傳統上，搭配基於規則的視覺統使用自動光學檢測 (AOI) 系統無法運作良好。透過深度學習檢測疑似不良 (NG) 的情況，可強化檢測流程的可靠性。AOI 機器會使用 Cognex Deep Learning 工具，挑出疑似 NG 的情況並將圖像提供給系統。缺陷探測工具可動態擷取目標檢測區，而分類工具可將不同的缺陷分類，區分有缺陷與可接受的引線接合。將缺陷分類，不僅有助於發現流程中的問題，避免在生產線下游進行所費不貲的重工，同時還可成功識別微米級的缺陷，改善 IC 晶片成品率與壽命表現。