高密度探針卡良率救星：3D 輪廓量測導入與製程診斷方案
別讓錯誤的量測邏輯，成為製程良率的隱形殺手

 

為什麼你的量測數據無法轉化為良率？
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。
 

 

我們的解決方案：四大維度深度評估
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。

 

評估維度	傳統/一般量測方式	我們的 3D 輪廓量測策略
判讀核心	依賴單點絕對數值，易受治具偏移影響	專注「相對空間關係」與「區域趨勢」， 數據更真實
資料應用	數據孤島，難以跨部門溝通	標準化格式與定義，無縫對接品管與客戶
風險控管	抽樣量測，容易漏掉隱匿性缺陷	全區掃描 + 局部聚焦，全面掌握幾何變化
投資回報	資料量暴增，但判讀效率低	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。