モジュール式AI欠陥検査ソリューションで半導体装置のアップグレードを効率化

要約

自動光学検査（AOI）は、ビジョン検査を使用して不良品を発見する技術であり、AIと連携してディープラーニングを活用し、条件式を調整することで不良品の選別が可能です。また、製造プロセスにおけるエラーの原因を追跡することもできます。

パートナー企業：Smasoft Technology ｜場所：台湾

概要

自動光学検査（AOI）技術を使用して製品の品質を検査することは、製造業において一般的な検査方法です。しかし、AOIは写真を撮影し、データベース内の参照画像と比較することで不良品を見つけるため、不良品を排除する品質管理の役割しか果たせません。そのため、AOI技術では欠陥の原因を追跡することができません。

幸いなことに、人工知能（AI）技術は自動光学検査（AOI）の限界を補完することができます。従来のAOIはスクリプトに従って画像比較を行うだけですが、AIはディープラーニングを活用して条件式を調整し、人間の経験に基づいて製品が合格かどうかを判断します。また、AIは不良品の分類や等級付けを行い、製造プロセスのエラー原因を追跡することも可能です。これにより、製造業者は製造プロセスを最適化し、歩留まりを向上させることができます。

このようなAIアプリケーションは膨大な計算リソースを消費するため、その性能を最大限に発揮するには、高性能なハードウェアが必要です。アドバンテックは、複数のMICシリーズ製品を組み合わせることで、欠陥検出AIアプリケーション向けのモジュール式ソリューションを提供しており、高効率かつ安定した性能を実現しています。また、プラグイン方式で計算リソースを拡張できるため、システムインテグレータはプロジェクトの現時点での要求に応じてハードウェアをカスタマイズでき、将来の拡張にも柔軟に対応できます。エンドユーザーは、この費用対効果の高いソリューションを利用して、迅速にAIアプリケーションを展開できます。

システム要件

Smasoft Technology社は、産業用オートメーションソフトウェアの開発とAIアプリケーションソリューションの提供を行うシステムインテグレータです。同社が独自に開発した「AINavi-自動光学検査（AOI）-Seq自動化ソフトウェアプラットフォーム」と「AINavi-自動光学検査（AOI）-Semicon AI欠陥検査ツール」は、半導体および電子産業において高く評価され、広く採用されています。最近、同社は極端紫外線（EUV）ポッド検査機を製造する半導体装置メーカーから、AIを活用した欠陥検査機能の導入を依頼されました。

極端紫外線（EUV）ポッド検査機には自動光学検査（AOI）ソフトウェアが内蔵されていますが、不良品の検出は可能でも、製造プロセスにおける問題の根本的な原因を特定することはできません。製品の有用性をさらに向上させるため、半導体装置メーカーはEUVポッド検査機をAIでアップグレードすることを決定しました。

クライアントのご要望に基づき、Smasoft Technology社のAIソリューションは、2分以内に1つのポッドに対して380枚の画像を解析し、同時に異なる素材を検査しなければならなず、解析には複数のAIモデル（アルゴリズム）が必要でした。さらに、ソリューションは機械の下部にあるキャビネットに設置されるため、限られたスペース内でハードウェアのサイズと構成を調整する必要がありました。

この課題を解決するために、AINavi-AOI-SeqおよびAINavi-AOI-Semiconの2つのソフトウェアを導入し、AIを活用して欠陥の種類と位置を特定し、閾値スクリーニングによって欠陥を分類しました。さらに、その結果をテストレポートとして出力し、問題の原因を容易に特定できるようにしました。

これらの要件を満たすために、Smasoft Technology社は高性能な計算能力と安定した動作を提供するハードウェアソリューションを導入する必要があり、限られた物理スペースに対応するため、コンパクトなサイズで柔軟な構成が求められました。

システムの概要

厳密な選定プロセスを経て、Smasoft Technology社は、複数のベンダーのハードウェア製品を数日間にわたって評価しました。最終的に、同社はアドバンテックのソリューション（コンパクトファンレスシステム「MIC-770」、GPU拡張モジュール「MIC-75G20」およびAI推論システム「MIC-730AI」）を採用しました。その理由は、性能、モジュール性、および安定性が最も優れていると評価されたためです。

実装プロセスの最初のステップは、MIC-770にAINavi-AOI-SeqおよびAINavi-AOI-Semiconソフトウェアをインストールし、MIC-730AIにAINavi-AOI-Semiconをインストールする作業でした。その後、極端紫外線（EUV）検査機が画像を撮影し、それをMIC-770（プロセッサ搭載のMIC-75G20）に送信して前処理を実施しました。前処理されたデータは、異なるAIモデルによってMIC-770およびMIC-730AIで解析されます。解析後、AINavi-AOI-Seqは、欠陥の種類や深刻度（例：汚れ、傷、水跡など）に基づいて不良品を選別および評価し、顧客が確認できる品質検査レポートを作成します。

このプロジェクトで使用される複数のハードウェア製品の中で、MIC-770は特に優れたシステムです。このインダストリアルコンピュータはコンパクトな設計で、限られたスペースに適したアプリケーションに最適です。内蔵されたIntel® Core™ iシリーズプロセッサは、高効率の計算能力と低消費電力を備えており、さまざまなタスクを効率的に処理します。

アドバンテックのi-Moduleシリーズに対応することで、MIC-770はプラグイン拡張を通じて、さまざまなアプリケーションシナリオの要求に柔軟に応えることができます。このプロジェクトでは、複数のモジュールの中から「MIC-75G20」を選定しました。この拡張モジュールを使用することで、システムは強力なGPUグラフィックス処理能力を提供し、さらに追加のハードドライブスロットを活用してストレージを拡張し、重要なデータのバックアップにも対応しています。

もう一つの重要なハードウェア製品であるMIC-730AIは、AI推論において優れた性能を発揮します。MIC-770と同様に、MIC-730AIはNVIDIA Jetson AGX Xavierプロセッサを搭載しており、ファンレスでコンパクト、かつ低消費電力の設計です。これにより、深層学習推論や欠陥検査の分析タスクに最適です。

ソフトウェアに関しては、AINavi-AOI-Seqは従来のアルゴリズムとAINavi-AOI-Semicon AI検査を接続する自動開発プラットフォームです。ユーザーは直感的なインターフェースを使用して、AI欠陥検査プロセスを迅速に設定できます。プログラムの開発が不要なため、開発者の負担が大幅に軽減され、AI機能の導入が迅速に進みます。

AINavi-AOI-Semiconは、半導体産業および欠陥検査ツールアプリケーション向けに特化した多様なAI検出アルゴリズムを搭載しており、欠陥画像の分類、欠陥位置の特定、欠陥の分割、異常画像の検出など、複数のタスクを実行できます。

さらに、ビジュアルウェブインターフェースを提供するアドバンテックのAINavi-AOI-Semiconは、ユーザーがステップバイステップでAIモデルのトレーニングを構築するのをサポートします。柔軟でスケーラブルなコンピューティングアーキテクチャにより、検査項目に応じてAIモデルや検査方法を開発することが可能で、既存機能に影響を与えることなく検査装置のアップグレードが行えます。

導入製品

• MIC-770：第9/8世代Intel® Core™ i プロセッサCPU対応のコンパクトファンレスシステム

• MIC-75G20：MIC-7シリーズ用のビデオAIエッジコンピューティング向けGPU拡張モジュール

• MIC-730AI：NVIDIA Jetson® Xavier AI推論システム

• AINavi-AOI-Seq：Smasoft Technology社が開発した自動光学検査（AOI）シーケンス自動化機械開発ソフトウェア

• AINavi-AOI-Semicon：Smasoft Technology社が開発した半導体インダストリアル向けAI欠陥検査ツール

まとめ

製造業者が自社でAIアプリケーションを導入するには多くの困難があります。アップグレードするためには、専任のAI専門家を雇い、多くの時間と費用をかける必要があります。幸いにも、アドバンテックとSmasoft Technology社の協力によって提供されるモジュール式ソリューションは、製造業におけるAIアプリケーションの導入障壁を大幅に低減することができました。

AINavi-AOI-Seqはノンコーディング機能を備えた開発ツールであり、AINavi-AOI-産業用は誰でも使用できるガイド付きAIトレーニングインターフェースなので、これらのSmasoft Technology社の2つのソフトウェア製品は、AIアプリケーションの導入を非常に容易にします。さらに、アドバンテックのMICシリーズ製品は、Smasoft Technology社のソフトウェアと最適に組み合わせることができるハードウェアプラットフォームです。このプロジェクトを例にとると、クライアントは現在、欠陥検査のために2つのAIモデルのみを使用しています。将来的にさらに多くのAIモデルを作成する必要がある場合、既存のアーキテクチャ構成に新しいAI推論システムを追加するだけで対応できます。

このようなコストパフォーマンスに優れたAIソリューションは、半導体装置に限らず、他の製造業にも適用可能です。このプロジェクトの成功は、半導体装置メーカーにとって大きな成果をもたらしました。その結果、同社は他のすべての自動化機械にもAIによる欠陥検査を導入することを決定しました。これは、この統合ソリューションが産業界においてその価値ある貢献を認められた最良の証と言えます。