В России разработали софт для выявления дефектов микросхем

Дефекты зачастую заметны только под микроскопом. И, учитывая тот факт, что на одной полупродниковой пластине, которая вышла со станка, могут находиться сотни микросхем, распознавание таких дефектов вручную может быть достаточно длительным и затратным для производственного процесса. Это отражается итоговой стоимости МИС, которую оплачивает покупатель.

Для упрощения и ускорения процесса отбраковки изделий для микроэлектроники в Новгородском университете был разработан софт с использованием нейросетей.

Одна ИИ-модель обнаруживает внешние дефекты и передает данные второй, которая прогоняет их по своей базе и распознает. В результате оператор получает аналитический отчет, на основании которого принимает решение: принять эти дефекты или признать изделие годным.

«Благодаря нашей разработке частично автоматизируется монотонный и времязатратный процесс отбраковки, — говорит Владислав Рысев, автор проекта, ассистент кафедры радиосистем НовГУ им. Я. Мудрого.— Это позволяет нарастить объем выпускаемой продукции и перераспределить труд квалифицированных специалистов на другие более важные задачи».

«Из похожих, близких нашему софту программ, есть решения. Но они используются в других производственных областях. Например, Vmx Dequs:IS успешно использует видеоаналитику и нейросети для контроля качества продукции и обнаружения дефектов в металлургии, нефтехимическом производстве, изготовлении стройматериалов, типографии и добывающей промышленности. ML Sense осуществляет контроль качества продукции на производствах конвейерного типа, используя машинное зрение и нейросети. Или NEUROSCANNER, который расшифровывает дефекты изделий с помощью алгоритмов ИИ и машинного обучения в металлургии, дефектоскопии трубопроводов, мониторинге работы буровых вышек и других областях. Также есть вероятность, что некоторые предприятия используют для этих целей свои решения. Но не выводят продукты на рынок, так как микросхемы у всех разные. И при продаже такой разработки необходимо будет подстраивать программу под каждого покупателя, – добавляет Владислав Рысев.

Кроме того, что это полностью отечественная разработка и единственное подобное решение на российском рынке, оно просто подстраивается под задачи пользователей. Софт смогут обучить, дообучить или переобучить даже люди, не обладающие специальными знаниями в программировании.

На данный момент создана бета-версия продукта для тестирования. По результатам тестов, ПО будет доработано и передано одному из заводов региона. После этого разработчики планируют расширить функционал и создать решение для обнаружения как внешних, так и внутренних дефектов.

Отечественный проект был реализован на средства гранта «Студенческий стартап», полученным от Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере в 2024 года.

Материал подготовлен при грантовой поддержке Минобрнауки России, в рамках «Десятилетия науки и технологий».