Candela CS920 Oberflächenfehlerdetektor

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Candela CS920 Oberflächenfehlerdetektor

Produktdetails

Der optische Oberflächenfehleranalysator (OSA) von KLA Candela ermöglicht eine fortschrittliche Oberflächenprüfung von Halbleiter- und optoelektronischen Materialien. Die Candela-Serie kann sowohl undurchsichtige Substrate wie Si, Gallium-Arsenid und Indium-Phosphid als auch transparente Materialien wie SiC, GaN, Sapphire und Glas prüfen und ist ein leistungsstarkes Werkzeug für das Qualitätsmanagement und die Verbesserung der Effizienz in ihren Prozessen.

Die Candela-Serie verfügt über spezialisierte Technologien zur optischen Oberflächenanalyse (OSA), um Streufstärke, Formänderungen, Oberflächenreflexivität und Phasenverschiebung gleichzeitig zu messen und automatisch Charakteristikfehler (DOI) zu erkennen und zu klassifizieren. Die OSA-Prüftechnik kombiniert die Grundprinzipien der Dispersionsmessung, der elliptischen Polarisation, der Reflexionsmessung und der optischen Formanalyse, um auf nicht-brechende Weise die Überreste von Fremdkörpern, Oberflächen- und Unterflächenfehler, Formänderungen und die Gleichmäßigkeit der Schichtdicke der Wafer-Oberfläche zu erkennen. Die hohe Empfindlichkeit der Candela-Serie für die Entwicklung neuer Produkte und die Produktionskontrolle ist eine kostengünstige Lösung.

II. Funktionen

Hauptfunktionen

1. Mängelerkennung und Klassifizierung

2. Mängelanalyse

3. Filmdickenmessung

4. Messung der Oberflächenrauheit

5. Dünnfilmspannungsprüfung

Technische Merkmale

1. Einmaschinenlösung, die vier optische Prüfmethoden in einem einzigen Scan kombiniert, um die effektivste automatisierte Fehlererkennung und -trennung zu erreichen;

2. Automatische Erkennung von Mängeln von LED-Materialien, um die Qualitätskontrolle des Substrats zu verbessern, die grundlegende Ursache der Mängel schnell zu identifizieren und die MOCVD-Qualitätskontrollefähigkeit zu verbessern;

3. Erfüllen Sie eine Vielzahl von industriellen Anforderungen, einschließlich Technologien wie Hochhelligkeits-Leuchtdioden (HBLED), Hochleistungs-RFE-Geräte, transparente Glassubstrate;

4. In mehreren Halbleitermaterialiensystemen können Mängel, die die Produktleistung beeinflussen, sensitiver erkannt werden.

Automatische Fehlerklassifizierung (Auto Defect Classification)

(Particle, Scratch, Pit, Bump, and Stain Detection)

Automatische Fehler-Mapping erstellen.

Technische Fähigkeiten

1. Erkennung der Mängelgröße > 0,3 μm;

Maximale Probengröße: 8 Zoll Wafer

3. Mängelklassifizierung von mehr als 30 DOI-Arten.

III. Anwendungsfälle

1. Oberflächenfehlerkennung von transparenten/undurchsichtigen Materialien