42、PCB激光钻孔与多层板技术解析

PCB激光钻孔与多层板技术解析

1. UV激光在PCB钻孔中的应用

在PCB制造中,目前有四种类型的激光用于制作微通孔,分别是CO₂、YAG、准分子和铜蒸汽激光。
- 各类激光特点
- CO₂激光 :通常能打出约75mm的孔,但光束会从铜表面反射,因此仅适用于去除电介质。它非常稳定、成本低且无需维护。
- 准分子激光 :最适合制造高质量的小特征,典型直径小于10mm,常用于在聚酰亚胺中钻出密集排列的阵列,用于微型球栅阵列(microBGA)设备。
- 铜蒸汽激光 :仍处于起步阶段,但在需要高生产率时具有一定优势。它可以去除电介质和铜,但存在严重缺点,限制了其在生产环境中的应用。
- UV激光优势 :最流行的激光系统是波长为355nm的Q开关Nd:YAG激光,处于紫外线(UV)范围。在这个波长下,大多数用于印刷电路应用的金属(如铜、镍、金、银)的吸收率超过50%,有机材料也能被精确烧蚀。UV激光的高光子能量(3.5 - 7eV)会破坏化学键,烧蚀过程部分是光化学的,部分是光热的,这使得UV激光系统成为印刷电路板行业应用的首选。
- UV激光钻孔过程 :基于单激光源的系统,在钻微通孔时,打开铜表面需要超过4J/cm²的能量密度,而去除有机材料(如环氧树脂和聚酰亚胺)仅需要约100mJ/cm²的能量密度。因此,微通孔的钻孔需要两步过程:第一步用高能量密度打开铜层,第二步用低能量密度去除电介质。激光在355nm波长下的光斑尺寸约为20mm,激光

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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