98、波峰焊工艺全解析:从基础到优化

波峰焊工艺全解析:从基础到优化

1. 波峰焊中的助焊剂应用

1.1 喷雾式助焊剂涂覆

喷雾式助焊剂涂覆是一项精确的技术,能够将低固含量助焊剂精准地涂覆在电路板上,既可以整体涂覆,也能选择性地涂覆在待焊接的小区域。不过,这种技术也存在一些难题。助焊剂的配方和一致性是关键问题,为了便于喷雾涂覆,必须使用挥发性很强的溶剂来稀释助焊剂。这使得助焊剂的配方和维护变得至关重要,而且用于喷雾涂覆的助焊剂成本可能比其他涂覆方法的助焊剂略高。此外,喷雾式涂覆还会产生脏乱的问题,主要是因为空气中的雾气和冷凝的挥发物会随着空气或工艺气体四处沉积。同时,火灾隐患也会增加。而超声波方法可以减少制造过程中助焊剂的用量。

1.2 助焊剂设备的维护

助焊剂暴露在大气中时,其中的挥发性成分容易蒸发。在波峰焊或泡沫助焊剂系统中,这种情况更为明显,因为助焊剂直接暴露在大气或加工环境中,暴露面积大,并且不断循环。因此,需要对助焊剂进行监测和维护。虽然现在有一些自动系统,但大多数仍需要定期测量和调整助焊剂的比重,通常使用比重计来测定比重。为了补偿蒸发损失,需要添加助焊剂稀释剂来恢复比重,同时还需要将系统中的助焊剂体积调整到合适的水平。维护助焊剂设备对于保证工艺产量至关重要。助焊剂制造商通常会提供每种助焊剂的目标比重信息,并推荐合适的稀释配方。

定期清空助焊剂储存器、彻底清洁并重新填充新鲜助焊剂是个明智的做法。有时,助焊剂会产生聚合物残留物,这会改变其表面张力特性,或者堵塞发泡系统中的喷嘴或分配孔。此外,助焊剂还可能被待焊接的印刷电路板带入的碎屑污染,这些都会影响组装质量。由于镀通孔依靠微小的毛细管先填充助焊剂,最终通过波峰焊过程填充焊料,因此助焊剂或焊料中夹带的任何小颗粒都

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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