基于改进灰狼优化算法的QFN芯片图像多阈值分割方法

在QFN芯片封装缺陷检测中,增加图像分割环节可有效提高缺陷检测准确性与检测效率。针对图像分割中传统算法效率低、智能优化算法分割精度低稳定性差的问题,本文提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)的图像多阈值分割方法。首先,改进原始灰狼优化算法非线性因子,平衡算法搜索效率与挖掘能力;其次,引入反向学习策略提高种群整体质量,引入正弦函数、调整头狼权重以改进灰狼更新策略,增强算法多样性与挖掘能力;然后,提出头狼靠拢与种群变异交替进行的位置更新策略,平衡算法收敛性能与跳出局部最优能力;最后,以Kapur熵为适应度函数,求解最优分割阈值。将本文提出的改进灰狼优化算法的多阈值图像分割方法,与灰狼优化算法(GWO)、基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法(DSF-GWO)、基于莱维飞行的樽海鞘群优化算法(LSSA)、改进北方苍鹰算法(INGO)的图像分割方法进行实验对比,结果表明:本文方法在分割用时方面,约为DSF-GWO的1/2,INGO的1/4;在分割精度与稳定性方面,在进行QFN芯片缺陷图像的连续30次分割时,本文方法具有最大Kapur熵平均值、最小标准差与最短分割时间。因此本文方法可实现高精度、高稳定性与高效率的QFN芯片图像多阈值分割。

基于正交设计的QFN焊点三维形态建模与预测

采用基于最小能量原理和有限元数值分析方法的Surface Evolver软件,建立了四方扁平无引脚器件(QFN)焊点三维形态预测模型;选取焊盘长度、焊盘宽度、焊料体积、间隙高度作为4个关键因素,采用水平正交表设计了9种不同的QFN焊点工艺参数水平组合,建立了这9种焊点的三维形态预测模型,得到了不同工艺参数水平组合下的QFN焊点形态;焊盘长度、焊盘宽度、焊料体积、间隙高度等工艺参数的改变对QFN焊点的三维形态均有影响.

微波QFN芯片的SMT技术研究

QFN封装的微波芯片采用一种较新的封装形式,这种封装体积很小,特别适合高密度印刷电路板组装。着重介绍微波QFN芯片的表面组装技术,从QFN的封装形式、PCB的焊盘设计、组装工艺、QFN焊点检测及QFN器件的返修等方面加以详细论述,并对针QFN芯片总结出一套完整的组装技术。

无铅QFN混装工艺的可靠性分析

QFN封装形式因其特有的优异热性能和电性能、较小的体积尺寸和轻质等特点,越来越广泛地应用于电子产品。针对混装工艺中的无铅QFN焊接工艺的虚焊问题,通过对QFN元器件进行储存管理、焊盘设计、模板设计和SMT工艺参数等方面的优化,使无铅QFN焊接的一次混装成功得到保障。

转盘式QFN测试分选机的系统设计

为了满足国内对中高端测试分选设备的需求,提高测试分选机的效率,通过参阅大量的文献,并且仔细研究了国外的转塔式测试分选机,拟制了TX900型转盘式QFN测试分选机的系统设计。论述了TX900型QFN测试分选机的工作原理及运行过程,运用模块化设计方法建立了系统结构模型,并详细论述了各部分的结构设计;接着介绍了设备的电气控制结构和控制软件设计,给出了控制程序流程图;最后讨论了该机的关键技术及解决方案。研究结果表明,该机具有效率高、兼容性强、扩充性强等特点。整个系统设计为转盘式QFN测试分选机最后的实现奠定了基础。

基于NiPdAu PPF框架的QFN键合工艺研究

介绍了NiPdAuPPF框架的镀层结构以及键合机理。并针对QFN(QuadFlatNon-lead)封装类型,研究了基于PPF框架的键合工艺优化,着重探讨了为增强第二焊点焊接强度所进行的工艺参数改进。

Defect image segmentation using multilevel thresholding based on firefly algorithm with opposition-learning

To segment defects from the quad flat non-lead QFN package surface a multilevel Otsu thresholding method based on the firefly algorithm with opposition-learning is proposed. First the Otsu thresholding algorithm is expanded to a multilevel Otsu thresholding algorithm. Secondly a firefly algorithm with opposition-learning OFA is proposed.In the OFA opposite fireflies are generated to increase the diversity of the fireflies and improve the global search ability. Thirdly the OFA is applied to searching multilevel thresholds for image segmentation. Finally the proposed method is implemented to segment the QFN images with defects and the results are compared with three methods i.e. the exhaustive search method the multilevel Otsu thresholding method based on particle swarm optimization and the multilevel Otsu thresholding method based on the firefly algorithm. Experimental results show that the proposed method can segment QFN surface defects images more efficiently and at a greater speed than that of the other three methods.

自主知识产权产品LIP封装

为解决QFN成本较高的问题和进一步提高产品可靠性,华天科技突破了传统思想的束缚,在产品结构的设计上进行了创新。引脚在封装本体内式封装(LIP:Lead In Package)是一种新型的封装形式,它是针对目前QFN(Quad Flat No-lead)在封装高成本问题而重新选择的设计方案。