当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 业界新闻 > 破解半导体难题,航天新品UV减粘胶发布

破解半导体难题,航天新品UV减粘胶发布

来源:https://m.ithome.com/html/879442.htm 2025-09-08 12:00:39 0浏览 收藏

中国航天科技集团突破半导体难题,三沃化学公司成功研制出新一代高性能UV减粘胶。该产品依托有机小分子设计、高分子合成及界面粘接技术,创新采用多重固化-减粘机制,从根本上解决了精密制程剥离难题。UV减粘胶具备粘性可控性强、剥离无残留、环境适应性优异、响应速度快及环保性能突出等核心优势。目前,该UV减粘胶已成功应用于晶圆、UTG玻璃、PCB/FPC的精密切割保护等关键领域,有效提升生产效率和产品质量,为半导体制造、先进封装和精密切割产业提供了专业高效的剥离解决方案。这一技术突破标志着中国航天在高端精密电子胶粘领域取得关键性进展,助力解决半导体制造中的剥离难题。

解决半导体制造领域难题,我国航天企业成功研制新一代高性能 UV 减粘胶

9 月 1 日消息,据中国航天科技集团消息,其四院 7416 厂三沃化学公司近期成功研制出新一代高性能 UV 减粘胶,依托在有机小分子设计、高分子合成及界面粘接领域的技术积淀,创新采用多重固化 — 减粘机制,从根本上解决了精密制程剥离难题。

注:UV 减粘胶全称紫外光固化型减粘压敏胶,是一种在常态下具有强粘性的特种胶粘剂,其核心技术原理是通过紫外光(UV)照射触发化学结构变化,实现粘性从强粘合状态到低粘性状态的精准调控。核心特性与技术优势如下:

  • 粘性可控性强:初始剥离强度可根据需求设计为 1-6N / 25mm,满足不同工件的固定需求;经 UV 光照后减粘率可达 70%-95% 以上,剥离强度可降低至 0.1-0.5N / 25mm,实现无应力剥离

  •  剥离无残留:通过优化配方设计和交联反应控制,UV 减粘胶在减粘剥离后不会在基材表面留下胶层残留,避免了传统胶带剥离后的清洁工序,提高生产效率

  • 环境适应性优异:具备良好的耐温性能,可在 - 40℃至 120℃的温度范围内保持稳定性能;同时具有一定的耐化学品性,可耐受常见工业溶剂和清洗液的侵蚀

  • 响应速度快:UV 光照后粘性下降迅速,通常在 3-10 秒内即可完成减粘过程,适配高速生产线的节拍需求

  • 环保性能突出:采用无溶剂或低溶剂配方设计,VOCs 排放量远低于传统溶剂型胶粘剂,符合现代绿色制造的环保要求

据介绍,该型 UV 减粘胶已成功应用于晶圆、UTG 玻璃、PCB / FPC 的精密切割保护等关键领域,解决客户在精密制造中长期面临的剥离力控制难、易损伤基材、易残胶、效率低等问题,满足复杂制程中的高效剥离需求,有效提升生产效率和产品质量,并获市场认可。

三沃化学公司 UV 减粘胶多重固化技术的创新突破,标志其在高端精密电子胶粘领域取得关键性进展,为半导体制造、先进封装和精密切割产业提供了专业高效、定制化的剥离解决方案。

今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于科技周边的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

版本声明
本文转载于:https://m.ithome.com/html/879442.htm 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
树状数组原理与lowbit详解树状数组原理与lowbit详解
上一篇
树状数组原理与lowbit详解
Golang部署方案选型与Docker实践
下一篇
Golang部署方案选型与Docker实践
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    402次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    478次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    487次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    435次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    260次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码