超大型 BGA 在 AI 和通讯领域应用中的冷焊问题及解决方案

在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，AI 和通讯领域对硬件性能的要求达到了前所未有的高度。作为关键硬件组件之一，超大型球栅阵列（BGA）封装，尤其是尺寸超过 100 毫米 ×100 毫米的 BGA，在 AI 和通讯应用中扮演着举足轻重的角色。这种超大尺寸的 BGA 能够满足 AI 计算对强大硬件支撑的需求，但其在生产制造过程中也面临诸多挑战，其中防止冷焊问题尤为关键。 

首先，我们来分析，超大 BGA 在 AI 和通讯领域应用的必要性（图 1）。

图1：120毫米*120毫米的BGA

AI 技术，如深度学习、神经网络等算法的运行，需要处理海量的数据和进行极其复杂的数学运算。以深度学习为例，在训练一个大型神经网络模型时，往往需要对大量的图像、语音、文本等数据进行分析和学习，这个过程中涉及到矩阵乘法、卷积运算等大量复杂的计算任务。为了高效完成这些任务，需要强大的计算能力支持。

图形处理单元（GPU）在 AI 计算中发挥着核心作用。GPU 具有大量的计算核心，能够并行处理多个任务，大大提高了计算效率。而超大尺寸、超多数量引脚的 BGA 封装对于 GPU 实现其强大功能至关重要。大尺寸 BGA 可以容纳更多的芯片，增加了数据传输的通道数量，从而提升数据通讯的带宽和速度。更多的引脚意味着 GPU 与其他组件（如内存、CPU 等）之间能够实现更高速、更稳定的数据交互，使得 GPU 在处理复杂的 AI 算法时，能够快速获取所需的数据，并及时将计算结果输出，有力地支撑了 AI 领域对数据处理速度和计算能力的严格要求。 

接下来，我们来探讨一下，超大型 BGA 在 SMT 生产过程中的挑战和解决方向。

1、大小器件温差与热传递问题（图2）

图2：大小器件温差高达20℃

在同一块电路板上，除了超大型 BGA 这样的大器件外，还会存在许多小型器件。由于不同尺寸器件的热容量可能大有不同，在焊接过程中，大器件由于热容量大，升温速度慢，在焊接过程中温度可能相对较低 ；而小器件热容量小，升温速度快，温度可能迅速窜升。

这种过大的温差会导致工艺窗口变窄，增加焊接难度，容易引发大器件冷焊（金属间化合物 IMC 层厚度不够）或者小器件因过热而热脆（金属间化合物 IMC 层厚度太厚）的问题（图 3）。如何提高回流炉的热传递能力，提升大器件的温度爬升速度，再配合设定尽可能低一些的热风温度，减缓小器件的过渡温度窜升，就成了回流焊工艺的一个重大挑战。

图3：IMC厚度与冷焊或热脆的关系

为了解决大小器件的温差问题，需要优化回流炉热传递的设计（图 4），采用更先进的热传递技术，确保整个电路板上的温度分布均匀，减小大小器件之间的温差，为线路板上的大焊点、大焊盘提供足够和均衡的热传递，防止冷焊或热脆。

图4：大数据模拟最佳的对流加热

2、 锡膏用量与松香收集

在表面贴装技术（SMT）流水线生产中，超大型 BGA 由于尺寸巨大，其锡膏用量相较于普通 BGA 大幅增加。大量的锡膏使用虽然有助于实现良好的焊接连接，但也带来了一系列问题。锡膏中含有 25% 左右的松香（Rosin）或树脂 (Resin)，此成分在焊接过程中会挥发，若不能有效收集，会在回流炉内积聚，不仅影响回流炉的正常运行，还会造成这些残留物滴漏到线路板上，对产品造成离子污染等问题。 

为了解决松香或树脂的收集问题，需要对回流炉进行特殊设计和配置。对于锡膏用量较大的生产情况，不能仅仅依赖传统的标配冷凝收集方式（热交换器冷凝收集）。当锡膏用量达到每天 5-6 公斤以上时，可能需要增加一些额外配置来帮助回收松香或树脂，仅靠冷凝收集远远不够，此时可以考虑采用松香热解技术，通过焚烧的方式将松香残留焚烧掉（图 5），或者使用麦饭石吸附等多管齐下的方法，以确保回流炉内的清洁，维持良好的焊接环境，防止助焊剂残留物滴落污染我们的产品。

图5：必要时配备松香裂解或麦饭石吸附技术

3、氮气控制与残氧浓度管理

在超大型 BGA 的焊接过程中，对氮气的控制，也就是对残氧量的控制至关重要。焊接过程中的高温环境容易使金属表面氧化，而氧化会严重影响焊接质量，导致焊点强度降低、导电性变差等问题，甚至引发冷焊。

通过向焊接区域充入氮气，可以降低氧气含量，减少金属氧化的可能性。在生产过程中，不能仅仅关注某一个高温区的残氧浓度，而要实现对整个炉膛，从预热区、高温区到冷却区的残氧浓度进行全面控制，确保其始终控制在较低水平，例如 1000ppm左右，做到真正的全隧道残氧浓度管控（图６），穿梭型残氧浓度检测仪是一个很好的管控手段，为高质量的焊接提供稳定的低残氧环境。

图6：残氧穿梭机测得的全炉膛残氧曲线

4、CPK 回流炉稳定性的实时监测

对于生产超大型 BGA 这种高附加值的产品，回流炉的稳定性至关重要。回流炉的温度波动、加热均匀性等因素都会直接影响焊接质量。若回流炉稳定性不佳，可能导致焊接过程中焊点温度不稳定，时而过高时而过低，这不仅容易引发冷焊、虚焊等焊接缺陷，还可能导致产品质量一致性差，废品率增加。

实时进行回流炉稳定性监控是保证产品质量的关键手段之一。通过实时在线监测（CPK-on-the-fly）设备稳定性技术，可以对回流炉的各项关键参数，如最高温度、恒温时间、液相时间等焊接三要素进行实时监测和分析（图7）。一旦发现参数异常波动，能够及时采取措施进行检查，确保回流炉始终处于稳定的工作状态，从而保证焊接质量的稳定性和一致性。这就是我们所说的 preventive maintenance (预防性保养）。

图7：CPK在线监控

5、 冷却工艺的挑战

超大型 BGA 在焊接过程中的冷却环节是决定焊点质量的核心因素之一。由于其热容量极大，在常规冷却条件下，冷却斜率往往难以达到工艺要求，冷却速度不足导致焊点内部结晶结构不理想，易出现焊点表面粗糙、内部应力集中等问题，严重影响焊接强度与可靠性。传统回流焊设备标配的顶部冷却方式，仅能从单面带走热量，对于大热容量的 BGA 而言，无法实现快速且均匀的冷却效果，难以满足高质量焊接的需求，建议回流炉冷却区必须满配，也就是说回流炉冷却区的底部冷却模组一定要配上（图8）。这样，从上和下，两面对线路板进行强制超冷冷却。

图8：底部冷却模组的重要性

6、 选择性回流焊技术的应用

在传统回流焊技术中，回流炉内的热风马达通常划分为 5 个控制小组，分别由独立的变频器调控风机马达转速：冷却区上下部分整合为一组设定风扇转速，预热区上、高温区上、预热区下、高温区下则构成其余四组。这种分组控制模式下，调整风速时需同步改变整组风机转速，难以对局部温区进行精细化调节。而新一代选择性回流焊技术打破这一局限，创新性地实现了单台风机转速独立闭环控制（RPM），无论是各加热区（上 / 下）还是冷却区（上 / 下）的风机，均可根据工艺需求单独设定转速。该技术显著提升了温度曲线调控的灵活性与精准度，工程师无需再受限于“ 整组调快或调慢” 的约束，可针对不同温区的热传导特性，通过微调单台风机转速，快速匹配复杂的温度曲线需求，大幅缩短工艺调试周期，同时降低因温度控制偏差导致的焊接不良率，为高密度、高精度电子组件的焊接生产提供了更高效、稳定的解决方案。

针对超大型 BGA，需要根据其具体的尺寸、材质、热特性以及所使用的锡膏特性等因素，通过实验和模拟分析，精细调整回流焊温度曲线，确保整个焊接过程在合适的温度条件下进行，选择性回流焊技术，值得尝试。

7、选择合适的焊接材料

合适的焊接材料是保证焊接质量、防止冷焊的基础。对于超大型 BGA 的焊接，要选择质量可靠、性能稳定的锡膏。锡膏的成分、颗粒大小、熔点等参数都会影响焊接效果，应根据 BGA 的具体要求和焊接工艺选择合适的锡膏。例如，一些高精度的锡膏具有更好的流动性和润湿性，能够在焊接过程中更好地填充焊点间隙，形成良好的焊接连接，减少冷焊的可能性。

8、优化电路板设计

电路板的设计对超大型 BGA 的焊接质量也有重要影响。在设计电路板时，要充分考虑 BGA 的布局、焊盘尺寸、散热过孔等因素。合理的 BGA 布局可以减少热集中现象，避免局部温度过高或过低，有助于减小大小器件之间的温差。

焊盘尺寸应与 BGA 的引脚尺寸精确匹配，过大或过小的焊盘都可能导致焊接不良，增加冷焊的风险。散热过孔的设计要合理，既要保证良好的散热效果，又不能过多地影响焊盘的可焊性和焊点的强度。此外，还可以通过在电路板上增加散热层、优化布线等方式，改善电路板的热性能，为防止冷焊提供有利条件。

9、人员培训与质量管控

操作人员的技能水平和质量意识对于防止冷焊至关重要。对参与超大型 BGA 焊接生产的人员进行专业培训，使其熟悉焊接工艺、设备操作以及各种质量控制要点，能够正确设置参数、及时处理异常情况。

建立完善的质量管控体系，从原材料检验、生产过程监控到成品检测，每个环节都要严格把关。在生产过程中，加强巡检，及时发现和纠正可能导致冷焊的问题；对成品进行全面检测，通过 X 射线检测、功能测试等手段，确保产品质量符合要求，只有经过严格检测合格的产品才能进入下一环节。

在 AI 领域中，超大型 BGA 虽然为强大的计算能力提供了硬件基础，但其生产过程中的冷焊问题需要通过综合考虑多方面因素，采取一系列有效的措施来加以解决。从优化焊接工艺、控制焊接环境、选择合适的焊接材料到优化电路板设计以及加强人员培训和质量管控，每一个环节都紧密相连，共同保障超大型 BGA 的焊接质量，推动 AI 硬件技术的发展和应用。

【本文转自《一步步新技术》杂志，作者陈伟是（库尔特机电设备（上海）有限公司 埃莎亚太区 总经理。】