SolVision사례 연구
반도체 웨이퍼 검사 자동화
실리콘 웨이퍼에 대한 지능형 AI 결함 탐지
실리콘 웨이퍼의 수율과 품질 균형 맞추기
생산 과정에서 반도체 웨이퍼는 리소그래피, 에칭, 필름 증착, 확산, 연마 등의 과정을 거치며, 다양한 환경 물질에 노출되어 품질에 영향을 미치는 결함이 발생할 수 있습니다. 레이저를 사용하여 일부 결함이 있는 실리콘 셀을 수리할 수 있지만, 결함이 너무 많은 웨이퍼의 경우 생산 속도를 늦추지 않도록 바로 제거하는 것이 더 효율적입니다. 수리할 수 있는 결함이 있는 웨이퍼를 찾기 위한 검사 과정이 필요합니다.
경직된 전통적인 검사 시스템
전통적인 규칙 기반 시스템은 외부 조명 조건에 영향을 쉽게 받으며, 전체 프레임 이미지를 분류할 수 없어 과도하게 손상된 웨이퍼를 초기 단계에서 제거할 수 없습니다. 결함이 있는 웨이퍼는 보통 표면에 섬세한 결함이 무작위로 분포되어 있어, 전통적인 비전 시스템이 효율적인 검사 규칙을 설정하는 데 어려움을 겪습니다.
SolVision을 통한 유연한 결함 탐지
AI 기반으로 구동되는 SolVision은 다양한 결함의 특성을 인식하고 불량 웨이퍼를 식별할 수 있습니다. 우선 시스템은 분류 도구를 사용하여 웨이퍼가 수리가 불가능한지 여부를 결정합니다. 그런 다음 이미지 처리를 통해 웨이퍼의 스캔 이미지를 여러 구역으로 나누고, 세분화 도구를 사용하여 각 구역에서 결함을 철저히 검사합니다. 결함의 특성, 위치, 크기 등과 같은 정보가 기록되어 후속 수리 효율성을 향상시킵니다.
AI 검사
골든 샘플
불량 제품
