電子光電業 清洗機入料 元件顏色 / 方向 / 種類辨識 - Cognex In-Sight 2800

ℹ 資料說明：本案例 A 廠 / B 廠等為代號標示，KPI 數字為類似專案的典型成效範圍，實際依專案有所差異；資料來源：VSK 內部 POC 紀錄。如需細部資料，請聯絡 VSK 業務。

客戶背景

A 廠（電子光電業）：IPC-A-610 / ISO 9001 認證的連接器 / 光學元件 / 電子零組件製造商，使用超音波 / 噴淋 / 蒸汽清洗機進行半成品 / 成品清洗。產線特性 100-300 件/分鐘清洗機入料速度，每天需處理 10-30 種不同元件（材質 / 顏色 / 髒污等級各異），各自需要不同清洗配方（清洗液濃度 / 溫度 / 時間 / 壓力）。品質壓力包含誤投錯料造成清洗不全（殘留油脂 / 助焊劑）→ 下游 SMT 焊點失敗、或清洗過強造成表面損傷 → 整批報廢；法規 / 規範要求涵蓋 IPC-A-610 電子組裝品質、ISO 9001 品質管理系統、ESD 防靜電管制。

清洗機入料常見的辨識失敗可分為以下幾類：

• 元件顏色錯誤：同型號不同顏色版本（鍍金 / 鍍錫 / 鍍鎳）需不同清洗配方
• 元件方向錯誤：插針朝上 / 朝下、有極性元件方向錯誤，清洗效果不同
• 元件種類混入：上一批次殘留元件混入當前批次，配方不對
• 異物混入：包裝碎屑 / 防靜電袋殘片進入清洗機造成阻塞

純人工目檢無法 100% 覆蓋輸送帶速度，辨識錯誤率 5-12%；錯料一旦進入清洗機，輕則造成下游 SMT 焊點品質不穩，重則整批元件因清洗過強表面損傷而報廢。且 IPC-A-610 / ISO 9001 要求每批次清洗配方對應紀錄可追溯，紙本記錄已無法滿足稽核強度。

系統配置

本案採用 Cognex In-Sight 2800 一體化影像感測器整合清洗機入料輸送帶前端辨識站，完整配置如下：

• 視覺主機：Cognex In-Sight 2800（一體化 AI 影像感測器，內建多色光源 + Edge Learning + HSV 色彩工具 + HDR Multi-exposure）
• 光學設計：環形光（整體照明）+ 同軸光（金屬鍍層反光抑制）+ 背光（透明 / 半透明元件輪廓凸顯）；視野涵蓋輸送帶寬度 + 元件全身
• 觸發機制：光電開關於相機前方 50-100 mm 觸發 Strobe LED 凍結移動元件（曝光 50-200 μs）
• 通訊介面：PROFINET / Ethernet/IP / Modbus TCP 與清洗機 PLC + 輸送帶 + 重分類站 + MES 對接，配方切換訊號即時傳遞延遲 < 10 ms
• 影像追溯：NG 影像 + 元件類別 + 配方記錄 + 批號 + 時間自動歸檔，符合 IPC-A-610 / ISO 9001 稽核

演算法組合（單張影像並聯執行）：

• HSV 色彩工具：辨識鍍金 / 鍍錫 / 鍍鎳等顏色差異
• PatMax 形狀對位：定位元件輪廓，量測方向（插針 / 極性符號朝向）
• Edge Learning AI：學習元件種類（連接器 / 光學鏡片 / 端子 / 異物），每類 10-20 張起步

商業價值

• OEE 提升：清洗機 OEE 由 60-70% 提升至 85-90%（+15-25 pp），減少配方錯誤造成的停機 / 重工
• 品質提升：入料誤投率降低 95% 以上、清洗不全重工降低 90% 以上，直接降低下游 SMT / 組裝失效
• 產能釋放：自動化辨識釋放 2-3 名分類員人力至更高附加價值的工作（清洗機維護 / 配方研發 / 品保稽核）
• 追溯完整：每件影像 + 配方記錄 + 數據可追溯，IPC-A-610 / ISO 9001 稽核資料齊備
• ROI 回收：依產線複雜度 6-15 個月回收期，VSK 可依您的元件 SKU 數、清洗機 OEE、人力成本試算具體回收時程

清洗機入料辨識的失敗模式分析

清洗機入料元件顏色 / 方向 / 種類辨識在電子光電產線的失敗模式可歸為四類。第一，金屬鍍層反光高峰 — 鍍金 / 鍍錫 / 鍍鎳元件反光率差異大，鏡面反射遮蓋元件輪廓細節，需同軸光 + 偏振片或 HDR Multi-exposure 多次曝光合成；POC 階段需以實際元件樣品測試。第二，多 SKU 元件變異 — 每天 10-30 種不同元件，Edge Learning 模型需於 POC 階段收齊所有元件變異樣本（每類 10-20 張）；新元件導入需補訓練 20-30 張。第三，輸送帶振動與元件擺位變異 — 高速輸送帶振動可能使元件於相機前位置漂移 ±3 mm + 旋轉 ±15°，視覺工具的 ROI 浮動定位 + 機構治具夾持（V 型導軌 / 振動盤定位）需協同設計。第四，透明 / 半透明元件輪廓不明 — 透明光學鏡片 / 半透明塑膠殼需背光屏蔽 + 同軸光配合凸顯輪廓，光學設計複雜度高於不透明元件。

降低失誤的工程實務：POC 階段須收齊邊界樣品（金屬鍍層輕度氧化、元件方向邊界值、透明元件輕度刮痕、異物與正常元件混合）作為容差設定基準；光源 over-design 比 POC 需求高 30-50% 強度與均勻度，預留產線環境變異緩衝；定期維護每月清潔鏡頭與光源、追蹤辨識率趨勢，異常下降即補訓練；IPC-A-610 / ISO 9001 對追溯的要求由整合方主導，VSK 提供視覺端的辨識率穩定度與量化報告。

為什麼選擇 Cognex PSI 系統整合商

機器視覺導入的成敗，遠超過「相機規格表上的數字」。VSK 威視康累積在台灣電子光電 / 食品飲料 / 製藥 / 汽車 / 半導體製造業 10 年以上的整合經驗中，反覆觀察到三個關鍵失敗點：第一，沒做 POC 直接下單，產線上線後才發現金屬反光 / 透明元件辨識不穩、節拍跟不上、邊界樣品判定不穩。第二，光源沒有 over-design 餘量，產線環境光變化（季節 / 班別）後辨識率明顯下降，每月需大量人工微調。第三，視覺與機構 / I/O 分工模糊，整合方對 PROFINET / EtherNet/IP / Modbus 訊號規格不熟悉導致延宕。Cognex PSI（Premier Solution Integrator）認證的訓練重點，正是上述三項：以系統化方法做 POC 評估、依產線實況設計光源餘量、與設備工程師對接 I/O 與通訊細節。

導入後的服務模式：VSK 設備保固 1 年（自出貨日起算），教育訓練依專案客製。

相關常見問題（連到完整解析）

• 機器視覺方案投資成本？ — 設備、整合、ROI 試算指引
• Cognex 視覺系統導入要多久？ — 2-12 週分階段時程詳解
• VSK 設備保固與服務範圍？ — 保固 1 年、原廠送修、技術支援細節
• Edge Learning 需要多少訓練樣本？ — 5-30 張起步、樣本收集要點
• 視覺系統 PLC 整合？ — PROFINET / EtherNet/IP / Modbus 通訊配置

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延伸閱讀

• Cognex In-Sight 2800 影像感測器（產品頁）
• PCB 電子組裝 SMT 趨勢監控案例
• Edge Learning 邊緣 AI
• HDR Multi-exposure 高動態範圍
• PCB SMT 機器視覺 Cognex 應用
• Cognex In-Sight 2800/3800/L38/D900 完整比較

本案例涉及之 電子光電視覺檢測、清洗機入料辨識、元件顏色 / 方向 / 種類辨識、IPC-A-610、Edge Learning AI、AOI 自動光學檢測、智慧工廠相關方案，VSK 威視康可依現場提供 Cognex 設備選型建議。電子光電視覺自動化導入請來電 +886 2-8809-3200。