Trong quá trình phát triển và sản xuất quy mô lớn các mạch tích hợp quang tử (PIC),tốc độ, năng suất và không xảy ra sự cố nào trên dây chuyền sản xuấtChúng vô cùng quan trọng. Không thể phủ nhận rằng thử nghiệm là biện pháp thiết thực và tiết kiệm chi phí nhất để đạt được những mục tiêu này—điểm này không thể bị xem nhẹ. Tuy nhiên, thách thức thực sự nằm ở chỗ làm thế nào để...Tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào môi trường thử nghiệm thời gian thựctheo cách rút ngắn chu kỳ thử nghiệm, tối ưu hóa việc sử dụng công cụ và cho phép thực hiện các hành động rộng hơn dựa trên những hiểu biết thu được—mà không làm giảm tính kiểm soát, tính chặt chẽ hoặc khả năng truy vết.
Bài viết này tập trung vàoba lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo mang lại giá trị có thể đo lường được:
-
Tối ưu hóa các quy trình kiểm thử hiện có để đưa ra quyết định đạt/không đạt nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.
-
Tăng tốc khả năng nhận diện hình ảnh ở cấp độ wafer và chip để mở khóa tính năng kiểm tra quang học tự động (AOI)
-
Hoạt động như một giao diện dữ liệu người-máy an toàn, mở rộng khả năng truy cập đồng thời bảo đảm tính xác định và khả năng quan sát trong các quyết định quan trọng.
Tôi cũng sẽ trình bày một số thông tin.lộ trình triển khai theo từng giai đoạnĐược thiết kế dựa trên chủ quyền dữ liệu, khả năng tùy chỉnh tăng dần, cũng như sự an toàn và độ bền cần thiết trong các hoạt động sản xuất—từ thu thập và chuẩn bị dữ liệu đến kiểm định và sản xuất hàng loạt.
Tối ưu hóa quy trình kiểm thử bằng Trí tuệ nhân tạo
Hãy thẳng thắn mà nói: việc kiểm tra quang học toàn diện thường dựa vào...chuỗi đo lường dài, nền tảng thử nghiệm chuyên dụng và sự can thiệp của chuyên giaNhững yếu tố này kéo dài thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và làm tăng chi phí đầu tư. Tuy nhiên, bằng cách giới thiệuBằng cách tích hợp học có giám sát vào các quy trình làm việc đã được thiết lập—được huấn luyện trên dữ liệu sản xuất theo lô đầy đủ—chúng ta có thể tối ưu hóa trình tự kiểm thử trong khi vẫn duy trì quyền sở hữu, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình..
Trong những trường hợp cụ thể, trí tuệ nhân tạo thậm chí có thể...thay thế phần cứng chuyên dụngChuyển một số chức năng sang phần mềm mà không ảnh hưởng đến độ chính xác hoặc khả năng lặp lại của phép đo.
Phần thưởng là gì?
Giảm số bước để đưa ra quyết định đạt/không đạt một cách chắc chắn—và tạo ra con đường suôn sẻ hơn để ra mắt các phiên bản sản phẩm mới.
Những thay đổi đối với bạn là gì:
-
Chu kỳ kiểm định ngắn hơn mà không ảnh hưởng đến tiêu chuẩn chất lượng.
-
Giảm thiểu sự dư thừa thiết bị thông qua khả năng dựa trên phần mềm.
-
Khả năng thích ứng nhanh hơn khi sản phẩm, thông số hoặc thiết kế thay đổi.
Nhận dạng hình ảnh được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo
Trong môi trường công nghiệp—chẳng hạn như căn chỉnh tấm bán dẫn hoặc kiểm tra chip số lượng lớn—các hệ thống thị giác truyền thống thường…chậm chạp, dễ vỡ và cứng nhắcCách tiếp cận của chúng tôi đi theo một con đường hoàn toàn khác: cung cấp một giải pháp đáp ứng được những tiêu chí đó.nhanh chóng, chính xác và dễ thích ứngđạt được tớiGia tốc chu kỳ thời gian 100×đồng thời duy trì—hoặc thậm chí cải thiện—độ chính xác phát hiện và tỷ lệ dương tính giả.
Sự can thiệp của con người được giảm thiểu bởimột bậc độ lớnvà tổng dung lượng dữ liệu giảm đi.ba bậc độ lớn.
Đây không phải là những lợi ích lý thuyết suông. Chúng cho phép việc kiểm tra bằng hình ảnh hoạt động hiệu quả.đồng bộ với thời gian thử nghiệm hiện có., tạo điều kiện thuận lợi cho việc mở rộng trong tương lai.kiểm tra quang học tự động (AOI).
Những gì bạn sẽ thấy:
-
Việc căn chỉnh và kiểm tra không còn là điểm nghẽn nữa.
-
Tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu và giảm đáng kể sự can thiệp thủ công.
-
Một bước chuyển tiếp thực tiễn từ thao tác gắp và đặt cơ bản sang tự động hóa AOI hoàn chỉnh.
Trí tuệ nhân tạo như một giao diện dữ liệu giữa con người và máy móc
Thông thường, dữ liệu thử nghiệm quý giá chỉ có thể truy cập được bởi một số ít chuyên gia, tạo ra tắc nghẽn và sự thiếu minh bạch trong quá trình ra quyết định. Điều này không nên xảy ra. Bằng cách tích hợp các mô hình vào môi trường dữ liệu hiện có của bạn,Một nhóm các bên liên quan rộng hơn có thể khám phá, học hỏi và hành động—đồng thời vẫn duy trì tính xác định và khả năng quan sát, trong đó kết quả phải được kiểm toán và xác minh..
Những thay đổi:
-
Cung cấp quyền truy cập rộng rãi hơn, tự phục vụ vào các thông tin chi tiết — mà không gây hỗn loạn.
-
Phân tích nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn và tối ưu hóa quy trình
-
Đảm bảo tuân thủ các quy định, truy xuất nguồn gốc và kiểm soát chất lượng.
Dựa trên thực tế, được thiết kế để kiểm soát.
Thành công thực sự trong việc triển khai đến từ việc tôn trọng thực tế hoạt động của nhà máy và những hạn chế của hoạt động kinh doanh.Quyền tự chủ dữ liệu, khả năng tùy chỉnh liên tục, bảo mật và tính ổn định là những yêu cầu hàng đầu, chứ không phải là những yếu tố được xem xét sau cùng..
Bộ công cụ thực tiễn của chúng tôi bao gồm các thiết bị chụp ảnh, gắn nhãn, tổng hợp dữ liệu, mô phỏng và ứng dụng EXFO Pilot — cho phép thu thập, chú thích, bổ sung và xác thực dữ liệu một cách đầy đủ và có thể truy vết.Bạn hoàn toàn nắm quyền kiểm soát ở mọi giai đoạn.
Lộ trình từng bước từ nghiên cứu đến sản xuất
Việc ứng dụng AI là một quá trình tiến hóa, không phải tức thời. Đối với hầu hết các tổ chức, đây đánh dấu chương đầu tiên trong một quá trình chuyển đổi dài hạn hơn. Lộ trình triển khai tích hợp theo chiều dọc đảm bảo sự phù hợp với kiểm soát thay đổi và khả năng kiểm toán:
-
Sưu tầm:Trong quá trình chạy thử nghiệm tiêu chuẩn, EXFO Pilot chụp ảnh toàn bộ không gian (ví dụ: toàn bộ tấm wafer)
-
Chuẩn bị:Dữ liệu hiện có được tối ưu hóa và bổ sung bằng cách sử dụng kết xuất dựa trên vật lý để mở rộng phạm vi bao phủ.
-
Đủ điều kiện:Các mô hình được huấn luyện và kiểm tra độ bền dựa trên các tiêu chí chấp nhận và các chế độ lỗi.
-
Sản xuất:Chuyển đổi dần dần với khả năng quan sát và khôi phục đầy đủ.
Tránh bẫy của người đổi mới
Ngay cả khi các công ty lắng nghe khách hàng và đầu tư vào công nghệ mới, các giải pháp vẫn có thể thất bại nếu họ bỏ qua những yếu tố quan trọng.Tốc độ biến đổi môi trường và thực tế hoạt động của nhà máyTôi đã tận mắt chứng kiến điều này. Và giải pháp rất rõ ràng:thiết kế cùng với khách hàngĐặt các ràng buộc sản xuất làm trọng tâm và xây dựng tốc độ, tính linh hoạt và phạm vi bao phủ ngay từ ngày đầu tiên—để đổi mới trở thành lợi thế lâu dài chứ không phải là một lối đi vòng.
EXFO giúp như thế nào?
Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào thử nghiệm quang tử thời gian thực không nên là một bước đi mạo hiểm—mà cần là một quá trình tiến triển có định hướng. Từ tấm wafer đầu tiên đến mô-đun cuối cùng, các giải pháp của chúng tôi đều phù hợp với những gì dây chuyền sản xuất thực sự yêu cầu:Tốc độ vượt trội, chất lượng đã được chứng minh và những quyết định đáng tin cậy..
Chúng tôi tập trung vào những gì mang lại tác động thực sự: quy trình thăm dò tự động, đặc tính quang học chính xác và việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI).chỉ khi nó tạo ra lợi ích có thể đo lường được.Điều này cho phép các nhóm của bạn tập trung vào việc xây dựng các sản phẩm đáng tin cậy, thay vì quản lý các thủ tục rườm rà.
Sự thay đổi diễn ra theo từng giai đoạn, với các biện pháp bảo vệ được thiết lập để duy trì tính tất định, khả năng quan sát và chủ quyền dữ liệu trong suốt quá trình.
Kết quả là gì?
Chu kỳ ngắn hơn. Năng suất cao hơn. Và một con đường suôn sẻ hơn từ ý tưởng đến tác động thực tế. Đó là mục tiêu—và tôi tin chắc rằng chúng ta có thể cùng nhau đạt được điều đó.
Thời gian đăng bài: 04/01/2026