在電子芯片制造過程中，芯片表面缺陷檢測是一個至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。芯片表面缺陷的存在可能會導(dǎo)致芯片性能下降，影響其使用壽命和可靠性。因此，對芯片表面進(jìn)行缺陷檢測是電子芯片質(zhì)檢中不可或缺的一環(huán)。一般來說，芯片表面缺陷主要包括以下幾種類型：氧化皮、污漬、凹坑、裂紋、氣泡等。針對這些缺陷，可以采用不同的檢測方法和技術(shù)。

隨著我國近年來工業(yè)生產(chǎn)的快速發(fā)展，公司用人越來越難，客戶對產(chǎn)品的檢測精度要求尤其高，使用機(jī)器視覺缺陷檢測設(shè)備成了電子芯片制造市場的又一選擇，通過ccd工業(yè)相機(jī)的打光測試，來實(shí)現(xiàn)良品與不良之前的篩選。針對電子芯片表面缺陷檢測，傳統(tǒng)的方法包括目視檢查和顯微鏡檢查。這些方法可以檢測到一些較為明顯的缺陷，但是對于微小的缺陷可能會漏檢。機(jī)器視覺缺陷檢測技術(shù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，可以提高檢測速度和質(zhì)量度，降低企業(yè)的生產(chǎn)成本。

芯片制造算是半導(dǎo)體精密加工，其對于芯片表面上的電路焊接具有較高的要求。若芯片表面存在焊接缺陷等瑕疵，會影響芯片的正常工作。在實(shí)際芯片加工過程中，通常會采用工業(yè)相機(jī)對芯片表面進(jìn)行拍攝，并利用深度學(xué)習(xí)算法對拍攝的圖像進(jìn)行分析處理，識別芯片表面存在的瑕疵。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，其動機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以通過模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)。深圳市虛數(shù)科技有限公司通過結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)和傳統(tǒng)機(jī)器視覺技術(shù)，針對深度學(xué)習(xí)的檢測結(jié)果，再通過傳統(tǒng)機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行精確檢測和定位，這樣可以大大提高AI技術(shù)的效率和精度。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)和傳統(tǒng)機(jī)器視覺技術(shù)的結(jié)合也是虛數(shù)科技公司的“DLIA工業(yè)缺陷檢測”軟件的誕生由來，DLIA工業(yè)缺陷檢測不單單可以進(jìn)行電子芯片表面缺陷檢測，它還可以應(yīng)用于農(nóng)業(yè)與食品加工、汽車制造、電子與半導(dǎo)體、醫(yī)療保健、制藥業(yè)、金屬零件、機(jī)械制造、產(chǎn)品包裝、鋼鐵和金屬、安防監(jiān)控、Al視覺檢測、大型工業(yè)設(shè)施、室內(nèi)定位與AR導(dǎo)航等各個行業(yè)領(lǐng)域。