Inspeção Estética de Cabo do Circuito Integrado
A tecnologia deep learning ajuda a limitar os defeitos do semicondutor e melhorar o rendimento sem o uso de extensas bibliotecas de defeitos.
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Os sistemas de visão são usados em todo o processo de fabricação de semicondutores para monitorar rigorosamente a qualidade e detectar defeitos. Os fabricantes devem estar atentos a pinos arranhados, torcidos, dobrados ou ausentes. Um chip tem tolerâncias tão baixas para erros que qualquer falha, mesmo a mais superficial, é motivo para rejeição. Com tantos tipos de potenciais defeitos, é ineficiente programar uma inspeção em um algoritmo baseado em regras. Pesquisar explicitamente todos os defeitos é muito complicado e demorado. Algoritmos de deep learning podem ajudar a limitar defeitos de semicondutores e melhorar o rendimento sem o uso de bibliotecas de defeitos extensas.
O Cognex Deep Learning oferece uma solução simples para identificar todos os recursos anômalos, mesmo sem treinamento em imagens “ruins”. Em vez disso, um engenheiro usa a ferramenta de detecção de defeitos para configurar o software em uma amostra de imagens “boas” no modo não supervisionado. O Cognex Deep Learning aprende a aparência normal e a posição dos condutores e pinos de um chip e caracteriza todos os recursos que se desviam como defeituosos.
