在厂商将晶圆切割成芯片之前，要阅历数百个出产进程。这一进程中，一种制作本钱高达 220 亿美元的光学半导体晶圆检测机发挥着要害作用。
近来，成立于 1967 年的美国半导体和显现设备制作商使用资料公司（Applied Materials）推出了新一代光学半导体晶圆检测机，交融了大数据和人工智能技能，它将自动检测更多晶圆，并发现更多可以影响芯片的丧命缺点。
咱们知道，人工智能和大数据有潜力改动每个范畴，现在，咱们把人工智能和大数据带入了半导体制作业。
一方面，疫情之下全球芯片严峻缺少，在制作厂商添加产能之时，晶圆检测本钱也在不断上升。
十年前，厂商的制作本钱约 90 亿美元，现在已翻了一倍。即使可以经过下降芯片制作设备本钱的办法操控本钱，但制作推迟和查看失败将导致工厂搁置，并构成很多丢失。
就内存芯片而言，罢工一周便会使年产出下降 2%。此外，芯片价格会跟着时刻的推移敏捷跌落，因而制作速度落后于方案或许会严峻危害营收。
也便是说，半导体技能正变得越来越杂乱和贵重。对世界各地的芯片制作商来说，削减开发和布置先进制作流程节点所需的时刻或许对应着的是数十亿美元。
另一方面，跟着线宽缩小并成为按捺产值的一大要素，芯片的缺点越来越难以被发现和纠正，查看工作日益杂乱。
Applied Materials 表明，3D 晶体管的构成和多处理技能也或许发生影响产值的缺点。
可以快速精确地辨认丧命缺点，是芯片工程师们 30 多年来一向尽力处理的问题。Applied Materials的最新检测系统便是处理这一应战的突破性办法。新系统采用了最先进的扫描电子显微镜，可协助辨认光学查看器宣告的信号，从而对缺点进行分类。新系统每争夺一小时，就可以协助厂商削减价值 260 万美元的产值丢失（指晶圆因缺点芯片而构成的丢失的百分比）。
据了解，新检测系统是 Applied Materials 当时运转速度最快的机器。
这一系统结合了速度、高分辨率和先进的光学技能，每次扫描都将搜集更多的产值要害数据，决议了是否下降出产速度，并在晶圆存在不同程度危险时宣告警报，将捕获要害缺点的本钱下降了 3 倍。
一起，系统答应芯片制作厂商在工艺流程中刺进更多的查看点。大数据的可用性增强了“出产线监控”，即可在产值误差发生前当即检测误差、中止晶圆加工以维护产值的计算进程操控办法，它将完成根本原因追溯，加快纠正办法，并康复大批量出产。
值得重视的是，Applied Materials 推出的新一代光学半导体晶圆检测机集成了中心的ExtractAI 技能。
该技能由 Applied Materials 数据科学家开发，处理了晶圆检测中最困难的问题：怎么快速、精确地从高端光学扫描仪发生的数百万信号乃至“噪音”中辨认出导致产值下降的缺点，并把或许呈现的问题数从百万个削减到一千个。
ExtractAI 将在根据厂商的光学检测系统生成的大数据与电子束查看系统SemVision之间树立实时衔接，电子束查看系统对特定良率信号进行分类，经过揣度区别良率妨碍。
而 SemVision 系统是世界上最先进、使用最广泛的电子束查看技能，全世界有 1500 个芯片工厂已安装了该系统。
曩昔五年，晶圆检测机的本钱不断上升，职业期望经过更多的查看来传递更好的经济价值信息，而 Applied Materials正在尽力完成这一点。
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