集成电路（integrated circuit，IC）制造业是电子信息技术发展的核心与基础，是关乎国家利益和最新科技的战略性产业。我国是IC 产品制造和消费大国，但目前，在IC 制造技术和关键装备方面，还没有形成从基础研究、技术开发到产业化的自主创新体系。微电子封装互连是IC 后道制造中难度最大也最为关键的环节，对IC 产品的体积、成本、性能和可靠性等都有重要影响。随着IC 封装向系统级集成和小型化、轻薄化方向发展， 焊球尺寸和间距不断减小，封装密度得到了极大提高。然而，芯片功耗与功率密度也随之增大，尺度效应和表面效应更加明显，热/ 应力失配更加严重，更容易导致应力过分集中而发生键合失效。因此，为了提高倒装焊芯片的可靠性，必须研究高密度倒装焊缺陷检测的新技术和新方法。

本书共分为5 章。第1 章是倒装芯片缺陷检测概述，主要介绍倒装焊封装技术的产生、发展与常规的缺陷诊断技术。第2 章是基于主动红外的倒装芯片缺陷检测，将主动红外检测技术应用于倒装芯片缺陷检测中。采用非接触方式对芯片施加热激励，并辅以主动红外探测进行缺陷诊断，使之适用于倒装芯片内部隐藏的缺陷的检测。第3 章是基于激光多普勒超声激振的倒装芯片缺陷检测，主要以倒装焊焊点的典型缺陷为诊断对象，将超声激励、激光扫描测振和振动分析相结合，用于焊点缺陷诊断，可有效实现典型缺陷的识别与定位。第4 章是基于高频超声的倒装芯片缺陷检测，主要是基于超声波传播机理，利用高频超声回波检测技术，对倒装焊芯片缺球、裂纹等经典缺陷以及高密度的自制Cu 凸点倒装键合样片缺陷进行无损检测，结合机器学习理论，对倒装焊缺陷进行智能识别。第5 章是基于X 射线的倒装芯片凸点和TSV 缺陷检测，具体针对三维集成中微凸点缺失缺陷和TSV 孔洞缺陷，提出基于X 射线透射图像结合SOM 神经网络的缺陷检测方法，从图像采集、图像分割与特征提取、SOM 网络训练与预测以及缺陷定位等方面着手进行系统研究。

本书较为全面、系统、深入地反映了当今国际上前沿的倒装芯片缺陷检测技术，并在检测理论、检测方法以及缺陷智能识别等方面作了详细论述。本书对这一领域的广大科研、生产工作者可提供较强的实用参考，对我国的微电子封装缺陷检测技术向更高阶段的发展起到推动作用。

前辅文
第一章 概述
  1.1 引言
  1.2 倒装焊封装技术
   1.2.1 微电子封装技术发展历程
   1.2.2 倒装焊封装工艺
   1.2.3 倒装焊封装技术的发展及其可靠性
  1.3 倒装焊缺陷诊断技术
   1.3.1 光学检测技术
   1.3.2 X 射线检测技术
   1.3.3 主动红外热探测技术
   1.3.4 激光多普勒测振检测技术
   1.3.5 超声波检测技术
   1.3.6 其他检测技术
  参考文献
第二章 基于主动红外的倒装芯片缺陷检测
  2.1 红外无损检测基本理论
   2.1.1 傅里叶定律
   2.1.2 斯特藩-玻尔兹曼定律
   2.1.3 普朗克定律
  2.2 主动红外检测技术
   2.2.1 红外脉冲无损检测
   2.2.2 红外锁相无损检测
   2.2.3 红外脉冲相位无损检测
  2.3 基于主动红外的倒装芯片无损检测方法
  2.4 基于主动红外的倒装芯片缺陷检测仿真分析
   2.4.1 有限元分析以及计算流体动力学软件
   2.4.2 问题分析
   2.4.3 模型建立
   2.4.4 仿真结果
  2.5 基于主动红外热图像的倒装芯片缺陷检测研究
   2.5.1 实验平台搭建
   2.5.2 倒装芯片缺球缺陷检测基本方法
   2.5.3 直径μm 的焊球缺陷检测
   2.5.4 直径μm 的焊球缺陷检测
   2.5.5 倒装芯片裂纹缺陷检测
  参考文献
第三章 基于激光多普勒超声激振的倒装芯片缺陷检测
  3.1 倒装焊焊点缺失诊断研究
   3.1.1 焊点缺失理论建模及分析
   3.1.2 焊点缺失的有限元仿真分析
   3.1.3 倒装焊缺陷检测系统构建
   3.1.4 焊点缺失芯片共振频率分析
   3.1.5 焊点缺失芯片时域特征分析
   3.1.6 焊点缺失芯片时频联合分析
  3.2 倒装焊虚焊缺陷诊断研究
   3.2.1 虚焊及其形成原因
   3.2.2 虚焊芯片仿真分析
   3.2.3 虚焊芯片实验模态分析
   3.2.4 虚焊芯片频谱分析
  3.3 倒装焊裂纹缺陷诊断研究
   3.3.1 倒装焊裂纹样片制作
   3.3.2 裂纹芯片模态分析
   3.3.3 LMD 方法在裂纹诊断中的应用
  3.4 基于频域分析的面阵型倒装芯片缺陷检测研究
   3.4.1 面阵型实验芯片
   3.4.2 面阵型倒装芯片缺陷检测研究
  3.5 基于时/频域特征分析的周边型倒装芯片缺陷识别研究
   3.5.1 周边型实验芯片
   3.5.2 基于时域特征分析的周边型倒装芯片缺陷检测研究
   3.5.3 基于频域特征分析的周边型倒装芯片缺陷检测研究
   3.5.4 时域频域特征结合的缺陷识别
  参考文献
第四章 基于高频超声的倒装芯片缺陷检测
  4.1 高频超声缺陷检测理论研究
   4.1.1 超声波传播原理
   4.1.2 倒装焊芯片高频超声检测有限元建模仿真
   4.1.3 倒装焊芯片缺陷对高频超声波传播的影响
  4.2 倒装焊芯片缺球缺陷诊断研究
   4.2.1 倒装焊芯片缺球缺陷及其产生原因
   4.2.2 倒装焊芯片缺球缺陷引入
   4.2.3 倒装焊芯片高频超声检测
   4.2.4 超声图像获取
   4.2.5 基于相关系数法的超声图像分割
   4.2.6 倒装焊芯片C 扫描图像的特征提取与分析
   4.2.7 基于BP 网络的缺球缺陷智能识别
   4.2.8 基于支持向量机的缺球缺陷智能识别
  4.3 倒装焊芯片裂纹缺陷诊断研究
   4.3.1 倒装焊芯片高频超声时域回波信号特征提取
   4.3.2 高频超声回波信号采集
   4.3.3 高频超声回波信号时域特征提取
   4.3.4 高频超声回波信号频域特征提取
   4.3.5 高频超声回波信号小波包能量谱
   4.3.6 基于SVM 的倒装焊样片缺陷智能识别
  4.4 高密度倒装键合样片缺陷检测
   4.4.1 实验样片制备
   4.4.2 高密度倒装键合样片超声图像分割
   4.4.3 基于BP 网络的高密度倒装键合样片缺陷的智能识别
  参考文献
第五章 基于X 射线的倒装芯片凸点和TSV 缺陷检测
  5.1 X 射线检测方法概述
  5.2 键合微凸点缺失缺陷检测技术研究
   5.2.1 键合微凸点X 射线图像采集
   5.2.2 键合微凸点图像分割
   5.2.3 键合微凸点区域特征提取及分析
   5.2.4 基于SOM 神经网络的键合微凸点缺失缺陷检测
  5.3 单层芯片TSV 孔洞缺陷检测
   5.3.1 单层芯片TSV 的X 射线图像采集
   5.3.2 单层芯片TSV 图像分割与特征提取
   5.3.3 基于SOM 神经网络的TSV 孔洞缺陷检测
   5.3.4 单层芯片TSV 孔洞缺陷定位
  5.4 堆叠样片TSV 孔洞缺陷检测
   5.4.1 堆叠样片TSV 的X 射线图像采集
   5.4.2 堆叠样片TSV 图像分割与特征提取
   5.4.3 基于SOM 神经网络的TSV 孔洞缺陷检测
   5.4.4 堆叠样片TSV 孔洞缺陷定位
参考文献