【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及表面贴装，尤其涉及一种基于大数据的smt质量控制方法及装置。
技术介绍
1、随着高新科技的迅猛发展和多学科技术的融合应用，微电子设备迅速微型化，对相关产品的制造技术提出了更高的要求。这就要求需要用行之有效的先进质量管理技术来进行质量控制。
2、近些年，表面贴装技术（smt）的自动化、信息化水平有很大提升，生产出的产品性能更优异。smt生产工艺复杂，各道工序实施阶段均可能出现质量缺陷，若在生产线上不能尽早地洞察、处理这些缺陷，则很可能降低产品质量，严重时会造成整块印制板报废，增加产品的生产费用。
3、smt具有组装密度大、可靠性高、高频特性好、自动化生产程度高等优点，其主要生产过程及缺陷如下所示：a）焊膏印刷：按照钢网开口的大小和设备已设定的工艺参数将适量的焊膏准确地印刷在pcb焊盘上，该工序产生的缺陷主要为少锡、多锡和印刷偏移；b）贴片：按照程序设定位置将器件放置在已漏印焊膏的pcb上，该工序产生的缺陷主要为贴片偏移，其中偏移较少时可通过后续回流焊接自动调正；c）回流焊接：通过加热装置产生热风融化锡膏，并将器件与焊盘连接在一起，该工序产生的缺陷主要为少锡、冷焊、偏移、桥连、立碑和锡珠。
4、smt产生的缺陷多数是由焊膏印刷工序产生，据业内统计分析smt工艺质量缺陷中焊膏印刷缺陷占比约70%，特别是高密度组装板的缺陷更加明显，故此道工序的稳定与否对最终产品质量起着至关重要的作用。焊膏的质量主要由焊料颗粒的均匀性和形态、焊膏的粘度及其金属含量等因素决定，并通过焊膏在pcb上的沉积形态
5、在传统生产管控中，依靠设备检测人工手工记录的方式监测焊膏的印刷体积，手工记录数据量大，反馈不及时，问题无法及时暴露集中性影响延误产品质量分析，生产加工不可靠性增加，发生批量返修质量成本代价过大。同时采用手工记录，再人工制作excel等电子档文件，工作量也同样庞大，且易发生数据损坏或丢失，再回溯生产时反查难度大，人工成本太高。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的smt质量控制方法及装置，以解决
技术介绍
中所提出的技术问题。
2、为了达到上述目的，第一方面，本专利技术提供了一种基于大数据的smt质量控制方法，包括：
3、接收采样设备根据生产时序依次采集的多块抽样pcb板的焊膏体积数据样本，每组所述焊膏体积数据样本包括一块所述抽样pcb板上多个预设焊盘处的焊膏体积采样数据；
4、计算每组焊膏体积数据样本的平均值和极差以及所有焊膏体积数据样本的总平均值和平均极差；
5、根据所述每组焊膏体积数据样本的平均值和极差、所有焊膏体积数据样本的总平均值和平均极差以及预设的控制限，生成均值-极差控制图；
6、对所述均值-极差控制图进行分析，判断焊膏印刷工艺状态。
7、进一步，对所述均值-极差控制图进行分析，判断焊膏印刷工艺状态，包括：
8、统计所述均值-极差控制图中数据点的分布状态；
9、根据所述数据点的分布状态判断焊膏印刷工艺状态。
10、进一步，所述根据所述数据点的分布状态判断焊膏印刷工艺状态，包括：
11、若存在连续m个数据点中至少有m-1个数据点在中心点的同一侧，则判定焊膏印刷工艺处于第一异常状态，其中，m≥9，m为整数；
12、若存在连续n个数据点中至少有1个点在控制限以外，则判定焊膏印刷工艺处于第二异常状态，其中，n≥20，n为整数；
13、若存在连续7个数据点中至少有3个数据点超出或低于中心线2倍偏差之外，则判定焊膏印刷工艺处于第三异常状态；
14、若存在7个或多于7个数据点位于中心线的同一侧，则判定焊膏印刷工艺处于第四异常状态；
15、若存在7个或多于7个连续上升或下降的数据点，则判定焊膏印刷工艺处于第五异常状态。
16、进一步，所述方法还包括：
17、对焊膏印刷工艺的异常状态进行反馈。
18、进一步，所述方法还包括：
19、根据所述焊膏印刷工艺的异常状态，输出对应的改进提示信息；其中，所述改进提示信息从预设的异常改进对照表中通过匹配异常状态获取。
20、进一步，所述方法还包括：
21、将所述焊膏体积数据样本、每组焊膏体积数据样本的平均值和极差以及所有焊膏体积数据样本的总平均值和平均极差存储在数据库中。
22、进一步，所述采样设备包括图像采集模块和图像识别模块；其中，
23、所述图像采集模块用于拍摄所述抽样pcb板的板面图像；
24、所述图像识别模块用于对所述抽样pcb板的板面图像进行识别，获取所述抽样pcb板上多个预设焊盘处的焊膏体积采样数据。
25、进一步，所述图像采集模块包括由3色led环形光源和3-ccd彩色相机；所述3-ccd彩色相机位于所述3色led环形光源正上方设置。
26、进一步，所述方法还包括：
27、根据所述均值-极差控制图，确认焊膏印刷不合格的抽样pcb板的批次，将焊膏印刷不合格的批次信息进行反馈。
28、第二方面，本专利技术还提供了一种基于大数据的smt质量控制装置，包括：
29、样本获取模块，用于接收采样设备根据生产时序依次采集的多块抽样pcb板的焊膏体积数据样本，每组所述焊膏体积数据样本包括一块所述抽样pcb板上多个预设焊盘处的焊膏体积采样数据；
30、数据计算模块，用于计算每组焊膏体积数据样本的平均值和极差以及所有焊膏体积数据样本的总平均值和平均极差；
31、控制图生成模块，用于根据所述每组焊膏体积数据样本的平均值和极差、所有焊膏体积数据样本的总平均值和平均极差以及预设的控制限，生成均值-极差控制图；
32、状态监测模块，用于对所述均值-极差控制图进行分析，判断焊膏印刷工艺状态。
33、本专利技术的有益效果体现在：
34、实施本专利技术实施例提供的方法，用于对smt加工质量影响最大的焊膏印刷工序作为监管对象，针对焊膏厚度的计量值数据特性，通过均值-极差控制图进行质量管控。通过采集数据、绘制控制图和数据分析，既可以及时发现工艺异常并进行纠正，又可以排除非工艺原因造成的异常，对于提高工艺稳定性和产品质量有着非常重要的意义。
35、综上，本技术方案以smt大数据分析为支撑，以锡膏印刷阶段预测焊盘上焊膏体积为研究对象，建立一套较为完善的smt产品质量预测分析框架，有机融合传统机理分析与大数据核心技术，分析产品生产线、数据特征及现实运用需求等因素，建立在线、动态化、自适应性较高的质量预测模型；拓展对数据资源分析的深度，实现了对数据的精细化分析，提升了信息的利用价值。在产品加工制造之前，企业可以组织技术人员采用相似模型对部分新产品进行模拟测算，有针对性地优化既往生产本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的SMT质量控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的SMT质量控制方法，其特征在于，对所述均值-极差控制图进行分析，判断焊膏印刷工艺状态，包括：
3.如权利要求2所述的一种基于大数据的SMT质量控制方法，其特征在于，所述根据所述数据点的分布状态判断焊膏印刷工艺状态，包括：
4.如权利要求3所述的一种基于大数据的SMT质量控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的一种基于大数据的SMT质量控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.如权利要求5所述的一种基于大数据的SMT质量控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.如权利要求1所述的一种基于大数据的SMT质量控制方法，其特征在于，所述采样设备包括图像采集模块和图像识别模块；其中，
8.如权利要求7所述的一种基于大数据的SMT质量控制方法，其特征在于，所述图像采集模块包括由3色LED环形光源和3-CCD彩色相机；所述3-CCD彩色相机位于所述3色LED环形光源正上方设置。
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