国立台湾大学机械系陈亮嘉教授，今日带领跨域、跨国的研发团队，在国科会发表其半导体AI光学检测系统的研发成果。该方案运用深紫外（DUV）宽频光源作为光学侦测，并结合AI深度学习的技术，最小量测囗径可达 0.3 微米、深宽比可达到15，量测不确定度控制在50奈米以内，超越 SEMI 2025年官方所预测之技术需求规格。

研发团队合影

陈亮嘉教授在发表会上以「十年磨一剑」，来比喻此次研发成果的重要性。他表示，研发团队共同研究已超过十年，是一系列长期的研究，特别针对先进封装，尤其是在半导体走入2奈米世代之後，将会因庞大的生产成本，让晶片设计转以3D-IC和先进封装的设计发展。

他指出，要实现3D 封装和3D IC，矽穿孔 (through silicon via, TSV)是其中相当关键的技术，其在蚀刻阶段会在矽基板上形成数量极多、且高深宽比的盲孔，而盲孔的深度、直径、侧壁粗糙度、甚至孔底形貌等，都会直接影响晶片的导电特性和良率。因此就需要在线上进行快速量测。

但这些TSV的直径经常仅有次微米等级，且深宽比又普遍大於 10 倍，目前的量测技术难以满足实际的需求，因此需要发展出宽比达 15 倍，甚至更高的线上量测技术，这也是当前国际一流量测正积极发展的领域，也是台湾发展关键自主量测技术与设备的重要目标。

而陈亮嘉教授的研究团队运用人工智慧（AI-powered）的光学量测技术，开发出可深入高深比盲孔的创新光机架构，以物理光学模拟为基础，及AI深度学习优化等技术，突破习用光学技术受结构深宽比的限制，可高速侦测出高深比盲孔。

陈亮嘉教授特别指出，团队所研发出的检测光机头，已经历多代的改良与优化，目前单一的造价超过新台币130万，是非常先进的检测设备。

该光机的AI光学量测技术，是以光谱反射法及散射量测法为基础，并采用深紫外光的波长光谱，其技术优势在於运用雷射宽频光源作为光学侦测方式，运用独特的演算方式进行AI深度学习的反向优化最隹化工程，在最小可量测孔径与最大可量测深宽比已有技术突破，且具体发展出数套创新性光学关键尺寸量测(OCD)系统与技术，目前已可达到世界上领先的微米级矽穿孔关键尺寸量测能力。

至於实际结果的验证上，该系统可即时量测多个关键尺寸资讯，深度量测的讯噪比 (SNR) 与使用非同调光源的情况相比，实可提升约28 倍，已达领先世界的技术水准。

而为了满足实际厂房大量作业的需求，该系统也具备云端虚拟量测与制程监控的能力，台大工业工程研究所蓝俊宏??教授表示，为了满足半导体厂的高产量需求，此AI检测系统能够串接产线上的制程感测器资讯，以演算法分析的方式，在云端就产生出虚拟的辆测成果。

目前研究团队整合台大、阳明交大、台科大以及北科大、国研院台湾仪器科技研究中心、国际一线半导体制造厂商，以及致茂电子、均豪精密、扬明光学等厂商。目前陆续获国内一线的半导体业者的实例验证测试，在设备合作开发方面已获数家设备商多年期产学合作以及先期技术转移，所开发深紫外量测模组将与超精密晶圆量测平台进行整合，以进场域测试。预计在今年之後就有??进入晶圆厂内实际运作。