圆片级叠层键合技术在SOI高温压力传感器中的应用

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传感器与微系统(Transducer and Microsystem Technologies )2019年第38卷第2期
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应用技术
DOI :10.13873/J.1000—9787(2019)02—0154—03
圆片级叠层键合技术在SOI 高温压力传感器中的应用

虹1,丁文波1
,张
松2,张林超1
,田
雷1,吴佐飞
1(1.中国电子科技集团公司第四十九研究所,黑龙江哈尔滨150001;
2.火箭军驻哈尔滨地区军事代表室,黑龙江哈尔滨150001)
摘要:针对绝缘体上硅(SOI )异质异构结构特点,提出了两次对准和两次阳极键合工艺方法,实现了圆
片级SOI 高温压力传感器硅敏感芯片的叠层键合。

采用玻璃—硅—玻璃三层结构的SOI 压力芯片具有良好
的密封性和键合强度。

经测试结果表明:SOI 高温压力传感器芯片键合界面均匀平整无缺陷,漏率低于5ˑ10-9Pa ·m 3/s ,键合强度大于3MPa 。

对芯片进行无引线封装,在500ħ下测试得出传感器总精度小于0.5%FS 。

关键词:叠层键合;绝缘体上硅;高温压力传感器;异质异构中图分类号:TP 212.1
文献标识码:A
文章编号:1000—9787(2019)02—0154—03
Application of wafer-level laminated bonding
technology in SOI high-temperature pressure sensor
QI Hong 1,DING Wen-bo 1,ZHANG Song 2,ZHANG Lin-chao 1,TIAN Lei 1,WU Zuo-fei 1
(1.The 49th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation ,Harbin 150001,China ;
2.Military Representative Office of the Rocket Army at Harbin ,Harbin 150001,China )
Abstract :Aiming at the heterogeneous structural characteristics of silicon on insulator (SOI ),
a technique of twice alignment and twice anode bonding is proposed ,to achieve laminated bonding of silicon sensitive chip of wafer-level SOI high temperature pressure sensor.SOI pressure chip with three-layer structure of glass-silicon-glass has good sealing and bonding strength.After testing ,bonding interface of SOI high temperature pressure sensor chip is uniform ,formation without defects ,leak rate is below 5ˑ10-9Pa ·m 3/s ,bonding strength is over 3MPa.
And the chip is packaged without lead ,it is obtained by test that the total precision of the sensor is less than 0.5%FS in 500ħ.
Keywords :laminated bonding ;silicon on insulator (SOI );high temperature pressure sensor ;heterogeneous structural


圆片级键合技术在微机械加工中广泛应用,它可以将相同的或不同的衬底,通过机械或电作用永久地连结成一体。

圆片级键合从技术上分为两类:直接键合和中间层键合
[1]。

阳极键合是圆片级键合技术中较为典型的工艺,是金属与玻璃以及其他绝缘体之间的静电键合技术,主要应用压力传感器、加速度传感器、微陀螺仪等微传感器和微执行器的封装领域。

目前,针对硅-玻璃间的两层阳极键合技术较为成熟,但随着微系统技术的快速发展,对新型微结构传感器的封装技术提出更高的要求。

尤其在航空航天、石油、化工、冶金、汽车、工业过程控制、兵器制造中急需耐高温压力传感

[2]
,特别是在恶劣的环境下,
比如发动机、航天飞行器、高速导弹及卫星等耐热腔体和表面各部分的压力测量中,对压力传感器的使用温度要求更高
[3]。

以硅为衬底材料
的绝缘体上硅(silicon on insulator ,
SOI )是最受瞩目的材料,其高温特性使之成为制作高温传感器的优质材料
[4]。

无引线封装结构的SOI 高温压力传感器,利用SOI 的单晶硅膜制备出压敏电阻条,在硅敏感芯片正面和背面分别与玻璃进行叠层键合,在硅敏感芯片电极与壳体管脚间采用导电的无引线封装结构,取消了软引线连接,解决了含油封装压力传感器中硅油耐温差的问题,因此,该结构的SOI 高温压力传感器其使用温度可达500ħ
[5]。

本文提出了采用两次键合及两次对准工艺方法,实现
收稿日期:2018—12—13
4
51
第2期齐虹,等:圆片级叠层键合技术在SOI高温压力传感器中的应用
玻璃—硅—玻璃三层SOI压力芯片结构,保证了敏感芯片在
高温环境下的气密性和键合强度,并给出了传感器在
500ħ下的测试数据。

1SOI器件中圆片级叠层键合技术的应用
本文采用的圆片级叠层阳极键合技术主要应用于SOI
高温压力传感器制作中,通常情况下,压力传感器采用敏感
芯片与玻璃键两层结构,但这种结构存在着敏感芯片只有
一面键合了玻璃,另一面为悬浮结构,在不同的温度条件
下,由于玻璃和硅的热膨胀系数不同,将引起敏感芯片的形
变,从而导致高温敏感器件在高宽温区内产生较大的漂移。

因此,SOI高温压力传感器更适合于三层键合结构。

1.1SOI压力敏感芯片结构
SOI高温压力传感器的核心是敏感芯片,其采用了SOI
衬底材料,电阻层与硅衬底间有一层绝缘层,经过离子注
入、电阻刻蚀、氧化等工艺在器件层表面形成图形化结构,
经过异性腐蚀将衬底硅制成硅杯。

在硅芯片的两侧均键合
有玻璃,将硅芯片置于两层玻璃中间,形成三明治结构,如
图1所示。

图1SOI压力敏感芯片结构示意图
1.2SOI器件阳极键合
阳极键合其实质是固体电化学反应,在阳极硅氧化释
放电子,阴极玻璃中Na+得到电子还原,硅—玻璃界面中有
Si-O键生成,使硅片与玻璃形成良好封接。

紧密接触的
硅/玻璃界面会发生化学反应,形成牢固的化学键。

硅片/
玻璃界面电化学反应如下[6,7]:
阳极(硅面):Si+2H
2O→SiO
2
+4H++4e
Si+O-Si-OH→Si-O-Si+H++e
与硅面接触的玻璃面:Na
2O→2Na++
1
2
O
2
+2e
Na
2
+H+→2Na++OH-
阴极(玻璃面):Na
2
O+e→Na
从公式中可看出,阳极硅被氧化释放电子,阴极玻璃中Na+被还原得到电子,硅—玻璃界面处形成Si-O-Si键结构,并与玻璃耗尽层的氧负离子及网络基体构成硅氧复合氧化物,从而完成瞬间键合。

随着键合时间的延长,玻璃耗尽层的厚度增加,电流迅速减少,最后稳定在一很小的数值上。

在电场力作用下,玻璃中的氧负离子向界面迁移,使玻璃界面发生了弹性变形和黏性流动与硅界面紧密接触,最后发生氧化反应生成硅氧复合化合物,形成永久键合。

在高温500ħ下,Si-O-Si键也不会被破坏,静电封接的敏感芯片用于高温压力传感器中是可行的。

SOI器件层键合不同于单晶硅衬底键合,属于异质异构3D封装,因此需要对键合温度、电压、时间等参数综合考虑。

同时如果采用传统的直接施加直流高压方法键合,会导致直流高压击穿SOI材料的中间氧化层,给中间氧化层造成损伤,影响器件的可靠性,如图2所示。

采取侧壁夹具加电方法或衬底无损加电方式,可以有效避免这种电击穿的产生。

图2SOI材料键合中氧化层击穿示意图
1.3工艺方法
SOI压力敏感芯片圆片级叠层键合采用两次对准和两次键合方法实现叠层静电键合。

硅玻璃键合质量受温度、电压、反应室内环境压力以及电极形状等诸多因素的影响,任何一步工艺操作不当,均会造成键合强度降低,甚至键合失效,严重降低器件的可靠性[8]。

为了提高压力传感器耐高温性能和可靠性,在工艺过程中要特别注意:
1)两静电键合材料的热膨胀系数要近似匹配,否则在键合完成冷却过程中会因内部应力较大而破碎,同时考虑耐高温玻璃材料的选取。

2)与阳极接触的电极形状会影响键合效果,点接触电极不会使键合界面产生孔隙,而双平行板电极会使键合体界面产生部分孔隙,但后者键合的速率比前者快。

3)表面状况对键合力也有影响,键合表面平整度和清洁度越高,键合质量越好。

表面起伏越大,静电引力越小,表面相同的起伏幅度,起伏越圆滑的情况静电引力越大。

4)键合前的图形对准非常重要,由于芯片在键合前已形成敏感结构,这就需要在键合前将玻璃孔与芯片电极精准的对位,避免对准偏移导致后续封装的可靠性降低。

将引压孔与敏感腔精准对位,可避免器件的非线性降低。

本文采用AML-AWB04键合机实现SOI器件圆片叠层键合,分别在玻璃和SOI硅片上制作对准标记,如图3所示。

玻璃上标记是通过喷砂工艺制作的十字图形,硅片上的标记是通过光刻制作的金属方块图形,对准精度误差控制在ʃ3μm以内。

首先将一片玻璃与硅片正面进行第一次对准键合,然后再将另一片玻璃与一次键合后的基片硅
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杯面进行二次对准键合,完成玻璃—硅—玻璃的三层键合。

图3叠层键合对准标记
在圆片进行清洗、对准后根据SOI器件结构特点采用侧壁加电方式,施加约1000V键合电压,键合过程始终保
持在380ħ和10-5mbar的真空环境中,键合时间约20min 以上。

图4为键合叠层键合的SOI压力传感器圆片。

图4叠层键合的SOI压力传感器圆片
2性能测试
2.1键合强度测试
采用直拉法检测键合强度,直拉法[9]是用拉开键合片的最大拉力来表示键合强度。

测试仪器为自制拉伸试验台,试验前在圆片上、中、下、左、右共5个位置抽取5只芯片,通过快速粘结剂将芯片表面与拉力夹具粘合在一起,充分固化24h以上再进行抗拉强度测试,加载直接至键合界面断裂,最先开裂的封接面即为芯片的键合强度。

图5中给出了不同位置芯片拉断的显微镜照片,观察拉伸样品键合区域的断裂表面,均可观察到玻璃表面裂开的现象,在硅-玻璃键合界面并未被拉断。

经测试圆片中上、中、下、左、右位置的芯片拉伸力分别为为49.6,49.6,54.6,54.6,44.5N,根据已知键合面积,可推算出键合强度分别为3.5,3.5,3.85,3.85,3.14MPa,符合器件键合强度合要求。

2.2气密性测试
采用氦质谱检漏仪,依据GJB548B—2005方法1014.2对敏感芯片键合后的漏率进行检测。

在上、中、下、左、右的5个位置抽取5只芯片,将芯片放入充氦箱,对充氦箱抽真空,加压压强517kPa,加压时间2h,停留时间10min,然后用大于20s的时间排放充氦箱中的氦气至表压,取出芯片,并用氦气将芯片冲击5min。

将有氦气的芯片放入氦质朴检漏仪测试室中,5只芯片的漏率均低于5ˑ10-9Pa.m3/s
图5不同位置的芯片拉断显微镜照片
拒收极限,满足器件气密性要求。

2.3传感器性能测试
选取3只SOI压力敏感芯片进行无引线封装,制作成高温压力传感器,通过转接夹具将传感器安装在带有铜管的压力接嘴上,将装有传感器的一端伸入到箱式电阻炉内,另一端与电阻炉外面的压力计连接,在电阻炉内通入N
2
,升温至500ħ,恒温30min后,采用1.5mA恒流源供电,对传感器施加3个标定循环的压力,测量上限压强为700kPa,压力—输出特性曲线如图6所示。

图6传感器输出特性曲线(500ħ)
测试结果表明:在500ħ条件下,3只传感器的非线性均小于0.2%,总精度均小于0.5%。

3结论
本文采用两次对准和两次键合技术,实现了SOI高温压力传感器敏感芯片的叠层键合,测试结果表明,敏感芯片满足键合强度和气密性的要求,采用该敏感芯片制作的无引线SOI高温压力传感器,在500ħ环境下的性能指标是稳定的,该圆片级叠层键合技术适用于SOI高温压力传感器的制作。

参考文献:
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(下转第160页)
更加接近真实值(56mm ),距离计算结果的波动比线性标定法的结果更小。

在对单个点进行定位时,
平均误差仅有0.3mm ,最大定位误差为0.5mm ,相较于线性标定法,平均定位误差降低了0.4mm ,最大误差降低了0.6mm 。

图6对特征点的测距结果
进行手眼标定后,可通过CCD 相机实现对目标工件的高精度定位,要计算到达装配位置的末端姿态,还需要知道装配位置的精确位置。

对于要到达的装配位置,可以采用离线标定的方式获取(如图7(a )所示),通过在SCARA 末端安装同心的标定锥接近装配位置的两个特征点,并记录此时工具坐标系的位置信息,通过两点的位置信息,可以计算出关于基坐标系的方向向量和两点的中点位置,由此获得装配位置在机器人基坐标系下的位姿。

通过反复抓取和装配实验,500次装配任务中,通过线性标定法后成功装配次数为416次,装配成功率为83.2%,使用迭代线性标定法后成功装配的次数为493次,装配成功率为98.6%,装配结果如图7(b )所示。

使用迭代线性标定法进行手眼标定,装配成功率提高了15.4%。

图7装配位置特征点位置获取与装配结果
4结论
本文基于实际生产任务需求,
将视觉引导技术与SCARA 机器人相结合,解决了一个非结构化生产装配问题。

对于视觉引导中的关键技术,提出了一种迭代线性标定法。

该方法通过对单次线性标定法的结果进行迭代,通过迭代降低累积误差,实现了比传统线性标定法更高的工
件定位精度。

最后,通过解线性方程的思想计算放置位置的末端姿态。

通过多次反复的抓取放置实验,装配成功率提高了15.4%,实验证明了本文所提出方法的有效性。

参考文献:
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Saddle River :Prentice Hall ,2005.
作者简介:

辰(1993-),
女,硕士研究生,主要研究方向为机器视觉,机器学习。

张华(1969-),男,博士,教授,主要研究领域为机器学习,
机器人。

冯兴华(1982-),男,博士,主要研究方向为机器人、数据挖掘檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸。

(上接第156页)
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作者简介:

虹(1969-),
女,通讯作者,研究员,主要从事MEMS 微结构传感器敏感芯片设计与工艺研究,
E —mail :qired@163.com 。

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