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晶圆视觉检测是半导体制造过程中的关键环节,它能够确保晶圆的良品率和生产效率。目前,机器视觉算法结合晶圆缺陷检测方法因其普适性强、速度快而广泛应用于工业检测中。
康耐德视觉检测系统可以高效识别晶圆表面缺陷并分类、标记,辅助晶片分拣。能够通过视觉对位系统、视觉定位、视觉检测等技术,提供了高精度的视觉检测解决方案。
康耐德晶圆表面缺陷检测系统主要检测晶圆外观的损伤、毛刺等缺陷,具体应用有:
表面破损
检测晶圆表面破损进行识别,计算破损面积及定位
2.晶圆序列码读取
检测晶元边缘的序列码,抓取序列码的清晰轮廓并且能够识别
康耐德智能针对晶圆表面缺陷的视觉检测研究也在不断深入,使用灰度模板匹配算法提取晶圆上的晶粒图像,以及基于深度学习模型对晶圆上复杂的划痕、污染缺陷进行目标检测。
通过深度学习算法不断优化识别效果,结合工业相机、机械手臂、自动化产线等设备,为客户提供多相机成像解决方案,可以应用于半导体封测设备、半导体晶圆贴片机和键合设备中。这些技术的应用,不仅提高了晶圆检测的精度,也推动了半导体制造技术的发展。
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。
在现代自动化流水线生产中,机器视觉系统正发挥着越来越重要的作用,特别是在零件正反面识别与定位方面。这一技术的应用,不仅极大地提高了生产效率,还确保了产品质量的稳定性。
基于机器视觉的表面缺陷检测系统虽然已经在多个领域取得了显著成果,但仍面临一系列问题和难点,尤其是在线检测环境中。
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