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倒装芯片技能正在电子制造和包装行业中得到越来越多的应用,上海SMT贴片加工并且预计到下一个十年将以30-40%的速度增加。新材料系统的开发将使这种增加成为可能,前提是它们减少了制造时间并增加了牢靠性。
这些新材料包括速度流动的速度固化底部填充胶。将裸传感器芯片直接附着在印刷电路板(PCB)上之后,在焊盘和PCB之间进行导线键合以进行电气互连,并连接进/出口前侧,去离子水流入两种类型的流量传感器,以根据流量表征压差传感元件的压阻输出。与传统制造的微流量传感器相比,单芯片制造的差压流量传感器可以批量生产。
而且,裸传感器芯片可以简单地通过SMT封装,以用于微系统应用。表面贴装技能线的自动光学检查会检查印刷电路板以使得质量,并随后对芯片组装缺陷进行分类。然而,由于诸如印刷电路板图像中包括的诸如丝线的干扰元素,很难使用单流卷积网络来增加使用全芯片组件图像的先前缺陷分类方法的准确性。
本文提出了一种后期合并双流卷积网络,以增加分类的准确性。从印刷电路板图像中提取两个焊料区域,并将其输入到具有合并阶段的卷积网络。然后提出了一种新的卷积网络结构,该结构能够对缺陷进行分类。由于缺陷特征集中在焊料区域,分类精度增加。