半導体産業
半導体 AI は、コントラストが低く、研磨痕や通常の表面テクスチャーと間違われやすい、視界の端にある欠陥を検査します。これらの展開は、CMP スクラッチからダイシング チップに至るまで、AOI の過剰な処理や見逃しをファブやパッケージング ラインが捕らえていることを示しています。
CMP品質検査におけるAI活用
SolVision AIによるCMP品質検査は、ウェハのスクラッチや異物汚染を高精度に検出し、半導体検査におけるルールベースAOIの限界を克服します。
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AIを活用したBGAはんだ接合検査
SolVision AI は BGA はんだ接合の欠陥を検出し、PCB および半導体製造における検査の一貫性、精度、ならびに生産ラインのリアルタイム品質管理を向上させます。
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パッケージ化された半導体チップの検査
異常検出ツールは、ディープラーニング技術を使用して、AIモデルに「完璧な」ウェハのサンプル画像を学習させます。
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ウェハーダイシングにおける欠け欠陥の検出
ひび割れの位置、サイズ、形状は毎回異なり、従来の光学検査ではこのような予測不可能な欠陥を正確に識別することは困難です。
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ウェハーダイシングの品質管理
SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールを使用して、不規則な線や多重ドリリングの欠陥をサンプル画像にラベル付けし、AIモデルをトレーニングします。
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半導体パッケージングプロセスの検査
SolVisionはAI画像解析を通じて視覚検査を可能にし、変位および角度情報の信頼性を強化することで、ダイボンディングプロセスにおける欠陥製品やエラーを認識します。
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半導体ウェーハ検査の自動化
欠陥のあるウェーハは通常、表面にランダムに散在する微細な欠陥を持っており、これがAOIシステムによる効率的な検査のためのルール設定を困難にします。
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半導体の接着欠陥の検出
過剰な接着剤がチップに残ったり、回路基板に溢れ出たりして、チップが傾くことがあり、半導体パッケージ全体の安定性に影響を与える可能性があります。
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半導体キャリアトレイのAI検査
SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールを使用すると、キャリアトレイ上のチップのさまざまな配置の可能性をAI画像処理で学習できます。
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半導体部品のAI検査
従来のAOIの限界を克服し、ソロモンのSolVisionは背景や照明条件、複雑さ、シリアル番号の外観に影響されずに迅速にOCRを実行します。
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半導体トレイの目視検査
Solomon SolVisionの特徴検出ツールは、まずトレイの位置を学習し、その後、AOIシステムよりも柔軟にOCRを実行します。
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AIを使用してプラスチック部品のリサイクル検証を行う
META-aiviがAIを活用して廃棄物管理を最適化し、エラーを減らし、汚染を防ぎながらプラスチック部品のリサイクルの効率を向上させる方法を探ります。
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