每位高级封装工艺工程师在尝试制造光学收发机时都遇到过这个问题。基于光子集成电路（PIC）的器件正在组装中，许多关键步骤已完成。最后一步：目视检查。然后......它不合格。信号丢失。对齐漂移。清单上写着“清理过”。然而，它依然失败了。现状解决方案是什么？二氧化碳干冰、手动湿洗和等离子体清洁。这篇博客专门讨论二氧化碳干冰清洗与激光清洗的区别。
在当今高性能光子学包装中，损失产率的不仅仅是可见的污染物，还有隐形的。无论你是在联合光学模块中对齐光子面，还是组装激光模块，或者尝试用于硅光子学，二氧化碳清洁都无法达到这种精度，因为它从未为此设计。随着设备变得更小、堆叠更紧密且光学灵敏度提升，二氧化碳不再是适合用途的解决方案。
在OSAT制造流程的许多关键环节都需要清洗：
1.在晶圆级测试前进行已知良好芯片（KGD）分选：污染物可能改变探针信号，导致假阳性芯片→降低KGD
2.光纤连接步骤前：切割和组装步骤会污染需要完美界面的光学耦合界面区域。
3.如有需要：激光异质集成时的先进键合电路
4.最终产品电路级测试的芯片级测试：与上述相同的WLT问题。
5.还有更多......
二氧化碳干冰清洗：对颗粒物有益,精准度挑战。
二氧化碳除雪因其可靠的颗粒去除剂而赢得了声誉。它快速且干爽。没有溶剂，没有冲洗，没有干燥循环。非常适合粉尘、模具锯碎片和一些松散的有机物。但问题是：二氧化碳靠力量作用，而非技巧。它会吹散那些附着得很弱的部分——但留下的是牢固结合的部分。PIC和HBM包装中最重要的污染物——薄有机薄膜、固化胶粘剂、助焊剂残留物——都能轻松渗透。
中红外激光清洗采用了不同的方法。它不是推动——而是针对性。如果污染物在2.8微米处吸收光线，则可以汽化。这包括：
1.纤维表面附近残留的有机污染物如油脂或异丙醇。
2.环氧树脂、聚合物及其他用于表面的有机基物质
3.酒精（异丙醇）
图1 -二氧化碳雪体清理PIC上的灰尘、油脂和异丙醇残留物与激光清洗的区别
二氧化碳几乎能均匀净化所有物质，但效果不佳
二氧化碳雪清理与等离子清理一样，采用全面清洁方法。它对每个表面一视同仁——无论需要清洁什么。类似地：
1.你最终会清理那些不需要清洁的区域
2.你可能会漏掉那些一氧化碳无法针对的污染物
3.这会带来冻结损伤或热冲击等风险，影响敏感区域和涂层
与二氧化碳雪不同，中红外激光清洗在微米尺度上具有固有的精确性，材料具有选择性和空间定位性，因为它是一个聚焦在基底上的激光脉冲~点~。选择性很重要，因为激光清洗只与2.8微米光线吸收材料相互作用——这意味着它忽略了不应触碰的部分，只针对应去除的部分。
硅光子学：清洁光学界面而不接触它们
在硅光子学中，关键在于光学性能、大批量生产和长期可靠性。
光学耦合器（边缘、光栅或消逝）或光纤对准表面上的残留点可能导致：
1.污染物吸收导致的插入损失
2.污染物的反反射
3.浪费的对齐时间
4.24小时激光暴露导致的燃烧点（残留点因光学损伤失效）
5.光学耦合失败
二氧化碳无法剥离胶粘剂。但2.8微米脉冲激光？它可以去除格栅和透镜周围的污染物，同时不会损坏基材。结果是：更好的耦合，更少的测试失败，以及更少的封装后复工。
图2 -二氧化碳雪中灰尘、油脂和异丙醇残留物的清理与激光清洗
中红外激光清洗：精准的方法
中红外激光清洗则不同。这是一种更精准、针对性的解决方案，专为现代PIC的需求而设计。与传统清洁方法不同，中红外激光清洗基于分子层面的选择性。它不是对所有表面一视同仁，而是根据污染物的光学吸收来区分。这使得亚微米级目标定位无需物理接触——非常适合密集结构，如硅光子学中的波导、共封光学器件，广义上讲，收发器中的任何光学耦合。通过将激光调谐至2.8微米，环氧树脂、尘埃及其他聚合物等有机材料吸收能量并汽化——而不影响周围基底。这带来了更高的光学耦合良率、减少复工次数以及最终检验时的故障发生率。
图3：环氧树脂（左）和不同透明基材（右）从紫外到3000纳米的光学透射
二氧化碳与中红外：并排比较
| 关键需求 | CO2 | 中红外激光器 |
| 去除有机物和残留物 | 不一定 | 是的 |
| 清理沟槽内部/边缘面 | 限量版 | 目标 |
| 消耗品或气体物流 | 需要CO2供应 | 仅限能源 |
| 清洁结果的确定性 | 仅视觉 | 物理驱动（吸收） |
表1 -二氧化碳雪清理与激光清洗的比较
中红外激光清洁：战略升级
二氧化碳雪有其用途：大颗粒清除、非关键清理步骤或CMP后粉尘。但在硅光子学中，它缺乏精确性。
聪明的策略是：如果工艺精度至关重要，可以切换到中红外激光清洗，或者结合两种技术以降低污染风险：
1.使用CO?进行大面积颗粒去除。
2.部署中红外激光清洗技术，用于高价值区域、敏感界面和最终清洁阶段。
如果您需要更多关于Femtum激光清洁解决方案的信息，请联系脉动科技。