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Moderne Signalverarbeitungsverfahren in der Ultraschallmikroskopie zur verbesserten Bildgebung mikroelektronischer Systeme (de)
* Presenting author
Abstract:
Die Ultraschallrastermikroskopie (engl.: Scanning Acoustic Microscopy, kurz SAM) ist ein Standardverfahren zur zerstörungsfreien Prüfung von mikroelektronischen Baugruppen und Systemen, z.B. zum Nachweis von Delaminationen an Grenzflächen oder von Materialfehlern. Die zu untersuchende Probe wird mit stark fokussierten, hochfrequenten Schallwandlern (Frequenzbereich 30 MHz - 1 GHz) abgetastet, um vertikale (B-Scan) oder horizontale (C-Scan) Schnitte des Bauteils mit einer Ortsauflösung bis in den Submikrometerbereich abzubilden. Derzeit verwendete Signalverarbeitungstechniken im Bereich der Ultraschallrastermikroskopie basieren hauptsächlich auf der Auswertung der maximalen Amplitude an der Fokusposition, wobei ein erheblicher Teil der im Signal enthaltenen Informationen ungenutzt bleibt. In diesem Beitrag stellen wir zwei fortgeschrittene Signalverarbeitungsmethoden vor, um mehr Informationen aus den Signalen der konventionellen Ultraschallrastermikroskopie zu gewinnen. Erstens zeigen wir, dass signalbasierte Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt werden können, um Defekte zu detektieren, die mit etablierten Auswerteverfahren nicht abgebildet werden können. Zweitens wird ein Signalverarbeitungsverfahren auf der Basis der Fokussierung mit synthetischer Apertur vorgestellt, das mit einer 3D Rekonstruktion die Bildgebung außerhalb des Fokusbereichs des Schallkopfs bei gleichbleibender, hoher Ortsauflösung ermöglicht und die Messzeit erheblich verkürzt.Die Leistungsfähigkeit der Methoden wird sowohl an Teststrukturen als auch an relevanten mikroelektronischen Baugruppen demonstriert.