INSPECTION & TEST

晶圆检测设备

Wafer Inspection & Test

贯穿全线的量测、缺陷检测与电性测试。

检测设备与晶圆装载端特写,屏幕上显示晶圆图,冷蓝色调

EQUIPMENT SCOPE

设备范围

  • ADVANTEST 半导体测试设备
  • LASERTEC 检测与量测设备

以日系主力品牌为主,涵盖电性测试与光学/激光检测设备。

晶圆图缺陷分布可视化贴近屏幕拍摄,色点聚集形成特征图案

SERVICES

服务内容

  • 设备采购与机型评估选型
  • 设备状态查验与验机协助
  • 拆机、包装与跨境运输
  • 进场安装、校准与调试
  • 光学系统与测试接口维护保养
  • 检测与测试流程导入
  • 数据解读与操作培训

AI INTEGRATION

AI 整合

以下为倍特尔对标导入的第三方前沿架构。

G2LGAN+CNN (2025)

两阶段 GAN 增强配合 MobileNetV2,处理类别不平衡的晶圆图缺陷分类。

对标指标:Accuracy 98.39%、F1 93.01%

对标/导入的前沿架构

CNN-ESN (2026)

ResNet34 结合回声状态网络,提升含噪声晶圆图的识别鲁棒性。

对标指标:干净 94.74%、噪声 87.30%

对标/导入的前沿架构

SEMVision H20 (2025)

以产线持续训练的深度学习图像分类加速 e-beam 缺陷复检。

对标指标:3× 复检速度、已导入 2nm/GAA 客户

对标/导入的前沿架构

GPU 实时自适应测试

以 GPU 加速机器学习在测试流程中实时调整,缩短测试时间。

对标指标:Blackwell 量产:测试时间 -25%

对标/导入的前沿架构

KGD/离群检测(GPR、共形预测)

以空间建模与共形预测提升已知良品判定与离群检测。

对标指标:优于 DPAT;Vmin 约 90% 覆盖保证

对标/导入的前沿架构

InF-ATPG (2025)

以 FFR 划分结合 QGNN 与 DQN 优化测试图形生成。

对标指标:回溯 -55.06%、UFP 0.50%

对标/导入的前沿架构

AI 可视化:晶圆图缺陷分类结果与置信度柱状图并置

USE CASES

适用场景

  • 需要强化在线缺陷检测与反馈的产线
  • 测试时间与测试成本压力大的封测厂
  • 检测设备移机与光学重新校准
  • 研究机构建立缺陷分析能力

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