WAFER AOI 缺陷复检系统,面向半导体封测厂晶圆外观检测场景。
系统对接产线 AOI 设备采集的高分辨率晶圆图像,通过深度学习模型对划痕、崩边、污染、异物、电极异常等缺陷进行自动识别与分类,辅助人工复检环节,降低漏检率和误判率。
我在项目中负责图像预处理流程设计、缺陷样本数据增强、检测模型训练与调优、模型轻量化部署,以及与厂内 MES / 质检系统的数据对接。系统支持缺陷位置标注、置信度输出、复检结果报表导出,帮助封测厂实现从“全人工目检”到“AI 辅助复检”的升级。
应用后,单批次晶圆复检效率提升 3 倍以上,关键缺陷漏检率下降超过 70%,复检人员工作强度明显降低。
关键词:WAFER AOI、晶圆缺陷检测、封测厂缺陷复检、半导体机器视觉、工业视觉检测。
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