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World File Search System光学检查
与同时模具计量学的FOPLP自动化光学检查（AOI）
作为IC制造的最后一步，包装是封装芯片并提供最终表单I/O的互连的过程。对越来越高的I/O密度，缩小设备尺寸和较低成本的需求也适用于包装过程。为了实现这些目标，已经开发了各种技术，其中大多数是晶圆级包装（WLP）。与传统的包装过程不同，大多数I/O互连是在晶状体级别进行的，并使用重新分布层（RDL）进行。rdls是铜线和远处形成电气连接的层。取决于应用程序的市场，例如移动，内存或物联网（IoT），粉丝 - 外部晶圆级包装（FOWLP）提供了支持I/O密度要求和良好的RDL线/空间的最有希望的方法。此外，还开发了粉丝范围的面板级包装（FOPLP），以利用规模经济并优化底物利用率。在这项技术中，该过程中使用了矩形基板，而不是像晶圆那样的圆形底物。
电池模块和电池组的生产流程
生产过程 ● 自动从运输容器中取出交付的电池单元并放置在传送系统上（例如皮带/滚筒传送带）。 ● 扫描产品标签并根据性能数据进行分类（例如电池型号、零件编号（DMC）、电气和机械分类（如果适用））。 ● 来货检验以挑选出有缺陷/不合格的电池（例如通过光学检查，例如照相机或激光三角测量、电化学阻抗分析、电压测量、容量分析和其他测量）。 ● 根据电池性能规格对电池进行分类，确保所有模块均匀平衡（例如通过补偿偏差的电池容量） ● 根据交付条件，进行清洁（例如激光清洁、等离子处理、CO2 喷雪清洁）和表面活化，为随后涂抹粘合剂或绝缘箔做准备。
使用无监督的印刷电路板中的检测缺陷...
总之，有几种进行检查的方法。手动检测有很多缺点：它是主观的，乏味的和效率低下的，几乎无法量化。基于计算机视觉的自动光学检查（AOI）被广泛使用，根据[4]的AOI，AOI的主要方向是（a）参考方法（与模板进行比较），（b）非参考方法（在没有比较与模板中比较的构造元素）和（c）（c）杂交方法的杂种方法（c）构成了杂交方法。在[2]的稍后，将其他方法添加到包括机器学习在内的混合方法中。基于学习的模型，例如[5、6、7]，用于缺陷检测：例如，[5]的方法使用加速的鲁棒特征（冲浪），然后学习故障模式并计算概率和随机森林。通过使用加权核密度估计来估计特征的密度，从而给出了缺陷的定位。
2025电子设备整体解决方案展览会
■ 电子元件贴片机及相关设备与系统：电子元件贴片机（Mounter）、电子元件插入机（Inserter）、丝网印刷机、焊接设备（回流焊炉）、分配器 ■ 包装相关设备与系统：搬运系统、AGV、自动仓库、编带机及材料、散装供料器等供料器、自动装配机、激光打标机、清洗设备·清洁器 ■ 半导体包装机与系统：键合设备、倒装芯片包装系统、COB 系统 ■ 工业机器人：搬运机器人、装配机器人、运输机器人 ■ 检查/测试设备：自动光学检查设备、与半导体制造相关的检查/测量设备 ■ 包装设计系统：设计工具、生产优化软件、包装编程设备 ■ 包装设备包装材料 ■ 包装连接系统·焊接/连接材料 ■ 高频兼容设备、部件和材料 ■ 环境相关设备与材料
2023 年优秀论文
使用无人机和计算机视觉对 FAST 反射面进行自动光学检查 五百米口径球面射电望远镜 (FAST) 是世界上最大的单口径射电望远镜。其巨大的反射面实现了前所未有的灵敏度，但容易受到自然落下的物体造成的损坏，例如凹痕和孔洞。因此，及时准确地检测表面缺陷对于 FAST 的稳定运行至关重要。为了加速检查过程并提高其准确性，中国北京理工大学的李建安和徐廷发通过将深度学习技术与无人机技术相结合，迈出了实现 FAST 自动化检查的第一步。配备了深度探测器的专用插件操作，即交叉融合，多级特征逐点融合，以支持对各种规模和类型的缺陷的精确检测。基于人工智能的无人机自动化巡检具有时效性好、可靠性高、可达性强等特点，为FAST的长期运行提供了保障。
MIM电容器的降低缺陷和产量提高
关键字：制造产量，MMIC，MIM电容器，压力，摘要这项工作的目的是观察和分析MIM电容器结构中的应变相关效应，从而导致制造产量的降解。我们的结果表明，形成MIM结构的层之间的应变差会导致SIN X绝缘子层中应力诱导的缺陷。可以观察到这些缺陷，当MIM结构的面积 /电容增加时，它们成为一个显着的屈服限制。根据我们的技术，我们提出了一些过程和设计修改，以解决与压力相关的问题。测试了每种方法，并提出了产生的产量。ntroduction 用于金属构造仪（MIM）电容器的单片微波集成电路（MMIC）模具。 在高效放大器的现代设计中，MIM结构的数量和大小增加。 另一方面，据报道，集成的MIM电容器是导致2009年至2016年期间客户回报的失败机制的10个主要原因之一[1]。 因此，所有元素的累积产量，尤其是MIM电容器，应保持最高水平，以维持可靠的技术和低成本。 我们以前研究了电容器底部电极对MIM电容器产量的粗糙度的影响[2]。 此类缺陷是最明显的，并且相对容易通过光学检查检测。 可以使用适当的金属化技术和高级MIM层结构来减轻它们（例如，见图 [1]的5个）。用于金属构造仪（MIM）电容器的单片微波集成电路（MMIC）模具。在高效放大器的现代设计中，MIM结构的数量和大小增加。另一方面，据报道，集成的MIM电容器是导致2009年至2016年期间客户回报的失败机制的10个主要原因之一[1]。因此，所有元素的累积产量，尤其是MIM电容器，应保持最高水平，以维持可靠的技术和低成本。我们以前研究了电容器底部电极对MIM电容器产量的粗糙度的影响[2]。此类缺陷是最明显的，并且相对容易通过光学检查检测。可以使用适当的金属化技术和高级MIM层结构来减轻它们（例如，见图[1]的5个）。从我们的优化工作中，降低MIM电容器产量的原因如下：用于MIM结构的介电（SIN X）的材料特性和质量，底部电极的表面质量，由于夹层MIM结构而导致的热和/或机械应力相关问题。在这项工作中，我们提出了基于SIN X的MIMS的设计修改，以减少与热 /机械应力引起的绝缘体菌株相关的电容器故障。
氧化石墨烯作为观赏和遗产多洛斯酮的抗染色涂层的性能研究
对石记的持续性的关注深深地根深蒂固。但是，尽管在这个领域进行了尝试，但仍需要大量的效果来实现观赏石的保护。侵蚀剂，例如雨水，极端温度以及化学和生物制剂，威胁着我们的石材遗产，并逐渐磨损世界各地发现的建筑物，雕塑和其他古迹。石灰石和多洛酮在整个历史上都广泛使用，鉴于它们的易于提取和可行性。尽管如此，这些特性使它们特别容易受到上述侵蚀剂的影响，目前，主要解决方案是昂贵且耗时的恢复。鉴于有效和耐用的药物无法防止观赏和遗产石的恶化，并且由于氧化石墨烯（GO）最近在此任务上表现出了令人印象深刻的效果，因此这项工作将进一步探索GO作为Monumental Dolostone的保护性涂层的生存能力。为此，将GO通过没有佐剂的水分散剂喷洒在多洛酮表面上。根据热应力，光学检查（结构光3D扫描仪），比色法，渗滤液分析和电子显微镜评估涂料性能。主要结果表明，喷涂的覆盖在石材表面上会产生高度保护性和耐用的屏障，而不会改变其美学品质。
使用基于图像的机器学习方法在纺织行业中的缺陷检测：简短评论
摘要。传统上，用于检测感兴趣要素的计算机视觉解决方案（例如，缺陷）是基于严格的上下文敏感的实现，以解决包含一组明确条件的问题。另一方面，几种机器学习方法证明了它们的概括能力，不仅是为了不断地改善分类，而且还基于基本方面从新示例中学习：从算法设置中分离数据。有关向后传播的发现以及基于图形卡技术建立的进步，可以提高机器学习的进步，这是一个被称为深度学习的子领域的进步，由于人类通常由人类处理的地图和交易知识，它在许多工业领域都变得非常流行，并具有令人难以置信的可伸缩性。织物缺陷检测是已逐渐自动化的手动过程之一，它是上述方法，因为它是质量控制的重要过程。目标是多种多样的：减少人体错误，疲劳，人体工程学问题和相关成本，同时改善所涉及任务的迅速性和准确性，并直接影响利润。遵循纺织行业的特定重点之后，这项工作旨在简要审查缺陷类型和自动化光学检查（AOI）（AOI），主要基于机器学习技术，这些技术已经证明了它们在识别纺织品材料分析中识别异常方面的有效性。基于已知体系结构（例如Alexnet或视觉几何组）（VGG16）等卷积神经网络（CNN），允许在98％以上的精确度上达到准确性。还提供了简短的讨论，并分析了当前表征这一干预领域的状态以及一些未来的挑战。
在具有多种收购的PCB上的缺陷定位
摘要 - 印刷电路板（PCB）可容纳在特定的粘结垫，线条和轨道布局中排列的各种集成电路（IC）组件。在整个制造过程中，在钻孔，蚀刻，剥离和其他阶段经常发生不规则或缺陷，从而影响电路板的性能和功能。其中许多缺陷与焊接垫和铜平衡有关，通过手动检查识别它们是耗时且容易出错的。这需要使用自动光学检查（AOI）。诸如模板匹配之类的实践通常需要两个相同的PCB，这些PCB使用数学算法进行比较以检测差异。但是，它们对观点变化和非刚性变形没有弹性。当前的检查过程主要集中于使用同型原理捕获的倾斜度从0到84捕获的PCB图像。此校正过程在7.96 s的最大运行时间内运行。然后，调整后的图像通过模式匹配单元进行分析，其中系统接收相同的PCB模式的图像，每个图像都表现出不同的缺陷。使用各种基于空间特征的匹配算法进行结构信息映射。使用SSI和MSE指标进行评估时，该模型的较高匹配百分比为99.67％，99.75％和99.30％，并且对于考虑了三种不同类型的PCB设计，该模型的错误率为0.343％，0.358％，0.358％和0.721％。总体而言，提议的系统有效地纠正了偏斜，准确地检测到异常，并且胜过传统评估系统。此外，根据通过分割方法的描述，该模型精确地识别PCB图像中缺陷的位置而不使用边界框。