欠点検出

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。

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。

SolVisionは、画像処理を通じてアルミニウムPCBA上の最小の欠陥や生産異常を特定および認識できます。

最適化のジレンマ：大量の欠陥 ハードドライブの金属ベースは、製造中に金属表面の損傷から形状やサイズの不正確さまで、さまざまな欠陥に見舞われやすいです。