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Updated: Jun 26, 2025
08:31
Three-dimensional Optical-resolution Photoacoustic Microscopy
Published on: May 3, 2011
18.2K
在线成像和通过实时光声遥感系统识别芯片制造缺陷
Jijing Chen1, Kaixuan Ding1, Yihan Pi1
1College of Precision Instrument and Optoelectronics Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China.
Photoacoustics
|May 20, 2024
概括
这项研究引入了一种光声遥感 (PARS) 系统,用于在翻转芯片制造中实时检测缺陷. 该系统通过在制造过程中识别微观缺陷来提高芯片产量和寿命.
科学领域:
- 半导体制造业 半导体制造业
- 非破坏性测试是指非破坏性测试.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 翻转芯片中的微观缺陷会影响性能和寿命.
- 目前的制造后采样缺乏实时在线监控以识别缺陷.
- 这限制了芯片产量和寿命的实时增强.
研究的目的:
- 引入光声遥感 (PARS) 系统,用于在线成像和缺陷识别.
- 在翻转芯片制造过程中启用实时监控.
- 通过早期缺陷检测来提高芯片产量和寿命.
主要方法:
- 开发了一种使用连续采集和并行处理的实时PARS成像方法.
- 实现了图像重建时间的显著减少 (从~1134ms降至38ms).
- 为缺陷识别和定位提出了一个增强的深度学习模型 (IYOLOv7-SPD).
主要成果:
- 在翻转芯片样本扫描过程中展示了实时在线成像能力.
- 使用IYOLOv7-SPD模型实现了微观缺陷的准确识别和定位.
- 在制造环境中验证了系统的有效性.
结论:
- 拟议的PARS系统可以实时在线检测翻转芯片制造中的缺陷.
- 整合PARS成像和深度学习显著改善了缺陷识别.
- 该系统显示了提高半导体产品的寿命和产量的可行性.
