平台指标
每个数字，都带方法。
250–1000 mm
视场幅面
适配大幅面板材
1–3 μm
测量重复精度
±3σ，在客户样品上做 GR&R 校准
千万级
单视场目标数
高密度阵列 100% 全检
< 0.5 秒
拼接 + 检测单循环
吞吐随算力扩展
以下为典型值 — 重复精度、速度等指标随光学配置、视场大小与样品状态而变。每项指标都在您的样品上校准，并写入技术协议。
产品线
三条产品线，一个测量平台。
模型、软件平台、AI 算力与设备全部自研。选择产品方向，从一次样品验证开始。
PCB 微孔测量与检测
让每一个孔，都成为可追溯的测量数据。
大视场成像 + 大规模并行逐孔计算：孔径、圆度、孔位、同心度与毛刺/缺口判定，覆盖 5 千到 1 千万孔 — 并输出定位局部工艺漂移的整板孔质量地图。
晶圆切割后芯片缺陷检测
在坏芯片消耗封装成本之前，拦截它。
切割后工序的全晶圆检测：low-k 侧壁隐裂、崩边、缺口、毛刺与颗粒 — 输出位置、尺寸与类别的量化结果，拼接 + 检测单循环小于 0.5 秒。
半导体测试针检测与全生命周期管理
从「目视检查过」到「量化确认过」。
针高、共面度、位置偏移与表面状态逐针量化，覆盖测试座与细间距阵列 — 并提供维修前后对比与寿命趋势报告。
为什么全检 · 为什么映赛
抽检漏掉的，都会在下游加倍偿还。
高密度微孔、切割边缘与测试针阵列有共同特征：目标数量巨大、缺陷微小、状态渐变劣化。低覆盖率抽检与人工目检天然难以捕捉局部漂移。质量领域有一条 1–10–100 经验法则：缺陷在本工序修复成本为 1，流到下一工序为 10，流到客户手中为 100。
01
全链路自研，一个责任方闭环
模型、软件平台、AI 算力单元与标准设备全部自研 — 精度、速度与误报问题不会在供应商之间来回踢皮球。
02
大视场 × 高分辨率 × 高速度
高速微米级拼接 + 硬件加速算力，让 1000 mm 幅面与微米级测量并存，吞吐随算力扩展。
03
真假缺陷 AI 判别，结论可验证
用您的样品训练专用模型，区分真实缺陷与正常纹理、切割刀痕；过杀与漏检在双方共同确认的样本集上验收。
04
分阶段导入，风险可控
软件 → 软硬一体 → 标准设备三级交付形态，从样品验证起步，每一步都有明确交付物，不做一锤子买卖。
成本比例为行业通用经验法则；实际量级可结合客户工序成本共同估算。