エレクトロニクス

半導体ダイ表面検査

ダイの品質と性能に影響を与える可能性のある不完全さを検出

Vision system identifying defects on a semiconductor die

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集積回路の製造工程では、各ダイを検査して、表面に割れ、欠け、バリなどがないことを確認する必要があります。これらの欠陥が生じれば、ダイの品質と性能に悪影響を及ぼします。これらの欠陥はさまざまで、場所も異なります。そのため、ルールベースのマシンビジョンでは、適時に正確に発見することが容易ではありません。チップの品質に影響しない通常のばらつきも発生するため、そのような軽微な欠陥を欠陥とみなして処理する時間をなくすことが重要です。毎日処理されるチップのサイズと量を考えると、人による検査は効率的でも実用的でもありません。また、人の干渉を最小限に抑えることにより、汚染物質がクリーンルームに入る可能性も低くなります。

Cognex Deep Learning の欠陥検出ツールは、ルールベースの視覚検査システムには複雑すぎる、または時間がかかるダイ表面の許容できない表面欠陥も広い範囲で見つけることができます。このツールは、ダイの表面を調べて、割れ、欠け、焼け跡などを検出します。ソフトウェアは、さまざまな欠陥の種類と場所を示す数多くの画像が登録されています。ディープラーニングの分類ツールは、潜在的な関心領域を特定した後、欠陥(割れ、欠け、埃、スポットなど)を分類します。この情報を使用して、プロセスの改善を行い、欠陥を減らして収率を上げることができます。

 

良品/不良半導体ダイの例

 

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