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传统工具,新技巧:光学三维检测


堆积芯片使得发现现有的和潜在的缺陷,以及检查诸如模具移位、其他工艺的剩余颗粒、凹凸的共面性以及不同材料(如电介质)的附着力等问题变得更加困难。这里存在几个主要问题:从一个角度看不清所有东西,尤其是使用垂直结构时;...»阅读更多

凹凸共面性和不一致性导致产量和可靠性问题


凸起是许多高级封装的关键组件,但在纳米级别,确保所有凸起具有一致的高度是一个越来越大的挑战。没有共面性,表面可能不能正确地粘附。如果在包装中没有发现问题,可能会降低产量,或者可能会导致现场可靠性问题。识别这些问题需要不同的流程步骤……»阅读更多

利用机器学习提高产量


机器学习在半导体制造业中正变得越来越有价值,它被用于提高良率和吞吐量。这在数据集有噪声的过程控制中尤其重要。神经网络可以识别超出人类能力的模式,或者更快地进行分类。因此,它们被部署在各种制造过程中……»阅读更多

电子束在检测集成电路缺陷中的作用越来越大


不断向更小的功能迈进,再加上对更长的芯片寿命的更高可靠性的需求不断增长,已经将检测从一项相对晦涩但必要的技术提升到晶圆厂和封装厂最关键的工具之一。多年来,检测一直被视为电子束和光学显微镜之间的战争。然而,越来越多的其他类型的督察…»阅读更多

深度学习为电子组件自动光学检测中的物体检测提供快速、准确的解决方案


当自动光学检测(AOI)工作时,它几乎总是优于人工视觉检测。它可以更快、更准确、更一致、更便宜,而且永远不会厌倦。然而,一些对人类来说非常简单的任务对机器来说却相当困难。对象检测就是一个例子。例如,显示一张包含猫,狗和鸭子的图像,一个人可以在insta…»阅读更多

为高na EUV做准备


半导体行业正在全速发展高na EUV,但提出这种下一代光刻系统和相关基础设施仍然是一项艰巨而昂贵的任务。阿斯麦公司开发其高数值孔径(高na) EUV光刻线已有一段时间了。基本上,高na EUV扫描仪是当今EUV光刻系统的后续…»阅读更多

检查,测试和测量碳化硅


实现汽车行业严格的零缺陷目标,正成为碳化硅基板制造商面临的一大挑战。随着碳化硅基板从150毫米晶圆迁移到200毫米晶圆,并将重心从纯硅转移,碳化硅基板制造商正努力实现足够的产量和可靠性。碳化硅(SiC)是硅和硬质合金材料的结合体,它已成为制造面糊的关键技术。»阅读更多

用独特的3D技术解决方案解决高精度自动化光学检测挑战


在电子封装尺寸不断减小的驱动下,再加上密度的增加,迫切需要高精度的三维检测来检测缺陷。使用多视图3D传感器和并行投影,与串行图像采集相比,可以以更快的速度捕获更多的电路板,而串行图像采集更耗时。精确的三维图像r…»阅读更多

晶圆厂进一步深入机器学习


随着晶圆厂和设备制造商寻求以更高的精度和速度识别晶圆图像中的缺陷模式,先进的机器学习开始进入良率提高方法。每个月,晶圆制造工厂通过检查、计量和测试生产数千万张晶圆级图像。工程师必须分析这些数据,以提高产量,并拒绝…»阅读更多

了解CIS光学检测


过去十年,对智能手机摄像头、视频会议、监控和自动驾驶的需求推动了CMOS图像传感器(CIS)制造业的爆炸式增长。虽然独联体成为当今消费电子产品生产中越来越重要的元素,但在生产中有一些独特的挑战必须解决。随着像素尺寸的缩小,我们看到一个反向相关…»阅读更多

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