贴片机过程能力指数Cpk的验证

 

一个测量长期精度和可靠性的新方法

戴弗.赣斯特(美)

为贴片机作品质接受试验(QAT, Qaulity Acceptance Test)，其中的挑战是保证所要测量的参数可以准确代表机器的长期性能。测量必须量化和验证X轴、Y轴和q 旋转偏移理想贴装位置的偏移量。一种用来验证贴装精度的方法使用了一种玻璃心子，它和一个“完美的”高引脚数QFP的焊盘镶印在一起，该QFP是用来机器贴装的(看引脚图)。通过贴装一个理想的元件，这里是140引脚、0.025”脚距的QFP，摄像机和贴装芯轴两者的精度都可被一致地测量到。除了特定的机器性能数据外，内在的可用性、生产能力和可靠性的测量应该在多台机器的累积数据的基础上提供。在完成预先的干循环和设定步骤之后，包括变换和校准，品质接收规范(QAC, Quality Acceptance Criteria)步骤开始了。

八个阶段的步骤

QAC是贴片机必须满足的准确的性能参数。八个阶段的QAC步骤中的第一步是，最初的24小时的干循环，期间机器必须连续无误地工作。

第二个阶段要求元件准确地贴装在两个板上，每个板上包括32个140引脚的玻璃心子元件。主板上有6个全局基准点，用作机器贴装前和视觉测量系统检验元件贴装精度的参照。贴装板的数量视乎被测试机器的特定头和摄像机的配置而定，例如，机器有两个贴片头和两个摄像机，那么必须用总共256个元件(35,840个引脚)贴装8块板。这包括了贴片头和摄像机的所有可能的组合。

用所有四个贴装芯轴，在所有四个方向：0° , 90° , 180° , 270° 贴装元件。跟着这个步骤，用测量系统扫描每个板，可得出任何偏移的完整列表。每个140引脚的玻璃心子包含两个圆形基准点，相对于元件对应角的引脚布置精度为± 0.0001”，用于计算X、Y和q 旋转的偏移。所有32个贴片都通过系统测量，并计算出每个贴片的偏移。这个预定的参数在X和Y方向为± 0.003”，q 旋转方向为± 0.2，机器对每个元件贴装都必须保持。

为了通过最初的“慢跑”，贴装在板面各个位置的32个元件都必须满足四个测试规范：在运行时，任何贴装位置都不能超出± 0.003”或± 0.2的规格。另外，X和Y偏移的平均值不能超过± 0.0015”，它们的标准偏移量必须在0.0006”范围内， q 的标准偏移量必须小于或等于0.047° ，其平均偏移量小于± 0.06° ，Cpk(过程能力指数process capability index) 在所有三个量化区域都大于1.50。这转换成最小4.5s 或最大允许大约每百万之3.4个缺陷(dpm, defects per million)。

通常，现在实现的性能系数超过2.0的过程能力指数，或大约每十亿之2个缺陷(6s 性能)。这个测量步骤允许制造商测量其生产要求得到怎样的满足。

累积完成后，单个的性能资料用来计算板上贴装的所有元件的平均和标准偏移，再决定Cpk。最终的QAC总结应由测量系统提供，列出目标位置，偏移目标的量，计算出各种脚距的引脚到焊盘的覆盖面积，单位：千分之一英寸，(图一)

Name: David Gunster							Pattern: STD Dual			Cal#: 3
Ambient temp: 67.8							Board ID: 2			S/W level: Spec
Time: 16:03:02							Comp: 356			Spindles: All
Date: 08/08/95							Pitch: 10			Diag: off
Mach Type: GSM1							Head Type: HFH			Head Loc: Frt
PEC Information
Global Fiducials: 6 point								Specifications
								UIC Tolerance		% Voverage
								X, Y + - 0.0030		75% @
								Theta + - 0.20		LW = Pitch* .5
										PW = LW*1.25
										Span = 1.5
Correction Matrix
	0.999986	0.000592	-1.49735
	-0.00055	0.999952	22.76718
Board #2 Data									UIC P/F	EST. % COV
VW	PL	SP	XNM	YNM	TNM	XDEV	YDEV	TDEV	X Y T MLTE	20	25	30
1	1	1	4	1	0	0	-0.0001	0.003	0.0001	100	100	100
2	5	2	6	1	0	0.0004	-0.0001	0.0357	0.0009	100	100	100
3	9	3	7	1	0	0	0.0002	0.0009	0.0002	100	100	100
4	13	4	9	1	0	0.0003	0.0000	0.0011	0.0003	100	100	100
5	3	1	4	4	180	-0.0002	-0.0003	0.0168	0.0005	100	100	100
6	7	2	6	4	180	0.0004	-0.0007	0.0666	0.0016	97	100	100
7	11	3	7	4	180	0.0001	-0.0002	0.013	0.0004	100	100	100
8	15	4	9	4	180	0.0001	-0.0002	0.0169	0.0004	100	100	100
9	2	1	4	2	90	-0.0003	0.0005	0.0562	0.0012	100	100	100
10	6	2	6	2	90	-0.0002	-0.0002	0.0709	0.0011	100	100	100
11	10	3	7	2	90	0.0001	0.0000	0.001	0.0001	100	100	100
12	14	4	9	2	90	-0.0001	0.0001	0.0061	0.0002	100	100	100
13	4	1	4	6	270	0.0001	-0.0005	0.0316	0.0009	100	100	100
14	8	2	6	6	270	0.0005	-0.0005	0.0521	0.0012	100	100	100
15	12	3	7	6	270	0.0001	-0.0001	-0.0031	0.0001	100	100	100
16	16	4	9	6	270	0.0002	-0.0001	-0.0167	0.0004	100	100	100
17	17	4	14	2	0	-0.0002	0.0001	0.0301	0.0006	100	100	100
18	18	3	1	2	0	-0.0001	0.0001	-0.0195	0.0004	100	100	100
19	19	2	1	4	0	0	-0.0001	0.0432	0.0007	100	100	100
20	20	1	14	4	0	-0.0003	-0.0001	0.014	0.0005	100	100	100
21	21	4	2	1	90	-0.0003	-0.0001	0.0243	0.0006	100	100	100
22	22	3	2	2	90	-0.0003	-0.0003	0.0214	0.0006	100	100	100
23	23	2	2	4	90	-0.0003	-0.0004	0.0637	0.0012	100	100	100
24	24	1	2	6	90	-0.0003	-0.0005	0.0116	0.0007	100	100	100
25	25	4	11	1	180	0.0002	0.0000	-0.0164	0.0004	100	100	100
26	26	3	11	2	180	0	-0.0001	0.0317	0.0005	100	100	100
27	27	2	11	4	180	-0.0002	-0.0003	0.0139	0.0005	100	100	100
28	28	1	11	6	180	-0.0003	-0.0005	0.0283	0.0009	100	100	100
29	29	4	12	1	270	0	0.0000	0.0225	0.0003	100	100	100
30	30	3	12	2	270	-0.0005	0.0000	0.011	0.0006	100	100	100
31	31	2	12	4	270	0.0001	-0.0004	0.0473	0.001	100	100	100
32	32	1	12	6	270	0	-0.0003	0.0207	0.0006	100	100	100
Summary Board #2
Parameter		N				Mean	STD DEV	MIN	MAX	CPK
X		32				-0.00003	0.00025	-0.00048	0.00053	4.00477
Y		32				-0.00016		-0.00071	0.0005	3.79266
Theta		32				0.02188		-0.01949	0.07086	2.49679
Summary run #101
Parameter		N				Mean	STD DEV	MIN	MAX	CPK
X		64				-0.00003	0.00023	-0.00048	0.00053	4.32489
Y		64				-0.00004	0.00026	-0.00071	0.0006	3.84329
Theta		64				0.02191	0.02174	-0.01949	0.07086	2.7301
Total Boards in Run: 2

图一, Final run QAC suymmary

机器属性运行

在机器通过这些测试后，3000个元件的机器属性运行开始了，贴装全部规格的标准SMD，包括：0603，0805，1206片状，SOT23，SOIC08，PLCC44和QFP100。是生产准备运行，没有通过/失效的标准，它允许任何送料器或其它机械部分的重置。跟踪到的缺陷可能包括上面朝下的元件、侧立或竖立的元件，偏移的元件和任何焊盘覆盖面积小于75%的元件。

评估过程的下一步是另一个12小时的不停止干循环。

接下来是第二个玻璃心子元件运行，要求一块32个玻璃元件的板，摄像机和贴片头，和第二阶段相同的过程。(贴片板的数量由头和相机的组合总数决定。) 再一次，为第一个玻璃元件所建立的要求必须得到满足，以使机器继续QAC。

完成预定的QAC步骤后，机器必须经历3000个元件贴装的最后运行，只允许仅仅一个错误。如果不止一个贴装错误，根源必须找到，并更正。在这个阶段，机器的内在可用性不能低于98%。

最后的12小时干循环运行，不允许任何失效。最后一个贴装系列，要求用140引脚的QFP玻璃心元件、摄像机和贴片头来贴装两块板，用测量系统扫描所有贴装位置，记录数据，作出图表。

过程能力指数

板的设计几何形状和要求的品质等级，决定一个给定应用中的装配设备的性能(精度和可重复性)要求。例如，考虑以下情况，元件引脚贴放在板的焊盘上(图二)：基于其几何形状，贴装过程(只在X方向)的参数限定是焊盘上准确中心定位的引脚的 ± {Wp – Wl)/2 + C (C 的单位是0.001”)。即，当焊盘上引脚贴放位置超出+X(规定上限)或-X(规定下限)方向上的规定限值，则板被不接受。

图二, Lead-to-pad coverage and deviation permitted

一旦决定了板的最坏情况的规定限值，设备供应者提供的统计数据可以放入下式中：

Cpk = minimum of {(USL – m ) / 3 s , (m - LSL) / 3 s }

这里，m 和s 分别是平均和标准偏差，通过设备在许多程序驱动的试验中得到。这些数据和一个详细的试验方法说明一起提供，通过该试验方法收集数据，以保证机器性能满足所规定的性能要求。Cpk的结果数值是和标准偏差值成比例的，这个标准偏差值落在分布平均值和最近的规定上和下限之间。Cpk是重要的，因为它传达了给定贴装精度上的规定的缺陷率(图三)。

图三, The distribution of deviation from normal X, Y and Theta.

支持服务

给客户提供支持服务，对设备制造商是必须的，同样提供保持通讯线开放的责任感，以得到机器的准确的、可理解的信息。为了满足知情的需求，应该在发货时提供完整的机器性能说明文件，应该包括含有所有在QAC测试期间收集的机器规格数据的表格，以及解释术语和收集信息类型的文件。

为了帮助顾客明白QAC过程和提供解答有关设备的技术问题的联系地址，文件中也必须包括直接参与QAC评估的人名及签字。

除这些信息之外，操作、中断、失效和总计修理时间加上总计贴片数量、贴片错误数量、内在可用性、内在生产量和在各PPM水平下的贴片性能、完整的技术术语解释和统计关系的定义等也在机器性能文件包中。

最后，提供设备长期处理性能的良好前景，以及设备制造商维持内部制造过程控制的能力，最新70台机器的历史数据也应提供。这个信息可以用以计算失效之间的、中断之间的、停机之间的平均时间，作为一个延续的平均。70台机器的数据可使总计贴片数从10,000+增加到500,000+，产生相关的累积效益。事实上，这些为机器性能和设备制造商的内部测量过程提供了一个长期的跟踪过程。

结论

和PCB装配关联的要求变得越来越强烈。由于过程的复杂性增加，和元件类型的范围变广，贴片机性能必须在所有方面越来越精密。以可理解的方式收集和提供机器性能数据是伙伴合作过程的关键部分。测量本身只能解答问题的某方面；适当地解释和应用结果可达到完全的理解。