Semiconductors

머신 비전을 활용하여 광학 문자 인식(OCR)을 수행하며, 이를 클라우드에 전송하여 검사 보고서를 생성함으로써 공장 운영자가 모바일 기기를 통해 시설 검사를 손쉽게 모니터링할 수 있도록 합니다.

SolVision의 인스턴스 세분화 도구를 사용하여 불규칙한 선과 다중 드릴링 결함을 샘플 이미지에서 라벨링하여 AI 모델을 학습시킵니다.

SMT는 전자 산업에서 중요한 납땜 과정입니다. SolVision은 많은 작은 복잡한 부품을 가진 것으로 알려진 PCB에서 결함을 감지합니다.

SolVision AI는 BGA 납땜 결함을 정밀하게 감지하여 제조업체의 결함 탐지, 검사 정확도 및 품질 보증을 향상시킵니다.

SolVision의 AI 검사 솔루션을 사용하면 미세한 스크래치와 같은 결함을 샘플 이미지에서 식별하고 표시하여 AI 모델 학습에 활용할 수 있습니다.

이상 탐지 도구는 딥러닝 기술을 활용하여 AI 모델이 “완벽한” 웨이퍼의 샘플 이미지를 학습하도록 합니다.

결함이 있는 웨이퍼는 일반적으로 표면에 미세한 결함이 무작위로 분포되어 있어, 이로 인해 AOI 시스템이 효율적인 검사를 위한 규칙을 설정하는 데 어려움을 겪습니다.

과도한 접착제가 칩에 남거나 회로 기판에 넘쳐흐르면 칩이 기울어져 전체 반도체 패키지의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.

META-aivi가 AI를 통해 폐기물 관리를 최적화하고 오류를 줄이며 오염을 방지하고, 플라스틱 부품 재활용의 효율성을 높이는 방법을 확인해보세요.