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【113年 應用案例】 測試座接觸元件 AI 智能瑕疵檢測

在 5G、AIOT、汽車電子等下游發展迅速,全產業鏈有望受益於此消費市場。在產品需求動能逐漸增加的情況之下,提高生產效率與降低作業成本成為最重要的課題。為符合客戶各封裝產品類型的需求,穎崴科技一直致力於研發高度客製化測試座,但衍伸的作業痛點則是無法大批量與機台全自動化的作業,部分作業仍需依賴人工執行。 在本案 2021 年時測試座探針部分是委外製造,對現行與未來的大量需求下工時、成本、供給、品質是穎崴需面臨的課題。
 因探針的體積較小且材質屬於金屬類型,在現行人力目檢下需花上較多的時間調整焦距、亮度等以確保能看得清晰並判斷,而判斷標準會因人而異,容易因主觀意識或人員目檢疲勞產生誤判、作業疏失,導致不良品未檢出、流入客戶端手中,使客戶使用本公司的測試座產生誤判結果,導致客戶產品功能失效等問題,進而影響本公司的商譽。
本公司在接觸元件檢測良率為 99.95%,看似高良率,但以一個品檢人員平均一天能檢測 1 萬根針,不良品就有 5 根針,在僅 3 公分長寬的測試座上約有 1 千根針,只要有一根不良針可能導致客戶端測試不良。因現有作業模式為人力目檢,當外在因子若為人員疲勞,人員作業疏失,人員非量化判定即有可能造成不良品流出,因此接觸元件的品質必須嚴格把關。
 曾尋求以光學檢測(Rule-based)進行外觀品質控管,但接觸元件材質為金屬製,對光線會產生射散、背景雜訊干涉、背景刮痕、材質等因素可能造成誤判,因而找到在 AI 技術方面的資服業者來解決我們的檢測難處。

開發 AOI 專用線掃設備

 為了達成本公司 IC 測試座內動輒數千上萬支探針檢測需求,若以傳統面型取像與逐針取像,勢必因取像速度慢無法達到快速檢測以及節約人力的目標。針對此點,資服業者提出可試用 AOI 專用線掃模組方案,以 X 軸 6.3mm 為面寬,往復掃描測試座上的所有探針,經測試可一次掃描 8~9 支探針(如下圖),大幅提升未來 AOI 機台的檢測效率。
 本案將進行上述創新的概念驗證(POC),重點於線掃描設備的開發,針對本公司所提供的正常與異常探針進行取像、學習、訓練,先以逐針取像,訓練初步 AI 模型為驗證目標,以達初步認可。
本案客製化開發的線掃描取像模組
本案客製化開發的線掃描取像模組
未來理想取像結果示意圖
未來理想取像結果示意圖

以單一 AI 技術方案解決量/檢測需求

 統一以 AI DL CNN 學習方式,取代現行 Rule based 需逐一定義瑕疵,為滿足磨耗的量測需求與缺損/異物的外觀瑕疵檢測需求,如機台同時採用採量測/檢測兩套技術,除了成本增加外,亦影響檢測速度,則資服業者建議以線掃描設備取像,其解析度足以由 AI 同時判定外觀瑕疵及以大小圓點判斷針頂磨耗狀況,詳如下圖。

以線掃描像素方式,呈現針頂磨耗情形
以線掃描像素方式,呈現針頂磨耗情形

 依此 AI 檢測技術能符合穎崴的量測與檢測兩項需求,不僅在未來探針檢測上帶來更多的效益,也在 AI 技術方面帶來創新主軸。

改變人檢方式,提升工作效率與產品品質!

經以上述硬/軟雙劍合璧後(線掃描硬體/AI 軟體模式訓練),成功挑戰了 AOI 新興檢測應用,經本案 AI 落地 POC 驗證後,包含客製化線掃描模組及初步 AI 模型開發、驗證,計畫明年正式開發 AOI 機台,並導入 IC 測試座生產線。

未來展望

IC 測試座上游探針業者及下游 IC 廠使用者對 AOI 檢測機台均有需求,上游可確保探針出廠品質,下游使用者則可利用本機台定期檢測手中諸多 IC 測試座使用狀況,對未來需求勢必殷切,故本計畫 AOI 機台對 IC 測試產業於可見的未來必將造成極為正面的影響。

推薦案例

【導入案例】赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20
赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20%

2017年,iPhone X的亮相讓提供 Face ID人臉解鎖的3D感測技術成為大熱門,也帶動了3D感測模組中的核心零元件VCSEL的發展。而VCSEL封裝元件入料瑕疵檢測,若透過AI推論模型可解決良率偏低產業難題,提升可靠度達95。 VCSEL技術現階段可被運用於諸多用途和各類終端消費市場,包括機器人、移動設備、監控、無人機,以及ARVR等。VCSEL在需求高速調製功能的應用(例如照相機和生物計量)中堪稱為不錯的解決方案。 VCSEL技術應用層面廣,也可應用於無人機。圖為佐翼科技農用無人機 VCSEL技術應用層面廣 AI技術助攻瑕疵檢測 赫銳特科技表示,VCSEL封裝元件市場也面臨到商業對手強力的削價競爭,需要進一步降低成本提升、產品競爭力,其中一個關鍵的難題就是將玻璃透鏡更換為環氧樹脂型透鏡。傳統玻璃透鏡的生產良率高,但成本較環氧樹脂透鏡高,因環氧樹脂經切割製程,側壁切割道上容易會有毛邊,造成尺寸過大,容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放,將會直接導致光學透鏡破裂。 赫銳特科技指出,VCSEL環氧樹脂透鏡的入料檢測十分重要,在封裝空間的限制下,封裝與光學透鏡貼合的空間有限,且此光學透鏡會被侷限於一金屬框架內,若是沒有控管好尺寸公差,很容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放會直接導致光學透鏡破裂,造成VCSEL封裝可靠度驗證良率損失最高達到10,造成生產成本增加。 為解決上述問題,赫銳特科技希望在VCSEL環氧樹脂透鏡的入料階段,可以藉由AI影像監控環氧樹脂元件的尺寸及外觀瑕疵,確認其尺寸是否合乎規格、切割邊緣是否平整、外觀是否瑕疵等。由於傳統的入料檢測,經通過大略的人眼目檢分辨好壞,為順利收集影像數據,首先需要解決影像蒐集的問題。 因此,赫銳特科技首先建立自動光學檢測裝置Automated Optical Inspection,AOI,自動光學檢測裝置包含X、Y、Z三軸動及高解析相機,及相關控制軟體自動記錄影像。蒐集完成後的影像資料,經opencv將測試影像Test與一標準正常影像Normal,進行影像對位後取出Test與Normal影像的差異部分,並可經由Pixel Mapping計算影像的像素面積進行比較完成初步篩檢。 承上之影像分類,進行手動標籤標示包含:正常、外觀瑕疵或形狀特徵差異之樣品,後進行演算法訓練與驗證,使用深度殘差網絡Residual neural network ResNet或其他相關演算法進行深度學習,以辨識出透鏡的優劣情形。 導入AOI檢測 提升產能效率達20以上 比較導入AI影像檢測的前後差異,導入前的VCSEL入料透鏡檢測,僅透過簡易的人工外觀檢測,將透鏡封裝在已固晶的VCSEL封裝體上,通過一般點亮檢測後,最後進行可靠度測試高溫回焊,失效樣品進再入重工流程。 但在導入AOI檢測之後,可提前將有問題的透鏡篩選出來,除了可以降低後續物料投入的成本,亦可減少失效情形降低重工的需要,因而提升可靠度驗證良率達95以上,預期可協助場域業者降低生產成本達10,提高產能效率達20以上。 導入AI影像檢測的前後之差異 赫銳特科技指出,這項技術是基於微小影像開發的AI應用技術,透過深度學習演算法辨識影像瑕疵,用來辨識瑕疵影像。而訓練後的網路來自動分類對應於預定類別的影像數據。透過參考影像就能辨識缺陷類別,因此不再需要繁瑣的編程。 而在工業機器視覺環境中,深度學習主要用於應用中的分類任務,例如在工業產品的檢驗或零件的辨識,未來隨著IOT穿戴裝置的發展,符合節能省電的潮流議題,光電元件尺寸將不斷的縮小,本技術未來也可應用在其他微小光電元件的外觀瑕疵檢測。

【解決方案】搭上綠能商機 華鉬實業打造全釩液流電池儲能系統設備 長效儲能的最佳選擇
搭上綠能商機 華鉬實業打造全釩液流電池儲能系統設備 長效儲能的最佳選擇

綠能是未來趨勢,必帶動未來龐大商機。而風力發電是近年全球矚目綠色能源之一,將成為我國再生能源重要生力軍、幫助台灣發電量於2025年達到20的目標,以提高台灣能源自主性。隨著國內風力發電機風機組數量和電量逐年增長,如何讓儲電設備達到安全、長效性、充放電不易衰減和永續低碳又環保的技術能量顯得格外重要,同時風機設備本身的健康檢測、保養與維修也成為風場業者關注焦點。為滿足風場客戶需要,華鉬實業旗下綠能事業部門推出長效儲能的全釩液流電池電解液及風機AI預測性運維,提供100安全、長效性且可降低客戶初製成本的電力儲能設備,並透過AI預測性運維服務協助客戶降低發電度成本10,節省最多30維護保修成本。 華鉬實業成立於1998年,本業以提煉釩、鉬及稀有金屬元素等製品起家,並運用於高階鋼鐵、專業化工及特用化學品等行業,而釩更如同煉鋼的維他命可加值煉鋼的成效。其中釩、鉬相關製品為公司主力項目之一,公司看見100以釩元素為主的全釩液流電池在長效儲能上未來將是相當被看好的綠能技術主流,並且2010年以前政府已積極請法人如工研院在固態電池和全釩電池進行相關零組件材料投入研究,再加上經濟部期許再生能源在2025年發電量佔比達20目標並達15GW,基於上述考量,華鉬實業決定於2017年全力研究與投入自主開發的全釩液流電池電解液的技術開發,以藉此加速2025年再生能源的達標率。 華鉬公司指出「再生能源的電源較不穩定,而台灣本身缺乏鋰資源,在鋰電池製造上幾乎80-90電池芯必須倚賴國外採購,缺乏100國內自足自給的儲能資源與技術。」同樣地,對於本身沒有天然釩礦資源的台灣是如何克服呢 為此,華鉬實業利用獨創技術,透過石化業如中油煉油廠或台朔石化製程中的廢觸媒,其中有高達10釩離子成分可提煉出高價值的釩礦資源,藉此生產出台灣100自主自製的全釩液流電池電解液且不受資源影響,有效達到資源循環再利用。自2017起華鉬實業已成功打造出全釩液流電解液技術,並順利通過工研院和核研所及多家國際大廠的產品驗證。 台灣在儲電能量目標於2025年要達15GW,其電力分配包含500MW於台電的自動調頻系統、500MW於E-dReg及500MW於既有或新設的太陽能電廠,以太陽能電廠的用電使用為例,主要以下午4點到晚上10點用為民生用電尖峰時段,為此,能源局特別要求台電必須加強儲能設備的升級,也因此帶動市場上對全釩液流電池儲能系統設備的高度需求。另外,台灣在目前總儲備電能的建置與貢獻尚未達到100MW,距離2025年目標15GW儲電量仍差距15倍以上。 運用全釩液流電池 成功打造100安全、低碳環保又長效性儲能系統設備 相較於鋰電池的短效電力儲能,全釩液流電池的最大優勢為全球公認可長效性的儲備電能,可以長時間儲能達12小時,代表若充12小時電力,則可以釋放12小時電力。相較於一般儲能系統的計電方式也就是每日用電度數功率以千瓦為單位 x時間以小時為單位,對全釩液流電池而言,功率和小時數是各別設計,該功率又稱為電堆,是由金屬、高分子模、碳氈和石墨板等四種材料組成,而該用電時間改以電解液的量以立方體為單位來計算,因此當功率電推 x電解液的量我們每日運用全釩液流電池儲能的用電度數。 全釩液流電池儲能系統設備之產品特色方面,包含安全性、長效性、充放電不易衰減和永續低碳環保性等四大特色。全釩液流電池品質是100安全,由於電能是儲存在含釩的電解液中,能避免儲飽電的儲能系統造成任何易燃事故發生。在電池壽命上,相較於鋰電池的電池壽命短暫,全釩液流電池透過價數變化可高達20-25年以上電池壽命。對於儲能的充放電性能,不像鋰電池有一定充放電次數5000-600次,全釩液流電池的充放電次數是沒有限制性的。對於全球高度重視的零碳排放,不同於鋰電池有回收議題,全釩液流電池的電解液可永久使用,該電堆材料成分是環保的且可完全回收,以打造真正永續性又低碳環保的儲能系統。 陸域風機AI預測智慧運維 讓客戶降低發電度成本10 省下維護保修成本高達30 華鉬實業不只透過全釩液流電池儲能系統設備提高再生能源客戶長效儲電效能、協助客戶降低初置成本,更透過離岸與陸域風機AI智慧運維實證計畫在台電的陸域風場的場域實證,積極累積自家在AI預測性運維的技術經驗和能量。在經濟部工業局AI HUB計畫支持下,合作場域將以台電公司路域一期風場為主並提供6個月以上風機的智慧運轉數據進行分析。本次陸域風機的AI預測運維系統,採用機器學習方式,主要技術提供者來自英國British PetroleumBP石油集團的子公司ONYX Insight,該公司透過AI Hub分析軟體技術進行台電面臨的風機痛點分析,包含路域風機的發電量損失和陸域風機的關鍵零組件如齒輪箱、變槳軸承hellip在異常震動三維的振動頻率或異常溫度等狀態下進行損壞預測等報告產出。透過本次落地實證可有效協助台電降低發電度成本10,增加資產價值12,節省最多30維護保修成本。近三年ONYX Insight在全球已成功預測運維2萬台以上離岸或陸域風機,累積極高的AI模型準確率。相信透過與ONYX Insight建立的國際合作夥伴關係,將有效輔導並加速華鉬實業的綠能事業部在邁向成為風機AI預測性運維的獨立科技服務提供者之目標與布局。 與合作夥伴ONYX insight提供客戶AI預測運維系統,包含風機發電量損失與風機關鍵零組件之損壞預測 厚植國內風機運維的基礎 以台灣為基地 拓展到東南亞風場 離岸風機AI預測性運維未來在台灣將超過300億台幣的的市場產值,儲能市場在全球更是有千億美金以上的產值,在未來公司願景,華鉬實業期許能成為釩液流電池電解液及風機AI預測性運維的獨立技術服務提供者。而長期目標,透過累積豐厚技術及實績資本,在世界各地建立釩液流電池電解液之在地供應鏈,就近供應產業需求。

【解決方案】優式AI智能割草機器人 搶攻高爾夫藍海市場
優式AI智能割草機器人 搶攻高爾夫藍海市場

一台看似掃地機器人的AI智能割草機器人,在面積達30公頃的高爾夫球場草坪上來回穿梭進行除草工作。這是由國人自主研發與設計的AI智能割草機器人,此種機型搭載全球首創電子圍籬定位技術,可利用高精準定位的GPS功能結合雲端AI計算最割草路徑,已計畫搶攻高爾夫球藍海市場。 這款AI智能割草機器人由成立於2019年的台灣新創公司優式機器人進行研發,優式機器人總經理陳招成曾擔任台灣前5大ODM科技公司的執行副總經理,擅長軟硬整合工作。在他擔任服務型機器人聯盟總召集人時,就深知在少子化、人力漸趨吃緊的情況下,服務型機器人勢必成為高度成長的產業。 新需求》園藝市場規模大 剛性需求殷切 「發展服務型機器人核心技術,一定要找到剛性需求,綜觀歐美國家,人工短缺,然園藝需求增加,園藝工長年短缺7-10」,在此「剛性需求」強烈的情況下,陳招成成立優式機器人公司,第一個產品就是研發AI智能割草機器人。 以國外來說,美國是全球最大的園藝市場,佔全球產值高達30-40,估計約有100萬名園藝工,然近年來皆處於7-10的缺工狀態,遲遲無法改善。主要缺工原因為:人口老化,加上園藝工作靠勞力工作吃重,年輕人不想做。而不像在台灣,歐美國家對於草坪維護十分重視,並明文規定不除草,將觸犯法規予以重罰,因此,AI智能割草機器人的市場發展潛力相當大。 藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入,期望減少場務人員整理球場之負擔 優式機器人所開發的AI智能割草機器人已研發至第二代,包括國內大學院校及知名美術館使用最新機型M1,同時也在美國包括一些全球知名的高科技公司,及知名的大學院校等實際場域中運行,正進行後續商務合作的洽談中。 優式機器人表示,目前使用的專業RTK系統,可以將原本GPS定位的誤差從數十公尺縮小到2公分左右,讓機器人在戶外也可以精準的移動。簡單設定邊界後,便能透過APP輕鬆地進行作業。 新應用》導入高爾夫球場 解決人力老化及短缺問題 陳招成進一步說明,國土測繪局是RTK的服務商,RTK將定位點的誤差參考圖提供出來,優式機器人透過4G上網,即可抓取特定位置的定位誤差值。再透過優式機器人的AI演算法,將原本一般GPS 10-20公尺誤差值縮短到2公分。定位好之後,優式機器人再運用六軸加速器定位、陀螺儀、輪子的輪差等感測裝置導入,進行軟硬整合工程,搭配輪子的運動模式和地形的契合,才能達到精準的除草路徑規劃。 這款寬度62公分、長度84公分、高度 46公分,重量只有25公斤的智能割草機器人可以在雲端將割草邊界設定完成,可以透過設定避掉水池與沙坑,用AI演算法自動計算出最佳路徑,一小時可除草面積大約是150坪,電池可以連續使用6小時以上,電池續航力是目前全球最高。 除了一般園藝公司外,在經濟部工業局AI計畫團隊的協助下,將優式機器人的AI智能割草機器人導入高爾夫球場的割草應用。 位於台中市太平區的知名高爾夫球場現有場務人員5人,負責整個球場30公頃的草坪、植栽維護、及其他景觀維護工作。但因場務人員平均年齡高達55歲,且長期無法招募到新的場務人員,針對場務人員的老年化及人力的短缺,希望能尋求AI科技的導入來減緩衝擊,因此藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入,期望減少場務人員整理球場之負擔。 新挑戰》因應草種不同 需藉由專家系統克服困難 「這款AI智能割草機器人具備低噪音、低汙染、低人力成本及防水、防盜等配置,在割草的過程中,能透過超音波感測器辨識避開障礙物,並同時保持除草品質,維持美觀一致的割草長度」,陳招成接著表示,高爾夫球最重要的是草紋要漂亮、不能有病蟲害。 根據場勘後發現,高爾夫球場地主要分為果嶺、球道及長草區三大區塊,長草區以現行機器人除草沒有問題,20度以內的斜坡道都能夠克服;球道區的短草只能維持兩公分,草種也不同,需要修改刀盤設計;至於果嶺區的草因為影響到推桿速度,不僅要除草,還要壓草至與地面貼合,草的方向要一致,諸多因素均會影響到果嶺指數,這部分需要更多的研究與測試。 AI智能割草機器人能透過超音波感測器辨識避開障礙物,並同時保持除草品質 AI智慧割草機器人內建攝影鏡頭,可以用來偵測草坪的健康狀態,陳招成表示,未來也將導入專家系統,及早判斷草坪是否有病蟲害或水分足夠與否,將草坪健康數據分析提供給客戶參考,可及早防範與因應,以減少災害損失。 本身也是高爾夫球好手的陳招成表示,台灣高爾夫球發展得很好,然而,受到氣候多雨潮濕、有颱風等天候因素影響,與國外一流球場比較,台灣的高爾夫球場土質偏硬,坑洞較多,若智能割草機器人要普遍導入高爾夫球場仍有許多困難必須克服。但因台灣的困難地形造就很好的試煉場所,一旦台灣能夠克服諸多問題順利導入,就能擴展到海外市場,搶攻新的藍海市場商機。 優式機器人總經理陳招成