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Ispezione di difetti di wafer semiconduttori

Analizza ogni strato di wafer per rilevare difetti e altre anomalie indesiderate

Il deep learning ha distinto tra un esempio di ispezione conforme di wafer semiconduttore e due esempi di ispezione non conforme.

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I wafer semiconduttori sono costituiti da più strati. Per ogni strato, viene eseguito un processo complesso e preciso di deposizione di materiale, applicazione del resist (sottile strato), litografia, incisione e impianto ionico, dopodiché il resist viene rimosso.

Prima di applicare un ulteriore strato, quello appena inciso e impiantato deve essere ispezionato per rilevare eventuali difetti. Gli strati di wafer possono mostrare graffi, difetti di rotazione, problemi di esposizione, contaminazione da particelle, punti caldi, difetti dei bordi del wafer e un'ampia gamma di altri difetti che incidono sulle prestazioni finali del chip.

Se non vengono rilevati immediatamente dopo la deposizione dello strato, tali difetti possono essere rilevati soltanto in occasione del collaudo finale, causando perdite di rendimento. Anche se superano i test elettrici finali, eventuali difetti non rilevati possono ridurre l'affidabilità d'uso, determinando guasti prematuri.

La gamma di possibili difetti è ampia e possono essere posizionati ovunque sul wafer circolare. Eventuali difetti devono essere rilevati sullo sfondo di strati precedentemente depositati che crea confusione alla vista. La visione industriale convenzionale non può essere programmata per rilevare una gamma così ampia di errori ed è inaffidabile nel rilevare anche i difetti programmati in considerazione dello sfondo complesso.

Il Deep Learning di Cognex è un'ottima soluzione per questo tipo di problema di ispezione complessa per il rilevamento di difetti. Lo strumento di rilevamento di difetti apprende a riconoscere l'aspetto di uno strato di wafer privo di difetti da una piccola serie di immagini di strati di wafer funzionanti. Lo strumento può quindi rilevare anche piccoli difetti in qualsiasi punto dello strato di wafer, ignorando completamente gli strati sottostanti e respinge eventuali anomalie.

 

In-Sight D900 utilizza il deep learning per ispezionare i wafer semiconduttori alla ricerca di difetti e di altre anomalie estetiche indesiderate.

 

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