集成电路（integrated circuit，IC）制造业是电子信息技术发展的核心与基础，是关乎国家利益和最新科技的战略性产业。我国是IC 产品制造和消费大国，但目前，在IC 制造技术和关键装备方面，还没有形成从基础研究、技术开发到产业化的自主创新体系。微电子封装互连是IC 后道制造中难度最大也最为关键的环节，对IC 产品的体积、成本、性能和可靠性等都有重要影响。随着IC 封装向系统级集成和小型化、轻薄化方向发展， 焊球尺寸和间距不断减小，封装密度得到了极大提高。然而，芯片功耗与功率密度也随之增大，尺度效应和表面效应更加明显，热/ 应力失配更加严重，更容易导致应力过分集中而发生键合失效。因此，为了提高倒装焊芯片的可靠性，必须研究高密度倒装焊缺陷检测的新技术和新方法。
本书共分为5 章。第1 章是倒装芯片缺陷检测概述，主要介绍倒装焊封装技术的产生、发展与常规的缺陷诊断技术。第2 章是基于主动红外的倒装芯片缺陷检测，将主动红外检测技术应用于倒装芯片缺陷检测中。采用非接触方式对芯片施加热激励，并辅以主动红外探测进行缺陷诊断，使之适用于倒装芯片内部隐藏的缺陷的检测。第3 章是基于激光多普勒超声激振的倒装芯片缺陷检测，主要以倒装焊焊点的典型缺陷为诊断对象，将超声激励、激光扫描测振和振动分析相结合，用于焊点缺陷诊断，可有效实现典型缺陷的识别与定位。第4 章是基于高频超声的倒装芯片缺陷检测，主要是基于超声波传播机理，利用高频超声回波检测技术，对倒装焊芯片缺球、裂纹等经典缺陷以及高密度的自制Cu 凸点倒装键合样片缺陷进行无损检测，结合机器学习理论，对倒装焊缺陷进行智能识别。第5 章是基于X 射线的倒装芯片凸点和TSV 缺陷检测，具体针对三维集成中微凸点缺失缺陷和TSV 孔洞缺陷，提出基于X 射线透射图像结合SOM 神经网络的缺陷检测方法，从图像采集、图像分割与特征提取、SOM 网络训练与预测以及缺陷定位等方面着手进行系统研究。
本书较为全面、系统、深入地反映了当今国际上前沿的倒装芯片缺陷检测技术，并在检测理论、检测方法以及缺陷智能识别等方面作了详细论述。本书对这一领域的广大科研、生产工作者可提供较强的实用参考，对我国的微电子封装缺陷检测技术向更高阶段的发展起到推动作用。
