SolVisionกรณีศึกษา
การตรวจสอบเวเฟอร์เซมิคอนดักเตอร์โดยอัตโนมัติ
การตรวจจับข้อบกพร่องด้วย AI สำหรับเวเฟอร์ซิลิกอน
การรักษาสมดุลระหว่างผลผลิตและคุณภาพของเวเฟอร์ซิลิกอน
ในระหว่างการผลิต เวเฟอร์เซมิคอนดักเตอร์จะผ่านกระบวนการต่างๆ เช่น การพิมพ์ลิเธอรกราฟี การกัดกร่อน การเคลือบฟิล์ม การกระจาย และการขัด โดยจะได้รับการสัมผัสกับสารต่างๆ ในสิ่งแวดล้อมที่อาจทำให้เกิดข้อบกพร่องที่มีผลต่อคุณภาพ สามารถใช้เลเซอร์ในการซ่อมแซมเซลล์ซิลิกอนที่มีข้อบกพร่องบางประเภทได้ แต่อาจเป็นขั้นตอนที่ไม่คุ้มค่าเมื่อเวเฟอร์มีข้อบกพร่องมากเกินไป เนื่องจากเวเฟอร์เหล่านั้นควรจะถูกกำจัดออกไปโดยตรงเพื่อไม่ให้ชะลอการผลิต จำเป็นต้องมีการตรวจสอบเพื่อหาชิ้นงานที่มีข้อบกพร่องที่เหมาะสมสำหรับการซ่อมแซม
ระบบตรวจสอบแบบดั้งเดิมที่มีข้อจำกัด
ระบบแบบดั้งเดิมที่ใช้กฎนั้นมักจะได้รับผลกระทบจากสภาวะแสงภายนอกและไม่สามารถจัดประเภทภาพทั้งหมดได้ ดังนั้นเวเฟอร์ที่มีความเสียหายเกินไปจึงไม่สามารถถูกกำจัดออกในระยะแรกได้ เวเฟอร์ที่มีข้อบกพร่องมักจะมีข้อบกพร่องที่ละเอียดและกระจายไปตามพื้นผิว ซึ่งทำให้ระบบการมองเห็นแบบดั้งเดิมไม่สามารถตั้งกฎสำหรับการตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพได้
การตรวจจับข้อบกพร่องที่ยืดหยุ่นด้วย SolVision
ด้วยพลังของ AI, SolVision สามารถระบุคุณลักษณะของข้อบกพร่องต่างๆ และตรวจหาชิ้นงานที่ไม่เป็นไปตามมาตรฐานได้ ระบบเริ่มต้นโดยใช้เครื่องมือ Classification เพื่อตรวจสอบว่าเวเฟอร์มีความเสียหายเกินซ่อมหรือไม่ จากนั้นการประมวลผลภาพจะแบ่งภาพของเวเฟอร์ที่สแกนออกเป็นส่วนๆ และเครื่องมือ Segmentation จะตรวจสอบข้อบกพร่องอย่างละเอียด ข้อมูล เช่น ลักษณะของข้อบกพร่อง ตำแหน่ง ขนาด และข้อมูลอื่นๆ จะถูกบันทึกเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการซ่อมแซมในขั้นตอนถัดไป
การตรวจสอบด้วย AI
ตัวอย่างทอง
ผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่อง
