引线键合过程中的工艺参数比较多，它们直接影响键合质量的高低，合理的参数设置可打出高质量的焊点，因此有必要研究各引线键合参数优化的问题。由于键合质量的好坏受键合温度、键合时间、键合压力、超声功率等多个参数的影响，这些影响参数与键合质量间存在复杂的非线性、强耦合关系，致使各工艺参数对键合质量的影响难以用准确的数学模型表示，合理地设置相应的各个参数值也就变得非常复杂。为此，本文围绕着引线键合工艺质量的关键影响参数、引线键合模型及工艺参数组合优化等方面开展较为深入的研究，主要研究工作有： 1.采用正交试验法分析影响引线键合第一键合点质量的各主要因素。选用正交试验法作为试验设计依据，用趋势图和方差分析法、F检验对试验结果进行分析，确定影响第一键合点的重要的五个关键参数。 2.提出了基于BP神经网络的引线键合模型，确定了BP网络各结构参数，建立了引线键合模型。经验证，引线键合模型所输出的剪切力和键合球直径与实际测量数据的均方差分别为0.0065、0.0155，说明本文提出的基于BP神经网络建立引线键合模型的方法是有效的，所建模型的精确度较高。 3.提出了基于遗传算法的引线键合参数组合优化，应用遗传算法在非线性优化中的求解方法，确定了引线键合过程参数优化的目标函数及约束条件，并利用Matlab的gatool工具实现了工艺参数的优化，寻找到最佳的参数组合值。经验证，最优结果剪切力的相对误差为17.8％，说明了优化结果的可行性。 因此，本文的研究工作为深入了解第一键合点质量的影响机理和规律奠定了基础，也为后续研究不同设备条件及芯片材质下工艺模型的建立、实现引线键合工艺过程的实时监测与控制提供了技术基础。