전자 부품

반도체 다이 표면 검사

다이의 품질과 성능에 영향을 줄 수 있는 결함 감지

Vision system identifying defects on a semiconductor die

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집적회로 제조 프로세스에서 각 다이를 검사하여 표면에 균열, 조각, 탄 자국 등이 없는지 점검해야 합니다. 이러한 결점은 다이의 품질과 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 이러한 결함은 변하기 쉽고 다양한 위치에 나타나므로 규칙 기반 머신 비전으로는 적시에 정확히 찾아내기가 까다롭습니다. 칩의 품질에 영향을 주지 않는 정상적인 변형도 발생하기 때문에 이 같은 사소한 결함을 발견하는 데 시간을 소모하지 않는 것도 중요합니다. 매일 처리되는 칩의 크기와 양을 생각할 때 수작업 검사는 효율적이지도, 실용적이지도 않습니다. 또한 수작업 검사를 최소화해야 청정실에 오염물이 유입될 확률을 줄일 수 있습니다.

제품 데모

코그넥스 딥러닝의 결함 감지 툴은 룰 베이스 기반 비전 검사 시스템으로는 너무 복잡하거나 너무 많은 시간이 소모되어 불가능했던 다이 표면에서 허용되지 않는 광범위한 외관상 결함을 찾을 수 있습니다. 이 툴은 다이 표면을 검사하여 균열, 조각, 탄 자국 등을 발견합니다. 소프트웨어는 결함의 유형과 위치 변화를 나타내는 여러 가지의 이미지를 사용해 트레이닝됩니다. 가능한 관심 영역을 식별한 후 딥러닝 분류 툴이 결함(균열, 조각, 먼지 등)을 분류합니다. 이 정보를 사용해 프로세스를 개선함으로써 결함을 줄이고 생산량을 증대할 수 있습니다.

 

양호한/결함 있는 반도체 다이의 예

 

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