17/09/2025Con la comercialización de la tecnología de 3 nm, la creciente demanda de chips de IA y los continuos avances en los procesadores móviles, la fabricación de semiconductores ha entrado en una era de precisión sin precedentes. En este contexto, procesos críticos como la inspección de defectos en obleas y la inspección de máscaras EUV imponen requisitos cada vez más estrictos a los sistemas de imagen.
Las cámaras de integración con retardo de tiempo (TDI), conocidas por su escaneo de alta velocidad, amplia cobertura de campo e imágenes de alta resolución, se han convertido en componentes esenciales de los equipos de inspección avanzados. Sin embargo, su precisión final depende de un factor crítico: la corrección del ruido causado por la falta de uniformidad de la imagen.
Como empresa nacional líderCámara TDIEl proveedor Tucsen Photonics ha desarrollado una sólida experiencia en la corrección de DSNU/PRNU, lo que permite una mayor fiabilidad en la inspección de semiconductores. Este artículo explora los principios, la evolución y las aplicaciones de la corrección de DSNU/PRNU, y por qué desempeña un papel decisivo en la inspección avanzada de procesos.
Comprender DSNU y PRNU
En teoría, cada píxel de un sensor de imagen debería responder de forma idéntica bajo las mismas condiciones, tanto en la oscuridad como bajo iluminación. En la práctica, las ligeras variaciones en la fabricación, las inconsistencias de los materiales y las imperfecciones en los circuitos de lectura provocan diferencias entre píxeles, lo que da lugar a ruido de patrón fijo (FPN).
DSNU (No uniformidad de la señal oscura)
● El efecto DSNU se produce cuando los píxeles generan diferentes niveles de corriente oscura en completa oscuridad, lo que da lugar a puntos, rayas o manchas fijas, brillantes u oscuras. Se hace especialmente evidente durante exposiciones prolongadas o en condiciones de poca luz.
Figura 1-1:Una de las manifestaciones más típicas de DSNU, que muestra claramente las características de la inhomogeneidad de la señal oscura de los píxeles.
PRNU (No uniformidad en la respuesta fotográfica)
● PRNU se refiere a las variaciones píxel a píxel en la eficiencia de conversión fotoeléctrica bajo iluminación uniforme. Las causas incluyen la desalineación de las microlentes, las diferencias en el tamaño de los diodos y la falta de uniformidad en el dopaje. PRNU se manifiesta típicamente como textura de brillo, bandas o patrones en forma de cuadrícula.
Figura 1-2:Una de las manifestaciones más típicas de PRNU, que muestra claramente las características de la falta de uniformidad en la fotorrespuesta de los píxeles.
Cómo funciona la corrección DSNU/PRNU
El objetivo de la corrección DSNU/PRNU es suprimir la individualidad de los píxeles, logrando que todos se comporten como si fueran ideales. Tras la corrección, el fondo de la imagen se aproxima a un gris uniforme, lo que permite una mayor precisión en las mediciones y una mayor fiabilidad de los datos.
Los enfoques comunes incluyen:
1. Corrección estática
Se utilizan datos de calibración de campo oscuro y campo plano para compensar las diferencias inherentes entre píxeles. Este método es sencillo, pero sensible a la deriva de temperatura, el envejecimiento del dispositivo y las variaciones de la fuente de luz.
2. Corrección de refrigeración y control de temperatura
Utiliza refrigeración termoeléctrica (TEC) para suprimir la corriente oscura y la DSNU, combinada con perfiles de calibración multitemperatura. Esto estabiliza la uniformidad del fondo y garantiza un rendimiento fiable durante un funcionamiento prolongado.
3. Corrección en tiempo real basada en IA (tendencia emergente)
Aprovechando el muestreo de FPGA/ISP con algoritmos dinámicos basados en IA, se ajustan los coeficientes de corrección en tiempo real. Este enfoque se adapta a las fluctuaciones de luz, la deriva de temperatura y el envejecimiento de los píxeles, lo que lo hace idóneo para futuros sistemas de inspección de alto rendimiento.
Figura 2:Comparación de los resultados de la corrección DSNU/PRNU antes y después. Tras la corrección, el fondo de la imagen es muy uniforme.
Tendencias tecnológicas
A medida que los procesos avanzados de fabricación de semiconductores siguen evolucionando y la demanda de chips de vanguardia impulsados por aplicaciones de IA continúa en aumento, la industria exige una mayor precisión en las inspecciones. Las tecnologías de calibración también están experimentando una transformación: se abandonan los métodos tradicionales de "ajuste posterior a la finalización" y "supresión del proceso" para adoptar una calibración más inteligente y en tiempo real.
Desafíos en la inspección de semiconductores
En los procesos avanzados de fabricación de semiconductores, la uniformidad del fondo determina directamente la detectabilidad de los defectos de bajo contraste.
● Inspección de campo claro (defectos de bajo contraste)
Muchos defectos en la superficie de las obleas, como nanopartículas, residuos litográficos y microarañazos, difieren del fondo en tan solo un 1-3%. Si los niveles de PRNU se encuentran en el mismo rango, las señales de los defectos pueden quedar ocultas por el ruido de fondo, lo que provoca que no se detecten.
Figura 3-1:Ejemplo de imagen de inspección de semiconductores en modo de campo claro DIC.
● Inspección en campo oscuro o con poca luz (señales extremadamente débiles)
Los métodos de campo oscuro se basan en señales dispersas débiles que pueden ser órdenes de magnitud inferiores al ruido de fondo. La DSNU puede producir patrones brillantes falsos en regiones oscuras, que se clasifican fácilmente de forma errónea como defectos. En las pruebas de fotoluminiscencia (PL) o electroluminiscencia (EL), donde las señales pueden ser de tan solo decenas de electrones, incluso pequeños residuos de DSNU pueden enmascarar defectos reales.
Figura 3-2:Imagen representativa de campo oscuro de la inspección de defectos en semiconductores.
● Inspección multimodo (condiciones complejas)
Los sistemas avanzados suelen combinar múltiples longitudes de onda, ángulos y velocidades de línea. Sin embargo, las características de DSNU y PRNU varían según estos modos. Si las correcciones no pueden adaptarse dinámicamente, la precisión de detección disminuye significativamente en ciertas configuraciones.
Figura 3-3:Ilustración esquemática de los puntos débiles en un sistema semiconductor multicondicional.
Tecnología avanzada de corrección DSNU/PRNU de Tucson
Para solucionar estos problemas, las cámaras Tucsen TDI emplean un sistema completo de supresión de DSNU/PRNU, que combina refrigeración, control de temperatura y calibración de alta precisión. Esto garantiza una inspección estable y precisa incluso durante largos periodos de funcionamiento, en diferentes modos y en condiciones de poca luz.
1. Refrigeración de alto rendimiento y control de temperatura.
● Los módulos TEC avanzados reducen considerablemente la corriente oscura y la línea base DSNU.
● La gestión térmica de precisión mantiene la estabilidad de la temperatura dentro de ±0,5 °C, evitando la deriva de la calibración durante el funcionamiento a largo plazo.
Figura 4-1:Comparación de la uniformidad del fondo antes y después del enfriamiento para la cámara TDI de Tucsen.
2. Calibración de alta precisión
● Almacena y alterna entre cientos de perfiles de calibración para adaptarse a modos multilongitud de onda, multiángulo y multifrecuencia.
● Por ejemplo, elCámara scmos Gemini 8K TDISe logra un PRNU tan bajo como 0,124 % y un DSNU (10 bits) de tan solo 5,8 e⁻, suficiente para resolver defectos con un contraste inferior al 1 %.
Figura 4-2:Interfaz de usuario para la corrección PRNU/DSNU en el software de la cámara TDI de Tucsen.
Perspectivas: De tecnología auxiliar a tecnología central.
A medida que avanza la fabricación de semiconductores, la corrección DSNU/PRNU ha evolucionado de una función de apoyo a un elemento fundamental para la precisión de la inspección.
Tucsen Photonics continúa invirtiendo en tecnologías de corrección de última generación, centrándose en una mayor precisión, una adaptación inteligente y una mayor cobertura de aplicaciones. Este compromiso respalda tanto la autosuficiencia nacional como la competitividad global en la fabricación de semiconductores.
Ante la creciente demanda de IA, IoT y conducción autónoma, los requisitos de precisión en las inspecciones no harán más que aumentar. Las empresas que dominen las tecnologías de corrección fundamentales tendrán ventaja para impulsar el progreso en toda la industria de los semiconductores.
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