《炬丰科技-半导体工艺》晶圆减薄工艺及其关键性
书籍:《炬丰科技-半导体工艺》
文章:晶圆减薄工艺及其关键性
编号:JFKJ-21-279
作者:炬丰科技
摘要
晶圆薄化是实现集成电路小型化的主要工艺步骤,硅片背面磨至70微米的厚度被认为是非常关键的,因为它很脆弱。本文将讨论关键设备检查项目的定义和设置险。 所涉及的设备是内联晶圆背面研磨和晶圆安装。本研究采用定性方法,通过应用过程映射来识别关键字过程步骤。 结果表明,建立了关键设备子流程 步骤如研磨,分层和胶带。
介绍
电子封装的发展同时也预测了对更薄架构的需求集成电路封装内部如较薄的基材,模盖,胶粘剂粘合介绍了线厚和模具厚度。
问题解决
为了实现晶圆或硅片的细化,需要使用超精密研磨机[1]进行。现在,有几个问题和要求在扩散过程中遇到开发到制造阶段。
精算估值
材料晶圆减薄将集中在200毫米晶圆尺寸使用超细背部研磨机。设备将有一个完整的晶圆回磨,工艺:粗、精、CMP; 和连接到一个完整的晶圆贴片过程。
设备
《炬丰科技-半导体工艺》晶圆减薄工艺及其关键性相关推荐
- 《炬丰科技-半导体工艺》磷化铟晶片的研磨减薄
书籍:<炬丰科技-半导体工艺> 文章:磷化铟晶片的研磨减薄 编号:JFKJ-21-680 作者:炬丰科技 摘要 InP晶圆,尺寸为2英寸.通过杯型金刚石轮机械研磨,直径成功研磨至100m. ...
- 《炬丰科技-半导体工艺》半导体晶圆键合
书籍:<炬丰科技-半导体工艺> 文章:半导体晶圆键合 编号:JFKJ-21-412 作者:炬丰科技 摘要 当几乎任何材料的镜面抛光.平坦和干净的晶片在室温下接触时,它们会通过范德华力局部相 ...
- 《炬丰科技-半导体工艺》 高频磷化铟芯片晶圆级背面加工
书籍:<炬丰科技-半导体工艺> 文章:高频磷化铟芯片晶圆级背面加工 编号:JFKJ-21-1145 作者:华林科纳 一直致力于减少磷化铟(InP)中的衬底共振和地面反弹效应,基于通过晶圆级 ...
- 《炬丰科技-半导体工艺》晶圆臭氧清洗技术
书籍:<炬丰科技-半导体工艺> 文章:晶圆臭氧清洗技术 编号:JFKJ-21-275 作者:炬丰科技 几种晶片清洗技术的综述突出了溶解臭氧的优点和传统的硫酸-过氧化氢法. 介绍 半导体行业 ...
- 《炬丰科技-半导体工艺》多通道晶圆缺陷检测方法
书籍:<炬丰科技-半导体工艺> 文章:多通道晶圆缺陷检测方法 编号:JFKJ-21-396 作者:炬丰科技 网址:半导体工艺资料_半导体清洗工艺_湿法腐蚀工艺_氮化硅的湿法腐蚀_湿法腐蚀工 ...
- 《炬丰科技-半导体工艺》 半导体晶圆清洗站多化学品供应系统的讨论
书籍:<炬丰科技-半导体工艺> 文章:半导体晶圆清洗站多化学品供应系统的讨论 编号:JFKJ-21-1075 作者:炬丰科技 引言 半导体制造工业中的湿法清洗/蚀刻工艺用于通过使用高纯化学 ...
- 《炬丰科技-半导体工艺》使用超临界二氧化碳的晶圆清洗技术
书籍:<炬丰科技-半导体工艺> 文章:使用超临界二氧化碳的晶圆清洗技术 编号:JFHL-21-1051 作者:炬丰科技 引言 半导体技术及产业反复急剧发展.小资的集聚技术越来越复杂.因此, ...
- 《炬丰科技-半导体工艺》通过封闭系统和蒸汽方法清洁晶圆
书籍:<炬丰科技-半导体工艺> 文章:通过封闭系统和蒸汽方法清洁晶圆 编号:JFHL-21-1052 作者:炬丰科技 引言 随着LSI的精细化,晶片的清洗技术越来越重要.晶片清洗技术的一个 ...
- 《炬丰科技-半导体工艺》MEMS制造应用的晶圆级气密封装
书籍:<炬丰科技-半导体工艺> 文章:MEMS制造应用的晶圆级气密封装 编号:JFKJ-21-508 作者:炬丰科技 索引术语-加速测试.驱动旋转法.密封封装.低温晶圆键合.微机电系统制造 ...
最新文章
- 访问系统相册或调用摄像头
- 从无到有<前端异常监控系统>落地
- Apache的详细安装教程和遇到的问题解决方案
- html内容显示重叠了,HTML:将DIV内容并排放置而不重叠
- 【NLP】bert4vec:一个基于预训练的句向量生成工具
- c语言加减乘除运算代码_科协推文 || 走进C语言
- 2019ug最新版本是多少_宝塔Linux面板7.4.2版本/Windows面板6.8版本请尽快升级到最新版本...
- 学习Leader选举算法
- mybatis利用mapper代理的方法实现多条件查询
- yum 安装vsftp_CentOS 8.1 配置vsftp和yum
- 生产企业ERP流程是什么
- 微服务集成skywalking实现全链路日志追踪方案
- 360wifi驱动linux驱动安装,ubuntu安装360随身wifi驱动
- Aras innovator: TOC目录简单汉化方法
- ios审核要注意的地方(转)
- 论文学习笔记:Detecting and quantifying causal associations in large nonlinear time series datasets
- 51单片机c语言控制led显示屏,51单片机的中断方法以及对LED显示器的控制设计
- 艺不压身和艺多不养家
- 微信小程登录功能和获取手机号
- 小学生体测测试环境怎么填_2016年国家学生体质健康测试数据上报工作说明
热门文章
- SQL server安装问题汇总
- 【附源码】布雷森汉姆直线算法(bresenham‘s line algorithm)
- c++中三角函数的用法
- centerOS 7安装MySQL5.7
- EMC入门你需要哪些知识
- Matlab中有用的机器学习文档
- 【RL】基于神经网络(深度学习)的Q学习算法(DQN)
- Deep learning for prognostics and health management:State of the art,challenges,and opportunities 翻译
- Nature | 从头设计具有超螺旋匹配的模块化肽结合蛋白质
- Markdown土拨鼠学习计划