| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究意义 | 第13-14页 |
| 1.4 课题内容与难点 | 第14-15页 |
| 1.5 相关背景知识 | 第15-17页 |
| 1.5.1 高密度柔性基板制造过程 | 第15-16页 |
| 1.5.2 统计过程控制 | 第16-17页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 FPC自动监控与智能分析系统总体设计 | 第18-25页 |
| 2.1 FPC系统总体结构 | 第18-19页 |
| 2.2 高密度柔性基板硬件检测平台 | 第19-21页 |
| 2.3 FPC系统软件设计 | 第21-24页 |
| 2.3.1 系统需求分析 | 第21-22页 |
| 2.3.2 系统功能设计 | 第22-23页 |
| 2.3.3 系统数据库架构 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 单变量控制图在FPC制造过程中的应用研究 | 第25-41页 |
| 3.1 单变量统计控制图概述 | 第25-29页 |
| 3.1.1 控制图技术原理 | 第25-27页 |
| 3.1.2 单变量统计控制图类型 | 第27页 |
| 3.1.3 单变量过程能力分析 | 第27-29页 |
| 3.2 单变量控制图中的模式 | 第29-30页 |
| 3.3 单变量控制图仿真与验证 | 第30-38页 |
| 3.3.1 均值-极差控制图 | 第31-34页 |
| 3.3.2 单值-移动极差控制图 | 第34-37页 |
| 3.3.3 不合格品率控制图 | 第37-38页 |
| 3.4 单变量控制图在FPC制造过程中的应用 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 多变量控制图在FPC制造过程中的应用研究 | 第41-55页 |
| 4.1 多变量统计控制图概述 | 第41-43页 |
| 4.2 多变量均值控制图 | 第43-47页 |
| 4.2.1 x~2控制图基本原理 | 第43-45页 |
| 4.2.2 T~2控制图基本原理 | 第45-47页 |
| 4.3 多变量T~2控制图的仿真与验证 | 第47-53页 |
| 4.4 多变量控制图在FPC制造过程中的应用 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于BP网络的控制图异常模式识别 | 第55-69页 |
| 5.1 控制图模式 | 第55-57页 |
| 5.2 神经网络概述 | 第57-60页 |
| 5.2.1 神经元模型 | 第57-58页 |
| 5.2.2 BP神经网络算法 | 第58-60页 |
| 5.3 基于BP网络的控制图异常模式识别 | 第60-67页 |
| 5.3.1 总体方案设计 | 第60-62页 |
| 5.3.2 样本数据的产生与数据预处理 | 第62-63页 |
| 5.3.3 控制图识别网络建立与仿真 | 第63-67页 |
| 5.4 控制图异常模式识别在FPC制造过程中的应用 | 第67-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 FPC自动监控与智能分析系统运行测试 | 第69-80页 |
| 6.1 FPC系统功能模块 | 第69-73页 |
| 6.1.1 系统主界面 | 第69页 |
| 6.1.2 工序检测 | 第69-70页 |
| 6.1.3 数据查看 | 第70-71页 |
| 6.1.4 智能分析 | 第71-72页 |
| 6.1.5 文件导入 | 第72页 |
| 6.1.6 用户管理 | 第72页 |
| 6.1.7 标准设置 | 第72-73页 |
| 6.2 FPC系统测试 | 第73-78页 |
| 6.3 系统总体评价 | 第78-79页 |
| 6.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 总结和展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| Ⅳ－2答辩委员会对论文的评定意见 | 第88页 |