多层PCB基材涨缩补偿预测算法研究.pdf
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1、361智能制造与机械加工技术 Intelligent manufacturing and Machining technology2023春季国际PCB技术/信息论坛多层PCB基材涨缩补偿预测算法研究Paper Code:S-038 池 飞 吴伟辉(江西景旺精密电路有限公司,吉安 343000)(江西省高端印制电路板工程技术研究中心 JB028800)摘 要 在PCB生产过程中,基材涨缩补偿准确性决定着产品最终的加工精度。当前主要通过人工基于历史生产经验,给出涨缩补偿预估值,此方式存在工作量大、自动化程度低、涨缩良率低的风险。基于此背景,文章通过构建基材涨缩管控指标体系,运用LightGBM算
2、法对涨缩大数据模拟分析,建立涨缩补偿决策模型,并将该算法模型与MES系统融合,实现生产自动化,有效地控制PCB涨缩,提高工作效率。关键词 印制电路板;LightGBM算法;涨缩 中图分类号:TN41 文献标识码:A 文章编号:1009-0096(2023)增刊-0361-05 Research on prediction algorithm of multilayer PCB substrate shrinkage cempensation Chi Fei Wu Weihui Abstract In the PCB production process,the accuracy of subs
3、trate expansion compensation determines the final processing accuracy of the product.At present,the estimation of increase and contraction compensation is mainly given through manual based on historical production experience,which has the risk of large workload,low degree of automation and low yield
4、 of increase and contraction.Based on this background,this paper constructs the substrate fluctuation control index system,uses the LightGBM algorithm to simulate and analyze the big data of the fluctuation and contraction,establishes the fluctuation compensation decision-making model,and integrates
5、 the algorithm model with the MES system to realize production automation,which effectively controls PCB fluctuation and contraction and improves work efficiency.Key words PCB;LightGBM Algorithm;Expansion and Shrinkage0 前言多层PCB制造过程中,基材受机械力、高温、高压、高湿度等加工因素影响,易发生尺寸涨缩及形变,影响产品最终的加工精度。为降低基材涨缩对产品加工精度的影响,通常
6、在内层生产时提供较为精准的涨缩补偿值对线路等图形进行预拉补偿,控制基材涨缩形变量在基准范围内。文章通过对PCB基材特性参数、设计结构等信息进行多维度类比,初步定性预估产品的补偿初始值;再通过统计学回归分析手段定量对涨缩因子进行研究并建立对应数量模型;结合运用LightGBM机器学习算法对涨缩补尝进行研究建立模型,同时与统计回归算法模型进行预测精度比较,最后将最优匹配模型与MES系统融合,实现涨缩自动化补偿,2023春季国际PCB技术/信息论坛362智能制造与机械加工技术 Intelligent manufacturing and Machining technology 提高生产工作效率。1
7、指标体系构建与研究方法1.1 指标体系构建PCB涨缩的主要影响因素包括机器设备、原材料、工程设计及作业环境等。本文研究是基于机器设备运行状况正常、作业环境稳定情况下进行,主要研究有两方面:一方面是原材料特性参数;另一方面是PCB设计结构。研究对象为六层板,构建指标体系,如表1所示。表1 涨缩补偿影响指标1.2 研究方法运用Pearson相关性分析、多元线性回归分析预测、LightGBM算法对多层PCB基材涨缩补偿预测进行研究。1.2.1 Pearson相关性分析指研究两个或两个以上随机变量之间关系的统计方法,并为后续的回归分析、预测及控制提供依据。相关性分析可以通过绘制散点图及计算相关系数来进
8、行定性分析及定量分析。依据相关系数正负号可以判定为正相关和负相关。1.2.2 多元线性回归分析预测法指通过对因变量与多个自变量之间的相关分析,建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时,称为多元线性回归分析。多元线性回归模型需满足基本假定条件有:1)自变量与因变量之间存在线性关系;2)残差项符合均值为零,方差齐性的正态分布,且残差项之间不存在自相关;3)自变量之间不存在显著相关性,即多重共线性问题。其回归模型表达式如下:Y=0+1X1+2X2+iXi+其中Y为因变量,Xi为自变量,0为常数项,i为回归系数,为残差项。1.2.3 LightGBM算法基于GBDT的改进算法。G
9、BDT算法中,模型的相关性分析采用特征变量对目标变量的影响程度评价。LightGBM采用基于Histogram的决策树算法将连续特征进行离散化,通过构造直方图来遍历数据进行统计,以此寻找最优分割点;使用基于深度限制的leaf-wise叶子生长策略,找到分裂增益最大的叶子节点进行分裂,降低预测误差。2 结果分析基于构建的指标体系,通过运用相关性分析、回归分析、LightGBM算法对六层板的涨缩补偿预测进行研究,并进行相关检验及分析。2.1 相关性分析和LightGBM算法对比相关可视图上三角单元格饼图中所占面积越大,表示两者之间的相关性越大,蓝色表示正相关,红色表示负相关。光光板板区区分分 横横
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