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歷史雜誌

依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:李孟軒、李韋辰、張津魁、張耿豪、蔡雅惠粉末冶金齒輪AI 瑕疵檢測

作者:陳柏安、劉定坤、吳潔瑜、王柏凱卷對卷式鋼帶表面瑕疵智慧光學檢測技術

作者:謝伯璜、徐鼎期智慧化複材視覺檢測技術開發

作者:黃仲宏高速通訊與運算時代下的智慧製造商機

2020年10月美國蘋果公司(Apple)發表iPhone12智慧手機，正式宣告全世界進入5G高速通訊的時代。可預期的是5G通訊技術將對人類的生活、工作逐漸展現影響。就製造業來說，在高速通訊與運算的趨勢下，可以快速蒐集、整合從設計到服務流程的各種數據，制定生產策略支援即時決策，達到Time to Market的理想目標。「高速通訊與運算時代下的智慧製造商機」，將論述5G將加持5A的發展，5A分別指的是，AMR(Autonomous Mobile Robot, 自主移動機器人)、AGV(Automated Guided Vehicle, 無人搬運車)、AOI(Automated Optical Inspection, 自動光學檢測)、AR(Augmented Mixed Reality, 擴增實境)、AIOT(AI+IOT, 工業物聯網)，而5A會協助產業發展智慧製造，特別是自主移動機器人(AMR)和自動光學檢測(AOI)。

作者:葉峻賓、連健宏、許沁如、王裕清、黎煥昇、王裕銘、莊柏逸、蔡博翔虛擬檢測員-全自動智慧PCB光學檢測技術

產品品質是企業追求客戶滿意、提高競爭力的重要指標，生產檢測則是確保產品品質的重要手段，儘管目前市面上有許多視覺檢測(Automatic Optical Inspection, AOI)解決方案可供使用，然而實務上易因寧可錯殺不得誤放之需求，為提升缺陷檢出率而增加特定缺陷種類的資料量，卻導致過度學習(overfitting)，讓系統穩定性不佳。為此，團隊已發展虛擬檢測員(Virtual Quality Inspector, VQI)外觀瑕疵檢測技術，可從大量正常影像建立模型，檢測與正常影像差異過大的影像，藉此避免未知的缺陷被分類器誤放，並能整合多種分類器來降低已知缺陷之誤判率，及依據現場作業檢測複判精度動態調整偵測靈敏程度，以維持檢測技術的正確性與穩定性。最後，團隊亦將VQI技術整合至既有AOI設備系統，可代替作業人員自動填入複判結果，利用檢測後之良率分析資訊，串接機器手臂於卷對卷軟板製程進行缺陷標記，達成全自動化之智慧光學檢測作業。

作者:連健宏、林義暐、王裕銘、李偉杰、梁隆禎人工智慧化瑕疵電路標記系統

作者:郭啟全不同矽膜厚度與預熱溫度之矽膜再結晶特性研究與分析

作者:張俊隆、鄭智傑、張津魁自動瑕疵檢測在TFT雷射修補機的應用

作者:黃仲宏半導體工業中的自動光學檢測發展

隨著技術的持續進步和全球的數位化趨勢，半導體工業已成為產業的核心。從智慧手機到雲資料中心，再到汽車和各種物聯網設備，半導體技術都發揮著至關重要的作用。隨著製程技術節點的不斷縮小，對晶片的性能要求日益增加，這使得半導體製程中的高精度檢測技術變得關鍵。現今的半導體工業面臨著巨大的挑戰和機會，人工智慧、高效能運算、高效能推理、高效能通訊等之所需的晶片，臺灣已具製造的完整生態系與AI晶片的製程技術，包括先進晶片的開發，臺灣的晶片製造業者將有一定的供給能力。不過我們也看到日美德等國家在半導體製程領域的急起直追，在這個競爭激烈的環境中，提高生產效率和產品品質是每家半導體製造商的首要任務。其中晶片自動光學檢測（Automated Optical Inspection, AOI）技術在製程中具有關鍵作用。AOI是一種利用光學技術進行圖像分析來檢測產品缺陷的技術，從電子製造到半導體，AOI在各個製造領域已有廣泛的應用，隨著人工智慧技術的不斷發展，AOI系統變得愈來愈高效能，它們能夠應對不斷變化的製造要求，支援更多複雜的檢測任務。此外AOI與工業自動化和物聯網技術的整合也不斷增加，提供了更多資料和分析選項，進一步提高了生產過程的視覺化自動化控制。

作者:卓嘉弘、顧逸霞、羅竣威、張柏毅、李正綱、李漢文、羅聖全半導體先進封裝製程量測技術

在人工智慧等應用需求的推動下，半導體元件正趨於微小化。摩爾定律預測積體電路上的電晶體數量每18到24個月就會增加一倍。然而，隨著接近物理極限，微小化速度已經減緩，為了克服摩爾定律的限制，半導體廠商提出了深度摩爾和超越摩爾技術，其中深度摩爾專注於進一步縮小電晶體尺寸，而超越摩爾則強調電路設計和系統優化。因此針對先進封裝技術，本文介紹了四種非破壞性光學量測技術：微凸塊量測、重分布層量測、晶圓鍵合量測以及薄化晶圓和薄膜厚度量測，並探討了它們在先進封裝製程中的應用和未來展望。