COGNEX(코그넥스) 반도체 웨이퍼 결함 감지

웨이퍼에서 반도체를 제작하는 프로세스 전반에는 반도체가 결함 없이 설계대로 조립될 수 있도록 수많은 검사 및 측정 단계가 마련되어 있습니다. 코그넥스 딥러닝 솔루션은 기존의 머신 비전만으로는 너무 까다로운 복잡한 반도체 검사 및 이력 추적 애플리케이션을 해결하는 동시에, 사람의 육안 검사로는 불가능한 일관성과 속도를 제공합니다.

 

반도체 웨이퍼 결함 감지

코그넥스 딥러닝 결함 감지 툴은 웨이퍼 표면에서 허용되는 결함과 허용되지 않는 결함 간의 차이를 인식합니다.

 

프로브 마크 검사 및 분류	다이싱 후 엣지 치핑 및 날카로운 부분 검출
코그넥스 딥러닝은 프로브 마크의 정상적인 모양을 학습하여 이에 벗어난 모든 특징을 결함으로 분류합니다.	코그넥스 딥러닝의 결함 감지 툴은 웨이퍼 다이싱 중 발생하는 과도한 칩과 날카로운 부분 및 정상 상태 간의 차이를 인식합니다.

웨이퍼 캐리어 링의 광학 문자 인식	WLCSP의 측벽에서 미세 균열 검출
코그넥스 딥러닝의 OCR 기능은 웨이퍼 캐리어 링에서 마모되고 손상된 영숫자 코드를 정확히 판독해서 추적성을 향상시켜줍니다.	코그넥스 딥러닝은 WLCSP 측벽의 정상적인 모양을 학습하여 이에 벗어난 모든 특징을 결함으로 분류합니다.

반도체 다이 표면 검사	와이어 본드 결함 검사
코그넥스 딥러닝은 반도체 다이 표면에서 품질과 성능에 영향을 주는 광범위한 기능적 이상을 검색해서 식별합니다.	코그넥스 딥러닝 결함 감지 툴은 IC 성능에 영향을 줄 수 있는 광범위한 종류의 와이어 본드 용접 결함을 인식해서 정확히 식별합니다.

집적 회로의 광학 문자 인식	IC 성형의 외관상 결함 감지 및 분류
코그넥스 딥러닝의 OCR 기능은 까다로운 배경에서도 IC에서 손상된 영숫자 코드를 정확히 판독해서 추적성을 향상시켜줍니다.	코그넥스 딥러닝 기술은 IC 성형에서 균열, 틈과 같은 다양한 종류의 기능상 결함을 식별해서 분류하여 IC 품질을 개선하는 데 도움을 줍니다.

IC 리드 외관 검사

코그넥스 딥러닝은 이 칩의 리드와 핀의 정상적인 모양 및 위치를 학습하여 이에 벗어난 모든 특징을 결함으로 분류합니다.

 

COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr

머신 비전 관련 문의처 ☞ (주)아이디맥스 02-838-1170

공장 자동화를 위한 인공지능 딥러닝 : www.newbrain.co.kr 기술영업문의 : sales@idmax.co.kr

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