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Electrónica

Inspección estética de cable de circuito integrado

La tecnología de aprendizaje profundo ayuda a limitar los defectos de los semiconductores y mejorar el rendimiento sin el uso de grandes bibliotecas de defectos.

IC Lead Cosmetic Inspection pass and fail examples

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La visión artificial se utiliza durante todo el proceso de fabricación de semiconductores para monitorear la calidad y detectar defectos de forma rigurosa. Los fabricantes deben estar atentos a las clavijas rayadas, torcidas, dobladas o faltantes. Un chip tiene tolerancias tan bajas de error que cualquier falla, incluso la más superficial, es causa de rechazo. Con tantos tipos de defectos potenciales, resulta ineficiente programar una inspección en un algoritmo basado en reglas. La búsqueda explícita de todos los defectos es demasiado complicada y lleva tiempo. Los algoritmos de aprendizaje profundo ayudan a limitar los defectos de los semiconductores y mejoran el rendimiento sin el uso de grandes bibliotecas de defectos.

Cognex Deep Learning ofrece una solución simple para identificar todas las características anómalas sin entrenamiento sobre las imágenes “malas”. En cambio, el ingeniero utiliza la herramienta de detección de defectos para entrenar el software en modo supervisado en función de muestras “buenas”. Cognex Deep Learning aprende la apariencia normal y la posición de las clavijas y los cables del chip y califica todas las características que se apartan como defectuosas.

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