SolVisionCaso di Studio

Rilevamento dei Difetti di Adesione nei Semiconduttori

Tecnologia AI di apprendimento profondo per l’ispezione visiva

Tecnica di die bonding e stabilità del prodotto

Il die bonding (o montaggio del chip) è una fase chiave nella produzione dei semiconduttori e consiste nel collegare il chip di silicio al telaio di piombo mediante un adesivo, creando un percorso termico o elettrico. Una delle principali sfide è fissare il chip utilizzando la quantità minima di adesivo. Un eccesso di adesivo può rimanere sul chip o fuoriuscire sulla scheda, causando un’inclinazione del chip e compromettendo la stabilità dell’intero pacchetto.

Automated detection of printing errors on consumer packaging

Difetti irregolari: rifrazione della luce, eccesso e fuoriuscita di adesivo

Gli adesivi per il die bonding sono trasparenti e causano rifrazioni della luce, ostacolando il rilevamento visivo. I difetti legati all’eccesso o alla fuoriuscita di adesivo sono irregolari, senza posizione o forma definite. Tali errori casuali rendono difficile l’utilizzo di sistemi di ispezione tradizionali, che non riescono a stabilire regole efficaci per il rilevamento.

Riconoscimento dei difetti tramite AI e apprendimento profondo

Basato sull’intelligenza artificiale e sull’apprendimento profondo, SolVision è in grado di identificare con precisione difetti complessi e casuali. Utilizzando lo strumento di segmentazione, il software crea un modello AI che apprende le caratteristiche dei vari difetti a partire da immagini campione. Per migliorare il tasso di rilevamento, la funzione di data augmentation consente di simulare scenari difettosi, ampliando così la comprensione delle caratteristiche dei difetti da parte dell’AI. L’aumento del dataset rafforza la capacità di riconoscimento del sistema, rendendo il processo di ispezione meno influenzabile da fattori esterni.