14、超薄芯片加工与系统集成技术全解析

超薄芯片加工与系统集成技术全解析

1. 超薄晶圆加工的临时键合技术

在超薄晶圆加工中,临时键合技术至关重要。有一种临时键合技术采用了释放层进行解键合。在真空键合和键合层固化过程中,表面形貌能得到良好的平整。这种技术可使晶圆堆叠的分离变得相对容易,通过倾斜手柄晶圆和器件晶圆(两者固定在特定的真空夹具上),拉伸力只需克服窄线上的键合粘附力,解键合线会从晶圆边缘向边缘扩展。分离步骤还会去除释放层,使器件晶圆再次摆脱聚合物材料。所使用的键合聚合物能承受高达300°C的温度,这为后续的加工步骤提供了广泛的可能性。

不同的临时键合技术各有优缺点,具体如下表所示:
| 临时键合技术 | 优点 | 难点 |
| — | — | — |
| 胶带 | - 易于应用和去除
- 室温键合,键合周期短
- 晶圆减薄时支撑良好 | - 温度稳定性低
- 晶圆边缘对湿化学物质无密封作用
- 热传递低
- 热膨胀系数与半导体不匹配 |
| 旋涂粘合剂 | - 键合层厚度均匀
- 能够嵌入表面形貌并支撑晶圆边缘
- 湿化学过程中边缘密封良好 | - 解键合后需剥离粘合剂
- 键合通常需要加热、加压和真空,键合周期长
- 温度稳定性有限 |
| 释放层和旋涂粘合剂 | - 无需或便于清洁超薄晶圆
- 能够嵌入表面形貌 | - 解键合时机械力必须仔细控制 |
| 静电键合 | - 无需粘合剂,无需清洁
- 键合和解键合非常简单
- 温度稳定性 > 400°C,热性能与器件晶圆相同
- 与其他载体技术兼容性好,便于超薄晶圆转移
- 能

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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