적용 사례
- 다이·웨이퍼의 가는 선, 정상 패턴과 크랙을 어떻게 구분할까요?
반도체 · 다이·웨이퍼 크랙 검사
크랙은 놓치고,
정상 패턴은 불량으로 잡힌다면
다이와 웨이퍼의 가는 선을 구분하려면, 선이 잘 보이는 것만으로는 부족합니다. 코어이미징은 결함이 드러나는 촬영 조건과 정상 구조를 구분하는 판정 방법을 함께 검토해, 미검과 과검을 줄이기 위한 검사 구성을 제안합니다.
민감도를 높였더니,
정상 배선까지 잡히나요?
균열을 놓치지 않으려고 검사 민감도를 높이면 배선 경계와 가공 흔적까지 불량으로 잡히기도 합니다. 반대로 기준을 느슨하게 하면 옅은 균열이 검사망을 빠져나갈 수 있습니다. 재검과 불필요한 불량 처리가 늘어나는 이유입니다.
검사를 어렵게 만드는 세 가지 요인입니다.
- 01정상 패턴과 닮은 결함
배선·가공 흔적과 균열이 모두 가는 선으로 보입니다.
- 02반사에 따라 달라지는 대비
조명 방향과 표면의 반사 상태에 따라 선이 잘 보이기도, 묻히기도 합니다.
- 03표면 아래의 관찰 한계
내부로 이어진 균열의 범위는 가시광 영상만으로 확인하기 어렵습니다.
정상 구조와 균열의 차이가
영상에 남도록 촬영해야 합니다.
빛으로 구분하기
배선의 반사는 줄이고,
표면 손상이 만드는 차이를 찾습니다
반사광이 강한 표면에서는 밝은 배선이 가는 결함을 가릴 수 있습니다. 이때 조명의 밝기만 올리기보다 빛이 들어오는 각도와 방향을 바꿉니다. 비스듬히 비춘 빛의 정반사는 카메라 밖으로 보내고, 손상 부위에서 흩어지는 빛을 받는 암시야 조건을 시험하는 방식입니다.
같은 위치를 여러 방향에서 촬영합니다
균열 방향에 따라 한쪽 조명에서는 선이 약하게 보일 수 있습니다. 명시야와 방향별 사광을 비교해 정상 구조와 결함의 밝기 차이가 안정적으로 유지되는 조건을 찾습니다.
카메라 해상도와 촬영 속도를 함께 맞춥니다
최소 결함 크기와 시야를 기준으로 카메라·렌즈를 선정합니다. 이어 노출 시간, 조명 펄스, 이송 속도를 맞춰 정지 샘플에서 보이던 선이 실제 검사 속도에서도 남는지 확인합니다.
코어이미징은 정상·불량 샘플의 조명별 영상을 비교해, 필요한 결함 대비와 장비 공간·택타임을 함께 고려한 광학 구성을 제안합니다.
정상 패턴과 구분하기
다이의 위치를 맞춘 뒤,
원래 없던 선을 추립니다
배선과 스크라이브 경계처럼 반복되는 구조는 양품 기준과 대조할 수 있습니다. 다만 다이가 조금만 회전하거나 초점이 달라져도 정상 배선의 가장자리가 결함처럼 남습니다. 위치·회전·초점 차이를 먼저 관리하고, 정렬된 영상에서 추가되거나 달라진 선을 결함 후보로 추립니다.
이후에는 선의 모양뿐 아니라 보호 영역 침범 여부, 에지와의 연결, 조명별 관찰 결과를 품질 기준과 대조합니다. 스크라이브 영역을 통째로 제외하거나, ‘직선이면 정상’으로 정하면 실제 균열을 놓칠 수 있습니다. 스크래치도 위치와 손상 정도에 따라 별도 불량이 될 수 있으므로 크랙과 구분해 기준을 정합니다.
표면 아래까지 확인하기
표면 영상에 없는 균열은
촬영 방식부터 바꿉니다
검사 대상이 실리콘 내부로 이어진 균열이라면 표면 조명만 바꿔서는 부족할 수 있습니다. 코어이미징은 실리콘을 투과할 수 있는 파장대의 SWIR 카메라·렌즈·광원 조합을 별도로 검토합니다.
투과 영상은 두께와 도핑, 금속 배선·적층 구조, 테이프와 뒷면 상태에 영향을 받습니다. 먼저 해당 시료에서 필요한 면까지 빛이 통하고 균열 대비가 나오는지 시험합니다. 측벽을 직접 볼 수 있다면 측면 촬영도 비교합니다.
표면 검사로 충분한지, 측면이나 내부 관찰이 더 필요한지를 샘플에서 확인한 뒤 필요한 촬영 구성을 좁힙니다.
복잡한 정상 변동 다루기
영상에 차이가 확보됐는데도
과검이 남는다면, AI를 비교합니다
품종과 공정에 따라 정상 패턴의 변화가 커서 단순한 비교 규칙으로 구분하기 어렵다면 AI 검사를 검토합니다. 가는 결함의 위치까지 찾아야 하는 경우에는 영역 분할을, 잘라낸 검사 영역의 종류를 나누는 경우에는 분류를 비교할 수 있습니다. 영상 축소 과정에서 가는 선이 사라지지 않도록 입력 크기도 함께 봅니다.
학습에는 양품만이 아니라 스크래치, 판정이 확인된 크랙, 판단이 어려운 경계 샘플을 구분해 준비합니다. 학습에 쓰지 않은 샘플과 다른 로트에서 놓친 불량, 불량으로 잡은 양품, 처리 시간을 각각 확인해야 현장 적용 여부를 판단할 수 있습니다.
| 검토 목적 | 제품 후보 | 선정 시 확인할 내용 |
|---|---|---|
| 고해상도 표면 촬영 | Allied Vision hr65MCX12 | 최소 결함 크기, 시야, 렌즈 해상력과 촬영 속도 |
| SWIR 촬영 | Allied Vision Goldeye Pro G5-530 VSWIR TEC1 | 시료 투과성, 사용 파장, 광학계와 광원 접근 공간 |
| AI 학습·장비 적용 | 뉴로클 Neuro-T / Neuro-R | 대표 샘플과 라벨, 모델 평가 및 검사 장비 연동 |
| AI 영역 분할·분류 | 유레시스 Open eVision EasySegment / EasyClassify | 결함 위치 검출 또는 영역별 분류, 기존 검사 SW와의 연계 |
뉴로클과 유레시스는 기존 개발 환경과 평가 결과에 따라 비교하는 대안입니다. 위 제품은 검토 후보이며, 특정 시료에서 성능이 확인된 조합을 뜻하지 않습니다.
어떤 촬영 구성과 판정 방법이 필요한지 제안합니다
코어이미징은 현재 검사의 병목이 촬영에 있는지 판정에 있는지부터 함께 살펴봅니다.
- 촬영 조건: 정상 패턴과 결함을 구분할 수 있는 조명·렌즈·카메라 후보
- 검사 범위: 표면 검사로 가능한 범위와 측면·내부 관찰이 필요한 영역
- 판정 방식: 기준 패턴 비교와 AI 중 평가할 방법, 필요한 샘플과 확인 항목
- 장비 적용: 목표 택타임, 인터페이스, PC·GPU 및 기존 검사 소프트웨어와의 연결 조건
현재 영상에서 가장 구분하기 어려운 선을 보내주세요.
정상·결함 의심 영상과 검사할 면, 최소 결함 크기, 목표 택타임을 알려주시면 촬영 조건과 판정 방법의 검토 방향을 제안하겠습니다.
이 글은 다이·웨이퍼 크랙 검사 구성을 설명하는 솔루션 검토 사례입니다. 실제 고객의 양산 도입 결과나 검출률을 제시하는 자료는 아닙니다. 원리 그림은 코어이미징 콘텐츠용 설명 도식입니다.