线键缺陷检查
区分缺陷和可容忍异常,以提高IC芯片的成品率和性能
![视觉系统检查钢丝键合缺陷](http://m.czl106.com/library/media/industry/semiconductors/wire-bonds-detection.jpg?sc_lang=en&h=250&w=350&la=en&hash=D1E354B26FB0447306C11911BF2639D3)
线键合是许多集成电路和微芯片内部最常用的互连方法。这是一个精细的过程,需要很高的精度。线粘接的目的是用非常细的金属线将芯片上的引线连接到包装材料上。包装材料将信号传递给其他部件。像断线或缺线这样的缺陷会干扰信号传输。这些缺陷可以在类型和位置上变化,这使得基于规则的机器视觉解决方案很难准确地确定有缺陷的线键合。德国必威
传统上,使用基于规则的视觉的自动光学检测(AOI)系统效果不佳。因此,通过深度学习来检查可疑的NG病例,以提高检查过程的可靠性。AOI机器挑选可疑的NG病例,并将图像提供给使用康耐视深度学习工具的系统。缺陷检测工具动态地提取感兴趣的区域,分类工具对各种缺陷进行分类,将有缺陷的线键与可接受的线键区分开来。对缺陷进行分类有助于隔离过程中的问题,以防止后续成本高昂的返工,同时成功识别微米级缺陷可以提高IC芯片的成品率和性能寿命。
![好的和不好的电线键的例子](http://m.czl106.com/library/media/industry/semiconductors/wire-bonds-closeups.jpg?sc_lang=en&hash=BBF50E04F8371223F8BD9DFBE17C603D)