Một nhà sản xuất thiết bị bán dẫn lớn cần kiểm tra đồng thời tình trạng tắc nghẽn, kích thước và vị trí của các lỗ nhỏ trên một linh kiện có bề mặt phẳng, cùng với độ gồ ghề của bề mặt.
Với phương pháp kiểm tra bằng mắt thường trước đây, các lỗi nhỏ dễ bị bỏ sót và kết quả có thể khác nhau tùy theo người kiểm tra. Đặc biệt, tình trạng bề mặt thường chỉ được đánh giá định tính là “tốt” hay “kém”.
Cần đánh giá chất lượng toàn bộ bề mặt, chứ không chỉ kiểm tra “lỗ có đạt yêu cầu hay không”.
Linh kiện cần kiểm tra có nhiều lỗ nhỏ được sắp xếp theo quy luật. Các lỗ có thể gặp nhiều dạng lỗi như tắc hoàn toàn, tắc một phần, sai kích thước, lệch vị trí hoặc bị khuyết.
Ngoài ra, những chỗ lồi hoặc lõm trên bề mặt linh kiện cũng ảnh hưởng đến chất lượng. Để đảm bảo chất lượng, cần kiểm tra đồng thời từng lỗ riêng lẻ và tình trạng bề mặt tổng thể.
Lỗi tinh vi khó đánh giá nhất quán.
Một lỗ bị tắc hoàn toàn có thể khó phân biệt bằng các kỹ thuật chỉ dựa vào lỗ mở nhìn thấy rõ. Khác biệt về điều kiện chụp và cách diễn giải của con người cũng khiến việc so sánh phức tạp hơn.
Với bất thường bề mặt, những đánh giá trực quan chung chung như “đạt” hay “không đạt” không cung cấp đủ chi tiết nhất quán để các kiểm tra viên trao đổi với nhau.
Dự án cần cách cảnh báo bất thường và thể hiện khác biệt trực quan ở dạng có thể hỗ trợ đánh giá lặp lại.
Đánh giá bất thường của lỗ và độ gồ ghề bề mặt từ cùng một hình ảnh.
Technica đã phát triển phương pháp tận dụng cách sắp xếp đều đặn của các lỗ để ước tính vị trí vốn có của chúng, kể cả những lỗ bị tắc khó nhìn thấy trên ảnh. Sau đó, hệ thống xác định bất thường dựa trên đường kính lỗ và mối tương quan về vị trí.
Ngoài ra, tình trạng bề mặt được trực quan hóa bằng bản đồ nhiệt với các mức độ đậm nhạt của màu sắc. Cách này giúp người dùng dễ dàng nhận biết trực quan các chỗ lồi lõm ba chiều trên ảnh hai chiều, đồng thời đề xuất phương pháp chuyển tình trạng bề mặt thành các chỉ số định lượng.
Nhờ đó, kết quả đánh giá của AI không chỉ dừng ở “có/không có bất thường”, mà còn được trình bày theo cách giúp nhân viên tại hiện trường dễ dàng đánh giá chất lượng.
Trực quan hóa nhiều dạng bất thường của lỗ và tình trạng bề mặt ngay cả khi dữ liệu còn hạn chế.
Trong thử nghiệm chứng minh tính khả thi bằng ảnh SEM thực tế, hệ thống đã được triển khai đến mức có thể nhận diện và hiển thị nhiều dạng bất thường của lỗ như lỗ quá nhỏ, bị tắc, lệch vị trí hoặc bị khuyết.
Tại thời điểm kiểm chứng, chỉ có thể sử dụng 12 ảnh để huấn luyện. Dù vậy, nhóm dự án vẫn tiếp tục cải thiện khả năng xử lý các hình dạng sắp xếp khác nhau và tăng độ ổn định của quy trình phát hiện.
Bản đồ nhiệt cũng giúp quan sát nhanh các chỗ lồi lõm trên bề mặt, qua đó cho thấy hướng phát triển từ đánh giá chủ yếu bằng mắt thường sang các chỉ số chất lượng cụ thể.
Nền tảng cho đánh giá chất lượng nhất quán hơn.
-
Sàng lọc nhất quán hơn
Tham chiếu trực quan chung tạo cơ sở để thống nhất đánh giá ban đầu; mức giảm chênh lệch giữa các kiểm tra viên cần được kiểm chứng trong vận hành.
-
Làm lộ diện bất thường khó nhận ra
PoC làm nổi bật các lỗ có khả năng bị tắc hoặc bị thiếu để rà soát. Mức giảm lỗi bị bỏ sót vẫn cần được đánh giá trong điều kiện vận hành thực tế.
-
Trao đổi kỹ thuật rõ ràng hơn
Bản đồ nhiệt giúp các đội ngũ dễ dàng so sánh mẫu bề mặt tương đối.
-
Căn cứ cho phát triển tiếp theo
Kết quả PoC giúp xác định dữ liệu đánh giá, dung sai và tiêu chí nghiệm thu cho giai đoạn sau.
Kết quả kiểm tra dễ giải thích và rà soát hơn.
PoC mang lại cho đội ngũ chất lượng cách rõ ràng hơn để chia sẻ kết quả kiểm tra vi mô và thảo luận khác biệt bề mặt, đồng thời đặt nền móng cho các thử nghiệm tiếp theo với ảnh đại diện, dung sai sản xuất và tiêu chí nghiệm thu.