中興大學打造AI智慧測控平台 攻克3D封裝Cu-Cu接合關鍵技術
在半導體朝高密度3D IC封裝邁進的競爭中，如何在低荷重、低溫與常壓下實現高強度銅對銅（Cu-Cu）直接接合，是技術突破的核心挑戰。中興大學宋振銘教授團隊結合表面科學、電化學分析與AI決策，開發出「3D封裝接合技術與智慧測控平台」，以專利光照表面改質技術、微型電化學即時感測元件與AI預測模型整合為一系統，能即時解析表面氧化資訊並預測接點強度，成功讓先進封裝從經驗導向邁向智慧決策。
該平台具備可攜帶、無需真空、非破壞分析與製程即時反饋等特性，有效提升封裝良率、製程效率與穩定性，為半導體製程帶來重要創新。此技術陸續獲得2025未來科技獎（Future Tech Award）、國研盃i-ONE儀器科技創新獎、華立創新材料大賽優選獎等肯定。
由中興大學團隊打造的「3D封裝接合技術與智慧測控平台」整合三大核心技術，形成具智慧感測與自動化反饋能力的3D接合系統。首先，光照誘導表面改質技術由團隊與國際封裝大廠合作研發，採用多國專利的波段光源銅表面處理方式，在無需真空與無去氧化處理的情況下，能大幅提升接合品質，具備常壓、快速與製程相容性等優勢。其次，微型電化學即時感測技術以微型化恆電流庫倫法為基礎，開發出可攜式高解析氧化層感測模組，整合於拋棄式微型晶片中，兼具非破壞、低樣本耗量與即時監控等特性，能在封裝線上快速掌握銅表面狀態，優於傳統分析方法，並提高製程良率與可靠度。最後，AI預測平台透過組合式機器學習方法，整合隨機森林、決策樹、神經網路與LSTM演算法，針對銅接合品質關鍵參數進行資料建模，可輸入氧化層種類與厚度、環境因子、熱壓條件與表面處理方式等多源資訊，精準預測接合強度並反推最佳製程參數，使封裝製程能從經驗模式轉化為智慧決策，提高穩定性與設備效率。
此智慧感測平台的開發亦與國立彰化師範大學鍾官榮教授合作，引入AI與機器學習分析，將智慧預測能力導入封裝製程，雙方結合材料工程與智慧製造專長，在多項全國性競賽中脫穎而出，展現中興大學在跨域科研的創新實力。
先進導線實驗室主持人宋振銘教授表示，該智慧平台兼具高即時性、可預測性與自動化特性，能有效因應半導體產業在高密度互連、混合鍵合（Hybrid Bonding）與異質整合（Heterogeneous Integration）技術中所面臨的銅氧化層變異、接點品質不穩定與缺乏在線量測工具等挑戰，將有助於提升先進封裝與晶片堆疊技術的競爭力。
除平台開發外，團隊也同步推動銅表面化學調控研究，透過化學輔助與光能活化技術，成功研發暫時性抗氧化保護層與可快速移除的後處理方式，能恢復銅表面潔淨度並強化接合效果，進一步提升Cu–Cu接合製程彈性。相關成果也獲得2025 PCB學生優秀論文獎金獎肯定。
