芯片的烘烤时长确定方法、系统及计算机可读存储介质与流程

本技术涉及半导体芯片封装测试的，尤其涉及芯片的烘烤时长确定方法、系统及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、半导体封装器件的塑封料、基板、底部填充胶等材料均具有吸湿性，器件在存储、运输、车间暴露过程中会持续吸收空气中的水汽。当器件进入回流焊高温工序时，内部水汽会瞬间汽化膨胀，极易引发封装分层、芯片开裂、焊球脱落、电性能失效等致命缺陷。

2、行业内现行解决方案通过依据相关标准，按照器件的msl等级与封装厚度，直接采用固定保守烘烤时长进行除湿处理；同时所依据的标准一般仅提供吸湿和脱附基础测试框架，未针对量产场景制定细化参数、样本量要求、多维度可靠性验证标准。

3、现有技术中固定保守烘烤时长未考虑封装结构差异（裸die、2.5d、带stf、带lid等），普遍存在烘烤过度问题，导致烘箱占用率高、生产周期（cycle time）大幅拉长、产能严重浪费。行业内无基于吸湿-脱附曲线的量化分析手段，烘烤时间依赖标准套用，无法精准匹配单款产品的除湿特性，且未设置预验证、中期验证以及后验证的可靠性校验环节，无法保证器件经多次回流焊后的结构完整性与电性能稳定性。

4、因此，亟需出现一种有效校验与合理烘烤时长协同的方案用于解决上述问题。

技术实现思路

1、本技术提出芯片的烘烤时长确定方法、系统及计算机可读存储介质，用于解决上述现有技术的缺陷。

2、根据本技术实施例的第一方面，提供一种芯片的烘烤时长确定方法，包括：

3、根据批量样本芯片的封装结构类型，将所述批量样本芯片归类为新架构产品或传统架构产品；

4、基于包括小样本吸湿筛选的第一流程预处理所述新架构产品，并确定所述新架构产品的初步烘烤时长，以及，基于预训练的烘烤时长预测模型预处理所述传统架构产品，并确定所述传统架构产品的初步烘烤时长；

5、基于包括大样本可靠性验证的第二流程，对所述新架构产品的初步烘烤时长以及所述传统架构产品的初步烘烤时长进行验证，并根据进行验证得到的结果，确认用于量产的目标烘烤时长。

6、在一些实施方式中，所述将所述批量样本芯片归类为新架构产品或传统架构产品，包括：

7、将所述批量样本芯片中采用2.5d封装的芯片、3d封装的芯片、或包含集成散热盖与底部填充胶的封装结构的芯片归类为所述新架构产品；

8、将所述批量样本芯片中采用常规球栅阵列封装的芯片或标准芯片尺寸封装的芯片归类为所述传统架构产品。

9、在一些实施方式中，所述基于包括小样本吸湿筛选的第一流程预处理所述新架构产品，并确定所述新架构产品的初步烘烤时长，包括：

10、对代表所述新架构产品的样本芯片进行饱和吸湿处理；

11、采用至少两个不同的候选烘烤时长，分别对吸湿处理后的所述样本芯片进行烘烤；

12、对烘烤后的各样本芯片依次进行开袋寿命暴露模拟和多次回流焊温度循环模拟；

13、对完成开袋寿命暴露模拟和多次回流焊温度循环模拟的各样本芯片进行缺陷检测，并根据进行所述缺陷检测的大批的检测结果从至少两个所述候选烘烤时长中选择一个作为所述初步烘烤时长。

14、在一些实施方式中，所述方法还包括：

15、基于芯片材料特性与烘烤温度建立含水率扩散模型；

16、结合所述含水率扩散模型的辅助评估，进行所述根据进行所述缺陷检测的大批的检测结果从至少两个所述候选烘烤时长中选择一个作为所述初步烘烤时长的操作。

17、在一些实施方式中，所述方法还包括：

18、收集历史生产数据，其中，每条所述历史生产数据至少包括一组特征变量和一个目标烘烤时长，所述特征变量为对应样本芯片的多个工艺与物料特征；

19、利用机器学习算法，基于将所述特征变量作为输入以及将所述目标烘烤时长为输出，搭建所述烘烤时长预测模型并对所述烘烤时长预测模型进行训练，得到所述预训练的烘烤时长预测模型。

20、在一些实施方式中，所述多个工艺与物料特征包括以下特征中的至少六项：基板供应商、基板材质、基板厚度、晶圆厚度、塑封料类型、封装体厚度、芯片尺寸、焊球数量、是否包含散热盖、是否包含底部填充胶、以及湿度敏感等级。

21、在一些实施方式中，所述基于包括大样本可靠性验证的第二流程，对所述新架构产品的初步烘烤时长以及所述传统架构产品的初步烘烤时长进行验证，并根据进行验证得到的结果，确认用于量产的目标烘烤时长，包括：

22、对所述批量样本芯片进行完全烘干，并进行多维度质量初检；

23、使通过初检的样本达到饱和吸湿状态，并基于所述初步烘烤时长进行烘烤脱湿；

24、对烘烤脱湿后的各样本芯片依次执行开袋寿命暴露模拟和多次回流焊温度循环模拟，并进行多维度质量终检；

25、通过对比进行所述多维度质量初检得到的初检结果与进行所述多维度质量终检得到的终检结果，确认所述初步烘烤时长的有效性；

26、基于确认的有效性的结果，确认用于量产的所述目标烘烤时长。

27、在一些实施方式中，所述多维度质量初检或所述多维度质量终检的检测项目一致，所述检测项目包括外观检查、电性能开路/短路测试、超声波扫描检测、焊点剪切力测试、截面金属间化合物分析中的一种或多种。

28、根据本技术第二方面提供一种芯片的烘烤时长确定系统，包括：

29、样本分类模块，用于根据批量样本芯片的封装结构类型，将所述批量样本芯片归类为新架构产品或传统架构产品；

30、时长获取模块，用于基于包括小样本吸湿筛选的第一流程预处理所述新架构产品，并确定所述新架构产品的初步烘烤时长，以及，基于预训练的烘烤时长预测模型预处理所述传统架构产品，并确定所述传统架构产品的初步烘烤时长；

31、验证确认模块，用于基于包括大样本可靠性验证的第二流程，对所述新架构产品的初步烘烤时长以及所述传统架构产品的初步烘烤时长进行验证，并根据进行验证得到的结果，确认用于量产的目标烘烤时长。

32、根据本技术第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有如上所述的一种芯片的烘烤时长确定系统，当所述一种芯片的烘烤时长确定系统被处理器执行时，实现如上所述的一种芯片的烘烤时长确定方法的步骤。

33、本技术实施例的芯片的烘烤时长确定方法、系统及计算机可读存储介质的有益效果，至少包括：

34、本技术实施例通过分类处理、路径优化、统一验证的结合，系统性地解决了在半导体封装烘烤工艺开发中，平衡开发效率与工艺可靠性这一核心矛盾。具体而言，本技术实施例首先通过技术分类，将缺乏数据积累的新架构产品与数据丰富的传统架构产品区分开，从而为两者分别匹配了最适宜的初步时长确定路径，对新架构产品采用基于物理实验的小样本筛选，确保了在无先验知识下的工艺可靠性探索；对传统架构产品采用基于历史数据训练的模型预测，实现了工艺参数的快速、智能推定，显著提升了开发效率。尤为关键的是，无论初步时长来自实验还是预测，本技术实施例的必经是同一套严格的大样本可靠性验证流程的最终裁决，这既弥补了模型预测路径可能存在的黑箱不确定性风险，又为实验筛选路径的结论提供了量产级别的可靠性背书，从而在整体上保证了最终确认的量产烘烤时长兼具高度的可靠性与优越的开发效率，实现了质量与速度的统一。