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; proyecto en curso. Responsable de construir la arquitectura de software y las cadenas de entrega de ingeniería para las cuatro superficies de inspección: Top, AR, HR e Bottom, cubriendo módulos como lanzamiento central, gestión de paquetes de algoritmos, gestión de versiones de recetas, paquete de despliegue de inspección online, paquete de despliegue de reinspección offline y herramientas de depuración de algoritmos. El lado central implementa modelos, diccionarios de defectos, elementos de inspección, paquetes de algoritmos, versiones de recetas y gestión de paquetes de lanzamiento basados en WPF/MVVM, ASP.NET Core Web Kernel, EF Core y SQLite; En el lado de algoritmos, se diseñan paquetes de algoritmos completos a nivel superficial, que soportan DLLs de plugins C#/.NET, entornos de ejecución HALCON, metadatos package-manifest.json, modelos/plantillas/configuraciones y otros empaquetados de piezas de trabajo, y generan paquetes de despliegue de estaciones de trabajo online/offline a través del proceso de lanzamiento. 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
Apoya 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 regiones rectangulares en proyectos de inspección de PCB/semiconductores. Implementa análisis de archivos Gerber RS-274X basado en C++, soportando formato de coordenadas %FS, reconocimiento y conversión de unidades mm/pulgada, configuración de parámetros de apertura de tamaño D, extracción de puntos de exposición circulares de flash D03, extracción de regiones de apertura rectangulares y deduplicación de puntos repetidos; Finalmente, MarkList, BumpList y RectangleList se generan según la estructura JSON acordada para flujos de trabajo posteriores de inspección HALCON/visual para generar ROI, benchmarks de posicionamiento y datos de objetos de inspección, reduciendo el coste de la organización manual de datos Gerber y mejorando la eficiencia de generación de recetas de inspección.
Herramienta de validación del sistema de inspección en línea de dispensación UVI
Basado en C# WPF, NET 8 y HALCON 20.11, se desarrolló una herramienta online de detección y verificación de dispensación de UVI, dirigida a escenarios de inspección visual en línea tras soldadura flexible de placa y antes del curado con pegamento. El sistema aborda requisitos como la detección de coloides de fósforo, evaluación del área de cobertura del pegamento y si el pegamento supera el borde de la placa, construyendo un proceso para la adquisición de simulación de imágenes de escaneo lineal, máquina de estados de integridad, unión de buffer de fotogramas, recetas de enseñanza de ROI, posicionamiento de marcas, algoritmos de detección HALCON y visualización de resultados de inspección; Al mismo tiempo, encapsula capacidades de acceso a cámaras MVSDK, soportando tanto imágenes simuladas como rutas de verificación de cámaras de escaneo real por cable, proporcionando una base de verificación de software para evaluar esquemas de inspección en línea, depuración de algoritmos y selección de equipos en 25 segundos tras 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 integrándolo en el sistema de plugins del ordenador anfitrión mediante módulos C#/Prism. Las características incluyen calibración de distorsión de cámara de ajedrez, verificación de desdistorsión, calibración afín desde coordenadas de píxeles a coordenadas de plataforma, evaluación de ajuste de parámetros de exposición/ganancia, empalme de imágenes de PCB multicampo y conversión de mediciones de imágenes unidas a coordenadas de plataforma. También proporciona demostraciones de verificación WinForms y documentación operativa, facilitando que los equipos de proyecto completen la calibración 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.