Électronique

Reconnaissance optique de caractères sur les anneaux de support des wafers

Lisez précisément les codes d’identification endommagés pour garantir une traçabilité fiable

Vision system reading OCR codes on a semiconductor wafer ring

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Une fois le wafer découpé, son identifiant n’est plus utilisable. Pour continuer de suivre les puces qui ont été créées à partir des wafers lors d’une étape antérieure, des anneaux dotés d’un numéro d’identification servent de support aux wafers de silicium découpés jusqu’à ce qu’ils en soient retirés pour le soudage des fils. Lors du processus de découpage, des éclats sont répandus par la scie sur la puce et l’anneau. Ces derniers doivent donc être nettoyés. Les nettoyages répétés dégradent la surface de l’anneau de support, ce qui réduit la lisibilité du code. Les variations au niveau de la surface et des caractères rendent la lecture de ces codes de plus en plus difficile pour la technologie de vision basée sur les règles. Les caractères tels que 0 et O ou I et 1 deviennent difficiles à différencier en cas d’effacement ou d’usure. Les anneaux dont l’identifiant n’est plus lisible peuvent ralentir le processus d’automatisation, et par conséquent nuire au rendement de production. L’utilisation de la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour lire les codes sur les anneaux de support des wafers permet de prolonger leur durée d’utilisation et d’assurer la poursuite du processus d’automatisation.

Les outils de Cognex Deep learning permettent aux fabricants de lire avec précision les codes d’identification sur les anneaux de support des wafers, même lorsqu’ils ont été dégradés par plusieurs nettoyages. Une caméra intelligente et un logiciel de Deep Learning sont associés pour déchiffrer les codes endommagés à l’aide de la reconnaissance optique de caractères (OCR). L’outil de lecture Read basé sur le Deep Learning et intégré au logiciel est une solution prête à l’emploi qui réduit de façon drastique le temps de développement grâce à sa bibliothèque de polices prédéfinies basée sur le Deep Learning. Les utilisateurs n’ont plus qu’à définir la zone d’intérêt et paramétrer la taille de caractère. Lorsque de nouveaux caractères sont introduits, cet outil robuste peut être réentraîné, sans que cela nécessite d’expertise en vision, pour lire des codes spécifiques aux applications que les outils OCR classiques sont incapables de lire.

 

Exemples d’un système de vision en train de lire des codes sur des anneaux de support de wafers

 

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