RBFN優化算法在鍵合機標定中的應用

洪　喜，李　維，盧　佳，白　虹，孫海波

（中國科學院長春光華微電子設備工程中心有限公司，長春130000）

RBFN優化算法在鍵合機標定中的應用

洪喜，李維，盧佳，白虹，孫海波

（中國科學院長春光華微電子設備工程中心有限公司，長春130000）

鍵合位置精度是衡量鍵合機性能的關鍵指標之一。為提高鍵合工具的鍵合位置精度，針對鍵合位置誤差的非線性特點，提出一種徑向基神經網絡誤差修正方法。以鍵合角度與鍵合點圖像坐標為學習樣本，以生成最小映射誤差為原則調節網絡權因子、基函數中心和寬度，建立具有良好泛化能力的誤差逼近模型。并根據算法特點提出了一種工程優化方法，在保證算法補償精度的基礎上使得其運算時間也滿足工作需要。實際工作表明：采用此種方法可將鍵合精度提高一個數量級，有效地改善鍵合位置精度并且很好地解決非線性誤差對系統的影響。

徑向基函數網絡；鍵合機；誤差；修正；精度

1　引言

引線鍵合技術是目前半導體封裝制造的主流技術。它是一種由鍵合工具引導金屬引線使框架基底和芯片上的焊點連接起來的過程。鍵合工具作為直接作用于鍵合金屬表面［1］的執行部件，是超聲波鍵合機的關鍵組件之一，它的定位精度直接影響鍵合機的整體性能指標與鍵合精度。鍵合工具的安裝對焊接質量的影響已有論述［2～4］，但是在相關論述中關于鍵合位置的系統標定與修正方法并未見到。

在國內常見的超聲波鋁絲鍵合機中，焊頭雖可進行±100°以內的旋轉，但是旋轉角度或是預先設定，或是限定在較小的范圍內，此種情況往往并不需要對鍵合工具的鍵合位置進行復雜的標定與修正。……