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SolVision成功案例

半导体产业

晶圆切割刀体外观品质控管解决方案

AI辅助检测晶圆切割刀体不规则纹路及多钻瑕疵

晶圆切割分离技术的关键：晶圆切割刀品质

随着电子产品的日新月异，半导体晶片的需求量及品质要求随之提升。另一方面，制造技术的演进，也使晶片尺寸渐趋轻薄短小。为达高良率及高效率生产的目标，晶圆切割分离技术尤为重要，而晶圆切割品质的关键在于晶圆切割刀的刀具品质以及控制能力。

AI inspection of dicing blade defects

晶圆切割刀体瑕疵检测困境：环形纹路造成的复杂背景

晶圆切割是半导体及光电业界非常重要的制程，若无法在切割制程中维持高良率、高效率并保有晶片特性，将大幅影响整体产能。晶圆切割刀的品质控管主要透过外观瑕疵的检测，常见的外观瑕疵包括刀体上的不规则纹路、多钻等情形。由于晶圆切割刀本身即具有环状条纹，形成复杂影像背景，严重影响机器视觉对于瑕疵的检测。

AI视觉深度学习，让瑕疵辨识不受影像背景影响

运用SolVision AI影像平台的Feature Detection工具，将影像样本中的不规则纹路及多钻瑕疵标注并训练AI模型，AI视觉便可即时检出晶圆切割刀体上的各式瑕疵。

晶圆切割刀瑕疵检测案例

Scanned Image

Wafer dicing knife defect detection case

Detection Result

Wafer dicing knife defect detection case
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