半導體業

AI輔助檢測晶盤上晶片跳料瑕疵 封測製程的終端：晶片收納運送 晶盤(IC Tray)是晶片(Chip)的承載盤，檢測、切割完成後的晶片揀至晶盤中的晶穴(Pocket)內以運送至客戶端。然而晶片體積小且質輕，於晶盤上取放時容易跳料，進而產生疊料(Double)、空料(Empty)、歪斜錯置(Tilt)、反轉(Opposite)等情形。 晶片於晶盤中跳料的情形係屬隨機，所致的瑕疵型態多樣且難以預測瑕疵所產生的位置。對AOI而言，幾乎無法針對跳料瑕疵設定邏輯並據以檢測。 [...]

透過非監督式訓練AI模型，判斷封裝晶片的內部瑕疵 封裝製程中的切割面崩裂瑕疵 切割製程技術是影響晶片品質的關鍵，製程中常見切割面崩裂的情形。晶片封裝完成後，由於晶片已黏貼於塑膠或陶瓷的封裝外殼內，更加不易以一般檢測方式檢出晶片在前製程中所產生的邊緣微裂瑕疵，影響晶片產品的生產良率。 封裝完成的晶片僅能透過特殊的光源及鏡頭以穿透的方式取像，成像的特性使得晶片邊緣微裂瑕疵的色澤與邊緣色澤極其相似，不易分辨。此外，邊緣微裂的角度及型態也是不規則變化，無法以AOI方式判別瑕疵。 [...]

以AI輔助半導體晶粒品質控管 半導體晶片尺寸微縮：晶圓切割製程技術的考驗 加工完成的晶圓需透過切割(sawing)製程將晶粒(die)切割分離以執行後續封裝工序。隨著現代電子產品的體積愈趨輕薄短小，晶片尺寸亦不斷微縮，相同晶圓尺寸內切割的晶粒數量愈來愈多，切割道也愈來愈窄，增加晶粒邊緣崩裂的風險。因此，確實檢出晶圓在切割製程(Wafer Die-Saw)中所造成的崩裂對於後續封裝製程的良率控制至關重要。 晶圓切割製程中可能造成晶粒邊緣崩裂(Chipping)瑕疵，影響晶片強度甚鉅，嚴重時可能導致晶片在後段製程受到應力時發生晶片斷裂情形。由於崩裂瑕疵出現的位置及型態不固定，以致傳統光學檢測(AOI)測無法精準地將瑕疵檢出，影響整體產品良率。 [...]

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影像特徵偵測技術幫助固晶檢測 固晶的精準度影響半導體封裝產線成敗 固晶(Die Bonding/Die Mounting)是晶片封裝製程中的重要技術，透過接著劑(固晶膠)將晶片接著至導線架形成熱/電通路。固晶的精準與否，是半導體封裝產線中產品良率的成敗關鍵。 [...]

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。 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。 應用所羅門 Solvision [...]

AI影像特徵偵測深度學習技術 固晶是半導體晶片封裝的穩定關鍵 固晶(Die Bonding/Die Mounting)是晶片封裝製程中的重要技術，透過接著劑(固晶膠)將晶片接著至導線架形成熱/電通路。固晶技術的困難之一在於如何以最少的接著劑將晶片固定在導線架上，過多的接著劑可能殘留於晶片或載板上形成爬膠、溢膠情形，甚至可能造成晶片傾斜情形，影響產品穩定性。 [...]

利用AI檢測導線架瑕疵 半導體封裝關鍵零組件 導線架是連接晶片與印刷電路板線路的媒介，具備晶片承載與電路連接及訊號傳達的功能，是封裝過程不可或缺的關鍵材料。導線架生產方式可分為化學蝕刻與機械沖壓，隨著IC製程不斷推進，導線架亦須不斷提升精度與良率。 導線架表面的各類瑕疵，包含邊緣毛邊、黑點雜質、刮痕等。若使用傳統的AOI檢測，當檢測背景與瑕疵較為相近時，容易發生漏檢的情形。 [...]