SolVisionÉtude de cas

Détection des défauts d’adhérence dans les semi-conducteurs

Technologie d’inspection visuelle basée sur l’IA et l’apprentissage profond

Technique de collage des puces et stabilité du produit

Le collage des puces (ou montage des puces) est une étape clé dans la fabrication des semi-conducteurs et consiste à connecter la puce en silicium à un cadre de connexion en utilisant un adhésif de collage, afin de former un chemin thermique ou électrique. L’un des plus grands défis du collage des puces réside dans la manière de fixer la puce au cadre avec la quantité minimale d’adhésif. Un excès d’adhésif peut rester sur la puce ou déborder sur le circuit imprimé, provoquant ainsi un basculement de la puce, ce qui affecte la stabilité de l’ensemble du paquet semi-conducteur.

Automated detection of printing errors on consumer packaging

Défauts irréguliers : réfraction de la lumière, débordement et adhésion excessive

Les adhésifs de collage sont transparents et provoquent une réfraction de la lumière, ce qui impacte les taux de détection. Les défauts de débordement et d’adhésion excessive sont généralement non systématiques et n’ont pas de positions ou de formes fixes. Des erreurs de production aléatoires comme celles-ci rendent difficile pour les systèmes d’inspection traditionnels l’établissement de règles pour une détection efficace.

Apprentissage des caractéristiques par IA et augmentation des données

Basé sur l’apprentissage profond de l’IA, SolVision est capable d’identifier avec précision des défauts aléatoires et complexes. L’outil de segmentation du logiciel utilise des images d’échantillons pour construire un modèle d’IA capable de reconnaître les caractéristiques de différents défauts afin de les localiser. Pour améliorer les taux de détection, la fonction d’augmentation des données permet de simuler des scénarios de produits défectueux potentiels, permettant à l’IA d’élargir sa connaissance des caractéristiques des défauts. L’augmentation de l’ensemble de données renforce la capacité de reconnaissance du système, de sorte que le processus d’inspection est moins affecté par des facteurs externes.