机器视觉:AI赋能缺陷检测,铸就芯片产品的大算力与高能效

导言:近年来,国内芯片行业快速发展,市场对芯片需求的不断增大,芯片的缺陷检测压力也越来越大。芯片产品在生产制造过程中,需要经历数道工序,每个生产环节的材料、环境、工艺参数等都有可能造成产品缺陷。不少国产机器视觉企业在国家政策的扶持下,逐步打破芯片检测的外国技术垄断壁垒,破解“卡脖子”难题。

深眸科技创新打造的电子制造视觉检测设备,以多种技术优势,能够在芯片行业多场景实现视觉应用,并具备良好的应用效果。本文将通过详细介绍深眸科技芯片基板瑕疵检测封装芯片缺陷检测两个案例,为各位读者直观展示公司在芯片行业机器视觉技术的检测水平。

问题解答

Q1:什么是芯片封装基板?

封装基板,又称IC载板,是一类用于承载芯片、连接芯片与PCB母板的线路板。以BGA、CSP、TAB、MCM为代表的封装基板(Package Substrate,简称PKG基板),是半导体芯片封装的载体,封装基板正朝着高密度化方向发展。

Q2:芯片为什么需要进行机器视觉缺陷检测?

在集成电路制造电子元器件的过程中,芯片封装技术相当重要,其会直接影响整个电路板和芯片功能的实现。而常见的芯片封装类型多样且一直在发展变化,加上受到不同的制造工艺和材料的影响,从而导致芯片内部缺陷的增加。

在芯片半导体领域,对芯片基板和封装芯片进行缺陷检测的现有解决方案是人工抽检,以肉眼发现并剔除有缺陷的芯片。但人工抽检存在漏检的情况,而且耗时长、劳动强度大、误检率高,无法适应现代化生产需求。

而机器视觉检测技术能够推动工业生产快速发展,在增加工业生产产量和提升产品质量的同时,降低生产成本。目前,现代化工业生产的产品形态朝着多样化、多元化方向发展,而AI+机器视觉技术通过对产品进行检测分析处理,能够实时检验产品是否符合质量要求,并保障产品质量,在提高产品合格率方面起到关键作用。

封装芯片缺陷检测

芯片封装是指安装半导体集成电路芯片用的外壳,起着安放、固定、密封、保护芯片和增强电热性能的作用,而且还是沟通芯片内部世界与外部电路的桥梁。芯片上的节点用导线连接到封装外壳的引脚上,这些引脚又通过印制板上的导线与其他器件建立连接。因此,封装对CPU和其他LSI集成电路都起着重要的作用。

项目难点

常见的封装芯片缺陷检测难点包括:

· 产品高度落差大,镜头景深难以兼容

· 精度要求高

· 封装胶层内缺陷检测难度大

解决方案

深眸科技通过电子制造视觉检测设备,在软件算法方面,以轻辙标注训练平台了解目标区域的各种外观,分割缺陷或其他区域,以此来了解芯片的正常外观;以深度学习算法,查找视野中的复杂特征和对象,全面理解缺陷,并用于表面缺陷和异物检测。

在硬件方面,该设备通过大景深远心镜头,能够在兼容产品各高度平面的同时尽量缩减工位,还采用定制光源,使得果冻胶层内的瑕疵也能清晰成像,并将整个机器视觉检测精度控制在0.02mm,全面赋能封装芯片瑕疵检测。

项目成果

电子制造视觉检测设备能够将该项目的检测节拍控制在每件3秒以内,最大兼容尺寸控制在20*20mm,实现了超过99%的缺陷检出率。该设备能够实现视觉分析与实时控制快速数据交互,并完成数据采集与预处理,为提高芯片良品率提供了数据支持。

芯片基板瑕疵检测

基板可为芯片提供电连接、保护、支撑、散热、组装等功效,以实现多引脚化、缩小封装产品体积、改善电性能及散热性、超高密度或多芯片模块化的目的。随着市场对芯片需求的不断增大,芯片基板瑕疵检测压力也越来越大。

项目难点

常见的芯片基板瑕疵检测难点包括:

· 精度要求高

· 检测速度要求高

· 缺陷种类繁多:包括划伤、凹凸、变色、镀层缺损等近20种缺陷类型

解决方案

深眸科技通过电子制造视觉检测设备,以AI+机器视觉技术为核心,通过图像预处理、图像轮廓提取、图像分类识别等方法识别芯片基板缺陷的种类、数量,实现对芯片不良品的自动检测,并确保缺陷检测精度在0.02mm,解决了复杂芯片基板缺陷缺陷检出较难等问题。

深眸科技还通过对精密机械的控制,能够实现芯片的自动翻面,并实现正反面全检自动踢料与补料,确保出料料盒均为满盒,便于下一道工序的生产操作。

项目成果

电子制造视觉检测设备能够通过算法对数据进行分析判断,对缺陷进行稳定检测,实现超过99%的缺陷检出率,不超过1s/pcs的检测节拍,以及20*20mm的最大兼容尺寸,并具备检测的数字化和稳定性,在提高控制灵敏度和控制精度同时,大幅提升生产的自动化程度。

未来,深眸科技将持续完善自身产品布局的多元化以及技术能力的先进性,聚焦AI视觉应用与AI视觉产品的完整链条,实现在自动上下料、分类分拣、组合装配、质量检测等更多工业场景的规模化落地。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/292165.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

ARM GIC(三) gicv2架构

ARM的cpu,特别是cortex-A系列的CPU,目前都是多core的cpu,因此对于多core的cpu的中断管理,就不能像单core那样简单去管理,由此arm定义了GICv2架构,来支持多核cpu的中断管理 一、gicv2架构 GICv2,支持最大8个core。其框图如下图所示: 在gicv2中,gic由两个大模块组成: …

《精通开关电源设计》Sanjaya Manlktala 第二版阅读记录——磁芯尺寸与功率吞吐量

经常,当我们拿到一颗磁芯的时候,我们就像想快速感知到这颗磁芯能做多大功率的电源,或者说这个磁芯能传递多少功率。 这节就可以解决这个问题。 下方的公式有一处笔误,应该是Isw

2023 英特尔On技术创新大会直播 | AI魅力的生活化

目录 前言正文 前言 依稀记得去年的直播大会,主要展现了其灵活、加速和半集成化的独特优势,广泛应用于人工智能、5G通信、边缘计算以及视觉图像处理等领域,不断提供领先的性能、能效和可编程性的创新。 如今又带来一些不一样的特色&#xf…

Open3D (C++) 距离计算

目录 一、算法原理1、欧氏距离二、代码实现三、结果展示一、算法原理 1、欧氏距离 在数学中,欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”(即直线)距离。欧几里得距离有时候有称欧氏距离,在数据分析及挖掘中经常会被使用到,例如聚类或计算相似度。 如果我…

【AI图片故事】AI设计图片-未来机器人的“智慧”与工人的“情感”

让我们走进未来,看智能机器与人工作 在一家汽车制造工厂,AI机器人成为了生产线上的新宠。 它们精准、高效,从不疲倦。 一天,工厂里的老工人老张在与AI机器人合作时,不小心把工具掉在了机器人身上。机器人突然停止…

android开发使用mavlink协议

一、添加依赖库 在工程的build.gradle添加implementation io.dronefleet.mavlink:mavlink:1.1.11。 点击右上角sync 二、接收解析数据 // This example uses a TCP socket, however we may also use a UDP socket by injecting // PipedInputStream/PipedOutputStream to M…

微信小程序审核过慢有什么辅助方法吗?

加急审核 微信小程序加急审核一年有3次机会可使用 以下仅为建议方法 换个开发人员账号重新提交新版本审核 有时候审核失败,审核会变得严格,以前没有的问题也会被拎出来,不得不再次修改代码提交审核,建议换个账号,否则…

美团的破局之路(含笔试原题)

写在前面 中概惨,美团最近更是惨上加惨。 利润率个位数,财报爆雷,现在还被谣言击穿防线,造成单日 个点以上的跌幅。 自从字节的现象级产品 抖音 做出流量后,往各个方向扩张的脚步就从未停下。 其中就包括对涵盖"…

SVN使用总结

安装 使用 回撤与恢复功能 FAQ SVN服务器路径被改 IP地址改成ddqc-fs01 SVN右键选择relocate SVN文件无法比较

【MYSQL】-数据类型

💖作者:小树苗渴望变成参天大树🎈 🎉作者宣言:认真写好每一篇博客💤 🎊作者gitee:gitee✨ 💞作者专栏:C语言,数据结构初阶,Linux,C 动态规划算法🎄 如 果 你 …

[vue]Echart使用手册

[vue]Echart使用手册 使用环境Echart的使用Echart所有组件和图表类型Echart 使用方法 使用环境 之前是在JQuery阶段使用Echart,直接引入Echart的js文件即可,现在是在vue中使用,不仅仅时echarts包,还需要安装vue-echarts: "…

Linux调试器gdb的用法

Linux调试器gdb的用法 1. debug/release版本之间的比较2. gdb调试器的基本指令3. 使用展示 1. debug/release版本之间的比较 在之前学习C语言的的时候出过一期vs的调试技巧。 而对于现在的Linux下的调试器gdb其实也是换汤不换药的,基本上的调试思路是不会改变的&am…