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半导体视觉检测

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  • 本装备对晶圆以及显示面板部分制程(如晶圆切片、研磨、减薄、划片等)之后的厚度丈量等。。。。。。 。�？？？？？？赏讲馐猿鲋柿献约旱� TTV/BOW/WRAP/SORI等参数误差。。。。。。 。。
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  • 晶圆划裂AOI检查机主要用于晶圆裂片机加工后，，，，，，用于检测Disco环上芯粒的漏划、离焦、未划开、双晶等较显着的划裂缺陷，，，，，，通过视觉缺陷检测，，，，，，检出有无包括以上缺陷即可，，，，，，即区分出良品和不良品，，，，，，镌汰人工，，，，，，提升检测效率。。。。。。 。。
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  • 固晶焊线AOI检查机，，，，，，又称引线键合AOI检查机，，，，，，主要应用于半导体封测领域中的固晶Die Bonding和焊线Wire Bonding后的缺陷举行高效的AOI检测，，，，，，具有高速率、高精度及高检查笼罩率等特点。。。。。。 。。具有完全自主知识产权的光学系统模组和焦点检测算法，，，，，，以及AI深度学习算法，，，，，，适用于检测固晶和焊线制程中泛起的晶粒外貌、焊点、焊线以及框架外貌多种缺陷。。。。。。 。。
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  • 半导体晶圆制备中位错缺陷的形状和漫衍情形对电子元器件的性能有较大影响，，，，，，由于掺杂质料、制备工艺的差别，，，，，，位错漫衍也差别。。。。。。 。。本装备用于检查晶圆位错形态和漫衍，，，，，，为晶圆质料研究、刷新制备工艺提供数据支持。。。。。。 。。 适用于2吋、3吋、4吋和6吋砷化镓衬底。。。。。。 。。
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  • 触摸屏网面AVI/AOI检测--Web Inspection System 网面检测系统 塑料网面检测系统提供可靠的缺陷检测，，，，，，准确的缺陷识别和高质量的可视化图片，，，，，，是一个开放的可拓展平台。。。。。。 。。    
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  • Micro-LED检测中的痛点： Micro-LED是将古板LED结构细小化而来，，，，，，其像素尺寸一样平常不凌驾50μm，，，，，，每一个像素都能自力定位和单独发光，，，，，，每个晶圆片的Micro-LED晶粒（芯片）高达上万万颗。。。。。。 。。在制备Micro-LED的历程中，，，，，，为包管Micro-LED器件的良率，，，，，，需要举行巨量转移流程前对其举行检测。。。。。。 。。古板检测多使用测试针直接接触举行测试，，，，，，但古板探针检测时间长，，，，，，且需要直接接触，，，，，，在探针移动历程中会不可阻止地对Micro-LED的外观造成物理性损坏。。。。。。 。。因此，，，，，，刷新现有的检测手艺关于降低Micro-LED的整机本钱，，，，，，推进Micro-LED显示工业化历程来说是必不可少的。。。。。。 。。   本装备优点：可快速对Micro-LED芯片举行无接触巨量视觉检测，，，，，，判断良品与不良品，，，，，，并输出Mapping，，，，，，供下游分拣机分拣使用。。。。。。 。。阻止了古板LED芯片检测历程中，，，，，，探针对Micro-LED芯片造成的机械性损坏，，，，，，大大提高了检测芯片使用可靠性。。。。。。 。。 装备应用场景：Micro-LED或MiniLED晶圆厂商或者封测厂商   机台焦点部件   焦点部件1：Micro-LED芯片巨量检测的特殊探针 接纳Micro-LED芯片巨量检测的特殊探针，，，，，，该特殊探针焦点组件为探针头�？？？？？？橐约爸徒鹗羟惶迥？？？？？？�。。。。。。 。。将待测Micro-LED芯片阵列安排于导电层上，，，，，，特殊探针竖置于待测Micro-LED芯片阵列上方，，，，，，且特殊探针与Micro-LED芯片阵列无接触，，，，，，通过供电�？？？？？？樵谔厥馓秸胗氲嫉绮阒涫┘咏涣鞲哐沟�，，，，，，使晶圆上的200个左右的Micro-LED芯片爆发电致发光征象，，，，，，能大大提高检测效率。。。。。。 。。别的，，，，，，无接触可以阻止古板针测造成的物理损伤。。。。。。 。。   焦点部件2：AOI自动光学检测 通过专业的光学成像机构对检测区域上批量的Micro-LED芯片举行成像，，，，，，然后在用视觉检测算法准确地对芯片的亮度参数和外貌外观缺陷举行检测，，，，，，接纳无接触的方法实现对Micro-LED巨量检测，，，，，，判断良品与不良品，，，，，，并输出检测效果和Mapping图，，，，，，为下游分拣机分拣提供依据。。。。。。 。。  
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  •   晶圆校准器（Pre-Aligner）是一款专为半导体制造及检测装备设计的高精度预定位装置，，，，，，适用于 4-12英寸（100~300mm）晶圆 的中心校准及平边（Flat）/缺口（Notch）定位，，，，，，知足晶圆传送与搬运的高精度需求。。。。。。 。。    
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  • 一、FPC 行业检测挑战与 AI 视觉解决计划 柔性印刷电路板（FPC）作为电子产品小型化、轻量化的焦点组件，，，，，，其制造检测环节面临多重难题，，，，，，古板检测方法痛点显著，，，，，，AI 视觉手艺则实现了突破性解决。。。。。。 。。 （一）古板检测痛点         1.    人工目检效率低：仅约 2-3 片 / 分钟，，，，，，且漏检率高达 15%-20%；；；；；；；         2.    二维 AOI 局限性：无法识别笼罩膜起皱、胶层不匀称等三维缺陷；；；；；；；         3.    细小缺陷难检测：对 < 20μm 的线路缺陷识别能力缺乏；；；；；；；         4.    基材形变影响大：柔性基材易形变，，，，，，导致误判率偏高；；；；；；； （二）AI 视觉突破性解决计划 针对古板检测痛点，，，，，，AI 视觉手艺从精度、顺应性、效率等多维度提出立异解决计划，，，，，，重塑 FPC 检测标准。。。。。。 。。  
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