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欠陥分類の自動化とは？課題と対策・製品を解説
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ウェーハ検査における欠陥分類の自動化とは？
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『集積回路測高検査装置2型』は、視野角10mm内、高さ0.7mm以内の高さ計測が可能な製品です。
スロットマガジンに格納されているリードフレーム(最大30×50)を1枚ずつ計測ステージにローディングし、高さ計測を実施。
検査結果によるNG排出を行い、空ポケットに良品ワークを自動充填します。
当社は、FA装置の開発・設計から組立調整、設置、納品後のメンテナンスや改善・改造提案まで一貫したサービスを展開しています！
掲載装置は製作実績です。
こちらをご参考に、類似した装置または新規製作に対応致しますので、お気軽にお問い合わせ下さい。
【半導体製造装置関連】集積回路測高検査装置2型
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ウェーハ検査における欠陥分類の自動化
ウェーハ検査における欠陥分類の自動化とは？
半導体製造プロセスにおいて、ウェーハ上に発生する微細な欠陥を自動で検出し、その種類を分類する技術です。これにより、検査の精度向上、時間短縮、コスト削減、そして最終製品の品質安定化を目指します。
課題
熟練工への依存と属人化
欠陥の分類は高度な専門知識と経験が必要であり、担当者のスキルに依存するため、検査結果のばらつきや人材育成の難しさが課題となっています。
膨大な検査データ処理の遅延
ウェーハ一枚あたりに発生する欠陥データは膨大であり、手動での分類・分析には時間がかかり、生産ラインのボトルネックとなる可能性があります。
微細化・複雑化する欠陥への対応
半導体の微細化・高集積化に伴い、欠陥の種類も多様化・微細化しており、従来の目視や簡易な自動検査では見逃しや誤分類のリスクが高まっています。
検査コストの増大
熟練した検査員の確保や、高度な検査装置の導入・維持には多大なコストがかかり、製造コスト全体の圧迫要因となっています。
対策
画像認識AIによる自動分類
深層学習などの画像認識AIを活用し、ウェーハ画像から欠陥を検出し、事前に学習させたパターンに基づいて自動で欠陥の種類を分類します。
データ駆動型分析プラットフォーム
検査データを一元管理し、AIによる分析結果をリアルタイムで可視化・共有できるプラットフォームを導入し、迅速な意思決定を支援します。
多角的なセンサーフュージョン
光学顕微鏡だけでなく、電子顕微鏡やその他の非破壊検査技術からのデータを統合し、より高精度な欠陥検出と分類を実現します。
クラウドベースの検査ソリューション
スケーラブルなクラウドインフラを活用し、初期投資を抑えつつ、最新のAIモデルや分析機能を柔軟に利用できるサービスを提供します。
対策に役立つ製品例
AI画像解析ソフトウェア
ウェーハ画像から欠陥を自動検出し、その種類を高い精度で分類する機能を提供し、熟練工への依存を低減します。
統合データ分析システム
検査データを集約・管理し、AIによる分析結果をダッシュボードで可視化することで、迅速な問題特定と改善策の立案を可能にします。
高解像度検査システム
微細な欠陥も捉えることができる高解像度カメラと高度な画像処理技術を組み合わせ、見逃しや誤分類のリスクを最小限に抑えます。
機械学習モデル構築サービス
顧客の保有する検査データに基づき、最適な機械学習モデルを構築・提供することで、特定の欠陥タイプに対する分類精度を向上させます。
