エレクトロニクス

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。

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。

成膜後に検出されなければ、そのような欠陥は最終試験時にのみ検出されることとなり、工程を経て、貴重な資源を使って加えられた付加価値が欠陥のある製品に使われるという無駄が生じます。最悪の場合には、最低レベルの欠陥はまったく検出されない可能性もあります。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。

潜在的な欠陥の領域は広く、円形のウェハーのどこにでも生じる可能性があります。コーティングの欠陥は、色の予測不可能な変動として現れるため、以前に成膜し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、多層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。

手動検査は遅いため、ウェハーの統計サブセットにのみ実行できます。また、追加のウェハー処理が発生し、新たな汚染源や損傷源が加わることになります。一方、Cognex Deep Learning ソフトウェアは、大量のウェハーに対して自動欠陥スクリーニングを実行できます。欠陥検出ツールは、基礎となる層を完全に無視しながらウェハー層のあらゆる小さな欠陥を識別し、異常を取り出します。2層検査システムに使用することにより、あいまいなケースを特定し、オフラインの手動検査ステーションに送ってさらに詳細なレビューを行うことができます。

 

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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