半导体7nm制程下的三大检测痛点，DaoAI AOI如何逐一破解？
前 言
作为国家级专精特新小巨人企业和北京市新国门领军人才企业，微链道爱正推动人工智能从2D向3D的空间具身智能跨越。微链道爱是全球新一代人工智能大模型领域少数具有从底层大模型、智能传感器到垂直智能体检测设备的全栈技术能力的人工智能大模型公司。微链道爱从算法、数据和应用上建立了独特的强势行业壁垒。
随着中国半导体工艺迈入7nm先进制程，晶圆上的任何0.5μm微小缺陷都可能导致整颗晶片报废。这不仅对光刻、沉积、刻蚀等前端制程提出更高要求，也让检测环节面临前所未有的挑战——若无法在第一时间发现并拦截缺陷，不仅制造成本大增，更可能直接影响良率与交付进度。
目前在晶圆制造中，AOI（自动光学检测）技术已被广泛应用于各类制程的质量控制。但随着节点不断演进、尺寸进一步微缩，传统AOI面临三大核心挑战：这些挑战既是现有检测技术的痛点所在，也正是新一代AI AOI系统亟需突破的主战场。
传统AOI系统面临三大的痛点
我们的解法
DaoAI AOI不只「检测」还能「学习」，杜绝漏检并持续降低误报
AI 基于视觉大模型，而非深度学习或抽色对比，并结合3D视觉技术，在不同制程中不断学习缺陷特征，能从单一正样本出发，建立可持续优化的智能检测模型，实现「越用越准」的学习闭环。
可应用于四大场景
1
晶圆制造：微米级线路缺陷识
痛点：因表面反光，光刻偏移、膜层针孔、图形断裂等缺陷难以识别
解法：1800万像素3D相机 +结合可在线反馈学习的视觉大模型，可根据批次差异动态优化阈值，实现对反光、高亮等复杂表面的一致检测。
2
晶圆减薄与切割：裂纹与厚度偏差检测
痛点：机械应力引起边缘崩裂不一、厚度不均。
解法：结构光3D重建 + AI表面轮廓分析，厚度精度 ±1μm，裂纹识别率 >99%。
3
芯片封装检测：焊球虚焊与引线偏移检测
痛点：焊球塌陷、虚焊、引线断裂、引线偏移等缺陷繁多。
解法：2D+3D融合AOI + AI引线跟踪模型，通过在线反馈学习机制，误判率随运行时间持续下降。
4
成品外观检测
痛点：引脚变形、封装破损、引脚氧化、表面划痕缺陷表现不一。
解法：基于视觉大模型的AI经由正样本学习，可自动识别出非“定义”的表面缺陷，并持续学习，准确率达99.9%。
检测不止于发现，更在于理解与优化
在当前的制造体系中，AOI检测早已不是可选环节，而是决定良率与竞争力的核心设备。
从晶圆前段到封装测试，DaoAI AOI以微米级成像精度和高速全检能力，实现对每一处细微缺陷的精准拦截，保障工艺一致性与生产效率。
随着中国半导体产业向7nm、3nm乃至2nm制程持续突破，检测环节对分辨率、智能化与实时性提出更高要求。依托AI视觉大模型、3D视觉与反馈学习机制的智能AOI系统，将成为推动半导体制造进入“智能优化”新时代的关键力量。
DaoAI长期致力于AI AOI智能检测系统研发
我们诚邀设备制造商、系统集成商及行业伙伴，共同推动AI检测技术国产化进程。
联系我们，了解合作模式与定制方案。
微链道爱
北京微链道爱科技有限公司是新一代人工智能技术公司，研发基于视觉大模型的空间智能和具身智能的底层核心技术，由北美的留学生和清华大学的校友联合创立，在温哥华设有机器人认知技术研究院。
微链道爱是视觉大模型研究领域的领军企业，致力于将视觉大模型应用于各个垂直领域，DaoAI World视觉标注和模型训练平台最快可以在半小时内训练一个可以部署的垂直应用智能体。
作为国家级专精特新小巨人企业和北京市新国门领军人才企业，微链道爱正推动人工智能从2D向3D的空间具身智能跨越。微链道爱是全球新一代人工智能大模型领域少数具有从底层大模型、智能传感器到垂直智能体检测设备的全栈技术能力的人工智能大模型公司。微链道爱从算法、数据和应用上建立了独特的强势行业壁垒。
微链团队在视觉大模型、虚拟世界构建、高速3D成像、机器人智能运动控制等领域，已经积累了丰富的学术和行业经验。同时也和众多的国内外研究机构保持长久的合作关系。相关研究成果在发表率不及2%的国际专业期刊发表了大量论文。部分应用研究获得了中国顶级的学术研究机构国家自然科学基金委员会的资金补助和认可。
