Magnetic force microscopy imaging of current paths in integrated circuits with overlayers
Notice bibliographique
Résumé
Imaging of current in internal conductors through magnetic field detection by magnetic force microscopy (MFM) is of growing interest in the analysis of integrated circuits (ICs). This thesis presents a systematic study of the MFM based mapping of current in model circuits by using force and force gradient techniques. In comparing these two techniques, force was found to have a much higher signal to noise ratio (from ~150 to ~580 times) than force gradient at large tip-sample distances considering the presence of thick overlayers in ICs. As a result, force will have better sensitivity and can therefore be used to detect much smaller minimum currents. We have achieved a sensitivity of ~0.64 µA per square-root Hertz in air and ~0.095 µA per squre-root Hertz in vacuum for force with a pinning field with a probe-circuit separation of 1.0 µm. We conclude that the force technique is superior for the application of MFM current imaging of buried conductors, albeit with reduced spatial resolution. Numerical modeling of the MFM images has shown that the simple point probe approximation is insufficient to model MFM images. An extended model, which considers realistic MFM probe geometries and the forces acting on the whole probe, has been shown to be necessary. Qualitative and quantitative comparisons of the experimental and simulation results with this model are in agreement to within experimental uncertainty. The comparisons suggested that the CoCr film thickness is not uniform on the probe, which was verified by scanning electron microscope cross-section images of the probes cut by a focused ion beam. Most notably, the CoCr film was 1.5 times thicker on the cantilever than on the tip. Based on the simulation and experimental results, we have devised a method to accurately locate the current path from MFM images with submicrometer uncertainty. The method was tested for different patterns of model conducting lines. It was shown to be a useful technique for fault location in IC failure analysis when current flows through the devices buried under overlayers and no topographic features are on the surface to provide clues about the positions of the devices.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».