半导体晶圆缺陷检查

分析每个晶片层进行缺陷和其他不需要的异常

基于深度学习的工业图像分析的图形编程环境

由In-Sighti提供支持的基于深度学习的视觉软件

半导体晶片由多层组成。对于每个层，进行材料沉积，抗蚀剂，光刻，蚀刻和离子注入的复合物和精确的过程，之后移除抗蚀剂。

在应用另一种层之前，必须检查新蚀刻和注入的层以进行缺陷。晶圆层可以显示划痕，旋转缺陷，曝光问题，粒子污染，热点，晶片边缘缺陷以及影响最终芯片性能的各种其他缺陷。

如果在层沉积后立即检测到，则可以仅在最终测试处检测这些缺陷，导致产量损失。即使它们通过最终电气测试，未检测到的缺陷也可以降低使用的可靠性，从而导致过早失效。

可能的缺陷范围很大，它们可以位于圆片上的任何地方。任何缺陷都必须在先前沉积层的混乱背景下进行检测。传统的机器视觉无法通过编程德国必威来检测如此大范围的错误，在复杂的背景下，即使是编程的缺陷也不可靠。

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Cognex深度学习是这类复杂缺陷检测问题的一个很好的解决方案。缺陷检测工具从一小组功能晶圆片层的图像中了解无缺陷晶圆片层的外观。该工具可以检测到晶圆层中任何地方的小缺陷，完全忽略底层，并排除任何异常。