本研究提出一套IC雷射印字辨識與印字瑕疵的檢測系統，以達到高辨識率與高效能的表現，檢測系統可區分為三個流程：IC膠體定位、字元切割與辨識及印字瑕疵檢測流程。IC的膠體定位，利用投影量變化找出IC的位置並計算IC旋轉的角度，然後將IC影像旋轉補正以達到初步IC膠體定位的目的。字元的切割，本研究以投影法找出各字元的左右界值與上下界值，切割出影像中IC印字的字元。
字元辨識方面，本研究使用了倒傳遞類神經網路(Back-Propagation Neural Network, BPNN)辨識方法，擷取文字80個特徵點當作網路的輸入向量，有效的提高字元的辨識率與辨識速率。瑕疵檢測方面，以單一檢測指標容易造成瑕疵檢測的誤判，所以本研究提出多重檢測指標，以四種演算法檢測六種IC雷射印字瑕疵，有效提高系統瑕疵檢測的能力。
實驗結果，以80個特徵點當作倒傳遞類神經網路的輸入的辨識方式，辨識數字字元0~9各60個，共600個檢測，辨識成功率100%，英文字元A~Z各50個，共1300個英文字元辨識率為100%。瑕疵檢測的部分，瑕疵檢出率為96.3%；在IC印字辨識與檢測速度的部分，檢測1個影像大小 像素的輸入IC影像，IC雷射印字有12個字元則平均文字辨識與瑕疵檢測合計的時間約0.189秒。

This thesis presents a recognition system that contains optical character recognition (OCR) and automatic optical inspection (AOI) proceedings for laser marking of IC system. The recognition system can be divided into three flows: IC location alignment, characters extraction and recognition, and defects inspection.

For the OCR system, eighty image features are designed and applied to the Back-Propagation Neural Network (BPNN). The experimental rusts show that the OCR system can achieve 100 of correct recognition rate. For the AOI system, we use four image process methods to detect six kinds of defects for the IC laser marking. From the experimental result, the correct detection rate is 96.3% achieved. In addition, the time required for the OCR and AOI proceeding is averaged about 0.189 seconds.

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