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Bildverarbeitung und KI für die moderne Halbleiterfertigung
MVTec bietet leistungsstarke Machine-Vision-Software mit integrierten Deep-Learning-Technologien für eine präzise und hochautomatisierte Halbleiterfertigung. Die Software unterstützt die gesamte Prozesskette – von der Wafer-Herstellung und Frontend-Lithografie bis hin zu Advanced Packaging und Backend-Assembly – mit zuverlässigen Werkzeugen für die Defekterkennung, das Lesen von Codes, präzises Alignment, zweidimensionale und dreidimensionale Positionsbestimmung, Wafer-OCR sowie Metrologie.
Machine Vision und KI erhöhen den Durchsatz, stabilisieren Prozesse und helfen Herstellern, strenge Anforderungen an Qualität und den Ertrag auch bei hohen Taktzahlen und Strukturen im Submikrometerbereich einzuhalten. Sie reduzieren zudem ungeplante Stillstandszeiten, indem sie Defekte oder fehlausgerichtete Wafer erkennen, bevor diese Anlagen blockieren, beschädigen oder zum Stillstand bringen können.
1. Front-End-Prozess
Abscheidung, Beschichtung, Lithografie, Ätzen, Ionenimplantation, CMP, Reinigung, AOI und Testing
Typische Machine-Vision-Aufgaben
- Hochpräzises Alignment von Wafern und Masken
- Oberflächeninspektion zur Erkennung von Rissen, Kratzern und Partikeln
- Inspektion von Lithografiemustern und Reticles
- 2D/3D-Wafermetrologie einschließlich Topografiebewertung
- Zuverlässige Wafer-Identifikation mittels OCR sowie Bar- und 2D-Code-Lesen
2. Advanced Packaging
RDL-Erstellung, µ-Bumping, Interconnect-Formierung, Die-Attach, Underfill, Verkapselung
Typische Machine-Vision-Aufgaben
- Submikrometer-genaues Alignment zwischen gestapelten Wafern und Dies
- Schnelle Inspektion und subpixelgenaue Vermessung von Lötperlen, Bumps, Pillars, Pads und RDL-Strukturen
- Inspektion von Bump-Höhe und Koplanarität
- Subsurface-Inspektion von TSVs
- Erkennung von Hohlstellen (Voids) und Rissen in komplexen 3D-Packages
3. Back-End Process
Dicing, Bonding, Molding, finale AOI, Handling und Auslieferung
Typische Machine-Vision-Aufgaben
- Alignment des Wafers vor dem Sägen
- Dicing-Inspektion zur Erkennung von Absplitterungen oder Rissen an den Kanten
- Inspektion von Die-Attach und Bonding
- Vollständigkeitsprüfungen und End-of-Line-AOI
[Webinar] Wie man den Ertrag in der Waferproduktion maximiert
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Wafer-Identifikation mit Deep OCR und 2D-Code-Lesen
Wafer müssen während des gesamten Produktionsprozesses eindeutig identifizierbar bleiben. Typische Markierungen umfassen Chargennummern, Datumsangaben, Herstellerkennzeichnungen und weitere Prozessinformationen.
Die Technologien Deep-OCR und Code-Lesen von MVTec lesen Zeichen und 2D-Codes auch bei schwierigen Lichtverhältnissen, geringem Kontrast oder variierender Markierungsqualität zuverlässig aus. Die automatische Gruppierung von Zeichen zu Wörtern erhöht die Erkennungsgenauigkeit und reduziert Fehlinterpretationen ähnlich aussehender Zeichen – beispielsweise in Wafer-Sortern und Equipment Front-End Modules (EFEMs).
Wafer-AOI mit Defekterkennung
Kratzer, Mikrorisse und Partikel wirken sich direkt auf Ertrag und Anlagenzuverlässigkeit aus.
Die Software von MVTec kombiniert regelbasierte Bildverarbeitung mit Deep-Learning-Methoden wie Anomaly Detection, um unterschiedlichste Defekte auf Wafern, Dies und Packages zu erkennen.
Sie liefert robuste Ergebnisse selbst auf stark strukturierten oder verrauschten Hintergründen und erfüllt die hohen Geschwindigkeitsanforderungen in der Halbleiterfertigung.
Inspektion von Redistribution Layers mit 2D/3D-Metrologie
Redistribution Layers (RDL) sind entscheidend für die elektrischen Verbindungen zwischen Chips und Substraten. Ihre Geometrie muss im Mikrometerbereich geprüft werden, um die Einhaltung der Designregeln sicherzustellen. MVTec stellt subpixelgenaue Pattern-Matching- und Metrologiemethoden bereit, die eine präzise Ausrichtung und 2D-Strukturmessungen bis hinunter zu 1/50 Pixel ermöglichen. Durch den flexiblen Toolbox-Ansatz können Anwenderinnen und Anwender für jedes Inspektionssetup die am besten geeignete Kombination von Algorithmen auswählen.
Bildquelle: Sawyer, Brett, Yuya Suzuki, Zihan Wu, Hao Lu, Venky Sundaram, Kadappan Panayappan, and Rao Tummala. 2015. “Design and Demonstration of 40 Micron Bump Pitch Multi-Layer RDL on Panel-Based Glass Interposers.” IMAPSource Proceedings 2015 (1): 379–85. https://doi.org/10.4071/isom-2015-WP24
Bump-Inspektion mit 3D-Vision
Advanced Packaging erfordert hochpräzise Bump-Strukturen für zuverlässige elektrische Verbindungen.
Das 3D-Vision-Toolset von MVTec unterstützt surface-based 3D matching, 3D-Objektverarbeitung und 3D-Oberflächeninspektion für die Analyse von Bump-Geometrie und Koplanarität. Es verarbeitet Daten aus verschiedenen 3D-Sensortechnologien, einschließlich Elektronenmikroskopie, und bietet schnelle, hochpräzise 3D-Metrologie. Selbst gekrümmte und sphärische Oberflächen lassen sich exakt rekonstruieren und analysieren.
Bildquelle: arthasarathy, Ravi, and Umut Tosun. 2023. “Defluxing of Copper Pillar Bumped Flip Chips.” IMAPSource Proceedings 2023 (DPC): 438–82. https://doi.org/10.4071/001c.90768
Präzises Alignment entlang der gesamten Prozesskette
Die Software von MVTec übernimmt Alignment-Aufgaben in mehreren Schritten der Halbleiterfertigung:
Lithografie- und Fotomasken-Alignment
Shape-based Matching richtet die aktuelle Waferposition an vorhandenen Strukturen aus, indem Verschiebung und Rotation präzise berechnet werden.
Probing, Waferdicing, Die Bonding
Die Orientierung des Wafers kann aus einem einzelnen Bild abgeleitet werden. Operatoren in unserer Software HALCON ermitteln Rotationswinkel und stellen sicher, dass der Wafer vor kritischen Schritten wie Probing oder Pick-and-Place korrekt ausgerichtet ist.
Die-, Ball- und Wire-Bonding mit Positionsbestimmung
Präzise Positionierung und Bonding sind entscheidend für zuverlässige elektrische Verbindungen.
Die Software von MVTec ermöglicht subpixelgenaue 2D- und 3D-Messungen und erkennt kleinste Lageabweichungen oder Hohlstellen – selbst in komplexen Hintergründen. Querschnittsprofile entlang lokaler Achsen unterstützen die detaillierte Analyse der Bondgeometrie.
Deep Learning für anspruchsvolle Inspektionsaufgaben
MVTec kombiniert klassische, regelbasierte Algorithmen mit KI-Methoden wie Deep-Learning-gestützter Klassifikation, Segmentierung und Anomaly Detection.
Dies ermöglicht:
- robuste Defekterkennung in komplexen Hintergründen
- stabile Entscheidungen trotz Beleuchtungs- oder Strukturvariationen
- schnelle Anpassung an neue Produkte und Prozessänderungen
Diese Kombination hilft Herstellerunternehmen, Ausschuss zu reduzieren, den Ertrag zu erhöhen und die Time-to-Production für neue Devices zu verkürzen.
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Warum MVTec HALCON ideal ist
für Halbleiteranwendungen
- Umfassendes Technologiespektrum – von fortgeschrittener Blob-Analyse und Matching bis hin zu 3D-Vision und Deep Learning
- Für hohe Geschwindigkeiten optimierte Algorithmen, einschließlich Parallelverarbeitung und Hardware-/KI-Beschleunigung
- Submikrometer-genaue Mess- und Matching-Genauigkeit
- Industriell erprobte Zuverlässigkeit für den 24/7-Betrieb
- Hardwareunabhängigkeit und nahtlose Integration für langfristige Flexibilität