本發(fā)明涉及半導(dǎo)體封裝，具體為一種ai驅(qū)動(dòng)的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著半導(dǎo)體封裝技術(shù)的快速發(fā)展，鍵合金絲工藝作為芯片與外部引線連接的關(guān)鍵技術(shù)，其參數(shù)優(yōu)化對(duì)產(chǎn)品性能和可靠性起著決定性作用。傳統(tǒng)的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化主要依賴工程師經(jīng)驗(yàn)和簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析方法，通過(guò)對(duì)鍵合力、超聲功率、鍵合時(shí)間等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行試錯(cuò)式調(diào)整來(lái)實(shí)現(xiàn)。近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，部分研究者開(kāi)始嘗試將機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于工藝參數(shù)優(yōu)化，如采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)鍵合質(zhì)量、使用支持向量機(jī)建立參數(shù)優(yōu)化模型等。這些方法在一定程度上提高了參數(shù)優(yōu)化的自動(dòng)化水平，但仍然存在特征提取不充分、模型泛化能力有限等問(wèn)題。

2、現(xiàn)有的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化方法主要存在以下不足：首先，大多數(shù)方法未能充分考慮鍵合工藝中動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù)的協(xié)同作用，導(dǎo)致優(yōu)化模型無(wú)法有效捕捉工藝過(guò)程的復(fù)雜性。其次，傳統(tǒng)的單一優(yōu)化算法在處理高維度、非線性的工藝參數(shù)時(shí)，往往表現(xiàn)出局限性，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境。再次，現(xiàn)有方法缺乏對(duì)鍵合點(diǎn)應(yīng)力分布、變形特性等微觀層面因素的深入分析，導(dǎo)致優(yōu)化結(jié)果的可靠性不足。此外，在設(shè)備性能衰減、工藝環(huán)境波動(dòng)等異常情況下，現(xiàn)有方法的魯棒性和自適應(yīng)能力較差，容易引起鍵合質(zhì)量波動(dòng)。最后，現(xiàn)有技術(shù)缺乏對(duì)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)的系統(tǒng)構(gòu)建，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)鍵合質(zhì)量的全面評(píng)估和精確控制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述存在的問(wèn)題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明提供了一種ai驅(qū)動(dòng)的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，能夠解決背景技術(shù)中提到的問(wèn)題。

3、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種ai驅(qū)動(dòng)的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化方法，包括：建立鍵合工藝的雙通道深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)；所述雙通道深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)包括動(dòng)態(tài)參數(shù)優(yōu)化通道和靜態(tài)參數(shù)優(yōu)化通道；將實(shí)時(shí)采集的鍵合工藝動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的鍵合工藝靜態(tài)數(shù)據(jù)輸入所述動(dòng)態(tài)參數(shù)優(yōu)化通道，得到動(dòng)態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)；將預(yù)設(shè)的鍵合工藝靜態(tài)數(shù)據(jù)輸入所述靜態(tài)參數(shù)優(yōu)化通道，得到靜態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)；通過(guò)自適應(yīng)權(quán)重融合算法將所述動(dòng)態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)和所述靜態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行融合，得到綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)所述綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化鍵合工藝參數(shù)。

4、作為本發(fā)明所述的ai驅(qū)動(dòng)的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述鍵合工藝動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)包括鍵合力、超聲功率、鍵合時(shí)間、第一鍵合點(diǎn)變形率、第二鍵合點(diǎn)變形率、剪切強(qiáng)度、金絲弧高、設(shè)備工作時(shí)長(zhǎng)，以及設(shè)備維護(hù)周期；所述鍵合工藝靜態(tài)數(shù)據(jù)包括金絲直徑、金絲硬度、焊盤金屬化層厚度、金屬化層硬度、引線框架材料強(qiáng)度、焊盤中心距離、工藝環(huán)境溫度，以及環(huán)境濕度。

5、作為本發(fā)明所述的ai驅(qū)動(dòng)的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述動(dòng)態(tài)參數(shù)優(yōu)化通道基于lstm深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，包括輸入層、lstm隱藏層、全連接層，以及評(píng)價(jià)校正層；其中，所述輸入層接收所述鍵合工藝動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和鍵合工藝靜態(tài)數(shù)據(jù)；所述lstm隱藏層對(duì)所述鍵合工藝動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和鍵合工藝靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序特征提取，輸出特征狀態(tài)向量；所述全連接層將lstm隱藏層輸出轉(zhuǎn)化為初始評(píng)價(jià)值；所述評(píng)價(jià)校正層包括變形率校正單元和質(zhì)量指標(biāo)校正單元，依次對(duì)初始動(dòng)態(tài)參數(shù)進(jìn)行兩級(jí)修正，得到評(píng)價(jià)校正層和動(dòng)態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)。

6、作為本發(fā)明所述的ai驅(qū)動(dòng)的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述動(dòng)態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)通過(guò)如下步驟得到：

7、通過(guò)所述全連接層計(jì)算初始評(píng)價(jià)值：

8、；

9、；

10、其中，為全連接層權(quán)重矩陣，為特征狀態(tài)向量，為設(shè)備狀態(tài)影響函數(shù)；為初始評(píng)價(jià)值；f為鍵合力；p為超聲功率；t為工藝環(huán)境溫度；t為鍵合時(shí)間；l為設(shè)備工作時(shí)長(zhǎng)；m為設(shè)備維護(hù)周期。

11、所述變形率校正單元計(jì)算中間評(píng)價(jià)值：

12、；

13、其中，為標(biāo)準(zhǔn)剪切強(qiáng)度；為動(dòng)態(tài)工藝敏感系數(shù)；為中間評(píng)價(jià)值；d1為第一鍵合點(diǎn)變形率；d2為第二鍵合點(diǎn)變形率；s為剪切強(qiáng)度。

14、所述質(zhì)量指標(biāo)校正單元計(jì)算動(dòng)態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)：

15、；

16、；

17、；

18、其中，為理論最優(yōu)弧高；為動(dòng)態(tài)弧形影響系數(shù)；hv為金絲硬度；σ為引線框架材料強(qiáng)度；hm為金屬化層硬度；δ為焊盤金屬化層厚度；為動(dòng)態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)，也即動(dòng)態(tài)參數(shù)優(yōu)化通道的輸出結(jié)果；為鍵合質(zhì)量系數(shù)；為鍵合變形系數(shù)。

19、作為本發(fā)明所述的ai驅(qū)動(dòng)的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述靜態(tài)參數(shù)優(yōu)化通道包括材料參數(shù)處理單元和環(huán)境參數(shù)處理單元；其中，所述材料參數(shù)處理單元根據(jù)鍵合金絲和焊盤材料參數(shù)計(jì)算材料基準(zhǔn)指標(biāo)；所述環(huán)境參數(shù)處理單元結(jié)合工藝環(huán)境參數(shù)對(duì)材料基準(zhǔn)指標(biāo)進(jìn)行修正，得到所述靜態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)。

20、作為本發(fā)明所述的ai驅(qū)動(dòng)的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述靜態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)通過(guò)如下步驟得到：

21、所述材料參數(shù)處理單元計(jì)算材料基準(zhǔn)指標(biāo)：

22、；

23、其中，為靜態(tài)工藝敏感系數(shù)；為材料基準(zhǔn)指標(biāo)。

24、所述環(huán)境參數(shù)處理單元計(jì)算靜態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)：

25、；

26、其中，為溫度影響系數(shù)，為濕度影響系數(shù)，為標(biāo)準(zhǔn)工藝溫度；為靜態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)。

27、作為本發(fā)明所述的ai驅(qū)動(dòng)的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述自適應(yīng)權(quán)重融合算法包括：

28、設(shè)定初始權(quán)重系數(shù)，且0≤≤1；

29、計(jì)算融合結(jié)果：

30、；

31、其中，為融合結(jié)果。

32、根據(jù)以下條件動(dòng)態(tài)調(diào)整：

33、當(dāng)剪切強(qiáng)度s低于標(biāo)準(zhǔn)剪切強(qiáng)度，且變形率比值超出預(yù)設(shè)范圍時(shí)，降低；

34、當(dāng)鍵合變形系數(shù)低于目標(biāo)值，鍵合點(diǎn)界面應(yīng)力分布不均勻時(shí)，基于鍵合點(diǎn)變形梯度調(diào)整；

35、當(dāng)鍵合質(zhì)量指標(biāo)超出產(chǎn)品規(guī)格允許范圍時(shí)，基于剪切強(qiáng)度s與標(biāo)準(zhǔn)剪切強(qiáng)度的偏差率及其變化趨勢(shì)的耦合關(guān)系動(dòng)態(tài)調(diào)整，且調(diào)整幅度隨偏差持續(xù)時(shí)間呈非線性變化。

36、為進(jìn)一步解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種ai驅(qū)動(dòng)的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于實(shí)時(shí)采集鍵合工藝動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)并預(yù)設(shè)鍵合工藝靜態(tài)數(shù)據(jù)；網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊，用于建立鍵合工藝的雙通道深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)；所述雙通道深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)包括動(dòng)態(tài)參數(shù)優(yōu)化通道和靜態(tài)參數(shù)優(yōu)化通道；動(dòng)態(tài)評(píng)估模塊，用于將實(shí)時(shí)采集的鍵合工藝動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的鍵合工藝靜態(tài)數(shù)據(jù)輸入所述動(dòng)態(tài)參數(shù)優(yōu)化通道，得到動(dòng)態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)；靜態(tài)評(píng)估模塊，用于將預(yù)設(shè)的鍵合工藝靜態(tài)數(shù)據(jù)輸入所述靜態(tài)參數(shù)優(yōu)化通道，得到靜態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)；綜合優(yōu)化模塊，用于通過(guò)自適應(yīng)權(quán)重融合算法將所述動(dòng)態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)和所述靜態(tài)工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行融合，得到綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)所述綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化鍵合工藝參數(shù)。

37、一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述ai驅(qū)動(dòng)的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化方法的步驟。

38、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述ai驅(qū)動(dòng)的鍵合金絲工藝參數(shù)優(yōu)化方法的步驟。

39、本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建基于lstm深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙通道評(píng)價(jià)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鍵合工藝動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù)的協(xié)同處理，其中動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)通道通過(guò)輸入層、lstm隱藏層、全連接層和評(píng)價(jià)校正層的層次化結(jié)構(gòu)提取工藝參數(shù)的時(shí)序特征，靜態(tài)評(píng)價(jià)通道通過(guò)材料參數(shù)處理單元和環(huán)境參數(shù)處理單元評(píng)估工藝基準(zhǔn)特性，再通過(guò)自適應(yīng)權(quán)重融合算法將兩個(gè)通道的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行智能融合，同時(shí)基于鍵合點(diǎn)變形梯度、應(yīng)力分布等微觀特征動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重系數(shù)，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)鍵合力、超聲功率、鍵合時(shí)間等工藝參數(shù)的精確優(yōu)化，該方法不僅提高了參數(shù)優(yōu)化的準(zhǔn)確性和可靠性，而且通過(guò)考慮設(shè)備性能衰減、工藝環(huán)境波動(dòng)等因素，增強(qiáng)了本發(fā)明的自適應(yīng)能力和魯棒性，顯著提升了鍵合良率和產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性。