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SolVision成功案例

晶圓切割刀體外觀品質控管解決方案

AI輔助檢測晶圓切割刀體不規則紋路及多鑽瑕疵

晶圓切割分離技術的關鍵:晶圓切割刀品質

隨著電子產品的日新月異,半導體晶片的需求量及品質要求隨之提升。另一方面,製造技術的演進,也使晶片尺寸漸趨輕薄短小。為達高良率及高效率生產的目標,晶圓切割分離技術尤為重要,而晶圓切割品質的關鍵在於晶圓切割刀的刀具品質以及控制能力。

晶圓切割刀體瑕疵檢測困境:環形紋路造成的複雜背景

晶圓切割係半導體及光電業界非常重要的製程,若無法在切割製程中維持高良率、高效率並保有晶片特性,將大幅影響整體產能。晶圓切割刀的品質控管主要透過外觀瑕疵的檢測,常見的外觀瑕疵包括刀體上的不規則紋路、多鑽等情形。由於晶圓切割刀本身即具有環狀條紋,形成複雜影像背景,嚴重影響機器視覺對於瑕疵的偵測。

AI視覺深度學習,讓瑕疵辨識不受影像背景影響

運用SolVision AI影像平台的Feature Detection工具,將影像樣本中的不規則紋路及多鑽瑕疵標註並訓練AI模型,AI視覺便可即時檢出晶圓切割刀體上的各式瑕疵。

晶圓切割刀瑕疵檢測案例

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