检查和分类探针标记

深度学习技术有助于识别和分类高度可变的探针标记,从而提高晶圆测试的效率和提高晶片成品率。

Using deep learning tools to inspect probe marks on wafers

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在晶圆被送入晶片制备之前,所有单独的集成电路都要进行连续性和功能缺陷的测试。在这个过程中,使用了一个带有几十个微型电探针的探针卡。每个探针在接触时都会在每个晶片上留下一个小标记。这个标记应该在晶片的中心,并表明探针施加了正确的压力。

探针标记是探针性能是否准确的指标。如果探针工作正常,探针标记的形状就合格。如果探针工作不正常,则探针标记形状“不合格”(NG)。例如,如果探针施加的压力过大,随着时间的推移,它就会损坏,不能进行可接受的电气测试。

探针很昂贵,所以保持正确的压力对维持其工作寿命很重要。使用传统的基于规则的机器视觉来检测和分类 OK 和 NG 标记是很困难的,因为标记的形状、大小和位置有许多变化。不一致的或错误的“不合格”读数会对产量和芯片质量产生负面影响。

康耐视深度学习工具通过帮助验证 OK 和 NG 探针标记之间的区别,使探针标记检测更容易,更省时。该软件从显示正确探针标记的广泛图像和显示不可接受的探针标记的图像中进行训练。然后,不可接受的标记可以被归类为“与压力有关”或“偏离中心”。

利用这些信息,操作员可以调整探针的压力或对准,以增加可接受的探针标记的数量,并保持探针的良好工作状态。与其他可能将 OK 标记误判为不可接受,或将 NG 标记误判为可接受的方法相比,在探针标记上使用深度学习检测可以增加晶圆的晶片产量。

晶圆上的合格和不合格探针标记特写

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