반도체
가시성의 가장자리에 있는 결함, 대비가 낮고 연마 흔적 또는 정상적인 표면 질감으로 쉽게 오해되는 결함에 대한 반도체 AI 검사입니다. 이러한 배포는 CMP 스크래치부터 다이싱 칩에 이르기까지 AOI가 과도하게 처리하거나 놓친 부분을 포착하는 팹 및 패키징 라인을 보여줍니다.
지능형 원격 시설 관리
머신 비전을 활용하여 광학 문자 인식(OCR)을 수행하며, 이를 클라우드에 전송하여 검사 보고서를 생성함으로써 공장 운영자가 모바일 기기를 통해 시설 검사를 손쉽게 모니터링할 수 있도록 합니다.
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웨이퍼 다이싱 품질 관리
SolVision의 인스턴스 세분화 도구를 사용하여 불규칙한 선과 다중 드릴링 결함을 샘플 이미지에서 라벨링하여 AI 모델을 학습시킵니다.
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BGA 납땜 검사 AI 활용
SolVision AI는 BGA 납땜 결함을 정밀하게 감지하여 제조업체의 결함 탐지, 검사 정확도 및 품질 보증을 향상시킵니다.
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반도체 웨이퍼를 위한 AI 검사 솔루션
SolVision의 AI 검사 솔루션을 사용하면 미세한 스크래치와 같은 결함을 샘플 이미지에서 식별하고 표시하여 AI 모델 학습에 활용할 수 있습니다.
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포장된 반도체 칩 검사
이상 탐지 도구는 딥러닝 기술을 활용하여 AI 모델이 "완벽한" 웨이퍼의 샘플 이미지를 학습하도록 합니다.
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반도체 웨이퍼 검사 자동화
결함이 있는 웨이퍼는 일반적으로 표면에 미세한 결함이 무작위로 분포되어 있어, 이로 인해 AOI 시스템이 효율적인 검사를 위한 규칙을 설정하는 데 어려움을 겪습니다.
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반도체의 접착 결함 탐지
과도한 접착제가 칩에 남거나 회로 기판에 넘쳐흐르면 칩이 기울어져 전체 반도체 패키지의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.
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AI를 활용한 플라스틱 부품 재활용 검증
META-aivi가 AI를 통해 폐기물 관리를 최적화하고 오류를 줄이며 오염을 방지하고, 플라스틱 부품 재활용의 효율성을 높이는 방법을 확인해보세요.
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납땜 프레임 품질 검사 자동화
반도체 제조가 점점 더 정교해짐에 따라, 납땜 프레임을 제작하는 과정은 정확도와 수율을 높여야 할 필요성이 있습니다.
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반도체 포장 공정 검사
SolVision은 AI 이미지 분석을 통해 시각적 검사를 가능하게 하여, 위치 이동과 각도 정보의 신뢰성을 강화하고 다이 본딩 과정에서 결함이 있는 제품과 오류를 인식합니다.
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