Electronics

半導体ウェハー欠陥検査

各ウェハー層の欠陥およびその他の不要な異常を分析

ディープラーニングは、正常な半導体ウェハー検査と2つの悪い検査例を区別します。

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半導体ウェハーは複数の層で構成されています。各層は、材料の蒸着、レジスト塗布、リソグラフィ、エッチング、イオン注入など複雑で正確な処理が行われ、その後レジストが除去されます。

さらに別の層が塗布される前に、新たにエッチングされ、埋め込まれた層に欠陥がないかどうかを検査する必要があります。ウェハー層には、傷、スピン欠陥、露光の問題、粒子汚染、ホットスポット、ウェハーエッジの欠陥、および最終的なチップ性能に影響を与えるその他の欠陥が現れる可能性があります。

これらが層の蒸着後に検出されなければ、次に検出されるのは最終試験時であるため、収率損失につながる可能性があります。最終的な電気テストに合格しても、検出されなかった欠陥によって使用時の信頼性が低下し、早期故障となる場合があります。

潜在的な欠陥の範囲は広く、円形のウェハーのどこにでも生じる可能性があります。欠陥は、以前に蒸着させた層の複雑な背景に対して検出する必要があります。従来のマシンビジョンでは、このような広範囲のエラーを検出するようにプログラムできません。また、複雑な背景に対してプログラムされた欠陥を確実に検出できる信頼性がありません。

コグネックスのディープラーニングは、この種の複雑な欠陥検出検査の問題に対する優れたソリューションです。欠陥検出ツールは、機能するウェハー層の画像から欠陥のないウェハー層の外観を学習します。その後、このツールは、ウェハー層のあらゆる箇所で小さな欠陥を検出し、下層を完全に無視して異常のあるウェハーを取り出します。

 

In-Sight D900 は、ディープラーニングを使用して、半導体ウェハーの欠陥やその他の望ましくない外観異常を検査します。

 

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