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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。
芯片BGA封装底部填充胶质量视觉检测系统
2026-05-17
BGA(Ball Grid Array,球栅阵列)封装底部填充胶(Underfill)质量视觉检测系统是半导体封装工艺中的关键质量控制环节。底部填充胶用于填充芯片与基板之间的间隙,增强焊点抗疲劳性能,补偿芯片与基板间的热膨胀系数(CTE)不匹配问题。由于BGA焊点隐藏在封装体下方,传统光学检测无法直接观察,必须依靠先进的视觉检测技术。
芯片封装引线框架四面封胶视觉检测系统
2026-05-17
四面封胶后的视觉检测是引线框架封装产线的关键质检环节,主要用于检测溢胶、气泡、缺胶、异物以及键合线损伤等问题。目前的系统方案通常采用2D+3D光学检测与深度学习算法相结合的方式,以实现高精度、高通量的自动化检测。
晶圆缺失图案机器视觉检测系统
2026-05-10
晶圆缺失图案(即图案化晶圆)的机器视觉检测,是半导体制造中确保良率的核心环节。它利用光学、图像处理和AI技术,在纳米级尺度上识别晶圆表面的各种图案缺陷。
晶圆金属线短路机器视觉检测系统
2026-05-10
晶圆金属线(互连线)的短路检测,是半导体制造中良率控制的关键环节。随着制程工艺向纳米级(7nm、5nm甚至更先进)发展,金属线宽度仅为几十纳米,间距极小,传统的自动光学检测面临巨大挑战。
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