AOI自動化光學檢測系統於LED生產應用設計

針對觸控面板設計之AOI光學檢測設備，除檢查料件外觀特性外，同時可完成觸點檢測自動化程序。schmidtek

運用機器視覺取代人力目視驗證改善生產方式，已成為自動化產線必須考量的重要方案，一方面機器視覺可避免人力檢測疏失，也可讓產線產量與速度獲得提升...

自動光學檢測(Automatic Optical Inspection；AOI)系統，即運用高解析度CCD、影像擷取、即時影像分析技術所開發的機器視覺設計方案，用以進行大量、精確的生產線之產品良率判斷用途。

LED製造過程可導入AOI改善良率

由LED產業製程觀察，導入LED自動化AOI光學檢測系統，必須檢視每個製程流程，LED元件主要以上游(晶圓)、中游(晶粒)與下游(封裝成品)三段製程為主，在晶圓段為晶圓棒(GaAs、GaP)經單晶片、結構設計、磊晶片，製成品為單晶片、磊晶片。

LED中游製程由金屬蒸鍍、光罩蝕刻、熱處理(製作P/N極)、切割、崩裂製作流程，成品為晶粒。至於LED封裝段，為晶粒黏著、打線、光學樹脂封裝、剪腳等程序，製成品為LED燈泡、LED數字燈、點陣式LED模組、LED光源模組等，其間製造程序均需大量人力檢測材料、製品外觀品質。

導入AOI系統優點相當多，最明顯優點即為可大幅降低人力成本，同時，生產線檢測過程中，傳統人力會因為大量料件、固定處理流程而出現疲憊、或操作人員情緒變化，影響產線現場檢測品質。但若是改採AOI光學系統利用機器視覺取代人力檢測，產線亦可以AOI搭配自動化設備，讓生產線檢測段處理速度加快、工作量增多，也可避免人力疲倦造成的檢測失誤。

光學檢測系統用途多

AOI能支援的檢測項目相當多，可透過機器視覺機制驗證有無表面刮傷、背面刮傷、裂痕、切割痕跡、污跡、油汙、Slurry殘留、外殼印花完整度，同時針對機殼或封裝完成成品時，可以驗證成品邊緣完整度、有無崩角或缺損，另塑料表面可驗證空孔、凹洞、氣泡等，甚至於晶體表面有無污損、異物、晶片印痕、表面研磨不均勻或出現光圈等。

在自動化產線中，機器視覺仍可扮演單純記錄與分析工作，例如，產線商品或料件上的雷射碼檢驗、重工產品再驗證，或搭配自行定義客製化檢驗項目進行產線自動化設計。

整套AOI系統為由光學取像、軟體系統、影像處理、通訊？網路系統、機電控制、感測技術組成。檢視LED產業AOI系統組成要素，首先為照明系統，因為現場光源狀態，會直接左右光學系統辨識結果，照明系統光源選擇、光型設計，搭配受驗物本身材質與設計方式，都會影響AOI取樣正確性。

AOI設備工作內容

另AOI進行擷取影像的輸入設備中，光學鏡頭、CCD、影像擷取卡，也不能光只要求具較高解析度的拍攝效果即可，還必須考量拍攝景深、範圍、CCD光學反應、擷取卡影像讀取速率等。

而取得影像後，AOI仍須進行即時影像分析與比對，為了讓分析結果減少誤判與加速處理辨識，所擷取影像仍須先進行預處理將影像特徵強化，藉此快速分析攝得影像之比對差異，同時，也可利用2D影像之3D重建、圖形辨識(Pattern Recognition)、圖像問題分類、圖像瑕疵驗證(Verification)等技術。

AOI在建置後，也面臨使用效益後續評估與問題改善。對企業而言，導入設備取代人工無非想追求成本極小化、利潤極大化，若以AOI系統來說，硬體成本效益必須從三方面來檢視，成本效益(cost-effective)、在設計上容易使用(easy of use)與模組化和彈性化(modular flexibility)。

尤其是模組化與系統彈性，必須能因應產線現場進行快速配置，至於驗證與分析比對軟體，則需要考量分析、比對速度(speed)要夠快、分析比對結果要夠可靠(reliability)、介面設計(user interface)需夠容易整合相關產線設備。

而對於AOI應用機制，系統整體仍須考量整合NG(No Good)產品自動處理機制。例如，利用卡匣自動出料？進料，NG產品專屬卡匣處理，便於日後料件rework或是報廢回收，同時，檢驗過程也可利用機器視覺系統，同步將出貨貨架上的每個產品進行錄影、編號記錄，利於後續生產需回溯料件或確認供貨源時使用。