VI. 参考文献 [1] Jamin Ling Joseph Sanchez Ralph Moyer 2、Mark Bachman 2、Dave Stepniak I、Pete Elenius 'Kulicke & Soffa“倒装芯片技术的铜上直接凸块工艺”2002 年电子元件与技术会议。 [2] Li Li、M. Nagar、J. Xue“热界面材料对倒装芯片 PBGA 和 SiP 封装制造和可靠性的影响”2008 年第 58 届电子元件与技术会议。 [3] Samuel Massa、David Shahin、Ishan Wathuthanthri 博士、Annaliese Drechsler 和 Rajneeta Basantkumar“具有不同凸块成分的倒装芯片键合工艺开发”2019 年国际晶圆级封装会议论文集。
摘要 RoHS 法规的出台(该法规强制使用无铅焊料)以及 BGA 封装的日益普及,使得 ENIG 因其出色的长期可焊性和表面平整度而成为一种流行的表面处理选择。这种表面处理的缺陷之一是有可能在化学镀镍和浸金之间形成一层磷含量过高的层,这被称为黑焊盘缺陷。大多数现有文献表明,黑焊盘缺陷是由于 ENIG 工艺的浸金步骤中镍磷 (Ni-P) 层中的镍加速还原(腐蚀)造成的。黑焊盘缺陷可表现为 Ni-P 结节边界处的腐蚀尖峰,并可能发展为 Ni-P 顶部异常厚的高磷区域。与黑焊盘缺陷相关的一种故障机制是由于高磷区域的存在,下层 Ni-P 层中润湿良好的焊点发生脆性故障。在严重的情况下,黑焊盘缺陷会导致可焊性问题,并阻碍锡镍金属间化合物的形成,从而阻碍焊点的良好润湿。我们有机会研究了许多不同类型的黑焊盘案例,从严重到轻微,并且有大量的知识可以分享。本文将让读者对如何识别黑焊盘以及随后确定其严重程度有一个基本的了解。
5 确定单个泄压速率.....................................................................................................................22 5.1 过压的主要来源....................................................................................................................22 5.2 过压来源....................................................................................................................................24 5.3 压力、温度和成分的影响......................................................................................................24 5.4 操作员响应的影响.......................................................................................................................24 5.5 出口封闭.......................................................................................................................................24 5.6 冷却或回流故障....................................................................................................................25 5.7 吸收剂流动故障....................................................................................................................26 5.8 不凝性物质的积累....................................................................................................................26 5.9 挥发性物质进入系统....................................................................................................26 5.10 工艺流自动控制故障.....................................................................................................
•会或合理地期望可以防止疾病,病情,伤害或残疾的发作。•将或合理地期望减少或改善疾病,病情,伤害或残疾的身体,精神或发育影响。•将帮助成员在执行日常活动中实现或维持最大的功能能力,并考虑成员的功能能力和适合相同年龄成员的功能能力所有用于家庭使用提供的耐用医疗设备的功能能力,都需要高级确定覆盖范围。在住院或门诊中心提供的设备不可单独偿还。负压伤口疗法必须通过参与耐用的医疗设备供应商获得。描述:真空辅助伤口闭合是一种用于促进慢性伤口愈合的技术。可以用作手术的辅助手术,也可以作为衰弱或非手术候选者的患者的手术替代方法。将带有附着的疏散管的特殊泡沫调味料插入伤口。伤口用粘附的闭合敷料密封。疏散管从伤口导致连接到负压泵的罐。负压从伤口中去除多余的间质液。这会导致水肿减少,从而使伤口床的血流增加。假设增加的血流为伤口提供氧气和养分,从而促进了肉芽组织的形成。适应症:它也将伤口的边缘靠近。
与此同时,促使更多公司自愿披露的运动也在进行中。最终,促使自愿披露的运动几乎变得毫无意义,因为大多数拥有大量石油和天然气活动的州都颁布了强制性披露规则。但自愿披露运动至少产生了一项具有持久意义的进展。2011 年 4 月,地下水保护委员会 69 和州际石油天然气契约委员会 70 联合推出了 FracFocus 71 网站,公司可以自愿披露美国任何地方每个油井使用的压裂液的成分。即使在大多数重要的石油和天然气州颁布了强制性披露法规之后,FracFocus 仍然具有相关性,原因是几个州的法规要求公司通过直接向 FracFocus 发布信息来进行披露,而不是直接将披露信息发送给监管机构。72 例如,德克萨斯州立法机构于 2011 年中期颁布了一项立法,73 指示德克萨斯州铁路委员会起草法规,要求公司通过发布信息逐个披露压裂液成分。
摘要 目的——本文旨在研究在批量生产环境下使用七种低空洞无铅焊膏通过回流焊接组装的发光二极管 (LED) 的导热垫下焊点的空洞现象。设计/方法/方法——所研究的焊膏为 SAC305 型、Innolot 型或由制造商在 (SnAgCu) 合金基础上特别配制,并添加了一些合金元素,例如 Bi、In、Sb 和 Ti,以提供低空洞含量。使用 SnPb 焊膏 - OM5100 - 作为基准。由于行业实践中通常使用 LED 焊盘的焊膏覆盖率作为焊点中空洞含量的衡量标准。发现 – 发现使用 LMPA-Q 和 REL61 焊膏形成的焊点具有最高的覆盖率,且空洞含量最低,其特征是覆盖率平均值分别为 93.13% [标准差 (SD) = 2.72%] 和 92.93% (SD = 2.77%)。空洞直径达到平均值,LMPA-Q 为 0.061 毫米 (SD = 0.044 毫米),REL61 为 0.074 毫米 (SD = 0.052 毫米)。结果以直方图、绘图框和 X 射线图像的形式呈现。使用 3D 计算机断层扫描观察了一些选定的焊点。原创性/价值 – 使用 Origin 软件基于 2D X 射线图像进行统计分析。它们可以比较制造商推荐的低空洞的各种焊膏的特性。该结果可能对焊膏制造商或电子制造服务有用。
3.3 船舶配电系统解决方案 ...............................................................................................................................................32 3.3.1 需求和限制条件细述 ..........................................................................................................................................................................32 3.3.2 配电结构方案 ....................................................................................................................................................................................... 41 3.3.3 施耐德电气产品及应用 ..................................................................................................................................................................... 41 3.3.3.1 中压配电盘 -MCset Marine ............................................................................................................................................................42 3.3.3.2 中压马达控制中心 -Motorpact TM ................................................................................................................................................50 3.3.3.3 中压环网柜方案 - 中压环网应用和 RM6 .....................................................................................................................................56 3.3.3.4 中压变压器 ...................................................................................................................................................................................... 60 3.3.3.5 低压配电盘 -MB301M ...........
摘要 本文提出了一种针对焊球HIP(Head-In-Pillow)缺陷检测的AI(人工智能)解决方案。HIP缺陷会影响焊球的导电性,导致间歇性故障。由于HIP缺陷的位置和形状多变,传统的机器视觉算法无法完全解决该问题。近年来,卷积神经网络(CNN)在图像识别和分类方面表现优异,但由于数据不足,容易引起过拟合问题。因此,我们结合CNN和机器学习算法支持向量机(SVM)来设计我们的检测流程。参考几种最新模型的优点,我们提出了3D CNN模型,并采用焦点损失和三重态损失来解决由稀有缺陷数据引起的数据不平衡问题。与几种经典的CNN模型和深度学习检测软件SuaKIT相比,我们的检测方法具有最佳性能和快速的测试速度。