半導體解決方案指南

半導體解決方案指南
如今機器視覺已經成為半導體製造中不可或缺的必要項。機器視覺能幫助企業減少大量人力支出，以低成本、
高效率製造高密度集成電路，許多半導體製造商就通過康耐視機器視覺和深度學習技術，來確保在光罩和蝕刻
過程中精確對準晶圓，以便在晶圓和晶片通過前後端工序時增加其可追溯性，並通過先進的檢測步驟提高產品質量。
想知道如何以經濟並高效的檢測方式改進半導體質量並提高盈利能力嗎？
今天就來向大家介紹，在半導體生產過程中，使用康耐視機器視覺和深度學習技術的益處！


1.對位解決方案
半導體製造需要超高精度。多年來，晶片的密度一直在穩步上升。如今，半導體的特徵尺寸為納米級，
這就要求在執行製造工藝（如光 刻、切割、引線接合和包裝）時具有超高的精度和對準。康耐視對準解決方案
通過使用行業領先的機器視覺工具，即使在不利條件下也能快速、精確地定位和對準圖案和基準點，
從而最大程度地提高產量、提高質量並降低成本。

#適用範圍和場景
晶圓切口檢測、晶圓和晶片對位


2.識別/可追朔性解決方案
半導體行業的競爭非常激烈，這就要求製造商對設備質量和假冒偽劣產品實施更多的控制。集成電路芯片的可追溯性
更要從製造層面開始。在過去，識別和可追溯性，意味著晶圓字符識別，而有時是指IC封裝DataMatrix碼讀取。
這一領域的新趨勢是在晶圓背面創建多個標記以及芯片規模的可追溯性。晶圓、晶圓載體、引線框架、晶片和成品封裝
都有識別碼，必須在流程的每一步進行讀取和驗證。這是為了掌握回溯信息，以防問題進一步發生在下游;無論是在
系統級PCB裝配工廠還是在最終用戶客戶現場使用。根據不同的應用，康耐視機器視覺系統或深度學習光學字符識別工具
可用於快速、準確地讀取字母數字字符或條形碼。

#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.檢查/分類解決方案
半導體行業的特點是非常高質量的標準與快速的新技術引進搭配。對於半導體製造商來說，
衡量質量的最佳指標是“每片晶圓的成品率”。更高的成品率可以轉化為更高的利潤率。使用機器視覺
和深度學習技術在流程的各個環節進行缺陷檢驗，有助於及早發現問 題。康耐視的深度學習技術可以幫助
隔離製造過程中的缺陷原因，以便迅速採取糾正措施並記錄結果。這可以同時忽略屬於可接受 水平的自然變化。
隨著製造工藝的優化和缺陷的減少，產量也會增加。

#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