方案概述

      在生产制造过程中，传统人工缺陷检测的方式已经无法满足检测需求，智能化的检测技术逐渐发挥着越来越重要的作用。以在电子行业应率较高的AOI（自动光学检测）技术为例，AOI是先将疑似缺陷产品检出，然后由人工判别缺陷种类和缺陷位置，虽然已达到自动化水平，但仍然有检测过程耗时耗力、成本高的不足。

      图灵推出的缺陷自动检测及分类（ADC，Automatic Defect Classifification）解决方案，可以将在生产过程中产生的不良问题，例如不良种类、不良大小、位置等，进行综合计算和缺陷的自动分类；对一些干扰因素，如环境干扰、设备故障等进行及时的修正和改善，避免不良的继续产生。

       同时，也为后续的返工（Rework）、返修（Repair）等工艺操作提供指导，提高效率，降低整个系统的不良率，及时减少返工和返修的工作量，显著提升缺陷辨识率、缺陷分类正确率和检测效率。

方案优势

提升判图速率

提升缺陷判定与分类准确度

应用场景

显示半导体⾯板缺陷检测分析

晶圆半导体缺陷检测分析

3C及电子行业瑕疵检测与分析

客户案例

某头部半导体公司液晶面板缺陷检测项目对于半导体制造企业而言，大量的数据是以非结构化的形式，也即图片的形式存在的，尤其是与良品率相关的数据。

而这些非结构化数据的信息提取严重依赖人工，效率非常低下，也是造成了良品率分析的瓶颈。要维持提高良品率，必须对产线进行24小时的监控，

因此发现问题到处理完成的时效性，对工厂的经济指标非常重要。针对半导体企业需求，基于图灵威视的深度算法，可以有效将产品进行⾃动缺陷检测及分类，

提高效率降低整个系统的不良率，及时减少返⼯和返修的⼯作量，有效节省人力成本。

缺陷识别率：99%+

成本节省约：80%+