全球半導體制造產能正在不斷擴大。然而，該行業的生產工藝復雜，包含1000多個不同步驟，因此生產能力的發展同樣復雜而精細。所以，半導體行業需要既能快速實施和調整、又能提高生產效率的技術。機器視覺正是其中的一項重要技術。

機器視覺技術的主要優勢在于可以自動化、高精度地執行半導體制造中眾多必要的檢測和校準流程。使用機器視覺軟件可提升半導體制造的各個工藝步驟的效益，對半導體工廠生產帶來了質的改變。

圖1：機器視覺以最高精度支持半導體生產

用于半導體制造的強大機器視覺技術

幾乎在所有半導體生產場景中，都有至少一個步驟需要對產品進行功能或外觀缺陷檢查。在高度自動化的生產環境中，與人工檢查相比，使用機器視覺檢查具有諸多優勢：機器視覺檢查速度更快、結果客觀且可重復，而且檢查質量不會因疲勞或任務單調乏味而降低。異常值檢測等深度學習技術也適用于這一目的。例如，它可以實現自動表面檢查，檢測并分割缺陷。

質量檢查必須同時檢查尺寸精度和缺陷。機器視覺可以沿著線段或圓弧，在幾毫秒內對邊緣進行亞像素精度的測量。配合2D測量技術，還可以檢查特定幾何形狀的物體。此外，還有一些3D測量方法，包括使用視差圖像、距離圖像或通過各種方法重建3D表面坐標。

尋找對象也很重要。最重要的是，使用亞像素精度的基于形狀的匹配。該技術能夠實時準確、穩健地發現物體。即使它們被旋轉、縮放、透視扭曲、局部變形、部分覆蓋或位于圖像之外，該功能仍然有效。

不同工藝步驟中的機器視覺技術

如上所述，半導體生產中有許多工藝步驟。下面將以一些流程為例，同時說明機器視覺如何提供支持。

切割是一種精密加工，其使用機械切割或激光將晶圓分成單獨的芯片。機器視覺支持操作員在機器中設置晶圓。必須對每種晶圓類型再次執行此操作，因為必須知道晶圓的尺寸才能進行設置。例如，可以使用快速傅立葉變換來確定尺寸。這顯著簡化了設置并降低了操作錯誤的風險。隨后，當切割模具時，可能會發生邊緣處出現破裂等情況。在這里，工業圖像處理可以支持使用深度學習方法的異常檢測。只需一些“好的圖像”，就可以訓練強大的機器視覺軟件來可靠地檢測模具的任何損壞，即異常情況。

封裝：制造成品芯片的最后步驟

圖2：在封裝過程中，芯片被放置在塑料外殼中，并使用粘合工藝設置接觸點。

除了質量檢查外，機器視覺可以有效提供支持的另一項應用是尋找并對齊晶圓和芯片。在這項應用中，基于形狀的亞像素準確匹配技術大顯身手。這項技術能夠準確可靠地對物體進行實時檢測。即使在物體旋轉、縮放、視角扭曲、局部變形、部分遮擋或超出圖像之外等情況下，也能正常檢測。

體現這項技術附加價值的一個例子是封裝生產步驟，即將芯片封裝在塑料外殼中。首先，要將單個裸片插入外殼。然后，通過幾個步驟將它們連接到相應封裝的相關觸點上。為了讓后續加工順利進行，在封裝內精確定位芯片是一個關鍵步驟。對此，基于形狀的匹配方法非常適合。在實踐中，通過CAD數據等方式訓練模具模型。通過將訓練數據與原始圖像相匹配，可以定位模具并計算出其在塑料外殼中的位置，以方便后續加工的進行。

上述生產步驟說明了機器視覺的附加價值。此外，作為“半導體生產之眼”，機器視覺技術貫穿了整個工藝鏈。特別是在質量保證和包裝環節，高性能機器視覺軟件可為高效生產作出重要貢獻。

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圖3：使用亞像素邊緣檢測對芯片上的接觸點（焊盤）進行高精度測量。