半导体晶片表面检测
检测可能影响晶片质量和性能的缺陷

在集成电路制造过程中,必须对每个晶片进行检查,以检查其表面是否有裂纹、碎片、烧痕等,因为这些缺陷会对晶片的质量和性能产生负面影响。这些缺陷是可变的,而且在不同的位置,因此,基于规则的机器视觉要及时准确地找到它们是很有挑战性的。由于不影响芯片质量的正常畸变也会出现,所以不花多余的时间标记这些小缺陷是很重要的。鉴于每天处理的芯片的大小和数量,人工检查既不高效也不实用。此外,尽量减少人与人之间的互动,这样可以减少污染物进入无尘室的机会。
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康耐视深度学习的缺陷检测工具可以发现晶片表面各种不可接受的外观缺陷,否则对于基于规则的视觉检测系统来说就太复杂或太耗时了。该工具检查晶片的表面,以检测是否有裂纹、碎片或烧痕。该软件通过各种图像进行训练,说明缺陷类型和位置的可变性。在确定了潜在的感兴趣区域后,深度学习分类工具对缺陷(如裂纹、碎片、尘斑等)进行分类。利用这些信息,可以进行工艺改进,以减少缺陷并提高产量。
