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微影制程中,曝光机在执行基板粗对位(coarse alignment)时的误差精度准确与否,
将影响生产的产量及顺畅性。粗对位误差越小越好,不佳的误差将导致对位时间过久,增加生产的时间成本。粗对位误差过大时,甚至将无法对位,
需要以人工方式确认处理,增加品质风险。若处理人员判断错误,
更有可能造成曝错,造成产品图形偏移
机台内机构的精度误差,会因为长时间而累积。目前业界尚无可以针对曝光机粗对
位误差进行长期监控的系统,亦无法立即发现异常来调整补正。当发现问题时,需要
针对各个单元一一澄清,若无法即时修正并改善,长期下来将损失很多产能。
首先收集机台生产资料,分析对位误差
与对位时间的关系;并收集历史露光中心补正调整与对位误差的相关资料,以倒传递
类神经网路演算模式,训练并建立出调整补正量与粗对位误差间的关系,改善现行靠人力判断的方式,
减少补值后的误差,增加调整后的对位精度,维持一个良好的状
况,增加机台生产的顺畅性。
在制程监控方面,套入多变量统计分析的概念,模拟出五项对位误差数据之间的影响关系,
训练出较佳的管制规格,以此规格监控实际生产时的粗对位误差,提早发现异常点并即时处理。
粗对位误差产生的原因,建立出精确可靠的误差估测方式,以解决目前业者无法监控,
免于大量产品对位时间过长的情况发生
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