湿度敏感性等级(MSL)

简介: 湿度敏感性等级(MSL)

趁着周末得空,也有意愿,赶紧把之前一直想写的这个主题完成了。

湿度敏感性等级,相信大部分人还是比较陌生的。

640.png


湿度敏感性等级:MSL,Moisture sensitivity level


之所以有这个等级,大概是因为以下原因:

目的在于确定那些由湿气所诱发应力敏感的非密封固态表面贴装元器件的分类, 以便对其进行正确的封装, 储存和处理, 以防回流焊和维修时损伤元器件.


通常封装完的元件在一般的环境下会吸收湿气。

如果由于气候原因、长时间存放、存放不妥当等,导致封装受潮了,则封装内部的水分会由于回流焊接加热时而发生汽化膨胀,从而可能导致封装内部的界面剥离或破裂,进而导致封装内的配线断路或者降低信赖度,一般称为〝爆米花〞现象。


注意:SMD比通孔组件更容易发生这种现象, 因为它们在回流焊时暴露在更高的温度中. 原因在于焊接作业一定要发生在与SMD组件同一面的板面上. 对于通孔组件, 焊接作业发生在板的下面, 从而将组件遮蔽隔离了热锡料. 采用插入焊或"pin浸锡" 制程的通孔组件可能也会遇到发生在SMT组件的现象 -由湿气诱发的不良.

640.jpg


下图是IPCJEDEC J-STD-020D.1 对湿敏等级的划分:


分别是:MSL 1、MSL 2、MSL 2a、MSL3、MSL4、MSL5、MSL5a、MSL6,从下图中可看出,等级数字越大,越容易吸湿。

640.png


业内的做法:


烘焙处理

指达到需要烘焙处理状态的元器件,在焊接安装之前,按照规定的条件在烘烤箱中进行特定时间段的烘焙干燥。


需要烘焙处理的状态:

打开防潮包装时,与产品一起包装的指示卡颜色提示吸潮了

640.png


打开防潮包装后,超出规定的保管条件。


640.png


下面是IPC/JEDEC J-STD-033对烘烤条件的规定:

针对零件生产厂商,经销商出零件的烘烤条件规定:


640.png


针对用户端使用零件的烘烤条件规定:


640.png


好了,以上就是今天要分享的内容,看完后每位工程师可以自检下是否有此流程,最好建立个元器件MSL库,方便贴片厂使用。


也希望喜欢本公众号的多点赞,多分享,本公众号不定时更新,谢谢!


术语:

车间寿命(floor life) - 从将组件取出防湿袋到干燥储存或烘干再到回流焊所允许的时间段.

RH(relative humidity):相对湿度

MBB(Moisture Barrier Bag):真空包装


相关文章
|
5月前
|
数据挖掘 数据库
检测未知成分一般用到那些仪器丨技术分析
未知成分检测是确定物质化学组成的过程,涉及样品收集、前处理、选择分析方法(如光谱法、色谱法、质谱法、能谱法等)、样品分析、数据分析解释、验证确认及报告编写。此过程需要专业知识,可寻求专业服务支持。
|
传感器 安全 前端开发
井下空气质量检测预警系统学习
随着现代化煤矿深入开采,井下空气质量监测已成为重要的安全问题。煤矿通常有大量地瓦斯、煤尘等气体,如果空气质量不良,无疑会给矿工的健康和安全带来极大的威胁。因此,煤矿必须配备有效的井下空气质量检测预警系统,用来监测空气质量,预警可能的问题,为矿工提供更安全的工作环境。
井下空气质量检测预警系统学习
|
6月前
数据分享|R语言回归模型诊断、离群值分析学生考试成绩、病人医护质量满意度、婴儿死亡率和人均收入、针叶树荫面积数据
数据分享|R语言回归模型诊断、离群值分析学生考试成绩、病人医护质量满意度、婴儿死亡率和人均收入、针叶树荫面积数据
|
6月前
|
传感器
工程监测中振弦采集仪的精度校正与误差分析
工程监测中振弦采集仪的精度校正与误差分析 工程监测中,振弦采集仪是一种常用的测量设备,用于测量结构物的振动情况。为确保测量结果的准确性,需要对振弦采集仪进行精度校正和误差分析。
工程监测中振弦采集仪的精度校正与误差分析
|
传感器 数据采集 数据可视化
基于车辆装载率的车辆作业状态识别
本文介绍了一种基于装卸车事件识别的方案,主要任务是基于车辆内部体积检测传感器上传的时序数据,经过数据处理模块、状态提取模块、事件识别模块、决策模块等模块,对装卸车事件进行识别,并提供详细的事件信息。
354 0
|
6月前
|
数据处理
工程监测中振弦采集仪的精度校正与误差
工程监测中,振弦采集仪是用来测量结构物振动的仪器。为了保证测量结果的准确性,需要进行精度校正与误差分析。
工程监测中振弦采集仪的精度校正与误差
|
算法 智能硬件
【非侵入式负荷监测】低采样率电动汽车充电的无训练非侵入式负荷监测(Matlab代码实现)
【非侵入式负荷监测】低采样率电动汽车充电的无训练非侵入式负荷监测(Matlab代码实现)
136 0
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
【时序预测】之水质净化厂工艺控制-曝气量预测(上)
【时序预测】之水质净化厂工艺控制-曝气量预测(上)
265 1
【时序预测】之水质净化厂工艺控制-曝气量预测(上)
【时序预测】之水质净化厂工艺控制-曝气量预测(下)
【时序预测】之水质净化厂工艺控制-曝气量预测(下)
164 0
【时序预测】之水质净化厂工艺控制-曝气量预测(下)