-
公开(公告)号：CN116977314A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310973343.5
申请日：2023-08-03
Applicant: 厦门福信光电集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高精度的液晶面板装箱搭边检测方法，包括以下步骤：在液晶面板装箱的上方四个角位置放置四个线激光光源；线激光光源在产品表面形成规则的“#”字形；设置在装箱上方的面阵相机获得实时检测图像；通过转换颜色空间，对获取的实时检测图像进行二值化处理，得到二值图像；对二值图像进行膨胀操作；对获取的二值图像进行计算，得到边界集合Vi，i＝0,1,2,3；分别对得到的边界集合Vi进行直线拟合，判断是否搭边；向报警系统发送检测的搭边结果，若显示搭边，由报警系统预警。通过本发明能够检测出面板的微小搭边，精度达到1mm以内，且不受箱子形状约束，适用范围广，检测精度高，算法实现简单。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116912189A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310827632.4
申请日：2023-07-06
Applicant: 厦门福信光电集成有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的焊点检测方法及系统，包括以下步骤：采集带有焊锡缺陷的焊点图像；对焊点图像预处理后分类，分类好的预处理图像按设定比例划分为训练集与验证集；构建焊点图像分类网络模型，模型基于ResNeXt网络，包括依序设置的多尺度特征融合层、软池化层、四层残差网络、全局平均池化层及全连接网络；将训练集输入分类网络模型进行训练，利用验证集评估出最佳模型；采集检测台上的焊点实时图像，将实时图像进行图像对齐、通道转换及数据归一化处理后输入最佳模型进行分类，检测结果发送回检测机台。本发明对ResNeXt网络进行改进，使用改进后的分类网络模型对焊点质量进行检测，具有检测效率高，检测精度符合工业在线检测要求的有益效果。
-
公开(公告)号：CN117687234A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311594518.8
申请日：2023-11-24
Applicant: 厦门福信光电集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种液晶屏导电粒子个数及偏位自动检测方法，包括以下步骤：S1：利用光学系统对待检测区域进行成像，获取待检测导电粒子图像；S2；对待检测导电粒子图像进行图像增强处理，提高图像的对比度，突出导电粒子；S3：对经过图像增强处理的导电粒子图像进行分割，获取bump区域集合；S4：对获取的bump区域集合计算导电粒子个数；S5：将计算得到的导电粒子映射至对应的空白bump投影区域内，计算导电粒子的偏位情况。相应的，本发明还提出了一种液晶屏导电粒子个数及偏位自动检测装置。本发明解决了目前液晶屏导电粒子计数精度低及对导电粒子的偏位情况检测精度低的问题。
-
公开(公告)号：CN117710289A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311586028.3
申请日：2023-11-24
Applicant: 厦门福信光电集成有限公司
IPC: G06T7/00 , H01L21/66 , G01N21/95 , G01N21/88 , G01N21/01 , G06T7/13 , G06T7/73 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种用于晶圆裂片后划裂缺陷的检测方法及系统，包括以下步骤：在检测机台上对待检晶圆进行成像，获取晶圆图像；将所述晶圆图像进行矫正处理，生成矫正图像；将所述矫正图像按设定的大小进行切块，生成切块图像；将所述切块图像进行缺陷提取及判定，包括：使用Blob分析方法进行晶粒定位、崩边崩角缺陷检测、双晶错划缺陷检测；输出判定的各类缺陷结果至报警系统，所述缺陷结果包括缺陷类型、缺陷位置及各类型缺陷的数量。本发明提出的缺陷检测方法不局限于蓝宝石衬底的晶圆外观缺陷检测，且可检测包括崩边崩角缺陷及双晶、错划缺陷，在保证检测效率及准确度的前提下提供更强的适应性及更全面的缺陷种类检测。
-
公开(公告)号：CN116468726B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310694231.6
申请日：2023-06-13
Applicant: 厦门福信光电集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种在线异物线路检测方法及系统，首先在检测机台采集包含邦定区域的玻璃基板照片；对所述玻璃基板照片进行高斯模糊、对数相减及灰度映射处理，采用图像处理算法对所述待预处理后的图像进行检测，识别所述第二灰度图像中的缺陷区域；将所述缺陷区域进行合并，利用滑窗重新划分为指定大小的区域，生成相同大小的区域图片；将所述区域图片输入深度学习检测模块，利用VGG模型对所述区域图片进行识别，根据识别结果选择是否由人工复判；所述VGG模型将最终结果发送回检测机台。本发明提出的检测方法结合图像处理和深度学习，在符合在线检测速度要求的情况下，在检测精度上也符合工业生产的要求。
-
公开(公告)号：CN116468726A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310694231.6
申请日：2023-06-13
Applicant: 厦门福信光电集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种在线异物线路检测方法及系统，首先在检测机台采集包含邦定区域的玻璃基板照片；对所述玻璃基板照片进行高斯模糊、对数相减及灰度映射处理，采用图像处理算法对所述待预处理后的图像进行检测，识别所述第二灰度图像中的缺陷区域；将所述缺陷区域进行合并，利用滑窗重新划分为指定大小的区域，生成相同大小的区域图片；将所述区域图片输入深度学习检测模块，利用VGG模型对所述区域图片进行识别，根据识别结果选择是否由人工复判；所述VGG模型将最终结果发送回检测机台。本发明提出的检测方法结合图像处理和深度学习，在符合在线检测速度要求的情况下，在检测精度上也符合工业生产的要求。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.022 seconds)
