机器视觉案例 · 半导体检测
用短波红外看见可见光不易呈现的结构
Allied Vision 的 SWIR 成像组合用于晶圆、先进封装和半导体制造检测。波段、照明、校正与算法需要共同设计，才能把微裂纹、材料差异或隐藏结构转成稳定特征。
- 目标
- 晶圆、先进封装、粘接与内部结构
- 波段
- InGaAs 短波红外成像
- 成像方式
- SWIR 面阵或线阵 + 透射/反射/暗场照明
- 结果
- 缺陷定位、分类、报警与质量追溯
现场课题
半导体检测首先要解决“看得见什么”
01部分硅材料、亚表面结构和封装内部特征在可见光下对比不足，需要根据材料透过率选择波段。
02高反射或半透明材料会放大杂散光、饱和、镜头阴影和传感器非均匀性问题。
03即使图像可用，采集带宽、处理延时与缺陷坐标回传仍需适配产线工艺速度。
系统链路
从图像到动作的处理过程
- 01
选波段
根据材料透过率和目标缺陷尺寸选择 InGaAs SWIR 面阵或线阵方案。
→ - 02
建对比
结合透射、反射或暗场照明，把内部结构或缺陷从背景中分离出来。
→ - 03
做校正
先完成 DSNU、PRNU、镜头阴影和坏点等图像校正，再进入测量与算法。
→ - 04
接产线
把匹配、测量或 AI 分割结果接入缺陷坐标、报警和批次追溯流程。
方案细节
SWIR 相机与工具方向
- 紧凑面阵
- Alvium SWIR 为 29 mm × 29 mm，支持 Sony IMX99x SenSWIR 与 USB3、GigE、5GigE、MIPI 等接口。
- 工业面阵
- exo SWIR 为 50 mm × 50 mm 工业结构，基于 Sony IMX990/991 SenSWIR InGaAs，提供 USB3 与 GigE。
- 线扫 SWIR
- allPIXA SWIR 提供 512 或 1024 像素 InGaAs 线阵，行频最高 40 kHz，并集成 DSNU、PRNU、LUT/Gamma 校正。
- 软件能力
- eVision 工具可支持几何匹配、亚像素测量、微弱缺陷检测与训练式分割、定位、分类。
项目验证
SWIR 项目应在样品阶段先完成这些工作
01用真实晶圆和封装样本验证波段与照明，而不是只依据材料名称选相机。
02用标准片或已知缺陷片评估最小可检特征、误检率与重复性。
03对高反射/半透明样品测试杂散光、饱和与非均匀性校正。
04在工艺速度下验证传输、处理与缺陷坐标回传精度。