SolVisionEstudio de casos
Inspección de chips semiconductores empaquetados
Aprendizaje no supervisado de IA para detectar microdefectos
Capa de protección externa y procesos de embalaje
Los procesos de corte afectan a la calidad de las obleas semiconductoras. Ocasionalmente, se producen defectos como grietas en la superficie cuando las obleas se singulan. Una vez empaquetadas, las obleas se fijan al embalaje protector de plástico o cerámica, lo que dificulta la inspección de grietas en los bordes u otros microdefectos internos con métodos tradicionales.
Detección a través del embalaje
Cuando está dentro de su empaque, una oblea solo se puede fotografiar con una fuente de luz especial y lentes con propiedades de penetración. Esto crea imágenes que muestran grietas en los bordes y bordes en colores muy similares, lo que dificulta su distinción. Además, la forma y el ángulo de las pequeñas grietas son irregulares, por lo que los sistemas tradicionales basados en reglas no son efectivos para tales tareas de inspección.
Juzgar productos perfectos e imperfectos
Impulsado por IA, Solvison ofrece funciones individuales diseñadas para complementar diferentes tareas de inspección. La herramienta de detección de anomalías utiliza tecnología de aprendizaje profundo para enseñar al modelo de IA imágenes de muestra de obleas «perfectas». La herramienta de aumento de datos facilita la simulación de posibles desviaciones de la oblea para ampliar la base de datos de IA de escenarios de producción y fortalecer la capacidad de reconocimiento. Después del entrenamiento, el modelo de IA puede comparar la muestra dorada con una imagen escaneada para identificar y localizar defectos como microgrietas en el borde de un chip empaquetado, sin verse afectado por la calidad de la imagen o los colores casi idénticos.
Inspección de IA
Imagen escaneada
Resultado de la detección
