積體電路引線外觀檢測

深度學習技術協助減少半導體缺陷,並改善良率,完全不需要使用龐大的缺陷資料庫。

IC Lead Cosmetic Inspection pass and fail examples

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半導體製造流程全面使用機器視覺,嚴密地監視品質和發現缺陷。製造廠商必須警覺針腳是否有刮痕、扭曲、彎曲或遺失的狀況。晶片容許的誤差範圍相當低,即使最表面有極淺的任何瑕疵,都會遭到剔除。潛在的缺陷類型如此之多,設計程式將檢測撰寫為基於規則的演算法,並沒有效率。明確搜尋所有缺陷太過於複雜且耗時。深度學習演算法可協助減少半導體缺陷,並改善成品率,完全不需要使用龐大的缺陷資料庫。

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Cognex Deep Learning 提供簡單的解決方案,甚至不必以「不合格」圖像進行訓練,就能識別所有異常特徵。相反的,工程師可在非監督模式中使用缺陷探測工具,透過「合格」圖像的樣本來訓練軟體。Cognex Deep Learning 可學會晶片引線與針腳的正常外觀與位置,以及將偏離常軌的所有特徵描繪為有缺陷。

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