深圳展案例前瞻 | 机器视觉在半导体行业的精密检测

在全球数字化转型的浪潮中，半导体技术作为现代信息产业的基石，正推动着智能设备、人工智能、物联网等前沿领域的蓬勃发展。本文将聚焦高精度视觉检测与智能制造质检两大核心应用场景，通过详实的技术数据支撑，深入剖析前沿检测原理，结合典型案例分享，全面展示机器视觉技术如何助力半导体制造，开启精密检测新时代。

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高精度视觉检测

市场需求

精度升级需求：随着半导体制程从28nm向7nm、5nm演进，检测精度要求从微米级提升至纳米级，传统检测设备已无法满足超精密制造要求。

速度效率需求：半导体生产节拍不断加快，要求检测设备在保证高精度的同时，实现高速在线检测，单个器件检测时间需控制在毫秒级。

政策驱动

《"十四五"信息化和工业化深度融合发展规划》明确提出推动制造业数字化转型，以智能制造为主攻方向。《国家集成电路产业发展推进纲要》提出突破集成电路关键装备和材料，加强装备、材料与工艺结合，研发光刻机、刻蚀机、离子注入机等关键设备。国家集成电路产业投资基金二期成立于2019年10月，注册资本2041.5亿元，重点支持检测设备等关键装备研发。地方政府对半导体检测设备企业给予税收优惠和研发补贴。（数据来源于：工信部）

应用场景

线光谱共焦精密检测

线光谱共焦技术正在将半导体检测从"定性判断"升级为"定量测量"。通过突破传统光学检测的材质限制和精度瓶颈，实现了对复杂表面形貌的纳米级精确测量。随着技术不断优化，其在半导体制造中的应用范围将持续扩展。

高精度多材质适配

从"看表面"到"测本质"

· 技术实现

同轴式光谱共聚焦技术：利用色散原理，将白光通过色散元件分解为不同波长的单色光，不同波长的光在轴向形成不同的焦点位置。通过检测反射光的波长信息，精确测量表面高度。

· 超高精度成像

分辨率优势： X方向分辨率可达1.9μm，轴向重复性精度达到50nm（镜面），测量视野达10.2mm，扫描速度高达37kHz。

材质适应性： 不受材质、形状和反光影响，对金属、陶瓷、玻璃、塑料等多种材质均具有优异的测量性能。

>>> 案例分享

埃科光电SG系列线光谱共焦传感器

晶圆表面缺陷检测

纳米级精度捕捉微小瑕疵

晶圆表面特征复杂，包含电路图案、薄膜层次等多种结构，缺陷类型涵盖颗粒、裂纹、凹坑、脏污等。传统光学检测容易受到表面反光干扰，造成误判和漏判。

· 技术优势

超高精度：SG1007传感器X方向分辨率1.9μm，可捕捉晶圆表面纳米级缺陷特征

高速检测：最高37kHz扫描速率，满足半导体行业高速在线检测节拍要求

强适应性：对硅片、金属薄膜、介质层等不同材质均能实现稳定测量

BGA锡球检测

突破密集封装检测难题

BGA（球栅阵列）封装具有高密度、高性能特点，但其检测面临诸多挑战：锡球直径仅数十微米，表面金属高反光，密集排列易产生遮挡。

· 技术突破

无遮挡测量：最大镜面兼容角度±50°，实现球高、球径精确测量

抗反光干扰：光谱共焦技术天然抗反光，无惧金属表面干扰

高效检测：全量程范围内扫描速率达8.2kHz，满足大批量生产需求

金线检测

微米级导线精密成像

半导体封装中的金线键合工艺要求极高，金线间距、线径均为数十微米。塌线、断线等缺陷需要微米级分辨率才能准确识别。

· 技术实现

超高分辨率：SG4025传感器X方向2.5μm分辨率，实现高密度金线精确成像

材质兼容：线光谱共焦技术无惧金线表面高反光，解决传统成像难点

复杂环境适应：对键合后焊盘残胶、异物等复杂表面具有强适应性

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智能制造质检

市场需求

据数据显示，2024年全球集成电路产业回暖，市场规模达6268亿美元，同比增长19%，芯片成为中国第一大出口商品，出口金额折合人民币约1.2万亿元。随着工艺节点向3nm、2nm演进，缺陷检测精度要求从微米级提升至纳米级，传统人工质检已无法满足高精度、高效率的生产需求。2020年我国半导体检测设备市场为176亿元，预计未来五年复合增长率为14%，增速高于全球。（数据来源于：证券时报网、芯智讯、STCN）

政策驱动

《"十四五"信息化和工业化深度融合发展规划》明确提出推动制造业数字化转型，以智能制造为主攻方向。《国家集成电路产业发展推进纲要》提出突破集成电路关键装备和材料，加强装备、材料与工艺结合，研发光刻机、刻蚀机、离子注入机等关键设备。国家集成电路产业投资基金二期成立于2019年10月，注册资本2041.5亿元，重点支持检测设备等关键装备研发。地方政府对半导体检测设备企业给予税收优惠和研发补贴。（数据来源于：中国政府网）

半导体制造与机器视觉技术的深度融合，通过深度学习算法、高分辨率成像、实时数据处理等技术，显著提升了产品质量管控能力、生产效率和智能化水平。其应用范围已覆盖多个关键制造环节，如产品缺陷智能检测与分类、良率分析与优化、在线实时监控与反馈、自动化质量控制与流程优化、数据驱动的根因分析、全生产链质量追溯等。

应用场景

数据驱动的产品缺陷智能检测

核心原理

· 高精度图像采集

通过工业相机搭载的高分辨率CMOS传感器（分辨率可达2000万像素），配合专业光学镜头，获取产品表面的微米级细节图像。

· 深度学习缺陷识别

利用卷积神经网络（CNN）算法，如ResNet、YOLOv5等模型，对产品图像进行智能分析，自动识别黑点、气泡、异物、崩角、裂纹、划伤等多种缺陷类型。

· 实时反馈与优化

结合生产过程数据，通过机器学习算法分析缺陷根因，实时反馈到产线进行参数调整，形成闭环优化。

典型应用场景

· 面板行业：液晶屏模组缺陷检测

技术实现： 采用多光谱成像技术，通过RGB、近红外等多波段图像融合，提升缺陷检测对比度。

检测精度： 可识别5微米以上的点状缺陷，检测速度达到10张图像/秒，准确率超过95%。

视觉智能重构制造精度

机器视觉技术在半导体制造产品缺陷智能检测中的应用，通过高精度成像、智能算法处理和实时数据反馈，显著提升了产品质量、生产效率和企业竞争力。

当前，半导体制造面临着工艺复杂度不断提升、缺陷类型日益多样化的挑战。传统的人工检测方式不仅效率低下，还容易受到疲劳、注意力分散等人为因素影响，导致漏检、误检率居高不下。随着芯片制程进入纳米时代，对缺陷检测的精度和速度要求达到了前所未有的高度。

>>> 案例分享

成都数之联科技股份有限公司

AI-Camera智能在线检测装备

家电行业智能检测

在电视制造领域，数之联AI-Camera系统可精确检测电视内部装配零部件，包括机内螺钉、S板支架、耐高温胶带、各类接插件等复杂组件。系统采用深度学习算法，能够在复杂背景下准确识别目标零部件的位置、方向和状态。

对于液晶屏扩散板检测，系统可识别黑点、气泡、异物、崩角、裂纹、划伤、折痕等多达10余种缺陷类型。通过高动态范围成像技术，系统在不同光照条件下均能保持稳定的检测性能，缺陷识别准确率达到98%以上。

PCBA行业精密检测

在印刷电路板组装（PCBA）生产线上，AI-Camera系统实现了从DIP段到SMT段的全流程智能检测。在波峰焊炉前，系统可检测插件的错件、漏件、反向、字符错等问题；在焊接后，能够精确识别短路、漏洞、引脚未出、针孔、少锡等焊接缺陷。

SMT段检测中，系统对贴片元件的缺件、露铜、偏移、立碑、短路、虚焊等问题具有极高的识别精度。通过多角度成像和3D重建技术，检测精度可达到微米级别。

面板行业高精度检测

针对玻璃面板的边缘及整板检测，系统能够识别毛刺、脏污、破损、划伤、裂纹、变色、破片等多种表面缺陷。同时集成激光测距技术，可精确测量磨边质量，确保产品符合严格的尺寸规格要求。

客户案例

武汉天马微电子智能质检升级

技术挑战： 天马微电子Array/OLED工艺复杂，缺陷种类繁多，传统AOI设备只能拍摄照片，无法自动分类，需要数十位操作员每日处理数十万张判图任务。

解决方案： 部署自动缺陷检测与分类系统（ADC），通过实时监测DFS中的图像数据，利用深度学习算法实现毫秒级缺陷分类。

· 应用成效

效率提升：自动判图效率从2张/秒提升至10张/秒，整体检测效率提升400%；

精度改善：机器识别准确率超过95%，相比人眼90%的识别率提升明显；

成本节约：替代80%检测环节人工，节省人员成本超过百万元，投资回报率达300%。

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结语

机器视觉技术在半导体制造领域的应用已取得突破性进展，不仅大幅提升了产品检测精度与生产效率，还为解决制程复杂化、缺陷多样化等技术挑战提供了创新解决方案。随着人工智能算法不断优化与硬件性能持续提升，机器视觉技术将在更多半导体制造环节发挥关键作用，为全球半导体产业高质量发展注入强劲动力。

展位火热预定中

我们诚挚邀请半导体制造与机器视觉领域的企业展商与专业人士莅临VisionChina2025（深圳）机器视觉展现场！作为业界瞩目的盛会，VisionChina2025（深圳）机器视觉展将于2025年10月28日至30日，在深圳国际会展中心（宝安新馆）9号馆盛大举行。本届展会将汇聚机器视觉前沿技术与创新成果，搭建展示产品、交流技术、探索合作的卓越平台。让我们共享智能制造的无限可能，携手开创半导体精密检测的新篇章！

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尹超 徐晓丹

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