在半導體晶片生產過程中，封裝裂紋檢測至關重要。微鏈道愛憑藉先進的AI視覺技術，為半導體行業提供了高效的解決方案。
使用者場景：某頭部半導體晶片廠商，在其晶片封裝產線的封裝工序中，主要產品為各類高效能半導體晶片。檢測物件為晶片封裝後的裂紋，這些裂紋可能出現在封裝體的表面、邊緣等位置，裂紋的存在會影響晶片的電氣效能和可靠性，甚至導致晶片失效。
痛點：傳統檢測方法在晶片封裝裂紋檢測中面臨諸多困境。一方面，漏檢率較高，約為3%，這意味著部分有裂紋的晶片可能流入市場，給企業帶來潛在的售後風險和聲譽損失。另一方面，誤報問題嚴重，誤報率高達40%，大量的誤報使得有限的複檢資源被分散，導致複檢效率低下，人力成本大幅增加。而且，傳統檢測方法在換型時需要重新進行大量的程式設計和除錯，換型時間長達30min，嚴重影響了產線的靈活性和生產效率。此外，對於一些微小的裂紋和低對比度的缺陷，傳統方法難以準確識別，無法滿足企業對產品質量的嚴格要求。
技術原理
微鏈道愛採用了先進的AI視覺演算法和成像技術來解決晶片封裝裂紋檢測問題。在演算法方面，利用深度學習演算法進行特徵提取和模式識別。深度學習演算法能夠自動從大量的樣本資料中學習到裂紋的特徵和模式，透過多層神經網路的訓練，能夠準確地識別出不同型別、不同位置的裂紋。與傳統的基於規則的演算法相比，深度學習演算法具有更強的適應性和魯棒性，能夠處理複雜多變的影象資料。
在成像方面，DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置採用自研3D相機進行影象採集，結合三維形貌重建技術，能夠獲取晶片封裝表面的三維資訊。三維形貌資訊可以更全面地反映裂紋的特徵，包括裂紋的深度、寬度和形狀等，從而提高裂紋檢測的準確性。對於一些隱藏在封裝內部或者低對比度的裂紋，3D成像技術能夠有效增強其特徵，使其更容易被檢測到。
- 深度學習演算法的多層神經網路結構，能夠逐層提取影象的高階特徵，從底層的邊緣、紋理特徵到高層的語義特徵，使得對裂紋的識別更加準確和細緻。
- 3D相機的高解析度和高精度成像能力，確保了採集到的影象包含足夠的細節資訊，為後續的分析和檢測提供了可靠的資料基礎。
- 三維形貌重建技術透過對多個視角的影象進行處理和分析，能夠準確地重建出晶片封裝表面的三維形狀，從而更清晰地展現裂紋的形態和特徵。
- 語義誤報過濾功能利用深度學習模型對影象進行語義理解，能夠準確地區分真實的裂紋和類似裂紋的干擾因素，從而有效降低誤報率。
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軟體系統具有強大的特徵認知能力，基於視覺基礎模型，能夠快速準確地識別晶片封裝裂紋。該系統採用APDT正樣本/少樣本學習技術，僅需1/10張良品，即可在5min內完成0程式碼自動程式設計，大大縮短了換型時間。同時，系統還具備語義誤報過濾功能，能夠有效減少誤報，將有限的複檢資源聚焦到真問題上。
DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置則是硬體核心，其自研3D相機結合三維形貌重建技術，能夠檢測隱藏焊點、共面度和微米級形貌等。在晶片封裝裂紋檢測中，該裝置能夠清晰地捕捉到裂紋的三維資訊，為軟體系統的分析和判斷提供準確的資料支援。裝置與軟體系統緊密配合，形成了一個高效的檢測體系。
微鏈道愛的解決方案將先進的軟體演算法與高精度的硬體裝置相結合，為半導體晶片封裝裂紋檢測提供了可靠保障。
量化成效：透過採用微鏈道愛的解決方案，該頭部半導體晶片廠商取得了顯著的成效。首先，裂紋檢出率從原來的97%提高到了99.2%，漏檢率降低到了<0.8%，大大減少了有裂紋晶片流入市場的風險。其次，誤報率降低了−70%，從原來的40%降至12%，使得複檢資源得到了更有效的利用，複檢效率大幅提升。此外，換型時間從原來的30min縮短至5min，產線的靈活性和生產效率得到了顯著提高。
常見問題
微鏈道愛能為半導體晶片封裝裂紋檢測帶來什麼成效？
微鏈道愛憑藉先進AI視覺技術，為半導體行業提供高效方案，實現99.2%檢出率，降低70%誤報率，換型時間縮至5分鐘，提升產線效率和產品質量。
傳統檢測方法在晶片封裝裂紋檢測中有哪些痛點？
傳統方法漏檢率約3%，誤報率高達40%，換型需30分鐘，且難識別微小裂紋和低對比度缺陷，影響售後、聲譽，增加成本，降低產線靈活性。
微鏈道愛解決晶片封裝裂紋檢測問題的技術原理是什麼？
採用先進AI視覺演算法和成像技術。演算法用深度學習提取特徵、識別模式，成像用自研3D相機結合三維形貌重建，還有語義誤報過濾，提升檢測準確性。
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。