在半導體生產過程中，使用康耐視機器視覺和深度學習技術的益處。

       半導體制造需要超高精度。多年來，晶片的密度一直在穩步上升。如今，半導體的特征尺寸為納米級，這就要求在執行制造工藝（如光 刻、切割、引線接合和包裝）時具有超高的精度和對準?？的鸵晫式鉀Q方案通過使用行業領先的機器視覺工具，即使在不利條件下也能快速、精確地定位和對準圖案和基準點，從而最大程度地提高產量、提高質量并降低成本。

適用范圍和場景

晶圓切口檢測、晶圓和晶片對位

      半導體行業的競爭非常激烈，這就要求制造商對設備質量和假冒偽劣產品實施更多的控制。集成電路芯片的可追溯性更要從制造層面開始。在過去，識別和可追溯性意味著晶圓字符識別，而有時是指IC封裝DataMatrix碼讀取。這一領域的新趨勢是在晶圓背面創建多個標記以及芯片規模的可追溯性。晶圓、晶圓載體、引線框架、晶片和成品封裝都有識別碼，必須在流程的每一步進行讀取和驗證。這是為了掌握回溯信息，以防問題進一步發生在下游;無論是在系統級PCB裝配工廠還是在最終用戶客戶現場使用。根據不同的應用，康耐視機器視覺系統或深度學習光學字符識別工具可用于快速、準確地讀取字母數字字符或條形碼。

適用范圍和場景

晶圓字符識別、晶圓載體環的可追溯性、集成電路封裝的可追溯性、讀取IC上的字符和代碼

      半導體行業的特點是非常高質量的標準與快速的新技術引進搭配。對于半導體制造商來說，衡量質量的優秀指標是“每片晶圓的成品率”。更高的成品率可以轉化為更高的利潤率。使用機器視覺和深度學習技術在流程的各個環節進行缺陷檢驗，有助于及早發現問 題?？的鸵暤纳疃葘W習技術可以幫助隔離制造過程中的缺陷原因，以便迅速采取糾正措施并記錄結果。這可以同時忽略屬于可接受 水平的自然變化。隨著制造工藝的優化和缺陷的減少，產量也會增加。

適用范圍和場景

晶圓缺陷檢驗、檢查和分類探針標記、檢測切割后的邊緣裂紋和毛刺、晶片表面的缺陷檢驗、檢查引線接合的缺陷、檢測WLCSP側壁上的微細破損、集成電路成型的外觀缺陷檢測和分類、集成電路引線外觀檢測

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