産業用カメラの電子・半導体分野への応用
ウエハーおよびICの欠陥検出向け高解像度産業用カメラ
ウエハーレベル検査向けミクロン単位解像度のグローバルシャッター撮像
グローバルシャッターを搭載した産業用カメラは、ウエハーを高速でスキャンする際にモーションブラーを排除し、1マイクロンという極めて精細な解像度で鮮明な画像を取得できます。このような高精細さは、300mmシリコンウエハー上の微小な亀裂、塵粒子、およびパターンの不具合を検出する上で極めて重要です。ローリングシャッターセンサーとは異なり、グローバルシャッターでは各ピクセルの露光タイミングを生産ラインの移動と完全に同期させます。これは、コンベア上で秒速500mmで移動する対象物を検査する際には決定的な差となります。近年では、2000万画素を超える高解像度センサーを用いることで、通常の光学系では見逃されがちな1マイクロン未満の欠陥も検出可能になっています。半導体製造関連の学術誌に掲載された研究によると、この技術により、歩留まり(ヤイールド)が極めて重要な用途において、検出漏れによる不良品の流出をほぼ半減させることができます。また、一部のシステムでは、可視光と近赤外(NIR)波長を組み合わせたマルチスペクトル画像処理技術を採用しており、非接触で材料表面下に潜む隠れた欠陥をより高いコントラストで可視化することが可能です。
産業用カメラデータを用いたAI搭載リアルタイムICおよびPCB欠陥分類
CNN(畳み込みニューラルネットワーク)は、120フレーム/秒で動作する高解像度カメラ映像をリアルタイムに処理し、あらゆる種類の欠陥を極めて高速に検出します。検出時間はわずか8ミリ秒未満です。これには、プリント基板上の半田ブリッジや、集積回路における厄介なゲート酸化膜のピンホールなども含まれます。この技術を支えるモデルは、専門家がラベル付けした膨大な画像データセットを用いて学習されており、30種類以上の異なる欠陥を正確に識別できます。エッジコンピューティングハードウェア上に展開された場合、本システムは即座に制御行動を実行します。 dendrite(樹枝状結晶)の成長や配線パターン上の微小な亀裂といった重大な問題を検出した際には、自動的に製品拒否機構を起動します。この構成が非常に優れた性能を発揮する理由は、熱データとカメラ映像を統合的に活用する点にあります。この二重アプローチにより、誤検出(フェイクアラーム)を大幅に削減するとともに、実際の工場試験において検出精度を約99%まで向上させています。また、すべての判断・決定は記録され、製造プロセス全体にわたって完全な可視性が確保されます。このログ記録機能は、継続的な品質改善を支援し、エンジニアが再発する課題の根本原因を特定・追跡することを可能にします。
高精度計測および産業用カメラを用いたリアルタイム品質管理
産業用カメラは、可視光、赤外線、紫外線の各スペクトルを融合したマルチスペクトル画像処理により、サブミクロンレベルの2D/3D計測性能を実現します。これにより、単一波長システムでは検出できない微細な歪み、厚さ変動、表面欠陥を検出できます。この階層的なアプローチにより、従来手法と比較して測定不確かさを40%低減しつつ、スループットを毎時500ウェーハ以上で維持します。
マルチスペクトル産業用カメラ融合によるサブミクロンレベルの2D/3D計測
これらのマルチスペクトル融合カメラは、異なる波長から同時に寸法データを収集し、0.5マイクロメートル未満の分解能で詳細な3Dマップを作成します。複数の測定ステップを必要としないため、検査時間を約60%短縮できます。本システムは、深さわずか2マイクロメートルの微細な傷を検出し、表面に残留するあらゆる異物も検知可能です。また、リアルタイムSPCチャートが内蔵されています。寸法が±0.8マイクロメートルの公差範囲から外れ始めると、自動的にアラートが発生します。これは、化学機械研磨(CMP)などの工程において、このようなずれが頻繁に発生する場合に特に有効です。作業者は、後続のレポートを待つことなく、いつ調整を行うべきかを正確に把握できます。
クリーンルーム内におけるライン内工程監視向けエッジ展開型ビジョンシステム
ISOクラス3~5のクリーンルーム内、エッジに産業用カメラを直接設置することで、リソグラフィおよびエッチング装置にナノ秒単位でフィードバックを提供できます。コンパクトなビジョンシステムは、現場で即座に画像処理を実行し、ネットワーク遅延といった煩わしい問題を回避します。また、オーバーレイの位置ずれやアンダーエッチングなどの異常を検知すると、自動再キャリブレーションを即座に開始します。製造事業者がこれらのデバイスに内蔵されたAIを活用して粒子状ノイズをフィルタリングすると、高速生産ラインにおける欠陥検出成功率は通常約99.98%に達します。このアプローチにより、クラウドコンピューティングに依存する従来の構成と比較して、誤検出(フェイクアラーム)を約35%削減できます。多くの工場マネージャーは、このローカル処理によって日常業務が大幅に円滑化したと報告しています。
半導体特有の課題に対応した専門産業用カメラ技術
シリコンウェーハの内部構造検査向けSWIR産業用カメラ
シリコンは、約900~1700ナノメートルの範囲にある短波長赤外線(SWIR)を透過させるため、特殊なSWIRカメラを用いることで、表面下で何が起こっているかを非破壊で可視化できます。これらのカメラは、通常の可視光システムではまったく検出できないさまざまな隠れた欠陥——たとえば微細な亀裂、材料内部の空隙、あるいは不要な化学的不純物——を捉えることができます。最先端のプロセス技術ノードを用いて製造を行うメーカーにとって、このようなイメージング技術は、シリコンウェーハ背面の薄膜による干渉や汚染といった重大な課題に対処します。SWIR検査技術を導入した工場では、単に表面のみを観察する場合と比較して、誤検出(フェイクアラーム)が約30%削減されたとの報告があります。さらに、これらのシステムは生産要件にも対応し、1時間あたり200枚以上のウェーハを処理できます。最大のメリットは、検査中にウェーハに損傷を与えない点です。そのため、エンジニアはウェーハを切断して分析する必要なく、リアルタイムで工程を調整できます。
検査精度とスループットのバランス調整:高速産業用カメラシステムにおける誤検出(フェイク・ポジティブ)の低減
半導体産業では、マイクロメートル単位の微細な欠陥を検出できる産業用カメラが求められており、同時に毎分1,000台以上という生産速度にも対応する必要があります。しかし、ラインの運転速度が向上すると、ある課題が生じます。すなわち、システムが「実際には不良でないものを不良と誤って判定する」誤検出(フェイク・ポジティブ)を起こしやすくなるのです。こうした誤りは単なる不便さにとどまらず、実際のコスト負担をもたらします。業界の統計によると、繰り返し発生する1つの誤検出信号が、年間約74万ドルもの損失を企業にもたらします。これは、存在しない問題の修正に費やされる無駄な工数、生産停止、および誤って不良と判定された良好な部品の廃棄などによって生じるコストです。
この相反する要件への対応として、最先端のシステムでは、以下の3つの補完的な戦略が統合されています:
- アダプティブAIアルゴリズム 、実際の生産データを用いて継続的に最適化され、真の欠陥と環境ノイズ(例:振動によるアーティファクトや鏡面反射によるグレア)を明確に区別します。
- マルチスペクトル画像技術 、これは波長ごとの基板挙動を解析することで、反射率に起因する誤検出を抑制します。
- ハードウェアアクセラレーション処理 fPGAを活用し、10 Gpx/秒を超えるリアルタイム解析を実現し、感度を犠牲にすることなく高速処理を維持します。
工程ステップおよび材料積層ごとに精密に調整・キャリブレーションされた感度閾値により、偽陽性を30%以上削減しつつ、所定のスループット目標を達成します。その結果、不必要な停止が減少し、機能正常な部品の廃棄が抑えられ、検査の厳密性と運用効率との整合性がより高まります。
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