FPC 测试精度提升的关键尺寸控制方法

1 引言

在电子信息技术飞速发展的当下，柔性电路板（FPC）凭借其轻便、可弯曲等特性，在消费电子、医疗设备等领域得到广泛应用。FPC 测试精度直接影响产品质量与生产效率，过程能力指数（CPK）作为衡量测试稳定性的关键指标，其提升至关重要。然而，行业内普遍面临因载具、探针等关键尺寸误差导致测试精度不足的问题，这不仅影响产品良率，还制约着 FPC 产业的高质量发展 [1]。因此，深入研究 FPC 测试精度提升的关键尺寸控制方法，对优化生产工艺、提高产品竞争力具有重要的现实意义。

2 FPC 测试精度与尺寸控制的的关联性分析

在 FPC（柔性电路板）测试过程中，测试精度受多个关键尺寸的影响，主要包括载具相关尺寸、探针相关尺寸以及 FPC 自身尺寸。这些尺寸的误差会通过尺寸链传递，最终影响测试结果的准确性和一致性。

2.1 载具相关尺寸

载具是 FPC 测试过程中的关键定位部件，其尺寸精度直接影响测试的重复性和稳定性。主要影响因素包括：

1. 定位孔公差：载具定位孔的尺寸精度直接影响 FPC 在测试中的定位准确性，若公差过大，会导致 FPC 偏移，使探针与测试点的对位偏差超出允许范围，进而影响测试信号的稳定性。

2. 支撑面平面度：支撑面的平面度不足会造成 FPC 测试区域受力不均，导致局部接触不良或形变，干扰测试电流 / 电压的传输精度，对 CPK 值产生显著影响。

3. 载具形变参数：载具材料的热膨胀系数、长期使用后的磨损形变等，会改变其内部尺寸链的传递关系，使测试定位精度随环境或使用周期发生波动。

2.2 探针相关尺寸

探针是直接与 FPC 测试点接触的部件，其尺寸和状态对测试精度至关重要。关键影响因素包括：

1. 出针量精度：探针出针量决定了与 FPC 测试点的接触压力[2]，出针量不足会导致接触电阻增大，信号传输衰减；出针量过大则可能损伤 FPC 焊盘，两者均会引发测试误差。

2. 探针直径与形状：探针头部的直径需与 FPC 测试点尺寸匹配，直径偏差会影响接

面积；针尖的平整度和尖锐度（如是否存在毛刺）会导致接触阻抗不一致，降低测试重复性。3. 排列间距误差：探针阵列的间距若与 FPC 测试点布局存在偏差，会造成探针无法精准对准测试点，尤其在高密度测试场景中，间距误差对测试精度的影响更为显著。

2.3 FPC 自身尺寸

FPC 的制造公差和材料特性也会影响测试精度，主要包括：

1. 线路层公差：线路宽度、间距的偏差可能导致测试点位置偏移，影响探针接触

2. 基材厚度与柔韧性：过薄或过软的基材在测试过程中易变形，导致测试点位置不稳定3. 焊盘尺寸与平整度：焊盘氧化、污染或尺寸不均会影响探针的接触质量，需确保表面处理工艺稳定。

3 FPC 关键尺寸的控制方法

3.1 公差优化设计

国内外学者通过实验研究先后建立了多种不同 FPC 的公差 - 优化模型 [3]，本文的平面联接面尺寸与形状公差、定位尺寸公差与平面位置公差的公差- 优化函数表达式如下：

当多种公差作用于同一元件时，其公差 - 优化函数为作用其上的所有公差种类公差 - 优化函数之和，其表达式如下所示：

式（2）中（T1，T2，T3，…，Tn，）表示元件受到的所有公差项，n 为公差项的数目，C_i（T_i）为公差项 T_i 所对应的公差- 优化函数。

3.2 测试点布局优化

合理的测试点布局可降低尺寸误差对 FPC 测试的影响，测点布局优化的目的则是寻找最优完备测试集，即在满足测试性指标的条件下，测试成本最低的测试集合[4]。最优完备测试集的故障检测率和故障隔离率均不小于所需测试性指标参数。根据上述定义，建立测点布局优化的数学模型为

式中：T 为所选测试集合，T 为测试集中元素，当取值1 时，该测试点被选中；C 为第i个测点的测试成本。通过测试性模型所获得的D 矩阵往往矩阵维数较大，不同于简单系统的D 矩阵。对于简单系统以 D 矩阵为解空间，维数相对较少，有时通过穷举法就可以直接得到最优测试集，但是大型复杂系统来说，如果使用穷举法求解计算量是巨大的，并且求解效率较低。所以通常借助优化算法确定最优测试集，文中采用和声搜索算法进行求解，缩短了搜索时间并且提高了搜索效率。

使用 Matlab 编程，分别独立运行 100 次，不同算法每一次的求解时间，如图 1 所示。实验结果显示测试点优化算法能够最快的找到最优解，能够在短时间内解决复杂的测点布局优化问题。

3.3 基于CPK 提升的工艺优化

过程能力指数（CPK）是衡量 FPC 测试工艺稳定性和一致性的核心指标。为持续提升CPK 值，需从数据监控、动态补偿和工艺迭代三个维度进行系统性优化 [5]。

（1）CPK 实时监控与预警机制

1. 关键参数监控：针对载具定位精度、探针接触电阻、支撑面平面度等核心参数，部署高精度传感器（如激光位移计、电阻测试仪）实现实时数据采集。

2. 统计过程控制（SPC）：基于历史数据设定 ±3σ 控制限，通过 X-bar R 图动态追踪过程变异，当CPK<1.33 时触发自动报警。

3. 根因分析：利用鱼骨图或5Why 法定位异常波动源（如载具磨损、探针氧化等），针对性制定纠正措施。（2）动态补偿技术应用

1. 探针磨损补偿：通过光学检测或电阻反馈实时监测探针头部磨损量，自动调整出针行程（补偿范围 ±0.1mm）），确保接触压力恒定。

2. 温度漂移补偿：在环境温湿度变化较大的场景，引入温度传感器和线性补偿算法，修正测试信号偏移。

3. 软件校准：对因尺寸链误差导致的系统性偏差（如定位孔累计公差），通过测试软件进行偏移量校准。（3）工艺参数迭代优化

1.DOE 实验设计：以 CPK 为目标响应，对载具夹持力、探针清洁周期（每次测试）、FPC 预烘烤时间（ 30^～60min）等参数进行正交实验，确定最优组合。

2. 预防性维护：建立关键部件（载具定位销、探针模块）的寿命预测模型，按磨损曲线定期更换，避免突发性失效。

3. 人员标准化：通过作业指导书（SOP）和AR 辅助培训，减少人为操作变异（如载具装夹力度不均）。CPK 作为衡量过程稳定性的核心指标，其值取决于测试参数的均值、标准差（σ）

及规格上下限（USL/LSL），数学表达式为：

在 FPC 测试中，CPK 模型需整合载具定位误差、探针偏移、FPC 测试点偏差等多维误差源 [6]。将载具定位孔公差、探针出针量公差等关键参数代入模型，计算不同公差组合下的CPK 预估值。通过多目标优化算法（如 NSGA-II）求解最优公差组合，使 CPK 最大化且成本增量最小。当监测到 CPK 预估值 <1.3 时，系统自动触发补偿机制，核心逻辑如下：

通过上述 FPC 优化策略，对比数据如下：载具定位误差优化前为 mm，优化后为，提升幅值为 50% ；探针偏移优化前为 mm，优化后为，提升幅值为 50% ；测试点偏差优化前为 mm，优化后为，提升幅值为 28.6% ；CPK 值优化前为 1.0，优化后为，提升幅值为 35% ；测试良率优化前为82%，优化后为，提升幅值为12%。

4 工程案例

4.1 案例背景

某消费电子用 FPC 产品在测试过程中，因载具定位偏差和探针磨损导致 CPK 值长期低于 1.0，测试良率仅 82%，需通过关键尺寸控制提升测试精度。

4.2 控制方法的实施

1. 载具优化：将定位孔公差从 ±0.1mm 优化至 ±0.05mm ，支撑面平面度控制在 0.02mm/ m 以内；

2. 探针校准：采用数控车床加工针尖，出针量公差控制在 ±0.03mm ，定期更换磨损探针；

3. 测试点布局调整：增设冗余测试点，测试点直径从0.3mm 增大至0.5mm ；

4. 在线监测系统：集成激光位移传感器与AOI 视觉检测，实时补偿定位误差。

4.3 效果对比

优化后，CPK 值从 1.0 提升至 1.35，测试良率提高至 94%，单点测试成本降低 22%，满足 ISO 9001：2015 对过程能力的要求。

5 结论

本文围绕 FPC 测试精度提升问题，系统分析了载具、探针及 FPC 自身关键尺寸的影响机制，提出了基于公差优化、测试点布局设计及 CPK 工艺优化的综合控制方案。研究表明：通过公差分配模型可量化各尺寸误差对 CPK 的贡献，结合和声搜索算法能实现测试点布局的成本 - 精度平衡；基于多传感器的动态补偿系统可实时修正载具定位与探针偏移误差，有效提升过程稳定性。工程应用显示，该方案使 CPK 值提升 35%，良率提高 12%，为 FPC测试工艺优化提供了可量化的技术路径。为 FPC 产业的高质量发展提供了技术支撑。后续可结合机器学习算法进一步提升模型对复杂工况的适应性。

参考文献：

[1] 段尧 . 基于 LSTM-TSA 的细支卷烟机烟支重量参数优化方法研究 .2023. 昆明理工大学，MA thesis.

[2] 王辉. 汽车冲压模具短周期开发关键技术研究[D]. 重庆大学，2017.

[3] 王东峰，王昆平，王明杰，等. 基于设备能力指数的角接触球轴承加工工艺优化[J].轴承，2018，（07）：16-21.DOI：10.19533/j.issn1000-3762.2018.07.004.

[4] 姚文辉 . 基于六西格玛质量管理方法的大客户 CPK 优化设计和组装工艺研究 [D].复旦大学，2011.

[5] 贾新章，龚自立 . 现代工艺水平下工序能力指数 Cpk 的计算 [J]. 西安电子科技大学学报，2001，（04）：452-455.

[6] 刘金娥，刘婉慈 . 自动化传感器外壳注塑成型工艺优化研究 [J]. 塑料科技，2023，51（05）：95-99.