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VL020回流炉中半导体激光器芯片In焊接研究
被引量：
1
1
作者
张志军
李爱社
+4 位作者
刘云
张金龙
单肖楠
黄海华
王立军
《半导体技术》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期474-478,共5页
利用VL020真空烧结炉,选用In焊料对半导体激光器芯片的焊接技术进行较为深入的研究,分别对焊接时气体保护、焊接前期芯片、热沉的处理、真空工艺过程压力的施加、夹具设计和烧结工艺曲线等因素进行实验分析。结果表明,以上参数对半导体...
利用VL020真空烧结炉,选用In焊料对半导体激光器芯片的焊接技术进行较为深入的研究,分别对焊接时气体保护、焊接前期芯片、热沉的处理、真空工艺过程压力的施加、夹具设计和烧结工艺曲线等因素进行实验分析。结果表明,以上参数对半导体激光器芯片的焊接均有显著的影响,在N2/H2体积分数为95%/5%气体的保护下,通过对夹具施加适当的静压力,In焊料与Au能够充分和快速润湿,实现较高的焊接质量。蔡司显微镜检测结果表明,采用焊接技术可以使半导体激光器芯片具有较低的空洞率,高达90%以上的焊透率,其焊接过程主要通过夹具装配完成,人为影响因素少,成品率高,并适用于小批量生产。
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关键词
半导体激光器芯片
In焊接
空洞率
真空烧结
烧结工艺
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职称材料
基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法
被引量：
3
2
作者
胡玮
赵菊敏
李灯熬
《太原理工大学学报》
北大核心
2025年第1期137-147,共11页
【目的】高功率半导体激光器的光学灾变损伤是限制其可靠性和寿命的主要因素,因此,有效的缺陷检测对于优化激光器芯片的制造工艺和结构设计至关重要。提出了一种基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法,旨在解决深度学习应...
【目的】高功率半导体激光器的光学灾变损伤是限制其可靠性和寿命的主要因素,因此,有效的缺陷检测对于优化激光器芯片的制造工艺和结构设计至关重要。提出了一种基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法,旨在解决深度学习应用于缺陷检测时面临的高计算量和参数量问题。【方法】利用轻量化卷积神经网络替换特征提取主干有效减少对计算资源消耗,有效提取电致发光图像中缺陷特征。为从上下文特征获取更丰富的信息,引入多分支重参数化卷积块重构聚合模块,通过多路径分支丰富特征表示,训练与推理的解耦保证检测效率。此外,结合坐标注意力,提升定位精度。进行了剪枝实验和模型部署,验证算法的初步应用。【结果】在电致发光缺陷数据集上的实验结果显示,本文方法能在较低的参数和计算量下准确地检测出芯片缺陷,展现出良好的性能。
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关键词
光学灾变损伤
半导体激光器芯片
缺陷检测
轻量化
模型剪枝
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职称材料
题名
VL020回流炉中半导体激光器芯片In焊接研究
被引量：
1
1
作者
张志军
李爱社
刘云
张金龙
单肖楠
黄海华
王立军
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院研究生院
广州大学机械工程系
出处
《半导体技术》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期474-478,共5页
基金
吉林省半导体激光科技创新中心(20112106)
大功率半导体激光器及应用产品开发(10ZDGG001)
高效节能柔性工作新一代半导体激光加工装备研制(2011CJT0003)
文摘
利用VL020真空烧结炉,选用In焊料对半导体激光器芯片的焊接技术进行较为深入的研究,分别对焊接时气体保护、焊接前期芯片、热沉的处理、真空工艺过程压力的施加、夹具设计和烧结工艺曲线等因素进行实验分析。结果表明,以上参数对半导体激光器芯片的焊接均有显著的影响,在N2/H2体积分数为95%/5%气体的保护下,通过对夹具施加适当的静压力,In焊料与Au能够充分和快速润湿,实现较高的焊接质量。蔡司显微镜检测结果表明,采用焊接技术可以使半导体激光器芯片具有较低的空洞率,高达90%以上的焊透率,其焊接过程主要通过夹具装配完成,人为影响因素少,成品率高,并适用于小批量生产。
关键词
半导体激光器芯片
In焊接
空洞率
真空烧结
烧结工艺
Keywords
semiconductor laser chip
indium bonding
void age
vacuum jointing
sintering process
分类号
TN365 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法
被引量：
3
2
作者
胡玮
赵菊敏
李灯熬
机构
太原理工大学电子信息工程学院
太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)
太原理工大学大数据融合分析与应用山西省重点实验室
太原理工大学山西省智能感知工程研究中心
出处
《太原理工大学学报》
北大核心
2025年第1期137-147,共11页
基金
国家重大科研仪器研制项目(62027819)
山西省关键核心技术和共性技术研发攻关专项项目(2020XXX007)。
文摘
【目的】高功率半导体激光器的光学灾变损伤是限制其可靠性和寿命的主要因素,因此,有效的缺陷检测对于优化激光器芯片的制造工艺和结构设计至关重要。提出了一种基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法,旨在解决深度学习应用于缺陷检测时面临的高计算量和参数量问题。【方法】利用轻量化卷积神经网络替换特征提取主干有效减少对计算资源消耗,有效提取电致发光图像中缺陷特征。为从上下文特征获取更丰富的信息,引入多分支重参数化卷积块重构聚合模块,通过多路径分支丰富特征表示,训练与推理的解耦保证检测效率。此外,结合坐标注意力,提升定位精度。进行了剪枝实验和模型部署,验证算法的初步应用。【结果】在电致发光缺陷数据集上的实验结果显示,本文方法能在较低的参数和计算量下准确地检测出芯片缺陷,展现出良好的性能。
关键词
光学灾变损伤
半导体激光器芯片
缺陷检测
轻量化
模型剪枝
Keywords
catastrophic optical damage
semiconductor laser chip
defect detection
lightweight
model pruning
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
VL020回流炉中半导体激光器芯片In焊接研究
张志军
李爱社
刘云
张金龙
单肖楠
黄海华
王立军
《半导体技术》
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法
胡玮
赵菊敏
李灯熬
《太原理工大学学报》
北大核心
2025
3
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