a group of square objects

SolVision成功案例

半導體業

封裝晶片邊緣微裂瑕疵檢測解決方案

透過非監督式訓練AI模型，判斷封裝晶片的內部瑕疵

封裝製程中的切割面崩裂瑕疵

切割製程技術是影響晶片品質的關鍵，製程中常見切割面崩裂的情形。晶片封裝完成後，由於晶片已黏貼於塑膠或陶瓷的封裝外殼內，更加不易以一般檢測方式檢出晶片在前製程中所產生的邊緣微裂瑕疵，影響晶片產品的生產良率。

封裝晶片內部瑕疵無法以AOI檢測

封裝完成的晶片僅能透過特殊的光源及鏡頭以穿透的方式取像，成像的特性使得晶片邊緣微裂瑕疵的色澤與邊緣色澤極其相似，不易分辨。此外，邊緣微裂的角度及型態也是不規則變化，無法以AOI方式判別瑕疵。

非監督式學習訓練AI模型，標註定位瑕疵

運用SolVision AI影像平台的非監督式學習工具Anomaly Detection，以不具瑕疵的影像樣本(Golden Sample)執行AI深度學習，並輔以資料擴增技術提升AI模型對於標準樣本的辨識度。訓練完成的AI模型即能辨別受測物件與標準樣本的相異之處，定位並標註封裝晶片內邊緣微裂瑕疵的位置，完全不受穿透成像特性的影響。

封裝晶片內部瑕疵檢測案例

Original
Result
Original
Result
Original
Result
相關文章
  • Gray Round Metal Part

    電腦零組件瑕疵檢測解決方案

    硬碟支架製造過程出現的瑕疵種類繁多，包括金屬的壓傷、表面白霧、孔批麟、孔黑等等，透過人工檢測不容易逐一檢出，然而微小的缺陷在組裝過程可能造成孔隙無法對齊等問題發生。使用SolVision工具AI學習瑕疵特徵後，能夠快速檢測出硬碟金屬支架上的各類微小瑕疵。
    成功案例SolVision瑕疵檢測製造業金屬加工業電子業

  • 傳統機台儀表數位化解決方案

    傳統式的氣體監控機台或儀器設備具有儀表板顯示資訊，惟其缺乏數位化介面，SolVision結合機器視覺與人工智慧，運用AI影像平台技術執行光學字元辨識(OCR)，將機台儀表影像中的數值轉為數位化資訊，以利統計、監控數據的異常情形，亦可進 % 一步作為後續智能化相關應用的基礎。
    成功案例OCR字元辨識SolVision光電業

  • 雞蛋蛋殼品質檢測分級解決方案

    運用所羅門SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，定位、標註影像樣本中雞蛋蛋殼裂隙瑕疵位置並以訓練AI模型，訓練完成後即可透過AI檢測蛋殼表面的孔隙及裂痕情形再予以分級，提升雞蛋食用的安全性及商品價值。
    成功案例SolVision分類分類辨識瑕疵檢測食品業

  • 緞帶品質AI檢測解決方案

    緞帶色彩繽紛的特性使得AOI檢測容易因為花紋和顏色變化而發生瑕疵漏檢或誤判。使用SolVision檢測各種顏色、花紋的緞帶，能夠精確找出裂孔、脫絲等瑕疵的位置、大小及形狀，不論是檢測速度或是精準度都能達到標準。而透過記錄與分析瑕疵的樣態，可回溯找出製作過程中的問題所在，改善產品製程。
    成功案例SolVision瑕疵檢測紡織業