【摘 要】
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随着三维集成技术的飞速发展,硅通孔（TSV）缺陷的检测问题不容忽视。提出了一种新型无损TSV缺陷检测方法,该方法采用混合极限学习机模型对TSV缺陷的S参数进行训练分类,用来预测TSV发生空洞缺陷的大小及高度、发生针孔缺陷的大小及高度及发生微衬底未对齐缺陷的偏移量。仿真结果表明,所提出的方法在TSV缺陷检测过程中可以避免对被测样品的损坏,且与原极限学习机相比,其缺陷定位准确率提高了11.51%,达到
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61661013）； 广西自然科学基金资助项目（2018GXNSFAA281327）；
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随着三维集成技术的飞速发展,硅通孔（TSV）缺陷的检测问题不容忽视。提出了一种新型无损TSV缺陷检测方法,该方法采用混合极限学习机模型对TSV缺陷的S参数进行训练分类,用来预测TSV发生空洞缺陷的大小及高度、发生针孔缺陷的大小及高度及发生微衬底未对齐缺陷的偏移量。仿真结果表明,所提出的方法在TSV缺陷检测过程中可以避免对被测样品的损坏,且与原极限学习机相比,其缺陷定位准确率提高了11.51%,达到94.61%。基于混合极限学习机的TSV缺陷检测方法,既可以对不同类型的TSV缺陷进行分类,也能针对具体缺陷类型进行定位。
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