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ASMPT 提升半导体与电子制造设备的精度和产能
软件驱动的运动控制为下一代半导体设备提供精度与灵活性
“我们在 MATLAB 中创建的非线性 ARX 模型使我们能够为半导体和电子制造中使用的键合机提供精确的运动控制。这种精度使我们在竞争激烈的市场中拥有强大的技术优势。”
关键成果
- 利用 MATLAB 中的 ILC 计算高精度前馈控制信号，使跟踪误差至少减少了 30%。
- 扩大了精确执行的运动轨迹范围，通过使用 System Identification Toolbox™ 开发的基于 AI 的非线性系统辨识模型，提高了精度和灵活性。
- 用 MATLAB 和 Simulink® 构建的软件解决方案取代了昂贵的硬件修改，从而实现了具有成本效益的运动控制。
ASMPT 使用 AERO PRO 引线键合机等下一代设备在半导体电路中创建互连。这些设备必须实施严格的运动控制，同时保持成品的高吞吐量。
ASMPT 是一家为半导体和电子制造提供硬件和软件解决方案的全球供应商。该公司提供先进的半导体封装和电子组装设备及软件技术，助力各类应用实现高性能生产。
为了在快速演变的半导体行业中保持领先地位，ASMPT 需要在不增加硬件重新设计的成本和复杂性的前提下，提高其键合机的精度和灵活性。其目标是在提高运动控制精度的同时，支持更广泛的制造轨迹。
ASMPT 利用 MATLAB® 中的迭代学习控制 (ILC) 技术构建了非线性回归模型，用于生成高精度的前馈控制信号。这些模型被集成到 ASMPT 键合机的运动控制系统中，实现了性能优于传统硬件方法的软件驱动型增强。
为避免针对不同的末端执行器轨迹反复调整 ILC，ASMPT 与 MathWorks 合作构建并应用了能够跨多种轨迹通用的非线性自回归外生模型。这种方法消除了针对每条轨迹重新调整 ILC 的需求，在不牺牲精度的前提下实现了更快的部署和更广泛的适用性。
