VisionPro Deep Learning

面向深度学习工业图像分析的图形化编程环境

In-Sight D900

采用 In-Sight ViDi 技术的深度学习式视觉软件

一旦晶圆被切割，晶圆 ID 就不再可用。为了保持先前在晶圆上创建的晶片的可追溯性，一个标有识别号的载体环会携带经过切割的硅晶圆，直到将它们从载体环上移除，以便进行打线。切割过程中，锯开的碎片会散落在晶片和环上，因此必须对它们进行清洗。反复的清洗会使载体环的表面退化，从而降低了代码的可读性。表面和字符的变化使基于规则的视觉技术很难随着时间的推移准确读取这些代码。像 0 和 O 或 l 和 1 这样的字符，如果褪色或磨损，就很难分辨出来。无法读取的环会导致自动化过程中的速度减慢，从而影响产量。使用字符识别读取晶圆环上的代码，可以使它们使用更长时间，并保持自动化流程的运行。

康耐视的深度学习工具使制造商能够准确地读取晶圆载体环上的识别码，即使它们因多次清洗而退化了。同时使用智能相机和深度学习软件，利用光学字符识别 (OCR) 破译损坏的代码。凭借深度学习预训练字体库，软件内的深度学习读取工具开箱即用，能够大幅减少开发时间。用户只需设置感兴趣区域并设置字符大小。即使引入了新字符，无需视觉专业知识也可以对这个可靠的工具进行重新训练，使其读取传统 OCR 工具无法解码的应用特定字符。