在半導體芯片製造過程中，引線鍵合是關鍵工序之一，而凹陷引線檢測對于保證芯片質量至關重要。微鏈道愛憑借先進的AI視覺技術，為該檢測場景提供了高效解決方案。
用戶場景：某頭部半導體芯片廠商，在其芯片生產的引線鍵合工序後，需要對芯片上的引線進行檢測，檢測對象為凹陷引線。引線鍵合是將芯片與外部電路連接的重要步骤，而凹陷引線可能會導致芯片電氣性能不穩定，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複檢。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，隨着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
微鏈道愛采用先進的AI算法和成像技術來解決凹陷引線檢測問題。其核心算法基于深度學習的視覺基礎模型，通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設備配備自研的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，對于微米級的凹陷缺陷也能清晰成像。原因在于，深度學習模型具有強大的特征提取能力，能夠從複雜的圖像中學習到引線的特征信息，而3D相機的三維形貌重建則為模型提供了更丰富的深度信息，使得模型能夠更準確地判斷引線是否存在凹陷。
- 深度學習模型通過對大量正樣本的學習，掌握引線的正常特征和凹陷特征，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信息，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，能夠有效排除因圖像噪聲、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軟件系統和DaoAI 2D / 3D AI AOI設備。DaoAI AI AOI軟件系統具有快速編程的能力，僅需1 - 20張良品，即可在5分鐘內完成0代碼自動編程，大大縮短了換型時間。同時，該系統采用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設備則憑借自研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持。在落地過程中，我們將軟件系統與設備進行深度集成，實現從圖像采集到缺陷判斷的全流程自動化。
微鏈道愛依托先進的AI技術和設備，為半導體芯片凹陷引線檢測提供了高效、精準的解決方案。
量化成效：通過引入微鏈道愛解決方案，該半導體芯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。