电子制造业是当前发展最迅猛的行业之一，电子元器件的需求也日益增多，常见的电子元器件有电容、电阻、散热器、电感等。
大多数电子元器件产品在生产中需要使用电子灌封胶来增强其防水能力、抗震能力及散热性能，达到延长寿命的目的。
#半导体行业缺陷探测
虽然电子元器件体积小，但其承载的功能却都十分重要，任何瑕疵都可能导致整个半导体芯片无法使用。
可以说除了OLED显示屏制造，没有其他电子行业领域有比半导体更严格的质量管理和缺陷探测要求。不但刮擦、缠绕、弯曲或缺失引脚会导致自动报废，即使最表浅的缺陷也是芯片的极小误差容限所不能接受的。
下面就以IC引线外观检测举例介绍电子行业缺陷探测：
#缺陷探测存在问题
在整个半导体制造过程中，制造商通常会使用机器视觉来严格监控质量和识别缺陷。制造商必须警惕出现有刮痕、扭曲、弯曲或缺失的引脚。芯片对误差的容忍度非常低，即使是最微小的瑕疵，也可能成为客户拒收产品的理由。由于潜在缺陷的类型非常多，通过使用基于规则的算法进行编程来执行检测的方法效率非常低下。基于深度学习的图像分析软件可以帮助制造商缩小半导体缺陷范围，并提高成品率，且无需使用广泛的缺陷库。
#缺陷探测解决方案
明确地识别所有缺陷过于复杂和耗时。VisionPro Deep Learning软件可提供一种简单的解决方案来识别所有异常特征，且无需基于“不合格”元件图像进行训练。相反，工程师可以使用红色-检查工具，在非监督模式下基于“合格”元件样本图像集对软件进行训练。VisionPro Deep Learning软件能够学习芯片引线和引脚的正常外观和位置，并将存在偏差的所有特征表征为缺陷。
使用深度学习系统的电子行业制造商能得到立竿见影的好处：不再需要视觉专家或应用开发人员、不需要花时间编程不可预测的缺陷、获得更高的缺陷探测率以及提高后续产量等。
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