a couple of microchips sitting on top of a table

SolVision成功案例

積層陶瓷電容製程優化解決方案

被動元件端電極鍍錫層瑕疵檢測

被動元件回焊可靠度的關鍵:端電極鍍錫層外觀完整

被動元件包括電阻、電容、電感等,主要以表面貼裝技術 (Surface Mount Technology, SMT)組裝於電路板上達到儲存或調節電力的功能,其中又以電容的市場規模最大。回焊製程中,被動元件端電極透過外部鍍錫層與電路板上的銲墊連接方能導通電流。因此,端電極鍍錫層的完整性可謂是被動元件回焊可靠度的關鍵。

Detecting defective electrodes on passive electronic components

製程優化困境:SMD電容體積小

SMD電容體積較小,平時拿取已經不易,要觀察缺陷,便需在顯微鏡等級的微觀工具下觀察,且因MLCC非常脆弱,檢測過程也必須非常小心,提高檢測的困難度。

AI缺陷檢測提升高階電子產品良率

使用SolVision的实例切割技術,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。

SMD元件檢測案例

凸出

AI Inspection for Surface Mount Devices (SMD)
Protrusions
AI Inspection for Surface Mount Devices (SMD)
Protrusions
AI Inspection for Surface Mount Devices (SMD)
Protrusions

分布不均

AI Inspection for Surface Mount Devices (SMD)
Uneven distribution
相關文章
  • 晶片收納(In-Tray)跳料檢測解決方案

    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。
  • 使用AI進行碳纖維布料瑕疵檢測

    藉由Solvision AI視覺檢測技術,快速、準確辨識炭纖維布料上的瑕疵,減少人工目視辨識錯誤,提升效率。
  • 醫療口罩製造品質管控解決方案

    口罩產品瑕疵種類繁多,包括掉線、皺褶、鼻墊片缺漏及穿透、破洞、角切、髒污、側邊凸出及過濾層破損等。難以透過AOI方式檢出全部的瑕疵。運用SolVision AI影像技術,將影像樣本中各類型瑕疵予以標註,AI經深度學習後即可於品管端精準辨識口罩上是否有瑕疵,進而將不良品汰除。
  • brown cookies on white ceramic plate

    食品加工產線輸送帶瑕疵檢測解決方案

    食品加工業首重食品衛生及食用安全,油炸食品的外觀不一。傳統的食品外觀檢測透過大量人力執行,效率不彰。所羅門結合機器視覺與人工智慧,運用Solomon SolVision AI影像平台技術執行缺陷檢測。在快速且大量生產的油炸食品加工產線中,辨識多種不同的瑕疵樣態,進而將不良品即時檢出。