电机控制采用将目标垫块位置信息输入机械臂控制系统中，由系统函数自动生成目标控制策略并执行对应操作，这一方法解决了因人为因素而产生的系统误差并可实现最终目标位置误差统计。但其在控制过程中为开环控制流程，抗干扰能力较差，且在控制过程中无法对相同控制流程进行自优化，存在较大环境误差。因此上述方法均不适用于高精度超微芯片的垫块位移控制过程。
[0006]专利公开号CN115309044A专利申请是一种基于预测控制模型的机械臂角速度控制算法。其特征在于所述限制范围内为根据非线性模型在操作空间得到的响应面，划分不同阶段的预测控制命令，并通过调整预测控制量以及向上递增搜索切换，直到达到满足控制要求的对应控制模式。利用这一控制方法，可以在同一控制过程中克服因电机误差及垫块规格等干扰因素造成的影响。并且可以在其他未知干扰量加入时仍能做出对控制策略的及时调整，保证较高的准确度。不仅如此，这一方法还克服了机械臂器件本身存在的压力波动及液压震动问题，并较好的避免了非线性超调风险，对各种干扰因素都能做出及时调整。但是由于预测模型本身不存在学习律，所以对多次控制过程的模型优化无法做到有效利用，导致模型建立时间过长，计算量较大，使得控制过程缓慢，有效性会有所下降。
[0007]专利公开号CN115107034A专利申请是一种单机械臂的量化迭代学习控制方法。该方法利用提升技术将执行重复控制任务的单机械臂操作转换为迭代轴上的矩阵模型，并基
于有限均匀量化器设计了编解码器，实现通信场景中的信息交互。在范数优化框架下，通过放缩法设计性能指标函数，并进一步得到了量化迭代学习算法。通过迭代学习控制学习律可以解决机械臂多次相同控制过程的跟踪优化控制问题，并给出了有限均匀量化器中量化级数的选取方案。此控制方法可以随着迭代次数的增加而不断减小系统误差，对相同控制逻辑的过程具有明显的优化作用。但对于同一机械臂控制过程中的突发干扰量无法做到及时反馈和调整，导致系统临时应对能力不足，容易造成控制逻辑混乱，稳定性欠缺。

技术实现思路

[0008]本专利技术提供的全视点超微芯片垫块三维定位控制方法及系统，解决了现有超微芯片垫块三维定位精度低的技术问题。
[0009]为解决上述技术问题，本专利技术提出的全视点超微芯片垫块三维定位控制方法包括：
[0010]建立机械臂抓取垫块的第一轨迹迭代模型，第一轨迹迭代模型具体为：
[0011][0012]Δq
k
(t+1)＝q
k
(t+1)
‑
q
k
‑1(t+1)，
[0013]Δu
k
(t)＝u
k
(t)
‑
u
k
‑1(t)，
[0014]其中，Δq
k
(t+1)表示t+1时刻第k次迭代的输出垫块位置轨迹与第k
‑
1次迭代的输出垫块位置轨迹之差，Δu
k
(t)表示t时刻第k次迭代的系统输入与第k
‑
1次迭代的系统输入之差，q
k
(t+1)和q
k
‑1(t+1)分别表示t+1时刻，第k和第k
‑
1次迭代的输出垫块位置轨迹，表示第k次迭代的拟伪偏导数估计值，u
k
(t)和u
k
‑1(t)分别表示t时刻，第k和第k
‑
1次迭代的系统输入；
[0015]构建伪拟偏导数优化函数，并根据伪拟偏导数优化函数对伪拟偏导数进行优化；
[0016]构建系统输入优化函数，并根据系统输入优化函数对系统输入进行优化；
[0017]基于机械臂状态增量模型，采用预测补偿算法获得机械臂的系统时域补偿控制分量；
[0018]根据优化后的伪拟偏导数和系统输入，以及机械臂的系统时域补偿控制分量，建立迭代预测轨迹模型；
[0019]基于迭代预测轨迹模型，获得机械臂抓取垫块的最优垫块位置轨迹。
[0020]进一步地，伪拟偏导数优化函数的计算公式为：
[0021][0022]其中，Δq
k
‑1(t+1)表示t+1时刻第k
‑
1次迭代的输出垫块位置轨迹与第k
‑
2次迭代的输出垫块位置轨迹之差，Δu
k
‑1(t)表示t时刻第k
‑
1次迭代的系统输入与第k
‑
2次迭代的系统输入之差，α表示权重因子，表示第k
‑
1次迭代的拟伪偏导数估计值。
[0023]进一步地，系统输入优化函数的计算公式为：
[0024][0025][0026]其中，e
k
(t+1)表示t+1时刻第k次迭代的迭代误差，γ表示系统影响因子，u
k
(t)和
u
k
‑1(t)分别表示t时刻，第k和第k
‑
1次迭代的系统输入，表示系统遗忘因子，ω表示初始平衡因子，m系统调整控制速率。
[0027]进一步地，基于机械臂状态增量模型，采用预测补偿算法获得机械臂的系统时域补偿控制分量包括：
[0028]基于预测补偿算法以及机械臂当前状态量和位置函数对未来预设步的机械臂位置输出进行预测，得到预测序列；
[0029]在机械臂系统约束条件下求解最小化跟踪误差，得到下一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种全视点超微芯片垫块三维定位控制方法，其特征在于，所述方法包括：建立机械臂抓取垫块的第一轨迹迭代模型，所述第一轨迹迭代模型具体为：Δq
k
(t+1)＝q
k
(t+1)
‑
q
k
‑1(t+1)，Δu
k
(t)＝u
k
(t)
‑
u
k
‑1(t)，其中，Δq
k
(t+1)表示t+1时刻第k次迭代的输出垫块位置轨迹与第k
‑
1次迭代的输出垫块位置轨迹之差，Δu
k
(t)表示t时刻第k次迭代的系统输入与第k
‑
1次迭代的系统输入之差，q
k
(t+1)和q
k
‑1(t+1)分别表示t+1时刻，第k和第k
‑
1次迭代的输出垫块位置轨迹，表示第k次迭代的拟伪偏导数估计值，u
k
(t)和u
k
‑1(t)分别表示t时刻，第k和第k
‑
1次迭代的系统输入；构建伪拟偏导数优化函数，并根据伪拟偏导数优化函数对伪拟偏导数进行优化；构建系统输入优化函数，并根据系统输入优化函数对系统输入进行优化；基于机械臂状态增量模型，采用预测补偿算法获得机械臂的系统时域补偿控制分量；根据优化后的伪拟偏导数和系统输入，以及机械臂的系统时域补偿控制分量，建立迭代预测轨迹模型；基于迭代预测轨迹模型，获得机械臂抓取垫块的最优垫块位置轨迹。2.根据权利要求1所述的全视点超微芯片垫块三维定位控制方法，其特征在于，所述伪拟偏导数优化函数的计算公式为：其中，Δq
k
‑1(t+1)表示t+1时刻第k
‑
1次迭代的输出垫块位置轨迹与第k
‑
2次迭代的输出垫块位置轨迹之差，Δu
k
‑1(t)表示t时刻第k
‑
1次迭代的系统输入与第k
‑
2次迭代的系统输入之差，α表示权重因子，表示第k
‑
1次迭代的拟伪偏导数估计值。3.根据权利要求1或2所述的全视点超微芯片垫块三维定位控...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈致蓬，马昭昕，沈玲，晁阳升，肖鹏，
申请(专利权)人：湖南奥创普科技有限公司，
类型：发明
国别省市：