晶片收納(In-Tray)跳料檢測解決方案

SMD電容體積較小，觀察缺陷需在顯微鏡等級的微觀工具下觀察，且因MLCC非常脆弱，檢測過程也須非常小心，困難度極高。使用SolVision工具，學習電極上凸出部分的瑕疵形狀及位置，建立AI模型，在AI學習瑕疵特徵之後，即可快速檢測電容凸出部分的缺陷，大幅提升整體製程的良率。

SMT製程回焊過程中，過多錫膏量或是印刷偏移可能導致錫球間短路，過去以人工方式檢測，效率不彰。SMT多餘錫膏在高溫下的流動型態無法預測，難以傳統AOI檢出。運用SolVision AI技術，將SMT製程影像樣本中的回焊短路瑕疵定位並標註，訓練AI模型。可輕易檢出錫球間短路情形。

咖啡膠囊不同口味代表不同顏色，以一盤咖啡膠囊作為標準組，另一盤咖啡膠囊作為對照組。使用SolVision學習各種咖啡膠囊的影像，若有任意一個咖啡膠囊的位置擺放錯誤，軟體可立即將錯誤擺放之處以檢測框標示出來，可成功分辨各式高反光且顏色差異小的咖啡膠囊。

晶片於晶盤中跳料的情形係屬隨機，所致的瑕疵型態多樣且難以預測瑕疵所產生的位置。運用SolVision AI影像平台技術，以具疊料、空料、歪斜錯置、反轉等瑕疵的影像樣本訓練AI模型，AI訓練完成後即可輕易且迅速地辨識並標註晶盤上產生收納異常的位置。