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基于机器视觉的芯片缺陷检测研究进展
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作者 胡志强 吴一全 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1-26,共26页
半导体芯片作为集成电路的重要组成部分,对其质量要求越来越高,因芯片在小型化、高密度的制造过程中产生缺陷,进而影响了芯片的性能和寿命。因此,缺陷的检测与识别对芯片可靠性的提升十分重要。综述了近10年来国内外基于机器视觉的芯片... 半导体芯片作为集成电路的重要组成部分,对其质量要求越来越高,因芯片在小型化、高密度的制造过程中产生缺陷,进而影响了芯片的性能和寿命。因此,缺陷的检测与识别对芯片可靠性的提升十分重要。综述了近10年来国内外基于机器视觉的芯片缺陷检测方法的研究进展。首先介绍了芯片的制造流程以及当前主流的芯片封装技术。然后概述了用于芯片缺陷成像的主流无损检测技术,主要包括光学成像、声学成像、红外热成像、电磁成像与X射线成像等技术。接着分别重点阐述了基于传统技术和基于深度学习的芯片表面的缺陷检测方法。随后按照缺陷部位比较分析了芯片封装体的缺陷检测方法。最后总结芯片缺陷检测当前存在的问题,对未来的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 半导体芯片 缺陷检测 芯片封装 机器视觉 深度学习 芯片缺陷数据集
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