半導体のリードフレームは、半導体デバイスのパッケージングに使用する部品です。リードフレームはチップをプリント基盤に接続し、チップの運搬、回路接続、信号伝送にも使用されます。

AI検査が可能なAccuPickを導入すれば、従来では実現困難であった色と形状からの対象物の認識ができます。人間が目視でおこなっていた作業をAIマシンビジョンを活用することでより正確におこなえるため、作業のミスを減らし、ほかの作業にリソースを割くことが可能です。

ICS SAKABEでは、AIマシンビジョンを使用したリードフレームのランダムピッキングを実現しました。実際にランダムピッキングをしている動画は以下をご覧ください。

AIマシンビジョン導入前におけるリードフレームのピッキング

従来の技術では、通い箱や対象物の色と形状から対象物の認識をするのは困難でした。メッキされた金属部品のように、規則正しい幾何学模様が上下にかさなったときに上下がわからずに上ではなく下のものを取ってしまう場合があり、複雑な形状や光沢のある素材の認識はできず、人が目視で作業することがほとんど。

また、対象物がランダムに配置されている場合は、機械で正確なピッキングをおこなうには、高度な技術が求められていました。

人が目視で確認するしかなかった作業を機械でおこなえるようにしたのが、AIマシンビジョンです。AIマシンビジョンにより、半導体リードフレームのランダムピッキングを実現しました。

AIマシンビジョンを活用した新たな半導体リードフレームの検査とランダムピッキング

AIマシンビジョン技術を導入することで、対象物の色や形状に依存せず、通い箱にランダムに積まれているものを高精度に認識することが可能です。一般的なリードフレームの欠陥にはエッジのバリや不純物や汚れ、傷などが挙げられます。AIマシンビジョンを導入すれば、見えにくい欠陥や黒いエッジや斑点、エッジの突起なども正確に識別可能です。

半導体リードフレームにはさまざまな背景があり、対象物の見分けがつきにくい特徴があります。ルールベースのものだと、色が異なるものを切り出すのが難しいですが、AIを活用すると色の判別が可能です。

また、物の一部を見つけたときに過去に経験したサンプルと部分を比較することもできます。AIは検査回数が増えれば増えるほど特徴的なパターンを学習し、精度が向上していきます。対象物の特徴を学習することで、従来の方法では検出できなかった部品を正確にピッキングすることが可能です。

AIマシンビジョンを活用した半導体リードフレームのランダムピッキングの具体例

AIマシンビジョンを活用した半導体リードフレームのランダムピッキングの具体例をいくつか紹介します。AIマシンビジョンの導入を検討中の方はぜひ内容をご確認ください。

半導体リードフレームのランダムピッキング

AIビジョンシステムは、リードフレームの微細な形状や配置のばらつきを即座に判断し、効率的なピッキングを実現します。半導体製造プロセスでは、リードフレームの正確な取り扱いが求められますが、AIマシンビジョンではカメラで正確に情報を読み取ることが可能です。読み取ったリードフレームは、アームでピッキングをおこないます。ピッキングをおこなったリードフレームは、後工程でカットします。

メッキされた金属部品のランダムピッキング

厚みが薄い板は上下の重なりが判別しづらいため、ルールベースのものではどちらが上かわかりません。しかし、AIビジョンを活用すると判別が難しいものでもピッキングが可能です。