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電路板拉焊製程參數優化與 烙鐵頭剩餘使用壽命預測之研究

為了解決pcb曝光機原理的問題，作者陳思羽 這樣論述：

隨著電子產業對生產效率需求提升，焊接良率成為連接器製造過程中最重要指標。焊接過程產生瑕疵焊點時，會導致產品功能直接失效，因此發展預測性維護是極為重要。本研究以電子零組件拉焊製程工站為智慧化目標，以RJ45 電子零組件為拉焊對象，利用製程之參數建構深度學習模型及長短期記憶模型預測設備元件之剩餘使用壽命，並以感光耦合元件擷取其影像進行分析，求出製程參數優化組及烙鐵頭剩餘使用壽命預測。 本研究以拉焊製程之參數建構深度神經網路(Deep Neural Network, DNN)，從製程參數中選出重要幾項參數因子為以下3 項：烙鐵頭溫度、拉焊速度及錫絲出錫速度。透過類神經網路訓練後得到一組製程參數優

化，烙鐵頭溫度：363 C、拉焊速度：7 mm/s、錫絲出錫速度：15 mm/s。此製程參數優化組預測焊點良率為99.998%且模型平均誤差為0.0179。得知製程參數優化組後進行實驗驗證，並利用2 台照相機分別將烙鐵頭及電路板影像記錄下來，隨後經影像處理後得知烙鐵頭上所沾錫區域值、沾錫區域重心位置及烙鐵頭磨耗長度。將此數據資料利用長短期記憶模型建立預測烙鐵頭剩餘使用壽(Remaining Useful Life, RUL)之模型，以在發生瑕疵焊點導致電路板失效前發出適當預警，及時更換烙鐵頭。 本研究目標將達成拉焊製程參數優化以及烙鐵頭剩餘使用壽命評估，達到智慧製造的目的。準確更換烙鐵頭時機

並提升產品良率，以及降低物料庫存之成本。

無微蝕PCB表面處理研究

為了解決pcb曝光機原理的問題，作者趙志文 這樣論述：

電子產品發展方向是向輕薄短小發展，以及可攜式消費電子產品需求增加，在PCB產品線路佈線密度也在增加。而在PCB的設計上，因為線路的增加而導致銅箔使用更薄厚度0.32mils(1/3 OZ)，線路的寬度也降到3mils 以下。而傳統PCB製程的表面處理，都使用微蝕方式去除銅面氧化做為前處理，而每一次微蝕處理要消耗面銅厚度的0.03~0.06mil。整個製程共有6~8個去除銅面氧化程式，這將會讓面銅及電鍍好的孔銅厚度嚴重不足。因此，本研究嘗試不用微蝕的方式去除銅面氧化，且不影響後續流程的加工，並和目前PCB的前處理流程進行比較。由研究結果顯示：本論文利用無微蝕前處理之去氧化效果佳，且對後製程的乾

膜貼附能力優於微蝕前處理，故此無微蝕前處理法可以取代目前使用的微蝕前處理法。