基于数据挖掘的刮刀压力对印刷质量影响分析

针对电子产品制造的锡膏印刷过程参数众多、交互作用复杂的问题，文中利用神经网络算法建立一种短时印刷质量预测模型。对基于刮刀压力设置值和基于刮刀压力实际值的模型精度进行比较，结果表明，基于实际值的模型误差为2.12%，基于设置值的模型误差为5.42%，基于实际值模型的精度优于基于设置值的模型。进一步分析具体数据发现，基于刮刀压力设置值模型误差较大的原因是：不同设置值对应的实际值波动较大，且设置粒度分辨力无法完全区分不同设置值对应的实际值。由于设置值和实际值存在较大差异，印刷时钢网承受的压力与预设的压力值范围不同，导致实际的下锡量与参数调整时预想不同，所以刮刀压力设置值的印刷质量预测模型精度较差。