第一章 緒論
1-1 研究目的
因工業 4.0 需求，導致 AOI(Automated Optical Inspection，自動光學檢測)日 漸受到重視，無論是半導體產業甚至在 PCB(Printed Circuit Board，印刷電路板) 生產製造皆可看到其身影，而全球消費性電子的需求日漸增長，也連帶帶動了電 子業快速發展並開發出更小的零件，如 mini LED(Mini Light Emitting Diode，次 毫 米 發 光 二 極 體 )、micro LED(Micro Light Emitting Diode，微發光二極體)、7 奈米以下晶圓、0.4*0.2mm 尺寸的晶片電阻電容…等，這些零件是作業人員不易 辨別的，因此，各家廠商也更注重 AOI 這塊領域。
然而，上述大部分的小零件除半導體製程在生產上會有集中性，不會同時出 現其他尺寸的零件外，傳統 PCB 電路板卻有零件多、大小不一問題，而光學檢 測也只集中於錫膏印刷後的 SPI(Solder Paste Inspection，錫膏印刷檢查機)、元件 搭載後的爐前 AOI 與元件過爐後的爐後 AOI，此三個流程階段的 SMT(Surface Mount Technology，表面黏著技術)製程段檢查。
然而 PCB 電路板作業流程在這之後尚有 DIP(Dual In-line Package，雙排標準 封裝)製程，DIP 製程雖是較簡單的製程，僅有人員的手插件與焊錫，但在許多客 訴案件中常也不少 DIP 零件損傷但人員檢查時遺漏，導致產品流到客戶端的情 形。在這些客戶的案件之中，CPU(Central Processing Unit，中央處理器)與手插件 的彎腳異常是最常發生的。
CPU 雖然是在 SMT 生產段製造，但業界皆將此項歸類為 DIP 段的人員檢查 項目之中，且不論是 CPU Pin(CPU 元件腳針)或是 DIP Pin(DIP 元件腳針)，許多
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工廠總是忽略到這段檢測，造成產品出貨至客戶端後才被發現，但卻無法查證是 哪一個環節出現問題，現況也較少光學檢測有針對此部分做開發。
未針對 CPU 與 DIP Pin 進行針對檢測原因主要在於現況業界 AOI 所採用的 檢測方式為相似度比對法，這種檢測方式需要大量的標準影像添加造成儲存空間 需求量較高。除此之外，大量的標準影像添加也代表著由於初期須確定樣品是否 良好，因此也導致了編輯時間會拉更長，而原本的 CPU 與 DIP Pin 數量已是相 當多且密集了，現有檢測演算法也無法立即性的直接陣列展開。
本論文即是針對 CPU 與 DIP 零件的 Bent Pin 彎腳瑕疵來設計自動檢測系統，
利用自動定位的方式減少學習影像的時間以及儲存空間。此方法也可達到相似度 比對法的效果，並藉此增加品質上的控管並減少人員負擔，最終提高公司產品於 國際上的競爭力。
1-2 研究動機
本次研究為針對 CPU Pin 與 DIP Pin 元件檢查進行開發進而減少人員檢查負 擔及透過不良管制圖表帶動改善品質良率，對於檢查完的成品會將不良位置與整 張 PCB 影像保存，用於客戶確認及不良影像確認時使用。
針對功能性，主要期望達到下列功能：
1. 將影像學習從大量區域樣本的影像儲存改成僅需少量的樣本影像即可，
並針對區域性的影像比對、自動定位與檢測框生成，藉此減少影像的學 習時間以及儲存空間。
2. 藉由不良品的攔截與不良數據的統計回饋至相關部門，藉此來提升生產 品質與生產效率並降低不良品流出產生的客訴問題。
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3. 將參數模組進行標準化，除去人為認知差異以確保品質一致性，並經由 標準影像與不良影像的比對確認，使作業人員不會有認知不同的差異性。
4. 將不良品部份給予紀錄及統計並保存，當不良品流出遭到客戶端反應時，
可藉由紀錄結果確認是否為自身工廠流出以及是何人作業疏忽，或是客 戶端自身問題導致不良品產生。
1-3 研究架構
本次研究將機台導入 PCB 製造廠內，針對 CPU 與 DIP 的 Bent Pin 檢測進行 設計出符合現場使用設備並計算導入後所產生的效益。
以下為本次研究的流程
1. 不良定義：針對欲檢測元件進行各式不良元件確認與資訊收集，並將收 集到的不良品依照不良名稱進行各式不良樣品分類。
2. 檢測系統整合：將影像、光源、軟體、操作平台進行整合，並調整出適 合用於檢測的硬體系統。
3. 參數設定：針對各元件研究出適合的參數並使其模組化，使後續在檢測 時，可直接套用模組，建立出標準化檢測。
4. 檢測能力確認：單樣品測試後，確認檢測能力可符合，大量投入產品確 認檢測穩定性，藉此比較出適合的檢測方式。
5. 成果確認：將檢測結果進行量化確認並比較，評估出適合運用在 Bent Pin 檢測上的檢測方法。
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1-4 章節說明
本論文章節安排如下。將在第二章文獻探討將詳細介紹說明何謂 CPU 與 DIP