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【所罗门】所罗门 ▏Solvision应用展示-晶圆切割道微裂检测

2021-06-10 来源:JQRZX |责任编辑:小球球 浏览数:1108 全球焊接网

核心提示:晶圆切割道微裂之非破坏自动化光学检测设备晶圆切割制程中复杂的各种应立机制所导致的主要晶圆/晶片崩碎/裂纹缺陷(chipping/crack defects)有:正崩/剥裂(top side chipping/peeling;TSC)、背崩(bottom/back si

晶圆切割道微裂

之非破坏自动化光学检测设备


晶圆切割制程中复杂的各种应立机制所导致的主要晶圆/晶片崩碎/裂纹缺陷(chipping/crack defects)有:正崩/剥裂(top side chipping/peeling;TSC)、背崩(bottom/back side chipping;BSC)以及侧崩(side wall crack;SWC)图中所示的晶圆切割道剖视图显示上述各种切割后晶圆切割道附近的缺陷形式;在晶圆切割过程晶圆切割膜(dicing tape)用以黏持晶圆且与互补式金属氧化物半导体中间夹着矽基材。




1.正崩形式的缺陷特征可于晶圆切割制程后,以目前普及的自动光学检测设备检知


2.受限于下表面晶圆切割膜对于光线的散射干扰特征,以及上表面CMOS层对光线的阻绝特性,背崩以及侧崩的缺陷形式目前却无法容易检知


3.传统检知背崩以及侧崩的方法是以挑拣(pick-and-place;PNP)设备将晶片剥离晶圆切割膜并且针对每一片晶片的侧面以及下表面周围每一面逐一检查,除耗费相当大的时间之外,于挑拣过程也会导致晶片额外的微裂


Solomon Solvision(所罗门工业影像检测软件)现已成功帮助客户解决疑难,通过AI 深度学习落地晶圆切割道微裂的检测


图中透过5mil(127 μm)厚度矽基膠合厚度80μm之LintecD-185晶圆切割膜取得影像:

(a)对焦平面于晶圆背面(b)对焦平面于CMOS金属层

图中显示在相同的位置取得的两张影像,崩碎的影像从晶圆背面(图片(a))延伸到CMOS金属层(图片(b)),因此能够清楚判定为背崩的缺陷特征模式


图片中透过12mil(305μm)厚度矽基材膠合厚度80μm之Lintec D-185晶圆切割膜取得影像:

(a)对焦平面于晶圆背面 (b)对焦平面于CMOS金属层


图中显示在相同的位置取得的两张影像,由于对焦于晶圆背面取得的影像(图片(a))没有显示任何的微裂特征;唯有在疑似侧崩区域显示出阴影状的影像。对照对焦于CMOS金属层取得的影像(图片(b))可清楚判别显示为壳状侧崩的缺陷特征模式,这类壳状侧崩的缺陷特征又称为“壳式崩裂(shell type chipping)”或是“阶梯状的壳状外观(ladder-like shell appearance)”。



通过所罗门Solvision(工业AI 影像检测软件)


解决传统视觉无法找出的缺陷



Solomon Solvision采用先进的类神经网络,可用来辨识不规则、复杂的瑕疵检测、物件分类与分级、计算物件数量等。所罗门自主研发、直觉式的使用者界面,协助视觉系统整合商与设备制造商轻松运用最新AI科技解决客户端所遇到的挑战。



本周四(2021年6月10日)08:00-17:00 

所罗门携Solvison及其他自主研发的视觉软件平台齐齐亮相

2021苏州视觉系统设计技术会议

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