a group of square objects

SolVision成功案例

半导体产业

封装晶片边缘微裂瑕疵检测解决方案

透过非监督式训练AI模型，判断封装晶片的內部瑕疵

封装製程中的切割面崩裂瑕疵

切割製程技术是影响晶片品质的关键，製程中常见切割面崩裂的情形。晶片封装完成后，由於晶片已黏贴於塑胶或陶瓷的封装外壳內，更加不易以一般检测方式检出晶片在前製程中所產生的边缘微裂瑕疵，影响晶片產品的生產良率。

AI unsupervised learning for detecting micro defects

封装晶片內部瑕疵无法以AOI检测

封装完成的晶片仅能透过特殊的光源及镜头以穿透的方式取像，成像的特性使得晶片边缘微裂瑕疵的色泽与边缘色泽极其相似，不易分辨。此外，边缘微裂的角度及型態也是不规则变化，无法以AOI方式判別瑕疵。

非监督式学习训练AI模型，標註定位瑕疵

运用SolVision AI影像平台的非监督式学习工具Anomaly Detection，以不具瑕疵的影像样本(Golden Sample)执行AI深度学习，並辅以资料扩增技术提升AI模型对於標准样本的辨识度。训练完成的AI模型即能辨別受测物件与標准样本的相异之处，定位並標註封装晶片內边缘微裂瑕疵的位置，完全不受穿透成像特性的影响。

封装晶片內部瑕疵检测案例

Scanned Image

Detection Result

Internal defect inspection case of packaged chip
Internal defect inspection case of packaged chip
Internal defect inspection case of packaged chip
Internal defect inspection case of packaged chip
Internal defect inspection case of packaged chip
Internal defect inspection case of packaged chip
相关文章

  • 高尔夫球杆头品质检测解决方案

    高尔夫球杆头是球具组合中最重要的部份，消费者十分重视杆头完成面的细致程度。运用SolVision AI影像技术，将影像样本中高尔夫球杆头上的细微瑕疵逐一标注，藉以训练AI模型，训练完成后的AI模型即能不受商标、纹路及金属光泽的影响，定位并标注所有细微的表面瑕疵。

  • 半导体晶片封装制程接着剂瑕疵检测解决方案

    固晶接着剂透明，易造成光源折射影响特征判断，且爬胶、溢胶不具固定位置及型态，无法创建规则执行传统光学检测AOI。运用Solomon SolVision AI影像平台技术建立AI学习模块，自动学习并侦测爬胶、溢胶的特征及位置。增加多项正确类别提升辨识强度，有效降低环境因素的干扰。
  • Central Processor Of A Computer

    半导体晶片封装制程，高精度固晶检测解决方案

    AI影像特徵侦测技术帮助固晶检测 固晶的精准度影响半导体封装产线成败 固晶(Die Bonding/Die Mounting)是晶片封装制程中的重要技术，透过接着剂(固晶胶)将晶片接著至导线架形成热/电通路。固晶的精准与否，是半导体封装产线中产品良率的成败关键。 固晶检测案例 正确 角度偏差 位移偏差
  • Close-up Photography of a Power Tool

    金属加工冲压件表面瑕疵检测解决方案

    金属加工冲压件上可能出现的瑕疵种类繁多且形态不一，油污及水渍更是不易观察。另一方面，金属加工件在取像时的亮度也各有差异，造成AOI瑕疵检测的执行相当不易。金属加工品的品管助手：AI瑕疵检测，经训练的AI模型可轻易检出各式冲压件上的瑕疵，大幅提升产品的表面质量。