SolVision사례 연구
웨이퍼 다이싱 품질 관리
다이싱 블레이드 결함의 AI 검사
웨이퍼 다이싱 블레이드 및 도구의 품질
현대 전자 제품의 급속한 발전은 반도체 칩에 대한 수요와 품질 요구를 더욱 강화시켰습니다. 제조 기술의 발전으로 실리콘 웨이퍼는 더욱 가볍고, 얇고, 짧아졌습니다. 높은 수율을 달성하고 생산량을 최적화하기 위해 웨이퍼 다이싱 및 싱귤레이션 기술은 중요한 모니터링 요소가 되며, 다이싱 품질의 핵심은 사용되는 블레이드와 그 제어에 있습니다.
원형 블레이드 패턴과 복잡한 배경
웨이퍼 다이싱은 반도체 및 광전자 산업에서 일반적인 공정입니다. 다이싱 공정이 칩 특성을 훼손하지 않으면서 수율과 효율성을 유지할 수 없으면 생산 능력이 크게 영향을 받습니다. 웨이퍼 다이싱 블레이드의 품질 관리는 주로 외관 결함을 검사하는 방식으로 이루어집니다. 손상된 블레이드는 종종 표면에 불규칙한 선이나 다중 드릴링 결함을 가지고 있습니다. 다이싱 블레이드의 밀집된 원형 패턴은 복잡한 배경을 형성하여 전통적인 검사 시스템의 검출률에 영향을 미칩니다.
AI 기반의 비주얼 검사
SolVision의 세분화 도구를 사용하여 불규칙한 선과 다중 드릴링 결함을 샘플 이미지에서 라벨링하여 AI 모델을 학습시킵니다. 강력한 알고리즘과 고급 머신 비전 기술을 활용하여 SolVision은 웨이퍼 다이싱 블레이드에서 다양한 결함을 실시간으로 식별하여 배경이나 결함의 복잡성에 영향을 받지 않고 품질을 유지합니다.
AI 검사
스캔된 이미지
검출 결과
