Low-Roughness UV Laser Drilling for Sub-10 μm Vias in Advanced Semiconductor Package Substrates
Notice bibliographique
Résumé
Conventional CO2laser drilling and wet desmearing processes have limitations in forming fine pitch microvias, particularly in advanced microcircuit applications. Although ultraviolet (UV) laser drilling can produce smaller via diameters, its use is limited for buildup films (BUF) protected by polyethylene terephthalate (PET). Direct plasma exposure of the BUF can cause filler protrusion and increase surface roughness. This, in turn, necessitates thicker seed layers in the semi-additive process (SAP) and ultimately hinders the realization of fine circuit patterns. To solve this problem, we evaluated the effect of material and thickness of SMBL (Sacrificial Metal Barrier Layer) on laser via hole formation before nanosecond UV laser drilling. Two SMBL materials, Cu and Ni-Cr, were coated on a 10 μm thick buildup film (BUF) surface at thicknesses of 50 nm, 100 nm, and 200 nm, then fine vias were processed with a nanosecond UV laser and their shapes were comparatively evaluated. As a result, using a nanosecond UV laser drilling system with a sputter-coated Cu SMBL, we were able to form microvias with diameters of less than 8 μm on a 10 μm thick BUF surface while maintaining the original surface roughness.
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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 | 0,000 |
| 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 ».