CMP slurry 主要成分包括磨料顆粒、載體液體和添加劑。CMP 的應用過程涉及研磨顆粒與晶圓表面間的摩擦作用。磨料顆粒的大小和分佈對平坦化效果影響很大。過大的顆粒會對晶片表面造成損傷，而過小的顆粒則可能無法達到有效的研磨效果，此外,磨料顆粒的分散性也非常重要，必須保持良好的均勻分佈，以防止顆粒聚集。確保磨料粒子的尺寸在理想範圍內並均勻分散，是達成優質研磨效果的關鍵。
傳統的訊號式分析方法通常假設粒子為球形，但實際情況中，許多粒子的形狀並非完美球形，這會使粒子的尺寸或散射特性與假定的球形模型有所偏差，進而影響粒徑分佈分析結果的準確性。當處於高濃度液體中時，粒子之間的訊號會相互干擾,導致數據偏離預期,並使數據變得不可靠。甚至當出現不同介質（氣泡、凝膠）時會嚴重影響光訊號的散射,訊號會嚴重發散偏離實際值，數據完全無法使用。這些情況的發生使得無法進一步探討問題的根本原因。
傳統的粒徑分析大多僅針對粒子尺寸和數量進行測量，市面上已有許多類似功能的產品。但 AI Particle Imager 不僅能精確分析粒子尺寸和數量，還能快速檢測液態樣品中的微汙染物。利用先進的光學技術與演算法，能迅速、準確地擷取液體中的內容物並進行檢測分析，利用高階 AI 影像辨識技術，識別分類微汙染物是結晶、凝膠、氣泡、粉塵還是毛絮，找出問題的汙染源，從而解決問題的根本原因。
對於長期依賴人工進行樣本採集和分析的用戶來說，AI 技術提供了自動化、高效處理大量數據的優勢，大幅降低了人力成本，並顯著提高了數據的精確度。
| 比較項目 | 傳統訊號分析 | AI 影像分析 |
| 分析方式 | 光訊號測量 | 影像識別+AI 分析 |
| 形狀準確度 | 受限於球形假設 | 可測量真圓度 |
| 介質干擾 | 容易受氣泡/凝膠影響 | AI 可分類異物 |
| 準確度 | 可能有偏差 | 更高精準度 |
解決方案：流體智動化光學影像檢測解決方案 LEADquid S Series
檢測原料粉末原始與經過研磨後的粒徑大小與分布，並透過影像數據輔助分析研磨粒子的形狀，理想的磨料粒子應該具有圓形或接近圓形的形狀，這樣能夠提供穩定的磨削效果，並減少因不均勻性或過度磨損造成的晶圓表面缺陷或不平整。AI Particle Imager不僅能精確檢測粒子尺寸，還能深入分析真圓度值，並監控可能的污染或不均勻反應。
