PowerCu Soft 键合带是 Heraeus 下一代功率器件的首选材料,可使模块工作温度高于 250°C。与标准铝键合带相比,PowerCu Soft 键合带具有出色的导电性、更高的熔断电流值和非凡的机械性能。它非常适合用于高工作温度和最高稳健性挑战的先进封装模块。由于铝和铜的机械性能不同,处理 PowerCu Soft 键合带需要更高的键合力和特殊的耗材。稳定且可控的键合工艺需要坚固的正面铜金属化。Heraeus Die Top System (DTS) 可提供完美的匹配解决方案。
金属连接网络 (MBN) 是指飞机末端(机翼、尾翼、垂直稳定器等)内各种金属部件的有意互连,以建立低电阻路径并均衡电势。MBN 确保飞机结构和设备不同部分之间的有效连接,特别是为了缓解 ESD。MBN 通过提供低电阻路径,使静电荷通过导电结构通过电离消散到环境中,或通过起落架和导电橡胶飞机轮胎直接接地,从而帮助消除静电放电事件。接合面粘合和粘合带(也称为“柔性接头”)用于物理连接金属和结构部件,例如机翼、控制面、天线和静电芯,以建立电连续性并均衡电势。这些接地连接有助于防止整个飞机中静电的积聚,这是电磁干扰管理中一项关键的安全要求和缓解因素。ESN 和 MBN 是整体电气接地和保护策略不可或缺的组成部分,它们共同提供可靠的电气环境、减轻雷击相关风险并管理 EMI。最重要的是,这两个系统对于满足乘客和环境安全要求至关重要——这是所有飞机的基本问题,但对于 eVTOL 车辆来说尤其令人担忧,因为 eVTOL 车辆必须实施更严格的接地程序,以有效地接地高压电池、控制器和电机,以保护乘客和地勤人员。
许多因素可能对父母的关系产生负面影响。与贫困,住房不良,生活成本或父母在童年,怀孕或出生中的负面或创伤经历有关的父母压力可能会浮出水面。家庭虐待,父母的滥用和严重的心理健康状况对父母的关系产生特别高的影响。在怀孕期间和生命的头三年投资并支持父母的关系,尤其是对于在贫困中成长的儿童及其父母,可以提高终身健康和福祉的可能性。牢固的父母关系是改善教育,社会和经济成果的基础。投资父母的关系也是明智的投资。
对可持续清洁能源的需求推动了热电 (TE) 材料的发展,这种材料可将热能直接转化为电能并实现分布式冷却。[1–3] 能量转换效率通过无量纲性能系数 zT = S 2 σ T / ( κ ele + κ lat ) 来衡量,其中 S 、σ 、T 、κ ele 和 κ lat 分别为塞贝克系数、电导率、绝对温度、电子热导率和晶格热导率。[4–8] 尽管 zT 的表达式看起来很简单,但增加其值却是一项艰巨的任务。具体而言,虽然在半导体中通常获得较高的 S,但在金属中会发现较大的 σ ,而在非晶态材料中会实现较低的 κ lat 。[6,9] 这已经表明优化要求很复杂。显然,相关优化参数 S 、 σ 和 κ ele 紧密相关。这阻碍了 zT 的改善和优质热电材料的识别。因此,
自20世纪60年代初半导体探测器问世以来,半导体一直被用于测量空间带电粒子。经过几十年的不懈努力,半导体探测技术得到了很大的发展[1]。硅正-本征-负(PIN)探测器因反向漏电流小、环境适应性强、稳定性高而成为辐射探测研究的热点[2-4]。PIN探测器是一种包括一层P型半导体、一层N型半导体以及二者之间的本征半导体(I层)的结构。I层的存在可以形成较大的耗尽区,增加粒子注入的概率,从而提高探测器的能量分辨率。由于PIN辐射探测器势垒层较厚、阻抗系数较大,因此可以获得较低的暗电流、较高的响应度,易于与焦平面阵列电路匹配。此外,该器件结构可以通过调节本征层厚度来提高量子效率[5,6]和响应速度。卫星用∆EE望远镜一般采用印刷电路板(PCB)和两个独立的薄、厚Si-Pin探测器封装而成[7]。∆EE望远镜广泛应用于重离子探测与跟踪、高γ短程粒子探测、X射线探测等。核粒子进入∆EE望远镜后,首先与薄探测器相互作用而损失能量(∆E),然后与厚探测器相互作用而损失剩余能量(E-∆E)。由于∆E与粒子质量成正比,与E成反比,由此可知粒子的性质。为使∆EE探测器中进入的高能粒子能量损失最小,对薄探测器的厚度有一定的要求(小于或等于100μm),但由于Si材料的材料特性,考虑到厚度较小的探测器易受到机械冲击,探测器装置更容易损坏。而且,两个独立的探测器也不符合小型化、高精度化的发展趋势。
1 英国布里斯托大学 HH Wills 物理实验室器件热成像与可靠性中心 (CDTR),Tyndall Avenue,布里斯托 BS8 1TL,英国。2 中国科学院半导体研究所超晶格与微结构国家重点实验室,北京 100083,中国。3 中国科学技术大学纳米科学与技术研究所,合肥 230026,中国。4 上海高压科学与技术先进研究中心,上海 201203,中国。5 哈尔滨工业大学理学院,深圳 518055,中国。 6 北京工业大学光电子技术教育部重点实验室,北京 100124,中国 7 大阪市立大学电子信息系统系,大阪住吉杉本 3-3-138,日本 558-8585 8 大阪都立大学工程研究生院,大阪住吉杉本 3-3-138,日本 558-8585
[1]《超声波焊接》,第 8 章,载于:《焊接手册》第 9 版第 3 卷,《焊接工艺》,第 2 部分,美国焊接学会,迈阿密,2007 年。[2] AA Fedulova、Yu.A. Ustinov、EP Kotov、VP Shustov 和 ERYavich,《多层印刷电路板技术》,无线电和通信,莫斯科,1990 年(俄罗斯语)。[3] QJ Chen、A. Pagba、D. Reynoso、S. Thomas 和 HJ Toc,《铜线及其他 - 银线是铜的替代品吗?》 , 载于:2010 年第 12 届电子封装技术会议,IEEE,2010 年,第 591-596 页。[4] P. Liu、L. Tong、J. Wang、L. Shi 和 H. Tang,铜线键合技术的挑战与发展,微电子可靠性,2012 年,第 52 卷,第 6 期,第 1092-1098 页。[5] ZW Zhong,使用铜线的引线键合,微电子国际,2009 年,第 26 卷,第 1 期,第 10-16 页。 [6] A. Shah、T. Rockey、H. Xu、I. Qin、W. Jie、O. Yauw 和 B. Chylak,《银线先进引线键合技术》,载于:2015 IEEE 第 17 届电子封装与技术会议 (EPTC),IEEE,2015 年,第 1-8 页。[7] ZW Zhong,《使用铜线或绝缘线的引线键合概述》,《微电子可靠性》,2011 年,第 51 卷,第 1 期,第 4-12 页。
摘要:Al-Sn-Al晶圆键合是一种新型的半导体制造技术,在器件制造中发挥着重要作用,键合工艺的优化和键合强度的测试一直是关键问题,但仅通过物理实验来研究上述问题存在实验重复性强、成本高、效率低等困难。深度学习算法可以通过训练大量数据快速模拟复杂的物理关联,很好地解决了晶圆键合研究的困难。因此,本文提出利用深度学习模型(2层CNN和50层ResNet)实现不同键合条件下键合强度的自主识别,对比测试集结果表明ResNet模型的准确率为99.17%,优于CNN模型的91.67%。然后利用Canny边缘检测器对识别出的图像进行分析,结果显示晶圆的断裂面形貌为孔状结构,且晶圆表面孔移动面积越小,键合强度越高。此外,还验证了键合时间和键合温度对键合强度的影响,结果表明相对较短的键合时间和较低的键合温度可获得更好的晶圆键合强度。本研究展示了利用深度学习加速晶圆键合强度识别和工艺条件优化的潜力。