Nano-CT von Hybrid-Kupferbonds

Durch die Kombination modernster Röntgenhardware mit der fortschrittlichen iterativen Rekonstruktionssoftware von Voxray entstanden 3D-Daten von Halbleiter-Hybridbonds in bisher unerreichter Qualität. Der Aufbau erreichte eine Auflösung von 239,8 nm und ein Kontrast-Rausch-Verhältnis (CNR) von 15,81. Damit wurden Poren im Submikrometerbereich und mögliche Delaminationen sichtbar, während sich die Scanzeit um bis zu 50 % verkürzen ließ.

Hybrid-Kupferbonden ist eine aufstrebende Verbindungstechnologie, die die Skalierungs- und Leistungsgrenzen klassischer Bump-Bonds in modernen Halbleiterbauelementen überwindet. Durch direkte Kupfer-Kupfer-Verbindungen mit feineren Pitches bis hinunter zu einigen hundert Nanometern verbessert sie die elektrische Leistung und senkt die Leistungsaufnahme. Das verschafft 3D-IC-Architekturen und High-Bandwidth-Memory einen Wettbewerbsvorteil.

Je komplexer diese Architekturen werden und je kleiner die Pitches der Verbindungen, desto wichtiger werden fortschrittliche Inspektionsmethoden, um Fertigbarkeit und Langzeitzuverlässigkeit sicherzustellen. Die 3D-Röntgen-Nano-Computertomographie (Nano-CT) ist zwar eine unschätzbare Methode zur zerstörungsfreien Strukturcharakterisierung, doch heutige Systeme erreichen oft keine ausreichende Auflösung und können die Scanparameter kaum auf Geschwindigkeit optimieren, ohne die für die Defekterkennung nötige Bildqualität zu opfern.

Um diese Grenzen zu überwinden, kam ein speziell aufgebautes Labor-Nano-CT-System zum Einsatz. Wie Abbildung 1 zeigt, setzt das System auf zwei zentrale Hochleistungskomponenten:

Excillum NanoTube N3: Diese fortschrittliche Röntgenquelle liefert einen außergewöhnlich stabilen und kleinen Brennfleck. Das ist entscheidend, um die geometrische Vergrößerung zu maximieren und so eine hohe Auflösung zu erreichen.

DECTRIS EIGER2 X CdTe 1M-W: Dieser photonenzählende Detektor eliminiert dank seiner Energieschwellen das übliche Ausleserauschen. Zusammen mit der hohen Effizienz seines Cadmiumtellurid-Sensors ist er ideal für photonenlimitierte Bildgebung wie die Labor-Nano-CT.

Abbildung 1: Der Röntgen-Nano-CT-Aufbau aus einer Excillum NanoTube N3 Röntgenquelle und einem photonenzählenden DECTRIS EIGER2 X CdTe 1M-W Detektor. Der Ausschnitt zeigt die nah an der Quelle montierte Probe (Quelle: Paper, Abb. 1).

Als Testprobe für diese Fallstudie diente ein AMD Ryzen 7 5800X3D Prozessor. Dieses Serienprodukt verbindet seine CPU-Kerne und den V-Cache per Hybridbonding. Die internen Bondpads haben einen Durchmesser von 3 µm und sind mit einem Pitch von 9 µm angeordnet. Weil die maximale geometrische Vergrößerung in einem Nano-CT-Aufbau eine volle 360°-Rotation sehr nah an der Röntgenquelle erfordert, musste die Probe stark verkleinert werden. Wie Abbildung 2 zeigt, erfolgte die erste Präparation mit einem Dremel. Anschließend wurde per Präzisions-Laserschnitt eine Säule im Submillimeterbereich herausgetrennt, die genau den interessierenden Bereich enthält.

Abbildung 2: Ablauf der Probenpräparation: erste Freilegung mit einem Dremel, gefolgt von einem Laserschnitt, der eine Probe im Submillimeterbereich für die 360°-Rotation nah an der Röntgenquelle erzeugt (Quelle: Präsentation, Seite 8).

Die Studie nutzte drei unterschiedliche Scanstrategien, um Auflösung und Aufnahmeeffizienz zu bewerten.

• Der erste Referenzscan nutzte einen 550-nm-Brennfleck bei 60 kV und eine Energieschwelle des Detektors von 5 keV. Dabei wurden in 4,44 Stunden 1600 Projektionen aufgenommen.
• Ein zweiter, hochauflösender Scan optimierte die geometrische Vergrößerung und nutzte einen kleineren 400-nm-Brennfleck bei 80 kV. Dadurch verkürzte sich die Scanzeit auf 2,5 Stunden.
• Um die Effizienz des photonenzählenden DECTRIS-Detektors zu zeigen, wurde schließlich ein dritter Scan mit erhöhten 160 kV und einem am Detektor eingestellten Energiefenster von genau 5–25 keV durchgeführt.

Durch dieses Energiefenster wurden hochenergetische Photonen, die nicht zum Bildkontrast beitragen, ausgeschlossen, sodass die Quelle mit höherer Emissionsleistung betrieben werden konnte. Mit dieser Strategie verdoppelte sich die Zahl der gezählten Photonen, die die Probe durchdringen, von durchschnittlich 2078 auf 4126 Counts. Das zeigt, dass sich die Scanzeit bei gleicher Anzahl nutzbarer Photonen um 50 % verkürzen lässt.

Die aufgenommenen Projektionen wurden mit der Quantum Reconstruction Technique (QRT) von Voxray rekonstruiert. Dieses iterative Verfahren löst die Lambert-Beer-Gleichung unter Berücksichtigung des polychromatischen Röntgenspektrums. Zusätzlich verfeinert es die Geometrie und wendet eine Total-Variation-Entrauschung an, um Probendrift und begrenzten Photonenfluss auszugleichen.

Inspektion der Bondstrukturen und Schichten

Die resultierenden 3D-Daten ermöglichen eine detaillierte Darstellung des inneren Aufbaus des Bauteils, einschließlich der Umverdrahtungslagen, der Kupfersäulen und der Hybridbond-Grenzfläche. In den Umverdrahtungslagen wurden Leiterbahnen mit einer Breite von etwa 200 nm und einem Pitch von 600 nm klar aufgelöst.

Abbildung 3: Rekonstruierte CT-Schnitte. Oben: horizontale Schnitte durch zwei Umverdrahtungslagen und die Bond-Grenzfläche, verortet in einem vertikalen Schnitt. Unten: vertikaler Schnitt durch die Hybridbond-Strukturen.

Die Inspektion dieser Strukturen zeigt Poren im Submikrometerbereich und Dichteschwankungen über die Bondpads sowie lokal dunklere Bereiche, die auf mögliche Schäden an der Metallstruktur hindeuten. Vertikale Schnitte zeigen außerdem leichte Fehlausrichtungen und Versätze der Kupfersäulen und Bondpads.

Abbildung 4: Hochaufgelöste QRT-Schnitte durch die Hybridbond-Grenzfläche. Oben: Bondpads mit Poren im Submikrometerbereich. Unten: vertikaler Schnitt mit Dichteschwankungen über die Pads.

Messtechnik und quantitative Analyse

Über die visuelle Inspektion hinaus liefert QRT eine klare Grauwerttrennung zwischen den gescannten Strukturen und dem Hintergrund. Dieser Kontrast erleichtert eine automatische 3D-Schwellwertsegmentierung für die Messtechnik. Zur Vermessung der Strukturen wurde ein Wandstärken-Mesh berechnet, indem die größtmöglichen Kugeln in die segmentierten Volumen eingepasst wurden.

Abbildung 5: 3D-Rendering der segmentierten Hybridbonds und Kupfersäulen, farbcodiert nach Strukturdicke, mit einem Histogramm für die quantitative Maßanalyse.

Nachdem Objekte mit einem Seitenverhältnis größer als 2 herausgefiltert wurden, um die Kupfersäulen auszuschließen, wurden 32 einzelne Bondpads analysiert. Auf Basis der extrahierten 3D-Meshes ergaben die Messungen des maximalen Feret-Durchmessers einen gewichteten mittleren Pad-Durchmesser von 3,02 µm bei einer Standardabweichung von 61,70 nm.

Vergleich der Rekonstruktionsverfahren: QRT vs. FDK

Das klassische Feldkamp-Davis-Kress-Verfahren (FDK) ist mit etwa 15 Sekunden plus 5 bis 10 Minuten für die Jitter-Korrektur deutlich schneller. Das iterative QRT-Verfahren benötigt etwa 3 Stunden, bietet dafür aber messbare Verbesserungen der Bildqualität.

FDK

QRT

Abbildung 6: Visueller Vergleich der Bildqualität zwischen einer klassischen FDK-Rekonstruktion ohne Entrauschung (links) und der iterativen QRT-Rekonstruktion von Voxray (rechts).

Im quantitativen Vergleich des optimierten Scans erreichte die QRT-Rekonstruktion ein Kontrast-Rausch-Verhältnis (CNR) von 15,81, gegenüber einem CNR von 7,66 bei der FDK-Rekonstruktion. Auch der Grauwertunterschied zwischen den Strukturen und dem Hintergrund war mit QRT größer, mit einem Verhältnis von 13,2 gegenüber 1,7 bei FDK. Beide Rekonstruktionen wiesen ein ähnliches Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) auf: 12,34 dB bei QRT und 12,68 dB bei FDK.

Abbildung 7: Auflösung der rekonstruierten Volumen, gemessen mit der Linienbildfunktion (LSF), die aus einem Linienprofil über eine scharfe Kante abgeleitet wurde.

Die physikalische Auflösung der rekonstruierten Schnitte wurde mit der Linienbildfunktion (LSF) gemessen. Die FDK-Rekonstruktion erreichte eine Auflösung von 303,0 nm. Durch die kontinuierliche Geometriekorrektur während der Iterationen erreichte QRT eine Auflösung von 239,8 nm. Dieser Wert kommt der theoretischen Auflösungsgrenze von 200 nm sehr nahe, die sich aus dem 400-nm-Brennfleck der Röntgenquelle ergibt.

Da Hybridbond-Verbindungen immer weiter schrumpfen, müssen sich Röntgen-Inspektionsverfahren weiterentwickeln, um den Anforderungen moderner Halbleiter-Packages gerecht zu werden. Diese Studie zeigt, dass hochauflösende Röntgen-Nano-CT, die photonenzählende Detektoren mit fortschrittlichen iterativen Rekonstruktionen wie QRT kombiniert, hochwertige 3D-Daten liefert, mit denen sich Poren im Submikrometerbereich, strukturelle Versätze und mögliche Delaminationen erkennen lassen. Dieser physikalische, simulationsbasierte Ansatz liefert verlässliche Datensätze für die quantitative Messtechnik, ohne die Unsicherheiten KI-basierter Filter. Zwar ist die Nano-CT durch strenge Anforderungen an die Probengröße und längere Rekonstruktionszeiten im Vergleich zu klassischem FDK eingeschränkt, sie bleibt aber der Maßstab für die genauesten volumetrischen 3D-Daten und die höchstmögliche Auflösung in Fehleranalyse und Prozessoptimierung.

Dieser Artikel basiert auf den Forschungsergebnissen und Daten des Papers „3D Analysis of Hybrid Copper Bonding through X-ray Photon-Counting Nano-CT Imaging“, vorgestellt auf der 2026 IEEE 76th Electronic Components and Technology Conference (ECTC).