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善用分析工具 抓出半導體缺陷

宜特科技_96
・2025/05/29 ・3616字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文轉載自宜特小學堂〈如何利用表面分析工具,抓出半導體製程缺陷〉,如果您對半導體產業新知有興趣,歡迎按下右邊的追蹤,就不會錯過宜特科技的最新文章!

半導體製程中的汙染可能導致失效,但能分析半導體表面汙染物的儀器五花八門,關鍵時機該選用哪種工具,才能快、狠、準抓出製程缺陷?

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什麼是「表面分析」?

在半導體製程的研發與生產過程中,難免會產生極小、極薄的奈米級異物或汙染,這些微小的缺陷可能會造成元件電性異常,導致阻值偏高、短路、漏電,甚至是封裝階段的脫層或植球失敗。雖然常見的微粒異物可透過光學或電子顯微鏡檢測,但某些汙染層如表面氧化或微蝕殘留,僅僅只有數奈米厚,與原本材料性質不同,這些肉眼或顯微鏡看不到的異物分析,就必須依賴高精度的表面分析工具來追根究柢,找出問題根源。

各種表面分析工具,分別該在什麼時機點使用   

觀察表面高低起伏形貌與尺寸量測- SEM

掃描式電子顯微鏡(SEM)。圖/宜特科技

在一般材料分析應用中較為人熟知的掃描式電子顯微鏡(SEM),主要是觀察表面的高低起伏形貌或尺寸量測,藉由電子掃描樣品表面擷取二次電子的訊號來成像,也可以搭配 X 光能量分散光譜(EDS)探測器鑑別表面的元素成分。然而 EDS 所蒐集的,是來自於表面以下數百奈米深度的特性 X 光訊號,反倒在最表面幾個原子層數奈米厚度的汙染,卻是很難被偵測到的。

氧化、腐蝕或污染之奈米薄膜鑑定- AESXPS

歐傑電子能譜儀(AES)。圖/宜特科技

當 SEM-EDS 無法偵測到的表面汙染,就得仰賴奈米薄膜的檢測工具-歐傑電子能譜儀(AES)或 X 光光電子能譜儀(XPS),這兩種分析儀最常被用來檢測如氧化、腐蝕或污染的鑑定,甚至能搭配氬離子濺蝕的縱深分析技術,即可進行氧化或腐蝕層厚度的分析。

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下圖為典型 AES 分析 IC 鋁墊(Al pad)表面成分的定性分析結果。左圖的能譜分析顯示表面偵測到殘留的元素有 C、O、F 和Al;右圖則是縱深(Depth profile)分析的結果,可以觀察到各種元素的含量隨深度變化的分布情形,亦可提供預估氧化層或表層 F成分汙染的厚度,分別為 24nm 與 13nm。這類汙染可能來自鋁墊在開窗(Opening)製程中會使用 CF4 氣體進行乾蝕刻,或是存放時間過久導致的氧化腐蝕殘留,這是影響後續封裝打線接合品質的重要參考指標。

AES 分析 IC 鋁墊表面殘留成分與氧化層厚度的縱深分析。圖/宜特科技

此外,針對先進 3D 封裝製程,AES 的微電子束可用於分析 TSV導通孔,在蝕刻製程後側壁的殘留,及銅柱(copper pillar)製程中表面的氧化狀況,甚至能進行孔壁內部或直徑在數十微米以下的bump 進行極細微的表面殘留分析。

但由於激發源是使用電子束(Electron beam,在分析非導電材料時,可能會發生表面充電效應(Charging effect)現象,干擾歐傑電子訊號的擷取。AES 與 EDS 的量測深度不同,EDS 是可以在樣品表面鍍一層金屬來做導電,然而 AES 的樣品卻無法用同樣手法處理。因此,無法分析絕緣樣品是其最大的缺點。

非導電、大於十微米以上的樣品表面檢測- XPS

X 光光電子能譜儀(XPS)。圖/宜特科技

對於表面尺寸大於 10 微米以上的樣品,可採用 X 光光電子能譜儀(XPS)進行表面分析。XPS以 X 光作為激發源,分析範圍較大,適用於 30 微米以上的樣品,例如:IC 鋁墊、PCB 金墊、金手指、封裝用錫球及焊點等。

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對於非導電的樣品 XPS 也是極佳的表面分析工具。例如,IC 鋁墊周圍的絕緣護層 SiNx、PCB 銅線路外的絕緣綠漆,以及 RDL/UBM 製程線路外的 PI 或 PBO 絕緣層等,都可以透過 XPS 進行分析。下圖顯示在 PI 層上觀察到蝕刻後殘留微量的 Ti 金屬,這可能導致 bump 漏電問題,因此而成為在 UBM 製程觀察的重要指標。

XPS 分析 UBM 製程 PI 表面的成分,除了主要的 C、O 外,還有 Ti、Si 等金屬殘留。圖/宜特科技

由於 XPS 是透過觀察電子束縛能(Binding energy)來進行分析的技術,利用高分辨化學位移(Chemical shift)來判斷化學鍵結的型態。下圖為鋁墊經蝕刻製程後,表面生成了橢圓形汙染物,透過能譜化學位移擬合(Curve Fitting)分析,結果顯示束縛能分別對應 78.7eV 的 [AlF6]3-、76.3eV 的 AlF3 與 74.5eV 的微量 Al2O3,證實這三種化學態共存於汙染物中。

除了這類蝕刻製程的生成物分析外,XPS 也可以用於陶瓷薄膜材料的製程研究,利用擬合分析技術進行化學態鍵結比例的分析,為後續製程調整與改良提供參考依據。

X 光電子能譜分析 IC 鋁墊上腐蝕殘留物的化學鍵結態有三種,分別為(AlF63-、AlF與 Al2O3.。圖/Y.Hua et al., IPFA 2014

黃光/蝕刻製程等高分子有機化合物定性分析- SIMS

二次離子質譜分析儀(SIMS)。圖/宜特科技

另一種靈敏度更高的表面分析工具是「飛行時間式」二次離子質譜分析儀(TOF-SIMS),其主要採用「離子源」進行靜態(static)表面成份的定性分析。不同於一般磁偏式(Magnetic sector)SIMS 或 XPS 作動態(dynamic)縱深的定量分析,TOF-SIMS 是採用非連續性的脈衝式一次離子源,因此,轟擊樣品時產生的表面能與電荷量可大幅減少,再配合適當的電荷補償,非常適合用於絕緣有機材料的分析。

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若前述在 AES 或 XPS 定性分析的結果,顯示待測樣品含有 C、N、O 這類元素時,並且製程中可能涉及高分子有機材料。此時若需要具體了解是哪種有機化合物,就可以使用 TOF-SIMS 的質譜分析進行精確鑑定。例如:在黃光、蝕刻製程或清洗後的缺陷汙染,通常伴隨著有機溶劑或光阻等殘留,就非常適合使用 TOF-SIMS 來進行分析

除了上述關於表面污染的定性成份分析技術外,其它像是數個奈米厚度的超薄膜,亦可借助的表面分析儀器如原子力顯微鏡(AFM)、X 光繞射儀的 X 光反射(XRR)分析技術,進一步獲取樣品奈米表面形貌、粗糙度,或是厚度等的資訊,為製程開發與品質管理提供更完整的分析依據。(進一步閱讀:借力三大工具,精準量測樣品表面粗糙度

樣品該如何選擇適合的表面分析工具?一張表解決痛點!

當遇到形貌、外觀、顏色甚至電性都不同的各種樣品,該如何選擇正確的分析工具,或是先該從哪一個方式著手?由於每種儀器能夠承載的樣品空間並不固定,並且能夠分析的範圍也都相異。宜特表面分析實驗室準備以下圖表,讓您可以更清楚了解如何根據汙染物的預估深度尺寸以及希望觀察的濃度大小,來進一步了解分析流程。

假設發現的異物汙染無法用顯微鏡確認大小或尺寸,僅確定是局部異常變色,可以先使用 XPS 分析;若 XPS 分析結果是 C、N、O這三個元素,極可能為有機汙染。若要進一步鑑定是哪種有機物,就可以用圖表最末端的 FTIR 或 TOF-SIMS 分析鑑定,以確認汙染來源與成分。

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表面汙染分析儀器的選擇準則。圖/宜特科技

當您遇到難以判斷的狀況或是樣品尺寸不符的窘境,或是想要更清楚如何根據樣品尺寸、大小、汙染處選擇正確的分析儀器嗎?歡迎洽詢宜特官方Line帳號 或來信至 marketing_tw@istgroup.com,我們將奉上一張精心製作的圖表,協助您更加了解表面分析工具。

本文出自 www.istgroup.com

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宜特科技_96
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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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