半導体故障解析

ZEISS XRMを使用して半導体パッケージの故障解析の成功率と効率を向上させる方法

欠陥を変更せずに 3D で視覚化

デバイスの問題の根本的な原因を探るとき、3D X線顕微鏡は以下のような利点があります。

  • 機械的なサンプルの前処理および断面化を回避
  • サンプルの完全性を維持し、サンプル調製による人工物を回避
  • 欠陥のサイズと故障の種類を可視化
  • 後続の物理的故障解析技術の計画を策定

最先端の XRM テクノロジーで画期的な分解能を実現

半導体パッケージ産業は、異種集積化によるパッケージサイズの大型化に伴い、配線の小型化・高密度化が進んでいます。

このような大型パッケージを高分解能で非破壊イメージングすることは、現在の X 線顕微鏡や CT 装置の限界を押し広げます。

次世代の Xradia 630 Versa は、サブミクロン分解能の 3D イメージングと解析の最前線を拡張し、前例のない 450 nm の空間分解能、最大 160 kV の X 線エネルギーを可能にします。

多様な材料でも優れたコントラストを実現するアーキテクチャ

半導体パッケージングに使用される材料は、金属ワイヤー、トレース、はんだなどに加え、ポリマー、樹脂、接着剤、熱界面材料などのソフトマテリアルといった低コントラストで視覚化が困難な材料が数多くあります。

ZEISS Xradia Versaは、先進のシンチレータ光学系を採用した独自の構造で設計されており、ソフトマテリアルでも優れたコントラストを実現します。これらとResolution at a Distance(RaaD機構)を組み合わせることで従来のX線CTに比べ、高分解能と高コントラストを実現しています。

AIベースの再構成で高スループットを実現

画質を犠牲にすることなく

高速での取得時間での高分解能や、大視野での高分解能など、X線画像診断における基本的な課題のいくつかは、現在、革新的なAIベースの技術によって解決されつつあります。

深層学習を用いた高度な再構成、ZEISS DeepRecon ProとDeepScout は、大視野でのスループット、画質、分解能の回復を4倍以上向上させることができます。

簡単なナビゲーション: ユーザー中心の統合インターフェース

NavX ユーザーインターフェース

ZEISS Xradia 630 Versaの新しいユーザーインターフェースであるZEISS NavX™は、インテリジェントなシステム洞察により自動化されたワークフローを通じてユーザーをガイドし、実験結果をより簡単かつ効率的に提供すると同時に、経験豊富なユーザーがプラットフォームの汎用性を最大限に活用できるようにします。

ZEISS NavX を使用すると、ワークフローを自動化し、選択したパラメータがセットアップに与える影響に関するガイダンスを提供します。そのガイダンスはソフトウェアに直接組み込まれており、自然で馴染みのある方法で選択を進められます。

さらに、ZEISS NavX File Transfer Utility (FTU)は、顕微鏡で生成されたデータを自動的に他の場所に転送します。このような進化により、ZEISS NavXはリモート操作能力が大幅に向上し、ユーザーの生産性が向上します。

接続されたワークフロー

半導体パッケージングのワークフローでは、複数のイメージング技術やデータ解析ツールを駆使した包括的な検査、解析アプローチが求められます。

ZEISSのX線顕微鏡は、他の顕微鏡ツールやデータ解析ソフトウェアと統合することができ、半導体メーカーが故障解析を合理化してガイドする接続されたワークフローを開発するのに役立ち、故障を特定して修正措置を講じて歩留まりと信頼性をより効率的に向上させることができます。

X線顕微鏡故障解析資料

このテクノロジーがラボでどのように使用できるかを学びましょう
資料1

半導体パッケージ解析用X線顕微鏡

パッケージの複雑化に伴い、故障解析者にとって、故障の根本原因について明確な証拠を示すことが難しくなっています。非破壊 3D X 線イメージングにより、関心領域の内部を可視化できます。数十分から数時間で高分解能のデータを取得し、故障解析の成功率を高めます。

半導体パッケージングのワークフローには、複数のイメージング技術とデータ解析ツールを含む、検査と解析に対する包括的なアプローチが必要です。

ZEISSのX線顕微鏡は、他の顕微鏡ツールやデータ解析ソフトウェアと統合することができるため、半導体メーカーは、イメージングプロセスを合理化し、データ解析を容易にする連携ワークフローを開発し、より効率的に欠陥を特定して対処することができます。

3D X 線顕微鏡が故障解析ワークフローにどのように適合するかを学び、物理的な断面と比較したスループットの利点を確認してください。

資料2

半導体パッケージングの非破壊故障解析

半導体業界における非破壊故障解析の未来をご覧ください。

最先端のX線顕微鏡技術、先進の40X-P対物レンズ、画期的な深層学習の高分解能再構成法(DLHRR)についてご紹介します。

イメージング能力を強化し、データ取得を高速化し、複雑なICパッケージの故障検出を改善します。

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