针对采用10号钢为基材的K1-5型外壳的芯片裂纹问题, 对其共晶应力进行了仿真, 并尝试对工艺过程进行仿真优化。结果表明, 无论采用何种缓慢或快速的散热方式, 都不能从根本上改变10号钢与Si芯片因热膨胀系数的巨大差异而导致的热应力。通过比较三种不同的管壳材料可知, 以可伐材料为基体的K1-5管壳的共晶热应力最低, 为316 MPa, 而以10号钢为基体的热应力最高, 为19 800 MPa, 远远超出了硅芯片的极限断裂强度544 MPa。根据应力的基本理论, 可伐与Si芯片的热膨胀系数的差异最小, 无氧铜次之, 而10号钢为最大, 这也是以10号钢为基体的K1-5管壳在共晶时芯片开裂的根本原因。将管壳基材更换为可伐材料, 仿真分析和实际试验结果均证明该管壳能够有效解决芯片开裂的问题。

军用陶瓷或金属封装中的共晶烧结芯片贴装工序存在的主要问题是, Sn基焊料极易氧化形成Sn2O、SnO2等氧化物, 在共晶过程中不断堆积在焊料表面, 形成焊料表面悬浮颗粒, 造成PIND失效。文章基于氧化膜破裂理论, 通过对当前使用的共晶烧结氮气保护的结构进行改进, 采用小型半密闭腔体的方式实现了局部高纯度氮气保护环境。在共晶烧结贴片过程中, 氧化膜破裂融入焊料体内, 同时因氧化膜破裂而流出的熔融焊料在良好的氮气保护环境下形成新的光亮圆润的焊料表面, 有效减少了焊料表面悬浮氧化物颗粒。统计数据表明, 该改进研究有效降低了PIND失效率和成品筛选电路的成本损失; 该改进实现了共晶烧结贴片焊料表面极少产生悬浮氧化物颗粒, 极大地降低了可动颗粒导致的电路短路、断路等误动作的危害性和可靠性风险。

金锡合金焊料(Au80Sn20)具有良好的导热、导电性，广泛用于高可靠集成电路共晶贴片工艺。研究了硅基芯片AuSn共晶焊工艺中工艺参数对硅原子向AuSn焊料扩散的影响，当共晶温度从310 ℃增加到340 ℃时，AuSn焊料中硅原子质量百分比增加1个数量级。分析了硅原子向AuSn焊料的扩散机理，讨论了硅原子向焊料扩散后对产品可靠性的影响及控制措施。

在不同氧分压下，用脉冲激光沉积法在c-蓝宝石衬底上制备了高质量β-Ga₂O_3-δ薄膜。通过X-射线衍射、远红外反射光谱、X-射线光电子能谱和紫外-可见-近红外透射光谱系统地研究了β-Ga₂O_3-δ薄膜的晶格结构、化学计量比和光学性质。X-射线衍射分析表明，所有沉积的薄膜以（-201）晶向方向生长。透射光谱显示薄膜在255 nm以上的紫外-可见-近红外波段具有80%以上的高透明度，同时在255 nm附近有一个陡峭的吸收边。此外，利用Tauc-Lorentz（TL）色散函数模型和Tauc公式，我们提取了β-Ga₂O_3-δ薄膜的光学常数和光学直接带隙。更进一步，我们通过理论计算解释了氧气分压对β-Ga₂O_3-δ薄膜光学性质的影响。

为了实现惯性约束聚变(ICF)靶丸几何尺寸的高精度、高效率检测, 开展了靶丸X射线数字化成像系统的设计与研制。首先, 分析了X射线直接投影成像和X射线透镜耦合显微成像的适用范围, 根据ICF靶丸尺寸小、吸收衬度弱的特点, 确定了基于X射线透镜耦合显微成像的技术路线。然后, 分析了影响系统成像分辨率、图像衬度和测量效率的关键因素, 确定了低几何放大成像, 低电压、小焦点、高功率X射线源及高分辨CCD探测的总体技术方案, 该方案能够有效抑制相衬效应和半影误差, 解决了现有X射线数字成像设备测量靶丸时边缘扩展严重、尺寸测量误差大的问题。最后, 对系统的性能进行了分析测试, 实验结果表明, 系统成像衬度良好, 成像效率较高, 分辨率优于0.5 μm。靶丸几何尺寸的测量不确定度可达0.9 μm(k=2), 满足ICF靶丸几何尺寸高精度、高效率的检测需求。

Eye-feature diagnosis is a time-honored method for studying many diseases in traditional Chinese medicine. There is a close relationship between eye-feature and viscera, and eye-feature is a reflection of visceral health status. Commercially used ophthalmology diagnosis instruments have disadvantages and cannot satisfy the requirements of eye-feature diagnosis. In this paper, we proposed a novel askiatic imaging method that removes the interference of an illumination source's reflection shadow and is free from image splicing. We developed a novel imaging system to implement this method, and some eye-feature characteristics to analyze visceral diseases were obtained.

番茄植株在生长过程中受病虫害的侵染, 将导致番茄减产和种植户的经济效益降低, 该研究用高光谱技术结合化学计量学方法, 实现了番茄叶片斑潜蝇虫害的快速识别。 搭建了简易的高光谱成像系统, 包括光源单元、 高光谱图像采集单元和数据处理单元, 用该系统获取番茄叶片的高光谱图像, 对高光谱图像进行校准, 并从每一幅图像中提取光谱信息。 分别采用了光谱角匹配(SAM)分析方法和光谱红边参数判别分析(DA)方法识别番茄叶片斑潜蝇虫害。 在SAM分析中, 对高光谱数据进行了归一化预处理, 以消除多余信息, 增加样品之间的差异。 比较了以不同番茄叶片样品的反射光谱作为测试光谱时, 虫害识别效果的差异, 当以受到斑潜蝇侵染的番茄叶片的平均反射光谱作为测试光谱时, 虫害识别的正确率较高, 达到96.5%。 在光谱红边参数判别分析中, 从光谱数据中提取了红边位置、 红边振幅、 最小振幅、 红边面积、 红谷位置和红边振幅/最小振幅6组红边信息, 利用判别分析方法建立番茄叶片斑潜蝇虫害的判别模型, 比较了距离判别、 Fisher判别、 Bayes判别分析方法的判别效果, 使用距离判别分析建模的判别正确率最低, 判别正确率为88.0%, 使用Fisher判别分析建模的效果最佳, 判别正确率为96.0%。 研究结果表明, 采用高光谱技术识别番茄叶片斑潜蝇虫害具有可行性。