跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(18.204.48.64) 您好!臺灣時間:2021/08/04 18:48
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:呂祐全
研究生(外文):You-Chyuan Lyu
論文名稱:應用智慧型參數設計方法於錫膏印刷製程參數優化
論文名稱(外文):The Use of Intelligent Parameter Design for the Optimization of Stencil Printing Process
指導教授:黃乾怡黃乾怡引用關係
指導教授(外文):Chien-Yi Huang
學位類別:碩士
校院名稱:華梵大學
系所名稱:工業工程與經營資訊學系碩士班
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:105
中文關鍵詞:鋼板印刷製程量測系統分析田口方法智慧型參數設計ANNDOE軟體
外文關鍵詞:Stencil Printing ProcessMeasurement System AnalysisTaguchi MethodIntelligent Parameter Design MethodANNDOE
相關次數:
  • 被引用被引用:8
  • 點閱點閱:367
  • 評分評分:
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
消費性電子產品為朝向輕、薄、短、小且功能更臻完善的趨勢發展,各家廠商皆致力於提升表面黏著技術(Surface Mount Technology; SMT) 之製程穩定性。其中關鍵製程在於鋼板印刷(Stencil Printing)。根據相關文獻指出,約有60%焊接缺點來自於鋼板印刷製程。

有鑒於目前業界對於鋼板印刷製程參數設定並無一套最佳化標準可循,於新產品生產時往往需要多次試印,並從試誤法中找尋最佳印刷參數組合。本研究針對鋼板印刷製程提出智慧型參數設計方法,以提升印刷品質之穩定性並減少生產前置時間之浪費。此方法先運用田口方法規劃鋼板印刷製程實驗,觀察錫膏厚度之變化,再結合類神經網路與最佳搜尋策略,並以ANNDOE軟體作為輔助,求取最佳鋼板印刷製程參數組合。最後驗證智慧型參數設計法與田口方法之間求得最佳參數組合的能力。

實驗結果發現,智慧型參數設計法所求得之錫膏厚度較田口方法更為接近目標值,錫膏厚度的改善比率也較田口方法的40.88 %增加至74.56 %。本研究最後將智慧型參數設計法求得之最佳參數組合作為建議廠商生產之參數組合。
The demands of electronic products towards thinner, lighter, smaller and more powerful functionally. Electronics manufacturers are devoted to more stable process in the Surface Mount Technology (SMT) assembly domain. One of the key process in SMT assembly is stencil printing for solder paste deposition. Literature indicates that nearly 60% of soldering defects related to stencil printing process.

Currently, there is no standard parameter setting for stencil printing in the electronic industry. The determination of printing parameters for new product is based on trial and error. This study employs an Intelligent Parameter Design Method to determine optimal parameters used in the stencil printing process. This helps reduce the cost and time required. First, the Taguchi based experimental design is used to determine the desired printing parameters and the influences of solder paste deposited during printing. The concept of Artificial Neural Networks (ANNs) with the best search strategy, implemented through ANNDOE software, is then employed to identify the optimal parameters. Finally, comparison is made between the performance of suggested parameters through Taguchi Method and Intelligent Parameter Design.

Result indicates that the Intelligent Parameter Design Method performed superior than Taguchi Method, in respect to the consistency of solder paste deposition and the target paste volume. The improvement rates is improved from 40.88% to 74.56%.
誌謝 I
摘要 II
Abstract III
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究範圍與限制 2
1.4 研究流程 3
1.5 論文架構 5
第二章 文獻探討 6
2.1 印刷製程的重要性 6
2.2 錫膏印刷之瑕疵 8
2.3 實驗方法相關文獻回顧 10
2.3.1 量測系統分析(Measuremeat System Analysis;MSA) 11
2.3.2 田口品質工程 12
2.3.3 智慧型參數設計 14
第三章 研究方法 16
3.1 量測系統分析 16
3.1.1 量具之重複性及再現性分析估算方法 16
3.1.2 GR&R判定準則 19
3.2 田口品質工程 20
3.2.1 田口品質工程簡介 20
3.2.2 品質損失函數 21
3.2.3 靜態特性的SN比 23
3.2.4 參數設計 29
3.2.5 模型適當性檢驗 32
3.2.6 田口品質工程之變異數分析 34
3.2.7 驗證實驗 37
3.3 類神經網路簡介 39
3.3.1 類神經網路之簡介 39
3.3.2 類神經網路訓練方式 41
3.3.3 決定網路起始參數 45
3.3.4 訓練範例 47
3.4 ANNDOE智慧型參數設計軟體 50
3.4.1 最適化搜尋策略 50
3.4.2 模糊聚類分析 52
3.4.3 訊息理論指標 54
3.4.4 應用案例 58
第四章 量測系統分析 61
4.1 表面黏著技術簡介 61
4.1.1 鋼板印刷 61
4.1.2 元件置放 62
4.1.3 迴流焊接 63
4.2 量測系統重複性與再現性評估流程 65
4.3 量測系統能力評估 67
第五章 印刷製程參數設定實驗 70
5.1 印刷機台實驗 70
5.1.1 製程因子、水準選擇 70
5.1.2 實驗設計選擇 76
5.1.3 實驗前準備 77
5.2 實驗數據分析 82
5.2.1 模型適合度檢定 83
5.2.2 建立SN比、主效應值與回應圖 84
5.2.3 建立變異數分析 88
5.2.4 資料分析 89
5.2.5 確認實驗 91
5.3 智慧型參數設計 94
5.3.1 建構類神經網路 95
5.3.2 ANNDOE最佳參數搜尋 96
5.3.3 最佳製程參數驗證分析 101
第六章 結論與建議 104
6.1 實驗結果與討論 104
6.2 未來展望與後續研究建議 105
參考文獻 107
一、 中文文獻 107
二、 英文文獻 109
附錄A 全距估計標準差係數表 i
附錄B 卡方分配表 ii
1.Montgomery,黎正中、陳源樹譯,實驗設計與分析-五版,高立圖書,台北(2003)。
2.方世榮,統計學導論-二版,華泰書局,台北(1995)。
3.田口玄一,陳耀茂譯,田口統計解析法,五南圖書,台北(2003)。
4.吳復強,田口品質工程,全威圖書有限公司,台北(2002)。
5.李旭華,品質管理,滄海書局,台中(2003)。
6.周宏,統計學,鼎茂圖書出版,台北(2002)。
7.台灣光電校正實驗室,「量具之重覆性與再現性討論」,台儀資訊,第二十一期,2002。
8.江巧玉,「量測系統重複性與再現性的分析研究」,碩士論文,成功大學統計研究所,2002。
9.高順興,「智慧型便利商店店址決策支援系統」,碩士論文,高雄工學院管理科學研究所,1997。
10.林俊德,「無鉛產品可靠度規範」,碩士論文,華梵大學工業管理研究所,2005。
11.姜博薰,「錫膏鋼版印刷開孔幾何特性影響落錫量之實務分析與探討」,碩士論文,明新科技大學,2003。
12.涂育瑋,「應用類神經網路模式與基因演算法則於品質設計之研究」,碩士論文,成功大學工業設計學系,2003。
13.徐立章,「電漿電弧銲參數最佳化之研究-田口方法與類神經網路之應用」,碩士論文,義守大學管理科學研究所,1999。
14.徐鳴鮫,「應用田口方法於石砮之教具與教學手冊開發之研究」,碩士論文,華梵大學工業管理所,2004。
15.陳重仁,「覆晶底填封膠製程參數優化」,碩士論文,華梵大學工業管理所,2004。
16.陳宗賢,「汽電共生鍋爐系統之類神經網路最佳化模組建立及模擬」,碩士論文,清華大學化學工程研究所,2002。
17.陳裕明,「考慮多重品質特性之模糊田口方法」,碩士論文,華梵大學工業管理研究所,2004。
18.陳順宇、鄭碧娥,統計學-三版,華泰書局,台北(1998)。
19.陳順宇、鄭碧娥,實驗設計,華泰書局,台北(2002)。
20.曾衍迪,新鼎儀控統公司,類神經網路實驗設計軟體ANNDOE使用手冊,2001。
21.曾衍迪、金光海、鄭西顯,「人工智慧類神經網路實驗設計軟體(ANNDOE)之發展」,化工技術,第七卷第三期,1999,pp.182~192。
22.葉怡成,類神經網路模式應用與實作,儒林圖書,2003。
23.詹曉苓,「應用田口方法於汽車空氣濾清器製程不良率之改善-以信通交通器材公司為例」,碩士論文,華梵大學工業管理所,2000。
24.蔡聰男,「自適應式表面黏著製程品質預測控制系統之發展」,碩士論文,成功大學,2003。
25.鄭燕琴,田口品質工程技術理論與實務,中華民國品質學會,台北,1995。
26.鍾清章,田口式品質工程導論,中華民國品質學會,台北(1998)。
27.羅錦興,田口品質工程指引,中國生產力中心,台北(1999)。
28.蘇朝敦,品質工程,中華民國品質管制學會,2002。
29.蘇筵仁,「應用田口方法於0201被動元件製程參數優化」,碩士論文,華梵大學工業管理所,2002。
30.顏家煌,「針對組合材料合成與大量變數設計之資訊引導採樣方法」,博士論文,清華大學化學工程研究所,2003。
31.蕭鈺,「應用多變量變異數分析與類神經網路於多品質實驗設計之研究」,碩士論文,明志科大工程管理研究所,2004。

1.Bezdek, J. C., R. Ehrlich and W. Full,FCM: The Fuzzy C-Means Clustering Algorithm, Computers and geoscience, 10, 191, 1984.
2.Bezdek, J. C., Convergence Theory for Fuzzy C-Means : Counterexamples and Repairs, IEEE. Trains. Syst. Man. Cybern, 17.
3.Chen, j. W., D.S.H., Jang, S.S., Yang, S.L., Product and Process Development Using Artificial Neural-Network Model and Information Analysis, AICHE J., 44, 876,1998.
4.Floyd. D. A., Laurent.C.J, “Gauging An Underestimated Consideration In The Application Of Statistical Process Control”, Quality Engineering, 1996, pp 13-29.
5.Manko, H. H., Soldering Handbook for printed circuits and surface mounting, Van Nostrand Reinhold, New York, 1995.
6.Okura, T., M. Kanai, S. Ogata, T. Takei and H. Takakusagi, 1997, “Optimization of solder paste printability with laser inspection technique,” Proceedings of IEEE/CPMT International Electronics Manufacturing Technology Symposium, pp. 361-365.
7.Owen, M., 2000, “2-D and 3-D inspections catch solder-paste problems,” Test andMeasurement World, Vol. 20, pp. 13-18.
8.Pan, J., 2000, “Modeling and process optimization of solder paste stencil printing for micro-BGA and fine pitch surface mount assembly,” Ph.D. Dissertations, Department of Industrial and ManufacturingSystems Engineering, Lehigh University, Bethlehem,PA.
9.Pan, J., G. L. Tonkay, R. H. Storer, R. M. Sallade and D. J. Leandri, 1999, “Critical variables of solder paste stencil printing for micro-BGA and fine pitch QFP,” Proceedings of IEEE/CPMT International Electronics Manufacturing Technology Symposium, pp. 94-101.
10.Prasad, R. P., 1997, Surface Mount Technology - Principles and Practice, Chapman and Hall, New York, NY.
11.Wassink, R. J. K. and M. M. F. Verguld, 1995, Manufacturing Technology for Surface Mounted Assemblies, Electrochemical Publications Ltd., Isle of Man, British.
12.Wu, Y. P., P. L. Tu and Y. C. Chan, 2001, “The effect of solder paste volume and reflow ambient atmosphere on reliability of CBGA assemblies,” Journal of Electronic Packaging, Vol. 123, No. 3, pp. 284-289.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top