在半導(dǎo)體製造行業(yè)中，晶圓的缺陷檢測是確保產(chǎn)品品質(zhì)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。晶圓缺陷檢測的精確性直接影響到產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
本文將詳細(xì)介紹DFK38UX304相機(jī)在該應(yīng)用案例中的表現(xiàn)，並探討其如何提升檢測效率和準(zhǔn)確性。
人工檢測的問題
在安裝The Imaging Source兆鎂新的視覺解決方案之前，半導(dǎo)體廠商依賴人工檢測來完成晶圓的品質(zhì)控制。 檢測人員使用手持掃描器逐一檢查晶圓的正面和背面，尋找劃痕、髒汙、損傷等缺陷。
這種方法不僅耗時耗力，而且容易出現(xiàn)誤判和漏判，尤其在高速生產(chǎn)環(huán)境中，傳統(tǒng)的人工檢測方法已無法滿足現(xiàn)代生產(chǎn)線的高解析度和高效要求，導(dǎo)致生產(chǎn)效率低下且人力成本高昂。
為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，半導(dǎo)體廠商引入基於The Imaging Source兆鎂新的DFK38UX304相機(jī)的機(jī)器視覺解決方案。
基於機(jī)器視覺的檢測方案
在該應(yīng)用案例中，The imaging Source的DFK38UX304相機(jī)被用於半導(dǎo)體行業(yè)的晶圓缺陷檢測。該款相機(jī)憑藉出色的影像捕捉能力和高解析度，成為檢測系統(tǒng)中的核心器件。通過與Zebra的Aurora Vision Studio深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的無縫整合，DFK38UX304相機(jī)能夠提供清晰、高精度的圖像數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過深度學(xué)習(xí)演算法分析，幫助檢測系統(tǒng)快速識別出晶圓上的各種缺陷。
高效處理大規(guī)模晶粒檢測
晶圓的最小規(guī)格為4英寸，每個晶圓上有250μm×265μm大小的晶粒（die）。 一個晶圓被分為10張BT（藍(lán)膜），視覺檢測以BT為單位進(jìn)行。
傳統(tǒng)的人工檢測只能針對晶圓的正面進(jìn)行檢測，檢測速度慢且容易出錯。人工檢測的節(jié)拍為每小時1,000~2,000個晶粒，這種速度在高速生產(chǎn)環(huán)境下遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足需求。此外，人工檢測人員容易產(chǎn)生疲勞，長時間工作會導(dǎo)致誤判率增加。
突破傳統(tǒng)檢測的速度與漏檢率挑戰(zhàn)
基於DFK38UX304相機(jī)的晶圓自動光學(xué)檢測（AOI）系統(tǒng)，可以同時對晶圓的正反兩面進(jìn)行檢測。 系統(tǒng)配備了兩套相機(jī)，能夠在上下兩個方向同時拍攝圖像，實現(xiàn)對晶圓及其晶粒的全面檢測（圖一）。
一幅圖像內(nèi)最多可檢測40顆晶粒，理論圖元精度達(dá)到0.7μm，大大提升了檢測效率。DFK38UX304相機(jī)的高解析度和全域快門技術(shù)確保了在高速生產(chǎn)環(huán)境中的圖像清晰度和穩(wěn)定性，從而能夠在每小時檢測高達(dá)11,000個晶粒，顯著提高了檢測速度，並降低了漏檢率（低於千分之五）。
| 圖一 : 晶圓檢測模擬圖（source：The Imaging Source） |
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（1）突破色差與結(jié)構(gòu)差異的檢測難題
晶圓製造過程中，由於工藝的不同，同一規(guī)格的晶粒或同一張BT上的晶粒可能存在色差和結(jié)構(gòu)差異。 這些差異給傳統(tǒng)視覺演算法的適用性和穩(wěn)定性帶來了挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)演算法往往難以處理這些變化，導(dǎo)致檢測結(jié)果的不一致性。
DFK38UX304相機(jī)與Aurora Vision Studio深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的結(jié)合，解決了這一問題。 深度學(xué)習(xí)演算法可以通過大量的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，學(xué)會識別並適應(yīng)不同的色差和結(jié)構(gòu)差異。 Aurora Vision Studio系統(tǒng)能夠處理因工藝造成的複雜色差和結(jié)構(gòu)差異，提供穩(wěn)定的檢測結(jié)果。 系統(tǒng)通過對每個晶粒進(jìn)行細(xì)緻地分析，能夠準(zhǔn)確識別其缺陷，無論是由於工藝原因產(chǎn)生的色差還是結(jié)構(gòu)差異，都不會影響系統(tǒng)的檢測性能。
（2）探針印與髒污特徵的區(qū)分
在晶圓的焊盤區(qū)域，存在正常的探針印，這些探針印與臟污特徵在視覺上非常相似。 不同晶圓的探針印數(shù)量和形狀也有所不同，這給傳統(tǒng)的缺陷檢測演算法帶來了極大的挑戰(zhàn)。 傳統(tǒng)演算法難以有效區(qū)分探針印和髒污，從而導(dǎo)致檢測準(zhǔn)確性降低。
DFK38UX304相機(jī)的高解析度和全域快門配合Aurora Vision Studio的深度學(xué)習(xí)演算法，可以準(zhǔn)確區(qū)分探針印和髒污特徵。 系統(tǒng)能夠識別探針印的正常模式，並將其與髒污特徵進(jìn)行區(qū)分。 通過深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，系統(tǒng)可以適應(yīng)不同探針印的形狀和數(shù)量，從而準(zhǔn)確識別和檢測這些區(qū)域的缺陷。 這一技術(shù)顯著提高了缺陷檢測的準(zhǔn)確性，解決了傳統(tǒng)演算法無法處理的探針印問題。
（3）提高檢測準(zhǔn)確性，減輕員工負(fù)擔(dān)
傳統(tǒng)人工檢測不僅效率低，而且容易受到疲勞的影響，長時間的枯燥工作使得人工離職率較高。 高誤差率和低效率也增加了生產(chǎn)成本。
DFK38UX304相機(jī)和Aurora Vision Studio系統(tǒng)的應(yīng)用，顯著提高了檢測的準(zhǔn)確性和效率，減少了對人工的依賴。 自動化檢測系統(tǒng)的引入，不僅將檢測速度提升到了每小時11,000個晶粒，還降低了漏檢率。
系統(tǒng)的高效率和準(zhǔn)確性減輕了工人的負(fù)擔(dān)，提高了工作環(huán)境的舒適性，從而降低了人工離職率。 通過自動化系統(tǒng)的應(yīng)用，生產(chǎn)線的整體效率得到提升。
相機(jī)的應(yīng)用與系統(tǒng)整合
DFK38UX304相機(jī)在此應(yīng)用案例中的主要作用是提供高解析度的圖像數(shù)據(jù)。 相機(jī)通過USB 3.1介面與計算機(jī)系統(tǒng)連接，捕捉高達(dá)12.3MP的清晰圖像。 相機(jī)的全域快門技術(shù)，確保在高速運(yùn)動下依然能夠獲得穩(wěn)定清晰的圖像，這對於檢測快速移動的晶圓至關(guān)重要。
| 圖三 : 38 U系列進(jìn)階功能USB 3.1工業(yè)相機(jī)（source：The Imaging Source） |
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DFK38UX304相機(jī)的主要特色，包括：1.感測器：1.1英寸Sony CMOS Pregius IMX304；2.解析度：4,096×3,000（12.3MP）；3.幀率：最高26fps；4.畫素：水準(zhǔn)dd3.45μm，垂直3.45μm；5.快門：全域快門；6.介面：USB 3.1；7.尺寸：29 mm×44 mm×60 mm。
從相機(jī)獲取的圖像數(shù)據(jù)被即時傳輸?shù)紸urora Vision Studio深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，後者利用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)演算法對圖像進(jìn)行分析。
Aurora Vision Studio深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠有效識別和分類圖像中的各種缺陷，如探針劃傷、髒污、崩邊、序列號模糊和切割異常。系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型通過對大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，能夠適應(yīng)晶圓上的工藝色差和結(jié)構(gòu)差異，實現(xiàn)高效、穩(wěn)定的檢測性能。 此外，系統(tǒng)還能實時記錄和保存檢測數(shù)據(jù)，生成詳細(xì)的CSV檔，提供後續(xù)分析和記錄。
（a）邊緣缺陷檢測
（b）焊盤缺陷檢測
（c）背面崩邊檢測
（d）序列號識別
| 圖四 : 利用DFK38UX304相機(jī)拍攝出的（a）邊緣缺陷、（b）焊盤缺陷、（c）背面崩邊的檢測效果圖和（d）序列號識別結(jié)果。（source：The Imaging Source） |
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結(jié)語
引入The Imaging Source DFK38UX304相機(jī)和Aurora Vision Studio深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)後，半導(dǎo)體廠商在晶圓缺陷檢測中的表現(xiàn)顯著提升。檢測節(jié)拍從傳統(tǒng)的每小時1,000-2,000個晶粒提升至每小時11,000個晶粒，漏檢率低於千分之五。 系統(tǒng)能夠全面識別晶圓上的各種缺陷，包括探針劃傷、髒污、崩邊、序列號模糊和切割異常，不僅提高了檢測精度，還有效地降低了生產(chǎn)成本。
兆鎂新DFK38UX304相機(jī)和Aurora Vision Studio深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的應(yīng)用，展示了先進(jìn)機(jī)器視覺技術(shù)在半導(dǎo)體行業(yè)中的巨大潛力。隨著半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展，對檢測精度和效率的要求將越來越高。此解決方案不僅提升了檢測性能，還有助於推動行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和市場競爭力。未來，類似的視覺檢測系統(tǒng)將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，推動半導(dǎo)體行業(yè)向更高效、更智慧的方向發(fā)展。
