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微电子技术的飞跃发展,使得各种半导体芯片的集成度越来越高,同时芯片的体积趋向于小型化及微型化,这些都对芯片的检测提出了较高的要求。
晶圆是常用的半导体材料,按其直径分为4英寸、5英寸、6英寸、8英寸等规格,工艺水平不同,晶圆可能会在生产阶段出现三种缺陷:冗余物、晶体缺陷和机械损伤,由于电子产品自身的精密性要求,极有必要对晶圆进行100%可靠的检查,及时有效的将不良产品剔除,保证最终的产品质量。
在晶圆处理环节中,硅片检测可以通过康耐德机器视觉系统检测:
表面颗粒/划伤/DIE丢失/破裂/崩边/关键尺寸检测等缺陷,采用前沿的AI目标检测算法,实现全自动检测缺陷并分类标记,检测缺陷的精度可达1微米,兼容性强,适应不同尺寸的晶圆。
通过借助康耐德高精密的机器视觉检测技术来识别晶圆的外观的不良和缺陷,将检测信息反馈至生产环节优化生产工艺,节省企业生产成本,实现良率提升、质量提高,成本控制直接提升了半导体制造厂商的市场竞争能力
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机器视觉技术在IC芯片检测中可以应用于多个方面
随着新能源行业的快速发展,锂电池作为核心组件,其生产质量受到了前所未有的关注。在锂电极片的生产过程中,机器视觉系统以其高精度、高效率的特点,成为了保障锂电极片质量的关键工具。那么康耐德机器视觉系统在锂电极片生产中可以检测哪些关键指标?
机器视觉技术为工业发展带来了革命性的变化,它通过模拟人眼的功能,使得机器能够自动接收和处理图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动。以下是机器视觉为工业发展带来的几个主要影响:
在高精密加工过程中,机器视觉技术主要扮演了检测与控制的双重角色。一方面,通过高精度的图像捕捉和处理,机器视觉技术能够实现对加工工件的微米甚至纳米级检测。一方面,通过高精度的图像捕捉和处理,机器视觉技术能够实现对加工工件的微米甚至纳米级检测。
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