對晶圓載環進行光學字元辨識

準確地讀取受損的識別條碼,以提供可靠的可追溯性

Vision system reading OCR codes on a semiconductor wafer ring

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晶圓切割之後,便無法再使用晶圓 ID。為了讓先前在晶圓上產生的晶粒保有可追溯性,都會使用標有識別號碼的載環輸送切割好的矽晶圓,直到從載環取下以進行引線接合為止。切割製程會讓鋸開時產生的碎片四散在晶粒與載環各處,因此必須清理乾淨。重複加以清潔會讓載環的表面劣化,而降低條碼的可讀性。長時間下來,表面與字元樣態會出現繁多變化,使得基於規則的視覺技術難以準確地讀取這些條碼。如有淡化或磨損的情況,想要區分像是 0 與 O 或 l 與 1 的字元,並不是一件容易的事。條碼無法讀取的載環會拖慢自動化流程的速度,進而影響產能。使用 OCR 讀取晶圓載環上的條碼,不僅可延長其使用壽命,並能保持自動化流程不間斷。

即使晶圓載環上的識別條碼因多次清潔而劣化,Cognex Deep Learning 工具還是能讓製造廠商精準地讀碼。結合智慧相機與深度學習軟體一起使用,運用光學字元辨識 (OCR) 將受損的條碼解碼。由於有深度學習預先訓練的字型庫,軟體內的深度學習讀碼工具開箱即可使用,大幅縮短開發時間。使用者只需要定義目標檢測區,並設定字元大小即可。引進新字元時,不必具備視覺專業知識,也可以重新訓練這項穩健的工具,讀取傳統 OCR 工具無法解碼的應用特有條碼。

 

視覺系統讀取晶圓載環上條碼的範例

 

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