Confovis erweitert sein Produktportfolio mit dem WAFERinspect AOI

Erkennung von Defekten bis in den sub-µ Bereich dank eines neuen Ansatzes

Für die Defekterkennung nutzt das Confovis WAFERinspect AOI aktuelle Computer–Architektur (Arbeitsspeicher mit 1 TB), um Golden Samples (mit einer Größe von bis zu 500GB) im Arbeitsspeicher mit dem aktuellen Defektscan in Echtzeit zu vergleichen. Die Defekterkennung erreicht dabei eine Geschwindigkeit von bis zu 25 FPS, da Zugriffszeiten auf die SSD Festplatte als limitierende Größe entfallen. Im Vergleich zu derzeit etablierten Standardsystemen ermöglicht das Confovis System bei identischer Prozesszeit eine wesentlich höhere Auflösung, wodurch selbst kleinste Defekte von ein Größe bis zu 0,1 µ/px in verschiedensten Oberflächen und Prozessschritten im Front-End oder Back-End detektiert werden.

Flexibilität bei der Umsetzung

Je nach Anwendungsfall kann der gesamte Wafer oder einzelne Chips als „Golden Sample“ für einen Die-by-Die oder Reticle-by-Reticle Defektscan angelernt werden. Die Klassifizierung der Defekte muss nicht während des Einrichtens erfolgen, sondern kann nachträglich anhand der gefundenen Defekte durchgeführt werden.

Die Defekterkennung und -auswertung wird gemeinsam mit dem Partner NeuroCheck, einem führenden Anbieter für industrielle Bildverarbeitung, umgesetzt. Genutzt wird ein mehrstufiges Verfahren, welches auch gegenüber Kontrastwertänderungen sehr robust ist. Wesentlicher Vorteil der NeuroCheck Defekterkennungs-Software ist die flexible Anpassung der Prüfprogramme an Veränderungen im Produktionsprozess, sodass Modifikationen im Programm nicht erforderlich sind. Stattdessen können Analysetools als Funktionsblock im Programmablauf ergänzt werden, was eine einfache iterative Anpassung der Prüfprogramme an die zu findenden Defekte über die GUI ermöglicht. Zudem können alle Änderungen – inklusive des Trainings des Klassifikators – offline und lokal beim Anwender erfolgen. Somit ist es für eine Erweiterung der Defekterkennung nicht erforderlich, sensible Daten in eine Cloud zu übertragen.

Künstliche Intelligenz für anspruchsvolle Defekte

Die Defekt-Klassifizierung erfolgt mittels künstlicher Intelligenz (KI) in Verbindung mit den zuvor erzeugten Merkmalen der Defekte (wie Anzahl der Pixel, Aspektverhältnis, etc.). Grundlage hierfür ist eine Datenbank, welche durch, die im Scan gefundenen, Defekte automatisch gefüllt wird. Vom Nutzer müssen dabei einzig Kategorien erzeugt und Defekte entsprechend einsortiert werden. Anschließend wird der neuronale Klassifikator trainiert und angelernt. Auch können Rückweisungsschwellen für die einzelnen Klassen festgelegt werden, wodurch insbesondere während der Ramp-Up Phase sichergestellt wird, dass kein Defekt unerkannt bleibt.

Bei sehr kleinen Defekten (0,1 µ/px) ist es dank der sich schnell entwickelnden Rechnertechnologie möglich die Defekte ausschließlich mit neuronalen Netzen zu identifizieren und klassifizieren. Vorteile ergeben sich durch die KI-Algorithmen immer dann, wenn die Defekte mit den klassischen Methoden (z.B. Golden-Sample) nicht robust erkannt werden können. Beispielsweise bei Defekten auf nicht wiederkehrenden Strukturen oder falls diese wechselnde Ausprägungen aufweisen – wodurch Kontrastunterschiede zu Pseudodefekten führen können.

Konfokale 3D-Messungen für eine weiterführende Analyse der Defekte

Reichen die Möglichkeiten der Defekterkennung in 2D nicht aus, um spezifische Defekte (z.B. bei Linsen Arrays oder Copper Pillars) zuverlässig zu finden, besteht zusätzlich die Möglichkeit einer weiterführenden 3D-Defektanalyse mit dem WAFERinspect AOI. Mit dem patentierten konfokalen 3D-Messverfahren (Structured Illumination Microscopy) von Confovis können so Arrays flächig und vertikal im Nanometerbereich auf die gewünschte Merkmalsausprägung analysiert werden. Auch Bumps können auf Defekte untersucht und wenn erforderlich komplett 3D vermessen werden.

Die 3D-Analyse erfolgt automatisiert und direkt nach der Defekt-Klassifizierung, wobei entweder alle Defekte oder lediglich vom Nutzer einstellbare Kriterien in 3D gemessen werden können. Mit dem Confovis WAFERinspect AOI werden so Kratzer, Partikel und andere in 2D gefundene Defekte (z.B. feinste Spannungsrisse) mit nur einem System messbar. Die Kombination von 2D-Inspektion und 3D-Messungen ermöglicht insgesamt eine umfangreichere Bewertung der Defekte.

Ein Messsystem für Defektinspektion und Metrologie

Neben der Defekterkennung ist das Confovis WAFERinspect AOI ein hochauflösendes 2D-/3D-Messsystem. Die konfokalen 3D-Messungen erfolgen typischerweise in zwei Sekunden (120 Messebenen mit einem z-Bereich von 20 µ und einer Genauigkeit von