深度學習技術的缺陷庫讓半導體缺陷剔除并提高產(chǎn)量 在整個半導體生產(chǎn)過程中，機器視覺用于嚴格地監(jiān)控質量和查找缺陷。制造商必須重視針腳刮擦、扭曲、彎曲或缺失等情況。 芯片容錯率很低，市場廣闊，制造商們都在拼質量來獲得訂單，如果存在任何缺陷，即使是在外表層，也會使芯片成為廢品。 因為可能出現(xiàn)的缺陷類型太多，所以使用規(guī)則式算法對檢測進行編程是非常低效的。顯式搜索所有缺陷不但太復雜，而且費時。 如： 集成電路引線外觀缺陷檢測 半導體晶...
2024-04-18 10:31:59
