SolVision사례 연구
반도체의 접착 결함 탐지
AI 딥러닝 기술을 활용한 시각 검사의 효율성
다이 본딩 기법과 제품 안정성
다이 본딩(또는 다이 장착)은 반도체 제조에서 중요한 단계로, 실리콘 칩을 리드 프레임에 다이 부착 접착제를 사용해 연결하여 열 또는 전기 경로를 형성하는 과정입니다. 다이 본딩의 가장 큰 도전 과제는 칩을 리드 프레임에 최소한의 접착제로 고정하는 방법입니다. 접착제가 과도하게 남거나 회로 기판에 넘쳐흐르면 칩이 기울어져 전체 반도체 패키지의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.
불규칙한 결함: 빛의 굴절, 넘침 및 과도한 접착
다이 부착 접착제는 투명하여 빛을 굴절시켜 검출률에 영향을 미칩니다. 넘침과 과도한 접착 결함은 일반적으로 불규칙하고 고정된 위치나 형태가 없습니다. 이러한 무작위 생산 오류는 전통적인 검사 시스템이 효과적으로 결함을 탐지하기 위한 규칙을 설정하는 데 어려움을 겪게 만듭니다.
AI 특성 학습 및 데이터 증강
AI 딥러닝을 기반으로 한 SolVision은 무작위적이고 복잡한 결함을 정확하게 식별할 수 있습니다. 소프트웨어의 세그멘테이션 도구는 샘플 이미지를 사용하여 다양한 결함의 특성을 인식하는 AI 모델을 구축하여 이를 탐지합니다. 향상된 검출률을 위해 데이터 증강 기능은 잠재적인 결함 제품 시나리오를 시뮬레이션하여 AI가 결함 특성에 대한 지식을 확장할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 세트가 증가함에 따라 시스템의 인식 능력이 강화되어 검사 과정이 외부 요인의 영향을 덜 받게 됩니다.
AI 검사
원본
결과
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