SolVisionFallstudie
Automatisierung von Halbleiter-Wafer-Inspektionen
Intelligente KI-Fehlererkennung für Silizium-Wafer
Gleichgewicht zwischen Ertrag und Qualität von Silizium-Wafern
Während der Produktion durchlaufen Halbleiter-Wafer Prozesse wie Lithographie, Ätzen, Filmabscheidung, Diffusion und Schleifen und sind verschiedenen Substanzen in der Umgebung ausgesetzt, die qualitätsbeeinträchtigende Defekte verursachen können. Laser können verwendet werden, um Siliziumzellen mit bestimmten Defekten zu reparieren, jedoch ist dies ein ineffizienter Schritt für Wafer mit zu vielen Defekten, da diese besser direkt entfernt werden sollten, um eine Verlangsamung der Produktion zu vermeiden. Ein Inspektionsprozess ist notwendig, um defekte Wafer zu lokalisieren, die für eine Reparatur geeignet sind.
Rigid traditionelle Inspektionssysteme
Traditionelle regelbasierte Systeme sind leicht von externen Lichtverhältnissen beeinflusst und können keine Vollbildbilder klassifizieren, sodass übermäßig beschädigte Wafer in der ersten Phase nicht eliminiert werden können. Fehlerhafte Wafer weisen in der Regel auch subtile Defekte auf, die zufällig auf der Oberfläche verteilt sind, was es herkömmlichen Sichtsystemen erschwert, Regeln für effiziente Inspektionen festzulegen.
Flexible Fehlererkennung mit SolVision
Angetrieben von KI ist SolVision in der Lage, die Merkmale verschiedener Defekte zu erkennen und minderwertige Wafer zu identifizieren. Zunächst verwendet das System das Klassifizierungstool, um festzustellen, ob ein Wafer irreparabel beschädigt ist. Die Bildverarbeitung unterteilt dann die gescannten Bilder der Wafer in Abschnitte, und das Segmentierungstool untersucht diese gründlich auf Defekte. Informationen wie Defektmerkmale, Standort, Größe und andere Daten werden erfasst, um die Effizienz der nachfolgenden Reparaturen zu verbessern.
KI-Inspektion
Goldenes Muster
Defektes Produkt
