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INF-ADC
自动缺陷分类系统

INF-ADC简介

自动缺陷分类系统

随着半导体晶圆生产制造的技术复杂性增加,传统的人工缺陷检测无法满足需求。运用人工智能技术,搭配高效能的GPU计算能力,进行产品瑕疵检测和缺陷分类,可有效节约成本,提升良率。
99905银河ADC (Automatic Defect Classification) 是基于图像识别和机器视觉等AI技术,支持对晶圆生产制造过程中不同工序、工艺、机台的缺陷图片进行自动分类的全套解决方案,界面友好,交互便捷,无需机器学习经验,支持用户零代码进行ADC模型的快速开发与应用。
INF-ADC简介
主要功能

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产品优势

操作便捷性:

  • 流畅的数据去重、清洗、标注过程
  • AI辅助智能标注
  • 无需代码开发,一站式模型生成

适用范围广:

  • 支持任何工艺步骤
  • 支持任何图片类型
  • 快速满足定制化业务需求

分类精度高:

  • 内置经过海量半导体数据预训练的前沿深度学习模型
  • 精确高效,平均识别准确率98.5%
  • 支持线上数据回流,辅助模型持续优化

系统性能高:

  • 高并发快速推理,可达20ms/image
  • 多实例多机器部署,高可靠性
  • ADC模型效果实时统计,生成报告
  • 模型运行健康状态监控

 

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