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半导体芯片——光刻工艺流程

光刻是半导体芯片生产流程中最复杂、最关键的工艺步骤，耗时长、成本高。半导体芯片生产的难点和关键点在于将电路图从掩模上转移至硅片上，这一过程通过光刻来实现，光刻的工艺水平直接决定芯片的制程水平和性能水平...... 光刻概念光刻是平面型晶体管和集成电路生产中的一个主要工艺。是对半导体晶片表面的掩蔽物(如二氧化硅)进行开孔，以便进行杂质的定域扩散的一种加工技术。一般的光刻工艺要经历硅片表面清洗烘干、涂底、旋涂光刻胶、软烘、对准曝光、后烘、显...

2024-07-10 10:27:16
机器视觉智能系统集成，构建现代制造业生态系统的必由之路

机器视觉，这一融合了光学、电子、计算机与人工智能技术的交叉学科，赋予了工业设备“看”的能力。它能够对生产线上流动的产品进行高精度、高速度的识别、测量、定位和判断，从而实现自动化质量控制和过程优化。深圳虚数科技利用深度学习、图像处理等先进技术，确保机器视觉系统的精准与高效，为现代制造业的智能化升级奠定坚实基础。传统的制造业中，各个工序之间往往存在信息孤岛现象，导致资源浪费和效率低下。而通过机器视觉智能系统集成，可以打破这些壁垒，使各环节数据实时共享...

2024-07-09 10:26:13
关于晶圆瑕疵检测的几个问题

Q1：晶圆表面瑕疵是怎么产生的？晶圆经过一系列制造加工工艺后，会不可避免的在其表面相应层中引入诸如：颗粒异物、划痕、缺失等缺陷，也有本身材质存在的缺陷。颗粒是可能引入的工序有刻蚀、抛光、清洗等。冗余物缺陷主要来自于生产加工中晶圆表面的灰尘、空气纯净度未到达标准以及加工过程中化学试剂等。 Q2晶圆表面缺陷会造成什么影响？颗粒异物在光刻时会遮挡光线，造成集成电路结构上的缺陷，污染物可能会附着在晶圆表面，造成图案的不完整，影响芯片的电气特...

2024-07-09 10:25:31
机器学习必学10大算法

1.线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。线性回归模型被表示为一个方程式，它为输入变量找到特定的权重（即系数B），进而描述一条最佳拟合了输入变量（x）和输出变量（y）之间关系的直线。线性回归例如：y=B0+B1*x 我们将在...

2024-07-08 10:27:15
机器视觉在芯片生产中的应用

芯片的应用领域非常广泛，例如新能源领域、信息通讯设备领域、交通运输领域、电子信息设备、家电领域以及智能电网产业等。在新能源领域，芯片在将风电和太阳能电力接入电网以及减少输电损耗方面发挥着非常重要的作用。在信息通讯设备领域，芯片是计算机、手机等设备的重要组成部分，影响着设备的性能和效率。在交通运输领域，芯片被广泛应用于各种交通工具中，如飞机、汽车、火车等，用于控制和监测系统的运行。机器视觉在芯片生产中的应用外观检测运...

2024-07-08 10:25:56
半导体知识分享——用多种方法改善，使浸润式光刻机曝光台边缘缺陷，检测后分析

介绍在摩尔定律引导下，国际半导体技术蓝图（ITRS）也在不断更新换代。随着集成电路产品技术需求的提升，光刻技术也不断地提高分辨率，以制作更精细的器件尺寸。传统的光刻技术中镜头和晶圆之间的介质是空气，而浸润式光刻技术则是把空气换成了液体，比如水，这是利用了光通过液体后波长缩短从而提高分辨率的原理。随着浸润式光刻技术的发展和成熟度越来越高，目前其精度已然达到 28 nm 生产工艺节点，其各项主要性能也得到业界认可，如表 1 所...

2024-07-05 10:05:46