웨이퍼 캐리어 링의 광학 문자 인식

믿을 수 있는 이력 추적을 위해 손상된 식별 코드를 정확히 판독

Vision system reading OCR codes on a semiconductor wafer ring

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웨이퍼가 다이싱되면 웨이퍼 ID를 더 이상 사용할 수 없습니다. 이전에 웨이퍼에서 생성된 다이의 이력 추적을 위해서 식별 번호가 표시된 캐리어 링이 다이싱된 실리콘 웨이퍼를 운송하고, 와이어 본딩 프로세스에서 이 링에서 웨이퍼가 분리됩니다. 다이싱 프로세스에서는 다이와 링을 절단(sawing)하는 과정에서 파편이 튀기 때문에 반드시 세척을 해야 합니다. 반복된 세척으로 인해 캐리어 링의 표면이 손상되어 코드의 가독성이 떨어집니다. 표면과 문자의 변화 때문에 규칙 기반 비전 기술로는 시간에 따라 이러한 코드를 정확히 판독하기가 어렵습니다. 0와 O, l와 1과 같은 문자가 닳거나 흐려진 경우 구분하기가 힘듭니다. 판독 불가능한 링으로 인해 자동화 프로세스의 속도가 떨어져 생산 처리량에 영향을 줄 수 있습니다. 웨이퍼 링의 코드를 판독하기 위해 OCR을 이용하면 코드를 더 오랫동안 지속할 수 있고 자동화 프로세스를 원활히 가동할 수 있습니다.

제품 데모

코그넥스 딥러닝 툴을 이용하면 제조업체는 여러 번의 세척으로 인해 손상된 경우라도 웨이퍼 캐리어 링의 식별 코드를 정확히 판독할 수 있습니다. 스마트 카메라와 딥러닝 소프트웨어가 함께 작용하여 광학 문자 인식(OCR)을 이용해 손상된 코드를 해독합니다. 소프트웨어 내의 딥러닝 리딩 툴은 구입 직후 바로 작동 가능하며 딥러닝 사전 트레이닝 글꼴 라이브러리가 있어 개발 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 사용자는 관심 영역을 정의하고 문자 크기를 설정하기만 하면 됩니다. 새 문자가 적용되는 상황에서 이 강력한 툴은 머신에 관한 전문 지식 없이도 기존 OCR 툴이 디코딩할 수 없는 애플리케이션별 코드를 판독하도록 다시 트레이닝할 수 있습니다.

 

웨이퍼 캐리어 링에서 비전 시스템 코드 판독의 예

 

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