SMT元器件失效机理与故障诊断技术

SMT元器件失效机理与故障诊断技术

曹静  薛传娟

中国电科第三十八研究所    安徽合肥 230011

摘要：本研究重点分析SMT元器件失效机理与故障诊断技术。通过分析热失效、机械失效和化学失效等常见失效模式，以及生产过程和外部环境对元器件的影响，揭示其失效原因。此外，文章还介绍了在线测试、无损检测、故障树分析与智能诊断等故障诊断技术的应用，帮助识别潜在问题并提高产品的可靠性。研究结论指出，深入理解失效机理并采用有效的诊断技术可以大幅提升SMT元器件的质量和性能，减少故障发生。

关键词：SMT元器件；失效机理；故障诊断技术

表面贴装技术（SMT）作为现代电子制造业的重要组成部分，广泛应用于各种电子设备的生产中，其高效、紧凑的特点显著提高了生产效率。然而，随着电子产品的日益复杂化，SMT元器件失效逐渐成为影响电子设备性能和可靠性的关键问题。元器件失效不仅会导致系统性能下降，还可能引发严重的设备故障，影响产品的市场竞争力。因此，研究SMT元器件的失效机理并探索有效的故障诊断技术成了提高产品可靠性、延长设备寿命的必要手段。本研究尝试分析SMT元器件的常见失效模式，探讨生产过程中的常见失效原因。同时，结合现代故障诊断技术，诸如在线测试、无损检测、故障树分析以及智能诊断技术，为提高SMT产品的诊断效率和故障预测提供依据，从而提升电子制造行业的整体质量控制水平。

1SMT（表面贴装技术）元器件的失效机理分析

SMT技术在现代电子制造中占据着举足轻重的地位，其元器件的可靠性直接影响产品性能。元器件失效有多种机理，包括热失效、机械失效和化学失效。热失效由温度变化引起的应力导致，可能造成焊点裂纹、芯片裂纹或封装变形，高温环境加速老化；机械失效与物理应力相关，如跌落、震动或不当装配压力，导致焊点断裂或损坏，SMT元器件对机械应力更敏感；化学失效由环境因素如潮湿、盐雾或有害气体引起，导致金属腐蚀、绝缘性能下降，甚至电路短路。此外，焊膏中的助焊剂残留也可能对元器件造成腐蚀。

生产过程中不良焊接和焊膏缺陷是常见的失效原因。不良焊接包括焊点不完整、虚焊或冷焊等，这些都会影响元器件的电气连接和机械强度。而焊膏缺陷，如焊膏量过多或过少，也会导致焊接不良，影响元器件的可靠性。环境因素和工作负荷对元器件的长期影响也不容忽视。温度、湿度、化学腐蚀性气体等环境因素会加速元器件的老化过程。同时，元器件在长时间高负荷工作下，其性能也会逐渐下降，最终导致失效。

2SMT元器件的故障诊断技术

2.1在线测试技术

在线测试技术是电子制造中用于电路板功能测试的方法，主要检测元件电气性能异常。在线测试技术通过在电路板的测试点上施加电信号，并测量这些测试点的响应信号，从而判断元器件的状态是否正常[2]。该技术使用探针接触测试点，分析电压、电流和电阻等参数，确保元件符合设计要求。在线测试技术优势包括：自动检测电路板元器件，快速适合批量检测；直接测量电气性能，精确定位故障；集成自动化生产线，减少人工，降低错误率。

然而，在线测试技术在一些高密度集成的电路板上可能存在测试盲点，尤其是在电路设计复杂、元器件间距过小的情况下，部分元器件无法进行有效测试。在线测试技术广泛应用于电子设备的制造过程，尤其适用于电路板生产后的功能性测试。在高可靠性要求的领域，例如通信设备、消费电子产品、汽车电子系统等，在线测试技术是确保产品出厂前符合标准的重要技术手段。

2.2无损检测技术

无损检测技术是指在不损坏元器件和产品结构的前提下，通过物理手段检测内部缺陷。

X射线检测技术利用X射线穿透物质的能力，生成图像以观察元器件内部的结构和焊接质量。X射线检测能够识别出焊点的缺陷、元器件的气泡、裂缝等隐性故障，尤其在密集电路板和不可见的焊接点（如BGA元件）检测中非常有效。X射线检测可以直观显示元器件内部结构，帮助快速识别焊点不良、空洞等问题，但是设备成本较高，检测过程复杂，通常需要专业技术人员操作。超声检测技术通过超声波在物质中传播时的回波信号分析物体内部的结构与缺陷，该方法特别适用于检测元器件内部的空洞、裂纹等微小缺陷[2]。超声检测在检测内部缺陷时具有较高的灵敏度和分辨率，可以识别非常细微的结构问题，但是对元器件材料有较高要求，对于密度较高的材料检测效果有限。无损检测技术的主要优势在于能够在不破坏元器件的情况下进行全面检查，特别是在高精度、高可靠性要求的领域中，NDT有助于确保生产过程中的每个环节都符合设计标准，其重要应用包括航空航天、汽车电子、医疗设备和通信设备等领域。

2.3故障树分析

故障树分析是一种系统化的故障诊断方法，通过构建故障树模型，层层分析可能导致元器件失效的各类因素。该技术在元器件失效机理分析中具有广泛的应用。故障树模型以顶事件（通常是最终故障）为根节点，向下扩展出多个分支，代表导致顶事件发生的潜在原因，每个分支又可以分解为多个子事件，最终形成一个树状结构

[3]。通过分析故障树可以识别出可能导致失效的所有路径，从而有针对性地进行故障排除。系统化思维、预防性分析是故障树分析方法的主要优势。故障树分析广泛应用于高可靠性要求的电子产品生产中，如航空电子、汽车电子和国防设备，设计人员通过故障树模型可以识别出产品设计和生产中的潜在风险点，优化工艺流程，提升产品的可靠性。

2.4智能诊断技术

随着人工智能和机器学习技术的快速发展，智能诊断技术在SMT元器件故障预测与诊断中的应用逐渐增加。机器学习算法通过分析历史数据，发现SMT元器件在失效前的特征表现，进而建立预测模型。常见的机器学习算法包括神经网络、支持向量机、决策树等，智能诊断系统通过这些算法可以实现自动化、实时化的故障检测与预测。智能诊断系统可以在无人工干预的情况下自动完成大量数据的分析与预测，极大提升了诊断效率；通过大数据分析，智能诊断能够提前发现元器件的异常趋势，防止潜在故障的发生。智能诊断技术主要应用于生产线的实时监控和预测性维护系统中，尤其适用于大规模自动化生产的电子制造行业。通过智能诊断可以缩短停机时间，提高整体生产效率。

结束语：

SMT元器件的失效机理与故障诊断技术在现代电子制造中具有重要意义。通过分析热失效、机械失效、化学失效等常见失效模式，以及生产过程中的不良焊接、焊膏缺陷和外部环境的影响，本研究揭示了导致元器件失效的主要因素。针对这些问题，研究探讨了多种故障诊断技术，包括在线测试、无损检测、故障树分析和智能诊断技术，这些技术能够有效识别潜在故障，提升电子产品的可靠性。

技术创新方面的研究还要继续深入，特别是在智能诊断技术的应用上，需要进一步提升故障预测的准确性和效率，同时，加强生产过程的质量控制与环境管理，降低元器件失效率，这是确保电子产品长效运行的重要途径。

参考文献：

[1]周轶江.服役载荷下SMT焊点的分层开裂演变机理及其形态参数优化研究[D].西安电子科技大学,2022.

[2]聂国健,谢宽,张棠清,李泉洲,陈冰泉.SMT生产线的智能质量优化技术应用与进展[J].电子产品可靠性与环境试验,2020,38(5):6.

[3]张强.基于深度学习的SMT缺陷检测研究[D].桂林电子科技大学,2023.