突破規則式極限：AI 光學檢測在半導體製造的 3 大關鍵優勢

使用 AOI（自動光學檢測）檢查晶圓表面狀況，並檢測金屬殘留或刮痕，已是成熟且廣泛應用的方法。然而，隨著半導體產業邁向更先進的製程，檢測標準持續提高。傳統視覺檢測技術正面臨前所未有的挑戰：

1. 高解析度需求

2. 固定演算法無法因應複雜的環境變化

3. 精確度不足進而影響良率

將 AI 導入 AOI，不僅能發揮視覺檢測的優勢，更能突破基於規則（rule-based）演算法的限制。整合 AI 不僅能提供更精準的檢測，還能賦予應用更大的彈性。

AI 在晶圓檢測中的三大核心應用

1. 晶圓缺陷檢測

半導體晶圓由多層精密沉積的材料構成。這種結構使得潛在缺陷多樣且難以預測，可能出現在晶圓的任何位置。一項關鍵挑戰在於塗層缺陷可能呈現無法預期的顏色變化，極難在先前沉積的複雜背景層中被檢出。傳統基於規則的視覺系統難以處理如此多變的情況，導致在多層背景下的檢測可靠度不足。

DaoAI 解決方案：AI 透過無缺陷樣本學習建立標準模型。無需缺陷樣本，AI 即可檢測出偏離常規的異常狀況——完全擺脫固定規則的束縛。

WLCSP 側壁微裂紋檢測

晶圓級晶片尺寸封裝（WLCSP）涉及多個層級，可能因操作不當、壓力過大（如植球製程期間）或運輸意外而產生微裂紋。基於規則的機器視覺方法耗時、難度高，且往往難以區分層次變化與微小裂紋。

DaoAI 解決方案：AI 持續從人員回饋中學習，逐步掌握缺陷型態（如微裂紋），即使在雜亂背景與低對比度環境下，也能實現像素級檢測精度，滿足高速檢測需求。

晶粒表面檢測

晶粒表面缺陷——如裂紋、碎裂和燒灼痕跡——在外觀和位置上皆高度多變。基於規則的機器視覺難以精準檢測這些缺陷，且設定繁瑣、曠日費時。

DaoAI 解決方案：透過學習無缺陷樣本且不依賴固定規則，AI 能辨識多種塗層異常，並檢測出出現在任何位置的裂紋、碎裂或燒灼痕跡。

將 AI 導入 AOI 不僅是單純的升級，更是半導體製造邁向更高標準的關鍵一步。AI 強大的學習與適應能力為晶圓檢測帶來前所未有的精度與效率，成為確保半導體良率的堅實後盾。

別讓傳統檢測技術成為產能瓶頸。讓 AI 為產線注入全新動能，實現更精準、更高效的檢測，為您在先進製程中奠定競爭優勢。

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