挠性电路板覆盖膜耐热可靠性改善

在刚挠结合板的热应力测试中,挠性区域的耐热性是其中的薄弱环节,易出现覆盖膜分层起泡、字符脱落等不良,文章针对挠性电路板的耐热可靠性进行了改善探讨,从覆盖膜快压参数、热固化参数、覆盖膜表面粗化方式等方面进行了工艺试验,提出了有效的改善对策,可满足5次以上热应力测试要求,对挠性电路板的耐热可靠性有明显提升。     

高速HDI板激光盲孔脱垫改善

高速HDI板已广泛应用于5G高速信号光模块、数据通信、国防工业等领域,安全性与可靠性是其关键技术指标,而激光盲孔脱垫是影响其性能的主要因素。文章以一款4阶叠孔HDI板为例,对产品各阶激光叠孔加工、化学除胶、等离子体除胶等工艺进行研究,确保产品质量及性能满足多阶叠孔HDI板加工要求。     

刚挠结合边缘最小间距与挠折性的研究

目前暂无相关测试方法或测试标准运用于成品刚挠结合板挠性区耐折性测试,传统的MIT测试法只能针对特定图形挠性板进行耐折性测试,成品刚挠结合板的耐折性无法保证,不能完全满足不同客户在不同环境下(静态挠曲、动态挠曲)的使用要求。本文根据MIT测试原理,研究挠性板材料类型、刚挠结合板台阶高度、挠性区间距、挠性板层数结构等因素与刚挠结合板耐折性的关系,结果表明无胶挠性板材料耐折性明显优于有胶挠性板材料,刚挠结合板挠性区搭配一定的台阶高度、间距、层数结构,可以满足客户对于刚挠结合边缘最小间距的设计要求,并保证刚挠结合板的耐折性能。     

基于几何仿射与注意力的三维激光点云分类

三维点云分类和分割对于三维重建和自动驾驶等技术的发展具有积极的推动作用。三维点云数据具有无序、不规则和稀疏等特点，因此三维点云分类和分割的研究面临诸多挑战。PCT分类网络采用标量注意力机制提取三维点云局部特征，具有良好的三维点云特征学习能力，在三维点云分类和分割任务中表现出先进的分类精度。然而PCT在对三维点云数据进行下采样时忽视了其稀疏性对几何结构所产生的影响，从而无法充分地提取局部特征致使三维点云分类和分割精度下降。针对该问题，本文提出一种基于注意力机制的三维点云分类分割网络GAM-PCT，具体地，GAM-PCT网络采用了向量注意力机制对单通道特征的权重进行调节，利用减法关系和邻域位置编码对三维点云邻域求取注意力特征，同时在对整体点云下采样时插入即插即用的几何形状仿射（GAM）模块来解决三维点云局部区域的稀疏性问题，进而提升网络的分类准确率。实验结果表明，与PCT三维点云分类和分割网络相比，所提出GAM-PCT网络在数据集ModelNet40上的分类精度提升了0.3%，而在ScanObjectNN数据集上的分类精度提升了1.9%，在ShapeNet数据集上的分割平均交并比值提升了0.2%。同时在网络参数量和FLOPs指标上分别降低了0.31 G和0.69 M。实验结果表明改进后网络的复杂度得到了简化，充分验证了改进方法的有效性。