在半导体行业，TEC组件（热电制冷组件）广泛应用于高端电子设备的温控系统，其质量直接影响到设备的性能和稳定性。然而，TEC组件的生产过程中常见微小瑕疵，如粒子破损、异物、少锡等，可能导致热效能不稳定或损坏设备。

传统的人工检测方法效率低、容易漏检，且难以识别细微缺陷。随着市场对质量要求的提高，如何快速、准确地检测TEC组件的外观缺陷，成为企业面临的主要挑战。

02 解决方案实施步骤

• 数据收集与标注

首先收集 TEC 组件的外观图像数据，涵盖各种正常与包含粒子破损、少锡、异物等缺陷的样本。
接着利用我们的森赛睿视觉AI云服务平台对样本进行标注，该平台具有便捷直观的操作界面和步骤引导，零基础用户也能快速上手使用。
例如，对于粒子破损和异物的标注，可通过精确勾勒裂纹轮廓与破损区域边界来完成，确保标注的准确性，为后续模型训练提供高质量的数据基础。

<利用视觉AI云平台对破损缺陷进行标注>

<利用视觉AI云平台对异物缺陷进行标注>

针对位置固定且形状规则的少锡缺陷类型，可通过目标定位工具进行区域框选。

• 模型训练与生成

基于先进的深度学习算法框架，在我们的模型训练平台中导入已标注数据。平台自动提取数据中的关键特征，进而训练出适用于 TEC 组件外观检测的模型，整个过程无需企业编写复杂代码或进行繁琐的算法调优操作。

平台配有模型测试模块，可不断验证模型的精度与准确性，确保模型优化至可用范围，以适应不同型号、批次 TEC 组件的外观变化，保障高精度的检测结果。