玻璃/透明物件
透明玻璃與膜層的缺陷對比低,需比較光源、背景與拍攝角度。
7 個主要區塊、點擊直達
檢測重點
光電產線的面板、發光元件與透明材料,需要不同的取像方式。先確認缺陷能否在影像中看清,再選擇外觀檢查、定位或量測工具。
LED 均勻度
亮暗與色彩
固定曝光與拍攝條件
Mini LED 對位
位置與角度
以圖面公差驗證定位結果
ITO 表面檢查
可見缺陷
膜厚與電阻另用對應量測設備
〔產品資料〕Cognex In-Sight 9000、7000 系列型錄;VisionPro 10 型錄與 VisionPro Deep Learning 工具說明。
勾選已確認的項目,整理取像、判定與產線整合需求。
Q1 · 取像與檢查
Mura、亮暗點及玻璃缺角等檢測項目已分開定義
Q2 · 取像與檢查
透明、反光與發光工件的拍攝方式已確認
Q3 · 取像與檢查
有代表性的正常、異常及可接受邊界樣本
Q4 · 取像與檢查
視野、最小缺陷與像素數已一起確認
Q5 · 判定與驗證
對位公差已依圖面設定,並確認鏡頭與校正方法
Q6 · 判定與驗證
液晶/LED 的影像檢查與色度量測已分工
Q7 · 判定與驗證
定位與瑕疵工具已涵蓋產品角度及批次變異
Q8 · 判定與驗證
需量高度時,工件能取得完整的 3D 輪廓
Q9 · 資料與整合
判定門檻、版本與校正紀錄可追溯
Q10 · 資料與整合
誤判、漏判及產線節拍已有驗證方法
Q11 · 資料與整合
異常處置與 PLC 訊號已確認
Q12 · 資料與整合
檢測結果可連結產品批號及 MES/ERP 紀錄
| 檢測任務 | 應用情境 | 設備方向 | 檢查內容 | 選型重點 |
|---|---|---|---|---|
| 面板 Mura | TFT-LCD/OLED 可見亮暗不均 | VisionPro Deep Learning | 表面異常區域 | 固定顯示圖樣、曝光與判定樣本 |
| LED 均勻度 | 點亮後的亮暗點與色彩差異 | 彩色 In-Sight 相機 | 影像亮暗與顏色比較 | 絕對亮度/色度另確認校正設備 |
| ITO 表面瑕疵 | 可見針孔、刮痕與鍍膜異常 | 2D 相機/VisionPro Deep Learning | 影像中的表面異常 | 不替代膜厚或方塊電阻量測 |
| Mini LED 對位 | 元件與基準點定位 | In-Sight 9912/PatMax | 位置、角度偏差 | 視野、像素、鏡頭與圖面公差 |
| 玻璃邊緣 | 顯示面板缺角與可見裂紋 | In-Sight/VisionPro Deep Learning | 邊緣完整性 | 光源方向與裂紋可見度 |
依檢查內容分配取像、判定與量測工站,不以一台相機涵蓋所有要求。
SCENARIOS · 應用情境詳解
依你的產線需求,Cognex 機型與 VSK 服務對應如下。每個情境提供 對應機型 + 熱門案例,點擊右下角可看全部光電案例。
檢測內容
先固定顯示圖樣、曝光與拍攝位置,再檢查區域亮暗不均。VisionPro Deep Learning 可評估變化較大的表面異常;判定需區分可接受的顯示差異與缺陷。
選型重點
取像條件
顯示圖樣與曝光一致
避免拍攝差異被判為 Mura
樣本準備
正常、異常及邊界樣本
涵蓋不同批次與亮度變化
AI 工具
Red Analyze 檢測異常區域
若需缺陷分類,可另搭配分類工具
驗收重點
誤判與漏判
用未參與訓練的影像驗證
設備選型
可評估 VisionPro Deep Learning Red Analyze 搭配高解析相機。先取得清楚、穩定的面板影像,再決定工具與處理配置。
〔產品資料〕Cognex VisionPro 10 型錄 p.3;VisionPro Deep Learning 工具說明。
檢測內容
LED 點亮後,可在固定曝光與取像條件下比較亮暗區域、失光點與顏色差異。影像顏色比較不等同校正後的色度或絕對亮度量測。
選型重點
亮暗點
點亮狀態與影像均勻度
曝光須避免亮區飽和
顏色比較
彩色影像與核准樣本比對
固定拍攝、曝光與色彩條件
計量需求
色度、亮度與校正方法
有物理量要求時使用對應量測設備
判定基準
產品規格與可接受差異
不套用通用色差或均勻度門檻
設備選型
可評估 In-Sight 7905 彩色配置 或 In-Sight 9912C;視野與像素依模組大小選擇。色度/亮度數據須另外確認量測與校正方式。
〔產品資料〕Cognex In-Sight 7000、9000 系列英文/繁中型錄。
檢測內容
先確認透明膜層的缺陷能否形成可辨識的影像,再評估針孔、刮痕與表面異常檢查。膜厚與方塊電阻屬不同量測任務,不由一般 2D 相機或 L4000 雷射輪廓結果直接判定。
選型重點
檢查內容
可見針孔、刮痕與表面異常
先確認缺陷與背景的對比
取像方式
光源方向與反光控制
透明材料須比較不同照明配置
判定工具
規則式或 AI 瑕疵檢查
按缺陷形狀及背景變化選擇
工站分工
表面影像、膜厚與電阻
需要膜厚/電阻時另定量測設備
設備選型
表面影像可評估 In-Sight 2D 相機 或 VisionPro Deep Learning。膜厚、導電性與表面外觀應分別列入需求。
〔產品資料〕Cognex VisionPro Deep Learning 工具說明;In-Sight 3D-L4000 2025 型錄 p.1–2(3D 雷射位移與輪廓工具)。
檢測內容
以元件外形或基準點定位,計算位置與角度偏差。PatMax 用於圖案定位;實際對位精度需連同視野、鏡頭、校正及機構重複性驗證。
選型重點
定位基準
元件外形或基準點
確認特徵清楚且不受遮擋
視野與像素
最小特徵與檢查區域
以相機解析度與鏡頭共同選配
判定公差
依圖面設定位置與角度
不以子像素算法直接保證微米精度
動作整合
座標轉換與機構重複性
須包含取像、定位與移動誤差
設備選型
In-Sight 9912 為 12 MP 面掃描相機,可評估搭配 PatMax RedLine 做大視野定位。鏡頭與視野依元件尺寸及公差選擇。
〔產品資料〕Cognex In-Sight 9000 系列英文/繁中型錄 p.1、3、5。
檢測內容
檢查玻璃邊緣是否有缺角、可見裂紋或刮痕。先用光源角度與背景控制提高對比;形狀穩定可用規則式檢查,變異較大的表面異常可評估 AI。
選型重點
邊緣完整性
缺角、裂紋與刮痕
分開定義位置與可接受範圍
取像條件
背光、暗場或低角度光源
比較哪些配置能看清實際缺陷
判定工具
邊緣檢查或 Red Analyze
Blue Locate 用於定位,不是異常檢測工具
產線速度
曝光、搬送與處理時間
以實際工件節拍驗證
設備選型
可評估 In-Sight 相機 搭配合適光源;需要 AI 異常區域檢測時,評估 VisionPro Deep Learning Red Analyze。
〔產品資料〕Cognex VisionPro Deep Learning 工具說明;VisionPro 10 型錄 p.3。
VSK 整理光電取像與檢測常見問題。
透明玻璃與膜層的缺陷對比低,需比較光源、背景與拍攝角度。
鏡面反光容易遮住缺陷,須控制光源角度與偏光配置。
最小缺陷與視野決定所需像素;高解析不直接等於奈米級檢測。
LED 點亮時須控制曝光、飽和與顯示狀態。
相機、線材及機構的安裝方式,須配合廠內潔淨與污染管制要求。
可見亮暗不均及表面異常,可評估 AI;顯示圖樣與曝光須固定。
RECOMMENDED
ViDi →點亮後檢查亮暗點、影像均勻度及顏色差異。
RECOMMENDED
Cognex In-Sight 9000 →檢查光學元件的可見外觀及組裝位置;透明曲面的 3D 量測需先確認成像。
RECOMMENDED
Cognex 3D-A5000 →檢查可見裂痕、污染與焊點外觀;內部或不可見缺陷需另外的取像/檢測方法。
RECOMMENDED
Cognex In-Sight D900 →光源、曝光與產品表面特性會直接影響缺陷是否看得見。先把影像拍清楚,再選算法。
錯位 1 · 雷雕字 OCR
比較同軸、低角度及偏光配置,確認雷雕邊緣與背景的對比。
錯位 2 · 玻璃破片
比較背光、暗場與低角度光,找出能呈現缺角或裂紋的方向。
錯位 3 · CCD 模組檢光
固定點亮狀態與曝光;若需校正後的色度數據,另外確認量測設備。
錯位 4 · 高反射玻璃
先控制反光方向與曝光,避免亮區飽和遮住缺陷。HDR 不是所有機型共通功能。
錯位 5 · 多 SKU 產線
每個產品配方保存對應光源、曝光及判定設定,並驗證切換後的影像。
按工站確認樣本、取像、判定、介面與驗收方式。
STEP 1 · Lighting Test
整理正常、異常及可接受邊界樣本,比較鏡頭、光源與曝光。
STEP 2 · Algorithm 測試
形狀與門檻明確時先評估規則式;高變異紋理再評估 AI 工具。
STEP 3 · ISO 評等校正
尺寸、色彩及瑕疵各自設定判定基準;有條碼品質要求時,再安排對應驗證器。
STEP 4 · 機構整合
確認視野、工作距離、安裝空間、觸發與 PLC/MES 資料格式。
STEP 5 · 產線並行驗證
以代表性產品驗證誤判、漏判、節拍與異常處置,保存設定與驗收紀錄。
缺陷範圍、可接受邊界與正常變異
依客戶品管標準設定
基準點、位置與角度公差
依產品圖面與校正結果設定
影像比較或校正後的亮度/色度數據
先區分檢查與計量需求
曝光、觸發、搬送與判定時間
以實際產線節拍驗證
影像、結果、批號及設定版本
按品質管理流程保存
提供圖面、檢測項目與代表性樣本,可更快確認設備配置。
偏光板對位 / 貼合
技術 定位基準點與元件位置
Cognex In-Sight 9912/PatMax
玻璃裁切尺寸量測
技術 可見裁切邊緣與尺寸
Cognex In-Sight 2D 相機/邊緣量測
印刷對位 + 色差 batch QC
技術 印刷位置與影像顏色比較
Cognex In-Sight 7905 彩色配置
玻璃磨邊 / 倒角量測
技術 能可靠成像的表面輪廓與高度
Cognex In-Sight 3D-L4000;透明材料先確認成像
畫素 dead pixel 偵測
技術 可見亮暗點與表面異常
Cognex In-Sight 高解析相機/VisionPro Deep Learning
依產品尺寸、缺陷、反光與搬送方式選擇取像及判定工具。
ViDi Red
Red Analyze:表面異常區域;分類另用分類工具
〔產品資料 · VisionPro Deep Learning 工具說明〕
In-Sight 7905 彩色配置
彩色影像中的顏色比較
〔產品資料 · In-Sight 7000 系列型錄〕
In-Sight 3D-L4000
可見表面輪廓、高度與間隙
〔產品資料 · In-Sight 3D-L4000 2025 型錄〕
In-Sight 9912 + PatMax
12 MP 面掃描與圖案定位
〔產品資料 · In-Sight 9000 系列型錄〕
In-Sight + VisionPro Deep Learning
玻璃邊緣取像與可見缺陷檢查
〔產品資料 · VisionPro Deep Learning 工具說明〕
與 VSK 工程師討論視野、缺陷大小與產線節拍,確認相機及光源配置。
透明材料的缺陷對比低,反光也可能遮住特徵。需比較背光、暗場、偏光與拍攝角度,確認要檢查的缺陷能在影像中看清。
可以評估 AI,但先要拍出穩定的面板影像,並定義可接受的亮暗差異。用正常、異常與邊界樣本訓練,再以獨立樣本檢查誤判與漏判。
先確認視野、最小亮暗點、點亮狀態與曝光。亮區不能飽和;需要色彩比較時選彩色配置,有亮度/色度物理量要求時另確認校正方法。
In-Sight 9912 是 12 MP 面掃描相機,適合大視野細節檢查與定位;9902L 是線掃描機型,須配合搬送與取像時序。先依視野、缺陷大小和工件運動方式選擇。
形狀與判定門檻穩定時可用規則式;紋理或缺陷變化大時再評估 AI。先確認缺陷可見度,In-Sight D900 與 PC 型 VisionPro Deep Learning 可依工具及處理需求比較。
預算取決於相機、鏡頭光源、安裝環境及整合範圍。提供檢查項目、產品尺寸和節拍後,可先確認需要哪些設備與工站。
VSK 是 Cognex 台灣 PSI 認證整合商,可協助設備選型、鏡頭光源與產線整合規劃。安裝、訓練與保固範圍依報價及合約確認。
可到業界案例選擇「光電」篩選,再依檢測任務查看相關配置。
準備不同批次的正常面板、異常面板及可接受邊界樣本,保持顯示圖樣和曝光一致。瑕疵位置、形狀與亮度變化都應涵蓋。
固定點亮與曝光條件,比較亮暗區域、失光點及顏色差異。若驗收需要 cd/m² 或色度座標,須另確認量測設備與校正流程。
先確認透明膜層的針孔、刮痕或表面異常是否可見,再選光源與判定工具。膜厚及方塊電阻須由對應量測設備取得,不由相機外觀結果代替。
依元件尺寸、基準點與產品圖面設定公差。定位算法、鏡頭、視野、校正和機構重複性共同影響精度,不能只看子像素功能。
可見外觀、文字與平面定位先評估 2D;高度、間隙與表面輪廓再評估 3D。透明或鏡面材料須先確認能否取得可靠的輪廓。
分別列出最小缺陷、可接受邊界、定位公差、誤判/漏判及節拍。需要膜厚、電阻、亮度或色度數據時,另列量測與校正要求。
PRODUCT LINES · 依產品線探索
APPLICATIONS · 依應用情境探索
北台灣光電產業聚落深度耕耘: