Die Bildverarbeitung.
Lokalisieren. Qualifizieren. Identifizieren.
Diverse Verfahren, die zu einer perfekten Produktion gehören.
HOCHPRÄZISES ARBEITEN ERFORDERT EINE OPTISCHE VERMESSUNG.
Wenn es um hochgenaues Arbeiten geht, ist eine optische Vermessung des Materials unumgänglich. Dazu verwenden wir hochauflösende Industriekameras. Deren Bilder werden von unserer Bildverarbeitungssoftware prozessiert, die in unserer eigenen Entwicklungsabteilung konzipiert, implementiert und gewartet wird.
WEIL LOKALISIERUNG ALLEINE LANGWEILIG IST.
Der direkte und vollständige Zugriff auf die Bildverarbeitungssoftware ermöglicht uns, dies jederzeit schnell und effizient an neue Herausforderungen anzupassen. Und das tun wir mit großem Eifer. Unsere Bildverarbeitung unterstützt nicht nur lokalisierende, sondern auch mehrere qualifizierende und identifizierende Verfahren. Das ist viel mehr als nur schnöde Vermessung.
Lokalisierend.
Wo bist Du?
Die zentrale Frage beim genauen Bestücken.
Eine hochgenau arbeitende Maschine muss jederzeit wissen, wo sich jede am Prozess beteiligte Komponente befindet – und dafür werden lokalisierende Bildverarbeitungen benötigt. Weil jede Komponente anders aussieht, ist es von zentraler Bedeutung, Methoden anbieten zu können, mithilfe derer der Kunde einfach und schnell positionsrelevante Features für die Erkennung definieren kann. Um möglichst vielen Fällen optimal gerecht zu werden, unterstützen wir mehrere Methoden:
Die Mustererkennung.
Funktioniert einfach. Und fast immer.
MUSTERERKENNUNG UND KANTENPROFILE.
Unsere featurebasierte Mustererkennung analysiert ein Referenzbild und sucht dort gezielt nach zusammenhängenden kontrastreichen Helligkeitsübergängen (Kantenprofile). Diese werden erfasst und nur deren Position und Richtung wird abgespeichert. Das Suchbild wird dann ebenso entsprechend behandelt und die Stelle der besten Übereinstimmung der Kantenprofile gesucht.
EXTRAKTION VON KONTRASTÜBERGÄNGEN.
Durch den Schritt der Extraktion zusammenhängender Kontrastübergänge ist das gesamte System sehr robust gegenüber wechselnden Beleuchtungsverhältnissen, Störungen und Rauschen. Die Mustererkennung funktioniert mit praktisch jeder Komponente, die eine klare optisch erkennbare Struktur aufweist und liefert subpixelgenaue Positions- sowie Winkelinformationen.
Die Fiducialerkennung.
Wenn die Referenz keine Referenz ist.
MINIATUR-PASSERMARKER UND SYNTHETISCHE REFERENZBILDER.
Fiducials nennt man jene Referenz-Passermarker, die im Miniaturbereich helfen, die so wichtigen Referenzpositionen automatisch zu ermitteln und eine Abweichungem zu korrigieren. Die featurebasierte AMADYNE Fiducial-Erkennung verwendet ein synthetisches ideales Referenzbild, das aus einer umfangreichen Vorlagenbibliothek ausgewählt und anschließend individuell angepasst werden kann. Dieses synthetische Referenzbild durchläuft anschließend die normale Mustererkennung.
ZUVERLÄSSIGERE ERKENNUNG
Damit wird auch dann eine hohe Zuverlässigkeit und Genauigkeit erreicht, wenn die zu erkennenden Strukturen hinsichtlich Form und Größe stärkeren Schwankungen unterliegen. Auch die Fiducial-Erkennung liefert subpixelgenaue Positions- und Winkelinformationen.
Die SMD-Erkennung.
Die Standardmethode für Standardgehäuse.
VERMESSUNG PASSIVER SMD – BAUTEILE.
Passive SMD-Bauteile weisen eine sehr charakteristische Form auf, die aber leider für eine automatische Mustererkennung überhaupt nicht gut geeignet ist. Die präzise optische Vermessung passiver SMD-Bauteile in Standard JEDEC-Gehäusen stellt deshalb oft eine besondere Herausforderung dar, weshalb wir hierfür eine eigene Methode anbieten, die auf die geometrischen und optischen Eigenheiten dieser Teile hin optimiert ist. Erkannt werden die Kontaktflächen und anschließend der Körper und dessen Drehlage.
SUBPIXELGENAUE INFORMATIONEN.
Die SMD-Erkennung liefert selbstverständlich subpixelgenaue Positions- und Winkelinformationen.
Die Kreiserkennung.
WEIL EIN KREIS EIN BESONDERES WESEN IST.
Kreise kommen in den Produkten unserer Kunden (in Form von Bohrungen, Pads, Vias…) erstaunlich oft vor und oft genug sind sie direkt für die Genauigkeit des Produkts relevant. Diese lokalisierende Bildverarbeitungsmethode dient speziell der Erkennung solcher kreisförmiger Strukturen und basiert auf der Hough-Transformation. Deshalb werden auch Kreise, die weit größer als das Kamerabild sind, zuverlässig erkannt. Es genügt schon, einen hinreichend runden Ausschnitt des Kreises zu visualisieren. Der berechnete Mittelpunkt des so gefundenen Kreises liegt dann natürlich auch außerhalb des Sichtbereichs. Die Kreiserkennung liefert eine subpixelgenaue Position aber logischerweise keine Winkelinformationen (sonst wäre es ja wohl kein Kreis).
Die qualifizierende Bildverarbeitung.
Qualifizieren bedeutet Entscheiden.
Töpfchen oder Kröpfchen, das ist die Frage.
Unter dem Begriff „Qualifikation“ fassen wir Methoden zusammen, deren Ergebnis darüber entscheidet, ob bzw. wie ein untersuchtes Bauteil im weiteren Produktionsprozess verarbeitet wird. Diese Methoden können bereits vor dem Montageprozess erkennbar beschädigte Teile aussortieren und somit teuren Ausschuss im Endprodukt verhindern.
AMADYNE bietet mehrere Messmethoden an, um das Spektrum der Möglichkeiten so breit wie möglich abzudecken. Die einfachste Methode ist die Inkpunkterkennung. Komplexere Methoden werden durch die Partikelinspektion und die Chippinginspektion verkörpert. Die höherwertigen Inspektionsfunktionen stehen auch für reine Dokumentationszwecke zur Verfügung, womit auch Aufgaben wie Qualitätskontrolle, Produktionsplanung oder Wafermap-Erstellung realisierbar sind.
Die Partikelinspektion.
Wer abweicht, fliegt raus.
SMARTER VERGLEICH MIT GOLDEN SAMPLES.
Partikel und strukturelle Beschädigungen an der Oberfläche können die Funktion und Zuverlässigkeit von Halbleiterkomponenten nachhaltig beeinflussen. Unsere Partikelinspektion erkennt solche Beschädigungen durch den Vergleich mit mehreren Referenzbildern intakter Bauteile, auch Golden Sample genannt. Über die gesamte Ausdehnung eines Wafers kann es beispielsweise passieren, dass das Erscheinungsbild der jeweiligen Komponente in gewissen Grenzen variiert. In anderen Fällen ist das Erscheinungsbild der Komponente durch eine unregelmäßige Textur gekennzeichnet, ohne dass diese als Defekt zu bewerten ist.
MEHR ALS NUR EIN REFERENZBILD.
Die Funktionalität der Inspektion leitet aus den Referenzbildern eine Beschreibung ab, die unter Berücksichtigung dieser erlaubten Abweichungen den Vergleich mit den zu inspizierenden Komponenten ermöglicht. Die konkrete Ausprägung dieser Funktionalität wird in der Software durch den Benutzer über klar verständliche Parameter festgelegt. Die Inspektionsergebnisse können als Text sowie graphisch dokumentiert und betroffene Bauteile von der Produktion ausgeschlossen werden. Die Empfindlichkeit und die Mindestgröße der zu erkennenden Defekte sind umfassend einstellbar.
Die Chippinginspektion.
Eine klare Kante zeigen.
DIE CHIPPINGINSPEKTION IST DAFÜR BESONDERS GUT GEEIGNET.
Bei Vereinzelung und Handling von Chips sind die Kanten besonders gefährdet. Materialausbrüche an den Kanten werden mit der Chippinginspektion analysiert, quantifiziert und dokumentiert. Auch hier gilt, dass nicht alles, was beschädigt ist, auch defekt sein muss. Und nicht alles was kaputt aussieht, ist auch kaputt.
HÖCHST INDIVIDUELLE KRITERIEN FÜR DEFEKTE.
Verschiedene Bauteiltypen können ganz verschiedene Erscheinungsbilder an der Kante aufweisen. Sie als Kunde haben möglicherweise ganz bestimmte Kriterien spezifiziert, nach denen Ihre Bauteile zu inspizieren sind, und bei denen das spezielle Kantenerscheinungsbild ihrer Bauteile zu berücksichtigen ist. Wir integrieren ihre Spezifikation in unsere Algorithmen und bieten Ihnen maßgeschneiderte Inspektionsfunktionalität.
Die Identifikation.
Identifikation und Dokumentation.
Lückenloses Festhalten von wichtigen Informationen.
MATERIALFLUSS IM FOKUS.
Gerade bei besonders hochwertigen und/oder sicherheitskritischen Produkten ist es oftmals unerlässlich, den Fluss der verarbeiteten Materialien lückenlos zu dokumentieren. Softwareseitig arbeiten dafür bei uns die SCT-Option und die Identifikationsmethoden Hand in Hand.
Unsere Bildverarbeitung erlaubt es, die verarbeiteten Bauteile und Substrate anhand aufgeklebter, aufgedruckter oder litographierter Texte (OCR) und 2D-Codes eindeutig zu identifizieren.
Der 2D-Code.
Auch wenn es im Bild schneit. Der 2D-Code ist sicher.
Das Lesen von 2D-Codes (wie z.B. Datamatrix oder QR-Code) ermöglicht eine eindeutige Identifizierung des Produktionsmaterials. Dabei sorgt die inhärente Redundanz und Fehlerkorrektur des 2D-Codes für besonders hohe Zuverlässigkeit auch unter ungünstigen Bedingungen.
Die OCR-Erkennung. Klassisch.
Jeder Text im Sichtbereich der Kamera wird vom System interpretiert.
Unser KI-basiertes OCR-System ist in der Lage, mit der bereits vorhandenen Hauptkamera beliebige Buchstaben und Ziffern zu erkennen, sofern diese in den Sichtbereich der Kamera passen. Daraus kann dann über komfortable Formatvorgaben eine plausibilitätsgeprüfte Kennung ermittelt und in der Produktionsdokumentation (oder auch im Wafermapping) weiter verwendet werden.