検査前の清掃とシリコン・ウェーフの分類の間には,フラワー・バスケット試験が設置されます. 欠陥のあるシリコン・ウェーフを除去することで,シリコン・ウェーフの分類の停滞時間を減らす可能性が減り,全体的な生産能力が向上します.
共有するプロジェクト背景:
プロジェクト要件:
機械内の破裂したシリコンを手動で除去する必要があるため,時間がかかり,生産能力に直接影響します. 顧客は,破裂したシリコンウエファーを分類機の外に取り出し,複数のグループのための放出スペースを予約する必要があります 花のバスケット,労働者が複数のラインを考慮し,大量の人事投資を避けながら生産
技術要求:
容器内のシリコンウエファーは, 丸ごとテストされ, 花のバスケット内のシリコンウエファーは, 沢山のパーツ, わずかなパーツ, 厚いパーツ, 破片, 歯が間違っているのか, 検出されます. 生産性を向上させるために, 欠陥のある製品が選択されます.
解決方法の建築
この計画は500万個の小型アリアアレイカメラとVMアルゴリズム開発プラットフォームを使用して 花のバスケットのシリコンウェッファーを検出します
(1) プロセスアイデア:
(2) 選択アイデア:検出対象は花のバスケットのシリコン・ウェーファーです. 特徴の安定性を維持し,過剰なインシデンス・アングルによる高さ差の検出を逃すのを避けるために,画像の視野を覆うために4穴の表面光を選択し,カメラのインシデンス・アングルが
(3) デバッグアイデア: 照射画像を調整し,各カメラの画像グレーレベルにあるシリコンウエファーがほぼ統一されるように,シリコンウエファのエッジと背景の1〜2ピクセル移行ゾーンの画像品質を確保し,センサーの位置を調整し,電源と確認します.
3) プログラムの利点
1. 画像品質:均質な明るさ,ストレッチ変形なし,エッジ移行ゾーンが透明です.
産業用コンピュータ 1 ストレージ 8,ダブルコンベアベルト検出と安定性 2秒かかります.
誤差率 < 1%,誤差検出率 < 1%
4. 顧客価値: 割れたシリコン・ウエフルの取り出しは,ソート機の外で実施され,複数のグループにある花のバスケットの配置空間が確保され,作業員が複数のラインを考慮し,生産性を向上させ,大量の人材投資を避けることができます.