半导体AOI设备的检查原理及算法逻辑

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半导体AOI设备的检查原理及算法逻辑
一、检查原理

• 光学成像与反射信号采集‌
  AOI设备通过光源（如LED阵列）照射被测半导体表面，利用光学透镜和图像传感器（CCD或CMOS）捕获反射光信号，将其转化为数字化的灰阶或RGB色彩数据‌。光源设计直接影响成像质量，例如多角度光源可增强表面缺陷的对比度‌。

• 图像处理与标准化比对‌
  采集到的图像经过预处理（去噪、灰度归一化、色彩校正等），与预设的“标准图像”或设计规则进行对比。标准图像通常基于无缺陷样品或计算机辅助设计（CAD）模型生成‌。

• 缺陷判定逻辑‌
  通过量化检测图像与标准图像的相似度（如归一化灰度相关算法或RGB三基色分析），设定阈值判定缺陷。例如，灰度相关值低于临界值即标记为异常‌。

  
  

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二、算法逻辑

AOI的算法逻辑可划分为以下四个阶段，结合传统图像处理与机器学习技术：

• 图像采集与预处理‌

  
  
  • ‌高分辨率扫描‌：通过多角度光源和镜头组合获取高对比度图像，覆盖半导体表面细微特征‌。
  • ‌数据清洗‌：采用滤波、直方图均衡化等技术消除噪声干扰，优化图像质量‌。
    

• 特征提取与模式分析‌

  
  
  • ‌传统算法‌：包括模板匹配（与标准图像逐像素比对）、边缘检测（识别轮廓异常）、灰度直方图分析（统计亮度分布）等‌。
  • ‌机器学习算法‌：基于深度学习的特征提取，例如利用卷积神经网络（CNN）自动识别复杂缺陷模式‌。
    

• 缺陷分类与判定‌

  
  
  • ‌规则检测（DRC）‌：验证是否符合预设设计规则（如线宽、间距等几何参数）‌。
  • ‌相似度量化‌：通过归一化相关算法计算检测图像与标准图像的差异，结合阈值判定缺陷类型（如短路、污染、焊点异常等）‌。
    

• 结果输出与反馈优化‌

  
  
  • ‌缺陷报告生成‌：统计缺陷数量、位置及类型，生成可视化报告‌。
  • ‌工艺优化支持‌：通过大数据分析缺陷分布规律，辅助改进生产工艺‌。
    
  
  

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三、技术特点

• ‌多技术融合‌：结合光学成像、传统图像处理算法（如灰度相关、模板匹配）和AI技术（如机器学习分类）‌。
• ‌高精度与效率‌：支持微米级缺陷检测，检测速度可达每分钟数百个芯片或PCB点位‌。
• ‌应用场景‌：覆盖半导体制造全流程，包括晶圆检测、封装外观检查、PCB焊点质量验证等‌。