Avaliando Eletrônicos com Técnicas Avançadas de Imagem de Raios X 3D, Tomografia em Escala Nanométrica e Aprendizado Profundo

Resumo Este artigo apresenta fluxos de trabalho avançados que combinam microscopia de raios X 3D (XRM), tomografia em escala nanométrica e aprendizado profundo (DL) para gerar uma visualização detalhada do interior de dispositivos eletrônicos e montagens, permitindo o estudo de componentes internos para análise de falhas (FA). Técnicas recém-desenvolvidas, como a integração de algoritmos baseados em DL para reconstrução de imagem 3D visando melhorar a qualidade do escaneamento por meio do aumento do contraste e da remoção de ruído, também são discutidas neste artigo. Além disso, uma ferramenta baseada em DL chamada DeepScout é apresentada. O DeepScout utiliza escaneamentos 3D de XRM em regiões de interesse como dados de treinamento para aumentar a resolução em um conjunto de dados de baixa resolução, de um campo de visão mais amplo, utilizando um modelo de rede neural. Em última análise, esses fluxos de trabalho podem ser executados de forma independente ou complementar a outras avaliações de microscopia correlativa multiescalar, por exemplo, microscopia eletrônica, e fornecerão insights valiosos sobre o funcionamento interno de pacotes eletrônicos e circuitos integrados em múltiplas escalas de comprimento, desde características macroscópicas em dispositivos eletrônicos (ou seja, centenas de mm) até detalhes microscópicos em componentes eletrônicos (na faixa de dezenas de nm). Compreender sistemas eletrônicos avançados por meio de imagem de raios X e aprendizado de máquina—possivelmente complementados com algumas investigações adicionais de microscopia correlativa—pode acelerar o tempo de desenvolvimento, aumentar a eficiência de custos e simplificar a FA e a inspeção de qualidade de placas de circuito impresso (PCBs) e dispositivos eletrônicos montados com novas tecnologias emergentes.