TL;DR · 一分鐘看懂本案
- 場景：IPC-A-610 / ISO 9001 認證 PCB SMT 廠，0201 / 01005 微元件方向、極性 AI 檢測，AOI 後段補檢站
- 痛點：傳統規則式 AOI 對 0201 / 01005 微元件外觀變異漏判率 5-10%、多品項小批量換線、回流焊後重工成本高
- 方案：Cognex In-Sight 3800（5 MP smart camera + 內建 ViDi EL Vision Suite）+ Edge Learning AI + PatMax 規則式雙引擎
- 關鍵成效：AOI 漏判 5-10% → < 0.5%、檢測下限縮小到 0.4×0.2 mm、不影響 30k-80k 元件/小時節拍、重工成本年省 NT$ 50-100 萬（視個案評估）
- 關鍵決策點：Edge Learning 樣本 5-30 張 vs ViDi 完整版 200-1,000 張差距大；AOI 後段補檢採漸進式升級保留現有 AOI 投資
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 紀錄與 Cognex In-Sight 3800 / ViDi 全球應用案例。如需細部資料，請聯絡 VSK 業務。
客戶背景
A 廠（PCB / SMT 廠）：IPC-A-610 / ISO 9001 認證的 SMT 表面黏著、PCB 印刷與後段組裝廠，主要產品涵蓋消費電子、工業電子、汽車電子 PCBA。產線特性 SMT 線 30,000-80,000 元件/小時，視板級複雜度而定；多品項小批量、高頻換線。品質壓力包含微元件 0201（0.6×0.3 mm）/ 01005（0.4×0.2 mm）AOI 漏判影響終端良率、IPC-A-610 標準從嚴、回流焊後重工成本高、客戶端對方向 / 極性零容忍。法規 / 規範要求涵蓋 IPC-A-610 電子組裝品質、ISO 9001 品質管理、ESD 防靜電管制、若為汽車電子需加 IATF 16949。
SMT 微元件 AI 視覺檢測的核心需求：
- 方向 / 極性判讀:0201 / 01005 微元件外觀變異大、AOI 規則式漏判
- 0402 以上微元件補檢:電阻 / 電容 / IC 接腳缺件 / 偏移 / 立碑
- AOI 後段補檢:不取代既有 AOI、降低 NG 件人工複判量
- 多品項換線:小批量多 SKU 快速切換配方
- 不影響節拍:30k-80k 元件/小時不能卡產線
傳統規則式 AOI 對微元件外觀變異漏判率 5-10%、回流焊後重工成本高；需要 Cognex Edge Learning AI 補檢站漸進式升級。
系統配置
本案採用 Cognex In-Sight 3800 一體機（內建 Edge Learning）作為 AOI 後段補檢站，完整配置如下：
- 視覺主機：Cognex In-Sight 3800（5 MP smart camera + 內建 ViDi EL Vision Suite Edge Learning + PatMax）
- 光學設計:同軸光抑制元件鏡面反光 + 微距鏡頭 + High-Power Integrated Torch + HDR Multi-exposure
- 觸發機制:Strobe LED 凍結移動 + SMT 線光電開關精確觸發
- 通訊介面:Ethernet/IP / PROFINET（需 license）/ Modbus TCP / TCP/IP，與 AOI 主站 + MES 整合
- 開發環境:Cognex In-Sight Explorer EasyBuilder（圖形化拖拉，現場工程師無需 AI 背景）
- HMI 介面:VisionView HMI 多 SKU 配方切換
- 影像追溯:NG 影像 + Edge Learning 信心分數 + 操作員 + 批號自動歸檔，符合 IPC-A-610 audit 要求
AOI + Edge Learning 補檢漸進式升級流程：
- AOI 全件初判:既有 AOI 保留
- NG 件流至補檢站:AOI 標記 NG 的板子進 Cognex 補檢
- Edge Learning 二判:5-30 張樣本訓練、降低 AOI 誤判（false reject）
- 真 NG 件人工複判:剩餘真 NG 件少量人工複判
商業價值
- AOI 漏判改善:5-10% → < 0.5%，降低 90% 以上
- 微元件檢出下限縮小:0402 → 0201 / 01005
- 不影響節拍:30k-80k 元件/小時，補檢站平行運作
- 重工成本年省 NT$ 50-100 萬（視個案評估）:前段攔截 vs 回流焊後處理
- ROI 回收:依產線複雜度與整合範圍而定，可依您的實際數據提供試算依據
SMT 微元件 AI 檢測的失敗模式分析
SMT 微元件 AI 補檢常見的失敗模式可歸為四類。第一，直接取代既有 AOI — AOI 對固定型態瑕疵效率高、Edge Learning 對變異瑕疵強，兩者互補；硬上 Edge Learning 取代 AOI 反而成本高、上線慢。第二，0201 / 01005 光學配置不足 — 微元件需高解析 + 微距鏡頭 + 同軸光 + HDR，光學配置不足會看不清；POC 階段必驗證。第三，樣本邊界涵蓋不足 — 訓練樣本只收 OK 件，未涵蓋不同元件批次 / 焊點變異邊界樣本，模型上線後辨識率斷崖。第四，多 SKU 配方版本失控 — 不同 SKU 自行調參數造成配方版本漂移；需 HMI 一鍵切換 + 版本控制。
降低失誤的工程實務：AOI + Edge Learning 互補配置；微元件光學充足；樣本涵蓋邊界；多 SKU 配方統一管理。
為什麼選擇 Cognex PSI 系統整合商
SMT 微元件 AI 視覺檢測的成敗，遠超過「相機規格表上的數字」。VSK 威視康累積在台灣 PCB / 製藥 / 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，直接取代 AOI 而非互補，成本與上線時間失控。第二，0201 / 01005 光學配置（高解析 + 微距 + 同軸）不足，看不清。第三，多 SKU 配方版本管理失控。Cognex PSI 認證的訓練重點，正是上述三項。
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
- 視覺系統 PLC / AOI 整合？ — PROFINET / EtherNet/IP / Modbus / OPC UA 通訊配置
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延伸閱讀
本案例涉及之 SMT 0201 / 01005 微元件 AI 檢測、Cognex In-Sight 3800 內建 Edge Learning、AOI 後段補檢、IPC-A-610 電子組裝、方向 / 極性判讀相關方案，VSK 威視康可依現場提供 Cognex 設備選型建議。SMT 微元件 AI 視覺檢測導入請來電 +886 2-8809-3200。
