我刚从亚洲回来，在那里与客户进行了一些很好的讨论。我经常被问到的一个问题是："我们所说的清洁是什么意思？"这个问题由来已久。为了定义 "清洁"，我们进行了大量的研究，通常使用一些污染物水平的测量方法：污垢、氧化物或助焊剂残留物，这些通常被称为 "污染材料 "或 CM。我们经常使用 ROSE、表面提取电阻率、SIR、反射红外等测试方法，但在许多情况下，这些测试方法缺乏足够的灵敏度，或者与 CM 导致的实际故障模式不相关。
这些使用分析方法进行定义的问题在于，它们过于关注清洁过程后残留 CM 水平的量化，从而使第二个问题迟迟得不到解决："多低的 CM 水平才算足够低？这似乎是本末倒置。
扫描电子显微镜是清洁度确定测试方法的一个极佳范例，可用于过度分析 CM。这里显示的是一张完全可以接受的无清洁焊膏残留物的照片，在 SEM 下以非常高的放大倍数显示。请注意，我们很难避免想问 "这是什么东西？更重要的是要知道，已经成功制造了数十亿台设备，没有任何因 CM 而导致的故障，这些设备也符合最严格的汽车可靠性测试标准。
我们应该关注的是残留物导致的故障模式，而不是 CM。这样，我们就能给出与实际情况相关的清洁定义。例如，CM 可能会导致拉线强度、电化学迁移 (ECM) 或脱层等故障。在每种情况下，故障都可以量化。有一条已被证实的原则，即 "没有区别的区别就不是区别"，我们可以将这一原则严格地应用到 "清洁 "的定义中。
首先，我们要为 CM 导致的故障的程度或发生率（ppm 或 %）确定一个明确的衡量标准。一旦这样做了，我们就可以确定一个清晰明确的定义： "如果 (1) 未受污染的样品和 (2) 经过清洗的先前受污染的样品之间的故障率在统计上没有显著差异，那么清洗过程就足够好了"。这在很大程度上取决于您所选择的置信度百分比，但它提供了一种简单明了地定义清洁度的实用方法，可以将精力用于制定 "足够好 "的清洁规程，而不是任意追求污染物为零。
然后就可以建立与故障模式相关的关键控制变量的过程监控。例如：清洗槽污染（可使用清洗剂浓度、浊度或电阻）、接触角、表面红外反射率、SEM/EDX 等。通常情况下，确定关键变量和采样率以及确保样品和测试方法具有代表性并不容易，可能正是这种复杂性导致人们倾向于将后一项任务作为两项任务中更重要的一项。
干杯安迪
