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Enregistrement W2917418890 · doi:10.1149/ma2018-02/29/976

(Invited) Hermetic Wafer-Level Packaging of Microbolometers for Uncooled Thermal Cameras

2018· article· en· W2917418890 sur OpenAlexaff
Zeinab Abboud, Dany Chagnon, Simone Assali, Matthieu Fortin‐Deschênes, Cedrik Coia, Oussama Moutanabbir

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTransition Metal Oxide Nanomaterials
Établissements canadiensPolytechnique MontréalDalsa Corporation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobolometerWaferMaterials scienceThermalOptoelectronicsBolometerComputer scienceDetectorTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infrared (IR) and thermal imaging industry has been increasingly expanding outside of its traditional military scope to cover a variety of consumer products, surveillance, and security applications. The market for thermal imaging is expected to double in the next 5 years and reach an amount of $8 billion by 2021. This increasing demand for thermal imaging technology is expected to reduce the unit price per device, which puts pressure on the industry to lower production costs. For low-cost consumer products, thermal imaging is based on microbolometer technology which does not require cooling, works in short-range, and provides live-video feed of surroundings. Microbolometers comprise of IR sensitive material that undergoes a change in electrical resistance upon absorbing IR radiation. In order to minimize losses, improve the resolution of the thermal imager, and extend its lifetime, the material is thermally isolated from its surrounding environment by enclosing it in a low vacuum micro-cavity. The micro-cavity is formed by bonding a cap wafer to the device wafer, which allows encapsulating tens of devices at the same time. This form of bonding, known as wafer-level packaging, significantly cuts the microbolometer production cost. When used for consumer products, the thermal imaging device must operate for 5-10 years, depending on the targeted application, before its performance deteriorates. To prolong the lifetime of the device, the vacuum in micro-cavities must be sustained. Several steps must be implemented in order to achieve and maintain proper operation conditions: i) a hermetic sealing of the cavity should be realized to minimize gas leakage from surrounding environment; ii) degassing of the system before seal-off is needed to dislodge and release trapped gases within the materials; and if necessary, iii) incorporating a non-evaporable getter which acts as a chemical pump to rid the system of residual gases during the device lifetime. In this presentation, we provide an overview of current challenges in hermetic wafer-level packaging of microbolometers, which is a crucial step in the large scale production of uncooled thermal cameras. The presentation will address advantages and limitations of different bonding processes. Special focus will be made on fluxless AuSn solder and its use to achieve hermetic wafer-level packaging. Results of temperature-dependent surface analysis studies including in situ and ex situ spectroscopic and microscopic techniques (LEEM/PEEM, XPS, SEM-NanoAuger, and TEM) will be discussed to highlight key mechanisms in wafer preprocessing (e.g. patterning of the seal rings) and establish key parameters controlling the quality of the bonding. The role of pre-processing at elevated temperatures in degassing the cavity from non-getterable gases and its influence on Sn and Ti surface diffusion will be discussed. This surface diffusion yields to the formation surface oxide, which is detrimental to the bonding process.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2018
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