웨이퍼 및 다이 검사 최적화: 고속·고정밀 비전 아키텍처
반도체 산업이 고성능·초소형화 시대로 진입함에 따라, 고급 패키징 공정에서의 웨이퍼 및 다이 결함 검사는 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 특히 5G, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)과 같은 첨단 응용 분야에서는 반도체 부품의 품질 기준이 더욱 까다로워지며, 이에 따라 정밀 검사 기술에 대한 요구도 한층 높아지고 있습니다.
웨이퍼 및 다이 검사 대상
반도체 제조에서 웨이퍼 표면 검사와 다이 검사는 모두 중요하지만 서로 다른 품질 관리 단계입니다.
웨이퍼 표면 검사는 오염, 스크래치, 패턴 불일치, 구조적 손상 등 제조 공정 중 발생하는 거시적 결함을 중심으로 전체 웨이퍼를 검사합니다. 이 단계에서는 웨이퍼 전면을 빠르고 정확하게 커버하기 위해 넓은 시야각과 고속 스캔이 가능한 비전 시스템이 필요합니다.
다이 검사는 개별 다이에 대한 정밀 분석에 중점을 두며, 엣지 결함, 불량 다이싱, 내부 구조 이상과 같은 미세한 결함을 검사합니다.
웨이퍼 및 다이 AOI 검사의 6가지 주요 과제
CPU 과부하 및 시스템 병목 현상 고정밀 검사는 25MP 이상의 고해상도 이미지를 처리해야 하며, 웨이퍼 또는 다이 하나당 수십만 장의 이미지가 생성될 수 있습니다. 기존의 CPU 기반 처리 아키텍처는 이러한 요구를 감당하지 못해 시스템 지연이나 성능 한계에 직면하는 경우가 많습니다.
실시간 요구 사항 및 제한된 처리 속도
웨이퍼와 다이 검사는 극도로 짧은 시간 내에 완료되어야 하며, 특히 다이 검사의 경우 전체 이미지 처리 과정을 0.7초 이내에 마쳐야 합니다. 이미지 처리 속도가 느릴 경우, 생산 라인의 흐름을 저해하고 전체 공정 효율성을 떨어뜨릴 수 있습니다.
고정 알고리즘 기반 검사의 정확도와 유연성 한계
고정형 알고리즘은 불규칙하거나 명암 대비가 낮은 결함을 감지하는 데 한계가 있으며, 반사 특성이 독특한 실리콘 카바이드(SiC), 갈륨 나이트라이드(GaN) 같은 특수 소재 처리에도 어려움을 겪습니다. 다이의 크기, 재료, 구조가 바뀔 경우 기존 알고리즘은 신속하게 대응하지 못해 검출 정확도가 낮아지고 개발 기간도 지연될 수 있습니다.
대용량 이미지 데이터의 비효율적인 처리
대용량 이미지 데이터는 효율적인 저장, 전송, 전처리가 필요합니다. AI 기반 AOI 시스템은 학습과 반복을 위해 대량의 라벨링된 데이터가 필요합니다. 효율적인 데이터 처리 워크플로우가 없으면 개발 속도와 실제 생산 적용에 큰 영향을 미치게 됩니다.
미세 결함 검출의 어려움
고급 패키징 공정에서는 마이크로 크랙이나 오염과 같은 미세 표면 결함을 검출하는 것이 점점 더 어려워지며, 특히 결함 크기가 카메라 및 광학계의 해상도 한계에 가까워질수록 그 어려움은 더욱 커집니다.
고반사율 표면 검사의 복잡성
웨이퍼 및 다이 표면, 금속층과 같은 반사면은 표준 광학 장비로 검사하기 어려우며, 이로 인해 결함을 놓치거나 오검출되는 경우가 자주 발생합니다.
엣지 : 보다 효율적인 비전 프로세싱검사 아키텍처 구축
이러한 문제를 본해결하기 위해, 당사는 데이터를 카메라와 프레임 그래버 등 엣지 단에서 처리하는 새로운 비전 아키텍처를 제안합니다. 원 데이터를 실시간으로 선별·필터링하여, 가치 있는 정보만을 남기고 불필요한 데이터를 줄여 효율성과 속도를 동시에 높입니다.
CPU 부하를 줄이기 위한 알고리즘이 내장된 맞춤형 카메라
렌즈 왜곡 보정, HDR, 플랫 필드 보정(FFC), 오토포커스, 배경 제거 등 주요 전처리 기능이 카메라 내부의 FPGA에 내장되어 있어, 이미지가 CPU에 도달하기 전 단계에서 실시간으로 처리됩니다. 이로 인해 시스템 부하를 획기적으로 줄이고, 검사 속도와 실시간 처리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

알고리즘 유연성을 위한 프로그래밍 가능한 프레임 그래버
더 복잡하거나 리소스를 많이 소모하는 알고리즘의 경우, 프로그래밍 가능한 프레임 그래버가 이미지 스티칭, 포커스 스태킹 등 고급 전처리 기능을 유연하게 구현할 수 있는 최적의 플랫폼을 제공합니다. 또한 VisualApplets과 같은 그래픽 기반 프로그래밍 도구를 활용하면 개발 속도와 검증 효율을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.
고품질 광학 시스템: 검사 정확도의 핵심
고반사 웨이퍼 및 다이 표면에 존재하는 미세한 스크래치, 크랙, 오염을 정확하게 식별하기 위해서는 광학 구성과 센서 선택이 중요하며, 이 두 요소는 이미지 품질에 결정적인 영향을 미칩니다.

고급 조명 및 광학 설계
가변 조리개식 텔레센트릭 렌즈와 동축 조명은 평행광 기반 설계를 통해 산란광 간섭을 최소화하며, 검사 정밀도를 크게 향상시킵니다. 이 조합은 반사율이 다른 다양한 소재에도 최적의 조명 환경을 제공해, 중요한 결함을 놓치지 않고 정확하게 검출할 수 있도록 지원합니다.
광학 전문가와 상담하기높은 양자 효율 이미징
25MP 해상도 카메라 중 Basler의 ace 2 V 25 MP 카메라 는 업계 최고 수준의 양자 효율을 갖추고 있어, 고속·저조도 환경에서도 더 많은 광자를 포착하여 명암비가 뛰어난 이미지를 제공합니다. 덕분에 조도가 낮거나 대비가 미묘한 조건에서도 웨이퍼 및 다이의 미세 결함을 한층 정확하게 검출할 수 있습니다. 고양자 효율 센서와 고성능 조명 시스템의 조합은 정밀 결함 검출을 위한 강력한 하드웨어 기반을 완성합니다.
데모 요청하기차세대 반도체 품질 검사를 혁신하는 새로운 기술력
고성능 이미지 센서 기술의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 우수한 품질의 카메라 제조업체와 협력하는 것이 필수입니다. 과도한 설계를 피하면서도 적합한 고성능 광학 시스템을 선택하고 테스트하는 것도 그에 못지않게 중요합니다. 마지막으로, 전면 이미지 획득 시스템과 강력한 후면 비전 처리 아키텍처를 효과적으로 통합하는 것이 차세대 반도체 검사를 위한 견고한 기반을 마련해 줍니다.
AI 추론 성능 최적화
AI 모델은 결함 검출의 정확도와 속도를 향상시키기 위해 널리 활용되고 있습니다. 다음 과제는 추론 성능을 높이는 것으로, 불필요한 데이터 처리 없이 더 빠르고 안정적인 결과를 도출하는 것입니다. 스마트 카메라와 프레임 그래버를 활용해 전면에서 데이터를 필터링하면, 관련 있는 이미지 영역이나 결함 특징만을 CPU나 GPU로 전달할 수 있어 AI 모델의 효율성이 향상됩니다. 또한, 고양자 효율 카메라가 촬영한 고품질 이미지는 AI에 더 신뢰할 수 있는 입력값을 제공하여 오검출률을 크게 줄여줍니다.
유연한 확장이 가능한 모듈형 비전 시스템 설계
이 아키텍처는 유연성과 확장성이 필수적인 차세대 고급 패키징 비전 검사 요구를 완벽히 충족합니다. OEM은 핵심 시스템을 변경하지 않고도 공정 변화에 따라 알고리즘 모듈을 빠르게 조정할 수 있으며, 웨이퍼 전공정부터 다이 어태치, 후공정 패키징까지 각 단계별로 최적화된 이미지 처리 로직을 손쉽게 배포할 수 있습니다. 고성능 광학 시스템과 스마트 전처리 기능의 통합은 현재의 기술 과제를 해결하는 데 그치지 않고, 미래형 시스템 업그레이드까지 유연하게 대응할 수 있는 기반을 제공합니다.
비전 엔지니어에게 문의하기요약: 정확성과 속도의 완벽한 균형
경쟁이 날로 치열해지는 반도체 제조 시장에서, 수율 향상과 제품 출시 기간 단축은 곧 경쟁력을 의미합니다. 당사의 솔루션은 엣지 프로세싱, 최적화된 광학 시스템, 고해상도 이미징 기술을 결합하여 웨이퍼 및 다이 AOI 검사에서의 핵심 과제를 효과적으로 해결하며, 고객의 생산성과 품질 경쟁력을 동시에 높여드립니다.
이미지 전처리를 카메라와 프레임 그래버로 이전하고, 고양자 효율 이미징 및 특수 조명과 결합함으로써 정밀성과 속도의 완벽한 균형을 달성할 수 있습니다. 이러한 통합 접근 방식은 미세 결함 검출 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 시스템 전체 성능을 끌어올려, 반도체 제조업체에 신뢰할 수 있고 효율적이며 미래 지향적인 AOI 검사 기반을 제공합니다.
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