生成式AI驅動智能製造之實現以玻璃核心基板雷射製程與非破壞檢測為例( I );Implementation of Generative Ai-Driven Intelligent Manufacturing: a Case Study on Laser Fabrication and Non-Destructive Inspection of Glass-Core Substrates( I )

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題名:	生成式AI驅動智能製造之實現以玻璃核心基板雷射製程與非破壞檢測為例( I );Implementation of Generative Ai-Driven Intelligent Manufacturing: a Case Study on Laser Fabrication and Non-Destructive Inspection of Glass-Core Substrates( I )
作者:	何正榮;林志光;李朱育;董必正;孫敏德
貢獻者:	國立中央大學機械工程學系
關鍵詞:	3D封裝;玻璃核心基板;玻璃通孔(TGV);金屬化(填銅);熱膨脹係數(CTE)匹配;延遲性破裂;顯微偏振干涉術;奈米波探傷檢測;雷射超音波;生成式AI (GAI);生成式邊緣運算AI (Edge-GAI);雷射加工控制器;自動程式碼生成;大型語言模型(LLM);多模態數據融合;模型輕量化;3D Packaging;Glass core substrate (GCS);Through-glass Via (TGV);Metallization;CTE Matching;Delayed fracture;Microscopic Polarization Interferometry;Nanowave Defect Detection;Laser-generated Ultrasonics;Generative AI (GAI);Generative Edge AI (Edge-GAI);Laser Processing Controller;Automatic Code Generation;Large Language Model (LLM);Multimodal Data Fusion;Model Lightweighting
日期:	2025-07-31
上傳時間:	2025-08-07 17:24:18 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本計畫旨在透過創新雷射加工與非破壞檢測技術，結合生成式人工智慧（GAI）與輕量化大型語言模型（LLM），全面提升玻璃核心基板（GCS）製程能力與競爭力。針對高深寬比玻璃通孔（TGV）、金屬化（填銅）及內部微裂痕檢測等製程挑戰，計畫將開發高效率、低瑕疵的加工技術，並優化高解析度的檢測方法，以實現高可靠性、高精度的GCS製造流程。同時，透過引入Edge GAI與智能控制器技術，實現自動化參數調整、製程建模與最佳化，以顯著縮短研發周期並提升生產效率。社會影響本計畫的執行將助力電子製造業加速邁向智能化與可持續發展。透過提高製程良率及產品穩定性，不僅能降低材料浪費與能源消耗，還可為業界提供更具環保效益的解決方案，促進永續經濟的推動。此外，該技術有望創造高附加值的工作機會，培養新一代具備智能製造能力的技術專才。經濟影響 GCS作為先進封裝技術的重要基礎，對高端電子產品的製造至關重要。本計畫的成果預期可強化台灣在全球半導體供應鏈中的競爭優勢，鞏固在電子封裝市場的領導地位。同時，透過技術突破促進技術轉移與產業應用，也將帶動相關產業鏈的發展，進一步提升產值，推動經濟成長。學術影響計畫的執行將在雷射加工、材料科學與人工智慧等領域產生顯著學術價值。開發的高解析非破壞檢測技術、雷射超音波與顯微偏振干涉術，不僅有助於解決現有的技術瓶頸，還可廣泛應用於其他高硬脆材料的研究與製程開發。此外，結合生成式AI與LLM於製造領域，將開啟跨學科合作的新契機，推動智能製造相關領域的技術進步與學術創新。綜上所述，本計畫將以技術創新為核心，實現學術、產業與社會效益的共贏，為台灣的電子製造產業的未來發展奠定更堅實的基礎。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[機械工程學系] 研究計畫

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