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显示屏ITO面上IC表面缺陷检测是确保显示屏质量的重要环节,以下是一些常见的检测方法和技术:
1. 基于热成像的检测方法
这种方法通过给ITO电路通电使其发热,然后利用热成像技术拍摄发热的ITO电路,得到热成像图片。具体步骤如下:
通电发热:对ITO电路通电,使其发热。
热成像拍摄:对发热的ITO电路进行热成像,得到热成像图片。
图像处理:将热成像图片转换为灰度图片,进行二值化处理,提取图案边缘,生成ITO电路图片。
缺陷检测:将生成的ITO电路图片与设计图案进行比对,检测缺陷

2. 基于机器视觉的检测系统
这种方法利用机器视觉技术,通过高分辨率相机和多光源成像,结合图像处理算法实现缺陷检测。具体步骤如下:
成像方案:使用线扫描相机和多光源同时曝光合成图像,使表面缺陷与易误干扰项形成不同特征。
图像处理:采用Blob分析方法对明暗场图像进行分类处理,实现对划痕、气泡、划伤等表面缺陷的检测。
软件系统:康耐德智能利用C#实现具备友好的人机操作界面的检测软件系统
3. 高分辨率线阵CCD相机检测系统
这种方法采用高分辨率线阵CCD相机和中长焦镜头,通过分离相机与镜头及镜头倒置,获得较大的动态范围和较好的调制转换函数优化值。具体步骤如下:
高分辨率成像:使用高分辨率线阵CCD相机和中长焦镜头,获得较高的图像放大率与图像精度。
动态范围优化:通过分离相机与镜头及镜头倒置,获得较大的动态范围和较好的调制转换函数优化值。
运动精度提升:采用直线电机提高系统的运动精度与稳定度。
环境隔离:使用大理石底座减小周围环境振动对系统精度的影响
4. 液晶屏ITO线路AOI检查机
这种方法适用于液晶屏线路裸露区域ITO的缺陷检测,具有高精度和高效率的特点。具体性能指标如下:
检测范围:液晶屏尺寸1.8~40寸,最大1000 x 480mm,适用于异形屏检测。
检测区域:覆盖整个玻璃ITO线路,包括Fanout区域线路、CFOG-Pad区域线路等。
支持线路:直线、波浪线、拐角线路、交叉线、亮暗线等。
检测项目:线路划伤、微划伤、短路、断路、微断、异物(脏污)、腐蚀、毛刺等。
检测精度:最小可检测缺陷尺寸2um×2um。
漏检率:0 DPPM。
过检率:<5%,且平均误判图片<2张/片。
检测速度:7-12 Inch Panel
。
5. 基于喷涂溴化银的成像方法
这种方法通过在显示屏表面喷涂溴化银,利用反射光线的成像来检测缺陷。具体步骤如下:
光源调整:打开光源,调整分光镜的角度,使光线分为两束,分别照射在反光镜一和反光镜二上。
喷涂溴化银:在下显示屏和上显示屏表面均匀喷涂溴化银,溴化银遇强光照射会变色。
反光镜调整:调整反光镜一和反光镜二的角度,使光线反射到玻璃的上下表面边缘。
移动光源:移动光源,使光线从玻璃的一侧边缘慢慢照射到另一侧边缘,反射到上下显示屏上。
观测结果:如果玻璃表面有缺陷,显示屏上喷涂的溴化银部分会出现没有变色的间隙,从而直接观测到缺陷
这些方法各有优缺点,选择适合的检测方法可以有效提高显示屏ITO面上IC表面缺陷检测的效率和准确性。
芯片射频识别标签导电胶点胶视觉检测系统
2026-09-06
RFID标签中导电胶的点胶质量直接决定芯片与天线的连接可靠性——胶量过少导致导通不良,过多则引发溢胶短路。康耐德智能视觉检测系统正是解决这一工艺痛点的关键,目前成熟方案主要分为传统机器视觉和AI深度学习两条技术路线。
康耐德智能图像传感器围坝填充点胶视觉检测系统
2026-09-06
康耐德智能图像传感器围坝填充点胶视觉检测系统,是一个融合了精密机械控制、机器视觉定位、流体点胶工艺和在线质量检测的自动化综合系统。
康耐德智能芯片堆叠式封装点胶视觉检测系统
2026-08-30
芯片堆叠式封装(PoP, Package-on-Package)中的点胶工艺,对精度和一致性要求极高,康耐德智能视觉检测系统是实现其质量控制的关键。这套系统不仅负责引导点胶头进行精准作业,更要在点胶前后进行全面的缺陷检测与分析。
康耐德智能芯片粘接引线键合封装点胶视觉检测系统
2026-08-30
芯片粘接、引线键合与点胶是半导体封装的核心工序,其质量直接决定芯片的可靠性。康耐德智能视觉检测系统已形成2D/3D光学成像为硬件基础、传统算法与AI模型协同分析的技术架构,以应对高速、微米级精度的检测挑战。 一、三大核心工序的视觉检测要点 一个完整的封装检测系统需针对以下三个环节分别部署相应的检测模块: 1. 点胶质量检测 点胶用于芯片粘接、底部填充或封装密封,其缺陷(断胶、溢胶、气泡、尺寸偏差)直接影响粘接强度和电气可靠性。 检测重点:胶路连续性、胶宽/胶高尺寸、溢胶范围、气泡与杂质、透明胶体轮廓。 技术方案: 2D检测:使用多角度光源(明场+暗场)增强胶体与背景对比,检测断胶、偏胶;精度可达±0.05mm。 3D检测:针对透明胶或大弧度表面,采用同轴线共焦技术,可精确测量胶体高度(Z向分辨率可达0.2μm)并检测气泡,避免传统激光的阴影盲区。 AI应用:深度学习用于区分胶水与背景噪声,处理反光材质(如银浆)下的复杂纹理。 2. 芯片粘接(Die Attach)检测 此环节检查芯片放置的位置精度及固晶胶(Epoxy)的流动状态。 检测重点:芯片偏移/旋转、固晶胶出血或溢出(Epoxy Flow)、芯片表面划伤或裂纹。 技术方案: 高分辨率成像:采用1微米以下解析度的相机和远心镜头,消除透视变形,精准测量芯片边缘位置。 3D共面性检查:使用3D AOI检测芯片是否翘曲或共面性不良。 3. 引线键合(Wire Bonding)检测 引线键合通过金线、铜线或铝线连接芯片与引线框架。该环节极精密,易受工艺参数影响。 检测重点:第一/二焊点有无、焊点位置偏移、线弧形状(塌陷或线弯)、断线、金球尺寸。 技术方案: 2D几何定位:通过图像运算对比标准模板,检测焊点缺失(缺失率可控制在0.16%左右);计算金球与焊盘中心偏差判定偏移。 3D线弧测量:使用3D相机测量线弧高度,防止因线弧接触导致短路。 高速处理:对于每秒处理多个器件的设备,需搭配高性能图像采集卡确保无延迟数据传输。 三、视觉检测系统关键技术 1. 成像技术 高分辨率相机:搭配高倍率远心镜头,成像精度约3μm/pixel 多角度多色光源:专用光源设计,使不同缺陷在不同区域呈现不同颜色特征 3D成像技术:结构光、多角度投影捕获高度和形状数据,测量焊料体积
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