使用案例

高速 2 µm 重布線層 (RDL) 檢測

克服先進封裝帶來的視覺挑戰

隨著良品裸晶粒 (KGD) 成本的不斷上升,重布線層 (RDL) 檢測過程中的缺陷檢測和誤判控制,已成為後端製程中的關鍵。隨著銅 RDL 線寬縮小至 2 µm 或以下,多材質層堆疊將導致基板翹曲,大幅增加檢驗的複雜性,並直接影響良率、成本控制和上市時間。本案例研究針對 RDL 檢測,提出符合成本效益的高速線掃描視覺解決方案。

適用於 2 µm RDL 檢測的高速視覺解決方案
適用於 2 µm RDL 檢測的高速視覺解決方案

最新 RDL 檢測的應用需求

高密度 RDL 是先進封裝的核心互連技術,廣泛應用於 FOWLP、FOPLP、2.5D 和 3D 矽晶或玻璃中介層,以及 HBM 和晶片封裝。這些應用對尺寸精確度和可靠性要求之高,可說前所未見。目前的主流 RDL 技術已發展到 2/2 µm 或更小的尺寸,在扇出型封裝中普遍使用 4 到 5 層銅層,而在尖端製程中甚至使用更多的銅層。

多層結構會提高檢測複雜度,其中的挑戰包括基板翹曲、銅晶粒雜訊,以及高解析度掃描所產生的大量資料。這些因素都要求對每個 RDL 層進行精確、一致的成像。

解決 RDL 檢查主要的視覺挑戰


線掃描倍率與鏡頭偵測能力比較圖
線掃描倍率鏡頭的偵測能力比較:在 f/3.2 光圈下,黑點瑕疵 (針孔) 的偵測範圍可達 1.2 µm,白點瑕疵則可達 2.0 µm。

以生產速度解析 ≤2 µm 的特徵

奈奎斯特取樣需要約 0.87 µm/pixel 的解析度,才能清楚區分 2/2 µm RDL 圖案中相鄰的銅線。雖然這樣能帶來理想的影像品質,但放大倍率提高卻會縮小視野,並拉長掃描時間。

更實際的選擇是單一畫素偵測,在此由單一畫素來涵蓋最小的關鍵特徵,而偵測則以畫素的灰階 delta (ΔDN) 為基礎。舉例來說,使用 3.5 µm * 3.5 µm 畫素與 1.75 倍的放大倍率,物體端的解析度為 2.0 µm/畫素,可直接用以檢測 2 µm 的 RDL 特徵。將特徵尺寸與灰階差異之間的關係予以量化,並設定適當的偵測臨界值,即可從背景中分辨出瑕疵。

如本線圖所示,在 f/3.2 光圈下,可偵測到小至1.2 µm的黑點缺陷 (針孔),以及小至2.0 µm的白點缺陷 (島狀)。

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電鍍製程產生的高銅晶粒度,是造成偽陽性缺陷的主要原因
電鍍製程產生的高銅晶粒度,是造成偽陽性缺陷的主要原因

抑制銅晶粒雜訊干擾

電鍍銅的多晶結構在高倍率下很容易遭誤認為缺陷。在此情況下,我們使用了結合可控暗場光源的 光束分光鏡 同軸明場。此同軸光源與鏡頭整合,可確保線性光源穩定而均勻。在影像預處理階段, 使用形態和頻域濾波技術以抑制中低頻紋理,同時保留高頻邊緣細節。

當雜訊底值 ≤3 DN、均勻度變化 ≤2 DN、銅晶粒紋理對比度 ≤8 DN 時,結合 ΔDN = 10 的檢測閾值和目標演算法,可穩定出檢測 2 µm 的島狀缺陷和 1.2 µm 的針孔缺陷。對於嚴重的晶粒或半透明介電層,偏光同軸或螢光光源可進一步提升偵測的穩定性。

扇出封裝多層 RDL
扇出封裝多層 RDL

跨層維持一致性

進行多層 RDL 檢測時,層與層之間光學特性的差異、翹曲與變形導致的對位誤差,以及來自上層的銅昌粒干擾,都會降低一致性。

為了解決這些問題,系統維持穩定的光學與光源架構,使用同軸明場與暗場切換、偏光或多波長光源,並在成像階段精確控制 DOF 與解析度。在演算法方面,則採用特徵分離濾波與多點非線性失真補償,以及線上預處理,以維持各層間一致的雜訊底值與對比度。

需要針對每個 RDL 層進行穩定、可重複的成像嗎?我們可以提供做法。


相同規格的鏡頭在效能上可能有很大的差異。在 5 µm 線對測試中,鏡頭 A 比鏡頭 B 顯示出更高的對比度;從其輪廓 (藍色) 比鏡頭 B (紅色) 更寬的振幅範圍可以證實。
相同規格的鏡頭在效能上可能有很大的差異。在 5 µm 線對測試中,鏡頭 A 比鏡頭 B 顯示出更高的對比度;從其輪廓 (藍色) 比鏡頭 B (紅色) 更寬的振幅範圍可以證實。

高速檢測與曝光補償的平衡

FOWLP 和 FOPLP 檢測作業,需要在大量特徵中找出 2 µm 的缺陷,同時控制錯誤呼叫,並維持高產量。TDI 技術可以透過多行整合加以改善 SNR ,且不拖慢掃描速度,因此常見於這類應用。

然而,整合作業需要配合超高資料頻寬、寬景光學與光源、精確的同步與穩定的機械等條件;否則效能將受到限制。系統層級的評估,對於決定何時啟用 TDI 以及如何整合 TDI 以平衡光學效能、交貨時間和資料處理能力,以達到最佳效果來說是非常重要的。

晶圓檢測硬體加速即時預處理
晶圓檢測硬體加速即時預處理

硬體加速即時預處理

高速檢測會產生大量資料串流,因此必須將關鍵的預處理移至硬體執行,以降低主機 CPU 的負載。具備整合式 FPGA 處理功能的影像擷取卡,可在資料傳送至 CPU 前執行雜訊濾除、對比強化及形態運算。針對銅晶粒抑制作業,硬體濾波器可進行紋理平滑化,同時保留邊緣細節,確保高速檢測時的穩定性與一致性。

雖然預處理可提高 2D 偵測的穩定性,但當基板翹曲超出可用景深時,就會出現另一個限制;需要採取不同的策略。

扇出式封裝作業中晶圓翹曲演變的示意圖,顯示由於銅再分布層與模具化合物之間的熱膨脹係數 (CTE) 不符,導致 RDL1 到 RDL4 的翹曲度增加。
扇出式封裝作業中晶圓翹曲演變的示意圖,顯示由於銅再分布層與模具化合物之間的熱膨脹係數 (CTE) 不符,導致 RDL1 到 RDL4 的翹曲度增加。

處理多層 RDL 基板翹曲問題

當三層以上 RDL 層疊在一起時,峰谷 (PV) 翹曲通常會超過 40 µm,這已經超過本使用個案所述鏡頭設定的有效檢測景深。在此階段,2D 光學調整已不敷使用。正確的方法是使用 3D 檢測方法,最常見的是雷射三角測定法,可以拍攝微米級精度的高度圖。

透過結合 2D 高速檢測與目標 3D 三角測定,間距檢測可維持 2 µm 的精細度,同時可靠地處理超過 DOF 極限的翹曲。

我們的客戶在 2 µm RDL 檢測中面臨許多權衡:解析度 vs. 速度、缺陷敏感度 vs. 誤判、DOF vs. 翹曲、資料量 vs. 線上需求。我們透過檢視 AOI 系統限制、生產目標和樣品資料,然後針對鏡頭 NA、光源和預處理提供實用的測試和建議,協助縮短試誤過程。這種諮詢方式能更快、更有信心地整合正確的視覺設定。
Park, Benjamin
Park, Benjamin
Head of Optical Solution | Basler APAC R&D

AOI 系統製造商的效能提升

我們的工程支援可確保針對複雜的 RDL 檢測任務,提供正確的設計選擇。此解決方案結合了光學、光源與處理的專業技術,讓 AOI 製造商能快速可靠地滿足 2 µm 檢測需求。

  • 以生產速度進行穩定的 ≤2 µm 瑕疵偵測,即使銅晶粒雜訊和翹曲也不例外。

  • 最佳化的 BF/DF 同軸光源與 FPGA 預先處理,可達到高邊緣偵測穩定性與低誤報率。

  • 讓解析度、交貨時間和處理頻寬達到平衡的系統層級取向。

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