基于电子产品装联可靠性的电子元器件选型要求

基于电子产品装联可靠性的电子元器件选型要求

金莉

贵州航天林泉电机有限公司 贵州贵阳 550008

摘要：近年来，我国的电子行业有了很大进展，电子元器件的应用也越来越广泛。电子元器件是电子产品的基本组成部件，是保证设备高可靠性的基本单元，电子产品的可靠性取决于电子元器件的可靠性和装联焊点的可靠性。从促进电子产品装联可靠性的角度对电子元器件的选型提出了一系列具体要求，对保证电子产品研发生产任务的顺利进行具有重要意义。本文就电子产品装联可靠性的电子元器件选型要求进行研究，以供参考。

关键词：封装；可靠性；电子元器件选型

引言

电子元器件在日常生活中发挥了重要的作用，因此，在电子元器件质量方面有严格的管控和认证措施，包括中国的CQC认证、欧盟的CE认证，德国的VDE和TUV认证等，目的就是要保证电子元器件的质量，从而避免在实际使用过程中发生由于电子元器件失效而产生的事故。

1电子元器件检测工作的意义

电子元器件在实际应用时其工作环境具备较强的多样性，因此需要确保电子元器件具备极高的运行稳定性和安全性。因此为确保电子元器件在实际应用时具备较高的稳定性及安全性，则需要通过对其进行检测工作，基于检测结果判断电子元器件质量是否达到相关标准。由于检测工作可以有效判断并保障电子元器件的实际质量，因此电子元器件的检测工作逐渐成为电子元器件生产过程中的重要工作环节之一。对于集成电路的生产过程而言，其生产环境、生产设备、检测程序、电学检测方式等均是影响电子元器件自身质量和可靠性的关键因素之一，因此对电子元器件开展检测工作具有十分重要的意义和作用。现阶段电子元器件检测方式主要包括电子元器件通用环境测试以及性能参数测试，其中包括了电性能测试、稳定性测试、寿命测试等内容。

2电子元器件选型的详细要求

2.1封装引线形式

电子元器件的引线形式选用的要求包括：（1）同样功能的元器件，首先，选带引线的通孔直插装类（Plating Through Hole,PTH）电子元器件；其次，选择带引线的表面贴装电子元器件[方型扁平式封装（Quad Flat Package,QFP）、小外形封装（Small Outline Package,SOP）、丁形引脚小外型封装（Small OutlineJ-Leaded Package,SOJ）、带引线的塑料芯片载体（Plastic Leaded Chip Carrier,PLCC）]；最后，选择无引线的表面贴装电子元器件[四侧无引脚扁平封装（Quad Flat Non-leaded Padcage,QFN）、无引线陶瓷封装载体（Leadless Ceramic Chip Carrier,LCCC）、球状引脚栅格阵列（Ball Grid Array,BGA）、触点陈列封装（Land Grid Array,LGA）]。如此要求的主要原因是：这几类电子元器件中，通孔插装类电子元器件焊点连接整体可靠性更高，而对于表面贴装电子元器件，带引线的通常有应力释放结构，而无引线的往往没有应力释放结构而影响焊点连接的长期可靠性。同时，无引线的焊点连接的可检测性不好，不便于焊点质量的检测。（2）对于带引线的电子元器件，在其他封装特性相同的条件下，优选可直接安装、引线不需要再次成形的元器件。如此要求的原因主要是考虑再次成形会增加电子元器件安装前的工序及工作量，同时再次在成形过程中成形模具受损未发现或未检测到时，可能会造成对电子元器件的损伤。

2.2搭建深度学习模型

需要基于5G技术构建智能化的深度学习模型，通过该模型实现对多样化失效形式进行有效比对和检索，从而提高电子元器件检测作业中导线头检测项目的科学性与精准性。在搭建深度学习模型时，首先需要利用大数据，即数量庞大的导线头失效数据信息，从而实现对初始深度学习模型进行训练，同时基于深度学习模型与导线头失效特征构建处理逻辑，所谓处理逻辑是指将检测人员日常检测经验、检测方式等与人工智能算法进行有效结合，为深度学习模型赋予导线头失效特征的鉴别逻辑，而后在大数据的训练下时深度学习模型逐渐掌握鉴别逻辑的使用方式与在具体检测作业中的应用逻辑。需要注意的是，深度学习模型中的鉴别逻辑需要周期性升级，从而有效提高鉴别逻辑与相关算法在实际应用时的精准性。每一次的升级都需要将前模型判断结果作为基础数据，从而实现对更正后数据分类标签进行自动检查的效果。在对深度学习模型进行训练时需要注意对所提供数据信息进行控制，将导线头失效特征进行细化、分类、补充等，以此确保深度学习模型可以有效处理未学习样本，进一步提高该模型在实际应用过程中的精准性。

2.3制约着信息技术产业发展

只有提升产业创新能力、强化市场应用推广、夯实配套产业基础、引导产业转型升级、促进行业质量提升、完善人才引育机制等,才能推动基础电子元器件产业提质增效。此外,还要建立健全标准体系,加强关键核心技术和基础共性技术的标准研制,鼓励先进标准的制定与实施。通过高标准,落实高质量。推动建立以质量为基础的发展战略,推广质量强企、质量兴业理念,进一步激发电子元器件产业发展动力。支持围绕电子元器件的研究设计、应用验证、分析检测、可靠性评价、市场交易等环节建设一批公共服务平台,支撑产业发展需求。

2.4金相组织

定位线夹内表面、孔壁表层和外表面表层组织中均存在腐蚀坑和细小沿晶微裂纹，主裂纹以沿晶方式向内扩展，裂纹附近组织与基体组织基本一致，均为奥氏体晶粒组织。进一步采用扫描电镜对裂纹源区附近裂纹剖面进行形貌观察和局部能谱分析。裂纹呈曲折状，与沿晶裂纹扩展形态保持一致；能谱分析表明，裂纹内产物成分中也含有Ｓ、Ｃｌ元素，这与断口表面、源区附近侧表面分析结果一致，这也说明在裂纹扩展过程中，外力和Ｓ、Ｃｌ元素共同作用造成定位线夹发生了应力腐蚀开裂。

2.5搭建分类识别模型

分类识别模型在实际应用时，影响其学习上限的因素有很多，其中包括不同类型样本的数量及规模比例、所创建类别标签的完成度与全面性、分类逻辑的科学性以及样品数据质量等。为有效提高分类识别模型在电子元器件的实际检测作业中的检测精准度，则需要结合实际情况为分类识别模型扩充类别标签或加强训练力度，以此实现完善分类识别模型的效果。因此需要为分类识别模型搭建自学习功能，利用数据库中电子元器件导线头失效相关数据信息搭建反馈调节机制和统计分析机制，在此过程中需要加强对新型失效样本数据信息的利用，从而使分类识别模型可以通过周期性更新的数据库中相关数据信息完成对样本标签跟踪与改进的效果，进而实现了分类识别模型通过周期性自适应训练完成样本标签的动态更新效果。

结语

电子产品的可靠性很大程度取决于电子元器件的可靠性。由于电子元器件的种类繁多，因此加强规范电子元器件的设计选型和质量控制具有极其重要的作用。电子元器件的选型是质量保证的源头，应尽量选用那些技术成熟、质量可靠、供货稳定的电子元器件。从促进电子产品装联可靠性的角度对电子元器件的选型提出了一套具体的要求，可供设计人员在选型时参考借鉴，对提升电子电子元器件的使用质量、确保电子产品研制生产任务顺利进行具有重要意义。

参考文献

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[3]侯涛,朱奇,张鹏,王士杰.面向5G技术的电子元器件智能检测研究[J].电子测试,2022(01):87-89.