Vượt qua giới hạn của phương pháp dựa trên quy tắc: 3 lợi thế then chốt của kiểm tra quang học ứng dụng AI trong ngành bán dẫn

Sử dụng AOI (Automated Optical Inspection) để kiểm tra tình trạng bề mặt wafer và phát hiện cặn kim loại hoặc vết xước đã là một phương pháp hoàn thiện và được ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, khi ngành bán dẫn tiến tới các tiến trình sản xuất tiên tiến hơn, các tiêu chuẩn kiểm tra ngày càng khắt khe. Các công nghệ kiểm tra thị giác truyền thống đang đối mặt với những thách thức chưa từng có:

1. Yêu cầu độ phân giải cao

2. Thuật toán cứng nhắc không thể thích ứng với những thay đổi phức tạp của môi trường

3. Độ chính xác không đủ làm ảnh hưởng tiêu cực đến yield

Bằng cách đưa AI vào AOI, bạn có thể tận dụng thế mạnh của kiểm tra thị giác đồng thời phá vỡ các giới hạn của thuật toán dựa trên quy tắc. Tích hợp AI không chỉ mang lại khả năng phát hiện chính xác hơn mà còn tăng tính linh hoạt trong ứng dụng thực tế.

Ba ứng dụng chính của AI trong kiểm tra wafer

1. Phát hiện lỗi wafer

Wafer bán dẫn được tạo thành từ nhiều lớp vật liệu lắng đọng chính xác. Cấu trúc này khiến các lỗi tiềm ẩn trở nên đa dạng và khó lường, có thể xuất hiện tại bất kỳ vị trí nào trên wafer. Một thách thức lớn là các khuyết tật lớp phủ có thể biểu hiện sự thay đổi màu sắc bất thường, khiến việc phát hiện chúng trên nền các lớp phức tạp đã lắng đọng trước đó trở nên cực kỳ khó khăn. Các hệ thống thị giác dựa trên quy tắc truyền thống khó xử lý được sự đa dạng này, dẫn đến khả năng phát hiện không đáng tin cậy trên các nền đa lớp.

Giải pháp của DaoAI: AI học từ các mẫu không lỗi để thiết lập mô hình chuẩn. Không cần dữ liệu lỗi mẫu, AI vẫn có thể phát hiện các dị thường lệch khỏi chuẩn—hoàn toàn độc lập với các quy tắc cứng nhắc.

Phát hiện vi nứt ở thành bên WLCSP

Quy trình đóng gói WLCSP (Wafer-Level Chip-Scale Packaging) bao gồm nhiều lớp, và các vết vi nứt có thể phát sinh do thao tác sai, áp lực quá mức (trong quá trình gắn bóng hàn) hoặc sự cố khi vận chuyển. Các phương pháp thị giác máy dựa trên quy tắc tốn nhiều thời gian, phức tạp và thường không thể phân biệt giữa sự thay đổi phân lớp và các vết nứt cực nhỏ.

Giải pháp của DaoAI: AI liên tục học từ phản hồi của con người để dần nắm bắt các dạng lỗi (như vết vi nứt), ngay cả trên nền phức tạp và trong điều kiện độ tương phản thấp, đồng thời đạt độ chính xác đến cấp độ pixel để đáp ứng các yêu cầu kiểm tra tốc độ cao.

Kiểm tra bề mặt die

Các khuyết tật trên bề mặt die—chẳng hạn như vết nứt, mẻ vỡ và vết cháy—rất đa dạng về hình dạng và vị trí xuất hiện. Thị giác máy dựa trên quy tắc gặp khó khăn trong việc phát hiện chính xác các lỗi này, đồng thời quy trình thường phức tạp và tốn thời gian.

Giải pháp của DaoAI: Nhờ học từ các mẫu không có lỗi và không phụ thuộc vào các quy tắc cứng nhắc, AI có thể nhận diện nhiều loại bất thường về lớp phủ và phát hiện các vết nứt, mẻ vỡ hoặc vết cháy ở bất kỳ vị trí nào chúng xuất hiện.

Đưa AI vào AOI không chỉ là một bước nâng cấp đơn thuần—đó là bước đi then chốt để quy trình sản xuất bán dẫn đạt tới các tiêu chuẩn cao hơn. Khả năng học hỏi và thích ứng mạnh mẽ của AI mang lại độ chính xác và hiệu quả chưa từng có cho quá trình kiểm tra wafer, trở thành điểm tựa vững chắc để đảm bảo yield bán dẫn.

Đừng để công nghệ kiểm tra truyền thống trở thành điểm nghẽn. Hãy để AI mang lại sức sống mới cho dây chuyền sản xuất của bạn, đạt hiệu quả kiểm tra chính xác hơn và mang lại lợi thế cạnh tranh trong các quy trình tiên tiến.

Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay!

Sẵn sàng nâng cấp hệ thống AOI của bạn?

Khám phá cách AOI tích hợp AI của DaoAI giảm báo lỗi giả, rút ngắn thời gian lập trình và nhanh chóng thu hồi vốn đầu tư.