{"id":88561,"date":"2025-02-20T17:01:52","date_gmt":"2025-02-20T09:01:52","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=88561"},"modified":"2025-02-20T17:02:55","modified_gmt":"2025-02-20T09:02:55","slug":"automatisierung-der-qualitaetsinspektion-von-leiterplattenrahmen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/de\/anwenderberichte\/automatisierung-der-qualitaetsinspektion-von-leiterplattenrahmen\/","title":{"rendered":"Automatisierung der Qualit\u00e4tsinspektion von Leiterplattenrahmen"},"content":{"rendered":"
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SolVisionFallstudie<\/span><\/h2>\n\n\n\n
Halbleiter<\/a><\/span><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n

Automatisierung der Qualit\u00e4tsinspektion von Leiterplattenrahmen<\/h1><\/div><\/div>\n\n\n\n

KI-gest\u00fctzte Fehlererkennung f\u00fcr Halbleiterleiterplattenrahmen\u00a0<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Ein Schl\u00fcsselkomponent der Halbleitermontage<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Im Halbleitermontageprozess verbinden Leiterplattenrahmen Chips mit Leiterplatten und werden auch f\u00fcr das Tragen von Chips, die Verbindung von Schaltkreisen und die Signal\u00fcbertragung verwendet. Fast alle Halbleiterverpackungen ben\u00f6tigen einen Leiterplattenrahmen, der entweder durch photochemisches \u00c4tzen oder mechanisches Stanzen hergestellt wird. Mit der zunehmenden Komplexit\u00e4t der Halbleiterfertigung muss der Prozess zur Erstellung von Leiterplattenrahmen hinsichtlich Genauigkeit und Ausbeute verbessert werden.<\/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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Komplexe Hintergr\u00fcnde k\u00f6nnen die Erkennungsraten beeinflussen<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein einzelner Defekt im Leiterplattenrahmen kann bereits zum vollst\u00e4ndigen Ausfall des Halbleiters f\u00fchren. Daher ist die fr\u00fchzeitige Identifizierung von Defekten im Produktionsprozess entscheidend, um Herstellern zu helfen, Zeit und Ressourcen zu sparen. H\u00e4ufige Defekte bei Leiterplattenrahmen sind Kantengrate, Verunreinigungen, Flecken und Kratzer. Bei der Oberfl\u00e4chenscanen neigen traditionelle Sichtsysteme dazu, verwirrt zu werden, wenn Defekte zu \u00e4hnlich sind oder mit dem Hintergrund verschwommen sind, was die Inspektionsgenauigkeit beeintr\u00e4chtigt.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Erkennung von Defekten mit k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Angetrieben von KI ist SolVision<\/a> ein visuelles Inspektionssystem, das in der Lage ist, verschiedene Produktionsdefekte zu erlernen und gleichzeitig Erkennungsfehler zu minimieren. Das Datenanreicherungstool der Software hilft, den Trainingsbereich des KI-Modells zu erweitern, sodass selbst Defekte vor komplexen oder unordentlichen Hintergr\u00fcnden erkannt werden k\u00f6nnen. Auch schwer erkennbare M\u00e4ngel, schwarze Kanten oder Flecken sowie Kanten\u00fcberst\u00e4nde k\u00f6nnen genau identifiziert 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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Goldenes Muster<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"Automating<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Schwarze Flecken und erhabene Kanten<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"Automating<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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