毛繼禹 王旭 谷鐘翔 陳波 王超

摘 要：目前，TFT行業(yè)8.5代線工廠中，CF基板微觀缺陷的在線檢出主要依靠AOI設(shè)備。AOI設(shè)備的原理：通過數(shù)量巨大的Line CCD對(duì)基板進(jìn)行拍照，然后AOI PC通過生成的灰度圖像依據(jù)5點(diǎn)法對(duì)基板各點(diǎn)的灰階值進(jìn)行對(duì)比，檢出微觀缺陷，并對(duì)缺陷進(jìn)行判級(jí)。目前的AOI設(shè)備由于五點(diǎn)比對(duì)法的限制只能檢測(cè)基板的微觀缺陷，宏觀缺陷的在線檢出主要依靠Mura設(shè)備，Mura設(shè)備主要依靠CCD生成精度較低灰度圖像由OP人眼進(jìn)行檢測(cè)，這種宏觀檢測(cè)方法自動(dòng)化低，依靠人眼，準(zhǔn)確率的穩(wěn)定性也很難保證。文章提出一種同時(shí)具有宏觀缺陷檢出能力的AOI設(shè)備，核心是以AOI五點(diǎn)比對(duì)法為基礎(chǔ)，對(duì)其進(jìn)行算法上的優(yōu)化和添加，并在硬件上添加數(shù)據(jù)處理PC，使得AOI同時(shí)具有準(zhǔn)確檢出宏觀缺陷的能力，在刨除Mura設(shè)備的情況下，使得宏觀檢測(cè)結(jié)果自動(dòng)化程度高，結(jié)果準(zhǔn)確，并且不影響Tact Time。

關(guān)鍵詞：宏觀缺陷；五點(diǎn)比對(duì)法；AOI設(shè)備

中圖分類號(hào)：TN141.9 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2018）10-0106-02

Abstract： At present， the on-line detection of micro-defects of CF substrates in 8.5-generation line factories in the TFT industry mainly depends on AOI equipment. At present， the AOI equipment can only detect the micro-defects of the substrate because of the restriction of the five-point comparison method. The on-line detection of the macroscopic defects mainly depends on the Mura equipment， which mainly relies on the CCD to generate low precision grayscale images to be detected by the op human eye. This kind of macroscopic detection method has low automation， depends on the human eye， and the stability of accuracy is difficult to guarantee. In this paper， the author proposes a new AOI equipment with macro defect detection capability. The core of the device is to optimize and add the AOI equipment based on the AOI five-point alignment method. And add data processing PCs to the hardware， make AOI have the ability to detect macroscopic defects accurately at the same time， in the case of Mura equipment， make the macro detection results automatic， accurate results， and do not affect the Tact Time.

Keywords： macroscopic defect； five-point comparison method； AOI equipment

1 概述

目前，TFT行業(yè)8.5代線工廠中，CF基板的微觀品質(zhì)的在線監(jiān)控與檢出主要依靠AOI設(shè)備。

而由于AOI檢出缺陷的五點(diǎn)比對(duì)法無(wú)法對(duì)應(yīng)宏觀缺陷，因此CF基板的宏觀品質(zhì)主要依靠在線Mura機(jī)通過生成精度較低的灰度圖像，然后依靠OP人眼進(jìn)行檢測(cè)。這種宏觀檢測(cè)由于自動(dòng)化不高，依靠人眼，因此缺陷檢出的準(zhǔn)確率很難達(dá)到穩(wěn)定，會(huì)有漏檢錯(cuò)檢的問題出現(xiàn)。

2 目前現(xiàn)狀

目前，CF基板的微觀缺陷的在線監(jiān)控和檢出主要依靠AOI設(shè)備檢出，AOI設(shè)備通過數(shù)量巨大的Line CCD對(duì)基板進(jìn)行拍照，然后AOI PC通過生成的灰度圖像依據(jù)5點(diǎn)法對(duì)基板各點(diǎn)的灰階值進(jìn)行對(duì)比，檢出微觀缺陷。利用五點(diǎn)法進(jìn)行微觀缺陷的檢查，自動(dòng)化程度高，準(zhǔn)確率高。

2.1 現(xiàn)有AOI五點(diǎn)比對(duì)法簡(jiǎn)介

五點(diǎn)比對(duì)法原理：需要確認(rèn)的點(diǎn)B灰度值為b，按照Recipe設(shè)定選取周圍等距離的4個(gè)點(diǎn)：A、C、D、E?；叶戎狄卜謩e為a、c、d、e。對(duì)這五點(diǎn)的灰度值進(jìn)行排序，如果a>b>c>d>e，那么C點(diǎn)就是中間值點(diǎn)。Repice設(shè)定的閾值為X，那么如果|c-b|≥X，B點(diǎn)確定為缺陷點(diǎn)。

目前五點(diǎn)法只能針對(duì)微觀缺陷，無(wú)法應(yīng)用于宏觀缺陷的檢出。

如圖：當(dāng)缺陷為宏觀缺陷時(shí)，面積較大，部分區(qū)域所檢測(cè)五點(diǎn)均在宏觀缺陷范圍內(nèi)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)缺陷檢出，因此AOI目前無(wú)法檢測(cè)宏觀缺陷。

2.2 現(xiàn)有宏觀檢測(cè)現(xiàn)狀介紹

目前CF宏觀缺陷的檢出，均依靠Mura設(shè)備，Mura設(shè)備主要依靠CCD生成精度較低的灰度圖像由OP人眼進(jìn)行檢測(cè)，這種宏觀檢測(cè)方法自動(dòng)化低，依靠人眼，準(zhǔn)確率的穩(wěn)定性也很難保證。CF工程對(duì)于宏觀品質(zhì)的在線監(jiān)控和檢出體系自動(dòng)化程度較低，過分依賴于作業(yè)員對(duì)于基板的判定，還有Mura機(jī)圖像精度的問題與操作員的不穩(wěn)定性，導(dǎo)致宏觀品質(zhì)監(jiān)控的準(zhǔn)確性較低，很容易出現(xiàn)大量的漏檢和誤檢。

3 新AOI的設(shè)計(jì)探究

要使得AOI設(shè)備具有準(zhǔn)確檢出宏觀缺陷的能力，筆者提出設(shè)想的幾個(gè)算法，通過算法上的改進(jìn)和優(yōu)化，來(lái)達(dá)成我們的目的，具體如下：

3.1 “新五點(diǎn)比對(duì)法”算法的設(shè)想

檢出微觀缺陷的前提下，能夠準(zhǔn)確檢出宏觀缺陷，并能夠準(zhǔn)確區(qū)分出微觀宏觀和宏觀缺陷，不會(huì)因?yàn)樗惴_突導(dǎo)致缺陷漏檢。

（1）首先對(duì)微觀與宏觀缺陷檢出的Recipe進(jìn)行設(shè)定。

（2）對(duì)某一點(diǎn)B進(jìn)行微觀品質(zhì)的確認(rèn)，按照微觀Recipe設(shè)定，選取微觀范圍內(nèi)等距離的4個(gè)點(diǎn)（單方向各1點(diǎn)）：A、C、D、E。根據(jù)“微觀灰度差設(shè)定值”確定此點(diǎn)是否為微觀缺陷點(diǎn)。

（3）通過新算法繼續(xù)對(duì)點(diǎn)B進(jìn)行宏觀品質(zhì)的確認(rèn)，按照“對(duì)比點(diǎn)距離”以及“對(duì)比點(diǎn)數(shù)”的設(shè)定，算法計(jì)算選取的參考點(diǎn)同點(diǎn)B的灰度差，確認(rèn)超過“灰度差設(shè)定值”的點(diǎn)的數(shù)量是否也超過了“設(shè)定值的點(diǎn)數(shù)”，以此來(lái)確認(rèn)此點(diǎn)是否為宏觀缺陷點(diǎn)。

（4）此算法的另一核心是如何準(zhǔn)確的區(qū)分檢出的宏觀缺陷和微觀缺陷。

A點(diǎn)既被微觀缺陷檢出，也被宏觀缺陷檢出，如何區(qū)分呢？新算法會(huì)對(duì)兩種缺陷均檢出的點(diǎn)進(jìn)行如下計(jì)算：根據(jù)recipe設(shè)定，計(jì)算出此點(diǎn)直徑范圍內(nèi)的其他點(diǎn)平均灰度值S1，此點(diǎn)的灰度值與S1的差值同Recipe設(shè)定的“灰度差值”進(jìn)行比較，如大于，便是宏觀缺陷；如小于，便為微觀缺陷。以上便是“新五點(diǎn)比對(duì)法”的原理介紹。

3.2 “宏觀灰度比較缺陷”算法的設(shè)想

輔助“新五點(diǎn)比對(duì)法”，粗線條的檢出宏觀缺陷，并進(jìn)行對(duì)比。此算法的目的為輔助“新五點(diǎn)比對(duì)法”，粗線條的檢出宏觀缺陷，并進(jìn)行對(duì)比。由于“新五點(diǎn)比對(duì)法”計(jì)算量巨大，如產(chǎn)線出貨要求量大，可采用此算法來(lái)檢出宏觀缺陷。原理為：各點(diǎn)與“膜面平均灰度值”進(jìn)行對(duì)比，如超過設(shè)定值，確認(rèn)此點(diǎn)為缺陷點(diǎn)。注：膜面平均灰度值： Panel內(nèi)的平均灰度值。

對(duì)應(yīng)算法→取一個(gè)panel的中心點(diǎn)a1以及周圍四點(diǎn)a2、a3、a4、a5，算出此五點(diǎn)的平均灰度，作為此Panel的灰度值A(chǔ)1，同理計(jì)算出其他Panel的平均灰度值A(chǔ)2、A3、A4、A5、A6……

膜面平均灰度值=各個(gè)Panel的灰度值之和（A1+A2+A3+A4+A5……）/Panel數(shù)量。此算法只針對(duì)宏觀缺陷檢出，輔助“新五點(diǎn)比對(duì)法”。

3.3 “大面積微觀缺陷集合”算法的設(shè)想

檢出大量的臨近并類似的微觀缺陷時(shí)，將其判定為宏觀缺陷。如圖3。

Recipe設(shè)定，當(dāng)計(jì)算出一定面積內(nèi)的缺陷點(diǎn)數(shù)達(dá)到一定數(shù)量，且缺陷點(diǎn)的灰度值在一定范圍內(nèi)時(shí)，那么這些微觀缺陷點(diǎn)就被集合為一個(gè)宏觀缺陷。此算法輔助“新五點(diǎn)比對(duì)法”，使得宏觀缺陷的檢出更加準(zhǔn)確。

4 新設(shè)計(jì)的具體實(shí)施過程

（1）基板進(jìn)入AOI設(shè)備，CCD對(duì)其進(jìn)行拍照掃描。（2）根據(jù)高精度圖片，利用“五點(diǎn)比對(duì)法”對(duì)基板各點(diǎn)進(jìn)行微觀缺陷的確認(rèn)。（3）利用“新五點(diǎn)比對(duì)法”的算法，對(duì)基板的各點(diǎn)進(jìn)行宏觀缺陷的確認(rèn)。（4）利用“新五點(diǎn)比對(duì)法”的算法，計(jì)算那些既被宏觀也被微觀檢出的缺陷，確認(rèn)其為哪種缺陷。（5）利用“大面積微觀缺陷集合”算法，檢出大量的臨近并類似的微觀缺陷，將其判定為宏觀缺陷。此時(shí)宏觀缺陷與微觀缺陷均得到了準(zhǔn)確的檢出。（6）如工廠出貨量要求較大，也可利用“宏觀灰度比較缺陷”算法進(jìn)行宏觀缺陷的檢出，此算法用時(shí)較短，但同“新五點(diǎn)比對(duì)法”的算法相比，精度較低。（7）基板缺陷全部檢出，排出AOI設(shè)備，這個(gè)宏觀微觀缺陷檢出工序結(jié)束。

5 結(jié)束語(yǔ)

目前筆者所設(shè)想的具有宏觀缺陷檢測(cè)能力的AOI設(shè)備，能夠?qū)鹘y(tǒng)意義上的五點(diǎn)比對(duì)法進(jìn)行優(yōu)化補(bǔ)充，使得AOI同時(shí)具有準(zhǔn)確檢出宏觀缺陷的能力，在刨除Mura設(shè)備的情況下，使得宏觀檢測(cè)結(jié)果自動(dòng)化程度高，結(jié)果準(zhǔn)確，并且不影響產(chǎn)線的Tact Time，有較重要的意義。

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