摘要
在众多三维封装技术中，硅通孔（ThroughSiliconVia，TSV）以其独特的工艺特性而备受关注。随着TSV技术向微型、高密度的方向不断发展，相应的技术发展不成熟，工艺水平不符合要求，导致一系列缺陷发生，如含有缝隙、底部空洞、填充缺失等。这些缺陷的存在会导致电子器件的可靠性降低甚至性能失效。由于TSV的常见缺陷隐藏在器件及封装内部，采用传统方法难以检测。然而，在热-电激励下，TSV三维封装缺陷会表现出规则性的外在特征，因此可以利用内置集成传感器识别外部特征以检测TSV三维封装的内部缺陷。 本文提出一种基于内置集成温度传感阵列的新型无损检测方法。基于理论分析、有限元仿真、试验验证找出温度分布与内部缺陷的关系，进而设计相应的传感器阵列布局并进行优化。具体工作内容如下： （1）缺陷TSV互连结构内部散热途径的分析与讨论。在传热学理论基础上，根据TSV的工作方式与结构，建立相关热场分布数学模型；结合缺陷TSV对热阻及散热途径的影响，从理论方面研究TSV内部缺陷会改变其热传导途径与温度分布规律。 （2）建立缺陷TSV模型并对有限元仿真中单元形状及规模进行优化，以保证仿真结果的合理性。比较无缺陷和典型缺陷TSV的温度场分布，发现了可供缺陷识别的显著差异。研究发现，在三种典型TSV缺陷中，含有缝隙TSV和无缺陷TSV温度分布的差异最小；底部空洞的TSV次之；填充缺失TSV差异最大。 （3）优化TSV三维封装内部传感阵列的排布方式，使用传感器获取芯片的响应信号输出，应用基于遗传算法优化的广义回归神经网络对缺陷进行诊断识别。结果表明，该排布方式可有效实现TSV缺陷检测与分类。最后，为保证缺陷检测准确率和制备成本，对该排布方式进行了合理优化。 （4）简化TSV封装结构的工艺流程，设计并制备TSV样品。模拟其正常工作状态并进行试验系统的搭建，获得不同缺陷形态下TSV温度场分布。结果表明该传感器阵列排布方式可达到93.75%的缺陷分类准确率，验证了该方法的可行性。 综上，与现有缺陷检测方法相比，本文提出的基于传感阵列的TSV缺陷检测方法无须采用外部设备，通过实时监测缺陷TSV的异常温度信号，可实现高效，无损的TSV内部缺陷识别与定位。
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