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融合了AI與大數(shù)據(jù)的光學(xué)半導(dǎo)體晶圓檢測機(jī)運(yùn)行速度提升了3倍

芯片晶圓切割保護(hù)膜 ? 來源:雷鋒網(wǎng) ? 作者:雷鋒網(wǎng) ? 2021-03-27 10:51 ? 次閱讀
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在廠商將晶圓切割成芯片之前,要經(jīng)歷數(shù)百個生產(chǎn)步驟。這一過程中,一種建造成本高達(dá) 220 億美元的光學(xué)半導(dǎo)體晶圓檢測機(jī)發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

近日,成立于 1967 年的美國半導(dǎo)體和顯示設(shè)備制造商應(yīng)用材料公司(Applied Materials)推出了新一代光學(xué)半導(dǎo)體晶圓檢測機(jī),融合了大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),它將自動檢測更多晶圓,并發(fā)現(xiàn)更多可以影響芯片的致命缺陷。

AI 進(jìn)入半導(dǎo)體制造業(yè),為什么?

Applied Materials 副總裁 Keith Wells 在接受外媒 VentureBeat 采訪時(shí)表示:

我們知道,人工智能和大數(shù)據(jù)有潛力改變每個領(lǐng)域,如今,我們把人工智能和大數(shù)據(jù)帶入了半導(dǎo)體制造業(yè)。

一方面,疫情之下全球芯片嚴(yán)重短缺,在制造廠商增加產(chǎn)能之時(shí),晶圓檢測成本也在不斷上升。

十年前,廠商的制造成本約 90 億美元,如今已翻了一倍。即便可以通過降低芯片制造設(shè)備成本的方式控制成本,但制造延遲和檢查失敗將導(dǎo)致工廠閑置,并造成大量損失。

就內(nèi)存芯片而言,停工一周便會使年產(chǎn)出下降 2%。此外,芯片價(jià)格會隨著時(shí)間的推移迅速下跌,因此制造速度落后于計(jì)劃可能會嚴(yán)重?fù)p害營收。

也就是說,半導(dǎo)體技術(shù)正變得越來越復(fù)雜和昂貴。對世界各地的芯片制造商來說,減少開發(fā)和部署先進(jìn)制造流程節(jié)點(diǎn)所需的時(shí)間可能對應(yīng)著的是數(shù)十億美元。

另一方面,隨著線寬縮小并成為抑制產(chǎn)量的一大因素,芯片的缺陷越來越難以被發(fā)現(xiàn)和糾正,檢查工作日益復(fù)雜。

Applied Materials 表示,3D 晶體管的形成和多處理技術(shù)也可能產(chǎn)生影響產(chǎn)量的缺陷。

市場分析公司 VLSI Research 首席執(zhí)行官 Dan Hutcheson 表示:

能夠快速準(zhǔn)確地識別致命缺陷,是芯片工程師們 30 多年來一直努力解決的問題。Applied Materials 的最新檢測系統(tǒng)就是解決這一挑戰(zhàn)的突破性方法。新系統(tǒng)采用了最先進(jìn)的掃描電子顯微鏡,可幫助識別光學(xué)檢查器發(fā)出的信號,從而對缺陷進(jìn)行分類。新系統(tǒng)每爭取一小時(shí),就可以幫助廠商減少價(jià)值 260 萬美元的產(chǎn)量損失(指晶圓因缺陷芯片而造成的損失的百分比)。

AI 進(jìn)入半導(dǎo)體制造業(yè),怎么做?

據(jù)了解,新檢測系統(tǒng)是 Applied Materials 當(dāng)前運(yùn)行速度最快的機(jī)器。

Keith Wells 稱:

我們相信,這將是業(yè)界最快的高端光學(xué)檢測設(shè)備,速度將提升 3 倍。

這一系統(tǒng)結(jié)合了速度、高分辨率和先進(jìn)的光學(xué)技術(shù),每次掃描都將收集更多的產(chǎn)量關(guān)鍵數(shù)據(jù),決定了是否降低生產(chǎn)速度,并在晶圓存在不同程度風(fēng)險(xiǎn)時(shí)發(fā)出警報(bào),將捕獲關(guān)鍵缺陷的成本降低了 3 倍。

同時(shí),系統(tǒng)允許芯片制造廠商在工藝流程中插入更多的檢查點(diǎn)。大數(shù)據(jù)的可用性增強(qiáng)了“生產(chǎn)線監(jiān)控”,即可在產(chǎn)量偏差發(fā)生前立即檢測偏差、停止晶圓加工以保護(hù)產(chǎn)量的統(tǒng)計(jì)過程控制方法,它將實(shí)現(xiàn)根本原因追溯,加速糾正措施,并恢復(fù)大批量生產(chǎn)。

值得關(guān)注的是,Applied Materials 推出的新一代光學(xué)半導(dǎo)體晶圓檢測機(jī)集成了核心的 ExtractAI 技術(shù)。

該技術(shù)由 Applied Materials 數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā),解決了晶圓檢測中最困難的問題:如何快速、準(zhǔn)確地從高端光學(xué)掃描儀產(chǎn)生的數(shù)百萬信號甚至“噪音”中識別出導(dǎo)致產(chǎn)量下降的缺陷,并把可能出現(xiàn)的問題數(shù)從百萬個減少到一千個。

ExtractAI 將在基于廠商的光學(xué)檢測系統(tǒng)生成的大數(shù)據(jù)與電子束審查系統(tǒng) SemVision 之間建立實(shí)時(shí)連接,電子束審查系統(tǒng)對特定良率信號進(jìn)行分類,通過推斷區(qū)分良率障礙。

而 SemVision 系統(tǒng)是世界上最先進(jìn)、應(yīng)用最廣泛的電子束審查技術(shù),全世界有 1500 個芯片工廠已安裝了該系統(tǒng)。

Keith Wells 表示:

過去五年,晶圓檢測機(jī)的成本不斷上升,行業(yè)希望通過更多的檢查來傳遞更好的經(jīng)濟(jì)價(jià)值信息,而 Applied Materials 正在努力實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。
編輯:lyn

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原文標(biāo)題:美國光學(xué)半導(dǎo)體晶圓檢測機(jī)融合AI、大數(shù)據(jù),運(yùn)行速度提升3倍

文章出處:【微信號:gh_639cc27d0014,微信公眾號:芯片晶圓切割保護(hù)膜】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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