技术｜解析TGV铜填孔与结构缺陷

发布时间：2026-09-23来源：艾邦半导体网

AI 与高效能运算（HPC）推动更多小芯片（Chiplet）被整合到同一个封装中，基板也从过往的被动承载角色，转变为影响互连密度、讯号传输与封装尺寸稳定性的关键结构，自 Intel 于 2023 年公布玻璃基板开发进度以来，至 2026 年仍持续推进精密玻璃加工业与供应链的深度合作，显示玻璃基板正由材料潜力加速走向工艺优化与规模化验证。

但对研发与制程工程师而言，真正的挑战不是「玻璃基板会不会成为趋势」，而是：大量 TGV 能否一致成形？孔壁是否受损？铜是否完整填入？经过电镀、退火或可靠度条件测试后，微结构是否发生可能影响可靠度的变化？这些问题无法单靠单一影像检测来回答，必须仰赖专业的 TGV 分析与玻璃基板检测方案才能彻底搞清。

本文先看三个结论：

TGV 质量至少包含三个层次：通孔几何与玻璃损伤、金属填孔与接口、铜晶粒与热机械可靠度，这正是执行 TGV 失效分析（FA）的核心目标。
多维度检测仪器各司其职：X-ray 适合先做非破坏性筛检与定位；SEM、WLI 与 EBSD 则分别解答截面形貌、表面粗糙度与晶体学问题。
关键在于检测策略：先大范围筛检、再定点切片，通常比直接任意截面更容易保留样品，并能显著提高真因分析（Root Cause Analysis）效率，然而实际方案仍须依样品尺寸、结构与具体目标进行动态调整。

TGV 玻璃基板大势所趋！如何通过四大 FA 利器攻克 TGV 镀铜与结构失效？

在 AI 芯片与高效能运算（HPC）对小芯片（Chiplet）异质整合需求呈爆发式成长的当下，传统有机基板在尺寸稳定性、互连密度与高频损耗上的物理极限已悄然逼近。自 Intel 于 2023 年抛出玻璃基板的开发蓝图以来，这项材料革命在 2026 年正式迈入工艺优化与规模化验证的关键决战点。玻璃基板凭借着极佳的平坦度、可调控的热膨胀系数（CTE）以及优异的电学特性，被视为延续摩尔定律、打破大尺寸封装载板翘曲（Warpage）痛点的终极解方。

然而从材料潜力走向晶圆级或面板级（Panel-level）的量产之路，制程工程师正面临前所未有的良率考验。关键核心就在于玻璃通孔（TGV, Through Glass Via）的工艺控制，TGV 的挑战绝非仅仅将孔洞打通，而是一场跨材料、跨尺度的微结构攻防战。从最初雷射改质与选择性蚀刻可能产生的 TGV 微裂缝（Micro-crack）与孔口崩边（Chipping）；到铜金属化工艺中，阻碍层（Barrier）的覆盖率，以及高深宽比电镀填孔时极易现形的空隙（Void）与接缝（Seam）；乃至于经受热历程（Thermal History）与可靠度测试后，金属与玻璃接口的应力演变与铜晶粒再结晶行为。任何一个细微微结构的失效，都将直接导致昂贵的芯片报废。

面对 TGV 多维度的失效模式，单一的影像检测已无法提供完整的答案，闳康科技凭借多年在失效分析（FA）领域的顶尖实务经验，特别推出玻璃基板与 TGV 技术检测全攻略专题，我们将深度拆解 TGV 从通孔形成到铜填孔的完整工艺程路径，并引领您如何灵活布建 X-ray（非破坏性筛检）、WLI（定量粗糙度量测）、SEM（精密截面验证）与 EBSD（晶粒取向分析）四大检测利器。通过系统化的检测策略，协助研发与工艺团队在最短时间内精准定位缺陷、洞察失效机制，跨越玻璃基板的量产门槛，为下一代先进封装奠定坚实的真因分析基础。

玻璃为什么进入先进封装？有机基板差异与分析限制要一起看

玻璃基板之所以受到重视，主要不是因为单一材料规格的突破，而是多项材料与工艺特性的综合优势。在探讨玻璃基板与有机基板的差异时，Intel 与 Corning 的公开资料均指出，玻璃可提供优异的平坦度与尺寸稳定性，有助于解决大尺寸封装中常见的载板翘曲（Warpage）问题；此外，通过调整玻璃成分，能弹性对应不同的热膨胀系数（CTE）需求，其高绝缘与低损耗特性，亦有利于高频互连与被动组件整合（Passive Integration）。另一方面，面板级（Panel-level）形式则为工艺与成本优化提供了另一条可行路径。

相对地，玻璃具有脆性，在搬运、雷射加工、湿蚀刻、切割与后续组装过程中，都可能导入 TGV 微裂缝（Micro-crack）或 TGV 崩边（Chipping），针对高深宽比（Aspect ratio）孔洞的种子层覆盖率、金属与玻璃的黏着性（Adhesion）、TGV 镀铜填孔均匀性，以及铜与玻璃在热工艺下的应力演变，也都是实际量产时必须克服的关键挑战。

从通孔形成到铜填孔：每一站都有不同的分析问题

如下图所示，我们可通过「玻璃 → 通孔形成 → 湿蚀刻 / 清洗 → AOI → 铜种子层 → 铜电镀」这一条具代表性的工艺路径，来理解 TGV 的关键分析节点，实际的工艺路径会随玻璃材质、孔径、深宽比与设备条件而异，例如可采用直接激光加工，或是先以激光进行材料改质再搭配选择性湿蚀刻；因此下表流程应视为分析检测的关键站点切入点，而非单一的标准工艺。

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图1｜ TGV从通孔形成、湿蚀刻 / 清洗、种子层到铜填孔与分析的代表性流程；实际工艺会依玻璃材料、孔形及设备条件调整。

四种 TGV 分析工具，精准解决玻璃基板检测难题

X-ray：先在非破坏性的情况下进行数组筛检与定位

X-ray 检测利用不同材料对 X-ray 的衰减差异形成影像。以玻璃与铜组成的 TGV 结构为例，两者具有明显的影像对比，因此可在不破坏样品的情况下，快速观察 TGV 数组排列与金属填孔状况，初步筛选填孔不全、内部孔洞等疑似缺陷，并掌握其位置与分布。

2D X-ray 适合用于快速投影筛检，其中 Top View 可观察 TGV 数组的一致性，Tilt View 则可提供不同角度的互补信息，协助辨识可能因结构重叠而被遮蔽的异常。当三维结构重叠、2D 投影难以明确判读时，可进一步利用 3D X-ray 进行多角度影像重建与虚拟切片，以定位铜填孔内部的孔洞，并在影像分辨率与分割条件允许的情况下，计算孔洞体积及孔隙率，作为评估 TGV 填孔完整性与工艺一致性的量化依据。

然而，X-ray 的缺陷侦测与孔隙率分析能力，仍会受到缺陷尺寸、样品厚度、结构重叠程度、扫描几何、影像分辨率、设备条件及影像分割门槛等因素影响，X-ray 适合用于内部孔洞与整体结构的非破坏筛检，但不适合直接量化孔壁粗糙度，也无法仅凭 2D 投影影像确认玻璃与金属接口完全不存在微裂缝；如需进一步验证，仍须搭配更高分辨率或截面分析技术。

SEM：用截面验证孔形、填孔与界面

将样品经研磨或定点截面制备至目标位置后，通过 TGV 截面 SEM 分析，可观察通孔不同深度位置的孔径、孔形与锥度（Taper），并检视玻璃厚度、孔口崩角（Chipping）、微裂缝（Micro-crack）、铜填孔孔洞（Void）、填孔接缝（Seam）、铜／玻璃界面状态，以及表面镀铜余厚（Overburden）等特征。

若先前已通过 X-ray 检测标示可疑位置，可将缺陷坐标导入截面制备流程，进行定点截面分析，以提高缺陷定位与截面命中的成功率。截面分析属于破坏性分析，样品在研磨、切割或截面制备过程中，可能产生拖尾、崩裂、刮伤或局部变形等制备假象（Artifact）。因此，在进行 SEM 影像判读时，应结合缺陷位置、形貌特征及样品制备条件，审慎区分原始工艺缺陷与截面制备所产生的假象，避免误判分析结果。

WLI 白光干涉仪：将孔壁与表面形貌转化为可量化的粗糙度数据

白光干涉仪（WLI，亦即光学轮廓仪 Optical Profiler）可重建三维（3D）表面形貌，并精准取得Ra、Rq、Rt、Rz 等表面粗糙度指标。在 WLI 粗糙度量测中，这些定量数据有助于弄清 TGV 孔壁粗糙度是否会影响后续的金属化工艺，并能客观比较不同通孔工艺或蚀刻条件的优劣。若 TGV 的孔洞几何结构过深而造成光学视线受限，通常需要先制备出可供量测的特定截面或表面。因此，客户在委案时，建议先明确说明欲量测的目标为孔壁、孔口还是整体表面，以利规划最适当的样品制备工艺。

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图4｜ WLI取得3D面形貌后，可分析面粗糙度参数，或撷取轮廓线计算Ra、Rq、Rt与Rz。本图为匿名化合成示意。

EBSD：观察铜填孔的晶粒、晶界、取向与再结晶

EBSD（Electron Backscatter Diffraction，电子背向散射绕射）可结合 SEM 进行材料微结构分析，通过晶粒、晶体取向、相组成及织构等信息，深入了解材料在工艺或热处理前后的微结构变化。

通过 IPF（Inverse Pole Figure）晶体取向图，可观察晶粒取向及晶粒间的取向差异；藉由 Phase Map（相分布图），可辨识不同晶相及其分布情形；进一步利用 Pole Figure（极图）与织构分析，可评估材料是否存在特定晶体取向集中现象。此外，通过晶粒尺寸统计，可量化晶粒尺寸分布及平均晶粒尺寸，作为制程条件与材料特性比较的重要依据。

如何组合 TGV 分析方案？从非破坏筛查走向定点失效分析

TGV 分析不一定要一次把所有方法都做完。较有效的思路是先定义问题，再逐层增加分辨率与破坏程度：

定义工艺做大范围非破坏筛查：先找数组中的异常位置、分布与代表区。
进行定点或代表性 SEM 截面：确认孔形、填孔、界面与玻璃损伤是否吻合。
依假设加做 WLI 或 EBSD：前者量化形貌／粗糙度，后者解析铜微结构与晶体学差异。

结语：以精准分析为后盾，抢占玻璃基板世代的市场先机

从有机基板跨入玻璃基板，不只是半导体封装材料的世代交替，更是一场工艺控制与合格率拉锯的全新挑战，TGV 技术所带来的超高互连密度与绝缘优势，固然为 AI 与 HPC 芯片释放了前所未有的效能潜力；但玻璃材质特有的脆性，以及高深宽比铜填孔在热机械应力下的微结构演变，也大幅拉高了失效分析与真因鉴定（Root Cause Analysis）的技术门槛。

在迈向规模化验证的关键阶段，盲目的工艺调整往往耗时且成本高昂，唯有通过系统化的检测策略，从 X-ray 的非破坏性宏观筛检、WLI 的精密表面定量，到 SEM 的定点截面特征验证与 EBSD 的晶体学结构解密，才能在层层交织的制程变量中，精准抽丝剥茧出影响良率的关键真因。

来源：闳康科技官网，侵删

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