3D AI AOI设备检测芯片引脚与划片缺陷

在半导体芯片生产中，引脚共面性与划片崩边的检测至关重要。微链道爱的3D AI AOI设备凭借先进技术，为该行业提供了有效的检测解决方案。

用户场景：某头部半导体芯片制造商，在芯片封装产线的引脚焊接与划片工序中，需要对芯片的引脚共面性以及划片崩边情况进行严格检测。其产品为高性能半导体芯片，检测对象包括芯片的引脚和划片边缘。

痛点：在当前国产GPU直通方案的工业视觉质检应用趋势下，该制造商面临诸多困境。传统检测方法的漏检率高达 3%，导致部分不良品流入后续工序，增加了生产风险和成本。同时，误报率达到 15%，使得大量良品被误判为不良品，增加了复检工作量和人力成本。此外，换型时间长达 30 分钟，严重影响了生产效率，难以满足快速换型的生产需求。

技术原理

微链道爱的3D AI AOI设备采用自研 3D 相机进行图像采集，通过三维形貌重建技术将采集到的图像数据转化为点云数据。该设备运用先进的算法对芯片的三维形貌进行分析，能够精确识别出隐藏焊点、共面度、微米级形貌以及气孔等 2D 光学盲区的缺陷。其原理在于，3D 成像能够获取芯片的立体信息，相比 2D 成像，它可以更全面地呈现芯片的表面特征，从而有效检测出 2D 成像无法发现的缺陷。例如，对于引脚共面性的检测，3D 点云数据可以精确测量每个引脚的高度和位置，与标准值进行对比，准确判断引脚是否共面；对于划片崩边的检测，3D 成像能够清晰地捕捉到划片边缘的微小缺陷，避免漏检。

• 自研 3D 相机：具备高分辨率和高精度的特点，能够采集到清晰、准确的芯片图像数据。
• 三维形貌重建：将 2D 图像数据转化为 3D 点云数据，为缺陷检测提供更全面的信息。
• 先进算法分析：通过对 3D 点云数据的深度分析，精准识别各种缺陷。
• 2D-3D 融合：结合 2D 图像的纹理信息和 3D 点云的立体信息，提高检测的准确性。

微链道爱解决方案与产品

以 3D AI AOI 设备为核心，微链道爱为该制造商提供了完整的检测解决方案。该设备能够快速、准确地检测芯片引脚的共面性和划片崩边情况。配套的 DaoAI AI AOI 软件系统，可实现视觉基础模型的特征认知，仅需一块良品 5 分钟即可完成 0 代码自动编程，通过 APDT 正样本/少样本学习（仅需 1-20 张良品），有效减少了编程时间和样本需求。同时，语义误报过滤功能可降低误报率。在实际落地过程中，设备安装在芯片封装产线上，通过对芯片的实时检测，将检测结果及时反馈给生产系统，以便对不良品进行及时处理。

3D AI AOI 设备，为半导体芯片检测提供精准、高效的解决方案。

量化成效：使用微链道爱的 3D AI AOI 设备后，芯片引脚共面性与划片崩边的检出率提高到了 98.5%，漏检率降低至 <1.5%。误报率降低了 -68%，显著减少了复检工作量。换型时间缩短至 5min，大大提高了生产效率，能够更好地适应快速换型的生产需求。