面向三维集成的TSV填充缺陷检测方法研究

As semiconductor processes and methods being improved, TSV technology with the excellent performance has been widely used in 3D packaging, and becomes a trend in IC development. However,the TSV diameter is getting smaller gradually and the aspect ratio getting larger, which brings new challenges for TSV filling process and the defects inspection. The traditional nondestructive testing technology can not meet the testing requirements due to the lower resolution.This project is to study the technology of defects inspection for TSV structures with a small diameter and high aspect ratio. The active infrared testing method based on the thermal image super-resolution technology has been proposed to improve the spatial resolutions,which exist in micron scale defects inspection technology. The super-resolution reconstruction algorithms based on the multi-frame and single-frame image will be investigated. The techniques for fuzzy identification,increase of image dynamic range and the elimination of thermal noise would be used to reconstruct the thermal images with higher resolution,from which the optimal signals feature are extracted and applied into the neural networks and the fuzzy expert system to realize the identification of TSV defects,which provides the guidance for parameters adjustment in TSV filling process, also promotes the innovation in IC manufacturing.

随着半导体工艺和方法的改进和提高，TSV技术以其优良的性能而被广泛应用于3D封装。而TSV直径的不断减小，及深宽比（Aspect Ratio）的进一步增大，给TSV填充工艺及其缺陷检测带来了新的挑战，传统无损检测技术因分辨率较低而不能满足检测要求。本项目以小直径、高深宽比的TSV结构为研究对象，进行TSV填充缺陷的检测，提出了基于热图像超分辨率技术的主动红外探测方法，以解决微尺度下红外检测的空间分辨率问题。围绕多帧图像的超分辨率重建和基于学习的单帧超分辨率重建，以模糊辨识、增加图像动态范围、消除热噪声为核心进行深入研究，并对重构后的热图像进行特征优选和提取，应用神经网络、模糊专家系统对TSV结构缺陷进行识别，快速判断TSV填充状态及存在的缺陷，为填充工艺参数调整提供指导，并为3D TSV产品可靠性分析提供一种有效的手段和技术，也为我国IC制造提供基础理论和技术创新。

本项目以3D-TSV结构为研究对象，旨在揭示TSV电镀填充缺陷形成机理，研究面向三维封装缺陷检测的新原理和新方法，实现小直径、高深宽比TSV结构的缺陷检测，快速判断其填充状态，为三维封装可靠性分析提供一种有效的手段和技术，主要成果包括：.系统性地研究了TSV电镀工艺参数对电镀质量的影响，包括电镀前处理方法、电镀液均匀性、温度、电流密度、电镀时间等。电镀前采用真空润湿方法可以保护种子层，有效防止空洞缺陷的产生；电镀液均匀性差，温度低会影响添加剂局部含量及活性；电镀电流密度越小，其电镀的致密性、均匀性越高，增加电流密度，可以加快金属沉积速率、减少电镀时间，但容易产生缺陷、加厚表面过镀层。进一步分析了TSV盲孔保形电镀的等壁生长机理及填充缺陷形成机理，为TSV电镀工艺参数优化提供了指导和依据。.提出了TSV热传导模型，简化了三维封装热分析，并将TSV缺陷引入热传导模型，采用热阻进行量化描述，为3D-TSV缺陷检测及智能辨识提供了评判的依据。.搭建了主动红外检测实验平台，对TSV样片微凸点进行检测，获取红外热图像，通过时间域插值和拟合，实现了采集信号在更小时间域解析度的细分，通过空间自学习超分辨率重构技术提高了空间分辨能力，并对重构后的高分辨率图像信号进行快速处理，进行特征提取和优选，利用神经网络、模糊聚类的算法实现缺陷的智能辨识，为高密度三维封装可靠性分析提供了一种新的手段。.将图像超分辨率技术与扫描超声波检测方法相结合，分别采用基于结构相似性学习的单帧图像超分辨重构技术和小波超分辨率图像重构技术对SAM图像进行重构，并采用模糊聚类分析，使得微凸点的辨识正确率从94.3%提高到了96.7%，从而解决了SAM检测技术中检测分辨率与超声波穿透深度之间顾此失彼的技术难题，提高了微纳米尺度下SAM缺陷检测的空间分辨率，使之更加适用于高密度微电子封装检测。