摆臂、直线、转塔,一文了解三种半导体芯片贴装机构

芯片贴装是半导体制程中的重要环节,少了这一环,芯片内部就无法与外部电路进行通信。

芯片贴装的中坚力量

在芯片贴装的结构方案中,最常见的便是摆臂式贴装直线往复结构式的贴装。
摆臂式贴装主要利用摆臂的旋转和移动来实现芯片的精确贴装。在贴装过程中,摆臂会携带芯片从晶圆工作台移动到基板上,并在算法控制下精准将芯片放置在基板的指定位置上。这类贴装最大的好处是速度快,可以做到90K/H。然而,其缺点在于精度只能做到±15um,且其固晶范围受到摆臂长度限制,难以实现大基板封装。适用于对贴装速度高要求的大批量产品。

直显往复结构式贴装通过直线电机或龙门架的往复运动,以及Z轴方向上的升降运动,并带R轴的360°旋转,实现芯片的精确贴装。龙门架的设计确保了焊头在移动过程中的稳定性和精度,从而满足芯片贴装的高精度要求。它的缺点在于往复运动取放晶片,实际UPH较难提升。为了进一步提高精度,在行程中加入下视相机及中转台工位,邦头的运动行程延长,来回往返都会导致出现空行程状态,即在从取芯片至贴装芯片的路程中,时间白白被损耗,从而导致生产效率的低下。当遇到越复杂的工艺,邦头的运动行程越长,贴装时直线往返中存在的空行程也就越多,导致UPH不高。

以上两种贴装结构都是目前的主流半导体晶片贴装方案,它们为半导体产业的发展奠定了坚实的基础。

精度与效率的选取

随着科技的进步,两种贴装方式也逐渐暴露出其局限性。摆臂式的贴装机构,它在保证一定速度的同时却不能保证精度。直线往复式贴装,在追求精度时,大幅度降低了速度。

因此,厂家们对单精度和单速度的保证已无法满足现有市场对贴装设备的要求。尤其是在追求高效能与高精度的今天,设备往往难以在速度与精度之间找到完美的平衡点,同步实现高精度且高效的双重目标。

转塔贴装:新时代的解决方案

如何在精度与速度之间找到微妙的平衡点,成为了行业亟待解决的问题。

第三代半导体贴装机构——转塔结构应运而生。其确保同时满足高精度与高速度的核心在于:多工位,且多工位同时工作。

​精度的要求,是芯片贴装中的硬性指标。因此,为保证精度,在转塔式结构方案中,可将下视相机、中转台等设置在不同工位上,以校正偏差确保精度。转塔结构可支持微米级和亚微米级工作台,具备 AI 精度自动补偿和压力修正功能。三者相辅相成,能够实现芯片贴装的精准位移和精度补偿,保障高精度。

在确保精度的情况下,如何确保速度不被严重干扰呢?此时,转塔的优势就体现了出来——多工位,且多工位同时工作。

转塔贴装能够实现多吸嘴、多工位,朝一个方向循环旋转,不走“回头路”。这意味着,原先在直线往复中无法实现的多工位同时工作,在转塔中可以实现。即能做到取、贴、拍照补偿同时进行,多工序并行运作。同时,无空行程存在,也无往复时间,大幅缩短芯片贴装的周期时间,实现效率60%的提升。

如何实现芯片贴装中的速度和精度并存,是行业一直探讨的问题,设备每一次的迭代升级,都是从工艺环节出发,解决实际生产中的难点。为了更好的服务市场,创新技术,推动行业发展。

转塔式贴装,在生产效率上可以做到无空行程,六旋转工位并行工作互不干扰,芯片取、贴、拍照补偿同步进行,效率提升60%。做到在保证速度的结构中精度最高,保证精度的结构中速度最快。


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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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