半導體晶圓缺陷檢驗

分析每一晶圓層是否有缺陷和其他不樂見的異常

相關產品

VisionPro Deep Learning

深度學習工業圖像分析的圖形化程式設計環境

In-Sight D900

採用 In-Sight ViDi 深度學習視覺軟體

半導體晶圓包含多層構造。每一層都會經過複雜且精確的材料沉積、光阻塗佈、平版印刷、刻蝕，以及在去除光阻之後植入離子的流程。

新蝕刻與植入層必須先檢測是否含有缺陷，然後才能繼續加上另一層。晶圓層會顯示刮痕、旋轉缺陷、曝光問題、微粒汙染、熱點、晶圓邊緣瑕疵，還有會影響最終晶片效能的各種不同其他缺陷。

如果未能在晶圓層沉積後立即探測出來，則只有在最終測試時才能發現這類缺陷，因此會對有瑕疵的產品加上額外的價值，而浪費寶貴資源。更糟的是，可能完全無法發現最低微的缺陷。即使通過最終的電氣測試，未能發現的瑕疵還是可能會降低使用上的可靠性，並造成過早故障。

可能的缺陷領域廣泛多樣，並可能位於圓形晶圓上的任意位置。塗層中的缺陷本身會以無法預測的色彩變化顯現，因此務必要在先前所沉積晶圓層的複雜背景上，探測出這類缺陷。傳統機器視覺無法設計程式，探測這類樣態眾多的錯誤，即使已設計程式探測多層背景上的缺陷也不可靠。

因為人工檢測速度緩慢，只能針對晶圓的統計子集執行。其也會導致需要進行額外的晶圓處理，而引進新的污染與損壞來源。相較之下，Cognex Deep Learning 軟體可針對更大部分的晶圓執行自動化缺陷篩選。缺陷探測工具可完全忽略底下的晶圓層，即使是在晶圓層任意處的小缺陷也能發現，然後剔除任何異常者。其也可用於兩層式檢測系統，識別模棱兩可的情況，以及送到離線人工檢測站，以供進一步檢閱。