a close up of a blue and yellow background

SolVision成功案例

光電業

LED基板分區外觀品質控管解決方案

AI輔助LED基板及銲墊瑕疵檢測技術

新世代顯示技術的重心：
LED微縮化應用

隨著消費性電子產品廣泛採用Mini LED背光顯示技術以追求更細緻的光源調節效果，LED微縮化的趨勢已十分明朗。Mini LED及Micro LED的尺寸僅為傳統LED的百分之一至千分之一，做為背光源或發光層時，晶粒的使用量大幅增加，對於精準與良率的要求也隨之提升。

LED品質管控：檢出LED基板外觀及銲墊瑕疵

LED的品質控管係透過基板的扎針點燈檢測以及基板瑕疵檢測為主，避免因基板不良所造成的工程損失。常見的LED基板瑕疵包括邊緣毛邊、銲墊氧化雜質、刮痕等，在瑕疵特徵與背景相近的情況下，傳統光學檢測不易將瑕疵檢出。

所羅門AI視覺，一次完成LED基板的分區外觀品質控管

運用所羅門 SolVision AI影像平台的Segmentation技術，以各式LED基板上瑕疵影像樣本訓練AI模型，經深度學習的AI即可精準地將瑕疵檢出並標註。此外，透過Detect Region工具將視野分區，除了可遮罩無須檢測的區域，亦可指認瑕疵生成的所屬區域，達到分區檢測的目的。

瑕疵檢測示意圖

原圖
LED基板分區外觀品質控管解決方案
檢測結果
相關文章
  • a group of square objects

    晶粒邊緣崩裂檢測解決方案

    由於晶粒邊緣崩裂瑕疵出現的位置及型態不固定，以致傳統光學檢測無法精準地將瑕疵檢出，影響整體產品良率。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中的瑕疵特徵予以標註，完成訓練的AI模型即可自動檢出並標註晶粒邊緣崩裂瑕疵的位置，大幅降低晶片在後續封裝製程中斷裂的風險。
  • Man in Black Jacket and Black Knit Cap Inspecting Car Engine

    汽車引擎號碼快速讀取解決方案

    引擎號碼係以烙印方式印刷在引擎上，容易受到干擾，字體、背景明暗不均的情形，不易在產線上快速識別引擎上的編碼。運用SolVision AI技術，以不同亮度的影像樣本訓練執行光學字元辨識(OCR)，將影像中引擎號碼轉為數值，即時登錄至原廠資料庫系統中與車身號碼連結。

  • AI檢測螺絲紋面瑕疵

    有螺紋的金屬套件，容易因搬運造成工件碰撞受傷，或在加工過程中留下刀痕，即使搭配強光與顯微設備，以人眼檢測不易，容易發生誤檢與漏檢。使用SolVisionl非監督式檢測工具，可學習刀痕與碰撞瑕疵的特徵，在AI訓練完成後便可輕易檢測出人眼不易辨識的瑕疵，挑出瑕疵物件，讓出貨品質更好。

  • 高爾夫球桿頭品質檢測解決方案

    高爾夫球桿頭是球具組合中最重要的部份，消費者十分重視桿頭完成面的細緻程度。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中高爾夫球桿頭上的細微瑕疵逐一標註，藉以訓練AI模型，訓練完成後的AI模型即能不受商標、紋路及金屬光澤的影響，定位並標註所有細微的表面瑕疵。