Electrónica

Detectar astillas y rebabas en bordes luego del corte en cubos

Diferenciar defectos de marcas de corte aceptables luego del proceso de corte

Vision system detecting edge chipping after wafer dicing

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Después de pasar por varios procesos de estratificación y grabado, el wafer se corta para liberar los troqueles individuales. Después de este procedimiento, un troquel puede presentar astillas o rebabas a lo largo del corte. El astillamiento y las rebabas afectan a la calidad del dispositivo de circuito integrado, por lo que es importante inspeccionarlas después del corte. Tener una cantidad superior al promedio de chips fuera de la tolerancia podría indicar que es necesario ajustar o reemplazar la hoja de la sierra de corte.

Una forma habitual de inspeccionar los troqueles es utilizar la visión artificial basada en reglas, pero a menudo no es confiable porque los chips y las rebabas son muy variables y difíciles de distinguir de las marcas normales de corte o de los patrones del circuito integrado. Es difícil desarrollar algoritmos de visión artificial que cubran todas las variaciones y distingan las marcas inaceptables de las que están dentro de la tolerancia.

Las herramientas de Cognex Deep Learning ofrecen una forma más sencilla de aprender y clasificar las marcas de astillas y rebabas y diferenciarlas de las marcas de corte normales tras el proceso de corte. El software puede entrenarse fácilmente para identificar todas las astillas y rebabas, clasificarlas como aceptables o inaceptables e ignorar las marcas normales que están dentro de la tolerancia.

Con esta información, los fabricantes pueden optimizar el proceso de corte, por ejemplo, mediante la sustitución de la hoja de sierra de diamante que se ha vuelto demasiado desafilada o demasiado ancha. Otra ventaja de detectar correctamente la diferencia entre buena y mala es un mayor rendimiento de los chips buenos que, de otro modo, podrían haberse desechado debido a una lectura falsa.

 

Ejemplos de bordes de wafer aceptables y no aceptables

 

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