INSPECIONANDO E CLASSIFICANDO MARCAS DE SONDA

A tecnologia deep learning ajuda a identificar e classificar marcas de sonda altamente variáveis para aumentar a eficiência do teste de wafer e aumentar o rendimento do molde.

Using deep learning tools to inspect probe marks on wafers

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Antes de um wafer ser enviado para a preparação do molde, todos os circuitos integrados individuais são testados quanto à continuidade e defeitos funcionais. Um cartão de sonda com dezenas de sondas elétricas microscópicas é usado para este processo. Cada sonda deixa uma pequena marca em cada molde conforme o contato é feito. Esta marca deve ser centralizada no molde e indicar que a quantidade correta de pressão foi exercida pela sonda.

A marca da sonda é um indicador do desempenho preciso do sondador. Se o sondador funcionar bem, o formato da marca da sonda é bom. Se a sonda não estiver funcionando corretamente, o formato da marca da sonda Não é Bom (NG). Por exemplo, se a sonda exercer muita pressão, ela pode ser danificada com o tempo e não realizará testes elétricos aceitáveis.

As sondas são caras, portanto, manter a pressão correta é importante para manter sua vida útil. Usar os sistemas de visão tradicionais baseados em regras para detectar e classificar marcas OK e NG é difícil devido às muitas variações na forma, tamanho e localização das marcas. Leituras inconsistentes ou falsas do tipo Não é Bom podem afetar negativamente o rendimento e a qualidade do chip.

As ferramentas do Cognex Deep Learning tornam a inspeção de marcas de sonda mais fácil e menos demorada, ajudando a verificar a diferença entre as marcas de sonda OK e NG. O software é configurado a partir de uma ampla gama de imagens que mostram marcas de sonda corretas e imagens que mostram marcas de sonda inaceitáveis. As marcas inaceitáveis podem então ser classificadas como "relacionadas à pressão" ou "fora do centro".

Usando essas informações, os operadores podem ajustar a pressão ou alinhamento da sonda para aumentar o número de marcas da sonda aceitáveis e mantê-la em boas condições de funcionamento. Usar a inspeção com deep learning em marcas de sonda pode aumentar o rendimento do molde de um wafer em comparação com métodos alternativos que podem descaracterizar as marcas OK como inaceitáveis ou as marcas NG como aceitáveis.

Close up de marcas de sonda boas e ruins no wafer

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