图像视觉检测设备

设备概述：

图像视觉检测采用工业相机对被测物进行拍照，通过专业的图像处理技术，对被测物的形状，颜色等特征进行拍摄、匹对、分析，并将检测结果发送到机电控制系统，剔除不合格产品。该设备运行稳定，检测结果客观，杜绝由人工检测而导致出现检测误差现象，起到控制产品质量，提高生产效率的目的。

检测内容：

●有无检测，产品标签印刷中漏印，缺失等；

●产品装配过程中，漏装，错装的现象；

●颜色检测，根据产品颜色，形状来检测产品；

●产品尺寸误差，包装印刷位置误差；

●QR码检测；

●特征值检测；

●像素检测；

设备参数：

不同硬件配置，性能效果会不一样。目前该产品可以达到的性能；

●产线速度在10－15米∕分；

●检测可靠性99%；

●双通道检测；

●被测物尺寸：长度<25cm;宽度<10

●采用CCD30万、300万传感器像素；

应用场合：

●医药、饮料、化妆品等行业识别产品批号、保质期、二维码等数字信息；

●食品、酒类、调味品等商品包装上应用的大多数文本；

●汽车、手机制造零部件编码；

●产品印刷、外观质量检测；

●可与自动生成线配套使用，并配套剔除装置；

机器视觉检测系统【深度解读】

机器视觉检测系统内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用，如汽车零配件批量加工的尺寸检查和自动装配的完整性检查、电子装配线的元件自动定位、IC上的字符识别等。通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的，但在某些特殊情况下，如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等，依靠肉眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难以胜任。人们开始考虑用CCD照相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理模块，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉检测技术的概念。视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，视觉检测技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量，如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等，它可以广泛应用于在线测量、逆向工程等主动、实时测量过程。视觉检测技术在国外发展很快，早在20世纪80年代，美国国家标准局就曾预计未来90％的检测任务将由视觉检测系统来完成。因此仅在80年代，美国就有100多家公司跻身于视觉检测系统的经营市场，可见视觉检测系统确实很有发展前途。在近几届北京国际机床展览会上已

教你认识半导体与测试设备

更多企业学院：《中小企业管理全能版》183套讲座+89700份资料《总经理、高层管理》49套讲座+16388份资料《中层管理学院》46套讲座+6020份资料《国学智慧、易经》46套讲座《人力资源学院》56套讲座+27123份资料《各阶段员工培训学院》77套讲座+ 324份资料《员工管理企业学院》67套讲座+ 8720份资料《工厂生产管理学院》52套讲座+ 13920份资料《财务管理学院》53套讲座+ 17945份资料《销售经理学院》56套讲座+ 14350份资料《销售人员培训学院》72套讲座+ 4879份资料第一章.认识半导体和测试设备(1) 本章节包括以下内容，晶圆（Wafers）、晶片（Dice）和封装（Packages）自动测试设备（ATE）的总体认识

模拟、数字和存储器测试等系统的介绍负载板（Loadboards）、探测机（Probers）、机械手（Handlers）和温度控制单元（Temperature units）一、晶圆、晶片和封装 1947年，第一只晶体管的诞生标志着半导体工业的开始，从那时起，半导体生产和制造技术变得越来越重要。以前许多单个的晶体管现在可以互联加工成一种复杂的集成的电路形式，这就是半导体工业目前正在制造的称之为"超大规模"（VLSI，Very Large Scale Integration）的集成电路，通常包含上百万甚至上千万门晶体管。半导体电路最初是以晶圆形式制造出来的。晶圆是一个圆形的硅片，在这个半导体的基础之上，建立了许多独立的单个的电路；一片晶圆上这种单个的电路被称为die（我前面翻译成"晶片"，不一定准确，大家还是称之为die好了），它的复数形式是dice.每个die都是一个完整的电路，和其他的dice没有电路上的联系。当制造过程完成，每个die都必须经过测试。测试一片晶圆称为"Circuit probing"（即我们常说的CP测试）、"Wafer porbing"或者"Die sort"。在这个过程中，每个die都被测试以确保它能基本满足器件的特征或设计规格书（Specification），通常包括电压、电流、时序和功能的验证。如果某个die不符合规格书，那么它会被测试过程判为失效（fail），通常会用墨点将其标示出来（当然现在也可以通过Maping图来区分）。在所有的die都被探测（Probed）之后，晶圆被切割成独立的dice，这就是常说的晶圆锯解，所有被标示为失效的die都报废（扔掉）。图2显示的是一个从晶圆上锯解下来没有被标黑点的die，它即将被封装成我们通常看到的芯片形式。

视觉检测系统报告

视觉检测系统报告年春季学期研究生课程考核（阅读报告、研究报告）考核科目:视觉测量系统学所在院（系）:电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术学生姓名:***学号:10S001***学生类别:工学硕士考核结果: 阅卷人: 视觉测量系统课程报告第一部分视觉测量系统发展现状综述机器视觉自起步发展到现在，已有15年的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。目前全球整个视觉市场总量大概在60～70亿美元，是按照每年 8、8%的增长速度增长的。而在中国，这个数字目前看来似乎有些庞大，但是随着加工制造业的发展，中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。一、机器视觉的定义及特点简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在中国，这种应用也在逐渐被认知，且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。二、机器视觉在国内外的应用现状在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%～50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元

机器视觉检测系统简述及系统构成

机器视觉检测系统简述及系统构成 1机器视觉检测的一般模式机器视觉检测的目标千差万别，检测的方式也不尽相同。农产品如苹果、玉米等通常是检测其成熟度，大小，形态等，工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸，表面缺陷等。不同的应用场合，就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高，就需要选择高分辨率的影像采集装置；有的检测需要产品的彩色信息，就需要采用彩色的工业相机装置。正是由于不同检测环境的特殊性，目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大，但其检测的一般模式却是相同的。机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像，再用计算机进行图像处理得到相关检测信息，形成对被测产品的判断决策，最后将该决策信息发送到分拣装置，完成被测产品的分拣。机器视觉检测的一般模式如图1所示：图1机器视觉检测的一般模式 1.1图像获取图像获取是机器视觉检测的第一步，它影响到系统应用的稳定性和可靠性。图像的获取实际上就是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据。机器视觉检测系统一般利用光源，光学镜头，相机，图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。 1.2视觉检测视觉检测通过图像处理的方法从产品图像中提取需要的信息，做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。通常这部分功能由机器视觉软件来完成。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测，并最大限度地减少对硬件系统的依赖性，而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢，误判率高，对硬件依赖性强等特点。在机器视觉检测系统中视觉信息的处理主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强,数据编码和传输，平滑，边缘锐化，分割，特征提取，目标识别与理解等内容。 1.3分拣对于一个检测系统而言，最终是要实现次品（含不同种类的次品）与合格品的分离即分拣，这部分功能由分拣机构来完成。分拣是机器视觉检测的最后一个也是最为关键的一个环节"对于不同的应用场合，分拣机构可以是机电系统!液压系统!气动系统中的某一种。但无论是哪一种，除了其加工制造和装配精度要严格保证以外,其动态特性,特别是快速性和稳定性也十分重要，必须在设计时予以足够的重视。 2机器视觉检测系统的构成一个典型的机器视觉检测系统主要包括光源、光学镜头、数字相机、图像采集卡、图像处理模块、分拣机构等部份。其构成如图2所示。图2典型的机器视觉检测系统 3光源

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，

认识半导体和测试设备

认识半导体和测试设备本章节包括以下内容， ●晶圆（Wafers）、晶片（Dice）和封装（Packages） ●自动测试设备（ATE）的总体认识 ●模拟、数字和存储器测试等系统的介绍 ●负载板（Loadboards）、探测机（Probers）、机械手（Handlers）和温度控制单元（Temperature units）一、晶圆、晶片和封装 1947年，第一只晶体管的诞生标志着半导体工业的开始，从那时起，半导体生产和制造技术变得越来越重要。以前许多单个的晶体管现在可以互联加工成一种复杂的集成的电路形式，这就是半导体工业目前正在制造的称之为"超大规模"（VLSI，Very Large Scale Integration）的集成电路，通常包含上百万甚至上千万门晶体管。半导体电路最初是以晶圆形式制造出来的。晶圆是一个圆形的硅片，在这个半导体的基础之上，建立了许多独立的单个的电路；一片晶圆上这种单个的电路被称为die（我前面翻译成"晶片"，不一定准确，大家还是称之为die好了），它的复数形式是dice.每个die 都是一个完整的电路，和其他的dice没有电路上的联系。

当制造过程完成，每个die都必须经过测试。测试一片晶圆称为"Circuit probing"（即我们常说的CP测试）、"Wafer porbing"或者"Die sort"。在这个过程中，每个die 都被测试以确保它能基本满足器件的特征或设计规格书（Specification），通常包括电压、电流、时序和功能的验证。如果某个die不符合规格书，那么它会被测试过程判为失效（fail），通常会用墨点将其标示出来（当然现在也可以通过Maping图来区分）。在所有的die都被探测（Probed）之后，晶圆被切割成独立的dice，这就是常说的晶圆锯解，所有被标示为失效的die都报废（扔掉）。图2显示的是一个从晶圆上锯解下来没有被标黑点的die，它即将被封装成我们通常看到的芯片形式。注：本标题系列连载内容及图片均出自《The Fundamentals Of Digital Semiconductor Testing》第一章.认识半导体和测试设备(2)

AOI自动光学检测仪维护保养手册—范文

AOI 自动光学检测仪维护保养手册—范文一、使用安全注意事项为安全使用本设备请注意以下事项严格遵守： 1 ．操作人员必须接受相关的安全和操作培训。 2 ．供给电源必须符合设备铭牌指定的工作电压、电流及赫兹，地线必须接地。 3 ．在插接电源电缆时注意插牢，防止接触不良或脱落。 4 ．设备整体移动过程中注意不要使设备受到强烈震动和撞击。 5 ．移动设备电脑，注意轻挪轻放，防止电脑内部板卡震动松懈。 6 ．不能频繁开关设备主电源、电脑电源。 7 ．软件在启动过程中，应避免用手接触PCB 夹具，防止夹伤手指。 8 ．PCB 夹具固定适当，注意防止检测过程中PCB 脱落。 9 ．若检测过程中发生紧急情况，请迅速按“ 急停” 按钮。待解除紧急情况后，复位“急停” 按钮后按提示操作。 1 0 ．若发现设备检测运动异常，立即停止检测，在排除操作人员程序错误后，请直接与本公司或授权销售商联系。 1 1 ．请注意设备工作环境，保养和及时维护。二、设备正常工作环境为了确保设备正常工作，保证检测的准确性和延长设备使用寿命，请注意提供设备正常工作所需要的工作环境。 1 . 设备放置位置已调整水平（1 米＋/-0.0 2 米）。 2 . 周围温度5-40 度内，湿度在35-80 ％范围内。 3 . 没有阳光直射，不会结露。 4 . 少粉尘，无飞溅液体喷出。 5 . 设备安装时应在前后留有足够的空间，以供操作、设备散热及维修等方便。

6 . 保持设备外观的清洁，不允许使用腐蚀性的溶剂擦拭表面。 7 . 设备在工作过程中不允许受到剧烈震动或撞击。三、维护保养内容 1. 工具和保养消耗品：天那水，工业酒精，N46, 3 #，真空吸尘器,T形六角棒，刷子，无尘纸, 除锈剂 2. 用碎布清洁机器表面. 3. 用无尘布清洁机器内部 4. 检查及清洁各个传感器. 5. 检查并用无尘布清洁照相机. 6. 检查传送皮带有无破损松动及皮带滑轮有无松动,必要时更换. 7. 测试各项功能控制系统是否正常. 8. 清洁所有防尘盖,控制箱和冷却风扇灰尘，风扇过滤器. 擦拭干净所有盖板油污。 9. 检查轴承，螺丝等活动连线部分是否有松动现象，如有松动需紧固。 10. 校正机器参数和做备份。（参考操作手机） 11. 清洁、润滑传送轨道的导轨与丝杆。四、维护保养目的：为了能使机器更加稳定快速的运行, 提高产品品质与效率,并能延长机器使用寿命。五、注意事项 1 . 使用环境如：由于粉尘过多或其他垃圾会造成换气孔等堵塞，有腐蚀性物品接触产品表面，造成的故障。由于移动中震动或撞击造成的故障。 2 . 保养机器时如有必要，一定要先关掉机器电源。 3 . 在保养时,当发现有部件即将损坏时应立即更换。 4 . 任何部件拆卸过必须做相应的校正。 5 . 做保养后须暖机20 分钟.

机器视觉检测

机器视觉检测一、概念视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为：分类具体说明优点背向照明被测物放在光源和摄像机之间能获得高对比度的图像前向照明光源和摄像机位于被测物的同侧便于安装结构光将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物

体上，摄像机拍摄要求与光源同步 2.镜头镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD 和面阵CCD；单色相机和彩色相机。为优化捕捉到的图像，需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它，可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素：对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特

2018中国机器视觉五大品牌

机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。在这里盘点一下机器视觉行业知名企业，顺序不代表排名。 1、凌华科技凌华科技（中国）有限公司，是台湾凌华科技集团在中国大陆设立的分公司。是一家致力于研究、制造基于PC技术的专业计算机、自动化数据量测系统及工业过程自动化控制设备的专业厂商。几年来，凌华科技以专业的技术为各界的用户提供了高质量、经济化的量测与自动化产品及解决方案。凌华科技在图像采集卡方面具有强大的科研实力，自行研发制造的产品被广泛应用在SCADA系统、工业、测量、智能机器，智能交通以及现代通讯系统、医疗设备、航天、军工等领域。 2、大恒图像中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司简称为大恒图像，成立于1991年，总部在北京，是中国科学院下属企业。大恒图像的技术骨干主要来自中国科学院各研究单位，公司的产品和技术基础来源于中国科学院多年的技术积累，是将高新技术成果转化为产品的高科技企业。大恒图像自成立之日起，一直坚持走以技术开发为主的发展道路，一直致力于图像视觉领域的研究开发，建立了技工贸一体化的结构，连续十五年被中关村科技园区认定为高新技术企业。在国内，大恒图像是首屈一指的专业视频图像处理设备供应商，同时也是著名的图像应用系统集成商和解决方案提供商。 3、视觉龙深圳市视觉龙科技有限公司是一家由归国留学人员创办的高科技企业，公司成立于2002年9月，在深圳、常州和嘉兴分别设有公司。成立以来，公司一直致力于机器视觉产品的应用开发、嵌入式机器视觉系统的研发、生产以及销售。视觉龙专业涵盖非接触式测量(含机器视觉、位移测量等)、自动化控制、精密机械、电子、工控软件等诸多重要领域。可以提供机器视觉单元、镜头、光源等硬件及软件方面的支持和配合。应用前景：在包括汽车制造、制药、电子、包装、印刷、烟草、日化、建材、制币、制卡等在内的几乎所有的现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验生产监视和零件识别应用，如汽车零件批量加工，端子尺寸检测，SMT装配，IC的字符识别等等，通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能用人的肉眼来完成，但有些时候，如微小的尺寸要做到精确快速测量,形状匹配,颜色识别等，人们根本无法用肉眼连续稳定地进行，其他物理传感器也难以有用武之地。视觉龙科技作为一间专门为高要求用户提供图像处理和机器视觉软件及全面解决方案的公司，一直致力于机器视觉自动化的推广，在业内已具有骄人的业绩和口碑，为推动以上工业发展做出了巨大的努力。 4、创波光电上海创波光电科技有限公司成立于2007年5月23日，公司经营范围包括设计和组装图像处理专用光源、图像传感器和自动化机器视觉系统等。提供电子领域内的技术咨询和技术服务，并销售自产产品。经过多年不断的深入研发发展公司日益壮大，在高新技术领域做出了突破，得到了业界人士的好评，主要有新型系列光源,3D玻璃盖板检测设备，圆柱形物体边部缺陷检测系统软件，螺母检测机检测设备以及最新自主研发的高速在线盖板玻璃缺陷检测设备等视觉专用检测系统的软件，获得了高新企业技术证书，以及众多软件著作权，例如：创波视觉检测专用光源恒流控制软件，创波视觉检测专用光源64路实时控制系统软件、创波视觉检测专用小型控制软件、创波贴片器件编带成型后的质量检测系统软件，上海创波光电科技有限公司以诚信、实力和产品质量获得业界的高度认可。欢迎各界朋友莅临参观、指导和业务洽谈

教你认识半导体与测试设备

? 第一章.认识半导体和测试设备(1) 本章节包括以下内容， ●晶圆（Wafers）、晶片（Dice）和封装（Packages） ●自动测试设备（ATE）的总体认识

●模拟、数字和存储器测试等系统的介绍 ●负载板（Loadboards）、探测机（Probers）、机械手（Handlers）和温度控制单元（Temperature units）一、晶圆、晶片和封装 1947年，第一只晶体管的诞生标志着半导体工业的开始，从那时起，半导体生产和制造技术变得越来越重要。以前许多单个的晶体管现在可以互联加工成一种复杂的集成的电路形式，这就是半导体工业目前正在制造的称之为"超大规模"（VLSI，Very Large Scale Integration）的集成电路，通常包含上百万甚至上千万门晶体管。半导体电路最初是以晶圆形式制造出来的。晶圆是一个圆形的硅片，在这个半导体的基础之上，建立了许多独立的单个的电路；一片晶圆上这种单个的电路被称为die（我前面翻译成"晶片"，不一定准确，大家还是称之为die好了），它的复数形式是dice.每个die都是一个完整的电路，和其他的dice没有电路上的联系。当制造过程完成，每个die都必须经过测试。测试一片晶圆称为"Circuit probing"（即我们常说的CP测试）、"Wafer porbing"或者"Die sort"。在这个过程中，每个die都被测试以确保它能基本满足器件的特征或设计规格书（Specification），通常包括电压、电流、时序和功能的验证。如果某个die不符合规格书，那么它会被测试过程判为失效（fail），通常会用墨点将其标示出来（当然现在也可以通过Maping图来区分）。在所有的die都被探测（Probed）之后，晶圆被切割成独立的dice，这就是常说的晶圆锯解，所有被标示为失效的die都报废（扔掉）。图2显示的是一个从晶圆上锯解下来没有被标黑点的die，它即将被封装成我们通常看到的芯片形式。

自动光学检测仪

用在多层板的内外层或高密度双面板表面质量的检查。但是在其它方面的应用也比较多，特别是对高密度互连结构（HDI）微通孔和表面的检查。而且还应用在IC封装和装配中的印制板的检查。AOI很有效地应用诸多方面，为提高印制板的表面质量，发挥了重要的作用。一．底片的检查自动光学系统的设计是根据底片检查工艺特性，采用透射的模式即将需要检查的底片放置在玻璃桌台上，而不采用抽真空台面，而是通过玻璃桌面的下的光束透过玻璃进行对底片的扫描来检查底片相应位置上的缺陷。使用这种方法对底片进行表面质量的检查，为更加清晰的将印制板表面缺陷呈现出来，对该系统的放大装置作了很大的改进，达到了既是印制板表面的很小的缺陷都能检查出来。当在印制板生产过程中使用该系统时，就能将印制板面的5μm和5μm以下的缺陷检查出来，并且能够适当的区别错误的真假，就是采用高级的识别系统大大的减少故障缺陷的发生。在反射模式将白色的纸放置在光具（底片）之下,介于光具透明和不透明范围之间，以提高其对比度。经过交替的变换达到或接近所使用的标准的AOI系统。这种方法不是通用的的，更多的倾向是由于微小的划伤，才会出现假的缺陷报告。另外,容易产生错误的是由于光具表面银粒子无光泽，再通过AOI的反射模式，特别是焦点不是在光具银乳胶膜上，就很容易出现假的读出。而表面无光泽的粒子致使真空度下降。这些粒子是甲基丙烯酸树脂，直径大约7微米，它能够使光发出散光。如果AOI是开始并记录应该发现的缺陷，唯一的其缺陷的尺寸应比10微米要大，这样用它来检查就能解决所存在的质量问题，而且还有可能解决对精细导线（S/L=30/50微米）的检查。对于有阻抗要求的导线宽度公差控制不会比±5-10微米变化更大是可能的。而AOI的灵敏度不会记录这样的线宽变化。检查光具（即底片）通常应该在清洁的、黄光室内进行，不建议到AOI作业区进行检查，应此区域清洁度不够。因此，实际上AOI机不是检查内层或外层的光具膜的机器。. AOI实际上也可以检验玻璃底版的图像质量，即玻璃上镀铬膜。这些底版通常制作和检验是通过转包公司再送交PWB制造厂的。典型的要求就是底版上的缺陷的尺寸在5微米或更大些。许多使用玻璃底版的用户也使用检查玻璃的工具进行检查，以延长使用的寿命。但使用玻璃底版也很贵。玻璃底版至少要曝光百次以上，最典型的次数为200-500次，就必须使用AOI对玻璃底版图像进行质量检查，还可以通过曝光试验，如底版的图像好就可以接着使用，或者进行修整。二．覆盖有光敏抗蚀剂的板在进行显影前的潜像质量的检查这一步最基本的想法就是在湿处理前，对板的图像与孔对准度进行检查，及早发现如有质量缺陷就很容

(设备管理)半导体和测试设备介绍

第一章.认识半导体和测试设备(1) 本章节包括以下内容， ●晶圆（Wafers）、晶片（Dice）和封装（Packages） ●自动测试设备（ATE）的总体认识 ●模拟、数字和存储器测试等系统的介绍 ●负载板（Loadboards）、探测机（Probers）、机械手（Handlers）和温度控制单元（Temperature units）一、晶圆、晶片和封装 1947年，第一只晶体管的诞生标志着半导体工业的开始，从那时起，半导体生产和制造技术变得越来越重要。以前许多单个的晶体管现在可以互联加工成一种复杂的集成的电路形式，这就是半导体工业目前正在制造的称之为"超大规模"（VLSI，Very Large Scale Integration）的集成电路，通常包含上百万甚至上千万门晶体管。半导体电路最初是以晶圆形式制造出来的。晶圆是一个圆形的硅片，在这个半导体的基础之上，建立了许多独立的单个的电路；一片晶圆上这种单个的电路被称为die（我前面翻译成"晶片"，不一定准确，大家还是称之为die好了），它的复数形式是dice.每个die都是一个完整的电路，和其他的dice没有电路上的联系。

当制造过程完成，每个die都必须经过测试。测试一片晶圆称为"Circuit probing"（即我们常说的CP测试）、"Wafer porbing"或者"Die sort"。在这个过程中，每个die都被测试以确保它能基本满足器件的特征或设计规格书（Specification），通常包括电压、电流、时序和功能的验证。如果某个die不符合规格书，那么它会被测试过程判为失效（fail），通常会用墨点将其标示出来（当然现在也可以通过Maping图来区分）。在所有的die都被探测（Probed）之后，晶圆被切割成独立的dice，这就是常说的晶圆锯解，所有被标示为失效的die都报废（扔掉）。图2显示的是一个从晶圆上锯解下来没有被标黑点的die，它即将被封装成我们通常看到的芯片形式。注：本标题系列连载内容及图片均出自《The Fundamentals Of Digital Semiconductor Testing》

视觉检测系统报告样本

年春季学期研究生课程考核 ( 阅读报告、研究报告) 考核科目:视觉测量系统学所在院( 系) :电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术学生姓名:*** 学号:10S001*** 学生类别:工学硕士考核结果: 阅卷人:

视觉测量系统课程报告第一部分视觉测量系统发展现状综述机器视觉自起步发展到现在, 已有的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统, 其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。当前全球整个视觉市场总量大概在60～70亿美元, 是按照每年8.8%的增长速度增长的。而在中国, 这个数字当前看来似乎有些庞大, 可是随着加工制造业的发展, 中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。一、机器视觉的定义及特点简言之, 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指经过机器视觉产品( 即图像摄取装置, 分CMOS和CCD两种) 将被摄取目标转换成图像信号, 传送给专用的图像处理系统, 根据像素分布和亮度、颜色等信息, 转变成数字化信号; 图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征, 进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合, 常见机器视觉来替代人工视觉; 同时在大批量工业生产过程中, 用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高, 用机器视觉检

测方法能够大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成, 是实现计算机集成制造的基础技术。正是由于机器视觉系统能够快速获取大量信息, 而且易于自动处理, 也易于同设计信息以及加工控制信息集成, 因此, 在现代自动化生产过程中, 人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在中国, 这种应用也在逐渐被认知, 且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。二、机器视觉在国内外的应用现状在国外, 机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业, 其中大概40%～50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路: 各类生产印刷电路板组装技术、设备; 单、双面、多层线路板, 覆铜板及所需的材料及辅料; 辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件; 电子封装技术与设备; 丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装: SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、 SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等; 再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备: 电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用, 而且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外, 机器视觉还用于其它各个领域。而在中国, 以上行业本身就属于新兴的领域, 再加之机器视

半导体和测试设备介绍_图文(精)

第一章.认识半导体和测试设备(1 本章节包括以下内容， ●晶圆（Wafers）、晶片（Dice）和封装（Packages） ●自动测试设备（ATE）的总体认识 ●模拟、数字和存储器测试等系统的介绍 ●负载板（Loadboards）、探测机（Probers）、机械手（Handlers）和温度控制单元（Temperature units）一、晶圆、晶片和封装 1947年，第一只晶体管的诞生标志着半导体工业的开始，从那时起，半导体生产和制造技术变得越来越重要。以前许多单个的晶体管现在可以互联加工成一种复杂的集成的电路形式，这就是半导体工业目前正在制造的称之为"超大规模"（VLSI，Very Large Scale Integration）的集成电路，通常包含上百万甚至上千万门晶体管。半导体电路最初是以晶圆形式制造出来的。晶圆是一个圆形的硅片，在这个半导体的基础之上，建立了许多独立的单个的电路；一片晶圆上这种单个的电路被称为die （我前面翻译成"晶片"，不一定准确，大家还是称之为die好了），它的复数形式是dice.每个die都是一个完整的电路，和其他的dice没有电路上的联系。当制造过程完成，每个die都必须经过测试。测试一片晶圆称为"Circuit probing"（即我们常说的CP测试）、"Wafer porbing"或者"Die sort"。在这个过程中，每个die都被测试以确保它能基本满足器件的特征或设计规格书（Specification），通常包括电压、

电流、时序和功能的验证。如果某个die不符合规格书，那么它会被测试过程判为失效（fail），通常会用墨点将其标示出来（当然现在也可以通过Maping图来区分）。在所有的die都被探测（Probed）之后，晶圆被切割成独立的dice，这就是常说的晶圆锯解，所有被标示为失效的die都报废（扔掉）。图2显示的是一个从晶圆上锯解下来没有被标黑点的die，它即将被封装成我们通常看到的芯片形式。注：本标题系列连载内容及图片均出自《The Fundamentals Of Digital Semiconductor Testing》第一章.认识半导体和测试设备(2 在一个Die封装之后，需要经过生产流程中的再次测试。这次测试称为“Final test”（即我们常说的FT测试）或“Package test”。在电路的特性要求界限方面，FT测试通常执行比CP测试更为严格的标准。芯片也许会在多组温度条件下进行多次测试以确保那些对温度敏感的特征参数。商业用途（民品）芯片通常会经过0℃、25℃和75℃条件下的测试，而军事用途（军品）芯片则需要经过 -55℃、25℃和125℃。

AOI自动光学检测设备程序编写

前言 AOI全名称为全自动光学检测设备，他的主要作用是代替人工查找PCB的各种外观缺陷，能够起到高效、准确、省时、节约成本等作用。神州视觉科技阿立得品牌AOI是国内首家从事AOI研发、生产、销售及售后服务为一体的综合性AOI制造产家，产品已遍及全国各个省市自治区，远销欧美、日本、中AOI全名称为全自动光学检测设备东以及澳大利亚，神州视觉科技阿立得品牌AOI的基本原理是：在光学原理的基础上，采用统计建模原理，通过图像比对，排除OK图样，剔选出错误图片。从而达到检测错误的能力。我们在镜头图下所看到的图像就是通过光学原理呈现出来的特征，红光是从上往下照，所以表面光滑能够垂直反射光线的铜铂就显示红色，蓝色从侧面照，反射焊点的光，所以蓝色为焊点图像，绿光为补偿光。当我们选取一些特征点做标准后，就需要对这些标准进行分析他的像素分布以及变化规律，这就用到了统计学原理，通过对大量的OK图片加以统计，对图片中三种光亮度以及分布范围分析，建立起一套数据库信息模型，每一个标准框都是一个模型，通过这个模型来比对待测图像，如果待测图片与标准图差异很大，大于设定的允许误差范围值，电脑则自动剔出为NG。如此达到检测错误的能力。只要程序统计够全面，设定的允许误差范围值合理，检出率高误判率低不难实现，关键在于编程人员对程序的控制能力。程序编写一共有六个步骤：1、新建程序2、程序面设置3、MARK设置4、程序编写5、学习调试6、检测。在这六个步骤当中，前三个步骤是用来确定PCB板基本信息。第一个步骤是给程序取个名称，第二个步骤是确定PCB的大小。第三个步骤是选特征性点做标致。前三个步骤很简单，对于一般熟练的编程员来说，这三个步骤三分钟之内可以完成。相对而言，第四步程序编写与第五步学习调试是整个编程过程中的难点与重点，这两步骤要多练习才能达到熟练。尽可能一步到位，尽量避免重复操作和无效操作，提高编程效率。在此要说明的是编程主要可分为两种方法，手动编程和CAD数据编程，这两种方法都需要对PCB板上所有的元器件进行标准注册，手动编程是一个一个将PCB板上的元件注册或者链接标准，灵活度不高，做完程序后还要对程序进行仔细检查，是否存在漏掉的元件未注册，相对而言CAD数据画框就具备无需耽心有未注册的元件，除非手贴件，而非贴片机贴上去，他只需要根据元件料号将对应的元件注册即可，更具编程的傻瓜式。但是CAD数据编程在做程序前要取CAD数据，在做程序的过程中还需要将所画出的元件框删除，效率被降低，手动编程则没这些麻烦。在此建议，如果PCB板上的元件在50个以下建议使用手动编程，50个元件以上就可以考虑CAD数据了。另外一个，调试方面，调试程的方法很多，我们必须找准一个合适本公司PCB板质量的一种方式来编程，调试的方法可从速度以及效果上分为：1、要求快速达到检测。此方法选全部学习和限量100来完成，能够学习五六块板即可达到检测，但是这就要求PCB板品质本身很好，错误很少，学习的时候没学习错误。2、要求程序稳定。误判一直保持在同一水平，检出率稳定。此方法适用于大部分的PCB产品，对产品本身要求不高，只要求程序在测试过程中能够稳定，不容易发生误判一下猛增。此方法就是本教程所重点介绍的方法。3、要求检出率高，误判低。这种方法采用的是一直错误暂停的模式进行学习调试，需要大量的时间对程序中的标准进行一个一个学习修改，需要调试的PCB板也用得很多，这种方法主要针对于错误大量而且极不稳定，PCB质量很差才使用这种方法，但是他的优点在于，每一个点都是经过人工确认后学习，大量派生标准核对，一旦学习足够，程序相当稳定，检出率非常高。在程序编写中，我们会面对很多不同种类的电子原器件，有很多原器件可能你从来没有碰到过，有时不知如何下手，在AOI可以总结为四种框，丝印框、短路框、本体框、焊点

机器视觉检测分解

研究背景：产品表面质量是产品质量的重要组成部分，也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术，大致经历了三个阶段，分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术（1）人工目视检测法（2）频闪检测法无损检测技术（1）涡流检测法（2）红外检测法（3）漏磁检测法计算机视觉检测技术（1）激光扫描检测法（2）CCD 检测法采用荧光管等照明设备，以一定方向照射到物体表面上，使用CCD摄像机来扫描物体表面，并将获得的图像信号输入计算机，通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后，提取图像中的表面缺陷的相关特征参数，再进行缺陷图像识别，从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。优点：实时性好，精确度高，灵活性好，用途易于扩充，非接触式无损检测。基于机器视觉的缺陷检测系统优点：集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主，没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备，对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上，对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例，但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高，对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术铸件常见缺陷：砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形问题的提出： 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷，但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看，对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性，造成缺陷误判。国外研究发展现状： 20 世纪90 年代后，基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[]，该系统具有自学习分类功能，应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接，极大地提高了检测系统实时的运算速度，有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i，该系统运用了自学习神经

半导体测试设备项目可研报告

半导体测试设备项目可研报告规划设计/投资方案/产业运营

半导体测试设备项目可研报告半导体测试设备主要包括探针台、分选机、测试机等。其中测试功能由测试机实现，而探针台和分选机实现的则是机械功能，将被测晶圆/芯片拣选至测试机进行检测。探针台和分选机的主要区别在于，探针台针对的是晶圆级检测，而分选机则是针对封装的芯片级检测。该半导体测试设备项目计划总投资20252.43万元，其中：固定资产投资15706.87万元，占项目总投资的77.56%；流动资金4545.56万元，占项目总投资的22.44%。达产年营业收入42958.00万元，总成本费用33649.38万元，税金及附加393.69万元，利润总额9308.62万元，利税总额10986.26万元，税后净利润6981.47万元，达产年纳税总额4004.80万元；达产年投资利润率45.96%，投资利税率54.25%，投资回报率34.47%，全部投资回收期 4.40年，提供就业职位912个。报告针对项目的特点，分析投资项目能源消费情况，计算能源消费量并提出节能措施；分析项目的环境污染、安全卫生情况，提出建设与运营过程中拟采取的环境保护和安全防护措施。 ......

半导体测试设备项目可研报告目录第一章申报单位及项目概况一、项目申报单位概况二、项目概况第二章发展规划、产业政策和行业准入分析一、发展规划分析二、产业政策分析三、行业准入分析第三章资源开发及综合利用分析一、资源开发方案。二、资源利用方案三、资源节约措施第四章节能方案分析一、用能标准和节能规范。二、能耗状况和能耗指标分析三、节能措施和节能效果分析第五章建设用地、征地拆迁及移民安置分析一、项目选址及用地方案