半导体制造背后的视觉检测技术

半导体产业作为现代科技的支撑，正日益迅猛发展。然而，半导体的制造需要极其复杂的工序，隐藏其微小表面之下的是数百个步骤的精密交织。任何细小的缺陷，都将最终影响芯片性能和功能。因此，在制造过程的关键节点上建立精确的计量和检查过程对于确保良率至关重要。无论是从监控硅晶锭成形时的直径，到晶圆平边探测与晶圆刻号(WaferID)读取，还是在封装制程中检测打线接合、晶粒品质、及雷射盖印等半导体晶圆生产检测与测量环节中，康耐视技术都能提供强有力支持，快速协助这些制程提高产能与良率，并降低生产成本。下面例举三个半导体制造关键流程中的常见技术难题以及康耐视对应解决方案，通过康耐视视觉技术的精细控制与监测，确保每一块芯片都能够达到预期的质量标准。01对位解决方案——晶圆和晶粒对位挑战在光刻、晶圆探测、测试、安装以及切割过程中，视觉对位的准确性至关重要。不精准的对位可能导致频繁的人工干预，严重时损坏成千上万块晶圆。性能低下的视觉系统可能让半导体设备公司失去市场份额，并显著增加支持成本。解决方案COGNEXPATMAX技术为晶圆检测、探测、安装、切割和测试设备提供稳定、准确且快速的图案定位功能，以帮助避免这些问题。COGNEXPATMAX使用获得专利的几何图案定位算法定位和对位存在变化的晶圆和晶粒图案。它能以非常高的精度和可重复性对位晶圆和晶粒，确保整个半导体制造流程中设备性能的可靠性。借助康耐视技术的帮助，OEM制造商能够优化设备的整体性能，提高质量和成品率。02识别/可追溯性解决方案——读取IC上的字符和代码挑战经过复杂封装测试后，半导体芯片上镌刻有包含制造商信息和技术规格的识别码。这些字符和代码对于实现内部和外部可追溯性至关重要。然而，传统的基于规则的机器视觉技术在读取这些信息时面临挑战。特别是对于微小、变形、低对比度的文本字符串，以及激光标记或化学蚀刻在芯片上的情况，传统算法难以胜任。表面纹理和环境变化也会影响字符的可读性，导致图像中字符的变形。解决方案康耐视基于AI的技术可解决基于规则的图像处理技术所不能解决的挑战。基于AI的OCR工具内置字体库，其中包含经过预先训练的数千字符，能够读取弯曲的字符串、低对比度字符以及变形、歪斜和蚀刻质量差的代码。此外，OCR工具还提供重新训练功能，因此用户可以解决首次未自动识别的新字符或特定字符。通过快速、准确地读取芯片识别码，用户可以提高可追溯性，并确保采集到正确的信息，使其在未来需要时可以使用。03检查/分类解决方案——晶粒表面缺陷检验挑战在集成电路制造中，对晶粒表面的缺陷进行检测至关重要，如裂纹、碎片和烧痕等，这些缺陷可能影响晶粒的质量和性能。这些缺陷的性质多变，位置各异，基于规则的机器视觉难以准确检测。同时，还需要避免标记对芯片质量不造成影响的微小畸变，以提高效率。考虑到芯片尺寸各异且数量众多，传统的人工检测方法低效且不切实际，还可能引入无尘室的污染。解决方案康耐视基于AI的缺陷检测工具可以识别晶粒表面上各种不可接受的外观缺陷，这些缺陷对于基于规则的视觉检测系统而言过于复杂或耗时。该工具检查晶粒的表面，以检测是否有裂纹、碎片或烧痕。该软件使用各种展现缺陷类型和位置变化性的图像进行训练。在确定潜在感兴趣区域后，基于AI的分类工具对缺陷(如裂纹、碎片、尘斑等)进行分类。通过利用这些信息，制造商可以进行工艺改进，以减少缺陷并提高成品率。半导体产业作为现代科技的核心，