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.

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.