一种基于深度学习的BGA封装焊点形态预测方法

本发明涉及芯片封装技术领域，具体涉及一种基于深度学习的BGA封装焊点形态预测方法，包括如下步骤：S1：以焊球初始直径、阻焊层厚度和焊盘尺寸作为关键参数，在有限元建模时以等体积的圆柱体体积代替焊接完成后焊球的体积来简化建立有限元模型，模拟得到相应尺寸下焊球焊接完成后的高度值和宽度值；S2：利用深度学习方法对模拟得到的高度值和宽度值进行训练，并训练得到最佳网络模型；再利用最佳网络模型得到在一定焊球初始直径、阻焊层厚度和焊盘尺寸下的焊点最终高度值和宽度值。本方案中模拟得到的焊球形态与实测数据具有较高的一致性，最终训练得到的模型可以迅速且准确的预测在一定参数下焊球的最终尺寸，可大大提高工作效率。