康耐视结合机器视觉硬件，半导体视觉检测正在重新定义“看见”

半导体制造的“观察难度”，正在升级

从“看见缺陷”到“解析微小变化”

亚微米级缺陷，如何才能检得更精准？

不一定。

在晶圆检测中，影响检出结果的不只是倍率，还包括光学分辨率、系统像素精度、图像对比度与全视场表现。

解决思路：

从镜头选型、波长匹配与色差控制入手，让微小缺陷形成更稳定的图像特征。

资料里继续看：

0.55μm特征为何仍能被检出？切换不同波长后，图像清晰度会发生什么变化？

微小缺陷检测，不只取决于“是否清晰分开”。

从“参数匹配”到“系统匹配”

参数更高，成像就一定更好吗？

未必。

镜头设计、制造公差与边缘视场表现，都可能造成“参数相近，效果不同”。因此，项目前期实测比单纯比较参数更重要。

解决思路：

从单项参数对比，转向协同验证光源、镜头、相机与完整视场的成像效果。

资料里继续看：

为什么NA更高，边缘视场的表现反而未必更好？物镜要如何更好地匹配大靶面相机？

参数表通过之后，还要让整个视场通过。

从单一检测到复杂制造协同

从引线键合到2.5D、3D封装，视觉系统还需兼顾多视野、精准定位、抗振、温漂与亚像素处理

解决思路：

上下双视野、多相机棱镜等定制光学方案与视觉方案，可以满足多样且复杂的应用场景。

资料里继续看：

在200—300℃环境与数十纳米级定位要求下，视觉系统如何保持稳定？

抗振｜双视野｜高精度协同

从三重升级，到具体应用

在半导体制造现场，“看见”后还需要转化为识别、测量、定位与缺陷判断：

晶圆字符识别

通过灵活照明、OCR与DataMatrix代码读取技术，应对反光背景及退化标记。

探针标记分类

利用图案匹配技术，识别探针标记的形状、尺寸与位置，辅助提升测试可靠性。

WLCSP侧壁微裂纹检测

利用AI区分微裂纹与正常结构层线，应对低对比度和复杂背景。

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