X 射线检测半导体器件全解析

概览与背景

光学检测可在封装前快速、低成本地发现大多数表面缺陷，但它无法“看透”封装内部来判断微凸点是否对位、芯粒在封装过程中是否发生偏移，或内部结构在工艺中是否保持完好。要解决这些问题，需要 X-ray、超声与红外等其他无损检测技术。

过去因成本较高、检测速度偏慢而处于应用边缘的 X 射线检测技术，近年来发生了显著变化。如今它在无损检测、速度更快、精度更高的优势更为突出。

随着芯片更多用于汽车、医疗，以及 AI 训练与推理等场景，行业对可靠性的重视度提升， X-ray 的应用 也随之扩大。

除缺陷检测外，X 射线检测还能提供关键测量（metrology）数据，帮助相关器件的制造商有效监控并管控后段工艺。关键的思路是解决工艺而不仅是缺陷本身，找到根因就能控稳工艺，最终消除缺陷。

异构封装与关键缺陷

异构封装（heterogeneous packaging）的 X 射线成像不可或缺，能够有效验证焊球互连的对准情况，避免因错位导致的互连缺陷和功能失效。焊球偏移造成与焊盘的结合面积不足，可能引发严重的散热问题，并缩短器件寿命。焊点内部的空洞是另一大隐患，会削弱互连结构强度，进而导致功能失效。例如“枕头效应（Head-in-pillow）”，即焊点未完全焊接到位，会降低接点质量并造成电性能劣化（ 详见案例）。

X 射线成像能够提供半导体封装内部的细节视图，因而不可或缺。它让制造商得以及早发现并处理问题，显著提升良率，降低多芯/芯粒封装的高额报废风险。

先进封装在 AI 芯片上体现得尤为明显——高带宽存储（HBM）与逻辑电路以层叠方式集成在逻辑之上，这为每个器件与工艺环节增加了复杂度，需要更早开展检测与测量。若能尽早发现工艺漂移，就能为您创造价值，我们也看到了市场对这种检测需求的持续增长。

性能优化

要让 X 射线检测设备发挥最佳性能，需要通过多项手段降低无效辐射并提升效率，包括高精度校准对准、射束屏蔽（Beam Blanking）与机械滤波等。

X 射线管与探测器的精确对准同样至关重要。确保 X 射线管的角度与探测器的角度匹配，可以避免射线对检测区域产生不必要的辐射。同时，优化参数以实现更低剂量、更快检测与更少采样，有助于提升效率并控制成本。射束屏蔽可使射线仅在检测成像时照射，载物台移动时不必产生不必要的辐射。

X 射线源发射射线穿过晶圆，经闪烁体（scintillator）转换后由成像探测器采集，探测器收集信号，后续由 AI 与机器学习算法进行图像处理。此外，通过对射线管与机械滤波器的复杂控制可进一步优化性能；在管端加入机械滤波器可衰减部分能量，降低总体辐射暴露。

X 射线成像的挑战与对策

半导体 X 射线成像的一大难点是材料密度相近时的对比不足。当封装内多种材料的密度曲线相近，X 射线难以区分，关键缺陷易被掩盖，影响判别准确性。

X 射线成像的透射特性意味着射线会穿过样品的所有区域，这在异构封装中带来更多复杂性。对于较简单的倒装接口，X 射线能有效识别问题；但当封装演进至将 HBM 堆叠于高性能计算（HPC）芯片之上时，层数与界面增多导致散射与噪声显著上升，成像难度加大。

在异质 2.5D 与 3D 封装中，界面叠加和去耦层引起的噪声使复杂度激增。若不调整参数，很难获得清晰影像。为应对这些挑战，需要在成像流程中进行针对性调参：优化能量（kV）、功率与曝光时间等，以匹配不同层级与材料界面。这种精细化调优对提升图像清晰度和判别准确性至关重要。

X 射线设备必须具备高适配性与宽范围参数能力，才能拿到最佳成像结果。这种适配性是准确检测多层复杂封装、评估其可靠性与性能的基础。但“可预测性”本身也存在挑战：传统上要建立高精度模型可能需要 1 万份样本，初期往往并不具备。如何用小样本建立模型并做出有效预测，而无需跑大量晶圆，是关键。

随着 HBM 等先进器件的灵敏度提高，X 射线过曝风险成为重要隐患。必须严控剂量，在确保成像细节的同时不破坏器件完整性。这需要先进的剂量控制机制与精准校准。

为实现最佳成像品质，设备与传感器在设计上会采取多种策略：抑制散射、内部吸收杂散 X 射线、精准匹配“透镜”与探测器角度、使用更低能量（kV）、更快曝光、更少采样与更少平均叠加，并结合射束屏蔽仅在需要成像时激活射束；在管端使用机械滤波器削减不同能量成分，以控制并最小化总体剂量。

快速接近 3D 的策略

如果对每个零件进行完整的三维重建，以 1 度角间隔采集 256 张或更多投影图像，那么一次重建可能需要成千上万幅投影。这在详细分析时可行，但在量产中并不现实——不可能为每颗芯片花一小时检测。挑战在于如何获得接近 3D 的信息而不必进行完整且耗时的重建。采用倾斜角度采集单张斜视图，速度将远快于采集数百张重建。

TSV 的 X 射线检测

X 射线同样用于检验硅通孔（TSV）（ 检验硅通孔（TSV） ）的填充质量，这在 2.5D 与 3D IC 中均至关重要，方式与 PCB 中铜通孔检测类似。填充率与通孔内最大空洞尺寸会影响导通能力与连接的整体可靠性。

射线穿过晶圆，由探测器接收。高级算法与 AI 系统对结果进行分析，以评估 TSV 质量；这些数据进一步汇入更广泛的分析，用于缺陷识别与工艺优化。

X 射线提供的是对整体检验的增量信息。例如可输出每颗器件的总空洞率（ 空洞率 ），与合格/不合格判据一并使用。即便通过判定的器件也未必完美；理解导致通过与失败的因素，有助于持续改进。

为兼顾分辨率与产能，X 射线检测常采用抽样策略。由于高分辨率需求，很难对每片晶圆做全检。通过热力图等抽样与外推方法，可将部分区域的检测结果推断至整片晶圆，在保证质量控制的同时提升效率。你的工艺往往决定结果，理解工艺及其波动如何影响失效率，是提升总体良率的关键。

人工智能 AI / 机器学习 ML 赋能 X 射线成像

多种成像系统的集成产生海量数据，这些数据正越来越多地通过人工智能（AI）和机器学习（ML）技术加以分析。在先进分析工具加持下，缺陷检测与工艺优化更高效、更精准，进而提升良率、改进工艺技术。

基于 AI 的预测模型有助于提升良率与改进工艺。虽然已有许多检测手段可帮助客户“看见问题”，但在“看见之后”还需要帮助他们理解所见，这正是大数据分析的价值——帮助客户理解并采取行动，在问题演变为严重故障前进行预判和改进。

在预算有限的前提下，若能对高质量产品跳检，就能节省时间与成本，把资源用于更关键的地方。若 AI 能更早预测失效，就能在问题显性化前节省资源。基于 AI 的预测模型可对潜在缺陷提供前瞻性洞察，帮助制造商优化检测流程，并更好地适应变化中的制造环境，在动态产线上具备显著优势。

设计与测试之间的贯通

加强设计与测试工程师之间的协作是优化半导体检测流程的关键。传统上二者各自为政，沟通有限，导致流程效率不高、改进机会被错过。

要在后段用 AI 做精准预测，目前有两大实际障碍：其一是跨不同晶圆厂与封测厂（OSAT）的数据流与可追溯性管理；其二是保密问题——各方往往不愿共享与工艺相关的信息。前段由同一家代工掌控全部信息，障碍较少；但在测试与后段组装中，最终产品的组件往往来自多家晶圆厂与封测厂，信息传统上并不共享。

推动更深层协作的一大阻碍在于晶圆会在不同公司间流转完成多个工序，这带来因知识产权与保密顾虑而产生的沟通与数据共享障碍。应建立流程让设计与测试工程师“肩并肩”工作，使用相同术语调试硅片、定位问题，形成更顺畅的反馈与前馈闭环。

通过促进更深入的协作，并引入先进的数据管理与安全方案，半导体行业能够实现更高效的检测流程，获得更高良率与更优产品可靠性。

结语

X 射线成像具备非破坏性内部检测能力，结合先进数据分析，使其成为现代半导体制造不可替代的工具。通过在早期识别错位、空洞、键合不足等问题，制造商可以显著提升良率、降低报废，打造更可靠、具成本效益的半导体器件。同时，设计与测试团队的协同，以及 AI/ML 的能力加持，将是应对现代半导体检测挑战、确保最高质量与性能的关键。