1561-5405 10.24151/1561-5405 Proceedings of Universities. Electronics Scientifical and technical journal "Proceedings of Universities. Electronics" Научно-технический журнал «Известия высших учебных заведений. Электроника» 1561-5405 2587-9960 National Research University of Electronic Technology Национальный исследовательский университет "Московский институт электронной техники" 10.24151/1561-5405-2024-29-5-679-686AQTEEW004.89Информационно-коммуникационные технологииControlling parameters of driven equipment when automating assembly operationsУправление параметрами исполнительного оборудования при автоматизации сборочных операцийШевнина Юлия СергеевнаШевнинаЮлия СергеевнаShevninaYulia S.Yulia S. ShevninaГагарина Лариса ГеннадьевнаГагаринаЛариса ГеннадьевнаGagarinaLarisa G.Larisa G. GagarinaКонюхов Евгений ВладимировичКонюховЕвгений ВладимировичKonyukhovEvgeny V.Evgeny V. KonyukhovНациональный исследовательский университет «МИЭТ», Россия, 124498, г. Москва, г. Зеленоград, пл. Шокина, 130012026Том. 29 №5679-686679-686http://ivuz-e.ru/issues/Том 29 №5/upravlenie_parametrami_ispolnitelnogo_oborudovaniya_pri_avtomatizatsii_sborochnykh_operatsiy/http://ivuz-e.ru#

The main problem of assembly operations is determining the relative position / orientation of elements and their subsequent alignment. Consequently, when automating assembly operations in microelectronics it is necessary to consider the technological and design features of the assembled products, such as the product assembly route, scheme for elements combining and connecting, linear dimensions, product type, physical and chemical properties of the product and its constituent elements, technical specifications and requirements for product assembly. In addition, it is extremely important to observe the basic principles to ensure product quality, durability and reliability during operation. In this work, the approaches to driven equipment parameters controlling when automating assembly operations are considered. The production equipment configuration is investigated, which is a collection of settings, hardware limitations, selected additional devices and types of interfaces. An image of the product with account for all its features, a mathematical model of the product obtained on the basis of its image, a mathematical model of the driven equipment configuration, and a diagram of automated product assembly are presented. The considered solutions make it possible to develop a procedure that allows the adaptive selection of the equipment configuration considering the product assembly route, combined elements and their characteristics obtained as a result of the analysis and synthesis of information from manufacturing and design documents.

Основная проблема сборочных операций – определение взаимного расположения / ориентирования элементов и их последующего совмещения. Следовательно, при автоматизации сборочных операций в микроэлектронике необходимо учитывать технологические и конструктивные особенности собираемых изделий, такие как маршрут сборки изделия, схема совмещения и соединения элементов, линейные размеры, тип изделия, физико-химические свойства изделия и его составные элементы, технические условия и требования к сборке изделия. Кроме того, крайне важно соблюдать основные принципы, позволяющие обеспечивать качество изделия, его долговечность и надежность при эксплуатации. В работе определены параметры исполнительного оборудования при автоматизации сборочных операций. Исследована конфигурация производственного оборудования, представляющая собой совокупность настроек, аппаратных ограничений, выбранных дополнительных устройств и типов интерфейсов. Представлены образ изделия, учитывающий все его особенности, математическая модель изделия, полученная на основе его образа, математическая модель конфигурации исполнительного оборудования, схема автоматизированной сборки изделия. Рассмотренные решения дают возможность сформировать методику, позволяющую адаптивно выбирать конфигурацию оборудования с учетом маршрута сборки изделия, совмещаемых элементов и их характеристик, полученных в результате анализа и синтеза информации из технологической и конструкторской документации.

автоматизированная сборкаобраз изделиямодель конфигурацииадаптивное управление исполнительным оборудованиемautomated assemblyproduct imageconfiguration modeladaptive control of driven equipment Круглов М. Г., Юрин Д. С. Контроль качества в современных условиях // Известия ТулГУ. Технические науки. 2023. № 7. С. 193–199. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2023-7-193-194. – EDN: JMFOYC.Скрипко Л. Е. Становление взглядов на менеджмент качества // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2022. Т. 21. № 3. С. 395–428. https://doi.org/10.21638/11701/spbu08.2022.304. – EDN: AOKOVM.Данилевич С. Б., Третьяк В. В. Выходной контроль: влияние индекса качества продукции на риски принятия ошибочных решений // Компетентность. 2022. № 4. С. 32–35. https://doi.org/10.24412/1993-8780-2022-4-32-35. – EDN: HPAZVE.Смирнов К. К. Автоматизация операций прослеживаемости качества интегральных структур при производстве сверхбольших интегральных схем // Тр. МАИ. 2017. № 95. Ст. 25. EDN: ZHNYDR.Емельянова М. Г., Смаилова С. С., Бакланова О. Е. Обнаружение поверхностных дефектов сварных соединений при визуальном контроле методами машинного зрения // Компьютерная оптика. 2023. Т. 47. № 1. С. 112–117. https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1137. – EDN: UFHBJU.Прыткова Е. А., Давыдов В. М. Анализ применения иерархических нейросетевых методов в контроле качества // Вестник МГТУ им. Г. И. Носова. 2023. Т. 21. № 1. С. 74–81. https://doi.org/10.18503/1995-2732-2023-21-1-74-81. – EDN: GJGYLJ.Шевнина Ю. С. Метод оценки состояния нелинейной системы на основе логического анализа данных // Изв. вузов. Электроника. 2022. Т. 27. № 3. С. 407–415. https://doi.org/10.24151/1561-5405-2022-27-3-407-415. – EDN: BZRDEB.Шевнина Ю. С., Гагарина Л. Г., Конюхов Е. В., Харитонова А. Д. Метод кластерного анализа гетерогенных данных с использованием положений нечеткой логики // Изв. вузов. Электроника. 2023. Т. 28. № 4. С. 537–546. https://doi.org/10.24151/1561-5405-2023-28-4-537-546. – EDN: AVWMTN.Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / пер. с пол. И. Д. Рудинского. М.: Горячая линия – Телеком, 2008. 383 с.Interactive multidimensional modeling of linked data for exploratory OLAP / E. Gallinucci, M. Golfarelli, S. Rizzi et al. // Information Systems. 2018. Vol. 77. P. 86–104. https://doi.org/10.1016/j.is.2018.06.004Cheraghalipour A., Hajiaghaei-Keshteli M., Paydar M. M. Tree growth algorithm (TGA): A novel approach for solving optimization problems // Eng. Appl. Artif. Intell. 2018. Vol. 72. P. 393–414. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2018.04.021