为了满足对碳化硅 (SiC) 晶体日益增长的需求,世界需要在不牺牲质量的情况下大幅提高产量。如今,SiC 晶体对于制造更小、更快、更高效的芯片和电力电子系统至关重要。然而,如果没有能够及时检测出微小瑕疵的先进计量工具,SiC 晶体生长行业基本上是盲目操作,导致不可接受的缺陷和昂贵的产品损失。
摘要:在风电场机组巡检过程中,常规的风电机组叶片外观检查主要采用高清照相机逐张拍摄,人眼甄别的方式,检测效率低,劳动强度大且精度受限。基于此,搭建了一套基于相机阵列的叶片图像采集系统,通过相机阵列和图像处理服务器相结合,实现图像采集和处理,利用人工智能深度学习的软件对叶片图像进行缺陷识别,实现风电机组叶片表面缺陷的自动检测。现场实测结果证明,该系统大大提高了风电机组叶片缺陷检测的效率和精度。
加利福尼亚州,米尔皮塔斯市,2020年7月20日/-今天KLA公司宣布推出革命性的eSL10™电子束图案化晶圆缺陷检查系统。
Teledyne DALSA 的第一台 SWIR 线扫描相机可提供高达 74 dB 的动态范围和 950 至 1700 nm 的光谱响应
KLA-Tencor公司今日宣布推出两款全新缺陷检测产品,旨在解决各类集成电路(IC)所面临的封装挑战。 Kronos™ 1080系统为先进封装提供适合量产的、高灵敏度的晶圆检测,为工艺控制和材料处置提供关键的信息。