由田新技股份有限公司

績優創新企業－一般企業組

臺灣AOI視覺檢測先鋒 打造產品品質把關者

AOI視覺檢測是產品品質的把關者。原本以代理為主的由田新技在1995年轉型，針對國內科技業需求量身打造AOI設備，並透過N+1服務模式與客戶攜手開發下一世代產品，如今在面板、IC載板等領域都已有亮眼成績，扭轉了以往製造業多採用國外品牌設備的局面。

對多數人而言，「AOI」是相對陌生的字眼，但這個專業名詞代表的技術，卻保障了你我身邊常見的產品品質。AOI是自動光學檢測（Automated Optical Inspection）的英文縮寫，主要是使用光學設備和圖像處理技術進行產品外觀的檢測、測量。

在自動化製造領域中，AOI是已然成熟的技術，由田新技（UTECHZONE）則透過創新科技的導入賦予產品新價值，加速製造設備國產化腳步。

1992年成立的由田新技，初期的主要業務為貿易代理，專門引進國外大廠的高階影像處理系統，協助製造業者建立視覺檢測系統。由田新技總經理張文杰指出，1990年代中期，政府力推設備國產化政策，在此同時，臺灣半導體製造業的技術發展與產值擴張速度也越來越快。「因此，1995年由田新技轉換方向，著手切入半導體封裝領域，針對導線架製程推出機器視覺平台。」

2002年，政府再推兩兆雙星政策，其中兩兆分指半導體與面板等兩大產值有望破兆的產業，「因此除了半導體之外，我們也與國內大型面板廠合作發展面板專用的AOI系統，希望降低臺灣面板廠對國外設備商的倚賴。」

走過31年，如今的由田新技不僅在臺灣與中國大陸的面板AOI系統市占率皆拿下第一，當年切入半導體封裝所延伸發展的IC載板視覺檢測系統，也居業界首位。

從PCB到半導體 提供機器視覺方案

由田新技是臺灣第一家完成自主AOI設備整機開發的廠商。「1999年，我們利用軟體與機構優勢，成功開發首台臺灣自製的IC載板外觀檢查設備，並將檢測邏輯等成功複製應用到軟板、高密度互連印刷電路板（HDI PCB）等產品上，深化高階電路板檢測領域的布局。」之後再將觸角延伸至其他科技製造領域，包括面板顯示器、半導體等，以多元產品線和緊貼產業發展脈動兩大營運策略，達到分散市場風險、維持穩定成長的目標。

除了廣化產品涵蓋範圍外，由田新技也積極深化各領域製程技術，例如PCB製程中，除了外觀檢查，還切入製程的內層線路檢查、檢孔、線寬線距量測、雷射清除…等各式設備，提供PCB板廠前、中、後段的一站式購足方案。在LCD顯示器、半導體製造等領域，由田新技也與客戶合作，提供完整的AOI解決方案。

不做Me too產品 N+1滿足未來需求

由田新技之所以能獲得客戶信任，進而建立長久且深厚的合作關係，張文杰認為答案就在該公司的營運理念－「We serve with vision」中。「這裡的" Vision" 有兩個意思，首先是指我們的視覺技術本業；其次是第二意指由田新技團隊的遠見，對於產業長期趨勢的理解，可協助客戶打造最適合的方案。」

張文杰進一步說明，AOI設備以精準、高效、穩定精密的檢測替代人工目檢，而近年隨著PCB元件微縮、顯示器高世代化與半導體先進製程技術不斷突破，對AOI設備的量與質都出現與以往不同的需求。

先從製程工藝的角度來看，現在終端消費性電子產品體積越來越小，在此同時，使用者對設備效能的要求卻越來越高，要滿足市場需求，勢必須提升元件的密度與整合度。因應此趨勢，AOI系統必須能夠快速、精準地檢測小至微米甚至奈米級的缺陷。

另一方面考量生產成本，在產品利潤不斷下降、人工成本持續上升的情況下，製造業者必須透過優化生產流程來降低製造成本，始能維持競爭力。因此，做為產品品質把關的AOI必須與時俱進，持續提升檢測效率，切合產線需求。甚至，在客戶需求發生前，解決方案已經準備妥當，這就是由田新技主張的「N+1」概念。

「N+1」中的N，意謂客戶的下一步需求，1則是供應商提供的解決方案。在客戶需求發生前，先運用自身技術打造出N+1解決方案，讓客戶在需求發生當下即有適合方案可用，「這就好像籃球術語中的" Leading Pass"，在隊友跑位時，先判斷跑動速度與路線後再將球傳出，人到時，球也剛好到，給隊友最好的出手時機。」

雖然「N+1」概念可協助客戶快速回應市場變化，掌握最佳利基，但要讓此概念完美落地並不容易。張文杰歸納順利執行「N+1」策略的三個要項：對市場發展的洞察力，客戶的信賴度、團隊的創新能力，「由田新技三項齊備，創新能力更是我們多年來能持續成長的關鍵。」

由田新技於1995年轉型後不再走" Me too" 路線，堅持走向創新之路。「我們在開發新產品之前會先訪查國內外市場有無相同產品，寧願投入較為辛苦的『N+1』創新研發，也不會推出技術已然成熟的機台。」多年來由田新技除了先一步掌握客戶需求，持續創造全新檢測設備，同時也著手優化、升級既有機台的效能，近3年已開發25項設備，同時在光源模組設計、機構設計及深度學習檢測方法上取得多項專利。

跨出科技業 創新眼動技術應用

自1992年創立以來，由田新技累計已核准的專利數量多達487件，其中有276件為發明型的專利。張文杰表示，專利申請國家除了臺灣之外，還包含多個工業大國，「持續創新研發、強化核心技術力，除了鞏固企業的智慧財產權和保障技術自有性，也助於維持臺灣設備產業的技術優勢。」

他以由田新技的AOM（Automatic Optical Measurement）量測設備為例指出，這是業界第一款PCB全板即時2D/3D量測機，提供完整的蝕刻品質數據紀錄與即時回饋蝕刻補償，可以協助客戶完全掌控精密線路的生產過程。

「目前市售量測設備多採用面掃描CCD（Area Scan CCD）或白光干涉等方式進行單點區域量測，因此整體量測速度較慢，目前應用多僅限於抽檢。相較之下AOM則因獨步採用線性掃描（Line Scan CCD）進行整板快速取像，因此可大幅加快量測速度並提供即時的各點量測數據，在製程運用上可做為全檢之用。

除了科技製造業，由田新技也將技術擴大到其他領域，例如與國內外知名高爾夫球製造商協同開發的高爾夫球頭自動調教機，是先以機器視覺快速取像並判斷球桿頭的桿面角度與桿頸角度，再透過精密治具進行相對應的精準角度調校，確保各批次球頭角度符合一致的規格需求。

由田新技亦投入眼球追蹤技術研發。此技術可不受使用者個人眼睛條件、頭部移動及外在環境的設限，準確追蹤使用者的眼動訊息，使用者透過只需注視、眨眼…等簡單動作即可完成一系列指令。

以此一眼動技術技術為基礎，由田新技後續推出專為殘疾癱瘓人士開發的「阿春眼動看護」，使用者不需使用鍵盤或滑鼠，只要動眼就能操作電腦，進行溝通表達。此外，包括全方位眼控電腦、智能副駕系統、眼動密碼鎖、眼動開鎖保險箱等產品的陸續開發，足證由田科技的創新思維及技術實力。

導入AI技術 優化檢測流程

對於由田新技的下一步，張文杰點出近期廣為各界矚目的人工智慧（AI）將是重點方向，「智慧工廠已是現代工業趨勢，智慧化系統可以大幅優化人員與產線的管理，例如整合AI演算法的AOI，能讓產品品質檢測工作更聰明、更有效率。」

現在AOI平台的基礎是搭配傳統Rule-based演算法檢測產品瑕疵，然而產品瑕疵樣貌多種，每一種瑕疵類型都需要特定演算法。在開發成本與產線系統架構因素下，製造業者不會考慮開發所有演算法，更何況瑕疵會因為進料不同又產生新類型，如果仍採用Rule-based架構，越來越龐雜的瑕疵類型會讓製造業者無力負擔。面對此問題，AI深度學習演算法會是最佳解方。

AOI平台導入AI深度學習後，軟體及工具的架構更為完整，包括檢查、定位、量測、分類、辨識與 OCR應用等功能，將能整合至同一平台。AOI設備商在開發AI 模型過程中，可藉由客戶影像圖庫與自身長期累積的經驗，快速分類與標註圖像瑕疵，以利後續建立分圖、學料、訓練模型等機制。

張文杰進一步說明：「現在生產模式逐漸走向多樣化、客製化，面對產品瑕疵類型眾多的品檢工作，具備AI能力的AOI系統不僅可以減少人力作業負擔、提升出貨品質與速度，還能有各種延伸應用，例如透過累積數據分析瑕疵的問題根因、調整前端製程工序，或是在產線各環節設置機器視覺設備，在可能出錯前立即提醒人員修正，從源頭避免瑕疵產生，避免原物料浪費，並優化製程的生產精準度。」

對於未來布局，張文杰指出跟隨政府政策，擴大國產製程設備在產業的應用比例，是由田新技不變的策略方向。循此方向走得更快、更穩，則必須擁有 充沛的技術能量和完善策略服務。「因此，我們會持續投入研發，結合N+1策略，與客戶攜手打造創新與實用兼具的AOI系統，維持企業競爭力。」

品牌秘笈

• ● 過去常見的生產模式為少樣多量，因此多數製造業者使用通用型AOI系統檢測產品。現在由於製造業種類眾多，不同領域的產品製程、瑕疵與產業文化差異極大。由田新技以需求導向出發推出「N+1」服務，結合客戶端專業與技術，打造出可滿足下一階段需求的AOI機台。
• ● 提供完善的N+1服務需要具備技術能量、市場洞察力與客戶信賴度等要素。由田新技長期投入研發、深耕市場，具備上述條件，並將其整合、轉化為企業營運優勢，創造出自身獨特價值。

得獎感言－由田新技(股)公司 張文杰 總經理

本公司深耕光學檢測領域逾三十年，以機器視覺為核心技術，結合光學、機構、電力、軟體，代替人類的眼精、大腦及手部動作，在亞洲為電子製造業生產基地之利基下，由田光學檢測設備可有效降低廠商人力成本，協助提升生產良率與速度，並帶動產線自動化，為工業4.0扎穩根基，持續邁向工業5.0。

由田一路發展篳路藍縷，以研發為導向，著眼利基型產業，開發一系列精密檢測設備，未來亦將秉持初心，以推動產業升級為己任，不斷創新投入及精進技術，在臺灣邁向電子產業龍頭路程上必不缺席。

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第八屆-產創專輯_由田新技

• 發布日期：2024/01/29
• 最後更新時間： 2024/04/29
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