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Produtos Eletrônicos

Detecção de Lascas e Rebarbas nas Bordas Após o Corte

Diferencie os defeitos das marcas de corte aceitáveis após o processo de corte

Vision system detecting edge chipping after wafer dicing

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Depois que o wafer passa por vários processos de estratificação e gravação, ele é cortado para liberar os moldes individuais. Seguindo este procedimento, um molde pode apresentar lascas ou marcas de rebarbas ao longo do corte. Lascas e rebarbas afetam a qualidade do dispositivo de CI, por isso é importante inspecioná-los após o corte. Um número maior que a média de lascas fora da tolerância também pode sugerir que a lâmina da serra de corte precisa ser ajustada ou substituída.

Uma maneira comum de inspecionar o molde é usando sistemas de visão baseados em regras, mas muitas vezes não é confiável porque as lascas e rebarbas são altamente variáveis e difíceis de distinguir das marcas de corte normais ou padrões de CI. É difícil desenvolver algoritmos de sistemas de visão para cobrir todas as variações e distinguir marcas inaceitáveis de marcas que estão dentro da tolerância.

As ferramentas do Cognex Deep Learning oferecem uma maneira mais simples de aprender e classificar marcas de lascas e rebarbas e diferenciá-las das marcas de corte normais após o processo de corte. O software pode ser facilmente configurado para identificar todas as lascas e rebarbas, classificá-las como aceitáveis ou inaceitáveis e ignorar as marcas normais que estão dentro da tolerância.

Usando essas informações, os fabricantes podem otimizar o processo de corte, por exemplo, substituindo a lâmina da serra de diamante que ficou muito cega ou muito larga. Outro benefício de detectar corretamente a diferença entre OK e Não está Bom (NG) é um aumento no rendimento de chips bons que, de outra forma, poderiam ter sido jogados fora devido à leituras falsas.

 

Exemplos de bordas de wafer boas e ruins

 

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