在全球工业与消费领域数字化转型的浪潮中，人工智能的深度渗透正驱动半导体需求呈现指数级增长。芯片作为智能设备的“心脏”，其性能提升与成本优化成为产业竞争的核心命题。然而，半导体生产流程的极端复杂性——从晶圆制造到封装测试需历经数百道精密工序，对技术精准度与生产效率提出了近乎苛刻的要求。

本文将聚焦机器视觉技术在晶圆制造与封装测试两大核心环节的技术突破与产业实践，系统阐释其如何通过AI算法融合、多模态传感协同及实时反馈控制，重构半导体制造的质量管控体系。

在2026年VisionChina（上海）机器视觉展上，我们邀请大家莅临展会，一站式饱览众多晶圆制造与封装测试环节中的机器视觉X半导体融合方案，触摸微米级缺陷的“侦探之手”，见证闭环良率跃升的“智慧之心”。

01 应用场景：晶圆制造阶段，机器视觉在晶圆制造中正经历从“辅助工具”向“智能质量管控中枢”的战略升级。通过AI、多模态检测、实时反馈的技术融合，机器视觉不仅成为质量管控的“中枢神经”，更成为推动产业向更高精度、更高效率、更低成本发展的核心引擎。这一转型不仅重塑了晶圆制造的价值链，更为半导体产业的持续创新提供了坚实的技术底座。

面临的挑战

超精密检测需求

晶圆制造需达到纳米级精度（如线宽0.005mm、切割精度±0.001mm），传统人工检测无法满足。例如，先进制程（如3nm）要求检测

缺陷多样性与复杂性

晶圆表面可能存在颗粒、划痕、氧化、裂纹、位错、层错等多种缺陷，且新工艺（如第三代半导体）带来新型缺陷类型。例如，纳米级颗粒污染（

实时性与效率压力

半导体产线24/7运行，检测系统需在毫秒级响应时间内完成图像采集、处理和分析，速度需达人工的10-20倍。例如，高速运动物体检测需CCD摄像机与高速算法配合，确保生产线高效运行。

案例分享

Allied Vision，allPIXA线阵扫描相机系列

在半导体制造中，产量与吞吐量直接影响芯片成本。为保障良率，厂商需在各关键工序部署在线检测系统，实现晶圆到封装的全程监控以检测缺陷。早期缺陷检测可优化工艺、提升产量并降低成本。随着器件尺寸不断微缩，检测系统需识别微米级/亚微米级缺陷。宏观缺陷检测尤为关键，因为任何微小缺陷（包括晶圆背面污染）都将严重影响生产质量与最终良率。

芯片截图示例

半导体制造是一个以纳米为单位的精密世界，但决定成本的往往是微米级的缺陷。工艺稳定时，缺陷逃逸率每降低1%，或可避免数百万美元的损失。在线检测系统需100%捕获产量限制缺陷，其周期时间直接影响晶圆厂总产量，成为高端检测系统设计的核心要素。

在晶圆制造中，缺陷大致分为两大类： 

① 微观缺陷

② 宏观缺陷 > 1μm 

在稳定的工艺中，缺陷逃逸率每降低1%，就可能避免数百万美元的损失。宏观缺陷检测（＞1μm）之所以关键，是因为：

方案介绍及优势

使用高分辨率和高速机器视觉相机，可设计出适用于宏观缺陷检测的系统，实现晶圆生产的100%检测。同时，该类系统可以一次性采集覆盖晶圆的整个宽度，从而实现高吞吐量。此类宏观缺陷检测系统可带来多种优势：

使用此类扫描系统捕获的缺陷类型包括裂纹、划痕、污渍、异物颗粒、未抛光区域、残留物、水印、针孔、剥落、切割后缺陷。 

在构建用于晶圆检测的此类宏观缺陷扫描系统时，线阵扫描技术发挥着至关重要的作用。Chromasens 线阵扫描相机系列allPIXA evo 和allPIXA wave 提供了TDI （时间延迟积分）选项，分辨率高达16,384像素，非常适合构建此类高性能检测系统。

产品特性及技术实现

Chromasens allPIXA相机包含两项专用于晶圆检测系统的突出功能：

① 主从相机同步

② 多通道LED闪光控制/LED频闪

以5-15 μm/像素的分辨率覆盖300mm晶圆的完整视场，需要使用多台线阵扫描相机。这些相机需要完美同步，以实现稳定的图像采集和后续图像分析。Chromasens的主从相机同步功能允许完美同步N(1~6)台相机。高度稳定的图像数据采集支持直接图像比较，能够跟踪沉积镀膜和蚀刻等多个工艺步骤的稳定性。进行多相机对准时，Chromasens GCT软件工具可以协助用户快速，精确，稳定的对齐多相机系统。

allPIXA相机的多通道频闪功能

一次扫描中可最多使用四种不同类型的光源进行成像

Chromasens allPIXA 相机的多通道频闪功能可一次扫描采集多幅图像，每幅图像在不同光源条件下拍摄。而高色彩保真度更有助于在缺陷检测时中获得更出色的结果。

三种不同接口供选：

Chromasens线阵扫描视觉平台可实现多相机和不同类型光源系统的多功能配置

MVTec，HALCON

在晶圆制造环节中，机器视觉技术扮演着至关重要的角色——它能够自动执行大量检测和对齐任务，且精度极高。这两大特性对于半导体制造至关重要。特别值得注意的是，多数前端流程需重复40至100次操作，因此这些技术的重复精度成为衡量其性能的核心指标。为满足这些需求，MVTec使用强大且先进的机器视觉软件HALCON来实施缺陷检测、尺寸测量以及匹配对齐等模块的应用落地，有效满足了行业对高精度、高可靠性、高效率的质量管控需求。

技术优势

速度与可靠性：检测速度远超人工，结果客观可复现，避免人为误差

高精度测量：毫秒级完成亚像素级边缘测量直线和圆弧边缘，3D重建技术实现复杂表面形貌精准还原。

智能缺陷识别：深度学习算法突破传统方法局限，实现自动表面缺陷检测与像素级分割，精度显著提升。

核心应用

缺陷检测

机器视觉的关键应用是缺陷检测，例如对晶圆表面各种缺陷的可靠检测。机器视觉技术可以识别晶圆表面上的微小裂纹、划痕和颗粒污染，确保质量和周期时间要求。借助先进的机器视觉软件HALCON，即使在光线条件不佳和背景复杂的条件下也能正常工作。在软件方面，分析和量化各种缺陷可能涉及多种技术，例如基于深度学习的异常检测或“传统”训练的变异模型。为了获得最高速度和性能，通常建议结合使用基于规则的算法和人工智能方法。

例如，下图所示的晶圆上的细小刮痕，可以通过传统的机器视觉算法“基于形状的匹配”进行稳定、准确、实时的检测。即使在旋转、缩放、透视失真、局部变形、部分遮挡、超出图像范围，或经历非线性照明变化的情况下，该算法仍能可靠识别缺陷。随后，深度学习分类技术将用于进一步确定缺陷的类别。

检测晶圆上的微小缺陷

字符和代码读取

机器视觉在半导体生产中广泛用于字符和代码读取，如OCR和二维数据矩阵码技术可追踪晶圆状态，确保生产过程的无缝可追溯性。而MVTec HALCON支持的深度OCR技术，依托强大的深度神经网络，较传统OCR精度更高，操作更便捷。其字符分组功能可减少相似字符误判，显著提升识别性能，助力生产自动化和效率提升。

组件上的光学字符识别

其应用场景比如晶圆与芯片的序列号识别：在晶圆制造和芯片封测过程中，每片晶圆和芯片都会被赋予唯一的ID（如DMC码、QR码或刻印字符）。以及封装测试阶段的标识码读取在芯片封装阶段，外壳上的激光标记需要被准确识别，以确保生产批次的可追溯性。

02 应用场景：封装测试阶段，在半导体制造的封装测试环节，机器视觉技术作为核心质量管控手段，正面临从传统检测向智能化、高精度化转型的关键挑战。该阶段涉及芯片贴装、引线键合、塑封成型、切割分离、功能测试等多道精密工序，每个环节的微米级缺陷均可能导致产品失效。当前，行业亟需通过机器视觉技术的突破解决三大核心挑战：复杂场景下的缺陷识别能力、多模态数据融合的实时处理效率，以及工艺适应性的动态优化。

核心应用场景

芯片贴装与对准

精密定位：通过高分辨率相机识别基板上的标记点，实现芯片与基板的纳米级对准（如±2μm精度），确保贴装位置准确。例如，在倒装芯片封装中，机器视觉引导机械臂精确放置芯片，避免因偏移导致的电气连接失效。

叠层检测：多层芯片堆叠时，视觉系统检测层间对齐度，防止因错位导致的热应力集中或信号串扰。

引线键合质量检测

键合点形态分析：利用高速相机捕捉键合点（如金线、铜线）的形状、尺寸及表面质量，检测是否存在虚焊、桥接、线弧异常等缺陷。

缺陷分类与溯源：结合深度学习模型，对键合缺陷进行分类（如断线、偏移、污染），并溯源至工艺参数（如键合温度、压力），优化工艺设置。

封装体外观与内部缺陷检测

外观缺陷检测：采用多光谱成像技术检测封装体表面裂纹、气泡、划痕、异物污染等缺陷。例如，AOI系统通过紫外/红外成像穿透封装材料，捕捉内部隐裂或分层缺陷。

三维形貌测量：白光干涉仪或共聚焦显微镜测量封装体厚度、翘曲度，确保符合规格（如TTV

测试分选与追溯

电气性能测试：机器视觉识别芯片表面的测试标记（如二维码、OCR字符），关联测试数据（如良率、电性能参数），实现全生命周期追溯。例如，在晶圆测试和成品测试环节，视觉系统自动读取晶圆ID或芯片序列号，匹配测试结果。

案例分享

创视智能，TS-C光谱共焦位移传感器

彩色共焦（亦称为光谱共焦）技术作为封装厚度测量的革命性突破，核心优势在于超强抗干扰能力。面对封装行业复杂多样的材质（如塑料、特殊复合材料）与丰富颜色（如暗黑防静电材料、透明高分子薄膜），其能精准测量厚度且不受材质光学特性差异、颜色对光线吸收/反射影响，始终保持无偏差的高精度测量，堪称封装厚度检测领域的“慧眼”与“严谨大师”。

TS-C系列光谱共焦能够达成高速与高精度的高度测量，这一特性对于封装厚度测量而言意义非凡。在大规模封装生产的繁忙流水线上，速度是决定生产效率的关键要素。彩色共焦测量技术宛如一台精密而高效的引擎，不仅能迅速获取数据，而且始终坚守精度的防线，每一个封装的厚度都能被精确无误地测定，完美地满足了生产效率和质量控制这两大核心要求，如同为生产线安上了精准的 “导航仪”。

该技术基于同轴测量原理，在实际封装流程中，目标物可能会由于各种原因出现倾斜等状况，这在传统测量方法的领域里，往往如同噩梦一般，不可避免地会导致测量误差的出现。但彩色共焦技术凭借同轴测量原理这一 “法宝”，如同披上了坚固的 “铠甲”，有效规避了此类棘手问题。即便目标物存在一定的倾斜角度，它依然能够稳如泰山地准确测量厚度，进而保障在线测量的稳定性。有了它，生产线再也无需因测量问题而频繁中断进行调整，生产的连续性和稳定性得到了极大的提升，宛如为封装行业的高效、高质量生产注入了一针 “强心剂”，有力地推动了封装技术和产业朝着更加辉煌的方向大步迈进。

核心优势

同轴高精度测量：采用同轴测量原理，能够准确测量物体的位移、厚度等参数，即使在狭窄空间或复杂结构中也能进行高精度测量。

高分辨率：可以实现纳米级的分辨率，能够检测到微小的位移变化。

对被测表面要求低：适用于各种材料表面，包括镜面、透明、半透明、膜层、金属粗糙面、多层玻璃等。

测量角度大：拥有较大的测量角度，最大可测倾角达60度，能够适应不同形状和角度的被测物体。

实时性高：采样速度快，能够实时获取测量数据，适用于动态测量和在线检测。

抗干扰能力强：采用白光光源，不受环境光干扰，能够在复杂的环境中稳定工作。

易于安装和使用：结构轻巧，内部不含电子零件，不受环境干扰影响。

多参数测量：不仅可以测量位移，还可以同时测量并输出厚度、距离等参数。

相关产品

TS-C系列光谱共焦位移传感器

博视像元，HRDOF系列3D相机

引线键合（Wire Bonding）是半导体封装的核心工艺之一，通过金线连接芯片与基板或引线框架，直接影响器件电性能、稳定性及长期可靠性。伴随5G、AI、汽车电子等领域快速发展，半导体较高封装工艺对高密度、高精度、高效率的需求持续攀升。但传统2D视觉检测因缺失高度信息，难以精准识别金线弧度、焊点高度、多层搭接等三维缺陷，导致误检率与漏检率偏高，成为制约半导体良率提升的瓶颈。

博视像元HRDOF系列3D相机采用聚焦度深度（Depth Of Focus, DOF）技术，结合2D+3D一体化成像，为半导体引线键合提供在线实时检测方案。其通过高速采集多焦点图像，重建高精度3D点云数据，精准捕捉金线高度、弧度、焊点形态等关键参数，实现全流程自动化AOI缺陷检测，满足客户对高精度、高速度、高性能、低成本的需求，为半导体封测行业引线键合2D&3D AOI检测带来了创新性解决方案。

方案拍摄图

传统难点与解决方案

三维信息缺失

传统难点：2D检测无法获取金线高度、焊球饱和度等三维数据。

解决方案：HRDOF相机通过多焦点层扫和3D重建，生成全景深的2D图像和包含高度信息的点云数据，更好的解决焊线2D和3D缺陷检测需求。

复杂场景适应性差

传统难点：多层金线搭接、异物干扰等场景易导致误判。 

解决方案：高景深（可达3mm）与大视野设计，支持非平面金线的一次成像，确保复杂结构清晰捕捉；彩色相机可以更好的对物体金线2D成像，解析更多缺陷种类。

检测效率与精度矛盾

传统难点：高精度检测需多次调整焦距，耗时较长。

解决方案：一体化静止拍照设计，单次采集即可同步输出2D图像与3D点云，帧率达1.5fps，兼顾效率与精度。

方案优势

1. 技术优势

2D+3D融合检测：单次成像同步输出高分辨率2D图像（用于形态、位置检测）与3D点云（用于高度、弧度分析）。

大景深与高精度：景深最高3mm，XY分辨率达0.25μm，可检测微小焊球偏移（

配置灵活多样：镜头倍率可切换，提供 3X、5X、10X、15X、20X 等不同选择，适配不同视野、精度、景深、检测效率需求。

2.操作优势

部署维护简便：采用静止拍照、一体化结构设计，安装部署简单，维护便捷，为客户省去复杂机械硬件配置，节省设备空间。 

强环境适应性：高工作距离（29.5-45.3mm）与抗干扰光源设计，适用于复杂产线环境。

参考资料：

慕尼黑上海光博会

LASER Photonics China

举办地区：上海

开闭馆时间：09:00-18:00

举办地址：上海市浦东新区龙阳路2345号

展览面积：80000㎡

观众数量：94648

举办周期：1年1届

主办单位：LASER Photonics China