全自动引线键合机键合头力补偿方法

摘要

本发明涉及一种全自动引线键合机键合头力补偿方法，本方法的具体步骤如下：(1)所述运动控制系统的主机和运动控制器在控制键合头电机匀速运动过程中对所述控制输出值进行记录为离散数据组：(2)在所述主机记录下上述大于50个的读数值，在二维坐标平面上绘制出其DA/位置散点图；基于最小二乘法，通过最小化误差的平方和找到该DA/位置数据组的最佳函数匹配；(3)对拟合后的函数进行离散化，制成位置－力补偿表，所述运动控制器以查表的方式对输出的力控制量即所述控制输出值进行补偿：能够明显改善键合头电机在焊线运动过程中的动态特性，可以减小键合头的跟随误差与到位后的过冲，明显提高了焊线的线弧一致性与焊接质量。

说明书

技术领域

本发明涉及一种全自动引线键合机键合头力补偿方法。

背景技术

在半导体器件的后封装领域，经过划片、减薄的半导体晶粒通过粘片(固晶)工艺被固定在金属框架上后，需要将芯片上的电极与对应的框架引脚用导电材质相连接，即键合工艺。传统的手动金线(或铝线、铜线等)焊线机在人工操作下手动的完成对半导体器件的硅片及管脚的互连，不但耗时低效，其有限的精度不能满足新型器件对线弧一致性与焊接质量的要求，且人工成本高昂，长期从事此项劳动还会对操作人员的肩肘以及视力产生不利的影响。

全自动引线键合机的自动焊线系统由运动控制器、伺服放大器、工作台直线伺服电机(完成水平X、Y方向运动)，键合头直线电机(完成垂直的Z向运动)，光栅尺，高精度X-Y工作台等部分组成，与全自动上下料机构相配合，理论焊线速度达到14—16线/秒，极大的提高了焊线效率。但是，焊线工作台的直线电机尤其是键合头电机，由于受到重力、摩擦力、导轨预载不均匀以及机械结构的加工与安装误差等因素的影响而产生的非线性合力，一方面降低了执行机构运动中的动态特性并增大了跟随误差，另一方面，引起的过冲还会导致键合头与芯片表面接触探测频繁失败，甚至导致键合头劈刀与芯片表面的冲击过大，造成芯片材质的破损。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种能够明显改善键合头在焊线运动过程中的动态特性，减小跟随误差与到位后的过冲，提高接触控测功率与焊线质量的全自动引线键合机键合头力补偿方法。

本发明采用如下技术方案：

本方法基于力/位混合运动控制算法，即以光栅尺为反馈元件的位置闭环与压力传感器为反馈元件的力闭环的力/位混合运动控制算法，全自动引线键合机的运动控制系统的运动控制器通过键合头电机的编码器采集光栅尺的位置信息及压力传感器的力/加速度信息，并对其运算得到控制输出值；其特征在于其方法步骤如下：

(1)所述运动控制系统的主机和运动控制器在控制键合头电机匀速运动过程中对所述控制输出值进行记录为离散数据组：

键合头电机拖动键合头完成极限位置搜索动作，获得最大行程；

考虑到键合头电机上下运动过程中所受外力的非对称性，而键合头的搜索运动的探高时进入匀速段的运动方向向下，因此所述运动控制器的控制卡驱动键合头电机以一个较缓慢的恒定速度从上限位开始运动到下限位，在这一过程中，所述控制卡均匀的记录下大于50个采样位置的压力传感器读数和该点的所述控制卡向键合头电机驱动器输出的控制输出值即DA输出值，所述驱动器工作在力矩模式；

所述控制卡将记录的所述DA输出值与压力传感器读数一一对应的传回给所述主机；

(2)在所述主机记录下上述大于50个的读数值，在二维坐标平面上绘制出其DA/位置散点图；基于最小二乘法，通过最小化误差的平方和找到该DA/位置数据组的最佳函数匹配，即用一个六阶多项式对其进行拟合，反求出多项式各项系数，将该拟合结果与上述DA/位置曲线反映在同一坐标系内；

(3)对拟合后的函数进行离散化，制成位置-力补偿表，所述运动控制器以查表的方式对输出的力控制量即所述控制输出值进行补偿：

利用前述求得的多项式曲线，对原来大于50个点的均匀的DA—位置对应关系细化到4K个点，并将其制成位置—力补偿表的形式下载到所述控制卡，由所述控制卡在控制键合头电机运动过程中将这一偏置以补偿量的形式对其DA输出值进行修正，从而改善键合头在焊线运动中的动态特性。

本发明的有益效果是能够明显改善键合头电机在焊线运动过程中的动态特性，可以减小键合头的跟随误差与到位后的过冲，明显提高了焊线的线弧一致性与焊接质量，解决了在接触探测过程中由位置模式转换为匀速运动模式时由于过冲造成的探测失败问题，并有效的抑制了键合头劈刀与芯片表面接触后的冲击力，消除了由此带来的对芯片表成造成的破损。

附图说明

图1为全自动引线键合机的运动控制系统框图。

图2为键合头的结构示意图。

图3为电机完成焊线运动的探高动作时的示波器劫图(浅灰色：想位置；黑色：实际位置)，图中显示了到位过冲的发生细节。

图4为电机完成焊线运动的探高动作失败时的示波器劫图(浅灰色：理想位置；黑色：实际位置)，该运动出现异常并提前结束。

图5为应用了本发明所涉及的补偿方法后的运动曲线的示波器劫图(浅灰色：理想位置；黑色：实际位置)，其对过冲的抑制作用明显。

在图2中：1动臂、2换能器、3劈刀、4换能器夹持座、5光栅尺、6键合头电机动子。

具体实施方式

如图1所示，全自动引线键合机运动控制系统由主机、运动控制器、伺服放大器、光栅尺反馈元件、键合头直线电机及执行机构、压力传感器等部分组成。基于力/位混合控制算法，所述主机及运动控制器通过光栅尺、压力传感器分别实现对键合头直线电机及执行机构的位置闭环与力/加速度闭环控制。

在对全自动键合机各伺服轴电机的运动参数进行整定时，主机从运动控制器DSP的数据交换内存中读出从机状态，判断之前的所有运动命令是否完成，MotionDone()循环运行直至运动完成为止。运动控制器DSP中的伺服运算周期首先调用编码器读函数ReadEnc_phy()(“_phy”后缀代表读回量为经过运算所得具有量刚的物理量)通过键合头的编码器接口读取各直线电机及其执行机构的当前位置，调用ReadADC()通过A/D接口读取压力传感器输出的键合头电机的力/加速度信息，其后经过力/位混合控制算法的计算得出新的控制输出值，然后运行D/A写函数WriteDA()通过D/A将这一电流信号经过伺服放大器传递给键合头直线电机。伺服运算周期运行的过程中通过运动控制器DSP的数据交换内存接受主机CPU的运动命令并将包含命令执行结果的自身状态反馈给主机CPU。伺服运算周期在时钟中断的精确触发下，每隔一个中断周期运行一次，一直循环持续下去。控制对象的电机以运动控制器DSP规定的电流驱动运动部件到达当前位置。

主机调用ForceCmpns()函数，运动控制器驱动键合头电机完成如下动作和运算。

主机自运动控制器DSP的数据交换内存中读出运动控制器状态，确认之前的所有运动命令已经完成。调用Z_LimitSearch()，键合头电机完成上下限位搜索运动，并记录电机行程Zcmpns_rang_phy(单位：mm)，通过计算得到一百个采集点(自上限位至下限位)之间的距离即编码器脉冲数CmpnsInterval[n]＝Zcmpns_rang×(1—GOLD_SECTION)n，其中GOLD_SECTION为黄金分割比例值，CmpnsInterval[n]为第n点与第n+1点之间步进脉冲数。完成后键合头自动回到上限位。

主机调用Zmotion_canstantV(Velocity)，运动控制器DSP驱动键合头电机完成自上限位位置开始的缓慢匀速运动，其中Velocity为该运动的速度值，Velocity<2.5mm/s。在此运动过程中，运动控制器DSP调用ReadADC()与ReadDAC()读取一百个测试位置的控制器DA输出值与压力传感器输入的AD值，将其与测试点位置一一对应地传输给主机。

与此同时，运动控制器严密监视由对光栅尺传回的电机位置信息进行差分计算得到的电机速度值，并通过力/位混合运动控制算法对控制输出量进行实时修整，以减小电机速度跟随误差，使之尽量保持匀速运动。当电机速度跟随误差大于一个预设阈值时，运动控制器代码立刻中断补偿程序，并返回错误代码，由主机的人机界面提醒用户重新整定相关的运动参数。

主机以(Xi，Yi)的方式记录运动控制器传回的位置—AD值信息，其中Xi为位置，Yi为AD值，并调用Pos_FrcDraw()函数将其散点图绘制在X-Y坐标系中。

主机调用Polyfit()，以函数g(x)对AD输出值随测试点位置变化进行拟合，令

g(x)＝a_Sixthx⁶+a_Fifthx⁵+a_Forthx⁴+a_Thirdx³+a_Quadx²+a_Linearx+a_Constant

(式1)

式1中g(x)为一6阶多项式，a_Sixth、a_Fifth、a_Forth、a_Third、a_Quad、a_Linear、a_Constant分别为该多项式的6次项、5次项、4次项、3次项、2次项、1次项以及常数项系数。设Ei为拟合曲线测量位置的DA计算值g(Xi)与实际的DA测量值Yi的偏差，记

Ei＝Yi-g(Xi)

(式2)

$F(a_{\mathrm{Sixth}}{,a}_{\mathrm{Fifth}},a_{\mathrm{Forth}},a_{\mathrm{Third}},a_{\mathrm{Quad}},a_{\mathrm{Linear}},a_{\mathrm{Cons}\tan t})=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\mathrm{Ei}}^2$

（式3）

因偏差的平方和最小可以保证每个偏差都不会很大，于是问题归结为确定g(x)中的各个常数a_Sixth，a_Fifth，a_Forth，a_Third，a_Quad，a_Linear，a_Constant的值，使式3为最小，将式2与式1带入式3得到：

$F(a_{\mathrm{Sixth}},...a_{\mathrm{Cons}\tan t})=$

$\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{(y_i-a_{\mathrm{Sixth}}{x}_i^6-a_{\mathrm{Fifth}}{x}_i^5-a_{\mathrm{Forth}}{x}_i^4-a_{\mathrm{Third}}{x}_i^3-a_{\mathrm{Quad}}{x}_i^2-a_{\mathrm{Linear}}{x}_i-a_{\mathrm{Cons}\tan t})}^2$

（式4）

用这种方法确定系数的方法称为最小二乘法。根据极值定理，分别对4式中的a_Sixth，a_Fifth，a_Forth，a_Third，a_Quad，a_Linear，a_Constant求偏导：

$\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Sixth}}}=\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Fifth}}}=\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Forth}}}=\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Third}}}=\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Quad}}}=\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Linear}}}=\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Cons}\tan t}}=0$

(式5)

即

$\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Sixth}}}=-2\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{x}_i^6(y_i-a_{\mathrm{Sixth}}{x}_i^6-a_{\mathrm{Fifth}}{x}_i^5-a_{\mathrm{Forth}}{x}_i^4-a_{\mathrm{Third}}{x}_i^3-a_{\mathrm{Quad}}{x}_i^2-a_{\mathrm{Linear}}{x}_i-a_{\mathrm{Cons}\tan t})=0$

                             (式5.1)

$\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Fifth}}}=-2\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{x}_i^5(y_i-a_{\mathrm{Sixth}}{x}_i^6-a_{\mathrm{Fifth}}{x}_i^5-a_{\mathrm{Forth}}{x}_i^4-a_{\mathrm{Third}}{x}_i^3-a_{\mathrm{Quad}}{x}_i^2-a_{\mathrm{Linear}}{x}_i-a_{\mathrm{Cons}\tan t})=0$

(式5.2)

$\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Forth}}}=-2\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{x}_i^4(y_i-a_{\mathrm{Sixth}}{x}_i^6-a_{\mathrm{Fifth}}{x}_i^5-a_{\mathrm{Forth}}{x}_i^4-a_{\mathrm{Third}}{x}_i^3-a_{\mathrm{Quad}}{x}_i^2-a_{\mathrm{Linear}}{x}_i-a_{\mathrm{Cons}\tan t})=0$

(式5.3)

$\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Third}}}=-2\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{x}_i^3(y_i-a_{\mathrm{Sixth}}{x}_i^6-a_{\mathrm{Fifth}}{x}_i^5-a_{\mathrm{Forth}}{x}_i^4-a_{\mathrm{Third}}{x}_i^3-a_{\mathrm{Quad}}{x}_i^2-a_{\mathrm{Linear}}{x}_i-a_{\mathrm{Cons}\tan t})=0$

(式5.4)

$\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Quad}}}=-2\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{x}_i^2(y_i-a_{\mathrm{Sixth}}{x}_i^6-a_{\mathrm{Fifth}}{x}_i^5-a_{\mathrm{Forth}}{x}_i^4-a_{\mathrm{Third}}{x}_i^3-a_{\mathrm{Quad}}{x}_i^2-a_{\mathrm{Linear}}{x}_i-a_{\mathrm{Cons}\tan t})=0$

(式5.5)

$\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Linear}}}=-2\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{x}_i(y_i-a_{\mathrm{Sixth}}{x}_i^6-a_{\mathrm{Fifth}}{x}_i^5-a_{\mathrm{Forth}}{x}_i^4-a_{\mathrm{Third}}{x}_i^3-a_{\mathrm{Quad}}{x}_i^2-a_{\mathrm{Linear}}{x}_i-a_{\mathrm{Cons}\tan t})=0$

(式5.6)

$\frac{\partial F}{{\partial a}_{\mathrm{Cons}\tan t}}=-2\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}(y_i-a_{\mathrm{Sixth}}{x}_i^6-a_{\mathrm{Fifth}}{x}_i^5-a_{\mathrm{Forth}}{x}_i^4-a_{\mathrm{Third}}{x}_i^3-a_{\mathrm{Quad}}{x}_i^2-a_{\mathrm{Linear}}{x}_i-a_{\mathrm{Cons}\tan t})=0$

(式5.7)

其中n为DA数据采集点数目100。函数空间得基为{x⁶，x⁵，x⁴，x³，x²，x，1}，列出矩阵形式得法方程为：

$\left(\begin{array}{ccc}{(x^6,x^6)}_D& L& {(x^6,1)}_D\\ M& O& M\\ {(1,x^6)}_D& L& {\left(\mathrm{1,1}\right)}_D\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{a}_{\mathrm{Sixth}}\\ a_{\mathrm{Fifth}}\\ M\\ a_{\mathrm{Cons}\tan t}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{(g,x^6)}_D\\ {(g,x^5)}_D\\ M\\ {(g,1)}_D\end{array}\right)$

将数据组(Xi，Yi)(i＝1，2...100)带入求解a_Sixth，...a_Constant。主机调用LSM()函数对上述各式进行解算。

主机调用CrtFrcCmpnsTab()命令创建键合头电机的力补偿表，下载至运动控制器中。键合头电机运动开始后运动控制器对其施加控制的过程中，由运动控制器通过查表的方式将这一力补偿值加入到控制率中：

U_n＝E_nK_p+(E_n-E_n-1)K_d+(∑E_n)K_i/256+V_目标K_vff+ACC_目标K_aff+FC

其中U_n为运算结果，FC为力补偿值。