高分辨率成像
适配显微镜头、同轴光、环形光等光学方案，捕捉微小缺陷。
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晶圆缺陷检测
面向半导体晶圆表面、激光标记和封装前后制程的AI视觉检测系统，识别微小缺陷、打码异常、污染和制程偏差。
智能制造
产品概述
晶圆缺陷检测系统用于晶圆表面检查、激光打码检测、封装前后外观检测和制程异常分析，结合高分辨率成像与深度学习模型发现人工目检难以稳定识别的微小缺陷。
系统可识别划伤、污染、崩边、颗粒、字符断裂、打码偏移、模糊、漏打、墨迹扩散等缺陷，并输出缺陷位置、类型、尺寸、截图和统计分布。
针对半导体现场对稳定性、洁净度、追溯和数据安全的要求，系统支持权限管理、批次关联、缺陷图库、复判流程和报表导出。
适用现场晶圆表检、激光打码检测、封装外观检测、制程质量追溯
检测对象划伤、颗粒、污染、崩边、打码偏移、字符断裂、漏打和模糊
系统接口MES、设备控制软件、缺陷图库、复判系统、SPC报表
缺陷定位分类
输出缺陷位置、类型、面积、数量和严重等级，支持多类型缺陷检测。
激光标记检测
检测字符缺失、断裂、偏移、模糊和污染，支持字符识别与规则校验。
统计分析
按批次、设备、缺陷类型和位置生成缺陷分布与趋势分析。
Use Scenarios
典型应用场景
围绕真实业务流程设计，不只做识别结果展示，更强调现场可用、流程可接、数据可追。来料与制程检查
在关键制程节点自动采集晶圆图像，发现异常趋势及时反馈。
打码质量验证
对晶圆激光标记进行字符完整性、位置和可读性检测。
良率分析
汇总缺陷分布与批次数据，为工艺调整和质量改进提供依据。
Field Case
现场案例画面
用更接近现场交付的方式展示产品如何接入设备、识别目标并形成业务闭环。
Case Scene
晶圆外观与打码检测案例
高分辨率成像与AI检测模型结合，识别晶圆划伤、颗粒、污染、崩边和激光标记异常。
- 多光源高精度成像
- 缺陷分布图和复判图库
- 批次良率和SPC趋势分析
微米级缺陷定位
复判图库沉淀
SPC趋势分析
System Architecture
系统架构与工作流程
检测设备侧完成高精度采图、运动控制和触发同步，AI检测节点完成缺陷定位与分类，平台侧完成复判、缺陷图库、MES数据绑定和SPC统计分析。
01
上料
绑定批次和工艺信息02
成像
高分辨率多光源采集03
检测
缺陷定位分类与OCR04
复判
人工复核异常样本05
分析
输出良率与缺陷趋势Business Value
为现场带来的价值
从现场效率、质量闭环、系统集成和长期运维几个维度，说明产品真正落地后的业务收益。结合高分辨率成像和深度学习模型，发现人工目检难以稳定识别的细微异常。
- 划伤、颗粒、污染、崩边检测
- 缺陷位置和面积输出
- 支持多光源成像策略
对激光标记字符完整性、位置、可读性和污染情况进行检测，减少追溯码异常。
- 漏打、偏移、断裂识别
- 字符OCR和规则校验
- 异常图片进入复判
按批次、设备、工艺节点和缺陷类型统计数据，为工艺优化提供依据。
- 缺陷分布图
- SPC趋势分析
- 批次质量对比
检测图像、复判结果和操作日志可按权限管理，适配半导体现场管理要求。
- 权限分级
- 复判流程留痕
- 数据本地化部署可选
Delivery
交付与实施说明
帆讯智灵会根据现场设备条件、业务流程、识别目标和系统接口制定实施方案。交付过程通常包含现场勘察、样本采集、算法验证、硬件部署、系统联调、试运行和持续优化。
每个项目都会明确验收指标、异常处理机制、复核流程和运维责任，确保系统不是一次性演示，而是可以长期运行的生产工具。
光学验证
根据缺陷尺寸、材质反光和节拍要求验证成像方案。
样本库建设
建立正常样本、缺陷样本和疑难样本库，支持模型迭代。
权限与数据
按半导体现场要求配置权限、日志和数据留存策略。
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