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凹凸可靠性受到潜在缺陷的挑战

自动化解决方案正在开发中,但需要时间来开发。

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热应力是一个众所周知的问题,在先进的包装,以及机械应力的挑战。两者都因非均质集成而加剧,这通常需要混合具有不相容热膨胀系数(CTE)的材料。

这种影响已经显现出来,而且随着封装密度增加到每个芯片超过1000个凸起,这种影响可能只会变得更糟。

“你把CTE相对较高的金属结合起来,然后你有CTE更大的聚合物,然后你有CTE极低的介电氧化物。一旦你把所有东西放在一起,压力是不可避免的,”imec机械和热建模和表征的科学总监兼研发经理Mario Gonzalez说。

这种应力通常会导致严重的翘曲或模具倾斜,从而导致降低可靠性的条件。公司工程副总裁Chip Greely表示:“你正在处理具有多层计数的不同衬底技术Promex行业.“特别是基材的不同芯厚,开始产生许多经典的机械问题,包括翘曲,这已成为一些大型企业的痛点。我们要求许多拥有系统级封装、异构集成多芯片模块的客户提供其基片的影子moiré数据,以便我们可以看到其翘变形随回流温度的变化方式,并理想地找到其反射点。”

这种压力有各种各样的负面影响,在很多维度上都有经历,”该公司先进新技术副总裁吉拉德·巴拉克说新星.他说:“通常情况下,纳米结构层面的弯曲和扭曲是由产生的内置应力造成的,就像在一些DRAM和前端逻辑纳米片中发现的那样。”“另一个例子涉及微米级区域,在那里感应应变阻止了高端半导体结构的制造,就像典型的穿过硅孔(tsv)周围的‘隔离区’一样。最后,诱导应变的大规模影响会导致晶圆弯曲,使晶圆处理和制造变得非常复杂,有可能导致晶圆本身破裂。在厚介电层沉积过程中,晶圆弯曲尤其常见,这在3D NAND器件的制造过程中很常见。”

好消息是,油气行业非常清楚这些问题以及相关问题。坏消息是,尽管目前有许多方法正在探索中,但解决方案仍然不足。

“有各种各样的方法来减少翘曲,但没有一种是完全成功的,而且它们总是需要权衡取舍,”公司的应用和产品管理总监Frank Chen说布鲁克纳米表面与计量.“这些问题并不局限于狭窄的应用程序选择。任何时候你把一个模具连接到另一个基板上,你都会遇到这些问题。”

所有这些都意味着检验和计量必须继续发挥关键作用。当多个芯片在异质封装中组合时,其他问题(如热点)也会加剧。

“在测试过程中,不同的芯片会在不同的时间和不同的温度加热,从而产生可能的热点,必须适当冷却,”测试业务开发高级总监Andrei Berar说公司.“除了创建特定的热主动控制器(匹配不同芯片的面积),我们还在开发自适应热控制器方面做出了重大努力,这种控制器可以根据测试程序提供的向量‘预测’热点。”

这种组合也导致混合计量的使用越来越多——结合不同的技术以最快速地找到问题的根源。

设计、检查、测试解决方案
事实上,设计、检验和热机械应力之间的经典相互作用随着数以千计的更小更脆弱的连接而变得更加复杂。

一个结果是重新强调左移,希望“设计”出CTE问题和随之而来的可能导致过热和机械应力的级联效应。为了增加预防的机会,以及发现关键缺陷,模拟和检查都是必要的,根据Andras瓦西里瓦奈,投资组合开发主管与电子和半导体工业部门西门子数字工业软件

瓦西里-瓦奈解释说:“在组件的早期设计阶段,使用计算流动动力学(CFD)、有限元建模(FEA)等进行热和结构联合仿真,有助于理解组件的预期性能,也为‘人工智能驱动’的优化提供了良好的基础,因为许多设计选择都可以参数化。”“一旦制造出第一个原型,热瞬态测试可以帮助绘制组件的热性能。如果预期的热行为与真实的热行为不匹配,测试数据可用于‘校准’封装数字孪生体的材料属性,并更新材料库,以提高未来设计的初始精度。”

找到测试凹凸阵列的最佳方法,并为测试进行设计,是一个越来越大的挑战。“如果有信号忽上忽下怎么办?”罗布·艾特肯(Rob Aitken)问道Synopsys对此的家伙。“这就产生了一个测试问题,因为现在你有一个无处可去的信号和另一个无处可来的信号,你必须弄清楚如何测试这些东西。你会探测它们吗?但在这种情况下,你必须保持物理尺寸,然后冒着机械损坏的风险。或者您是否发现了某种类似jtag的结构?但是这会降低这些连接点的效率。我们正处于大规模的试验阶段,每个人都在说,‘也许这个行得通,也许那个行得通。’现在,我不一定想赌‘那’是什么。”

根据JCET的说法,缺陷调查有间接和直接的测试选择。例如,CSAM(计算机扫描声波断层扫描)和3D x射线是间接的,而机械横截面分析是直接证明的工具。JCET拥有先进的热表征设备,可以表征由机械缺陷引起的材料/结构问题。

光学检测始终是在线检测的最快方法,但最佳实践是混合方法。Nordson测试与检验公司的研发副总裁Timothy Skunes建议说:“检测短路/开口和边缘缺陷的最佳方法是SPI(锡膏检查)到回流前AOI(自动光学检查)到回流后AOI再到内联x射线。CyberOptics投资组合。

此外,其他方式可能是有用的,特别是在晚期淋巴结。例如,最近一种描述半导体器件应变的方法是拉曼光谱(RS)。Nova的Barak说:“RS高度适用于结构测量,可以提供几秒级的快速测量,以及几微米的小光斑尺寸,可以进行详细的测量。”“在引入拉曼光谱作为在线测量工具之前,直接测量结构应变的困难导致在制造过程的后期阶段进行测试。”

最终,为了彻底的检查,没有捷径可走。预算计算可能需要比较指标,例如新工具的初始成本与过度rma的持续成本。还有一件事需要考虑——如何确保你可以信任你的数据。

“为了确保传递给最终用户的材料没有任何问题,你会扔掉可能是好的材料吗?”谁来承担这笔费用呢?微软软件产品管理总监迈克·麦金太尔警告说上的创新他建议在进行自动缺陷分类时使用统计数据库进行准确的比较评估。

弯曲
应力最坏的结果之一就是翘曲。令人惊讶的是,翘曲很难检测,但其影响并不总是像看起来那么明显。翘曲导致芯片和衬底之间的共面度略有不同,导致一些微凸点与下面的衬垫连接不足,这种故障称为非湿性。

Chen说:“以50 - 60mm的先进处理器为例。“因为它的尺寸很大,很难在不翘曲的情况下进行加工。然而,如果模具连接工具调整到其工艺窗口的中心,它可以通过检查并以高产量制造。问题是,容忍度可能非常窄。只要模具在翘曲上方有一点倾斜,就会出现不湿问题。”

更糟糕的是,如果这发生在50 μ m范围内的凹凸间距(̴35 μ m凹凸尺寸),想象一下随着凹凸尺寸进一步缩小的问题。这已经成为汽车行业的一个担忧,因为它将在2023年至2024年进入下一代。Chen表示,关键的转变将发生在28nm节点附近。

模具连接工具有一个非常狭窄的过程窗口,模具倾斜时,有翘曲。来源:力量

图1模接工具有一个非常窄的加工窗口模具倾斜时,有翘曲。来源:力量

Non-wets
“非湿性”是一个宽泛的术语,涵盖了焊点可能出现的几个问题,其中大多数问题都很微妙,令人沮丧。因为焊料通常处于液态,所以应用它的过程被称为“润湿”。纤细的连接被称为“非湿”,在较小的节点和较薄的连接中,这将成为一个更大的挑战。

非湿的通常会逃过典型的筛选过程,只会在之后作为返回的芯片(rma)出现。根本原因可能是热的,机械的,或者是综合的,比如汽车在崎岖的地形上行驶时的热循环。累积效应可以提供足够的热机械应力来破坏接触。

还有一些其他的昵称用来描述特定类型的问题。在“头枕”缺陷中,一个球似乎陷进了另一个球里,就像头枕在枕头上一样,而不是良好连接时光滑的柱状。

“它还在接触,所以电测试可以很好,但你可以看到它非常脆弱,”陈说,指着头枕的x光片。“一旦你受到一些热应力或机械应力,它就可能完全断裂。即使是非湿触点,薄连接也会导致高电阻、次优性能,并且可能不会持续很长时间。开着不湿的根本不行。在模具倾斜的典型情况下,可以看到从形状良好的凸起到不湿润的过渡。”

关键问题是潜在的缺陷——连接的功能足以通过电气测试,但在现场失效。

图2在模具倾斜的情况下,从良好的凸点逐渐转变为无湿点。来源:力量

图2在模具倾斜的情况下,从良好的凸点逐渐转变为无湿点。来源:力量

Chen说:“由于热应力的影响,这是目前许多类型设备的一个大问题。”“一个客户的产品通过了电子测试筛选,并被运走了。不幸的是,由于之后发生的非湿性故障,他们发生了很多rma。”

一些公司正在通过痛苦乏味的人工检查来解决这个问题。不幸的是,任何人工考试都会受到操作人员疲劳的影响,特别是当考官在几个小时的轮班中试图发现细微的错误时。

从积极的方面来看,现在有自动化的检查方法,例如可以内联使用的x射线工具。Chen表示:“高速、全自动检测有很大的驱动力,以达到<100dppb,特别是在汽车行业。”

从这里开始,事情变得更加复杂。德雷珀实验室技术人员的主要成员汤姆·马里尼斯(Tom Marinis)说:“值得注意的是,许多非湿性材料背后的罪魁祸首焊料也容易发生电迁移。”“如果在一段时间内,芯片和基板之间的连接中的电流密度对于特定的焊料来说太高,因为焊料的熔化温度与设备的工作温度相比可能相对较低,那么原子就会迁移,实际上形成空洞,最终打开连接。”

Marinis警告说,器件- pcb级别的商业建模工具还不够成熟,无法持续地对潜在的电迁移问题发出警报,因此仍然进行加速老化测试是很重要的。

结论
最终,从潜在缺陷中检测可靠性问题将需要更高的采样计量,对模具移位、旋转、高度、倾斜和其他参数敏感。它还需要更多地依赖多物理建模,以便在生产前预测和解决潜在的问题。随着半导体和汽车行业继续融合,利害攸关的不仅仅是军事革命。

“随着潜在缺陷从设备到模块再到汽车,可能危及生命,故障的成本会呈指数级增长,”陈说。这就是为什么芯片制造商正在创造结合设计、检查和测试的整体解决方案,以更好地捕捉潜在故障。



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