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作者:李韋辰、林毓庭、蔡雅惠、黃國唐半導體晶圓表面化學塗布均勻度檢測

現今半導體製程中，使半導體晶圓表面可以均勻地沉積至需求的膜厚對於後續的製程是相當重要的關鍵技術。當晶圓表面化學氣相沉積（CVD）不均勻使膜厚異常將導致表面電性測試(WAT)失敗，早期偵測出膜厚不均可降低材料的浪費與增進產品良率。最快速且最低成本的檢測方式為利用機器視覺技術的非接觸檢測系統，本文提出一種根據晶圓表面膜厚度受光折射產生的色差來偵測晶圓表面膜厚均勻度之方法。本技術首先使用正常晶圓上的膜厚顏色進行色彩空間轉換以得到標準的色彩資料，透過小區域的統計比較與計算加以辨識待測晶圓的膜厚均勻度並加以標示出異常的膜厚區域。實驗結果顯示本文提出的方法可以有效偵測出晶圓表面上膜厚不均之區域，且檢測時間合於CVD的處理時間極板因為操作在溫度較高的硫酸環境中，所以金屬板會遇到腐蝕的問題。透過雷射披覆碳膜於金屬雙極板上可提供抗腐蝕之保護。

作者:李韋辰、黃國唐、蔡雅惠、張津魁機器視覺為基礎之重疊草莓分割辨識技術

草莓的種植漸漸由室外地面栽培移往溫室高架栽種，不僅擴大草莓種植面積也提升草莓單季產量，在此植物工廠（Plant factory）的規劃下，草莓自動化採收更是未來一大需求。草莓採收所面臨的一大問題是多顆草莓果實重疊不僅造成人工採收不易，在自動化採收上更是一大難題。本研究利用草莓果實的外型，設計一組特徵值用於辨識測草莓果實是否重疊以及重疊方向，再利用水平與垂直灰階投影法及最小組內變異演算法來進行草莓果實重疊之分割，期望可提高整體草莓採收之成功率以及辨識能力。實驗結果顯示本研究方法可有效辨識水平與重疊之草莓果實，並根據該辨識之結果分割草莓果實。

作者:張津魁、李韋辰、鄭智傑、黃國唐機器視覺用於光罩薄膜微粒檢測技術

光罩是半導體製造過程中重要的環節。光罩本身為求光線的穿透能力高，所以以純度極高的石英玻璃製造而成，使得一般光線極容易穿透。並在另一面鍍上鉻膜，在鉻膜上製造圖形。當光罩上的微塵過大時，將會成像於晶圓上，形成缺陷，造成良率上極大的問題。本研究將以光學元件為主，最主要在於反射光的層別區隔，利用機器視覺進行非接觸式的檢測光罩薄膜表面微塵，搭配線性掃瞄相機與精密移動平台快速的掃描光罩薄膜表面，並及時成像進行檢測。

作者:黃國唐、蔡雅惠、李韋辰、盧曉君LED固晶機之機器視覺定位技術

本研究利用機器視覺定位與校正技術，開發自動固晶機台。視覺定位模組有硬體及軟體兩個部份，硬體包含相機、鏡頭、光源及工業電腦；軟體包含影像定位、影像校正及運動控制等。本文將針對相關視覺元件及定位技術進行介紹。

作者:李韋辰、張津魁、黃國唐、蔡雅惠從傳產到智慧製造─汽車後視鏡智動化

傳統汽車後視鏡製程缺乏完整製程資訊及可視化回饋，本研究針對各關鍵工作站以及人工檢驗站發展智慧生產技術用以提升製程之智慧，包含：（1）尺寸輪廓品質指標量測回饋技術，可將尺寸異常資訊進行計算，回饋調整參數於形切機台，更快速及有效的減少廢片的產生、大幅提昇品管品質與檢測時間；（2）智慧生產之供料及整列系統中整合使用機器手臂，並透過視覺控制手臂抓取鏡片，可有效降低人為所造成之疏失，並提昇整體產能之穩定性；（3）開發自動化雷雕與檢測技術，自動化之雷雕刻印模組避免了操作人員的職業傷害，並針對多樣化之圖樣與文字皆可進行檢測；（4）智慧生產資訊回饋雲端化技術提供使用者可於遠端查看與調整生產資訊，可加速產能的提昇及製程的調整。

作者:林毓庭、李韋辰、邱威堯、張津魁、張耿豪曲面鑄件之智慧瑕疵檢測概論

根據金屬中心ITIS調查報告，金屬產業為重要的創匯產業，因其每年產值高達7525億元，占整體製造業6.2%，且需求量有逐年上升的趨勢。目前國內水五金相關廠商約300家，以出口為主供應全球50%以上水龍頭，整體上、中、下游總產值一年可達600億台幣。傳統水五金產業在拋光研磨製程後的表面研磨品管均是由人工進行目檢，主要原因為目前的大範圍曲面輪廓檢測還是以接觸式為主，且國際大廠的曲面檢測或量測解決方案報價多較為昂貴。因此為因應大範圍曲面輪廓檢測之需求，本文將介紹結合機器視覺與雷射之快速非接觸式曲面輪廓檢測技術，解決現有複雜形狀工件研磨製程之檢測需求，利用品質回饋技術自動區分出研磨程度是否符合需求，滿足提升加工品質，提升傳統製造業之附加價值，符合未來智慧工廠之少量多樣與彈性化的需求。

作者:李韋辰、張津魁、黃國唐、蔡雅惠光滑曲面異常之視覺檢測

本研究發展光滑表面曲度異常檢測技術，針對視覺檢測目前面臨最大困難之反光且具曲度的光滑物件表面，開發檢測技術核心演算法以及取像架構。本研究以：（1）建構可調整式光路設計，包含投射範圍、角度、位置、解析度、圖樣光路特徵，可達到抗反射及彈性檢測之需求。（2）開發適應性曲度估測技術，由特殊光路投射出的圖樣萃取影像中各圖樣特徵點資訊，建立一標準的曲度特徵模型，便可比對出待測樣本曲度異常的區域，達到曲度異常偵測之效果。透過本技術開發之成果，可應用於汽車產業之後視鏡曲度檢測。

作者:吳佳鴻、王宣閔、沈宜萱、李韋辰生成式人工智慧（GAI）應用於工業技術發展概論

隨著人工智慧（AI）領域的技術發展，生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence, GAI）已成為嶄新且突破的技術，其以自然語言作為輸入，可生成文字、圖片或其他媒體作為回應，此種生成性能令GAI的應用蔚為風潮。而除了日常生活中可做為助理或客服使用外，GAI亦逐漸被應用至工業領域，用以強化效率、提升產能以及降低專業門檻等，用途範圍廣闊。本文將針對GAI之發展、關聯技術作概括說明，並介紹工業領域上的應用發展。

作者:李孟軒、李韋辰、張津魁、張耿豪、蔡雅惠粉末冶金齒輪AI瑕疵檢測

粉末冶金在齒輪製造上複雜形狀的製造能力、材料選擇靈活性、少量切削加工、高精度尺寸控制，以及適合批量生產等優勢，使得粉末冶金成為製造高性能齒輪的重要方法之一。粉末冶金工件因粉末冶金燒結後產生多孔隙表面，在高解析攝影機下的影像呈現粗糙、顆粒感大之特性，使用傳統機器視覺檢測方式常發生誤判、漏檢現象，本文藉由人工智慧瑕疵檢測技術的導入，將可以優於傳統的自動光學檢測模式監控產品良率。

作者:羅倆凡、李韋辰、張耿豪、呂寧遠、蔡雅惠AI檢測技術於特殊金屬表面紋理之場域應用

智慧工廠是一種將人工智慧、物聯網和數據分析等技術應用於製造過程中，實現全面智能化管理的工廠。智慧工廠可以提高生產效率和產品質量，降低成本，實現智能化管理，更好地滿足客戶需求。未來，隨著人工智慧技術的進一步發展，智慧工廠將會成為推動工業發展的重要力量。本文將以實際推廣案例介紹智慧工廠在不同場域以及低碳人工智慧技術的應用。

作者:張津魁、羅倆凡、李韋辰非破壞性膜厚AI檢測技術

表面鍍膜技術廣泛應用於各種工業製程，以提升材料的耐磨性、耐蝕性等。然而鍍膜層的厚度對於最終產品的性能至關重要，若鍍層厚度過厚或過薄皆可能會影響工件之功能性，導致產品失效。一般常見的傳統檢測方法多透過破壞樣品後，使用目視、顯微鏡或SEM等工具進行量測，雖可提供準確的測量結果，但檢測效率低且會造成樣品破壞問題。本研究透過人工智慧(Artificial intelligence, AI)技術，結合深度學習與影像處理演算法，針對鍍膜表面的膜厚進行分析，克服傳統破壞性檢測的侷限性，並可適應不同材質與鍍層類型，減少雜訊造成的干擾，以確保產品的品質與一致性。

作者:張耿豪、李韋辰、羅倆凡、呂寧遠、蔡雅惠導磁材料之AI智慧磁檢探傷應用

一般磁粉探傷通常以人員目視檢查缺陷方式進行，乃因使用傳統機器視覺檢測方式常發生誤判、漏檢現象，導致自動檢測一直是個困難的課題，目前大多還是只能依賴目檢員來確保產品品質。為因應導磁材料製品自動檢測之需求，本文將介紹工研院機械所開發之人工智慧磁檢探傷技術以及其相關之導磁材料製品檢測應用，亦可解決現有導磁材料製品表面上因光源不均及磁粉液殘留造成檢測結果不穩定之問題，以提升磁粉探傷產業之附加價值。

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