人工OM对基版的检验限制颇多

信息分类:金相文章   作者:yiyi发布   时间:2011-10-27 21:28:31 将本页加入收藏

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研究方法

利用CCD配合影像撷取卡对基版作扫描,将各类defect建立完整的资料库完成ASI系统,再配合影像软体分析辨识及判断基版上的defect为哪一类,以便后续对产品的处理及追踪。

而影像软体则是使用LabView撰写,其特点是:是一种图像程式语言(graphic-based programming language),即以图示来简化程式语言的困难度,其操作介面亦易让初学者上手。表1为ASI & OM 检测比较:

1.        ASI 目前检查一片约需2分钟 OM 约需5分钟。

2.        OM能调整的焦距精度比ASI高。

3.        ASI检查前对完焦后无须再对焦,而OM每点都要人工对焦,有对焦错误而看不到pinhole的可能。

4.        ASI检查的点数较多,比OM较能反映基板真实状况。

5.        ASI可将检查到的pinhole 数存档可供日后分析。

6.        由于CF表面有pattern,影像辨识会有问题,所以ASI目前无法检查CF基板。

7.        可以全检所有基板,并可增加检测面积,但是判断DEFECT能力和OM有落差,但对于检测ITO上的Pinhole已足够。

 

表1:ASI & OM 检测比较表。

 

3.       理论与开发环境介绍

3.1 理论与构想

构想源于人工OM对基版的检验限制颇多,且容易因操作人员的素质影响(人为疏失过大);所以便想出利用『影像辨识系统』,藉由CCD将目标物(生产基版)实施全面的扫描,再利用辨识软体将完整无缺陷的基版与目标物作比对,将结果与资料库的资料搜寻并归类所发现的defect所属类别,所以开发出ASI defect 检测系统。

 

3.2 开发环境介绍-LabView

1.        LabVIEW是一种程式设计的语言。

2.        vi. (virtual instrument):LabVIEW 程式写完后,以vi的副档名储存。

3.        sub-VI:每一个 VI 内还可以包含许多小程式,这种小程式就叫做 sub-VI。更正确的说法是将写好的程式变成通用程式,可以在许多程式中使用, 而不需要一在重複的撰写(如图2所示)。程式操作流程如图3所示。

 

            

图2:              sub-vi:此sub-VI被命名为HL Snap in picture control.vi,用游标点此图面两下可显示出来其被包装起来的程式码,可以看出此sub-VI裡又有很多sub-VI。

 

图3:操作流程图。

 

4.       实验过程

4.1 简易型自动化 defect检测硬体器材

此套简易型自动化 defect检测工作平台与ASI机台整体製作原理相似(如图4所示),但其功能与操作模式介面程式并不相同。原因为ASI机台整体是专为产线而设计而成的自动化工作机台而简易型自动化 defect检测则是做一般简易型defect检测而设计出的工作机台,其功能及辨识defect的程式系统大不相同。

 

图4:简易型自动化 defect检测硬体器材。(1.CCD、2.              载具伺服马达、3.镜头、4.工作平台)

 

4.2 ASI与OM画面比较

OM比ASI能看到更小的pinhole 推测其原因为:OM的CCD比ASI的好、OM的光源强度比ASI强、OM可调焦距的精度比ASI高10倍。OM & ASI 显像以人眼判断有很大差异,但对于机器影像对比撷取判别,仍可十分清辨别出spike。(如图5所示)

 

(a)

(b)

图5:ASI与OM画面与辨适度比较。

 

4.3 显像处理

虽然ASI输出的图像较差,但经由影像处理后,能辨识的defect皆能几乎完整的显示出来。将撷取下来的图片做二值化呈现,在利用程式将所撷取下来的图片做影像处理后,辨识出defect的位置defect数量及defect大小,而判定次片ITO基板可否投入产线作后段的製程,虽然ASI与OM比较后输出的图像较差,但经由影像处理后,体视显微镜,能辨识的defect皆能几乎完整的显示出来,OM & ASI 显像以人眼判断有很大差异,但对于机器影像对比撷取判别,仍可十分清辨别出spike。(如图6所示)

图6:ASI显像处理。

 

4.4 马达控制流程

马达移动是以触发式的方式呼叫,即是说在介面上若有需要移动马达到你所要的地方只要在介面上移动马达按键选择移动距离的话,就会马上触发此程式,生物显微镜。(如图7所示)

图7:马达控制流程图。

 

4.5 灰阶(Magic Wand)程式流程图(如图8所示)

图8:灰阶(Magic Wand)程式流程图。

 

4.6.改进方桉

1.        OM & ASI 显像以人眼判断有很大差异,但对于机器影像对比撷取判别,仍可十分清辨别出spike。

2.        Stage与glass间垫一片ACC玻璃(玻璃直接接贴附在ACC上),增加背光反射突显Spike。

3.        于Stage gap 垫一条ACC玻璃(玻璃与ACC间有gap),排除ACC表面刮痕造成局部较亮且增加背光反射突显Spike成像,不同投射光强度造成spike成像效果与对比明显不同。

为增加ASI spike 成像能力,原先在待测玻璃与stage中加放一片ACC玻璃,但易造成待测玻璃背面刮伤,且ACC 玻璃表面刮痕易造成局部较亮等缺点,其解决方式是在 Stage gap 上垫一条 ACC 玻璃增加成像效果并减少表面刮痕产生。

由前述第3项可明显得知,投射光强度设定与影像对比设定是判别spike重要参数,随意调整,参数即判别结果有很大差异,易造成「Spike不明」。

 5.       展望

本论文原先是由于工作目的而利用的构想,不过在老师的指导下,诱导本组在labview的使用介面下,增加了另外一些使用的用途,如:一般超商或便利商店条码的辨识、在传统输送带上商品的数量自动辨识、简单的数字辨识(可利用在车牌号码上的辨识)…等。不仅仅只侷限在面板光电业的基版检查,更可以因为labview软体的便利及功能,发展到一般生活上的利用,增加了这个专题的实用性。

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