전자 부품

반도체 웨이퍼 결함 검사

각 웨이퍼 레이어에서 결함과 그 밖의 원치 않는 이상을 분석

딥러닝은 양호한 반도체 웨이퍼 검사와 2개의 불량 검사 예시를 구분합니다.

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반도체 웨이퍼는 다수의 층으로 구성됩니다. 각 층에서는 재료 증착, 레지스트 애플리케이션, 리소그래피, 에칭, 이온 주입 등 복잡하고 정밀한 프로세스가 수행되고, 그런 다음 레지스트가 제거됩니다.

다른 레이어가 적용되기 전에, 새로 에칭되어 주입된 레이어에 결함이 없는지 검사해야 합니다. 웨이퍼 레이어에는 최종 칩 성능에 영향을 주는 긁힘, 스핀 결함, 노출 문제, 입자 오염, 핫스팟, 웨이퍼 엣지 결점, 그 밖의 다양한 결함이 나타날 수 있습니다.

레이어 증착 직후에 감지되지 않은 경우, 그러한 결함이 최종 테스트에서만 발견되어 수율 손실을 가져올 수 있습니다. 최종 전기 테스트를 통과했어도 발견되지 않은 결점으로 인해 사용 중 신뢰성이 떨어져 조기 고장을 초래할 수 있습니다.

가능한 결함 범위가 넓고, 원형 웨이퍼 어디서나 나타날 수 있습니다. 이전에 증착 처리된 레이어의 혼란스러운 배경에서 결함을 발견해야 합니다. 이처럼 방대한 오류를 감지하도록 기존의 머신 비전을 프로그래밍하기는 불가능하며, 복잡한 배경에서 프로그래밍된 결함조차도 정확히 발견하지 못합니다.

제품 데모

코그넥스 딥러닝은 이처럼 복잡한 결함 감지 검사 문제를 해결하는 데 있어 뛰어난 해결책이 됩니다. 결함 감지 툴이 결함이 제대로 작동하는 소수의 웨이퍼 레이어 이미지 세트로부터 없는 결함이 없는 웨이퍼 레이어의 모양을 학습합니다. 그런 다음 이 툴이 웨이퍼 레이어의 어디서든 아주 작은 결함을 감지할 수 있고, 기본적인 레이어는 완전히 무시하면서 모든 이상을 거부합니다.

 

In-Sight D900은 딥러닝을 이용해 반도체 웨이퍼에 결함 및 기타 원치 않는 외관상 이상을 검사합니다.

 

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