合肥京東方顯示技術(shù)有限公司 金 瑞 陳 力 劉 林 胡夢婷 陳 杰 徐 蕾 郭雅麗 劉世杰 楊建鋒 朱 偉 宋尚陽

對于TFT-LCD工藝過程中產(chǎn)生的DGS（Data線與Gate線短接），若流入后端工廠或客戶端，將極大影響綜合良率和客戶端的排名。本文從DGS的P圖管控、DGS發(fā)生率的相關(guān)分析、DGS-Particle和DGS-AOI的回歸分析這3個方面闡述了基于相關(guān)分析和回歸分析的DGS過程管控，以實現(xiàn)利用各檢測站點的缺陷數(shù)和Particle的發(fā)生率對DGS發(fā)生率的預測，實現(xiàn)過程預防和控制。

1.引言

圖1 DGS示意圖

在TFT-LCD行業(yè)，Array工廠端可能產(chǎn)生Short類和Open類不良。DGS，全稱為Data Gate Short，即傳遞信號的Data線和控制TFT開關(guān)的Gate線短接。如圖1所示，亮黃色部分為Gate線，豎直的細棕色部分為Data線，U形的棕色部門為TFT開關(guān)，當Gate線達到閾值電壓后，TFT開關(guān)會導通，此時Data線的信號導入2nd ITO，1stITO與2ndITO形成電壓差，造成液晶分子的偏轉(zhuǎn)。示意圖中為TFT區(qū)域出現(xiàn)導電Particle，導致Data線和Gate線短接，若流入后端工藝，可能產(chǎn)生線不良。若能尋找到在Array工藝過程中影響DGS發(fā)生率的關(guān)鍵因子，則可建立關(guān)鍵因子與DGS的回歸模型，從而實現(xiàn)過程有效管控。

本團隊利用品質(zhì)工具-SPC和數(shù)據(jù)分析軟件-Minitab，以DGS為切入點，首先對DGS的發(fā)生率進行SPC-P圖管控，日常監(jiān)控DGS發(fā)生率；其次結(jié)合工藝過程尋找關(guān)鍵因素，對關(guān)鍵因素與DGS的發(fā)生率進行相關(guān)分析；最后利用回歸分析，建立關(guān)鍵因素-DGS預警模型。

2.DGS發(fā)生率的SPC-P圖管控

SPC，全稱為統(tǒng)計過程控制。根據(jù)工藝過程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型，可將數(shù)據(jù)分為計量型數(shù)據(jù)和計數(shù)型數(shù)據(jù)。計量型數(shù)據(jù)是連續(xù)的數(shù)據(jù)，如溫度，計數(shù)型數(shù)據(jù)是不連續(xù)的數(shù)據(jù)，如合格/不合格。DGS發(fā)生率屬于計數(shù)型數(shù)據(jù)，對應的SPC控制圖為P圖和NP圖。P圖的特點是子組大小可變，每個子組有一個控制線，適用于不合格品率的控制；NP圖的特點是子組大小固定，控制線固定，適用于不合格品數(shù)的控制。由此可知，DGS不良率適用的控制圖為P圖。

圖2 DGS的P控制圖

獲取DGS的不良品數(shù)和對應產(chǎn)能，繪制DGS的P控制圖，如圖2所示。綠色線為中心線，紅線為每個子組的上下控制線，計算方式為中心線±3σ。使用4個檢驗規(guī)則:檢驗1，1個點，距離中心線大于3個標準差；檢驗2，連續(xù)9點在中心線同一側(cè)；檢驗3，連續(xù)6個點，全部遞增或全部遞減；檢驗4，連續(xù)14個點，上下交錯。對這組數(shù)據(jù)進行檢驗，檢驗出1, 3等不合格，距離中心線超過 3個標準差；檢驗出圖中藍框內(nèi)的點，連續(xù)9點在中心線同一側(cè)?？傻贸鼋Y(jié)論，在7月上旬，DGS劇烈波動，到了8/8-8/14，DGS處于上下控制線內(nèi)，說明工藝趨于穩(wěn)定，DGS發(fā)生率無異常波動。

3.DGS發(fā)生率的相關(guān)分析

SPC-P圖可監(jiān)控DGS Daily發(fā)生率，但當監(jiān)控到DGS異常時，該不良已經(jīng)發(fā)生。若能找到工藝過程中可表征DGS發(fā)生率的關(guān)鍵因素，進而監(jiān)控相關(guān)因素，從而預防DGS的產(chǎn)生。

圖3 DGS殘差圖

收集Final DGS發(fā)生率和在SD Repair站點獲取TFT P/T、Wall Particle、S/D Peeling、SD PT、Erosion和FGI Open的數(shù)據(jù)。利用Minitab對這6個變量和DGS做相關(guān)分析，結(jié)果為：TFT P/T、Wall Particle、S/D Peeling Off、SD PT、Erosion和FGI Open對DGS相關(guān)分析的P值分別為0.400、0.010、0.477、0.000、0.400、0.176，其中DGS與Wall Particle和DGS與SD PT的P值小于0.05，說明這兩個因子與DGS是顯著相關(guān)的。DGS與Wall Particle相關(guān)系數(shù)為0.224，DGS與SD PT相關(guān)系數(shù)為0.324，說明Wall Particle、SD PT與DGS呈正相關(guān)。

4.DGS-P/T和DGS-AOI的回歸模型

4.1 DGS-P/T的回歸模型

使用回歸分析對DGS發(fā)生率進行預測，建立DGS回歸模型，收集DGS發(fā)生率、SD Repair站點Wall Particle、SD PT發(fā)生率，使用Minitab進行回歸分析，DGS回歸方程為：DGS = 0.0251 + 0.669 Wall Particle +2.22 SD PT，R-Sq（調(diào)整）=12.7%，自變量P值均小于0.05。

4.2 DGS-ACT AOI的回歸模型

上小節(jié)討論了利用前段工藝過程中的P/T類不良預測DGS發(fā)生率，本小節(jié)論述了在AOI站點尋找影響DGS發(fā)生率的因子。Array工藝過程中，AOI站點可獲得工藝后的缺陷數(shù)量。刷取AOI站點的缺陷數(shù)量和DGS發(fā)生率，使用Minitab進行回歸分析，建立DGS-ACT AOI的回歸模型。 常量和ACT Defect Qty的系數(shù)分別為0.0135、0.000052，因此回歸方程為：DGS = 0.0135 + 0.000052 ACT Defect Qty， 該方程的R-Sq（調(diào)整）= 22.1%，預測率高于上小節(jié)中DGSPT的R-Sq（調(diào)整）。

4.3 DGS-AOI&P/T的回歸模型

4.2小節(jié)的回歸方程高于4.1小節(jié)中回歸方程中的R-Sq（調(diào)整），但R-Sq（調(diào)整）仍然較低，說明上述方程對DGS的解釋水平偏低。分析原因：工藝過程中無關(guān)變量太多。為減少設(shè)備差異對結(jié)果造成的影響，本團隊收集經(jīng)過沉積非金屬層同一設(shè)備的GLS數(shù)據(jù)，包括AOI站點的缺陷數(shù)量、維修站點的P/T發(fā)生率、以及DGS發(fā)生率，利用Minitab對響應變量和預測變量進行相關(guān)分析，結(jié)果如圖3所示?；貧w方程為：

此回歸方程的P值為0.000，小于0.05，說明在顯著性水平α=0.05的情況下，該方程是顯著的，同時這6個變量的P值均小于0.05，說明這6個變量為顯著因子。方程R-Sq=89.9%，R-Sq（調(diào)整）=84.4%，兩者數(shù)值接近且高于80%，R-Sq值可接受。對該方程進行殘差分析，結(jié)果如圖3所示，圖3右下角為殘差與觀測值順序圖，觀察該圖可知，殘差對于觀測值順序是隨機分布的，圖形正常；圖3右上角為殘差與擬合值圖，未見異常；圖3左上角為殘差正態(tài)概率圖，觀察可知，數(shù)據(jù)點基本分布在直線上，進行正態(tài)性檢驗后，P值等于0.379，大于0.05；圖3左下角為殘差直方圖，觀察得知，殘差服從正態(tài)分布。經(jīng)過以上分析，可以認為該線性方程是可以接受的。

比較4.1、4.2、4.3小節(jié)中回歸方程的R-Sq（調(diào)整），發(fā)現(xiàn)4.3小節(jié)中的回歸方程R-Sq（調(diào)整）=84.4%，遠高于4.1和4.2小節(jié)中的R-Sq（調(diào)整）。得出最佳模型為4.3小節(jié)中的方程。

5.結(jié)論與展望

5.1 結(jié)論

論文闡述了利用SPC-P圖對DGS發(fā)生率進行過程管控，數(shù)據(jù)表明，利用SPC P過程控制圖對DGS進行監(jiān)控是有效的。在對DGS與其他因子進行相關(guān)分析時，尋找到與DGS發(fā)生率顯著相關(guān)的2個因子。輸出DGS的最優(yōu)回歸模型為DGS = 0.0737-0.0003 Via Defect Qty+ 0.8 Wall Particle+ 1.46 S/D Peeling Off (T0) - 0.000148 Mask1 AOI Defect Qty + 0.000046 Mask2 AOI Defect Qty - 0.000329 Mask3 AOI Defect Qty，后續(xù)可利用該方程對DGS發(fā)生率進行預測。

5.2 展望

目前DGS的P圖是通過輸入到Minitab中完成的，后期可將DGS的P控制圖集成到目前的SPC系統(tǒng)中，實現(xiàn)DGS過程管控；本文研究了Array廠內(nèi)DGS發(fā)生率與工藝過程關(guān)鍵因子的關(guān)系，后續(xù)可研究后端工廠所發(fā)生的線不良或點不良與前端工廠相關(guān)影響因子的回歸模型；亦可拓展至客戶端發(fā)生的Top不良，與前端工藝過程關(guān)鍵因子的回歸模型。