プローブマーク欠陥検出と分類

半導体製造では、ウェーハをダイ準備に送る前に、各集積回路（IC）は多くの微細な電気針を備えた針カードを使用して、電気的な導通性と機能的な欠陥についてテストされます。これらの針はウェーハと接触し、ダイに小さなマークを残して、接触が成功したことを示します。針跡の存在によって接触を確認する一方で、メーカーは圧力とアライメントが正しいことを確認するためにさらに分析を行う必要があります。 

正確なテストを検証するためには、針跡が明確に見え、中心に位置し、一貫している必要があります。針はデリケートでコストがかかります。過度の圧力がかかった場合は、時間の経過とともに損傷や性能の低下につながる可能性があるため、針跡の検査がウェーハテストの重要なステップとなります。 

メーカーにとって、正確な針跡を維持することは、テストの完全性を保証するだけでなく、高価な針ツールの寿命を延ばすためにも不可欠です。コグネックスAIを搭載した当社の高度なソリューションは、針跡を正確に解析し、有効な針跡のみが検査に合格するようにします。これにより、製品の品質が保護され、運用効率が向上します。 

従来の検査システムは、針跡テストの複雑さに対応することが難しく、小さなサイズ、微妙なコントラスト、形状のばらつき、針跡の配置は、ルールベースのビジョンシステムでの検出が困難です。位置ずれ、過度の圧力、工具の摩耗、またはダブル二重打ちの影響を受けた針跡は、誤分類、誤ったテスト結果、および機器の損傷につながる可能性があります。

同時に、ICは、傷、空隙、閃光などの表面的な成形の欠陥、または長期的なチップの信頼性を損なう可能性のあるその他の表面の欠陥についても検査が必要です。これらの欠陥はコントラストが低いか、かすかであることが多く、人手による検査や従来のツールでは見逃しやすくなります。

コグネックスの高解像度のビジョンツールおよび分類ソフトウェアは、高速環境での小型の部品検査向けに特別に設計されており、高い倍率で正確な結果を提供します。 

AIを搭載したコグネックスのIn-Sightビジョンシステムは、メーカーの許容範囲内のマークと真の欠陥を効果的に区別し、同時に圧力の不一致やミスアライメントなどの根本原因を特定できるようにすることで、針跡の検査を簡素化・迅速化します。

多様な画像データセットのトレーニングを受けたコグネックスのソフトウェアは、ディープラーニングを活用して針跡を卓越した精度で分類します。また、許容範囲内の軽微な異常と注意が必要な重大な問題を確実に区別し、信頼できる一貫した結果を確保します。

コグネックスビジョンシステムは、高度かつ高解像度の画像処理により、低コントラスト、小さな針跡、成形表面の微細な外観上の欠陥など、どんな困難な欠陥も検出します。リアルタイムの分類により、生産チームは問題領域を迅速に見つけて即座に調整し、誤判定を減らすことで再作業を最小限に抑え、金型生産量と全体的なデバイス信頼性を改善できます。

コグネックスは、独自の専門家のグローバルネットワークとオンデマンドのセルフサービスリソースによって、正確で信頼性の高い半導体テストを確実にするために必要なツールと支援をお客様に提供し、製造プロセスにおいて高品質のチップのみを出荷できるようお手伝いします。