聚焦工业视觉检测，慧都大数据实现芯片缺陷智能分类

工业视觉主要有四个应用类别：测量、定位、检测、识别。近年来，随着人工智能等技术的成熟，工业视觉得以迅速发展，可以有效提升良品率和生产效率、降低人力成本、减少质检员肉眼伤害。

其中工业视觉检测又分为了表面质量的检测和视觉定位（双目、多目定位），主要应用于机械零部件的划痕，脏污、亮斑、缺角和凸起等质量的检查。

尤其是在对质量要求极高的芯片制造行业，往往过去的人工分类存在以下痛点：

• 人力成品较高；

• 人工分类效率低下；

• 流程的自动化断层，影响生产效率。

慧都科技是一家成立于2003年的企业智能化解决方案服务商，致力于将大数据、AI、3D等前沿技术与产业融合，面向智能制造、IT研发等领域，提供智能化整体解决方案，用科技创就卓越。其中工业视觉检测解决方案更是广泛应用于芯片制作行业。

本次我们将结合典型的落地案例，来看看慧都科技工业视觉检测方案的具体应用场景和落地情况。

电子设备制造业客户案例

客户是一家芯片制造型企业。以前该公司对于有瑕疵的芯片，采用人工分类的方法，来统计分析生产过程中的工艺问题和进行质量管控。但是由于人工分类对人员要求较高，且效率较低，该公司需要一个可以和自身系统对接的自动识别模块。

慧都大数据团队高级咨询顾问通过远程以及现场沟通的方式为客户提供了基于慧都工业视觉检测应用的全面咨询服务，然后项目组团队入驻客户现场调研，针对客户现场生产状况以及客户诉求，为客户定制项目搭建方案。

通过前期的咨询与调研，项目组团队基于客户诉求启动项目研发工作，项目组完成芯片识别的算法模块，离线测试通过（不和生产线对接）。实施工程师和客户对接，进行算法模块在生产设备上安装，实现缺陷芯片自动分类。

慧都工业大数据分析平台架构

慧都工业大数据通过运用慧都GetInsight提高计算效率，构建工业视觉检测的AI模型，快速实现缺陷智能精准分类最终实现客户需求：

• 减少人员参与，降低成本；

• 实现缺陷芯片自动、实时分类；

• 提高缺陷识别准确度和速度。

本次工业视觉检测方案实施之后相比传统方法识别准确度提升到98%，并且在以前需要5个有专业知识的人，方案实施后不需要这方面的人员。单一芯片的人工识别需要1-2分钟，方案实施之后只需要200毫秒，并且实现不同缺陷芯片自动分类，将有用的缺陷芯片自动进入下一步流程实现整个流程100%自动化。

图例一：图片文件（左）和检测数据（右）

图例二：图片文件（左）和检测数据（右）

项目团队在实施完成后，为客户进行了一个月的项目运行维护，做到了三分钟响应，半小时处理，最终在试运行后，能够完美融入客户现场生产过程，客户非常满意。

慧都工业大数据分析平台致力于打造国内第一个端到端的工业大数据分析平台，为企业提供产品全生命周期数据管理和分析方案，为您提供从数据采集、数据准备、数据建模、可视化分析的端到端解决方案。

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