導入事例

欠陥のあるウェーハは通常、表面にランダムに散在する微細な欠陥を持っており、これがAOIシステムによる効率的な検査のためのルール設定を困難にします。

人工知能を活用したSolVisionは、生産の不一致を検出するための視覚検査を自動化します。リアルタイムの製品画像をゴールデンサンプルと比較することによって。

SolVisionは、レーザー溶接検査における課題をAIで克服し、正確な欠陥検出を可能にすることでレーザー溶接の品質管理を向上させます。

過剰な接着剤がチップに残ったり、回路基板に溢れ出たりして、チップが傾くことがあり、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。

半導体リードフレームのAI欠陥検出 AI検査 ゴールデンサンプル 黒い斑点と突起したエッジ

AIビジョン技術を通じて、紡績糸巻き上の製品に欠陥があるかどうかを迅速に検出し、生産ラインの生産性を向上させます。

SolVisionはAIを活用してICトレイ検査を強化し、半導体業界における正確な検出と品質保証基準の向上を実現します。

ディープラーニングを活用したSolVision AIは、サンプル画像のラベリングを通じて、重なったボールグリッドアレイのはんだ付け欠陥を認識します。

META-aiviはデバイス画面に標準操作手順を表示し、オペレーターがエラーを修正するようにガイドするとともに、タイムスタンプ付きの検出結果を出力します。