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        TFT—LCD行業(yè)彩膜工藝新型在線檢測機的探究

        2018-04-21 08:10:12毛繼禹王旭谷鐘翔陳波王超
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2018年10期

        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對基板進行拍照,然后AOI PC通過生成的灰度圖像依據(jù)5點法對基板各點的灰階值進行對比,檢出微觀缺陷,并對缺陷進行判級。目前的AOI設(shè)備由于五點比對法的限制只能檢測基板的微觀缺陷,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人眼進行檢測,這種宏觀檢測方法自動化低,依靠人眼,準確率的穩(wěn)定性也很難保證。文章提出一種同時具有宏觀缺陷檢出能力的AOI設(shè)備,核心是以AOI五點比對法為基礎(chǔ),對其進行算法上的優(yōu)化和添加,并在硬件上添加數(shù)據(jù)處理PC,使得AOI同時具有準確檢出宏觀缺陷的能力,在刨除Mura設(shè)備的情況下,使得宏觀檢測結(jié)果自動化程度高,結(jié)果準確,并且不影響Tact Time。

        關(guān)鍵詞:宏觀缺陷;五點比對法;AOI設(shè)備

        中圖分類號:TN141.9 文獻標志碼:A 文章編號: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檢出缺陷的五點比對法無法對應(yīng)宏觀缺陷,因此CF基板的宏觀品質(zhì)主要依靠在線Mura機通過生成精度較低的灰度圖像,然后依靠OP人眼進行檢測。這種宏觀檢測由于自動化不高,依靠人眼,因此缺陷檢出的準確率很難達到穩(wěn)定,會有漏檢錯檢的問題出現(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對基板進行拍照,然后AOI PC通過生成的灰度圖像依據(jù)5點法對基板各點的灰階值進行對比,檢出微觀缺陷。利用五點法進行微觀缺陷的檢查,自動化程度高,準確率高。

        2.1 現(xiàn)有AOI五點比對法簡介

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

        目前五點法只能針對微觀缺陷,無法應(yīng)用于宏觀缺陷的檢出。

        如圖:當缺陷為宏觀缺陷時,面積較大,部分區(qū)域所檢測五點均在宏觀缺陷范圍內(nèi),無法實現(xiàn)缺陷檢出,因此AOI目前無法檢測宏觀缺陷。

        2.2 現(xiàn)有宏觀檢測現(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人眼進行檢測,這種宏觀檢測方法自動化低,依靠人眼,準確率的穩(wěn)定性也很難保證。CF工程對于宏觀品質(zhì)的在線監(jiān)控和檢出體系自動化程度較低,過分依賴于作業(yè)員對于基板的判定,還有Mura機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)計探究

        要使得AOI設(shè)備具有準確檢出宏觀缺陷的能力,筆者提出設(shè)想的幾個算法,通過算法上的改進和優(yōu)化,來達成我們的目的,具體如下:

        3.1 “新五點比對法”算法的設(shè)想

        檢出微觀缺陷的前提下,能夠準確檢出宏觀缺陷,并能夠準確區(qū)分出微觀宏觀和宏觀缺陷,不會因為算法沖突導(dǎo)致缺陷漏檢。

        (1)首先對微觀與宏觀缺陷檢出的Recipe進行設(shè)定。

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

        (3)通過新算法繼續(xù)對點B進行宏觀品質(zhì)的確認,按照“對比點距離”以及“對比點數(shù)”的設(shè)定,算法計算選取的參考點同點B的灰度差,確認超過“灰度差設(shè)定值”的點的數(shù)量是否也超過了“設(shè)定值的點數(shù)”,以此來確認此點是否為宏觀缺陷點。

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

        A點既被微觀缺陷檢出,也被宏觀缺陷檢出,如何區(qū)分呢?新算法會對兩種缺陷均檢出的點進行如下計算:根據(jù)recipe設(shè)定,計算出此點直徑范圍內(nèi)的其他點平均灰度值S1,此點的灰度值與S1的差值同Recipe設(shè)定的“灰度差值”進行比較,如大于,便是宏觀缺陷;如小于,便為微觀缺陷。以上便是“新五點比對法”的原理介紹。

        3.2 “宏觀灰度比較缺陷”算法的設(shè)想

        輔助“新五點比對法”,粗線條的檢出宏觀缺陷,并進行對比。此算法的目的為輔助“新五點比對法”,粗線條的檢出宏觀缺陷,并進行對比。由于“新五點比對法”計算量巨大,如產(chǎn)線出貨要求量大,可采用此算法來檢出宏觀缺陷。原理為:各點與“膜面平均灰度值”進行對比,如超過設(shè)定值,確認此點為缺陷點。注:膜面平均灰度值: Panel內(nèi)的平均灰度值。

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

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

        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,將其判定為宏觀缺陷。如圖3。

        Recipe設(shè)定,當計算出一定面積內(nèi)的缺陷點數(shù)達到一定數(shù)量,且缺陷點的灰度值在一定范圍內(nèi)時,那么這些微觀缺陷點就被集合為一個宏觀缺陷。此算法輔助“新五點比對法”,使得宏觀缺陷的檢出更加準確。

        4 新設(shè)計的具體實施過程

        (1)基板進入AOI設(shè)備,CCD對其進行拍照掃描。(2)根據(jù)高精度圖片,利用“五點比對法”對基板各點進行微觀缺陷的確認。(3)利用“新五點比對法”的算法,對基板的各點進行宏觀缺陷的確認。(4)利用“新五點比對法”的算法,計算那些既被宏觀也被微觀檢出的缺陷,確認其為哪種缺陷。(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。此時宏觀缺陷與微觀缺陷均得到了準確的檢出。(6)如工廠出貨量要求較大,也可利用“宏觀灰度比較缺陷”算法進行宏觀缺陷的檢出,此算法用時較短,但同“新五點比對法”的算法相比,精度較低。(7)基板缺陷全部檢出,排出AOI設(shè)備,這個宏觀微觀缺陷檢出工序結(jié)束。

        5 結(jié)束語

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

        參考文獻:

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