锡膏制程实验检验标准.docx
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锡膏制程实验检验标准
订定电子工业物料检测标准—锡膏测试及评估程序研发
摘要
在政府推动成为科技岛政策带动下，电子构装及电子组装产业已成为国内的龙头产业。
在该产业竞争激烈的环境之中，业者无不积极提升其产品良率及可靠度。
而电子业中锡膏乃是最重要的工业物料之一，锡膏之特性直接影响产品良率及可靠度。
而业者在筛选适用于其生产环境与制程参数的锡膏物料时，往往耗费可观的时间及金钱尝试错误，却不一定能找到适用的物料。
本研究旨在制定一套标准的锡膏特性之测试及评估程序，供业界作为物料筛选的准则。
决定各测试项目及其参数，并评估各种国内业界普遍使用之锡膏种类，以实验设计等统计方法对测试结果加以验证。
测试结果将供业者参考，以缩短物料筛选的时间，并改善其产品良率与可靠度，进一步提升我国电子业之竞争力。
关键词：
表面黏着技术、电子构装、电子组装、锡膏、物料筛选、实验设计
壹、绪论
一、研究背景与研究目的
近年来，亚洲电子构装业（Packaging）及组装业（Assembly）已角足全世界。
随着大批主机板代工生产的订单如排山倒海涌入，表面黏着技术（SurfaceMountTechnology/SMT）已成为台湾业界耳熟能详的名词。
而SMT技术的开发与研究，乃是电子产业长期竞争力的基础。
以目前最具潜力的笔记型计算机业而言，国际著名大厂分别委托国内计算机业者代工生产（OEM），国内业者并大量提供其自己品牌的计算机。
于公元1999年以后，台湾将生产并提供全球笔记型计算机总数量的二分之一强。
SMT制程相对于传统穿孔式安装更具挑战性，因此业者必须更加谨慎地规划其制程与选择合适的物料，以提升产品良率（Yield）与可靠度（Reliability）。
随着产业外移与国际市场竞争的压力，过去尝试错误（Trial&Error）并从中加以改进的对策已不再可行。
电子工业「物料选择」及「制程优化」的“KnowHow”将是各国业界研发的重点方向。
北美及欧洲如SurfaceMountInternational、IEEE、NEPCON等国际专业学术会议，以至台湾工业技术研究院所主持的SMTA（SurfaceMountTechnologyAssociate），皆旨在提升业界制程能力，以因应未来先进电子组装/构装技术的挑战。
随着大批代工生产的订单涌入台湾，加上本土计算机业的蓬勃发展，电子业已然成为台湾重点工业之一。
业者为保持其竞争力，无不致力于降低生产成本，并提升制程能力。
工业物料，如锡膏（SolderPaste）的质量乃影响组装质量最重要的一环。
反观国内业者对锡膏筛选的信息仍旧匮乏。
本研究旨在制定一套标准的锡膏测试/评估程序，供业界作为物料筛选的准则。
本研究将决定影响产品良率及可靠度的各测试项目及其参数，并评估各种国内业界普遍使用之锡膏型号，测试结果将供业者参考。
本研究提供一套SMT工业物料筛选的准则，进而帮助业者改善其组装良率与可靠度，以提升本国电子组装业的竞争力。
二、表面黏着技术简介
由于消费者偏好于体积小、重量轻的电子产品，电子业者无不绞尽脑汁思考如何在最小面积的印刷电路板（PrintedCircuitBoard）上布置最多功能的组件（Component），利用表面黏着技术取代传统穿孔制程的组装方式因而日益普遍。
一般而言，表面黏着制程可分为以下三阶段[1,2]：
（1）钢板印刷（StencilPrinting）
以钢板印刷机上的刮刀将锡膏经由钢板孔洞（StencilAperture），涂布在印刷电路板上相对应的铜垫上。
移去钢板后，锡膏便以适当的形状留在铜垫上。
（2）组件置放（ComponentPlacement）
组件置放机（PlacementMachine）上的取置吸嘴将组件自供料站（Feeder）上拾起，经过影像对位处理后，以恰当的压力将组件置放在正确的位置上，即使得每一组件接脚皆与相对应的锡膏涂布点接触。
（3）回流焊接（ReflowSoldering）
在回流焊炉（ReflowOven）中，设定适当的温度曲线（TemperatureProfile），将助焊剂（Flux）活化、熔化锡膏，冷却后便能形成一良好焊点（SolderJoint）。
三、锡膏特性对表面黏着制程之影响
表面黏着制程中，锡膏为最重要的物料之一，锡膏之特性在电子组装整体制程中扮演极重要的角色。
在钢板印刷制程中，锡膏的黏稠度（Viscosity）及流动状态（Rheology）对其在印刷过程中渗入钢板孔洞现象有决定性的影响。
此外，锡膏应能保持固定的几何形状，以不至于与相邻的涂布点接触而造成短路。
于是，锡膏的质量将直接影响组装成品的良率与可靠度。
本研究对国内电子组装大厂进行问卷调查，选择六种业者使用最多或即将采用的锡膏型号进行锡膏检测实验。
所挑选的锡膏之金属成份皆为锡：
铅=63:
37。
一般工业标准将锡膏依其金属颗粒大小之分布分类为六种（Type）如表1-
（1）所示。
本研究所探讨的六种锡膏为Type3及Type4。
TYPE
NoneLargeThan
LessThan1%LargeThan
80%MinimumBetween
10%MaximumLessThan
1
160
150
150-75
20
2
80
75
75-45
20
3
50
45
45-25
20
4
40
38
38-20
20
5
30
25
25-15
15
6
20
15
15-5
5
表1-
（1）锡膏中金属颗粒大小之分类[1]
四、订定电子工业物料检测标准之重要性
电子业俨然成为我国的明星产业，并深刻影响国家政策及经济盛衰。
业者为保有其竞争力，皆致力于降低生产成本，并改善制程能力。
但国内业者在评选适用于其生产环境及制程参数的工业物料时，通常只就在生产在线观察到的现象加以判断，如此一来，将耗费时间尝试错误，逐渐加以改善。
这样的作法除增加成本，又不一定能从中发现影响物料特性的变量及其效应。
针对电子业中最重要的物料--锡膏而言，业者常须要耗费大量时间与金钱由制程上发生的错误及不良品中判断适用的锡膏型号。
虽然业者可由各锡膏供货商得到锡膏特性的相关讯息，但锡膏供货商为销售其产品，可想而知，如此的讯息常有夸大之嫌而不能全面采信。
由此观之，必须订定一套电子工业物料检测标准，并衡量其适用性，以供业者作为评选锡膏物料之参考并进一步提升其竞争力。
贰、实验设计
目前，国内业者在进行电子物料（如锡膏特性）之检测时，多就在生产在线所观察到的现象加以判断，鲜少从事进一步之统计分析。
如此一来，将需耗费更时间尝试错误并从中加以改进（Trial&Error）。
为提升国内业者之生产竞争力，本研究旨在订定一套电子工业中锡膏物料检测标准，并对检测结果进一步作统计分析，以了解各锡膏之间的异同，亦可了解各变量对锡膏特性的影响程度及方向。
因此，本研究采用实验设计与变异数分析以确保实验效率以及推论之正确性。
实验设计（DesignofExperiments）是利用重复性（Replication）与随机性（Randomization），使特定因子以外的其它已知或未知因子的影响相互抵销，以净化观察特定因子之影响效果，故能提高分析结果之精确度。
变异数分析（AnalysisofVariance/ANOVA）是探讨介于一个反应变量（ResponseVariable）与一个或多个解释变量（ExplanatoryVariable）或预测变量（PredictorVariable）之间的关系[4]。
而所谓因子（Factor）就是实验者在研究中所要研究的解释变量或预测变量。
许多实验牵涉到研究两个或更多因子的效应（Effect）。
一般而言，因子设计（FactorialDesigns）对多因子（Multifactor）研究最具效率。
一个因子的主效应（MainEffect）乃是由此因子之层级（Level）改变，所造成反应变量的改变。
因子之层级即为该因子的特殊形式。
在单因子研究中，一个处理（Treatment）对应到一个因子层级；而在多因子研究中，一个处理是各个因子层级的一种组合。
另外在一些实验中，某因子层级间反映变量的差异在其它因子的各层级下是不一致的，此称为因子间具有交互作用（Interaction）[3]。
一、样本大小的选择
业者在评选锡膏物料时，通常仅就在生产在线所观察到的现象加以判断，如此将耗费时间从尝试错误中加以改善。
如此造成成本的增加，又不一定能发现影响锡膏特性的变量及其效应。
另一方面，若实验样本数不足，则所搜集的数据根本不具代表性。
因此，在从事实验之前，需决定适当的样本数，方能以最少的时间及成本获得最多的信息。
在任何实验设计问题中，决定样本大小（SampleSize）乃是一关键决策。
所谓决定样本大小即决定实验之重复次数（Replication）。
一般而言，为检测较小的效应之实验所需样本数多于检测较大效应所需的样本数。
本研究采用信赖区间估计法（ConfidenceIntervalEstimationMethod）[3]以决定实验所需的样本数。
任何两个层级或处理的平均值之差，如
的一个100（1－α）%信赖区间为
（1）
其中
为第i个层级或处理的观测值之平均值，而
为第j个层级或处理的观测值之平均值，N=a×n为观测值之总个数，a为层级或处理之个数，n为样本数，MSE（MeanSquareforError）为误差平方和（SumofSquareforError/SSE）之均方。
利用
（1）式，可得信赖区间准确度为
（2）
在实验之前，希望任何两层级平均数之差异的信赖区间为±P，而在先行试验（PilotTest）之观测值中得到标准差之估计值为
。
首先任意指定n=ni，以
作为MSE的一个估计值，则信赖区间准确度成为
（3）
（3）式中，若Pi>P，即依此样本数ni所得到之信赖区间大于所希望之信赖区间。
于是继续尝试n=ni＋1，同理得到信赖区间准确度为
（4）
重复相同步骤直到n=nx，而Pi若在（3）式中Pi故再尝试n=ni－1直到n=nx＋1，即此时Px＋1>P，则取n=nx可满足预期之信赖区间。
二、变异数分析
变异数分析是利用F统计量作检定，应用于基于母体为常态分配，以及各小母体的变异数相等的基本假定。
但事实上，只要母体分配不呈现极端偏斜，各小母体变异数相差不多，则F检定的结果会相当合理且有效率。
在本研究中，以订定之检测程序搜集锡膏特性之相关数据，并应用变异数分析对各种影响锡膏特性的因素加以推论，以探讨各因素对锡膏特性的影响性是否显著。
同样地，业者在评选适用于其生产环境的锡膏时，除了需对各种锡膏特性充分了解外，尚需对会造成锡膏特性改变的因素分析其影响的显著性，并针对这些因素改变其制程参数，以利产品良率及产能的提升。
三、处理平均之间成对比较－Duncan多重全距检定法
业者在了解影响锡膏特性的因素之外，最有兴趣的便是各锡膏之间的异同程度，以决定适于其制程参数的锡膏。
变异数分析为检定数个具有共同变异数之常态母体的平均数相等与否的有效方法。
当决策结论为拒绝虚无假设H0时，则表示所有的平均数并不全相等，但各平均之间的异同程度却是必须关注的重点。
本研究以Duncan多重全距检定（Duncan’sMultipleRangeTest）[3]做为检定方法。
先将a个处理平均值依递增顺序排列，每个平均值的标准差为
（5）
再从Duncan显著全距表得到
的值，其中p=2,3,…,a，其中α是显著层级，而f为误差的自由度。
将这些全距转变为a－1个最小显著全距为
（6）
其中p=2,3,…,a
之后自最大及最小的差异开始，与Ra相比。
接着最大与次小的差异与Ra－1相比，持续如此比较直到最大的平均值与其它所有平均值比较过为止，最后，计算次大与最小的平均值之差异并与Ra－1比较。
此过程持续进行到所有可能的a（a－1）/2个成对平均值的差异皆已被考虑。
倘若发现一差异大于所对应的最小显著差异，即这一对平均值之间有显著的差异。
参、晕开测试（SlumpTest）
因为表面黏着组件之脚间距缩小，锡膏保持其几何形状的能力也就日益重要。
本测试之目的在于观察锡膏在回流焊接前及回流焊接时保持其几何形状的能力。
所谓晕开乃是锡膏涂布在铜垫上之后向外扩散的现象。
晕开的程度为锡膏中金属含量百分比等特性所决定。
虽然在回流焊接的过程中，表面张力能够将晕开的锡膏拉回，但过度的晕开会造成锡桥（Bridging）而发生短路，而良好的晕开特性除了能够避免锡桥产生，亦能够避免形成锡珠（SolderBalls）。
因此，晕开必须最小化以得到良好的焊接结果。
一、实验目的
在回流焊接的过程中，当基板上的温度逐渐升高，此时助焊剂达到其融点而扩散开来，此扩散现象乃是起因于黏稠度随温度增加而降低。
助焊剂的扩散会造成锡膏与邻接的涂布点接触而产生锡桥。
加入锡膏中的抗垂流性（Thixotropic）物质除了能改善印刷特性之外，亦能够使锡膏在回流焊接过程中的晕开最小化。
较高温下的晕开（HotSlump）比较低温下的晕开（ColdSlump）显著。
而锡膏从钢板印刷到进入回流焊炉之前仍然保持为室温，此时受ColdSlump特性的影响；而进入回流焊炉加热至融化之前，主要受到HotSlump特性影响其晕开的程度。
目前业者所使用的锡膏皆能够避免ColdSlump之影响。
因此，在衡量锡膏之晕开现象时，HotSlump较ColdSlump的特性更为重要，且直接影响制程良率。
二、实验程序
IPC等工业标准中，订定了一些锡膏特性的标准测试程序。
本研究则加以改良以适用于国内业者。
为保证实验数据契合实际生产状况，所有的锡膏在未使用之前必须依照供货商所建议的方式妥善处理。
在从事锡膏特性测试之前，先将锡膏自冰箱中取出，待其达到与室温相同之温度。
在实验之前，所有的锡膏应分别充分搅拌，并敲击或以离心搅拌机赶出容器内锡膏中的气泡。
本研究设计晕开测试所使用的测试钢板开孔法如图3-
（1）所示。
钢板厚度为0.2mm，开孔大小为0.025×0.116（inch2），开孔间的距离为递增。
经由此测试钢板，将锡膏印刷在清洁的玻片上，并确认印刷的情况良好。
每一型号之锡膏都必须经过HotSlump测试及ColdSlump测试。
图3-
（1）晕开测试钢板
测试程序如以下步骤：
1.分别印刷一锡膏至2玻片，并静置于室温环境中，纪录时间及应观察之时间（60分钟）。
2.再分别印刷一锡膏至2玻片，并立即置于温度为100℃的烤箱中，纪录时间及应取出观察之时间（10分钟）。
3.清洗钢板。
4.于正确时间取出烤箱中之样本于显微镜下观察并记录。
5.于正确时间将置于室温下之样本置于显微镜下观察并记录。
为将锡膏之晕开特性加以量化，本研究将晕开的程度分为11个等级（Rate），分别对应于钢板开孔之距离如表3-
（1）所示。
例如观察到某锡膏在第二与第三个涂布点处发生锡桥，则评定为第二等级。
又例如在第三与第四个涂布点间发生锡桥，虽然第二与第三个涂布点未发生锡桥，则仍判定为第三等级。
等级（开孔编号）
开孔间之距离（mm）
1
0.25
2
0.35
3
0.45
4
0.55
5
0.65
6
0.75
7
0.85
8
0.95
9
1.05
10
1.15
11
1.25
表3-
（1）晕开测试钢板开孔间之距离
三、实验设计与统计分析
如同第三章中所述，本研究订定检测程序，并对搜集结果加以详细的统计分析，以确定锡膏特性受到温度影响之程度与方向。
（一）样本大小的选择
依据信赖区间估计晕开测试的样本大小。
假设任何两种型号的锡膏发生晕开之平均等级的差异之95%信赖区间为±0.5，且σ之估计值为0.5。
则α=0.05，以σ2=0.52=0.25作为MSE的一个估计值。
尝试n=10则方程式（3）之信赖区间准确度成为
比所要求的0.5更准确。
再尝试n=9得到
继续尝试n=8，
故可知n=9为能得到所想要的准确度之最小样本大小。
为满足实验结果的正确性，在此取n=10。
（二）变异数分析
本研究采二因子实验设计，研究的因子分别为锡膏型号及测试方式。
其中锡膏型号分为6种层级；而测试方式分别为ColdSlump与HotSlump二层级。
依据以上测试程序得到测试结果如表3-
（2）所示。
如前所述，所有锡膏在ColdSlump时皆不会发生锡桥。
本研究对以下三组假设进行检定：
H0：
每一型号锡膏之晕开特性皆相同
H1：
至少有一锡膏之晕开特性不同
H0：
不同测试方式之晕开特性相同
H1：
不同测试方式之晕开特性不同
H0：
温度与锡膏型号之间没有交互作用
H1：
温度与锡膏型号之间具有交互作用
根据以上测试程序，进行实验，得到测试结果如表3-
（2）。
锡膏型号
A
B
C
D
E
F
HotSlump
1
1
3
0
1
1
1
2
3
0
0
2
1
1
3
0
0
2
1
1
3
0
1
2
1
1
3
0
0
2
1
2
3
1
1
2
2
1
3
1
0
1
1
2
3
0
0
1
1
2
3
1
0
1
1
2
3
1
0
1
ColdSlump
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
表3-
（2）晕开测试结果
HotSlump之测试结果可绘制箱型图（BoxPlot）如图3-
（2）。
图3-
（2）HotSlump结果之BoxPlot
图3-
（2）中虽可见不同锡膏型号间晕开特性有差异，但必须进行进一步的变异数分析加以确认，以Statistica软件计算得到变异数分析表如表3-（3）所示。
变源
dfEffect
MSEffect
dfError
MSError
F
p-level
测试方式
1
50.7
108
.096296
526.5000
0.0000
锡膏型号
5
4.82
108
.096296
50.0538
0.0000
交互作用
5
4.82
108
.096296
50.0538
0.0000
表3-（3）晕开测试之变异数分析表
由表3-（3），所有P-level<α=0.05，故拒绝虚无假设H0，即有证据可推论
（1）各型号之锡膏的晕开特性有差异，
（2）HotSlump与ColdSlump对锡膏晕开之影响有差异，以及
（3）锡膏型号与温度之间具交互作用。
由图3-（3）可进一步观察锡膏与温度之间具有交互作用。
图3-（3）锡膏型号与测试方式之交互作用图
而在本研究中，观察实验结果得知所有锡膏在ColdSlump测试下不会发生锡桥，故根据HotSlump测试结果的单因子变异数分析，可得到如表3-（4）之变异数分析表。
因为P-level<α=0.05，故拒绝虚无假设H0，即可推论在HotSlump测试中，不同锡膏的晕开特性不同。
变源
DfEffect
MSEffect
dfError
MSError
F
p-level
Type
5
4.82
114
.747368
6.449296
.000026
表3-（4）HotSlump测试下锡膏型号之变异数分析表
（三）Duncan多重全距检定
由以上变异数分析得知各型号之锡膏之间的晕开特性不相同，但进一步地探讨不同型号的锡膏之间晕开特性之异同应是更值得讨论的课题。
根据Duncan多重全距检定法，得到表3-（5）如下所示，结果显示E、D、A及F锡膏的晕开特性无显著的差异，而D、A、F及B锡膏的晕开特性间无显著差异，虽然如此，E与B锡膏的晕开特性间存在着显著的差异，而C锡膏之晕开特性则与其它型号之锡膏的差异是显著的。
由图3-（4）中并显示锡膏之HotSlump平均值之分布。
Type
Mean
1
2
3
E
.150000
xxxx
D
.200000
xxxx
xxxx
A
.550000
xxxx
xxxx
F
.750000
xxxx
xxxx
B
.750000
xxxx
C
1.500000
xxxx
表3-（5）HotSlump测试中各锡膏型号晕开特性之Duncan多重全距检定结果
图3-（4）HotSlump测试中锡膏晕开平均值
四、小结
依本研究所订定之测试程序及统计分析技巧，发现各锡膏型号的晕开特性之间具有差异性，业者可依本的测试程序决定适合其生产环境、产品特性及成本等考虑之锡膏物料。
本研究除了订定对锡膏的晕开特性之测试程序，并依据实验结果加以分析。
由变异数分析中，发现不同锡膏之晕开特性差异显著，而且锡膏发生晕开的现象亦受温度影响。
此外，分析因子间的交互作用，各型号之锡膏在不同温度下发生晕开的程度也不尽相同。
由此可知，物料评选将显著影响生产结果。
业者应选择适合其生产环境及订单需求的锡膏，并了解其特性，再针对锡膏之特性适当调整制程参数，如印刷入锡量及回流焊接时的温度等，以提高良率并提升其产能。
肆、扩散测试（SpreadTest）
在电子组装制程中，因组件脚间距日渐缩小，所能容忍的锡膏扩散距离也就愈加缩短。
在晕开测试中，观察锡膏在涂布后向外扩散的现象，提供定质的（Qualitative）分析，但并未测量扩散的距离以提供更进一步定量的（Quantitative）分析。
扩散测试将测量锡膏在印刷后扩散的距离，并依此从事更进一步的分析。
一、实验目的
在晕开测试中，较高的温度对锡膏晕开的现象比较低温度下更为显著。
同理，在扩散测试中，研究锡膏在印刷后到进入回流焊炉前处于室温环境下向外扩散的距离（ColdSpread）以及在进入回流焊炉后到锡膏融化前向外扩散的距离（HotSpread）。
在IPC工业标准中，Type1-3的锡膏透过开孔较大且较厚的钢板加以印刷，Type4-6的锡膏则以开孔较小且较薄的钢板加以印刷。
不同厚度之钢板所印下的锡膏厚度不相同，若涂布点边缘向外扩散的程度与其厚度呈一定比率，则印下较厚的锡膏向外扩散的距离将会大于较薄的锡膏。
如图4-
（1）所示，若锡膏之厚度为a，锡膏向下滑落而扩散的角度为θ，因滑落而减少的部份与扩散增加的部份截面积相同，则扩散之距离为
，但若锡膏之厚度为b（其中b>a），则扩
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