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如何运用统计软件控制再流焊工艺缺陷

导读: 统计是客观测量变量的工具,它的正确应用是以正态随机变量为前提。在生产中许多变量是正态随机变量。如果子样大小足够大,并保证是随机抽样,那么对生产中大部分变量来说这是正确的。根据中心极限原理,一批子样30个足以呈现出正态分布。

  统计是客观测量变量的工具,它的正确应用是以正态随机变量为前提。在生产中许多变量是正态随机变量。如果子样大小足够大,并保证是随机抽样,那么对生产中大部分变量来说这是正确的。根据中心极限原理,一批子样30个足以呈现出正态分布。

  在再流焊工艺中,一个正态随机变量是PCB传送通过炉子时的温度,这个温度不总是一样的,但它通常围绕一个经常发生的值而群集。对它进行统计有两种方法:一种方法是测量通过炉子的每一块板子的温度,但这种方法往往有困难或者根本不可能办到,是不切合实际且费用昂贵;另一种方法是通过考察部分去掌握全体,当然这时必须要求子样大小足够大,同时保证抽样的随机性,只有这样温度测试才是正确的,正态随机分布才能显现。通常测试板温度绝大多数在平均温度值附近。其标准偏差客观地给出温度远离平均值的离差。在正态随机变量分布中,68%的测量值将落在平均值±1标准偏差之间。99.74%的测量值将落在±3标准偏差之间。本文主要介绍再流焊工艺的统计过程控制。

  1、再流焊温度曲线的监控

  一个综合的再流焊SPC程序将监控所有引起焊接缺陷的变量。为了能客观地检测温度曲线,需用统计的方法测量下列变量:峰值温度、高于183℃的液化时间和温度上升率等。这些变量是炉温、负载、控制方式和传送带速度的函数。

  使用的再流焊炉是高纯再流系统,经过一个回流闭环循环后,用过的气体通过入口排出。这样流动模式可使炉子免维修,同时消除了清洗过程对温度曲线的影响。炉子采用了一个低热容加热元件,该元件对负载和温度设定的变化反应迅速。如果炉子温度保持在±10℃的范围内,生产温度就可保证在±2.5℃范围内,并且可重复。

  测试板的制备。将两个热电偶用环氧树脂粘在FR-4板上,该板没有铜层,因此导电通路被最小化在元件和板子表面之间。将一个标号为1#的K类热电偶用环氧树脂粘到板子表面,将一个标号为2#的热电偶粘附在68针J形引线器件的底面。

  炉子负载模拟。采用两个其它类型的板子:304.8mm×304.8mm×2.3mm铝板和304.8mm×304.8mm×1.6mm黑钢板。以往的测试已经表明铝板代表常用的大PCB,而黑钢板代表极高密度组装的大板子。负载系数用板子所占传送带空间与可占传送带空间比率的百分比来表示。例如:板子的长度为304.8mm长,传送带上板子之间的间距也为304.8mm长,那么,负载系数为50%。

  当炉子负载恒定不变时,PCB温度曲线的控制比较容易,而当负载不稳定时,即板子的热容量各不相同时,温度曲线的控制很困难。不管怎样,只有子样是完全随机的,生产工序也是尽可能随机的,即在不同的日期内由不同的操作者在随机负载条件下进行测量,统计子样的结果才是唯一有效的,一批子样至少需要30次测试。

  温度曲线测量结果。从测量结果得出,所有热电偶温度曲线十分相近,几乎是同样的,所有峰值温度满足±2.5℃炉子的可重复性技术规范。这主要归功于控制系统的迅速响应和传送带速度的良好控制。只要炉子和板子的类型不变,客观统计的温度曲线将保持一致。随机测试的结果将不断地添加到统计数据库中,用以连续地监视工艺过程。

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