하이브리드 구리 본딩 Nano-CT

최첨단 X선 하드웨어와 Voxray의 고급 반복 재구성 소프트웨어를 결합하여 반도체 하이브리드 본딩의 3D 데이터를 전례 없는 품질로 얻었습니다. 이 구성은 239.8 nm의 해상도와 15.81의 대비 대 잡음비(CNR)를 달성하여 서브마이크론 기공과 잠재적 박리를 드러냈으며, 스캔 시간도 최대 50%까지 단축했습니다.

하이브리드 구리 본딩은 첨단 반도체 소자에서 기존 범프 본딩의 미세화 및 성능 한계를 극복하는 새로운 인터커넥트 기술입니다. 수백 나노미터에 이르는 미세 피치에서 구리 대 구리를 직접 연결할 수 있어 전기적 성능을 높이고 전력 소비를 줄이며, 3D IC 아키텍처와 고대역폭 메모리에 경쟁 우위를 제공합니다.

이러한 아키텍처가 점점 복잡해지고 인터커넥트 피치가 줄어들면서, 제조 가능성과 장기 신뢰성을 보장하기 위한 첨단 검사 방법이 매우 중요해졌습니다. 3D X선 나노 컴퓨터 단층촬영(Nano-CT)은 비파괴 구조 분석에 매우 유용한 방법이지만, 현재 시스템은 충분한 해상도를 확보하기 어렵고 결함 식별에 필요한 화질을 희생하지 않으면서 스캔 파라미터를 속도에 맞게 최적화하는 데에도 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 맞춤 제작한 실험실용 Nano-CT 시스템을 사용했습니다. 그림 1과 같이 이 시스템은 두 가지 핵심 고성능 하드웨어를 활용합니다.

Excillum NanoTube N3: 이 첨단 X선 소스는 매우 안정적이고 작은 X선 초점을 제공하며, 이는 기하학적 배율을 극대화하여 높은 해상도를 얻는 데 필수적입니다.

DECTRIS EIGER2 X CdTe 1M-W: 이 광자 계수 검출기는 에너지 임계값 기능 덕분에 일반적인 검출기 판독 잡음을 제거합니다. 텔루르화 카드뮴 센서의 높은 효율과 결합하면 실험실용 Nano-CT처럼 광자 수가 제한된 영상에 이상적입니다.

그림 1: Excillum NanoTube N3 X선 소스와 DECTRIS EIGER2 X CdTe 1M-W 광자 계수 검출기로 구성된 X선 Nano-CT 구성. 삽입 그림은 소스 가까이에 장착된 시료를 보여 줍니다(출처: 논문, 그림 1).

이 사례 연구에서는 AMD Ryzen 7 5800X3D 프로세서를 테스트 시료로 선택했습니다. 이 상용 소자는 하이브리드 본딩으로 CPU 코어와 V-Cache를 연결하며, 내부 본딩 패드는 직경 3 µm, 피치 9 µm로 배열되어 있습니다. Nano-CT 구성에서 최대 기하학적 배율을 얻으려면 X선 소스에 매우 가까운 위치에서 360° 전체를 회전해야 하므로 시료 크기를 크게 줄여야 했습니다. 그림 2와 같이 먼저 드레멜로 1차 가공한 뒤, 정밀 레이저 절단으로 관심 영역을 정확히 포함하는 서브밀리미터 크기의 기둥을 잘라냈습니다.

그림 2: 시료 준비 과정. 드레멜로 1차 분리한 후 레이저 절단으로 X선 소스 가까이에서 360° 회전할 수 있는 서브밀리미터 시료를 만듭니다(출처: 발표 자료, 8페이지).

이 연구에서는 해상도와 획득 효율을 평가하기 위해 세 가지 스캔 전략을 사용했습니다.

• 첫 번째 기준 스캔에서는 60 kV에서 550 nm X선 초점과 5 keV 검출기 에너지 임계값을 사용하여 4.44시간 동안 1600장의 투영을 획득했습니다.
• 두 번째 고해상도 스캔에서는 기하학적 배율을 최적화하고 80 kV에서 더 작은 400 nm 초점을 사용하여 스캔 시간을 2.5시간으로 줄였습니다.
• 마지막으로 DECTRIS 광자 계수 검출기의 효율을 보여 주기 위해 160 kV로 높이고 검출기에 5~25 keV의 정밀한 에너지 윈도우를 설정하여 세 번째 스캔을 수행했습니다.

이 에너지 윈도우를 사용해 영상 대비에 기여하지 않는 고에너지 광자를 제외함으로써 소스를 더 높은 출력으로 구동할 수 있었습니다. 이 전략으로 시료를 통과해 계수된 광자 수가 평균 2078에서 4126 카운트로 사실상 두 배가 되었으며, 유효 광자 수를 동일하게 유지하면서 스캔 시간을 50% 줄일 수 있는 가능성을 보여 주었습니다.

획득한 투영은 Voxray의 Quantum Reconstruction Technique(QRT)으로 재구성했습니다. QRT는 다색 X선 스펙트럼을 고려하여 람베르트-베르 방정식을 푸는 반복 재구성 방법입니다. 또한 시료 드리프트와 제한된 광자 플럭스를 보정하기 위해 기하 구조 정밀화와 총변동(TV) 잡음 제거를 적용합니다.

본딩 구조 및 층 검사

얻어진 3D 데이터로 재배선층, 구리 필러, 하이브리드 본딩 계면 등 부품의 내부 구조를 상세하게 시각화할 수 있습니다. 재배선층에서는 폭 약 200 nm, 피치 600 nm로 배열된 배선이 선명하게 식별되었습니다.

그림 3: 재구성된 CT 슬라이스. 위: 수직 단면에 위치를 표시한, 두 재배선층과 본딩 계면을 지나는 수평 슬라이스. 아래: 하이브리드 본딩 구조를 지나는 수직 슬라이스.

이러한 구조를 검사하면 본딩 패드 전반의 서브마이크론 기공과 밀도 편차, 그리고 금속 구조의 손상 가능성을 나타내는 국부적으로 어두운 영역이 드러납니다. 수직 슬라이스에서는 구리 필러와 본딩 패드의 미세한 정렬 불량과 위치 이동도 확인할 수 있습니다.

그림 4: 하이브리드 본딩 계면을 지나는 고해상도 QRT 슬라이스. 위: 서브마이크론 기공이 있는 본딩 패드. 아래: 패드 전반의 밀도 편차를 보여 주는 수직 슬라이스.

계측 및 정량 분석

QRT는 육안 검사뿐 아니라 스캔한 구조와 배경 사이의 명확한 그레이 값 분리를 제공합니다. 이 대비 덕분에 계측을 위한 자동 3D 임계값 분할이 쉬워집니다. 분할된 볼륨 안에 들어가는 가장 큰 구를 맞춰 두께 메시를 계산하고 구조의 치수를 측정했습니다.

그림 5: 구조 두께별로 색상을 구분한 분할된 하이브리드 본드와 구리 필러의 3D 렌더링 및 정량적 치수 분석을 위한 히스토그램.

구리 필러를 제외하기 위해 종횡비가 2보다 큰 객체를 걸러낸 후 개별 본딩 패드 32개를 분석했습니다. 추출한 3D 메시를 기반으로 최대 페레 직경을 측정한 결과, 패드 직경의 가중 평균은 3.02 µm, 표준 편차는 61.70 nm였습니다.

재구성 방법 비교: QRT vs. FDK

표준 Feldkamp-Davis-Kress(FDK) 방법은 약 15초에 지터 보정 5~10분이 추가되는 정도로 처리 시간이 짧습니다. 반면 반복 재구성 방식인 QRT는 약 3시간이 걸리지만 화질을 측정 가능한 수준으로 향상시킵니다.

FDK

QRT

그림 6: 잡음 제거를 적용하지 않은 표준 FDK 재구성(왼쪽)과 Voxray의 반복 QRT 재구성(오른쪽)의 화질 비교.

최적화된 스캔의 정량 비교에서 QRT 재구성은 대비 대 잡음비(CNR) 15.81을 기록해 FDK 재구성의 7.66을 웃돌았습니다. 구조와 배경 사이의 그레이 값 차이도 QRT가 더 커서, FDK의 1.7에 비해 13.2의 비율을 보였습니다. 두 재구성의 신호 대 잡음비(SNR)는 QRT 12.34 dB, FDK 12.68 dB로 비슷했습니다.

그림 7: 날카로운 에지를 가로지르는 라인 프로파일에서 얻은 선 퍼짐 함수(LSF)로 측정한 재구성 볼륨의 해상도.

재구성 슬라이스의 물리적 해상도는 선 퍼짐 함수(LSF)로 측정했습니다. FDK 재구성은 303.0 nm의 해상도를 보였습니다. QRT는 반복 과정에서 연속적인 기하 보정을 적용하여 239.8 nm의 해상도를 달성했습니다. 이는 400 nm X선 소스 초점 크기로 정해지는 이론적 해상도 한계인 200 nm에 매우 근접한 값입니다.

하이브리드 본딩 인터커넥트가 계속 미세화됨에 따라 X선 검사 기술도 첨단 반도체 패키징의 요구를 충족하도록 발전해야 합니다. 이 연구는 광자 계수 검출기와 QRT 같은 고급 반복 재구성을 결합한 고해상도 X선 Nano-CT가 서브마이크론 기공, 구조적 이동, 잠재적 박리를 식별할 수 있는 고품질 3D 데이터를 제공함을 보여 줍니다. 이 물리 시뮬레이션 기반 접근 방식은 AI 기반 필터링의 불확실성 없이 정량 계측을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 보장합니다. Nano-CT는 엄격한 시료 크기 요건과 표준 FDK보다 긴 재구성 시간이라는 제약이 있지만, 고장 분석과 공정 최적화에서 가장 정확한 3D 볼륨 데이터와 최고의 해상도를 얻기 위한 기준으로 남아 있습니다.

이 글은 2026 IEEE 76th Electronic Components and Technology Conference(ECTC)에서 발표된 논문 "3D Analysis of Hybrid Copper Bonding through X-ray Photon-Counting Nano-CT Imaging"의 연구와 데이터를 바탕으로 작성되었습니다.