Gebraucht ADE / KLA / TENCOR AWIS 3110 #293816349 zu verkaufen

ADE/KLA/TENCOR AWIS 3110 ist eine automatisierte Masken- und Waferinspektionsanlage für den Einsatz in der Halbleiterherstellung. Es ist in der Lage, wiederholbare und zuverlässige Inspektion von optischen Masken und Wafern bereitzustellen, so dass Halbleiterhersteller mögliche Fehler in ihren Herstellungsprozessen schnell und zuverlässig identifizieren können. Das System besteht aus einem sechsachsigen Roboterarm, einer Unterstreichungsoptik, einer 500mm-Stufe für die Substratunterstützung und einem statistischen Abtastalgorithmus, der eine Auswertung der zugrunde liegenden Defekte an den Masken und Wafern ermöglicht. Der Roboterarm ist so konzipiert, dass er eine schnelle Inspektion mehrerer Bereiche auf dem Substrat ermöglicht, um eine Abdeckung jedes von Defekten bedrohten Bereichs sicherzustellen. Die Underscanning optische Maschine sorgt dafür, dass Low-Level-Defekte erkannt werden können, während die 500mm-Stufe ausreichend Platz für die Handhabung der Substrate bietet. Das Tool ist auch mit einer Vielzahl von Bilddatenanalyse-Algorithmen ausgestattet. Diese Algorithmen können verwendet werden, um alle relevanten Merkmale auf den Masken und Wafern automatisch zu erkennen, einschließlich derjenigen, die Submikron-Größe haben. Diese Anlage ist auch in der Lage, eine breite Palette von Inspektionsalgorithmen, einschließlich Kantenerkennung für verbesserte Oberflächenmerkmale Erkennung, automatische Linienbreitenmessungen und Effizienzberechnungen für verbesserte Kontrasterkennung. Schließlich umfasst ADE AWIS 3110 auch Datenverwaltungsfunktionen. Auf diese Weise kann der Benutzer die Ergebnisse der Inspektion speichern und so die Ergebnisse schnell und effektiv über mehrere Durchgänge überprüfen und vergleichen. Dies hilft, die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Inspektionsprozesses zu verbessern. Insgesamt ist die KLA AWIS 3110 ein effektives und zuverlässiges Modell für die Masken- und Waferinspektion. Es bietet eine umfassende Reihe von Funktionen, von Roboterarmbewegung und Unterstreichen von optischen Systemen bis hin zu Bilddatenanalyse-Algorithmen und Datenverwaltungsfunktionen. Auf diese Weise können Anwender alle zugrunde liegenden Defekte auf ihren Substraten schnell und präzise identifizieren und so die Effizienz und Zuverlässigkeit ihrer Halbleiterherstellungsprozesse verbessern.