Industrielle Kamera-Anwendungen in der Elektronik und Halbleiterindustrie

Hochauflösende Industriekameras für die Defekterkennung an Wafern und integrierten Schaltungen

Global-Shutter-Bildgebung mit mikrometergenauer Auflösung für die Wafer-Level-Inspektion

Industriekameras mit Global-Shutter-Technologie eliminieren Bewegungsunschärfe beim Hochgeschwindigkeitsscannen von Wafern und erzeugen scharfe Bilder mit einer Auflösung bis hin zu 1 Mikrometer. Dieses Detailniveau ist entscheidend, um winzige Risse, Staubpartikel sowie Musterfehler auf diesen 300-mm-Siliziumwafern zu erkennen. Rolling-Shutter-Sensoren funktionieren anders: Bei Global-Shutter-Sensoren wird die Belichtung jedes Pixels exakt synchron zur Bewegung der Produktionslinie gesteuert. Das macht den entscheidenden Unterschied bei der Inspektion von Objekten, die sich mit Geschwindigkeiten von 500 mm/s auf Förderbändern bewegen. Heutzutage können Sensoren mit über 20 Megapixeln Fehler erfassen, die kleiner als ein Mikrometer sind – Fehler, die herkömmliche Optiken einfach übersehen. Laut einer in Fachzeitschriften für Halbleiterfertigung veröffentlichten Studie reduziert dies in Anwendungen, bei denen die Ausbeute (Yield) besonders kritisch ist, die Anzahl unentdeckter Defekte um nahezu die Hälfte. Einige Systeme nutzen zudem multispektrale Bildgebungstechniken, die sichtbares Licht mit Nahinfrarot-(NIR-)Wellenlängen kombinieren. Dadurch entsteht ein verbesserter Kontrast und es werden verborgene Fehler unterhalb der Oberfläche sichtbar – ohne dass die zu inspizierenden Materialien berührt werden müssen.

KI-gestützte Echtzeit-Klassifizierung von IC- und PCB-Fehlern mithilfe von Daten industrieller Kameras

CNNs verarbeiten diese hochauflösenden Kameradatenströme mit einer Bildrate von 120 Bildern pro Sekunde und erkennen sämtliche Arten von Fehlern äußerst schnell – wir sprechen hier von unter 8 Millisekunden. Dazu zählen beispielsweise Lotbrücken auf Leiterplatten sowie störende Pinholes in der Gate-Oxidschicht integrierter Schaltungen. Die zugrundeliegenden Modelle wurden mithilfe umfangreicher, von Experten annotierter Bilddatensätze trainiert und können daher mehr als 30 verschiedene Fehlerarten identifizieren. Bei Einsatz auf Edge-Computing-Hardware kann das System unverzüglich reagieren: Erkennt es gravierende Probleme wie Dendritenwachstum oder mikroskopisch kleine Risse in Leiterbahnen, löst es automatisch Aussortiermechanismen aus. Was diese Konfiguration so effektiv macht, ist die Kombination von thermischen Daten mit den visuellen Informationen der Kameras. Dieser duale Ansatz reduziert Fehlalarme erheblich und steigert die Genauigkeitsrate bei realen Fabriktests auf rund 99 %. Jede getroffene Entscheidung wird zudem protokolliert, was eine vollständige Transparenz über den gesamten Fertigungsprozess gewährleistet. Diese Protokollierfunktion unterstützt kontinuierliche Verbesserungen und ermöglicht es Ingenieuren, die Ursachen wiederkehrender Probleme gezielt zu ermitteln.

Präzisionsmesstechnik und Echtzeit-Qualitätskontrolle mit industriellen Kameras

Industriekameras liefern eine 2D-/3D-Messtechnikleistung im Submikrometerbereich durch Fusion multispektraler Bildgebung – also die Kombination sichtbaren, infraroten und ultravioletten Lichts –, um mikroskopische Verzugseffekte, Dickenvariationen und Oberflächenfehler zu erkennen, die bei Systemen mit nur einer Wellenlänge übersehen werden. Dieser mehrschichtige Ansatz reduziert die Messunsicherheit um 40 % gegenüber herkömmlichen Methoden und gewährleistet gleichzeitig eine Durchsatzrate von über 500 Wafern pro Stunde.

Submikrometergenaue 2D-/3D-Messung mittels Fusion multispektraler Industriekameras

Diese multispektralen Fusion-Kameras erfassen gleichzeitig dimensionsbezogene Daten aus verschiedenen Wellenlängen und erstellen detaillierte 3D-Karten mit einer Auflösung von unter einem halben Mikrometer. Dadurch entfallen mehrere Messschritte, wodurch die Inspektionszeit um rund 60 Prozent reduziert wird. Das System kann winzige Kratzer mit einer Tiefe von nur zwei Mikrometern erkennen und sämtliche verbleibenden Verunreinigungen auf Oberflächen detektieren. Echtzeit-SPC-Diagramme sind ebenfalls integriert. Sobald Abmessungen außerhalb der Toleranzgrenzen von ±0,8 Mikrometer zu liegen beginnen, erfolgt automatisch eine Kennzeichnung – insbesondere bei Prozessen wie der chemisch-mechanischen Polierung, bei denen solche Abweichungen häufig auftreten. Die Bediener wissen daher genau, wann Anpassungen vorgenommen werden müssen, ohne auf spätere Berichte warten zu müssen.

Am Rand eingesetzte Bildverarbeitungssysteme für die inline-Prozessüberwachung in Reinräumen

Der Einsatz industrieller Kameras direkt am Edge innerhalb von Reinräumen der ISO-Klasse 3 bis 5 ermöglicht es Lithographie- und Ätzmaschinen, Feedback innerhalb von nur wenigen Nanosekunden zu erhalten. Die kompakten Bildverarbeitungssysteme führen die Bildverarbeitung direkt vor Ort durch und umgehen so lästige Netzwerkverzögerungen; zudem lösen sie automatische Neukalibrierungen aus, sobald sie Probleme wie Überlagerungsfehler (Overlay-Misalignment) oder unzureichendes Ätzen (Under-Etching) erkennen. Wenn Hersteller KI-Funktionen, die in diese Geräte integriert sind, zur Filterung von Partikelsignalrauschen nutzen, erreichen sie bei schnellen Produktionsläufen typischerweise eine Erfolgsquote von rund 99,98 % bei der Defekterkennung. Dieser Ansatz reduziert Fehlalarme um etwa 35 % im Vergleich zu Lösungen, die auf Cloud-Computing setzen. Viele Anlagenleiter berichten, dass diese lokale Verarbeitung ihren Betrieb im täglichen Einsatz deutlich reibungsloser gestaltet.

Spezialisierte industrielle Kameratechnologien für halbleiterspezifische Herausforderungen

SWIR-Industriekameras für die Untersuchung von Siliziumwafern unter der Oberfläche

Silizium lässt kurzwelliges Infrarotlicht oder SWIR-Licht im Bereich von etwa 900 bis 1700 Nanometern durch, was bedeutet, dass spezielle SWIR-Kameras erkennen können, was sich unter der Oberfläche abspielt, ohne etwas zu beschädigen. Diese Kameras erfassen eine Vielzahl verborgener Probleme, die herkömmliche Sichtlichtsysteme vollständig übersehen – darunter mikroskopisch kleine Risse, Hohlräume innerhalb von Materialien und unerwünschte chemische Verunreinigungen. Für Hersteller, die mit fortschrittlichen Technologieknoten arbeiten, bewältigt diese Art der Bildgebung wesentliche Herausforderungen wie Interferenzen durch Dünnfilme und Kontamination auf der Rückseite von Siliziumwafern. Bei Einsatz von SWIR-Inspektionsverfahren verzeichnen Fabriken rund 30 Prozent weniger Fehlalarme im Vergleich zur alleinigen Betrachtung der Oberflächen. Zudem halten diese Systeme den Produktionsanforderungen stand und verarbeiten über 200 Wafer pro Stunde. Das Beste daran? Sie beschädigen die Wafer während der Inspektion nicht, sodass Ingenieure Prozesse in Echtzeit anpassen können, ohne die Wafer zur Analyse öffnen zu müssen.

Ausgewogenes Verhältnis zwischen Inspektionsgenauigkeit und Durchsatz: Reduzierung falsch-positiver Ergebnisse in Hochgeschwindigkeits-Industriekamerasystemen

Die Halbleiterindustrie benötigt Industriekameras, die in der Lage sind, Fehler im Mikrometerbereich zu erkennen und gleichzeitig Produktionsgeschwindigkeiten zu bewältigen, die häufig über 1.000 Einheiten pro Minute betragen. Doch bei höheren Fördergeschwindigkeiten ergibt sich ein Problem: Das System neigt stärker zu Fehlalarmen, bei denen etwas fälschlicherweise als fehlerhaft identifiziert wird. Diese Fehler sind nicht nur lästig – sie verursachen tatsächlich Kosten. Laut Branchenzahlen kann ein wiederkehrendes falsch-positives Signal jährlich rund 740.000 US-Dollar an Kosten verursachen, verursacht durch verschwendete Zeit für die Behebung nicht vorhandener Probleme, Produktionsstillstände sowie die Entsorgung vollständig funktionsfähiger Komponenten, die fälschlicherweise als fehlerhaft markiert wurden.

Um diese Spannung aufzulösen, integrieren führende Systeme drei sich ergänzende Strategien:

• Adaptive KI-Algorithmen , kontinuierlich verfeinert mithilfe von Live-Produktionsdaten, um echte Fehler von Umgebungsstörungen (z. B. Vibrationseffekten oder spiegelndem Licht) zu unterscheiden;
• Multispektrale Bildgebung , das durch die Analyse des Substratverhaltens über verschiedene Wellenlängen hinweg Reflexionsbedingte Fehlmessungen reduziert;
• Hardwarebeschleunigte Verarbeitung über FPGAs, die Echtzeitanalysen mit über 10 Gpx/Sek ermöglicht, um hohe Geschwindigkeit zu gewährleisten, ohne Sensitivität einzubüßen.

Präzise abgestimmte Empfindlichkeitsschwellen – kalibriert pro Prozessschritt und Materialaufbau – reduzieren Falsch-Positiv-Meldungen um mehr als 30 %, während gleichzeitig die geforderten Durchsatzziele erreicht werden. Das Ergebnis sind weniger unbegründete Anlagenstillstände, weniger Ausschuss funktionsfähiger Komponenten und eine engere Ausrichtung von Prüfgenauigkeit und betrieblicher Effizienz.

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Elektronik und Halbleiterherstellung erfordert industriekamera-Lösungen, die angebot unnachgiebig mikrometerbereich genauigkeit, in Echtzeit verarbeitung und hohen Durchsatz . Alle  diese sollten  adresse die einzigartigen Herausforderungen der Wafer-, IC- und Leiterplattenfertigung bewältigen – von der Detektion von Suboberflächendefekten bis zur Überwachung der Reinraumkante. Kompromisse bei der Kameraleistung oder bei spezialisierter Technologie führt zu führen zu reduzierten Ausbeuten, kostspieligen Fehlalarmen und ungeplanten Ausfallzeiten, welches untergräbt esbeeinträchtigen die Effizienz und Qualität von Halbleiter- und Elektronikfertigungsprozessen.

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