ガラスの向こう側を見る：アドバンストパッケージング向けTGV（ガラス貫通電極）のX線検査
2026年6月22日 | Dr. Daniel Stickler
ガラスは、アドバンスト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的特性により、大面積パネルや高密度配線構造の興味深いベースとなります。しかし、TGV（ガラス貫通電極）を用いてガラス内に電気接続を配線する場合、新たな検査の課題が生じます。関連する欠陥の多くは、もはや表面からは見えないのです。 Photomask Japan 2026において、当社はガラス基板およびTGV構造の最初のイメージング事例を発表しました。この結果は、X線イメージングがエッチングされたガラスビアやメタライズされたTGV内の欠陥に対する非破壊的なアクセスをどのように提供できるか、そして傾斜撮影、コンピュータ断層ラミノグラフィ、検出器の性能、AI支援解析がなぜ重要であるかを示しています。
アドバンストパッケージングの検査を再定義する：品質保証（QA）から歩留まりリスク管理へ
ポスト・ムーア時代において、アドバンストパッケージングは、より小さく安価なパッケージでより強力なパフォーマンスを実現するという電子機器製造のますます高まる要求に応える上で、引き続き極めて重要な役割を果たしています。半導体メーカーがこの中核技術への投資を競う中、わずかな歩留まりの改善が収益性と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、成果を上げるようプレッシャーにさらされています。積層された単一のチップの不良がパッケージ全体に影響を及ぼし、コストがかかる生産ラインの調整や遅延を引き起こす可能性があります。常に一歩先を行くためには、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信頼性高く特定するための包括的な検査戦略の採用が不可欠です。
これはガラスパネル基板技術において特に当てはまります。材料特性により、これらのパネルは一般的なウェハーよりも大型であるだけでなく、より高密度に実装されています。つまり、プロセス内での不良流出のコストが幾何級数的に増加するだけでなく、検査の複雑さが増し、スループットに厳しい制約が課されることになります。幸いなことに、今年のPhotomask Japanで私たちが共有したように、この分野の進歩は急速に進んでいます。
TGV製造サイクル
選択的ウェットエッチング中の典型的な欠陥
- 穴の欠損
- 微小クラックおよびその他のガラス欠陥
- 表面粗さ
- 形状と間隔
- ガラス残渣
金属化中の典型的な欠陥
- ボイド
- 介在物、隙間、充填不足
- デラミネーション
- 微小クラック
欠陥は金属化の前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、ガラスパネルの局 局部的なレーザー改質によって各TGVの位置をマーキングし、続いて選択的ウェットエッチングを行ってビアホールを形成します。その後のプロセスステップで、ビアの金属化（通常は銅を使用）を行い、ガラスを貫通する電気的接続を確立します。プロセス内で最も一般的な欠陥が発生するのは、この第2および第3のステップです。
金属化の前において、TGVの欠陥を示す関連する兆候には、穴の欠損、ガラス残渣、形状の偏差、側壁の不規則性、微小クラックが含まれます。金属化の後には、不完全な充填、ボイド状の特徴、密度の変動、およびインターフェースに関連する可能性のある欠陥に焦点が移ります。ガラスおよび関連する表面がアクセス可能なままである限り、これらの特徴の一部は光学的に検査することができます。しかし、ビアが金属化されると、内部の情報が不透明な銅の背後に隠れてしまう可能性があります。ここでX線検査が特に価値を発揮します。
例1: エッチングされたガラスビアにおける欠陥の検出
最初の例では、メタライゼーションプロセスの前のエッチング済みTGVホールを含むサンプルを撮影しました。低エネルギーX線イメージングにより、残留ガラスやクラック状の構造といった潜在的な欠陥領域が明らかになり、2D画像内でも何らかの異常があることが確認できました。しかし、その欠陥がガラス内部の正確にどの位置にあり、どの程度の深さまで及んでいるのかを把握することは依然として困難でした。
再構成された3D CLボリュームにより、その解析結果が一変しました。仮想断面図からは、一見すると表面のクラックのように見えていた欠陥が、実際にはビア壁面の近くのガラス内部に沿って伝播していることが示されました。このデータから、既存のクラック状の構造がウェットエッチングのプロセス中に拡大したことが示唆されました。
残留ガラスの検出は別の課題であることが判明しました。視覚的な検出は可能ですが、完全に開口した穴や銅充填構造に比べてコントラストがはるかに弱くなります。この例は、TGV検査が単なる空間解像度の問題ではない理由を示しています。関連する欠陥の中には、非常に小さなグレースケールの差によって検出されるものもあり、これが完全なイメージングチェーンに対して高い要求を課し、人間の目で見落とす可能性のある欠陥を見つけ出すためのソフトウェアの重要性を際立たせています。
2Dスキャン
関心領域（ROI）のクロップ
目視可能な欠陥を含む関心領域の拡大図を含む、ガラス内の65 µm TGVホールの2Dスキャン。サンプル提供：Fraunhofer IZM。
3D CLで撮影されたこのサンプルは、クラックの真のサイズと深刻度を特定するのに役立つさまざまな断面図を示しています。（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: より小さなメタライゼーション済みTGVの検査
メタライゼーション後、検査の難易度はさらに高くなります。直径約25 µmの小さなTGV構造において、X線データから、不完全に形成されたビアや欠損したビアの例のほか、メタライゼーションされた構造内部の微細な密度変動が明らかになりました。
欠損または異常のあるビアは、傾斜透過画像において構造全体の投影長が見えるようになるため、明確に現れることがあります。対応する3D CLデータでは、その兆候を断面で検証し、周囲のビア形状と関連付けることができます。
さらに微細なものとして、個々のTGV内部のわずかな密度変動がありました。これらは高コントラストで明確に定義された気泡としては現れませんでした。その代わり、メタライゼーションされた構造に沿って分布する小さなグレースケールの変化として可視化されました。このような兆候を、特に多数のビアアレイ全体において、目視検査のみで確実に見極めることは困難です。
メタライゼーション後のガラスサンプルの2D概要スキャン。このサンプルでは、TGV間の間隔は1 mmであり、TGVの直径は25 µmです。
3D CLによる主要な欠陥の捕捉
スキャンされたサンプルの3Dレンダリングおよび断面図では、2つの穴が非常に近接して穿孔された「ダブルショット」TGVが明確に確認できます。
この可視化は、TGVホールが適切に穿孔されておらず、したがって銅が充填されていないため、明確に確認できる「ギャップ」を生じているガラスパネルの領域を浮き彫りにしています。
高解像度スキャンは、材料内の潜在的なボイド、密度変動、あるいは粗さも捉えることができます。低密度領域は、断面図において周囲の材料よりも暗いセクションとして表示されます。
画像を拡張性のある情報へ変換する
詳細な3D CLデータセットには、多数の個別のビアと膨大な数の断面が含まれる場合があります。これらすべてを手作業で確認することは、拡張性のある検査アプローチではありません。このため、再構成されたデータは、Dragonfly 3D Worldを使用して評価され、CometのAI画像解析ワークフローによってサポートされました。AIベースのセグメンテーションにより、ボリューム全体にわたる密度変動やボイド状の特徴などの欠陥の兆候を識別し、可視化することができます。ユーザーは、各ビアを単なる画像として確認するのではなく、位置の特定、カウント、比較、および定量化が可能な構造化オブジェクトとして扱うことができます。
TGVスキャンデータを用いてディープラーニングモデルのトレーニングを行っている様子を示す、Dragonfly 3D Worldソフトウェアのスクリーンショット。
トレーニング済みモデルによるセグメンテーションの最終結果であり、TGV内の明確なボイドを示しています。
同じ原則が、より高速な2.5D検査にも当てはまります。倍率、検出器のピクセルサイズ、撮影角度など、X線システムのジオメトリが既知である場合、傾斜透過画像は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提供できます。これが自動欠陥認識と組み合わされることで、検査領域ごとに完全な3Dボリュームを再構成することなく、大規模なTGVアレイの迅速な検査へとつながる道が切り拓かれます。
右側の画像は、Comet YxlonのTSV Insights X 2.5Dという、Through-Silicon-Via（TSV）検査向けに現在提供されている既存のソフトウェアを示しています。TGVは一般にTSVよりも大きいものの、同様のフォームファクタを備えているため、このソフトウェアは将来の自動TGV検査および分類に向けた当社の目標を示す明確な例となっています。
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ソフトウェアのスクリーンショット。すべてのTSVにボイドが意図的に形成されたウェハーサンプルを示しています（出典：Fraunhofer 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
ガラスベースパッケージング向けのハイブリッド検査戦略
ガラス基板とTGVの導入により、スピードと情報量の深さの両方が求められる検査タスクが発生します。X線検査は、製造プロセス全体を通じて欠陥を発見し分析するための重要なサポートとなります。2Dラジオグラフィによる高速な投影イメージング初期スクリーニングステップを提供できる一方、より深い洞察と完全なビューを得るためには、コンピュータ断層ラミノグラフィが仮想断面を提供し、AI支援解析がこの包括的なデータを拡張性のある検査結果へと変換するのを手助けします。
Photomask Japanで発表された事例が示すように、X線イメージングを活用すれば、ガラスやメタライズされたTGV構造体の内部にある、表面からだけではアクセスが困難または不可能な欠陥をすでに検出することが可能です。ガラスベースのパッケージング技術の産業適用が拡大する中、このように非破壊で、かつ自動化を進めながら内部を透視できる能力は、プロセス制御や歩留まりの向上に大きく貢献します。
当社のCTおよびX線システムが半導体検査をどのようにサポートできるかについては、
こちらをクリックしてください： https://comet.tech/yxlon/industries/semiconductors
謝辞：本研究で使用したガラスおよびTGVの代表的なサンプルをご提供いただいたFraunhofer IZM Berlinに深く感謝いたします。
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