引言：

隨著芯片結溫的升高，半導體器件的壽命將呈指數下降。芯片的工作溫度取決于半導體封裝的結構及其冷卻環境。適宜的熱設計和可靠的制造程序能幫助將半導體器件以及模組的使用壽命維持在所需水平，從而使汽車中的電動動力系統、移動設備中的中央處理器CPU、高亮度LED等應用變得安全可靠。

客戶挑戰：

熱質量測試系統旨在解決一些客戶的關鍵問題。我們總結了以下最重要的潛在問題。

您如何確保您的功率半導體器件、光電器件和高功率密度產品的熱性能一致?

熱質量評估對于盡早識別潛在的材料缺陷、工藝變化或任何影響熱性能的結構問題是非常重要的。我們基于瞬態熱測試的方法，有助于發現這些缺陷和這些缺陷的影響。瞬態熱測試方法是一種快速、非破壞性的測試方法。

您的客戶是否要求提供描述您銷售的每個器件以及模組的熱信息，特別是在汽車行業?

在質量方面，汽車OEM廠商往往將標準設置得非常高。他們需要越來越多的器件/模組數據，包括熱數據。快速、在線的瞬態熱測試有助于捕獲與所售每個器件以及模組相關的熱性能數據。

您如何管理您的生產質量(環氧樹脂質量、工藝參數)?

熱學界面材料或者DieAttach材料在暴露于空氣后往往會迅速變得無法使用。在許多情況下，可用性時間是根據生產中的最佳實踐定義的，因此大量材料過早地被處理掉。能夠表征這些化合物的實際使用壽命，可以幫助半導體公司每家工廠每年節省10萬美元以上。

您是否看到基于熱性能的分級價值?

基于熱性能的分級有助于創建更廣泛的產品組合。例如：最高質量的LED-s可以用于汽車應用，而較低熱性能的樣品仍然非常適合對質量要求不太嚴格的家庭照明應用。

這是怎么做到的?

該過程很簡單，瞬態熱測試設備發出一個短脈沖并捕獲被測器件/模組的熱響應信號。將獲得的熱響應信號與標準參考數據進行比較，并根據兩個信號的差異做出通過/不通過或進一步分級的決定。

圖2：瞬態熱測試的過程

西門子的Simcenter MicReD Quality Tester在線質量測試設備的軟件允許設置測試參數，操作界面基于已經在業界非常流行的Simcenter MicReD POWERTESTER控制軟件中使用的界面，同樣可以類似地選擇被測器件的“定義”和“測試模式”。在本例中，我們設置了一個SiCMOSFET。如果合適的恒溫器連接到測試系統，也可以從該界面執行被測器件的K系數的測量和校準。

成功創建被測器件的“定義”后，可以在后續的“TestCase”菜單中對被測器件的熱阻抗曲線進行測量。

在“TestCase”選擇窗口下，可以設置描述標準參考測試和生產中進行測試的測試參數，包括：時間參數、加熱電流和測量范圍等。在當前案例中，我們使用100A驅動電流，加熱時間為0.5秒，冷卻時間為0.5秒。測試電流來自“被測器件的定義”。

一旦設置了測試參數，測試系統就會捕獲標準參考數據，并允許進行“初始電氣噪音”的電瞬態校正。在此步驟中應用K系數。請參考圖7。獲得測量數據后，可以在此界面定義不同器件的分級限制。

要設置分級限制，可以采取以下步驟：

系統自動使用應用K系數，顯示Zth曲線;

用戶可以選擇時間點來比較質量測試過程中記錄的數據，例如：在這個案例中為500、1000、5000和10000μs;

每個時間點都可以有其分級的設置，這基本上定義了與標準參考數據的差異/距離。在這個例子中，類別#1是好的數據，類別#2不太可以接受，類別#3或任何超出此類別的都是有缺陷的器件/模組;

測試過程：

測試過程非常簡單，不需要操作人員具有任何詳細的瞬態熱測試的知識。操作人員可以選擇“被測器件”定義和相應的“TestCase”并將其添加到測試項目中，如圖8所示。

一旦選擇了被測器件類型和“TestCase”，操作人員就可以設置并進行自動的Rth測試：

在實際開始測試之前，必須填寫被測試樣品的批次ID和操作人員名稱。在此案例中，系統將從樣本#1開始以自動增量的形式測試到10000個樣本。設置測量非常簡單。

K系數校準：

對于基本比較，K系數校準將是不必要的。然而，在實際測試場景中，樣本的K系數可能會不同，結果可能比較分散，并且對于識別真實的Zth值也可能很重要。

然而，在測試中為了快速測試，沒有時間自動測量和校準每個被測器件的K系數，因此使用數學程序代替。步驟如下：

在測試中，關鍵結構參數(芯片尺寸、基板尺寸和幾何形狀)是非常穩定的;

設置“Test Case”的用戶，將能夠選擇與這些被測器件特征相對應的曲線部分——它們一定會與參考被測器件具有相同的熱響應，因為幾何形狀和半導體材料是相同的;

系統軟件將自動檢查曲線是否在此選定部分重合;

如果此時不重合，系統軟件會自動尋找乘數因子來擬合曲線，并將其用作K系數校準;

這發生在決策之前，如果需要，可以保存新參數以供進一步分析;

在下面的例子中我們選擇了兩條曲線，一條是標準測試數據，另一條是未經校準的測試數據。它們非常接近，沒有任何調整：

在下一步中，我們仔細查看了200μs到300μs范圍，以找出可能的差異：

圖11：圖9的局部放大

差異是微小的，但是是存在的。找到一個正確的乘數因子，名為00014的測量曲線將與標準參考數據完全相同——我們有一個很好的標準參考數據，它的Zth信息和K系數是已知的：

圖11：修正后的曲線與原圖完美重合

使用仿真來確定分級的限制：

在專業的熱仿真分析軟件Simcenter Flotherm和Simcenter FLOEFD中，使用校準過的詳細熱模型可以幫助識別和設置分級限制范圍：

然后可以將被測器件/模組自動分類到不同的箱中。

責任編輯：haq