Введение к работе
Актуальность работы. Современный подход при подготовке и реализации технологических процессов во всех областях производственной деятельности требует интеграции систем автоматизации проектирования (САПР, АСТПП, АСУТП) на основе организации информационной поддержки, как отдельных этапов, так и всего жизненного цикла изделий. В качестве базы такой интеграции могут рассматриваться подходы на основе CALS-технологий. Особенно это актуально в таких наукоемких областях, как микроэлектроника.
Производство микроэлектронных изделий требует высокого уровня автоматизации основных и вспомогательных этапов, а также контроля каждого из них. Необходимость в этом объясняется высокими темпами развития элементной базы, требованием к повышению скорости проектирования и разработки изделий, увеличением объемов и сложности проектных работ. Поэтому основная сложность контроля и принятие на его основе соответствующих проектных или производственных решений связана с многокритериальностью оценки качества реализации каждого этапа или отдельных операций.
Повышение качества микроэлектронной аппаратуры (МЭА) требует анализа соответствия выполнения технологических операций, прежде всего качества паяных соединений печатных плат.
Анализ дефектов паяных соединений позволяет определить причины, которые привели к их возникновению (нарушение условий проведения технологического процесса; нарушение принципов проектирования микроэлектронной аппаратуры), и при необходимости внести изменения в проектную или технологическую документацию для устранения повторного возникновения дефектов.
Существующие сегодня системы автоматизированного оптического контроля (АОК) позволяют выявлять большое количество дефектов на печатных платах: неправильная установка компонентов, отсутствие припоя или, наоборот, его излишнее количество, и т.д. Миниатюризация и, следовательно, повышение плотности монтажа требует применения более качественных методов с точки зрения пространственного разрешения при контроле, а также новых технологических решений на основе модернизированных конструктивных элементов. Использование компонентов с выводами на нижней части корпуса микросхемы привело к созданию и использованию средств, позволяющих осуществлять контроль оптически невидимых дефектов. Расширение функциональных возможностей оптического контроля было возможно за счет использования дополнительных камер и математических подходов обработки дополнительной информации. Однако такие решения не являются экономически эффективными.
Еще одним подходом повышения качества является использование систем автоматизированного рентгеновского контроля (АРК), либо комбинированных систем АОК и АРК. Поскольку рентгеновские системы существенно отличаются от оптических по типу используемого излучения и
виду получаемых изображений, то развитые методы обработки результатов оптического контроля и анализа изображений оказываются неприменимыми. Существующие методы автоматизации процесса обнаружения дефектов при АРК требуют внесения конструктивных изменений в рисунок печатной платы, что приводит к снижению плотности монтажа и требует внесения изменений в технологический процесс изготовления печатной платы, что часто неприемлемо. Поэтому для оценки качества исследуемого объекта при использовании АРК используются эвристический подход, основанный на опыте оператора. Изображения представляются в виде градаций серого цвета, поэтому многие неоднородные области могут быть незамечены человеком (немаловажную роль также играет фактор усталости). Для этого необходимо повысить информационный уровень изображения. Эта задача решается на основе контекстно-зависимого подхода обработки информации, который основан на выделении областей (кластеров), имеющих сходные характеристики.
Существующие методы кластеризации (статистические алгоритмы, персептроны и т.д.) обладают рядом недостатков, такими как требование начального задания количества кластеров, необходимость участия человека при обучении, не позволяют модифицировать данные в кластерах в процессе своей работы, требуют большого количества параметров для настройки.
Поэтому является актуальной задача создание метода АСТТШ, позволяющего повысить качество обнаружения дефектов паяных соединений печатных плат и сократить время на анализ оператором изделия. В качестве основы для автоматизированного метода распознавания дефектов паяных соединений выбрана модель нейронной сети адаптивно-резонансной теории, которая лишена недостатков, присущих другим методам кластеризации.
Цель исследования. Цель настоящей работы заключается в повышении качества МЭА за счет улучшения контроля паяных соединений для обнаружения дефектов при проведении АРК печатных плат с использованием метода распознавания образов на основе модели нейронной сети адаптивно-резонансной теории.
Задачи исследования. Основными задачами исследования являются:
анализ состояния проблемы качества микроэлектронных изделий в процессе производства;
анализ методов распознавания образов;
разработка автоматизированного метода контроля качества паяных соединений АСТПП для обнаружения дефектов при проведении рентгеновского контроля на основе модели нейронной сети адаптивно-резонансной теории;
разработка алгоритма и программного обеспечения автоматизированного контроля паяных соединений для повышения качества обнаружения дефектов печатных плат;
внедрение разработанного автоматизированного метода распознавания дефектов паяных соединений в процесс проектирования и производства печатных плат, а также в учебный процесс вуза.
Объект исследования. Объектом исследования данной работы являются вопросы повышения качества микроэлектронных изделий в процессе проектирования, технологической подготовки и производства.
Предмет исследования. Предметом исследования является АСТПП, предназначенная для обнаружения дефектов паяных соединений печатных плат при автоматизированном рентгеновском контроле.
Методы исследования. Для достижения поставленной в работе цели использовались следующие методы исследования: теория принятия решений; системный анализ; анализ процесса проектирования, производства и контроля качества печатных плат; анализ элементов системы распознавания образов, предназначенных для контроля качества паяных соединений печатных плат; моделирование нейросетевой структуры адаптивно-резонансной теории применительно к решаемой задаче; экспериментальный анализ результатов работы нейросетевой модели.
Научная новизна. Научная новизна полученных в диссертации результатов теоретических и экспериментальных исследований заключается в следующем:
- разработана модель автоматизированного контроля паяных соединений на основе нейронной сети адаптивно-резонансной теории, которая, в отличие от уже существующих, позволяет обрабатывать изображения паяных соединений, получаемые в результате проведения автоматизированного рентгеновского контроля печатных плат;
-разработан новый метод контроля паяных соединений, предназначенный для повышения качества обнаружения дефектов при автоматизированном рентгеновском контроле на основе модели нейронной сети адаптивно-резонансной теории, позволяющий, в отличие от известных, адаптивно формировать кластеры при работе с изображениями, характеристики которых изменяются в широких пределах;
-разработаны алгоритм и программное обеспечение АСТПП для автоматизированного контроля качества паяных соединений, позволяющие проводить анализ печатных плат и обнаруживать дефекты;
-разработка научно-обоснованных рекомендаций по применению системы контроля паяных соединений при проведении автоматизированного рентгеновского контроля печатных плат, позволяющего повысить качество МЭА за счет применения модели нейронной сети адаптивно-резонансной теории.
Практическая значимость исследования. На основе методов, предложенных в диссертационной работе, создана автоматизированная система распознавания, предназначенная для обнаружения дефектов печатных плат при рентгеновском контроле. Эта система позволяет повысить эффективность всех этапов жизненного цикла изделий микроэлектронной аппаратуры.
Анализ нейронной сети на основе адаптивно-резонансной теории позволил получить алгоритм, который впервые был применен для кластеризации элементов изображений паяных соединений при рентгеновском контроле. В результате изображения в градациях серого были разделены на
области, которые позволяют оператору намного быстрее выявлять дефекты и неоднородности в паяных соединениях, при этом, изменяя параметры алгоритма, можно изменять чувствительность системы к неоднородностям. Адаптивность алгоритма позволила уменьшить влияние качества съемки на процесс распознавания образов и, следовательно, на обнаружение дефектов.
Реализация результатов работы. Полученные в диссертационной работе результаты внедрены в процесс проектирования и тестирования печатных плат в ООО «ОСАТЕК».
Для использования в учебном процессе кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» (ИТАС) МИЭМ разработано приложение, позволяющее проводить кластеризацию входных бинарных образов и демонстрировать все этапы работы нейронной сети адаптивно-резонансной теории ART1. Результаты работы использованы при изучении дисциплин «Методы принятия решений» и «Интеллектуальные подсистемы САПР».
Апробация работы. Результаты работы докладывались на Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ (Москва) в 2007, 2008, 2009, 2010 гг.; на III Всероссийской научно-технической конференции «Аэрокосмические технологии» (Реутов) в 2007 г.; на Межвузовской научно-технической конференции аспирантов, студентов и молодых ученых «Современные информационные системы и технологии» МГТУ им. Н.Э.Баумана (Москва) в 2007 г.
Публикации. По теме диссертации подготовлено 8 публикаций, в том числе 2 в журналах, включенных в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук, а также получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и двух приложений. Приложения содержат акты внедрения и текст разработанных программ.
