Électronique

INSPECTION ET CLASSIFICATION DES MARQUES DE SONDE

La technologie de Deep Learning permet d’identifier et de classer les marques de sonde très variables afin d’accroître l’efficacité de test des wafers et le rendement des puces.

Using deep learning tools to inspect probe marks on wafers

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Avant qu’un wafer ne soit utilisé pour la préparation des puces, chaque circuit intégré est testé pour en vérifier la continuité et détecter les défauts fonctionnels. Une carte de test avec des dizaines de sondes électriques microscopiques est utilisée pour ce processus. Chaque sonde laisse une petite marque sur chaque puce lorsqu’elles entrent en contact. Cette marque doit être centrée sur la puce et indique que la bonne pression a été exercée par la sonde.

Les marques de sonde sont des indicateurs du fonctionnement du sondeur. Si ce dernier fonctionne correctement, la forme de la marque est bonne. S’il ne fonctionne pas correctement, la forme de la marque n’est pas conforme. Par exemple, si la sonde exerce trop de pression, elle peut s’endommager au fil du temps, ce qui l’empêchera d’effectuer un test électrique acceptable.

Les sondes sont coûteuses, il est donc important de conserver une bonne pression afin de préserver leur durée d’utilisation. La détection et la classification des marques conformes et non conformes à l’aide de la vision industrielle classique basée sur les règles sont complexes en raison des nombreuses variations de forme, de taille et de position des marques. Les lectures irrégulières ou engendrant de faux positifs peuvent nuire au rendement et à la qualité des puces.

Les outils de Cognex Deep Learning simplifient et accélèrent l’inspection des marques de sonde en vérifiant la différence entre les marques de sonde conformes et non conformes. Le logiciel est entraîné à partir d’un large éventail d’images comprenant des marques de sonde correctes et des marques non acceptables. Les marques inacceptables peuvent ensuite être classées dans la catégorie « problème de pression » ou « décentrage ».

Grâce à ces informations, les opérateurs peuvent ajuster la pression ou l’alignement de la sonde pour augmenter le nombre de marques acceptables et la maintenir en bon état de fonctionnement. L’inspection des marques de sonde basée sur le Deep Learning peut augmenter le rendement des puces d’un wafer, contrairement aux autres méthodes qui sont susceptibles de caractériser à tort les marques conformes comme inacceptables ou les marques non conformes comme acceptables.

Gros plan sur des marques de sonde conformes et défectueuses sur des wafers

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