在半導體封裝行業，引腳共面性和劃片崩邊檢測一直是確保產品質量的關鍵環節。然而，傳統的 2D 檢測方法存在諸多侷限，難以滿足高精度、高效率的檢測需求。微鏈道愛（DaoAI）憑藉先進的 3D 視覺技術，為行業提供了全新的解決方案。
在半導體制造領域，封裝是至關重要的環節，它直接影響著晶片的效能和可靠性。其中，引腳共面性和劃片崩邊檢測是封裝過程中的關鍵質量控制點。引腳共面性要求所有引腳底面應落在同一基準面內，這對於晶片的貼裝至關重要，若引腳共面性不達標，會導致貼裝虛焊，影響晶片的電氣連線和穩定性。而劃片崩邊則是在晶片劃片工序中產生的缺陷，崩邊的深度和長度會影響晶片的機械效能和後續加工，嚴重時甚至會導致晶片裂紋擴充套件，最終使晶片失效。傳統的檢測方法主要依賴 2D 視覺技術，透過俯視拍攝獲取影象資訊，但這種方法在檢測引腳共面性和劃片崩邊時存在明顯不足。
痛點：為什麼難
從量化維度來看，引腳共面性的本質是高度差，其精度要求通常在微米級別（μm），傳統 2D 俯視拍攝無法捕捉 Z 向的高度偏差資訊，使得準確量化共面性變得困難。對於劃片崩邊，其深度同樣需要精確量化，然而 2D 灰度圖會將深度資訊壓平，導致小而深的崩缺難以被發現，漏判現象嚴重。此外，在檢測效率方面，過去只能採用抽樣檢測的方式，將抽樣的產品放置在專用治具上進行檢測。這種方式不僅效率低下，而且無法實現 100%全檢，存在質量隱患。
造成這些檢測難題的根因在於傳統 2D 視覺技術的侷限性。2D 影象只能提供平面資訊，缺乏三維高度資訊，無法準確反映引腳和劃片邊緣的真實形態。而抽樣檢測則無法覆蓋所有產品，不能及時發現潛在的質量問題，一旦有缺陷產品流入後段工序，會導致虛焊和裂紋擴充套件等問題，增加生產成本和產品不良率。
技術原理
微鏈道愛（DaoAI）的解決方案基於先進的 3D 視覺技術。該技術透過特殊的成像硬體和演算法，對每顆器件的引腳底面進行逐引腳重建高度。具體來說，3D 視覺系統會發射特定的光線到器件表面，光線反射後被相機捕捉，根據光線的反射角度和時間等資訊，演算法可以精確計算出每個引腳底面的高度。與傳統 2D 方法相比，3D 視覺能夠獲取完整的三維資訊，直接算出共面性偏差，並將其與預先設定的基準進行比對。一旦發現某個引腳的高度偏差超過標準，系統就能精確定位該超差引腳。
對於劃片崩邊檢測，同樣利用這套三維資料，對劃片邊緣進行逐邊掃描。由於 3D 資料包含了深度資訊，崩邊的長度與深度能夠被準確量化，小而深的崩缺不再會被灰度掩蓋。檢測出的缺陷會經過 AI-ADC 分類分級處理，AI-ADC 利用人工智慧演算法對缺陷進行分析和分類，根據缺陷的嚴重程度進行分級。同時，裝置邊緣端完成推理，這意味著檢測過程可以在裝置本地快速完成，無需將大量資料傳輸到遠端伺服器，從而匹配產線的高速節拍，提高了檢測效率。
典型應用場景
- 引腳共面性檢測：在晶片貼裝前，需要確保引腳共面性符合要求。傳統 2D 檢測難以發現微小的 Z 向偏差，而 3D 視覺可以逐引腳測量高度，精確計算共面性偏差，將超差引腳精確定位，避免貼裝虛焊問題。
- 劃片崩邊檢測：在晶片劃片工序後，劃片邊緣可能出現崩邊缺陷。3D 視覺逐邊掃描劃片邊緣，能夠準確量化崩邊的長度和深度，有效檢測出小而深的崩缺，防止裂紋擴充套件到後續工序。
- 引腳變形檢測：在封裝過程中，引腳可能會發生變形。3D 視覺可以獲取引腳的三維形態資訊，透過與標準模型對比，及時發現引腳的變形情況，保證引腳的正常功能。
- 晶片表面平整度檢測：晶片表面的平整度也會影響其效能。3D 視覺可以對晶片表面進行全面掃描，檢測表面的微小起伏，確保晶片表面符合平整度要求。
落地案例
某中型半導體封裝廠，其產品涵蓋多種型別的晶片封裝。在引入微鏈道愛（DaoAI）解決方案之前，該廠採用傳統 2D 視覺抽樣檢測方法，引腳共面性檢測只能抽樣進行，效率低下，且漏檢率高達 15%。劃片崩邊檢測中，小而深的崩缺漏判率達到 20%，導致後段工序因虛焊和裂紋擴充套件產生的不良率約為 10%。在上線 DaoAI 解決方案的過程中，技術團隊對產線進行了詳細的調研和評估，根據產線的實際情況進行了系統的定製化部署。經過一段時間的除錯和最佳化，系統順利上線執行。
3D 視覺技術為半導體封裝缺陷檢測帶來了質的飛躍，有效解決了傳統檢測方法的難題。
微鏈道愛解決方案與產品
微鏈道愛（DaoAI）的解決方案以 3D 視覺為核心，結合 AI-ADC 技術和邊緣端推理能力，為半導體封裝行業提供了一套完整的缺陷檢測方案。其產品能夠實現引腳共面性和劃片崩邊的 100%全檢，逐引腳測量高度精度達到 μm 級別。透過對每顆器件的逐引腳重建底面高度和劃片邊緣的逐邊掃描，精確量化共面性偏差和崩邊的長度與深度。同時，AI-ADC 對檢出的缺陷進行分類分級，邊緣端推理確保檢測結果能夠快速反饋，匹配產線的高速節拍，提高生產效率。
量化成效：引入 DaoAI 解決方案後，該封裝廠引腳共面性超差實現了線上全檢，漏檢率從 15%下降至 1%以下，劃片崩邊小而深缺陷漏判率從 20%大幅下降至 2%以下。兩類此前依賴抽樣的缺陷成功轉為逐顆逐邊量化檢測，後段因虛焊和裂紋擴充套件導致的不良率從 10%降低至 3%以下，顯著提高了產品質量。同時，質量資料更加可追溯，為生產過程的最佳化和質量控制提供了有力支援。
常見問題
引腳共面性和劃片崩邊檢測存在什麼問題？
引腳共面性本質是高度差，2D 俯視拍不出 Z 向偏差，過去抽樣檢測效率低且無法全檢；劃片崩邊深度被 2D 灰度圖壓平，小而深的崩缺常漏判。這些問題導致產品質量難以保證，後段工序不良率增加。
DaoAI 如何解決引腳共面性和劃片崩邊檢測問題？
DaoAI 用 3D 視覺對每顆器件逐引腳重建底面高度，算出共面性偏差並定位超差引腳；對劃片邊緣逐邊掃描，量化崩邊長度與深度，經 AI-ADC 分級，邊緣端推理匹配產線節拍，實現高效準確檢測。
DaoAI 方案落地後有什麼效果？
落地後，引腳共面性可線上全檢並精確到具體引腳，劃片崩邊小而深缺陷漏判明顯下降，兩類缺陷轉為逐顆逐邊量化，減少後段不良，質量資料更可追溯，提升了產品整體質量。
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。