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Electrónica

Inspección de defectos en wafer de semiconductores

Analizar cada capa del wafer en busca de defectos y otras anomalías no deseadas

El aprendizaje profundo hizo la distinción entre una buena inspección de wafer de semiconductores y dos malos ejemplos de inspección.

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Los wafers de semiconductores constan de múltiples capas. Para cada capa, se lleva a cabo un proceso complejo y preciso de deposición de material, aplicación de resistencia, litografía, grabado e implantación de iones, tras lo cual se retira la resistencia.

Antes de colocar otra capa, la nueva capa grabada e implantada se debe inspeccionar en busca de defectos. Las capas de los wafers pueden presentar rayones, defectos de giro, problemas de exposición, contaminación por partículas, hot spots, defectos en los bordes del wafer y una amplia variedad de otros defectos que afectan al rendimiento final del chip.

Si no se detectan inmediatamente luego de la deposición de la capa, los defectos se podrían detectar en la prueba final, lo que causa pérdidas en el rendimiento. Incluso si aprueban la prueba eléctrica final, las fallas no detectadas pueden disminuir la confiabilidad en el uso, lo que causa fallas prematuras.

La variedad de posibles defectos es grande y se pueden ubicar en cualquier lugar del wafer circular. Todos los defectos se deben detectar contra un fondo confuso de capas previas. La visión artificial convencional no se puede programar para detectar una variedad tan amplia de errores e incluso no es confiable para detectar los defectos programados contra el fondo complejo.

El Deep Learning de Cognex es una gran solución para este tipo de problemas de inspección de detección de defectos complejos. La herramienta de detección de defectos aprende la apariencia de un wafer sin defectos a partir de un pequeño conjunto de imágenes de capas de wafers funcionales. Luego, la herramienta puede detectar hasta los defectos pequeños en cualquier lugar de la capa del wafer, ignorando por completo las capas inferiores y rechazar cualquier anomalía.

 

El In-Sight D900 utiliza aprendizaje profundo para inspeccionar los wafers de semiconductores para detectar defectos y otras anomalías estéticas indeseadas.

 

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