柔性印刷電路板，又稱為柔性線路板、軟性線路板、撓性線路板、軟板，英文是FPC（Flexible Printed Circuit的縮寫），是一種特殊的印製電路板。它的特點是重量輕、厚度薄、柔軟、可彎曲。主要使用於手機、筆記本電腦、PDA、數位相機、液晶顯示屏等很多產品。
基本介紹
- 中文名：柔性印刷電路板
- 外文名：FPC（Flexible Printed Circuit）
- 別稱：柔性線路板、軟性線路板
- 釋義：一種特殊的印製電路板
- 組成：銅箔基板、銅箔
- 領域：電子元件
簡介,組成及優點,結構,印製電路板,柔性印刷電路板表觀檢測實時性需求,
簡介
柔性印刷電路板（Flexible Printed Circuit，FPC），一般以聚醯亞胺作為底板，在其表面附著銅箔作為導體的印刷電路，具有優良的電氣特性。與傳統的 PCB 相比較，FPC具有極高的撓曲性，讓其天然適合於三維空間的電路互連。在滿足高度可靠的前提下，FPC 可以節省大量的安裝控制項，讓電子設備變得更輕薄短小，同時具備散熱性好，易於安裝等特點。在設備輕薄化、智慧型化的發展中，來自手機、平板電腦和智慧型硬體等市場的強大推動，FPC 的需求不斷上升，此外，在航天航空，醫療電子等高端電子產品中，FPC 的需求也越來越大。20 世紀初，美國為了滿足軍事技術的發展要求，率先研究撓性電氣互連技術，到20 世紀後期，FPC被套用於布線線路密集、連線線路需要彎折的汽車電子行業。後來隨著其他行業對 FPC 需求日益增加，全球的柔性印刷電路板製造行業得到高速發展。現階段，日本在製造工藝水平和產能都處於柔性印刷電路板行業的領先位置。
組成及優點
柔性印刷電路板主要由以下幾個部分組成：
- 銅箔基板：常用材料結構為銅箔加核心層。銅箔：分為電解銅與壓延銅兩種。核心層：常見為聚醯亞胺（PI）。
- 保護膜：表面絕緣用。常用材料結構為聚醯亞胺（PI）加接著劑環氧樹脂熱固膠。
- 補強：加強柔性印刷電路板的機械強度。
FPC作為一種特殊的 PCB 具備以下優點：
- 配線密度高，組合簡單，電路板成本低；
- 厚度薄，質量輕，有效的縮小產品的體積和減小了產品的重量；
- 可摺疊，可做動態撓曲、3D 立體安裝；可靠性高，散熱性強，為電子產品高集成化與高性能化提供便利。
結構
按照導電銅箔的層數，柔性印刷電路板可以劃分為單層板、雙面板、雙層板、多層板等。
單層柔性板是結構最簡單的柔性板。從下到上依次為：基板、接著劑、銅箔、接著劑、保護膜。可根據需要在最下層增加補強。
雙面板的兩面都有焊盤，主要用於和其他電路板的連線。從下到上依次為：保護膜、接著劑、銅箔、接著劑、基板、接著劑、銅箔、接著劑、保護膜。
雙層板、多層板當電路的線路更複雜、單層板無法布線時，就需要使用雙層板或者多層板。
多層板與單層板的區別是，多層板增加了過孔結構以便連結各層銅箔。從下到上依次為：基板、接著劑、銅箔、接著劑……保護膜。
印製電路板
印製電路板（PCB線路板），又稱印刷電路板，是電子元器件電氣連線的提供者。它的發展已有100多年的歷史了；它的設計主要是版圖設計；採用電路板的主要優點是大大減少布線和裝配的差錯，提高了自動化水平和生產勞動率。
按照線路板層數可分為單面板、雙面板、四層板、六層板以及其他多層線路板。
由於印刷電路板並非一般終端產品，因此在名稱的定義上略為混亂，例如：個人電腦用的母板，稱為主機板，而不能直接稱為電路板，雖然主機板中有電路板的存在，但是並不相同，因此評估產業時兩者有關卻不能說相同。再譬如：因為有積體電路零件裝載在電路板上，因而新聞媒體稱他為IC板，但實質上他也不等同於印刷電路板。我們通常說的印刷電路板是指裸板-即沒有上元器件的電路板。
柔性印刷電路板表觀檢測實時性需求
隨著柔性印刷電路板的生產工藝不斷提升，下游廠家對產品的要求愈趨精細化，使得電路板上的線寬線距愈發密集。如此一來，柔性印刷電路板的缺陷檢測也遇到新的問題。自動光學檢測系統必須提高圖像採集模組的解析度才能得到更清晰的待測樣品圖像，從而獲取更豐富的缺陷信息。可是圖像信息越精細，傳輸的數據量就會變大，導致處理時間亦相應增加。在圖像處理中對龐大的數據量進行存儲、傳輸、計算等操作，會產生巨大的時間消耗，為了提高檢測精度的同時為保證系統的魯棒性，圖像處理的算法複雜度也會提升，這兩者的共同作用下，缺陷檢測設備的檢測效率將會大打折扣。如何在滿足高精度的檢測效果的同時又能保證檢測系統的實時性成為了工業生產中亟需解決的問題。
以往隨著計算機硬體的更新換代，處理器的主頻提升，軟體在不需要做任何改動的情況下便可以獲得更快的運行效率。然而，當處理器的主頻提升的難度越來越大，設計複雜度越來越高，發熱情況越來越嚴重，單核處理器的計算速度已經達到了一個瓶頸。但人們對計算性能的要求依然不斷地提高，多核處理器的出現讓人們可以從並行計算的思路去提升計算機的計算性能。
多核處理器通過結合多執行緒技術，利用協作並行的思路，在處理器的不同核心裡同時執行互相獨立的任務以提高程式的運行效率，它的出現極大的推動了計算機技術的發展。然而，在檢測系統的圖像處理算法中，往往需要進行大規模密集型數據的計算，如果通過大量增加通用處理器的核數或者利用計算機集群進行計算，計算成本將會大大的提高。出於成本的考慮和通用處理器上硬體的限制，人們在解決大規模密集型數據計算時，把注意力轉移到圖形處理器（Graphic Process Unit，GPU）上面。由於 GPU 的設計理念是把更多的電晶體製成計算處理單元，所以一個 GPU 可以包含上百個計算核心，對於解決圖像處理這種大規模的並行計算具有天然的優勢。
