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Enregistrement W2903094660 · doi:10.1109/estc.2018.8546369

Investigation of a Low-Cost Sequential Plating Based Process for Pb-free Bumping

2018· preprint· en· W2903094660 sur OpenAlexaff
Abderrahim El Amrani, Etienne Paradis, David Danovitch, Dominique Drouin

Notice bibliographique

Revue2018 7th Electronic System-Integration Technology Conference (ESTC) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBumpingPlating (geology)Materials scienceWaferElectroplatingMetallurgyAlloyIntermetallicFabricationComposite materialMechanical engineeringOptoelectronicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a low-cost bumping process is proposed, achieved and characterized. The proposed approach is based on a sequential plating of Sn and Ag instead of the conventional alloy plating. Our objective, therefore, focusses on the understanding of the metallurgical aspects of repeatable sequential plating processes for lead-free Sn-Ag-Cu (SAC) bumping. To this end, different plating sequences with varying Sn-Ag layers configuration are established and the fabrication processes for 95 μm diameter bumps on a 100mm wafer are demonstrated. Characterization results, obtained through cross-sectional energy dispersive spectroscopy (EDS) local analysis and SEM observation, are described and discussed for the various plating sequences and resultant structures, in particular, Ag diffusion behavior and intermetallic formation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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