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        TFT-LCD彩膜品質(zhì)運營模式的半自動化探究

        2018-04-28 03:38:59毛繼禹閆效民韓建東
        制造業(yè)自動化 2018年4期
        關(guān)鍵詞:設(shè)備檢測

        毛繼禹,陳 波,孫 策,閆效民,韓建東

        (北京京東方顯示技術(shù)有限公司,北京 100176)

        0 引言

        目前的CF基板制作工藝如下:

        ITO→BM→R→G→B→OC→PS→Repair→Final Macro,其中宏觀缺陷的檢出主要依靠各線的在線檢測機(Mura設(shè)備)以及最終宏觀檢測機(Macro)配合完成的,如圖1所示。

        圖1 目前宏觀缺陷檢出系統(tǒng)

        Mura設(shè)備同Macro設(shè)備構(gòu)成了CF基板的宏觀品質(zhì)監(jiān)控體系,首先,Mura設(shè)備對各條線的宏觀品質(zhì)進行在線的監(jiān)控,OP通過觀察Mura圖像,檢出嚴重連續(xù)的缺陷,避免各條線批量和嚴重的缺陷繼續(xù)產(chǎn)生。當基板所有的生產(chǎn)工程都已完成,會經(jīng)過Final Macro工程,OP操作Macro設(shè)備對所有出貨基板進行宏觀缺陷的檢測,檢測過程中會參考Mura圖像,以此保證所有流入Cell的CF基板品質(zhì)均沒有問題。

        但是,目前CF工廠基板制作工藝已較為成熟,用如32寸基板的宏觀缺陷的NG比率僅約為0.012%(2013年至今某公司CF工廠宏觀缺陷NG比率),如圖2所示。

        圖2 宏觀缺陷NG比率數(shù)據(jù)

        2013年至今,CF工廠共生產(chǎn)32寸基板7080210張,宏觀缺陷造成的NG數(shù)量為829,平均1萬個CF Panel 中僅有一個Panel制在宏觀NG缺陷,而Final Macro檢測一張基板的時間約為110秒, 那么為了檢出這一個宏觀NG Panel,需要10名OP操作10臺Macro設(shè)備工作約33小時(通過舉用計算所得)。目前這種Final Macro終檢模式制在大量的時間和人力的浪費,很大的影響了工廠的產(chǎn)出效率和產(chǎn)出成本。而如果采用抽檢的方式,又不能達到準確檢出宏觀缺陷的目的。

        1 新運營模式的探究

        本文提出一種新的高效的宏觀品質(zhì)的運營模式,新模式需要以下兩個方面的改造:

        Mura設(shè)備具有“A”判定的設(shè)計,F(xiàn)inal Macro線運營方式的更改。

        1.1 Mura設(shè)備具有“A”判定的設(shè)計

        1)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的建立

        選取2013年至今CF基板宏觀NG缺陷基板,首先調(diào)取Mura圖像,求出各個NG缺陷與正常范圍的灰度差,然后將其按照缺陷種類進行分類,系計出各種缺陷的灰度差范圍值。如圖3所示。

        通過上圖,計算得出CF基板NG缺陷的總灰度值范圍為15.6-34.7

        2)“A”判定新算法的添加

        通過增加算法,更改軟件程程,使得缺陷與正常區(qū)域的灰度差達到設(shè)定的“A”判定范圍,Mura設(shè)備自動將基板判為“A”。當檢測的基板的相應(yīng)Panel的一部分灰度差達到了“A”判定范圍,Mura設(shè)備會對問題基板進行警報判定“A”判定。“A”判定灰度值范圍可隨著NG缺陷數(shù)據(jù)庫的增加而進行隨時更改與更新。如圖4所示。

        1.2 Final Macro線運營方式的更改

        通過更改Final Macro線CIM以及TRF的運營程程,使得Final Macro滿足如下條件:

        1)Mura初判為G的基板,從Final Macro線的發(fā)片口發(fā)出后,不進Macro,直接排到OK Port口。

        2) Mura初判為A的問題基板,從Final Macro線的發(fā)片口發(fā)出后,進入Macro進行復(fù)檢,由OP進行人眼確認:缺陷程度超過限度樣本判為N,如程度未超過限度樣本,判為G。如圖5所示。

        圖5 新運營模式圖示

        2 新運營具體實施過程

        1)首先Glass基板流過各線Mura檢測機,Mura機的Line Camera和反射照明單元,讀取Glass的圖像并將其處調(diào)轉(zhuǎn)換為灰度圖像,如圖6所示。

        圖6 Mura灰度圖像圖示

        2)Mura機對各個缺陷點的灰度差進行計算,再同Mura設(shè)備設(shè)定的“A”判定的灰度差范圍進行比較,如在范圍內(nèi),Glass判為“A”,范圍外判為“G”。

        圖7 缺陷基板判定圖示

        3)不同判定的Glass流到Final Macro,CIM以及TRF自動識別基板判定:

        (1)判為“G”的基板,從發(fā)片口直接發(fā)出,不進入Macro設(shè)備,Robot直接將Glass排到OK Port。

        (2)判為“A”的基板,從發(fā)片口發(fā)出,進入Macro設(shè)備進行復(fù)檢,由操作員進行人眼判定,如果超過限度樣本的程度, 判為Glass NG;如在限度樣本的程度內(nèi),判為Glass OK。

        圖8 新運營模式圖示

        這種設(shè)計在不影響宏觀品質(zhì)檢出的同時,既減少了設(shè)備的使用頻率,延長了設(shè)備的壽命,又節(jié)約了大量的終檢檢片時間和人力成本。

        3 結(jié)論

        本文提出的TFT-LCD彩膜品質(zhì)運營模式的優(yōu)化和探究,首先通過增加新算法使得Mura設(shè)備能夠?qū)Α皢栴}基板”進行初基的警報判定→“A”判定(A代表abnormal),然后通過更改Final Macro線CIM以及TRF的運營程程,使得僅有判“A”基板進入Macro設(shè)備進行“復(fù)查”,這種設(shè)計在不影響宏觀品質(zhì)檢出的同時,既減少了設(shè)備的使用頻率,延長了設(shè)備的壽命,又節(jié)約了大量的終檢檢片時間和人力成本。

        參考文獻:

        [1]徐偉,彭毅雯,雷有華,等.TFT-LCD橫向線層未確認Mura分析及改善研究[J].液晶與顯示,2013,28(4):539-546.

        [2]Liu C T.Revolution of the TFT-LCD technology[J].Journal of Display technology,2007,3(4):342-350.

        [3]畢昕,丁漢TFT-LCD Mura缺陷機器視覺檢測方法[J].機械工程學(xué)報,2010.

        [4]黃剛.液晶顯示屏缺陷自動檢測方法的研究[D].南京大學(xué),2012.

        [5]王志龍,鄭英花,馬亮,等.L0周邊Mura分析及其改善研究[J].液晶與顯示,2014,29(5):668-673.

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