晶圆表面缺陷检测项目
项目背景
面向半导体晶圆切割工序，为晶元提供表面质量全检方案，实现切割道完整性、晶元外观缺陷的自动化检测，保障芯片良率与生产效率。
检测难点
• 缺陷类型多样，微小异物、脏污等缺陷识别难度大
• 切割道完整性与晶元偏位检测精度要求严苛
• 高速产线节拍下，对成像与算法处理速度要求高
• 晶圆表面反光、环境光干扰，影响缺陷识别稳定性
大准解决方案
采用面阵相机飞拍成像方案，搭配 AI 深度学习算法，实现晶圆表面多类型缺陷的快速、精准识别与分类，同时完成切割道完整性与晶元偏位检测。
核心视觉能力
• 面阵飞拍成像，适配高速产线节拍
• AI 深度学习算法，稳定识别并分类多类型缺陷
• 高精度检测，满足切割道、晶元外观的严苛检测标准
• 方案适配性强，可快速迭代优化检测模型
项目成果
• 实现晶圆表面缺陷全自动化检测，替代人工，效率大幅提升
• 缺陷识别稳定准确，有效降低漏检误判风险
• 满足客户量产节拍与品质管控要求，可稳定落地复制
所属行业
半导体行业
检测类型
晶圆检测、芯片OCR、引脚测量、异物识别
检测部位
端面、壳体、R 角、套膜、尺寸
适用场景
面向半导体晶圆切割工序，为晶元提供表面质量全检方案
行业解决方案
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