Characteristics of Sn–Cu Solder Bump Formed by Electroplating for Flip Chip
Notice bibliographique
Résumé
Sn–Cu near eutectic solder bump was fabricated by electroplating for flip-chip, and its electroplating and bump characteristics were studied. A Si-wafer was used as a substrate and the under bump metallization (UBM) comprised 400 nm of Al, 300 nm of Cu, 400 nm of Ni, and 20 nm of Au sequentially from bottom to the top of the metallization. The electrolyte for plating Sn–Cu solder consisted of$hbox Sn^+2$(concentration of 30 g/L) and$hbox Cu^+2$(0.3 g/L) solutions with methasulfonic acid and deionized water. The experimental results showed that the plating ratio of the Sn–Cu increased from 0.25 to 2.7$mu/hbox min$with increasing current density from 1 to 8$hbox A/dm^2$. In this range of current density, the plated Sn–Cu maintained its composition nearly constant level as Sn-(0.9$sim$1.4)wt% Cu. The solder bump of typical mushroom shape with 120-$muhbox m$stem diameter and 75-$muhbox m$height was formed by plating at 5$hbox A/dm^2$for 2 h. The mushroom bump changed its shape to the hemispherical type of 140-$muhbox m$diameter by air reflow on a hot plate at 260$^circhbox C$. The homogeneity of element distribution in the solder bump was examined, and Sn content in the mushroom bump appears to be uneven changed to more uniform after the air reflow. The highest shear bond strength of the Sn–Cu hemispherical bump showed 113 gf by reflowing at 260$^circhbox C$for 10 s.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».