品質/安全検査

異常検出ツールは、ディープラーニング技術を使用して、AIモデルに「完璧な」ウェハのサンプル画像を学習させます。

ひび割れの位置、サイズ、形状は毎回異なり、従来の光学検査ではこのような予測不可能な欠陥を正確に識別することは困難です。

SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールを使用して、不規則な線や多重ドリリングの欠陥をサンプル画像にラベル付けし、AIモデルをトレーニングします。

深層学習技術に基づき、SolVisionは完璧なパッケージと潜在的な変動を比較することでシールが完全かどうかを判断できます。

SolVisionのAI検査ソリューションを使用して、細かい傷のような微小な欠陥をサンプル画像上で特定し、マークしてAIモデルをトレーニングすることができます。

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。

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。