SolVisionVaka Çalışması
Yarı İletken Wafer Denetimlerinin Otomasyonu
Yapay Zeka ile Zeka Destekli Hata Tespiti için Silikon Wafer’ları
Silikon Wafer’larının Verimliliği ve Kalitesinin Dengelemesi
Üretim sırasında, yarı iletken wafer’lar litografi, aşındırma, film kaplama, difüzyon ve zımparalama gibi işlemlerden geçer ve kaliteyi etkileyebilecek hatalara neden olabilecek çeşitli maddelere maruz kalır. Silikon hücrelerdeki bazı hataları onarmak için lazerler kullanılabilir, ancak bu işlem, fazla hatalı wafer’lar için verimsizdir, çünkü bu tür wafer’lar üretimi yavaşlatmamak için doğrudan elenmelidir. Hatalı wafer’ları onarım için uygun şekilde tespit etmek amacıyla bir denetim süreci gereklidir.
Katı Geleneksel Denetim Sistemleri
Geleneksel kural tabanlı sistemler, dış aydınlatma koşullarından kolayca etkilenir ve tam çerçeve görüntüleri sınıflandırma yeteneğine sahip değildir, bu nedenle aşırı derecede hasar görmüş wafer’lar ön aşamada elenemez. Hatalı wafer’lar genellikle yüzeyde rastgele dağılmış ince hatalara sahiptir ve bu durum geleneksel görsel sistemlerin verimli denetimler için kurallar koymasını engeller.
SolVision ile Esnek Hata Tespiti
Yapay zeka destekli SolVision, farklı hataların özelliklerini tanıyıp standart dışı wafer’ları tespit etme yeteneğine sahiptir. İlk olarak, sistem, wafer’ın onarımdan daha fazla zarar görüp görmediğini belirlemek için Sınıflandırma aracını kullanır. Görüntü işleme, wafer’ların taranan görüntülerini bölümlere ayırır ve Segmentation aracı, hataları dikkatlice inceleyerek her bölümdeki hataları tespit eder. Hata özellikleri, konum, boyut ve diğer veriler kaydedilerek sonraki onarımların verimliliği artırılır.
Yapay Zeka Denetimi
Altın Örnek
Hatalı Ürün
