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【Gene思書齋】鏽色可餐的一時之「鏽」

Gene Ng_96
・2018/03/16 ・2232字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 535 ・七年級

自從人類開始懂得使用各種金屬,文明的進程就無往不利,只是有個非常令人討厭的問題,那就是大家熟悉的各種金屬鏽蝕。除了金,常用的銀、銅、鐵都會生鏽,尤其是鐵鏽,迄今仍是個令人頭痛的問題,不僅不美觀甚至還會危險。

人類為了防鏽和除鏽,想盡各種辦法。我親戚的公司代理某知名廠牌防鏽除鏽產品,據說是他們公司最賺錢的商品之一,不僅利潤暴高,在經濟景氣時,只要業績達標,廠商是 XO 美酒一箱箱送,塞過來的出國旅遊套票應接不暇……

生鏽令人討厭,我們的文明無所不用其極地避免鏽蝕,直到讀了《鏽:自然與金屬間無止境的角力》Rust: The Longest War)這本生動有趣的科普好書,才知道鏽除了無所不在,背後還有許多不為人知的內幕。對於這種討人厭的東西,作者沃爾德曼(Jonathan Waldman),用一則又一則精彩的故事說明鏽蝕的各種面向。

緩慢蠶食的鏽蝕

鏽蝕,不像颱風、地震、火山爆發等其他天災,瞬間就有巨大的破壞力,而是陰險狡猾地蠶食,是種慢性病。鏽蝕,在美國一年造成的經濟損失高達四千多億美金,差不多是 GDP 的百分之三。

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沃爾德曼對鏽蝕有切身之痛--他的一艘船因為生鏽而接近報銷,這本書大爆鏽蝕的料,不知能否從版稅中賺點錢回來?例如在第一章,他說了個離奇的故事,提到有人攀爬紐約的自由女神像,這場鬧劇乍看之下和書的主題無關,我差點懷疑是不是出版商弄錯內容,但讀下去才知道原來他在舖梗。

在追捕攀爬的抗議者過程中,美國國家公園管理單位發現,自由女神像原來已是風中殘燭。除了法國不支持伊拉克戰爭、美國人想把她還給法國人的那段時期,自由女神像一直是美國最受歡迎的觀光景點,沒想到因為無知和疏忽,自由女神像也飽受鏽蝕的折磨--因為法國人原來已經想出防止自由女神像鏽蝕的方法,但美國人在不知情的情況下胡搞,把法國大餐變成美國速食……

法國人老早想到幫自由女神像防鏽,但美國人的無知竟讓它風中殘燭。圖/By Ana Paula Hirama @ flickr, CC BY-SA 2.0

防鏽的諸多絕招

我有些朋友在美國會下雪的州、尤其是五湖區讀過書,他們表示在那些州買二手車是個令人非常頭痛的問題,因為為了融雪,各地市府常在傷口……哦不……道路上灑鹽融雪,所以汽車底盤會被鹽水鏽蝕。不僅汽車底盤壽命因而縮短,橋樑的鋼骨也是。上漆是防鏽絕招,而另外一種方法,是鍍鋅。

沃爾德曼訪問鍍鋅協會,指出美國有許多橋樑鋼骨原本可以用鍍鋅法延長壽命,不過在美國鍍鋅防鏽法沒有像歐洲那麼通用和流行(或許美國人認為更換那些鏽鐵也是刺激消費的方法之一);國際化自由貿易當道後,美國出現一個著名的「鏽帶」,那是位於美國東北部等地區的地帶,過去有鼎盛的鋼鐵製造業,但產業出走後,留下一座座充滿鏽斑的大型工廠,沃爾德曼在書中特別帶我們跟隨一位能看出鏽之美的女攝影師 Alyssha Eve Csük 到那些廢棄工廠探險,探尋鐵鏽的各種美。

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除了大家熟知的鐵鏽和銅鏽,《鏽》裡最令人大開眼界的是,沃爾德曼還為了寫這本書去上罐頭學校,發現鋁罐的防鏽蝕原來超不簡單。我們的生活中常常能接觸裝了各種飲料的鋁罐,可是從來沒想過,不同飲料原來要有不同的環氧樹脂內塗膜(有超過一萬五千種配方可選),否則高腐蝕性的汽水會讓鋁罐爆炸,威力僅次 Note 7(!?)

在北美一年差不多消耗上千億個鋁罐,還好鋁罐的良率一般有 99.998%,五萬個鋁罐中才會有一個會爆。鋁罐的製造,原來要有大量的研發和設計,還有精密的加工技術。採訪過程中,沃爾德曼進入飲料罐頭學校的計劃,差點被年產量超過六千億個鋁罐的波爾公司高層阻止,他冒死潛入後被抓包,後來連食品罐頭學校也上不了,所以沒能發掘出更多精彩的內幕。

鋁罐的製造,原來要有大量的研發和設計,還有精密的加工技術,看起來不起眼的鋁罐可是集許多高科技於一身呢!圖/By Barta IV @ flickr, CC BY 2.0

用高科技偵測鏽蝕

偵測鏽蝕也要出動高科技:身價好幾百萬美金的「小豬」(PIG),專門用來偵測阿拉斯加油管的鏽蝕問題。小豬應用各種科技穿梭在油管裡,使用磁傳感器檢測腐蝕和其它不規則性的凹坑。沃爾德曼和工程師一起鬼混,探究小豬執行任務時遇到的各種疑難雜症,故事非常精彩,令人印象深刻。以下就是其中一種「聰明小豬」:

《鏽》指出,美國大約有一萬五千位正面迎戰鏽蝕的鏽蝕工程師,軍方也能因為防鏽蝕得當,節省上千億美金支出,不過沃爾德曼也指出,防鏽不僅是個科技與工程的問題,也是個組織文化的問題。

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《鏽》裡的故事實在一個比一個精彩,我興味盎然地一口氣讀完。這是沃爾德曼的處女作,所以偶爾會出現把一些和主題無關的人物生平寫得稍微囉嗦的狀況,可是瑕不掩瑜,我非常期待沃爾德曼的下一本書!

本文原刊登於閱讀‧最前線【GENE思書軒】,並同步刊登於The Sky of Gene

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Gene Ng_96
295 篇文章 ・ 32 位粉絲
來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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為何電子元件已經做了塗膠防護處理,仍會發生腐蝕甚至導致產品失效?
宜特科技_96
・2023/12/22 ・5635字 ・閱讀時間約 11 分鐘

電子元件發生腐蝕
圖/宜特科技

像電動車、充電樁使用於車用、工業用與戶外級別的電子產品,因應使用環境電子元件都需要採用三防膠塗佈保護,才能防止污染、腐蝕等問題。但為什麼,產品即便已經做了塗膠防護處理,仍會發生硫化腐蝕最終導致故障呢?原因可能就出在「膠」選得不對!

本文轉載自宜特小學堂〈為何已採用三防膠塗佈的電子產品,仍然發生硫化腐蝕失效〉,如果您對半導體產業新知有興趣,歡迎按下右邊的追蹤,就不會錯過宜特科技的最新文章!

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近年來,伴隨環保概念提升與綠能意識抬頭,燃油類設備機具減少、電子產品數量增加,生活中最常見的就是電動車和充電樁變得越來越多。由於這類電子硬體設備會長期待在室外環境,加上日趨嚴重的空氣污染威脅,腐蝕性氣體、水分、污染物、懸浮微粒會直接或間接地造成產品中的元件生鏽或腐蝕,就會發生故障影響產品的使用壽命。而三防膠就是為了加強保護電子元件、延長設備壽命、確保安全性與可靠性所誕生的一種塗料。

一、 什麼是三防膠(Conformal Coating)?哪些產品特別需要使用三防膠?

有三防膠塗佈的電路板。圖/百度百科

三防膠又稱三防漆,跟大家概念中的膠或是漆有點像,它是常用於電路板上的一種特殊塗料。三防膠具有良好的耐高低溫特性,經由三防膠塗佈的電路板會產生一層「透明聚合物薄膜」,就能維持電路板外形並保護好電子元件,達到「防濕氣」、「防污」、「防腐蝕」的效果,因此才被稱為「三防」膠。

前面有談到,因應全球環境變化,電子產品卻越來越多元、越來越精密的條件下,現代電子硬體設備不僅擁有高性能,還需要具備抵抗惡劣環境的能力,像是應用在工業、車用、航太、戶外級別的電子產品,例如:資料中心、工業電腦、電動車、儲能站與低軌衛星等等……。

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這些產品比起一般家電的使用環境更加嚴苛,尤其在面對含硫化氣體污染高的環境,特別容易造成「硫化腐蝕現象」,因此在製程中,電子元件必須做好三防膠塗佈處理、提升產品可靠度是非常重要的事。

什麼是「硫化腐蝕」跟「爬行腐蝕」?

硫化腐蝕(Sulfur Corrosion):當空氣污染物中含有豐富的硫化合物,會導致許多工業器件上各種金屬與合金材料的表面產生嚴重的腐蝕現象,若伴隨其他氣體污染物的存在,會導致氣體協同效應進而產生不同硫化腐蝕的特徵與機理。富含硫的氣體,如硫化氫(H2S)、環八硫(S8)與二氧化硫(SO2)就是一般常見造成電子設備發生硫化腐蝕的氣體。

爬行腐蝕(Creep corrosion):爬行腐蝕是屬於硫化腐蝕其中一種的失效機理,典型的案例在印刷電路板與導線架封裝元件最為常見。由於裸露的金屬銅接觸到環境中硫化物的腐蝕性氣體,會進行反應生成硫化亞銅(Cu2S)的腐蝕產物,一旦電子產品表面清潔度不佳或環境有氯氣存在時,其固體腐蝕物將會沿著電路與阻焊層/封裝材料表面遷移生長的過程,導致相鄰焊盤和電路間的電氣短路失效現象,我們稱之為爬行腐蝕的失效模式。

印刷電路的爬行腐蝕
印刷電路的爬行腐蝕。圖/Barry Hindin, Ph.D, Battelle Columbus Operations
導線架封裝元件的爬行腐蝕
導線架封裝元件的爬行腐蝕。圖/Dr. P. Zhao, University of Maryland

當電子產品發生硫化腐蝕,會導致設備發生短路或開路的故障風險,像發生在印刷電路板或導線架封裝的爬行腐蝕(下圖一、圖二、圖三),或是表面貼裝被動元件的硫化腐蝕(下圖四),都是十分常見的案例。

電路板發生爬行腐蝕及硫化腐蝕失效的照片
(1)與(2)為印刷電路板的爬行腐蝕失效,(3)為導線架封裝的爬行腐蝕失效,(4)為表面貼裝晶片電阻的硫化腐蝕特徵照片。圖/宜特科技

二、 電子產品該選擇哪種方式做防護處理?

為了有效地隔絕惡劣環境對電子設備的影響,除了前面提過三防膠(Conformal Coating)的處理手法,一般也會採用灌封(Potting)來處理。下表是灌封與三防膠的差異比較。

方法灌封三防膠
保護性中-優
加工與
重工性
劣(氣泡殘留、重工困難)
品管檢驗劣(外觀不可視)優(外觀可視)
應用性劣(侷限)優(輕薄)
環保
範例
圖/Epoxyset Inc.
圖/Charged EVs
灌封與三防膠處理方法之比較。表/宜特科技

雖然灌封比三防膠保護性更好,但並非所有電子元件都能用灌封處理,灌封在作業前必須考量電子元件,會因為加工的熱應力、固化收縮應力、氣泡殘留等等產生影響,也要評估較多的產品設計條件,包括:尺寸、外殼、重量、熱管理、加工、重工、檢驗、成本與環保等因素,才能確認該產品是否適合做灌封處理。

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而三防膠的加工快速、重工容易與成本較低的優點,既可以提升產品抗腐蝕的能力,又可維持印刷電路板的外形而不影響後續的組裝作業,可以說三防膠的泛用性會比灌封來得更高。

所以當電子設備需要在惡劣的環境運作,或是終端電子設備發生腐蝕失效時,三防膠通常是組裝、系統廠商針對電子產品腐蝕的問題會優先採用的方案,廠商可以直接管控三防膠塗佈製程的品質,能夠針對終端客戶退回產品時進行立即性的改善作業。

三、 原來三防膠有很多種?

目前三防膠的種類主要可分為八大類,包含:Silicone Resin(SR)、Acrylic(AR)、Polyurethane(UR)、Epoxy(ER)、Paraxylylene(XY)、Fluorine-carbon resin(FC)、Ultra-Thin Coatings(UT)與 Styrene Block Co-Polymer(SC)。一般三防膠的種類可依照材質區分種類,然而混合型的三防膠材則是以重量百分比佔高的材質為主,如果三防膠的厚度 ≤12.5um ,膠材將不受材料種類的拘限都被歸類於 UT 型。每一種三防膠都有不同的特性,常見的評估項目有厚度、黏著性、耐溫性、抗化學性、防潮性、加工與重工性、普遍性、疏孔性、耐鹽霧腐蝕性、表面絕緣電阻程度與成本高低等。

四、 為何已經採用三防膠塗佈的電子產品仍發生了硫化腐蝕失效,原因竟是國際規範不足?

一般業界針對三防膠的國際規範,大多是參照國際電子工業聯接協會(Association Connecting Electronics Industries;IPC) 所制定的試驗標準 – IPC-HDBK-830A、IPC-CC-830C 與 IPC-J-STD-001F。這幾項標準都是一般常見於三防膠相關的國際規範,它們定義了三防膠的設計、選擇與應用的準則,用於焊接電氣和電子組件要求,以及用於印製線路組件用電氣絕緣化合物的鑑定及性能。

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常見三防膠相關的國際規範
一般常見三防膠相關的國際規範。圖/IPC-HDBK-830A, IPC-CC830C and IPC-J-STD-001F

而針對三防膠的驗證項目,包括了:種類、厚度、均勻性、缺陷、重工、應用、耐溫溼度環境、耐鹽霧、表面絕緣電阻等。其它與三防膠有關的標準還有 IPC-A-610H、IEC-1086-2、MIL-I-46058C、MIL-STD-202H、Method 106、NASA-STD-8739.1、BS5917、UL94、UL746F 與 SJ 20671……許多的國際規範。

然而在眾多三防膠國際規範的耐腐蝕性項目評估中,卻獨缺了「腐蝕性氣體的試驗」,尤其是在含硫與其化合物相關的腐蝕性氣體。因此,一旦產品的使用環境含有硫或硫化合物相關的腐蝕性氣體,即使電子設備已採用三防膠塗佈,仍會發生硫化腐蝕失效的問題。

此外,電子設備中也不是所有組件皆可以採用三防膠的塗佈,由於膠材具備絕緣的特性,一般均無法塗佈於電性連接、電器接點處,例如:金手指、插槽與連結器等。下圖是有採用與未採用三防膠塗佈的導線架封裝晶片發生與未發生硫化腐蝕的照片。

未採用三防膠塗佈採用三防膠塗佈採用三防膠塗佈
導線架發生嚴重的硫化腐蝕膠材的抗硫化腐蝕能力不足製程的缺陷(氣泡)導致保護不足
導線架發生嚴重的硫化腐蝕膠材的抗硫化腐蝕能力不足製程的缺陷(氣泡)導致保護不足
導線架發生嚴重的硫化腐蝕膠材的抗硫化腐蝕能力優異膠材的抗硫化腐蝕能力優異
導線架發生嚴重的硫化腐蝕膠材的抗硫化腐蝕能力優異未採用三防膠塗佈
採用與未採用三防膠塗佈的導線架封裝晶片發生與未發生硫化腐蝕的照片。圖/宜特科技

五、 不是有塗或是夠厚就好,透過驗證平台選擇出正確的三防膠材才有效!

透過上述的說明可以了解,如果只是按照規範去選擇三防膠材後進行塗佈,可能會遺漏腐蝕性氣體或是其他因素的影響,無法讓產品獲得最完善的保護。為了解決窘境,宜特科技所提供的硫化腐蝕驗證平台,可以協助廠商選擇正確的三防膠材,並針對各種採用三防膠塗佈的電子產品,評估產品抗硫化腐蝕的能力並進行壽命驗證。

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透過宜特實驗室的硫化腐蝕驗證平台評估各種三防膠材搭配不同厚度在硫化腐蝕試驗的耐受性
透過宜特實驗室的硫化腐蝕驗證平台評估各種三防膠材搭配不同厚度在硫化腐蝕試驗的耐受性。
圖/Source: Dem Lee…Et al.,“Evaluation of the Anti-Sulfur Corrosion Capacity for Chip Resistor and Conformal Coating by Way of Flower-of-Sulfur(FoS)Methodology”, International Microsystems, Packaging Assembly and Circuits Technology Conference 2018, Section 28, 2018.

上圖為透過宜特實驗室的硫化腐蝕驗證平台,評估各種三防膠材搭配不同厚度條件在硫化腐蝕試驗的耐受性。其中未經三防膠塗佈的抗硫化晶片電阻樣本(黑色),經歷 25 天的試驗後發生失效,但塗佈膠材 C(綠色)與膠材 D(藍色)的樣本,僅僅經歷 5 到 10 天的試驗就發生了失效。

由此可證,並非所有三防膠材都有具備抗硫化腐蝕的能力,抗腐蝕能力主要取決於膠材本身的材料特性,某些特定膠材非常容易吸附含硫與其化合物相關的腐蝕性氣體,即使提高厚度,也無法有效降低硫化腐蝕的發生,即便電子零件本身有做抗硫化腐蝕的設計,一旦選擇不合適的膠材,反而會加速電子產品發生硫化腐蝕失效的風險。

下表是採用相同樣本搭配不同的三防膠材,經硫化腐蝕試驗後,進行橫切面的掃描式電子顯微鏡分析之比較。可以看到,雖然膠材 B 的塗佈厚度比膠材 A 更厚,但是膠材 B 抗硫化腐蝕的能力卻更差。

三防膠膠材 A膠材 B
厚度<30um>100um
電子顯微鏡照片三防膠材A三防膠材B
抗硫化腐蝕的能力
採用相同樣本搭配不同三防膠材料塗佈經硫化腐蝕試驗後進行橫切面的掃描式電子顯微鏡分析之比較。圖/宜特科技

藉由宜特實驗室的硫化腐蝕驗證平台,不但可以協助選擇正確的膠材,亦可針對採用各種三防膠塗佈的電子產品,依照國際規範標準,並以實際終端環境的腐蝕程度搭配模擬使用年限,透過上述客製化的實驗設計,能夠協助廠商評估產品抵抗硫化腐蝕的壽命驗證。

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本文出自 www.istgroup.com。

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宜特科技_96
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