Examination of Key Packaging Metrics of a Hermetically Sealed MEMS Accelerometer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Micralyne Inc. has developed a high performance MEMS accelerometer that makes use of wafer level interconnection and packaging. This paper shares performance metrics for a selection of enabling technologies that allow these sensors to achieve ultrahigh sensitivity. Processing strategies and metrology techniques that have been developed through the course of the product development lifecycle are explored. Achieving low-noise in this product requires that the proof mass is encapsulated within an evacuated cavity. This encapsulation process must achieve a cavity pressure less than of 0.5 Pa over the duration of the lifetime of the device. This specification requires leak rates less than 1·10 −17 Pa·m 3 ·s −1 on every die during the hermetic sealing process. Such leak rates are not detectable using published testing protocols employing helium bombing. Micralyne has developed a protocol to accurately measure these leak rates and has developed a hermetic sealing protocol using Au-Si eutectic bonding that repeatedly meets this specification. The hermetic seal’s high performance must not be compromised by other features of the device, namely the electrical interconnections required to route electrical signals in and out of the device while maintaining low noise and distortion for industrial applications. Micralyne has developed a patent protected process that suitably routes these electrical signals from the device layer of a cavity silicon on insulator wafer to the substrate backside. This routing is achieved using an oxide-lined through-silicon-via (TSV) filled with conductive polysilicon. The resulting substrate is suitable for chip stacking as the signals are all routed to the reverse of the substrate. Micralyne is currently employing this sensor platform, which it calls μSilQ™ (pronounced Micra-silk), with the MEMS chip directly attached to a board or ASIC using a solder ball-grid-array (BGA) placed on the wafer backside prior to singulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».