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Frank Thielert
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- Schnell und nanometergenau
- Flexibel
- Hohe Automatisierung
confovis ⋯ Lösungen ⋯ Halbleiter ⋯
Der Markt für Bauelemente aus Leistungshalbleitern (z.B. aus Siliziumkarbid (SiC)) wächst, u. a. bei der Herstellung von batteriebetriebenen Autos und weiteren Anwendungen.
Gleichzeitig bringt die Verwendung von SiC Wafern neue Herausforderungen für die automatische optische Leistungshalbleiter Inspektion und deren Wafer-Oberflächen mit sich. Eine der größten Herausforderungen für die SiC-Fehlerinspektion ist es, inhomogene Oberflächen in der Prozessüberwachung zuverlässig zu inspizieren.
Das Confovis WAFERinspect AOI ermöglicht es mittels Care Areas, Bereiche für die hochauflösende Leistungshalbleiter Inspektion (0,1 µm/Pixel) auszuwählen und mittels künstlicher Intelligenz Prozessfehler von Variationen der Struktur zu unterscheiden. Dabei stehen sowohl merkmalsbasierte Klassifikatoren, die über neuronale Netze trainiert werden, als auch Deep Learning Methoden zur Verfügung.
Die ständig wachsenden Anforderungen an die Zuverlässigkeit der Bauteile (z.B. beim autonomen Fahren) erfordern eine optische Inspektion während der frühen Prozessschritte. Ziel ist es Fehler zu detektieren, die einen negativen Einfluss auf die Lebensdauer haben und in einer elektrischen Prüfung nicht erkannt werden.
Die patentierte Confovis High-End-Optik und Beleuchtungsstrategie ermöglicht die Erkennung von kleinen Defekten mit hoher Auflösung bei Leistungshalbleitern. Unabhängig vom Kontrast der Oberfläche hält das Confovis WAFERinspect AOI die zu inspizierende Struktur im Fokus. So ist es möglich Objektive mit hoher numerischer Apertur (NA) einzusetzen, um die maximale laterale Auflösung von lichtoptischen Inspektionssystemen zu nutzen.
- Defekterkennung an Elektroden mit rauer Oberfläche bei Materialien wie Galliumnitrid (GaN), Galliumarsenid (GaAs) und Indiumphosphid (InP)
- Inspektion von transparenten, halbtransparenten Wafern und Epitaxie-Schichten
- Fehlerklassifikation mittels merkmalsbasierten, neuronalen Netzes und Deep Learning
- Automatisches Wafer-Handling auch von gedünnten und geframten Wafern
- Verschiedenste Analyse-Möglichkeiten z.B. Golden Sample, Care Areas, Bild-Prozessierung, Klassifikator
- Inspektion in mehreren Fokusebenen möglich
- Patentierter konfokaler 3D-Sensor mit einzigartiger Genauigkeit
- Multifrequenz-Beleuchtung und Differenzkontrast
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Challenges for the optical inspection of glass & compound semiconductor wafers
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Full 3D defect and anomaly inspection for inline semiconductor manufacturing
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Optical high-resolution image-based defect inspection on compound semiconductors
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- Makrodefekte
- Mikrodefekte
- Partikel Inspektion
- Golden Sample
- Fehlererkennung mit KI (Deep Learning, Anomalie-Detektion)
- Merkmalsbasierte Defekt-Klassifikation mit neuronalem Netz
- Materialunabhängig: Silizium, Epoxid, Glas, Chrom, Fotolack…
- Artefaktfrei, auch anspruchsvolle Oberflächen (keine „Bat Wings“)
- Hohe Geschwindigkeit: 60 konfokale Frames pro Sekunde (250 Mio. Messpunkte/s)
- Schichtdicke / Film Thickness / Layer Stack
- Topographie
- Koplanarität
- Bumps
- Koplanarität
- Rauheit / Roughness
- Stufenhöhe / step height
- Critical Dimensions: Line/Space, VIAs, Overlay
Das Confovis WAFERinspect AOI Tool kombiniert verschiedenste Inspektionsaufgaben für Leistungshalbleiter. Durch die Kombination von automatischer optischer Inspektion (AOI) und Metrologie bietet das Confovis AOI Lösungen für Defect Inspection und Classification sowie 3D- und 2D-Messungen (Wafer Level Metrology).
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