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矽品秀最新AI成果 盼领封测业者加速智造

矽品展示近期与工研院合作的AI技术成果。DIGITIMES摄

矽品精密参与中科人工智能(AI)应用计画,秀出近期与工研院合作的AI技术成果,分别针对无尘室进出管控与半导体自动光学检测(AOI)检测参数调整最佳化,而目前这两项技术都已收获相当优异的成果。未来矽品更盼能够以封测厂领头羊的脚色,带动半导体下游封测业者加速迈向智能制造,以期能够串联前段晶圆厂,让守护台湾经济命脉的护国神山,绵延成「中央山脉」。

AI抓违规 无尘室监控更安全

在矽品此次展示的两项应用中,不管是厂务环境监控或是AOI参数调整,都是目前许多厂商在检视智能制造导入需求时大多会遇到的相同课题,因此也相当值得其它企业以此为借镜。

象是在半导体产业中常见的无尘室出入,依规定在进入前都需要先进行静电检测。在无尘室及极干燥环境内,一般衣物材质,尤其是化纤织品,会产生静电,除了放电会造成产品破坏,也可能造成火灾,甚至使厂内精密设备死机。

因此在进入无尘室前依规定去除静电,并通过三叉门检验是必要的程序之一。不过矽品发现,过去仍有人员未遵循正常流程进入,除了会对产品造成危害,也难以充分进行实名制的出入监控,甚至也加深极少数人员尾随直接通过门禁的风险。为此矽品过去会每天8小时轮流抽检20台24小时的监控影片来纠正违规者,但这样的做法不仅耗时,且费力,更没有效率。

为解决此问题,在工研院协助下,矽品智能制造团队开发「关键特征空间影像导引」技术,监控影片中穿越电子围篱的物件,以AI分析与配对移动物件的行为轨迹。透过事先投入符合规范的动作来训练AI模型,以藉此比对异常行为,如此一来,摄影机便可动态监控揪出违规行为。

矽品智能制造处处长徐翊指出,未来藉由AI达到主动监控,不仅可以降低警勤人员的负荷,最重要的能够达到百分之百全检,提高厂区的安全系数。目前这项技术已能侦测异常行为达到100%的正确率,不过由于机器太敏感,目前还会偶发假警报的情况,不过徐翊指出,这也是目前影像辨识技术里尚需突破的地方。

而未来该技术不仅可以运用在无尘室出入监控,矽品也计画充分利用在如作业SOP遵从性确认、停车场安全监控、具有危险性作业的安全规范检测等场域。

一分钟快速设定AOI最佳参数

而AOI不只应用在半导体产业,更是许多制造业用以检测产品质量的惯用手法之一。所谓AOI,顾名思义是基于光学原理撷取影像进行分析,AOI系统主要由摄影机、镜头、光源及计算机等硬件设备组成。

在出货前的AOI检测流程中,矽品发现在光源使用寿命期内,光源会出现衰退情形,进而影响系统判断,产生误判,这需要有经验的工程师反复调整光源设定,来达到良好的AOI检出效果,但过去凭工程师经验调整,往往需花费30分钟,而1天至少需调整20~30次,严重影响效率。

为优化AOI机台参数设定,矽品因此研发「参数最佳化」技术。这项技术将过去工程师的调机经验化为大数据,藉AI训练出最佳参数组合,使得系统可以高于人为20倍的速度,在1分钟内快速找到机台的最佳调光参数,如此一来,不但减少人眼反复判断调光耗时耗力的困难,也让参数的设定比过往更加精准。

徐翊指出,此次藉由中科AI计画,除了首次向外界展示与工研院近期合作的技术成果之外,事实上更希望藉此以封测厂领头羊的角色,带动未来封测业者能够进一步加速发展智能制造。徐翊进一步表示,虽然外界认为半导体产业发展AI的脚步相当快速,但事实上在后段封测厂中,仍有不少进步空间,因此也盼未来能够携手同业加速推动智能制造,以期能够串联前段晶圆厂,让守护台湾经济命脉的护国神山,绵延成「中央山脉」。

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