基于机器视觉的半导体芯片表面划痕自动检测系统研发

摘要

半导体芯片制造对表面质量要求极为严苛，微米级划痕可能引发器件失效。本研究面向产线实时检测需求，构建了一套基于机器视觉的芯片表面划痕自动检测系统。系统采用高分辨率面阵相机与环形LED光源协同成像，通过多尺度图像预处理增强划痕边缘特征；设计轻量化卷积神经网络架构，融合局部纹理响应与全局结构约束，实现划痕像素级定位与分类；在真实晶圆样本集上完成端到端训练与验证。实验表明，该系统对宽度≥3μm的线性划痕检出率达98.7%，误报率低于0.35%，单帧处理耗时稳定控制在120毫秒以内，满足在线检测节拍要求。研究成果为半导体前道制程质量管控提供了可落地的技术路径。