据台湾半导体后端服务提供商技术开发总监KH Wan表示，经过九个月的努力，Siliconware Precision Industries（SPIL）已经通过应用AI来检测包装线上的缺陷，取得了令人满意的结果。
在最近在台北召开的Nvidia举办的人工智能战略峰会上，Wan表示AOI（自动光学检测）系统难以判断可能影响晶圆质量的“真正缺陷”，因为AOI发现的每100个缺陷中只有一个证明一个真实的。
Wan表示，为了提高AOI效率并减少人工复核，SPIL于2018年下半年开始实施包含AI使用的ADC（自动缺陷分类）项目，与AOI设备供应商和ADC系统开发商合作在Nvidia的支持下评估和构建深度学习模式。
Wan透露，SPIL在人工智能的帮助下显着改善了缺陷检测性能，并希望完全放弃对包装线的手动复查。
SPIL预计到2019年第三季度末将制定100种培训AI模式，并将这些模式纳入公司的三个后端工厂，Wan说，并补充说他的公司还希望利用AI来帮助将缺陷分类到检测之外。
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