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康耐視Cognex半導體解決方案提高質量並降低成本

在半導體生産過程中,使用康耐視機器視覺和深度學習技術的益處。

半导体.png

1对位解決方案

康耐视对准解決方案.png

       半导体制造需要超高精度。多年来,晶片的密度一直在稳步上升。如今,半导体的特征尺寸为纳米级,这就要求在执行制造工艺(如光 刻、切割、引线接合和包装)时具有超高的精度和对准。康耐视对准解決方案通过使用行业领先的机器视觉工具,即使在不利条件下也能快速、精确地定位和对准图案和基准点,从而最大程度地提高产量、提高质量并降低成本。


適用範圍和場景

晶圓切口檢測、晶圓和晶片對位


2识别/可追溯性解決方案

康耐視讀碼器.png

      半导体行业的竞争非常激烈,这就要求制造商对设备质量和假冒伪劣产品实施更多的控制。集成电路芯片的可追溯性更要从制造层面开始。在过去,识别和可追溯性意味着晶圆字符识别,而有时是指IC封装DataMatrix码读取。这一领域的新趋势是在晶圆背面创建多个标记以及芯片规模的可追溯性。晶圆、晶圆载体、引线框架、晶片和成品封装都有识别码,必须在流程的每一步进行读取和验证。这是为了掌握回溯信息,以防问题进一步发生在下游;无论是在系统级PCB装配工厂还是在最终用户客户现场使用。根据不同的应用,康耐视机器视觉系统或深度学习光学字符识别工具可用于快速、准确地读取字母数字字符或条形码。


適用範圍和場景

晶圓字符識別、晶圓載體環的可追溯性、集成電路封裝的可追溯性、讀取IC上的字符和代碼


3检查/分类解決方案

康耐视机器视觉读码器.png

      半导体行业的特点是非常高质量的标准与快速的新技术引进搭配。对于半导体制造商来说,衡量质量的最佳指标是“每片晶圆的成品率”。更高的成品率可以转化为更高的利润率。使用机器视觉和深度学习技术在流程的各个环节进行缺陷检验,有助于及早发现问 题。康耐视的深度学习技术可以帮助隔离制造过程中的缺陷原因,以便迅速采取纠正措施并记录结果。这可以同时忽略属于可接受 水平的自然变化。随着制造工艺的优化和缺陷的减少,产量也会增加。


適用範圍和場景

晶圓缺陷檢驗、檢查和分類探針標記、檢測切割後的邊緣裂紋和毛刺、晶片表面的缺陷檢驗、檢查引線接合的缺陷、檢測WLCSP側壁上的微細破損、集成電路成型的外觀缺陷檢測和分類、集成電路引線外觀檢測


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