再生晶圓的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

智慧製造轉型指引手冊

為了解決再生晶圓的問題，作者財團法人中國生產力中心 這樣論述：

　　本中心所推動的智慧製造發展方案，首重在企業現有問題的解決，以經營管理為主軸，找出企業現有的痛點，以精實管理（Lean Production）為基礎，使產線流程穩定與順暢，再運用IoT、SCADA、BI、Big Data、AOI、AI等ICT技術於製造活動端，逐步優化產線，達成智慧製造的最終目標，創造出企業最大的營運效益。   　　一、自我檢視數位轉型與智慧製造程度 　　二、確實掌握實現智慧製造的方法 　　三、漸進式推動導入重點與關鍵步驟   各界專家強力推薦   　　臺灣機械工業同業公會常務理事、中國砂輪企業股份有限公司副董事長 白文亮 　　流亞科技股份有限公司董事長 陳暐仁 　　國立

臺北科技大學工業工程與管理系教授 陳凱瀛

再生晶圓進入發燒排行的影片

使用AOI技術取代人力檢測晶圓缺陷並提升稼動率之研究

為了解決再生晶圓的問題，作者張森然 這樣論述：

工業4.0的發展使得進一步提昇半導體周邊產業的自動化生產，其中自動化光學檢測（Automated Optical Inspection，AOI）這個領域在工業自動化製造流程中能達到提高品質訴求並節省人力的目的。其應用導入較早使用於包裝、紡織、汽車和機械等傳統產業品質管理檢測上，主要功能在於檢測效率的提高。隨著技術的進步，檢測設備也用於面板、印刷電路板、半導體、代工廠等產業。本論文針對的檢測物為圓形及方形尚未切割的晶圓。目前小型半導體公司生產線上的晶圓檢測通常以人力為主，而人的視覺可能因為光線、疲勞、標準不一等因素，造成漏檢或檢測品質參差不齊的現象。由於晶圓種類不一，為了投料生產時避免下錯料的

情況，必須經過特徵辨識進行第一道篩選。目前特徵辨識的有三大檢測技術，因應不同產品，遇到沒有特徵或是特殊形狀都可經由學習樣本的功能，針對不同特徵進行設定自動檢測，加上光源使得特徵可以更加明顯清楚，並順利進行到第二道關卡缺陷檢測，排除不良品並提升稼動率。本研究使用的機台係針對產品厚度0.2~0.4 mm進行檢測，如果遇到低於0.2 mm以下，針對特徵辨識會有模糊不清的問題，接著進行之後的缺陷檢測，容易有漏檢產生，造成出貨異常，所以低於0.2 mm以下的規格，目前還是由人工目檢為主。本技術報告主要內容為設備該如何將現有的人力產能進行稼動率的提升以及整體產品良率的提高，以降低客訴案件，進而擴大產品的產

能、品質與穩定性。