晶圓與晶粒檢測最佳化：高速、高精度視覺架構
隨著半導體產業朝向更高效能、更小尺寸的方向發展，晶圓和晶粒的瑕疵檢測，在先進封裝製程中變得日益重要。特別是在 5G、人工智慧 (AI) 和物聯網 (IoT) 等高科技應用領域，對半導體元件品質的需求持續提升，對精密檢測技術的要求也愈來愈嚴苛。
晶圓和晶粒檢測目標
半導體製程的晶圓表面檢測和晶粒檢測，就品質控制而言，分屬兩種重要但截然不同的階段：
晶圓表面檢測 以整個晶圓為檢測目標，著重製程中的宏觀瑕疵，例如污染、刮痕、圖樣錯位和結構完整性。視覺檢測系統必需具備大視野與高速掃描能力，才能涵括整個晶圓表面。
晶粒檢測 則是著重於個別晶粒的詳細分析，強調微觀尺度的瑕疵，例如邊緣崩裂、切割不良以及內部結構問題。
晶圓與晶粒 AOI 檢測的四大挑戰
高速即時影像處理中的 CPU 瓶頸問題：高晶圓與晶粒檢測需處理大量高解析度影像—通常為 25MP 或更高，且每個單位需要處理數十萬張影像。這些檢測必須在極短的時間內完成，尤其是晶粒檢測，需在 0.7 秒內完成。傳統的以 CPU 為基礎的系統經常無法負荷此處理需求，導致延遲、處理量受限，以及資料處理效率低落，進而拖慢開發與生產流程。
缺乏具備彈性的演算法與低適應性：固定的演算法難以偵測出不規則或低對比的瑕疵，也難以處理如碳化矽 (SiC) 和氮化鎵 (GaN) 等，具有獨特反射特性的特殊材料。當晶粒的尺寸、材料或結構不同時，既有的演算法可能無法快速適應，進而降低偵測精確度並延長開發時間。
微小瑕疵難以偵測：在先進封裝製程中，偵測微小的表面瑕疵 (例如微裂縫或污染) ，其挑戰與日俱增；當這些瑕疵尺寸逼近相機感光元件與光學鏡頭的解析度極限時，即使是細微誤差也可能導致檢測失誤，影響品質與良率。
高反射率表面檢測的複雜性：反光表面 (例如晶圓、晶粒表面、金屬層) 很難使用標準光學方法進行檢測，往往會造成誤判或瑕疵遺漏。
延伸閱讀：如何克服這些 AOI 技術挑戰
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