半導體晶圓缺陷檢驗

分析每一晶圓層是否有缺陷和其他不樂見的異常

深度學習區分一個合格與兩個不合格的半導體晶圓檢測案例。

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半導體晶圓包含多層構造。每一層都會經過複雜且精確的材料沉積、光阻塗佈、平版印刷、刻蝕,以及在去除光阻之後植入離子的流程。

新蝕刻與植入層必須先檢測是否含有缺陷,然後才能繼續加上另一層。晶圓層會顯示刮痕、旋轉缺陷、曝光問題、微粒汙染、熱點、晶圓邊緣瑕疵,還有會影響最終晶片效能的各種不同其他缺陷。

如果未能在晶圓層沉積後立即探測出來,則只有在最終測試時才能發現這類缺陷,因此會對有瑕疵的產品加上額外的價值,而浪費寶貴資源。更糟的是,可能完全無法發現最低微的缺陷。即使通過最終的電氣測試,未能發現的瑕疵還是可能會降低使用上的可靠性,並造成過早故障。

可能的缺陷領域廣泛多樣,並可能位於圓形晶圓上的任意位置。塗層中的缺陷本身會以無法預測的色彩變化顯現,因此務必要在先前所沉積晶圓層的複雜背景上,探測出這類缺陷。傳統機器視覺無法設計程式,探測這類樣態眾多的錯誤,即使已設計程式探測多層背景上的缺陷也不可靠。

因為人工檢測速度緩慢,只能針對晶圓的統計子集執行。其也會導致需要進行額外的晶圓處理,而引進新的污染與損壞來源。相較之下,Cognex Deep Learning 軟體可針對更大部分的晶圓執行自動化缺陷篩選。缺陷探測工具可完全忽略底下的晶圓層,即使是在晶圓層任意處的小缺陷也能發現,然後剔除任何異常者。其也可用於兩層式檢測系統,識別模棱兩可的情況,以及送到離線人工檢測站,以供進一步檢閱。

 

In-Sight D900 使用深度學習檢測半導體晶圓是否有缺陷和其他不樂見的塗裝異常。

 

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