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PCB短路故障診斷:從橢圓形焊盤到AOI實時監控

來源: 發布時間:2025-06-25

某PCB加工廠通過“橢圓形焊盤+AOI光學檢測”組合方案,使短路不良率從3%降至0.1%。設計端將圓形焊盤改為長短軸比1.5:1的橢圓形,增大相鄰焊盤間距30%;制造端引入AOI設備,采用4K相機+AI缺陷識別算法,可檢出0.02mm的橋連缺陷。在手機主板生產中,該方案使維修成本降低70%,相當于每1000塊主板節省3萬元。


失效機理與設計預防---短路常見原因為焊盤間距不足(<0.1mm)、阻焊層厚度不均(<25μm)。某案例中,某批次PCB因阻焊油墨粘度波動(標準值80±5s,實測值70s),導致局部厚度只有15μm,回流焊時焊錫溢出造成短路。DFM(可制造性設計)檢查清單應重點關注:

1. 焊盤間距≥0.127mm(5mil)

2.阻焊橋寬度≥0.075mm(3mil)

3. 銅箔邊緣到阻焊邊緣距離≥0.05mm(2mil)

某PCB設計軟件已集成“短路風險預測”模塊,通過仿真焊錫流動路徑,提前識別高風險區域,使設計端預防效率提升50%。


AOI技術的進化---從“看得到”到“看得懂”。傳統AOI基于規則匹配(如“兩焊盤間存在導電物”),誤判率達10%。而較近AI-AOI采用YOLOv8算法,通過訓練100萬張缺陷圖像,可識別“微橋連”“半透明樹脂殘留”等模糊缺陷,準確率達99.5%。某廠的實際應用顯示,AI-AOI將每平方米PCB的檢測時間從5分鐘縮短至1分鐘,且能檢出傳統方法漏判的“隱性短路”(即常溫下不短路,但高溫或振動后導通)。


維修工藝的逆向創新---對于已發生的短路,某返修臺采用“激光除錫+等離子清洗”技術:用532nm激光(功率5W)精細汽化短路點的焊錫,再用氬等離子體處理焊盤表面,使修復后的焊盤可焊性恢復至95%。對比傳統熱風槍返修,該技術將維修良率從60%提升至90%,且不損傷周邊元件。


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