18、半导体芯片组装技术全解析

半导体芯片组装技术全解析

1 芯片嵌入与芯片到晶圆组装

1.1 芯片嵌入的黏附工艺

在芯片嵌入过程中,由于芯片需要嵌入到介电层中,因此整体组装高度(即芯片厚度加上键合线厚度)必须小于树脂厚度。为满足这一要求,开发了三种可能的黏附工艺:
1. 丝网印刷 :当点胶在控制胶量方面达到极限时,丝网印刷不仅能精确控制胶量,还能精准控制胶水的位置。然而,在大型芯片(大于 5 毫米)与丝网印刷的胶水进行键合时,由于胶水表面残留的丝网形貌,会导致空气被困形成空隙。使用模板印刷代替丝网印刷可以产生光滑的胶水表面,从而实现良好的空隙控制。
2. 使用 B 阶段糊剂 :这种方法具有额外的优势。在印刷和干燥糊剂后,电路板的存储或运输不成问题。而且,与标准粘合剂相比,键合结果显示空隙更少。
3. 使用 DAF :适用于低热泄漏功率应用的基线嵌入。

1.2 芯片到晶圆组装

3D 芯片到晶圆组装可以实现最佳的外形尺寸和短信号路径。推荐的芯片到晶圆工艺包括两个步骤:
1. 芯片放置和临时固定 :将芯片放置并临时固定在基础晶圆上。
2. 最终键合 :在批量烤箱中进行最终键合,可选择对芯片施加压力或不施加压力。

这种分离的主要优点是提高了工艺速度,因为焊接时间不会增加每个芯片的放置时间。此外,与晶圆到晶圆应用相比,通过仅将已知良好的芯片放置在已知良好的位置,可以实现更高的良率。

在芯片到晶圆应用中,有不同的方法和

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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