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        全面覆蓋 | 數之聯ADC方案支持面板行業最全的尺寸工藝場景
        來源:未知 作者:數之聯 發布時間: 2022-07-21 48次瀏覽
        液晶面板行業的崛起,帶動面板質檢需求的暴增。傳統的缺陷檢測主要由人眼辨別,這給企業把控生產質量和提高生產效率,帶來巨大困難。

        近年來折疊屏、元宇宙、新能源汽車等新概念應用市場的應運而生,中國大陸顯示面板市場總需求面積保持年化穩定增長,整體產業格局向好。液晶面板行業的崛起,帶動面板質檢需求的暴增。傳統的缺陷檢測主要由人眼辨別,這給企業把控生產質量和提高生產效率,帶來巨大困難。

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        有鑒于此,數之聯依托自研的AI分析引擎,針對面板行業推出AI質檢解決方案,通過自動缺陷檢測與分類系統(ADC),讓AI替代人工完成缺陷的檢測識別與分類,全面提升檢測效率和準確率。

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        目前大部分工廠對面板缺陷檢測的方法主要是依靠自動光學檢查和人工目檢。傳統AOI機臺檢測只進行OK/NG二分類,最終還是依賴大量質檢人員分類判級。而人工目檢在缺陷判別上始終存在個體差異、檢查員視力疲勞等因素,很多微小瑕疵不能被識別。企業面臨人工判圖結果不穩定,效率低,招工難、成本高等問題。

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        數之聯融合先進的深度學習技術、圖像處理能力,用AI算法突破了面板缺陷檢測難點,賦能80%的面板廠商,不僅能自動缺陷檢測分類,還能實時監控產線狀態、追溯歷史數據,幫助工廠提升良率、降低客訴。

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        面板缺陷檢測難點

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        在生產場景中, 檢測對象形狀、尺寸、紋理、顏色、背景、布局和成像光照的巨大差異都使復雜環境下的缺陷分類成為一項艱巨的任務。

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        1、背景復雜,缺陷極小

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        2、缺陷與缺陷間形態特征差異小,混淆程度高,分類極難


        3、缺陷尺度變化大,大至整版,小至幾個像素


        4、相同形態,需要通過不良大小進行缺陷區分

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        5、產品更迭頻繁,背景變化大

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        6、缺陷種類多

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        具體應用場景

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        面板的制造主要可分為前段Array、中段Cell及后段Module三大工藝過程。數之聯ADC系統全面覆蓋行業最全的面板尺寸,以及A-Si、LTPS、IGZO、OLED等工藝體系,涉及Array、CF、CELL、OLED、TPOT、LLO、Mask、點燈機等多個制程場景。


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        ADC系統通過梳理業務規范,把在這些制程場景中產生的所有缺陷進行了標準化定義,不僅能自動進行缺陷檢測和缺陷類型判定,還能標注缺陷的位置、大小等信息,為廠商提供高精準的缺陷分類結果。



        該方案已在顯示面板行業廣泛落地應用。迄今為止,數之聯ADC集合了20+工廠實施經驗,每年判圖量超過10億張,幫助廠商節省了80%的質檢人力,提升了10倍以上的缺陷檢測分類效率,為客戶帶來至少2億元的收益。



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