SolVision導入事例
半導体ウェーハ検査の自動化
シリコンウェーハのインテリジェントAI欠陥検出
シリコンウェーハの歩留まりと品質のバランス
製造中、半導体ウェーハはリソグラフィ、エッチング、膜堆積、拡散、研磨などのプロセスを経て、環境中のさまざまな物質にさらされ、品質に影響を与える欠陥が発生することがあります。特定の欠陥を持つシリコンセルはレーザーで修復することができますが、欠陥が多すぎるウェーハの場合は、このステップは非効率的であり、生産を遅らせないためには直接廃棄する方が良いでしょう。修復可能な欠陥ウェーハを特定するための検査プロセスが必要です。
従来の硬直的な検査システム
従来のルールベースのシステムは外部の照明条件に影響されやすく、フルフレーム画像を分類することができないため、過度に損傷したウェーハを初期段階で排除することができません。また、欠陥のあるウェーハは通常、表面にランダムに散在する微細な欠陥を持っており、従来のビジョンシステムでは効率的な検査のためのルールを設定することが困難です。
SolVisionによる柔軟な欠陥検出
AIを搭載したSolVisionは、さまざまな欠陥の特徴を認識し、基準を満たさないウェーハを特定することができます。まず、システムは分類ツールを使用して、ウェーハが修復不能かどうかを判断します。次に、画像処理によりウェーハのスキャン画像をセクションに分割し、セグメンテーションツールを使用して欠陥を徹底的に検査します。欠陥の特徴、位置、サイズなどの情報が記録され、その後の修復効率を向上させます。
AI検査
ゴールデンサンプル

欠陥製品
