Analysis and Modeling of Controlled Silicon Substrate Roughness for Silver-Based Backside Metallization in Power Electronics Packaging
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the analysis of a controlled structuration approach of the silicon (Si) substrate surface roughness through standard acidic wet chemical etching is proposed for the first time, for silver-based backside metallization (BSM) in power electronics packaging applications. Periodically spaced circular openings with diameters and separation distances from 1 um to 5 um were patterned using maskless laser lithography and wet etched in a Si substrate with a standard acidic HNP (HF: HNO3:H3PO4) mixture for 30s. The etched cavities were characterized by scanning electron microscopy (SEM). The extracted etching parameters from SEM observations were used to implement simple analytical models for the estimation of the average arithmetic surface roughness Raand the normalized etching depth (with respect to the opening's diameter after etching) as a function of the circular openings' dimensions, separation distance and the corresponding underetch. Roughness values ranging from 165 nm to 555 nm were estimated depending on the design specifications. A good correlation was observed between the experimental and theoretical values of the normalized etching depth. The introduced approach allows a rapid estimation of the surface roughness after etching without the need for photoresist removal for profilometry or AFM measurements, which makes it suitable for both rapid prototyping as well as for additional etching cycles after SEM if needed.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».