Die Erfassung von Defekten ist für den Ertrag von Halbleiterwafer-Bauteilen entscheidend. Hier beschreiben wir, wie die Halbleiterwafer-Herstellung die Vorteile der ultrahohen Auflösung von 15.360 Pixeln und der reichhaltigen Funktionen von Inline-Inspektionssystemen allPIXA wave trilineare Farb- und Mono-TDI-Zeilenkamera nutzen kann.
Das Whitepaper gibt einen allgemeinen Überblick und dient gleichzeitig als Referenz für alle Aufgaben im Zusammenhang mit der Synchronisierung von allPIXA classic, allPIXA pro und allPIXA wave Kameras.
Das Whitepaper gibt einen allgemeinen Überblick und dient gleichzeitig als Referenz für alle Aufgaben im Zusammenhang mit der Synchronisierung von allPIXA classic, allPIXA pro und allPIXA wave Kameras.
Die Chromasens 3DPIXA wave dual 20µm kombiniert State-of-the-Art Zeilenkameratechnologie mit schneller 3D-Stereoberechnung auf Grafikkarten. Die Stereo-Zeilenkamera liefert gleichzeitig 3D-Daten und Farbbilder. Diese Technologie ermöglicht es eine für die Anwedung optimierte Beleuchtung einzusetzen.
Die Chromasens 3DPIXA wave dual 30µm kombiniert Zeilenkameratechnologie mit schneller 3D-Stereoberechnung auf Grafikkarten. Die Stereo-Zeilenkamera liefert gleichzeitig 3D-Daten sowie Farbbilder.
Die Chromasens 3DPIXA wave dual 10µm kombiniert State-of-the-Art Zeilenkameratechnologie mit schneller 3D-Stereoberechnung auf Grafikkarten. Die Stereo-Zeilenkamera liefert gleichzeitig 3D-Daten und Farbbilder.
Die 3DPIXA pro dual 70µm f/11 kombiniert Zeilenkameratechnologie mit schneller 3D-Stereoberechnung auf Grafikkarten und liefert 3D-Daten und Farbbilder. Diese Technologie ermöglicht es eine für die Anwedung optimierte Beleuchtung einzusetzen.
Dieser Bericht ist ein Beispiel für die Verwendung einer 3DPIXA und der 3DAPI zur Implementierung einer Messaufgabe für Steckverbinder.
Dieser technische Hinweis bezieht sich auf eine alternative 3D-Rekonstruktionsmethode.
CS-3D-Api verfügt nun über eine GPU-Implementierung einer alternativen 3D-Rekonstruktionsmethode zum bestehenden Block-Matching (BM)-Ansatz. Der Ansatz basiert auf dem semi-globalen Matching (SGM)-Algorithmus, der an Objektgrenzen, feinen Strukturen und in schwach texturiertem Gelände sehr genau ist. Er kombiniert Konzepte von globalen und lokalen Stereomethoden für ein genaues, pixelweises Matching bei geringer Laufzeit.
