집적회로에서 광학 문자 인식

곡면 문자열, 저대비 문자, 변형되고 비뚤어지거나 잘못 에칭된 코드를 판독

Vision system reading OCR codes on integrated circuits

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엄격한 패키지 테스트를 거친 후, 반도체 칩에 최종적으로 ID 번호가 표기되며 여기에는 제조업체 정보와 집적회로의 기술 사양이 포함됩니다. IC의 상단 표면에 이 영숫자 코드가 찍힙니다. 이 정보의 판독 가능성은 내/외부 이력 추적을 위해서 반도체 제조업체에게 매우 중요합니다. 시스템 설계업체, 보드 어셈블리 업체와 같은 후속 가공 업체는 이러한 코드를 판독해서 올바른 칩을 수령했는지, 올바른 칩이 PCB에 부착되었는지를 확인합니다. 이 정보의 식별과 확인 작업은 전통적으로 규칙 기반 머신 비전으로 이루어지고 있습니다. 그러나 기존의 알고리즘은 레이저 마킹 또는 화학적 에칭 방법으로 IC에 표시되는 매우 작고 변화하기 쉬운 문자열을 판독하는 데 어려움이 있습니다. 가독성에 영향을 주는 다른 일반적인 문제로는 매우 거친 표면과 주변의 적층물로, 이미지 내의 문제를 변형시킵니다.

제품 데모

코그넥스 딥러닝 기술은 규칙 기반 이미지 처리 기술로는 해결할 수 없는 문제들을 해결합니다. 코그넥스 딥러닝 OCR 툴은 사전 트레이닝된 내장 라이브러리를 사용해 곡면 문자열, 저대비 문자, 변형되고 비뚤어지거나 불량하게 에칭된 코드를 판독합니다. 또한 OCR 툴은 재트레이닝 기능을 제공하므로 사용자가 처음에 자동으로 식별되지 않았던 신규 또는 특정 문자를 해결할 수 있습니다. 칩의 ID 번호를 빠르고 정확하게 판독함으로써 이력 추적이 개선되고, 올바른 정보가 캡처되었음을 확신할 수 있으며, 나중에 필요할 때 해당 정보를 이용할 수 있습니다.

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