晶圓制造企業(yè)中大量的數(shù)據(jù)是以非結(jié)構(gòu)化的形式,也即圖片的形式存在的。尤其是與良率相關(guān)的數(shù)據(jù)。而這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的信息提取嚴(yán)重依賴人工,效率非常低下,造成了良率分析的瓶頸。
而缺陷圖片是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的主要部分。晶圓廠希望能利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的識別功能,對晶圓廠的缺陷圖片進(jìn)行識別以及分類,且能適應(yīng)于多種缺陷圖片類型: SEM(電子顯微鏡)以及OM(光學(xué)顯微鏡)圖片,這就是我們研發(fā)的ADC產(chǎn)品。
缺陷處理速度的優(yōu)勢,對晶圓廠而言尤為重要,要維持提高良率,必須對產(chǎn)線進(jìn)行24小時(shí)的監(jiān)控,因此發(fā)現(xiàn)問題到處理完成的時(shí)效性,對晶圓廠的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)非常重要。我們的ADC產(chǎn)品可以實(shí)現(xiàn)近20倍的提速,可以將處理缺陷問題的效率提高將近67%,為晶圓廠帶來巨大的經(jīng)濟(jì)收益。
目前我們的ADC產(chǎn)品已經(jīng)在國內(nèi)頭部的晶圓廠中進(jìn)行了部署,并得到了實(shí)地驗(yàn)證,取得了良好的效果。

人工解讀信息存在著速度比較慢的缺點(diǎn),而且穩(wěn)定性差,同一圖片所獲取的信息因人而異,因時(shí)間心情而異。而AI ADC不僅處理速度快,對圖片分類的速度是人工的20倍。穩(wěn)定性也有保證,有自學(xué)習(xí)以及遷移學(xué)習(xí)能力,只需付出一定的硬件資源,便能適用絕大部分良率問題識別的場景,實(shí)現(xiàn)快速、自動(dòng)、穩(wěn)定的輸出,同時(shí)有著很高的性價(jià)比。
80%的晶圓廠良率問題都是以缺陷圖片為載體呈現(xiàn),當(dāng)前一些ADC軟件(非機(jī)器視覺技術(shù))雖然也能處理部分的圖片解析,但缺失自學(xué)習(xí)能力,只能適用極小部分場景,靈活性差。而AI ADC通過有效的訓(xùn)練學(xué)習(xí),能夠處理當(dāng)前晶圓廠各種類型的圖片數(shù)據(jù)。

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