SolVision導入事例
ウェハーダイシングの品質管理
AIによるダイシングブレード欠陥の検査
ウェハーダイシングブレードとツールの品質
現代の電子製品の急速な発展により、半導体チップの需要と品質要件が高まっています。製造技術の進歩により、シリコンウェハーはさらに軽く、薄く、短くなりました。高い歩留まりを達成し、生産効率を最適化するためには、ウェハーダイシングと分割技術の監視が重要であり、ダイシング品質の鍵は使用するブレードとその制御にあります。
円形ブレードパターンと複雑な背景
ウェハーダイシングは、半導体および光電子産業で一般的なプロセスです。ダイシングプロセスがチップの特性を損なうことなく歩留まりと効率を維持できない場合、生産能力に大きな影響が及びます。ウェハーダイシングブレードの品質管理は主に外観不良の検査によって行われます。損傷したブレードには、表面に不規則な線や多重ドリリングの欠陥が見られることが多いです。また、ダイシングブレード上の密集した環状パターンは、従来の検査システムでの検出率に影響を与える複雑な背景を形成します。
AIベースの視覚検査
SolVisionのセグメンテーションツールを使用して、不規則な線や多重ドリリングの欠陥をサンプル画像にラベル付けし、AIモデルをトレーニングします。強力なアルゴリズムと高度なマシンビジョン技術を活用することで、SolVisionは背景や欠陥の複雑さに影響されることなく、リアルタイムでウェハーダイシングブレードのさまざまな欠陥を識別し、その品質を維持します。
AI検査
スキャン画像
検出結果
