1.引言

高密度板级电路装配过程包括焊膏涂覆、器件贴装、回流焊接、光学检查、清洗、压接、手工焊接、波峰焊接等多个工序，其工艺编制所涉及的知识和信息量庞大，工艺设计是严重依赖经验知识的过程。随着军用电子装备向小型化、轻型化、多功能化方向发展，其板级电路的复杂度、集成度以及器件种类和数量越来越多，装配难度不断提升，同时对装配质量、一次装配成功率要求不断提高，给工艺设计提出了新的挑战。

作为连接设计与制造的桥梁与纽带，工艺设计是一个极为复杂的过程，是特征技术、逻辑决策等多种过程的复合体，对工艺人员的要求非常高，需要将工程师头脑中的工艺经验、技巧和诀窍总结归纳出来以知识的形式表达出来，辅助工艺设计，因此，工艺规划的自动生成(也即智能工艺设计) 被视为生产自动化中关键信息技术之一^[1]。但是，当前成熟的智能工艺及仿真系统主要集中在机加工、机械装配等领域，在复杂电子组件装焊方面暂未涉及。本文针对高密度板级电路流程长、工艺复杂、跨单元跨工序多的特点，开展基于规则的工艺决策技术研究，解决传统工艺设计效率低、人工经验依赖度高、指导性不足等问题。

2.知识分类表达与知识库设计

知识是人类在改造世界的实践中的认识和经验的总和，是经过整理、解释、挑选和改造了的信息^[2]。工艺知识是指在企业的设计、生产准备、制造和经营管理活动中贯穿产品全生命周期的与工艺相关的知识^[3]。工艺知识的获取是工艺设计过程中的关键，没有工艺知识的获取工艺设计系统就无法解决设计中的问题。工艺知识获取的任务就是把工艺设计过程中所产生的经验、规则和实例知识进行提取转化成知识进行标识。

在基于规则的工艺设计系统中,工艺知识表达模型必须完整、有效地表达工艺设计过程中所需要的各类知识,从而为工艺设计问题求解提供支持^[4]。从工艺设计的角度出发,所建立的知识表达模型既要包含元器件本身的设计信息,也要包含相应的工艺信息。

2.1工艺知识分类

工艺知识的主要是来源于：工艺专家头脑中的经验总结，其中包括一些工艺方法的选取、工艺路线的决策、工艺参数的确定等；工艺技术研究过程中产生的知识，是指在研究过程中产生的新的方法等；工艺决策规则知识，在工艺设计过程中，每一个环节都包含着工艺设计人员和工艺专家的决策活动，如工艺方法选择、工艺路线安排等。

以高密度板级电路装焊工艺流程为主线，对工艺知识进行分类组织，主要分为工艺基础类知识、工艺决策类知识。结合高密度板级电路的典型特征，梳理元器件的基本属性、工艺材料的本征特性、工艺方法、工艺装备资料、典型工艺参数等知识，作为工艺决策的基础；结合高密度板级电路工艺技术体系，梳理高密度微波组件装焊工艺设计领域涉及到的手册、规范、标准等资料，以及工程师/专家经验、操作技巧和技术诀窍等经验知识，实现判断性规则知识的获取。

2.2知识的表达与知识库建立

知识表达是用某种约定的形式结构对所获取的领域知识进行规范化表示，即知识符号化的过程。这种形式结构还要能够转换为机器的内部形式，使得计算机能方便地存储、处理和利用^[5]。工艺知识获取的过程是工艺的收集归类整理和知识表达方式的选取，然后将知识进行输入到知识库的过程。高密度板级电路工艺决策中知识库的设计关系到工艺设计的成败，直接影响到工艺决策过程的准确性，知识库包括元器件基础知识库、工艺路线库、工艺参数库以及工艺规则库。

2.2.1元器件知识库

高密度板级电路中，存在上百种元器件，各类封装的元器件属性直接决定了工艺方法的选择、工艺路线的排序以及工艺参数的确定。元器件属性所涉及的知识为陈述和描述性知识，为静态知识，具有良好的组织形式，采用特征形式进行表达，即物资编码（ID）、属性（Type）以及内容（Content）。

物资编码——特征ID，用于可以表征产品的元器件信息，对于后期对产品进行比对聚类有着重要意义。

属性——特征类型，封装类型、湿敏等级、耐温性等元器件所具有的特征类型。

内容——属性内容，与特征类型相对应的特征内容，湿敏等级为3级、不可清洗的等元器件属性具体特征内容。

2.2.2工序元集合库

根据高密度板级电路的元器件种类、印制板特征、元器件布局等，确定工艺方法、工艺流程，采用工序编码（Number）、工序名称（Name）、工序内容（Content）形式确定工序元集合。

工序编码——特征Number，根据在工艺流程中的位置进行表达，用来进行检索与映射，为基于规则的工序选择与排列服务。

工序名称——用来表示工序名称，用来进行工序元相似匹配，以便于进一步进行相似度计算，如齐套、烘烤、SMT、植柱、清洗等。

工序内容——包括工序所涉及的设备、工具、材料等的相关信息，用来描述工序加工过程中的属性内容，如焊接温度、力矩要求等。

2.2.3工艺参数库

工艺参数库维护了最完整的工步标准术语和工步关键参数，其数据库由若干个表组成，每一个表的名称即为工艺基础库中工艺ID，采用工步名称（Name）、工步编码（ID）、工步内容（Content）、判断属性（Decision）形式。

工步名称——用来表示工步名称，与元器件属性进行相似匹配，以便于进一步进行相似度计算，如来料检查、烙铁温度设置等。

工步编码——特征ID，用来进行检索与比对，为基于规则的工步选择与排列服务。

工步内容——包括工步标准术语，用来描述工步加工过程中的属性内容，如防静电要求、抬高装配要求等。

判断属性——根据规则判断工步的有无及排序。

2.2.4工艺规则库

工艺规则为工艺决策类知识，属于判断性和模糊类知识，为动态知识，采用产生式表示法进行表达。工艺规则库定义了产品和工艺规则的关联关系描述，其数据库由若干个表组成，每一个表的名称即为工艺基础库中工艺ID，例如对于典型工艺“装焊”，工序ID为10的工序是否为产品必须项的规则，例如对于一个产品是否需要装焊工序，只需要判断其010属性（插件器件数量）是否大于0，即可得出结果。如IF{插件器件数量>0} THEN {焊装}；IF{湿敏器件数量>0} THEN {烘烤}。

3.工艺决策

高密度板级电路工艺决策过程中，通过基于知识的推理可以从工艺需求特征出发求解工艺流程及其相关的知识集合，其中包括工艺路线顺序、工艺参数等。高密度板级电路工艺决策过程包括：装配工序元确定、工艺路线推理、工序评估优化阶段、工艺参数分析、选择阶段等。以下为具体的工艺决策方法解析。

3.1工艺路线决策

工艺路线是工艺设计中的关键工作，对高密度板级电路的工艺性、质量、成本和性能等都有重要影响。基于板级电路及其器件参数化特征，实现特征和规则的工序元（齐套、贴片、回流焊接、装配等）集合生成；采用规则推理技术，基于工序元约束、工序关系约束等，实现工艺路线智能决策。

3.1.1工序元集合生成

根据从BOM中获取的器件信息，通过器件知识库和器件规则库的匹配，识别出器件或者部件所需要的加工工序元。然后通过将所有器件对应的工序元进行合并去重，形成该产品的工序元集合。

以某典型产品为例，该产品包括了表贴电容、插件电阻、BGA、LGA、光口、导线等100多种器件，对于工序元的识别过程如下所示。对于可以采用物资编码进行检索的，采用精准匹配的方式根据器件知识库生成该器件的工序元集合。对于无法采用物资编码进行检索的，以此按照一级封装类型、二级封装类型并结合器件基础信息进行做出判断，对于无法判断的通过人机交互的方式进行确认。在工序元中包含了工序元的基本特征，只有当工序元及其基本特征完整匹配的时候方可进行合并。比如烘烤{60,90}代表60℃条件下烘烤90小时，而烘烤{120,48}代表120℃条件下烘烤48小时。最后将各个期间的工序元集合进行合并去重形成产品的工序元集合。

图3 工序元集合生成示意图

3.1.2工艺路线推理

根据专家经验、标准、规范等建立规则，在知识库内存储的规则通过IF…THEN的形式进行表达；基于规则的核心是演绎推理，采用规则条件和结论之间的相似程度来进行推理的，同时根据相似度大小决定他们之间的优先级，并根据优先级执行规则，具体如下图所示：

图4 工艺路线推理

3.1.3工艺路线评估优化

系统完成工艺路线设计后需要对工艺进行评估，并对求解结果进行修正、优化，以满足实际的生产需求。优化过程是对当前问题的描述和不太正确的解进行修改，使系统能够输出更适合设计和生产需求的较好的解。这个过程的进行可以在新解的形成过程中，也可以在新解运行中进行修正。采用插入新的工序、删除部分工序、替换部分工序或者对部分工序进行重新变换等方式进行优化。

装焊工艺路线修正过程（如下图所示），根据评估结果选择不符合生产需求工序内容，对不符合的工序内容进行替换修正，替换修正通过检索实例知识库中的工序特征进行替换，或者根据工序对几个顺序的工艺模块按照特征进行修改替换；再对新工艺进行评估，如果评估通过则修正结束，反之根据基于规则的推理方式，提取工艺设计规则进行辅助的工艺修改，直到满足设计需求为止。

3.2工艺参数决策

高密度板级电路生产过程中工具、设备以及材料使用的工艺参数（如温度、时间、速度、力矩值等）决定了组装的质量和性能。本文针对产品的特征开展工艺参数决策试验，收集试验数据，基于工艺参数、元器件等知识库和规则库以及产品特征参数，包括焊接温度、紧固力矩、预热温度、焊接速度等参数，实现装焊工艺参数的计算、决策，工艺参数的决策采用基于规则和基于实例的混合推理机制，流程见下图所示。

1）   根据待决策的工艺参数识别出关键特性，例如螺钉紧固力矩，识别出关键特性包括螺钉材质、螺钉直径、基体材质、螺帽型号；

2）   根据关键特性组成关键特性集，利用关键特性集与工艺参数案例库匹配推理，关键特性集K={螺钉材质，螺钉直径，基体材质，螺帽型号}；

3）   基于案例推理计算待决策产品与案例特性的相似度L；

4）   提取相似度超过阈值的案例；

5）   对于未超过阈值的，采用基于规则和经验推理的机制进行工艺参数的判定；

6）   如果案例与产品的特性集相识度达到了1，则可以直接确定工艺参数；

7）   对于相似度为达到1的，利用工艺规则库，基于规则和经验推理的方式对工艺参数进行决策，最终确定工艺参数。

图6 工艺参数决策的流程

4.实例验证

以军用高密度板级电路为例，在进行智能工艺决策时，首先通过板级电路的编号，提取板级电路的BOM信息，根据元器件知识库、工序元集合库以及工艺规则库，形成工艺路线决策，再结合工艺参数库以及相应决策规则，形成工艺参数决策，最终完成工艺决策。实例验证表明，高密度板级电路可基于规则快速生成工艺路线以及工艺参数，为智能工艺设计系统建立提供条件。

图7 智能工艺决策示例

5.结束语

高密度板级电路装配具有物料数量和品种多、装配工序多以及流程复杂等特点，随着电子产品的复杂度、集成度在不断增加，工艺设计过程对工艺人员的知识、经验掌握要求越来越高。本文针对传统工艺设计过程中存在的系列问题，开展了工艺知识获取、分类以及表达方式的相关研究，并基于高密度板级电路及其器件参数化特征，建立了一套基于特征的装配方法集和工序组合规则，基于不同工序特点，建立工序元集合，提出工序元排序规则及工艺参数匹配算法，实现工艺决策，希望对复杂电子组件的智能工艺设计系统建立起到一定作用。