Handdle AI在芯片字符瑕疵识别检测中的应用
检测要求
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自动化 视觉识别检测 芯片上的字符瑕疵，包括：字符偏移、缺失、溢墨。
检测难点
——
表面有油污等杂质，成像难；缺陷较小仅1mm*1mm；需要满足产线高效的生产节奏。
缺陷图片
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该项目的难点在于缺陷区域与背景区域的对比度差别较小、形状近似，干扰因素大；对此，东声智能基于Handdle AI智能算法平台打造的芯片缺陷检测方案，可准确、快速识别晶圆表面的污染物颗粒、表面划伤、晶体原生凹坑、凸起等缺陷。
目前HanddleAi可以实现以下功能：
分割：基于像素级分析技术，对缺陷（尤其是小缺陷）进行精准识别。例如划伤、磕伤、裂纹等。
分类：判断整张图像所属类别，常用于缺陷分类和产品的分选定级。
定位：通过对图像目标进行分类框选，训练模型，使用模型推理预测新图片的类别及位置。
OCR：快速、准确识别和读取复杂场景下的产品或元件的字符信息。
检测：检测目标有无并对目标进行分类，可对多类缺陷或成块特征小目标进行检测。
我司自主研发的工业视觉缺陷检测平台Handdle AI软件，主要但不限于应用在生产制造中，可以实现对强干扰，低对比度场景下的外观缺陷检测，以及复杂背景下的OCR字符识别强势助力企业提高产能和良率，改善产品工艺与质量。
欢迎新老客户，带着图片来咨询！
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