2026-01-23
國祥新視界
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高密度探針卡良率不佳常源於量測目標不清。提出導入3D輪廓量測前,應從量測目的、範圍、判讀依據與結果應用四大維度評估,強調全區掃描結合局部分析,並以相對高度差取代單點絕對值,排除治具誤差,將數據轉化為實質良率提升。
在高密度探針卡(Probe Card)的製程中,許多企業面臨的困境不是「技術不夠好」,而「目標定義不清」。你是否也遇過以下狀況:
1. 引進了高階設備,但製程判讀效率不增反減?
2. 面對海量數據(Big Data),卻找不到導致良率下降的真兇?
3. 探針接觸穩定度不佳,卻只能依賴單點高度數值猜測?
我們主張:技術只是工具,解決問題才是目的。在升級 3D 輪廓量測前,我們協助您釐清以下 4 大核心維度,確保每一分投資都能精準對應製程痛點。

1. 量測目的 (Purpose):速度與穩定的權衡
若未事先定義目的,量測流程極易失焦。我們針對您的產線特性,提供客製化設定:
• 即時判斷型 (Real-time Diagnosis):
核心目標:快。
應用場景:確認探針卡是否需維修或能否立即上機。
優勢:強調結果的可視性與產出速度,縮短產線停機時間。
• 長期監控型 (Long-term Monitoring):
核心目標:穩。
應用場景:追蹤不同批次、時間點或工站間的幾何演變。
優勢:極度重視資料一致性與可追溯性,為製程優化提供數據基底。
2. 量測範圍 (Scope):見樹又見林
高密度探針卡的問題往往具有「隱匿性」。
• 全區掃描 (Global Trend):針對傾斜、翹曲或區域偏移等整體幾何趨勢,避免僅靠「抽樣」帶來的漏測風險。
• 局部聚焦 (Local Focus):針對特定 Pad 或層級,進行高精度重複定位分析。
• 最佳實務:採用「先全區輪廓掃描,再聚焦局部分析」的複合策略,確保不放過任何潛在缺陷。

3. 判讀依據 (Basis):從「絕對值」轉向「相對關係」
在高密度結構中,單看「單一針尖高度」是常見的誤判陷阱。我們的系統演算法專注於真正的關鍵:
• 同層針尖的相對高度差。
• 區域性的分布趨勢。
效益: 排除治具姿態或基準偏移(Offset)的干擾,大幅降低誤判率。
4. 結果應用 (User):打破部門孤島
量測結果不應只停留在個人工作站,必須支援跨部門溝通(製程、品管、客戶端)。我們的軟體具備標準化輸出能力:
• 明確的基準定義 (Datum Definition)。
• 統一的資料格式。
• 自動化且可重複的輸出流程。
1. 判讀核心
• 傳統/一般量測:依賴單點絕對數值,易受治具偏移影響
• 我們的 3D 輪廓量測:專注「相對空間關係」與「區域趨勢」,數據更真實
2. 資料應用
• 傳統/一般量測:數據孤島,難以跨部門溝通
• 我們的 3D 輪廓量測:標準化格式與定義,無縫對接品管與客戶
3. 風險控管
• 傳統/一般量測:抽樣量測,容易漏掉隱匿性缺陷
• 我們的 3D 輪廓量測:全區掃描 + 局部聚焦,全面掌握幾何變化
4. 投資回報
•傳統/一般量測:資料量暴增,但判讀效率低
• 我們的 3D 輪廓量測:對齊製程痛點,將數據轉化為實質良率
🙋♂️ 工程師常見 QA
Q1:導入 3D 量測會不會讓產線變得很慢?
A: 這取決於「量測目的」的設定。如果是為了「即時診斷」,我們會配置以「快」為核心的掃描參數,確保探針卡能即時上機 ;只有在需要「長期監控」分析時,才進行全數據的深度追蹤。
Q2:我們的治具每次架上去都有公差,這樣測準嗎?
A: 這正是我們強調「相對空間關係」的原因。傳統看絕對數值的方式,很容易受治具姿態影響 。我們的系統透過演算法計算「同層針尖相對高度差」,能有效過濾掉治具產生的 Offset 誤差。
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3D 輪廓量測導入與製程診斷方案
我們不滿足普通,挑戰每個極限,突破每個障礙,確保每次「量測」都是最高水準
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15則留言
蓉
2026/01/23
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Oscar
2026/01/23
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芹芹
2026/01/23
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Sunny
2026/01/23
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ken
2026/01/23
謝謝分享
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紅傘傘
2026/01/23
謝謝分享
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旋
2026/01/23
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阿東
2026/01/23
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金金金
2026/01/23
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yun
2026/01/23
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阿錡
2026/01/23
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芬
2026/01/23
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黃文揚
2026/01/23
也不錯
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語
2026/01/23
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雲
2026/01/23
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