Analysis for two-component composite coatings in the production of electronic components by computer vision methods

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

A method for analyzing two-component composite coatings in the production of electronic components is presented, based on a system of mathematically grounded image processing algorithms. This method allows for the determination of the specific surface area, total material area, and contact boundaries, ensuring high accuracy and result stability. The obtained results can be successfully integrated into industrial processes for material quality assessment and production control. Within the scope of the study, an information-measurement image processing system has been developed, minimizing error accumulation at each stage and ensuring high precision in determining material characteristics. Examples of successful method application are presented, highlighting its effectiveness and prospects in various areas, including industrial production of electronic components. The obtained results serve as a basis for further research and refinement of methods for analyzing composite materials.

About the authors

Maksim V. Nenashev

Samara State Technical University

Email: nenashev.mv@samgtu.ru
ORCID iD: 0000-0003-3918-5340
https://www.mathnet.ru/person38904

Dr. Tech. Sci., Professor; First Vice-Rector–Vice-Rector for Scientific Work; University Administration

Russian Federation, 443100, Samara, Molodogvardeyskaya st., 244

Oleg S. Rachmanin

Samara State Technical University

Email: rakhmanin.os@samgtu.ru
ORCID iD: 0000-0001-7337-268X
https://www.mathnet.ru/person204974

Cand. Tech. Sci., Associate Professor; Head of the Laboratory; Lab. of Digital Doubles of Materials and Technological Processes of their Processing

Russian Federation, 443100, Samara, Molodogvardeyskaya st., 244

Victoria V. Kiyashchenko

Samara State Technical University

Author for correspondence.
Email: vv.kiyashchenko@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9710-2860
https://www.mathnet.ru/person204975

Postgraduate Student; Junior Researcher; Lab. of Digital Doubles of Materials and Technological Processes of their Processing

Russian Federation, 443100, Samara, Molodogvardeyskaya st., 244

References

  1. Nikolaev V. M., Vertianov D. V., Shishov A. M., et al. Review of existing technologies for the formation of microelectronic devices on plastic substrates, In: Sovremennye tendentsii v nauchnoi deiatel’nosti [Modern Trends in Scientific Activity], VII Intern. Sci.-Pract. Conf. (Moscow; 28 December, 2015). Moscow, Sci. Center “Olimp”, 2015, pp. 981–989 (In Russian). EDN: VDXLQZ.
  2. Anisovich A. G. Particularities of metallographic preparation for the analysis of thin layers and coatings. foundry production and metallurgy, Foundry Production and Metallurgy, 2020, no. 2, pp. 59–62 (In Russian). EDN: MPCJQQ. DOI: https://doi.org/10.21122/1683-6065-2020-2-59-62.
  3. Letckovnik A. V., Bryleva O. V., Kabankov A. I., Semicheva L. G. Methodology for preparing microsections for metallographic and micro-X-ray spectral analyzes of metal-polymer compounds, Aktualnye Problemy Aviatsii Kosmonavtiki, 2014, vol. 1, no. 10, pp. 107–108 (In Russian). EDN: PFSCXB.
  4. Padalko V. S., Zryumova A. G., Karelin I. S., Iskusnova N. V. Development of a composite material for creating flexible strain gauge sensors, Polzunovskii Almanakh, 2021, no. 4, pp. 144–145 (In Russian). EDN: RHUGSU.
  5. Novikov A., Novottnik M. Heat-dissipating composite material coating for high temperature electronics, Tekhnologii Elektronnoi Promyshlennosti, 2017, no. 4(96), pp. 48–51 (In Russian). EDN: ZCMRHL.
  6. Tereschenok A., Potapov S. New composite materials for thermoregulation of high-power electronics, Electronics: Science, Technology, Business, 2022, no. 8(219), pp. 62–67 (In Russian). EDN: KMUDKQ. DOI: https://doi.org/10.22184/1992-4178.2022.219.8.62.66.
  7. Terekhova Yu. S., Kiselev D. A., Solnyshkin A. V. Scanning probe microscopic study of P(VDF-TrFE) based ferroelectric nanocomposites, Modern Electronic Materials, 2021, vol. 7, no. 1, pp. 11–16. EDN: EAVYXE. DOI: https://doi.org/10.3897/j.moem.7.1.73283.
  8. Khmyl A. A., Lanin V. L., Emelyanov V. A. Gal’vanicheskie pokrytiia v izdeliiakh elektroniki [Galvanic Coatings in Electronics Products]. Minsk, Integralpoligraf, 2017, 480 pp. (In Russian). EDN: CHSIYS.
  9. Mustafaev G. A., Mustafaeva D. G., Mustafaev M. G. Obtaining of dielectric coatings, uniform by their structure and thickness, during formation of the instrument structures, Nanoand Microsystems Technology, 2017, vol. 19, no. 3, pp. 131–136 (In Russian). EDN: YHXAKZ. DOI: https://doi.org/10.17587/nmst.19.131-136.
  10. Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital Image Processing. New York, Pearson Education, 2018, 1019 pp.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1. Frequency distribution of the appearance of different intensities for Eq. (1) in the analyzed image

Download (141KB)
Indexing metadata
3. Figure 2. Analyzed image of the coating obtained by an electron microscope in the .tif format (1280$\times$960 px)

Download (979KB)
Indexing metadata
4. Figure 3. Image of the coating after the analysis

Download (2MB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Authors; Samara State Technical University (Compilation, Design, and Layout)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».