挑战与方案
晶圆表面颗粒与划伤分类检测
挑战传统检测漏检率高达 3%,误报率 20%,且每次换型需要 30 分钟以上的人工调参。
方案视觉基础模型 + APDT 正样本/少样本学习,1–20 张良品即可在 5 分钟内完成 0 代码建模。
99.2%检出率
-85%误报率
<0.8%漏检率
半导体 / 芯片 · 应用场景 · APPLICATION
封装工序中晶圆表面的颗粒、划伤形态各异,是影响芯片良率的高频缺陷来源。
场景 · 晶圆表面:划伤 / 颗粒 / 崩边
挑战与方案
挑战传统检测漏检率高达 3%,误报率 20%,且每次换型需要 30 分钟以上的人工调参。
方案视觉基础模型 + APDT 正样本/少样本学习,1–20 张良品即可在 5 分钟内完成 0 代码建模。
查看完整案例 → 半导体芯片颗粒与划伤分类AI视觉检测成效
本文由人工智能生成。文中客户案例为基于产品真实能力的模拟场景,成效数字为示例性质;官方标定口径以产品页为准。