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AI賦能光子集成芯片測試:提速、增效、零意外

摘要:EXFO提出將AI融入光子集成芯片測試,通過優(yōu)化流程、視覺識別及人機交互界面,實現(xiàn)測試周期縮短與效率提升,并規(guī)劃了從數(shù)據(jù)收集到量產(chǎn)的漸進式路徑。

  ICC訊 在光子集成芯片(PICs)的構建與規(guī)?;a(chǎn)中,速度、良率以及生產(chǎn)線上的零意外狀況至關重要。而測試,無疑是實現(xiàn)這一目標最切實可行、最具成本效益的手段,這一點怎么強調(diào)都不為過。然而,真正的挑戰(zhàn)在于:我們?nèi)绾螌⑷斯ぶ悄埽ˋI)融入實時測試應用,以縮短測試周期、優(yōu)化工具配置,讓更多人能夠在不犧牲控制力和嚴謹性的前提下,基于洞察采取行動呢?

  本文將聚焦于AI創(chuàng)造可量化價值的三大領域:優(yōu)化現(xiàn)有的測試流程,以更快地做出可靠的合格/不合格決策;加速晶圓和芯片定位的視覺識別,為自動化光學檢測(AOI)鋪平道路;以及作為一個安全的人機數(shù)據(jù)交互界面,在拓展訪問權限的同時,保持關鍵決策的確定性和可觀測性。同時,我還將規(guī)劃一個分階段的實施路徑:全程圍繞數(shù)據(jù)主權、漸進式定制化以及您運營所要求的安全性和穩(wěn)健性構建,涵蓋從數(shù)據(jù)收集與準備到資格認證與量產(chǎn)的各個階段。

  AI在測試流程優(yōu)化中的應用

  讓我們直面現(xiàn)實:全面的光子測試往往依賴于冗長的測量序列、專用測試平臺和專家干預。這些因素不僅延長了產(chǎn)品上市時間,還增加了資本支出。但我堅信,將監(jiān)督學習引入既定流程——并基于完整批次數(shù)據(jù)進行訓練——可以在保持所有權和透明度的同時,實現(xiàn)測試流程的優(yōu)化。在特定情況下,AI甚至能取代專用硬件,將特定功能遷移到軟件端,同時保持所需的嚴謹性。

  回報是什么?達成可靠合格/不合格決策的步驟更少,推出新變體的路徑更順暢。

  您將獲得的改變:

  ? 縮短資格認證周期,同時品質標準毫不妥協(xié)

  ? 減少設備冗余,軟件即可勝任

  ? 當產(chǎn)品或參數(shù)發(fā)生變化時,能夠更快地適應

  AI賦能視覺識別

  在工業(yè)環(huán)境中,如晶圓定位或大批量芯片測試,傳統(tǒng)視覺技術常因速度遲緩、過于刻板而令人沮喪。我們的解決方案獨樹一幟:打造一條既快速、精確又靈活的路徑,實現(xiàn)了高達100倍的周期時間加速,同時保持甚至提升檢測精度與失誤率,將人工干預減少了整整一個數(shù)量級,并將整體數(shù)據(jù)占用空間縮減三個數(shù)量級。

  這些不僅僅是幻燈片上的空洞數(shù)據(jù)——這些提升使視覺檢測與當前測試時間同步,并為未來擴展到自動化光學檢測(AOI)等領域創(chuàng)造了空間。

  您將看到的變化:

  ? 對準和檢測不再是瓶頸

  ? 數(shù)據(jù)處理和人工干預更加精簡,結果高度可靠

  ? 從簡單的放置和移動到全面的自動化光學檢測(AOI),提供切實可行的入門路徑

  AI作為人機數(shù)據(jù)交互界面

  我時??吹竭@樣一種現(xiàn)象:在許多團隊中,豐富的測試數(shù)據(jù)僅對少數(shù)專家開放,這導致了決策過程中的瓶頸和不透明性。這種情況本不應發(fā)生。將模型集成到您現(xiàn)有的數(shù)據(jù)環(huán)境中,可以讓更多利益相關者能夠調(diào)查、學習和行動,同時在必須保持確定性與可觀察性的環(huán)節(jié)(尤其當結果需要可驗證和可審計時)確保其完整性。

  您將獲得的改變:

  ? 更廣泛、自助式的洞察訪問,避免混亂

  ? 更快的根本原因分析和流程優(yōu)化

  ? 保持合規(guī)性、可追溯性和質量關卡的完整性

  立足實際,注重控制

  真正的部署成功在于尊重工廠和業(yè)務的實際情況。因此,數(shù)據(jù)主權、持續(xù)定制化能力以及安全性和穩(wěn)健性被視為首要要求,而非事后考慮。我們的實用工具包包括成像器、標注器、合成器、模擬器和EXFO Pilot應用程序,這些工具幫助團隊以完全可追溯的方式進行數(shù)據(jù)捕獲、標注、增強和驗證。您始終掌控全局。

  從研究到生產(chǎn)的階梯式路徑

  采用AI是一個漸進的過程,而非一蹴而就。對于大多數(shù)組織而言,這代表了一個更長期轉型的早期篇章。垂直整合的路徑始終與變更控制和可審計性保持一致:

  收集:在標準測試運行期間,EXFO Pilot對整個空間(如整片晶圓)進行成像。

 準備:優(yōu)化現(xiàn)有數(shù)據(jù),并通過基于物理的渲染進行增強,以擴大覆蓋范圍。

  資格認證:進行訓練,然后根據(jù)驗收標準和故障模式進行壓力測試。

  量產(chǎn):逐步切換,同時保持可觀測性,必要時支持回滾操作。

  避免創(chuàng)新者的陷阱

  即便傾聽客戶需求、投資新技術,若解決方案忽視環(huán)境變化速度與工廠實際運作模式,仍可能導致市場失利。我親眼見過這種情況發(fā)生。那么,解藥是什么呢?與客戶共同設計,始終將生產(chǎn)約束置于核心位置,從一開始就構建速度、靈活性和覆蓋范圍,使創(chuàng)新成為持久優(yōu)勢而非迂回之策。

  EXFO如何提供幫助

  將AI引入實時光子學測試,不應是突兀的跨越,而應是清晰的指引。從第一片晶圓到最終模塊,我們的方案精準契合生產(chǎn)線的核心需求:毫不妥協(xié)的速度、經(jīng)得起考驗的質量、值得信賴的決策。

  我們專注于能夠推動實質性改變的關鍵要素:自動化的探針工作流程、精確的光學特性分析,以及僅在可量化提升環(huán)節(jié)引入AI。因此,您的團隊能夠將更多的時間用于開發(fā)可靠的產(chǎn)品,而不再耗費大量精力在流程的繁瑣操作上。變化是分階段發(fā)生的,其間設有防護措施,以確保確定性、可觀察性和數(shù)據(jù)主權得以保持不變。

  最終成果?就是勢不可擋。更短的周期、更高的吞吐量,以及從構想到影響的更順暢路徑。這就是我們追求的目標,我堅信我們能夠攜手實現(xiàn)。

  


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