Ispezione di difetti di saldature a filo
Distingui le anomalie che costituiscono difetti da quelle tollerabili per migliorare il rendimento e le prestazioni di chip di circuiti integrati

Prodotti correlati

Ambiente di programmazione grafica per l'analisi di immagini industriali basata sul deep learning

Alimentato dal software di visione basato sul Deep Learning In-Sight ViDi
La saldatura a filo è il metodo più comune usato per l'interconnessione all'interno di molti circuiti integrati e microchip. È un processo delicato che richiede una precisione elevata. Lo scopo della saldatura a filo è quello di collegare le punte del chip al materiale di imballaggio con fili metallici molto sottili. Il materiale di imballaggio trasmette i segnali agli altri componenti. Difetti quali fili rotti o mancanti possono interrompere la trasmissione del segnale. Questi difetti possono essere di vario tipo e posizione, il che rende difficile per le soluzioni di visione artificiale basata su regole riconoscere con precisione una saldatura a filo difettosa.
Tradizionalmente, l'utilizzo di un sistema di ispezione ottica automatica (AOI) con visione basata su regole non funziona bene. Quindi i casi sospetti NON OK vengono ispezionati tramite deep learning per migliorare l'affidabilità del processo di ispezione. La macchina AOI seleziona i casi sospetti NON OK e invia le immagini a un sistema che utilizza gli strumenti di deep learning di Cognex. Lo strumento di rilevamento di difetti estrae dinamicamente la zona di interesse e lo strumento di classificazione categorizza i vari difetti, distinguendo le saldature a filo difettose da quelle accettabili. Lo smistamento dei difetti aiuta a isolare i problemi nel processo per evitare costose rielaborazioni più avanti nella linea, mentre l'identificazione positiva dei difetti a livello di micron migliora il rendimento dei chip CI e la longevità delle prestazioni.
