随着工业4.0的浪潮席卷制造业，单一功能的视觉检测设备已难以满足复杂多变的生产需求。未来工厂需要的是智能化、协同化的视觉检测系统——能无缝对接产线，用数据驱动生产，同时，通过深度学习算法，能够实现自我学习与优化，持续提升检测精度与效率，降低人工干预成本。

半导体生产对精度与质量控制要求极为严苛，每一环节都需要极高的精确度和稳定性。传传统人工质检耗时耗力、主观误差大，难以匹配现代制造业对质量和效率的严苛要求。

一、客户需求

某大型电子制造服务（EMS）供应商提出核心需求：

1.高精度自动化检测：识别晶振外观缺陷,如：腐蚀、附金、粘珠、粘上膜、划伤、异物等。

2.智能分拣缺陷：精准区分缺陷问题类型并指导返工。

3.快速适配多产品线：满足多产线柔性生产需求。

二、海之晨方案

针对半导体行业的质检需求，海之晨基于3D机器人视觉系统与AI深度学习平台，开发了定制化质检解决方案，以高精度、高稳定性直击行业痛点：

1.AI深度学习算法

采用国际前沿的深度学习算法，自主学习优化，检测能力持续升级。

2.多缺陷、多产品检测

支持多种缺陷类型，及不同规格/形态的半导体产品检测，实现“一系统多用途”。

3.小样本训练与模型裁剪

突破传统依赖大量标注数据的局限，通过小样本学习快速构建模型，结合模型裁剪技术优化性能，降低训练成本与周期。

4.快速部署能力

无需编程，实现快速安装与调试，降低集成难度，缩短项目落地周期。

5.强大的迁移能力

无需重新开发算法，即可快速适配不同规格、形态的半导体产品，缩短新品上线时间。

不良类型