- Systemy
- Przetłumaczone przez AI
Ostre hyperspektralne oko dla produkcji chipów
Badacze z Fraunhofer IWS zakładają firmę jako „DIVE imaging systems“
Precyzyjna analiza powierzchniowa warstw high-tech w mikroelektronice, fabrykach baterii czy sektorze motoryzacyjnym staje się coraz bardziej dostępna. Umożliwia to system pomiarowy opracowany w Instytucie Fraunhofer ds. Technologii Materiałów i Promieniowania IWS, który integruje hyperspektralną sensorystykę, sztuczną inteligencję oraz specjalne techniki oświetleniowe w wydajny, wysoce elastyczny system inspekcji. Zespół badawczy z dresdenskiego instytutu zakłada założenie firmy wspieranej przez BMWK, we współpracy z »DIVE imaging systems GmbH«, która będzie komercjalizować tę obiecującą technologię.
Głównym obszarem działalności DIVE (skrót od »Digital Vision Experts«) jest początkowo przemysł półprzewodnikowy. Założyciele, dr Philipp Wollmann, dr Wulf Grählert, Oliver Throl i Livia Szathmáry, chcą pomóc w zapewnieniu stabilnych procesów, zwiększeniu wydajności i oszczędności zasobów. Wybór lokalizacji nie był przypadkowy: »Drezno jest idealne dla naszej inicjatywy«, podkreśla Philipp Wollmann. »W tym mieście skupione są kluczowe podmioty z branży mikroelektroniki w jednym ośrodku. Aby jak najlepiej rozwijać naszą technologię pod kątem potrzeb klientów, mamy tu najkrótsze drogi i dzięki stopniowemu rozbudowywaniu istniejącej sieci możemy także identyfikować kolejnych partnerów.«
Założyciele nie myślą jednak tylko o klientach z przemysłu półprzewodnikowego. Perspektywicznie zespół zamierza szeroko wprowadzić swoją innowacyjną technologię DIVE do inspekcji i analizy powierzchni oraz warstw w różnych branżach. Spośród wielu scenariuszy, szybki pomiar grubości warstw, wykrywanie i lokalizacja najmniejszych defektów lub zanieczyszczeń to tylko wycinek możliwości.
Światło podzielone na 1000 kolorów
System DIVE oświetla badane próbki światłem widzialnym oraz niewidzialnym promieniowaniem podczerwonym w zakresach od 0,4 do 2,5 mikrometra (tysięczne milimetra), czyli w zakresie od promieniowania podczerwonego do światła widzialnego, na silikonowe płyty (wafery), z których na całym świecie w fabrykach półprzewodników produkowane są mikroczipy do laptopów, telefonów, samochodów itp. Specjalna kamera hyperspektralna rejestruje odbite światło. Podczas gdy ludzkie oko rejestruje jedynie trzy podstawowe kolory – czerwony, zielony i niebieski – kamera hyperspektralna rozróżnia nawet do 1000 »kolorów« lub długości fal światła. Następnie wysokowymiarowe surowe dane, które mogą szybko osiągnąć kilka gigabajtów, są przekazywane do sztucznej inteligencji (SI). Ta SI na podstawie »obrazu z 1000 kolorów« może wykrywać potencjalne defekty lub zanieczyszczenia, a także oceniać jakość pojedynczych chipów lub całego wafla. System DIVE może na przykład rozpoznać, czy warstwa powłoki na waflu została poprawnie nałożona, jak jest jednorodna, cienka, równa lub wolna od defektów. Dzięki temu można zapewnić, że do kolejnych etapów produkcji trafiają wyłącznie wafle bez wad.
Projekt pilotażowy z niemieckim koncernem chipowym Infineon
Obecnie wafle są monitorowane na wielu etapach produkcji w fabrykach półprzewodników pod kątem różnych właściwości. Analiza całej powierzchni wafla jest jednak stosunkowo wolna i często przeprowadzana na próbki.
W tym miejscu wkracza DIVE: wspólnie z producentem półprzewodników Infineon zespół najpierw opracuje hyperspektralny system do laboratoriów poza czystą strefą, a w kolejnym kroku system, który będzie można zainstalować w takich warunkach. Perspektywicznie DIVE planuje rozwiązanie inline, które można bezpośrednio zintegrować z urządzeniami w czystej strefie. To umożliwi nawet analizę w czasie rzeczywistym na wielu etapach procesu.
Czteroosobowy zespół spodziewa się szybkiego wzrostu ze względu na duży potencjał tej technologii. Założyciele z Fraunhofer IWS wnoszą do projektu kilka unikalnych cech: obejmują one pełną koncepcję systemu, w tym oświetlenie próbek, zaawansowane oprogramowanie do sterowania systemem oraz do analizy danych wspomaganej SI. DIVE będzie samodzielnie produkować zaprojektowane urządzenia, systemy, a później także całe części linii produkcyjnych. Zespół będzie także oferować usługi, wsparcie techniczne i rozwiązania dostosowane do potrzeb klientów. Kluczowe wsparcie zapewnia niemieckie Ministerstwo Gospodarki i Klimatu (BMWK), które w ramach programu EXIST-Forschungstransfer przyznało 18-miesięczne finansowanie w wysokości 1,2 miliona euro.
Nowy sposób patrzenia na stare książki
Po założeniu firmy Instytut Fraunhofer IWS nadal będzie intensywnie rozwijać technologię hyperspektralną w różnych kierunkach. Na liście badań znajdują się na przykład koncepcje wykorzystujące laser do oświetlenia próbek lub drastyczne miniaturyzacje systemów hyperspektralnych. Naukowcy chcą także za pomocą algorytmów wydobywać z surowych danych znacznie więcej informacji. Z tych podejść mogą się w przyszłości rozwinąć liczne zastosowania gospodarcze i społeczne, na przykład rozwój technologii hyperspektralnej dla bibliotek, aby cyfrowo odtworzyć cenne, wysoce wrażliwe obiekty kultury w formie dostępnej dla publiczności. W ten sposób w przyszłości mogą powstać cyfrowe bliźniaki, które oprócz klasycznych obrazów i tekstów będą przechowywać wiele innych danych, takich jak grubość i rodzaj papieru, wiek dokumentu czy użyte pigmenty.
Ten transfer wiedzy do praktyki jest szczególnie ważny w Dresdner Instytucie. Szybkie i ukierunkowane na klienta wprowadzanie wyników najwyższej klasy badań do praktyki gospodarczej to część DNA Fraunhofer. »Konkretne rozwiązanie to technologia, nad którą pracujemy od ponad dziesięciu lat w Fraunhofer IWS, z ogromnym potencjałem«, podsumowuje Philipp Wollmann. »Będziemy wspierać przemysł półprzewodnikowy w Niemczech i Europie w procesowaniu wafli z wysoką efektywnością, jakością i wydajnością. W ten sposób wspieramy także cele UE, aby znacznie zwiększyć udział europejskiej mikroelektroniki na światowym rynku. Z drugiej strony, chronimy miejsca pracy i wartość dodaną w regionie.«
Fraunhofer-Institut für Werkstoff- und Strahltechnik IWS
01277 Dresden
Niemcy








