晶圓切割中雷射切槽品質資料分析;Data Analysis for Quality Evaluation of Laser Grooves in Wafer Dicing

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题名:	晶圓切割中雷射切槽品質資料分析;Data Analysis for Quality Evaluation of Laser Grooves in Wafer Dicing
作者:	呂宜靜;Lu, I-Ching
贡献者:	資訊工程學系
关键词:	晶圓切割;切槽分析;機器學習;自動化檢測;半導體製造;缺陷分類;Wafer Dicing;Groove Analysis;Machine Learning;Automated Inspection;Semiconductor Manufacturing;Defect Classification
日期:	2025-08-04
上传时间:	2025-10-17 12:51:20 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學
摘要:	雷射切槽是晶圓切割中一項關鍵的前置步驟，目的是降低機械應力並減少先進半導體封裝中的晶圓破裂。然而，由於輪廓不規則、表面雜訊以及材料特性變異，使得切槽品質的評估仍具挑戰性。現有方法依賴人工檢查或僵化的數學判準，不僅耗時費力、結果不一致，也不適用於高產量生產環境。本研究提出一套自動化的切槽分析系統，運用機器學習技術處理經由白光干涉儀取得的深度輪廓資料。該系統能預測原始晶圓表面，並從橫截面輪廓中萃取關鍵幾何特徵，進一步利用嵌入式方法進行切槽品質分類。本方法在表面預測上達到 99.87% 的準確率，在品質分類上達到86.36%，大幅優於傳統的規則式技術，展現出應用於智慧半導體製造的高度潛力。;Laser grooving is a critical preparatory step in wafer dicing, aimed at reducing mechanical stress and minimizing wafer breakage in advanced semiconductor packaging. However, assessing groove quality remains challenging due to irregular profiles, surface noise, and material variability. Existing methods—based on manual inspection or rigid mathematical criteria—are labor-intensive, inconsistent, and unsuitable for high-throughput production. This study proposes an automated groove analysis system that leverages machine learning on depth profiling data acquired via white light interferometry. The system predicts the original wafer surface and extracts key geometric metrics from cross-sectional profiles. It further classifies groove quality, using an embedding-based approach. Our method achieves 99.87\% accuracy for surface prediction and 86.36\% classification accuracy, significantly outperforming traditional rule-based techniques and demonstrating strong potential for deployment in smart semiconductor manufacturing.
显示于类别:	[資訊工程研究所] 博碩士論文

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