哈工大张俊杰教授在紫外纳秒脉冲激光微钻孔技术领域实现突破

哈尔滨工业大学张俊杰教授团队提出了一种基于紫外纳秒脉冲激光微钻孔技术的新型制造方法,用于高精度、绿色环保地制造超薄铜合金引线框架。通过理论分析和实验验证,建立了一个高精度的材料去除率模型,优化了激光加工参数,并开发了一种光学-机械耦合的激光微钻孔平台,实现了大规模引线框架阵列的一体化成型,显著提高了微图案的形状精度和尺寸精度。该研究成果以”Green precision manufacturing of ultrathin copper foil leadframes by ultraviolet nanosecond pulsed laser microdrilling“为题,发表在《Sustainable Materials and Technologies》期刊上。

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背景知识

引线框架是集成电路(IC)与印刷电路板(PCB)之间的关键连接部件,通常由C194铜合金箔加工而成。随着电子设备的小型化,制造厚度仅为几百微米甚至几十微米的引线框架变得极具挑战性。传统的湿法蚀刻工艺存在精度低、环境污染等问题,因此开发一种绿色、高精度的制造技术显得尤为重要。

研究方法

🔵理论分析:通过数值建模和仿真,分析了铜合金的多脉冲激光烧蚀机制,并建立了一个高精度的材料去除率分析模型,预测微图案的锥度、热损伤区(HDZ)和加工效率与激光功率的关系

🔵实验设计:开发了一种光学-机械耦合的激光微钻孔平台,实现了激光开关、机械轴运动和激光加工参数的同步控制。实验中,使用355nm波长的紫外纳秒脉冲激光,在100μm厚的C194铜合金箔上进行微钻孔实验。

🔵优化策略:提出了一种变激光功率和设计尺寸缩放的激光微钻孔方法,通过两步法(先用大功率快速成型,再用小功率修整锥度)来控制微图案的锥度和尺寸精度

关键结论

🔵与湿法蚀刻相比,紫外纳秒脉冲激光微钻孔技术实现了更高精度、无污染的引线框架制造。

🔵开发的光学-机械耦合平台能够实现大规模微图案的高精度加工

🔵通过变激光功率和设计尺寸缩放策略,显著降低了微图案的锥度和尺寸误差,为绿色精密制造提供了新的技术路径。

图片解析

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图1展示了激光微钻孔的整体工艺流程,包括激光开关控制、激光扫描路径规划和微图案的酸洗与表征。图中详细描绘了光学-机械耦合多轴平台的结构,包括三轴机械系统和二维扫描振镜,以及激光加工的关键参数如波长、脉宽、功率等。这张图清晰地展示了实验装置的布局和激光微钻孔的工艺流程,为读者提供了直观的实验设计和操作步骤。

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图2展示了两步激光微钻孔策略,第一步使用大功率快速成型,第二步使用小功率修整锥度。同时,通过尺寸缩放预留热损伤区的空间,以提高微图案的尺寸精度。

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图3展示了紫外纳秒脉冲激光微钻孔的三维预测模型,用于计算不同激光功率下微图案的锥度、HDZ和加工效率。该模型基于多脉冲激光烧蚀机制,考虑了激光能量密度对材料去除率的影响。该图通过理论分析为实验提供了重要的指导,帮助优化激光加工参数。

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图4展示了单层扫描的激光烧蚀结果,包括理论模型预测的烧蚀坑剖面和实验测量的烧蚀坑形貌。图中还展示了锥度、HDZ和加工效率的计算方法。通过对比理论预测和实验结果,验证了理论模型的准确性,为后续实验提供了可靠的理论支持。

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图5展示了不同激光功率下的烧蚀深度、锥度、HDZ和加工效率的关系。通过实验验证,理论模型预测的结果与实验值吻合良好,偏差小于10%。清晰地展示了激光功率对微图案加工精度的影响,为优化激光加工参数提供了重要的参考。

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图6展示了在不同激光功率和扫描次数下加工的微图案的三维形貌和前后尺寸。通过对比不同实验条件下的结果,可以看出变激光功率策略显著降低了微图案的锥度,提高了尺寸精度。验证了变激光功率策略的有效性。

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图7对比了湿法蚀刻和激光微钻孔加工的引线框架形貌。湿法蚀刻由于难以精确控制蚀刻液的流动特性,导致微图案的形态偏差较大,存在关键特征缺失和不规则的侧蚀锥度及毛刺。而激光微钻孔加工的微图案形态规整,无毛刺,与设计图案高度一致。直观地展示了激光微钻孔技术在精度和环保性方面的优势。

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图8展示了使用提出的两步紫外激光微钻孔方法在100μm厚的C194铜合金箔上制造的大规模引线框架阵列的形貌。通过光学显微镜和扫描电子显微镜(SEM)表征的结果表明,加工的引线框架具有高形状精度和良好的一致性,关键特征得到了很好的保留。

总结与展望

本文通过理论分析和实验验证,成功开发了一种基于紫外纳秒脉冲激光微钻孔的绿色精密制造技术,用于制造超薄铜合金引线框架。该技术不仅提高了微图案的形状精度和尺寸精度,还避免了传统湿法蚀刻工艺带来的环境污染问题。通过变激光功率和尺寸缩放策略,显著降低了微图案的锥度,为电子封装领域提供了一种新的绿色制造解决方案。

未来的研究可以进一步优化激光加工参数,探索更薄铜箔的加工能力,并将该技术扩展到其他金属材料的微纳加工中。此外,结合人工智能和机器学习算法,有望实现更高效、更精确的激光加工过程控制。

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