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AOI机器视觉行业先行者
2026-05-31
药瓶外观缺陷检测主要采用机器视觉+深度学习技术，替代传统人工目检，解决效率低、主观性强、易疲劳等问题。现代检测系统可实现每分钟400-1000个药瓶的高速在线检测，识别准确率达99%以上。
2026-05-31
输液瓶标签缺陷机器视觉检测系统是制药行业GMP（药品生产质量管理规范）合规的关键质量控制环节，用于替代传统人工灯检，实现100%全检、零缺陷出厂目标。该系统能够在高速生产线上（可达400-700瓶/分钟）实时检测标签的各类缺陷。
2026-05-24
液体药品瓶口缺陷机器视觉检测系统是制药行业关键的质量控制设备，主要用于检测玻璃瓶、塑料瓶等容器在灌装后的瓶口完整性，防止玻璃碎屑、密封不良等缺陷导致药液污染或泄漏。该系统通常安装在灌装工序后，通过高速成像和AI算法实现100%在线检测。
2026-05-24
液体药品瓶口缺陷检测是制药和包装行业的关键质量控制环节。由于瓶口缺陷（如裂纹、破损）可能导致漏液、污染甚至玻璃碎屑混入药品，传统人工检测已难以满足高速产线的精度和效率要求。
2026-05-24
输液瓶标签有成熟的机器视觉检测系统，且已在制药行业广泛应用。这类系统主要用于检测标签的有无、位置、印刷质量、字符识别及合规性验证等
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。
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。
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。
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。
2026-05-03
晶圆刻蚀残留检测是半导体制造良率控制的关键环节。由于刻蚀残留缺陷（如未刻透的氧化层、金属残留、聚合物残留）尺寸极小（纳米至微米级），且背景纹理复杂，传统的基于规则或简单模板匹配的机器视觉系统往往难以胜任。
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