半導体産業

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。

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

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。

SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールを使用すると、キャリアトレイ上のチップのさまざまな配置の可能性をAI画像処理で学習できます。

人工知能による自動欠陥検出。半導体キャリアトレイの視覚検査。

Solomon SolVisionの特徴検出ツールは、まずトレイの位置を学習し、その後、AOIシステムよりも柔軟にOCRを実行します。

META-aiviがAIを活用して廃棄物管理を最適化し、エラーを減らし、汚染を防ぎながらプラスチック部品のリサイクルの効率を向上させる方法を探ります。