Électronique

Inspection de la surface des puces de semi-conducteurs

Détectez les imperfections susceptibles de nuire à la qualité et aux performances des puces

Vision system identifying defects on a semiconductor die

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Lors du processus de fabrication des circuits intégrés, la surface de chaque puce doit être inspectée pour détecter les fissures, les éclats, les marques de brûlure et autres défauts. Ces imperfections peuvent en effet nuire à la qualité et aux performances des puces. Ces défauts sont variables et surviennent à différents endroits, la vision industrielle basée sur les règles a donc du mal à les localiser précisément en temps opportun. Étant donné que des aberrations normales sans effet sur la qualité des puces surviennent également, il est important de ne pas perdre de temps à relever ces défauts mineurs. La taille et le volume des puces traitées quotidiennement rendent l’inspection humaine inefficace et inutile. Par ailleurs, la diminution des interventions humaines réduit la probabilité que des contaminants entrent dans le milieu stérile.

L’outil de détection des défauts de Cognex Deep Learning est capable de relever un large éventail de défauts esthétiques inacceptables sur la surface des puces. Cette tâche serait pourtant trop difficile ou fastidieuse pour les systèmes d’inspection par vision basés sur les règles. L’outil examine la surface de la puce pour détecter les fissures, éclats ou marques de brûlure. Le logiciel est entraîné à partir d’images diverses qui illustrent la variabilité du type de défauts et de leur emplacement. Après avoir identifié d’éventuelles zones d’intérêt, l’outil de classification basé sur le Deep Learning classe les défauts (selon qu’il s’agit de fissures, d’éclats, de tâches de poussière, etc.). Grâce à ces informations, le processus peut être amélioré pour réduire les défauts et augmenter le rendement.

 

Exemples de puces de semi-conducteurs conformes et défectueuses

 

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