Optimizing Wafer and Die Inspections: High-Speed, High-Precision Vision Architecture

• 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。

1. 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

2. 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。

3. 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。

4. 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。

赋能下一代半导体检测

要充分释放高性能图像传感器技术的潜力，与优质相机制造商合作至关重要。在不过度设计的前提下，选择经验证的高性能光学系统并完成系统验证同样重要。更关键的是，通过将前端图像采集系统与高性能后端视觉处理架构深度集成，可为下一代半导体检测奠定坚实的技术基础。

优化AI推理性能

AI模型已广泛用于提升缺陷检测的精度和速度，而推理性能优化成为新的技术挑战——需在确保结果快速稳定的同时，避免对无关数据做无效计算。通过智能相机和图像采集卡实现前端数据过滤，仅将有效图像区域或缺陷特征传输至CPU/GPU进行处理，可显著提升AI模型运行效率。高量子效率相机捕获的高质量图像，也为AI模型提供了更可靠的输入数据，大幅降低误报率。

模块化与可扩展系统设计

该架构设计充分满足先进封装领域对灵活性与可扩展性的更高要求。原始设备制造商（OEM）可针对工艺变更快速适配算法模块，在晶圆前道、中道晶粒贴装、后道封装等不同环节部署差异化图像处理逻辑，而无需改动核心系统架构。高性能光学系统与智能预处理模块的集成设计，既解决当前检测难题，更为未来系统升级预留扩展空间。

在半导体制造竞争日益激烈的今天，提升良率并缩短产品上市周期是核心竞争优势。本方案通过边缘计算架构、优化光学系统与高质量成像技术的协同创新，有效破解晶圆/晶粒AOI检测的基础性技术挑战。

通过将图像预处理下沉至相机与图像采集卡层级，并配套高量子效率成像与专业照明方案，实现了检测精度与速度的完美平衡。该集成化解决方案不仅强化了微观缺陷的检测能力，更提升了整体系统性能，为半导体制造商构建了可靠、高效且面向未来的AOI检测基础设施。