CN114418540A - 三极管制造及其固晶工艺 - Google Patents

三极管制造及其固晶工艺 Download PDF

Info

Publication number
CN114418540A
CN114418540A CN202210062167.5A CN202210062167A CN114418540A CN 114418540 A CN114418540 A CN 114418540A CN 202210062167 A CN202210062167 A CN 202210062167A CN 114418540 A CN114418540 A CN 114418540A
Authority
CN
China
Prior art keywords
tube core
die
manufacturing
triode
attribute information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210062167.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114418540B (zh
Inventor
刘特骥
刘特鹏
刘子媛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jieyang Kehe Electronic Industry Co ltd
Original Assignee
Jieyang Kehe Electronic Industry Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jieyang Kehe Electronic Industry Co ltd filed Critical Jieyang Kehe Electronic Industry Co ltd
Priority to CN202210062167.5A priority Critical patent/CN114418540B/zh
Publication of CN114418540A publication Critical patent/CN114418540A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114418540B publication Critical patent/CN114418540B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/67—Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67005—Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67011—Apparatus for manufacture or treatment
    • H01L21/67121—Apparatus for making assemblies not otherwise provided for, e.g. package constructions
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/67—Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67005—Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67242—Apparatus for monitoring, sorting or marking
    • H01L21/67259—Position monitoring, e.g. misposition detection or presence detection
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/67—Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67005—Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67242—Apparatus for monitoring, sorting or marking
    • H01L21/67276—Production flow monitoring, e.g. for increasing throughput
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Led Device Packages (AREA)
  • Wire Bonding (AREA)

Abstract

本发明涉及三极管领域，且公开了三极管制造及其固晶工艺，包括以下步骤：Step1：建立数据库，在后台编辑管芯属性信息，并导入数据库内；Step2：图像识别端读取导入信息数据，作出设定更改，并验证合理性；Step3：依据管芯属性信息，设定机械臂运行参数；Step4：在产品输送端设置补光部件，在固晶区域设置镀铜引线支架；Step5：开启运行，在产生输送端投入待识别的管芯。本发明能够对待处理的管芯进行预先的识别辨认，并且充分补光，提升识别的准确率，能够有效解决固晶过程中特殊芯片难识别的情况，从而更好的提升工艺良率和降低损耗，设置的镀铜引线支架可在高温工艺中替代镀银引线支架，降低了生产成本，提升了经济效益。

Description

三极管制造及其固晶工艺
技术领域
本发明涉及三极管技术领域，具体为三极管制造及其固晶工艺。
背景技术
三极管，全称应为半导体三极管，也称双极型晶体管、晶体三极管，是一种控制电流的半导体器件，其作用是把微弱信号放大成幅度值较大的电信号，也用作无触点开关，三极管是半导体基本元器件之一，具有电流放大作用，是电子电路的核心元件，三极管是在一块半导体基片上制作两个相距很近的PN结，两个PN结把整块半导体分成三部分，中间部分是基区，两侧部分是发射区和集电区；
在三极管常规生产流程中，通过图像识别管芯，用设备的自带光源进行补光，在通过通过机械臂抓取，通过引线支架送交固晶区进行加工，常规高温工艺情况下，为了避免高温轨道内的引线支架发生氧化现象，用的是镀银引线支架；
但是，在投产时常常碰到一些特殊芯片，这类芯片表面颜色多变复杂，设备的系统不能很精准识别并抓取，只能通过调整有限范围的识别参数，会造成有效管芯被漏抓或者失效管芯的误抓，十分影响生产工艺的成品率及效率，不便于控制生产损耗及生产成本。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了三极管制造及其固晶工艺，能够有效地解决现有技术不能很精准识别并抓取特殊芯片，只能通过调整有限范围的识别参数，会造成有效管芯被漏抓或者失效管芯的误抓，十分影响生产工艺的成品率及效率，不便于控制生产损耗及生产成本的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
本发明公开了三极管制造及其固晶工艺，包括以下步骤：
Step1：建立数据库，在后台编辑管芯属性信息，并导入数据库内；
Step2：图像识别端读取导入信息数据，作出设定更改，并验证合理性；
Step3：依据管芯属性信息，设定机械臂运行参数；
Step4：在产品输送端设置补光部件，在固晶区域设置镀铜引线支架；
Step5：开启运行，在产生输送端投入待识别的管芯；
Step6：补光部件对待抓取的管芯进行预先投光，照射范围为三组；
Step7：图像识别端进行对补光管芯进行预先识别；
Step8：识别正常，按照预先设置持续运行；
Step9：识别异常，调整补光部件照射间距与照射角度，进行二轮核验；
Step10：通过一次核验则为识别成功，反之失败，进行报警，并剔除；
Step11：机械臂对管芯进行抓取，将其放置到镀铜轨道引线支架中指定的固晶区域内，进行到位查验后，开始固晶作业。
更进一步地，所述步骤Step1中的管芯属性信息，包括：管芯尺寸规格、管芯表面颜色和管芯管芯参与加工时间。
更进一步地，所述步骤Step2中的图像识别端利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象；
其中，图像识别的具体过程，包括：信息的获取、预处理、特征抽取与选择、分类器设计和分类决策；
信息的获取是指通过传感器，将光或声音信息转化为电信息；
预处理是指图像处理中的去噪、平滑、变换的操作，加强图像重要特征。
特征抽取和选择是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择；
分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率；
分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而识别所研究的对象具体所属种类。
更进一步地，所述步骤Step2中的信息数据的导入方式，包括：在线文档扫描导入和人工编辑数据导入；
其中，在线文档的扫描导入，分为外部存储介质的读入和通过无线网络下载录入。
更进一步地，所述步骤Step2中合理性的验证，先建立运行模型，将更改后的设定参数输出模型内，进行运行，运行无差错，即判定为合理。
更进一步地，所述步骤Step4中的补光部件，为LED灯屏，其属性为，可调节照射范围、照射角度和照射间距。
更进一步地，所述步骤Step7中的核验为，将照射间距与照射角度做出两次调整，调整参数为预先人工编辑设定。
更进一步地，所述Step10中的报警过程，包括：灯光闪烁报警、语音播报报警和通过无线网络发送信息报警。
更进一步地，所述步骤Step11中到位查验过程，包括以下步骤：
S1：管芯与镀铜引线支架接触；
S2：位移传感器检测管芯到位距离，将检测信号输出为可读数据；
S3：对数据进行分析，并配置适配格式；
S4：将分析数据与设定参数进行比对，查验是否存在误差；
S5：不存在误差，依照设置持续运行；
S6：存在误差，触发报警机制；
S7：生产比对报告，并递交管理端；
S8：程序依据设定参数计算误差值；
S9：将误差值并作为参照依据，对管芯进行距离矫正。
更进一步地，所述步骤S7中的比对报告的属性，包括：报警机制触发时间、触发次数和偏差数值。
(三)有益效果
采用本发明提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下有益效果：
1、本发明能够对待处理的管芯进行预先的识别辨认，并且充分补光，提升识别的准确率，能够有效解决固晶过程中特殊芯片难识别的情况，提高了有效管芯的抓取率和降低失效管芯的误抓率，从而更好的提升工艺良率和降低损耗。
2、本发明中设置的镀铜引线支架可在高温工艺中替代镀银引线支架，降低了生产成本，提升了经济效益：
3、本发明中的能够对机械臂抓取的管芯进行到位检测，判断管芯放置位置是否存在偏差值，能够对出现偏差进行自动矫正，避免在固晶的过程中出现误差，进一步提升成品率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为三极管制造及其固晶工艺的流程示意图；
图2为本发明中的到位查验过程的流程示意图；
图3为本发明的架构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合实施例对本发明作进一步的描述。
实施例1
本实施例的三极管制造及其固晶工艺，如图1和图3所示，包括以下步骤：
Step1：建立数据库，在后台编辑管芯属性信息，并导入数据库内；
Step2：图像识别端读取导入信息数据，作出设定更改，并验证合理性；
Step3：依据管芯属性信息，设定机械臂运行参数；
Step4：在产品输送端设置补光部件，在固晶区域设置镀铜引线支架；
Step5：开启运行，在产生输送端投入待识别的管芯；
Step6：补光部件对待抓取的管芯进行预先投光，照射范围为三组；
Step7：图像识别端进行对补光管芯进行预先识别；
Step8：识别正常，按照预先设置持续运行；
Step9：识别异常，调整补光部件照射间距与照射角度，进行二轮核验；
Step10：通过一次核验则为识别成功，反之失败，进行报警，并剔除；
Step11：机械臂对管芯进行抓取，将其放置到镀铜轨道引线支架中指定的固晶区域内，进行到位查验后，开始固晶作业。
如图1所示，所述步骤Step1中的管芯属性信息，包括：管芯尺寸规格、管芯表面颜色和管芯管芯参与加工时间。
更进一步地，所述步骤Step2中的信息数据的导入方式，包括：在线文档扫描导入和人工编辑数据导入；
其中，在线文档的扫描导入，分为外部存储介质的读入和通过无线网络下载录入。
如图1所示，所述步骤Step2中合理性的验证，先建立运行模型，将更改后的设定参数输出模型内，进行运行，运行无差错，即判定为合理。
如图1所示，所述步骤Step4中的补光部件，为LED灯屏，其属性为，可调节照射范围、照射角度和照射间距。
如图1所示，所述步骤Step7中的核验为，将照射间距与照射角度做出两次调整，调整参数为预先人工编辑设定。
如图1所示，所述Step10中的报警过程，包括：灯光闪烁报警、语音播报报警和通过无线网络发送信息报警。
本实施例在具体实施时，用户对管芯数据进行编辑导入，设定图像识别端与机械运行参数，将管芯通过传输带输送，补光部件进行打光，图像识别端进行识别，对无法识别的管芯进行剔除，将有效管芯放置在镀铜轨道，进行固晶作业；
对待处理的管芯进行预先的识别辨认，并且充分补光，提升识别的准确率，能够有效解决固晶过程中特殊芯片难识别的情况，提高了有效管芯的抓取率和降低失效管芯的误抓率，从而更好的提升工艺良率和降低损耗，设置的镀铜引线支架可在高温工艺中替代镀银引线支架，降低了生产成本，提升了经济效益。
实施例2
在其他层面，本实施例还提供一种到位查验过程，如图2所示，包括以下步骤：
S1：管芯与镀铜引线支架接触；
S2：位移传感器检测管芯到位距离，将检测信号输出为可读数据；
S3：对数据进行分析，并配置适配格式；
S4：将分析数据与设定参数进行比对，查验是否存在误差；
S5：不存在误差，依照设置持续运行；
S6：存在误差，触发报警机制；
S7：生产比对报告，并递交管理端；
S8：程序依据设定参数计算误差值；
S9：将误差值并作为参照依据，对管芯进行距离矫正。
如图2所示，所述步骤S7中的比对报告的属性，包括：报警机制触发时间、触发次数和偏差数值。
本实施例在具体实施时，对机械臂抓取的管芯进行到位检测，判断管芯放置位置是否存在偏差值，能够对出现偏差进行自动矫正，避免在固晶的过程中出现误差，进一步提升成品率。
实施例3
本实施例中，如图1所示，所述步骤Step2中的图像识别端利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象；
其中，图像识别的具体过程，包括：信息的获取、预处理、特征抽取与选择、分类器设计和分类决策；
信息的获取是指通过传感器，将光或声音信息转化为电信息；
预处理是指图像处理中的去噪、平滑、变换的操作，加强图像重要特征。
特征抽取和选择是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择；
分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率；
分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而识别所研究的对象具体所属种类。
综上所述，本发明能够对待处理的管芯进行预先的识别辨认，并且充分补光，提升识别的准确率，能够有效解决固晶过程中特殊芯片难识别的情况，提高了有效管芯的抓取率和降低失效管芯的误抓率，从而更好的提升工艺良率和降低损耗，设置的镀铜引线支架可在高温工艺中替代镀银引线支架，降低了生产成本，提升了经济效益；
能够对机械臂抓取的管芯进行到位检测，判断管芯放置位置是否存在偏差值，能够对出现偏差进行自动矫正，避免在固晶的过程中出现误差，进一步提升成品率。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.三极管制造及其固晶工艺，其特征在于，包括以下步骤：
Step1：建立数据库，在后台编辑管芯属性信息，并导入数据库内；
Step2：图像识别端读取导入信息数据，作出设定更改，并验证合理性；
Step3：依据管芯属性信息，设定机械臂运行参数；
Step4：在产品输送端设置补光部件，在固晶区域设置镀铜引线支架；
Step5：开启运行，在产生输送端投入待识别的管芯；
Step6：补光部件对待抓取的管芯进行预先投光，照射范围为三组；
Step7：图像识别端进行对补光管芯进行预先识别；
Step8：识别正常，按照预先设置持续运行；
Step9：识别异常，调整补光部件照射间距与照射角度，进行二轮核验；
Step10：通过一次核验则为识别成功，反之失败，进行报警，并剔除；
Step11：机械臂对管芯进行抓取，将其放置到镀铜轨道引线支架中指定的固晶区域内，进行到位查验后，开始固晶作业。
2.根据权利要求1所述的三极管制造及其固晶工艺，其特征在于，所述步骤Step1中的管芯属性信息，包括：管芯尺寸规格、管芯表面颜色和管芯管芯参与加工时间。
3.根据权利要求1所述的三极管制造及其固晶工艺，其特征在于，所述步骤Step2中的图像识别端利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象；
其中，图像识别的具体过程，包括：信息的获取、预处理、特征抽取与选择、分类器设计和分类决策；
信息的获取是指通过传感器，将光或声音信息转化为电信息；
预处理是指图像处理中的去噪、平滑、变换的操作，加强图像重要特征；
特征抽取和选择是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择；
分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率；
分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而识别所研究的对象具体所属种类。
4.根据权利要求1所述的三极管制造及其固晶工艺，其特征在于，所述步骤Step2中的信息数据的导入方式，包括：在线文档扫描导入和人工编辑数据导入；
其中，在线文档的扫描导入，分为外部存储介质的读入和通过无线网络下载录入。
5.根据权利要求1所述的三极管制造及其固晶工艺，其特征在于，所述步骤Step2中合理性的验证，先建立运行模型，将更改后的设定参数输出模型内，进行运行，运行无差错，即判定为合理。
6.根据权利要求1所述的三极管制造及其固晶工艺，其特征在于，所述步骤Step4中的补光部件，为LED灯屏，其属性为，可调节照射范围、照射角度和照射间距。
7.根据权利要求1所述的三极管制造及其固晶工艺，其特征在于，所述步骤Step7中的核验为，将照射间距与照射角度做出两次调整，调整参数为预先人工编辑设定。
8.根据权利要求1所述的三极管制造及其固晶工艺，其特征在于，所述Step10中的报警过程，包括：灯光闪烁报警、语音播报报警和通过无线网络发送信息报警。
9.根据权利要求1所述的三极管制造及其固晶工艺，其特征在于，所述步骤Step11中到位查验过程，包括以下步骤：
S1：管芯与镀铜引线支架接触；
S2：位移传感器检测管芯到位距离，将检测信号输出为可读数据；
S3：对数据进行分析，并配置适配格式；
S4：将分析数据与设定参数进行比对，查验是否存在误差；
S5：不存在误差，依照设置持续运行；
S6：存在误差，触发报警机制；
S7：生产比对报告，并递交管理端；
S8：程序依据设定参数计算误差值；
S9：将误差值并作为参照依据，对管芯进行距离矫正。
10.根据权利要求9所述的三极管制造及其固晶工艺，其特征在于，所述步骤S7中的比对报告的属性，包括：报警机制触发时间、触发次数和偏差数值。
CN202210062167.5A 2022-01-19 2022-01-19 三极管制造及其固晶工艺 Active CN114418540B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210062167.5A CN114418540B (zh) 2022-01-19 2022-01-19 三极管制造及其固晶工艺

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210062167.5A CN114418540B (zh) 2022-01-19 2022-01-19 三极管制造及其固晶工艺

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114418540A true CN114418540A (zh) 2022-04-29
CN114418540B CN114418540B (zh) 2022-11-15

Family

ID=81274484

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210062167.5A Active CN114418540B (zh) 2022-01-19 2022-01-19 三极管制造及其固晶工艺

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114418540B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103681429A (zh) * 2013-12-25 2014-03-26 武汉工程大学 一种芯片固晶机的控制方法及控制系统
CN105489508A (zh) * 2015-12-24 2016-04-13 江苏长电科技股份有限公司 一种防止芯片偏移的夹芯封装工艺方法
CN106057668A (zh) * 2016-06-03 2016-10-26 揭阳市先捷电子有限公司 一种三极管生产工艺
CN209021222U (zh) * 2018-10-22 2019-06-25 重庆机电智能制造有限公司 一种铸件浇冒口切割工作站
CN111050088A (zh) * 2019-12-30 2020-04-21 英特尔产品（成都）有限公司 对检测管芯缺陷的相机的成像亮度进行校准的机制
CN113466261A (zh) * 2021-07-26 2021-10-01 鸿安（福建）机械有限公司 一种pcb板自动检测装置
CN113723325A (zh) * 2021-09-03 2021-11-30 安徽大学绿色产业创新研究院 一种装配式预制构件的工装缺陷检测系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103681429A (zh) * 2013-12-25 2014-03-26 武汉工程大学 一种芯片固晶机的控制方法及控制系统
CN105489508A (zh) * 2015-12-24 2016-04-13 江苏长电科技股份有限公司 一种防止芯片偏移的夹芯封装工艺方法
CN106057668A (zh) * 2016-06-03 2016-10-26 揭阳市先捷电子有限公司 一种三极管生产工艺
CN209021222U (zh) * 2018-10-22 2019-06-25 重庆机电智能制造有限公司 一种铸件浇冒口切割工作站
CN111050088A (zh) * 2019-12-30 2020-04-21 英特尔产品（成都）有限公司 对检测管芯缺陷的相机的成像亮度进行校准的机制
CN113466261A (zh) * 2021-07-26 2021-10-01 鸿安（福建）机械有限公司 一种pcb板自动检测装置
CN113723325A (zh) * 2021-09-03 2021-11-30 安徽大学绿色产业创新研究院 一种装配式预制构件的工装缺陷检测系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN114418540B (zh) 2022-11-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113724216B (zh) 一种波峰焊点缺陷检测方法及系统
US6246788B1 (en) System and method of optically inspecting manufactured devices
CN105510348A (zh) 一种印制电路板的缺陷检测方法、装置及检测设备
JP4618691B2 (ja) マーク画像処理方法、プログラム及び装置
CN108648175B (zh) 一种检测方法和装置
CN109934808B (zh) 一种基于图像多形状法向梯度差值pcb板缺陷分类方法
CN113256598A (zh) 一种用于芯片生产的视觉检测系统
CN117182379B (zh) 一种蓝牙音箱芯片焊接质量检测方法及相关装置
CN103020586A (zh) 一种pcb板识别方法、装置及系统
CN114418540B (zh) 三极管制造及其固晶工艺
CN115866502A (zh) 一种麦克风零件表面缺陷在线检测流程
CN113030121A (zh) 用于电路板元器件的自动光学检测方法、系统、及设备
CN115239626A (zh) 缺陷检测方法、光学检测设备、电子设备以及存储介质
CN115359047A (zh) 用于pcb板智能焊接的异常缺陷检测方法
CN113109364B (zh) 一种芯片缺陷的检测方法及装置
CN111307817B (zh) 一种智能产线pcb生产过程的在线检测方法及系统
JP4613466B2 (ja) 実装部品検査方法および装置
US20210158499A1 (en) AI-based Automatic Judgment Unit for Quality Classification of Semifinished Component Carriers of a Panel Based on Automatic Optical Inspection
CN210847220U (zh) 电路板检测机的工位转盘改良装置
CN217385266U (zh) 一种异型元器件的针脚检测装置
CN115035118A (zh) 一种基于识别模型的pcb生产线残缺检测方法及系统
CN109158325A (zh) 集成电路冲切系统品种的视觉识别装置及识别方法和应用
TWI785579B (zh) 元件辨識模型之自動模型重建方法及系統
CN204439569U (zh) 一种高精密全自动fpc缺陷检测装置
CN114720473A (zh) 基于机器视觉的车载屏幕背板的缺陷检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant