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Enregistrement W3116018953 · doi:10.1149/ma2020-02251795mtgabs

Directly Visualized Mechanical Strain Distribution in Package Interconnect Using Digital Image Correlation

2020· article· en· W3116018953 sur OpenAlexaff
Tae‐Ik Lee, Kyung‐Wook Paik, Taek‐Soo Kim

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Photolithography Techniques
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital image correlationDeformation (meteorology)InterconnectionDigital imageMaterials scienceSpeckle patternBendingComputer scienceImage processingComposite materialImage (mathematics)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For advanced package interconnects, analyzing strain distribution within the complex three-dimensional structure is important in order to design a mechanically reliable system. Electronic packages frequently undergo various types of deformation including tension, compression, bending, and thermal treatments. Failures under these loading modes can be prevented with accurate information of distribution and degree of the mechanical strains. This information, however, is difficult to obtain using conventional methods due to the small-sized packages with complex internal structures. It is also uncertain to rely on predictive results from analytical solutions because it is hard to theoretically calculate the complex strain mechanics, especially for the heterogeneously integrated structures. Therefore, experimental methods have been recently demanded for direct evaluation of mechanical deformation in the package interconnects. In this study, a novel method that visualizes and accurately measures the internal strain distribution in package interconnects is developed. This method is based on digital image correlation (DIC), which utilizes microscopic images of the internal structure. The DIC method is adopted by taking advantage of non-contact and full-field analysis capability. Images from both optical microscopy and scanning electron microscopy are utilized for the non-contact strain evaluation method for the micro-scale deformation analysis. In order to obtain clear image of the internal structure, mechanical polish is conducted to form cross-section. For image pattern tracking, micro/ nano sized particles are deposited onto the cross-section to serve as speckle pattern of the DIC analysis. After the specimen preparation, the digital images are obtained before and after a mechanical loading at a same position. The consecutive images are then compared to execute image tracking analysis to result in the microscopic deformation contour. The results can be fully adopted in prediction of failure site or failure modes by providing essential data such as weak spot or intensity of deformation. Using the quantitative strain information, predicting the failure cycle could be also possible based on mechanics of fatigue fracture. We demonstrate that this method is effectively utilized for various package interconnects including printed circuit boards (PCBs), flexible chip packages, and through-hole stress analysis in a 3-D stacked structure. Bending strain analysis of flexible packages and composite substrates, thermal strain analysis of the PCB interconnects are shown as applications of the thermo-mechanical reliability evaluation method. We believe that this experimental method will enable to fully understand the internal stress-strain behavior of the advanced package interconnects and flexible devices that require high mechanical reliability for commercialization.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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