MVTEC Software 的文本
全球半导体制造能力正在扩大。 然而，这个行业的生产过程很复杂，有1000多个不同的步骤，所以产能的发展同样复杂和精密。 因此，半导体行业需要能够快速实施和调整的技术，同时提高生产力。 机器视觉是关键技术之一。
机器视觉技术的主要优点是它可以自动化、高精度地执行半导体制造中许多必要的检查和校准过程。 MVTEC Software 提供来自德国慕尼黑的机器视觉软件产品 HALCON 和 MERLIC，可提高半导体制造中所有工艺步骤的盈利能力。
图 1：机器视觉支持最高精度的半导体生产。
用于半导体制造的强大机器视觉技术
在几乎所有的半导体生产场景中，至少有一个步骤需要检查产品的功能或外观缺陷。 在高度自动化的生产环境中，与人工检测相比，使用机器视觉检测具有许多优势：机器视觉检测速度更快，结果是客观和可重复的，并且检测质量不会因疲劳或繁琐的任务而受到影响。 异常值检测等深度学习技术也适用于此目的。 例如，它支持自动表面检测、检测和分割缺陷。
质量检查必须同时检查尺寸精度和缺陷。 机器视觉可以沿线段或弧线以毫秒级精度测量边缘。 结合2D测量技术，还可以检测特定几何形状的物体。 此外，还有一些 3D 测量方法，包括使用视差图像、距离图像或通过各种方法重建 3D 表面坐标。
寻找合作伙伴也很重要。 最重要的是，基于形状的匹配具有亚像素精度。 该技术可实现准确而可靠的实时对象发现。 即使旋转、缩放、透视扭曲、部分扭曲、部分覆盖或位于图像外部，该特征也有效。
不同工艺步骤中的机器视觉技术
如上所述，半导体生产中有许多工艺步骤。 以下是一些流程示例以及机器视觉如何提供支持。
切割是一种精密加工，它使用机械切割或激光将晶圆分割成单独的芯片。 机器视觉使操作员能够在机器中设置晶圆。 对于每种晶圆类型，必须再次执行此操作，因为必须知道晶圆的尺寸才能进行设置。 例如，您可以使用快速傅里叶变换来确定尺寸。 这大大简化了设置并降低了操作错误的风险。 随后，当模具被切割时，可能会出现边缘开裂的情况。 在这里，工业图像处理可以支持使用深度学习方法进行异常检测。 只需几张“好图像”，就可以训练强大的机器视觉软件，以可靠地检测模具的任何损坏，即异常。
封装：制造成品芯片的最后一步
图 2：在封装过程中，芯片被放置在塑料外壳中，接触点采用粘合工艺设置。
除了质量检查之外，机器视觉可以有效支持的另一个应用是查找和对齐晶圆和芯片。 在此应用中，基于形状的子像素匹配开始发挥作用。 该技术能够准确可靠地实时检测物体。 即使对象被旋转、缩放、透视失真、局部失真、部分遮挡或脱离图像，检测也会起作用。
该技术附加值的一个例子是封装生产步骤，其中芯片封装在塑料外壳中。 首先，将单个模具插入外壳中。 然后，通过几个步骤将它们连接到相应包装的相关触点。 为了使后续加工顺利进行，芯片在封装内的精确定位是关键步骤。 基于形状的匹配方法非常适合此。 在实践中，模具模型是通过CAD数据等方式进行训练的。 通过将训练数据与原始图像进行匹配，可以对模具进行定位，并计算其在塑料外壳中的位置，以方便后续加工。
以上生产步骤说明了机器视觉的附加价值。 此外，作为“半导体生产之眼”，机器视觉技术贯穿整个工艺链。 特别是在质量保证和包装领域，高性能机器视觉软件可以为高效生产做出重要贡献。
图 3：使用亚像素边缘检测对芯片上的接触点（焊盘）进行高精度测量。
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