AI視覺技術(shù)搭配卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這類深度學習算法，能自己學習缺陷特點， 準確找出微小問題 —— 比如 25微米的線路板缺陷、 0.01 毫米的晶圓劃痕，誤報率不到 3‰，比傳統(tǒng)檢測設(shè)備靠譜多了。像奧蒂瑪?shù)?/span>AI 檢測設(shè)備，學了缺陷數(shù)據(jù)后，會自主優(yōu)化判斷方式，減少人工復檢的工作量。

電子制造里有高密度、微型化、柔性化等復雜場景，AI 視覺技術(shù)會用多模態(tài)視覺、3D成像加 AI的方案，檢測元件貼裝質(zhì)量、焊接缺陷，還有透明體、柔性基板這類特殊情況。比如矩子科技的 3D AOI設(shè)備，靠可變頻數(shù)字光柵投影技術(shù)，解決了傳統(tǒng)2D 檢測中元器件傾斜、翹曲的難點。

AI視覺技術(shù)不只是檢測缺陷，還能通過數(shù)據(jù)聯(lián)動形成 “檢測 -分析- 追溯 - 優(yōu)化” 的完整流程。企業(yè)能實時獲取質(zhì)量數(shù)據(jù)，分析生產(chǎn)流程、缺陷情況、直通率等指標，優(yōu)化工藝參數(shù)，從源頭避免批量質(zhì)量問題。

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