BSOB参数优化
BSOB-Chinese
Bond time:10ms, Power: 5, Force: 25g Contact smooth: -3um Bond smooth: +2 um
第二点拉力平均值: 5.98g
第二点残留
案例2 – 0.8mil 镀鈀铜线和纯铜线
产品信息
堆叠 BGA 线0.8 mil, 镀鈀铜线和纯铜线 瓷嘴SPT SU-25075: H25 CD34 Tip75
BSOB – 焊球方向对焊线质量的影响
0.7 mil, 纯铜线
BSOB – 焊线与焊球关系示意图
使用contact smooth和bond smooth来增强
对第二点的焊接
焊球的氧化
正常条件
加热60秒之后的焊球
第二点残留 差的第二点残留
建议: 如果遇到在焊球上第二点不粘,这颗芯片必须报废
纯铜线
根据焊球指导原则:
Loop base = 19 Ball offset = - 25 Ball thickness = 14
镀鈀铜线
ASM Pacific Technology Ltd. © 2008
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铜球氧化的影响
正常条件: 第二点拉力平均值: 5.2g 经过60秒氧化的条件: 第二点拉力平均值: 2.7g 第二点不粘
案例 1: 0.7mil 镀鈀铜线 (CuPd)
朴素贝叶斯分类器的超参数调优方法(Ⅰ)
朴素贝叶斯分类器是一种简单但有效的分类算法,它基于贝叶斯定理和特征
之间的独立性假设,常用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务。然而,朴素贝叶斯分类器也有一些超参数需要调优,以达到更好的性能。本文将介绍朴素贝叶斯分类器的超参数调优方法,并探讨其在实际应用中的意义。
首先,朴素贝叶斯分类器的超参数包括平滑参数和特征选择参数。平滑参数
用于处理训练样本中出现概率为0的情况,常见的平滑方法有拉普拉斯平滑、Lidstone平滑等。特征选择参数用于确定使用哪些特征进行分类,常见的特征选
择方法有互信息、卡方检验等。这些超参数的选择对分类器的性能有着重要的影响,因此需要进行有效的调优。
针对平滑参数的调优,可以采用交叉验证的方法。首先,将训练集分为若干
个子集,然后对每个子集进行训练和验证,最后取平均性能作为模型的性能评估。在交叉验证过程中,可以尝试不同的平滑参数取值,选择在验证集上性能最好的参数值作为最终的选择。这样可以避免过拟合和欠拟合,提高模型的泛化能力。
对于特征选择参数的调优,可以采用启发式算法。例如,可以利用遗传算法、模拟退火算法等进行特征选择,从而找到最优的特征子集。在特征选择过程中,需要考虑特征之间的相关性和重要性,以及分类器对特征的依赖程度。通过合理选择特征子集,可以提高分类器的效率和准确性。
除了交叉验证和启发式算法,还可以利用网格搜索等方法进行超参数调优。
网格搜索是一种穷举搜索的方法,通过遍历超参数的所有可能取值,找到最优的超
参数组合。虽然这种方法的计算成本较高,但可以保证找到全局最优解。在实际应用中,可以根据问题的复杂程度和数据集的规模选择合适的方法进行超参数调优。
E60 BSOB 参数设定说明
瓷嘴針孔位置 植球位置
- 值向著 1st Bond
+ 值向著 2nd Bond
5.2) Second Bond Search Speed
這個參數是特別為 BSOB Wire 2nd Bond 設立的,它的功用是獨立 設定 2nd 從搜尋高度降到植球上的速度。這個參數不影響一般銲線 這個參數不影響一般銲線。 設定範圍:32 ~ 768 建議設定:32
Device 1
Device 2
建議設定= 35
11
ASM
8. 瓷嘴上昇與扯斷線尾,B/H 移動到燒球高度 移動到燒球高度:
W/c ‘close’
Device 1
Device 2
12
ASM
9. EFO 燒球:
FAB
Bond Ball
Device 1
Device 2
13
ASM
BSOB 銲線參數
14
17
ASM
4.3) Ball Thickness
這個參數是藉由控制 B/H 的高度用以設定值球的厚度 參數範圍:0 ~ 5 建議設定:2
4.4) Scrub Distance 這個參數的用途是利用 X/Y 工作台的水平移動造成一種震盪的效 果,以這種效果造成減弱線尾強度的方法 以這種效果造成減弱線尾強度的方法,基本設定方法為離開 金球上即可 參數範圍:4 ~ 12 建議設定:8 4.5) Tail Length 這個參數的用途是利用 B/H 的移動控制線尾長度 參數範圍: 參數範圍:30 ~ 40 建議設定:35
贝叶斯网络的参数调优方法(四)
贝叶斯网络的参数调优方法
贝叶斯网络是一种用于建模和推理的概率图模型,它经常被用来处理不确定
性和复杂的关联关系。然而,贝叶斯网络的性能在很大程度上取决于参数的选择和调优。本文将介绍一些常见的贝叶斯网络参数调优方法,帮助读者更好地理解和应用贝叶斯网络。
一、参数的选择和调优意义
在构建贝叶斯网络时,需要选择合适的参数来描述节点之间的依赖关系。参
数的选择和调优对于模型的准确性和鲁棒性具有重要的影响。如果参数选择不当,可能导致模型过拟合或欠拟合,影响模型的预测能力。
二、最大似然估计
最大似然估计是一种常见的参数调优方法。其基本思想是选择参数值,使得
给定观测数据的概率最大化。对于贝叶斯网络而言,就是要选择参数值,使得给定网络结构和数据样本的条件概率最大化。最大似然估计通常可以通过梯度下降等优化算法来求解。
三、贝叶斯估计
贝叶斯估计是另一种常见的参数调优方法。与最大似然估计不同,贝叶斯估
计引入了先验分布,以先验分布为基础,根据观测数据来更新参数的分布。通过贝叶斯估计,可以更好地处理数据量少或不均匀分布的情况,提高参数估计的准确性。
四、交叉验证
交叉验证是一种常见的评估模型性能和选择参数的方法。在贝叶斯网络中,可以通过交叉验证来选择合适的参数值,以提高模型的泛化能力。常见的交叉验证方法包括K折交叉验证、留一法交叉验证等,通过交叉验证可以更客观地评估参数的性能,并选择最优的参数。
五、结合领域知识
除了基于数据的参数调优方法外,结合领域知识也是一种重要的参数调优方法。在构建贝叶斯网络时,可以根据领域知识来选择参数的先验分布,或者限制参数的范围,以提高模型的解释性和可理解性。
TSHT BSOB Looping 改善方法 (NXPowerLite)
F o r c e
BH Touch Down Control : Before Scrub BH Touch Down RCD N2 Factor : 50% BH Touch Down Initial Force : 2 ~ 5 g
⑤
SPC1 : -5 ~ -30um SPC Speed Factor :10%~50% BH move with the 1st bond direction Move Distance : 5~30um 2nd bond point offset : 40um
凸起
焊球表面不平整
焊球表面平整
ASM Pacific Technology Ltd. © 2011
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对于焊接完焊球以后出现飞线、线摆的问题: 飞线,一般是因为线尾太长、不正常导致 则是因为焊球的平台切得不够充分,或者线尾太强导致拉线尾的时候,不容易扯断。 线摆,也是因为线尾太强,导致扯断后的线尾往劈刀里反弹。
200um S/H 50um S/H
ASM Pacific Technology Ltd. © 2014
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Forward motion direction 使用Auto cure 2, reverse motion direction使用Linear, 同时设定 twist forward offset 100um, 来增加 last kink的放线量, 增加稳定性
【案例】CSFB时延优化_BSC参数MSC_Release参数
CSFB时延优化——BSC参数MSC_Release
1. CSFB时延优化
目前的CSFB回落过程中,呼叫时延主要有以下几个过程产生:
✓4G网络的接入、重定向环节。由于4G网络的控制面时延较小,因此此环节时延较短,通常只有100多毫秒,不同区域的差距亦很小,时延差在10~20ms之内,优化的余地较小。
✓从4G重定向回2G的过程。在此过程中,UE脱离4G网络,在2G网络内执行小区重选过程,选定合适的小区进行驻留。此过程通常在2秒之内,不同区域的差异在100~200ms之内,有一定的优化余地。对跨TAC/LAC回落的情况,还需要增加LAU的1~2秒时延
✓2G网络呼叫接续阶段。此过程完全受2G网络的控制,与2G网络的呼叫控制有关。在此过程中,各区域的时延差异较大,最大可达1秒左右,主要受鉴权方式、主被叫是否并行处理等因素的影响,此阶段优化的余地较大。
为此我们对比了崇明与其他三个区域2G网呼叫的时延。崇明区域2G网络是我们诺基亚自己的,其他三个区域的2G网络都是阿朗的。
2. 2G网络呼叫信令差异
诺基亚LTE网络4个区域内,崇明区域的呼叫时延相对其他几个区域要长,通过对比呼叫流程中各个过程,目前从信令方面发现崇明的区域的鉴权过程要比其他区域长一些。通过了解,主要是因为鉴权方式的不同所导致的。
崇明区域和其他区域使用不同的鉴权方式:
崇明区域使用五元组鉴权其他区域使用三元组鉴权
由于鉴权使用不同的方式,崇明区域的鉴权请求消息要是其他区域的大,在无线上不能放在1个无线帧内发送,必须用到2个无线帧,这就导致了额外的1个无线帧的时延235ms 。通过咨询相关人员和核心网工程师,我们了解到,终端上报的classmark 影响到核心网对鉴权方式的选择。如果终端支持Rlease99之后的协议,则核心网就使用五元组进行鉴权,否则的话,核心网使用三元组进行鉴权。
基于改进BBO算法的水轮发电机组PSS2B参数优化
《自动化技术与应用》2021年第40卷第3期
控制理论与应用
Control Theory and Applications
基于改进BBO 算法的水轮发电机组PSS2B 参数优化
曾嘉俊
(广东电网责任有限公司佛山供电局,广东佛山528000)
摘
要:为了使电力系统稳定器(PSS)参数能够适应电力系统的多种运行方式,本文提出了一种可用于PSS 参数优化的算法。该算
法结合差分进化算法(DE)变异操作和自适应迁移操作对生物地理学算法(BBO)进行改进,提高了寻优能力和速度。最后,借助电力系统数字仿真软件对该算法在PSS 参数优化方面的有效性进行验证,仿真结果表明:经本文所提优化算法计算的PSS 参数能够适应电力系统的不同运行工况。
关键词:电力系统稳定器;水轮发电机;调速器;生物地理学算法中图分类号:TP18
文献标识码:A
文章编号:1003-7241(2021)003-0001-06
Parameter Optimization of PSS2B in Hydroelectric
Generator Sets Based on Improved BBO Algorithm
ZENG Jia -jun
(Foshan Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Corp,Foshan 528000China )
Abstract:In order to adapt to various operation conditions,an improved optimization algorithm is proposed to adjust the parameters
matlab 朴素贝叶斯模型参数
MATLAB朴素贝叶斯模型参数
一、介绍
朴素贝叶斯模型是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类器,它在实际应用中有着广泛的用途,包括文本分类、垃圾邮件过滤、情
感分析等领域。在MATLAB中,我们可以通过调整朴素贝叶斯模型的参数来优化分类效果。本文将介绍MATLAB中朴素贝叶斯模型的参数及其调整方法。
二、朴素贝叶斯模型参数
在MATLAB中,朴素贝叶斯模型的参数包括平滑参数(smoothing)、先验概率(prior)、类条件概率模型(distribution)、特征选择(varnames)等。下面将对这些参数逐一进行介绍。
1. 平滑参数(smoothing)
平滑参数用于避免零概率,常用的平滑方法包括拉普拉斯平滑(Laplace)、里奇平滑(Ridge)、加一平滑(Add-one)等。在MATLAB中,可以通过设定'FitMethod'参数来选择不同的平滑方法。
2. 先验概率(prior)
先验概率是指在没有任何信息的情况下,各个类别的概率。在朴素贝
叶斯模型中,先验概率可以通过'Prior'参数进行调整。在实际应用中,我们可以通过对数据集进行分析,来估计各个类别的先验概率。
3. 类条件概率模型(distribution)
类条件概率模型用于描述不同类别下特征的条件概率分布。在MATLAB中,可以通过设置'Distribution'参数来选择不同的概率分布模型,包括正态分布(normal)、多项式分布(mn)、卡方分布(kernel)等。
4. 特征选择(varnames)
特征选择指的是选择参与分类的特征。在MATLAB中,可以通过设置'PredictorNames'参数来选择不同的特征。
ASM IHAWK教材 BSOB BBOS参数设定
Tail Break
BSOB/BBOS Control
Bond Stitch On Ball (BSOB)/
Bond Ball On Stitch (BBOS)/
Contents are subject to change without prior notification Company Confidential
BSOB Contents are subject to change without prior notification BBOS
Concept and Theory
•Application is very useful to die to die bonding •Improved quality and reliability on die to die bonding •Eliminates capillary mark while promoting good intermetallic between ball and surface
The bump ball formation process is almost like bonding a normal wire,
including 1st bond,looping and 2nd bond parameters.
Company Confidential
Ball Parameters for BSOB and BBOS •Scrub Distance
–This controls the horizontal movement of the
abb系统参数
abb系统参数
摘要:
1.什么是ABB 系统参数
2.ABB 系统参数的作用
3.ABB 系统参数的类型
4.如何调整ABB 系统参数
5.ABB 系统参数调整的注意事项
正文:
ABB 系统参数是用于控制和优化ABB 机器人性能的一系列设置。这些参数可以影响机器人的运动、精度和性能,因此对ABB 机器人的稳定运行至关重要。
ABB 系统参数主要有以下几类:
- 运动参数:包括关节速度、关节加速度、工具速度和工具加速度等,这些参数影响机器人的运动性能和精度。
- 控制参数:包括控制模式、控制周期、滤波器和干扰抑制等,这些参数影响机器人对外部干扰的抵抗能力和控制精度。
- 传感器参数:包括传感器类型、采样频率和滤波器等,这些参数影响机器人对环境和自身状态的感知能力。
调整ABB 系统参数需要根据具体的应用需求和机器人型号选择合适的参数值。一般来说,调整过程包括以下几个步骤:
- 分析需求:明确机器人需要完成的任务和性能要求,例如精度、速度和
稳定性等。
- 选择参数:根据需求选择需要调整的参数,例如如果需要提高机器人的精度,可以考虑调整运动参数和控制参数。
- 设置参数:根据需求和机器人的实际情况设置合适的参数值,例如可以参考厂家的推荐值或根据实验结果进行调整。
- 验证效果:通过实际应用验证参数调整的效果,如果满足需求,则可以固定参数设置;如果不满足需求,则需要继续调整。
在调整ABB 系统参数时,需要注意以下几点:
- 安全:在进行参数调整前,确保机器人已经停止运行,并断开电源。
- 记录:记录每次参数调整的过程和结果,以便进行对比和分析。
掌握机器学习中的贝叶斯优化和超参数搜索方法
掌握机器学习中的贝叶斯优化和超参数搜索
方法
贝叶斯优化和超参数搜索方法是在机器学习中用于找到最佳模型超参数的重要技术。在本文中,我们将介绍贝叶斯优化的基本原理和超参数搜索方法,并探讨它们在机器学习中的应用。
一、贝叶斯优化的基本原理
贝叶斯优化是一种优化框架,用于在有限的迭代次数内找到目标函数的最大或最小值。它通过对目标函数进行采样观察和建模来逼近最佳解。贝叶斯优化的基本原理可以概括为以下几步骤:
1.建立先验:在开始优化之前,我们对目标函数的先验知识进行建模,通常假设目标函数服从一定的分布。
2.选择采样点:在每一次迭代中,我们根据先验知识选择一个采样点(超参数组合)进行评估。采样点的选择可以通过不同的策略来实现,例如最大化后验期望(Expected Improvement)或最大化置信上限(Upper Confidence Bound)。
3.评估目标函数:在选择好采样点后,我们评估目标函数在该采样点处的取值,得到一个新的观测样本。
4.更新后验:通过将新的观测样本与先验进行融合,我们得到一个更新后的后验分布。
5.搜索最优解:重复上述步骤,直到找到目标函数的最优解或达到预定的迭代次数。
贝叶斯优化的核心思想是通过不断收集和利用新的观测样本,来逐步改进对目标函数的建模,从而找到最佳解。
二、超参数搜索方法
超参数是在机器学习模型中需要手动设置的参数,例如学习率、正则化系数等。这些超参数的选择对于模型的性能和泛化能力有着重要影响。超参数搜索方法是用于找到最佳超参数组合的技术。
常见的超参数搜索方法包括网格搜索(Grid Search)和随机搜索(Random Search):
机器学习模型优化和调参:优化模型性能和参数配置
机器学习模型优化和调参:优化模型性能和
参数配置
在机器学习中,模型的优化和调参是非常重要的一个环节。一个好的模型可以帮助我们更好地理解数据,并且能够从数据中发现隐藏的规律,从而帮助我们做出更加准确的预测。在本文中,我们将讨论机器学习模型的优化和调参,并且介绍一些常用的优化方法和调参技巧。
1.模型的优化
模型的优化是指通过一系列的方式来提高模型的性能,使得模型可以更好地拟合数据。模型的优化可以分为两大类:一类是在模型选择的时候做一些优化,另一类是在模型已经选择好之后,对模型的参数进行优化。在下文中,我们将介绍这两大类优化的方法。
1.1模型选择的优化
在选择模型的时候,我们可以通过交叉验证的方式来选择最合适的模型。交叉验证是一种通过将数据分成多个子集,然后对每一个子
集进行一次训练和测试,并计算测试结果的均值的方法。通过交叉验证,我们可以选择出最合适的模型,并且可以避免因为数据的划分方
式造成的模型选择不当的问题。
1.2模型参数的优化
一般来说,模型的优化不仅仅是在选择模型的时候,还需要在模
型已经选择好之后对模型的参数进行优化。模型的参数优化一般是通
过调参来进行的。调参是指通过改变模型的某些参数,使得模型的性
能达到最优的状态。常见的调参方法有网格搜索、随机搜索、贝叶斯
优化等。
2.调参技巧
在调参的过程中,有一些技巧是非常有用的。下面我们将介绍一
些常用的调参技巧。
2.1网格搜索
网格搜索是一种通过遍历指定的参数空间来寻找最优参数的方法。具体来说,网格搜索会先确定每个参数可以取的值的范围,然后通过
遍历每个参数可能的取值的组合来寻找最优的参数组合。网格搜索的
贝叶斯网络的参数调优方法(十)
贝叶斯网络是一种概率图模型,它以图的形式表示随机变量之间的依赖关系,并用概率分布描述这些变量之间的关系。贝叶斯网络在机器学习和人工智能领域有着广泛的应用,例如风险分析、医学诊断、自然语言处理等领域。在贝叶斯网络中,参数的调优是一个重要的问题,它直接影响到模型的性能和准确性。本文将介绍贝叶斯网络的参数调优方法,帮助读者更好地理解和使用贝叶斯网络。
一、贝叶斯网络参数
在贝叶斯网络中,参数主要包括条件概率表和网络结构。条件概率表描述了
每个节点在给定其父节点值的条件下的概率分布,而网络结构则描述了节点之间的依赖关系。参数的调优就是要找到一组参数值,使得贝叶斯网络能够更好地拟合数据,提高模型的预测准确性。
二、贝叶斯网络参数调优方法
1. 极大似然估计
极大似然估计是一种常用的参数调优方法,它通过最大化观测数据的似然函
数来估计参数的取值。在贝叶斯网络中,可以将极大似然估计应用于条件概率表的参数估计,通过最大化观测数据在给定网络结构下的似然函数来确定参数的取值。
2. 贝叶斯估计
贝叶斯估计是一种基于贝叶斯定理的参数调优方法,它通过引入先验分布来
对参数进行估计。在贝叶斯网络中,可以将贝叶斯估计应用于条件概率表的参数估计,通过引入先验分布来对参数的不确定性进行建模,从而提高参数估计的准确性。
3. 交叉验证
交叉验证是一种常用的模型评估方法,它通过将数据集划分为训练集和测试集来评估模型的性能。在贝叶斯网络中,可以将交叉验证应用于参数调优,通过交叉验证来评估不同参数取值对模型性能的影响,从而选择最优的参数取值。
4. 基于信息准则的参数选择
贝叶斯优化自动调参方法
贝叶斯优化自动调参方法
贝叶斯优化(Bayesian Optimization)是一种基于贝叶斯推断的自动调参方法。它通过建立目标函数(例如模型的性能评估指标)与超参数之间的映射关系,利用贝叶斯推断进行迭代优化,找到能够使目标函数最优的超参数组合。
贝叶斯优化的一般步骤如下:
1. 定义目标函数:根据实际问题,定义一个需要优化的目标函数,例如交叉验证得分或模型的测试误差。
2. 定义超参数空间:确定需要优化的超参数以及其可能的取值范围。
3. 建立代理模型:选择一个代理模型来近似目标函数与超参数之间的映射关系。常用的代理模型包括高斯过程回归(Gaussian Process Regression)和随机森林(Random Forests)等。
4. 设计采样策略:根据当前建立的代理模型,通过一定策略选择下一个要采样的超参数组合。
5. 更新代理模型:采样得到新的超参数组合,使用该组合进行模型训练并评估目标函数的值。更新代理模型,如更新高斯过程的超参数或随机森林的树等。
6. 迭代优化:重复步骤4和步骤5,直到达到预设的迭代次数或满足其他终止条件。
通过这种方式,贝叶斯优化能够在有限的迭代次数内找到最优的超参数组合,从而提高模型的性能。
贝叶斯优化在机器学习和深度学习领域被广泛应用于模型调参。相比于传统的网格搜索或随机搜索,贝叶斯优化能够更快地找到最优的超参数组合,并且可以通过建模来利用已有的观测数据进行预测,帮助我们更好地理解超参数的影响。
BSOBa
我们做的是SMD3528全彩的材料,bsob模式打线,ASM eg60机台,gaiser1.5的瓷嘴,1.0的金线,不知道bsob模式需要调哪些参数,老是断线。希望有做过同类材料的同行给一份参数,要自己确实用过的,没做过的就不要写了,如果有用,还可以追加金币的。
1 是bsob的那个点断吗?可以试试调整劈刀的OFFSET,还可以更改切尾丝的模式
2 1.0的金线用1.3的磁嘴就行了,这样BSOB好调一点。其实BSOB到了EAGLE60已经很好调的呀,不像AB339了,参数大多都是独立的了,主要调好以下参数就差不多了
植球的参数,BSOB BALL PARAMETER,就是时间功率和FORCE了,这个一般和第一点参数差不多.鱼尾压在球上的参数,这个东西多一点,要点经验,断线的话一般都是这里引起的真要请教,先把你的参数抄一份上来,大家才好帮你忙又不用那么费劲啊
3Loop Base:3;Ball Offset: -60;Ball Thickness: 4;Scrub Distance:25;我这这些参数跑得很久了,没有一点问题…
4要根据你的残料才能出参数,主要都是在ball control 和wire control 里面。楼主用的基板是什么样的,LF还是substrate,对你的封装不是很了解。
5这个嘛,参数不难,一般1st wire 用60-70 ,2nd用50-50,老断线可能是球烧得不好。
看一下瓷嘴和打火杆的位置,还有就是打火的那一块,一般就这些小问题,同时确保你的金线经过的每部份都是干净的
python 贝叶斯调参
python 贝叶斯调参
在机器学习中,贝叶斯优化(Bayesian Optimization)是一种用于调参的方法,它通过贝叶斯推断的方法在参数空间中寻找最优的参数组合,以优化模型的性能。
具体来说,贝叶斯调参的过程通常包括以下步骤:
1. 定义参数空间:首先需要定义模型的参数空间,即确定需要优化的参数和其取值范围。这些参数可以包括学习率、树的深度、正则化参数等。
2. 选择代理模型:在贝叶斯优化中,通常会使用代理模型(surrogate model)来模拟目标函数(即模型的性能指标),以估计参数空间中的最优值。常用的代理模型包括高斯过程(Gaussian Process)和树形 Parzen 估计器(Tree Parzen Estimator)。
3. 制定优化策略:在每一次迭代中,贝叶斯优化会基于代理模型选择下一个候选参数,并评估其在目标函数上的表现。常见的优化策略包括熵权值采样(Entropy Weighted Sampling)和高斯过程上的置信区间(Upper Confidence Bound for Gaussian Process)。
4. 更新代理模型:在每次迭代中,新的观测数据会被用来更新代理模型,以更准确地估计参数空间中的性能表现。
5. 迭代优化:重复进行第3步和第4步,直到达到预定的迭代次数或收敛条件。
使用贝叶斯优化来调参的好处在于,相比于传统的网格搜索或随机搜索,贝叶斯优化能够更加高效地在参数空间中搜索最优解,
因为它能够利用之前的观测结果来指导下一次的参数选择,从而更加智能地进行搜索。这种方法特别适用于那些目标函数计算成本高昂的情况下,因为贝叶斯优化可以在有限的观测数据下寻找到较为合适的参数组合。
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15
铜线SSB工艺参数优化方法(技术攻关)
Parameter
Bump Tip Bump C/V Bump USG
Setting Range
8
Recommended Setting
8 0.5 (Ultra 1.0) Flash:90 Sram:100 Flash:31 Sram:34 70% 0.5 0.9 0.8 -0.9 0.6 35 45 -1
一、技术方案
现有KNS WB机器SSB线弧的植球模式有两种Accu Bump与Flex
Bump。Accu Bump植球模式的示意图与劈刀(capillary)运动轨迹如 下图所示:
图2 Accu Bump模式示意图
图3 Accu Bump模式劈刀运动轨迹
4
铜线SSB工艺参数优化方法(技术方案) 工艺参数优化方法
影响Smooth Force所需的力:
10
铜线SSB工艺参数优化方法(技术攻关) 工艺参数优化方法
二、关键技术攻关
1、植球(Bump)后脱焊
植球(Bump)时,当水平分力大于铜球与铝垫的结合力时就容易造 成球脱,示意图与具体球脱图片如图2所示。
图10 植球(Bump)后脱球
方法1、Fold/Smooth Method采用Force模式。方案2中Step2与
现各种异常。
3、 Accu Bump与Flex Bump中,对Bump球上打二焊点时的参数一般 都应设置为Force+Scrub模式,该参数模式较其他模式打的比较稳定。
22
谢 谢!
23
8
铜线SSB工艺参数优化方法(技术方案) 工艺参数优化方法
Step 1
Separation Height
Step 2
Smoothness Distance
Step 3
Smooth Force
Step 4
Smooth2 Sep Hit
Step 5
Smooth2 Distance
Step 6
Smooth2 Force
六、植球(Bump)后SHTL(Short Tail)报警的解决方法
七、植球(Bump)后LGTL(Long Tail)报警的解决f方法
2
铜线SSB工艺参数优化方法(技术方案) 工艺参数优化方法
实例铜线SSB展示
QFN产品(注:以下数据均在SPEC之内)
图1 铜线SSB展示图
3
铜线SSB工艺参数优化方法(技术方案)
方案1:
采用与金线SSB线弧相同的参数模式来进行SSB线弧的铜线验证,使
用DOE优化参数,确认方法是否可行。其中,植球(Bump)模式采用 Accu Bump与Flex Bump; Fold/Smooth Method采用Position模式,这
里以Accu Bump为例进行说明,其主要参数如下。
图6 Position模式示意图
Cap offset 为负
/ /
Fold Rtn Offset需要略大于Fold Offset
/ / / 原则上应与Fold Rtn Offset一致 ,为了2nd 更好的粘结,故设置略 高。
Cap Bond Offset 需要等 于 Fold Rtn Offset,才能 使Capillary的Face Angle 和Bump切出来的平面吻合。
16
铜线SSB工艺参数优化方法(技术攻关)
3、第二焊点切线后SHTL(Shot Tail)报警 铜线SSB,第二焊点切线后由于材料或参数原因容易产生SHTL报警, 解决方法建议:降低摩擦参数或摩擦选择沿着线的方向(In-Line mod e)。
图13 第二焊点切线SHTL实例图
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铜线SSB工艺参数优化方法(技术攻关)
铜线SSB工艺参数优化方法
TianShui HuaTian Technology CO., Ltd www.tsht.com
目录(CONTENTS)
一、完整的铜线SSB解决方案 二、植球(Bump)后脱焊的解决方法 三、第二点拉力(Stitch pull)偏小的解决方法 四、第二焊点切线后SHTL(Short Tail)报警的解决方法 五、第二焊点切线后失铝(Metal Void)的解决方法
4、第二焊点切线后将焊球带起失铝(Metal Void) 第二焊点切完鱼尾线后拉线尾时将焊球带起造成失铝或脱球(鱼尾 与Bump球连在一起),具体图片如下图所示。
图14 第二焊点切线后失铝实例图
解决方法,可以使用图15所示的SSB弧形第二焊点切线的三种模式 进行切线参数的优化。图15所示第一种模式为以现行焊线的第二焊点
使得无法由排列方向正常 变形,变形的晶粒造成阻挡而一直感应集中。
方法2、第一焊点参数的调整,通过增加X与Y方向的摩擦相位来增加粘
合区域的面积,从而增加铜球与铝垫的结合力,解决植球(Bump)后的
脱球问题。
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铜线SSB工艺参数优化方法(技术攻关)
图11 第一焊点参数调试例子
13
铜线SSB工艺参数优化方法(技术攻关)
2、第二焊点拉力(Stitch pull)小
铜线SSB,第二焊点切线的位置对拉力(Stitch pull)大小影响很大,
如下图所示,当Cap-Bond Offset设置为零时,鱼尾与Bump球接触的面 积很小,如图12(左)黑色为接触面积),从而造成拉力小。一般情况,
Cap-Bond Offset要设为负值才能使Stitch Bond和Bump很好的粘结在一
方案2以Accu Bump模式的Bump过程示意图如图9所示,其中主要参数
为Separation Height、Smoothness Distance、Smooth Force、Smo
oth2 Sep Hit、Smooth2 Distance、和Smooth2 Force。 Separation Height此参数为劈刀平移动作时的起始位置高度,此高度若设置太大会
Step3,线径经过拉扯挤压后会产生应力集中,而应力集中会阻挡
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铜线SSB工艺参数优化方法(技术攻关)
Smooth2 Distance移动时所产生的水平分力,减少对铜球的冲击,从
而降低脱球的风险。注:应力集中的地方多发生在材料弯曲变形时,若
晶粒内的原子因为外力超出材料结构本身所能承受的最大极限,就会产 生永久位移,这就是所谓的差排,差排的产生是由于晶粒大小发生变化,
图9 方案2中Bump过程示意图
1--Separation Height 2--Smoothness Distance 3--Smooth Force
4-- Smooth2 Sep Hit 5 --Smooth2 Distance 6-- Smooth2 Force
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铜线SSB工艺参数优化方法(技术方案) 工艺参数优化方法
起。
图12 第二焊点切线的位置示意图 14
铜线SSB工艺参数优化方法(技术攻关)
对于Reverse Bond,Cap bond offset 一定要设为负值才能使Stitch和
Bump很好的粘结在一起。
Cap offset = 0
Cap offset 为负
Cap offset 为正
此角度能做到和Capillary的Face Angle一样,能使2nd Stitch更好。这由Bump和Fold的参数来决定(Bump Height, Separation Height,Fold Offset,Fold Rtn Offset,Fold Factor)。 这里越小越好,但是不能没有。 太大:Capillary在扯断线尾时,将导致Lift Ball 没有:导致SHTL,EFO。 Fold Rtn Offset 越大,这里将越小。
Flex Bump植球模式的示意图与劈刀(capillary)运动轨迹如下 图所示:
图4 Flex Bump模式示意图
图5 Flex Bump模式劈刀运动轨迹
在现有常用SSB技术的基础上,通过理论分析和可靠性论证,初步
确定材料和设备。然后采用两种不同的技术方法进行研究。
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铜线SSB工艺参数优化方法(技术方案) 工艺参数优化方法
Remark
/ Ultra由于Fmode,所以CV用1.0 /
0.5 (Ultra 1.0 )
Flash:80~95 Sram:90~115 Flash:29~33 Sram:30~36 50%~80% 0.4~0.7 0.8~1.1 0.7~1.2 -0.7~-1.3 0.5~1.2 30~45 40~55 -0.8~-1.2
图17 Bump植球后LGTL报警 21
铜线SSB工艺参数优化方法(技术总结)
三、小结
1、 Accu Bump与Flex Bump。Accu Bump植球模式参数设置比较简 单, Flex Bump参数设置比较复杂,但是效果好,特别是对Bump球 上打完二焊点后鱼尾离芯片表面距离太小的产品有很好的改善。 2、 Accu Bump与Flex Bump中,采用Force 模式比Position模式稳定, Position刚开始加工还可以,随着加工过程中劈刀的磨损后,就会出
Bump Force
/
Bump Lift Threshold
Bump Height Separation Height Fold Offset Fold Rtn Offset Fold Factor SSB USG SSB Force Cap Bond Offset
Face Angle
做完Bump, 扯线的速度限制 /
图7 劈刀参数示意图 6
铜线SSB工艺参数优化方法(技术方案) 工艺参数优化方法
从图2与图3可以看出Ac源自文库u Bump的主要参数为Bump height、Sep
aration height与Smooth Distance。其中Bump height是指Smooth Di
stance到达的高度,一般设在Separation height的50%到80%; Sep aration height是在Smooth Distance开始之前,Capillary上升的高度;
图16 Bump植球后SHTL报警 20
铜线SSB工艺参数优化方法(技术攻关)
6、植球(Bump)后LGTL(Long Tail)报警 在Bump植球后出现LGTL报警,具体如图17所示,解决方法,建议: 对于方案1,调整优化Bump参数;对于方案2,依据实际情况增加Sm ooth2 Force,减小Bump Smooth2 Distance。
Smooth Distance平滑作用,其大小为(Tip-CD)/2,其中Tip和CD
是指Capillary参数,示意图参看图7。
方案2:
植球(Bump)模式采用Accu Bump与Flex Bump; Fold/Sm ooth Method采用Force模式对铜线SSB线弧进行DOE验证。根据产品
检测结果和良率及可靠性水平,不断调整优化焊线关键工艺过程的参数,
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铜线SSB工艺参数优化方法(技术方案) 工艺参数优化方法
使产品质量达到量产化水平,并通过可靠性测试。此方法中 Fold/Smo
oth Method采用Force模式控制下的Short fold与Long Fold示意图如
下图所示。
图8 Force模式Short fold与Long Fold示意图
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铜线SSB工艺参数优化方法(技术攻关)
参数作为切线参数;第二种模式为以设定线群的第二焊点参数作为切
线参数,建议设定Forward bong group;第三种模式以独立的参数作
为切线参数。
图15 SSB弧形第二焊点切线模式
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铜线SSB工艺参数优化方法(技术攻关)
5、植球(Bump)后SHTL(Short Tail)报警 在Bump植球后出现SHTL报警,具体如图16所示,解决方法,建 议:对于方案1,依据实际情况增加或降低参数Smooth Distance; 对于方案2,依据实际情况增加或降低参数Smooth2 Force,减小 Bump Smooth2 Distance。