SolVisionCase Study

半導体の接着欠陥の検出

視覚検査のためのAIディープラーニング技術

ダイボンディング技術と製品の安定性

ダイボンディング（またはダイマウンティング）は、半導体製造の重要なステップであり、ダイアタッチ接着剤を使用してシリコンチップをリードフレームに接続し、熱的または電気的な経路を形成するプロセスです。ダイボンディングの最大の課題の一つは、最小限の接着剤でチップをリードフレームに固定する方法です。接着剤が多すぎると、チップや回路基板に残ったり、溢れ出たりして、チップが傾き、半導体パッケージ全体の安定性に影響を与える可能性があります。

Automated detection of printing errors on consumer packaging

消費者向けパッケージの印刷エラーの自動検出

ダイアタッチ接着剤は透明で、光を屈折させるため検出率に影響を与えます。溢れ出しや過剰な接着欠陥は通常、固定された位置や形状を持たないため、不規則です。このようなランダムな生産エラーは、従来の検査システムが効果的な検出のためのルールを確立することを困難にします。

AIの特徴学習とデータ拡張

AIディープラーニングに基づくSolVisionは、ランダムで複雑な欠陥を正確に識別することができます。このソフトウェアのセグメンテーションツールは、サンプル画像を使用して、さまざまな欠陥の特徴を認識するAIモデルを構築し、それらを特定します。検出率を向上させるために、データ拡張機能により、潜在的な欠陥製品のシナリオをシミュレーションすることができ、AIが欠陥の特性に関する知識を拡張します。データセットを増やすことで、システムの認識能力が強化され、外部要因による検査プロセスへの影響が減少します。