CTCUI SMD 全自動智慧檢測系統：WiseTechVision 在 QC 自動化的應用

前言

在電子製造業，SMD（Surface Mount Device）元件的品質檢測是生產流程中的關鍵環節。傳統檢測方式依賴人工目視或單點設備檢測，不僅效率低落，也容易因人為因素產生誤判。

本文介紹我們開發的 CTCUI SMD 全自動智慧檢測系統，採用雙機器人協同作業，整合了雷刻、壓測、電測、AOI、包裝等完整流程，並在關鍵環節應用 WiseTechVision 視覺技術，實現：

• LDRobot + Eye-in-Hand：Tube 輸送帶入料視覺定位與自動補正
• UDRobot + Eye-in-Hand：4 面 10 種以上 AOI 光學缺陷檢測
• Socket 更換後視覺重新定位（快速換線）

專案時程

• 開發時間：2022 年 11 月 - 2023 年 6 月
• 系統整合：卓智機器人 Wise Tech Robot
• 首次測試：2023 年 6 月
• 持續優化：2023 - 2024 年

系統展示影片

▲ 點擊播放：SMD 雷刻、壓測、電測、AOI、包裝 All in One System

更多展示影片：

• 2023.12.14 系統測試影片

系統架構

完整流程

雙機器人協同作業：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ LDRobot（上料機器人 + Eye-in-Hand）                         │
│ Tube輸送帶入料 → Eye-in-Hand定位 → 雷刻 → 壓測 → 放電測站   │
│              ↓                                               │
│       手臂帶相機移動                                         │
│       WiseTech Vision                                        │
│       入料定位、自動對位補正                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
                    電測站（2台電測系統）
                            ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ UDRobot（檢測機器人）                                        │
│ 電測上方拍頂部 → 抓取 → AOI站翻轉檢測 → 包裝               │
│      ↓                      ↓                                │
│ WiseTech Vision        3面AOI檢測                            │
│ 頂部檢測              （側1、底、側2）                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

硬體組成

軟體架構

┌─────────────────────────┐
│  CTCUI                  │  ← 中控系統
│  (主控制介面)           │
└──────────┬──────────────┘
           │
           ├─→ ┌─────────────────────┐
           │   │  AOIUI              │  ← AOI 檢測系統
           │   │  (WiseTechVision)   │
           │   └─────────────────────┘
           │
           ├─→ ┌─────────────────────┐
           │   │  Robot Control      │  ← KUKA 機器手臂控制
           │   └─────────────────────┘
           │
           ├─→ ┌─────────────────────┐
           │   │  ATE Systems        │  ← 電測/壓測系統
           │   └─────────────────────┘
           │
           └─→ ┌─────────────────────┐
               │  Laser/Packer       │  ← 雷刻/包裝系統
               └─────────────────────┘

WiseTechVision 在 QC 自動化的三大應用

1. Tube 入料視覺定位與尺寸檢測（Eye-in-Hand）

挑戰：

• SMD 元件從 Tube 倒出到輸送帶，位置與角度不固定
• 需要精確定位並同時檢測尺寸，篩選不良品
• 需要在入料階段就過濾掉尺寸 NG 與角度錯誤的元件

WiseTechVision 解決方案：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│   Tube 供料管倒出 SMD                       │
│                                             │
│   [SMD] [SMD] [SMD] ...  →  輸送帶         │
└──────────────────────┬──────────────────────┘
                       ↓
                   輸送帶運行
                       ↓
              ┌─────────────────┐
              │ 感測器偵測在席  │
              │   (Present)     │
              └────────┬────────┘
                       ↓
              ┌─────────────────┐
              │   靠齊裝置      │
              │   (Aligner)     │
              │ 將SMD推至定位   │
              └────────┬────────┘
                       ↓
              確認對齊完成 (IsAligned)
                       ↓
              ┌─────────────────┐
              │   LDRobot       │
              │ 帶著 IDS 相機   │
              │ (Eye-in-Hand)   │
              │ 移動至SMD上方   │
              └────────┬────────┘
                       ↓
              相機拍照辨識
                       ↓
          ┌─────────────────────┐
          │ WiseTechVision      │
          │ - 輪廓檢測          │
          │ - 位置計算          │
          │ - 角度偵測          │
          └──────────┬──────────┘
                     ↓
          座標補正 (ΔX, ΔY, Δθ)
                     ↓
          機器手臂精確夾取

技術要點：

• Eye-in-Hand 配置：相機固定在 LDRobot 手臂上
• 即時影像擷取與處理
• 輪廓辨識與中心點計算
• 旋轉角度偵測與補正
• 尺寸量測：同時測量 SMD 長度（Length）與寬度（Width）
• NG 判定：尺寸超出公差或角度異常自動判 NG
• 手眼座標轉換至機器手臂坐標系

實作流程（含 QC 檢測）：

1. Tube 倒出 SMD 元件到輸送帶
2. 輸送帶運行，感測器偵測元件在席
3. 靠齊裝置（Aligner）動作，將 SMD 推至定位
4. 確認對齊完成
5. LDRobot 帶著相機移動到 SMD 上方
6. IDS 相機拍照，WiseTechVision 處理：
   • 辨識位置與角度
   • 量測尺寸（Length、Width）
   • 判定是否 NG
7. OK：計算補正量，機器手臂夾取後送往雷刻
8. NG：標記 NG 類型（SizeNG 或 WrongAngle），機器手臂夾取後放入 入料 NG 盤
9. 入料計數 +1

2. Socket 更換視覺定位

挑戰：

• 產品更換時需更換 Socket（電測/壓測座）
• Socket 更換後位置會有微小偏差
• 傳統方式需人工示教，耗時且精度不穩定

WiseTechVision 解決方案：

產品切換
   ↓
更換 Socket
   ↓
WiseTechVision 自動掃描
   ↓
辨識 Socket 特徵點
   ↓
計算新座標
   ↓
自動更新機器手臂路徑

技術優勢：

• 自動化：無需人工示教，換線時間大幅縮短
• 高精度：視覺定位誤差小於人工示教
• 可重現：每次更換 Socket 都能精確定位
• 彈性化：支援不同產品快速切換

實作步驟：

1. 操作人員更換對應產品的 Socket
2. 執行視覺掃描程序
3. WiseTechVision 辨識 Socket 特徵點（定位孔、邊緣等）
4. 計算 Socket 中心座標與角度
5. 系統自動更新測試路徑座標
6. 完成，可開始生產

3. 4 面 AOI 光學缺陷檢測

檢測站點：

工作流程：

1. LDRobot：負責入料定位、雷刻、壓測，最後將 SMD 放入電測站
2. UDRobot：在電測站拍攝頂部 AOI，抓取後送到 AOI 站翻轉檢測 3 面（側1、底、側2），最後放入包裝機

10 種以上缺陷檢測：

1. 刮傷檢測（Scratch）
   • 檢測表面刮痕
   • 區分正常加工痕跡與異常刮傷

   

2. 破損檢測（Broken）
   • Pin 腳斷裂檢測
   • 本體破損檢測

   

3. 共平面度檢測（Coplanarity）
   • Pin 腳共平面偏差檢測
   • 確保焊接品質

   

4. 歪斜檢測（Skew）
   • 元件角度偏移檢測
   • 印字歪斜檢測

   

5. 印字檢測（Marking）
   • 雷刻印字清晰度
   • 印字位置偏移
   • 印字內容正確性
6. 尺寸檢測（Dimension）
   • 長寬高尺寸檢測
   • 公差範圍判定
7. Pin 腳檢測（Pin Inspection）
   • Pin 腳數量
   • Pin 腳間距
   • Pin 腳變形
8. 表面污染檢測
   • 表面異物
   • 污漬檢測
9. 顏色異常檢測
   • 氧化變色
   • 材料異常
10. 其他缺陷
    • 毛邊、翹曲等

Pin 腳檢測影像：

Side 1 Pin 腳檢測	Side 2 Pin 腳檢測

核心技術：AOIUI 系統

系統架構

AOIServer 核心：

// 3 台 IDS 工業相機統一管理
// SmartCamera 類別封裝 IDS 工業相機（SmartCameraIDS）
public SmartCamera? LDCamera;      // LD Robot Eye-in-Hand 入料定位相機
public SmartCamera? UDCamera;      // UD Robot Eye-in-Hand 電測站頂部 AOI 相機
public SmartCamera? StationCamera; // AOI 站固定式 3 面檢測相機

// 檢測事件
- VTCheckPoint    // LDRobot 視覺定位檢測點（入料）
- FTCheckPoint    // LDRobot 治具定位檢測點
- PositionSize    // LDRobot 位置與尺寸檢測
- Top1/Top2       // UDRobot 電測站頂部 AOI（2 台電測）
- Side1/Side2     // UDRobot AOI 站側面共平面、破損、刮傷
- Bottom          // UDRobot AOI 站底部歪斜、破損、刮傷

IDS 工業相機特性：

• IDS peak SDK 整合
• 可程式化 Gain、ExposureTime、FrameRate 控制
• 高速影像擷取（支援即時檢測）
• 色彩校正模式（ColorCorrectionMode）
• 多相機同步管理

WiseTechVision 模組：

• 輪廓檢測（Contour Detection）
• 特徵匹配（Feature Matching）
• 多通道影像處理（Channels）
• Pattern 模板比對

檢測流程

元件進入檢測站
     ↓
觸發檢測事件
     ↓
IDS 工業相機拍照
     ↓
WiseTechVision 影像處理
     ↓
缺陷辨識與判定
     ↓
回傳檢測結果 (OK/NG + 缺陷類型)
     ↓
機器手臂依結果分流
(OK → 下一站, NG → NG 盤)

NG 分類與品質追溯系統

NG 盤分類

系統設置兩種 NG 盤，依 NG 發生階段分別收集：

完整 NG 類型標記

系統對每個 NG 元件進行詳細分類標記（共 20+ 種 NG 類型）：

入料檢測 NG：

• SizeNG：尺寸超出公差
• WrongAngle：角度錯誤（入料反向）

壓測/電測 NG：

• VTNG：耐壓測試失敗
• FT1NG / FT2NG：電性測試失敗
• Empty：元件不在位置（碰到負極限）
• Timeout：設備逾時或錯誤

頂部 AOI NG：

• TopNoLaser：未檢測到雷刻字
• TopScratched：頂部刮傷
• TopWordShift：印字偏移

側面 AOI NG（Side 1 & Side 2）：

• Side1LostPin / Side2LostPin：缺 Pin
• Side1Coplanarity / Side2Coplanarity：共平面度不良
• Side1Scratched / Side2Scratched：側面刮傷

底部 AOI NG：

• BottomLength：Pin 腳長度異常
• BottomAngle：Pin 腳角度偏移
• BottomLostPin：底部缺 Pin
• BottomScratched：底部刮傷

品質追溯資訊

每個 SMD 元件從入料到包裝，系統完整記錄：

public class SMD
{
    public string GUID;                    // 唯一識別碼
    public DateTime StartTime;             // 入料時間
    public SMDLocationType Location;       // 當前位置
    public SMDProcessingStageType Stage;   // 處理階段
    public SMDNGType NGType;              // NG 類型
    public Dictionary<string, string> Data; // 檢測數據
    // - Length, Width (尺寸)
    // - 各站 AOI 檢測結果
    // - 壓測/電測數據
}

追溯能力：

• 完整記錄每個元件的檢測歷程
• NG 元件可追溯至具體 NG 原因與檢測數據
• 支援生產統計與品質分析
• NG 盤清理時可統計各類 NG 數量

系統特色

1. 雙機器人協同作業

工作分工明確：

LDRobot（上料機器人 + Eye-in-Hand 視覺）：

• Tube 輸送帶入料 + Eye-in-Hand 視覺定位
• 雷射雕刻（Marking）
• 耐壓測試
• 將 SMD 放入電測座

UDRobot（檢測機器人）：

• 電測站頂部 AOI 檢測
• AOI 站翻轉檢測（側1、底、側2）
• Tape Reel 自動包裝

協同作業優勢：

• 平行作業，提升產能
• 分工專業化，提高精度
• 降低單一機器人負載
• 縮短作業週期時間

2. All-in-One 整合

完整流程自動化：

• Tube 輸送帶自動入料（Eye-in-Hand 視覺定位）
• 雷射雕刻（Marking）
• 耐壓測試
• 電性測試（2 套系統）
• 4 面 AOI 檢測（Eye-in-Hand + 固定式相機）
• Tape Reel 自動包裝

優勢：

• 單一系統完成所有檢測
• 減少人工搬運與等待
• 降低汙染與損壞風險
• 提升整體效率

3. 視覺自動對位補正

傳統方式 vs. 視覺對位：

關鍵技術：

• AOI 自動對位（入料、Socket 定位）
• 即時座標補正
• 多點校正提升精度

4. 高穩定性與可靠性

2024 年 4 月 3 日 花蓮地震驗證：

台灣花蓮近海發生規模 7.2 地震，高雄震度 3-4 級，是自 921 大地震之後最大的地震規模。本系統在地震後當日測試均可正常運作，無任何受損。

系統使用 AOI 自動校正 執行機器手臂各個位置的運動控制位置補償，因此不需要任何額外校正處理，顯見系統耐震能力高且非常穩定、可靠！

穩定性設計：

• 視覺自動補正，無需震後重新校正
• 即時位置補償
• 異常檢測與處理機制
• Timeout 流程保護

技術實作細節

1. 入料定位與尺寸檢測流程（Eye-in-Hand）

// 入料定位與尺寸檢測事件處理
ReqPositionSize?.Invoke(this, requestEventArgs);

// 流程：
1. Tube 倒出 SMD 元件到輸送帶
2. 輸送帶運行（ConveyorRun）
3. 感測器偵測到元件在席（Present）
4. 靠齊裝置動作（Aligner），將 SMD 推至定位
5. 確認對齊完成（IsAligned）
6. LDRobot 帶著 IDS 相機移動到 SMD 上方
7. 觸發視覺檢測（Eye-in-Hand 相機拍照）
8. WiseTechVision 處理影像：
   - Position()：輪廓檢測，計算位置與角度
   - 量測尺寸：PositionLength、PositionWidth
   - 尺寸公差判定：超出範圍拋出 SizeNGException
   - 角度判定：異常角度拋出 WrongAngleException

9. 【OK 流程】
   - 計算補正量 (ΔX, ΔY, Δθ)
   - 回傳：OKOffset(PositionSize, frame, Length, Width)
   - 機器手臂微調位置後精確夾取
   - 送往雷刻站

10. 【NG 流程】
    - 標記 NG 類型（SizeNG 或 WrongAngle）
    - 回傳：NGOffset(PositionSize, frame, NGType, Length, Width)
    - 機器手臂夾取
    - 放入入料 NG 盤（SizeVTNGTray）

11. 入料計數 +1，記錄檢測數據

2. AOI 檢測流程

// UDRobot 多面 AOI 檢測事件
ReqTop1?.Invoke(this, requestEventArgs);   // 電測站 1 頂部
ReqTop2?.Invoke(this, requestEventArgs);   // 電測站 2 頂部
ReqSide1?.Invoke(this, requestEventArgs);  // AOI 站側面 1
ReqSide2?.Invoke(this, requestEventArgs);  // AOI 站側面 2
ReqBottom?.Invoke(this, requestEventArgs); // AOI 站底部

// 檢測流程：
1. 【電測站頂部檢測 - Eye-in-Hand】
   - SMD 在電測座上
   - UDRobot 帶著 IDS 相機移動到 SMD 上方（Eye-in-Hand）
   - UDCamera 拍照
   - WiseTechVision 檢測頂部破損、刮傷、印字
   - UDRobot 抓取 SMD

2. 【AOI 站翻轉檢測 - 固定式相機】
   - UDRobot 將 SMD 送到 AOI 站
   - 固定式 StationCamera 檢測 3 面：
     a. 側面 1：Pin 腳共平面、破損、刮傷
     b. 底部：歪斜、破損、刮傷、印字
     c. 側面 2：Pin 腳共平面、破損、刮傷

3. 【每次檢測步驟】
   - 調整光源（LightController）
   - IDS 工業相機擷取影像（Eye-in-Hand 或固定式）
   - WiseTechVision 影像處理（輪廓檢測、特徵匹配、缺陷辨識）
   - 判定 OK/NG + 缺陷類型
   - 回傳結果並記錄 Log

3. Socket 定位流程

// 產品切換時
1. 操作人員更換 Socket
2. 執行 Socket 掃描程序
3. WiseTechVision 辨識 Socket 特徵
   - 定位孔
   - 邊緣輪廓
   - 關鍵特徵點
4. 計算新座標 Offset
5. 更新產品配置 (Product.UserOffsetParameter.LDFT1/LDFT2)
6. 儲存至 SystemData
7. 機器人自動套用新的 Offset
8. 完成，可開始生產

系統效益

品質提升

效率提升

• 換線時間：從 2-4 小時縮短至 10-15 分鐘（視覺自動定位）
• 檢測速度：提升 50%+
• 人力需求：從 3-4 人降至 1 人（監控）
• 24 小時運作：無人化夜間生產

成本效益

• 初期投資：視覺系統 + 機器手臂 + 檢測設備
• 長期效益：
  • 減少人力成本
  • 降低不良品流出
  • 提升客戶滿意度
  • 減少治具製作與維護成本

技術挑戰與解決方案

挑戰 1：多面檢測的光源控制

問題：

• 不同檢測面需要不同光源配置
• 反光、陰影影響辨識精度

解決方案：

• 可程式調光器（LightController）
• 每個檢測站獨立光源配置
• 軟體控制光源強度與角度
• 多角度打光減少陰影

挑戰 2：即時性要求

問題：

• 生產線節拍要求快速檢測
• 影像處理耗時影響效率

解決方案：

• 設定適當 ROI（Region of Interest）
• 優化影像處理演算法
• Timeout 機制確保流程不卡死

挑戰 3：不同產品快速切換

問題：

• 不同 SMD 產品尺寸、形狀、檢測標準不同
• 傳統方式換線耗時

解決方案：

• Recipe 管理系統
• 產品參數資料庫（ProductManager）
• 視覺自動定位（無需人工示教）
• 一鍵切換產品配置

// 產品切換
ReqProduct?.Invoke(this, requestEventArgs);

// 系統自動：
1. 載入產品 Recipe
2. 更新檢測參數
3. Socket 視覺定位
4. 調整光源配置
5. 完成，可生產

技術資源

CTCUI 系統

• 台灣機器人資訊平台 - SMD 全自動智慧檢測系統
• 卓智機器人官網

WiseTechVision 相關專案

• 散亂螺絲自動整列 - 動態追蹤應用
• 機器手臂同步追蹤工件 - ConveyTech 應用

技術文件

• Emgu CV 官方文件
• KUKA 官方教學

結語

CTCUI SMD 全自動智慧檢測系統展示了 WiseTechVision 在品質檢測自動化領域的強大應用能力。

核心價值

1. 雙機器人協同作業
   • LDRobot 專注上料與前段加工
   • UDRobot 專注檢測與包裝
   • 平行作業提升產能與效率
2. Eye-in-Hand 視覺定位技術
   • Tube 輸送帶入料自動定位（LDRobot + Eye-in-Hand）
   • 電測站頂部 AOI 檢測（UDRobot + Eye-in-Hand）
   • Socket 更換視覺重新定位
   • 大幅縮短換線時間，提升彈性
3. 全方位 QC 檢測與追溯
   • 入料階段：尺寸檢測 + 角度判定（LDRobot）
   • 4 面 AOI：20+ 種缺陷檢測（UDRobot）
   • 完整 NG 分類標記與品質追溯
   • 高檢出率、低誤判率
4. All-in-One 整合
   • 從入料到包裝完整自動化
   • 單一系統完成所有檢測
   • 2 種 NG 盤分類收集不良品
   • 提升整體效率與品質

技術突破

• 雙機器人協同：創新的工作分工設計，提升系統產能與可靠性
• Eye-in-Hand 視覺配置：雙機器人均採用手眼配置，靈活適應不同工站
• IDS 工業相機應用：整合 IDS peak SDK，實現高速、高精度影像檢測
• 視覺自動對位：取代傳統治具與人工示教，大幅提升彈性
• 系統整合能力：成功整合雙機器人、多套測試設備與 3 台視覺相機

應用展望

這套系統的技術可延伸應用至：

• 其他電子元件檢測
• 精密零件品質檢測
• 多工序自動化整合
• 智慧製造與工業 4.0

專案資訊

• 系統開發：Yaze Lin
• 系統整合：卓智機器人 Wise Tech Robot
• 開發時程：2022.11 - 2023.06
• 專案連結：GitHub - CTCUI（Private）