10月28日，“新天工开物——科技成就发布会”科学仪器专场在北京国家科技传播中心举行。由我校软件学院于瑞云教授团队自主完成的“芯片陶瓷封装基板视觉检测技术”创新成果作为本次发布的三个科技成就之一参加本次发布会，并作为我国科学仪器领域自主创新成就，成功入选国家科技传播中心重大科技成果数字展品库。成就发布视频于10月31日15：00在国家科技传播中心、中国仪器仪表学会、中国网、央广网、抖音、新浪、网易等平台全网播出。
陶瓷封装基板是为芯片提供物理支撑和电气连接的核心部件，不仅能够承载、保护芯片，为芯片散热、供能，还是与其他电子器件连接的通道。受限于缺陷样本少、缺陷种类复杂，如何在尺寸、外观及形态变化多样的陶瓷封装基板上，快速、精准地检测到微米级甚至百纳米级的缺陷，对现有算法的精度、泛化性和通用性提出了巨大挑战。
研究团队采用高精度面阵相机与高倍率液态远心镜头构建光学成像系统，并自主研发了超分辨率和光照自适应等图像质量优化技术，开展数据集构建工作。经过近两年的努力，研究团队累积采集超14万个数据样本，成功构建CPS2D数据集，并于2025年8月成功入选国家数据局首批高质量数据集典型案例，是目前集成电路领域精度最高、数量最多的开源数据集，为AI算法创新提供了坚实的数据基础。
基于构建的数据集，研究团队打造了“青阙-工业产品表面缺陷检测大模型”和“玉瑕-缺陷样本生成大模型”。通过思维链、LPA层、模型蒸馏等设计思想进行“青阙大模型”研发，大幅提升了模型识别精度和泛化性，在多个工业场景识别精度超过90%，相较于主流视觉分割大模型，模型推理速度提升15倍以上。此外，研究团队基于文本信息驱动的跨模态融合机制和跨尺度视觉自回归架构研发了“玉瑕大模型”，在多个工业缺陷场景下取得优异的生成效果，相较于主流生成大模型，在同等推理算力条件下生成效率提升20倍，进一步激发“青阙大模型”的智能跃迁能力。研究团队“青阙”、“玉瑕”双剑合璧，打造了集成电路先进封装制造缺陷检测的“火眼金睛”，在1微米像素分辨率数据集的支撑下，模型检测精度达到9平方微米，可满足最先进芯片陶瓷封装基板工艺产线的检测需求。
基于“青阙大模型”和“玉瑕大模型”，研究团队自主研制了芯片陶瓷封装基板全系列关键工艺缺陷检测设备，包括流延、激光冲孔、填孔、印刷、成品等工艺，全面适配国内外主流AI计算框架和GPU计算单元，部分设备在成像精度、检测准确率、检测效率等主要技术指标达到国际先进水平，基于大模型技术的缺陷检测方法在多场景适应的泛化能力方面处于国际领先水平，成功跨越了从AI算法到产业应用的“最后一公里”。
中国工程院院士、机器人与智能系统全国重点实验室主任于海斌评价称：“芯片陶瓷封装基板视觉检测技术填补了国内陶瓷封装基板领域的行业空白。芯片陶瓷封装基板全系列关键工艺缺陷检测设备和智能制造系统的成功研制和应用部署，显著提高了芯片陶瓷封装基板制造的良品率和智能化水平，有效促进了我国集成电路先进封装产业的高质量发展。”
据悉，本期发布会被央广网、学习强国、中国财经、中国改革报、中国工业报、环球时报、环球网、国际在线、网易新闻、搜狐网、新浪财经等数十家知名媒体报道和推荐。
