离子色谱在元器件腐蚀失效分析中的应用研究

电子元器件在应用过程中经常出现污染腐蚀失效,查找引起失效的污染、腐蚀源是分析技术的关键。本工作通过几种不同类别电子产品失效分析案例,研究了离子色谱检测(IC)在板面残留、工艺辅料、产品包封料、环境异物中污染腐蚀源的检验和分析方法,并与传统的形貌观察、绝缘阻抗测试、EDS成分分析、红外光谱分析的结果进行综合对比和验证。明确了离子色谱检验方法在电子元器件腐蚀失效分析中的应用场景、取样方法和结果分析方法,为离子色谱在电子元器件腐蚀失效预防中的工程应用提供指导和借鉴。     

基于失效物理的电能表故障定位与复现方法研究

大批量智能电能表已经在线运行多年,积累了丰富的现场运行数据;如何在电能表批量上线前,拦截潜在缺陷,提前暴露潜在可靠性问题,激发不易定位和不易复现的故障现象,变得尤为关键;利用电能表现场运行大数据分析结果,理清电能表现场运行主要的故障模式、失效机理以及工作微环境特征;通过失效分析获得其典型失效机理,统计电能表的主要缺陷类型和敏感应力;通过分析电能表的环境剖面和任务剖面等全生命周期的可靠性数据,借助于故障发生的背景信息,提出了基于失效物理的电能表故障定位、故障复现试验方法;通过一些实际评价案例,说明了该方法的实施过程和应用效果,为电能表的验收评价、现场故障分析和批量管理提供了一种有效的技术手段。     

脉冲耦合神经网络在车牌定位中的应用

针对冗余边缘对基于边缘统计特征的车牌定位算法存在较严重干扰的问题,提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的车牌定位方法。在借鉴传统算法的基础上,为抑制干扰性边缘,引入简化的PCNN模型,仅对候选区进行数次PCNN迭代运算,可大幅降低运算复杂度并提高车牌定位率。对300幅车辆图像进行仿真实验,取得了98.3%的定位率。     

智能电能表可靠性评价方法研究与探讨

智能电能表批量上线之前如何评价其可靠性是一项重要的研究课题。阐述了产品典型失效特征以及当前用于考核电能表的可靠性特征指标的不足之处。从电能表的环境剖面和任务剖面入手,探讨分析了当前的验收检验项目,以及电能表的主要缺陷和敏感应力。提出了一种电能表的可靠性评价建议方案,实际评价案例结果表明该方案具有一定的评价效果,也为可靠性量化评价作了铺垫。     

集成电路封装级失效及其定位

失效分析中有许多类型的封装级失效.由于封装材料限制或者无损检测要求,无法从外观直接观察到失效点,需要借助于设备进行失效定位才能快速、准确地进行分析.总结了集成电路封装级失效的几种常见失效机理和失效原因,提出三种有效的分析手段和分析方法进行失效定位:X射线检测、超声扫描声学显微镜以及热激光激发光致电阻变化(OBIRCH)技术,分别用于元器件结构观察、不同材料界面特性分析和键合损伤位置定位.从倒装芯片封装、陶瓷封装、塑料封装和金铝键合短路四个失效分析的实际案例出发,阐明三种封装级失效定位手段应用的领域、特点和局限性.结果表明在封装级失效中,通孔断裂开路、焊料桥连短路、键合损伤和界面分层等缺陷能够准确地被定位进而分析.     

铜丝键合塑封器件开封方法的改进研究

通过分析塑封器件的开封过程中使用传统的化学开封方法的关键过程和制约因素,并进行了相应的改进,设计出一种将激光烧蚀和化学腐蚀相结合的铜丝键合塑封器件的开封方法;通过在不同的开封温度和浓酸配比条件下进行效果对比,总结出该方法开封铜丝器件的关键因素和推荐参数,对开封铜丝键合器件具有一定的指导作用。     

失效分析在智能电能表可靠性提升中的应用

通过调研分析国内智能电能表在开发、物料检验、生产测试和运行等阶段的故障数据,总结了智能电能表的主要故障模式和可能的薄弱环节.通过对故障电能表的一些典型的失效案例进行分析,阐述了失效分析技术在智能电能表的可靠性提升中的具体应用,对于提高国产智能电能表的质量可靠性具有一定的实践意义.     

基于PCNN图像因子分解的X线医学图像增强

提出一种基于人眼视觉特性和改进的PCNN图像因子分解的X线医学图像增强算法。利用一种改进的PCNN图像因子分解算法对图像进行因子分解,得到细节程度由粗糙到精细的 一系列图像因子。分别对各层图像因子平滑滤波获得图像因子增益矩阵,根据图像因子的局部对比度是否达到由人眼视觉特性得到的对比度阈值进行自适应调节增益矩阵,对每层 图像因子增强后重构即可得到增强图像。经过对不同X线医学图像进行实验仿真,并对比一些常用图像增强算法,取得了较好的增强效果。