3D AI AOI設備檢測芯片引腳與劃片缺陷

在半導體芯片生產中，引腳共面性與劃片崩邊的檢測至關重要。微鏈道愛的3D AI AOI設備憑借先進技術，為該行業提供了有效的檢測解決方案。

用戶場景：某頭部半導體芯片製造商，在芯片封裝產線的引腳焊接與劃片工序中，需要對芯片的引腳共面性以及劃片崩邊情況進行嚴格檢測。其產品為高性能半導體芯片，檢測對象包括芯片的引腳和劃片邊緣。

痛點：在當前國產GPU直通方案的工業視覺質檢應用趨勢下，該製造商面臨诸多困境。傳統檢測方法的漏檢率高達 3%，導致部分不良品流入後續工序，增加了生產風險和成本。同時，誤報率達到 15%，使得大量良品被誤判為不良品，增加了複檢工作量和人力成本。此外，換型時間長達 30 分鐘，嚴重影響了生產效率，難以滿足快速換型的生產需求。

技術原理

微鏈道愛的3D AI AOI設備采用自研 3D 相機進行圖像采集，通過三維形貌重建技術將采集到的圖像數據轉化為點雲數據。該設備運用先進的算法對芯片的三維形貌進行分析，能夠精確識別出隱藏焊點、共面度、微米級形貌以及氣孔等 2D 光學盲區的缺陷。其原理在於，3D 成像能夠獲取芯片的立體信息，相比 2D 成像，它可以更全面地呈現芯片的表面特征，從而有效檢測出 2D 成像無法發現的缺陷。例如，對於引腳共面性的檢測，3D 點雲數據可以精確測量每個引腳的高度和位置，與標準值進行對比，準確判斷引腳是否共面；對於劃片崩邊的檢測，3D 成像能夠清晰地捕捉到劃片邊緣的微小缺陷，避免漏檢。

• 自研 3D 相機：具備高分辨率和高精度的特點，能夠采集到清晰、準確的芯片圖像數據。
• 三維形貌重建：將 2D 圖像數據轉化為 3D 點雲數據，為缺陷檢測提供更全面的信息。
• 先進算法分析：通過對 3D 點雲數據的深度分析，精準識別各種缺陷。
• 2D-3D 融合：結合 2D 圖像的紋理信息和 3D 點雲的立體信息，提高檢測的準確性。

微鏈道愛解決方案與產品

以 3D AI AOI 設備為核心，微鏈道愛為該製造商提供了完整的檢測解決方案。該設備能夠快速、準確地檢測芯片引腳的共面性和劃片崩邊情況。配套的 DaoAI AI AOI 軟件系統，可實現視覺基礎模型的特征認知，僅需一塊良品 5 分鐘即可完成 0 代碼自動編程，通過 APDT 正樣本/少樣本學習（僅需 1-20 張良品），有效減少了編程時間和樣本需求。同時，語義誤報過濾功能可降低誤報率。在實際落地過程中，設備安裝在芯片封裝產線上，通過對芯片的實時檢測，將檢測結果及時反饋給生產系統，以便對不良品進行及時處理。

3D AI AOI 設備，為半導體芯片檢測提供精準、高效的解決方案。

量化成效：使用微鏈道愛的 3D AI AOI 設備後，芯片引腳共面性與劃片崩邊的檢出率提高到了 98.5%，漏檢率降低至 <1.5%。誤報率降低了 -68%，顯著減少了複檢工作量。換型時間縮短至 5min，大大提高了生產效率，能夠更好地適應快速換型的生產需求。