【正文】 4) 發(fā)展一表面黏著制程中各重要因子的圖型焊性檢驗標(biāo)準(zhǔn)。2) 發(fā)展一機(jī)器調(diào)整專家系統(tǒng)，提供機(jī)器調(diào)整時之相關(guān)建議。 ?? ???? ??? ??S ?Y ??S ??G ?????N ???6 s ??? ??? ? 圖二十一、系統(tǒng)架構(gòu)及操作示意圖柒、結(jié)論與建議 23 / 33 本研究所得到之實驗結(jié)果及系統(tǒng)建立的部份，皆得來不易。此系統(tǒng)架構(gòu)于動態(tài)的接口及制程的互動性，使用者可以隨時地利用本系統(tǒng)來達(dá)到質(zhì)量改善及降低當(dāng)線率的目標(biāo)。 ?? ?溈 ?? ?儕 ?? ?? ?? ?溈 ? ?? ?? ? ?? ?? ? ? ?? 嶳矚 ?? 嶳矚?? 紉? 欿殲? ?綨溦 ?窼 ?? ?? ?玻 箵? 忂璨 ? ?? ?? ?? 瞮? ?? ? ?? ?? ?? ?? ? ?? 玻箵 ?? 檰殲 泄? ? 檰殲 泄? ??? ?? 嶳矚 ?? 嶳矚?? ?? ?? ??玹? ?涸 ?紛 玹? ?涸 ?紛檰殲 ?紛 ?? ?? ?? 瞮? ?? ?欠 ?? ?? ?? ?? 綨溦 圖十九、制程參數(shù)初始化流程圖(三) 規(guī)則庫在線學(xué)習(xí)主要利用 fuzzyTECH 作為 DDE (Dynamic Data Exchange) server，使用者可以將動態(tài)規(guī)則加載系統(tǒng)所預(yù)設(shè)的表格中，并設(shè)定學(xué)習(xí)參數(shù) (如 Term step width, DOS step width, 及 Winner Neurons 等)，及可運用 MS DDE 之溝通橋梁以執(zhí)行動態(tài)學(xué)習(xí)的22 / 33目的。步驟四、 評估回焊焊性的結(jié)果，若合于檢驗標(biāo)準(zhǔn)則記錄其相關(guān)參數(shù)值，作為以后面臨類似產(chǎn)品時的參考數(shù)據(jù)。步驟三、 評估錫膏印刷質(zhì)量，若合于標(biāo)準(zhǔn)則進(jìn)入步驟四。其操作程序步驟如下(如圖十九所示)及實際功能展示(圖二十所示)：步驟一、 使用者需輸入上述的基本信息，再進(jìn)入步驟二。2) PCBA (PCB Assembly)：組合密度。 255。? ?? ?? ??? ? ?? g ?? ??? 圖十六、錫膏印刷制程模擬 圖十七、回焊溫度仿真 ??? ???y? 223。倘若建議參數(shù)值的績效不佳，則將其記錄作為往后系統(tǒng)執(zhí)行時的參考數(shù)值。步驟三、 評估回焊焊性的結(jié)果，若合于檢驗標(biāo)準(zhǔn)則進(jìn)入下一制程。反之，視問題的特性，提供使用者適當(dāng)?shù)慕ㄗh方案，以解決取置機(jī)設(shè)定問題。倘若建議參數(shù)的績效不佳，將其記錄作為往后系統(tǒng)執(zhí)行時的參考數(shù)值。反之，確認(rèn)以下狀況：(1) 印刷偏移 – 此系統(tǒng)隨即檢查錫膏印刷機(jī)的起始設(shè)定及機(jī)構(gòu)調(diào)整程序，例如印刷程序的質(zhì)量(XY, Theta)、定位點、真空隔板、及隔板等。(一) SMT 制程診斷模塊此模塊的主要的目的是提供制程改善的對策及建議制程參數(shù)的設(shè)定值，以輔助作業(yè)員或工程師處理不良制程及機(jī)器參數(shù)設(shè)定錯誤所產(chǎn)生的問題。3. MS Excel 以產(chǎn)生圖表18 / 33 ?????? ??? ?? ???? ?? ?? ?l ?? ?i ?i ?. ?r ?? ?r ?? ?r ?? ?r ?i ?. ?r ??????t ???e ?i ?. ?l ?i ?. ?l ?? ?l ?? ?l ?? ?l 圖十四、系統(tǒng)產(chǎn)出架構(gòu)圖陸、表面黏著制程診斷系統(tǒng)之運作當(dāng)診斷系統(tǒng)運作時，下面這兩模塊(SMT 制程診斷模塊與 SMT 制程參數(shù)初始模塊)，將提供適當(dāng)?shù)慕ㄗh與解決方案。系統(tǒng)需求：1. 計算機(jī) 486 以上，配有 16 M 以上之記億體及 10 M 以上的硬盤空間。系統(tǒng)架構(gòu)如圖十四所示。表 模糊類神經(jīng)學(xué)習(xí)結(jié)果17 / 33 錫膏印刷制程 回焊制程 焊性評估 Proc./BlockState/RulesBlock1 IBlock2 IIBlock1 IIIBlock2 IV Block1 VMax Dev. 起始值 Max Dev. 訓(xùn)練值 Avg. Dev. 起始值 Avg. Dev. 訓(xùn)練值 淬取規(guī)則數(shù) 205 354 222 268 231決策空間圖 (附錄) 至 . 至 .五、領(lǐng)域?qū)＜覚z查上述所建立的診斷規(guī)則，刪除異常狀況的規(guī)則經(jīng)由模糊類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立的知識庫，需再經(jīng)領(lǐng)域?qū)＜疫\用其專有的制程知識，將不可能或差異甚大的規(guī)則予以去除，并匯集成一精化規(guī)則庫。一個模糊類神經(jīng)系統(tǒng)學(xué)習(xí)示意圖，如圖十一所示、制程上主要的規(guī)則推理架構(gòu)如圖十二所示，而模糊類神經(jīng)學(xué)習(xí)策略如圖十三所示。此功能已并入 fuzzyTECH 軟件中。其焊性評分標(biāo)準(zhǔn)及公式如下：表 、焊性檢查標(biāo)準(zhǔn)15 / 33 撬 撬? 撬 ????? ????? ????? ???? ???? ???? ?????? ????? ??? ????? ??L164。3) 回焊制程因子－如預(yù)熱斜率(Preheating slope)、浸潤溫度(Soaking Temperature)、尖峰溫度(Peak temperature)等。其收集對象包含：1) 錫膏印刷制程因子－如刮刀壓力、刮刀速度、離板間距、錫膏黏度、鋼版開孔方式、印刷厚度、印刷面積、印刷偏移量、及印刷分辨率等。實驗方法及流程如圖十所示。其系統(tǒng)發(fā)展架構(gòu)如圖九所示。制程參數(shù)設(shè)定模塊主要是提供制程參數(shù)之仿真(如溫度設(shè)定、錫膏厚度、完整制程等)。 并利用中值數(shù)計算架構(gòu)以進(jìn)行后續(xù)動作， 是模糊關(guān)系向量 B 于輸出空間 Y 之模糊B中值數(shù)，如下列方程式： ??pjjBjjy1)(?Y 代表輸出空間伍、表面黏著制程診斷系統(tǒng)之建立13 / 33本研究將發(fā)展一套完整的表面黏著制程診斷系統(tǒng)，以輔助作業(yè)員及工程師解決質(zhì)量不良及制程的變異，并提供適當(dāng)?shù)母纳茖Σ邽槠渲饕繕?biāo)。 ?101234Very_higHighMediumLowVery_lowDefuzifed rsult =.87 m/sec圖、八 解模糊化 (真確值輸出)這個解模糊化的方法稱為最大中心值法 (Center of Maximum)，其與最大重心法(Center of Gravity)具異曲同工之妙。 。在典型值的水平位置上賦予一權(quán)重值(weight)來表示其對規(guī)則本身觸發(fā)的程度。 如圖七所示。FAMs 使用兩個步驟以完成解模糊化動作，1) 轉(zhuǎn)換每一語意變數(shù)為一典型值(Typical value)，2) 折衷每一輸出值而求得最適權(quán)衡值 計算典型值(typical value)最常應(yīng)用于典型值的計算方法是找尋各別的模糊關(guān)系式之最大值。.FAMs 解模糊化 在模糊推論之后緊接著解模糊化動作(Defuzzification) 其推論結(jié)果可為某系統(tǒng)所量身定作的語意變數(shù)，用以調(diào)整最后的輸出值。適切地合成前提部的觸發(fā)程度值(Degree of Support )為模擬推論中之重要步驟。w??? ????ā B??? 圖五、 FAM 網(wǎng)絡(luò)之系統(tǒng)架構(gòu)FAMs IfThen 規(guī)則推論 FAMs 模式將語化的輸入經(jīng)由推論過程而轉(zhuǎn)換為真確值輸出(crisp output), 如圖六所示。?39。 ??mkw139。??mBA,.1 ?123A4?1B?34iYfXf??圖四、 模糊映射 (Kosko, 1992) 以隸屬向量來表示 A 和 B，則 和 ，若欲轉(zhuǎn)換成??na,.21???pbB,.21?模糊關(guān)聯(lián)，可將 嵌入數(shù)值化的 FAM 矩陣內(nèi)，然后使用??),.(),.(,1pnba?以下的模糊化 Hebbian 學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練之 : ),ami(jij 其隸屬向量可做為 FAM 規(guī)則庫 的輸入層。FAM 的主要原理是運用模糊系統(tǒng)的映像原理( 如圖四所示)，此網(wǎng)絡(luò)基本上是一個模糊化的二元異聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)