オムロン、エヌビディアとAI活用の半導体基板検査効率化実証 歩留まり改善へ

オムロンは16日、米半導体大手エヌビディアと協力し、人工知能（AI）を用いた半導体基板検査の効率化技術の実証を進めていると公表した。生成AIの普及に伴い需要が高止まりする画像処理半導体（GPU）や高性能メモリーを組み合わせた先端半導体パッケージの不良を、より確実に発見できるようにする。実用化されれば、生産効率の向上に寄与する可能性がある。

実証では、外観検査装置とX線検査装置から得たデータを、エヌビディアの仮想空間構築基盤「オムニバース」上で重ね合わせる。部品表面のずれや浮き、内部のはんだ形状や微細な気泡を同時に確認することで、不良が生じた原因を特定しやすくする。製造時の加熱や冷却で発生する基板や部品の反りも再現し、接合不良の予測や防止につなげる。

過去の検査画像や判断結果をAIに学習させ、経験の浅い作業員の判定も支援する。熟練者が過去の事例と照合しながら最長約1時間かける作業を数分程度に短縮できるという。

オムロンの担当者は「熟練者の知識をAIが分かる形でデータ化することが課題だ」と話す。同社は、この仕組みの実用化で製品の付加価値を高め、需要を取り込む方針だ。

オムロンの検査装置の需要は前年比約30％増と好調で、この仕組みが実用化されれば、さらなる需要拡大につながると期待されている。（桑島浩任）