Industrielle Bilderverarbeitung im Einsatz

Das Auge der Halbleiterfertigung

Die Kapazitäten zur Halbleiterfertigung werden weltweit ausgebaut. Die Produktionsprozesse in dieser Branche sind allerdings aufwendig und umfassen mehr als 1.000 verschiedene Schritte. Entsprechend komplex und sensibel ist der Aufbau von Produktionskapazitäten.

(Bild: ©Rawpixelcom/stock.adobe.com)

Gefragt sind daher Technologien, die schnell implementiert und angepasst werden können und gleichzeitig die Effizienz der Fertigung steigern. Eine Schlüsseltechnologie ist hierbei die industrielle Bildverarbeitung (Machine Vision). Ihr Vorteil besteht insbesondere darin, dass bei der hochpräzisen Fertigung der Halbleiter die zahlreichen notwendigen Inspektions- und Ausrichtungsprozesse automatisiert und hochgenau durchgeführt werden können.

Automatisierte Qualitätskontrolle

In praktisch jedem Produktionsszenario in der Halbleiterfertigung gibt es mindestens einen Schritt, in dem überprüft wird, ob ein Produkt funktionale oder kosmetische Defekte aufweist. Die Qualitätskontrolle mit Hilfe von Machine Vision bietet in einer hochautomatisierten Produktionsumgebung verschiedene Vorteile gegenüber der manuellen Prüfung: Machine Vision ist viel schneller, die Ergebnisse sind objektiv und reproduzierbar, und die Qualität der Inspektion läuft nicht Gefahr, durch Ermüdung oder durch die Monotonie der Aufgabe nachzulassen. Für diesen Zweck sind auch Deep-Learning-Technologien geeignet, beispielsweise die Deep-Learning-basierte Anomalieerkennung. Sie ermöglicht etwa eine automatisierte Oberflächeninspektion, u.a. zur Erkennung und Segmentierung von Defekten.

Im Hinblick auf die Qualitätskontrolle ist neben der Prüfung auf Defekte auch die Bestimmung der Maßhaltigkeit essenziell. Industrielle Bildverarbeitung ermöglicht die subpixelgenaue Vermessung von Kanten entlang von Linien oder Kreissegmenten in wenigen Millisekunden. Auch die 2D-Messung ist möglich, um Objekte einer bestimmten geometrischen Form zu prüfen. Darüber hinaus gibt es Methoden zur 3D-Vermessung: Disparitätsbilder, Distanzbilder oder die 3D-Koordinaten von Oberflächen können mittels unterschiedlicher Verfahren rekonstruiert werden.

Finden und Ausrichten

Neben der Qualitätsinspektion ist das Finden bzw. Ausrichten der Wafer und Chips ein weiterer Anwendungsfall, bei dem Machine Vision sehr effektiv unterstützen kann. Dabei kommt vor allem das subpixelgenaue Shape-Based-Matching zum Einsatz. Die Technologie findet Objekte präzise und robust in Echtzeit. Dies funktioniert sogar, wenn sie rotiert, skaliert, perspektivisch verzerrt, lokal deformiert, teilweise überdeckt oder außerhalb des Bildes liegen.

Das könnte Sie auch interessieren

Deutsche Unternehmen verzeichneten Schäden durch Datenlecks in Höhe von durchschnittlich 4,9Mio.€ pro Fall. Laut einem aktuellen IBM-Report waren gestohlene oder kompromittierte Zugangsdaten dabei der häufigste Angriffsvektor.‣ weiterlesen

NIS-2 sorgt in vielen Köpfen für Unsicherheit. Dabei lässt sie sich gut mit der Hausordnung vergleichen, wie sie in Mehrfamilienhäusern oder Firmengebäuden existiert: Die europaweite Direktive ist das Regelwerk (Hausordnung), dessen Einhaltung Dienstleister (analog zum Hausmeister) für Unternehmen (quasi die Bewohner) sicherstellen. Doch was ist neu an NIS-2? Welche Maßnahmen müssen Firmen umsetzen? Dies erklärt die folgende Checkliste.‣ weiterlesen

Ein an der Technischen Chemie der Universität Duisburg-Essen (UDE) entwickelter 3D-Drucker soll dafür sorgen, dass Seltene Erden, ein wichtiger Bestandteil von Elektromotoren, effizienter genutzt werden können. Das Besondere: Das Baumaterial wird bereits während des Herstellungsprozesses analysiert, so dass eine Qualitätskontrolle in Echtzeit möglich ist.‣ weiterlesen

Durch Industrie 4.0 entstehen Datenräume für unterschiedlichste industrielle Anwendungen. Damit die heterogenen Prozesse und Systeme effizient ineinandergreifen, werden Standards für Datencontainer benötigt. Das Verbundprojekt David, das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) über drei Jahre mit rund 290.000€ gefördert wird, forscht daher an einem gemeinsamen Datenraum.‣ weiterlesen

Ein individueller Fahrradsattel bietet viel Komfort, doch sind im Markt erhältliche Sättel meist standardisiert. Fizik, ein Hersteller für Fahrradzubehör, will diesen Umstand mit seinem One-to-One-Programm adressieren. Dabei helfen die 3D-Druck-Technologien von Carbon.‣ weiterlesen

Wenn 2023 das Jahr war, in dem die Welt die generative KI entdeckte, dann ist 2024 das Jahr, in dem Unternehmen diese neue Technologie wirklich nutzen und daraus einen Nutzen ziehen.‣ weiterlesen

Die Blockchain ist vielen aus dem Finanzsektor bekannt, etwa wenn es um Kryptowährungen geht. Doch kann die Technologie auch in anderen Wirtschaftsbereichen einen Mehrwert bieten? Das Ifo Institut hat die Verbreitung der Blockchain untersucht.‣ weiterlesen

Neben der Industrie kann auch die Kultur- und Kreativbranche vom digitalen Zwilling profitieren. Wie? Das zeigt Siemens am Beispiel des Großen Festspielhauses in Salzburg.‣ weiterlesen

Nanorobotik, Quantum Computing oder grüner Wasserstoff: Europas Anteil an globaler Deep-Tech-Finanzierung ist laut einer McKinsey-Analyse auf 19 Prozent gestiegen. Darin beobachtet die Unternehmensberatung auch, dass die Finanzierung seit einigen Jahren rentabler ist als Investitionen in verbrauchernahe digitale Technologien.‣ weiterlesen

Werkzeugbahnen für Zerspanprozesse in CAM-Systemen zu planen erfordert Expertenwissen. Viele Parameter müssen bestimmt und geprüft werden, um die Bahnplanung Schritt für Schritt zu optimieren. Im Projekt CAMStylus arbeiten die Beteiligten daran, diese Aufgabe zu vereinfachen - per KI-gestützter Virtual-Reality-Umgebung.‣ weiterlesen

In einer Studie von Techconsult in Zusammenarbeit mit Grandcentrix wurden 200 Unternehmen ab 250 Beschäftigten aller Branchen zum Thema ESG in ihren Unternehmen befragt. Die Studie hebt die zentrale Rolle der jüngsten CSR-Direktive der EU bei der Förderung von Transparenz und Nachhaltigkeit in Unternehmen hervor. Dabei beleuchtet sie die Fortschritte und Herausforderungen bei der Umsetzung von Umwelt-, Sozial- und Unternehmensführungskriterien (ESG) im Zusammenhang mit der Nutzung von IoT-Technologien.‣ weiterlesen