a group of square objects

SolVision成功案例

晶圓不良品分類及瑕疵定位自動化解決方案

兼具智慧與彈性的晶圓檢測技術

晶圓製程與晶圓修復的藝術

晶圓製程中的微影、蝕刻、薄膜沉積、擴散、研磨等步驟,以及環境中懸浮物如微塵、溶劑等,皆可能造成晶圓產生瑕疵,影響產品良率。部分晶圓瑕疵經檢出並定位後,可透過雷射方式針對可修復的晶粒進行修補,提升產品的良率及可靠度。然而,過多瑕疵的晶圓執行修補不具效率,直接汰除可避免影響整體產能,而部分可修復的晶圓則需檢出並精準定位以利排程修補。
晶圓不良品分類及瑕疵定位自動化解決方案

傳統光學檢測(AOI)的缺點

傳統光學檢測無法針對全幅影像進行分類,故無法於第一階段汰除瑕疵過多的晶圓。另一方面,部分大量且細微的瑕疵隨機散布於晶圓上,傳統光學檢測無法設定規則予以檢測,亦極易受到環境光源影響而降低檢測效率。

結合影像處理與AI瑕疵檢測的SolVision

應用所羅門 SolVision AI影像平台的Classification及 Segmentation技術辨識瑕疵特徵。首先以Classification工具判斷晶圓是否具有過多瑕疵,汰除無法修復的不良品。其次運用影像處理技術分割晶圓影像,並以Segmentation工具偵測影像中的瑕疵,記錄其特徵、坐標、面積等資訊,大幅提升後續修補的效率。

晶圓瑕疵判定與分類案例

OK: 無明顯瑕疵
NG: 瑕疵過多
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