X-ray，热阻法，瞬态热阻法——无损质量全检技术比较（二）
本文摘要：（由ai生成）
本文对比了X射线、热阻法和瞬态热阻法三种无损检测技术。瞬态热阻法通过自动校准K系数，提高了测试精度，有效检测热阻值各层材料质量，减少漏检风险。相比稳态法，瞬态法能一次检测不同时间常数上的质量问题，提高检测精度。尽管技术难度高、成本高，但随着技术发展，未来质量检测技术将更普及，提升行业产品质量。
X-ray，热阻法，瞬态热阻法——无损质量全检技术比较（二）
Zth曲线是根据随时间变化的温度数据获得的，实际过程中，核心采集设备采集的是电压信号，也就是电压随着时间的变化曲线，如果要换算成温度数据，需要事先测定芯片的温度电压响应系数K。但即使同一批芯片，其温度电压相应系数K也会存在一定的差异，实际产品的全检，又不可能检测每一颗芯片的K系数。这势必会带来测试误差，热阻法为了减少这个误差，事先会对被测芯片做抽样检测，主要的目的是为了掌握芯片K系数的散差，并求得抽检的芯片的平均K系数，再根据散差和允许的热阻波动范围去设定合理的·电压偏离值。 瞬态热阻法开发了K系数的自动校准功能，首先这里有一个假设：恒定脉冲功率下，特定的几何条件和材料，其散热路径是一致的。 
图一 K系数校准原理
我们举一个例子，以上图右上角的芯片散热路径示意图来说明这个问题，芯片的散热路径从热源第一层材料是Die（紫色部分），第二层材料是DA（绿色部分），第三层材料是Base（蓝色部分），第四层材料是Grease（黄色部分），那么可以用颜色来表示每一层材料在其Zth曲线中所对应的区域（如图中Zth曲线所示）。 假定质量问题发生在Grease部分，如果所有被测样品的K系数是一致的，那么Zth曲线只会在黄色 区域发生分离，而在紫色，绿色和蓝色部分，应该是完全重合的。实际测试过程中，如果出现不重合的现象，我们可以认为这部分不重合，主要就是因为K系数的不同导致的，通过简单的数学拟合，就能进行K系数修正。步骤如下： 1.以一批样品的平均K值为基准，生成基准样品的Zth曲线；
2.测定某特定样品的Zth；
3.对比基准Zth和测试Zth曲线，比较在无质量问题部分的Zth差异；
4.拟合两条曲线，求得测试样品对比基准样品的拟合系数，重新计算，得到校准后的Zth曲线。
实际拟合过程是通过算法实现的，计算机可以在小于1秒的时间实现自动拟合校准，这样得到的Zth曲线，兼容了芯片K系数的散差，测试精度会更高。瞬态热阻法相对于热阻法的优点在于，瞬态热阻法不仅仅可以得到一个准确的值，更重要的，瞬态热阻法可以精确描述系统的一维散热路径，这使得以前很多稳态法不能解决的问题，在瞬态法中，可以得到很好的解决。 这种拟合过程也解决了芯片一致性不好的问题，无论是K系数的一致性，或者是其他的散差，其差异性都会在Zth曲线中得到充分的体现，我们只需要在算法上做一些调整，就可以轻松的解决这些散差带来的精度问题。 稳态法对大电流向小电流切换的时间没有明确的要求，也不会去计算0秒时候的结温，通常都是小电流实际量出的电压值来计算结温，这个误差也是存在的。瞬态法中，因为是连续采样，可以通过外插法去计算0秒时候的结温（具体细节请参考JESD 51-14的标准，或者文章《关于JESD 51-14标准的理解和说明》），从而消除了结温测量误差。 因为瞬态热阻法对于散热路径表征的精度非常高，在实际应用中，我们可以设定一个合理的Zth曲线区域（如图二所示），只要Zth曲线，落在这个区间内，我们即认为是合格品。 
图二 瞬态法的优点
本质上，稳态法测的是电信号，而瞬态法测的是热信号，电信号和质量问题是弱相关，而热信号和质量问题强相关，用瞬态法可以精确检测产品的热信号，从而可以在数量级上提高质量检测的精度。 瞬态法还可以通过一次测量，来检测不同时间常数上的质量问题（详细情况请参考文章《如何应用瞬态热测试技术进行质量检测》），这个功能是稳态法不具备的，而对于质量检测来说，至关重要。 散热路径中的每一层材料都有一个合理的热阻值，假定Die的热阻为A，DA的热阻为B，Base的热阻为C，而Grease的热阻为D，如果我们允许的散差是是±5%，因为稳态法测定是热阻的总和，即是Rth总=A+B+C+D，而如果每一层的热阻都是负偏差，仅Grease层的质量问题是正偏差，实测Rth总=0.95A+0.95B+0.95C+(1.05D),这样很有可能会导致Grease部分的质量问题不一定能完全被检测出来，从而导致不良品流出。这种漏检比误杀的风险要大很多，在实际质量全检中，这种风险是不允许发生的。瞬态法就很好的解决这个问题，对每一层的Zth曲线的区域都做了预先设置，只要某一层的Zth曲线超出和合理区域，即可判断为不良品，不会出现误差抵消的而导致的漏检。 尽管瞬态法从原理上提供了解决问题的可能性，实际操作中，还会有一些难点： 瞬态法基于JESD 51-14的标准，在测试前，要对样品做充分摸底，得到合理的Zth曲线和离散区域，这要求摸底的工程师具有一定的技术水平。如果企业自己不具备，就需要找第三方咨询公司，而目前具备这样技术实力的第三方公司也不太多；
BenchmarK非常耗费工作量，同时，样品的准备也有一定的难度，也需要一定的成本。大数据和AI的技术应用，逐步降低了这个领域的难度，理论上如果行业能够建立一个共性平台，制定相应标准，会大幅降低某个企业在这个方向上的投入，使得瞬态法进入企业的门槛大幅降低；
瞬态法设备技术难度高，精度高，成本高，目前市场上，瞬态法设备的价格远远高于稳态法，大概是稳态法的3倍左右，而产线全检设备，又需要大批量的投入，如果每条产线都要实施，其总投入一定会是千万级，甚至上亿，这会让很多企业望而却步；
产品质量检测也是生产过程中的一个环节，需要把检测设备集成到生产线上，也需要一些开发和定制工作，这对供应商的能力提出了较高的要求；
当质量问题发生的区域，不在芯片的散热路径上，瞬态法也无能为力，或许将来质量检测过程中，会把多个方法集成起来，发挥各自的长处，综合解决质量全检中可能存在的问题。
随着技术的发展，检测技术中，比如热波法，热反射法，拉曼法，这些方法都有各自的优势，也有一定的局限性，由于这些技术尚未大面积工业应用，算法也在成熟阶段，目前尚不能形成成熟的应用技术。行业对技术的追求不会停下脚步，人们对这些领域技术的探索也不会停下脚步，可以预见，将来会有越来越多的成熟技术，不断的应用到质量检测领域，甚至形成多种方法组合交叉集成，数据互相印证，设备的精度逐步提高，而使用难度却是不断降低，包括成本也会不断降低，使得这种质量检测技术，会越来越普及，很多中小企业也可以投入，从而提高整个行业产品的质量水平。
