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World File Search System焊管
电阻焊产品
ELKONITE ® 1W3 和 3W3 合金通常用于闪光和对接焊模具镶件，此类模具需要更高的电导性和热导性，并且需要一定程度的延展性。这些材料还用于点焊（作为圆角面电极）低导电性黑色金属，例如不锈钢。ELKONITE ® 5W3 和 TC5 合金通常用于焊接压力不太大的轻型凸焊模具。ELKONITE ® 10W3 合金用于大多数闪光和对接焊模具中的电极和模具镶件以及焊接压力适中的凸焊模具。它还用于轻型电镦锻、电锻模具和缝焊机衬套镶件。ELKONITE ® 30W3 和 TC10 合金适用于压力相对较高的体积凸焊模具。有色金属和低碳钢的电镦锻通常通过使用 ELKONITE ® 材料作为模具面层来完成。大直径线材和棒材的交叉丝焊接是使用 ELKONITE ® 材料完成的。ELKONITE ® 3W53 和 10W53 是可热处理的 ELKONITE ® 材料等级，以完全热处理的状态供应。如果将银钎焊到模具背衬上，则应在钎焊后对此类 ELKONITE ® 材料进行热处理。这些较硬的等级主要用于温度和压力相对较高的电锻和电镦锻模具。
锡铋平面焊点中的电迁移
[1] S. Murali、LYW Evone、LMWa、BA Danila、LC Keong、LY Ting、BS Kumar、K、Sungsig，“Sn57Bi1Ag 焊料合金接头的微观结构特性”，IMAPS – 第 55 届国际微电子研讨会，波士顿，2022 年 10 月 5 日。[2] Q. Liu、Y. Shu、L Ma、F. Guo，“高电流密度下共晶 SnBi 焊点的微观结构演变和温度分布研究”，2014 年第 15 届国际电子封装技术会议。[3] P.Singh、L. Palmer、RF Aspandiar，“一种研究电迁移的新装置”，SMTA 泛太平洋微电子研讨会，2022 年 2 月 1 日，夏威夷瓦胡岛。 [4] IA Blech，“氮化钛上薄铝膜的电迁移”，J. of Appl. Physics，第 47 卷，第 4 期，1976 年 4 月。
优化 1 7-4 PH 焊后热处理程序...
钢 (SS) 与 AISI 400 系列马氏体不锈钢 (参考文献 10、11) 相似，但它仍然非常出色，并且可以采用任何常见的电弧、电阻或高能量密度焊接工艺进行焊接。无需预热 (参考文献 12-I 6) 或 PWHT 来防止开裂或恢复延展性 (参考文献 10、1 [ ])。在这种材料中，由于微观结构中存在残余奥氏体 (参考文献 12)，紧邻熔合区的热影响区 (HAZ) 可以通过焊接加热和冷却循环 (参考文献 12、15、17) 有效地退火或软化。因此，这种材料可以在时效条件下焊接而不会产生裂纹（参考文献 11、15），因为焊接热量会导致 HAZ 局部软化（参考文献 12）。此外，在固溶处理 (ST) 条件下焊接不会导致固溶处理结构出现明显的沉淀硬化，因为焊接期间的加热时间太短（参考文献 12、14、15）。对于焊接 17-4 PH SS，通常首选匹配成分或低强度高延展性不锈钢的填充金属和电极（参考文献 1、11、15、16）。用匹配填充金属制成的焊件可以时效到与母材相当的强度水平，并用于生产高强度焊件。但是，如果允许较低的强度水平，则可以使用奥氏体不锈钢焊接金属。
半导体先进焊球转移技术
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。
化学镀镍黑色焊盘缺陷的表征
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。
LED 组装中的低空洞焊膏
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。
TsanKit：用于焊球枕头缺陷检测的人工智能
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。
同轴线激光增材制造工艺参数和头部方向对焊珠几何形状的影响
摘要。在金属材料的定向能量沉积 (DED) 工艺中，线激光增材制造 (WLAM) 的特点是使用激光束熔化金属线并产生焊珠。重叠焊珠的连续沉积产生体积以获得零件。因此，控制焊珠的几何形状对于增材制造工艺至关重要。一些研究工作已经研究了这些几何形状以及主要制造参数对其尺寸的影响，但很少有研究进料方向或线角度的影响。此外，所有关于线角度的研究都是在横向进料和恒定激光方向下进行的。本文重点研究了同轴线进料的沉积头方向对焊珠几何形状的影响，其中有 3 束激光。以相对于水平基板的不同方向进行实验，并使用光学仪器测量外部轮廓，以提取平均轮廓和特征尺寸。结果表明，头部绕其轴线旋转和横向倾斜会影响焊珠的高度、宽度和不对称性。
通过熔池监测进行焊珠几何形状预测的数据驱动方法
在增材制造领域，选择工艺参数以避免过度和不足沉积需要耗费时间和资源的反复试验。鉴于每个部件几何形状的独特特征，迫切需要推进实时过程监控和控制，以确保一致和可靠的部件尺寸精度。这项研究表明，支持向量回归 (SVR) 和卷积神经网络 (CNN) 模型为实时过程控制提供了一种有前途的解决方案，因为这些模型能够高精度地识别复杂的非线性模式。我们设计了一个新颖的实验来比较 SVR 和 CNN 模型的性能，以从单层单珠构造的熔池同轴图像间接检测珠高。研究表明，使用从同轴光学摄像机收集的熔池数据训练的 SVR 和 CNN 模型都可以准确预测珠高，平均绝对百分比误差分别为 3.67% 和 3.68%。 [DOI: 10.1115/1.4062800]