摘要:半导体产业链包括芯片设计、芯片制造、封装测试等部分,在制造与封装测试环节中,质量检测与良率控制尤为重要,封装测试设备被称作是芯片出货的“包装检验官”。
半导体产业链包括芯片设计、芯片制造、封装测试等部分,在制造与封装测试环节中,质量检测与良率控制尤为重要,封装测试设备被称作是芯片出货的“包装检验官”。而仅靠人工所能发挥的力量极其有限,封测设备要严重依赖机器视觉。机器视觉被认为是工业生产的“眼睛”和“大脑”,然而由于算法复杂、精度高、实时性强等特性,半导体领域中的机器视觉是AI应用中最难突破的领域之一,也被称为是“工业视觉领域的珠峰”。而国内的一家AI公司却敢于挑战珠峰,用智能机器改变这个世界。
目前,聚时科技其自主研发的机器视觉检测系统聚芯2000,已于2019年9月成功上线了中国最大的半导体引线框架制造商——宁波康强电子的生产线,运行效果良好,并获得了企业方的广泛好评。甚至其系统检测准确性等部分指标可达到国外设备的十倍。此举非常具有AI落地指导意义,工业人工智能前景可期。
半导体封装行业撬动百亿级检测市场
近年来,随着摩尔定律的放缓,AIoT、5G终端、高性能计算(HPC)、智能汽车、数据中心等新兴应用正在加速半导体产业供应链的变革与发展,为先进半导体封装测试产业注入新动力。而IC封装技术逐渐从传统封装向先进封装发展,如3D堆叠封装、Fan-out 晶圆级封装、SoC、SiP等。针对不同的封装有不同的工艺流程,而且在封装中和封装后都需要进行相关测试保证产品质量。这另一方面也催生出了巨大的检测设备市场空间。
根据SEMI统计,全球半导体检测设备超过 800 亿元,其中前道量测设备市场规模406亿元左右,后道测试设备399亿元左右。而中国大陆半导体检测设备+服务年需求超过 200亿元,进口替代需求强烈。随着近些年中国大批新建晶圆厂产能的释放,将带来更多的半导体封测的新增需求,前、后道检测设备空间将不断提升。
来源:SEMI,WIND,国金证券研究所
然而半导体封装技术的不断进步和发展,使得器件的集成度越来越高,生产工序越來越复杂,良率变成一大挑战,如SiP封装;并且客户对质量和技术的要求也越来越高,唯有多快好省才能体现竞争力;因此及时有效的缺陷检测对半导体封装越来越重要。但随着待检产品多样性和工艺复杂性的增加,目前已有机器视觉方法无法同步于需求提升的发展,而深度学习极大扩展工业视觉检测的边界。
半导体视觉检测是工业制造中最复杂的机器视觉应用,部分复杂环节,严重依赖人工复检。而将机器视觉应用于工业自动化中,则具有速度更快、准确性更高、成本更低、可重复性以及客观性等优点。
面对百亿级的检测设备市场空间,然而半导体产业中所应用的高端检测尤其是机器视觉系统,包括核心的复杂视觉算法、工业软件、核心设备等一直被国外美日厂商尤其是少数几个半导体行业专用厂商垄断。全球测试机市场空间约为30-35亿美金,市场格局较为集中,主要以Advantest、Teradyne、Xcerra等公司主寻,top2市场份额超过80%。
但越是垄断就越有机遇,作为深耕深度学习和计算机视觉的硬科技AI公司,聚时科技选择发力在AI应用行业中最难的工业,又选择了工业中最难的半导体场景作为突破口,从“垄断”中寻找机遇。成功将深度学习技术应用于工业高端制造,为冰冷的工业机器装上“眼睛”。与时间赛跑,聚时科技正在用最有意思的技术去做最有意义的事情。
聚芯2000已投产数月,AI赋能半导体高端制造
半导体高端制造向来是重兵争夺之地。伴随国产化大潮,近几年国内也有不少企业,投入到半导体的制造与封装检测设备领域。但大部分都没有跳出传统技术范式,仍然是通过数据特征与模版匹配等手段,不但误判率控制难、也无法实现更高形态的缺陷分类。
与一般的AI或计算机视觉创新公司不同,聚时科技致力于打造人工智能的跨界能力、强调产品化落地实践。一群来自贝尔实验室、谷歌大脑、西门子、华为等一流研发机构的“发自内心热爱深度学习”、相信技术改变世界、相信AI改变未来的人,聚集在聚时科技,深耕工业人工智能和机器智能落地,专门解决工业中的难点场景问题。在某种程度上,工业场景越复杂、难度越大,聚时科技产品的AI技术优势越明显。
在半导体封装视觉检测,聚时科技推出了MatrixSemi设备级解决方案。公司研发的深度学习驱动的半导体AOI(自动光学检测)系统——聚芯2000,不仅应用到宁波康强电子的生产线上,帮助客户解决了实际问题,还获得了客户的一致认可。
聚芯2000
聚芯2000是聚时科技研发的国内外首台套半导体AI视觉检测系统设备。他还具有复杂缺陷识别检测的能力,同时具备国外设备所没有的机器学习分类、量化检测、迁移学习的特有功能,能有效实现半导体封测的质量管理闭环。
同时,聚芯2000是基于聚时科技MatrixVision的全深度学习驱动,它涵盖了30多个深度学习模型算法,检测准度取得了颠覆式提高,比目前国外系统提高了10倍,在漏检为0的情况下,误报率由50∼80%降到5%以内;聚芯2000还加入了半导体检测深度学习底层加速技术,可实现TensorFlow/GPU/CUDA的全栈优化加速;它还拥有独有的半导体视觉打光成像方案。
要知道,有效的缺陷检测、缺陷分析、良率控制、良率提升、质量提高、成本控制,每个环节都决定了半导体制造与封测厂商的市场竞争能力,是行业的核心命脉。
而聚芯2000设备支持微米到亚微米级缺陷检测,有效缺陷检测范围包括冲压和蚀刻⼯艺的几⼗种缺陷,适用半导体封测中的高精密视觉检测的多个环节,包括前道/后道工艺、晶圆质量、LED芯片检测、复杂SiP检测。同时为了应对半导体实时性和复杂生产环境要求,聚时科技针对性的研发了AI边缘计算平台,有效提升深度学习速度和生产系统可靠性。
除了半导体检测之外,聚时科技还在光伏新能源、汽车精密制造、重型机械AI控制等领域,实现了众多的工业AI创新落地。针对光伏行业,聚芯正在围绕MatrixSolar来塑造品牌形象。
总体而言,聚时科技的AI检测系统,具有准确率高、误检率低、识别分类快、定位准、AI模型可通用等核心技术优势。同时,基于强大的深度学习技术与产品工程能力,聚时科技创新性的把复杂机器视觉、机器学习分析、大数据分析等进行有效的产品级融合与工程创新,让半导体先进制造与封测环节能更好对接数字化、智能化以及工业4.0的要求,实现更高形态的智能制造。
结语
检测环节是半导体设备领域最有希望实现较高国产化率的环节之一,此次聚时科技的AI产品突破落地,在半导体高端制造领域,给出了较为清晰的路径与答案,非常具有落地价值和指导意义。同时,这也意味着,在半导体先进检测设备领域,我国将进一步摆脱国外技术垄断的限制,半导体高端制造领域的国产智能装备将步入自主可控、快速替代的快车道。未来,聚时科技将继续秉承“智能机器改变世界的理念,立志成为工业机器人领域的世界级AI公司。
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