基于田口法的高密度倒装微铜柱凸点热失效分析

基于田口法的高密度倒装微铜柱凸点热失效分析

任 宁1,2， 田 野1， 蔡刚毅1， 尚拴军1， 吴丰顺2

(1. 河南工业大学 机电工程学院，郑州 450001; 2. 华中科技大学 武汉光电国家实验室，武汉 430074)

摘 要：采用有限元模拟法，分析在热循环载荷条件下高密度倒装芯片封装微铜柱凸点的失效行为，并以微铜柱凸点的最大累积塑性应变能密度作为响应，采用3因素3水平的田口正交试验法分析倒装芯片封装的主要结构参数和材料属性对其热失效行为的影响． 结果表明，距离封装中心最远处的微铜柱凸点是封装体中的关键微凸点，热疲劳导致的裂纹易在该微铜柱凸点的基板侧焊料外侧形成． 底部填充胶的线膨胀系数对微铜柱凸点热失效的影响最大，影响适中的是底部填充胶的弹性模量，最弱的是芯片厚度．

关键词：田口正交试验；微铜柱凸点；累积塑性应变能密度；热失效

0 序 言

随着集成电路(integrated circuit， IC)芯片设计生产技术的提高，现代电子封装正朝着高密度、高可靠性的微型化方向发展，而倒装芯片封装(flip chip， FC)是现代电子封装中最具有吸引力的技术之一[1]． 微铜柱凸点互连技术是高密度倒装互连技术的重要发展方向，但由于FC的各组件之间线膨胀系数相关较大，FC微铜柱凸点在实际服役过程中经受温度循环时易发生疲劳失效，且微铜柱凸点的热疲劳损坏已经成为FC器件典型的失效方式[2]．

目前国内外学者对焊点在热起伏环境下的可靠性已经进行了大量的分析，重点关注了塑料球栅阵列封装焊点或陶瓷球栅阵列封装焊点的可靠性[3,4]，而对微铜柱凸点在热环境条件下的可靠性分析较少，相关的可靠性理论基础及数据尚非常缺乏．

文中建立FC器件的有限元模型，对热循环载荷条件下微铜柱凸点的失效行为进行模拟，并利用田口正交试验法对封装的结构参数和材料属性进行优化． 将以最大累积塑性应变能密度作为响应，选取芯片厚度、底部填充胶的线膨胀系数和弹性模量作为控制因素，利用有限元软件计算不同参数下封装体稳定热循环时的累积塑性应变能密度，分析各参数对FC微铜柱凸点热失效的影响规律．

1 模型的建立及参数的选择

1.1 模型的建立和单元划分

采用具有80×82颗微铜柱凸点的FC器件作为有限元计算的实体模型． 双马来酰亚胺三嗪(bismaleimide triazene， BT)基板尺寸为14 mm×14 mm×0.24 mm，硅芯片尺寸为10.86 mm×10.44 mm×0.2 mm，凸点间距为130 μm． 微铜柱凸点由铜柱和焊料组成，将焊料理想化为柱状，忽略器件本身内部结构对计算结果的影响，图1为微铜柱凸点横截面显微组织．

图1 微铜柱凸点横截面显微组织图

Fig.1 Microstructure figure for copper pillar bumps

由于FC器件中微铜柱凸点数目多且排列具有明显的对称性，为了节省计算时间便于分析，在保证有限元模拟准确性的前提下，简化构建FC器件的三维条状有限元模型来分析凸点的热失效． 条状模型在相关文献中被很多学者使用，并被证实该简化方法是可行的[5,6]． 采用20节点的SOLID 186三维实体单元，基于体扫略与自由划分相结合的思路对实体连续模型离散化，得到如图2所示的FC器件有限元模型．

图2 FC器件有限元模型

Fig.2 Finite element model of flip chip packaging

1.2 参数的选取及载荷的施加

微铜柱凸点采用的焊料为Sn4.0Ag0.5Cu(SAC405)无铅钎料，一般采用塑性和蠕变统一的Anand模型来描述SAC焊料的力学本构行为[7,8]． 铜采用服从于Mises屈服准则的双线性等向强化材料本构模型描述其在热循环载荷条件下的金属塑性行为． 相关材料参数如表1所示． 其中，焊料SAC405的材料属性与温度T(℃)成线数关系．

表1 材料参数
Table 1 Material parameter

材料名称弹性模量E/GPa线膨胀系数α/(10-6℃-1)泊松比μBT基板28180.22铜110170.34Low-k层1050.16Si芯片1312.80.28底部填充胶13290.35SAC40549-0.07T21.301+0.017T0.35

热循环加载按照美国军用标准MIL—STD—883选取，温度范围为-55～125 ℃，升降温速率12 ℃/min，高低温保持时间各15 min．

由于计算资源的限制，不可能对试验的所有循环进行模拟． 为决定稳定循环数，仿真计算8个循环，并提取微铜柱凸点在每一循环的等效应力与等效塑性应变，从而形成如图3所示的等效应力与等效塑性应变迟滞环． 可以看出，第3个循环和第4个循环的迟滞环在形态上和应力应变数值上只有较小的差异，说明计算结果已趋于稳定，因此所有后续分析采用第4个循环的结果．

图3 等效应力与等效塑性应变迟滞环

Fig.3 Hysteresis loop for equivalent stress and plastic strain

2 结果与分析

2.1 微铜柱凸点结果分析

累积损伤尺度的大小表示裂纹出现的可能性大小，即焊点的累积损伤尺度越大越可能出现裂纹． 通常情况下，选取累积塑性应变能密度作为分析焊点失效的损伤尺度．

选取最外侧微铜柱凸点(即距离封装中心最远处的边缘微铜柱凸点)作为第1个微铜柱凸点，由此微铜柱凸点向封装体中心方向，每隔5个微铜柱凸点，即分别选取第6个，11个，16个和第21个等7个微铜柱凸点． 图4为该7个微铜柱凸点的累积塑性应变能密度变化曲线，可以看出第一个微铜柱凸点的累积塑性应变能密度明显高于其它微铜柱凸点，说明最外侧微铜柱凸点相对于其它微铜柱凸点发生了更大的应力应变，这是由于微铜柱凸点与芯片和BT基板之间的线膨胀系数差异造成的．

图4 不同微铜柱凸点累积塑性应变能密度

Fig.4 Accumulative plastic work density in different copper pillar bump

最外侧微铜柱凸点的累积塑性应变能密度大于内侧微铜柱凸点的各值，因此可以推断相对于其它微铜柱凸点，封装体最外侧的微铜柱凸点最易失效，即距离封装中心最远处的边缘微铜柱凸点是封装体内部裂纹最先萌生与扩展的危险区域，因此将该微铜柱凸点作为关键微铜柱凸点．

图5为关键微铜柱凸点的累积塑性应变能密度分布云图． 可以看出，较大的累积塑性应变能密度主要分布在微铜柱凸点的焊料区域，且最大值位于基板侧焊料的边角位置，说明热疲劳导致的裂纹易在该处形成． 该现象与试验分析结果一致[9]．

图5 关键微铜柱凸点的累积塑性应变能密度分布

Fig.5 Accumulative plastic strain energy density for key copper pillar bump

2.2 田口正交试验方案设计

分析FC器件主要结构参数和材料属性对微铜柱凸点热失效的影响，选取裸芯片厚度、底部填充胶的线膨胀系数和弹性模量作为影响因素，每个因素取3个水平，为此设计3因素3水平的田口正交试验． 各参数在规定范围内的变化水平见表2，表中的1,2,3分别表示参数在范围内的低、正常、高3种水平．

表2 3因素的3个变化水平
Table 2 Parameters of three factors

水平芯片厚度d/μm线膨胀系数α/(10-6℃-1)弹性模量E/GPa12002542250311133003819

采用的田口正交试验表L9为4因素3水平，得到FC器件的正交试验方案，如表3所示． 正交试验以微铜柱凸点内最大累积塑性应变能密度W值作为评价微铜柱凸点热失效的评价指标，其值越小则微铜柱凸点越不易被破坏．

2.3 信噪比分析

根据信噪比比值来评价评定指标的优劣． 数值模拟得到的评价指标值与其信噪比见表3，表4为信噪比的平均效应响应，单位为dB． 从表4可以看出，底部填充胶的线膨胀系数对累积塑性应变能密度W的影响最大，底部填充胶的弹性模量影响适中，芯片厚度影响较小． 同时还可以得到优化之后的最佳参数组合为α1 E1 d1．

表3 田口正交试验表构造及模拟结果
Table 3 Taguchi orthogonal array and test results

试验序号影响因素及其水平评价指标信噪比芯片厚度d/μm线膨胀系数α/(10-6℃-1)弹性模量E/GPa累积塑性应变能密度W/MPaDS/N(dB)11110.015636.137521220.039927.980531330.066823.504542120.026831.437352230.047926.393362310.039628.046173130.033429.525183210.026431.567993320.061924.1662

表4 信噪比平均效应响应
Table 4 Average effect response for S/N ratio

芯片厚度d/μm线膨胀系数α/(10-6℃-1)弹性模量E/GPa水平129.2132.3731.92水平228.6328.6527.86水平328.4225.2426.47效应0.797.135.44排名312最优111

2.4 方差分析

田口正交试验法采用方差分析 (analysis of variance， ANOVA)评估正交试验中每个因素对评价指标的影响程度，使用各因素离差平方和分割总离差，计算每个因素的贡献率． 计算得出各个因素的贡献率如表5所示． 可以看出，影响因素α、E和d对W的影响程度依次减小，底部填充胶的线膨胀系数和底部填充胶的弹性模量对微铜柱凸点热失效影响的贡献率之和达到99.2%，且线膨胀系数的影响是弹性模量的1.59倍．

表5 信噪比方差分析
Table 5 Analysis of variance for S/N ratio

影响因素芯片厚度d/μm线膨胀系数α/(10-6℃-1)弹性模量E/GPa偏差平方和1.00276.25547.999贡献率(%)0.860.8838.32

使用底部填充胶可以对由硅芯片与有机基板间线膨胀系数不匹配引起的热应力进行再分布，从而提高倒装芯片封装的可靠性，因此底部填充胶材料的选用，对封装品质有重要影响． 由表3可见，具有较小数值线膨胀系数和弹性模量的底部填充胶有助于提高微铜柱凸点的可靠性． 因此，挑选合适的底部填充胶时，在材料属性方面应优先选择线膨胀系数低，其次选择弹性模量小的底部填充胶．

封装领域的主要发展趋势之一是降低封装外形尺寸，但如何控制封闭体的热-机械压力是一大挑战． 由表5可见，芯片厚度对可靠性影响的贡献率仅为0.8%，这一模拟结果为降低FC封装高度提供了一个思路，即通过改进工艺，减小芯片的厚度，以促进器件的小型化．

3 结 论

(1) 距离封装中心最远处的边缘微铜柱凸点是封装体内部裂纹最先萌生与扩展的危险区域，且热疲劳导致的裂纹易在基板侧焊料的边角位置形成． 该现象与试验分析结果一致．

(2) 以微铜柱凸点的最大累积塑性应变能密度作为响应设计田口正交试验，数据统计结果分析显示底部填充胶的线膨胀系数对微铜柱凸点的最大累积塑性应变能密度的影响最大，影响适中的是底部填充胶的弹性模量，最弱的是芯片厚度．

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收稿日期：2015-05-27

基金项目：国家自然科学基金资助项目(U1504507)； 河南省科技攻关资助项目(162102410018)； 河南省高等学校重点科研项目计划(17H130004)

作者简介：任 宁，女，1981年出生，博士，副教授. 主要从事电子封装可靠性方面的研究. 发表论文20余篇. Email: [e-mail]

通讯作者：田 野，男，博士，副教授. Email: [e-mail]

中图分类号：TG 454

文献标识码：A

文章编号：0253-360X(2017)01-0035-04