SolVisionCaso di Studio
Ispezione dei Chip a Semiconduttore Confezionati
Apprendimento non supervisionato con AI per rilevare microdifetti
Strato di protezione esterno e processi di confezionamento
I processi di taglio influenzano la qualità dei wafer a semiconduttore. Occasionalmente, durante la singolazione dei wafer si verificano difetti come crepe superficiali. Una volta confezionati, i wafer sono fissati all’interno di un involucro protettivo in plastica o ceramica, rendendo difficile l’ispezione di crepe ai bordi o altri microdifetti interni con i metodi tradizionali.
Rilevamento attraverso il confezionamento
Quando è all’interno della confezione, un wafer può essere fotografato solo utilizzando una fonte di luce speciale e lenti con proprietà di penetrazione. Ciò genera immagini in cui le crepe ai bordi e i bordi stessi appaiono in colori molto simili, rendendo difficile distinguerli. Inoltre, la forma e l’angolazione delle piccole crepe sono irregolari, quindi i sistemi tradizionali basati su regole non sono efficaci per questo tipo di ispezione.
Valutare prodotti perfetti e imperfetti
Grazie all’AI, SolVision offre funzioni specifiche pensate per supportare diversi compiti di ispezione. Lo strumento di rilevamento delle anomalie utilizza la tecnologia Deep Learning per insegnare al modello AI le immagini campione di wafer “perfetti”. Lo strumento di aumento dei dati simula possibili deviazioni dei wafer per espandere il database AI e rafforzare la capacità di riconoscimento. Dopo l’addestramento, il modello AI è in grado di confrontare un golden sample con un’immagine scansionata per individuare e localizzare difetti come microcrepe sui bordi di un chip confezionato, senza essere influenzato dalla qualità dell’immagine o da colori quasi identici.
AI Inspection
Scanned Image
Detection Result
