破坏性测量系统分析在IPC焊接可靠性技术中的应用

破坏性测量系统分析在IPC焊接可靠性技术中的应用
发布时间：2021-10-13T07:02:41.991Z 来源：《中国科技信息》2021年10月中29期作者：陈娟
[导读] 本文通过破坏性测量系统的R&R来评估IPC行业中推力测试(Shear Test)测量系统精密度的问题，从而阐述焊锡焊接力评价工具Shear Test测量系统中反复性和再现性两种波动因素的源头，并提出改善方案并进行了效果验证。

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摘要：本文通过破坏性测量系统的R&R来评估IPC行业中推力测试(Shear Test)测量系统精密度的问题，从而阐述焊锡焊接力评价工具Shear Test测量系统中反复性和再现性两种波动因素的源头，并提出改善方案并进行了效果验证。

关键词: Shear Test;重复性和再现性;方差分析; Non-replicable GRR；
引言
在IPC(Institute of Printed Circuit)技术领域里,焊锡球在PCB上焊接的可靠程度一部分是通过Shear Test进行评价的。

为此要评价Shear Test 的测量系统的精确性，由于测试的不可重复性，必须采用不可重复的测量系统分析[1]，主要是对被测对象及标准参照物，测量仪器，测量方法，人员，甚至测量环境的全盘考察识别系统中的随机误差的方法。

只不过由于Shear Test具有破坏性，样本不能进行反复测试的特殊性，在相同时间段内抽取样本来模拟反复性，从而对测量系统的随机分量即反复性和再现性进行有效的评估。

1破坏性测量系统分析的概述
测量系统根据工程条件及其测试环境的不同可分为非破坏性和破坏性测试系统，两者之间的分析方法有很大差异。

破坏性测量系统分析是测量系统分析即MSA(MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS)的一种特殊情况。

对于测量系统的研究始于Eagle A.R. [2] 和Grubbs F.E. [3-4] 等人从数理统计的角度对测量误差问题的研究。

Mandel J [5] 在1972年第一个提出重复性和再现性的概念和计算方法的人。

我们这里研究的是计量型测量系统分析。

在计量型测量系统分析研究的是两个方面的测量误差一个是系统误差，一个是随机误差。

那么随机误差分为重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)两种份量的误差,也即对测量系统的精密度的两个变异程度。

由于系统性误差可以通过设备的校准来完成，我们在这里只讨论随机误差即重复性和再现性的变异程度对工程的影响程度与改善方法。

2 GAGE R&R 分析
关于GAGE R&R分析分为可重复的GAGE R&R和不可重复的GAGE R&R(Non-replicable GRR) [6]两种分析方法。

不可重复GRR可利用相同条件下的样本来代替重复性数据，从而在用方差分析法(ANOV A)进行双因素方差分析。

2.1 Non-replicable GRR方法
1) Non-replicable GRR试验设计：标准的GRR分析采用的是可以重复测量的测量者与测试部件的交叉结构，而Non-replicable GRR分析不可能交叉设计，因而它在测量者与测试部件之间采用的是嵌套结构设计。

2) 方差分析法(ANOV A)：是利用期望值均方差来估计方差分量，从而对测量系统各影响因素的显著性进行识别，并根据估计的方差分量来估计各影响因素的方差。

2.2Non-replicable GRR的判断基准
3 应用研究
A公司FPCB工程中发现有Chip drop现象发生。

由于Chip drop发生的原因会很多，为了有效的评估FPCB SMD焊锡可靠性的指标，先进行Shear Test测量系统的能力评估。

针对这一工程要求在Shear Test线性及偏倚性都能满足要求的同时,还要考虑Shear Test的随机误差对测量结果带来的影响。

又由于shear testing 具有破坏性，测试样本不可重复测试为此要进行不可重复的GAGE R&R分析。

3.1改善前的GAGE R&R的评价
3.1.1数据收集
3.1.2 不可重复的GAGE R&R分析Gage RR (Nested) 1) 不带有交互的双因素方差分析Gage R&R Study - Nested ANOV A
2) GAGE R&R评价及变动成份分析
Number of Distinct Categories = 2
3.2测量系统的评价结果及改进措施
3.2.1 评价结果：
由于%contribution是32.45%，%study var是56.97%，Number of Distinct Categories =2因此shear testing形成的测量系统不能满足工程精度要求。

3.2.2 改进措施：
由于系统的重复性随机测量误差都很显著，为此shear testing设备本身的随机误差大的问题是主要问题，同时还要进一步改善shear testing 推刀的作业环境。

1)改善推刀机进刀起始位置
2)校准推刀定位坐标
3)对推力机测试部品的位置进行重新选定
4)改善推刀与其它chip形成干涉
5)ShearTest 设备气缸压力再调整，确保稳定压力。

3.3改善后的GAGE RR的再评价
3.3.1数据收集
3.3.2不可重复的GAGE R&R分析Gage RR (Nested)
Number of Distinct Categories = 11
3.3.3 改善后的效果评述：
由于%contribution是1.41%，%study var是11.86%，Number of Distinct Categories =11 因此shear testing形成的测量系统能够满足称重工程精度要求。

4 测量系统的R&R分析在工程应用时的注意事项
1)假如选择的样本只选定接近工程平均值的样本时，测定能力评价指标将会比实际来得差。

2)假如样本选定的值比工程散布宽时，测定能力评价指标将会比实际好。

3)为此在工程中采集样本时要独立性，随机抽样。

4)不可重复性对样本的环境要求比标准可重复性的测试要求更高(5M1E)
结束语
在测量系统中随机误差与测量系统本身如影随形如何有效的把它从总体变动中抽取出来，能够量化分析其分量并进行改善之。

本文通过A公司改善IPC工程中Shear Test测量系统的一个实例,利用双因素方差分析以及GAGE R&R的手法，识别并较少了反复性变动误差。

从而使SMD工程焊锡制程能力得到了数据上的准确表达，从而提高SMD 焊接的制程能力。

参考文献
[1] Pavlína Mikulová. Approaches to repeatability and reproducibility analysis of nonreplicable measurement systems. [J].Proceeding on Engineering Sciences, 2019, 1:4-9.
[2] Eagle A R. A method for handling errors in testing and measuring [J].Industrial Quality Control, 1954, 3:10-14.
[3] Grubbs F E．On estimating precision of measuring instruments and product variability [J]. Journal of the American Statistical Association, 1998, 43:53-56.
[4] Grubbs F E．Error of measurement precision, accuracy and the statistical comparison of measuring instruments [J]. Technometrics, 1973, 15(2):53-56.
[5] Mandel J. Repeatability and reproducibility [J]. Journal of Quality, 1972, 4(2):74-85.
[6] David Benham. Non-replicable GRR case study [J]. Publications of AIAG, 2002, 2:1-3.。