晶圓、先進封裝與器件外觀、字元 OCR 檢測。
AOI 後缺陷自動分類：漏判率 <2%，人工復判量降低 90%，產能提升 30%。
鍵合後缺陷檢測：綜合檢出率 98%，檢測節拍提速 2 倍，漏檢趨近於零。
罕見缺陷快速覆蓋：新缺陷型別出現後快速學習，檢出率 >96%，誤報僅約 0.2%。
貫穿後道全流程：從晶圓、先進封裝到 Die 貼裝、字元 OCR，同一套 AI 視覺全覆蓋。
行業方案 · INDUSTRY
半導體 / 晶片
晶圓到先進封裝，微米級器件外觀與字元檢測。
客戶案例 · CASE STUDIES
半導體 / 晶片 · 晶圓到封裝
從晶圓缺陷自動分類到引線鍵合、先進封裝 —— 把過殺率壓下去，把缺陷逃逸清零。
場景 · 晶圓缺陷自動分類
某晶圓廠 · AOI 後缺陷自動分類
挑戰傳統 AOI 過殺率超 20%，潔淨室靠人工復判，良品被誤廢、人力成本居高不下。
方案AI-ADC 自動分流真缺陷與 nuisance，3D AI-AOI + 世界模型泛化多類缺陷。
<2%過殺率
−90%人機比
+30%節拍
場景 · 引線鍵合後檢測
某封裝廠 · 鍵合後缺陷檢測
挑戰凹陷引線等鍵合缺陷一旦逃逸到下游，會引發重大質量事故；人工復判吞吐低。
方案AI 缺陷分類做進 AI-AOI 裝置邊緣端推理，替代逐張人工復判。
98%準確率
×2吞吐
→0缺陷逃逸
場景 · 稀有缺陷少樣本
某先進封裝廠 · 罕見缺陷快速覆蓋
挑戰先進封裝新缺陷型別層出不窮，每類都湊不齊足夠樣本，傳統 CNN 難以覆蓋。
方案APDT 正樣本學習 + DaoAI World 世界模型，少量樣本即可泛化到罕見缺陷。
✓少樣本上線
>96%分類準確
~0.2%缺陷逃逸
案例為匿名行業場景，指標為微鏈道愛方案的典型可達範圍。
深度案例 · IN-DEPTH
半導體 / 晶片 · 深度案例
逐一拆解真實場景下的落地路徑 —— 行業背景、痛點、DaoAI 方案與成效。
晶圓 AOI 後缺陷自動分類：從人工復判到 AI-ADC
某晶圓廠 AOI 復判依賴人工，過殺率長期高於 20%。引入 DaoAI AI-ADC 後，過殺降至 2% 以下，復判人機比減少 90%，產線節拍提升 30%。
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引線鍵合後檢測：缺陷模型下沉到 AI-AOI 邊緣端
某封裝廠引線鍵合後凹陷引線等缺陷靠人工目檢，逃逸時有發生。DaoAI 把缺陷模型做進 AI-AOI 邊緣端，檢出準確率 98%，吞吐翻倍，關鍵缺陷逃逸趨零。
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先進封裝稀有缺陷：少樣本下的 APDT 正樣本學習
某先進封裝廠新工藝缺陷樣本湊不齊，傳統監督模型難以訓練。DaoAI 以 APDT 正樣本學習疊加世界模型泛化，稀有缺陷分類率超 96%，逃逸約 0.2%。
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先進封裝 Bump 檢測：3D AI-AOI 微米級查缺失與橋連
某先進封裝廠微凸點 bump 缺失與橋連難以靠 2D 灰度區分。DaoAI 3D AI-AOI 以微米級高度資訊直接判定 bump 形貌，缺失與橋連檢出率顯著提升。
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引腳共面性與劃片崩邊：3D 視覺逐引腳量高度
某封裝廠引腳共面性與劃片崩邊靠 2D 難以量化。DaoAI 3D 視覺逐引腳測高度、逐邊查崩缺，共面性超差與崩邊漏判同步下降。
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半導體晶片引線鍵合後凹陷引線AI檢測
本文介紹微鏈道愛針對半導體晶片引線鍵合後凹陷引線檢測的AI視覺應用案例，解決傳統檢測痛點，提升檢測效率與精度。
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半導體晶片封裝裂紋AI視覺檢測成效顯著
本文介紹了微鏈道愛針對半導體晶片封裝裂紋檢測的AI視覺應用案例，解決了傳統檢測的痛點，取得了良好的成效。
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半導體微凸點 bump 缺失/橋連 AI 視覺檢測成效
本文介紹了微鏈道愛針對半導體微凸點 bump 缺失/橋連的 AI 視覺檢測方案，解決了傳統檢測的痛點，取得顯著成效。
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半導體晶片顆粒與劃傷分類AI視覺檢測成效
本文介紹了微鏈道愛針對半導體晶片顆粒與劃傷分類的AI視覺應用案例，涵蓋使用者場景、痛點、技術原理、解決方案及量化成效。
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半導體晶圓圖缺陷模式AI視覺檢測成效顯著
在半導體行業，晶圓圖缺陷檢測是保障產品質量的關鍵環節。微鏈道愛憑藉先進技術為該難題提供有效方案，顯著提升檢測效率與精度。
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半導體晶片引腳與劃片缺陷AI視覺檢測成效顯著
在半導體晶片生產中，引腳與劃片缺陷檢測至關重要。微鏈道愛利用先進AI視覺技術，為半導體晶片檢測提供高效準確解決方案，顯著提升檢測成效。
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半導體 die attach 空洞檢測本地化部署方案
本文介紹了微鏈道愛針對半導體 die attach 空洞檢測的本地化部署解決方案，解決了客戶在檢測精度和資料合規方面的痛點。
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半導體晶片鐳射打標字元檢測新突破
本文介紹了微鏈道愛針對半導體晶片鐳射打標字元檢測的解決方案，解決了傳統方法的痛點，取得顯著成效。
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半導體晶圓邊緣缺陷線上全檢方案
本文介紹了微鏈道愛針對半導體晶圓邊緣缺陷檢測的解決方案，解決了傳統抽檢的痛點，實現高效精準全檢。
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半導體光刻圖形缺陷AI視覺檢測成效顯著
本文介紹了微鏈道愛針對半導體光刻圖形缺陷的AI視覺檢測解決方案，包括使用者場景、痛點、技術原理、產品介紹和量化成效。
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半導體先進封裝稀有缺陷少樣本檢測方案
在半導體先進封裝領域，稀有缺陷少樣本檢測是行業難題。微鏈道愛憑藉先進技術和產品，有效解決該問題，提升檢測準確性和生產效率。
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半導體晶圓 AOI 後缺陷自動分類解決方案
本文介紹了微鏈道愛為半導體晶圓 AOI 後缺陷自動分類提供的解決方案，解決了傳統方法在缺陷分類上的痛點，實現了高效準確的缺陷分類。
閱讀全文常見問題 · FAQ
半導體 / 晶片 · AI 視覺質檢常見問題
半導體制造中 AI 視覺能檢測哪些缺陷？
包括晶圓表面劃痕與顆粒、引線鍵合質量、晶片切割崩邊、Bump 缺失與橋連、共面度，以及罕見缺陷的自動分類（ADC）。DaoAI 在低對比與高解析度場景下保持穩定檢出。
缺陷樣本極少、罕見缺陷難收集，AI 怎麼訓練？
DaoAI 支援少樣本（few-shot）與無監督異常檢測，只需良品或極少缺陷樣本即可建模，對從未見過的罕見缺陷也能作為異常報出。
晶圓缺陷自動分類（ADC）能替代人工復判嗎？
可以大幅替代。DaoAI ADC 將缺陷自動歸類並分級，復判量顯著下降，工程師只需關注少量高風險類別，提高 SPC 決策效率。
高解析度檢測資料量大，能否本地部署保護工藝機密？
可以。DaoAI 支援 100% 本地私有化部署，模型與晶圓資料留在廠內，滿足晶圓廠對工藝機密與資料合規的嚴格要求。