項目背景

國內頭部半導體材料廠，專注于半導體硅片及其延伸產業(yè)領域的研發(fā)和制造，堅持以創(chuàng)新驅動發(fā)展，為全球客戶提供全產品解決方案。

項目挑戰(zhàn)

眾所周知，硅片是生產集成電路、分立器件、傳感器等半導體產品的關鍵材料，是半導體產業(yè)鏈基礎性的一環(huán)。但在硅片生產過程中，伴隨復雜工藝流程產生的缺陷種類多且復雜，多數工廠采用人工目檢方式進行外觀檢測，而人工目檢會隨著產能的提升和工藝能力要求的提高產生諸多弊端：

判定標準不統(tǒng)一，檢測效率低下

質檢人員流動性大，培訓周期長

無留檔記錄，無法追溯歷史數據

缺陷種類多，無法量化缺陷統(tǒng)計數據

無法實時監(jiān)控和反饋數據，缺少工藝異常鎖定功能

實施方案

格創(chuàng)東智結合硅片材料廠生產工藝以及產品特點，推出了ALIOTH系列的S800P產品，該產品專門針對硅片在酸腐、多晶、背封、去邊等不同工藝過程中的各類缺陷進行自動化檢測、分類、統(tǒng)計；通過CV+AI復合算法，極大提升缺陷檢出的準確率，改善硅片在生產過程中的質量控制，同時協(xié)助工廠實現降本增效。

1）產品外觀缺陷檢測：通過機器視覺獲取產品表面特征圖像，對圖像中的缺陷進行精準定位抓取，并進行精準識別與分類；

2）數據統(tǒng)計分析：分析產品缺陷分類占比，準確定位缺陷位置信息，有效識別生產工藝改善方向；批量統(tǒng)計分析缺陷變化規(guī)律，定位缺陷產生原因及工藝，實時檢測設備及工藝性能波動情況；結合生產過程中出現的缺陷數據和趨勢信息，對改善制造工藝、優(yōu)化生產流程進行缺陷根因分析；

3）自適應缺陷識別：通過自適應成像配置調節(jié)及多種成像方式，結合無監(jiān)督遷移學習的人工智能算法，對新形態(tài)缺陷不論大小以及形態(tài)均實現自適應缺陷檢出。并配合自動化質量監(jiān)控對設備問題進行報警。

項目成果

該企業(yè)結合客戶質量控制需求，通過ALIOTH-S800P AOI外觀缺陷檢測設備，替代傳統(tǒng)人工目檢，在硅片生產工藝過程中進行外觀檢測，實現了缺陷的自動化檢測、分類、統(tǒng)計以及等級劃分，極大地提升了檢測效率及準確率。

1、人力投入降低80%

通過自動化檢測設備替代原有人工目檢，10秒檢測一塊硅片，檢測效率大幅提升，滿足高產能生產需求；1個人可以同時維護多臺設備，大幅降低了人力投入，同時縮短了人工培訓周期。

2、缺陷檢測準確率高達99%

通過自適應高分辨率成像穩(wěn)定獲取產品圖像特征，并結合機器視覺建立統(tǒng)一的缺陷檢測規(guī)范，有效提升了產品缺陷檢測的穩(wěn)定性以及準確性。

3、出貨良率提升20%

在進行缺陷檢測的同時，進行大量數據統(tǒng)計分析，有效識別前段工藝生產問題及改善方向，進而促進生產工藝優(yōu)化，結合精準的產品等級劃分，促使產品出貨良率提升。