Các Ứng Dụng Máy ảnh Công nghiệp trong Điện tử và Bán dẫn

Máy ảnh Công nghiệp Độ phân giải Cao dành cho Phát hiện Khuyết tật trên Đĩa Wafer và Vi mạch (IC)

Chụp ảnh với Cửa trập Toàn cục (Global Shutter) ở Độ phân giải Cấp độ Micromet dành cho Kiểm tra ở Cấp độ Đĩa Wafer

Các camera công nghiệp sử dụng màn trập toàn cục loại bỏ hiện tượng mờ chuyển động khi quét các tấm wafer ở tốc độ cao, từ đó chụp được những hình ảnh rõ nét với độ phân giải chi tiết tới 1 micromet. Mức độ chi tiết này đặc biệt quan trọng để phát hiện các vết nứt vi mô, các hạt bụi và các khuyết tật trên các hoa văn của tấm wafer silicon kích thước 300 mm. Cảm biến màn trập cuộn (rolling shutter) hoạt động theo một nguyên lý khác, trong khi màn trập toàn cục (global shutter) đồng bộ thời gian phơi sáng của từng điểm ảnh chính xác với chuyển động của dây chuyền sản xuất. Điều này tạo nên sự khác biệt lớn khi kiểm tra các vật thể di chuyển dọc theo băng tải với tốc độ lên tới 500 mm/giây. Ngày nay, các cảm biến có độ phân giải trên 20 megapixel có thể phát hiện ra những khuyết tật nhỏ hơn 1 micromet — những khuyết tật mà hệ thống quang học thông thường không thể nhận diện được. Theo một nghiên cứu được công bố trên các tạp chí chuyên ngành về sản xuất bán dẫn, việc áp dụng công nghệ này giúp giảm gần một nửa tỷ lệ khuyết tật bị bỏ sót trong các ứng dụng đòi hỏi độ ổn định năng suất (yield) rất cao. Một số hệ thống còn sử dụng kỹ thuật chụp ảnh đa phổ, kết hợp ánh sáng khả kiến thông thường với bước sóng hồng ngoại gần (NIR), qua đó nâng cao độ tương phản và làm hiện rõ các khuyết tật ẩn bên dưới bề mặt mà không cần tiếp xúc vật lý với vật liệu đang được kiểm tra.

Phân loại khuyết tật IC và PCB theo thời gian thực được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, sử dụng dữ liệu từ camera công nghiệp

Các mạng nơ-ron tích chập (CNN) xử lý luồng dữ liệu từ camera độ phân giải cao hoạt động ở tốc độ 120 khung hình mỗi giây, phát hiện nhanh chóng mọi loại khuyết tật — chúng ta đang nói đến thời gian dưới 8 mili-giây. Các khuyết tật này bao gồm như cầu hàn trên bảng mạch in (PCB) và những lỗ thủng nhỏ trong lớp oxit cổng của vi mạch tích hợp. Các mô hình nền tảng cho công nghệ này đã được huấn luyện bằng các tập dữ liệu hình ảnh khổng lồ, được gắn nhãn bởi các chuyên gia, cho phép chúng nhận diện hơn 30 loại lỗi khác nhau. Khi triển khai trên phần cứng điện toán biên (edge computing), hệ thống có thể thực hiện hành động tức thì. Nếu phát hiện các vấn đề nghiêm trọng như sự phát triển của dendrite hoặc các vết nứt vi mô trên các đường dẫn, hệ thống tự động kích hoạt cơ chế loại bỏ sản phẩm. Điều làm nên hiệu quả vượt trội của cấu hình này chính là khả năng kết hợp dữ liệu nhiệt với hình ảnh thu nhận từ camera. Cách tiếp cận kép này giúp giảm đáng kể tỷ lệ cảnh báo sai đồng thời nâng cao độ chính xác lên khoảng 99% trong các thử nghiệm thực tế tại nhà máy. Mọi quyết định đều được ghi lại, từ đó đảm bảo tính minh bạch toàn diện trong suốt quy trình sản xuất. Khả năng ghi nhật ký này hỗ trợ cải tiến liên tục và giúp kỹ sư truy tìm nguyên nhân gốc rễ của bất kỳ vấn đề nào tái diễn.

Đo lường chính xác và kiểm soát chất lượng thời gian thực với camera công nghiệp

Các camera công nghiệp đạt hiệu năng đo lường 2D/3D dưới mức micromet thông qua việc kết hợp hình ảnh đa phổ—kết hợp phổ khả kiến, hồng ngoại và tử ngoại để phát hiện các biến dạng vi mô, sai lệch độ dày và khuyết tật bề mặt mà các hệ thống đơn bước sóng không thể nhận diện được. Cách tiếp cận phân lớp này giảm độ bất định trong phép đo tới 40% so với các phương pháp truyền thống, đồng thời duy trì năng suất ở mức trên 500 tấm wafer/giờ.

Đo lường 2D/3D dưới mức micromet thông qua kết hợp camera công nghiệp đa phổ

Các camera hợp nhất đa phổ này thu thập dữ liệu chiều không gian từ các bước sóng khác nhau đồng thời, tạo ra bản đồ 3D chi tiết với độ phân giải dưới 0,5 micromet. Hệ thống loại bỏ nhu cầu thực hiện nhiều bước đo riêng lẻ, nhờ đó giảm thời gian kiểm tra khoảng 60 phần trăm. Hệ thống có thể phát hiện những vết xước nhỏ nhất chỉ sâu 2 micromet và nhận diện mọi chất gây nhiễm bẩn còn sót lại trên bề mặt. Các biểu đồ SPC (Kiểm soát quy trình thống kê) thời gian thực cũng được tích hợp sẵn. Khi các kích thước bắt đầu lệch khỏi dung sai ±0,8 micromet, hệ thống sẽ tự động đánh dấu cảnh báo. Điều này đặc biệt xảy ra trong các quy trình như mài mòn cơ học hóa học (CMP), nơi những sai lệch như vậy thường xuyên xuất hiện. Nhờ đó, nhân viên vận hành biết chính xác thời điểm cần điều chỉnh mà không phải chờ đợi báo cáo sau này.

Hệ thống thị giác triển khai tại biên cho giám sát quy trình trực tuyến trong phòng sạch

Việc lắp đặt các camera công nghiệp ngay tại vị trí biên (edge) trong các phòng sạch đạt tiêu chuẩn ISO cấp 3 đến 5 giúp các máy quang khắc và ăn mòn nhận được phản hồi chỉ trong vài nanogiây. Các hệ thống thị giác nhỏ gọn thực hiện xử lý hình ảnh ngay tại chỗ, loại bỏ hoàn toàn những độ trễ mạng gây phiền hà, đồng thời kích hoạt tự động hiệu chuẩn lại khi phát hiện các vấn đề như lệch chồng lấp (overlay misalignment) hoặc ăn mòn không đủ sâu (under-etching). Khi các nhà sản xuất sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tích hợp sẵn trong các thiết bị này để lọc nhiễu do hạt bụi gây ra, tỷ lệ phát hiện lỗi thành công trong các ca sản xuất tốc độ cao thường đạt khoảng 99,98%. Cách tiếp cận này giúp giảm khoảng 35% số cảnh báo sai so với các hệ thống phụ thuộc vào điện toán đám mây. Nhiều quản lý nhà máy cho biết việc xử lý dữ liệu cục bộ này khiến hoạt động sản xuất hàng ngày của họ trở nên trơn tru hơn rất nhiều.

Các công nghệ camera công nghiệp chuyên biệt nhằm giải quyết những thách thức đặc thù trong ngành bán dẫn

Camera công nghiệp dải sóng hồng ngoại gần (SWIR) dành cho kiểm tra mặt dưới bề mặt tấm wafer silicon

Silicon cho phép truyền ánh sáng hồng ngoại bước sóng ngắn (SWIR) trong dải khoảng từ 900 đến 1700 nanomet, nghĩa là các camera SWIR chuyên dụng có thể quan sát những gì đang diễn ra bên dưới bề mặt mà không gây hư hại gì. Những camera này phát hiện được nhiều loại vấn đề ẩn mà các hệ thống ánh sáng khả kiến thông thường hoàn toàn bỏ sót, bao gồm các vết nứt vi mô, các khoang rỗng bên trong vật liệu và các tạp chất hóa học không mong muốn. Đối với các nhà sản xuất làm việc với các nút công nghệ tiên tiến nhất, kỹ thuật hình ảnh này giải quyết các vấn đề lớn như nhiễu do màng mỏng và nhiễm bẩn ở mặt sau của các tấm wafer silicon. Khi áp dụng kỹ thuật kiểm tra SWIR, các nhà máy báo cáo tỷ lệ cảnh báo sai giảm khoảng 30% so với chỉ kiểm tra riêng bề mặt. Hơn nữa, các hệ thống này đáp ứng được yêu cầu sản xuất, xử lý hơn 200 tấm wafer mỗi giờ. Điều tuyệt vời nhất? Chúng không gây tổn hại đến các tấm wafer trong quá trình kiểm tra, nhờ đó kỹ sư có thể điều chỉnh quy trình theo thời gian thực mà không cần phải cắt mở wafer để phân tích.

Cân bằng độ chính xác kiểm tra và năng suất: Giảm thiểu cảnh báo sai trong các hệ thống camera công nghiệp tốc độ cao

Ngành công nghiệp bán dẫn đòi hỏi các camera công nghiệp có khả năng phát hiện khuyết tật ở cấp độ micromet, đồng thời vẫn đáp ứng được tốc độ sản xuất thường vượt quá 1.000 đơn vị mỗi phút. Tuy nhiên, khi dây chuyền vận hành nhanh hơn, sẽ phát sinh một vấn đề: hệ thống trở nên dễ đưa ra cảnh báo sai — tức là nhận diện nhầm một vật phẩm là lỗi trong khi thực tế lại không phải. Những sai sót này không chỉ gây phiền toái mà còn gây tổn thất tài chính thực tế. Theo số liệu ngành, một tín hiệu cảnh báo sai lặp đi lặp lại có thể làm hao hụt khoảng 740.000 USD mỗi năm do lãng phí thời gian khắc phục các vấn đề không tồn tại, ngừng sản xuất và loại bỏ những linh kiện hoàn toàn tốt nhưng bị đánh dấu nhầm là lỗi.

Để giải quyết mâu thuẫn này, các hệ thống tiên tiến hàng đầu tích hợp ba chiến lược bổ trợ lẫn nhau:

• Các thuật toán AI thích ứng , được liên tục cải tiến bằng dữ liệu sản xuất thực tế để phân biệt các khuyết tật thực sự với nhiễu môi trường (ví dụ: hiện tượng rung động gây sai lệch hoặc phản xạ chói);
• Chụp ảnh đa quang phổ , giúp giảm thiểu các kết quả sai do độ phản chiếu gây ra bằng cách phân tích hành vi của vật liệu nền trên nhiều bước sóng;
• Xử lý tăng tốc bằng phần cứng thông qua FPGA, cho phép phân tích thời gian thực ở tốc độ >10 Gpx/giây nhằm duy trì hiệu suất cao mà không làm giảm độ nhạy.

Ngưỡng độ nhạy được điều chỉnh chính xác — được hiệu chuẩn riêng cho từng bước quy trình và từng cấu trúc vật liệu — giúp giảm hơn 30% số cảnh báo sai trong khi vẫn đáp ứng các mục tiêu về năng suất. Kết quả là ít lần dừng máy không cần thiết hơn, ít linh kiện chức năng bị loại bỏ hơn và sự gắn kết chặt chẽ hơn giữa độ nghiêm ngặt của kiểm tra với hiệu quả vận hành.

Sẵn sàng tối ưu hóa quy trình kiểm tra điện tử và bán dẫn của bạn với các camera công nghiệp?

Sản xuất Điện tử và Bán dẫn yêu cầu các giải pháp camera công nghiệp mà cung cấp không nhượng bộ ở thang đo micromet độ chính xác, thời gian thực xử lý và năng suất cao . Tất cả  những điều này nên  địa chỉ những thách thức đặc thù trong sản xuất wafer, IC và PCB, từ việc phát hiện khuyết tật dưới bề mặt đến giám sát vùng rìa phòng sạch. Cắt giảm chi phí về hiệu năng máy ảnh hoặc công nghệ chuyên dụng kết quả là làm giảm tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn, gây ra các cảnh báo sai tốn kém và thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch, nào làm suy yếu eshiệu quả và chất lượng của quy trình sản xuất bán dẫn và điện tử.

Với 15 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực thị giác máy (machine vision), HIFLY Technology cung cấp cung cấp các giải pháp máy ảnh công nghiệp được thiết kế riêng cho sản xuất điện tử và bán dẫn . Các giải pháp này bao gồm máy ảnh chụp toàn khung (global shutter) độ phân giải cao, hệ thống kết hợp đa phổ (multi-spectral fusion) và máy ảnh chuyên dụng dải sóng hồng ngoại gần (SWIR). Chúng được kết hợp cùng các ống kính công nghiệp tương thích và hệ thống chiếu sáng thị giác máy để tạo thành một hệ thống kiểm tra tích hợp, liền mạch. Được chứng nhận theo tiêu chuẩn ISO 9001:2015 và hỗ trợ kỹ thuật toàn cầu, các giải pháp của chúng tôi đang được áp dụng tại l nevới không có lỗi , thông lượng cao mục tiêu của các dây chuyền sản xuất bán dẫn và điện tử của bạn.

Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để được không ràng buộc tư vấn miễn phí nhằm thiết kế giải pháp kiểm tra bằng camera công nghiệp đáp ứng chính xác nhu cầu sản xuất của bạn.