{"id":88597,"date":"2025-02-20T17:52:58","date_gmt":"2025-02-20T09:52:58","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=88597"},"modified":"2025-02-20T17:54:08","modified_gmt":"2025-02-20T09:54:08","slug":"erkennung-von-haftungsfehlern-in-halbleitern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/de\/anwenderberichte\/erkennung-von-haftungsfehlern-in-halbleitern\/","title":{"rendered":"Erkennung von Haftungsfehlern in Halbleitern"},"content":{"rendered":"
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<\/span>\"Central
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SolVisionFallstudie<\/span><\/h2>\n\n\n\n
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<\/span><\/a>Halbleiter<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Erkennung von Haftungsfehlern in Halbleitern<\/h1><\/div><\/div>\n\n\n\n

KI-Deep-Learning-Technologie f\u00fcr visuelle Inspektionen<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Die Bonding-Technik und Produktstabilit\u00e4t<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Bonding-Technik (auch Montierung genannt) ist ein entscheidender Schritt in der Halbleiterfertigung und umfasst das Verbinden des Siliziumchips mit einem Leiterplattenrahmen mithilfe von Die-Attach-Kleber, um einen thermischen oder elektrischen Pfad zu bilden. Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen beim Die-Bonding besteht darin, den Chip mit der geringstm\u00f6glichen Menge an Kleber auf dem Leiterplattenrahmen zu fixieren. \u00dcberm\u00e4\u00dfiger Kleber kann auf dem Chip verbleiben oder auf die Leiterplatte \u00fcberlaufen und dazu f\u00fchren, dass der Chip kippt, was die Stabilit\u00e4t des gesamten Halbleiterpakets beeintr\u00e4chtigt.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Automated<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Unregelm\u00e4\u00dfige Defekte: Lichtbrechung, \u00dcberlauf und \u00fcberm\u00e4\u00dfige Haftung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Die-Attach-Kleber sind transparent und verursachen Lichtbrechung, was die Erkennungsraten beeintr\u00e4chtigt. \u00dcberlaufende und \u00fcberm\u00e4\u00dfige Haftungsfehler sind in der Regel unsystematisch und haben keine festen Positionen oder Formen. Solche zuf\u00e4lligen Produktionsfehler erschweren es traditionellen Inspektionssystemen, Regeln f\u00fcr eine effektive Erkennung aufzustellen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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KI-Feature-Learning und Datenaugmentation<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Basierend auf KI-Deep-Learning ist SolVision<\/a> in der Lage, zuf\u00e4llige und komplexe Defekte genau zu identifizieren. Das Segmentierungswerkzeug der Software verwendet Musterbilder, um ein KI-Modell zum Erkennen der Merkmale unterschiedlicher Defekte zu erstellen und diese zu lokalisieren. Um die Erkennungsraten zu verbessern, erm\u00f6glicht die Funktion zur Datenaugmentation die Simulation potenzieller fehlerhafter Produktszenarien, sodass die KI ihr Wissen \u00fcber die Eigenschaften von Defekten erweitern kann. Durch die Vergr\u00f6\u00dferung des Datensatzes wird die Erkennungsf\u00e4higkeit des Systems gest\u00e4rkt, sodass der Inspektionsprozess weniger von externen Faktoren beeinflusst wird.<\/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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Original<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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\"Inspecting<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Ergebnis<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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\"Inspecting<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Original<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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\"Inspecting<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Ergebnis<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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\"Inspecting<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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