A Correlative Microscopic Workflow For Nanoscale Failure Analysis and Characterization of Advanced Electronics Packages
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microscopic imaging and characterization of semiconductor devices and material properties often begin with a sample preparation step. A variety of sample preparation methods such as mechanical lapping and broad ion beam (BIB) milling have been widely used in physical failure analysis (FPA) workflows, allowing internal defects to be analyzed with high-resolution scanning electron microscopy (SEM). However, these traditional methods become less effective for more complicated semiconductor devices, because the cross-sectioning accuracy and reliability do not satisfy the need to inspect nanometer scale structures. Recent trends on multi-chip stacking and heterogenous integration exacerbate the ineffectiveness. Additionally, the surface prepared by these methods are not sufficient for high-resolution imaging, often resulting in distorted sample information. In this work, we report a novel correlative workflow to improve the cross-sectioning accuracy and generate distortion-free surface for SEM analysis. Several semiconductor samples were imaged with 3D X-ray microscopy (XRM) in a non-destructive manner, yielding volumetric data for users to visualize and navigate at submicron accuracy in three dimensions. With the XRM data to serve as 3D maps of true package structures, the possibility to miss or destroy the fault regions is largely eliminated in PFA workflows. In addition to the correlative workflow, we will also demonstrate a proprietary micromachining process which is capable of preparing deformation-free surfaces for SEM analysis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle