近紅外成像在電子設備和半導體檢測中的功能

使用顯微鏡的近紅外（NIR）成像可透過厚度高達650微米的硅進行成像，成為檢測電子設備和半導體的一種強有力的方式。微電子設備的典型故障分析方案要求能透過硅對電路圖進行無損檢測，同時保持成品的機械整合性。

使用近紅外成像的典型電子設備檢測包括：
· 產品內部的短路檢測（如燒蝕標記、壓力指標）
· 鍵合對準（分析薄鍵合電路之間的對齊標記和粘結晶圓的對齊）
· 電氣測試后的檢測（任何類型的故障）
· 芯片損壞評估（如原料缺陷、污染）
· 微電子機械系統（MEMS）檢測，如粘結晶圓內的設備結構、孔洞和缺陷探測以及實時機械移動狀態成像
繼續閱讀，探索近紅外成像用于電子設備和半導體檢測的杰出典范。另外，了解在這些應用中支持近紅外成像的工業顯微鏡、數碼相機和物鏡的情況。
近紅外成像用于電子設備和半導體檢測的杰出典范
近紅外成像使您能夠對肉眼無法看到的電子元件進行顯微鏡檢測。以下是近紅外成像在工業檢測中的一些強有力的方式：
1.檢查晶圓水平芯片級封裝（CSP）中的芯片損壞。
晶圓水平芯片級封裝是晶圓水平的集成電路封裝。使用顯微鏡的近紅外成像可用于對熱濕測試中出現的芯片損壞進行無損檢測。紅外顯微鏡能夠透過硅成像，因此您可以觀察到熔煉泄漏、銅線腐蝕、樹脂工件剝落以及其他問題。
2.進行倒裝芯片無損分析。
顧名思義，倒裝芯片是一種將芯片有效面積翻轉，直接安裝在基板、電路板或載體上的芯片封裝方法。一旦倒裝芯片被附著在工件上，就無法用可見光對芯片圖案進行檢測。相比之下，紅外顯微鏡使您能夠透過硅對內部缺陷進行檢查，不會對已安裝的芯片造成破壞。這也是確定應進行聚焦離子束（FIB）處理區域的有效方法。
3.判斷晶圓研磨量。
晶圓研磨是一個半導體設備生產步驟，目的是降低晶圓厚度。需通過研磨使設備變薄，因此對晶圓兩面進行測量的需求也相應增加。然而，要測量疊層晶圓兩面的研磨量非常困難。紅外顯微鏡系統可以透過材料進行成像，在晶圓的正面和背面聚焦，使您能夠獲得大致距離。然后，您可以通過測量物鏡的Z軸移動狀態來判斷研磨的程度。
4.判斷3D安裝配置中的芯片縫隙。
紅外顯微鏡還可以協助進行硅縫隙管理。三維（3D）安裝配置中的芯片縫隙可以通過測量紅外光透過硅聚焦在芯片和中介層上時物鏡的移動狀態來進行無損判斷。這種方法也可用于微電子機械系統設備的測量和空心構造。
5.對一系列高難度樣品進行成像。
可使用較大的波長的短波紅外（SWIR）成像（如1300-1500納米范圍）對難度更高的樣品進行成像，例如微電子機械系統設備、重摻雜硅樣品、表面粗糙的樣品、晶圓粘結和3D芯片堆棧。這種方法可以使用更敏感的成像系統，如砷化銦鎵（InGaAs）攝像頭。在反射光或透射光顯微鏡下，專用紅外物鏡、高功率照明和InGaAs攝像頭所帶來的信號優勢，讓人們可以對難度更高的樣品進行成像。
近紅外成像工具：工業顯微鏡、近紅外攝像頭等
我們提供一系列可用于質量控制和研發（R）實驗室近紅外成像的工具。其中包括：
1.透射光紅外顯微鏡
反射光顯微鏡非常適合從上方對樣品進行照明。相比之下，透射光紅外顯微鏡將光從下方透過硅照到樣品上，能夠提供更高的對比度。透射光顯微鏡對透過硅檢測對齊圖案或進行框標檢測來說特別有用。
我們的MX63顯微鏡可進行透射光紅外觀察，用于對集成電路芯片和其他用硅或玻璃制成的電子設備內部的缺陷進行無損檢查，使用紅外波長的光很容易對這些設備進行透射。

用于半導體和平板顯示器的MX63檢測顯微鏡

2.近紅外攝像頭
數碼顯微鏡攝像頭可在整個近紅外光譜中提供高對比度圖像，拍攝范圍高達1100納米，同時仍然保持較大視野。我們的DP23M單色顯微鏡攝像頭搭配1100納米帶通（BP）濾光片，提供從可見光到高達1100納米的寬廣光譜響應信號，使該相機非常適合于近紅外成像。該攝像頭具有640萬像素的分辨率，可提供可靠的、高質量的灰度和紅外顯微鏡圖像。

以下是一些杰出典范：

使用DP23M數碼顯微鏡攝像頭拍攝的半導體芯片圖像。A）明場圖像（5X）。B）紅外圖像（5X，1100納米帶通濾光片）。C）經裁切的紅外局部放大圖（20X）。D）經裁切的紅外局部放大圖（20X），使用差分對比度增強（DCE）濾光片。

半導體芯片紅外透射圖像（10X）。使用DP23M數碼顯微鏡攝像頭拍攝。

上圖所示同一半導體芯片的明場圖像（10X）。使用DP23M數碼顯微鏡攝像頭拍攝。

為樣品提供更強的對比度，偽彩色疊加圖像代表了半導體芯片上較亮和較暗的區域。明場（青藍色）和透射紅外（紫紅色）。使用DP23M數碼顯微鏡攝像頭拍攝。
3.近紅外物鏡
新的近紅外物鏡可在近紅外光譜中提供更大的透射率。我們的LCPLN-IR 20X、50X和100X物鏡上的校正環可設置為特定的硅厚度，以提高透射率、對比度和像差校正。

用于硅晶圓內部結構檢測的LCPLN-IR物鏡

4.圖像分析軟件
大多數故障分析和R實驗室要求采用數字化方法來測量缺陷、創建報告并對圖像進行存檔。由于這種應用的性質（在昏暗的光線下透過材料成像），圖像的真實對比度很小，必須通過圖像分析軟件進行優化。由于漸暈等原因造成的不均勻照明，使圖像四角相對于中心部分較暗。必須以數字化方式從實時視圖和捕獲的圖像中去除較暗的部分。
專門的軟件可以解決這些挑戰：
· 實時陰影校正，使整個視野圖像一致性zui大化
· 在視野內任何位置進行準確測量
· 自動生成報告
· 對圖像和相關數據進行存檔

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