如何平衡吞吐量和覆盖在FOPLP前馈自适应技术。
扇出晶圆级封装(FOWLP)是一个受欢迎的新的包装技术,允许用户在一个更小的集成电路增加I / O比扇入晶圆级包装大小。市场司机等5克、物联网、移动和AI都使用这种技术。根据Yole开发署的分析,扇出包装市场规模将从2.44亿美元增加到30亿年的2022美元,2014年验证市场扇出包装要求。虽然FOWLP已经使用多年,但仍然是一个不懈努力降低成本,包装和扇出面板水平(FOPLP)已被建议作为一个可能的解决方案。FOPLP允许用户把更多的芯片衬底,意味着更多的产品产量和底物利用率更高。根据FOPLP Yole的分析,市场规模将达到2.79亿美元的CAGR为79%,表明越来越多的人采用FOPLP。
FOPLP有很多优势和低成本的潜力,但这个过程面临着重大挑战,如死位置误差和衬底翘曲的控制。的一个关键挑战是覆盖之间的权衡,产量,在光刻加工步骤和吞吐量。每曝光拍摄用户公开多个模具增加吞吐量,但这可能导致低覆盖产量,因为“挑选和地方“死位置错误。克服低良率问题,每个模具需要对齐,但是这种影响吞吐量,所以需要一个妥协。吞吐量和覆盖之间寻找一个平衡点是FOPLP面临的最大挑战之一。
在本文中,我们解决吞吐量之间的权衡和覆盖收益,我们将演示一个集成的前馈自适应拍摄方案。这种前馈方法使用第三方计量系统来衡量重组面板模具位置数据和发送数据到步进通过网络。与前馈算法技术、步进使用智能自适应拍摄技术来生成一个优化变量大小的布局。这种布局确保覆盖产量与最小数量的暴露在规范的步骤。与前馈自适应技术,用户可以最大化吞吐量的步进,确保覆盖产生在同一时间。
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