半導体産業

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。

AIによる効率的なLED視覚検査 SolVisionは、画像処理を通じて様々なミニLED欠陥を特定するために設計されたインスタンスセグメンテーションツールを備えています。

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。

SolVisionはAI画像解析を通じて視覚検査を可能にし、変位および角度情報の信頼性を強化することで、ダイボンディングプロセスにおける欠陥製品やエラーを認識します。

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。

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