東芝と東芝情報システム、AIを活用したナノスケール欠陥を瞬時に3D可視化する技術を新たに開発

2025年2月26日、株式会社東芝と東芝情報システム株式会社は、半導体製造における極微小なナノスケールの高低差を持つ欠陥を1枚の撮像画像から瞬時に3D形状に可視化する新たな光学検査技術を開発した。

独自の光学機器とDNNアルゴリズムを組み合わせることで、従来検出が難しかった数十ナノメートルの高低差を持つ欠陥を効率的に識別できるようになった。

東芝と東芝情報システムが開発した新技術は、従来のワンショット光学検査技術を進化させたものだ。これまでの技術はマイクロスケールの微小な欠陥を検出できていたが、今回開発された技術は数十ナノメートルという極微小な高低差を持つ欠陥にも対応する。

このブレークスルーは、カラーフィルターの設計を従来の同心円状からマルチカラーのストライプ状に変更することで実現した。これにより、対象物に照射された光の反射角度と色の種類が直接対応する関係となり、より高精度な角度分布の取得が可能になった。

さらに特筆すべき点は、独自の教師なしディープニューラルネットワーク（DNN）を用いたアルゴリズムの開発だ。このDNNは事前学習データを必要とせず、物理式を利用して反射光角度分布から表面の3D形状を再構築する。

これにより、検査対象の表面形状が複雑であっても、欠陥検査に十分な誤差数ナノメートル以内で表面の3D形状を再構築できるようになった。実際にシリコンウエハーに適用した結果、従来技術では検出できなかった高低差がナノスケールの極微小な欠陥を瞬時に3D形状で可視化できることが確認された。

この技術開発の背景には、デジタル化の進展や生成AI、電気自動車の普及に伴う世界的な半導体需要の拡大がある。半導体製造現場では生産効率や歩留まりの向上だけでなく、欠陥の早期検出による材料・エネルギーの削減も重要課題となっている。

従来の白色干渉を用いた検査手法では複数枚の画像取得と複雑な画像処理が必要で時間がかかっていたが、本技術では1枚の画像から瞬時に3D形状を再構築できる。

このプロセスの単純化と画像処理負荷の低減により、検査時間の大幅な短縮が見込まれ、半導体製造における検査工程の効率化と歩留まり向上に貢献する。東芝と東芝情報システムは今後、本技術のシステム全体としての有効性を高め、半導体製造工程への早期導入を目指すとしている。

AI Market の見解

今回東芝が開発した技術は、半導体製造における検査工程に革新をもたらす可能性を秘めている。

この技術の核心は、物理学的原理とAIを融合させた点にある。教師なしディープニューラルネットワークを採用することで、事前の学習データなしに物理式との誤差を最小化する形で高精度な3D形状再構築を実現している点は技術的に非常に興味深い。

半導体業界は今、生成AIやEVの普及による需要拡大と同時に、持続可能性への要求も高まっている。

本技術はナノスケールの欠陥を瞬時に検出することで不良品の早期発見を可能にし、材料やエネルギーのロスを減らすことに直結する。また、検査時間の大幅短縮は生産効率の向上にも寄与し、半導体供給チェーン全体の最適化につながるだろう。

今後はさらなる精度向上や対応可能な材質の拡大、そして実際の製造ラインへの統合が課題となるが、この技術が次世代の半導体製造における品質保証の標準となる可能性は高い。

参照元：株式会社東芝