Россия
Россия
Усложнение интегральных схем и ужесточение требований к надежности привели к необходимости повышения эффективности автоматизированного контроля качества на этапах монтажа и испытаний микросхем [1; 5]. Стандартные системы автоматического оптического контроля (АОК), основанные на сравнении с эталонным изображением, обеспечивают высокую долю обнаружения дефектов, но в реальном производстве формируют значительный поток ложных тревог, перегружающих операторов и снижающих производительность линии [2; 6]. В последние годы активно внедряются методы сверточных нейронных сетей (CNN) для распознавания дефектов печатных плат, корпусов микросхем и внутренних нарушений структуры, в том числе по данным сканирующей акустической томографии [3; 8; 10]. Цель работы – на основе анализа современных исследований обосновать подходы к повышению эффективности автоматизированного контроля качества микросхем за счет комбинирования АОК и методов машинного обучения без радикальной замены существующего измерительного оборудования [1–3; 5–8]. Показано, что использование дообучаемых CNN‑классификаторов, продуманное формирование обучающих выборок и интеграция оптического и акустического контроля позволяют снизить долю ложных вызовов АОК в несколько раз при сохранении или повышении чувствительности к реальным дефектам [2–6; 8–10].
контроль качества микросхем, автоматический оптический контроль, сканирующая акустическая томография, сверточные нейронные сети, ложные срабатывания
1. Власов, А. И. Концепция универсального интеллектуального смарт-автомата / А. И. Власов, С. С. Филин, А. И. Кривошеин // Пром-инжиниринг : Труды Всероссийской научно-технической конференции. – Челябинск, 2019. – С. 267-271.
2. Рубцов, Ю. В. Автоматический визуальный контроль качества изделий микроэлектроники методом эталонных шаблонов / Ю. В. Рубцов, В. Э. Малышев, А. А. Назаренко // Радиоэлектронные приложения: проблемы и их решения. – 2024. – № 13. – С. 18-21.
3. Усманов, А. И. Анализ современных методов автоматизации неразрушающего контроля качества и диагностики электронных компонентов / А. И. Усманов, А. В. Козлова, В. Г. Мешков // Вестник МГТУ «СТАНКИН». – 2024. – № 2 (69). – С. 161-172.
4. Быков, А. Е. Определение правильного расположения контрольных операций в технологическом процессе изготовления микросхем / А. Е. Быков, Е. И. Лазарева // Социально-экономические и технические проблемы оборонно-промышленного комплекса России: история, реальность, инновации : межвузовский сборник статей по материалам VII Всероссийской научно-практической конференции ; Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева. – Нижний Новгород, 2021. – С. 152-155.
5. Аваков, С. М. Принципиальное проектирование и разработка программного обеспечения для обеспечения контроля качества топологических структур в микроэлектронике / С. М. Аваков, А. А. Воронов, В. В. Ганченко // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки. – 2024. – № 2 (43). – С. 2-9.
