半導體晶片引線鍵合後凹陷引線AI檢測

在半導體晶片製造過程中，引線鍵合是關鍵工序之一，而凹陷引線檢測對於保證晶片質量至關重要。微鏈道愛憑藉先進的AI視覺技術，為該檢測場景提供了高效解決方案。

使用者場景：某頭部半導體晶片廠商，在其晶片生產的引線鍵合工序後，需要對晶片上的引線進行檢測，檢測物件為凹陷引線。引線鍵合是將晶片與外部電路連線的重要步驟，而凹陷引線可能會導致晶片電氣效能不穩定，影響產品質量和可靠性。

痛點：傳統的人工檢測方式效率低下，人力成本高，且容易出現漏檢和誤報情況。在實際生產中，人工檢測的漏檢率高達3%，誤報率約為5%，這不僅增加了產品的不良率，還需要大量的人力進行復檢。此外，當產品換型時，人工檢測需要重新培訓工人，換型時間長達30分鐘，嚴重影響了產線的節拍和生產效率。同時，隨著半導體行業對產品質量和合規性要求的不斷提高，傳統檢測方式難以滿足日益嚴格的標準。

技術原理

微鏈道愛採用先進的AI演算法和成像技術來解決凹陷引線檢測問題。其核心演算法基於深度學習的視覺基礎模型，透過對大量正樣本的學習，能夠準確識別引線的正常狀態和凹陷缺陷。在成像方面，DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置配備自研的3D相機，實現三維形貌重建。這種成像方式能夠捕捉到引線的微小形貌變化，對於微米級的凹陷缺陷也能清晰成像。原因在於，深度學習模型具有強大的特徵提取能力，能夠從複雜的影象中學習到引線的特徵資訊，而3D相機的三維形貌重建則為模型提供了更豐富的深度資訊，使得模型能夠更準確地判斷引線是否存在凹陷。

• 深度學習模型透過對大量正樣本的學習，掌握引線的正常特徵和凹陷特徵，提高檢測的準確性。
• 3D相機的三維形貌重建技術，為模型提供了更多的深度資訊，增強了模型對微小凹陷缺陷的識別能力。
• 語義誤報過濾功能，能夠有效排除因影象噪聲、光照變化等因素導致的誤報，提高檢測的可靠性。

微鏈道愛解決方案與產品介紹

微鏈道愛提供了一套完整的解決方案，主要涉及DaoAI AI AOI軟體系統和DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置。DaoAI AI AOI軟體系統具有快速程式設計的能力，僅需1 - 20張良品，即可在5分鐘內完成0程式碼自動程式設計，大大縮短了換型時間。同時，該系統採用APDT正樣本/少樣本學習技術和語義誤報過濾功能，能夠在保證高檢出率的同時，有效降低誤報率。DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置則憑藉自研3D相機和三維形貌重建技術，能夠檢測隱藏焊點、共面度和微米級形貌，為凹陷引線檢測提供了高精度的成像支援。在落地過程中，我們將軟體系統與裝置進行深度整合，實現從影象採集到缺陷判斷的全流程自動化。

微鏈道愛依託先進的AI技術和裝置，為半導體晶片凹陷引線檢測提供了高效、精準的解決方案。

量化成效：透過引入微鏈道愛解決方案，該半導體晶片廠商的凹陷引線檢出率從原來的97%提高到了99.2%，漏檢率降低至<0.8%；誤報率降低了 - 60%，大大減少了複檢工作量；換型時間從30分鐘縮短至5分鐘，顯著提升了產線的生產效率。

本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。