半導体の微小欠陥の正確な検出を可能にする、AI活用のイメージング
ブルーノ・メナード、ブラッド・フィニー
ますます微細化していく半導体を取り扱うメーカーは、全体的な検査時間を増加させることなく、工程のさらに多くの箇所で検査を行う必要がある。
2021 年に始まった世界規模の半導エレクトロニクス企業は、製品発売のの喪失を受けて、最も重要であるにも体不足は、いまだ世界に影を落とし続延期や中止に見舞われた。2022 年のかかわらず見過ごされている業界の 1けている。それは、民生エレクトロニ

報告書によると、半導体不足によっつに、さらなる注目が集まるようにな

クス、運輸、防衛、通信、さらには重て、製造リードタイムは平均で 3 〜 4った。さまざまな市場と国が、半導体工業に至るまでの多岐にわたる業界にカ月から 10 〜 12 カ月に増加したとい

製造問題の範囲と原因に折り合いをつ衝撃を与えた。自動車メーカーは、生うことだ。

けると同時に、解決策を積極的に模索産計画の見直しを余儀なくされ、民生（1）

何千億ドルもの収益の減少と機会（2）し始めた。

図１ 半導体製造工場（ファブ）で設計されるチップのノードはますます微細になり、歩留まりはますます高くなっている

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さらに大きなビジョンとはるかに小さなソリューションへの投資

投資は、半導体製造工場（ファブ）そのフィーチャサイズをさらに小さく、その解決策の 1 つが投資である。複ものだけでなく、それらのチップを可性能をさらに高くするための取り組み

数の情報筋が、半導体業界は 2030 年

能にする装置を製造する多くのメーカは、回路設計を定義するマスクだけでまでに 1 兆ドル規模に達すると予測しーにまで波及することになると考えらなく、集積回路、配線、スイッチ、被ており、そうなれば、半導体は世界 5れる。半導体製造に使われる露光シス

覆など、プリント回路基板（ PCB ）を大産業の 1 つになる。その状態

テムやフォトリソグラフィ装置の他、構成するコンポーネントを搭載する基に達するには、巨額のインフラ投資が製造工程の主要段階の評価に使われる板に至るまでのすべてに及ぶ。これは、必要である。

検査装置も、大きく成長することが予ほんの小さな欠陥であっても、シグナ想される。

ルインテグリティやその他の項目を損

（3）
、（4）

この成長の 1 つの要因になるのが、ピールしている（ 6 ）。

半導体製造インフラに対する大規模米国半導体業界によるリーダーシップ

それと同時に、イノベーションに対なう可能性があることを意味する。メ

奪還に向けた動きである。現在、米国する要求（ノードの微細化と歩留まりーカーは、ナノレベル製造とその先にで製造された半導体は、世界合計のの向上）も、加速することはないにし向けて取り組みを進めていく中で、新12% しか占めていない。その割合は、ても、同じペースを維持することになしい脆弱性、感受性、欠陥を発見し続わずか 30 年前の 37% という高い水準るだろう。それは、たやすいことではけている。その解決策は、製造サイク（5）から低下している。しかも、その縮ない。ムーアの見解はもはや、かつてルのすべての個々の工程で公差を低く小した製造規模の中で、その大半は、のような「法則」ではなくなっている抑えることである。

最先端の小さなノードサイズ（ 10nm 未が、それでも急速な進歩は続いている。

満）のチップではない。米政府は、こ台湾 TSMC 社（Taiwan Semiconductorの状況を変えなければならないと判断

Manufacturing Company ）などのファし、CHIPS and Science Act of 2022

ブは、（性能を向上させつつ）チップサ

半導体製造においては、歩留まりがの下で、研究、インフラ投資、サプライズの縮小と消費電力の低下を実現すすべてであり、それによって生産高とイチェーン強化を推進するための新たる、さらに微細なノードプロセスを開コストが決まる。しかし、公差が低くなレベルの大規模投資を確約した発することによって、その競争力をア部品が小さくなることは、検査におけ。

（5）

主要イネーブラーとしてのイメージングとその課題

図２ 半導体製造メーカー世界上位 5 社に名を連ねる米国企業は1社のみである (7)企業

本社

市場シェア

TSMC
台湾新竹
（ Taiwan Semiconductor Manufacturing Company ）55%

サムスン（ Samsung ）

韓国ソウル

17%

UMC
（ United Microelectronics Corporation ）

台湾新竹

16%

Global Foundries

米国ニューヨーク州マルタ

7%

SMIC（ Semiconductor Manufacturing International中国上海Corporation ）4%

Source: Nasdaq, 2021

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る大きな課題になる可能性がある。ま（人工知能）機能で従来の方法に足りな速度での 200 枚の画像の連続分類ですます微細なジオメトリを扱うメーカい部分を補おうとしている。AI アルゴ

98%、453 枚の合格画像と 11 枚の不合ーは、欠陥を早期に発見できるように、リズムを、欠陥のある PCB コンポーネ

格画像で 100% の精度を達成した。

ウエハから最終 PCB までの工程のさらントと欠陥のない PCB コンポーネント

また、1 枚の部品画像で複数の欠陥に多くの箇所で検査を行うことによのさまざまなサンプルでトレーニングを同時に検索するオブジェクト検出で、り、歩留まりを管理する必要がある。

することにより、高い精度でのコンポ

20ms の 速 度 と、259 枚 の 画 像 で重要なのは、全体的な検査時間を増加ーネント分類が可能になる。

99.62%の精度を達成することができた。

従来の方法からAI イメージングへの移行

2030 年に向けた準備させることなく、より多くの検査工程を追加し続けていくことである。イメージングシステムは、露光時間を短縮しつつ、より高い分解能を提供しなけ

米マッキンゼー社（ McKinsey ）は、ある半導体 OEM はこの課題に直面

自動車、演算およびデータストレージ、し、同社の自動光学検査（ Automated

ワイヤレス通信のわずか 3 つの業界に集積回路において、ナノスケールのOptical Inspection：AOI ）プロセスでけん引されて、半導体使用量が今後フィーチャは、一般的に使用される可検出されない欠陥品が増加した。この10 年間で 70% 近く増加すると予測し視波長や、UV 波長よりもさらに小さ

OEM はこの問題を解決するために、ている（ 3 ）。どの業界も、効率、性能、くなる可能性がある。検出と定量化のルールベースのアルゴリズムと AI 機能

デバイスサイズ、そして最も重要なスために必要な精度は、センサの実際のの両方を組み合わせた新しい検査ソリ

ケールをさらに向上させるための手段

ノイズフロアや、根本的な動作原理にューションを、AOI 装置に実装した。

を模索することになるだろう。イメー近づいていく可能性がある。その解決

この AI ソフトウエアツールを使用す

ジングは、それを実現するための重要には、深 UV や極 UV の照明やイメーることでその OEM は、12 〜 14ms のればならない。

な要素になるだろう。

ジングといった、新しいアプローチが必要である。イメージングのさらなる高精度化は、意思決定に向けて画像を解析する、下流のコンポーネント（画像処理ハードウエアおよびソフトウエア）に重圧を与える。
PCB では、設計と製造の複雑さが新たなレベルに引き上げられるにつれて、材料欠陥はますます微細なものになっていく。メーカーは、破損、摩耗、汚染、破片、気泡など、さまざまな種類の欠陥を検出する必要がある。従来の手動検査や、ルールベースのイメージングでは、その処理に全く対応できない可能性がある。ルールベースの画像処理技術は、形状、色調、コントラスト、テクスチャが多種多様な PCBコンポーネントに適用すると、信頼性に問題が生じる可能性がある。そうなると、従来のアルゴリズムで堅牢な検査システムを構築するのは、実質的に不可能である。そこでメーカーは、AI

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参考文献（ 1 ）D Kaur. Chip shortage: The lack of “ chips to make chips ” is exacerbating the shortageby another 2 years. June 7, 202 Techwire Asia. https://techwireasia.com/2022/06/chipshortage-the-lackof-chips-to-make-chips-is-exacerbating-theshortage-by-another-2-years/（ 2 ）M Placek. Projected revenue and production loss of the global automotive industry as aresult of the semiconductor chip shortage in 2021. Statista, September 28, 2022. https://www.statista.com/statistics/1 2 8 0 6 3 9 /automotive-industry-revenueand-production-lossforecast/（ 3 ）O Burkacky, J Dragon, N Lehmann. The global semiconductor industry is poised for a
decade of growth and is projected to become a trillion-dollar industry by 2030. McKinsey& Company, April 1 , 2 0 2 2 . https://www.mckinsey.com/industries/semiconductors/ourinsights/the-semiconductordecade-a-trillion-dollar-industry（ 4 ）M Hall. ISS 2022: Semiconductor industry market outlook and prospects for reaching $1
trillion by 2030. Semi, May 9, 2022. https://www.semi.org/en/blogs/business-markets/
iss-2022-semiconductor-industry-outlook-and-prospects-for-reaching-%241-trillion-by-2030（ 5 ）Fact Sheet: President Biden signs executive order to implement the CHIPS and Science
Act of 2022. US White House, August 25, 2022. https://www.whitehouse.gov/briefingroom/statementsreleases/2 0 2 2 /0 8 /2 5 /fact-sheet-president-bidensigns-executive-order-toimplement-the-chipsand-science-act-of-2022/（ 6 ）A Shilov. TSMC details 5 nm process tech: aggressive scaling, but thin power andperformance gains. AnandTech, May 8, 2018. https://www.anandtech.com/show/12727/
tsmc-details-5-nmprocess-tech-aggressive-scaling-but-thin-powerand-performance-gains（ 7 ）Prableen Bajpai. An overview of the top 5 semiconductor foundry companies, Nasdaq,
October 1, 2021. https://www.nasdaq.com/articles/anoverview-of-the-top-5-semiconductorfoundrycompanies-2021-10-01
著者紹介
ブルーノ・メナード（ Bruno Menard ）は、加テレダインダルサ社（ Teledyne DALSA ）のソフトウエアディレクター、ブラッド・フィニー（ Brad Finney ）は、同社グローバルセールス／カスタム製品担当ディレクター。

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