VISION/딥러닝 활용한 반도체 DEFECT 모니터링 S/W 구축

목적 :
반도체 Track 장비 반송 Arm이 Wafer를 이동시키는 구간에(Out Stage) CIS(Contact Image Sensor)를 장착하여 Wafer Defect Image를 취득하고, 취득된 Image를 Deep Learning Software와 FDC를 연동 활용하여, 사람의 눈으로 판별이 어려운 Wafer Defect 검출과 불량 검출 즉시 후속 Wafer불량이 발생하지 않도록 공정진행 중지가 가능하다.

문제 현황 :
- 반도체 공정에서 Pattern생성을 을 위한 사전 공정인 Photo Resist 도포 및 Pattern Develop을 진행하는 Track에서 Bake불량, Coating불량, Develop불량 또는 Pattern 생성 공정인 Exposure 장비의 Defocus 발생으로, 낱장 또는 대량의 Wafer Rework, Wafer Scrap 이 발생되고 있다.
* Photo 공정에서 각종 불량 발생 시 Macro 장치 또는 Inspection 장치를 통해 불량 검출을 할 수 있다. 다만, 양산 FAB 특성상 Wafer 제조장비에서 진행된 모든 Wafer 를 전수검사할 수 없고, Wafer 전수검사를 할 경우 양산 FAB은 생산성 저하가 됨으로, 낱장 Wafer 검사를 진행하여 계측장비 Bottleneck 을 최소화하고 생산성을 높이고 있어 공정 문제가 발생할 경우 불량 검출이 되지 않거나, 계측검사를 하지 않고 다음 공정으로 넘어가 대형 공정 사고의 주원인이 된다.