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淺談AI深度學(xué)習(xí)之于先進(jìn)封裝的重要性

我快閉嘴 ? 來(lái)源:中科創(chuàng)星 ? 作者:中科創(chuàng)星 ? 2020-11-10 16:02 ? 次閱讀
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由中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)封裝分會(huì)、天水市人民政府主辦的第十八屆中國(guó)半導(dǎo)體封裝測(cè)試技術(shù)與市場(chǎng)年會(huì),于11月8-10日在天水市舉行。隨著半導(dǎo)體的產(chǎn)業(yè)熱度不減,本次封測(cè)大會(huì)吸引了眾多專家學(xué)者,還包括幾乎全部的中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)的大型封測(cè)廠商、主流的海內(nèi)外封測(cè)設(shè)備提供商。在大會(huì)上,聚時(shí)科技(上海)有限公司 CEO鄭軍博士受邀出席,分享了深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)用于封裝質(zhì)量控制、復(fù)雜缺陷檢測(cè)與分析方面的技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)展和落地案例情況。

聚時(shí)科技定位于用AI技術(shù)賦能高端制造,而半導(dǎo)體封測(cè)領(lǐng)域的AI創(chuàng)新與落地是聚時(shí)科技的重要發(fā)展方向之一。

AI深度學(xué)習(xí)之于先進(jìn)封裝的重要性

隨著半導(dǎo)體制造越來(lái)越逼近摩爾定律極限,本次大會(huì)最多討論的高精密封裝。半導(dǎo)體封測(cè)從最早的傳統(tǒng)封裝到先進(jìn)封裝,再到高精密封裝,成為行業(yè)趨勢(shì)。缺陷檢測(cè)與良率控制的挑戰(zhàn)來(lái)自于封測(cè)工藝流程的巨大變革。缺陷檢測(cè)和復(fù)雜分析扮演著越來(lái)越重要的角色,而傳統(tǒng)AOI檢測(cè)方法已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)半導(dǎo)體封裝的快速迭代發(fā)展要求。

“毫無(wú)疑問(wèn),深度學(xué)習(xí)在降低重復(fù)性人工、提高良率、管控精度和效率,降低檢測(cè)成本,AI深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的AOI具有廣闊的市場(chǎng)前景,但駕馭起來(lái)并不簡(jiǎn)單。”鄭軍博士在大會(huì)上詳細(xì)分享了基于AI深度學(xué)習(xí)的缺陷檢測(cè)與缺陷復(fù)雜分析的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)。

聚芯系列的客戶案例分享

鄭軍博士認(rèn)為,將深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺(jué)用于半導(dǎo)體高端制造的AOI,主要挑戰(zhàn)來(lái)自于幾個(gè)方面:首先需要疊加專門設(shè)計(jì)和優(yōu)化的硬件包括光學(xué)系統(tǒng),才能綜合解決某些場(chǎng)景下的AI效力的問(wèn)題,其次才是AI算法問(wèn)題。圍繞上述問(wèn)題,鄭軍博士分享了聚芯2000和5000系統(tǒng)在這方面的技術(shù)進(jìn)展和落地客戶案例。聚芯2000把設(shè)備自動(dòng)化與AI算法優(yōu)勢(shì)進(jìn)行了深度融合創(chuàng)新。跟國(guó)外設(shè)備對(duì)比方面,鄭軍博士分享了量化的參數(shù)對(duì)比、功能對(duì)比和生產(chǎn)實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)比。MatrixSemi??驅(qū)動(dòng)的聚芯2000系統(tǒng),不管是性能和功能,都超越了類似國(guó)外檢測(cè)設(shè)備。

聚芯5000的ADC(缺陷自動(dòng)化分類)系統(tǒng),與國(guó)內(nèi)最大的封測(cè)企業(yè)合作,實(shí)現(xiàn)了AI深度學(xué)習(xí)自動(dòng)化分析、同時(shí)實(shí)現(xiàn)1拖N的分布式系統(tǒng)部署模式,容易兼容客戶既有設(shè)備。鄭軍博士分析聚芯5000與國(guó)外設(shè)備的對(duì)比情況。相對(duì)于國(guó)外ADC設(shè)備系統(tǒng),聚芯5000的數(shù)據(jù)吞吐量處理能力、數(shù)據(jù)復(fù)雜度處理能力、算法復(fù)雜性和準(zhǔn)確性,都大幅提高。

將AI用于半導(dǎo)體封測(cè)的技術(shù)挑戰(zhàn)

除了要駕馭硬件與光學(xué)系統(tǒng)的融合優(yōu)化,如何應(yīng)對(duì)AI深度學(xué)習(xí)本身的技術(shù)挑戰(zhàn),如何實(shí)現(xiàn)落地,保證AI檢測(cè)的大規(guī)模生產(chǎn)的可靠性,是行業(yè)參會(huì)者關(guān)心的主要問(wèn)題。鄭軍博士從兩個(gè)維度進(jìn)行了詳細(xì)的分享:

· 數(shù)據(jù)與模型駕馭能力

要深入跟蹤和研究客戶開(kāi)放的場(chǎng)景數(shù)據(jù),才能有針對(duì)性的設(shè)計(jì)底層深度網(wǎng)絡(luò),包括Pre-train和全新設(shè)計(jì)Backbone深度網(wǎng)絡(luò)。一方面要駕馭場(chǎng)景化的Image Know How數(shù)據(jù)、駕馭缺陷標(biāo)準(zhǔn)界定,又要具備有原生的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)能力。如果僅僅是應(yīng)用開(kāi)源、或者直接套用泛在的AI模型,或者沒(méi)有深入駕馭KnowHow數(shù)據(jù),AI落地會(huì)有問(wèn)題。

· 跨產(chǎn)品模型遷移能力

與半導(dǎo)體前道不同,半導(dǎo)體后道的巨大挑戰(zhàn)之一,就是待檢測(cè)產(chǎn)品之多樣性。同樣的AOI檢測(cè)與ADC設(shè)備系統(tǒng)要應(yīng)對(duì)過(guò)百過(guò)千的產(chǎn)品類型,“多批次小批量”是半導(dǎo)體后道的行業(yè)特點(diǎn)。如何脫離紛繁復(fù)雜的產(chǎn)品背版,做統(tǒng)一檢測(cè)和分類模型,是巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)。鄭軍博士結(jié)合目前的封測(cè)客戶案例,分享了聚時(shí)科技在這方面的技術(shù)進(jìn)展和落地應(yīng)用情況。

基于AI深度學(xué)習(xí)的MatrixSemi??產(chǎn)品方案

在本次封測(cè)大會(huì)上,聚時(shí)科技展示了MatrixSemi??的產(chǎn)品方案。MatrixSemi??是聚時(shí)科技針對(duì)半導(dǎo)體AI檢測(cè)、深度學(xué)習(xí)與復(fù)雜視覺(jué)應(yīng)用而開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品平臺(tái)化方案,可以適配到前道后道不同的半導(dǎo)體工藝領(lǐng)域?;贛atrixSemi??產(chǎn)品平臺(tái),聚時(shí)科技研發(fā)了引線框架和基板類AI檢測(cè)設(shè)備聚芯2000 、晶圓級(jí)先進(jìn)封裝的ADC檢測(cè)設(shè)備系統(tǒng)聚芯5000。

MatrixSemi??基本涵蓋4個(gè)子系統(tǒng):

1、 半導(dǎo)體特殊打光成像系統(tǒng)技術(shù): 高精度、針對(duì)性的特殊打光與光學(xué)成像方案

2、深度學(xué)習(xí)模型(MatrixVision): 大規(guī)模模型算法庫(kù),覆蓋半導(dǎo)體視覺(jué)主要場(chǎng)景

3、底層AI加速(MatrixPlatform): 面向半導(dǎo)體的全棧優(yōu)化、高性能AI實(shí)時(shí)計(jì)算

4、ADC缺陷自動(dòng)分類機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng):機(jī)器學(xué)習(xí)分析缺陷,實(shí)現(xiàn)質(zhì)量控制閉環(huán)管理

聚時(shí)科技結(jié)合自身AI能力與工業(yè)軟件能力,更致力于創(chuàng)建可持續(xù)合作的伙伴生態(tài)。作為AI設(shè)備的“眼睛和大腦”,MatrixSemi??定位于賦能半導(dǎo)體檢測(cè)設(shè)備。MatrixSemi??可以兼容其他半導(dǎo)體設(shè)備廠商的設(shè)備。聚時(shí)科技也在與更多的設(shè)備廠商合作,實(shí)現(xiàn)AI在半導(dǎo)體行業(yè)的更多落地。
責(zé)任編輯:tzh

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