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PCB掉焊盘原因浅析
PCB线路板制程因素1、铜箔蚀刻过度，市场上使用的电解铜箔一般为单面镀锌(俗称灰化箔)及单面镀铜(俗称红化箔)，常见的甩铜一般为70um以上的镀锌铜箔，红化箔及18um以下灰化箔基本都未出现过批量性的甩铜。 2、PCB流程中局部发生碰撞，铜线受外机械力而与基材脱离。此不良表现为不良定位或定方向性的，脱落铜线会有明显的扭曲，或向同一方向的划痕/撞击痕。剥开不良处铜线看铜箔毛面，可以看见铜箔毛面颜色正常，不会有侧蚀不良，铜箔剥离强度正常。 3、PCB线路设计不合理，用厚铜箔设计过细的线路，也会造成线路蚀刻过度而甩铜。 层压板制程原因正常情况下，层压板只要热压高温段超过30min后，铜箔与半固化片就基本结合完全了，故压合一般都不会影响到层压板中铜箔与基材的结合力。但在层压板叠配、堆垛的过程中，若PP污染，或铜箔毛面的损伤，也会导致层压后铜箔与基材的结合力不足，造成定位(仅针对于大板而言)或零星的铜线脱落，但测脱线附近铜箔剥离强度也不会有异常。 层压板原材料原因1、普通电解铜箔都是毛箔镀锌或镀铜处理过的产品，若毛箔生产时峰值就异常，或镀锌/镀铜时，镀层晶枝不良，造成铜箔本身的剥离强度就不够，该不良箔压制板料制成PCB后在电子厂插件时，铜线受外力冲击就会发生脱落。此类甩铜不良剥开铜线看铜箔毛面(即与基材接触面)不会后明显的侧蚀，但整面铜箔的剥离强度会较差。 2、铜箔与树脂的适应性不良：现在使用的某些特殊性能的层压板，如HTg板料，因树脂体系不一样，所使用固化剂一般是PN树脂，树脂分子链结构简单，固化时交联程度较低，要使用特殊峰值的铜箔与其匹配。当生产层压板时使用铜箔与该树脂体系不匹配，造成板料覆金属箔剥离强度不够，插件时也会出现铜线脱落不良。 另外有可能是在客户端焊接不当导致焊盘脱落（尤其是单双面板，多层板有大面积的铺地，散热快，焊接时需要的温度也高，也没那么容易脱落）： 反复焊接一个点会把焊盘焊掉； 烙铁温度较高容易把焊盘焊掉； 烙铁头给焊盘施加的压力过大且焊接时间过长会把焊盘焊掉。
PCB设计中，一些特殊器件的布局要求，你不想知道？
PCB器件布局不是一件随心所欲的事，它有一定的规则需要大家遵守。除了通用要求外，一些特殊的器件也会有不同的布局要求。 压接器件的布局要求 1）弯/公、弯/母压接器件面的周围3mm不得有高于3mm的元器件，周围1.5mm不得有任何焊接器件；在压接器件的反面距离压接器件的插针孔中心2.5mm范围内不得有任何元器件。 2）直/公、直/母压接器件周围1mm不得有任何元器件； 对直/公、直/母压接器件其背面需安装护套时，距离护套边缘1mm范围内不得布置任何元器件，不安装护套时距离压接孔2.5mm范围内不得布置任何元器件。 3）欧式连接器配合使用的接地连接器的带电插拔座，长针前端6.5mm禁布，短针2.0mm禁布。 4）2mmFB电源单PIN插针的长针，对应单板插座前端8mm禁布。 热敏器件的布局要求 1）器件布局时，热敏器件（如电解电容、晶振等）尽量远离高热器件。 2）热敏器件应紧贴被测元件并远离高温区域，以免受到其它发热功当量元件影响，引起误动作。 [...]
PCB激光切割机与金属激光切割机有何区别？
PCB激光切割机与金属激光切割机是完全不同的产品，因而百能网整理出PCB激光切割机与金属激光切割机的区别，帮助各位朋友去区分两种产品，并能准确找到适合自己的产品。 首先两种设备采用的激光器光源不同，PCB激光切割机通常采用的是紫外激光器或绿光激光器；而金属激光切割机通常采用的是光纤激光器或CO2激光器；两种设备的工作性质有较大的差异，在使用功率上也有很大的差异，PCB激光切割机使用的功率一般不会超过30W（紫外激光器），而金属激光切割机根据材料的厚度可达到10KW以上（光纤激光器）。 另一部分需要区分的是，在PCB行业中有一部分是铝基板或者是陶瓷基板采用的是脉冲光纤激光器；而某些厂家也会采用低功率的CO2激光器去加工PCB线路板，通常是100W以下激光器。其次PCB激光切割机采用的是紫外激光器，能够兼容切割0.2mm以下的超薄金属材料；而大功率光纤或者CO2则不能对超薄金属材料切割，容易出现毛刺、发黑、变形的状况。 第二，切割性质上的差异。PCB激光切割机是采用振镜扫描的方式，通过来回多次扫描，一层一层去除形成切割；而金属激光切割机是采用准直聚焦系统配备同轴辅助气体，一次性对材料形成穿透切割。 第三，结构差异。金属激光切割机通常采用大的龙门式机床，采用伺服电机；而PCB激光切割机则是采用大理石稳定平台，采用直线电机，并标配的有CCD相机视觉，相对的位置切割精度、切割尺寸精度、定位精度都要优异于金属激光切割机，两者是不同类型的产品。
2019年中国覆铜板行业市场现状及发展趋势分析
1、2018年中国覆铜板行业产量统计分析 2019年5月，中电材协覆铜板材料分会(CCLA)秘书处完成了对我国覆铜板企业2018年的经营情况调查。这项调查统计结果反映了我国覆铜板全行业在2018年的经营情况。 在产能方面，中国大陆的刚性覆铜板总产能为7.52亿立方米，较2017年增长5%。整体看，2018年覆铜板总产量为6.54亿立方米，较2017年增长10.8%。产量增长率超过产能增长率，说明产能利用率得到了进一步的提升。(2018年刚性覆铜板行业产能利用率为73.97%，较上期增长3.47%。国内各CCL企业产能利用率情况差异趋于增大，一些大公司产能利用率高于全国总体水平)另从2018年我国主要大类覆铜板产品结构可知，2018年玻纤布基CCL产量为41946万立方米，占比为64.1%;排位第二是挠性CCL，产量为6190万立方米且占比为9.5%;排位第三是纸基CCL，产量为6029万立方米且占比为9.2%。 2、2018年中国覆铜板行业销量统计分析 2010-2018年，我国各类刚性覆铜板销量呈现出波动上升的趋势，2018年实现销量64864万立方米，同时实现销售收入559.69亿元，分别较上期增长11.32%以及9.60%。从企业角度看，2018年度，我国覆铜板行业中覆铜板及PCB基板材料(含刚性覆铜板、挠性覆铜板、半固化片)销售收入排名前十强企业，合计的销售收入达到459.44亿元，同比年增长7.78%。它占2018年总销售收入(559.69亿元)的82.1%。由此可知，覆铜板行业集中度较高。 3、中国覆铜板行业未来发展趋势判断 未来覆铜板行业的调整，主要基于5G时代到来的新需求以及环保时代新需求。 ——进一步加快产业结构调整，适应5G时代到来的新需求 2018年我国常规类覆铜板的产能过剩问题依然存在，经济效益同比2017年有所下降，产品结构出现调整的迹象。高端技术类覆铜板产能尚未形成，高性能覆铜板仍然需要大量进口。虽然行业主要企业加大了高频、高速等高端、高可靠性新产品的研发和投入，目前取得了一定成果，但只有小批量投放市场，不能满足5G设备及其移动通信、云计算大数据、AI(人工智能)、物联网、汽车电子、智能制造等高端市场的需求。还需进一步加快产业结构调整，力争早日满足终端市场的新需求。 —— [...]
PCB设计静电分析，常用的放电方法有这些！
在PCB板的设计当中，可以通过分层、恰当的布局布线和安装实现PCB的抗ESD设计。通过调整PCB布局布线，能够很好地防范ESD.尽可能使用多层PCB，相对于双面PCB而言，地平面和电源平面，以及排列紧密的信号线-地线间距能够减小共模阻抗和感性耦合，使之达到双面PCB的1/10到1/100.对于顶层和底层表面都有元器件、具有很短连接线。 来自人体、环境甚至电子设备内部的静电对于精密的半导体芯片会造成各种损伤，例如穿透元器件内部薄的绝缘层;损毁MOSFET和CMOS元器件的栅极;CMOS器件中的触发器锁死;短路反偏的PN结;短路正向偏置的PN结;熔化有源器件内部的焊接线或铝线。为了消除静电释放(ESD)对电子设备的干扰和破坏，需要采取多种技术手段进行防范。 在PCB板的设计当中，可以通过分层、恰当的布局布线和安装实现PCB的抗ESD设计。在设计过程中，通过预测可以将绝大多数设计修改仅限于增减元器件。通过调整PCB布局布线，能够很好地防范ESD。以下是一些常见的防范措施。 尽可能使用多层PCB，相对于双面PCB而言，地平面和电源平面，以及排列紧密的信号线-地线间距能够减小共模阻抗和感性耦合，使之达到双面PCB的 1/10到1/100.尽量地将每一个信号层都紧靠一个电源层或地线层。对于顶层和底层表面都有元器件、具有很短连接线以及许多填充地的高密度PCB，可以考虑使用内层线。 对于双面PCB来说，要采用紧密交织的电源和地栅格。电源线紧靠地线，在垂直和水平线或填充区之间，要尽可能多地连接。一面的栅格尺寸小于等于60mm，如果可能，栅格尺寸应小于13mm.确保每一个电路尽可能紧凑。
PCB产业迫切需要人工智能和机器学习
如今PCB已经发展到全新阶段，诸如高密度互连（HDI）PCB，IC基板（ICS）等全新技术引入，使得整个生产过程从手动变成了全自动化。随着制造技术的进一步发展，工艺变得越来越复杂，缺陷检查越来越重要也越来越难，这些致命缺陷可能会导致整个PCB板的报废。对于PCB制造业来说，利用人工智能（AI）并优化生产工艺以及最终优化整个PCB制造流程的机会正在涌现。 PCB制造通常依赖多年积累知识的专家，这些专家非常了解和理解制造过程的每个步骤，他们了解如何利用他们的知识来优化生产和提高产量。人为的限制（包括误操作和疲劳）阻碍了效率增长，操作员的错误或对PCB缺陷的错误识别（“错误警报”）可能会由于过度处理而影响良率，甚至会损害PCB本身。通过将AI集成到制造过程中，机器可以通过接管某些“学习的”任务来增加价值，而人类专家则继续承担更复杂的任务，这些任务需要在优化和“培训”的同时进行思考和互动人工智能系统。人与人工智能的结合提高了整体效率和运营，是AI系统的最大机会。 人工智能与工业4.0 PCB发展的最终趋势是拥有完全集成Industry 4.0系统的工厂，该系统在全球和制造系统级别采用AI技术。“全局”级别包括工厂中的所有系统，而不仅仅是单个制造系统。工业4.0提供了自动化和数据交换基础结构，可实现实时生产分析，双向通信和数据共享，可追溯性以及按需数据分析。在任何特定的工厂内，AI都可以使用从各种制造系统和机器获取的数据来改进流程，这些数据是通过工业4.0机制（例如可追溯性，双向通信）收集的。工厂之所以受益，是因为AI分析了大量的系统范围数据以优化工厂设置参数并实现最高水平的生产率和良率。人工智能分析和自我学习正在进行中，并通过人工神经网络进行。几年之内，它将消除人工操作人员的干预，并导致建立全自动工厂。 这种新的PCB制造模型要求将所有工厂系统完全连接以及AI作为监视和决策机制。当前，存在专有和技术挑战，这些问题限制了PCB工厂的完全自动化，但AI已尽可能地添加到单个系统中，例如自动光学检查（AOI）解决方案。将生产设施移向全球AI模型的优势包括，可以更可靠地通知PCB缺陷——“真实缺陷”，并具有反馈机制，该反馈环可以识别问题的根源，然后自动修改工厂流程以消除相关问题缺陷。 AI的子集，包括机器学习和深度学习，将使PCB工厂朝着完全自动化的目标迈进。机器学习使用的算法使计算机能够使用数据及其已经经历并从中学习的示例来改进任务的性能，而无需对其进行明确的编程。就PCB制造而言，机器学习可提高产量，改善制造操作和工艺流程并减少人工操作，同时有助于推动对工厂资产，库存和供应链的更有效处理。 深度学习将AI提升到一个更加复杂的水平，这在全球工厂系统水平上是有益的。深度学习的灵感来自人脑神经元，多层人工神经网络进行学习，理解和推断的能力。在PCB工厂中，软件系统可以有效地收集的数据，并利用模式和上下文的复杂表示中学习，然后，学习将形成PCB制造中自动过程改进的基础。 机器学习和深度学习的实施为PCB制造商提供了超越人类理解的能力；人工智能系统通过在人们不愿探索的地方进行更深入的挖掘来发现新的优化机会。AI专家系统非常高效，通过使用更多更复杂的参数在全球范围内监控工厂系统，减少了所需的人工专家数量，并提高了效率和最佳实践。 利用工业4.0传感器（可以从设备发送数据的传感器）和系统，在整个PCB制造过程中，从简单的读写功能到对工艺参数的高级跟踪，直至最小的PCB单元，都可以在全球范围内创建数据。工艺参数可以包括蚀刻，抗蚀剂显影甚至到制造过程中化学材料的浓缩。使用深度学习对这些类型的数据进行分析，以告知优化制造方法和参数，识别模式并就流程中所需的更改做出明智的决定。所有这些都可以全天候，每周7天，每天24小时不间断地进行。 [...]