基于光学三角法的芯片凸点高度测量
摩尔定律为集成电路行业的发展提供了理论指导,未来通过封装和微系统扩展实现的异构集成将进一步补充摩尔定律。当前的2D和3D封装结构是实现异构集成最理想的技术形式。2D封装结构是指形成互联的两个或多个有源器件以横向方式并排放置的封装结构;而3D封装则将这些有源器件以纵向方式堆叠放置。2D封装结构和3D封装结构中采用的互联技术主要包括引线键合(wire-bounding)和凸点键合(bump- bounding)。其中,凸点键合技术采用导电凸点结构实现芯片对芯片(die-to-die)、芯片对基板(die-to-wafer)之间的电气互联互通。同时,凸点还可以作为器件之间的支撑结构[
针对芯片凸点高度的测量,传统的测量方法包括光谱共聚焦法[
针对以上光学三角测量系统存在的问题,本文针对芯片凸点形貌特征,提出了一种基于光学三角法的芯片凸点高度测量方法。该方法将白光LED发出的光线经过整形后形成线结构光投射到凸点上,凸点顶部和芯片基板上的反射光线经过透镜后投射在相机靶面上,根据图像中的几何特征信息,结合凸点高度测量的数学模型,可以实现凸点高度的亚微米级精度测量,测量精度相对于传统光学三角法有较大提升,同时采用线结构光代替点光源进行测量,可使测量速度显著提升。
1 芯片凸点高度测量模型
按照入射光线与被测物体表面的位置关系,光学三角法可以分为直射式与斜射式。直射式的图像传感器(CCD/CMOS)适用于测量表面粗糙度较大的被测物;斜射式的图像传感器能够接收反射光,可用于表面粗糙度较低物体的测量[
图 1 扫描电子显微镜下芯片凸点的结构
Fig. 1 Structure of chip bump under scanning electron microscope
(1) |
图 2 斜入射光学三角原理图
Fig. 2 Schematic diagram of oblique incidence optical triangulation
当被测对象的上下表面均为平面时,上述测量公式适用。但当被测对象为芯片凸点时,当光束宽度可以忽略时,光投射到凸点顶部和底部后的反射光满足
图 3 芯片凸点高度数学模型原理图
Fig. 3 Schematic diagram of chip bump height mathematical model
如
成像系统中P′D′的距离实际为QD的投影,找到PO与QD的关系就可以计算出凸点高度。PM为计算PO所作的辅助线,与凸点最高点P的入射光线重合,与EF相交于H点,其与QD和PO均存在几何关系,以PM为中间量可以推导出高度计算公式。图中,QR和ND可以通过HF和入射角θ和凸点半径r计算出,,EF为凸点半径r。
(2) |
(3) |
式中,为
(4) |
式中,为加入放大倍率后凸点表面反射光图像中光斑中心与光条中圆弧顶部的距离,为加入放大倍率后光条图像中圆弧的半径,由于在实际试验过程中,投影装置和成像装置之间的角度θ很难标定,故考虑用其他参数进行间接标定的方法实现凸点高度的测量。将
(5) |
式中,光条中心位移与参考平面位移之间的系数k可通过一定标定流程得到,成像系统的放大倍率β也通过标定获得,和通过图像处理获得。以上参数的标定流程简单易行,从而避免了用
2 实验
2.1 实验装置搭建
实验装置如
图 4 芯片凸点高度测量实验装置
Fig. 4 Experimental device for measuring chip bump height
2.2 参数标定和计算
参数k的标定过程中使用垂直位移台沿Zw轴方向移动,以Agilent激光干涉仪的测量结果作为位移台上参考平面在空间坐标系下Zw轴的坐标[
实验装置采用的显微物镜景深为,实验过程中光条偏离相机景深范围时容易出现图像模糊的情况。为了避免图像模糊影响标定精度,在标定之前采用基于Sobel边缘算子的清晰度评价函数计算光条图像的清晰度,根据计算结果调整光条的位置,使得光条位于显微物镜的景深范围内[
对采集的光条图像进行高斯滤波后使用灰度质心法提取光条灰度中心[
No. | No. | No. | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 0.00 | 0.00 | 5 | 40.59 | 214.44 | 9 | 81.32 | 433.45 |
2 | 10.31 | 51.37 | 6 | 50.23 | 266.38 | 10 | 91.21 | 485.34 |
3 | 22.65 | 117.67 | 7 | 62.07 | 330.05 | |||
4 | 30.21 | 157.58 | 8 | 69.99 | 370.49 |
参数是成像系统的放大倍率,标定时使用Halcon圆点阵列标定板,标定板精度,通过
(6) |
式中,是标定板上相邻圆点中心相距的像素数量,是标定板上相邻圆点中心的距离(单位:mm),N是图像中参与计算的圆点的对数。已知相机像元大小为,成像系统放大率。
本实验采用RANSAC算法检测图像中的圆弧。该算法可使检测的圆弧更准确,随机噪声对检测结果的影响更小[
图 5 RANSAC圆检测结果
Fig. 5 RANSAC circle test results
根据上述实验方案将图像处理的结果、代入
图 6 芯片凸点高度测量结果
Fig. 6 Chip bump height measurement results
No. | Error/μm | No. | Error/μm |
---|---|---|---|
1 | -0.752 | 9 | -0.487 |
2 | -0.227 | 10 | -0.024 |
3 | -0.859 | 11 | -0.464 |
4 | 0.549 | 12 | 0.626 |
5 | 0.773 | 13 | 0.232 |
6 | -0.586 | 14 | -0.072 |
7 | 0.435 | 15 | 1.071 |
8 | -0.592 | 16 | 0.439 |
2.3 精度评价
精确度反映了测量结果中系统误差和随机误差对精度的影响程度,可以使用测量的不确定度来定量评价[
根据
由于r、x、β、k各个变量之间相互独立,测量结果的合成标准不确定度计算公式为
(7) |
式中,h对各个参数的偏导数通过
(8) |
式中,包含因子,v是合成标准不确定度的自由度,计算公式为
(9) |
将各个参数的标准不确定度和自由度代入上式后计算出v趋近于∞,根据t分布表查找显著度α=0.01时n=2.58,可得,即凸点高度的测量值,包含真值的概率为99%
3 结论
本文在光学三角原理的基础上提出了一种能够精确测量芯片凸点高度的数学模型,并通过实验验证了所提出的模型的准确性,测量结果的标准差和展伸不确定度均小于,相比于传统的光学三角法本文提出的高度模型的测量精度和速度有了进一步提升。若更换分辨率更高的显微物镜和相机,利用本文提出的数学模型测量结果的精确度将会进一步提高。本文研究结果对实现芯片凸点快速精确检测具有重要意义,对顶部是球形结构的微型物体的高度测量具有极强的参考价值。利用该测量方法结合高精度移动平台可以进一步实现对芯片或者全晶圆上凸点高度的测量,从而实现对凸点高度一致性的评价,本文方法对于工业在线凸点高度一致性测量系统的研究具有应用价值。
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