{"id":86675,"date":"2025-02-12T14:04:13","date_gmt":"2025-02-12T06:04:13","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=86675"},"modified":"2025-02-19T08:57:26","modified_gmt":"2025-02-19T00:57:26","slug":"detectando-defeitos-de-adesao-em-semicondutores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/pt\/casos-de-sucesso\/detectando-defeitos-de-adesao-em-semicondutores\/","title":{"rendered":"Detectando defeitos de ades\u00e3o em semicondutores"},"content":{"rendered":"
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<\/span>\"Central
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SolVisionCaso de Estudo<\/span><\/h2>\n\n\n\n
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<\/span><\/a>Semicondutores<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Detectando defeitos de ades\u00e3o em semicondutores<\/h1><\/div><\/div>\n\n\n\n

Tecnologia de aprendizado profundo de IA para inspe\u00e7\u00f5es visuais<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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T\u00e9cnica de liga\u00e7\u00e3o de chips e estabilidade do produto<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A liga\u00e7\u00e3o de chips (tamb\u00e9m chamada de montagem de chips) \u00e9 uma etapa fundamental na fabrica\u00e7\u00e3o de semicondutores e envolve a conex\u00e3o do chip de sil\u00edcio a uma moldura de contato (lead frame) usando adesivo de fixa\u00e7\u00e3o de chips, com o objetivo de formar um caminho t\u00e9rmico ou el\u00e9trico. Um dos maiores desafios da liga\u00e7\u00e3o de chips \u00e9 como fixar o chip na moldura de contato utilizando a menor quantidade poss\u00edvel de adesivo. O excesso de adesivo pode permanecer no chip ou transbordar para a placa de circuito, fazendo com que o chip fique inclinado, o que afeta a estabilidade de todo o pacote de semicondutores.<\/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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Defeitos irregulares: refra\u00e7\u00e3o da luz, transbordamento e ades\u00e3o excessiva<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Os adesivos de fixa\u00e7\u00e3o de chips s\u00e3o transparentes e causam refra\u00e7\u00e3o da luz, o que impacta as taxas de detec\u00e7\u00e3o. Defeitos de transbordamento e ades\u00e3o excessiva geralmente s\u00e3o irregulares e n\u00e3o t\u00eam posi\u00e7\u00f5es ou formas fixas. Erros de produ\u00e7\u00e3o aleat\u00f3rios como esses tornam dif\u00edcil para os sistemas de inspe\u00e7\u00e3o tradicionais estabelecerem regras para uma detec\u00e7\u00e3o eficaz.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Aprendizado de caracter\u00edsticas por IA e aumento de dados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Baseado em aprendizado profundo de IA, o SolVision<\/a><\/strong> \u00e9 capaz de identificar com precis\u00e3o defeitos aleat\u00f3rios e complexos. A ferramenta de Segmenta\u00e7\u00e3o do software usa imagens de amostra para construir um modelo de IA para reconhecer as caracter\u00edsticas de defeitos variados e localiz\u00e1-los. Para melhorar as taxas de detec\u00e7\u00e3o, a fun\u00e7\u00e3o de aumento de dados permite simular cen\u00e1rios potenciais de produtos defeituosos, permitindo que a IA expanda seu conhecimento sobre as caracter\u00edsticas dos defeitos. O aumento do conjunto de dados fortalece a capacidade de reconhecimento do sistema, de modo que o processo de inspe\u00e7\u00e3o se torna menos afetado por fatores externos.<\/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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Original<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Resultado<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Resultado<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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