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Enregistrement W4416880557 · doi:10.37665/jsmtkpxid94403

Plasma Stencil Treatments: A Statistical Evaluation

2013· article· W4416880557 sur OpenAlexaff
William H. Green, Marie Cole, Ruediger Kellmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Surface Mount Technology · 2013
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensIBM (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrinted circuit boardSolder pasteFlip chipStencilSolderingSurface-mount technologyCircuit reliabilityChipElectronic componentReflow soldering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT As printed circuit board complexities continue to increase, packing more functionality into smaller physical dimensions has become increasingly important. As a result, a wider variety of electronic components are being incorporated into product bills of materials. Large body ASICs (logic) and sub-system docking connectors generally drive large SMT pad designs, while fine pitch devices such as flip chip QFNs, 0402, and 0201 chip passives are now commonplace within electronic circuitry. Integration of these large and small body components onto a single printed circuit board assembly (PCBA) with ever increasing population densities and tighter placement spacings, drives the need for consistent solder paste print deposits to ensure maximum first pass assembly yields and highest product quality / reliability levels. Balancing solder paste printing of large and small print deposits has been reported to be enhanced using various surface treatments on laser cut stencils. This study focused on examining the effects of a plasma coating compared to conventional stainless steel (SS), laser cut technology. Printing performance on a variety of components was evaluated including five different BGAs, flip chip QFNs, SMT electrolytic capacitors, 0805, 0402, and 0201 chip passives. Lead-free no clean and water soluble paste chemistries were included, along with two different aperture ratio (A/R) design points for all components studied. For assessing the durability of the plasma coating, production volume cleaning simulations were conducted with twenty four different solvents. Statistical analysis was conducted to evaluate any observed differences between conventional stencil technology and a plasma treated alternative. A design of experiments (DOE) was conducted to evaluate main effects and interactions, helping to make data generated decisions to answer the question: Do plasma treated stencils offer benefits over conventional technology stainless steel laser cut stencils?

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
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