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聚焦AI載板與玻璃基板全新檢測需求

線上3D X-ray檢測場景拓展

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2.5D/3D 先進封裝已成為效能提升的主流技術路線,而封裝結構越精密複雜,所需檢測維度越高。

產業變局:封裝升級驅動檢測革新

隨著摩爾定律趨緩,先進封裝與高密度電子裝配日益複雜,多層堆疊、微凸塊互連、功率模組等結構對內部缺陷檢測提出更高標準。傳統 2D X 射線成像存在層間遮蔽、無法分層解析的侷限,難以辨識深層隱藏缺陷。

2.5D/3D 先進封裝結構
2.5D/3D 先進封裝結構

2.5D/3D 先進封裝已成為效能提升的主流技術路線。伴隨結構複雜化與尺寸微縮,二維檢測的缺失被進一步放大—影像重疊極易造成缺陷漏檢與誤判。產業已逐步完成從2D平面檢測往3D分層檢測的升級:封裝結構越精密複雜,所需檢測維度越高。

在傳統矽基堆疊封裝持續升級的同時,玻璃基板TGV中介層、AI 伺服器高速 PCB 背鑽孔新製程加速量產,持續擴大三維非破壞檢測市場規模。

AI-300 檢測影像--2D 平面檢測圖(左)和3D 分層檢測圖(右) 。(資料來源:譜睿源)
AI-300 檢測影像--2D 平面檢測圖(左)和3D 分層檢測圖(右) 。(資料來源:譜睿源)

技術模式:檢測對照

目前主流線上3D X-ray主要分兩種運作模式:CT模式與3D-SART模式。CT模式需將待測物進行360度旋轉掃描,並完整重建三維模型,檢測精準度高,但掃描與重建耗時較長,不易導入生產線;3D-SART模式透過平面傾斜掃描搭配迭代重建演算法,可直接輸出指定斷層的清晰影像,檢測效率具備明顯優勢。

須補充說明,3D-SART模式的實作方式隨設備廠商有所差異。以海慶譜睿源X-ray為例,其自研3D層析融合技術採用3D-SART架構,可有效消除多層物料重疊帶來的遮蔽干擾,完整呈現元件內部微觀結構,精準捕捉微米級細微缺陷,同時兼顧量產產線的檢測效率與成像穩定性。

海慶譜睿源3D-SART模式(圖片來源:網路公開科普資料)
海慶譜睿源3D-SART模式(圖片來源:網路公開科普資料)

核心優勢:兼具高精準度與量產效率

相較傳統工業 CT,以 3D 層析融合技術為基礎的檢測方案具備兩大核心價值:

1.分層解析:逐層拆解內部結構,避免影像重疊造成漏檢、誤判,缺陷辨識更精準;

2.產線適配:不需 360 度全周掃描,成像速度快,可建置自動化產線,達成 100% 全檢。

對比切片抽檢、光學檢測等傳統手段,3D X-ray 擁有非破壞檢測、三維量化量測、多層同步成像三大優勢,除可定性辨識焊點缺陷,亦能精準輸出孔深、殘樁長度、通孔填充率等量化數據,符合高精細製程管控需求。

檢測範圍:完整捕捉各類封裝微觀缺陷

設備可全面覆蓋先進封裝全種類缺陷:焊點空洞、虛焊、偏移、層間分層、底部填充不足。

應用場景:跨領域廣泛適用

線上3D X-ray 檢測設備適用半導體、運算硬體、功率元件、光電射頻等多類產線,核心落地場景如下:一、先進封裝:2.5D/3D 堆疊、FC-BGA、系統級封裝 SiP 等,檢測堆疊模組、微凸塊互連焊點品質;二、紅外感測晶片:覆晶晶片裂縫、虛焊、空洞缺陷檢測;三、功率半導體:IGBT、碳化矽功率模組封裝內部焊接品質檢測;四、印刷電路板(PCB / 載板):高密度 PCB、玻璃載板的背鑽孔深度與內部結構缺陷排查。

量產落地:實戰驗證技術實力

當前線上 3D X-ray 已在先進封裝產線達成規模化導入。海慶譜睿源 X-ray 已完成多家頭部封裝廠產線驗證,針對堆疊晶片、微凸塊焊接、底部填充、紅外感測覆晶晶片等常見先進封裝場景,成像清晰、分層精準、設備運作穩定,取得多台設備重複採購訂單。

AI-300 調試場景(資料來源:譜睿源)
AI-300 調試場景(資料來源:譜睿源)

技術驗證結果顯示,其 3D 層析融合演算法針對含鉬元件檢測的專屬影像強化功能,有效改善傳統設備偽影多、對比度不足的痛點。伴隨 AI 伺服器高速載板、玻璃 TGV 通孔等新型高端製程陸續量產,通用型檢測方案難以因應超薄玻璃、多層銅載板的高精細成像與量化檢測需求。

對此廠商啟動專案研發,立項開發 PCB 背鑽孔與 TGV 玻璃通孔專用 3D X 光檢測設備,透過優化射線源、偵測器與影像演算法,新增背鑽深度自動量測、TGV 通孔三維建模等專屬功能,完整覆蓋先進封裝與高階線路板兩大核心市場。

產業展望

隨著先進封裝朝高整合、微型化、複雜化持續演進,非破壞檢測已完成從傳統二維平面成像到三維分層檢測的技術升級,線上 3D X-ray 也成為解決精密封裝產線內部缺陷檢測的主流方案。伴隨 AI 高速載板、玻璃 TGV 通孔等新型高端製程快速產業化,帶動專屬三維檢測技術持續迭代優化。

未來高效能三維非破壞檢測方案將大量導入先進封裝與高階線路板產線,加速高端檢測設備國產替代,持續協助半導體產業優化製程工藝、提升生產良率。

(本文作者何光櫺為海慶科技有限公司業務部總監)

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