エレクトロニクス

WLCSP のサイドウォールでミクロ割れを検出

チップの品質、性能、長寿命を向上させる欠陥を排除

Vision system detecting micro cracks on WLCSP

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ウェハーレベル CSP (Wafer level Chip Size Package) は多層のため、取扱い不良、過度の応力(はんだボールの取り付けなど)、雑な輸送などにより、損傷が生じ、ミクロ割れとなることがあります。これがプロセスの早い段階で検出されないと、このような割れはチップの品質、性能、耐用年数に悪影響を与える可能性があります。

これらの構造的なリスクのため、WLCSP を検査する必要があります。WLCSP のサイドウォールに沿って欠陥をチェックする場合、レイヤーのばらつきとマクロ割れの違いを知ることは困難です。この区別は、曖昧でコントラストが低いため、WLCSP を横から見ると混乱するパターンがあり、ルール ベースのマシン ビジョンでは容易ではありません。たとえば、割れは異なる場所にあり、構造層の不規則な線のように見える場合があります。

ルールベースのマシンビジョンを使用して WLCSP のマイクロクラックを正しく検出しようとすると、作業が難しく時間がかかります。Cognex Deep Learning ツールは、高度なアルゴリズムを適用して、通常の構造層と欠陥の違いを学習することで、ミクロ割れをより効率的に検出します。

ソフトウェアは、ミクロ割れを示すさまざまな画像と、WLCSP 内の通常の層を示す画像が数多く登録されています。欠陥検出ツールは、通常の層ばらつきを学習し、欠陥(ミクロ割れ)を包括的に理解します。

ディープラーニングを使用した高精度な検査により、誤って NG と分類された可能性のある優れたチップパッケージの収率を高めます。逆に、ディープラーニングは、従来の方法では検査を通過し、市場に投入される可能性のある WLCSP のミクロ割れを検出することができます。

 

マイクロクラックを備えた良好な WLCSP と不良 WLCSP の例

 

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