在全球数字化转型的浪潮中，半导体技术作为现代信息产业的基石，正推动着智能设备、人工智能、物联网等前沿领域的蓬勃发展。本文将聚焦高精度视觉检测与智能制造质检两大核心应用场景，通过详实的技术数据支撑，深入剖析前沿检测原理，结合典型案例分享，全面展示机器视觉技术如何助力半导体制造，开启精密检测新时代。
1 高精度视觉检测
市场需求
精度升级需求：随着半导体制程从28nm向7nm、5nm演进，检测精度要求从微米级提升至纳米级，传统检测设备已无法满足超精密制造要求。
速度效率需求：半导体生产节拍不断加快，要求检测设备在保证高精度的同时，实现高速在线检测，单个器件检测时间需控制在毫秒级。
政策驱动
《"十四五"信息化和工业化深度融合发展规划》明确提出推动制造业数字化转型，以智能制造为主攻方向。《国家集成电路产业发展推进纲要》提出突破集成电路关键装备和材料，加强装备、材料与工艺结合，研发光刻机、刻蚀机、离子注入机等关键设备。国家集成电路产业投资基金二期成立于2019年10月，注册资本2041.5亿元，重点支持检测设备等关键装备研发。地方政府对半导体检测设备企业给予税收优惠和研发补贴。（数据来源于：工信部）
应用场景
线光谱共焦精密检测
线光谱共焦技术正在将半导体检测从"定性判断"升级为"定量测量"。通过突破传统光学检测的材质限制和精度瓶颈，实现了对复杂表面形貌的纳米级精确测量。随着技术不断优化，其在半导体制造中的应用范围将持续扩展。
高精度多材质适配
从"看表面"到"测本质"
· 技术实现
同轴式光谱共聚焦技术：利用色散原理，将白光通过色散元件分解为不同波长的单色光，不同波长的光在轴向形成不同的焦点位置。通过检测反射光的波长信息，精确测量表面高度。
· 超高精度成像
分辨率优势： X方向分辨率可达1.9μm，轴向重复性精度达到50nm（镜面），测量视野达10.2mm，扫描速度高达37kHz。
材质适应性： 不受材质、形状和反光影响，对金属、陶瓷、玻璃、塑料等多种材质均具有优异的测量性能。
>>> 案例分享
埃科光电SG系列线光谱共焦传感器
晶圆表面缺陷检测
纳米级精度捕捉微小瑕疵
晶圆表面特征复杂，包含电路图案、薄膜层次等多种结构，缺陷类型涵盖颗粒、裂纹、凹坑、脏污等。传统光学检测容易受到表面反光干扰，造成误判和漏判。
· 技术优势
超高精度：SG1007传感器X方向分辨率1.9μm，Z方向精度0.25μm，可捕捉晶圆表面纳米级缺陷特征
高速检测：最高37kHz扫描速率，满足半导体行业高速在线检测节拍要求
强适应性：对硅片、金属薄膜、介质层等不同材质均能实现稳定测量
BGA锡球检测
突破密集封装检测难题
BGA（球栅阵列）封装具有高密度、高性能特点，但其检测面临诸多挑战：锡球直径仅数十微米，表面金属高反光，密集排列易产生遮挡。
· 技术突破
无遮挡测量：最大镜面兼容角度±50°，实现球高、球径精确测量
抗反光干扰：光谱共焦技术天然抗反光，无惧金属表面干扰
高效检测：全量程范围内扫描速率达8.2kHz，满足大批量生产需求
金线检测
微米级导线精密成像
半导体封装中的金线键合工艺要求极高，金线间距、线径均为数十微米。塌线、断线等缺陷需要微米级分辨率才能准确识别。
· 技术实现
超高分辨率：SG4025传感器X方向2.5μm分辨率，扫描线长10.2mm，实现大视野高精度金线精确成像
材质兼容：线光谱共焦技术无惧金线表面高反光，解决传统成像难点
复杂环境适应：对键合后焊盘残胶、异物等复杂表面具有强适应性
2 智能制造质检
市场需求
据数据显示，2024年全球集成电路产业回暖，市场规模达6268亿美元，同比增长19%，芯片成为中国第一大出口商品，出口金额折合人民币约1.2万亿元。随着工艺节点向3nm、2nm演进，缺陷检测精度要求从微米级提升至纳米级，传统人工质检已无法满足高精度、高效率的生产需求。2020年我国半导体检测设备市场为176亿元，预计未来五年复合增长率为14%，增速高于全球。（数据来源于：证券时报网、芯智讯、STCN）
政策驱动
《"十四五"信息化和工业化深度融合发展规划》明确提出推动制造业数字化转型，以智能制造为主攻方向。《国家集成电路产业发展推进纲要》提出突破集成电路关键装备和材料，加强装备、材料与工艺结合，研发光刻机、刻蚀机、离子注入机等关键设备。国家集成电路产业投资基金二期成立于2019年10月，注册资本2041.5亿元，重点支持检测设备等关键装备研发。地方政府对半导体检测设备企业给予税收优惠和研发补贴。（数据来源于：中国政府网）
半导体制造与机器视觉技术的深度融合，通过深度学习算法、高分辨率成像、实时数据处理等技术，显著提升了产品质量管控能力、生产效率和智能化水平。其应用范围已覆盖多个关键制造环节，如产品缺陷智能检测与分类、良率分析与优化、在线实时监控与反馈、自动化质量控制与流程优化、数据驱动的根因分析、全生产链质量追溯等。
应用场景
数据驱动的产品缺陷智能检测
核心原理
· 高精度图像采集
通过工业相机搭载的高分辨率CMOS传感器（分辨率可达2000万像素），配合专业光学镜头，获取产品表面的微米级细节图像。
· 深度学习缺陷识别
利用卷积神经网络（CNN）算法，如ResNet、YOLOv5等模型，对产品图像进行智能分析，自动识别黑点、气泡、异物、崩角、裂纹、划伤等多种缺陷类型。
· 实时反馈与优化
结合生产过程数据，通过机器学习算法分析缺陷根因，实时反馈到产线进行参数调整，形成闭环优化。
典型应用场景
· 面板行业：液晶屏模组缺陷检测
技术实现： 采用多光谱成像技术，通过RGB、近红外等多波段图像融合，提升缺陷检测对比度。
检测精度： 可识别5微米以上的点状缺陷，检测速度达到10张图像/秒，准确率超过95%。
视觉智能重构制造精度
机器视觉技术在半导体制造产品缺陷智能检测中的应用，通过高精度成像、智能算法处理和实时数据反馈，显著提升了产品质量、生产效率和企业竞争力。
当前，半导体制造面临着工艺复杂度不断提升、缺陷类型日益多样化的挑战。传统的人工检测方式不仅效率低下，还容易受到疲劳、注意力分散等人为因素影响，导致漏检、误检率居高不下。随着芯片制程进入纳米时代，对缺陷检测的精度和速度要求达到了前所未有的高度。
>>> 案例分享
成都数之联科技股份有限公司
AI-Camera智能在线检测装备
家电行业智能检测
在电视制造领域，数之联AI-Camera系统可精确检测电视内部装配零部件，包括机内螺钉、S板支架、耐高温胶带、各类接插件等复杂组件。系统采用深度学习算法，能够在复杂背景下准确识别目标零部件的位置、方向和状态。
对于液晶屏扩散板检测，系统可识别黑点、气泡、异物、崩角、裂纹、划伤、折痕等多达10余种缺陷类型。通过高动态范围成像技术，系统在不同光照条件下均能保持稳定的检测性能，缺陷识别准确率达到98%以上。
PCBA行业精密检测
在印刷电路板组装（PCBA）生产线上，AI-Camera系统实现了从DIP段到SMT段的全流程智能检测。在波峰焊炉前，系统可检测插件的错件、漏件、反向、字符错等问题；在焊接后，能够精确识别短路、漏洞、引脚未出、针孔、少锡等焊接缺陷。
SMT段检测中，系统对贴片元件的缺件、露铜、偏移、立碑、短路、虚焊等问题具有极高的识别精度。通过多角度成像和3D重建技术，检测精度可达到微米级别。
面板行业高精度检测
针对玻璃面板的边缘及整板检测，系统能够识别毛刺、脏污、破损、划伤、裂纹、变色、破片等多种表面缺陷。同时集成激光测距技术，可精确测量磨边质量，确保产品符合严格的尺寸规格要求。
客户案例
武汉天马微电子智能质检升级
技术挑战： 天马微电子Array/OLED工艺复杂，缺陷种类繁多，传统AOI设备只能拍摄照片，无法自动分类，需要数十位操作员每日处理数十万张判图任务。
解决方案： 部署自动缺陷检测与分类系统（ADC），通过实时监测DFS中的图像数据，利用深度学习算法实现毫秒级缺陷分类。
· 应用成效
效率提升：自动判图效率从2张/秒提升至10张/秒，整体检测效率提升400%；
精度改善：机器识别准确率超过95%，相比人眼90%的识别率提升明显；
成本节约：替代80%检测环节人工，节省人员成本超过百万元，投资回报率达300%。
3 结语
机器视觉技术在半导体制造领域的应用已取得突破性进展，不仅大幅提升了产品检测精度与生产效率，还为解决制程复杂化、缺陷多样化等技术挑战提供了创新解决方案。随着人工智能算法不断优化与硬件性能持续提升，机器视觉技术将在更多半导体制造环节发挥关键作用，为全球半导体产业高质量发展注入强劲动力。
参考资料：
LASER Photonics China
举办地区：上海
开闭馆时间：09:00-18:00
举办地址：上海市浦东新区龙阳路2345号
展览面积：80000㎡
观众数量：94648
举办周期：1年1届
主办单位：LASER Photonics China
