半導體

大型抽水站是供給工業與民生用水的基礎設施，如何確保人員的操作步驟是否正確以及確保機台設備的狀態、數值，是否在正常範圍內並妥善整合可靠的安防警示系統，使廠區人員能即時得知廠內資訊並且在第一時間了解機台異常狀況以便進行搶修，是公共工程的首要之務。

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。

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模型即可自動檢出並標註晶粒邊緣崩裂瑕疵的位置，大幅降低晶片在後續封裝製程中斷裂的風險。

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模型即可自動檢出並標註晶粒邊緣崩裂瑕疵的位置，大幅降低晶片在後續封裝製程中斷裂的風險。

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、多鑽等情形。由於有環狀條紋，形成複雜影像背景，嚴重影響機器視覺對於瑕疵的偵測。

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，大大影響封裝產線的生產效率。

電子元件製造過程追蹤為半導體之產出基石，辨識元件編號被視為生產重要環節之一。但較差環境下讓AOI辨識更加困難，對於提升產線效率以及降低字元的誤判度有很大改善空間。利用SolVision技術執行光學字元辨識，有別於傳統AOI，不受底色、環境光線及字元種類多等限制，可精準識別個別編碼。

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。

晶片承載盤是半導體加工製程的關鍵要素，晶片承載盤的輪廓與定位孔點常因作業造成瑕疵，過去多透過AOI光學檢測方式予以檢查。然而承載盤不易透過AOI檢出並定位瑕疵，嚴重影響良率及生產效率。運用SolVision AI影像技術執行缺陷檢測，以利使用者即時監測並排除承載盤異常。