17/09/2025Con la commercializzazione della tecnologia a 3 nm, la crescente domanda di chip per l'intelligenza artificiale e i continui progressi nei processori per dispositivi mobili, la produzione di semiconduttori è entrata in un'era di precisione senza precedenti. In questo contesto, processi critici come l'ispezione dei difetti dei wafer e l'ispezione delle maschere EUV impongono requisiti sempre più stringenti ai sistemi di imaging.
Le telecamere TDI (Time Delay Integration), note per la scansione ad alta velocità, l'ampia copertura del campo visivo e l'imaging ad alta risoluzione, sono diventate componenti essenziali delle apparecchiature di ispezione avanzate. Tuttavia, la loro precisione finale dipende da un fattore critico: la correzione del rumore dovuto alla non uniformità dell'immagine.
Come leader nazionaleTelecamera TDIIl fornitore Tucsen Photonics ha maturato una solida esperienza nella correzione DSNU/PRNU, consentendo una maggiore affidabilità nell'ispezione dei semiconduttori. Questo articolo esplora i principi, l'evoluzione e le applicazioni della correzione DSNU/PRNU e il motivo per cui essa riveste un ruolo decisivo nell'ispezione dei processi avanzati.
Comprensione di DSNU e PRNU
In teoria, ogni pixel di un sensore di immagine dovrebbe rispondere in modo identico nelle stesse condizioni, sia al buio che sotto illuminazione. In pratica, lievi variazioni nel processo di produzione, incongruenze nei materiali e imperfezioni nei circuiti di lettura causano differenze da pixel a pixel, con conseguente rumore a schema fisso (FPN).
DSNU (Non-Uniformità del Segnale Oscuro)
● Il DSNU si verifica quando i pixel generano diversi livelli di corrente di buio in completa oscurità, dando luogo a punti, strisce o chiazze fisse, chiare o scure. Diventa particolarmente evidente durante le lunghe esposizioni o nelle riprese in condizioni di scarsa illuminazione.
Figura 1-1:Una delle manifestazioni più tipiche del DSNU, che mostra chiaramente le caratteristiche dell'eterogeneità del segnale scuro dei pixel.
PRNU (Non-uniformità della risposta fotografica)
● PRNU si riferisce alle variazioni da pixel a pixel nell'efficienza di conversione fotoelettrica in condizioni di illuminazione uniforme. Le cause includono il disallineamento delle microlenti, le differenze nelle dimensioni dei diodi e la non uniformità del drogaggio. Il PRNU si manifesta tipicamente come una texture di luminosità, bande o motivi a griglia.
Figura 1-2:Una delle manifestazioni più tipiche del PRNU, che mostra chiaramente le caratteristiche della non uniformità della risposta fotoelettrica dei pixel.
Come funziona il sistema di correzione DSNU/PRNU
L'obiettivo della correzione DSNU/PRNU è sopprimere l'individualità dei pixel, facendo sì che tutti i pixel si comportino come se fossero ideali. Dopo la correzione, gli sfondi delle immagini tendono a un grigio uniforme, consentendo una maggiore precisione di misurazione e affidabilità dei dati.
Gli approcci più comuni includono:
1. Correzione statica
Utilizzo di dati di calibrazione in campo scuro e in campo piatto per compensare le differenze intrinseche dei pixel. Questo metodo è semplice ma sensibile alle variazioni di temperatura, all'invecchiamento del dispositivo e alle variazioni della sorgente luminosa.
2. Correzione del raffreddamento e del controllo della temperatura
Utilizzo del raffreddamento termoelettrico (TEC) per sopprimere la corrente di buio e il DSNU, combinato con profili di calibrazione multitemperatura. Ciò stabilizza l'uniformità di fondo e garantisce prestazioni affidabili per un funzionamento prolungato.
3. Correzione in tempo reale basata sull'intelligenza artificiale (tendenza emergente)
Sfruttando il campionamento FPGA/ISP con algoritmi dinamici basati sull'intelligenza artificiale per regolare i coefficienti di correzione in tempo reale, questo approccio si adatta alle fluttuazioni di luce, alla deriva termica e all'invecchiamento dei pixel, risultando adatto ai futuri sistemi di ispezione ad alta produttività.
Figura 2:Confronto dei risultati della correzione DSNU/PRNU prima e dopo. Dopo la correzione, lo sfondo dell'immagine risulta altamente uniforme.
Tendenze tecnologiche
Con l'evoluzione continua dei processi di produzione di semiconduttori avanzati e la crescente domanda di chip all'avanguardia, trainata dalle applicazioni di intelligenza artificiale, il settore pone aspettative sempre più elevate in termini di precisione delle ispezioni. Anche le tecnologie di calibrazione stanno subendo una trasformazione: si sta passando dai metodi tradizionali di "regolazione a lavoro ultimato" e "soppressione del processo" a soluzioni di calibrazione più intelligenti e in tempo reale.
Sfide nell'ispezione dei semiconduttori
Nei processi avanzati di fabbricazione dei semiconduttori, l'uniformità dello sfondo determina direttamente la rilevabilità dei difetti a basso contrasto.
● Ispezione in campo chiaro (difetti a basso contrasto)
Molti difetti della superficie dei wafer, come nanoparticelle, residui litografici e micrograffi, differiscono dallo sfondo anche solo dell'1-3%. Se i livelli di PRNU sono nello stesso intervallo, i segnali dei difetti possono essere mascherati dal rumore di fondo, con conseguente mancata rilevazione.
Figura 3-1:Esempio di immagine di ispezione di un semiconduttore in modalità campo chiaro DIC
● Ispezione in campo oscuro o in condizioni di scarsa illuminazione (segnali estremamente deboli)
I metodi in campo oscuro si basano su deboli segnali diffusi che possono essere di ordini di grandezza inferiori al rumore di fondo. La DSNU può produrre falsi pattern luminosi in regioni scure, facilmente classificabili erroneamente come difetti. Nei test di fotoluminescenza (PL) o elettroluminescenza (EL), dove i segnali possono essere costituiti da poche decine di elettroni, anche piccoli residui di DSNU possono mascherare i veri difetti.
Figura 3-2:Immagine rappresentativa in campo scuro dell'ispezione dei difetti nei semiconduttori
● Ispezione multimodale (condizioni complesse)
I sistemi avanzati spesso combinano più lunghezze d'onda, angoli e frequenze di linea. Tuttavia, le caratteristiche DSNU e PRNU variano a seconda di queste modalità. Se le correzioni non possono adattarsi dinamicamente, la precisione di rilevamento diminuisce significativamente in determinate configurazioni.
Figura 3-3:Illustrazione schematica dei punti critici in un sistema a semiconduttore multi-condizione
Tecnologia di correzione avanzata DSNU/PRNU di Tucsen
Per ovviare a questi problemi, le telecamere Tucsen TDI utilizzano un sistema completo di soppressione DSNU/PRNU, che combina raffreddamento, controllo della temperatura e calibrazione di alta precisione. Ciò garantisce ispezioni stabili e accurate anche in caso di lunghi tempi di funzionamento, modalità variabili e condizioni di scarsa illuminazione.
1. Raffreddamento ad alte prestazioni e controllo della temperatura
● I moduli TEC avanzati riducono notevolmente la corrente di buio e la linea di base DSNU.
● La gestione termica di precisione mantiene la stabilità della temperatura entro ±0,5 °C, prevenendo la deriva della calibrazione durante il funzionamento prolungato.
Figura 4-1:Confronto dell'uniformità dello sfondo prima e dopo il raffreddamento per la telecamera TDI di Tucsen
2. Calibrazione ad alta precisione
● Memorizza e commuta tra centinaia di profili di calibrazione per adattarsi a modalità multi-lunghezza d'onda, multi-angolo e multi-frequenza.
● Ad esempio, ilTelecamera SCMOS Gemini 8K TDIraggiunge un PRNU pari allo 0,124% e un DSNU (10 bit) di soli 5,8 e⁻, sufficienti a risolvere difetti con un contrasto inferiore all'1%.
Figura 4-2:Interfaccia utente per la correzione PRNU/DSNU nel software della telecamera TDI di Tucsen
Prospettive: dalla tecnologia ausiliaria a quella centrale
Con l'avanzare della produzione di semiconduttori, la correzione DSNU/PRNU si è evoluta da funzione di supporto a elemento chiave per la precisione dell'ispezione.
Tucsen Photonics continua a investire in tecnologie di correzione di nuova generazione, concentrandosi su una maggiore precisione, un adattamento intelligente e una più ampia copertura applicativa. Questo impegno supporta sia l'autosufficienza nazionale che la competitività globale nella produzione di semiconduttori.
Con la crescente domanda derivante da intelligenza artificiale, Internet delle cose e guida autonoma, i requisiti di precisione per le ispezioni non potranno che aumentare. Le aziende che padroneggiano le tecnologie di correzione fondamentali avranno un vantaggio competitivo nel guidare il progresso dell'intero settore dei semiconduttori.
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