ガラス越しに見る：先進パッケージング向けガラス貫通ビア（TGV）のX線検査
2026年6月22日 | ダニエル・スティックラー博士
ガラスは、先進的な半導体パッケージングの基板材料としてますます注目を集めています。その寸法安定性と電気特性により、大面積パネルや高密度相互接続構造の魅力的な基盤となっています。しかし、ガラス貫通ビア（TGV）を用いて電気接続をガラスを通して配線する場合、新たな検査上の課題が生じます。それは、関連する欠陥の多くが表面から見えなくなることです。Photomask Japan 2026では、ガラス基板とTGV構造に関する初のイメージング事例を発表しました。この結果は、エッチングされたガラスビアや金属化されたTGVの欠陥にX線イメージングによって非破壊的にアクセスできる方法、そして傾斜X線撮影、コンピュータラミノグラフィー、検出器の性能、AI支援解析がなぜ重要なのかを示しています。
先進的なパッケージングにおける検査の再定義。品質保証から歩留まりリスク管理まで。
ムーアの法則後の時代においても、高度なパッケージング技術は、より小型で安価なパッケージでより高性能な製品を求める電子機器製造の高まる需要に応える上で、依然として重要な役割を果たしています。半導体メーカーは、この重要な技術への投資を競い合う中で、わずかな歩留まりの改善でさえ収益性や市場投入までの時間に大きな影響を与える競争の激しい環境において、成果を出すようプレッシャーにさらされています。スタック内の単一のチップの故障はパッケージ全体に影響を与え、高額な生産ラインの変更や遅延を引き起こす可能性があります。時代の最先端を走り続けるためには、ますます複雑化するこれらの構造における潜在的な欠陥を迅速かつ確実に特定するための包括的な検査戦略を採用する必要があります。
これは特にガラスパネル基板技術に当てはまります。材料特性により、これらのパネルは一般的なものよりも大きいだけでなく、ウェハーだが、より高密度に詰め込まれている。これは、プロセス内での欠陥漏れのコストが指数関数的に増加するだけでなく、検査の複雑さも増し、スループット幸いなことに、この分野の技術進歩は急速に進んでおり、今年のフォトマスクジャパンでもそのことをお伝えしました。
TGV製造サイクル
選択的湿式エッチングにおける典型的な欠陥
- 穴が欠けている
- 微細なひび割れやその他のガラスの欠陥
- 表面粗さ
- 形状と間隔
- 残ったガラス
金属化工程における典型的な欠陥
- 空隙
- 異物混入、隙間、充填不足
- 層間剥離
- 微細な亀裂
欠陥は金属化の前と後に発生する可能性がある
TGVの製造プロセスは通常、3つのステップで構成されます。まず、ガラスパネルにレーザー加工を施して各TGVの位置をマーキングし、次に選択的なウェットエッチングによってビアホールを形成します。その後の工程で、ビアに金属配線（一般的には銅）を施し、ガラスを通して電気的な接続を確立します。この2番目と3番目のステップで、プロセス内で最も一般的な欠陥が発生する可能性があります。
金属化前は、欠陥のあるTGVの兆候として、穴の欠落、残留ガラス、形状のずれ、側壁の不規則性、マイクロクラックなどが挙げられます。金属化後は、充填不足、空隙のような特徴、密度変動、界面に関連する可能性のある欠陥に焦点が移ります。ガラスと関連する表面がアクセス可能な状態であれば、これらの特徴の一部は光学的に検査できます。しかし、ビアが金属化されると、内部の情報は不透明な銅の裏側に隠れてしまう可能性があります。このような場合に、X線検査が特に有効になります。
例１：エッチングされたガラスビアの欠陥を確認する
最初の例では、金属化処理前にエッチングされたTGV穴を含むサンプルを採取しました。低エネルギーX線イメージングにより、残留ガラスや亀裂関連構造などの潜在的な欠陥領域が明らかになり、2D画像内で何らかの異常があることがすでに確認できました。しかし、ガラス内部のどこに欠陥があるのか、またどの程度広がっているのかを正確に把握することは困難でした。
再構築された3DCLボリュームは、その解釈を覆した。仮想断面は、当初表面関連の亀裂として現れた欠陥が、実際にはビア壁付近のガラス内部で伝播していたことを示した。このデータは、既存の亀裂状構造がウェットエッチング工程中に拡大したことを示唆している。
残留ガラスの検出は、また別の課題となった。目視で検出することは可能だったが、完全に開いた穴や銅で満たされた構造物に比べてコントラストがはるかに弱かった。この例は、TGV検査が空間分解能だけの問題ではないことを示している。重要な欠陥の中には、非常に小さなグレースケール値の差によって検出されるものもあり、画像処理チェーン全体に高い要求が課せられるとともに、人間の目では見逃してしまう可能性のある欠陥を見つけるためのソフトウェアの重要性が浮き彫りになる。
2Dスキャン
関心領域に切り抜く
ガラスに開けられた65µmのTGV穴の2Dスキャン画像。欠陥が確認できる拡大領域も含まれる。サンプルはフラウンホーファーIZMより提供された。
3D CLで撮影されたこのサンプルは、さまざまな断面像を示しており、亀裂の実際のサイズと深刻度を判断するのに役立ちます。（左上：3Dレンダリング、右上：垂直断面、左下：水平断面、右下：90°垂直断面）
例２：小型金属化TGVの検査
金属配線後、検査作業はさらに困難になる。直径約25μmの小型TGV構造では、X線データから、ビアの形成が不完全であったり、ビアが欠落していたりする例や、金属配線された構造内部の微細な密度変動が明らかになった。
傾斜させたX線写真では、構造物の投影全長が見えるようになるため、ビアの欠落や異常が明らかになることがあります。対応する3DCLデータでは、その異常を断面で確認し、周囲のビアの形状と関連付けることができます。
より微妙なのは、個々のTGV内部における微弱な密度変動である。これらは、高コントラストで明確に定義された空気で満たされた空隙として現れるのではなく、金属化された構造に沿って分布する小さなグレースケール値の変化として現れる。このような兆候は、特に多数のビアが配列されている場合、目視検査だけで確実に評価することは困難である。
金属化処理後のガラスサンプルの2D概観スキャン。このサンプルでは、TGV間の間隔は1 mm、TGVの直径は25 µmです。
3D CLによる主要欠陥の検出
スキャンしたサンプルの3Dレンダリング画像と断面図には、2つの穴が極めて近接して開けられた「ダブルショット」TGVがはっきりと確認できる。
この図は、ガラスパネル上のTGV用の穴が適切に開けられておらず、そのため銅が充填されていない部分を強調表示しており、はっきりと目に見える「隙間」が生じていることを示しています。
高解像度スキャンでは、材料内部の潜在的な空隙や密度変動、表面の粗さなども捉えることができます。密度が低い領域は、断面において周囲の材料よりも暗い部分として表示されます。
画像を拡張可能な情報に変換する
詳細な3DCLデータセットには、多数の個々のビアと多数の断面が含まれる可能性があります。それらすべてを手動でレビューすることは、拡張可能な検査方法ではありません。このため、再構築されたデータは、 Dragonfly 3D World そして、 Comet AI画像解析ワークフロー。AIベースのセグメンテーションにより、体積全体にわたる密度変動や空隙などの欠陥兆候を識別し、視覚化できます。各ビアを画像としてのみ確認するのではなく、位置特定、カウント、比較、定量化が可能な構造化オブジェクトを操作できます。
のスクリーンショットDragonfly 3D World このソフトウェアは、TGVのスキャンデータに基づいて学習されている深層学習モデルを紹介しています。
訓練済みモデルによるセグメンテーションの最終結果。TGV内部に明確な空隙が存在することが示されている。
同じ原理は、より高速な2.5D検査にも当てはまります。X線システムのジオメトリ（倍率、検出器のピクセルサイズ、撮像角度など）が既知であれば、傾斜X線画像から欠陥に関連するコントラストと実用的な寸法情報の両方を得ることができます。これを自動欠陥認識と組み合わせることで、検査対象領域ごとに完全な3Dボリュームを再構築することなく、大型TGVアレイの迅速な検査が可能になります。
右側の画像は、現在利用可能なスルーシリコンビア（TSV）検査用ソフトウェアであるTSV Insights X 2.5Dを示しています。 Comet Yxlon。TGVは一般的にTSVよりも大きいですが、同様のフォームファクタこのソフトウェアは、将来の自動TGV検査および分類に関する当社の目標を明確に示す例です。
セグメンテーション前
セグメンテーション後
TSV Insights X 2.5Dソフトウェアから取得したスクリーンショット。画像には、ウェハー すべてのTSVが操作されてボイドを含むようにしたサンプル（出典：フラウンホーファーIZM-ASSID）。画像は、各TSVのセグメンテーション（黄色）と、その内部のボイド（赤色）を示しています。
まとめ
ガラス製包装材向けのハイブリッド検査戦略
ガラス基板やTGV（ガラス搬送装置）を用いた検査では、速度と情報深度の両方が求められます。X線検査は、製造工程全体における欠陥の発見と分析において重要な役割を果たすことができます。2Dラジオグラフィによる高速投影イメージングは初期スクリーニングに有効であり、より詳細な情報と包括的なビューを得るためには、コンピュータ断層撮影法（CLA）が仮想断面を提供し、AIによる分析によってこの包括的なデータを拡張可能な検査結果へと変換することができます。
Photomask Japanで発表された事例は、X線イメージングによって、表面からだけではアクセスが困難または不可能なガラスおよび金属化TGV構造の欠陥を既に検出できることを示しています。ガラスベースのパッケージング技術がより広範な産業用途へと移行するにつれて、非破壊的かつ自動化が進む内部を観察できるこの能力は、プロセス制御と歩留まり向上に重要な貢献となるでしょう。
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了承： Comet 本研究で使用した代表的なガラスおよびTGVサンプルを提供してくださったフラウンホーファーIZMベルリンに深く感謝いたします。
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