半導体ダイ表面検査

金型表面検査は、半導体製造における重要な品質管理チェックポイントであり、ダイスヘッドからパッケージングまでの最終検証ステップを提供します。これは、ダイシング後、個々のICダイがウェーハから分離されたときに、ダイアタッチ又は配線の前に行われます。

この検査では、性能を損なう、またはフィールド故障を引き起こす表面欠陥の検出に焦点を当てています。一般的な欠陥タイプには、キズ、亀裂、粒子、残留物、変色、パターン変形などがあり、反射率の高い表面や複雑なパターンの表面では、多くの場合、ミクロンレベルの異常として現れます。各欠陥のカテゴリは、即時の機能的障害から長期的な信頼性の問題まで、さまざまなリスクをもたらします。

大量製造現場では、リスクは重大です。欠陥のあるダイを費用のかかるパッケージングプロセスに通すことは、材料と製造時間の浪費となります。さらに重要なのは、欠陥のあるダイスが顧客の元に渡った場合は、高額なコストのかかる現場の故障を引き起こし、ブランドの評判を損なう可能性があるということです。検査を行うことによって、既知の良好なダイスのみがプロセスを進むため、歩留まりと長期的なデバイスの信頼性の両方が保護されます。これらの厳しい要件は、多くの場合、従来の検査方法の能力を超えており、より高度な検出技術を必要とします。

従来のルールベースのマシンビジョンシステムは、半導体ダイ表面検査において大きな限界に直面しています。主な課題は、様々な質感、高い反射率、および実際の欠陥を覆い隠したり、模倣したりする可能性のある複雑な回路パターンを持った表面上のサブミクロン級の欠陥を検出することです。

ダイ表面は、高い反射性の領域と回路パターンからの複雑な特徴が組み合わさっており、一貫した照明と正確な欠陥検出を極度に困難にしています。従来のビジョンシステムは、機能的な回路の特徴と傷や粒子のような真の表面異常を区別するのにしばしば苦労します。

半導体ダイ表面検査における主な課題には、以下のようなものがあります。

• 従来のビジョン機能を超える分解能と感度が必要なサブミクロンの欠陥検出
• 個々のダイで画像処理の不一致を引き起こす表面反射率の変動
• 回路の特徴が欠陥を覆い隠したり、誤検出を引き起こしたりするパターンの複雑性
• 精度を犠牲にすることなく迅速な検査を必要とする高速要件
• 予測不可能な場所や向きに現れるキズ、亀裂、粒子といった欠陥のばらつき

従来のシステムでは、メーカーがスピードと精度のどちらかを選ぶことを余儀なくされており、高度なAI搭載検査技術が適応型インテリジェンスと優れたパターン認識によって解決できる品質とのギャップを生み出しています。

コグネックスAIベースの欠陥検出技術は、高度なパターン認識と機械学習により、複雑なダイ表面検査の課題を精密で自動化されたプロセスへと変えます。事前にプログラムされた欠陥検出ルールに依存するルールベースシステムとは異なり、AI搭載検査では、許容可能なダイと欠陥のあるダイの両方のサンプルから直接学習します。

製造で見つかった欠陥の種類、場所、外観の全範囲を反映する多様な画像セットを学習することで、システムは機能に影響しない許容可能なプロセス変動を無視しながら、亀裂、欠け、焦げ跡、粒子、およびその他の表面異常を検出できます。

高度な分類により合否判定結果を超える価値が付加されます。潜在的な欠陥が検出されると、システムは問題の正確なタイプに従ってそれを分類します。これにより、プロセスエンジニアは品質問題の根本原因を特定し、欠陥率を低減し、歩留まりを向上させるための的を絞った改善を実施できます。

AIアプローチは、従来の検査システムの課題となる反射率の高い表面、複雑な回路パターン、可変テクスチャに適応し、生産ラインスピードにおける信頼性の高いサブミクロンの欠陥検出に必要な感度を維持します。

独自の半導体検査専門家のグローバルネットワークと豊富なアプリケーション専門知識により、コグネックスは、製造メーカーの皆様のダイ表面検査を最適化して、生産量、効率、品質保証の最大化をサポートをしています。