优化晶圆与晶粒检测：高速高精度视觉架构
优化晶圆与晶粒检测：高速高精度视觉架构
半导体行业向更高性能与更小尺寸发展，晶圆与晶粒的缺陷检测在先进封装工艺中日益关键。尤其在5G、人工智能（AI）和物联网（IoT）等高技术应用中，半导体元器件质量要求持续提升，从而对精密检测技术提出更高要求。
晶圆以及晶粒检测目标
在半导体制造过程中，晶圆表面检测和晶粒检测是质量控制的两个重要而又不同的阶段：
晶圆表面检测针对整片晶圆，聚焦于制造过程中产生的宏观缺陷，如污染、划痕、图形错位及结构完整性等问题。视觉检测系统需具备大视场与高速扫描能力，以实现全晶圆表面覆盖。
晶粒检测则专注于单个晶粒的细节分析，着重识别微观缺陷，包括边缘崩裂、切割不良及内部结构异常等。
晶圆与晶粒AOI检测四大核心挑战
CPU处理瓶颈制约高速实时图像处理
晶圆与晶粒检测需处理海量高分辨率图像（通常达2500万像素及以上，每片晶圆需处理数十万张图像），且检测过程需在亚秒级时间内完成，尤其是晶粒检测环节（要求≤0.7秒）。传统基于CPU的系统在此负载下易出现性能瓶颈，导致延迟、吞吐量受限及数据处理效率低下，进而拖慢研发与生产节拍算法僵化与适应性不足
固定算法难以识别不规则或低对比度缺陷，对碳化硅（SiC）、氮化镓（GaN）等具有特殊反射特性的新型材料检测效果欠佳。当晶粒尺寸、材料或结构发生变化时，现有算法的适应性不足，导致检测精度下降且算法迭代周期延长。微观缺陷检测难度攀升
在先进封装工艺中，微裂纹、微小污染等亚微米级表面缺陷的检测愈发困难，尤其当缺陷尺寸接近相机与光学系统的分辨率极限时，漏检风险显著增加。高反射表面检测复杂性
晶圆/晶粒表面及金属层等高反射材质的检测对光学系统提出严峻挑战，常规光学方案易产生误检或漏检，需通过特殊光学设计与算法优化才能实现稳定检测。
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