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先進製程實驗室

【資訊長/工管系教授 范書愷老師提供】

先進製程實驗室。

近年來高科技製造業已經邁入45奈米至32奈米，對於機台設備、生產線的製程品質要求亦更為嚴格，故製程控制技術須能快速反應並精確控制，目的在於精準的控制時機、執行正確的參數調整。以往在輸入製程參數時，大多僅遵照設備供應商建議之參數或採用實驗設計所制訂的機台模型來設定，故無法即時察覺製程環境的變異或製程持續運作導致的機台老化效應做出適當反應，如此即會影響產品品質。當製造高成本或高附加價值的產品時，若僅透過品質監視系統，如統計製程管制、工程製程管制等方法來控管生產設備，在發現品質不良之後採取改善對策，進行製造程序的調整，常因無法及時阻止不良品的產生，而造成極大的損失。因此高科技製造業者最關注的是如何能夠在製程出現變化的初期，立即偵測出製程異常，以「隨時監控、及時控制」的策略，徹底免除不良品的產生，再進一步建構出穩定的製程。

先進製程實驗室成立於西元2000年，實驗室負責人為范書愷博士。本實驗室研究以應用統計理論、非線性規劃、時間序列分析、啟發式最佳化、影像/訊號處理等方法，發展品質工程與製程訊號控制技術，來達成製程穩定與最佳化；並結合資訊技術研發整合性製程監控系統，應用於台灣當前的高科技電子製造產業。

研究領域

1. 實驗設計與反應曲面最佳化
實驗設計(design of experiment)對於改善製程績效是一項非常重要的工具，透過不同實驗的設計方法可達到提升製程良率、降低目標值變異性、縮短研發時程與減少整體成本為目的，而反應曲面法(response surface methodology)有助於系統模型的建立與分析，進而透過數學與統計方法有效估計模型參數與實現製程最佳化的目標。

2. 製程批次控制技術
批次控制(run-to-run control)是先進製程技術的一部份，主要利用製程中產出值與目標值的差距，逐步調整輸入變數，使得產出值能穩定收斂到目標值。批次控制技術針對製程所受到的干擾變異，以一個製程批次為基礎單位之離散時間控制系統，利用製程量測資料不斷修正製程參數設定，來補償或降低不同干擾所造成的影響。

3. 啟發式演算法與平行叢集計算系統開發
啟發式演算法模擬生物對自然環境所產生的適應能力與演化現象，進而根據自我與群體的經驗持續進行機率性的調整，直到逐步收斂至最佳解。啟發式演算法近年來成為熱門的研究領域如: 粒子群演算法、基因演算法與差分演化演算法等，可應用於各種不同類型的最佳化問題。而平行叢集計算(Parallel PC Cluster)是採用網路連結多部個人電腦或工作站，將計算能力與資料儲存共同分享，藉由適當的演算法，將可提高運算效能並解決複雜度更高的問題。

4. 影像定位與瑕疵檢測
影像定位是將兩張以上影像藉由共同的資訊來正確定位並結合，以提供後續處理，可應用在醫療、地理資訊系統、影像監控等，而瑕疵檢測是針對產品或特定影像來偵測異常點的區域以提高產品品質或協助醫療診斷，兩者皆應用影像處理並結合統計理論與非線性規劃技術來達成最佳化。

產學合作計畫

本實驗室自2000年起已執行多項國科會與工業局計畫，並發表多篇研究成果於國際學術期刊上，內容包括半導體與印刷電路板製程監控、影像檢測與多變量即時輔助控制、反應曲面最佳化與混合式粒子群集最佳化等，目前執行中的國科會研究型計畫開始於2008年8月，分別為：

1. 結合多粒子群演算策略與平行叢集計算系統於多目標最佳化問題之研究。

2. 整合型先進製程控制系統之研究：量測延遲、虛擬量測、錯誤偵測與分類。

未來展望
先進製程控制自發展至今已然延伸至數個研究面向，本實驗室依據不同研究方向，將未來研究規劃如下：

1. 整合型製程批次控制技術︰希望採用實驗設計、製程批次控制技術並整合虛擬量測與製程錯誤偵測與分類系統來建構出先進製程控制系統，對製程採取全面性的監控並提供製程錯誤型態，以協助製程工程師能迅速發現問題並改善。

2. 多目標啟發式演算法與平行叢集計算系統開發︰對於多目標問題與高複雜度問題開發適合的演算法，並採用平行叢集架構來撰寫，期以高運算效率與效能來協助解決超大型最佳化問題。

3. 自動化影像定位與瑕疵檢測系統開發︰設計自動化影像定位與瑕疵檢測系統，應用影像處理技術來協助產品品質監控與醫學影像診斷。

★發行單位：元智大學公共事務室 ★編輯顧問：蔡佩瓊 ★編 輯：李碧蓮、侯映汝 ★電 話：03-4638800 轉 2214
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