感温包合格品自动分拣测试台

福建省特种设备检验研究院（以下简称“福建省特检院”），主要承担福建省（不含厦门地区）机电类特种设备的检验、检测、鉴定和作业人员考试、职业技能鉴定等技术服务工作，以及开展检验检测方法的研究和验证，下设莆田分院、泉州分院、漳州分院、龙岩分院、三明分院、南平分院、宁德分院等分支机构。近日，福建省特检院三电机+电驱动总成测试台仪器设备采购项目公开招标，预算金额为1638万元。招标公告已于2024年7月9日发布在中国政府采购网和福建省政府采购网。一、项目基本情况项目编号：[350001]ZYT[GK]2023044项目名称：福建省特种设备检验研究院三电机+电驱动总成测试台仪器设备采购项目预算金额：1638万元采购需求：采购标的简要需求或要求备注三电机+电驱动总成测试台（EDS测试台）-1该台架主要用于新能源主驱电机、三合一电驱总成、减速器/变速器等产品的试验，能满足各产品的性能及耐久试验要求。可进行控制单元参数匹配标定、环境可靠性、耐久性测试等工作，可以实现被测部件空载、带载状态下匀速、升降速等工况下的性能试验测试，并可进行道路负载模拟试验。可自动/手动的运行完成各项测试任务的操控执行。设备应满足如下标准相关要求： QC/T 1022-2015 纯电动乘用车用减速器总成技术条件 QC/T 29063-1992 汽车机械式变速器总成技术条件 GB/T 18488.1-2015 电动汽车驱动电机系统 第1部分：技术条件 GB/T 18488.2-2015 电动汽车驱动电机系统 第2部分：试验方法 GB/T 29307-2012 电动汽车用驱动电机系统可靠性试验方法。不允许进口三电机+电驱动总成测试台（EDS测试台）-2该台架主要用于新能源电动汽车驱动系统及一体化动力总成的性能研究和耐久性考核试验。可以实现被测部件空载、带载状态下匀速、升降速等工况下的性能试验测试，并可进行道路负载模拟试验。设备可自动/手动的运行完成各项测试任务的操控执行。 设备应满足如下标准相关要求： GB/T 18488.1-2015 电动汽车驱动电机系统 第1部分：技术条件 GB/T 18488.2-2015 电动汽车驱动电机系统 第2部分：试验方法 GB/T 29307-2012 电动汽车用驱动电机系统可靠性试验方法。不允许进口三电机+电驱动总成测试台（EDS测试台）-3该台架主要用于新能源电动汽车驱动系统及一体化动力总成的性能研究和耐久性考核试验。可以实现被测部件空载、带载状态下匀速、升降速等工况下的性能试验测试，并可进行道路负载模拟试验。设备可自动/手动的运行完成各项测试任务的操控执行。 设备应满足如下标准相关要求： GB/T 18488.1-2015 电动汽车驱动电机系统 第1部分：技术条件 GB/T 18488.2-2015 电动汽车驱动电机系统 第2部分：试验方法 GB/T 29307-2012 电动汽车用驱动电机系统可靠性试验方法。不允许进口本采购包不接受联合体投标。合同履行期限：合同生效后货物9个月内交货，交货后中标人须在3个月内安装、调试、培训、验收完毕。二、获取招标文件时间：2024-07-09 至 2024-07-16，每天上午00:00:00至12:00:00，下午12:00:00至23:59:59（北京时间，法定节假日除外）地点：招标文件随同本项目招标公告一并发布；投标人应先在福建省政府采购网(zfcg.czt.fujian.gov.cn)免费申请账号在福建省政府采购网上公开信息系统按项目下载招标文件(请根据项目所在地，登录对应的(省本级/市级/区县)）福建省政府采购网上公开信息系统操作)，否则投标将被拒绝。方式：在线获取售价：免费三、提交投标文件截止时间、开标时间和地点2024-07-30 09:00:00（北京时间）地点：福建省福州市鼓楼区工业路华润万象城（三期）S11#楼19层1910-13、15-17单元1号开标室--福州鼓楼华润四、对本次招标提出询问，请按以下方式联系1. 采购人信息名称：福建省特种设备检验研究院地址：福州市仓山区卢滨路370号联系方式：程宇/0591-887005132. 采购代理机构信息（如有）名称：福建省中亿通招标咨询有限公司地址：福州市工业路东侧、福三路北侧洪山园地块华润万象城（三期）S11#楼19层10-13办公、15-17办公联系方式：0591-856660813. 项目联系方式项目联系人：李萍、陈宇、黄静、郭梅芳电话：0591-85666081网址： zfcg.czt.fujian.gov.cn开户名：福建省中亿通招标咨询有限公司附件：福建省特种设备检验研究院三电机+电驱动总成测试台仪器设备采购项目招标文件（709165322）.pdf福建省特种设备检验研究院三电机+电驱动总成测试台仪器设备采购项目招标文件（709165322）.docx

近日，苏州通富超威半导体有限公司公示了《苏州通富超威半导体有限公司高性能中央处理器等集成电路封装测试项目》。公示信息显示，苏州通富超威半导体有限公司将在江苏省苏州工业园区苏对高性能中央处理器等集成电路封装测试项目进行扩建，总投资达18.97062亿元。据了解，超威半导体技术（中国）有限公司成立于2004年3月，位于苏州工业园区苏桐路88号，是尖端的微处理器（CPU）制造企业，主要从事微处理器（CPU）、集成电路等的封装、测试，是一家有着世界顶级设备和优秀管理人员的现代化工厂。2016年05月23日，该公司名称变更为苏州通富超威半导体有限公司。苏州通富超威半导体有限公司目前主要进行CPU的生产。项目于2010计划建设13条新型可控坍塌芯片连接技术封装生产线，最终形成年产和测试13000万颗CPU的能力，但实际只建成及验收 5 条封装生产线，实际年产CPU5000万颗。由于市场需求发生变化，为抢占市场份额，企业拟购置新设备，采用倒装封装技术及先进测试技术，在新增封装线的同时对现有封装工艺五条线进行技术改造，调整现有产能，建成后预计最终年产CPU（中高端集成电路封装）1.4 亿颗。同时，本项目还将引进晶圆研磨机，用于加工半导体晶圆，使晶圆的尺寸达到公差范围内，预计年研磨片数4.0万片。同时购入圆片级测试机，新增晶圆级测试工艺，改造完成后有助于本土集成电路产业链的延伸，实现企业在晶圆制造后的全制程能力，预计可实现年产能5.0万片。根据公示信息透露出的本次扩建涉及到的设备信息，估计变化量达近千台。该项目涉及CPU封装工艺流程、产品测试工艺流程及晶片测试工艺流程等。CPU封装工艺流程晶圆检测：在高倍显微镜下对每叠芯片进行抽检，其余部分用裸眼全检，检测有没有焊球损坏或焊球变形，芯片碎裂或芯片背面损坏情况，同时在晶圆表面贴上晶圆胶带。 激光开槽：使用激光开槽机在激光切割保护液的保护下对晶圆进行开槽，随后使用纯水对晶圆进行冲洗。 机械切割：使用机械切割机对开槽后的晶圆进行进一步切割，同时使用纯水对晶圆进行冲洗、降温。UV固化：UV固化机对晶圆表面进行固化使表面膜跟晶圆更加贴合。抓取分拣：使用晶圆分拣机将晶圆按性能分拣归类。基板烘烤：使用基板烘烤机在125℃（电加热）条件下对基板烘烤约 2.5h，使其拥有更好的绝缘度。锡膏印刷：从干燥箱中取出已经烘烤结束的基板，冷却到室温，喷洒助焊剂，印刷锡膏；使用完成后的钢网需进行清洁，使用沾有异丙醇的擦拭纸进行擦拭。贴电容、贴芯片、回流焊：使用电容贴片机、晶圆贴片机分别将电容、晶圆芯片摆放在焊接位置，采用回流焊接的方式，利用热风和红外高温使焊接处的锡膏融化、回流、冷却使接点焊接牢固，焊接电容、芯片；随后进行检测，若有焊接不牢固产品，则用无尘纸沾取少量异丙醇对焊点处进行人工擦拭，然后进行返工。助焊剂清洗1：将助焊剂清洗剂与纯水按照一定比例进行配比，使用助焊剂清洗机对焊接后的半成品进行冲洗。底封胶填装：利用毛吸现象原理，使用底封胶填充机在晶元和基板间填充粘胶，来填充焊接球与基板间的缝隙，减少热应力的危害。固化：为保护电容，部分产品继续填充紫外线固化剂，后在 165℃（电加热）条件下 对半成品烘烤一定时间。锡球植球、回流焊：使用锡球植球将锡球摆放在焊接位置并喷洒助焊剂，采用回流焊接的方式，利用热风和红外高温使焊接处的锡球融化、回流、冷却使接点焊接牢固。 助焊剂清洗2：焊接后送入清洗槽内浸泡 5-10min，清洗槽内为溶有清洗剂的纯水 （50℃），将其表面粘附的助焊剂清洗干净。开闭路测试：通过开路和闭路测试，检测封装工艺是否完好，此过程会产生一定量的不良品，其中智能移动终端及图像处理集成电路及高性能中央处理器集成电路测试完成后合格品进行包装入库，CPU 流入下一工序。点胶、加盖子、烘干：使用点胶机在基板的四周点上粘胶，并用热传导贴胶机在芯片背面刷热传树脂，同时用贴盖机对集成电路加上散热盖，在烘干炉里加热烘干。产品测试工艺流程测试工艺流程1：封装后的集成电路经功能性测试、系统测试、激光打标、质量抽检、外观检测、Pin 脚测试后包装入库，测试过程均会产生一定量的不良品，外观检测时用无尘纸沾取少量无 水乙醇对进行人工擦拭（擦拭灰尘）。测试工艺流程2：对需要测试的产品进行登记记录，使用 X-ray 设备对需要进行检测的产品进行 X 光照 射进行分析，使用盐酸进行破坏性测试，根据实验结果对分析的结果进行分析并出具实验报告。晶片测试工艺流程来料接收：根据物流的到料信息，进行晶圆的到料接收，物料收入后，存放于氮气柜中。 备料：根据排料计划进行提前准备。 来料检查：对来料晶圆进行抽检，对抽样品采用裸眼全检，检测晶圆在盒中是否斜插， 有无破片划伤变色，再采用高倍显微镜抽检，确认晶圆焊球有无损坏变形缺失等异常。 探测：晶圆探测是对晶片上的每个晶粒进行针测，在检测头装上探针，与晶粒上的接点接触，测试其电性能力和电路机能，不合格晶粒会被标记淘汰，不再进行后端的一些制程，以免增加制造成本。在探针的正常维护和修理过程中，会使用无尘布沾取少量酒精对针处进行人工擦拭。出站检查：对测试后的晶圆进行抽检，对抽样品采用裸眼全检，检测晶圆在盒中是否斜插，有无破片划伤变色，再采用高倍显微镜抽检，确认晶圆焊球有无损坏变形缺失，针痕伤害等异常。存储：将需要出货的晶圆放置在氮气柜中存储。打包：将晶圆、干燥剂、湿度指示卡放入静电袋中，贴上晶圆信息的标签。若铝箔袋破损、标签信息错误，或者湿度指示卡变色，都需要废弃。出货检查：确认打包后的晶圆实物与标签一致，且标签完整，合格品厂内自用。

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》把创新放在了具体任务的第一位，全文160余次提到了“创新”关键词。2022年第十三届全国人民代表大会第五次会议上，国务院总理李克强所作的政府工作报告中，亦明确指出要坚持创新驱动发展。对科学仪器产业而言，“创新”更是至关重要。近年来，我国对科学仪器的创新和研发高度重视，先后设立了“科学仪器基础研究专项”、“国家重大科研仪器设备研制专项”和“国家重大科学仪器设备开发专项”等科研计划等。2021年11月，北京“十四五”规划也指出要支持开展关键仪器设备研发，支持挖掘一批服务于重大科技基础设施的定制化科学仪器和设备，重点突破研发新一代光谱等关键技术。不断高攀的前沿研究是创新，差异化的产品发展也是创新。为了展现光谱仪器的创新成果，分享光谱仪器研发和应用中的创新思维，共同促进光谱仪器产业化的创新发展，仪器信息网特别策划《寻找光谱仪器创新的力量》活动。本期，我们特别邀请了北京服装学院/塔里木大学龚龑教授，给大家分享创新成果，并探讨创新的方法和思维。北京服装学院/新疆大学龚龑教授仪器信息网：您认为目前近红外光谱仪器技术及应用有哪些创新的研究方向？ 龚龑：近红外光谱仪器技术的创新主要体现在以下几个方面：（1）近红外光谱数据库的建立及更新。校准模型的预测性能直接决定了近红外光谱定量和定性分析的能力，而校准模型往往需要针对不同的样本类型单独建立，需要花费大量的人力物力。比如，已有一个地区的苹果水分含量分析的近红外光谱校准模型，这个模型适用于同一地区的苹果，却不适用于不同地区苹果的水分预测。解决这个问题的方法是扩充苹果近红外光谱数据库。如果能获得全世界苹果的近红外光谱和水分属性，那么所建立的校准模型的涵盖性就会非常强，适用于任何地区的苹果水分分析。（2）近红外光谱仪的创新。校准模型的预测能力充分依赖输入的近红外光谱数据，而光谱数据通常不一致。要获得一致的光谱数据，需要测量光谱的光谱仪长期保持性能的稳定。然而，在实际的应用中，光谱仪器件会随时间老化，测量人员的操作也会对光谱数据的一致性产生影响，这些因素都会使得已建立的校准模型失效。同时，光谱仪之间测量的偏差也会导致对同一被测物定量定性分析的失败。（3）提高检测精确度。在近红外的波段区域，含氢化合物的吸收系数较小，所以尽管使用高效的化学计量学软件建立分析模型，其最终定量分析的预测结果也始终无法达到真实值。检测限较高，通常达到0.1%左右。为了克服检测限高的问题，可采用样本预处理方法（比如固相微萃取等富集方法）提高精检度，但如此操作会使近红外光谱分析技术失去其优点和特色，反而不是最佳的分析方法。仪器信息网：近红外光谱与拉曼光谱相比，在废旧纺织品分拣中有哪些优势？龚龑：近红外光谱技术是目前世界上发展非常迅速的分析技术，它具有无损、快速，应用广泛等优点，在化工、农业、环境、医药等领域发展极为广泛。与化学计量学软件、光谱仪和应用模型结合，拓展了近红外光谱仪的应用领域。近红外光谱仪目前在过程分析技术中发挥着极其重要的作用，发展飞快。近红外光谱分析技术在几十年的发展中，不断扩大其涉足领域以及应用的实效性，除应用于农业和食品分析外，还涉及生物、高分子、制药、石油化工、纺织、纤维等学科，只要是对有机物检测分析的行业基本上均可使用近红外分析技术。在我国，近红外光谱分析研究始于20世纪80年代初，现已逐步涉及谷物等农产品分析、饲料分析、石油化工、药物分析、疫情疫病诊断等方面，并伴随出现在专著出版、仪器制造和软件开发中。随着软硬件的更新换代，NIR还有望应用于其他更多方面。拉曼光谱具有无损、快速、制样简单、可微区分析、操作简便等优点，因此，拉曼可以对实验过程进行实时监测。拉曼光谱在鉴别时，为了提升鉴别准确率，样品需要进行预处理。拉曼光谱对环境要求不高，而且非接触式稳定性高，但是在纺织领域还有待探索，在以后的废旧纺织品鉴别研究中都可以进行研究。图1 训练过程中损失值，训练精度和测试精度变化图图2 不同成分比例废旧聚酯／粘胶混纺织物近红外光谱仪器信息网：贵课题组有哪些创新的成果？最突出的创新体现在哪里？龚龑：我们课题组为突破废旧纺织品资源再生循环发展利用的瓶颈，与新疆乌鲁木齐海关、深圳海关、新疆大学、北京服装学院等单位合作，采用近红外光谱仪设计了一套废旧纺织品自动识别分拣设备（如图3所示）。该设备实现废旧纺织品从输送、检测、分拣、回收利用等生产过程中的自动化、智能化。全面提升纺织行业废旧纺织品检测、分拣的自动化水平，降低废旧纺织品带来的环境影响，以及资源的浪费，缓解劳动力紧张的局面，为推动纺织业健康可持续发展具有重要意义。图3 废旧纺织品分拣设备该设备是基于近红外光谱来识别纺织品中的纤维种类和含量。在研发过程中我们克服了算法自主编写以及工控机对接的难题，最终开发一种废旧纺织品自动识别分拣系统。该系统利用自行开发的在线近红外光谱分析装置，建立了一个在线近红外（NIR）光谱库，包括聚酯、棉花、羊毛等十几种常见纺织品。我们将人工智能技术引入到废旧纺织品的识别和分拣中，利用卷积神经网络（CNN）废旧纺织品的在线近红外定性识别模型，有效提高废旧纺织品中不同纤维成分的检测准确性水平和速度，从而提升产业化加工效率。图4 废旧纺织品检测试验仪器信息网：人工智能与废旧纺织品分拣有什么联系？龚龑：人工智能分拣设备主要通过云端大数据、人工智能算法、融合传感器（分为触觉、视觉传感系统，目前普遍应用的为视觉传感系统）、机器臂/喷气设备等软硬件配合开展工作。具体构成及运作原理如下：（1）云端大数据：采集各种各样纺织样品的图片，包含废纺织品、旧纺织品、混纺织物等各种状态下图片，形成云端数据库。（2）人工智能算法：设备中内置的人工智能算法通过云端海量图像数据对机器人进行训练。前期海量数据的采集保证了无论废旧纺织品是何种状态、是否被遮挡，机器人都可以识别。（3）融合传感器：利用计算机视觉扫描快速移动的物体，通过CCD视觉、激光视觉、近红外视觉等识别传感系统相耦合，综合判断目标物的外部特征（颜色、形状、结构等）与内部特征（材质），实现废旧纺织品精准定位与细分判别。然后将识别结果传输给协作机器，控制机器臂/喷气设备运动。（4）机器臂/喷气设备：机器臂/喷气设备从传送带上准确地抓取要回收的纺织品，投放到相对应的分类收集箱中。人工智能软件识别与机器臂/喷气设备相结合，类似于人脑的神经网络系统和人的双手相结合，具备了识别和执行的能力。（5）数据回传：分拣完成后，设备将相关的数据再返回云端，与部署在各地的智能分拣设备实现数据共享和远程智能提升。例如，部署在某纺织分拣中心的智能设备可以向部署在全国各地不同智能设备，不同设备还可以互相继承废弃物识别的经验。该数据还能用于帮助项目运营方了解设备状况及并进行产量、工作量、效益等运营维度的统计。仪器信息网：您对未来光谱仪的创新发展有什么样的展望？有哪些值得期待的技术或者应用？龚龑：从微电子机械系统（MEMS）制造工艺、大数据、深度学习算法、云计算平台、物联网等技术的发展可以看到其对近红外光谱分析技术的推动力量，从工农业生产、服务业和人们日常生活等方面的发展可以看到其对近红外光谱分析技术的需求、牵引力量。在这两种力量的作用下，未来一段时期内，近红外光谱技术将会得到加速发展，以近红外光谱为核心的商业产品将在不同业务领域进一步提供深化和细化的服务，近红外光谱有望成为与时代发展特征（如大数据、云计算和物联网等）最相关的一项分析技术。尽管近红外光谱分析技术的应用前景广阔，但仍有一些技术壁垒和难题需要攻克。例如，目前光谱数据库或模型的仪器供应商依赖（Vendorlock-in)问题，即各厂商的仪器之间存在的台间差异，使其普适性的应用迁移变得困难，需要从仪器标准化、算法和软件等多方面协同努力方能得以解决。再例如，无论是传统的机器学习算法还是深度学习算法，都是在有监督学习的框架下建立定性或定量分析模型。所谓有监督学习就是每个训练集样本是带有标签的，即每个样本的光谱对应着一组参考值（真实的浓度值或类别）。随着近红外光谱技术的广泛应用，将产生大量无标签的光谱资源，这些光谱没有对应的参考值，因此，如何充分利用大量无标签的样本信息进行半监督或无监督分析模型的构建，有可能是未来很值得研究的新方向。仪器信息网：基于光谱仪的发展现状，您在产学研的道路上开展了哪些工作？龚龑：近年来，我负责并结项了一些相关课题，包括2019年的“用于食源性致病菌快检的增强拉曼散射微流控系统关键技术与应用研究”和2020年新疆兵团科技攻关计划项目“棉纺筒纱智能分拣包装关键技术装备研发与示范应用的研究”等，同时还有一些横向课题“运用拉曼光谱技术针对纺织行业气体污染与有毒物质进行快速检测的方法应用”、“城市废旧纺织品成分快速鉴别、分拣与再利用技术”等等，都是运用光谱技术进行了应用与创新。我培养的研究生也在光谱领域进行了探索，在《The International Journal of Life Cycle Assessment》、《上海纺织科技》、《毛纺科技》等发表相关论文，在第六届、第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛中荣获一银一铜。我觉得在产学研的道路上我们还要继续前进，现阶段的学生培养模式还需继续探索，在探索的过程中，找到适合当前产学研的一种新模式。团队介绍：北服检测215实验室成立于2008年，在龚龑教授的带领下，团队主要致力于纺织服装标准的制定以及光谱分析技术。制定纺织服装标准可以加强人们的环保意识，使企业也越来越重视环保纺织品的研发、生产和加工。随着光谱学的不断发展，不同的光谱分析方法也相继建立，并出现相应的光谱分析仪器。光谱分析方法在定性、定量、结构分析方面有着优越的表现，并已广泛应用于生命科学、医学、食品、化工、医药、环境、纺织、空间探索等领域。团队近两年联合南京中拓科技有限公司在研发废旧纺织品分拣设备，运用近红外光谱进行定性分析，研发分类算法以及装备设计及制造，实现废旧纺织品从输送、检测、分拣等生产过程中的自动化、智能化，全面提升纺织行业废旧纺织品检测、分拣的自动化水平，达到废旧纺织品的再利用，降低资源对环境影响及资源浪费的目标。