CMP品質検査におけるAI活用
ケース説明
CMPプロセスにおける表面品質の確保
化学機械研磨（Chemical Mechanical Planarization：CMP）は、半導体製造においてウェハ表面を平坦化し、各プロセス層間の余剰材料を除去する重要工程です。
各ウェハは、その後のリソグラフィおよび成膜工程に必要な表面均一性を確保するため、CMP工程を経る必要があります。
しかし、CMP工程ではスクラッチ、異物汚染、スラリー起因の損傷などの表面欠陥が発生する可能性があります。これらの欠陥はデバイス性能および歩留まりに影響を及ぼすため、ウェハ品質を維持するには高精度な品質検査が不可欠です。
課題
複雑なウェハ表面における微細欠陥の検出
CMP起因の微細スクラッチ、粒子残渣、研磨パッド由来の異物は低コントラストかつ空間的に不均一であり、ウェハ表面上での分離・検出が困難です。
さらに、CMP処理により浅い研磨痕が形成され、検査画像上に複雑で不均一な背景テクスチャが生じます。
ルールベースAOIシステムでは、欠陥形状やウェハ表面状態のばらつきに対応することが難しく、特に低S/N環境下では検出精度に限界があります。
そのため、従来の検査手法では、高精度半導体製造環境に求められる堅牢なCMP品質検査を実現することが困難です。
ソリューション
SolVision AIによるCMP欠陥検査
SolVisionは、半導体ウェハ上のCMP欠陥を検出するためにAIビジョン検査を適用します。
ディープラーニングにより、微細スクラッチや粒子などの欠陥をラベル付けしたサンプル画像を用いて学習を行います。
AIモデルは、複雑なウェハ背景と欠陥特徴を識別する能力を学習し、困難な検査条件下でも高精度な欠陥検出を実現します。
AIビジョンシステムは以下を検出可能です：
- 微細な表面スクラッチ
- 粒子残渣および異物汚染
- 研磨パッド由来の異物および表面異常
SolVision AI検査は、欠陥位置およびサイズを含む高精度な欠陥検出・位置特定を実現します。
継続学習により検出性能はさらに向上し、一貫性と信頼性の高いCMP品質検査を支援します。
ウェハ表面欠陥検出
CMP起因のウェハ表面欠陥
AIによるウェハ表面欠陥検出