a close up of a pattern of small squares

SolVision成功案例

芯片收纳(In-Tray)跳料检测解决方案

AI辅助检测萃盘上芯片跳料瑕疵

封测制程的终端:芯片收纳运送

萃盘(IC Tray)是芯片(Chip)的承载盘,检测、切割完成后的芯片拣至萃盘中的晶穴(Pocket)內以运送至客户端。然而芯片体积小且质量轻,于萃盘上取放时容易跳料,进而产生叠料(Double)、空料(Empty)、歪斜错置(Tilt)、反转(Opposite)等情形。

Detecting missing or incorrectly placed chips in trays

萃盘中芯片跳料情形:不具逻辑且难以预测的瑕疵

芯片于萃盘中跳料的情形是属随机,所致的瑕疵形态多样且难以预测瑕疵所产生的位置。对AOI而言,几乎无法针对跳料瑕疵设定逻辑并据以检测。

AI深度学习:以芯片收纳异常的影像特征训练检测模型

运用SolVision AI影像平台的实例切割技术,以具叠料、空料、歪斜错置、反转等瑕疵的影像样本训练AI模型,AI训练完成后即可轻易且迅速地辨识并标注萃盘上产生收纳异常的位置。

AI检测

绿  卡槽內放置正确数量    黄 卡槽重叠2片       橘 卡槽重叠3片

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