12、3D-IC技术:从芯片集成到测试芯片的全面解析

3D-IC技术:从芯片集成到测试芯片的全面解析

1. 3D集成中的键合技术

在3D集成技术里,键合技术是实现芯片堆叠和电气连接的关键。其中,Cu - Sn/Cu - Sn键合备受关注,这种键合方法中,键合后形成的金属间化合物的热稳定性极为重要。

在晶圆对晶圆(wafer - to - wafer)键合时,即便两片晶圆键合完成,仍需在上层晶圆和下层晶圆之间建立电气连接。通常会使用Cu - Sn或Cu - Sn - Ag等金属微凸块来达成这一目的。为了同时实现晶圆键合和电气连接,还提出了混合键合方法,具体如下表所示:
| 混合键合类型 | 晶圆键合方式 | 电气连接方式 |
| — | — | — |
| 图11.5a | 采用粘性有机材料 | 金属微凸块 |
| 图11.5b | 直接氧化物键合 | 金属微凸块 |

此外,还开发出一种独特的混合键合方法,先使用In - Au微凸块对两片晶圆进行临时键合,再向两片晶圆间的狭窄间隙注入液态粘合剂。通过这种方法,成功实现了高密度、小尺寸(2×2 mm)金属微凸块的晶圆键合。

2. 芯片对晶圆键合的3D集成

基于芯片对晶圆(chip - to - wafer)键合的3D集成技术,适合堆叠已知良好芯片(KGD)和不同尺寸的芯片。其制造流程如下:
1. 将带有硅通孔(TSV)的厚IC晶圆粘贴到支撑材料上。
2. 通过机械研磨和化学机械抛光(CMP)从背面减薄晶圆,使TSV底部暴露。
3. 在TSV底部形成金属微凸块。
4. 将带有TSV和金属微凸块的减薄IC晶圆切割成薄芯片。
5. 利用拾取和放置技术及键合工具,将薄芯片从支

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结的混模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关技术难题,结并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融优化等关步骤。; 适人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混智能算法在工程中的应用方法。
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