Стартап из Зеленограда представил ИИ систему контроля чипов с высокой точностью

Контроль качества AVIS Россия Стартап из Зеленограда представил ИИ систему контроля чипов с точностью 96 Система автоматически выявляет дефекты кристаллов после разделения пластин точность ее работы превосходит традиционный визуальный контроль Разработка стала результатом совместной работы студенческого стартапа ИИ Тех и Зеленоградского нанотехнологического центра АО ЗНТЦ входит в ГК Роснано Проект поддержала Стартап студия МИЭТ в рамках федерального инициативы Платформа университетского технологического предпринимательства Минобрнауки России с привлечением государственного финансирования через Фонд инфраструктурных и образовательных программ Программная часть комплекса построена на алгоритмах компьютерного зрения с использованием библиотек OpenCV и PyTorch Архитектура включает нейросеть обученную на обширной базе изображений дефектов Решение задает новые стандарты качества в отечественной микроэлектронике Инвестиции в стартап на первом раунде составили 500 тысяч рублей однако для развития сейчас важна не столько финансирование сколько поддержка отраслевых партнеров Привлечение ведущих российских предприятий позволит не просто масштабировать проект а существенно повысить конкурентоспособность отечественных производителей комментирует Полина Корнейчук генеральный директор Стартап студии МИЭТ Устройство представляет собой готовый к внедрению комплекс включающий микроскоп высокого разрешения моторизированный столик сервер для обработки данных и специализированное ПО Его ключевое преимущество универсальность и быстрая интеграция в существующие производственные линии без их модификации в течение 2 дней Применение нейросетевых алгоритмов позволяет исключить субъективность и человеческий фактор свойственные традиционным методам контроля Благодаря этой технологии мы смогли достичь точности в 96 показателя недостижимого при визуальном контроле Система детектирует микротрещины царапины геометрические искажения и другие критические несоответствия отмечает Дмитрий Калбазов начальник центра разработки технологического оборудования Зеленоградского нанотехнологического центра Прототип уже прошел испытания на производственной линии АО ЗНТЦ Команда стартапа ведет переговоры о партнерстве с компанией Д Микро для интеграции системы в электронные микроскопы этой компании Дальнейшая разработка будет сосредоточена на полной автоматизации сканирования подложки и внедрении механизма дообучения нейросети непосредственно на производстве RUSmicro

Стартап из Зеленограда представил ИИ систему контроля чипов с точностью 96 В Зеленограде разработано отечественное решение для автоматического контроля качества микросхем на базе искусственного интеллекта Система с точностью до 96 выявляет дефекты кристаллов после резки пластин превосходя по точности традиционный визуальный контроль Разработка стала результатом совместной работы студенческого стартапа ИИ Тех и Зеленоградского нанотехнологического центра АО ЗНТЦ входит в ГК Роснано Проект поддержала Стартап студия МИЭТ в рамках федерального инициативы Платформа университетского технологического предпринимательства Минобрнауки России с привлечением государственного финансирования через Фонд инфраструктурных и образовательных программ Программная часть комплекса построена на алгоритмах компьютерного зрения с использованием библиотек OpenCV и PyTorch Архитектура включает нейросеть обученную на обширной базе изображений дефектов arpe ru szHnC

Студенческий стартап из Зеленограда разработал систему контроля чипов на основе ИИ Разработка компании ИИ Тех с точностью до 96 выявляет дефекты кристаллов после резки пластин с микросхемами Система превосходит обычный визуальный контроль по скорости и надежности и уже прошла испытания на производстве Поддержку компании оказала Стартап студия МИЭТ и Зеленоградский нанотехнологический центр Подробнее о разработке Комплекс сочетает микроскоп высокого разрешения моторизированный столик сервер и ПО на базе OpenCV и PyTorch Нейросеть обучена на базе изображений дефектов и способна распознавать царапины трещины и геометрические искажения Интеграция в производственную линию занимает до двух дней что позволяет внедрять решение без модификации оборудования Дальнейшие планы автоматизация сканирования и дообучение сети непосредственно на производстве По словам гендиректора Стартап студии МИЭТ Полины Корнейчук проект показывает что университетские инициативы могут создавать реальные индустриальные инструменты и укреплять отечественную микроэлектронику Сейчас разработчики ведут переговоры об интеграции своей системы в электронные микроскопы Чтобы масштабировать проект компании нужна поддержка сотрудничество с российскими предприятиями которые благодаря новому решению смогут повысить эффективность производства Аналогичные ИИ решения уже применяются в мировом производстве чипов Системы KLA Applied Materials и Onto Innovation обнаруживают дефекты на пластинах с точностью 97 99 работают в реальном производстве и стоят от сотен тысяч до миллионов долларов Они используют нейросети для классификации дефектов повышая выход годных чипов и снижая брак Таким образом зеленоградская разработка встраивается в глобальный тренд автоматизации контроля и в перспективе может стать импортозамещающим аналогом таких технологий zelenogradru