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三防胶喷胶制程的AI优化
点击:610来源: 中达电子(江苏)有限公司作者:许圣鑫 王永元
时间:2023-01-04 10:00:37

1.项目提出: 

电子产品的生产通常要经过,人工、Coating、点胶、 锁附、焊锡等制程。新上线的机种需要重新设置这些制程的 所有工艺参数,目前由工程师人工完成设定,为了维持正常 生产,需要配置许多工程师,造成大量的营运成本;除此之 外,人工制程设置,会使制程不稳定,还会拖延新机种上线 时间,如果从整体来看一个制程,他的流程通常包含:RD 设计与制定规格、工程师决定作业方法、设定制程参数、规 划设备运作,最后由作业员或机台操作。工程师的专业程度 会影响最终的执行效率与质量,我们想要用AI代替这些工程 师,进行参数、设备运作规划设定,以达成实现自动换线、 提高制程质量及产能。


为了实现AI代替工程师,我们从喷胶制程站开始着手, 此站的重点工作项目牵涉到喷胶参数设定与喷胶路径的规 划,由于工程师在设定时会占用产线的设备,通常管理人员 考虑到产线停机的成本,会要求工程师尽速完成参数设定工 作;迫使工程师必须利用有限的时间,快速完成设定;但相 对的,参数设置就未必达到优化,为产品的质量埋下隐患; 同时,制程站的生产周期时间也无法达到最优化。


如图一所示,喷胶制程的品质隐患为胶飞溅和边缘不 齐。胶飞溅到有导电需求的孔位,将使通孔绝缘而失效;边 缘不齐,则会降低产品日后的可靠性;上述现象也间接导致 人在设定喷胶区域时,为避免通孔被胶飞溅到,喷胶路径将 会设置的距离通孔较远,最终导致接近通孔的元器件没有 被覆盖到。此外,在人工设计路径规划时,目前是以肉眼教 点,定位精度差,操作难度大,碰到微小元器件,需要工程 师趴入设备内部进行定位,整个过程至少需要花费一个小时 来进行规划。


因此考虑智能设备规划喷涂参数与喷胶路径。我们旨在 探讨喷胶参数自动建立与路径自动规划的技术,(1)协助工程 师在喷胶参数的自动生成,缩短工程师调适设备的时间,并 且降低工程师经验差异所造成的质量问题。(2)改善工程师路 径规划耗时,缩短工程师占用在线的时间。


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图一、喷胶品质不良 左图为胶飞溅现象,右图为边缘不齐现象。



2.方案设计: 

2.1喷胶参数自动建立:

喷胶制程的质量目标为边缘整齐并且不允许胶飞溅发 生。目前这两点没有可量测的指标,实际情况是工程师在 UV灯下用肉眼来进行判断。因此,我们首先创造两质量 目标的测试方法,定义飞溅距离和边缘凹凸值。通过监测 这两个数据和质量好坏的关系,制定胶飞溅和边缘整齐度 的量化规格。接着,将制程输入的KPIV参数数据与量化的 质量数据,建立关联模型。然后利用算法不断迭代、回馈 优化,自动获取最佳喷胶参数组合。形成喷胶参数自动建 立,如图二左图所示。


2.2 喷胶路径自动规划:

如图二右图所示,根据不同质量目标要求自动生成喷 胶参数组合。而这些喷胶参数将会作为输入量,与RD提供 的产品文件一起,经过我们所开发的路径/CT算法,从而生 成设备控制指令(亦即工作配方)。它除了工作路径外,还包 含移动拐点、胶阀开关这些设备控制。通过不断的迭代判 断优化,最终输出一个最小喷胶耗时的工作配方。最后, 我们通过建立标准配方,把这两个核心功能,串接到所有 的机台,并且还对配方进行系统化串接,实现RD之后的工 程师替代。


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3.实现过程与结果: 

3.1 喷胶参数AI设定

喷胶过程中需要控制的参数众多,统计有13项。包含 了机构运动、电控指令,还有各种工艺参数。因此,要先 对参数进行筛选,确定出核心关键工作参数。利用实验室 自己开发的图像量测平台来量测胶飞溅的距离,实验结果 如图三显示:胶飞溅距离会随着雾化压力和喷胶高度增加 而增加,与使用高速摄像看到的现象相同。由于流平的作 用,胶流量增加可轻微缓解胶飞溅。移动速度则对胶飞溅 距离影响很小。根据胶飞溅与这些工作参数的关系,建立 胶飞溅的关系模型,如图四所示。胶飞溅的关系模型将用 来预测出不同工作参数时的胶飞溅距离。


而后分析边缘不齐现象:条状喷胶形成面时,涉及到 条与条之间的间距。如图五所示,间距过小的时候,胶会 堆积在一起,这时候覆盖面积会降低,胶厚会变厚。当喷 胶间距过大时,它的边缘会形成锯齿状,由于单条胶条的 边上是圆弧状,若没有妥善重迭,边缘会形成锯齿状的图案。


当间距合适时,边缘会比较整齐。经过实验,我们得 到一个简单可以让边缘整齐的参数模型。想让边缘圆弧妥 善重迭,间距理论上应该设置为胶宽的一半,但由于三防 胶具有一定的流动性,在胶喷完后,它还会流平扩张,而 且喷的胶越厚,这种流平的效果会越明显。所以在设置胶 间距的时候,还必须要考虑到这个流平效果。最终间距模 型中,除了考虑0.5倍的胶宽之外,需要利用Cfl值(流平系 数,与胶厚、胶材粘度、表面张力等因素有关)乘以胶厚, 来表示胶体的流平作用。


我们采用了与建立胶飞溅模型,同样的步骤,来建立 胶厚和胶宽的关系模型,从而可以预测获得胶宽、胶厚值。


3.2 喷胶路径AI规划

实际生产中,工程师比照标识了禁喷元器件的照片说 明,凭经验人工规划出喷胶的路径点位。若是改用AI自动 生成路径点位的方式,最直接的方法是将需要喷胶的区域都生成喷胶点位。


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用传统列举法100个点点位的最短路径,需要数以亿 计的时间,因此我们选用了蚁群算法的优化算法。蚁群算 法的起源是借鉴大自然中蚂蚁觅食蚂蚁行为。蚂蚁在行走 时会释放荷尔蒙,荷尔蒙会随着时间消散,后面的蚂蚁是 透过闻荷尔蒙,来决定下一步的移动方向。比如图六,左 图中的上下两条路径中,上面的路径较短,味道比较浓,最终越来越多的蚂蚁会走上面这条短的路,而达到右图中 的结果。


蚁群算法执行的步骤中,还有关键的三个参数。贺尔 蒙因子、启发函数因子和贺尔蒙挥发因子。这些因子的取 值直接决定了计算速度和准确度,因此我们还需要针对这 三个因子进行实验以取得最佳值。

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最后实际喷胶过程中,喷胶耗时除了路径外,还受设 备控制参数影响。因此,我们结合动作路径和这些设备控 制参数,建立喷胶最小周期时间模型,可以准确预测喷胶 生产周期。并且实现智慧设置磁阀开关,可以只在经过禁 喷元器件时候关闭胶阀。这样与胶阀开一次关一次的控 制相比,磁阀开关次数从114次降低到5次,总CT时间从 146s降到了97s,大大降低喷胶耗时。


结合之前所实现的喷胶参数AI设定,可以依照质量或者 速度要求,输出不同的配方。例如,在同样目标为170um 胶厚的情况下,可以获得质量最好,但是周期时间比较长 的喷胶配方;也可以获得速度最快,但可能存在少量飞 溅,边缘稍微不整齐的喷胶配方。使用者可以在这两种配 方当中自行选择,或者微调。


4.总结: 

如图七所示,实际的喷胶结果中,我们取得明显的质 量改善,AI规划的喷胶参数,降低了胶飞溅的产生,并且 边缘十分整齐,无出现漏喷,相对人工规划,保证稳定的 质量,与此同时优化了24%的生产周期时间。

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5.未来方向:

我们期望在喷胶制程应用之后,增加不同的制程AI,比 如选择焊和点胶,将这些制程都进行AI智慧化,以达到工 业4.0智能生产的目标。EM

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