先进封装中的检测与量测

先进封装中的检测与量测

KLA在先进晶圆级封装中的晶圆检测和量测系统,通过在日益复杂的制造过程中提供可追溯性,为芯片制造商提供提高良率所需的数据。更小的特征尺寸、新的集成方案以及将多个组件异构集成到单个封装元件中导致了更严格的制程控制需求。我们的系统帮助工程师快速检测、解决和监控偏差,从而更好地控制质量,提高器件性能。

CIRCL-AP

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CIRCL-AP

全表面晶圆缺陷检测、量测和检查集群系统

CIRCL™-AP是由多个模块所组成的集群设备,提供高产量的全表面检测、量测和检查,让先进晶圆级封装(AWLP)实现高效的工艺控制。 CIRCL-AP设备被多个需要高灵敏度的AWLP应用所采用,其中包括2.5D / 3D集成,晶圆级芯片级封装(WLCSP)和扇出型晶圆级封装(FOWLP)。 CIRCL-AP支持接合、薄化和翘曲基板,为铜(Cu)柱,凸块,硅通孔(TSV),再分布层(RDL)和其他封装工艺流程提供实际验证的工艺控制和监控策略。

主要应用
工艺监控,出厂质量控制(OQC), 设备监控,背面监控,边缘良率监控,工艺设备认证
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Kronos 1190

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Kronos 1190

晶圆级封装检测系统

Kronos™ 1190图案化晶圆检测系统配有高分辨率的光学部件,可以在包括3D IC和高密度扇出式封装(HDFO)在内的先进晶圆级封装(AWLP)应用中为工艺开发和生产监控提供业界最高灵敏度的关键缺陷检测。DefectWise™ 集成人工智能(AI)作为系统级解决方案,极大地提高了灵敏度、生产效率和分类准确性,从而解决过杀和漏检的挑战。DesignWise™ 通过直接设计输入完善了FlexPoint™ 精确定位目标检测区域的能力,并进一步减少了无价值缺陷的检出数量。 Kronos 1190系统支持键合、减薄、翘曲和切割后的基板,可以经济高效的为包括切割后、预键合、铜焊盘图案化、铜柱、凸块、硅通孔(TSV)和再分布层(RDL)在内的工艺步骤提供低至150nm的缺陷检测能力。

主要应用
缺陷发现、工艺调试、工艺监控、设备监控、出厂质量控制(OQC)
相关产品

CIRCL-AP: Kronos检测技术也可作为CIRCL缺陷检测、量测和检查集群设备的一个模块。

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WI-2280

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WI-2280

多基板缺陷检测和量测系统

WI-2280自动光学检测和量测系统可以对各种晶圆基板上的微电子器件进行检测和测量,支持LED,VCSEL和其他集成电路应用中的晶圆级封装和切割后质量控制。 它能够处理2到8英寸的完整晶圆,以及FFC或环形环上的已切割晶圆。 凭借其检测和2D量测功能,WI-2280系统可以提供如下反馈:晶圆表面质量、晶圆切割质量以及凸块、焊盘和铜柱的临界尺寸和叠对质量。 该系统采用IRIS(ICOS检查和分类软件),可以提供缺陷检查和重新分类,从而加快良率学习并改进工艺控制。

主要应用
工艺监控,出厂质量控制(OQC),设备监控
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Zeta-5xx/6xx

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Zeta-5xx/6xx

先进封装量测系统

Zeta-5xx系列光学轮廓仪是全自动300mm晶圆量测系统,能够测量包括凸块高度、RDL(再分布层)CD、UBM(凸块下金属化)台阶高度、薄膜厚度和晶圆弯曲等各种应用,这些对先进晶圆级封装中的工艺控制都至关重要。 该系统采用多种光学模式,因此在单个系统上就可以实现多种类型的测量从而节省时间并降低成本,而由此产生的高分辨率3D图像和分析可以为工艺反馈周期提供所需数据并进而推动良率提升。 对于针对面板的晶圆级封装应用,Zeta-6xx系列轮廓仪具备自动化面板操作功能,并具备与5xx系列相同的量测测量功能。

主要应用
工艺监控,出厂质量控制(OQC), 设备监控
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Klarity®

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Klarity®

自动化缺陷和良率数据分析

Klarity® Defect 自动化缺陷分析和数据管理系统通过识别实时偏移可以协助晶圆厂缩短良率提升周期。 Klarity Defect所采用的Klarity SSA(空间特征分析)分析模块可以提供缺陷特征的自动化检测和分类,并显示工艺问题。 Klarity ACE XP 的高级良率分析系统可帮助晶圆厂获取、保留并且共享良率提升经验,从而在晶圆厂内外协同良率提升。 Klarity 系统使用直观的决策流分析,帮助工程师轻松创建定制分析,支持批次处置、抽样检查、缺陷源分析、 SPC 设置和管理以及偏移通知等应用。 Klarity Defect, Klarity SSA 和 Klarity ACE XP 在全厂范围内构建良率解决方案,自动精简缺陷检测、分类和检查的数据,重点显示与问题根源和数据分析相关的信息。 Klarity 数据让 IC, 封装, 复合半导体和 HDD 制造商可以尽早采取纠正措施,从而加速良率提升和产品上市。

主要应用
缺陷数据分析,晶圆处置,工艺和设备的偏移识别,空间特征分析,良率分析,良率预测
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