發(fā)布時間：2021-07-07 20:22

　　至2019年,中國大陸地區(qū)占全球顯示面板產(chǎn)能的近40%。但是,占總設備投資75%的Array段制程設備幾乎由日本、韓國和美國壟斷,光學自動檢測設備（AOI）是大尺寸面板Array段制程的核心設備之一,直接決定了產(chǎn)品的良率。其主要用途是對制程中的各類像素缺陷、mask缺陷、線缺陷和異物缺陷等進行檢測,并提供缺陷準確位置、尺寸、種類等信息,以改進工藝和指導缺陷修復,進而提高產(chǎn)品良率。面板的多層膜結構和Array制程的復雜工藝造成待檢基板紋理復雜,且存在大量近透明、低對比度微小缺陷,這給缺陷檢測帶來極大困難和挑戰(zhàn)。針對上述問題,本課題開展“顯示面板Array制程缺陷自動光學檢測方法研究”。主要研究工作如下:（1）開展了基于多項式曲線擬合和Retinex理論的光照不均校正算法研究,在完成微缺陷光學自動檢測系統(tǒng)設計基礎上,討論系統(tǒng)成像存在的光照不均對缺陷檢測的影響,開展基于曲線擬合和多尺度高斯函數(shù)的光照不均校正算法的對比研究。采用二次、四次多項式結合的復合校正方法改進了基于曲線擬合的光照不均校正效果;根據(jù)基于Retinex理論的光照分量估計模型,利用多尺度高斯函數(shù)在不同尺度下提取的光照分量進行加... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Array制程工藝及可能出現(xiàn)缺陷

哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文4因造成的缺陷，且在制造過程中無法進行檢測，僅能用于顯示面板制造完成后的檢測，不能在產(chǎn)品制造過程實現(xiàn)及時修復。光學檢測方法由于其非接觸性、自動化程度高、可擴展性強是當前發(fā)展最快且使用最為廣泛的表面缺陷檢測方法之一[9]。目前全球AOI平板檢測設備生產(chǎn)廠家中，以色列的奧寶科技（Orbotech）憑借其科研轉(zhuǎn)化能力在AOI檢測設備研制中占據(jù)領先地位，并且在國內(nèi)市場有著極大的市場占有率，圖2-1為奧寶公司平板AOI檢測設備圖。韓國LG公司研發(fā)的光學缺陷檢測設備能夠?qū)χ匾毕莺涂珊雎匀毕葸M行分類識別，分類正確率能達到98%。相較于國外，國內(nèi)技術和基礎相對薄弱，AOI設備多為小尺寸離線檢測設備，距離國外技術水平有著較大差距。LCD及OLED等液晶顯示平板在Array階段均為周期紋理表面，在復雜背景下，當缺陷的灰度值與背景紋理灰度值處于同一水平時，傳統(tǒng)的缺陷檢測方法如邊緣檢測、閾值分割等不能有效的在紋理中將缺陷檢出。目前針對液晶平板的光學檢測方法主要可分為三大類：差影法、統(tǒng)計法和頻譜法。圖2-1奧寶公司顯示平板（FPD）AOI檢測設備圖1.2.1差影法差影法是一種簡單直接的檢測方法，其核心思想為通過對無缺陷模板圖像與待檢測圖像進行差分運算，得到殘影圖像再根據(jù)一定的分割算法進行缺陷判定。該方法主要包括無缺陷模板圖像的生成、模板與待測圖像配準和缺陷提取

哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文10行算法處理，確定待檢面板是否存在缺陷點，若存在則輸出其位置至復檢系統(tǒng)；復檢系統(tǒng)對缺陷點進行高分辨率圖像采集，經(jīng)分類識別算法，對缺陷點類別進行輸出。具體AOI系統(tǒng)結構可參見圖2-3，本課題主要針對Scan系統(tǒng)的光學傳感模塊及缺陷檢測算法進行研究，系統(tǒng)該部分核心硬件包括CCD相機陣列、線陣相機鏡頭、照明光源及圖像采集卡。圖2-1帶缺陷Array平板圖2-2AOI系統(tǒng)工作流程圖圖2-3AOI系統(tǒng)結構示意圖[26]系統(tǒng)掃描路徑規(guī)劃為幾字型如圖2-4所示，即在x方向以一定步長步進，y方向往返掃描，步進步長略小于成像視場大小，以保證不存在漏檢區(qū)域。光學系統(tǒng)結構示意圖如圖2-5所示，為了與運動控制系統(tǒng)相配合且不影響成像質(zhì)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]自動光學檢測機邊緣檢測及非整數(shù)倍率檢測優(yōu)化[J]. 王旭,高雪松,毛繼禹,張文富,武占英.  電子世界. 2019(14)
[2]基于改進顯著性模型的TFT-LCD面板缺陷檢測[J]. 王宏碩,楊永躍.  電子測量與儀器學報. 2018(07)
[3]基于區(qū)域神經(jīng)網(wǎng)絡的TFT-LCD電路缺陷檢測方法[J]. 何俊杰,肖可,劉暢,陳松巖.  計算機與現(xiàn)代化. 2018(07)
[4]自動光學(視覺)檢測技術及其在缺陷檢測中的應用綜述[J]. 盧榮勝,吳昂,張騰達,王永紅.  光學學報. 2018(08)
[5]基于二維DFT的TFT-LCD平板表面缺陷檢測[J]. 張騰達,盧榮勝,張書真.  光電工程. 2016(03)
[6]大尺寸LCD玻璃基板多視覺缺陷檢測系統(tǒng)研究[J]. 李力,王耀南,陳鐵健.  控制工程. 2016(02)
[7]基于二維伽馬函數(shù)的光照不均勻圖像自適應校正算法[J]. 劉志成,王殿偉,劉穎,劉學杰.  北京理工大學學報. 2016(02)
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[9]液晶顯示屏背光源模組表面缺陷自動光學檢測系統(tǒng)設計[J]. 史艷瓊,盧榮勝,張騰達.  傳感技術學報. 2015(05)
[10]LCD Mura缺陷的B樣條曲面擬合背景抑制[J]. 李坤,李輝,劉云杰,梁平,盧小鵬.  光電工程. 2014(02)

博士論文
[1]基于機器視覺的TFT-LCD屏mura缺陷檢測技術研究[D]. 張昱.哈爾濱工業(yè)大學 2006

碩士論文
[1]基于特征分類的低分辨率觸摸屏表面缺陷檢測[D]. 王松芳.北京交通大學 2016



本文編號：3270308