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公開：2025-04-01

リッジアイと日本電子が電子顕微鏡画像の位置推定技術を開発、半導体検査の自動化精度が向上へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• リッジアイと日本電子が画角外のパーツ位置推定技術を開発
• 電子顕微鏡での半導体外観検査の自動化精度が向上
• 角度検出技術と組み合わせた製品化を計画

リッジアイと日本電子による電子顕微鏡画像解析の新技術開発

リッジアイは日本電子との共同プロジェクトにおいて、電子顕微鏡画像に写っていない半導体パーツの位置推定技術を2025年3月31日に発表した。新技術では画角の外側にあるパーツの位置を周辺情報から高精度で推定することが可能となり、位置合わせ作業の自動化における精度が大幅に向上している。^[1]

従来の半導体製品の外観検査では、検査対象のパーツを顕微鏡の中央に位置合わせする作業が必要であり、人手による負担が大きな課題となっていた。パーツが画角の外側にある場合の位置推定が困難であったため、自動化のボトルネックとなっていたが、深層学習技術と独自手法の応用によってこの課題を解決することに成功した。

リッジアイは本技術の特許取得を目指すとともに、新たに研究開発中の角度検出技術と組み合わせた製品化を計画している。半導体製品の外観検査を完全自動化するには画像に映る半導体の位置だけでなく角度も検出して自動修正する必要があり、現状のシステムでは高精度での検出が難しい状況だ。

電子顕微鏡画像解析技術の特徴まとめ

深層学習技術について

深層学習技術とは、人工知能の一分野である機械学習の手法で、多層のニューラルネットワークを用いてデータから特徴を自動的に学習する技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 複雑なパターンを自動的に学習可能
• 大量のデータから特徴を抽出し精度を向上
• 画像認識や位置推定に高い性能を発揮

電子顕微鏡画像の解析においては、パーツ周辺の微細な特徴を学習することで画角外の位置推定を可能にしている。深層学習技術の活用により、従来は人手に頼っていた位置合わせ作業の自動化が実現し、半導体製造プロセスの効率化に大きく貢献することが期待されている。

電子顕微鏡画像解析技術に関する考察

リッジアイと日本電子が開発した位置推定技術は、半導体製造における検査工程の効率化に大きな影響を与える可能性を秘めている。人手による位置合わせ作業の自動化は、作業時間の短縮だけでなく、作業者の負担軽減にもつながり、製造現場の生産性向上に大きく寄与するだろう。

今後の課題として、角度検出技術の精度向上と位置推定技術との統合が挙げられる。完全自動化を実現するためには、両技術の高精度な連携が不可欠であり、システムの安定性や信頼性の確保も重要な検討事項となってくるだろう。

将来的には、この技術が半導体産業全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させる可能性がある。特に微細化が進む半導体製造において、AIを活用した検査技術の重要性は一層高まっていくことが予想される。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「リッジアイ、日本電子と電子顕微鏡画像から画角に写っていないパーツの位置を推定する技術を開発 | 株式会社Ridge-iのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000089.000026963.html, (参照 25-04-01).
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