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熱門關(guān)鍵詞：展至科技 氧化鋁陶瓷基板/支架 氮化鋁陶瓷基板/支架 陶瓷覆銅板 陶瓷電路板
在過(guò)去的十年里，人工智能或人工智能一直在侵入我們的技術(shù)世界。人工智能是一個(gè)具有前瞻性和未來(lái)感的概念，幾乎所有行業(yè)都在廣泛使用它來(lái)實(shí)現(xiàn)廣泛的應(yīng)用。因此，我們現(xiàn)在擁有 Alexa、Siri 和許多其他人工智能驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)音助手、自動(dòng)駕駛汽車、互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎等等。人工智能的使用正在廣泛傳播并呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
陶瓷PCB 或印刷電路板主要通過(guò)兩種方式影響人工智能應(yīng)用，反之亦然：
電子行業(yè)的趨勢(shì)是使設(shè)備變得更加智能。通過(guò)使用先進(jìn)的微控制器和其他電子元件，將人工智能嵌入機(jī)器人、語(yǔ)音助手和自動(dòng)駕駛汽車有助于完美實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。所有電子設(shè)備都需要印刷電路板才能發(fā)揮作用，使用人工智能的設(shè)備也不例外。然而，在設(shè)備中引入人工智能是一個(gè)未來(lái)概念，該過(guò)程給 PCB 設(shè)計(jì)和制造帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。
正如使用人工智能的智能設(shè)備需要 PCB 來(lái)使其發(fā)揮作用一樣，PCB 設(shè)計(jì)師和制造商也在利用人工智能。人工智能正在幫助他們開(kāi)辟更新、更高效的PCB 制造方法，優(yōu)化成本，減少?gòu)U品和周轉(zhuǎn)時(shí)間，并提高供應(yīng)鏈、庫(kù)存和資產(chǎn)的利用率。
人工智能有兩個(gè)作用：幫助系統(tǒng)相互通信，以及幫助系統(tǒng)與操作員通信。例如，在 PCB 組裝過(guò)程中，人工智能有助于確定 SMD 元件的精確放置。這不僅減少了組裝時(shí)間，還顯著提高了電路板的質(zhì)量。隨著電子行業(yè)的趨勢(shì)迅速朝著外形小型化發(fā)展，在焊接之前快速準(zhǔn)確地放置元件是一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)。
所有電子設(shè)備，無(wú)論是否使用人工智能，都需要電路板才能發(fā)揮作用。在設(shè)備中實(shí)現(xiàn)人工智能需要額外整合特殊的微型組件，通常如 SoC、倒裝芯片和使用細(xì)間距封裝的微型 BGA。
PCB 制造商通過(guò)使用稱為HDI 或高密度互連的特殊技術(shù)制造電路板來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。HDI 通過(guò)使用薄而緊密的走線和非常小的通孔或微通孔，可以實(shí)現(xiàn)非常高的元件密度。
HDI 技術(shù)是 AI 應(yīng)用設(shè)備 PCB 性能改進(jìn)的主要貢獻(xiàn)者。HDI 不僅使 PCB 變得更小、更輕、更薄，還提高了電氣性能。使用 HDI 技術(shù)的一些優(yōu)點(diǎn)包括：
?極低的電氣寄生效應(yīng) — 低 EMI、高速運(yùn)行、更好的信號(hào)完整性
?最少的短截線 — 低信號(hào)反射
?穩(wěn)定的電壓——更低的軌道電阻
?不需要去耦電容器——由于電氣寄生效應(yīng)低
?更低的噪聲和串?dāng)_——由于更好的信號(hào)完整性
?更低的 EMI 和 RFI — 由于微孔、焊盤(pán)內(nèi)通孔和表面接地層
?更近的地平面
?更好的電容分布
提供更小尺寸元件的半導(dǎo)體制造商進(jìn)一步支持了使用 HDI 技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。電路板和組件的整體尺寸更小，信號(hào)的上升和下降時(shí)間更快。這表現(xiàn)為更好的高頻操作。
然而，較小的元件尺寸意味著用于散熱的表面積較小。因此，HDI 需要更好的熱管理。PCB 制造商通過(guò)使用高性能層壓板來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。除了更好的熱管理之外，高性能層壓板還有助于提高信號(hào)完整性。使用堆疊微孔還有助于提高 HDI 板的高速性能。
激光鉆孔的微孔尺寸幾乎是機(jī)械鉆孔的十分之一。因此，微孔具有較低寄生效應(yīng)和較低電感的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)提高了高速性能。焊盤(pán)內(nèi)通孔設(shè)計(jì)還有助于進(jìn)一步降低噪音和高速運(yùn)行。
人工智能在電路板檢查過(guò)程中提供了顯著的優(yōu)勢(shì)。人工智能邏輯對(duì)于發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤組件、缺失組件、放錯(cuò)位置的組件和跟蹤缺陷等缺陷非常有效。當(dāng)在 HDI 板上使用緊密封裝的微型元件時(shí)，這尤其有用。
PCB是微型電子元件和系統(tǒng)相互交互的平臺(tái)，其設(shè)計(jì)和制造工藝對(duì)電子設(shè)備產(chǎn)生重大影響。因此，PCB 制造商利用人工智能來(lái)增強(qiáng)其電路板的設(shè)計(jì)和質(zhì)量。為此，FIT 或弗勞恩霍夫應(yīng)用信息技術(shù)研究所提供了一個(gè)模塊化人工智能平臺(tái)，有助于優(yōu)化 PCB 的設(shè)計(jì)和測(cè)試。該平臺(tái)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和人工智能模塊。使用該平臺(tái)，可以將 PCB 支出減少多達(dá) 20%。
平臺(tái)中的每個(gè)模塊都使用針對(duì)不同任務(wù)訓(xùn)練的算法。例如，第一個(gè)模塊中的算法有助于對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、從數(shù)據(jù)中提取特征以及提供其他模塊所需的輸入。
在為應(yīng)用設(shè)計(jì)新的 PCB 時(shí)，設(shè)計(jì)人員會(huì)注意盡可能地利用可用空間，同時(shí)將組件盡可能緊密地封裝在一起，而不會(huì)出現(xiàn)故障。目前的設(shè)計(jì)過(guò)程很大程度上依賴于工程師的經(jīng)驗(yàn)，設(shè)計(jì)必須經(jīng)過(guò)實(shí)際試驗(yàn)的檢驗(yàn)。大多數(shù)情況下，很容易忽視測(cè)試結(jié)果的記錄，導(dǎo)致對(duì)容易出錯(cuò)的設(shè)計(jì)進(jìn)行重復(fù)測(cè)試，從而進(jìn)一步增加成本。
PCB 的復(fù)雜設(shè)計(jì)要求制造工藝遵循嚴(yán)格的規(guī)范。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，每塊 PCB 在完成后都要經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的測(cè)試。通常，此類測(cè)試之一是自動(dòng)光學(xué)檢查或 AOI。
AOI 使用圖像分析技術(shù)來(lái)確定制造的 PCB 是否符合設(shè)計(jì)規(guī)范且不存在技術(shù)缺陷。然而，目前使用的方法會(huì)產(chǎn)生很高的假陰性率，錯(cuò)誤地將許多板分類為有缺陷的板。
這些被錯(cuò)誤分類的板材需要另一級(jí)手動(dòng)或機(jī)器檢查。因此，高漏報(bào)率會(huì)錯(cuò)誤地拒絕無(wú)缺陷的 PCB，然后需要重新檢查，從而導(dǎo)致成本增加。另一方面，低漏報(bào)率可能意味著高后續(xù)成本，因?yàn)樵S多有缺陷的電路板進(jìn)入工作流程。這意味著，依靠現(xiàn)有的 AOI 和人工檢查方法，很難達(dá)到理想的陽(yáng)性率或假陰性率。
展示了人工智能在未來(lái)檢查過(guò)程中的作用。該過(guò)程與傳統(tǒng) AOI 相同，即相機(jī)捕獲 PCB 的圖像。然而，在這種情況下，圖像的高質(zhì)量至關(guān)重要，因?yàn)樗鼈儗⒊蔀槿斯ぶ悄苣K的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。只有精選的圖像才能進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模塊。
模塊化設(shè)計(jì)有多種算法可以不斷增強(qiáng)自身的性能。持續(xù)對(duì)電路板進(jìn)行自動(dòng)檢查，將生成的數(shù)據(jù)不斷反饋給算法。這就形成了AI模塊的自學(xué)習(xí)過(guò)程。反饋增強(qiáng)了數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)優(yōu)化了真陰性率。該模塊的實(shí)際工業(yè)經(jīng)驗(yàn)表明，生產(chǎn)資源的使用量可減少 20%。
完成訓(xùn)練后，AI模塊還可以幫助設(shè)計(jì)新的PCB。這有助于減少使用設(shè)計(jì)人員目前為獲得最佳配置而采用的試錯(cuò)法在板上布置組件所需的時(shí)間。相反，人工智能模塊算法有助于預(yù)測(cè)最佳配置以實(shí)現(xiàn)最佳功能。
PCB 設(shè)計(jì)只是自我增強(qiáng)人工智能模塊有助于增強(qiáng)質(zhì)量保證的一個(gè)實(shí)例。這種自學(xué)習(xí)人工智能模塊在 PCB 制造過(guò)程的其他領(lǐng)域同樣有效，例如優(yōu)化蝕刻過(guò)程、回流過(guò)程和其他時(shí)間密集型活動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)時(shí)間和生產(chǎn)成本的顯著節(jié)省。
包括 PCB 制造在內(nèi)的許多行業(yè)正在通過(guò)人工智能從深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)中獲益。本質(zhì)上，它需要有效利用數(shù)據(jù)來(lái)獲得經(jīng)驗(yàn)，以近乎零的人類干預(yù)來(lái)解決復(fù)雜問(wèn)題。當(dāng)機(jī)器和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于 PCB 設(shè)計(jì)和制造流程時(shí)，不僅可以大大改善操作，還可以降低人工干預(yù)的成本。
人工智能對(duì) 陶瓷PCB 制造的積極影響是無(wú)價(jià)的。然而，業(yè)界必須精心開(kāi)發(fā)上述因素，才能充分發(fā)揮人工智能的巨大潛力。這需要投入足夠的時(shí)間和資源在陶瓷PCB制造過(guò)程中使用人工智能。最終，這可能會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)流程完全簡(jiǎn)化，結(jié)果呈指數(shù)級(jí)改善的時(shí)代。
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