异构集成重新塑造失效分析, 基于芯粒（chiplet-based）的架构参与其中, 混合键合也助力于对失效分析的重塑, 背面技术同样在重塑失效分析这件事上发挥作用, 日益埋入式的封装结构也正进行着对失效分析的重塑。

如何看待这一转变, 从业人员有怎样的看法呢, 为了弄清楚这个, 佛罗里达大学的一个团队, 向好多参与半导体设计、封装、系统、工具以及失效分析的组织机构, 发放了一份匿名调查问卷。这份问卷收集到了大约一百份回复, 并且深入探讨了组织的背景, 探讨了支持的产品领域, 探讨了失效分析的未来重点, 探讨了关键瓶颈, 探讨了样品制备挑战, 探讨了新兴架构特有的痛点, 还探讨了对工作流程加速和数据标准化的需求。

结果呈现, 在受访者里头, 异构集成、Chiplet以及三维产品占据着主导地位, 其占比达69% ；对于封装和异构集成失效分析, 重要性评分是最高的, 达到了7.92分, 而满分是10分。众多受访者觉得混合键合是分析难度最大的新架构, 占比为54% ；高分辨率无损成像被认定为未来最为重要的加速器, 其评分为8.18分, 满分是10分；有83%的受访者对正式的数据标准化框架表示支持。

关于完整的调查数据, 其具体内容可查看附录 A（表 II）当中, 这样做一方面可以提升透明度方面的表现, 另一方面能够为未来的基准测试提供相应支持。

引言

器件级定位、物理拆解、材料表征以及在相对易于接近的半导体结构中进行根本原因隔离所关联的通常是传统的失效分析, 这种模型依旧重要, 然而现代产品的结构已然有了改变。

图表 1 呈现出半导体失效分析变化进程, 由以往以器件作为核心的分析方式朝着先进异构集成技术必备的多抽象程度的层次分析转变 , 具备先进属性的封装, 扇出技术, Chiplet , 三维堆叠, 背面供电以及混合键合等技术已把失效机制再度分配至界面, 埋入式互连, 封装材料, 热通路以及组装引发的应力等诸多层面 , 所以, 失效分析如今需要于多个抽象层次里展开, 并非仅仅限定在晶体管或者互连领域。

这种转变带来了两种相关的压力。

i) 物理范畴内, 针对目标区域而言, 其更具难以接近的特质, 几何形状存有更为脆弱的状况, 而具备破坏性特点的制备行为, 极有可能对正在进行研讨的缺陷造成扭曲。

二）在信息层面, 有效的诊断愈发依靠把电气方面相关信息、物理方面相关信息、热学方面相关信息、成像方面相关信息、工艺方面相关信息以及封装方面相关信息整合到一个连贯的解释里, 所以, 此领域不但需要更好的仪器, 而且需要更强大的工作流程集成, 以及工具和团队之间更高效的数据交接。

为了研究从业人员如何看待这种变化，我们开展了一项调查：

i) 有无晶圆厂公司的人员参与, 有 OSAT 和封装机构的人员参与, 有系统和 OEM 公司的人员参与, 有 EDA 和工具供应商的人员参与, 有失效分析实验室的人员参与, 有大学的人员参与, 还有其他机构的人员参与。

ii) 此次调查, 重点关注会对当下失效分析造成影响的实际障碍, 特别是在先进封装领域, 此外, 还有异构集成领域。

本文目的并不只是单单罗列调查结果, 而是要解读为当作失效分析着重点发生更深广泛转变的证据之呈现。为达成完全透明之意图, 完整的调查结果被列在附录 A（表 I）当中, 是这样的情形。

调查范围及受访者概况

这一回的调查, 收集了约一百份匿名回复, 来自半导体生态系统的多个领域, 机构构成包含:

a) OSAT 和封装机构（22%）

b) 无晶圆厂公司（19%）

c) 失效分析实验室（16%）

d) 系统和 OEM 机构（10%）

e) EDA 和工具供应商（10%）

f) 以及另外 23% 的受访者归类为“其他”。

评论于“其他”类别中显示, 参与者涵盖学术机构、建模与仿真团队、原型制作与测试机构以及专业材料供应商, 如此一来, 调查范围跨越了单单的大批量生产范畴。图 2 将现代半导体失效分析关键领域的百分比分布呈现出来, 着重聚焦于封装、无晶圆厂生态系统、EDA/工具供应商以及人工智能辅助分析方法。

总结调查主要量化指标的是表I , 这些指标会在后续章节里被详细讨论 , 建议读者去参考附录A中的表II得出完整调查结果。

故障分析领域的重要性

被要求的参与者, 得依据十分制, 去对未来几年里几个作故障分析领域的重要性开展评分, （此结果见表I）。结果相当具备启发性: 它们并非是在暗示器件级方法正处在失去价值的状况；而是在表明封装耦合以及系统耦合问题当下是需要和传统的器件级工作有着同等程度、同样效果的战略关注。

具有最高平均得分的是封装和异构集成故障分析, 分数为7.92分, 此乃满分10分的情况。紧接着的是系统级故障分析, 其得分是7.56分；器件级故障隔离得分为7.51分；器件级的物理分析得分为7.03分。值得特别留意的是这一排名, 原因在于有这样的情况: 封装和异构集成故障分析的得分超出了传统的器件级故障分析类别。实际上, 这反映了多种因素引发的诊断负担, 这些因素包括芯片到晶圆集成, 扇出封装, 大尺寸基板, 埋入式界面, 跨域信号通路, 还有热机械相互作用, 然而, 传统的以器件为中心的流程并不能涵盖这些因素。

因此, 该调查支持这样一种观点, 失效分析正处于向上扩展的状态, 它从晶体管级结构开始扩展, 进而扩展到界面, 而后又扩展到组件, 最终还扩展到与现场相关的系统行为。

当前工作流程执行瓶颈

该调查还对最关键的组织挑战做了考察, 虽然个人评分会因类别不同而不一样, 但最主要的压力集中在封装级缺陷上, 集中在准备相关的访问问题上, 还集中在将标准化数据与基于人工智能的解释相集成的困难上。这些结果应当被视作一个相互关联着的问题, 而不是孤立的抱怨。在先进的封装技术里, 缺陷只有在这样的情况下才能够被解释: 要正确打开样品, 要以足够的分辨率对隐藏区域进行成像, 并且要将所得数据与电气行为关联起来, 与工艺历史关联起来, 与设计意图关联起来。

开放式的这种回答强化了。需要要求参与者, 可以将故障机制与之直接联系到功能行为之上, 以此增强建模以及验证方面的能力, 并且还要建立起一种工作流程, 这种工作流程能够处理日益复杂的产品, 同时与成本和延迟不成合适比例。多条所提出来的评论明确指出，传统的故障分析的方法速度实在是太慢, 而且成本太高, 并且在某些特定的情况之下, 针对高度集成的系统而言, 是不足以去确定真正的根本原因的。这样的一种担忧是与定量反馈相互符合的, 这表明工作流程的可扩展性直到现在已经成为了一个相当重要的技术问题。

样品制备与成像的局限性

样品制备依旧是此次调查里所发现的极为关键的瓶颈之一, 具体面临的问题涵盖, 怎么在不引入伪影之时制备超薄片层, 怎么于先进的后端互连以及低介电常数结构当中达成精确的分层, 怎么获取诸如BSPDN、TSV、TGV以及混合键合界面这类感兴趣的区域, 还有怎么稳定地制备遭受弯曲或者翘曲影响的大型或者非标准几何形状的样品, 这些可不是无关紧要的程序性不便。很多先进封装里, 暴露结构的行为, 有可能改变断裂路径, 会重新分布应力, 能抹平界面, 还或许去除可靠根本原因识别所需的证据。

有一项与之相关的调查问题, 该问题询问了, 哪些成像或者分析方法是最迫切需要改进的呢。无损分析方法被选择的频率, 远远地高于有损分析方法。具体的情况是像下面这样的:

• 72%的受访者倾向于改进无损方法，而

• 28%的受访者倾向于改进有损方法。

这一结果是特别重要的, 其原因在于, 它显示出业界对于在出现不可逆的损坏以前, 开展更深层次的可观测性, 是有着强烈需求的。本节里的开放式回应再三给出这般要求: 其一, 是更高的分辨率；其二, 为更大的穿透深度；其三, 乃更快的处理速度；其四, 是更精确的重建；其五, 为多模态成像；其六, 要具备在不干扰组件的情形下定位真实三维体积内缺陷的能力；其七, 是纳米空隙检测以及高分辨率三维X成像；其八, 要更好地明白怎样在数据有限且可信度受限的状况下运用人工智能。与此同时, 破坏性分析的需求, 继续对技术提出了很高要求, 这要求涵盖用于易碎材料的低温扫描电镜, 还有低剂量透射电镜, 以及亚埃级计量, 另外还有超薄片制备。总之而言, 这些发现表明, 面向未来的失效分析, 将会依赖于微创筛查, 以及精心设计的破坏性确认, 两者之间更紧密的配合。

新兴架构及其痛点

那份调查相当清晰地揭示出了特定架构所面临的挑战, 针对被问到目前分析哪种新型架构最为困难这一状况, 混合键合收获了百分之五十四的回复, 此回复比例远远高于全包围栅极器件的百分之二十四、背面供电网络的百分之十四以及其他类别的百分之八。这强有力地表明, 混合键合已然成为了当前失效分析领域的核心挑战。

针对混合键合的调查结果指出了三个主要的技术障碍：

这些结果揭示了混合键合极具挑战性的原因, 即诊断要对界面成像、样品制备精度以及封装级的力学性能同时把控。失效的特征也许局限在局部, 然而其根源可能跟整体翘曲、对准误差、氧化层状况、铜层形貌以及工艺引发的应力存在关联。

环栅技术遭遇各式各样但又存在关联的挑战, 于环栅分析里, 56%的受访者觉得电探测或者纳米探测进程当中致使的结构损伤乃是主要难题, 然而44%的受访者却认为在不损器件完整性情形下开展层化是主要难题, 这般的分布表明, 访问自身正在变成故障分析的风险之一, 在高度精简的结构内, 准备器件或者接触器件的操作有可能会改变正在被分析的证据。

同样, 于背面供电网络这一分析里, 75%的受访者觉得从背面开展电探测或者纳米探测是最为困难的问题, 另外25%的受访者提到将埋入式电源轨里边的缺陷进行定位以及隔离属于主要问题。这些反馈验证了, 背面供电网络分析面临的主要挑战不只是定位方面, 还在于怎样借助日益隐蔽的架构来实施实际的测量访问。

图3呈现出受访者针对新兴半导体技术优先级的百分比分布情况, 其中混合键合技术受到的关注程度最高 , 其次是环栅（GAA）器件以及背面供电网络（BSPDN）, 这一状况反映出行业正朝着先进的异构集成以及下一代器件架构进行转型。

评论聚焦三维异构集成整体, 进一步扩展了此图景, 参与者提及过多方面引发问题如散热相关突出困难, 电磁兼容性方面有状况, 还有有源嵌入式组件惹出困扰。之后谈到芯片间故障隔离环节成难题, 热膨胀系数不匹配出麻烦, 混合键合质量处于不佳遭遇, 电源传输有状况难题在其中。又讲到信号完整性也有状况, 跨多个芯片和抽象层的交互部分涉及多样事宜等问题。

这些反馈显示出, 三维异构集成里头的故障分析, 从本质上来说, 是一个存在多个尺度的问题。其根本原因, 或许再也没办法单纯地映照到某一个工艺模块, 或者某一个结构层上面, 如此一来, 就突出了封装设计、工艺知识、特性分析以及可靠性解释之间, 更优整合的那种必要性。

哪些措施最能加速未来的故障分析？

于已被提出的改进范畴里面, 针对于埋地结构以及先进封装的高分辨率无损成像技术收获了最为高的平均分, 此平均分为 8.18 分, 是满分 10 分的情况。人工智能以及机器学习达成的缺陷检测以及分类紧邻其后面, 得分为 7.2—7 分, 此分数基于满分 10 分而言。将来自多模态数据源的标准化数据予以整合, 这里的多模态数据源像电气故障分析、物理故障分析、X 射线以及数据融合, 并非仅仅去改进单个工具, 在这方面同样是一项重要的改进办法。

图4呈现出新兴失效分析技术的平均重要性评级, 着重凸显了先进成像、人工智能辅助缺陷分类、数据集成以及自动化样品制备于下一代半导体封装里的重要性, 此结果为未来发展给予了切实可行的路线图。

首先，必须以足够的分辨率和吞吐量使埋藏结构更加清晰可见。

其次，必须使多种模态的输出更容易对齐、比较和解释。

第三, 人工智能能够发挥作用, 唯一的条件是, 底层数据足够标准化, 这种标准化要达到能够支持可靠的训练, 以及能够支持可靠的验证的程度。

于由此, 此项调查并非把人工智能看作是专家失效分析的替代物, 而是将人工智能给定位成了一种加速器, 唯有在成像质量得以提升后, 人工智能方可真正发挥其作用, 并且是在数据质量提升后, 人工智能才能 truly 奏效, 同时是在工作流程一致性提升后, 该人工智能才会切实发挥功用。

标准化与数据基础设施

在此次调查里头, 最能够达成一致看法的结果当中有一个是标准化, 有高达83%的受访者表明, 在业界对于扇出型晶圆级封装、2.5D中介层、3D堆叠芯片以及混合键合等先进封装技术, 是需要去制定正式的数据标准化框架的, 而只有17%的受访者持有相反的意见, 与之相关的开放式评论对其中的缘由作出了解释。参与者需要制定标准化的互连定义, 还要制定一个关于接口的定义, 以及通用的故障分析数据格式, 还有交接流程, 更完善的统计报告规范需制定, 用于人工智能和机器学习的基准数据集也要有, 标准化的样品制备技术得有, 工具与EDA和测试生态系统的集成要做, 能够捕捉电气意图的端到端可追溯性元数据要准备, 能捕捉热机械意图的端到端可追溯性元数据同样要准备。

调查结果由图5显示, 这表明受访者觉得先进半导体技术所需的故障分析工具和方法更多。绝大多数受访者（83%）觉得现有方法得进一步发展, 从而应对现代封装以及异构集成架构不断增长的复杂性。与此同时, 少数人的观点同样重要。反对标准化的受访者并非否定严谨性；相反, 他们发出警告, 单一的僵化框架有可能无法适应各种各样的问题、制造商以及应用。

他们亦表明, 过度之标准化大概会对创造力予以抑制, 且于专有环境里难以施行。这就意味着, 最为有效的路径或许是分层标准化模型。核心元数据能够标准化, 报告结构能够标准化, 多模态交接规范能够标准化, 而详尽的分析策略理应维持充足之灵活性, 用以适配产品特定之限制。

讨论

综合来看，调查结果支持关于失效分析发展轨迹的三个主要结论：

首先, 失效分析之重心, 正由以器件为中心的学科, 往封装、接口以及系统级诊断转变。此转变并非是要降低器件级方法的重要度, 乃是在表明, 今后的失效分析, 必须愈发关注封装之复杂性、异构集成, 以及电气、热、机械、光学与材料等诸多领域间的跨域相互作用。这种转变, 对于硅光子学、共封装光学器件、混合电子光子集成、背面供电以及三维集成等新兴技术而言, 格外重要, 因为在这些技术里, 失效机制或许不再局限于单个晶体管、金属线或者芯片。在这些系统里, 失效分析得考量光损耗, 还得顾及热漂移, 也要考虑耦合效率, 波导损伤同样要考虑, 界面分层不能遗漏, 污染情况需留意, 应力致使的错位得思考, 封装级退化也得纳入考量范围, 这些相互关联的因素, 都会造成性能降低。

其次, 调查发觉的最难应付的问题当属耦合问题, 混合键合需要同时控制访问、成像、反处理保真度以及结果解读, 背面供电同样需要同时控制这些方面, 硅光子学也不例外, 三维集成亦是如此。举例而言, 在光子系统里, 仅凭借传统的电学故障分析或许并不足以将问题解决, 原因在于故障有可能源自光模式限制的改变、光纤到芯片的耦合情况、谐振器失谐状况、加热器不稳定现象或者机械引发的波导变形。同样, 于混合键合以及垂直集成系统里, 相关缺陷有可能隐匿于多个功能层的下方, 需结合无损检测的方法, 还有目标横截面分析的方法, 以及电学表征的方法和材料分析的方法等多种方式。这些例子显示出, 未来的故障分析工作流程必然要更加具备多模态的特点, 更拥有物理特性, 而且更着重于应用特定性。

首先, 仪器设备的重要等级与数据基础设施的重要等级差不多。其次, 要是不存在标准化的多模态数据结构, 不存在过程可追溯性, 不存在检测结果与设计意图之间的联系, 那么哪怕是高质量的测量结果, 也可能会孤立存在，并且难以转变成可重用的工程知识。然后, 一个相当重要的方向是, 把失效分析也就是FA, 更紧密地整合到生产线以及近生产线过程监控里。最后, 仅仅在完成制造或组装或封装级认证之后才开展失效分析, 成本是高昂的, 耗时又费力, 有时甚至已经太晚了, 没办法充分判定根本原因。所以, 往后的失效分析要更靠近制造流程, 从而在紧接着的工艺步骤于增添额外价值以前, 探测到像晶圆翘曲、键合界面不均衡、光学对准偏移、污染特性、介电损伤或者工艺导致的应力等早期指标。

这种在线方向, 也就是英语里说的in line direction, 它理所必然且不是人工故意造成地和开发那个先进电子制造以及封装的数字孪生体系产生关联。该数字孪生能够整合诸如设计文档、工艺参数、检测数据、计量方面输出结果（这个词用在这里是计量领域中各种方式比如设备仪器能给出的结果那种意思）、电学测试最终得出的情况结果、光学测量获得的东西以及物理失效分析观测所得到的情况结论等这些内容, 把它们整合成器件或者封装的一种统一呈现方式里。这样的框架, 不仅准许把失效分析结果运用到失效后诊断方面, 还能够拿来使用在预测学习上面, 还可以用于工艺校正, 也能用于良率提升这项工作, 并且还可用于可靠性预测, 进而让失效分析变成闭环工程系统的一部分, 并非仅仅只是最终阶段的活动而已。

发现里有项特别重要的, 是这个调查把物理瓶颈跟组织优先事项连上了, 受访者不只是单独地想要更好的显微镜或者算法, 而是暗中指向了一个整合的工作流程, 它从早期定位以及过程感知监控开端, 经过微创成像, 必要时转向有针对性的破坏性分析, 最终弄出一个能把观察结果和设计意图、工艺历史以及系统行为联系起来的数据框架。这是一种故障分析模型, 它比传统单芯片调试模型要求更高, 然而就是先进封装、异构集成、硅光子学以及未来系统级电子技术正日益需要的模型。

结论

此文剖析了一项面向约百名参与者开展的行业调查, 此项调查意在明晰先进半导体技术之中失效分析的当下以及未来所需内容的情况。其结果显示, 异构集成、Chiplet以及三维产品当前在受访者所关注的方面占据着主导地位, 封装和异构集成失效分析已然成为排名最为靠前的战略重点领域。混合键合被视作是分析难度最大的新型架构, 高分辨率无损成像被认定为是加速失效分析的最为重要的技术, 标准化数据框架则是业界普遍存在的需求。

更宽泛的信息为, 失效分析已没办法简简单单地就被说成是一整套相互不存在关联的检测步骤了。于先进封装以及异构集成范畴里, 失效分析得被看成是一种协调好的诊断系统，此系统把材料、结构、接口、封装力学、设计背景还有数据基础设施连接到一起。这般的基于调查的研究有着重大价值, 原因在于它揭示出了从业人员觉得该系统里最大的障碍处在什么地方。完整的调查数据（查看附录A表I）有益于提升透明度, 方便未来工作的可复制性以及基准测试。目前研究结果显示, 故障分析的未来, 会取决于无损可观测性的发展, 会取决于考虑工件的样品制备的发展, 会取决于特定架构的诊断策略的发展, 还会取决于灵活但正式的数据集成框架的同步发展。

附录 A

表格二, 完整呈现的行业调查结果, 关于进先封装以及异构集成当中的失效分析。

正文所述调查的所有定量以及定性结果, 被列在了下表之中, 此表的目的在于提升透明度, 从而便于进行基准测试, 并且能为未来的对比研究给予支持, 百分比体现的是选择每个选项的受访者所占比例, 重要性评分实行的是10分制。