반도체
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머신 비전을 활용하여 광학 문자 인식(OCR)을 수행하며, 이를 클라우드에 전송하여 검사 보고서를 생성함으로써 공장 운영자가 모바일 기기를 통해 시설 검사를 손쉽게 모니터링할 수 있도록 합니다.
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SolVision의 인스턴스 세분화 도구를 사용하여 불규칙한 선과 다중 드릴링 결함을 샘플 이미지에서 라벨링하여 AI 모델을 학습시킵니다.
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SMT는 전자 산업에서 중요한 납땜 과정입니다. SolVision은 많은 작은 복잡한 부품을 가진 것으로 알려진 PCB에서 결함을 감지합니다.
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SolVision AI는 BGA 납땜 결함을 정밀하게 감지하여 제조업체의 결함 탐지, 검사 정확도 및 품질 보증을 향상시킵니다.
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SolVision의 AI 검사 솔루션을 사용하면 미세한 스크래치와 같은 결함을 샘플 이미지에서 식별하고 표시하여 AI 모델 학습에 활용할 수 있습니다.
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이상 탐지 도구는 딥러닝 기술을 활용하여 AI 모델이 “완벽한” 웨이퍼의 샘플 이미지를 학습하도록 합니다.
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결함이 있는 웨이퍼는 일반적으로 표면에 미세한 결함이 무작위로 분포되어 있어, 이로 인해 AOI 시스템이 효율적인 검사를 위한 규칙을 설정하는 데 어려움을 겪습니다.
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과도한 접착제가 칩에 남거나 회로 기판에 넘쳐흐르면 칩이 기울어져 전체 반도체 패키지의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.