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AOI机器视觉行业先行者
2026-09-29
晶圆ID机器视觉读取系统是半导体制造中用于追溯和过程控制的关键自动化设备。由于晶圆材质反光、字符背景复杂（如氧化膜、金属镀层）以及激光打标深度不一，读取系统通常需要结合光学成像技术、深度学习算法与机械运动控制。
2026-09-29
晶圆定位与定向是半导体制造中精度要求极高的环节。机器视觉系统在此不仅要识别晶圆是否存在，更要实现微米级甚至亚微米级的对位，以确保光刻、检测、切割等工艺的精准执行。
2026-09-29
晶圆放置到位检测是半导体制造中确保工艺良率和设备安全的关键工序。现代机器视觉系统已从传统的2D轮廓检测，发展到融合红外穿透成像、3D激光测量和AI算法的综合解决方案，能精准识别晶圆是否存在位置偏移、叠片、倾斜及槽位错误等问题。
2026-09-20
在半导体制造中，化学机械抛光（CMP）后的刻蚀结构（如大马士革工艺中的沟槽、通孔或FinFET的鳍片）深度测量，是工艺控制（APC）的关键环节。
针对“晶圆CMP后刻蚀结构深度”的机器视觉测量系统，通常需要突破传统二维成像的限制，转向高精度三维光学测量与先进图像处理算法的结合。
2026-09-20
晶圆经过化学机械抛光后，侧壁角度（Sidewall Angle）的精确测量是保证后续光刻、刻蚀工艺良率的关键。与传统的破坏性扫描电子显微镜抽检不同，基于机器视觉的在线测量系统，核心在于解决“如何用光学方法看清并测准一个倾斜、微小的立面”。其关键在于倾斜照明与成像，并结合高速图像处理来恢复真实的几何尺寸。
2026-09-20
后凸块高度测量是半导体先进封装工艺中的关键质量控制环节。机器视觉测量系统主要用于检测凸块（Bump）的高度、共面性（Coplanarity）以及缺陷，确保倒装芯片（Flip Chip）等封装工艺的可靠性。
2026-09-13
芯片塑封异形结构的点胶质量检测，传统2D视觉和固定扫描方案常因曲面反光、路径复杂而力不从心。当前的主流技术路线已转向3D视觉引导+AI路径规划，通过动态姿态调整从源头解决阴影和数据缺失问题。
2026-09-13
芯片塑封前的金线保护点胶（或称为包封胶、FOW）是防止金线被冲弯、确保电气绝缘的关键工序，但因金线本身极细、反光且带有弧度，传统2D检测很难胜任。
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。
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。
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