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AOI機器視覺行業(yè)先行者

視覺系統(tǒng)能夠應(yīng)用在晶圓制造中的哪些方面?

發(fā)布時間:2025-09-04瀏覽量:384作者:康耐德

視覺系統(tǒng)在晶圓制造中是不可或缺的核心技術(shù),貫穿整個工藝流程,對保證良率、提高效率和實現(xiàn)自動化至關(guān)重要。其主要應(yīng)用在以下幾個方面:

    對準與套刻精度控制:

        光刻對準: 這是視覺系統(tǒng)最關(guān)鍵的應(yīng)用之一。在光刻機中,高精度相機系統(tǒng)通過識別晶圓上預(yù)先制作的對準標記,將當前層的光刻掩模版圖案與晶圓上已有的下層圖案進行精確對準。這是實現(xiàn)納米級套刻精度的基礎(chǔ),直接決定了電路能否正確連接和功能是否正常。

        套刻誤差測量: 光刻后或刻蝕后,專用量測設(shè)備使用高分辨率顯微鏡和圖像處理技術(shù),測量相鄰兩層圖案之間的實際偏移量,即套刻誤差。這些數(shù)據(jù)用于反饋控制光刻機的對準參數(shù)。

    缺陷檢測:

        自動光學檢測: AOI系統(tǒng)是晶圓廠的主力檢測工具。它們使用高速、高分辨率相機在不同光照條件下掃描晶圓表面,捕獲圖像。

        表面污染檢測: 識別顆粒、污染物、水漬、指紋等。

        圖形缺陷檢測: 檢測光刻膠涂布缺陷、顯影缺陷、刻蝕殘留、金屬線短路/開路、橋接、缺失圖案、多余圖案等。

        薄膜缺陷檢測: 檢測CMP后的劃痕、凹陷、橘皮現(xiàn)象,薄膜沉積后的顆粒、剝落等。

        機器視覺算法 將捕獲的圖像與參考圖像或設(shè)計規(guī)則進行比較,自動識別并分類出異常區(qū)域,定位缺陷坐標。

    尺寸測量與形貌分析:

        關(guān)鍵尺寸測量: CD-SEM使用電子束成像,但光學CD測量工具利用特定波長的光結(jié)合散射測量技術(shù),非接觸式測量線寬、接觸孔直徑、溝槽深度等關(guān)鍵尺寸。

        薄膜厚度測量: 利用光學干涉原理測量各層薄膜的厚度。

        三維形貌測量: 使用白光干涉儀或共聚焦顯微鏡等技術(shù),測量CMP后的平坦度、刻蝕結(jié)構(gòu)的深度和側(cè)壁角度、凸塊高度等三維形貌信息。

    晶圓識別與追蹤:

        晶圓ID讀?。?每片晶圓邊緣都有激光刻印或噴墨打印的唯一ID編碼。視覺系統(tǒng)在晶圓進入每個加工設(shè)備或存儲單元前,自動讀取并驗證ID,確保晶圓在正確的機臺按正確的流程加工,實現(xiàn)全程可追溯性。

        晶圓定位與定向: 視覺系統(tǒng)幫助機械手精確找到晶圓在載具中的位置和方向,確保機械手能準確、安全地取放晶圓。

    制程監(jiān)控與控制:

        實時監(jiān)控: 在某些設(shè)備內(nèi)部集成視覺系統(tǒng),監(jiān)控制程狀態(tài),例如檢查晶圓是否放置到位、設(shè)備內(nèi)部有無碎片或異常。

        自動配方選擇: 基于晶圓ID或讀取的特定標記,視覺系統(tǒng)可以自動為設(shè)備加載對應(yīng)的加工參數(shù)配方。

        反饋控制: 量測設(shè)備獲得的尺寸、套刻誤差、缺陷密度等數(shù)據(jù),輸入先進制程控制系統(tǒng),用于實時或批次間調(diào)整相關(guān)設(shè)備的參數(shù),使制程保持在目標窗口內(nèi)。

    設(shè)備自動化與機器人引導:

        機械手引導: 視覺系統(tǒng)為晶圓搬運機器人提供“眼睛”,使其能精確定位晶圓在FOUP、Loadport、設(shè)備腔室內(nèi)的位置,實現(xiàn)高速、高精度、無碰撞的自動化搬運。

        晶圓預(yù)對準: 在進入精密設(shè)備前,視覺系統(tǒng)配合旋轉(zhuǎn)臺,找到晶圓邊緣的缺口或平邊,將晶圓精確旋轉(zhuǎn)到標準方向。

    封裝與測試環(huán)節(jié):

        芯片/晶圓級封裝: 用于凸塊檢測、倒裝芯片對準、鍵合線檢測、Underfill填充檢測、封裝外觀檢測等。

        晶圓測試: 在探針臺或測試機中,視覺系統(tǒng)精確定位探針卡與晶圓上焊墊的位置,確保探針準確扎在焊墊中心。

        芯片分選與貼裝: 在切割后,視覺系統(tǒng)識別合格芯片的位置和方向,引導分選機拾取和放置芯片。

隨著晶圓制程節(jié)點不斷微縮(如3nm, 2nm),對視覺系統(tǒng)的分辨率、速度、穩(wěn)定性和智能化算法提出了更高的要求。人工智能和機器學習越來越多地應(yīng)用于視覺檢測中,以處理海量圖像數(shù)據(jù),提高缺陷檢測的準確率和效率,減少誤報。視覺系統(tǒng)在晶圓制造中的作用只會越來越重要和深入。

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