製品概要

「AI ADC System」は、データ・モデル・導入・運用までを一貫して支える外観検査向けAIプラットフォームです。AOIが出力したNG画像を自動で判定し、既知の欠陥カテゴリに分類するとともに、AOIが過検出（オーバーキル）した良品を再判定して救済し、目視再判定の工数と誤判定による損失を削減します。Label Tool（アノテーション）、VIDL（学習）、Defect AI（推論）の3つの標準ツールに、ラインの要件に応じたOffline Review APP（カスタマイズ）を組み合わせ、「アノテーション → 学習 → 推論 → 再判定フィードバック」のサイクルを構築。モデルは現場とともに継続的に進化します。

コア機能

• 自動欠陥分類｜目視再判定の代替：AOIが出力したNG画像を自動で判定し、Stain・Particle・Epi triangleなどの既知欠陥をリアルタイムに分類します。判定できない場合はUndefine／Not foundとして担当者の確認に回すため、再判定の工数と負担を大幅に削減できます。
• オーバーキル救済｜歩留まりの回復：AOIが誤ってNGと判定した過検出画像を再判定し、良品として救済します。既存のAOI設備を入れ替えることなく、廃棄・手直しコストを削減し、実質的な歩留まりを向上させます。
• Label Tool｜データ準備・アノテーション基盤：アノテーション案件の作成、担当者への割り当て、進捗管理に対応し、ポリゴン、バウンディングボックス、キャプションなどの手法を提供します。学習にそのまま利用できる形式で統一出力し、データ準備工程を標準化します。
• VIDL｜ノーコードAI学習ツール：プログラムを書かずにモデル学習を実行できます。分類、セグメンテーション、物体検出、異常検知など多様な画像応用に対応し、モデル評価機能を標準搭載。学習結果と精度を素早く検証できます。
• Defect AI｜ノーコードで導入できる推論環境：個別開発ではなく設定によって、学習済みモデルをラインの推論環境へ迅速に展開します。バッチ評価（Batch Evaluation）に対応し、本番適用前の検証やモデルバージョンの比較が容易です。
• Offline Review APP｜オフライン再判定と欠陥分析（カスタマイズ）：欠陥リスト、欠陥画像の表示、欠陥情報、ウェハマップ上へのマッピング表示を提供します。欠陥種別・欠陥サイズ別の統計分析にも対応し、技術判断と工程改善の意思決定を支援します。
• 人によるフィードバックループ｜モデルの継続的な進化：担当者による再判定・再アノテーションの結果はデータベースへ書き戻され、次の学習に反映されます。新たな欠陥傾向や工程変化に合わせてモデルを継続的に最適化する、エンドツーエンドのAI基盤です。
• 導入実績｜複数工程での実証：LEDダイの欠陥分類（DIRTY／CRACK／SCRATCH）、LEDダイのオーバーキル救済、フリップチップバンピング検査、ベアウェハ検査、チップパッケージ検査、PDチップ検査、金属部品の分類など、幅広い工程で採用されています。