客戶背景

• 晶圓代工半導體廠
  
   
  

客戶需求

• 人工識別限制：人工分類晶圓缺陷需長期訓練，每天可處理約2,000張圖片，正確率約80%，無法大幅提升。

• 模型開發挑戰：內部資料科學家初期模型僅達50%準確率（約12類分類），開發週期長達1~6個月，缺乏有效精準率提升方法。

• 資料管理問題：大量影像資料無法批量前處理，缺乏有效管理與版本控制，造成資料管理負擔重。

解決方案

• 提供IDI+的影像前處理（image pre-processing）功能，強化影像feature，增加訓練準確率。

• 提供IDI+資料增強（data augamentation）功能，增加訓練資料密度，提升深度學習模型表現。

• 建置VGG16、VGG19深度學習經典模型，增強複雜背景影像的分類能力。

• 利用IDI+平台進行資料集管理與模型訓練，縮短每次訓練週期，加速模型收斂。

NTT DATA 導入效益

• 大幅降低人工作業量80~90%，每小時可分類超過20,000張晶圓圖片，分類準確率提升至85%以上。

• 影像前處理功能友善操作，無需程式撰寫，快速提升模型設計效率與分類準確率；專案啟動不到一週，即達到70%以上準確率。

• 平台全面管理所有訓練資料集與影像，實施版本控制，徹底解決資料管理與追蹤問題。

• 提升半導體製造過程精準化，減少人工誤差，支持高效能晶圓生產流程管理。