產品外觀檢測（Package Vision Inspection）為IC（Integrated-Circuit）封裝測試產業的重要探討的議題。由於機台投資成本相當龐大，如何藉由提升產品外觀檢測效率進而減少產品的重測以及生產工時的浪費，便成為其重要的議題。一個良好的品質檢測方法，其製程參數的設定正確與否，往往會影響檢測製程是否能夠正確檢出不良品，同時可讓良品通過，必須能適應產品不同產生的變異。因此，穩健的製程參數而不受限於產品的變異是不可或缺的。為了解決此一問題，採用田口實驗設計法，期望能在最短時間、最低成本、最少實驗次數、現有資源條件下，完成製程參數之穩健化設計，提昇檢測效益。
在實務應用上，為避免與客戶產生爭議，機台參數之設定上較客戶所定義之規範嚴格，因此會有部分比例發生型一誤差之情況，意即將良品當成不良品檢出，使得檢測良率受到影響，而必須進行重測，浪費生產工時，影響機台效率和產出。因此，期望透過品質檢測參數最佳化，找出最佳的品質檢測設定參數。
本研究藉由田口實驗設計法之穩健設計概念，針對IC封裝外觀檢測製程的檢測效率進行改善。因此，以外觀檢測良率最大化做為本研究之品質特性，以L18直交表配置，並藉田口方法中的Ω轉換（Ω Transformation）將百分比型態的資料類型轉換為具可加性的資料類型，以量測其品質特性反應值，進而求得S/N比，找出製程參數之最佳水準。
本研究藉由提升外觀檢測製程良率減少該製程因產品誤判而需要重新檢測的生產工時。利用製程參數之最佳水準組合進行確認實驗。實際產品驗證30批，驗證結果顯示，該檢測系統之CCD 攝影機的取像檢測時間減少約15％，檢測機台產能提升約30%。

(1)Package visual inspection plays an important role in the Integrated-Circuits（IC）and testing industry. This research investigates that package visual inspection with high device reliability, minimize operation time during retesting and save costs on investing machines, this research also enhance the efficiency of the lead scanner inspection machine during production.
(2)In order to optimal parameters will not only detect abnormalities, but also not over-kill good IC units as well as minimum-variance. This research use Taguchi's experiment design for further experiment. Therefore, we focus on package inspection efficiency through estimating the optimal parameters which in reducing the costs and fewer experimental runs.
(3)For the purpose of avoiding conflict between industrial engineer and customers, institute tighter specification tolerance for lead scan inspector through process control on the manufacturing line is necessary sometimes. However, overall yield deviated and time consuming on repeating test sample might occur due to over-kill good IC units during inspection. In compensating such losses, this experiment has been conducted.
(4)The idea of Robust Design from Taguchi method was used to predict the optimum process parameters in this experiment. This study can improve the detecting yield. The experimental design has been determined with L18(21x37) array is used. And use Ω Transformation to change these raw data with percentage type data to calculate the response data for these control factors. The S/N ratio were collected and thereby minimizing the effect of factors has significant impact on the process performance and then obtained the most optimal parameters.

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