半導體業

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...

由於晶粒邊緣崩裂瑕疵出現的位置及型態不固定，以致傳統光學檢測無法精準地將瑕疵檢出，影響整體產品良率。運用Solvision AI影像技術，將影像樣本中的瑕疵特徵予以標註，完成訓練的AI模型即可自動檢出...

由於晶粒邊緣崩裂瑕疵出現的位置及型態不固定，以致傳統光學檢測無法精準地將瑕疵檢出，影響整體產品良率。運用Solvision AI影像技術，將影像樣本中的瑕疵特徵予以標註，完成訓練的AI模型即可自動檢出...

晶圓切割係半導體及光電業界非常重要的製程，若無法在切割製程中維持高良率、高效率並保有晶片特性，將大幅影響整體產能。晶圓切割刀的品質控管主要透過外觀瑕疵的檢測，常見的外觀瑕疵包括刀體上的不規則紋路、多鑽...

固晶是晶片封裝製程中的重要技術，固晶的精準與否，是半導體封裝產線中產品良率的成敗關鍵。但是傳統光學檢測無法利用撰寫邏輯的方式偵測角度、位移偏差及缺漏等瑕疵，時常造成漏檢、誤判、錯誤定位等缺失，大大影響...

傳統光學檢測無法針對全幅影像進行分類，故無法於第一階段汰除瑕疵過多的晶圓。應用Solvision AI影像平台技術辨識瑕疵特徵。首先判斷晶圓是否具有過多瑕疵，汰除無法修復的不良品。其次運用影像處理技術...

固晶接著劑透明，易造成光源折射影響特徵判斷，且爬膠、溢膠不具固定位置及型態，無法創建規則執行傳統光學檢測AOI。運用Solomon Solvision AI影像平台技術建立AI學習模組，自動學習並偵測...

導線架表面的各類瑕疵，包含邊緣毛邊、黑點雜質、刮痕等。若使用傳統的AOI檢測，當檢測背景與瑕疵較為相近時，容易發生漏檢的情形。使用Solvision AI瑕疵檢測工具進行學習，以擴增功能增加AI學習範...