2025.12. ~ presente
Shenzhen Baolian Artificial Intelligence Technology Co., Ltd
Desarrollo de software para equipos de inspección de cuatro caras de chip fotónico de silicio (en curso)
Participó en el desarrollo de un sistema de software para equipos de inspección de chips fotónicos de silicio; el proyecto sigue en curso. Responsable de construir la arquitectura de software y las cadenas de entrega de ingeniería para las cuatro superficies de inspección: Superior, AR, Recursos Humanos e Inferior, cubriendo módulos como la versión central, gestión de paquetes de algoritmos, gestión de versiones de recetas, paquete de despliegue de detección en línea, paquete de despliegue de reinspección offline y herramientas de depuración de algoritmos. El extremo central se basa en WPF/MVVM, ASP.NET API web Core, EF Core y SQLite para implementar la gestión de modelos, diccionarios de defectos, elementos de inspección, paquetes de algoritmos, versiones de recetas y paquetes de lanzamiento; En el ámbito del algoritmo, se diseñan paquetes de algoritmos completos a nivel superficial, que soportan el empaquetado de DLLs de plugins C#/.NET, entornos de ejecución HALCON, metadatos package-manifest.json, modelos/plantillas/configuraciones y otros artefactos, y generan paquetes de despliegue de estaciones de trabajo online/offline que son importables, rastreables y verificables a través del proceso de liberación. Actualmente, se han promovido el plugin integrado de inspección Top Plane y el banco de trabajo de depuración, centrándose en plantillas de coordenadas estándar, posicionamiento del cuerpo del chip, proyección de ROI, distribución de defectos y salida unificada de resultados de inspección, apoyando la verificación integrada de elementos de detección como enredado, astillado, defectos de identificación metálica, desplazamientos de corte, defectos epitaxiales, apariciones de objetos extraños, anomalías en ranuras, filtraciones de sustratos, oro residual, arañazos y revestimiento desbordado.
Plugin de análisis de archivos Gerber y exportación de datos Mark/Bump
Apoyar a otros equipos de proyecto en el desarrollo de herramientas de lectura de archivos Gerber y exportación de datos para satisfacer las necesidades de extracción de puntos de marca, matrices bump y áreas rectangulares en proyectos de inspección de PCB/semiconductores. Análisis de archivos Gerber RS-274X basado en C++, que soporta formato de coordenadas %FS, reconocimiento y conversión de unidades mm/pulgada, configuración de parámetros de apertura de tamaño D, extracción de puntos de exposición circular de flash D03, extracción de regiones de apertura rectangulares y deduplicación de puntos duplicados; Finalmente, MarkList, BumpList y RectangleList se generan según la estructura JSON acordada para los flujos de trabajo posteriores de inspección HALCON/visual, con el fin de generar ROI, posicionar benchmarks y datos de objetos de inspección, reducir el coste de la organización manual de datos de Gerber por parte de los equipos de proyecto y mejorar la eficiencia de la generación de recetas.
Herramienta de validación del sistema de inspección en línea de dispensación UVI
Basado en el WPF de C#, . NET 8 y HALCON 20.11 han desarrollado herramientas de dispensación y verificación en línea UVI para escenarios de inspección visual en línea tras soldadura flexible de placa y antes del curado con pegamento. El sistema construye un flujo de trabajo para la adquisición de simulación de imágenes de escaneo lineal, máquina de estados de integridad, empalme de búfer de tramas, recetas de enseñanza de ROI, posicionamiento de marcas, algoritmos de detección HALCON y procesos de visualización de resultados centrados en requisitos como la detección de coloides de fósforo, evaluación del área de cobertura del pegamento y si el pegamento excede los bordes de la placa; También encapsula la capacidad de acceso a la cámara MVSDK, soportando tanto rutas de verificación de imagen simulada como de escaneo de línea real, proporcionando una base de validación de software para la evaluación de soluciones de detección en línea, la depuración de algoritmos y la selección de equipos en un plazo de 25 segundos desde la TC.
Plugin de extensión automática de calibración de tablero de ajedrez AOI OpenCV
Apoya a otros equipos de proyecto en el desarrollo de extensiones de calibración automática de cámaras AOI, ingeniería e empaquetado del proceso original de investigación previa a Python en DLLs OpenCV C++, e integración del sistema superior de plugins informáticos mediante módulos C#/Prism. Las funciones incluyen calibración de distorsión de cámara de tablero de ajedrez, verificación de desdistorsión, calibración afín desde coordenadas de píxeles a coordenadas de plataforma, evaluación de ajustes de parámetros de exposición/ganancia, empalme de imágenes de PCB multicampo y conversión de medición de imágenes unidas a coordenadas de plataforma; También proporciona demostraciones de verificación WinForms y documentación operativa, facilitando que los equipos de proyecto calibren in situ según el flujo de trabajo de "capturar imagen de tablero de ajedrez -> generar camera_calib.json -> ajuste pixel_stage_map.json -> costura/medición multicampo." Esta extensión reduce los costes de integración de calibración de cámaras, conversión de coordenadas de plataforma y unión multicampo en proyectos AOI, proporcionando una cadena de herramientas de calibración reutilizable para la posterior inspección de PCB, el posicionamiento del ROI y la afinación de la visión de la estación de trabajo.