半導體產業鏈包括芯片設計、芯片制造、封裝測試等部分，在制造與封裝測試環節中，質量檢測與良率控制尤為重要，封裝測試設備被稱作是芯片出貨的“包裝檢驗官”。而僅靠人工所能發揮的力量極其有限，封測設備要嚴重依賴機器視覺。機器視覺被認為是工業生產的“眼睛”和“大腦”，然而由于算法復雜、精度高、實時性強等特性，半導體領域中的機器視覺是AI應用中最難突破的領域之一，也被稱為是“工業視覺領域的珠峰”。而國內的一家AI公司卻敢于挑戰珠峰，用智能機器改變這個世界。

目前，聚時科技其自主研發的機器視覺檢測系統聚芯2000，已于2019年9月成功上線了中國最大的半導體引線框架制造商——寧波康強電子的生產線，運行效果良好，并獲得了企業方的廣泛好評。甚至其系統檢測準確性等部分指標可達到國外設備的十倍。此舉非常具有AI落地指導意義，工業人工智能前景可期。

半導體封裝行業撬動百億級檢測市場

近年來，隨著摩爾定律的放緩，AIoT、5G終端、高性能計算（HPC）、智能汽車、數據中心等新興應用正在加速半導體產業供應鏈的變革與發展，為先進半導體封裝測試產業注入新動力。而IC封裝技術逐漸從傳統封裝向先進封裝發展，如3D堆疊封裝、Fan-out 晶圓級封裝、SoC、SiP等。針對不同的封裝有不同的工藝流程，而且在封裝中和封裝后都需要進行相關測試保證產品質量。這另一方面也催生出了巨大的檢測設備市場空間。

根據SEMI統計，全球半導體檢測設備超過 800 億元，其中前道量測設備市場規模406億元左右，后道測試設備399億元左右。而中國大陸半導體檢測設備+服務年需求超過 200億元，進口替代需求強烈。隨著近些年中國大批新建晶圓廠產能的釋放，將帶來更多的半導體封測的新增需求，前、后道檢測設備空間將不斷提升。

來源：SEMI，WIND，國金證券研究所

然而半導體封裝技術的不斷進步和發展，使得器件的集成度越來越高，生產工序越來越復雜，良率變成一大挑戰，如SiP封裝；并且客戶對質量和技術的要求也越來越高，唯有多快好省才能體現競爭力；因此及時有效的缺陷檢測對半導體封裝越來越重要。但隨著待檢產品多樣性和工藝復雜性的增加，目前已有機器視覺方法無法同步于需求提升的發展，而深度學習極大擴展工業視覺檢測的邊界。

半導體視覺檢測是工業制造中最復雜的機器視覺應用，部分復雜環節，嚴重依賴人工復檢。而將機器視覺應用于工業自動化中，則具有速度更快、準確性更高、成本更低、可重復性以及客觀性等優點。

面對百億級的檢測設備市場空間，然而半導體產業中所應用的高端檢測尤其是機器視覺系統，包括核心的復雜視覺算法、工業軟件、核心設備等一直被國外美日廠商尤其是少數幾個半導體行業專用廠商壟斷。全球測試機市場空間約為30-35億美金，市場格局較為集中，主要以Advantest、Teradyne、Xcerra等公司主尋，top2市場份額超過80%。

但越是壟斷就越有機遇，作為深耕深度學習和計算機視覺的硬科技AI公司，聚時科技選擇發力在AI應用行業中最難的工業，又選擇了工業中最難的半導體場景作為突破口，從“壟斷”中尋找機遇。成功將深度學習技術應用于工業高端制造，為冰冷的工業機器裝上“眼睛”。與時間賽跑，聚時科技正在用最有意思的技術去做最有意義的事情。

聚芯2000已投產數月，AI賦能半導體高端制造

半導體高端制造向來是重兵爭奪之地。伴隨國產化大潮，近幾年國內也有不少企業，投入到半導體的制造與封裝檢測設備領域。但大部分都沒有跳出傳統技術范式，仍然是通過數據特征與模版匹配等手段，不但誤判率控制難、也無法實現更高形態的缺陷分類。

與一般的AI或計算機視覺創新公司不同，聚時科技致力于打造人工智能的跨界能力、強調產品化落地實踐。一群來自貝爾實驗室、谷歌大腦、西門子、華為等一流研發機構的“發自內心熱愛深度學習”、相信技術改變世界、相信AI改變未來的人，聚集在聚時科技，深耕工業人工智能和機器智能落地，專門解決工業中的難點場景問題。在某種程度上，工業場景越復雜、難度越大，聚時科技產品的AI技術優勢越明顯。

在半導體封裝視覺檢測，聚時科技推出了MatrixSemi設備級解決方案。公司研發的深度學習驅動的半導體AOI（自動光學檢測）系統——聚芯2000，不僅應用到寧波康強電子的生產線上，幫助客戶解決了實際問題，還獲得了客戶的一致認可。

聚芯2000

聚芯2000是聚時科技研發的國內外首臺套半導體AI視覺檢測系統設備。他還具有復雜缺陷識別檢測的能力，同時具備國外設備所沒有的機器學習分類、量化檢測、遷移學習的特有功能，能有效實現半導體封測的質量管理閉環。

同時，聚芯2000是基于聚時科技MatrixVision的全深度學習驅動，它涵蓋了30多個深度學習模型算法，檢測準度取得了顛覆式提高，比目前國外系統提高了10倍，在漏檢為0的情況下，誤報率由50～80%降到5%以內；聚芯2000還加入了半導體檢測深度學習底層加速技術，可實現TensorFlow/GPU/CUDA的全棧優化加速；它還擁有獨有的半導體視覺打光成像方案。

要知道，有效的缺陷檢測、缺陷分析、良率控制、良率提升、質量提高、成本控制，每個環節都決定了半導體制造與封測廠商的市場競爭能力，是行業的核心命脈。

而聚芯2000設備支持微米到亞微米級缺陷檢測，有效缺陷檢測范圍包括沖壓和蝕刻?藝的幾?種缺陷，適用半導體封測中的高精密視覺檢測的多個環節，包括前道/后道工藝、晶圓質量、LED芯片檢測、復雜SiP檢測。同時為了應對半導體實時性和復雜生產環境要求，聚時科技針對性的研發了AI邊緣計算平臺，有效提升深度學習速度和生產系統可靠性。

除了半導體檢測之外，聚時科技還在光伏新能源、汽車精密制造、重型機械AI控制等領域，實現了眾多的工業AI創新落地。針對光伏行業，聚芯正在圍繞MatrixSolar來塑造品牌形象。

總體而言，聚時科技的AI檢測系統，具有準確率高、誤檢率低、識別分類快、定位準、AI模型可通用等核心技術優勢。同時，基于強大的深度學習技術與產品工程能力，聚時科技創新性的把復雜機器視覺、機器學習分析、大數據分析等進行有效的產品級融合與工程創新，讓半導體先進制造與封測環節能更好對接數字化、智能化以及工業4.0的要求，實現更高形態的智能制造。

結語

檢測環節是半導體設備領域最有希望實現較高國產化率的環節之一，此次聚時科技的AI產品突破落地，在半導體高端制造領域，給出了較為清晰的路徑與答案，非常具有落地價值和指導意義。同時，這也意味著，在半導體先進檢測設備領域，我國將進一步擺脫國外技術壟斷的限制，半導體高端制造領域的國產智能裝備將步入自主可控、快速替代的快車道。未來，聚時科技將繼續秉承“智能機器改變世界的理念，立志成為工業機器人領域的世界級AI公司。