高速 IC 晶片標記檢測與辨識視覺解決方案
依據表面特性、尺寸與速度量身打造的即時且可靠的檢測系統
在半導體 IC 製程中，表面標記的檢測與辨識對於可追溯性、品質管控與防偽至關重要。工程師依賴這些標記來獲得製程良率回饋，並針對不同供應商與生產批次持續優化品質。本頁將說明關鍵的視覺檢測挑戰，以及實務中如何克服這些挑戰—這些內容均源自多個實際導入案例的經驗洞察。
解決標記驗證流程中的複雜性挑戰
在半導體後段製程中，IC 晶片在最終組裝前需經歷一系列標記驗證流程—包含定位、表面品質檢查與標記辨識。儘管這些流程在理論上屬於標準程序，但在實際應用中，由於材質多樣、標記不一致與高速產線要求，仍對機器視覺系統造成不小挑戰。
1. 定位檢查
主要挑戰：
高密度托盤和小型化封裝使得偵測晶片錯位或重複變得困難。
要在寬視場 (FoV) 上達到足夠的解析度，必須平衡像素密度與感測器尺寸。
高速系統中，影像擷取、光源與影像處理需達到次畫格等級的同步。
常見做法：
對靜態托盤使用面陣掃描，透過多視野逐步掃描方式覆蓋整個陣列。
對連續或皮帶式生產線則改用線掃描，藉此取得高解析影像並簡化機構設計。
初步偵測時使用二值化濾波處理作為第一道篩選機制。
實務導入建議：
面陣與線掃描各有其優勢，須依據專案需求選擇。在影像處理階段，透過幾何驗證與灰階 ROI 分析，有助於偵測細微的錯位與重複現象，進而達成量產所需的穩定性。
2. 表面與標記品質檢查
主要挑戰：
不同材質的標記對比差異大
環氧封裝表面可能粗糙或不平整
陶瓷封裝易產生鏡面反光
金屬蓋反射光線不規則，易造成飽和現象
混合材料地段的均勻照明很少有一致的表現
標記若出現燒痕、太淺或部分遮蔽，使用固定閾值難以穩定辨識
常見做法：
拋光或具反射性的元件常使用同軸光源
低角度暗場光源可增強霧面表面的紋理對比
HDR 成像用於壓制過曝並提升暗部訊號細節
實務導入建議：
理解問題需求只是第一步，成功導入仍仰賴理論與實際材質行為的驗證配合。需針對實際樣品測試不同的照明幾何、波長、擴散設計與增益參數，才能在整盤晶片中穩定取得足夠對比。例如：遠心鏡頭可避免透視變形，但若工作距離無法精確定義，可能限制靈活性。
3. 字元、代碼與符號的辨識
主要挑戰：
相似字元（例如 0 與 O）、間距不一致或筆劃中斷會導致辨識錯誤
標記過程中因翹曲或對焦不良造成字型變形
即使標記清晰，若分割不佳或信心分數過低，仍可能辨識失敗
常見做法：
基於模板的 OCR 引擎用於已知字型和可預測的佈局
搭配符號過濾或格式規則驗證（如預期字串格式）以提升穩定性
實務導入建議：
深度學習型 OCR 模型能在筆劃不完整或字型扭曲時重建字元輪廓。選擇適當模型、調整 OCR 處理流程以符合實際應用條件，並設定模型可接受的標記變異程度，這些決策都會影響最終辨識效果，且必須從整體系統觀點審慎規劃。
超越規格書—打造真正適用於生產現場的視覺整合方案
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從概念驗證到量產導入—更快速
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