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VSK 威視康 — Cognex 官方授權 PSI 系統整合商
半導體 2026/05/02

半導體產業 晶片 / 晶圓 表面瑕疵 AI 視覺檢測 - Cognex In-Sight D900 + VisionPro ViDi

機器視覺系統 + AI 深度學習|半導體產業|晶片 / 晶圓 表面瑕疵 AI 視覺檢測

機器視覺系統 + AI 深度學習|半導體產業|晶片 / 晶圓 表面瑕疵 AI 視覺檢測。

KEY RESULTS · 關鍵成效

表面瑕疵檢出

導入前

85-90%(規則式)

導入後

99.0-99.7%

+9-14 pp

檢測速度

導入前

60-120 件/分

導入後

300-500 件/分

3-5 倍

良率追溯

導入前

部分數據

導入後

逐顆數據可追溯

SPC 監控完整化

人力配置

導入前

2-3 名 QC

導入後

0.5-1 名

年省 NT$ 100-180 萬(視個案評估)

VIDEO · 類似應用影片

類似應用影片

影片來源:Cognex Industrial Machine Vision YouTube 頻道(同類應用參考,非本案實機影像)

CHALLENGE · 產線挑戰

晶圓代工 / IC 封測廠晶片表面瑕疵(刮傷 / 微塵附著 / 鍍膜不均 / 邊緣崩裂)變異大、單顆 IC 製造成本高(NT$ 50-5,000+),漏判到後段成本指數放大;傳統規則式 AOI 對形狀不固定的瑕疵漏判率 5-10%,客戶端 SPC 監控要求嚴格。

SOLUTION · 應用方案

本案採用 Cognex In-Sight D900(5-16 MP 高解析)+ VisionPro ViDi 深度學習整合晶圓 / IC 封測產線:µm 級 PatMax 定位 + 微距鏡頭 + 結構光 / 同軸光,ViDi Analyze 無監督異常檢測學習「正常 IC 表面」、任何偏離正常的瑕疵均判 NG,OPC UA 即時輸出 SPC 資料庫。

RESULT · 導入成果

  • 表面瑕疵檢出:99.0-99.7%(+9-14 pp)
  • 檢測速度:300-500 件/分(3-5 倍)
  • 良率追溯:逐顆數據可追溯(SPC 監控完整化)
  • 人力配置:0.5-1 名(年省 NT$ 100-180 萬(視個案評估))

TL;DR · 一分鐘看懂本案

  • 場景:JEDEC / SEMI E10/E58 / ISO 9001 認證晶圓代工廠 + IC 封測廠(OSAT),300-500 件/分鐘高速產線,Class 1000 無塵室
  • 痛點:晶片表面瑕疵(刮傷 / 微塵 / 鍍膜不均 / 邊緣崩裂)形狀不固定,傳統規則式 AOI 漏判率 5-10%;單顆 IC 製造成本 NT$ 50-5,000+,漏判到後段成本指數放大
  • 方案:Cognex In-Sight D900(5-16 MP 高解析)+ VisionPro ViDi Analyze 無監督異常檢測 + µm 級 PatMax 定位 + OPC UA 即時 SPC 整合
  • 關鍵成效:表面瑕疵檢出 85-90% → 99.0-99.7%(+9-14 pp)、檢測速度 3-5 倍、SPC 監控完整化、年省 NT$ 100-180 萬人力(視個案評估)
  • 關鍵決策點:µm 級量測需 10-20× 微距鏡頭 + 結構光,POC 階段必量化視覺端 Gauge R&R 素材;ViDi Analyze(無監督)vs Classify(監督式)依瑕疵樣本可得性選擇

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(半導體業):JEDEC + SEMI E10/E58 + ISO 9001 認證的晶圓代工 / IC 封測 / 矽光子模組廠,產品涵蓋邏輯 IC / 記憶體 / Power IC / RF 模組。產線特性 300-500 件/分鐘(依製程步驟而定),Class 100-1000 無塵室,三班制 24 小時連續運轉。品質壓力包含單顆 IC 製造成本 NT$ 50-5,000+,瑕疵流出後段成本指數放大;客戶端(IDM / Fabless)要求每批次 SPC 統計資料 + Cpk > 1.33。法規 / 規範要求涵蓋 JEDEC 半導體標準、SEMI E10/E58 設備可靠度、ISO 9001 品質管理系統、ESD 防靜電管制。

常見的晶片表面瑕疵類型:

  • 刮傷(Scratch):搬運 / 機構磨耗造成表面線狀刮痕
  • 微塵附著(Particle Contamination):無塵室空氣過濾失效或人員衣物殘留
  • 鍍膜不均(Coating Non-uniformity):CVD / PVD 製程不均造成厚度變異
  • 邊緣崩裂(Edge Chipping):晶圓切割造成邊緣微小崩裂
  • 暈染 / 殘漬:化學蝕刻或清洗殘留
  • 雷射印字 OCR:低對比 / DPM 字符辨識

這些瑕疵的共同特徵:「形狀不固定、樣本變異大、人眼疲勞漏判率高」。傳統規則式 AOI 對形狀不固定瑕疵漏判率 5-10%;AI 視覺(特別是 ViDi Analyze 無監督異常檢測)可解決。

系統配置

本案採用 Cognex In-Sight D900 + VisionPro ViDi 深度學習整合晶圓 / IC 封測產線 AOI 檢測站,完整配置如下:

  • 視覺主機:Cognex In-Sight D900(5-16 MP 高解析智慧相機,IP67 等級,內建 ViDi 工具支援,符合 Class 1000 無塵室);複雜應用搭配 VisionPro 軟體 + 工業 PC + GPU 執行 ViDi Analyze
  • 光學設計:同軸光(鏡面反射均勻化)+ 環形 RGB 多色光 + 微距鏡頭(10-20× 光學倍率)+ HDR Multi-exposure(拉動態範圍)
  • 觸發機制:晶圓 / IC 載盤光電開關觸發 Strobe LED 凍結畫面(曝光 50-200 μs)
  • 通訊介面PROFINET / Ethernet/IP / Modbus TCP / OPC UA 與產線 PLC + MES + SPC 資料庫對接
  • SPC 整合:每次檢測量測值(位置 / 面積 / 等級)寫入 SQL Server / OPC UA,建立 X̄-R / CUSUM 控制圖
  • 影像追溯:NG 影像 + 缺陷類別 + 信心度 + 晶圓 / IC ID + 批號 + 時間自動歸檔,符合 JEDEC / 客戶端 SPC 要求

演算法組合:

  • PatMax µm 級對位:定位晶圓 / IC 基準(Fiducial / Notch),建立浮動 ROI
  • ViDi Analyze 無監督異常檢測:學習「正常 IC 表面」概念,任何偏離正常的區域均判 NG
  • ViDi Classify 監督式分類:對特定瑕疵類型(刮傷 / 微塵 / 鍍膜不均)分類,協助根因分析
  • 規則式量測:IC 尺寸 / 邊緣崩裂面積等量化指標

商業價值

  • 瑕疵檢出提升:85-90% → 99.0-99.7%(+9-14 pp),單顆 IC 損失減少
  • SPC 完整化:逐顆數據可追溯,客戶端 PPAP / 8D 文件齊備
  • 產能匹配:300-500 件/分 高速產線無人工瓶頸
  • 無塵室相容:In-Sight D900 IP67 等級 + 304 不鏽鋼配件符合 Class 100-1000 規範
  • ROI 回收:依產線規模 12-24 個月回收期(單顆 IC 高價值放大效益),VSK 可依您的單顆 IC 成本、漏判頻率試算具體回收時程

半導體晶片瑕疵檢測的失敗模式分析

半導體晶片瑕疵 AI 視覺檢測在高速產線的失敗模式可歸為四類。第一,µm 級 Gauge R&R 要求 — 要達到 1-5 µm 重複性,相機解析度 + 鏡頭工作距離 + 光源穩定度需協同;POC 階段需以您的晶圓 / IC 樣品做 Gauge R&R 驗證(10 件 × 3 次重複 × 2 操作員)。第二,透明 / 鏡面 IC 表面光學配置 — 鏡面反射不均勻,傳統環形光邊緣易誤判;必須採同軸光 + 半反射鏡,光源 over-design 30-50%。第三,ViDi Analyze 樣本品質 — 「正常 IC 表面」需 100-300 張涵蓋所有 OK 變異樣本(不同批次原料、不同位置、不同顯影條件),否則模型可能將正常變異誤判為瑕疵。第四,無塵室環境變動 — Class 1000 無塵室空氣過濾器更換 / LED 燈管老化可能造成環境光變動,光源 + Strobe 觸發必須對環境光免疫。

降低失誤的工程實務:POC 階段須收齊邊界樣品(極輕微刮傷、邊緣崩裂邊界值、不同批次原料)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;定期維護每月清潔鏡頭與光源、每月抽樣對照 AI 判斷;JEDEC / SEMI / 客戶端 SPC 要求由整合方主導,Cognex 視覺設備可提供量測穩定度與量化報告。

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 威視康累積在台灣半導體 / PCB / 製藥 / 汽車製造業 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 µm 級重複性達不到、節拍跟不上、邊界樣品判定不穩。第二,光源沒有 over-design 餘量,無塵室環境變動後辨識率明顯下降。第三,視覺與機構 / I/O 分工模糊,整合方對 PROFINET / OPC UA + SPC 資料庫整合不熟悉導致延宕。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)

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延伸閱讀

本案例涉及之 半導體晶片瑕疵 AI 視覺檢測、晶圓 / IC 表面瑕疵、ViDi Analyze 無監督異常檢測、µm 級量測、SPC 統計製程管制、JEDEC / SEMI、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。半導體視覺自動化導入請來電 +886 2-8809-3200。

FAQ · 客戶常見問題

關於這個案例的常見問題

半導體晶片瑕疵 AI 視覺檢測方案多少錢? +
機器視覺方案(單站、In-Sight D900 + 微距鏡頭 + 同軸光 + ViDi 授權 + SPC 整合)整體投資在 NT$ 100-250 萬之間(視個案評估);若需多相機平行配置匹配晶圓 200-500 件/分節拍,視整合複雜度而定。VSK 提供 POC 後客製報價。
µm 級量測精度怎麼達到? +
需要 High-Res 機型(5-16 MP)+ 微距鏡頭(10-20× 光學倍率)+ 結構光或同軸光配置;Cognex In-Sight D900 可達 1-5 µm 重複性。實際精度依 datasheet + 鏡頭組合而定,POC 階段以您的晶圓 / IC 樣品量化視覺端重複性 / 再現性,作為客戶端 Gauge R&R 分析素材。
形狀不固定的瑕疵 AI 怎麼學? +
Cognex ViDi Analyze 採無監督學習「正常 IC 表面」概念,任何偏離正常的區域均判 NG,特別適合形狀不固定的刮傷 / 微塵 / 暈染瑕疵。POC 階段以您的 OK 樣品 100-300 張訓練即可起步。
OCR 在 IC 表面讀不準怎麼處理? +
Cognex In-Sight D900 / VisionPro ViDi Read 對低對比、雷射印字、DPM 字符特別優化;HDR Multi-exposure 可同步拍攝多動態範圍影像,提升弱對比區辨識力。
無塵室規格的設備如何選? +
需確認機殼防護等級(IP67 / IP65)與材質符合 Class 100-1000 潔淨度要求;接線端 / 散熱口都要評估。Cognex In-Sight D900 IP67 等級符合 Class 1000 無塵室;更嚴等級需評估特殊機殼。
SPC 統計製程管制如何整合? +
Cognex 可透過 OPC UA / Ethernet/IP 即時輸出檢測結果(位置 / 面積 / 等級)到 SPC 系統 / SQL Server / MES,逐顆 / 逐批數據可追溯,建立 X̄-R / CUSUM 控制圖。
晶圓 / IC 載板定位精度多少? +
PatMax 演算法定位重複性 µm 級;實際精度依鏡頭 / 視野 / 光學配置而定,需現場拍樣驗證。In-Sight D900 + 微距鏡頭可達 1-5 µm 對位重複性。
換型號 / 換規格要重設嗎? +
Cognex In-Sight D900 支援多檢測配方並存(數百種),操作員可透過 HMI 條碼掃描切換;新型號需重新建立配方與訓練(如涉及 AI ViDi 模型)。新 SKU 配方建立週期 1-2 週。
AI 模型部署後會自己退化嗎? +
不會自動退化。Cognex Edge Learning / ViDi 是「離線學習」模型,部署後不會自動再訓練;但產線環境變化(光源老化 / 鏡頭髒污 / 工件批次差異)會讓辨識率漸進下降。建議每月清潔鏡頭光源 + 抽樣 100 件對照 AI 判斷,必要時補訓練。完整維護建議見 Edge Learning 詞彙頁
REFERENCES · 引用標準與規範

📚 案例引用標準

本案例涉及之國際 / 在地標準與規範(標準內容請洽各主管機關官方來源):

  • JEDEC 半導體標準
  • SEMI E10/E58 設備可靠度標準
  • ISO 9001 品質管理系統
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