技術專題主編前言｜半導體與光電產業設備技術專輯主編前言

臺灣的半導體產值與設備需求於近三年快速成長，受惠於COVID-19疫情影響、中美貿易障礙、電動車與人工智慧需求大幅增加等因素，導致終端客戶需求大幅增加。根據國際半導體產業協會（SEMI）統計，2022年全球半導體市場全年產值達5,735億美元，較2021年成長3.2%，而根據臺灣半導體產業協會（TSIA）統計2022年臺灣半導體產業產值（含設計、製造、封測）約達4.84兆元（1,623億美元），年成長18.5 %，遠優於全球半導體產業之成長。隨著半導體需求擴增，半導體設備需求也大幅增加，根據SEMI發布的全球半導體設備估測，2022年半導體設備產值年增6％，達1,085.4億美元續創新高，其中，前段晶圓製造設備產值達948億美元，封裝設備產值達61.1億美元，測試設備產值達76.3億美元。臺灣亦受惠於國內晶圓製造與封裝廠商擴廠之影響，根據臺灣電子設備協會統計2022年臺灣電子設備產值已超過新台幣4,000億元，其中半導體設備產值1,424億元。

臺灣具有完整半導體供應鏈與產業聚落，2022年臺灣半導體產業產值在全球位居第二、其中晶圓代工與IC封測產值為全球第一、IC設計為全球第二，上中下游供應鏈完整，為全球半導體生產重要區域，但臺灣半導體設備前段晶圓製程之設備自主化比例約只有5%，只能提供清洗、檢測等少量設備，半導體後段晶圓封裝之設備自主化比例約有20%，能提供清洗、鍍膜與切割等設備，故前段晶圓製程與後段晶圓封裝之設備自主化比例偏低，許多關鍵零組件與製程設備皆仰賴國際大廠，皆影響臺灣半導體生產韌性，容易受疫情或中美貿易戰等因素影響。

電路板產業亦是我國另一個重要電子產業，受惠於半導體產業蓬勃發展，5G、高速運算、物聯網等需求快速增加，2022年全球電路板產業產值達882億美元，仍有3.2%的年成長； 預估2023年雖然有俄烏戰爭、高通膨與庫存過大等因素干擾，希望下半年的消費需求復甦與庫存消除下，可帶動全球PCB微幅成長，預估整體產值將落於3%到-4%區間。而2022年臺灣PCB產業鏈海內外總產值為1.32兆、年增2.9％，其中PCB製造為9,033億、年增10.5％，PCB設備673億、年減0.9％，PCB材料3,581億、年減11.8％，臺灣仍是PCB產業第一大生產國。由於智慧製造技術日趨成熟，減碳需求下導致高生產良率、減少不良品與快速打樣等需求不斷增加，亦影響PCB設備產業智慧化發展與需求，對於新購買製程設備之智慧化要求程度也大幅增加。

由於未來半導體與電子產業設備需求大幅增加，亦因疫情、中美貿易障礙等因素，導致必須積極發展自主化之半導體與電子設備，以提高產業生產韌性，故本期專輯將針對半導體與光電產業之先進製造技術與設備進行介紹與說明，榮幸邀請辛耘企業股份有限公司行銷事業群李宏益總經理針對「全球光電與半導體技術應用發展趨勢」進行介紹，由於台積電、三星、英特爾均規劃在2025年導入2 nm製程量產，且皆採用GAA結構，預計2025年將成為先進製程競爭的重要時程，亦帶動先進製程設備的市場需求。而電動車、5G、6G、低軌道衛星等發展，將推動化合物半導體大幅成長，SiC功率半導體市場規模達到約16億美元，至2026年預估將成長至53億美元，其中車用市場在2026年將達到39.4億美元，為最大化合物半導體應用市場。元宇宙、車用背光等領域，也大力推動Mini/Micro LED的市場需求，隨著元宇宙議題的崛起，市場對高品質、高解析度顯示器的需求增加，而Mini/Micro LED技術的發展符合此一趨勢，能夠提供高對比、高亮度的顯示效果，然而Micro LED技術從磊晶技術、巨量轉移良率、封裝測試、到後續的檢測維修，都還有許多瓶頸需要解決，將影響到Micro LED是否能量產。此文將針對半導體、化合物半導體與Mini/Micro LED技術進行需求說明，亦簡介辛耘企業之公司耕耘重點項目。

半導體與光電產業之先進製造技術與設備如下，「脈衝離散注入法及原子層沉積技術之半導體薄膜製程應用」一文，半導體製程朝向微小線寬發展，使薄膜沉積技術亦往原子等級奈米堆疊邁進，傳統電漿輔助化學氣相沉積技術( Plasma-Enhanced Chemical Vapor Deposition, PECVD)已無法滿足極薄膜層沉積以及深入填孔鍍膜需求，因此藉由原子層沉積技術達到高保形性、優良均勻度、以及深入孔隙結構等特性，本文將介紹原子層薄膜技術搭配脈衝離散注入方法改善膜層披覆品質，以三等分區隔前驅物三甲基鋁的注料步驟，可獲得氧化鋁(Al2O3)鍍膜最高0.69 Å/cycle鍍膜速率，且薄膜厚度和循環總次數呈線性關係，且達到不均勻度±2.3%良好鍍膜效果。「超晶格多層薄膜應力模擬分析技術」一文，電子遷移率電晶體因為其具有電流穩定性以及承受高崩潰電壓的能力，在高頻、高功率的應用上有極大的潛力，但結構缺陷及磊晶薄膜應力太大，容易造成特性劣化。

本文是以超晶格多層薄膜堆疊調控之技術手段，達成降低頂層氮化鎵薄膜應力之功效，以解決磊晶結構缺陷及件特性劣化之問題。超晶格多層薄膜應力模擬將分成三部份，第一部份比較不同製程溫度，第二部份比較不同超晶格結構層數，第三部份比較不同超晶格結構厚度，從以上模擬分析結果得知隨著超晶格結構層數增加，頂層氮化鎵薄膜應力會有下降的趨勢。「應用於先進半導體封裝的薄型化TGV天線製造技術」一文，近年由於高階IC載板以及先進半導體系統級封裝（System in Packaging, SiP）對於材料特性需求，多數廠商積極投入玻璃基板，用來取代傳統IC載板，因此，玻璃金屬化技術為關鍵基礎技術。本文藉由TGV玻璃基板來實現毫米波的高頻天線應用，以正負光阻的特性開發出特殊光阻填充製程，來克服薄型化TGV玻璃基板於雙面圖案化、濕蝕刻等製程中遭遇的問題、成功將28 GHz毫米波無線通信應用的 1x4 串聯平板結構天線陣列製作實現於具有TGV的薄型化玻璃基板上，用以進行毫米波28GHz 頻段超薄型高增益天線，涵蓋27.8 GHz到28.9 GHz頻段約1.1 GHz (2:1 VSWR 定義) 操作頻寬，實際測量的天線效率和天線增益分別高於70%和10 dBi，並具有指向性以及扇形覆蓋的3D遠場輻射場型。「虛擬品管員-智慧化網印參數監控回饋技術」一文，在PCB製造流程中，防焊綠漆印刷是一個必要步驟，防焊綠漆印刷不僅可以保護PCB的裸露銅箔線路，還可以防止短路和氧化，從而提高PCB的穩定性和可靠性，然而，防焊綠漆印刷的品質受到多種因素的影響，例如印刷機的速度、壓力、墨水的粘度等。本文將建構電路板防焊層印刷之智慧化網印參數監控回饋技術，導入網版漲縮補償回饋系統以及印刷厚度即時監控補償系統，整合數種感測技術以及智慧補償模型，將印刷品質資料如印刷厚度、印刷圖案位置、印刷速度、刮刀深度與刮刀壓力數位化，並透過數據收集進一步做印刷品質以及生產良率的統計分析，透過智慧補償提升電路板防焊層印刷品質，使印刷厚度均勻度誤差在±1 µm內，印刷圖案覆蓋位置偏移量在±0.015 mm內，提高產品品質、提高生產效率、優化生產流程，並有助於智慧製造的實現。「高硬度模組化懸臂式微機電探針製造技術」一文，為了能夠進行高階IC產品進行品質檢測，超前佈署高階IC產品之測試探針卡與設備技術是維持台灣半導體測試產業競爭力之當務之急。本文將利用ANSYS模擬分析預先設計出可耐高溫150℃之材料與模組結構，以確保在冷熱衝擊下，探針模組不會有材料崩裂等現象。並整合3D陶瓷電路板、陣列式高硬度合金探針製造及雙面對準接合等多項半導體精密製造技術，進行高硬度模組化懸臂式微機電探針製造。本文開發出鎳鈷磷(Ni-Co-P)三元合金金屬化技術與高深寬比鎳鈷填孔電鍍技術，其硬度高達800 HV。最終，透過以雙面對準接合技術，將3D電路板與模組化陣列式懸臂合金探針完成模組化接合，無須人工逐一裝針，未來維修時亦可以模組化換針，促使探針卡具備國際競爭潛力，以維持臺灣半導體測試產業的競爭性。

「晶圓厚度及翹曲檢測技術發展」一文，隨著半導體尺寸微縮趨勢，晶圓厚度越來越薄，對晶圓表面與翹曲的量測要求也越來越高，晶圓翹曲或厚度變化過大，將導致晶圓破裂和後續製程的偏差，非接觸精確量測元件厚度、翹曲等資料，對製程良率至關重要。目前晶圓翹曲檢測方法，可分干涉式(Interferometer)、電容式(Capacity)、共焦(Chromatic Confocal) 以及光偏轉法(Optical Deflectometry)四類。干涉式將採用可變波長雷射進行干涉量測，量測精度可達奈米等級，但價格昂貴多用於實驗室。電容感測雖然價格便宜，但由於感測探頭無法有效縮小，水平解析度差，加上探頭面積會將端點的高度值平均掉，影響真實高度值，應用受限。光偏折法藉樣品表面斜率進入量測，將相位移條紋影像投影於晶圓上方，以相機擷取經由晶圓反射的條紋影像，並用相位移及相位展開演算法計算出條紋偏移量及晶圓表面斜率變化，進而得到全域晶圓形貌及曲率半徑。但晶圓表面具有高表面粗糙等不規則性時，將不利於光偏轉法檢測，在樣品複雜性條件下，只有共焦方式適合應用於各種晶圓的厚度與翹曲量測。本文將藉由色散物鏡於不同波長光可聚焦在不同深度，量測過程中隨著物體高度不同，不同z位置將反射不同波長的光，此多波長共焦物鏡將以多組複合鏡片群特殊設計，使同時具備大色散景深且大NA收光的光學效果。透過提升多波長共焦物鏡的NA數值，加大收光角度來接受因粗糙表面而漫射的光訊號，藉此方式來突破不同表面的限制，有效提升量測精度與量測速度，其形貌與SFQR量測重複性可達< 30 nm。「熱斑影像辨識系統應用於太陽能模組缺陷探測技術」一文，太陽能發電系統十年以上常出現細微缺陷如裂縫、焊接不良與配接不當等，一系列的缺陷可能會影響發電廠的性能和能源產量，傳統判定太陽能發電系統失效之方法，常利用人工逐一視覺查驗發電訊號異常，造成檢測判讀時間長，且視覺查驗特徵不明顯等問題，本文利用無人機技術加以輔助監測和檢測，藉由熱影像及可見影像資料收集並導入產業資深人員專業判斷結果建置熱影像及可見影像資料庫，以作為後續人為比對參考及人工智慧演算法訓練資料，幫助操作和維護操作員使用無人機進行太陽能發電系統缺陷檢測。由於有缺陷的太陽能板區域表現出比其餘面板更高或更低的局部溫度，因此使用熱像儀捕捉太陽能板表面的溫度分佈可以輕鬆幫助檢測這些缺陷，例如裂縫、污漬和熱點，並應用幾何特徵資訊及卷積神經網絡層進行深度學習決策，以檢查9個以上太陽能光伏板裝置瑕疵，如模組開路、玻璃破裂、模組內子串列短路、遮蔭等的缺陷，目前的缺陷已被檢測和驗證達90%以上。

本期專輯期望能從半導體與光電技術應用中，挑選突破點與建立技術制高點，並與讀者們一同分享與交流，同時也希望能引起產學研各界之共鳴，大家一起投入發展，讓臺灣半導體與光電相關技術能持續進步與應用，帶動臺灣製造業之發展。