Semiconductor Engineering· Technical Paper Link·· 5 天前精选AI 评分70
AI 图像增强改善芯片缺陷检测
AI Image Enhancement Improves Detection Of Flip-Chip Interconnect Defects (MCL, PVA TePla, ASE)
AI 摘要
研究人员提出基于 AI 的图像增强工作流程，专门针对改善扫描声学显微镜 (SAM) 图像，以提高翻转芯片极端低 K 层中裂纹的可检测性，以应对现代半导体器件日益小型化和复杂化带来的挑战。
正文 · AI 翻译
材料中心莱本、PVA TePla 和先进半导体工程（ASE）的研究人员发表了《基于人工智能的图像增强改进微电子封装互连缺陷检测》
摘要摘录:
“传统的失效分析（FA）方法由于现代半导体器件的日益小型化和复杂化而面临越来越大的挑战。特别是，在先进封装架构的后端线（BEOL）中使用的翻转芯片极端低K层中的裂纹检测具有挑战性。为了提高这些所谓的“白色凸起”的可检测性，我们提出了一种基于人工智能的图像增强工作流程，特别针对提高扫描声学显微镜（SAM）图像。”
在这里找到技术论文。2026年10月
Wilhelmer, R., Djuric-Rissner, T., Czurratis, P. 等人。基于人工智能的图像增强改进微电子封装互连缺陷检测。J Fail. Anal. and Preven. (2026)。https://doi.org/10.1007/s11668-026-02537-z。 开放获取.
来源：Semiconductor Engineering · semiengineering.com
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