{"id":81665,"date":"2024-11-26T14:05:30","date_gmt":"2024-11-26T06:05:30","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=81665"},"modified":"2024-12-20T14:03:36","modified_gmt":"2024-12-20T06:03:36","slug":"automating-semiconductor-wafer-inspections","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/casos-de-exito\/automating-semiconductor-wafer-inspections\/","title":{"rendered":"Automatizaci\u00f3n de las inspecciones de obleas de semiconductores"},"content":{"rendered":"
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SolVisionEstudio de casos<\/span><\/h2>\n\n\n\n
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<\/span><\/a>Semiconductores<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Automatizaci\u00f3n de las inspecciones de obleas de semiconductores<\/h1><\/div><\/div>\n\n\n\n

Detecci\u00f3n inteligente de defectos con IA para obleas de silicio<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Equilibrar el rendimiento y la calidad de las obleas de silicio<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Durante la producci\u00f3n, las obleas semiconductoras se someten a procesos como la litograf\u00eda, el grabado, la deposici\u00f3n de la pel\u00edcula, la difusi\u00f3n y la molienda, y est\u00e1n expuestas a diferentes sustancias en el medio ambiente que pueden causar defectos que afecten a la calidad. Los l\u00e1seres se pueden usar para reparar celdas de silicio con ciertos defectos, sin embargo, este es un paso ineficiente para obleas con demasiados defectos, ya que es mejor eliminarlas directamente para evitar que se ralenticen producci\u00f3n. Es necesario un proceso de inspecci\u00f3n para localizar las obleas defectuosas adecuadas para la reparaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Intelligent<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Sistemas de inspecci\u00f3n tradicionales r\u00edgidos<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Los sistemas tradicionales basados en reglas se ven f\u00e1cilmente influenciados por las condiciones de iluminaci\u00f3n externa y no pueden clasificar las im\u00e1genes de fotograma completo, por lo que las obleas excesivamente da\u00f1adas no se pueden eliminar en el Etapa preliminar. Las obleas defectuosas tambi\u00e9n suelen tener defectos sutiles dispersos aleatoriamente en la superficie, y esto impide que los sistemas de visi\u00f3n convencionales establezcan reglas para inspecciones eficientes. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Detecci\u00f3n flexible de defectos con SolVision<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Impulsado por IA, SolVision<\/strong> <\/a>es capaz de reconocer las caracter\u00edsticas de diferentes defectos e identificar obleas de calidad inferior. En primer lugar, el sistema utiliza la herramienta Clasificaci\u00f3n para determinar si una oblea se ha da\u00f1ado sin posibilidad de reparaci\u00f3n. A continuaci\u00f3n, el procesamiento de im\u00e1genes divide las im\u00e1genes escaneadas de las obleas en secciones, y la herramienta Segmentaci\u00f3n las inspecciona minuciosamente en busca de defectos. Se registra informaci\u00f3n como las caracter\u00edsticas del defecto, la ubicaci\u00f3n, el tama\u00f1o y otros datos para mejorar la eficiencia de las reparaciones posteriores.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Inspecci\u00f3n de IA<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Muestra Dorada<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Producto defectuoso<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

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