半導体製造における外観検査とは？従来の手法からAIを導入するメリットまで徹底解説！

半導体製造における外観検査は、製品の品質と信頼性を確保する重要工程です。5nmという原子レベルまで微細化が進む最新の半導体製造において、人の目による検査には限界が見えているのも現実です。

さらに、検査員の経験や体調による判定基準のブレ、長時間作業での見逃しリスクなど、品質管理における課題は山積みです。

こうした課題に対して、AIを活用した外観検査システムが確かな解決策を示しています。

本記事では、半導体製造における外観検査の重要性から、AIを活用した最新の検査手法、導入による具体的な成果まで、製造現場の品質管理を革新するAI外観検査の全容を徹底解説します。

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半導体産業における外観検査とは？

半導体製造における外観検査は、製品の品質と信頼性を確保するための重要な工程です。製造された半導体の表面に存在する欠陥や異常を検出し、不良品の流出を防ぐ役割を担っています。

半導体製造プロセスでは、ウェーハ上に300〜400回もの工程を経て電気回路を形成していきます。この過程で、以下に挙げる複数回の外観検査が実施されます。

1. 回路パターン形成前のベアウェーハ検査
2. 回路製造の各工程における中間検査
3. パッケージ化時の最終検査

特に、前工程での検査は、後続の工程に影響を与える欠陥を早期に発見し、製造コストの無駄を防ぐ重要な役割を果たしています。

半導体製造における外観検査は、製品の品質保証だけでなく、製造プロセス全体の改善や効率化にも寄与する重要な工程です。技術の進歩に伴い、画像認識AIを用いた自動化など、より高度で効率的な検査手法の開発が進められています。

外観検査の主要チェック項目

半導体の外観検査では、主に以下の欠陥を確認します。

上記の欠陥は、SEMによるパターンサイズ検査、マクロ検査による全体観察、ミクロ検査による詳細調査、オーバレイ検査による重ね合わせ誤差の確認など、様々な手法を組み合わせて検出されます。

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従来の半導体外観検査手法の限界

半導体製造における外観検査は、長年にわたり人間の目視検査と従来型の画像処理技術を組み合わせて実施されてきました。それぞれの手法には特徴的な長所と課題があり、製造現場では状況に応じて使い分けられています。

人間による目視検査の特徴

人間による目視検査は、半導体製造の品質管理において重要な役割を果たしてきました。熟練した検査員は、経験と知識を活かして複雑な欠陥パターンを柔軟に判断し、予期せぬ不具合も即座に発見できる利点があります。

しかし、この手法には深刻な課題が存在します。最も大きな問題は、検査結果の一貫性が保てないことです。

検査員の経験レベルや体調、疲労度によって判定基準が変動し、同じ製品に対しても異なる評価が下されることがあります。また、長時間の検査作業による疲労は、特に一日の終わりに近づくにつれて見逃しや誤判定のリスクを高めます。

高集積化に伴い検査の難度上昇

現代の半導体製造では、集積度の向上に伴い検査の難度が著しく上昇しています。

最新の半導体では回路線幅が約5nmにまで微細化されており、この寸法では原子レベルでの制御が必要となります。さらに3nmや2nmプロセスの開発も進んでいます。

このような微細な構造では、不純物原子の分布のばらつきが製品性能に大きく影響を与えるため、高解像度カメラや電子顕微鏡を用いた高精度な検査が求められています。従来の目視検査では対応が困難になってきており、より高度な検査技術の導入が不可欠となっています。

従来の画像処理技術を用いた自動検査

従来の画像処理技術を用いた自動検査システムは、高解像度カメラやレーザー計測器などのハードウェアと、画像処理ソフトウェアを組み合わせて構成されています。撮影した画像データをコンピュータで解析し、あらかじめ設定された基準値との比較によって良品・不良品の判定を行います。

特に、ウェハの回転時にレーザー光を照射し、その反射光を分析することで表面の欠陥を検出する手法は、高速かつ効率的な検査を可能にしました。

しかし、従来の画像処理技術には限界もあります。設定した数値（閾値）を超えたものを一律に不良と判定するため、過検出や見逃しが発生しやすく、再検査が必要になるケースも少なくありません。

また、新しい種類の欠陥パターンに対する柔軟な対応が難しく、検査基準の更新には専門的な知識と時間を要するという課題も存在します。

最新技術では、ディープラーニングを活用した外観検査システムが開発されており、これらの従来技術の限界を克服しつつあります。また、3D検査技術の進展も注目されており、積層化した半導体の内部構造まで検査できるようになっています。

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半導体外観検査におけるAIの活用機能

AIは半導体の外観検査において、従来の検査手法では実現できなかった高度な機能を実現しています。

高精度な欠陥検出

画像認識AIを活用した欠陥検出システムは、高解像度カメラとディープラーニングアルゴリズムを組み合わせることで、ナノメートル単位の微細な欠陥を瞬時に検出することが可能です。例えば、OMRONのFHシリーズビジョンシステムは、業界初のAI欠陥検出技術を採用し、学習サンプルなしで欠陥を識別できます。

画像認識AIを活用した欠陥検出システムは、従来の画像処理技術では見逃されがちだった複雑な欠陥パターンも高精度で識別し、製品の品質保証に大きく貢献しています。

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ディープラーニングを用いた欠陥分類

ディープラーニング技術を用いた欠陥分類システムは、検出された欠陥を自動的に分類し、その重要度を評価します。DNN（ディープニューラルネットワーク）やCNN（畳み込みニューラルネットワーク）などを使用した自動欠陥分類（ADC）システムが開発されています。

自動欠陥分類（ADC）システムにより、正常データのみから高い精度で学習を行い、製品の種類や撮影部位が異なる場合でも適切な欠陥判定が可能となっています。

新規欠陥パターンの自動検知と学習

AIシステムは、製造プロセスで発生する新しい種類の欠陥パターンを自動的に検知し、学習する能力を持っています。最新技術により、従来の検知精度を大幅に向上させ、未知の欠陥パターンにも柔軟に対応することが可能となっています。

さらに、転移学習技術を活用することで、新しい製品や材料に対しても迅速に適応し、学習効率を向上させています。

リアルタイムモニタリングと品質予測

AIを用いたリアルタイムモニタリングシステムは、製造プロセスの状態をリアルタイムで監視し、品質の予測と異常の早期検出を実現します。過去のデータパターンと現在のセンサーデータを組み合わせて分析することで、高精度な予測モデルを構築可能です。

例えば、Siemensのプラットフォームは、機械からリアルタイムデータを収集・分析し、潜在的な故障を予測します。センサーから収集されるデータをAIが即座に解析することで、製品の不良発生を事前に予測し、必要な対策を講じることが可能となっています。

関連記事：「AIによる予測分析の仕組みから実際の応用事例、メリット、注意点、具体的な予測分析ツールをわかりやすく解説」

データ分析に基づく製造プロセスの最適化

AIによるデータ分析は、製造プロセス全体の最適化に大きく貢献しています。収集された大量のデータを分析することで、製造条件の最適化や品質向上のための具体的な改善策を導き出します。

例えば、射出成形プロセスにおいて、ディープラーニングを金型内センサーデータに適用することで、保持時間、パック圧力、冷却プロファイルを最適化し、サイクルタイムと反り欠陥を最小化することが可能となっています。

特に、温度、圧力、露出時間などの重要なパラメータの最適な組み合わせを特定し、製造プロセスの効率化を実現しています。

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半導体の外観検査へのAI導入がもたらすメリット

半導体製造における外観検査へのAI導入により、人的限界を超えた高精度な検査が可能となり、製造プロセス全体の最適化にも大きく貢献しています。

検査精度の向上と見逃し率の低減

AIを活用した外観検査システムは、従来の検査手法と比較して大幅な精度向上を実現しています。

東芝が開発した最新のAI検査システムでは、従来技術と比較して検知精度が約10ポイント向上しました。特に、独自のディープラーニング手法を用いることで、正常データのみから高精度な学習が可能となり、製品の種類や撮影部位が異なる場合でも安定した検査精度を維持できるようになっています。

検査時間の短縮による生産性の向上

AIによる自動検査システムの導入により、検査工程の大幅な時間短縮が実現されています。従来は数日を要していた品質低下の原因解析が1日で完了できるようになり、製造ラインの効率が飛躍的に向上しました。

さらに、24時間連続での検査が可能となったことで、従来の抜き取り検査から全数検査への移行も実現し、製品品質の全体的な向上にも貢献しています。

SolVisionのAI検査システムは、光学文字認識（OCR）を用いて、様々な条件下でも迅速かつ正確に半導体コンポーネントのシリアル番号を識別できます。これにより、生産プロセスのモニタリングと追跡が大幅に効率化されています。

人的コストの削減と作業者の負担軽減

AI外観検査の導入により、半導体ウェーハの検査においても、AIの導入により人的負担が大きく軽減されています。AIシステムは、人間の目では見逃しやすい微細な欠陥を高速かつ正確に検出し、作業者の負担を軽減しています。

新たな欠陥パターンの自動学習と検出能力の継続的改善

AIシステムの特筆すべき利点は、使用するほどに検出能力が向上する点です。最新のAIシステムは、ディープラーニングを活用して大量の検査画像データから継続的に学習を行います。

例えば、自動欠陥分類（ADC）システムは、CNNやDNNなどの複数のアルゴリズムを組み合わせたマルチエンジンソリューションを採用し、新しい種類の欠陥パターンにも柔軟に対応できる高い適応性を実現しています。

これにより、製品の進化や新製品の導入にも迅速に対応でき、検査基準の更新に要する時間とコストを大幅に削減することが可能となっています。

まとめ

半導体製造における外観検査は、製品の品質と信頼性を確保する重要な工程であり、製造プロセス全体の成否を左右します。従来の目視検査や画像処理技術では、検査精度の揺らぎや人材不足などの課題に直面していました。

しかし、AIの導入により、検知精度が向上し、検査時間の大幅な短縮と人的コストの削減を実現できることが実証されています。特に、新規欠陥パターンの自動学習機能により、製品の進化にも柔軟に対応可能です。

それでも、効果的な導入には、自社の製造プロセスや検査要件の詳細な分析、適切なAIモデルの選択、従業員のトレーニングなど、多岐にわたる準備が必要です。

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半導体製造における外観検査についてよくある質問まとめ

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