전자 부품

IC 성형의 외관상 결함 검사 및 분류

성형 결함을 자동으로 식별 및 분류하여 생산량과 수익성 증대

Vision system identifying and classifying cosmetic defects on IC molding

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IC 제품의 성패는 외부의 힘과 수분으로부터 칩을 보호하는 성형 프로세스의 품질에 달려 있습니다. 칩이 성형되는 동안 균열, 파손, 공극과 같은 결함이 성형 표면에 포함될 수 있습니다. 수작업 검사는 종종 매우 얇은 균열이나 저대비 공극을 놓치게 됩니다. 또한 기존의 규칙 기반 비전 시스템으로 명확한 결함 정의를 사용해 결함 있는 영역을 발견하기는 매우 어렵습니다. 결함은 균열, 들쭉날쭉한 가장자리, 변형 등 결함은 여러 가지 형태로 나타납니다. 대부분의 이상이 결함이긴 하지만, 규칙 기반 머신 시스템은 칩을 폐기해야 하는 분명한 결함과 허용 범위 내에 속하는 사소한 변칙을 효과적으로 구분하지 못합니다. 결함 패턴을 분류하지 못하면 생산팀이 잠재적 문제가 있는 부분을 신속히 파악할 수 없습니다.

제품 데모

코그넥스 딥러닝 툴은 제조업체가 실제 성형 결함을 식별하고 분류하도록 돕습니다. 이 첨단 비전 솔루션은 정상 및 비정상(NG) 결과를 모두 나타내는 일련의 이미지를 사용해 트레이닝되므로 소프트웨어가 허용 범위에 속하는 이상을 무시하고 실제로 중요한 결함에 해당하는 항목에만 플래그를 지정할 수 있습니다. 코그넥스 위치 식별 툴은 관심 영역(ROI)을 식별합니다. ROI가 정의되면 결함 감지 툴이 해당 영역 내의 결함을 식별합니다. 그런 다음 분류 툴이 다양한 결함 유형을 구분합니다. 이 정보를 사용해 생산 관리자가 완성된 IC의 생산량을 증대할 뿐 아니라 분류 정보를 이용해 생산 문제를 해결하고 수익성을 증대할 수 있는 방향으로 조치를 취할 수 있습니다.

 

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