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半導體專題 仙工智能3D視覺系統如何有效解決半導體封測中的成本課題?

來源:智匯工業

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:仙工智能


    導語:上一期我們和大家分享了仙工智能在半導體晶圓搬運中的應用,本期小編將繼續為大家介紹仙工智能智能物流解決方案在半導體封測中的應用。在此之前請大家一起再回顧下半導體的工藝流程:


    半導體工藝流程圖


    封測主要分為切片→芯片粘接→烘烤→引線焊接→激光打標等幾個階段。在封測環節客戶面臨著多種課題,如:

    傳統 2D 視覺方案的成本課題

    傳統的 2D 視覺方案貼碼材質成本較高,Mark 點焊在料盒或機臺上現場實施改造工作量大幅增加,且有污漬識別風險。


    抓取中的安全課題

    Magazine 需拆除兩側擋板進行上下料,隨著手臂的移動,復合機器人抓取過程中 Magazine 內的物料有掉落的風險。


    運輸過程中的振動課題

    振動加速度若不能控制在 0.5G 以內,則無法提升良品率,存在降低在業內競爭力的風險。


    工序間節拍不匹配課題

    半導體工藝制程時間周期較長,每個工序的節拍互相不匹配,造成存儲和管理難度大,且有物料出錯的風險。仙工智能在封測各環節都有成熟解決方案,直擊半導體客戶痛點,助力半導體客戶快速進行智能物流升級。今天我們就向大家解讀下仙工智能的 3D 視覺系統如何有效解決芯片粘接(DB)和引線焊接(WB)環節中傳統 2D 視覺系統帶來的高成本課題。


    傳統 2D 視覺系統課題分析

    統解決方案中一般應用的是 2D 視覺方案,而這種方案在多機臺實施中存在以下課題:傳統的 2D 視覺方案貼碼材質成本較高,Mark 點焊在料盒或機臺上現場實施改造工作量大幅增加,且有污漬識別風險。


    2D 視覺系統構成示意圖


    2D 視覺系統識別概要:

    ?工業相機通過網絡連接復合機器人的控制器

    ?工業相機由主控供電系統進行供電

    ?主控制器通過采集相機的實時圖像,用 2D 視覺算法對預先安裝的 Marker 進行識別和定位


    2D 視覺系統識別預準備:

    ?需要提前安裝 Marker

    ?需要保證 Marker 和物料盒位置關系固定

    ?需要額外的光源保證光照穩定

     仙工智能 3D 視覺系統解決方案

    仙工智能打破傳統,采用的是 3D 視覺系統復合機器人解決方案,幫助客戶降低成本、提升效率、同時避免晶圓盒的二次污染。


    仙工智能 3D 視覺系統復合機器人


    仙工智能 3D 視覺系統的構成:


    仙工智能 3D 視覺系統構成示意圖


    仙工智能 3D 視覺系統識別概要:

    ?3D 工業相機通過網絡連接復合機器人的控制器

    ?3D 工業相機由主控供電系統進行供電

    主控制器通過采集相機的實時點云,用 3D 視覺算直接對料盒進行識別


    仙工智能 3D 視覺系統識別預準備:

    ?需要將物料加入識別庫,以使得 3D 視覺系統“認識”它

    ?不需要(為了安裝 Marker)改造物料外觀

    ?物料盒可以在固定工作范圍內任意放置

    ?不需要額外的光源來保證光照穩定


    仙工智能 3D 視覺系統直接識別晶圓盒:


    左圖:仙工智能 3D 視覺采集晶圓盒三維模型

    右圖:晶圓盒實物圖片


    仙工智能 3D 視覺系統解決方案優勢

    不用制作或安裝 Marker

    3D 視覺系統復合機器人不用制作或安裝 Marker,避免了侵改設備,同時適合更多不利于使用 Marker 的其他嚴格環境,從而節省了改造成本


    多設備部署,周期大大縮短

    3D 視覺系統復合機器人,直接識別物料并抓取,從而減少了因 Marker 帶來的示教過程,將部署時間大大縮短。平均每臺設備部署時間 30 分鐘內 (參考晶元盒取料)。通過仙工智能 SRC 系列 AMR 控制器實現了集成 3D 視覺系統、夾爪控制、力控控制,方便快速高效實施。


    無需額外光源,識別更加穩定、可靠

    3D 系統復合機器人的 3D 相機自帶主動激光光源,直接采集物體的三維表面模型,3D 算法對三維模型直接識別,保障結果穩定、可靠。


    SRC 控制器實現底盤、機械臂、視覺的統一控制

    仙工智能 SRC 控制器 實現了底盤、機械臂和視覺系統的統一控制,無需額外的視覺控制器,為客戶大幅節約成本及調試時間



    仙工智能 3D 視覺系統復合機器人在半導體封測中的應用


    下一期小編將繼續為大家解讀,仙工智能智能物流解決方案如何解決芯片粘接(DB)和引線焊接(WB)環節中安全課題,敬請期待。



    (審核編輯: 小王子)

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