領域を見極め画像処理技術を生かす東京エレクトロンデバイスの自動化システム：FAニュース（2/2 ページ）

製造現場には、まだ多くの手作業が残されている。東京エレクトロン デバイスは、光学技術と画像処理、それらで集めた情報を基に判断するアルゴリズムを強みとして、製造現場の自動化を推進している。同社の自動化システムの特徴などを紹介する。

[長沢正博，MONOist]

ウエハー外観検査装置／パーツカウンター／異常検知、設備診断システム

　ウエハー外観検査装置「RAYSENSE」は、サブμレベルの欠陥を高速で検査でき、さらに1台の装置でウエハーの表面、裏面、端面を検査可能だ。

　半導体製造工程において、ウエハーはインゴットを切断、研磨することで作られるが、その際に、ウエハーに微細な傷や異物がないか目視検査する工程がある。それを自動化することで、作業負担を減らせるだけでなく、定量的な品質管理につながり、半導体需要の波にも対応できる。実際に、暗幕で覆われた検査室で10人以上の作業者が行っていた作業を、ウエハー外観検査装置の導入することで自動化できたケースがあるという。

東京エレクトロン デバイスのウエハー外観検査装置の特徴［クリックで拡大］出所：東京エレクトロン デバイス

ウエハーの表面、裏面の検査で行うこと［クリックで拡大］出所：東京エレクトロン デバイス

パーツカウンター「めばかり君」［クリックで拡大］

　パーツカウンター「めばかり君」は、カメラと三脚、照明、そしてPC一式というシンプルな構成ながら、同社の画像処理技術を活用して細かな電子部品などの個数を計測できる。

「細かな部品を人手で数える現場がまだまだある。1日に数千個、数万個と数える作業は時間がかかるだけでなく、負担も大きい。そういった現場に向けて、カウントミスを0にするパーツカウンターを開発した。既に100社以上に導入いただいている」（神本氏）

　作業者は、数えたい部品を作業台の上にばらすだけ。作業台の下から照明を当てることで、カメラには部品がシルエットのように浮かび上がり、それを画像処理することで個数を計る。

　異常検知、設備診断システム「CX-D」はAI（人工知能）を活用して、設備の異常につながるデータを収集し、可視化できる。CX-Dに実装されたAIが、PLC（プログラマブルロジックコントローラー）やセンサーなどから得たそれぞれのデータの特性を学習して、異常を瞬時に察知する。

　時系列データ自動分析マシン「CX-M」は設備の異常検知、故障予測、AIモデル生成を自動化する。これまで専門家が行っていたデータの前処理や特徴抽出、機械学習によるAIモデル作成などの作業を内蔵されたソフトウェアで自動化する。

異常検知、設備診断システム「CX-D」（左）と、CX-Dで可視化されたデータ（右）［クリックで拡大］

　その他、東京エレクトロン デバイスでは、基板の手挿入部品の目視検査を自動化する手挿入基板検査装置や、ティーチングをせずに熟練者のようなワークの面取りができる自動面取り装置など幅広い自動化ソリューションを提供している。

自動面取り装置の構成のイメージ［クリックで拡大］出所：東京エレクトロン デバイス

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