{"id":87653,"date":"2025-02-19T10:48:17","date_gmt":"2025-02-19T02:48:17","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=87653"},"modified":"2025-02-19T10:48:44","modified_gmt":"2025-02-19T02:48:44","slug":"inspektion-von-verpackten-halbleiterchips","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/de\/referenzen\/inspektion-von-verpackten-halbleiterchips\/","title":{"rendered":"Inspektion von verpackten Halbleiterchips"},"content":{"rendered":"
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SolVisionFallstudie<\/span><\/h2>\n\n\n\n
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Halbleiter<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Inspektion von verpackten Halbleiterchips<\/h1><\/div><\/div>\n\n\n\n

KI-ungelenktes Lernen zur Erkennung von Mikroundefekten<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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\u00c4u\u00dfere Schutzschicht und Verpackungsprozesse<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Schneidprozesse beeinflussen die Qualit\u00e4t von Halbleiterwafers. Gelegentlich treten Fehler wie Oberfl\u00e4chenrisse auf, wenn die Wafers getrennt werden. Nachdem sie verpackt sind, werden die Wafers an der sch\u00fctzenden Kunststoff- oder Keramikverpackung befestigt, wodurch es schwierig wird, mit traditionellen Methoden auf Rissbildung an den Kanten oder andere interne Mikroundefekte zu pr\u00fcfen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"AI<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Erkennung durch Verpackung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Im Inneren seiner Verpackung kann ein Wafer nur mit einer speziellen Lichtquelle und Linsen mit Durchdringungseigenschaften fotografiert werden. Dies erzeugt Bilder, die Risskanten und -kanten in sehr \u00e4hnlichen Farben zeigen, wodurch sie schwer zu unterscheiden sind. Dar\u00fcber hinaus sind die Form und der Winkel kleiner Risse unregelm\u00e4\u00dfig, sodass traditionelle regelbasierte Systeme f\u00fcr solche Inspektionsaufgaben nicht effektiv sind.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Bewertung von perfekten und imperfekten Produkten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Angetrieben von KI bietet SolVision<\/a> individuelle Funktionen, die verschiedene Inspektionsaufgaben erg\u00e4nzen. Das Anomalieerkennungstool nutzt Deep-Learning-Technologie, um dem KI-Modell Beispielbilder von \u201eperfekten\u201c Wafers beizubringen. Das Datenaugmentierungswerkzeug erleichtert die Simulation potenzieller Wafer-Abweichungen, um die KI-Datenbank mit Produktionsszenarien zu erweitern und die Erkennungsf\u00e4higkeit zu st\u00e4rken. Nach dem Training kann das KI-Modell das Goldene Muster mit einem gescannten Bild vergleichen, um Fehler wie Mikrorisse an der Kante eines verpackten Chips zu identifizieren und zu lokalisieren, ohne von der Bildqualit\u00e4t oder fast identischen Farben beeintr\u00e4chtigt zu werden.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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KI-Inspektion<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Gescanntes Bild<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ergebnis der Erkennung<\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Internal<\/figure>\n\n\n\n
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