Die Charakterisierung von elastischen Materialparameter in dünnen Schichtsystemen, die zerstörungsfreie Identifikation von Fehlermoden in hochkomplexen, 3D-integrierten Strukturen oder neuartigen Leiterplatten im Kontext zu „Rapid Learning“ stellt eine große Herausforderung in der Mikroelektronik dar. Dabei repräsentieren Ultraschall-Wellen eine hocheffiziente Möglichkeit zur zerstörungsfreien Charakterisierung von Materialeigenschaften und Fehlern. Man kann zwischen bildgebenden und nicht-bildgebenden Verfahren unterscheiden. Beispiele sind die sogenannte Scanning Acoustic Microscopy (SAM) oder der Laser induzierte Ultraschall (LiUS).

Das MCL entwickelt in Zusammenarbeit mit internationalen Partnern wie PVATepla, Fraunhofer IMWS oder dem IMEC neue Mess- und Analyse-Ansätze basierend auf der SAM-Methode. Zusätzlich werden in Zusammenarbeit mit der Universität Graz neue Konzepte in Richtung kontaktloser Charakterisierung von Materialparametern unter Verwendung der Laser induzierten Ultraschall-Methode entwickelt. Das Ziel ist es, Methoden für eine genaue, prozessbegleitende Fehler- und Materialcharakterisierung bereitzustellen.

Die Analyse von komplexen und kleinen Strukturen, die zum Beispiel in der Mikroelektronik oder in modernen Energiespeicher-Systemen vorkommen, stellt eine sehr große Herausforderung dar. Auf Tomographie basierende Methoden wie z.B. die Röntgen-Computer-Tomographie (XCT), Synchrotron-Tomographie oder die FIB-Nanotomographie bieten die Möglichkeit, Geometrien dreidimensional darzustellen. Jedoch ist die genaue Analyse der gemessenen 3D-Daten wegen auftretender Messartefakte, der Rekonstruktionsproblematik, eingeschränkter Auflösung und magelhaftem Kontrast oft ein großes Problem. Um dieser Problematik entgegenzuwirken, entwickelt das MCL Algorithmen zur Segmentierung von definierten Grauwertbereichen z.B. für Poren, Einschlüsse etc.. Wir verwenden moderne, kommerziell erhältliche Bildbearbeitungsprogramme und nutzen auf Tomographie basierende Methoden, um möglichst verlässliche 3D-Daten erzeugen zu können.

Zusätzlich wendet das MCL Vernetzungs-Ansätze an erzeugten 3D Daten an. Diese vernetzten Daten werden bei numerischen Verfahren wie CFD und FEM verwendet, um Simulationen an möglichst realen Geometrien durchführen zu können. Unser Ziel ist, möglichst rasch genaue Information bezüglich der Struktureigenschaften für Materialdesign und Materialentwicklung liefern zu können.

Kontakt: Roland Brunner