半導体メーカーと装置メーカーの実戦経験豊富な精鋭が集結し、複雑な機構・電気と画像処理の課題を、生産ラインの歩留まりを守るインテリジェント装置へと作り上げます
辰祥光学自動化は2020年に台湾・新竹で設立され、AOI外観検査装置とマシンビジョン検査装置の開発を専門とし、光学撮像・機構・電気制御・ソフトウェアを一体で手がけています。メンバーは半導体工場や装置メーカーの出身で、検査装置の開発や光電子分野の生産自動化に精通しています。
要件ヒアリング、サンプルの撮像検証、機構設計からソフトウェア、立ち上げ・検収まで一貫して対応し、目視検査を自動光学検査に置き換えます。インダストリー4.0のスマート製造への移行を支援し、人の目と経験に頼っている検査工程を自動化します。
オプションのAIアルゴリズムツールモジュールにより、実際の生産画像で欠陥分類や保護具の着用判定モデルを学習し、過検出（誤検出）と目視再判定を削減します。
産業用カメラ・レンズ・多角度照明による撮像設計で、エリアスキャンとラインスキャンに対応。μm単位のダイから透明部品、反射の強い金属部品まで安定して撮像します。
搬入出、搬送、AOI、後工程の動作を一台に統合。ラインのタクトに合わせて設計し、インラインで全数検査、不良品はその場で排出します。
操作画面、統計レポート、マッピング、バーコードによるトレーサビリティ、MES／ERP連携まで、お客様の運用に合わせて構築します。
撮像検証から検収まで、同じエンジニアチームが一貫して担当いたします。ご要望が伝言で薄まったり、引き継ぎの中で食い違ったりすることはございません。
機構・光学・ソフトウェアをすべて社内で手がけておりますので、ラインのタクトや現場の運用に合わせて調整いたします。既製の装置をそのままラインに当てはめることはいたしません。
まずお客様のサンプルを実際に撮像し、欠陥が写ること・検出できることを確認したうえで、装置設計に進ませていただきます。撮像検証は無料です。
プローブの外観検査、画像による計数、曲げ加工を統合。後工程・プローブカードメーカー向けに、AOIと後段動作を一体化した装置を製作し、カセット投入から統計レポートまで一貫対応します。
ストレートプローブの受入から曲げ加工まで、一台で完結。
プローブはウェハテストの重要な消耗品です。曲げ角度や針先寸法のわずかな差が、プローブカード全体の歩留まりを左右します。辰祥は受入検査・計測位置決め・曲げ加工を一台に統合。カセットに投入したストレートプローブを自動搬送し、AOIで計測したうえで設定パラメータどおりに曲げ、全数を画像記録で追跡できます。
正確に数え、ひと目でわかる。計数・レポート・権限を一体化。
プローブは微小かつ大量で、手作業の計数は時間がかかり再確認も困難です。辰祥は画像計数で目視カウントを置き換え、現場の運用に合わせて操作画面と集計レポートを個別設計。ログイン、計数、拡大確認、レポート出力までを一つの画面で行え、管理者はロットごとの数量を常に把握できます。
ダイはブルーテープの上のまま。表も裏も、確実に。
ダイを裏返す・移し替えるたびに、破損のリスクが生まれます。辰祥の外観検査装置はブルーテープ上でそのまま検査し、表裏両面に対応。自社開発の外観検査ソフトウェアとマッピング出力を備えています。プリスキャンで検査範囲を算出し、パターン位置決めで1ダイずつ撮像するため、6 milの小さなダイも見逃しません。
刻印・読取・外観検査を、一台で一度に。
セラミック基板の刻印品質は、後工程のトレーサビリティを左右します。辰祥は532 nmグリーンレーザー刻印、OCR文字認識、外観検査を一台に統合。光学パターンで位置決めしたうえで英数字18桁を刻印し、その場で読み取り照合するため、全数が正しく刻印され読める状態であることを確認できます。生産能力は毎時400枚です。
刻んだ印は消えない。読み取りは間違えない。
ラベルは剥がれ、インクはかすれますが、レーザー刻印は残り続けます。辰祥は高精度・高速なレーザーで製品IDを刻印し、OCRソフトウェアで1文字ずつ読み取って、印字内容・型番・ロット番号が正しいかを確認。システムのインターロックとも連携できます。すべてのIDが生産履歴にひも付き、工程の問題を追跡できます。
目に装着する製品に、21 μmの欠陥も許されない。
コンタクトレンズはほぼ透明で、気泡やエッジ割れを目視で安定して判定するのは困難です。辰祥は4096 × 3000の高解像度カメラで撮像し、1枚あたり平均300 msで検査、最小21 μmの欠陥を検出します。良品・不良品サンプルを移動・回転させて撮影した500枚の画像でシステムを検証しました。
染色せず、壊さずに。細胞の数を、画像が語る。
従来の細胞計数は、染色やサンプルの破壊が必要な場合が多く、時間も消耗品もかかります。辰祥は自社開発の撮像方法とソフトウェアのロジック演算を組み合わせ、非破壊・染色剤不要で細胞数を算出。サンプルはその後も利用できます。
ラインに入る前に、AIが保護具を一つずつ確認。
人の目に頼る安全点検には、どうしても見落としが生じます。辰祥はディープラーニングでヘルメット、雨合羽、手袋などの保護具を学習させ、実際に着用した人員の着用状況をリアルタイムに判定。ゲートやライン入口の自動チェックとして、安全ルールを個人の意識だけに頼らない仕組みにします。
検査してから梱包へ。テーピング前に、一つひとつを辰祥が確認。
MLCCは微小で出荷数量が膨大、多くはテーピング梱包で出荷されます。不良品を梱包してしまうと、見つかるのはお客様の工場です。辰祥は梱包前に1個ずつ撮像検査し、高角度・低角度の側方照明で本体と電極を確認。合格品だけを梱包工程へ送ります。01005から1210まで一台で共用できます。
一つの光で見えない欠陥も、光を変えれば隠れられない。
金属表面は反射が強く、単一の照明ではキズや打痕が反射に埋もれがちです。辰祥は同じワークを異なる照明で複数回撮影し、それぞれ異なる画像効果を得て総合的に判定。これまで安定して検出しにくかった欠陥をはっきり浮かび上がらせ、検出力を高めながら再判定の負担を減らします。
ブランドの印象は、パッケージの細部から。
お客様が最初に目にするのは、パッケージと印字です。辰祥はワークごとに撮像方法を設計。円柱状の容器はラインスキャンで外周を展開し、化粧箱は文字と外観を検査して印刷・包装品質を確認します。一貫した基準で、目視検査の大部分を置き換えます。
ダイのAOI外観検査：表裏両面を一度に検査し、ダイはブルーテープに貼ったまま検査できます。モノクロとカラーの2機種から、欠陥の種類に合わせて選べます。
お客様の量産ラインで2台が2年以上稼働しています
ダイのピックアップや反転は不要。X／Y／Z／θの4軸ステージで位置決めし、表裏を一度に検査します。
同軸照明に高角・低角の斜光照明を組み合わせ、マイクロクラック（Micro-crack）、チッピング、欠けを立体的に浮かび上がらせます。
オフライン再判定にAI分類を搭載。バーコードでレシピ呼び出し、マッピングファイルとNG画像をすべて保存します。
中華圏の文化では、押印は契約と責任を意味します。その意味をブランドに込めました。出荷するすべての装置は、辰祥が落款を押した約束です。
金属表面は反射が強く、単一の照明では欠陥がハレーションに埋もれがちです。照明角度を変えて複数回撮像し、判定しやすい画像に合成します。
2,500万画素の産業用カメラ、1.5 μm/pixelの解像度で3 μm以上の欠陥を検出。モノクロとカラーの2機種で、ダイのピックアップや反転は不要です。
検出能力は解像度の約3〜5倍。解像度を2倍にすると撮像枚数は4倍に。500万〜2,500万画素カメラの解像度別視野と、実際のプロジェクトでのトレードオフをまとめました。
はんだ不足・はんだ切れ・未はんだはすべて撮像できますが、難しいのは形状が一定しない部品リードです。制御盤のナット、ネジの合いマーク、部品型番は認識可能。大型コイルはまず回転・昇降機構の設計から。
ダイを取り外さず、反転もせず、ブルーテープ上でマイクロクラック・金バンプ・変色・枠線断線を検査。4年間・10回のサンプル検証で、150 milから5 milまで対応しました。
インクジェットの日付、レーザー刻印、ラベルのバーコード、線材マーカーの番号。それぞれ難しさが異なります。4つのプロジェクトの実測では、2次元コードはほぼ読めましたが、最小の1次元コードの読取率は約6割でした。
色判定のテストからライン全体のインライン検査計画まで。色度図で緑と黄色の編組線を判別し、33Kラインスキャンカメラ2台を千鳥配置して1,800 mmのライン幅をカバーします。
レンズのキズ・輝点・気泡・膜色・黒点・噴き跡・封止不良は、2Dカメラでほぼすべて検出。最も浅いキズは3Dラインレーザーの方が明らかに有効でした。偏心は同軸照明で円中心を求めて比較します。
2,500万画素カメラで、ウェハのエッジ欠け・クラック・汚れ・キズをすべて検出。ただし2.5 μmの解像度は目視規格を大きく上回り、スキャン時間がボトルネックになります。
同じ金属部品サンプルで、2ステーション9枚撮像はキズ6/9・約3秒、1ステーション4枚撮像は4/9・約1.8秒。汚れと黒点はどちらも100%検出。どちらを選ぶべきか。
透明ケースはバックライトが最も安定。不透明な黒ケースは開けて正面照明に、黒地に透明フィルムのケースは外部同軸照明のみ。4種類のケースの実測ポイントをまとめました。
リードフレームは反射が強くテクスチャも多いため、単一照明では誤判定が起きがちです。8Kラインスキャンカメラと多照明合成により、解像度10 μmで0.03〜0.05 mmの欠陥を検出しました。
透明樹脂部品、メンブレン、ガスケット、試薬部を目視で1つずつ検査するのは遅く不安定です。500万画素カメラ・解像度約17 μmで、精製カラムの欠陥12種類中11種類を検出しました。
バリ、凹み、斑点、フック破損は2Dで検出可能。ヒケは平面画像ではほとんど差が出ませんが、3Dレーザー計測に切り替えると33〜40 μmの段差が一目瞭然になります。
1枚の画像から5枚を切り出し、それぞれ10回回転させて50枚の学習サンプルを生成。画像30枚・アノテーション500個で物体検出モデルを学習しました。従来の画像処理では1,637個の細胞を6秒以内で計数。
ヒートスプレッダの表面はサンドブラスト仕上げ。解像度を50 μmから34.5 μmに上げると画像は鮮明になりますが、ブラストの模様も目立ちます。2021〜2022年の5回のテストから、照明・カメラ・判定のトレードオフを整理しました。
OLEDの配線欠けはバックライト、配線の押し傷は同軸照明。プローブ計数やセラミック片の厚み測定はバックライト。UVテープの明暗欠陥は同軸照明＋下面照明。4つの事例で照明の基本を解説します。
対象物の写真、欠陥サンプル、必要な処理能力をお知らせください。まず光学撮像検証（照明とカメラの選定）を行い、実現できるか、どう実現するかをご提案します。評価は無料です。
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