An On-Chip ESD Sensor for Use in Advanced Packaging
Notice bibliographique
Résumé
Electrostatic discharge (ESD) failure results in about 35% of integrated circuit (IC) field return and causes several billion-dollar losses to the semiconductor industry per year. Most modern ICs include on-chip ESD protection circuitry which comes at the cost of I/O performance. Static charge accumulation during transport and handling may exceed the limits of this ESD protection and cause damage to the ICs. Modern advanced packaging technologies are not amenable to rework if one or more components are ESD compromised. An on-chip ESD sensor is useful in identifying and preventing the assembly of ESD compromised dielets in any advanced packaging technology. Two approaches for on-chip ESD sensor that can be employed on any die, following the ground rules within that technology are presented. Both approaches are designed, simulated, fabricated, and experimentally characterized using GlobalFoundries 22-nm fully depleted silicon-on-insulator (FDSOI) technology. While determining ESD voltage using sensors, we encounter two events that are naturally random. First, ESD is a random event with some probability distribution function (PDF) with respect to voltage. In addition, oxide breakdown within the ESD sensors is also random with a Weibull distribution. A Bayesian method is developed for the estimation of ESD voltage PDF using sensors. Experimental testing of the sensors using an ESD gun and ESD voltage estimation from the number of sensors that broke down is presented. The estimated ESD voltage closely matches the ESD voltage that the dies were subjected to during experimental verification.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».