銅線鍵合QFN封裝在BHAST（偏壓高加速溫濕度應力測試）中易發生焊球與焊盤脫離導致的開路失效，是行業麵臨的實際可靠性難題。推拉力測試作為國際通行的鍵合強度評價方法（JESD22-B116B、JESD22-B120.01、MIL-STD-883K），能夠量化鍵合界麵的結合強度，為工藝選型和可靠性評價提供直接的數據支撐。

本文以40 nm CMOS工藝的QFN封裝芯片為研究對象，以Alpha-W260推拉力測試機為測試設備，對比FSF與FSFF兩種鍵合模式在初始鍵合強度及BHAST後界麵退化方麵的差異，探討推拉力測試在封裝可靠性評估中的工程應用價值。

 

一、銅線鍵合QFN封裝的可靠性挑戰

 

引線鍵合是集成電路封裝中最關鍵的互連工藝之一。近年來，銅線憑借成本優勢和優異的導熱性能，逐步替代金線成為主流鍵合材料。然而，銅線硬度更高、抗氧化能力較差，銅鋁界麵金屬間化合物（IMC）的穩定性麵臨更大挑戰，這對鍵合工藝參數控製提出更高要求。

 

QFN（Quad Flat Nolead，四方扁平無引腳）封裝因小型化、低成本和高散熱性能，在射頻和模擬芯片領域得到廣泛應用。但在實際服役過程中，QFN封裝器件可能麵臨高溫、高濕、電壓偏置等多重環境應力的耦合作用。根據JEDEC標準開展的BHAST（偏壓高加速溫濕度應力測試，130℃、85%RH、230 kPa、3.6 V偏壓、96 h）是檢驗封裝工藝質量最為嚴苛的手段之一。在實際生產中，BHAST失效是銅線鍵合QFN封裝產品可靠性的主要風險點之一，失效模式通常表現為焊球與鋁焊盤界麵脫離導致的開路。

 

塑封料中不可避免含有微量的鹵素（Cl⁻質量分數通常在3×10⁻⁶~1.5×10⁻⁵），且塑封料具有親水性，在高溫高濕環境下，Cl⁻和水汽會滲透到焊球與焊盤界麵，引發銅鋁之間的電偶腐蝕。研究已表明，在存在偏壓的情況下，Cl⁻會向帶電焊盤定向聚集，加速IMC的腐蝕過程，最終導致焊球脫離。因此，如何評價和篩選具有更高抗腐蝕能力的鍵合工藝，成為封裝工程中的現實需求。

 

 

二、鍵合強度評價方法——推拉力測試

 

在上述可靠性問題的驅動下，鍵合強度量化評價成為工藝選型與質量控製的關鍵環節。推拉力測試（包括焊球推力測試和焊線拉力測試）是國際通行的鍵合強度評價方法，相關標準JESD22B116B、JESD22B120.01和MILSTD883K對其測試程序作出明確規定。該方法通過在焊球或焊線上施加機械力至破壞，測定其破壞時的力值，從而量化鍵合界麵的結合強度。

 

本研究所用的推拉力測試設備為Alpha-W260型晶圓/焊球推拉力測試機。該設備專為微電子引線鍵合後的焊接強度測試、焊點與基板粘接力測試及其失效分析設計，支持晶片推力、金球推力、金線拉力等多種測試模式，配備高速力值采集係統，測試精度達到±1.0級。鍵合完成後，按照相應標準對焊球進行推力測試、對焊線進行拉力測試，推拉力測試結果成為衡量鍵合強度最直接的量化參數。 

 

推拉力測試在封裝工程中扮演的角色可從三個層麵理解：其一，在鍵合工藝開發階段，它用於判定初始鍵合強度是否滿足標準要求，是工藝參數優化的基本依據；其二，在可靠性驗證階段，對比老化實驗前後的推拉力測試數據，可量化評估界麵的退化程度；其三，在失效分析階段，推拉力測試數據結合微觀表征手段，可幫助定位失效原因和失效位置。

 

三、推拉力測試指導鍵合工藝選型

3.1 兩種鍵合模式的設計差異

本研究以K&S RAPID焊線機為工藝平台，對比FSF（三段式：壓力-摩擦-壓力）和FSFF（四段式：壓力-摩擦-壓力-壓力）兩種鍵合模式。兩者核心差異在於：FSFF模式在摩擦階段與最終鍵合階段之間增加了Force2模式，鍵合總力度更大，且采用內孔徑和外側角直徑更大的劈刀，配合相應的燒球參數（電流55 mA、時間250 ms，區別於FSF模式的45 mA、300 ms），以獲得不同的焊球成形效果。

 

3.2 初始鍵合強度評價

在鍵合工藝參數優化完成後，對兩種模式下的鍵合樣品進行了推拉力測試及鍵合性能檢測，結果如表所示：

模式	球徑/μm	球高/μm	焊球推力/gf	焊線拉力/gf	IMC質量分數/%	鋁殘留質量分數/%
FSF	40	12	8.5	9	94	36
FSFF	42	12.5	8.5	9	96	30

 

從推拉力測試數據來看，兩種模式的焊球推力（均為8.5 gf）和焊線拉力（均為9 gf）均滿足標準要求，數值上無顯著差異。然而，切片形貌分析揭示了兩者的微觀結構差異：FSF模式下焊球底部呈現向上彎曲形態，垂直距離（反映焊球嵌入深度）僅為1.2~1.6 μm，水平距離達3.5~4.5 μm，鋁擠出對焊球的包裹性較差；FSFF模式下焊球底部呈現向下彎曲或接近水平形態，垂直距離達3.6~4.5 μm，水平距離小於1 μm，鋁擠出對焊球的包裹性顯著改善，IMC含量更高（96% vs 94%），鋁殘留更少（30% vs 36%）。

 

這一現象提示：初始推拉力測試值達標且相近，並不代表兩種鍵合模式的可靠性水平相當。推拉力測試在此時給出的信息是“鍵合強度合格”，但界麵的微觀形貌差異——特別是鋁擠出對焊球的包裹程度——無法僅從初始推拉力值中反映出來。這正是後續可靠性實驗需要回答的問題。

 

3.3 BHAST後的推拉力測試

按照JEDEC標準開展了MSL3、TCT、UHAST、BHAST、HTOL、HTST等封裝可靠性實驗。結果表明：在FSF模式下，使用三種不同塑封料（9220、G700、G631）的樣品均在BHAST中出現開路失效，失效比例分別為4/77、5/77、5/77；而FSFF模式下所有樣品全部通過全部可靠性項目。

 

為探明失效機理，對BHAST後的良品開蓋後進行了焊線拉力測試（僅選用9220塑封料樣品）。測試結果對比如下：

FSF模式：施加電壓的焊盤，焊線拉力值僅為0~2 gf，遠低於標準要求；未施加電壓的焊盤，焊線拉力值為6~9 gf，與初始狀態相當。

FSFF模式：施加電壓與未施加電壓的焊盤，焊線拉力值均為6~9 gf，未見明顯退化。

 

推拉力測試在此量化證明了：BHAST後FSF模式施加電壓焊盤的界麵結合強度已嚴重退化（從9 gf降至0~2 gf），而FSFF模式幾乎未受影響。這一量化差異直接為鍵合模式的工藝選型提供數據支撐：FSFF模式在BHAST可靠性方麵具有顯著優勢。

 

四、推拉力測試輔助失效機理定位

對BHAST失效樣品進行開蓋觀察，可見FSF模式下部分焊球已與焊盤完全脫離，焊盤上僅留下鍵合印記。EDS麵掃分析顯示，在焊盤脫離區域檢出C、O、Al、S、Cl、Cu等元素，Cl元素在焊接區域均勻分布。

 

結合前述推拉力測試數據的退化幅度，可以完整還原失效鏈條：在BHAST環境下（130℃、85%RH、230 kPa、3.6 V偏壓），塑封料中的Cl⁻在電偏壓作用下向帶電焊盤定向聚集，在有水汽的條件下，銅焊球與鋁焊盤之間形成原電池，發生電偶腐蝕。腐蝕優先發生在焊球與鋁擠出之間的夾角區域。

 

在FSF模式下，由於焊球嵌入深度淺（垂直距離僅1.2~1.6 μm）、鋁擠出包裹性差，腐蝕介質（Cl⁻和水汽）容易侵入界麵並快速向焊球底部擴散，導致IMC被腐蝕破壞。推拉力測試中拉力值從9 gf降至0~2 gf，正是界麵腐蝕程度的宏觀力學反映。當腐蝕擴展到整個焊球底部時，焊球與焊盤完全脫離，形成開路失效。

 

在FSFF模式下，焊球嵌入深度大（垂直距離3.6~4.5 μm）、鋁擠出對焊球的包裹緊密（水平距離小於1 μm），在物理上形成一道有效的腐蝕屏障，即使施加電壓，腐蝕介質也難以侵入焊球底部。因此推拉力測試值保持6~9 gf，無顯著退化。

推拉力測試將微觀界麵腐蝕程度轉化為宏觀、可量化的力值數據，使工程師能夠直觀判斷界麵退化的嚴重程度，並在結合SEM/EDS等微觀分析後，準確定位失效發生的具體位置（施加電壓的焊盤界麵）和根本原因（Cl⁻電偶腐蝕）。

 

五、結論與工程啟示

本文從銅線鍵合QFN封裝在實際可靠性驗證中麵臨的BHAST失效問題出發，以推拉力測試為量化評價工具，係統對比了FSF與FSFF兩種鍵合模式的鍵合強度及其在可靠性老化前後的退化行為，得出以下結論和工程啟示：

（1）推拉力測試是解決封裝可靠性工程問題的有效量化工具。 在工藝選型階段，它可以快速判定初始鍵合強度是否達標；在可靠性驗證階段，老化前後的推拉力對比數據能夠靈敏捕捉界麵的退化程度；在失效分析階段，它提供的量化力學數據為失效定位和機理判斷提供了重要依據。

（2）初始推拉力值達標不等於可靠性過關。 FSF與FSFF兩種模式初始推拉力值相同且均達標，但BHAST後表現截然不同。這說明在評價鍵合工藝時，不能僅依賴初始推拉力測試，必須結合加速老化實驗及老化後的推拉力複測來綜合評判。

（3）FSFF模式是提升銅線鍵合QFN封裝BHAST可靠性的有效工藝路徑。 推拉力測試數據量化證明，FSFF模式在BHAST後仍能保持6~9 gf的焊線拉力，而FSF模式已降至0~2 gf。FSFF模式通過增大焊球嵌入深度、改善鋁擠出包裹性，在物理上形成腐蝕屏障，顯著延緩了Cl⁻和水汽對IMC界麵的侵蝕。

（4）推拉力測試與SEM/EDS等微觀表征手段的聯用是失效分析的高效路徑。 推拉力測試提供宏觀力學退化幅度，SEM/EDS提供微觀腐蝕產物和元素分布信息，兩者結合可完整還原“工藝差異→形貌差異→腐蝕路徑差異→力學退化→可靠性失效”的完整證據鏈。

 

在半導體封裝日益追求高可靠性的背景下，BHAST失效是銅線鍵合QFN封裝必須跨越的門檻。推拉力測試作為一個成熟、標準化的檢測手段，貫穿了從鍵合工藝開發、可靠性驗證到失效分析的完整工程鏈條，為封裝工程師解決實際可靠性問題提供了量化、直觀、可複現的數據支撐。