Gebraucht KLA / TENCOR UVision 5 #9300220 zu verkaufen

KLA/TENCOR UVision 5 ist ein führendes Masken- und Waferinspektionswerkzeug, das im Halbleiterherstellungsprozess verwendet wird. Es verwendet eine Kombination aus UV-, optischen und nuklearen Strahlungsquellen, um Defekte in den Schichten der Masken und Wafer zu identifizieren. Dieses hochauflösende Werkzeug wurde entwickelt, um Fehler auf einem kleineren Niveau zu erkennen, als menschliche Augen unterscheiden können, so dass ein Höchstmaß an Qualitätssicherung im Produktionsprozess erreicht wird. Die Ausrüstung verfügt über eine robuste Plattform, die zuverlässige und genaue Ergebnisse bietet. In-plane und out-of-plane optische Messtechnik-Systeme werden verwendet, um tiefe unterirdische Defekte und andere Muster in den Strukturen der Masken oder in den dünnen Schichten der Wafer zu erkennen. Diese Bilder werden dann durch eine Reihe von Bildverarbeitungswerkzeugen analysiert, die UV-, optische und nukleare Strahlungsquellen verwenden, um die Fehler zu identifizieren. KLA UVision 5 verwendet fortschrittliche Mikroskopie- und Bildverarbeitungsalgorithmen, um eine eingehende Analyse von Proben wie Durchläufen, Ätzdurchläufen und Fehlern zu ermöglichen. Das System überwacht den Schichtabstand genau, hält Partikelspannungen stand und hilft bei der Fehlerqualifizierung. Zusätzlich beinhaltet TENCOR UVision 5 eine No-Light-Funktion zur Inspektion von Photoresist-Maskenöffnungen, die im Dunkeln oft zu klein oder nicht vorhanden erscheinen. Das Gerät ist auch leistungsstark genug, um 3D-Halbleiterinspektion zu handhaben, so dass eine bessere eingehende Inspektion und Analyse von Mustern, die mehrere Betrachtungswinkel erfordern. Dies trägt dazu bei, dass der Herstellungsprozess so optimiert und effizient wie möglich ist. Die Kombination der leistungsstarken Erkennungsfähigkeit und der hochpräzisen Bildverarbeitungswerkzeuge macht UVision 5 zu einer leistungsstarken und zuverlässigen Masken- und Wafer-Inspektionsmaschine für die Halbleiterproduktion. Seine fortschrittlichen Algorithmen sind in der Lage, Fehler schnell und genau zu identifizieren und zu kategorisieren, so dass Probleme schnell angegangen werden können und die Qualitätsproduktion aufrechterhalten werden kann.