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Elektronik

Fehlerprüfung von Halbleiter-Wafern

Analyse jeder einzelnen Waferschicht auf Fehler und andere unerwünschte Abweichungen

Deep Learning unterscheidet zwischen einer Prüfung von ordnungsgemäßen Halbleiter-Wafern und zwei schlechten Prüfbeispielen.

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Halbleiter-Wafer bestehen aus vielen Schichten. Für jede Schicht wird ein komplexes und präzises Verfahren der Materialbeschichtung, des Fotolack-Auftrags, der Lithographie, Ätzung und Ionenimplantation durchgeführt, nach welchem der Fotolack entfernt wird.

Bevor dann eine neue Schicht aufgebracht wird, muss die frisch geätzte und implantierte Schicht auf Fehler geprüft werden. Waferschichten können Kratzer, Rotationsfehler, Belichtungsprobleme, Verunreinigungen durch Partikel, Hot Spots, optische Mängel am Waferrand und viele andere Fehler aufweisen, die letztlich die Chipleistung beeinträchtigen können.

Werden solche Fehler nicht unmittelbar nach der Beschichtung erkannt, können sie möglicherweise erst bei der Endkontrolle entdeckt werden, was zu Ertragsausfällen führt. Selbst wenn sie die elektrische Endkontrolle bestehen, können unentdeckte Mängel die Zuverlässigkeit der Anwendung reduzieren und zu vorzeitigen Ausfällen führen.

Die Bandbreite möglicher Fehler ist groß und sie können sich überall am runden Wafer befinden. Alle Fehler müssen vor dem störenden Hintergrund der zuvor erzeugten Schichten erkannt werden. Herkömmliche industrielle Bildverarbeitung kann für eine so große Fehlerbandbreite nicht programmiert werden und ist selbst beim Erkennen programmierter Fehler vor einem komplexen Hintergrund unzuverlässig.

Cognex Deep Learning ist eine gute Lösung für die Prüfprobleme der komplexen Defekterkennung. Das Defekterkennungstool lernt das Erscheinungsbild einer fehlerfreien Waferschicht anhand eines kleinen Bildsatzes funktionierender Waferschichten. Anschließend kann das Tool sogar kleine Fehler überall auf der Waferschicht erkennen und dabei darunter liegende Schichten völlig ignorieren. So können Abweichungen aussortiert werden.

 

Das In-Sight D900 nutzt Deep Learning zur Prüfung von Halbleiter-Wafern auf Fehler und andere unerwünschte optische Anomalien.

 

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