Метод автоматизированного расчёта зёрен и пустот в металлических плёнках и TSV-структурах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Научная новизна данной работы заключается в применении известных методов (метод диаметра Фере, метод эквивалентного диаметра) в новой области (проектирование и конструирование элементов в микроэлектронике). Точные измерения размеров зёрен металлических плёнок и пустот в TSV-структурах имеют критическое значение для повышения надёжности и производительности устройств микро- и наноэлектроники. Ручные методы анализа морфологических характеристик материалов требуют значительных временных затрат и подвержены субъективным ошибкам. В данной работе представлен автоматизированный метод расчёта размеров зёрен, основанный на обработке изображений, полученных с помощью растрового электронного микроскопа. В рамках методики применяются два подхода к расчёту среднего размера зёрен: метод диаметра Фере и метод эквивалентного круга. Корреляция между результатами этих методов подтверждает корректность сегментации и высокую точность анализа. Экспериментальные исследования показали, что предложенная методология позволяет эффективно выделять зёрна и пустоты даже на изображениях с низким контрастом и высоким уровнем шума. Полученные результаты демонстрируют универсальность метода, его высокую точность и воспроизводимость, а также возможность интеграции в процессы контроля качества и проектирования микроэлектронных систем. Автоматизация анализа существенно снижает влияние человеческого фактора, сокращает время обработки данных и открывает новые возможности для оптимизации процессов производства устройств микро- и наноэлектроники.

Об авторах

Н. А. Дюжев

Национальный исследовательский университет “МИЭТ”

Email: ivanin@ckp-miet.ru
Москва, Россия

Е. Э. Гусев

Национальный исследовательский университет “МИЭТ”; ВГЛТУ имени Г.Ф. Морозова

Email: ivanin@ckp-miet.ru
Москва, Россия; Воронеж, Россия

П. С. Иванин

Национальный исследовательский университет “МИЭТ”; ВГЛТУ имени Г.Ф. Морозова

Email: ivanin@ckp-miet.ru
Москва, Россия; Воронеж, Россия

В. К. Зольников

ВГЛТУ имени Г.Ф. Морозова

Email: ivanin@ckp-miet.ru
Воронеж, Россия

М. Ю. Фомичёв

Национальный исследовательский университет “МИЭТ”

Автор, ответственный за переписку.
Email: ivanin@ckp-miet.ru
Москва, Россия

Список литературы

  1. Дюжев Н.А., Гусев Е.Э., Кушнарев И.В., Беспалов В.А. Влияние термической обработки на физико-механические свойства тонкопленочных мембранных Al-структур различной формы. Письма в ЖТФ. 2025. Т. 51. Вып. 2. С. 10–14. https://doi.org/10.61011/PJTF.2025.02.59549.20034
  2. Беспалов В.А. и др. Обзор методов измерения механической прочности тонких пленок // Моделирование систем и процессов. 2022. Т. 15. № 3. С. 110.
  3. Брагина О.В., Карпенко С.И., Иванов М.Н. Влияние микроструктуры на механические свойства тонких плeнок меди / Современные материалы и технологии. 2021. № 2. С. 15–23.
  4. Дюжев Н.А., Гусев Е.Э., Кушнарев И.В. и др. Особенности влияния ориентации и размера зерен на механические свойства тонкопленочных мембран Al/Mo / Письма в ЖТФ. 2024. Т. 50. Вып. 9. С. 5–15.
  5. Махиборода М.А. Исследование влияния радиационного облучения на размер зерен и механические свойства тонкоплeночного алюминия. Известия РАН. Механика твердого тела. 2024. № 1. С. 158–167.
  6. Дюжев Н.А., Гусев Е.Э., Портнова Е.О., Новикова О.В. Влияние циклической нагрузки на физико-механические свойства тонкопленочных мембранных структур / Известия РАН. Механика твердого тела. 2024. № 2. С. 269–282.
  7. Исмаилов А.А., Петров Б.В. Влияние дефектов на тепловое сопротивление в микроэлектронных устройствах / Микроэлектроника. 2020. Т. 49. № 6. С. 409–412.
  8. Шейн Г.И., Габов В.Г. Физические методы исследования: учебное пособие / Изд-во Пермского университета. 2020. 124 с.
  9. Мансуров Г.Н., Петрий О.А. Электрохимия тонких металлических плeнок / Научтехлит. 2019. 256 с.
  10. Гаврилова Н.Н., Назаров В.В., Яровая О.В. Микроскопические методы определения размеров частиц дисперсных материалов. 2012. Т. 55. № 6. С. 123–128. URL: https://archive.sympatec.com/RU/ImageAnalysis/Fundamentals.html
  11. Merkus H.G. Particle size measurements: fundamentals, practice, quality. Springer Science & Business Media. 2009. Т. 17.
  12. Pabst W., Gregorova E. Characterization of particles and particle systems // ICT Prague. 2007. Т. 122. С. 122. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B8%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80_%D0%A4%D0%B5%D1%80%D0%B5
  13. Underwood E.E. Quantitative stereology. 1970.
  14. Gu Y., O’Neal D.L. Development of an equivalent diameter expression for vertical U-tubes used in ground-coupled heat pumps // Transactions-American Society of Heating Refrigerating and air Conditioning Engineers. 1998. Т. 104. С. 347–355.
  15. Al-Kayiem A.H.H., Ibrahim M.A. The influence of the equivalent hydraulic diameter on the pressure drop prediction of annular test section // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing. 2015. Т. 100. № 1. С. 012049.
  16. Anifowoshe O., Osisanya S.O. The effect of equivalent diameter definitions on frictional pressure loss estimation in an annulus with pipe rotation //SPE Deepwater Drilling and Completions Conference. SPE. 2012. С. SPE-151176-MS.
  17. Latief F.D.E. Analysis and Visualization of 2D and 3D Grain and Pore Size of Fontainebleau Sandstone Using Digital Rock Physics //Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing. 2016. Т. 739. № 1. С. 012047.
  18. Russ J.C. The image processing handbook. CRC press, 2006.
  19. Ломов А.А., Захаров Д.М., Тарасов М.А., Чекушкин А.М., Татаринцев А.А., Васильев А.Л. Микроструктура островковых пленок Al на Si(111) при магнетронном напылении: влияние температуры подложки // Микроэлектроника. 2024. Т. 53. № 4. C. 335–345.
  20. ГОСТ 21073.3-75 Металлы цветные. Определение величины зерна. Метод подсчeта пересечений зeрен.
  21. Борисенков С., Вотинцев А., Хольгер Р. Контроль качества: неразрушающий контроль паяных соединений с применением рентгеновского излучения // Компоненты и технологии. 2003. № . 28. С. 168–170.
  22. Mair R., Liebens M., Murray T. Non-destructive acoustic metrology and void detection in 3x50μm TSV. 2016.
  23. Kim H., Han J., Han T.Y.J. Machine vision-driven automatic recognition of particle size and morphology in SEM images // Nanoscale. 2020. Т. 12. № 37. С. 19461–19469.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».