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期刊信息/Journal information
印制电路信息
印制电路信息

林金堵

月刊

1009-0096

magazine@cpca.org.cn

021-64139487；64139497

201199

上海市清水路588弄阳明国际花苑28号101室

印制电路信息/Journal Printed Circuit Information
查看更多>>本刊以介绍交流印制电路行业的新工艺、新技术、新设备、新材料及科技信息为主，集专业、技术、信息于一体，展现PCB行业的发展动态，为PCB行业同仁提供一个技术与信息交流的窗口。
正式出版
收录年代

    电池挠性电路板保险丝设计探讨

    邓承文文丽梅李海丰
    46-49页
    查看更多>>摘要：保险丝是新能源电池挠性电路板(FPCB)的重要组成部分.当电池在运行过程中出现过热、过流至额定值时,保险丝熔断,以保护电池系统或汽车等设备安全.讨论了新能源电池柔性电路板保险丝的设计,分析了电池FPCB保险丝的设计种类、线宽及维护窗口.

    保险丝新能源电池柔性电路板设计

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    可追溯系统在PCB企业仓库管理中的应用研究

    张朝阳樊仁君费杰
    50-56页
    查看更多>>摘要：随着电子产品的不断发展,对于印制电路板(printed circuit board,PCB)质量和可追溯性的要求也越来越高,一方面是IATF16949等体系对于标识和可追溯控制程序的要求,另一方面企业需要保证产品质量稳定可靠,以提升客户体验.主要介绍了可追溯性系统在PCB仓库管理中的实际应用,通过应用物料管理系统、企业资源计划系统和出货管理系统,利用二维码技术,对物料、生产过程和成品进行对应规则的标识和管控,从而有效实现物料批次管理、先进先出控制、过程品质控制以及成品生产追溯,并实现全流程一键查询追溯.该系统可以有效提升可追溯性管理水平.

    印制电路板可追溯性二维码先进先出

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    基于机器学习的PCB缺陷检测与分类方法研究

    李娟
    57-59页
    查看更多>>摘要：印制电路板(PCB)在制造过程中难免会产生各种缺陷.为了提高生产效率和产品质量,针对PCB制造中常见的缺陷进行检测与分类.通过构建深度学习模型,采用图像处理技术,对PCB图像进行全面而高效的缺陷检测.通过大量的训练数据,模型能够学习各类缺陷的特征,包括但不限于短路、断路、焊接不良等.使用举例说明和推导论证等方法对PCB缺陷进行分类研究,在深度学习模型的巧妙构建和分类算法的优化应用相辅相成的应用基础上,为提高生产效率和产品质量提供了可行的解决方案,推动了 PCB制造业智能化方向的发展.

    机器学习PCB缺陷检测深度学习分类算法

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    PCB选择性树脂塞孔不良探讨

    黄小玲
    60-61页
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    PCB电镀铜知识(5):电镀铜添加剂性能分析与测试方法(上)

    陈苑明杨瑞泉郑莉黎钦源...
    62-68页
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    新产品新技术(201)

    龚永林
    69页
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    文献与摘要(266)

    龚永林
    70页
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    乐观与担忧

    龚永林
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