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高精度2D/3D相结合的机器视觉与拥有自主学习能力的人工智能所包含的新兴技术发展方向,都给半导体晶圆封装及检测装备的规模化落地带来了新的希望。融合人工智能的机器视觉作为一项新技术,也必然面临诸多挑战。本次论坛将基于人工智能在机器视觉领域的应用前景及潜在发展方向,深度探讨智能机器视觉技术在半导体检测方面的发展现状以及面临的挑战与机遇。
论坛看点:
*议程以实际为准。
嘉宾介绍蔡振荣博士香港应科院物联网感测与人工智能技术群组 高级总监
会议开场蔡博士是一名资深的研究员,拥有超过25年研发经验, 并在美国、中国和台湾共有逾60个专利认证。
加入应科院之前,蔡博士在国立台湾大学指导学生在新型光学检测及半导体封装技术方面的研发, 并曾任职于旺宏电子,负责新包装技术研发及大规模生产技术实施。
蔡博士获国立台湾大学应用力学硕士及博士学位, 以及台湾国立中兴大学农学士学位。
邓俊涛武汉精测电子集团股份有限公司 高级光学工程师演讲主题:晶圆锡球3D点云的采集与精度分析演讲摘要:
日益增多的3D检测需求和高精度3D检测方法介绍。
精测高精度检测设备介绍。
应用案例:针对晶圆锡球表面的解决方案简介。
光学特性仿真分析及判断点云准确度的评价方法。
品图视觉科技有限公司 CTO
演讲主题:VR/AR镜片外观检测中的人工智能视觉检测哈尔滨工业大学(深圳)
演讲主题:用于晶圆检测的精密气浮移动台演讲摘要:国际设备和系统路线图 (IRDS) 指出,在其光学临界尺寸 (OCD) 的计量部分,包括散射和光谱椭偏仪(及其变体)在内的技术,将在可预见的未来持续发挥关键作用 [1]。严格波耦合分析(RCWA)方法在结构光栅的光学模拟方面持续受到研究者的青睐。然而,随着表征性能的需求不断增加(更小的结构尺寸、更大的材料库和不断增加的结构复杂度),拥有覆盖所有需求的模拟方法变得愈加重要。特别是涉及到具备表面等离激元性质的金属结构时,RCWA方法的收敛速度会十分缓慢[2]。为了解决这个问题,本研究组开发了使用有限差分时域(FDTD)方法作取代RCWA方法,这一技术是(传统分析方法)更具吸引力的补充和替代方法[3]。这主要因为FDTD提供了一种更通用的策略来解决包括非周期性结构在内的复杂形貌的计算。在本次报告中,我将首先回顾光学计量的当前趋势。然后,我将说明使用FDTD来模拟宽光谱范围内等离子体结构的光谱椭偏(SE)响应。我们的开发让计算速度得到提升,并且实现了通过粒子群算法来搜索最佳拟合参数的功能。
最后,我会提出对于其它在半导体光学计量领域里具有挑战性的方法的分析及展望。
蒋金波博士香港应用科技研究院物联网感测技术部 高级经理
演讲主题:人工智能与机器视觉在半导体检测的应用![]() |
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