匯聚半導體與設備廠的實戰菁英,
將複雜的機電與視覺難題,
打造成守住產線良率的智慧設備
辰祥光學自動化 2020 年創立於新竹，專注於 AOI 外觀檢查機與機器視覺檢測設備的開發，整合光學取像、機構、電控與軟體。團隊成員來自半導體廠與設備廠，熟悉測試機台開發與光電產業的生產自動化。
我們從需求訪談、樣品取像驗證、機構設計到軟體與驗收一手包辦，以自動光學檢測取代人工目檢，協助客戶導入工業 4.0 智慧製造，解決產線上靠人眼與經驗撐住的檢測環節。
可選配 AI 演算法工具模組，以實際產線影像訓練瑕疵分類與人員穿戴辨識模型，降低誤判（過殺）與人工覆判。
工業相機、鏡頭與多角度光源的取像設計，支援面掃與線掃描（Line Scan），從 μm 級晶粒、透明件到反光金屬件都能穩定成像。
上下料、移載、AOI 與後段動作整合為一台設備，依產線節拍設計，可逐顆線上全檢、不良即時剔除。
操作介面、統計報表、Mapping、條碼追溯與 MES／ERP 系統整合，依使用者流程量身打造。
從取像驗證到驗收，都由同一組工程師負責。需求不必層層轉述，也不會在轉手中走樣。
機構、光學、軟體都在公司內完成，可以依產線節拍與現場作業習慣調整，而不是把現成機台硬套進產線。
先用您的樣品實際取像，確認缺陷拍得出來、檢得出來，再進入機台設計。取像驗證不收費。
探針外觀檢查、影像計數與彎針整合，為封測與探針卡廠打造 AOI 結合後段動作的整機，從卡匣上料到統計報表一條龍。
從直針來料到彎針成品，一台機器一條龍完成。
探針是晶圓測試的關鍵耗材，彎折角度與針尖尺寸差之毫釐，就會影響整張探針卡的良率。辰祥把來料檢查、量測定位與彎針整合進同一台機器：直針放入卡夾後自動移載、AOI 取得數據，再依設定參數精準折彎，每一支針都有影像紀錄可追溯。
數得準，也看得懂：計數、報表、權限一次到位。
探針細小、數量龐大，人工點數既耗時又難以覆核。辰祥以影像計數取代目視點算，並依客戶現場習慣量身設計操作頁面與統計報表；作業員登入、計數、放大檢視與報表匯出都在同一套介面完成，管理者隨時掌握每批數量。
晶粒留在藍膜上，正背面一次看清。
晶粒翻面、轉移的每一次搬動，都是新的破損風險。辰祥的外觀檢查機直接在藍膜上檢測，支援正背面雙面檢查，搭配自主開發的外觀檢查軟體與 Mapping 輸出；先以預掃光學計算檢測範圍，再以 Pattern 定位逐顆取像，讓 6 mil 的小晶粒也不漏看。
刻印、辨識、檢查，同一台機器一次完成。
陶瓷基板的刻印品質直接關係到後段追溯。辰祥整合 532 nm 綠光雷射刻印、OCR 字元辨識與外觀檢查：光學 Pattern 定位後精準刻印 18 碼英數字，隨即辨識比對，確認每一片都刻得對、讀得到，產能每小時 400 片。
刻下去的不會消失，讀出來的不會出錯。
標籤會剝落、油墨會褪色，雷射刻印卻能永久留存。辰祥以高精度、高速的雷射刻印產品 ID，再用 OCR 軟體逐字辨識，確認印刷內容、型號與批號正確，並可與系統卡控連動；每一個 ID 都能串回生產履歷，讓製程問題有跡可循。
戴在眼睛上的產品，容不下 21 μm 的瑕疵。
隱形眼鏡近乎透明，氣泡與邊裂用肉眼極難穩定判斷。辰祥以 4096 × 3000 高解析相機取像，平均 300 ms 完成一片檢測，可檢出最小 21 μm 的瑕疵；系統以良品與不良品樣本、經移動與旋轉拍攝 500 張影像完成驗證。
不染色、不破壞，讓細胞數量自己說話。
傳統細胞計數多需染色或破壞樣本，耗時也耗材。辰祥突破一般檢驗方式，以自主研發的取像方法搭配軟體邏輯運算，在非破壞、不使用顯影劑的前提下算出細胞數量，樣本可保留後續使用。
進入產線前，AI 先替你確認每一件防護裝備。
工安稽核靠人盯，難免有疏漏的時候。辰祥以 AI 深度學習訓練安全帽、雨衣、手套等防護裝備的辨識模型，人員實際穿戴後即時判斷是否穿戴齊全，可作為門禁或產線入口的自動把關，讓安全規範不再只靠自覺。
先檢後包：每一顆進捲帶之前，都先過辰祥這一關。
MLCC 體積微小、出貨量龐大，最後多以捲帶包裝出貨；一旦把不良品包進去，就只能在客戶端被發現。辰祥在包裝之前逐顆取像檢查，以高、低角度側向光看清本體與端電極，判定合格後才送入包裝，同一台設備可共用 01005 到 1210 多種尺寸。
一種光看不到的瑕疵，換幾種光就無所遁形。
金屬表面反光強烈，單一光源下，刮傷、壓痕常被反光掩蓋。辰祥以多次不同光源拍攝同一工件，取得不同的成像效果，再綜合判讀，讓原本難以穩定檢出的瑕疵清楚浮現，提升檢出能力並降低人工覆判負擔。
品牌形象，從每一支包裝的細節開始。
消費者第一眼看到的，是包裝與印字。辰祥針對不同待測物設計不同取像方式：柱狀產品以線掃描展開外緣一圈，包裝盒則檢查字體與外觀，確認印刷與包裝品質，以穩定一致的標準取代大部分人工目檢。
晶粒 AOI 外觀檢查：正背面雙面同檢，晶粒留在藍膜上直接檢測。黑白與彩色兩種機型，依缺陷類型選配。
已有 2 台在客戶量產線上運轉兩年以上
晶粒免取下、免翻料，X／Y／Z／θ 四軸平台定位，一次完成正背面。
正向光加高、低角度側向光，讓暗裂（Micro-crack）、崩邊與缺角立體顯影。
離線覆判內建 AI 分類；條碼帶入參數、Mapping File 與 NG 影像全存檔。
在華人文化裡，蓋章代表契約與負責。我們把這個意思放進品牌：每一台出廠的設備，都是辰祥落款的承諾。
金屬表面反光強，單一光源常讓瑕疵消失在亮面裡。我們用多次、多角度光源拍攝，合成更容易判讀的影像。
2,500 萬畫素工業相機、1.5 μm/pixel 解析度，可識別 3 μm 以上缺陷。黑白與彩色兩種機型，晶粒免取下、免翻料。
檢出能力約為解析度的 3–5 倍；解析度提高一倍，拍攝張數變成四倍。整理 5M 到 25M 相機在不同解析度下的視野範圍，以及實際專案的取捨。
焊點的缺焊、焊斷、未焊都拍得出來，難在元件腳位形狀不固定；電控盤的螺帽、螺絲劃線、零件型號可辨識；大型線圈則要先設計旋轉與升降機構。
晶粒不取下、不翻面，直接在藍膜上檢查暗裂、金凸、變色與邊框斷線。四年、十次樣品驗證，從 150 mil 一路做到 5 mil。
噴墨日期、雷射刻印、標籤條碼、線套號碼，每一種字碼的難點都不同。整理四個專案的實測：二維碼幾乎都讀得到，最小的一維碼讀取率只有六成。
從顏色辨識測試，到整條產線的線上檢查規劃：以色度圖分辨綠、黃編織線；兩台 33K 線掃描相機交錯架設，涵蓋 1,800 mm 產線寬度。
鏡頭鏡片的傷痕、亮點、氣泡、膜色、黑點、噴痕與包封，2D 相機幾乎都能檢出；最淺的刮傷改用 3D 線雷射，效果明顯更好。偏心則以同軸光找圓心比對。
以 2,500 萬畫素相機測試晶圓的邊緣崩角、裂痕、汙染與刮傷，全部可檢出；但 2.5 μm 解析度遠超目檢規範，掃描時間反而成為瓶頸。
同一批金屬片樣品，兩站九張影像的刮傷檢出 6/9、約 3 秒；一站四張影像 4/9、約 1.8 秒。汙染與黑點兩者都 100% 檢出。該怎麼選？
透明針盒用背光最穩定；黑色不透光針盒必須打開、改用正面光；黑底透明膜針盒只能用外同軸光。四種針盒的實測重點一次整理。
導線架表面反光強、紋理多，單一光源很容易誤判。以 8K 線掃描相機搭配多次打光合成，10 μm 解析度下可檢出 0.03–0.05 mm 的缺陷。
透明塑膠件、膜片、墊圈與試劑區，靠人眼逐一檢查既慢又不穩定。以 500 萬畫素相機、約 17 μm 解析度測試，純化管柱 12 類缺陷中 11 類可檢出。
漲模、凹點、斑點、鈎配斷都能用 2D 檢出；縮水在平面影像中幾乎沒有差異，改用 3D 雷射量測後，33–40 μm 的高低差一目了然。
從一張影像切出 5 張、旋轉 10 次，產生 50 張訓練樣本；30 張影像、500 個標註即可訓練物件偵測模型。傳統影像處理則在 6 秒內數完 1,637 顆細胞。
均熱片表面是噴砂紋理，解析度從 50 μm 提高到 34.5 μm，畫面更清楚，噴砂紋路也跟著變明顯。從 2021 到 2022 年的五輪測試，整理出光源、相機與判讀的取捨。
OLED 線路缺失用背光、線路壓傷用同軸光；探針計數與陶瓷片厚度量測靠背光；UV 膠帶的亮暗缺陷則用同軸光加底燈。四個案例看懂打光的基本邏輯。
附上待測物照片、缺陷樣本與產能需求，我們先做光學取像驗證（打光與相機選型），再告訴您能不能做、怎麼做。評估不收費。
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