検査画像の比較
光学・検査・データ・AI・検証をつなぐPIXELの統合検査技術
カラー画像、特殊光学技術、AI検査、CADデータに基づく領域分割、IVS/ICS技術を活用し、欠陥判定の信頼性と検査業務の効率をどのように向上させるかをご紹介します。
検査画像の比較
検査画像の比較
Color vs Mono
検査画像の比較
Color vs UV
検査画像の比較
Color vs Dent
Core Technology
各技術がどのような欠陥に対応し、現場の課題をどのように解決するのかをご紹介します。
色や質感の違いを活用した欠陥検査
モノクロ画像では識別しにくい色や表面状態の違いをカラー画像で可視化し、欠陥の判別性と作業者による確認のしやすさを向上させます。
UV・IR・Dent対応の特殊光学技術
欠陥の種類に応じてUV、IRおよびDent検査用の特殊光学系を適用し、DFR残渣、ソルダーレジスト（SR）下のOpen/Short、デントなど、通常の照明では検出が難しい欠陥に対応します。
ルールベース検査の限界を補うAI検査
従来のルールベース検査では検出が難しいクリティカル領域の非定型欠陥をAIで検査し、検出の死角を補います。
CADデータに基づく領域分割と検査条件設定
ODB++、Gerber、Golden Boardのデータを活用して検査領域を生成し、Bump・Metal・SR・Pattern・Viaなどの領域ごとの詳細な分割（Segmentation）と検査条件の設定を支援します。
欠陥画像に基づくレビュー・判定
AVIで取得した欠陥画像を活用し、欠陥の分類・計測や過検出の確認を行い、最終的なOK/NG判定を支援します。
All-in-Focus画像による精密再検証
高倍率で取得した複数の焦点画像から生成するAll-in-Focus画像とPseudo 3D Viewを活用し、判定が難しい欠陥を詳細に再確認します。
レシピの一元管理と装置間展開
CAMデータ、NAS、データベースを活用して検査レシピを一元管理し、同一製品モデルの装置間展開や類似モデルへのレシピ再利用を支援することで、装置ごとのレシピ調整時間を短縮します。
検査データ・欠陥情報の統合管理
各検査装置の欠陥判定結果、検査仕様の状況、欠陥発生傾向、統計データを一元管理し、検査状況と品質傾向の体系的な把握を支援します。
検査・検証・AIを統合した PIXELのプラットフォーム
PIXELの統合アーキテクチャにより、検査装置、Verify、AI、レシピプラットフォームを一つのシステムで統合運用できます。
Panel AVI
パネルの量産工程に対応した自動光学検査装置で、カラー画像を活用した欠陥検出を行います。
- パターン欠陥・異物・ソルダーレジスト（SR）関連欠陥の検出
- UV/IR光学オプションに対応
パターン欠陥・異物・ソルダーレジスト（SR）関連欠陥の検出Strip & Tray AFVI
ストリップ、ユニット、トレイ形態の半導体パッケージを対象に、最終外観検査を行う自動光学検査装置です。
- ストリップマガジン・スタックおよびJEDECトレイのハンドリングに対応
- 2D/3D検査によるデント・表面欠陥の検出
IVS
AVIで取得した欠陥画像を活用し、過検出の有無を確認するとともに、欠陥の分類・判定を行う画像ベースの検証システムです。
- 欠陥マップに基づく画像レビュー・判定
- 検査画像を用いた非接触Verifyに対応
ICS
高倍率のAll-in-Focus画像とPseudo 3D Viewを活用し、判定が難しい欠陥を詳細に再確認する精密検証システムです。
- 10倍レンズ、画像分解能0.345 µm/pixel
- 1ポイントあたりの画像取得時間：1.5秒
Pixel Master
CAMデータ、NAS、検査仕様データベースを一元管理し、複数の検査装置や生産ラインへのレシピ展開を効率化する統合管理プラットフォームです。
- 検査レシピの一元管理
- 複数の検査装置・生産ラインへのレシピ展開に対応
製造現場での実用化を実現するPIXEL AI Integration
ルールベース検査の限界を補うAI検査
AVI/AFVI画像とCAMデータを活用し、重要な検査領域や非定型欠陥に対応します。また、過検出（Overkill）パターンを学習することで誤検出の低減を図り、IVS/ICSのワークフローと連携して最終的な検査判定を支援します。
データ準備から製造現場への展開まで
工程別のカラー検査画像を活用することで、AIモデルの迅速な学習と水平展開が可能になります。
- データ管理とラベリングプロセスの一元化
- AIモデルの検証後、速やかに製造ラインへ展開
- 運用データに基づく継続的なAIモデルの再学習体制
製造現場の検査に特化した主要なAI機能
欠陥検査から検査結果のフィルタリングまで、製造現場で活用できるAIシステムです。
- OK/NG判定のフィルタリングおよびクリティカル領域の検査
- ルールベース検査との並行運用が可能
欠陥検出性能と運用効率を 同時に向上
ルールベース検査、AI検査、作業者による判定を連携させることで、不良流出リスクを低減し、検査工程の省人化を実現します。
- 不良流出リスクの最小化
- 作業者のレビュー・ティーチング負担の軽減
- IVS/ICSおよびPixel Masterとの連携運用
お客様が直面する課題と PIXELの解決策お客様が直面する課題とPIXELの解決策
PIXELの統合アーキテクチャにより、検査装置、Verify、AI、レシピプラットフォームを一つのシステムで連携させ、統合運用を実現します。
モノクロ画像を用いた検査における色の違いの識別限界
欠陥の種類に応じてカラー画像と多波長光学オプションを活用し、作業者とAIの双方が欠陥を識別するために必要な多様な視覚情報を取得できるようにします。
過検出に伴う再判定およびVerify作業の負担増大
IVS、AIフィルタリング、ICSを段階的に連携させることで、精密なレビューを実現し、不良流出リスクを最小化します。
レシピ展開や製品モデルの切替時におけるレシピ作成負担の増大
Pixel Masterによるレシピの一元管理により、同一製品モデルのレシピを複数の検査装置へ迅速に展開し、装置ごとのレシピ調整時間を大幅に短縮します。
従来の検査方式における検出の死角
クリティカル領域にAI検査を適用することで、従来のルールベース検査では検出が難しい欠陥にも対応し、検出性能を向上させます。
自動化が難しい目視検査工程
Dent（デント）など、従来は目視検査に頼っていた欠陥も、PIXELの特殊光学系を活用して検出できます。
現在の工程で最も困難な欠陥を お知らせいただければ 技術構成からご提案します。検出が難しい欠陥にも、 PIXELが最適な検査ソリューションをご提案します。
光学・AI・ベリファイ技術を組み合わせ、お客様の工程や検査要件に合わせたソリューションをご提案します。