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方案概述

      在生產(chǎn)制造過(guò)程中，傳統(tǒng)人工缺陷檢測(cè)的方式已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足檢測(cè)需求，智能化的檢測(cè)技術(shù)逐漸發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。以在電子行業(yè)應(yīng)率較高的AOI（自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)）技術(shù)為例，AOI是先將疑似缺陷產(chǎn)品檢出，然后由人工判別缺陷種類(lèi)和缺陷位置，雖然已達(dá)到自動(dòng)化水平，但仍然有檢測(cè)過(guò)程耗時(shí)耗力、成本高的不足。

      圖靈推出的缺陷自動(dòng)檢測(cè)及分類(lèi)（ADC，Automatic Defect Classifification）解決方案，可以將在生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的不良問(wèn)題，例如不良種類(lèi)、不良大小、位置等，進(jìn)行綜合計(jì)算和缺陷的自動(dòng)分類(lèi)；對(duì)一些干擾因素，如環(huán)境干擾、設(shè)備故障等進(jìn)行及時(shí)的修正和改善，避免不良的繼續(xù)產(chǎn)生。

       同時(shí)，也為后續(xù)的返工（Rework）、返修（Repair）等工藝操作提供指導(dǎo)，提高效率，降低整個(gè)系統(tǒng)的不良率，及時(shí)減少返工和返修的工作量，顯著提升缺陷辨識(shí)率、缺陷分類(lèi)正確率和檢測(cè)效率。

方案優(yōu)勢(shì)

提升判圖速率

提升缺陷判定與分類(lèi)準(zhǔn)確度

應(yīng)用場(chǎng)景

顯示半導(dǎo)體?板缺陷檢測(cè)分析

晶圓半導(dǎo)體缺陷檢測(cè)分析

3C及電子行業(yè)瑕疵檢測(cè)與分析

客戶(hù)案例

某頭部半導(dǎo)體公司液晶面板缺陷檢測(cè)項(xiàng)目對(duì)于半導(dǎo)體制造企業(yè)而言，大量的數(shù)據(jù)是以非結(jié)構(gòu)化的形式，也即圖片的形式存在的，尤其是與良品率相關(guān)的數(shù)據(jù)。

而這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的信息提取嚴(yán)重依賴(lài)人工，效率非常低下，也是造成了良品率分析的瓶頸。要維持提高良品率，必須對(duì)產(chǎn)線進(jìn)行24小時(shí)的監(jiān)控，

因此發(fā)現(xiàn)問(wèn)題到處理完成的時(shí)效性，對(duì)工廠的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)非常重要。針對(duì)半導(dǎo)體企業(yè)需求，基于圖靈威視的深度算法，可以有效將產(chǎn)品進(jìn)行?動(dòng)缺陷檢測(cè)及分類(lèi)，

提高效率降低整個(gè)系統(tǒng)的不良率，及時(shí)減少返?和返修的?作量，有效節(jié)省人力成本。

缺陷識(shí)別率：99%+

成本節(jié)省約：80%+