深度学习视觉瑕疵检测技术

据工信部数据显示，截至目前，我国围绕新一代信息技术、高端装备、新材料等重点领域打造25个先进制造业集群，主导产业产值超过9.5万亿元，其中17家集群在2021年的产值同比增长超过两位数。其先进制造业集群技术包括AI算法训练、视频数据共享、安全攻防演练、视觉系统信息安全检测等内容。

芯片、元器件是高科技领域当之无愧的基础与核心，深刻地影响着智能视觉产业结构和装备制造业的发展水平，对产业链的上下游和相关产业的发展具有深远意义，是全球未来产业的必争之地。半导体生产的要求非常高，对产品的精度和稳定性都有着非常严格的要求。深度学习视觉瑕疵检测技术可以通过图像采集、分析和处理等功能，对半导体生产过程中的各个环节进行实时监测和分析，以确保产品的质量和稳定性。

随着半导体业对生产品质的严苛要求，必须使用很多的智能化生产制造生产设备，这种机器设备技术含量高，生产制造难度系数大，机器设备产品的价值高，进而推动了深度学习视觉瑕疵检测技术的持续稳步发展。深度学习视觉瑕疵检测技术本身也跟随半导体材料、电子器件、电子光学等专业技能迅速发展趋势而飞速发展和健全。芯片短缺背景下，各大晶圆厂商、芯片厂商开始增资扩产，如今深度学习视觉瑕疵检测技术也进入了应用潮，大量的智能检测需求不断被实现。

在半导体工业中，机器视觉可以检测芯片表面的缺陷，如凸起、凹陷、划痕、裂纹等。它还可以检测芯片上的连线和元器件，以确保它们都被正确地放置和焊接。这些检测都可以自动完成，而无需人为干预，从而提高了生产效率和质量。例如PCB印刷电路板检验、元器件部位、点焊、路线、打孔规格、角度测量仪；电脑上微通信插口、SIM卡内存插槽；SMT元器件置放、表层贴片、表层检验；SPI助焊膏检验、回流焊炉和波峰焊机；电缆线连接头数量这些的监测及精确测量。

目前，全球的机器视觉市场仍由外资主导，与国外视觉行业相比，我国机器视觉行业仍处于生命周期的早期，市场远未饱和，预计短期内中国机器视觉市场规模会随自动化水平的提高而增加，近十年会是中国企业发展的关键时期。为此，虚数科技自主研发了DLIA工业缺陷检测、工业视觉标注平台等系统，以机器视觉的检测、分类、识别、定位、和测量等功能为基点，结合深度学习技术，为我国的制造工厂提供智能赋能。