使用 AOI（自動光學檢測）檢查晶圓表面狀況並檢測金屬殘留或刮痕已經是一種成熟且廣泛應用的方法。然而，隨著半導體產業向更先進的製程發展，檢測標準不斷提高。傳統的視覺檢測技術正面臨前所未有的挑戰：
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高解析度要求
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剛性演算法無法適應複雜的環境變化
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精度不足對良率產生負面影響
透過將 AI 引入 AOI，您可以利用視覺檢測的優勢，同時擺脫基於規則的演算法限制。整合 AI 不僅能提供更準確的檢測，還能在應用中提供更大的靈活性。
AI 在晶圓檢測中的三大應用
1. 晶圓缺陷檢測
半導體晶圓由多層精密沉積的材料組成。這種結構使得潛在缺陷既多樣又不可預測，可能出現在晶圓的任何位置。一個關鍵挑戰是塗層缺陷可能表現出不可預測的顏色變化，這使得在先前沉積的複雜背景層上檢測它們變得極其困難。傳統的基於規則的視覺系統難以處理這種多樣性，即使在多層背景下也會導致檢測不可靠。
DaoAI 的解決方案：AI 從無缺陷樣本中學習以建立標準模型。無需缺陷樣本，AI 就能檢測出偏離標準的異常——完全獨立於剛性規則。
WLCSP 側壁微裂紋檢測
晶圓級晶片尺寸封裝（WLCSP）涉及多個層次，由於操作不當、過度壓力（在焊球加工過程中）或運輸事故，可能會出現微裂紋。基於規則的機器視覺方法耗時、困難，並且通常無法區分層次變化和微小裂紋。
DaoAI 的解決方案：AI 不斷從人類回饋中學習，逐步理解缺陷模式（如微裂紋），即使在雜亂的背景和低對比度情況下，也能實現像素級精度檢測，滿足高速檢測要求。
晶片表面檢測
晶片表面的缺陷——如裂紋、斷裂和燒痕——在外觀和位置上變化很大。基於規則的機器視覺難以準確檢測這些缺陷，而且通常複雜且耗時。
DaoAI 的解決方案：透過從無缺陷樣本中學習，而不依賴剛性規則，AI 可以識別各種塗層異常，並檢測可能出現在任何位置的裂紋、斷裂或燒痕。
將 AI 引入 AOI 不僅僅是一次升級——它是半導體製造達到更高標準的關鍵一步。AI 強大的學習和適應能力為晶圓檢測帶來了前所未有的精度和效率，成為確保半導體良率的堅實支柱。
不要讓傳統的檢測技術成為瓶頸。讓 AI 為您的生產線注入新活力，實現更準確、更高效的檢測，在先進製程中為您贏得競爭優勢。
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