SolVision導入事例

AIによるボールグリッドアレイのはんだ付け欠陥検査

ボールグリッドアレイ（BGA）技術は、高度な半導体チップのパッケージング手法として好まれており、電気的短絡問題を解決するために開発されました。この方法は、チップの底面に小さなはんだボールを配置することで、パッケージング面積を減少させ、信頼性を向上させます。

メーカーは一般的にプラスチックBGAを使用し、コスト効果の高い解決策として積層基板を活用しています。しかし、リフローはんだ付け中の温度変動により、PCBやBGAが変形し、濡れ不良やはんだボールの重なりが生じ、短絡を引き起こすことがあります。

従来の光学検査方法では、底面に集中したはんだボールのはんだ付け品質を確認することはできません。潜在的な偽はんだ付けを検出するためには、X線装置が不可欠です。しかし、X線画像はしばしば背景ノイズが多く、グレースケールで明確なエッジがないため、ルールベースのシステムでの分析が困難です。

ディープラーニングを活用し、SolVisionはラベル付きサンプル画像を使用して、AIモデルに重なったはんだボールの偽はんだ付け欠陥の特徴を教えます。トレーニング後、AIモデルはノイズの多い背景や不明確なエッジのX線画像でも、さまざまなはんだ付け欠陥を正確に検出および認識する能力を示します。

不適切なサイズ

短絡

SolVisionは、はんだ付け欠陥の検出精度を大幅に向上させ、信頼性の高い半導体検査プロセスを確保します。

集中したはんだボールの課題に対応することで、SolVision検査は品質保証を効率化し、チップパッケージングの信頼性を向上させます。

SolVisionは欠陥検出を加速し、労働集約的な検査を減少させ、生産遅延を最小限に抑え、コスト効率の高い半導体チップ製造を実現します。