eng
Выпуск #8/2025
О. Чупринова
Модель оценки количества возможных неисправностей в печатном узле
Модель оценки количества возможных неисправностей в печатном узле
Просмотры: 532
DOI: 10.22184/1992-4178.2025.250.8.92.96
В статье рассматривается модель оценки количества неисправностей в печатных узлах, основанная на анализе факторов, влияющих на возникновение дефектов, таких как технологические погрешности, материалы, условия эксплуатации, методы сборки.
Ключевые слова: оценка количества неисправностей
печатных узлов, интеллектуальный контроль
и диагностика печатных узлов
В статье рассматривается модель оценки количества неисправностей в печатных узлах, основанная на анализе факторов, влияющих на возникновение дефектов, таких как технологические погрешности, материалы, условия эксплуатации, методы сборки.
Ключевые слова: оценка количества неисправностей
печатных узлов, интеллектуальный контроль
и диагностика печатных узлов
Модель оценки количества возможных неисправностей в печатном узле
О. Чупринова
С ростом сложности радиоэлектронного оборудования повышается вероятность возникновения дефектов в печатных узлах в процессе производства, что может снижать надежность конечного устройства. Математическое моделирование дает возможность выявлять критические факторы, влияющие на надежность электронных систем, своевременно вносить корректировки в технологические процессы, совершенствовать систему контроля и диагностики. В статье рассматривается модель оценки количества неисправностей в печатных узлах, основанная на анализе факторов, влияющих на возникновение дефектов, таких как технологические погрешности, материалы, условия эксплуатации, методы сборки.
C овременная радиоэлектронная техника становится все сложнее, а требования к ее надежности и эксплуатационному ресурсу – все строже [1, 2].
В процессе производства и эксплуатации в печатных узлах могут возникать дефекты, приводящие к их отказам.
Для повышения эксплуатационного ресурса радиоэлектронных изделий необходима разработка моделей расчета или, по крайней мере, оценки возможного количества неисправностей в печатных узлах изделий радиоэлектроники. Разработка математических и статистических моделей оценки количества возможных неисправностей позволяет обосновать внедрение на производстве радиоэлектронных систем передовых методов контроля и диагностики печатных узлов, в том числе на базе искусственных нейронных сетей, требующих формирования обучающих выборок для своей работы [3, 4].
Однако, ввиду влияния на возникновение неисправностей ряда неконтролируемых факторов (человеческий фактор, различия в условиях эксплуатации, интенсивность использования оборудования и т.д.), точный расчет возможного количества неисправностей представляется сложной, трудно поддающейся формализации задачей. Тем не менее, при введении ряда ограничений, количество возможных неисправностей в печатном узле поддается оценке.
Виды дефектов и неисправностей, возникающих в печатных узлах
Различают следующие виды монтажа: автоматический, ручной, а также сочетание автоматического и ручного монтажа. Выбор вида монтажа во многом определяется техническими возможностями предприятия. Также от вида монтажа зависит частота возникновения определенных видов неисправностей, что необходимо помнить при использовании предлагаемой модели оценки количества неисправностей.
Использование технологии автоматического монтажа позволяет предотвращать, либо заблаговременно выявлять ряд неисправностей. Так, несмотря на то, что при пайке в автоматической печи возможно возникновение ряда специфических для данного вида монтажа дефектов (например дефект типа «замыкание», «холодная пайка», «надгробный камень» и др.) (рис. 1), наличие на выходе автоматической линии системы автоматической оптической инспекции позволяет с вероятностью, близкой к 100%, их обнаружить (рис. 2) [5].
Неправильная установка электронных компонентов – одна из причин возникновения неисправностей в печатных узлах. Возможность правильной/неправильной установки электронного компонента зависит не только от его вида, но и от типа корпуса, в котором он размещен.
Неисправности, связанные с установкой электронных компонентов типов и номинальных значений, отличных от тех, что указаны в спецификации, чаще всего связаны с человеческим фактором. Поэтому они характерны для процесса ручного монтажа печатных узлов.
Обрывы и замыкания – также достаточно часто встречающиеся неисправности в печатных узлах. Неисправности в виде обрывов и замыканий могут возникать, как на дорожках печатной платы, так и в электронных компонентах [6, 7].
На печатном узле может возникнуть как одиночная неисправность, так и несколько разных неисправностей одновременно: две, три и более. Ввиду того, что возникновение одновременно нескольких неисправностей у одного печатного узла имеет достаточно низкую вероятность, имеет смысл ограничиться в рассматриваемой модели одиночными и двойными неисправностями.
Модель оценки количества неисправностей в печатном узле
Ограничения, используемые в приведенной ниже модели оценки количества неисправностей в печатном узле:
рассматриваются неисправности печатного узла
на этапе промежуточного контроля;
любая неисправность приводит к неработоспособности всего печатного узла;
в модели рассчитывается только количество одиночных и сочетание двух неисправностей;
неисправности, связанные с замыканиями и обрывами проводников на печатной плате, в модели не учитываются;
на печатном узле отсутствуют неаутентичные компоненты, то есть некачественные, фальсифицированные, контрафактные электронные компоненты [8].
Порядок расчета по предложенной модели оценки количества неисправностей в печатном узле приведен на рис. 3.
Рассмотрим приведенную на рис. 3 последовательность расчета более детально на примере печатного узла, удовлетворяющего перечисленным выше ограничениям.
Шаг 1. Анализ печатного узла – выявление возможных групп неисправностей
Возможные группы неисправностей (табл. 1, 2):
неправильная установка (полярность);
обрыв;
замыкание;
перепутаны номиналы.
Шаг 2. Выявление числа одиночных неисправностей и размещение их по группам
Число одиночных неисправностей зависит не только от количества возможных групп неисправностей, но и от количества компонентов, используемых для производства печатного узла и их типа (см. табл. 1, 2).
Шаг 3. Расчет количества одиночных неисправностей
Пример расчета количества одиночных неисправностей в случае ручного монтажа печатного узла приведен в табл. 1. Пример расчета количества одиночных неисправностей в случае автоматического монтажа печатного узла приведен в табл. 2. В случае, если при изготовлении печатного узла используется комбинированный монтаж, то для проведения расчета используются данные из обеих таблиц: табл. 1 – для компонентов, установленных вручную; табл. 2 – для компонентов, смонтированных автоматизированным методом. Итоговое количество одиночных неисправностей обеих таблиц суммируется.
Пусть есть N неисправностей, разбитых на G независимых групп. Обозначим количество неисправностей в каж-
дой группе как n1, n2, ..., nG, тогда количество одиночных неисправностей печатного узла:
N = n1 + n2 + ... + nG.
Если группы независимы, то две неисправности
могут быть из одной группы (если в группе хотя бы две неисправности) или из разных групп [9].
Шаг 4. Расчет количества сочетаний внутри групп неисправностей
Количество сочетаний внутри групп неисправностей рассчитывается по формуле:
С1 = ∑ Gi=1 ().
Шаг 5. Расчет количества сочетаний между группами неисправностей
Количество сочетаний между группами неисправностей рассчитывается по формуле:
C2 = (∑1≤i<j≤G ni nj).
Шаг 6. Суммирование
Формула для нахождения общего количества одиночных и двойных неисправностей:
С = N + C1 + C2.
Пример оценки количества возможных неисправностей печатного узла
Рассмотрим печатный узел импульсного источника питания (рис. 4).
Из примера (см. табл. 1): группа 1 – n1 = 7 неисправностей; группа 2 – n2 = 26 неисправностей; группа 3 – n3 = 9 неисправностей; группа 4 – n4= 21 неисправность. Тогда общее число одиночных неисправностей: N = n1 + n2 + n3 + n4 = 7 + 26 + 9 + 21 = 63 неисправности.
В отличие от технологии ручного монтажа, оборудование, входящее в состав линии автоматического монтажа, позволяет практически свести к нулю вероятность неправильной установки полярных электронных компонентов. Однако некоторые компоненты после пайки
в печи допаиваются вручную (электролитические конденсаторы, силовые транзисторы, светодиоды). Поскольку кассеты с пассивными компонентами (резисторы, конденсаторы) устанавливаются в установочный автомат вручную, сохраняется возможность перепутать номиналы. Наличие системы автоматической оптической инспекции серьезно снижает возможность образования замыканий или плохой пайки после обработки печатного узла в автоматической печи оплавления.
Рассмотрим возможные способы выбора двух неисправностей.
1. Обе неисправности из одной группы неисправностей (если в группе ≥ 2 неисправностей). Сочетания внутри групп неисправностей (расчет выполнен для
табл. 1):
группа 1 С72 : (7¦2) = (7 × 6)/2 = 21;
группа 2 С262: (26¦2) = (26 × 25)/2 = 325;
группа 3 С92: (9¦2) = (9 × 8)/2 = 36;
группа 4 С212: (21¦2) = (21 × 20)/2 = 210.
Итого внутри групп: С1 = 21 + 325 + 36 + 210 = 592 неисправности.
2. Неисправности из разных групп неисправностей. Сочетания между группами неисправностей (расчет выполнен для табл. 1):
группы 1 и 2: 7 × 26 = 182;
группы 1 и 3: 7 × 9 = 63;
группы 1 и 4: 7 × 21 = 147;
группы 2 и 3: 26 × 9 = 234;
группы 2 и 4: 26 × 21 = 546;
группы 3 и 4: 9 × 21 = 189.
Итого между группами: С2 = 182 + 63 + 147 + 234 + 546 + 189 = 1361 неисправность.
Общее число сочетаний: 592 (внутри групп неисправностей) + 1361 (между группами неисправностей) = 1953 неисправности.
Общее количество одиночных и двойных неисправностей С = 62 + 1953 = 2015 неисправностей.
Ограничения модели
Предложенная в статье модель сочетает комбинаторный и детерминистический подходы. При этом в ней не учитывается тот факт, что вероятность появления перепутанного номинала резистора (человеческий фактор) и вероятность обрыва вывода у микросхемы в корпусе BGA (технологический фактор) могут различаться на порядки. Модель присваивает одинаковый вес как очень вероятным, так и крайне маловероятным событиям. Это может привести к переоценке общего риска и нерациональному распределению ресурсов контроля. Например, модель показывает 2 000 возможных неисправностей, но 95% из них имеют исчезающе малую вероятность.
Применимость
На базе предложенной в данной статье модели оценки количества неисправностей печатных узлов может быть разработано программное обеспечение для автоматизации расчетов возможного количества неисправностей на основе введенных данных об электронных компонентах и типе их монтажа. В дальнейшем возможна интеграция разработанного программного продукта с системами автоматического контроля технологических процессов производства печатных узлов для планирования объема обучающей выборки, например, термограмм, для обучения нейросетей. При наличии производственных статистических данных вместо детерминированного подсчета всех возможных комбинаций можно ввести вероятностные оценки возникновения дефектов, что сделает модель более практичной и адаптивной.
Для автоматизации процесса сбора данных рекомендуется связать программное обеспечение, реализующее модель, с системами автоматической оптической инспекции и тестовыми стендами.
Заключение
Проведенные расчеты демонстрируют, что даже для печатной платы невысокой сложности множество одиночных и двойных неисправностей может достигать тысяч комбинаций. Это создает существенные трудности при внедрении современных методов контроля и диагностики, в частности, тепловизионного метода с применением искусственных нейронных сетей. Ключевая проблема заключается в необходимости формирования обширной обучающей выборки, требующей компьютерного моделирования десятков и сотен тысяч термограмм, поскольку каждому типу неисправности соответствует уникальное тепловое поле.
Разработанная модель оценки количества неисправностей в печатных узлах позволяет системно подходить к анализу дефектов на этапах проектирования, производства и эксплуатации электронных устройств. Использование математического моделирования дает возможность выявлять критические факторы, влияющие на надежность электронных систем, и своевременно вносить корректировки в технологические процессы. Применение предложенной в статье модели способствует внедрению передовых методов контроля и диагностики, способствующих снижению производственного брака, уменьшению затрат на постпродажное обслуживание, повышению надежности и эксплуатационного ресурса электронной продукции.
ЛИТЕРАТУРА
Приказ Министерства промышленности
и энергетики РФ от 7 августа 2007 года № 311
«Об утверждении Стратегии развития электронной
промышленности России на период до 2025 года».
Распоряжение Правительства РФ от 17 января 2020 года № 20-р «О Стратегии развития электронной промышленности РФ на период до 2030 г. и плане мероприятий
по ее реализации».
Лопин А.В., Лопин В.И., Макаров О.Ю.
Диагностика печатных плат радиоэлектронных
средств методом термографического контроля //
Вестник воронежского государственного технического университета. 2009. Т. 5. №9. С. 58–60.
Увайсов С.У., Черноверская В.В., Лышов С.М.,
Фам Лэ Куок Хань, Увайсова А.С. Искусственная
нейронная сеть в задаче диагностики дефектов
конструкций печатных узлов электронных средств //
Наукоемкие технологии. 2020. Т. 21. № 10. С. 29−38.
Дойл Д. Раскрытие возможностей автоматической
оптической инспекции // Производство электроники:
технологии, оборудование, материалы. 2008.
№ 4, С. 65−67.
ГОСТ Р МЭК 61193-1-2015. Системы оценки качества. Часть 1. Регистрация и анализ дефектов печатных узлов. М.: Стандартинформ, 2016. 18 с.
Качество печатных плат. Основные стандарты качества и методы контроля при производстве и монтаже. Обзор ГОСТ/IPC. URL: https://a-contract.ru/informacija/spravochnik/trebovanija-k-pechatnym-platam-kontrol-kachestva?ysclid=mezjtxa6g9097803.
ГОСТ Р 57880-2017. Система защиты
от фальсификаций и контрафакта. Изделия
электронные. Предотвращение получения, методы
обнаружения, сокращение рисков применения
и решения по использованию фальсифицированной
и контрафактной продукции. М.: Стандартинформ,
2017. 39 с.
Виленкин И.Я., Виленкин А.И., Виленкин П.А.
Комбинаторика. М.: ФИМА, МЦНМО, 2006. 400 с.
О. Чупринова
С ростом сложности радиоэлектронного оборудования повышается вероятность возникновения дефектов в печатных узлах в процессе производства, что может снижать надежность конечного устройства. Математическое моделирование дает возможность выявлять критические факторы, влияющие на надежность электронных систем, своевременно вносить корректировки в технологические процессы, совершенствовать систему контроля и диагностики. В статье рассматривается модель оценки количества неисправностей в печатных узлах, основанная на анализе факторов, влияющих на возникновение дефектов, таких как технологические погрешности, материалы, условия эксплуатации, методы сборки.
C овременная радиоэлектронная техника становится все сложнее, а требования к ее надежности и эксплуатационному ресурсу – все строже [1, 2].
В процессе производства и эксплуатации в печатных узлах могут возникать дефекты, приводящие к их отказам.
Для повышения эксплуатационного ресурса радиоэлектронных изделий необходима разработка моделей расчета или, по крайней мере, оценки возможного количества неисправностей в печатных узлах изделий радиоэлектроники. Разработка математических и статистических моделей оценки количества возможных неисправностей позволяет обосновать внедрение на производстве радиоэлектронных систем передовых методов контроля и диагностики печатных узлов, в том числе на базе искусственных нейронных сетей, требующих формирования обучающих выборок для своей работы [3, 4].
Однако, ввиду влияния на возникновение неисправностей ряда неконтролируемых факторов (человеческий фактор, различия в условиях эксплуатации, интенсивность использования оборудования и т.д.), точный расчет возможного количества неисправностей представляется сложной, трудно поддающейся формализации задачей. Тем не менее, при введении ряда ограничений, количество возможных неисправностей в печатном узле поддается оценке.
Виды дефектов и неисправностей, возникающих в печатных узлах
Различают следующие виды монтажа: автоматический, ручной, а также сочетание автоматического и ручного монтажа. Выбор вида монтажа во многом определяется техническими возможностями предприятия. Также от вида монтажа зависит частота возникновения определенных видов неисправностей, что необходимо помнить при использовании предлагаемой модели оценки количества неисправностей.
Использование технологии автоматического монтажа позволяет предотвращать, либо заблаговременно выявлять ряд неисправностей. Так, несмотря на то, что при пайке в автоматической печи возможно возникновение ряда специфических для данного вида монтажа дефектов (например дефект типа «замыкание», «холодная пайка», «надгробный камень» и др.) (рис. 1), наличие на выходе автоматической линии системы автоматической оптической инспекции позволяет с вероятностью, близкой к 100%, их обнаружить (рис. 2) [5].
Неправильная установка электронных компонентов – одна из причин возникновения неисправностей в печатных узлах. Возможность правильной/неправильной установки электронного компонента зависит не только от его вида, но и от типа корпуса, в котором он размещен.
Неисправности, связанные с установкой электронных компонентов типов и номинальных значений, отличных от тех, что указаны в спецификации, чаще всего связаны с человеческим фактором. Поэтому они характерны для процесса ручного монтажа печатных узлов.
Обрывы и замыкания – также достаточно часто встречающиеся неисправности в печатных узлах. Неисправности в виде обрывов и замыканий могут возникать, как на дорожках печатной платы, так и в электронных компонентах [6, 7].
На печатном узле может возникнуть как одиночная неисправность, так и несколько разных неисправностей одновременно: две, три и более. Ввиду того, что возникновение одновременно нескольких неисправностей у одного печатного узла имеет достаточно низкую вероятность, имеет смысл ограничиться в рассматриваемой модели одиночными и двойными неисправностями.
Модель оценки количества неисправностей в печатном узле
Ограничения, используемые в приведенной ниже модели оценки количества неисправностей в печатном узле:
рассматриваются неисправности печатного узла
на этапе промежуточного контроля;
любая неисправность приводит к неработоспособности всего печатного узла;
в модели рассчитывается только количество одиночных и сочетание двух неисправностей;
неисправности, связанные с замыканиями и обрывами проводников на печатной плате, в модели не учитываются;
на печатном узле отсутствуют неаутентичные компоненты, то есть некачественные, фальсифицированные, контрафактные электронные компоненты [8].
Порядок расчета по предложенной модели оценки количества неисправностей в печатном узле приведен на рис. 3.
Рассмотрим приведенную на рис. 3 последовательность расчета более детально на примере печатного узла, удовлетворяющего перечисленным выше ограничениям.
Шаг 1. Анализ печатного узла – выявление возможных групп неисправностей
Возможные группы неисправностей (табл. 1, 2):
неправильная установка (полярность);
обрыв;
замыкание;
перепутаны номиналы.
Шаг 2. Выявление числа одиночных неисправностей и размещение их по группам
Число одиночных неисправностей зависит не только от количества возможных групп неисправностей, но и от количества компонентов, используемых для производства печатного узла и их типа (см. табл. 1, 2).
Шаг 3. Расчет количества одиночных неисправностей
Пример расчета количества одиночных неисправностей в случае ручного монтажа печатного узла приведен в табл. 1. Пример расчета количества одиночных неисправностей в случае автоматического монтажа печатного узла приведен в табл. 2. В случае, если при изготовлении печатного узла используется комбинированный монтаж, то для проведения расчета используются данные из обеих таблиц: табл. 1 – для компонентов, установленных вручную; табл. 2 – для компонентов, смонтированных автоматизированным методом. Итоговое количество одиночных неисправностей обеих таблиц суммируется.
Пусть есть N неисправностей, разбитых на G независимых групп. Обозначим количество неисправностей в каж-
дой группе как n1, n2, ..., nG, тогда количество одиночных неисправностей печатного узла:
N = n1 + n2 + ... + nG.
Если группы независимы, то две неисправности
могут быть из одной группы (если в группе хотя бы две неисправности) или из разных групп [9].
Шаг 4. Расчет количества сочетаний внутри групп неисправностей
Количество сочетаний внутри групп неисправностей рассчитывается по формуле:
С1 = ∑ Gi=1 ().
Шаг 5. Расчет количества сочетаний между группами неисправностей
Количество сочетаний между группами неисправностей рассчитывается по формуле:
C2 = (∑1≤i<j≤G ni nj).
Шаг 6. Суммирование
Формула для нахождения общего количества одиночных и двойных неисправностей:
С = N + C1 + C2.
Пример оценки количества возможных неисправностей печатного узла
Рассмотрим печатный узел импульсного источника питания (рис. 4).
Из примера (см. табл. 1): группа 1 – n1 = 7 неисправностей; группа 2 – n2 = 26 неисправностей; группа 3 – n3 = 9 неисправностей; группа 4 – n4= 21 неисправность. Тогда общее число одиночных неисправностей: N = n1 + n2 + n3 + n4 = 7 + 26 + 9 + 21 = 63 неисправности.
В отличие от технологии ручного монтажа, оборудование, входящее в состав линии автоматического монтажа, позволяет практически свести к нулю вероятность неправильной установки полярных электронных компонентов. Однако некоторые компоненты после пайки
в печи допаиваются вручную (электролитические конденсаторы, силовые транзисторы, светодиоды). Поскольку кассеты с пассивными компонентами (резисторы, конденсаторы) устанавливаются в установочный автомат вручную, сохраняется возможность перепутать номиналы. Наличие системы автоматической оптической инспекции серьезно снижает возможность образования замыканий или плохой пайки после обработки печатного узла в автоматической печи оплавления.
Рассмотрим возможные способы выбора двух неисправностей.
1. Обе неисправности из одной группы неисправностей (если в группе ≥ 2 неисправностей). Сочетания внутри групп неисправностей (расчет выполнен для
табл. 1):
группа 1 С72 : (7¦2) = (7 × 6)/2 = 21;
группа 2 С262: (26¦2) = (26 × 25)/2 = 325;
группа 3 С92: (9¦2) = (9 × 8)/2 = 36;
группа 4 С212: (21¦2) = (21 × 20)/2 = 210.
Итого внутри групп: С1 = 21 + 325 + 36 + 210 = 592 неисправности.
2. Неисправности из разных групп неисправностей. Сочетания между группами неисправностей (расчет выполнен для табл. 1):
группы 1 и 2: 7 × 26 = 182;
группы 1 и 3: 7 × 9 = 63;
группы 1 и 4: 7 × 21 = 147;
группы 2 и 3: 26 × 9 = 234;
группы 2 и 4: 26 × 21 = 546;
группы 3 и 4: 9 × 21 = 189.
Итого между группами: С2 = 182 + 63 + 147 + 234 + 546 + 189 = 1361 неисправность.
Общее число сочетаний: 592 (внутри групп неисправностей) + 1361 (между группами неисправностей) = 1953 неисправности.
Общее количество одиночных и двойных неисправностей С = 62 + 1953 = 2015 неисправностей.
Ограничения модели
Предложенная в статье модель сочетает комбинаторный и детерминистический подходы. При этом в ней не учитывается тот факт, что вероятность появления перепутанного номинала резистора (человеческий фактор) и вероятность обрыва вывода у микросхемы в корпусе BGA (технологический фактор) могут различаться на порядки. Модель присваивает одинаковый вес как очень вероятным, так и крайне маловероятным событиям. Это может привести к переоценке общего риска и нерациональному распределению ресурсов контроля. Например, модель показывает 2 000 возможных неисправностей, но 95% из них имеют исчезающе малую вероятность.
Применимость
На базе предложенной в данной статье модели оценки количества неисправностей печатных узлов может быть разработано программное обеспечение для автоматизации расчетов возможного количества неисправностей на основе введенных данных об электронных компонентах и типе их монтажа. В дальнейшем возможна интеграция разработанного программного продукта с системами автоматического контроля технологических процессов производства печатных узлов для планирования объема обучающей выборки, например, термограмм, для обучения нейросетей. При наличии производственных статистических данных вместо детерминированного подсчета всех возможных комбинаций можно ввести вероятностные оценки возникновения дефектов, что сделает модель более практичной и адаптивной.
Для автоматизации процесса сбора данных рекомендуется связать программное обеспечение, реализующее модель, с системами автоматической оптической инспекции и тестовыми стендами.
Заключение
Проведенные расчеты демонстрируют, что даже для печатной платы невысокой сложности множество одиночных и двойных неисправностей может достигать тысяч комбинаций. Это создает существенные трудности при внедрении современных методов контроля и диагностики, в частности, тепловизионного метода с применением искусственных нейронных сетей. Ключевая проблема заключается в необходимости формирования обширной обучающей выборки, требующей компьютерного моделирования десятков и сотен тысяч термограмм, поскольку каждому типу неисправности соответствует уникальное тепловое поле.
Разработанная модель оценки количества неисправностей в печатных узлах позволяет системно подходить к анализу дефектов на этапах проектирования, производства и эксплуатации электронных устройств. Использование математического моделирования дает возможность выявлять критические факторы, влияющие на надежность электронных систем, и своевременно вносить корректировки в технологические процессы. Применение предложенной в статье модели способствует внедрению передовых методов контроля и диагностики, способствующих снижению производственного брака, уменьшению затрат на постпродажное обслуживание, повышению надежности и эксплуатационного ресурса электронной продукции.
ЛИТЕРАТУРА
Приказ Министерства промышленности
и энергетики РФ от 7 августа 2007 года № 311
«Об утверждении Стратегии развития электронной
промышленности России на период до 2025 года».
Распоряжение Правительства РФ от 17 января 2020 года № 20-р «О Стратегии развития электронной промышленности РФ на период до 2030 г. и плане мероприятий
по ее реализации».
Лопин А.В., Лопин В.И., Макаров О.Ю.
Диагностика печатных плат радиоэлектронных
средств методом термографического контроля //
Вестник воронежского государственного технического университета. 2009. Т. 5. №9. С. 58–60.
Увайсов С.У., Черноверская В.В., Лышов С.М.,
Фам Лэ Куок Хань, Увайсова А.С. Искусственная
нейронная сеть в задаче диагностики дефектов
конструкций печатных узлов электронных средств //
Наукоемкие технологии. 2020. Т. 21. № 10. С. 29−38.
Дойл Д. Раскрытие возможностей автоматической
оптической инспекции // Производство электроники:
технологии, оборудование, материалы. 2008.
№ 4, С. 65−67.
ГОСТ Р МЭК 61193-1-2015. Системы оценки качества. Часть 1. Регистрация и анализ дефектов печатных узлов. М.: Стандартинформ, 2016. 18 с.
Качество печатных плат. Основные стандарты качества и методы контроля при производстве и монтаже. Обзор ГОСТ/IPC. URL: https://a-contract.ru/informacija/spravochnik/trebovanija-k-pechatnym-platam-kontrol-kachestva?ysclid=mezjtxa6g9097803.
ГОСТ Р 57880-2017. Система защиты
от фальсификаций и контрафакта. Изделия
электронные. Предотвращение получения, методы
обнаружения, сокращение рисков применения
и решения по использованию фальсифицированной
и контрафактной продукции. М.: Стандартинформ,
2017. 39 с.
Виленкин И.Я., Виленкин А.И., Виленкин П.А.
Комбинаторика. М.: ФИМА, МЦНМО, 2006. 400 с.
Отзывы читателей
