2025年9月10-12日，SEMI-e深圳国际半导体技术暨应用博览会在深圳国际会展中心隆重举行。青岛聚看云科技有限公司携其自主研发的“聚云境AI视觉系统”精彩亮相，展示了在LED晶圆缺陷检测领域的前沿技术成果与成熟应用案例，引来众多行业专家与厂商的广泛关注。
告别人工目检！全流程自动化AI质检系统全面落地
在显示技术飞速迭代的今天，LED产业正迎来以Mini/Micro LED为代表的新一代显示革命。随着全球LED芯片产能持续向中国大陆集中，我国已成为LED芯片制造与研发的重要阵地。而在芯片制造的多道复杂工艺流程中，外观缺陷检测一直是影响出厂品质与生产效率的关键环节。
目前行业普遍采用AOI（自动光学检测）设备进行晶圆切割后的外观检测。然而，由于光学环境复杂、缺陷类型多样、判定标准日趋严格，传统算法难以实现高精度、多类别的缺陷识别，导致误判与漏检频发。为保障质量，企业仍不得不依赖大量人工进行显微镜复检，这极大限制了产能提升与成本优化。
配图1-传统AOI检测流程与AI检测流程对比
聚看云科技有限公司针对这一行业共性难题，推出聚云境全流程自动化AI视觉检测系统，实现对现有AOI设备的智能升级，在多类LED晶圆检测场景中成功落地应用，显著提升检测自动化水平和准确率。该系统具备三大核心技术能力：
一、全流程自动化缺陷检测。系统整合“数据采集-图像检测-缺陷分类-统计分析”全流程，依托深度学习像素级分割与多分类算法，显著降低漏检率，并在桌面级显卡上实现单颗芯粒处理时间低于0.1ms。
二、多形态复杂晶圆合档功能。支持整圆与残片等多类晶圆形态，具备多标兵定位、局部拼接、边界剔除等算法模块，合档成功率达99.8%以上，有效解决合档偏差问题。
三、Mapping自动分析与异常判定。系统可自动生成良率与缺陷分布数据，并具备载台污渍、成像模糊、连续空洞等多类异常场景的智能判定能力，实现检测过程的“异常防呆”。
聚看云该系统尤其注重算法的通用性与适配效率。面对LED晶圆型号繁多、缺陷类型复杂、光源条件不一致等挑战，自研设计出一套融合AI与传统机器视觉的混合架构。通过AI区域定位、多光源信息融合与像素级缺陷检测，结合传统CV算法进行量化控制，实现了跨型号、多缺陷的统一检测，摆脱了“一型号一方案”的传统困局。
配图2-AI检测流程
数据生成技术+端到端模型训练,打破深度学习检测技术量产瓶颈
针对工业质检中缺陷样本稀少、标注成本高的核心瓶颈，聚看云创新引入基于PBR（基于物理的渲染）的AI缺陷生成技术。该技术通过光学仿真与合成数据生成，能够在没有真实缺陷样本的情况下，高效还原包括划痕、裂纹、腐蚀等复杂瑕疵形态，大幅降低模型对真实缺陷数据的依赖，数据集搭建效率提升80%以上。
配图3-PBR+AI数据生成流程
在模型迭代方面，公司自主研发了端到端的训练平台，支持自动标注、生成数据与自主调参，显著提升模型适应新型号的速度。平台化、可视化的操作也降低了产线人员的使用门槛，推动AI检测系统更快融入生产流程。
目前，该系统已在乾照光电等行业龙头企业实现规模化应用，覆盖蓝绿、红黄等多系列LED晶圆20余种型号，累计检测晶圆超过百万片。其中红黄芯片AI检测的成功量产属行业首创，系统漏检率较传统AOI下降超过十倍，单晶粒检测达亚毫秒级，帮助合作企业年节省人力成本200万元以上，实现人员岗位调优20%以上。
配图4-现场接受芯榜采访
聚看云通过此次SEMI-e展，不仅展示了其领先的AI视觉技术实力，更与行业伙伴共探半导体智能制造的未来路径。AI检测技术赋能半导体制造行业将在不同场景发挥更大的价值，公司将持续推进AI在工业质检领域的深度应用，助力中国半导体产业迈向高质量、高效率的新阶段。
