AI & Tự động
AI Semiconductor Quality Control
Lĩnh vực
Thị giác máy tính / AI sản xuất
Phát hiện lỗi linh kiện bán dẫn chính xác 99%, rút ngắn 25–40% thời gian QC.
Bối cảnh
Từ vấn đề thật đến sản phẩm thật.
Sản xuất bán dẫn gần như không chấp nhận lỗi, trong khi kiểm tra thủ công chậm, thiếu nhất quán và dễ bỏ sót lỗi ở kích thước rất nhỏ.
Camera công nghiệp chụp linh kiện trên dây chuyền; YOLOv8 được tinh chỉnh từ dữ liệu lỗi của khách hàng và phân loại đạt hoặc hơn 15 nhóm lỗi trong dưới 50 ms.
Dữ liệu huấn luyện kết hợp mẫu lỗi thật và tăng cường tổng hợp để xử lý mất cân bằng lớp khi lỗi vốn hiếm.
Lỗi có thể tự dừng dây chuyền và tạo bản ghi gồm ảnh, loại, độ tin cậy và hướng xử lý; báo cáo theo ca giúp phát hiện xu hướng bất thường.
Kết quả triển khai đạt 99% độ chính xác và tăng thông lượng QC 25–40%.
Phạm vi bàn giao
Những phần tạo nên kết quả.
- 01Độ chính xác phát hiện lỗi 99%
- 02Giảm 25–40% thời gian QC
- 03Phát hiện nứt, lệch, bẩn và lỗi bề mặt
- 04Chạy theo tốc độ dây chuyền
- 05Báo cáo phân loại lỗi theo lô
Hạng mục
AI & Tự động
Công nghệ
YOLOv8 · Python · TensorFlow · OpenCV · NVIDIA GPU · Industrial Camera API · React Dashboard
Studio
Golden Sea Studios
TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
Có một bài toán tương tự?
