{"id":1373,"date":"2025-10-10T01:22:15","date_gmt":"2025-10-10T01:22:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.wallisemi.com\/?p=1373"},"modified":"2025-10-13T01:23:27","modified_gmt":"2025-10-13T01:23:27","slug":"metodo-melhorado-baseado-em-mascara-ou-cnn-para-identificacao-inteligente-de-esferas-de-ligacao-e-fios-de-ligacao-em-chips-de-radiofrequencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.wallisemi.com\/pt\/blog\/industry-insights\/improved-mask-r-cnn-based-method-for-intelligent-identification-of-bond-balls-and-bond-wires-in-rfchips\/","title":{"rendered":"M\u00e9todo melhorado baseado na m\u00e1scara R-CNN para a identifica\u00e7\u00e3o inteligente de esferas de liga\u00e7\u00e3o e fios de liga\u00e7\u00e3o em chips de RF"},"content":{"rendered":"

Fichas RF<\/strong>, Os fios de liga\u00e7\u00e3o, como componentes centrais dos sistemas de comunica\u00e7\u00e3o modernos, desempenham um papel cr\u00edtico na determina\u00e7\u00e3o da fiabilidade e estabilidade das liga\u00e7\u00f5es dos circuitos. A qualidade do fio de liga\u00e7\u00e3o e da esfera de liga\u00e7\u00e3o em Fichas RF<\/strong> afecta diretamente o desempenho de todo o sistema. Os m\u00e9todos tradicionais de inspe\u00e7\u00e3o \u00f3tica autom\u00e1tica t\u00eam mostrado limita\u00e7\u00f5es na identifica\u00e7\u00e3o de esferas e fios de liga\u00e7\u00e3o em Fichas RF<\/strong>, incluindo uma elevada taxa de falsos positivos e a depend\u00eancia da reinspec\u00e7\u00e3o manual. Para resolver estes problemas, esta investiga\u00e7\u00e3o prop\u00f5e uma m\u00e9todo melhorado de segmenta\u00e7\u00e3o de inst\u00e2ncias baseado na m\u00e1scara R-CNN<\/strong> para Fichas RF<\/strong> que permite a identifica\u00e7\u00e3o exacta e eficiente de estruturas de liga\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Desafios na dete\u00e7\u00e3o de liga\u00e7\u00e3o de chips de RF<\/strong><\/strong><\/h5>\n\n\n\n

Esferas de liga\u00e7\u00e3o e fios de liga\u00e7\u00e3o em Fichas RF<\/strong> s\u00e3o frequentemente pequenos e t\u00eam formas diferentes, o que dificulta a sua dete\u00e7\u00e3o exacta atrav\u00e9s dos m\u00e9todos tradicionais. Esta carater\u00edstica requer um modelo de dete\u00e7\u00e3o mais sofisticado que possa lidar com tamanhos e formas variadas, especialmente em ambientes de produ\u00e7\u00e3o onde a velocidade e a precis\u00e3o s\u00e3o cr\u00edticas.<\/p>\n\n\n\n

Principais melhorias no modelo R-CNN da m\u00e1scara para dete\u00e7\u00e3o de chips de RF<\/strong><\/strong><\/h5>\n\n\n\n

No presente estudo, o Estrutura da rede R-CNN de m\u00e1scara<\/strong> foi melhorado de duas formas principais para melhorar o seu desempenho na dete\u00e7\u00e3o de esferas de liga\u00e7\u00e3o e fios de liga\u00e7\u00e3o em Fichas RF<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Otimiza\u00e7\u00e3o do mecanismo de gera\u00e7\u00e3o da caixa pr\u00e9via:<\/strong>
As camadas da rede piramidal de carater\u00edsticas (FPN) da m\u00e1scara R-CNN original P2, P5 e P6<\/strong> tinha um n\u00famero excessivo de caixas anteriores. Isto foi optimizado reduzindo o n\u00famero de caixas anteriores de 260.000 a 190.000<\/strong>, aumentando significativamente a efici\u00eancia de infer\u00eancia do modelo sem sacrificar a exatid\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Aumento inovador de dados atrav\u00e9s da dete\u00e7\u00e3o de colis\u00f5es:<\/strong>
Para resolver a quest\u00e3o dos dados de forma\u00e7\u00e3o limitados, o estudo introduziu um estrat\u00e9gia de aumento de dados<\/strong> com base em dete\u00e7\u00e3o de colis\u00f5es<\/strong>. Esta estrat\u00e9gia transforma aleatoriamente as esferas de liga\u00e7\u00e3o e os fios de liga\u00e7\u00e3o e coloca-os em RFchip<\/strong> antecedentes. Este m\u00e9todo expandiu efetivamente o conjunto de dados de treino, reduzindo os custos de anota\u00e7\u00e3o e melhorando a robustez do modelo.<\/p>\n\n\n\n

Resultados experimentais e desempenho<\/strong><\/strong><\/h5>\n\n\n\n

O modelo foi treinado com RFchip<\/strong> dados de imagem recolhidos diretamente das linhas de produ\u00e7\u00e3o, que inclu\u00edam uma variedade de formas de esferas e fios de liga\u00e7\u00e3o e tipos de fundo. Os resultados mostraram que a m\u00e1scara melhorada R-CNN<\/strong> modelo alcan\u00e7ou um precis\u00e3o m\u00e9dia m\u00e9dia (mAP) de 85,23%<\/strong> e um intersec\u00e7\u00e3o m\u00e9dia sobre a uni\u00e3o (IoU) de 71,27%<\/strong> para RFchip<\/strong> tarefas de segmenta\u00e7\u00e3o da esfera de liga\u00e7\u00e3o e do fio de liga\u00e7\u00e3o. O tempo de infer\u00eancia por RFchip<\/strong> imagem era apenas 1.168 segundos<\/strong>, superando significativamente os m\u00e9todos tradicionais, tais como UNet<\/strong> e FCN<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Nomeadamente, o modelo foi excelente na segmenta\u00e7\u00e3o das esferas de liga\u00e7\u00e3o do primeiro e segundo pontos de liga\u00e7\u00e3o de Fichas RF<\/strong>, com uma precis\u00e3o m\u00e9dia (AP) de mais de 87%<\/strong>. Este facto demonstrou a superioridade do modelo na identifica\u00e7\u00e3o das intrincadas microestruturas de Fichas RF<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Aplica\u00e7\u00e3o no mundo real e trabalho futuro<\/strong><\/strong><\/h5>\n\n\n\n

Atualmente, este m\u00e9todo de reconhecimento foi implementado e testado em linhas de produ\u00e7\u00e3o para Fichas RF<\/strong>. Este m\u00e9todo provou ser eficaz e pr\u00e1tico em ambientes industriais reais. O m\u00e9todo mostra um forte potencial para enfrentar os desafios do mundo real em RFchip<\/strong> fabrico, especialmente no contexto da inspe\u00e7\u00e3o a alta velocidade.<\/p>\n\n\n\n

O trabalho futuro centrar-se-\u00e1 na otimiza\u00e7\u00e3o do desempenho da segmenta\u00e7\u00e3o para fios de liga\u00e7\u00e3o maiores em Fichas RF<\/strong>, refor\u00e7ando ainda mais a aplicabilidade do m\u00e9todo em tarefas de dete\u00e7\u00e3o complexas no \u00e2mbito da RFchip<\/strong> processo de fabrico.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

RFchips, as core components of modern communication systems, play a critical role in determining the reliability and stability of circuit connections. The quality of the bond wire and bond ball in RFchips directly affects the performance of the entire system. Traditional automatic optical inspection methods have shown limitations in the identification of bond balls and bond […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1360,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[30,31],"tags":[36],"class_list":["post-1373","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry-insights","category-blog","tag-yvette-wu"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1373","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1373"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1373\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1374,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1373\/revisions\/1374"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1360"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1373"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1373"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1373"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}