工業技術研究

聯絡人:王欽宏 經理
聯絡電話:03-5912225
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案例名稱:虛實整合檢測技術

案例地點:載板廠

相關廠商:AOI與VRS設備廠商

 

業務聯絡資訊

姓名:王欽宏 經理
電話:03-5912225
信箱:Jerry_Wang@itri.org.tw

 

1.案例場域概述:

IC載板廠域之乾膜、曝光、顯影之不同機台與感測裝置聯網,製程資訊可視化、製程肇因回饋參數建議。透過虛實整合檢測技術使得產品光學檢測誤報率減少50%,提升檢測人力生產效率。

2.示範目的(成效):

現有AOI設備誤報率高達90%以上,利用深度學習將瑕疵分類,找出3大好發之誤報瑕疵並將其刪除,可提升VRS人力效率超過50%以上。Auto AOI深度學習平台建置,運用AlexNet與ResNet深度學習訓練時間約90小時使134208張AOI PCB載板瑕疵影像,可得測試時間一秒5個缺陷,優於人工約一秒一個,皮屑、髒污、殘膠三種非電性瑕疵分類準確率可達80%~90%。

3.系統、設備及功能:

4.特色或重點:

整合機器學習專業知識,建立快速有效之辨識模型。透過Auto-VRS與Auto-AOI技術突破傳統AOI檢測機台缺陷檢測誤報率過高問題,使其缺陷誤判率降低50%。

5.可提供服務、合作項目:

可以直接運用至PCB製作廠商,協助國內高階PCB生產技術提升,使國內大廠如日月光、欣興電、臻鼎與嘉聯益等國際領先大廠,改善PCB生產流程,直接降低人力成本,進而降低其生產成本與提升其附加價值。此外,亦可以將使用深度學習的瑕疵分類技術技轉給國內AOI設備製作商,使其AOI設備再次升級,於檢測後直接降低誤報率,提升良率與產品競爭力。

6.系統圖、現場實景照片及電腦操作實際圖片: 

圖一: 瑕疵篩選技術示意圖

 

圖二:Auto-VRS設備

 

 

 

發佈單位:PCB Shop

更新時間:2018/05/04

 

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