双装载机和双卸载机规格 切割胶带在线预切割附件工作台加热器规格 视觉系统(晶圆 ID 阅读器和条形码附件系统) 主机通信功能(通信格式:符合 SECS-I 和 HSMS/软件:符合 GEM) ESD 兼容性
Delta Rsquare Delta Rsquare All features (614) 1.75% 0.341 2.63% 0.139 Top 500 features 1.73% 0.354 2.56% 0.129 Top 400 features 1.73% 0.372 2.02% 0.148 Top 300 features 1.71% 0.343 2.22% 0.197 Top 200 features 1.73% 0.393 2.34% 0.22前100个功能1.61%0.405 1.95%0.21 Top 50个功能1.59%0.423 2.00%0.334 TOP 25特征1.62%0.42 2.29%0.372
在生长过程中,腔体压力和晶圆温度分别保持在 5.0 托和 800 o C。我们采用脉冲注入策略来调节二次成核并实现逐层生长模式。每个反应循环包括 2 分钟所有前体共注入,然后中断前体并清洗 1 分钟,循环时间为 3 分钟。通过五个生长循环获得了晶圆级多晶 MoS 2 薄膜;因此,总生长时间为 15 分钟。
摘要:将永久微磁体单片集成到 MEMS 结构中可为磁性 MEMS 应用提供诸多优势。一种名为 PowderMEMS 的新技术已用于在 8 英寸晶圆上制造永久微磁体,该技术基于通过原子层沉积 (ALD) 聚集微米级粉末。在本文中,我们报告了由两种不同 NdFeB 粉末粒径制备的 PowderMEMS 微磁体的制造和磁性特性。在 75 ◦ C 的低 ALD 工艺温度下实现了 423 mT 的剩磁和 924 mT 的固有矫顽力,使该工艺与 MEMS 技术兼容。借助 Wohlfarth 方程讨论了微磁体中的磁可逆机制。为了确保这种集成微磁体在不同应用环境中的可操作性,我们进行了一系列实验,系统地研究了热稳定性和腐蚀稳定性。粉末颗粒尺寸较大(d50 = 25 µ m)的 NdFeB 微磁体在空气中表现出较高的热稳定性。此外,通过等离子体增强化学气相沉积 (PECVD) 沉积的额外氧化硅钝化层显著提高了微磁体的腐蚀稳定性。所给出的结果证明了 PowderMEMS 微磁体的耐用性,使其能够应用于微流体、传感器、执行器和微电子等各个领域。
摘要 玻璃可用作面板和/或晶圆级封装的核心基板,以实现日益复杂的封装中芯片和集成无源器件的异构集成。玻璃具有众多优势:玻璃的硬度 (i) 允许制造高精度的堆积层。这些堆积层在尺寸为 50mm x 50mm 及以上的大型芯片上可实现 1 m 及以下的制造精度,这是封装天线 (AiP) 应用和高性能计算 (HPC) 所需的。可以制造具有调整的热膨胀 (CTE) (ii) 的特殊玻璃,可以调整为硅或具有更大的热膨胀,以允许具有环氧树脂模具和金属化堆积层的封装在制造或运行期间承受高热负荷。玻璃还可以通过非常好的介电性能进行优化 (iii),并可用于封装天线。但最重要的是,经济的玻璃结构技术 (iv) 非常重要,它可以在玻璃面板中提供数百万个通孔和数千个切口,并且正在开发中。 SCHOTT 结构化玻璃产品组合 FLEXINITY ® 及其相关技术为先进封装所需的高度复杂的结构化玻璃基板提供了极好的起点。玻璃面板封装大规模商业化的最大障碍是整个工艺链的工业准备。这是将玻璃面板封装引入 IC 封装、RF-MEMS 封装和医疗诊断等应用所必需的,或者与扇出切口结合,嵌入有源和无源元件。此外,具有良好附着力、优异电气性能和高几何精度的玻璃金属化工艺是重要的一步。在当前的手稿中,我们回顾了现状并讨论了我们为实现面板和晶圆级封装中玻璃的工业准备所做的贡献。关键词玻璃中介层、玻璃封装、异质集成、面板级封装、玻璃通孔、晶圆级封装。
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莱布尼茨 IHP 莱布尼茨高性能微电子研究所 Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik 地址 Im Technologiepark 25 15236 Frankfurt (Oder) 网站:www.ihp-microelectronics.com 联系人 Dr. René Scholz(MPW 和服务)电子邮件:scholz@ihp-microelectronics.com 电话:+49 335 5625 647 传真:+49 335 5625 327
1计算机科学与工程,1海得拉巴技术与管理学院,印度海得拉巴。 摘要:晶圆,薄的半导体切片对于微电子设备至关重要,尤其是在综合电路(ICS)中,在各种行业(例如计算,太阳能电池和光学)中起着基本作用。 我们创建了一种使用Python,Flask和Pycharm的机器学习模型,以及随机的森林和XG增强分类器,以预测需要基于传感器输入来替换Wafers。 晶圆故障检测对于半导体产生至关重要,通过识别非功能晶圆来提高制造产量。 数据集包括晶圆名称和590个传感器值列,最后一列指示“好/坏”状态,以批量进行分析。 两个类别+1和-1分别表示工作条件和更换的需求,从而确保有效识别和预测有故障的晶圆,而不会影响其他资源。 索引项 - 晶圆,集成电路,计算,机器学习模型,故障检测,传感器输入,分类,替换。1计算机科学与工程,1海得拉巴技术与管理学院,印度海得拉巴。摘要:晶圆,薄的半导体切片对于微电子设备至关重要,尤其是在综合电路(ICS)中,在各种行业(例如计算,太阳能电池和光学)中起着基本作用。我们创建了一种使用Python,Flask和Pycharm的机器学习模型,以及随机的森林和XG增强分类器,以预测需要基于传感器输入来替换Wafers。晶圆故障检测对于半导体产生至关重要,通过识别非功能晶圆来提高制造产量。数据集包括晶圆名称和590个传感器值列,最后一列指示“好/坏”状态,以批量进行分析。两个类别+1和-1分别表示工作条件和更换的需求,从而确保有效识别和预测有故障的晶圆,而不会影响其他资源。索引项 - 晶圆,集成电路,计算,机器学习模型,故障检测,传感器输入,分类,替换。
弗劳恩霍夫 ENAS 和开姆尼茨大学微技术中心,科技园区 3,09126 开姆尼茨,德国 弗劳恩霍夫 IZM-ASSID,Ringstrasse 12,01468 莫里茨堡,德国 ErzM-Technologies UG,科技园区 1,09126 开姆尼茨,德国