{"id":86276,"date":"2025-02-10T17:21:50","date_gmt":"2025-02-10T09:21:50","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=86276"},"modified":"2025-02-19T08:58:01","modified_gmt":"2025-02-19T00:58:01","slug":"inspecao-de-chips-de-semicondutores-embalados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/pt\/casos-de-sucesso\/inspecao-de-chips-de-semicondutores-embalados\/","title":{"rendered":"Inspe\u00e7\u00e3o de Chips de Semicondutores Embalados"},"content":{"rendered":"
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<\/span>\"a
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SolVisionCaso de Estudo<\/span><\/h2>\n\n\n\n
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Semicondutores<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Inspe\u00e7\u00e3o de Chips de Semicondutores Embalados<\/h1><\/div><\/div>\n\n\n\n

Aprendizado n\u00e3o supervisionado de IA para detec\u00e7\u00e3o de microdefeitos<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Camada de prote\u00e7\u00e3o externa e processos de embalagem<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Os processos de corte afetam a qualidade dos wafers de semicondutores. Ocasionalmente, defeitos como rachaduras na superf\u00edcie ocorrem quando os wafers s\u00e3o singulados. Ap\u00f3s serem embalados, os wafers s\u00e3o fixados ao material protetor de pl\u00e1stico ou cer\u00e2mica, tornando dif\u00edcil inspecionar rachaduras nas bordas ou outros microdefeitos internos utilizando m\u00e9todos tradicionais.<\/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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Detectando atrav\u00e9s da embalagem<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Quando dentro de sua embalagem, um wafer s\u00f3 pode ser fotografado usando uma fonte de luz especial e lentes com propriedades de penetra\u00e7\u00e3o. Isso cria imagens que mostram rachaduras nas bordas e as pr\u00f3prias bordas em cores muito semelhantes, tornando-as dif\u00edceis de distinguir. Al\u00e9m disso, a forma e o \u00e2ngulo das pequenas rachaduras s\u00e3o irregulares, o que faz com que os sistemas tradicionais baseados em regras n\u00e3o sejam eficazes para essas tarefas de inspe\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Avalia\u00e7\u00e3o de produtos perfeitos e imperfeitos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Impulsionado por IA, o SolVision<\/a> oferece fun\u00e7\u00f5es individuais projetadas para complementar diferentes tarefas de inspe\u00e7\u00e3o. A ferramenta de Detec\u00e7\u00e3o de Anomalias usa tecnologia de aprendizado profundo para ensinar ao modelo de IA imagens de amostra de wafers “perfeitos”. A ferramenta de aumento de dados facilita a simula\u00e7\u00e3o de poss\u00edveis desvios de wafers para expandir o banco de dados de IA com cen\u00e1rios de produ\u00e7\u00e3o e fortalecer a capacidade de reconhecimento. Ap\u00f3s o treinamento, o modelo de IA pode comparar a amostra de refer\u00eancia com uma imagem digitalizada para identificar e localizar defeitos, como micro rachaduras na borda de um chip embalado, sem ser afetado pela qualidade da imagem ou cores quase id\u00eanticas.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Inspe\u00e7\u00e3o por IA<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Imagem digitalizada<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Resultado da Detec\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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