基于概率统计算法优化PCB电镀参数预测值的方法、设备和介质与流程

本申请属于pcb电镀，尤其涉及一种基于概率统计算法优化pcb电镀参数预测值的方法、设备和介质。

背景技术：

1、pcb电镀参数包含电流密度、电镀波形、电镀时间，电镀参数设定的精准性直接决定着产品的品质良率、生产效率、生产成本。业内根据pcb板厚、纵横比设定电镀波形类型，根据vcp线电流密度上下限设定电镀时间，根据pcb电镀铜厚要求预估电流密度。当前行业内主要有通过数学模型或者doe方法获取电镀电流密度参数。数学模型方法通过挖掘影响电流密度大小的影响因子，主要为pcb产品特征，如板厚、孔径、纵横比、铜厚要求等，建立电流密度回归预测模型，包含多元线性回归、lightgbm决策树回归模型；doe方法通过设定的波形类型，根据板厚、孔径2个影响因子进行试验设计，收集试验数据并输出各波形类型的波形效率，生产中工艺工程师依据电镀铜厚要求、电镀时间、波形类型推出电流密度预估值。电镀铜厚在满足客户要求最小值且误差为﹢3μm范围内基准，doe与回归预测模型良率分别为45％、38％(多元线性回归)、50％(决策树回归)。但是，以上2种方法仍存在如下技术问题：电镀铜厚增加导致生产成本增加、后工序生产效率及品质良率降低。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于概率统计算法优化pcb电镀参数预测值的方法、设备和介质，通过完善电镀波形使用规则，以及提供更加精准的电镀参数值，可以提升电镀铜厚误差﹢3μm的比例，降低电镀经济成本、提升生产效率、品质良率。

2、本申请实施例的第一方面提供了一种基于概率统计算法优化pcb电镀参数预测值的方法，包括：

3、获取预设时间段内的fa生产数据，fa生产数据包括电流密度、电镀波形、面铜电镀实际值、孔铜电镀实际值、孔铜电镀要求、面铜电镀要求、板材厚度、最小孔径、纵横比、平均孔径、孔壁面积、电镀实际面积、pnl单元面积孔数、pnl面积比值、以及电镀要求比值；

4、根据fa生产数据，计算tp值、面铜电镀效率、孔铜电镀效率；

5、根据电镀波形类型区分，应用相关分析法计算孔铜电镀效率、面铜电镀效率、tp值与板厚、最小孔径、纵横比、平均孔径、孔壁面积、电镀实际面积、pnl单元面积孔数、pnl面积比值、电镀要求比值的相关系数；

6、根据tp值的相关分析结果，选择相关系数较大的板厚、纵横比、pnl单元面积孔数及电镀要求比值4个维度因素，制定电镀波形应用规则标准；

7、根据孔铜电镀效率的相关分析结果，以及面铜电镀效率的相关分析结果，选择相关系数较大的板厚、pnl面积比值、纵横比及电镀波形4个维度因素，根据正态分布特性，制定孔铜电镀效率基数表、面铜电镀效率基数表；

8、获取待生产fa料号的电流密度初始预测值x；

9、基于电流密度初始预测值x，计算对应的孔铜电镀效率a1和面铜电镀效率a2；

10、基于电镀波形、纵横比、板材厚度和孔铜电镀效率基数表，获取待生产fa对应的孔铜电镀效率基数b1，以及基于电镀波形、pnl面积比值、板材厚度和面铜电镀效率基数表，获取待生产fa对应的面铜电镀效率基数b2；

11、将a1与b1进行对比，以及a2与b2进行对比，并根据比较结果确定电流密度预测值y；

12、比较电流密度预测值y、电流密度上限值和电流密度下限值，并根据比较结果确定电流密度最终预测值z。

13、可选地，根据fa生产数据，计算tp值、面铜电镀效率、孔铜电镀效率之前，方法还包括：

14、对获取的fa生产数据进行预处理；

15、根据fa生产数据，计算tp值、面铜电镀效率、孔铜电镀效率，包括：

16、根据预处理后的fa生产数据，计算tp值、面铜电镀效率、孔铜电镀效率。

17、可选地，根据fa生产数据，计算tp值、面铜电镀效率、孔铜电镀效率，包括：

18、根据面铜电镀实际值和电流密度，计算面铜电镀效率；

19、根据孔铜电镀实际值和电流密度，计算孔铜电镀效率；

20、根据面铜电镀实际值和孔铜电镀实际值，计算tp值。

21、可选地，孔铜电镀效率基数＝分布区间内孔铜电镀效率均值-1.65*分布区间内孔铜电镀效率标准差；

22、面铜电镀效率基数＝分布区间内面铜电镀效率均值-1.65*分布区间内面铜电镀效率标准差。

23、可选地，获取待生产fa料号的电流密度初始预测值x之前，方法还包括：

24、根据实际电镀线体长度，将电镀时间设置为默认值。

25、可选地，获取待生产fa料号的电流密度初始预测值x，包括：

26、根据lightgbm决策树回归模型输出待生产fa料号的电流密度初始预测值x。

27、可选地，以a1-b1和a2-b2中的较大者作为基准差值；

28、将a1与b1进行对比，以及a2与b2进行对比，并根据比较结果确定电流密度预测值y，包括：

29、当基准差值大于或等于第一阈值、且小于第二阈值时，将x+1.5asf作为电流密度预测值y；

30、当基准差值大于或等于第二阈值时，将x+2asf作为电流密度预测值y；

31、当基准差值小于第一阈值时，将x作为电流密度预测值y。

32、可选地，比较电流密度预测值y、电流密度上限值和电流密度下限值，并根据比较结果确定电流密度最终预测值z，包括：

33、当输出的电流密度预测值y大于电流密度上限值时，进行电镀线速降档操作，以对电镀电流密度预测值y进行相应转换，得到电流密度最终预测值z；

34、当输出的电流密度预测值y小于电流密度下限值时，进行电镀线速提档操作，以对电镀电流密度预测值y进行相应转换，得到电流密度最终预测值z；

35、当输出的电流密度预测值y大于或等于电流密度下限值、且小于或等于电流密度上限值时，将电流密度预测值y作为电流密度最终预测值z。

36、本申请实施例的第二方面提供了一种电子设备，电子设备包括存储器、处理器，存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

37、本申请实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

38、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

39、本申请实施例提供了一种基于概率统计算法优化pcb电镀参数预测值的方法，可以提升电镀铜厚误差﹢3μm的良率，应用该方法输出的电镀参数，可将良率提升至70％以上，对比提升至少20％；电镀厚度降低，促进铜球耗量及电量耗量显著降低，降低电镀生产成本；降低电镀铜厚镀厚及镀薄的风险，提升电镀工序及后工序生产效率与品质质量。

技术特征：

1.一种基于概率统计算法优化pcb电镀参数预测值的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于概率统计算法优化pcb电镀参数预测值的方法，其特征在于，所述根据所述fa生产数据，计算tp值、面铜电镀效率、孔铜电镀效率之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于概率统计算法优化pcb电镀参数预测值的方法，其特征在于，所述根据所述fa生产数据，计算tp值、面铜电镀效率、孔铜电镀效率，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于概率统计算法优化pcb电镀参数预测值的方法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的一种基于概率统计算法优化pcb电镀参数预测值的方法，其特征在于，所述获取待生产fa料号的电流密度初始预测值x之前，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于概率统计算法优化pcb电镀参数预测值的方法，其特征在于，所述获取待生产fa料号的电流密度初始预测值x，包括：

7.根据权利要求1所述的一种基于概率统计算法优化pcb电镀参数预测值的方法，其特征在于，以a1-b1和a2-b2中的较大者作为基准差值；

8.根据权利要求1所述的一种基于概率统计算法优化pcb电镀参数预测值的方法，其特征在于，所述比较所述电流密度预测值y、电流密度上限值和电流密度下限值，并根据比较结果确定电流密度最终预测值z，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

技术总结本申请公开了一种基于概率统计算法优化PCB电镀参数预测值的方法、设备和介质，属于PCB电镀技术领域。本申请实施例提供了一种基于概率统计算法优化PCB电镀参数预测值的方法，通过完善电镀波形使用规则，以及提供更加精准的电镀参数值，可以提升电镀铜厚误差﹢3μm的良率，应用该方法输出的电镀参数，可将良率提升至70％以上，对比提升至少20％；电镀厚度降低，促进铜球耗量及电量耗量显著降低，降低电镀生产成本；降低电镀铜厚镀厚及镀薄的风险，提升电镀工序及后工序生产效率与品质质量。技术研发人员：池飞,吴伟辉,张伦亮,段绍华,张华勇,张广志,涂紫珊受保护的技术使用者：江西景旺精密电路有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/18