利用類神經系統於BGA封裝迴焊製程的最佳條件研究

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Title:	利用類神經系統於BGA封裝迴焊製程的最佳條件研究
Authors:	謝傑任
Contributors:	機械系
Keywords:	BGA;類神經網路;最佳化
Date:	2008-12
Issue Date:	2010-03-24 10:52:56 (UTC+8)
Abstract:	近年來IC半導體為迎合「輕、薄、短、小、高功能」，不斷進行微型精密化晶片尺寸越縮越小，功能上也不斷整合，在封裝尺寸不斷縮小以及高腳數I/O驅使下，便產生了新式半導體封裝技術-BGA (Ball Grid Array)。在BGA製程中，迴焊為影響封裝品質最重要製程之一，迴焊過程中迴焊爐(reflow oven)產生熱源，將錫球熔融後連接電子元件與PCB板，由於表面黏著技術涉及機器、材料、工作環境等多重變因，所以如何藉由選擇適當的製程變數來提高封裝品質與降低成本已成為業界急欲解決的問題。田口式實驗計劃法應用「直交表」進行實驗規劃，藉以減少實驗次數，此方法利用分析參數變異對設計目標值之影響，並導入信號雜音比和變異數分析(Analysis of Variance, ANOVA)，判斷各因子效果對品質特性的影響程度，使得於實施最佳化設計時，除了滿足限制條件外，同時可降低設計目標對設計參數變異的敏感性。類似地，實驗設計法(DOE)則直接利用變異數分析找出影響製程的重要因子，並應用迴歸分析推演出反應曲面方程式，最後再依據設計之限制條件找出最佳製程參數的組合。這些方法已經被廣泛的利用在各種設計領域。然而當製程參數個數非常多且有較強之交互作用，參數過多或製程雜訊較高時，這些方法常常無法或很難找到最佳與正確的製程參數組合。本計畫整合並擷取以上各方法之優點，運用田口式實驗計劃法之實驗規劃與類神經系統抗雜訊的特性，再進一步結合Sequential Quadratic Programming找出最佳參數之組合。最後，比較各方法之優劣。並藉由實驗證明本研究的正確性。
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