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    AMOLED不良MAP自動缺陷定位方法研究

    2022-03-01 06:04:16曾建風肖琨
    智能計算機與應用 2022年1期
    關鍵詞:邊界點圖像處理面板

    曾建風,肖琨

    (綿陽京東方光電科技有限公司,四川 綿陽 621000)

    0 引言

    近年來,隨著通訊技術的不斷發(fā)展,5G 時代已經悄然進入人們的生活,并掀起了各行各業(yè)技術創(chuàng)新與變革的浪潮。不管是即將到來的5G 時代還是未來的6G 時代,顯示技術都是信息化時代關鍵技術的核心,也是最前沿技術。

    AMOLED 作為最新的一項顯示技術,是由柔性顯示材料制作而成的一種可變形的顯示器件,具備可彎曲、低能耗、更優(yōu)的顯示質量、更長的使用壽命等優(yōu)勢,使其應用范圍更加的廣泛。但是,由于AMOLED 工藝復雜,在生產過程中受空氣潔凈度、化學氣體、液體及設備工藝參數的影響,會在面板上形成大小不均的不良點。通常情況下,這些不良點不會導致最終產品不良,但具有聚集性的點簇除外。故需要對AOI 檢測出的不良點所生成的MAP 圖進行在線聚集性分析,找出造成良率損失的點位聚集區(qū),供不良分析。

    目前,MAP 圖的不良點位聚集性分析均由人工目檢完成,但由于人員主觀性因素,檢測質量和一致性無法保證?;谏鲜鰡栴},本文提出了一種基于機器學習與圖像處理技術,對MAP 圖進行在線智能分析方法,可迅速定位出MAP 圖中不良點的聚集區(qū)域,并根據區(qū)域的特征參數對聚集區(qū)域進行分析,篩選出造成良率損失的目標點簇區(qū)域,從而實現MAP圖全自動在線分析。同時,本文所述的方法通過一系列量化的判斷指標,降低人員主觀判斷帶來的誤判和漏判風險,節(jié)約人工成本,提高檢測效率。

    1 關鍵技術

    2.1 不良MAP 圖合成

    MAP 圖即映射圖,是指將一張面板上的不良點按照坐標映射為一張數字圖像,用于可視化及后續(xù)的不良分析。在AMOLED的制造過程中,同一張面板會經過多個AOI的檢測站點,AOI 設備會將面板上所有不良點P及坐標(x,y)上報文件系統(tǒng)。合成MAP 就是將不良坐標點繪制在圖像上的過程。

    首先,創(chuàng)建玻璃面板與圖像坐標系O-XYO-XY的二維映射關系,其表達式為:

    其后,對于玻璃面板的坐標系所有不良點px,y),經公式(2)變化后,可得到該點在圖像坐標系的坐標p'(X,Y):

    最后,將映射變換后的所有不良點繪制在一幅分辨率為的圖片上。其中。、分別為基板的長度和寬度,單位為mm。

    圖1 不良MAP 聚集圖Fig.1 Defect map picture

    2.2 聚集區(qū)域分割算法

    本文提出的自動定位MAP 圖不良聚集區(qū)域算法,需要將滿足聚集特征的區(qū)域提取出來,用于后續(xù)的圖像分析使用,為此選擇機器學習中常用的聚類算法完成。聚類是數據挖掘領域中常見的非監(jiān)督學習算法,其目的是將數據劃分為類內相似度最大、類間相似度最小的族類。該算法在圖像分析、模式識別、空間數據分析、經濟學研究、生物工程等領域已得到廣泛應用。

    層次聚類算法分為凝聚(自底向上)和分裂(自頂向下)方法。凝聚方法是將每個對象作為單獨的一個聚類,然后規(guī)則相近地合并相近的類,直到所有的對象合并到一個聚類中,或滿足一定的終止條件為止。

    本文采用最為經典的AGNES 層次聚類算法,采用類簇間的歐式距離作為聚類分析的度量標準,最小化類間樣本距離作為聚類分析連接標準,將所有點簇中,間距≤的點視作一類點簇。

    其中, p (x,y)、p (x,y) 為任意兩個類簇中相鄰距離最近的兩個點。

    其聚類過程如下:

    (1)將MAP 圖中不良點視作類簇,并計算出每個類簇之間的距離;

    (2)隨機找出距離最小且滿足≤的兩個點簇進行合并,得到1個類簇;

    (3)計算1個類簇中相鄰兩個類簇之間的距離;

    (4)重復步驟(2)、(3);

    (5)最終得到滿足≤條件的類簇數量;

    2.3 聚集區(qū)域擬合算法

    Alpha Shapes 算法是從一堆無序的點簇中尋找邊界,并通過算法重構其二維的區(qū)域圖像。Alpha Shapes 在數學上有明顯的定義,其原理為將一個半徑為的圓,在一個無序的點簇外滾動;足夠大時,圓就不會掉入點簇的內部,圓滾動的軌跡,就是點簇的邊界線。所以在該算法中,半徑是唯一參數,其大小決定了邊界區(qū)域的精細度。當足夠大時,則提取出來的邊界線為點簇的凸包;當足夠小時,點簇的任意一個點都可能是邊界點。廖中平等提出了一種自適應α-shapes 算法,使得滾動圓在邊界滾動時能夠自適應調節(jié)半徑的值,保證邊界的精細度和完成性,其核心算法流程如下:

    (1)將點云數據生成映射MAP 圖,得到一張分辨率為大小的圖片,像素值的大小等于該像素內點的數量(2.1 節(jié)已實現)。

    (2)邊界點判定。對每個像素點進行遍歷,若該像素的值大于0,且鄰域點都大于0,則該點為非邊界點。

    (3)對剩余的點進行Alpha Shapes 判定:

    (a)遍歷剩余所有像素點p (xy),運用K 最近鄰域算法核心思想,計算其個最近鄰域點,并計算其歐氏距離的均值,并設置為滾動圓的半徑α,搜索所有距離該像素點距離小于2α的像素點,形成新的點集。

    (b)任意中任意一個點p (x,y),根據p、p及半徑α,可以確定兩個滾動圓及其圓心和。若中其它所有點到和距離均大于α,則該點p為邊界點。

    (c)若中沒有滿足條件(b)的點,則該點p不是邊界點。

    (d)重復步驟(b)、(c),直到找出所有邊界點。

    在上文中,已得到滿足聚類條件的個類簇,每一次類簇由一系列的離散點組成,如圖2(a)所示。本文涉及的算法需要將離散點擬合成多邊形區(qū)域,并運用圖像處理技術處理計算其區(qū)域特征進行聚集區(qū)域篩選。對于離散點的區(qū)域擬合最常見的技術就是凸包擬合,如圖2(b)所示。圖中離散點簇所圍成的區(qū)域為凹形,若采用凸包擬合算法得到的域明顯不是點簇的真實形狀。因此,本文采用自適應Alpha Shapes 算法來尋找點簇的邊界點,并將邊界點連接起來形成點簇的聚集區(qū)域,結果如圖2(c)所示。

    圖2 聚集區(qū)域圖Fig.2 Concentrated region

    2.4 聚集區(qū)域特征計算

    在圖像處理領域中,對于圖像目標區(qū)域的自動提取,最常見的方法是:先對圖像進行閾值分割,連通區(qū)域標記,計算區(qū)域特征值,再根據目標區(qū)域的特征,自動定位出目標區(qū)域。Hu于1962 年提出了基于直角坐標的幾何矩的概念,并推導出一系列的具有尺度不變形、平移不變性和旋轉不變形的變量,并廣泛應用于圖像識別、數據重建、圖像壓縮、運動圖像分析等領域。

    Hu 幾何矩及中心距定義如下:

    其中:m為() 階幾何矩;M為()階幾何中心矩;A 為目標區(qū)域;(,) 為區(qū)域A的幾何中心。

    本文中聚集區(qū)域的特征值包括:點簇區(qū)域的面積、點密度、質心(OO)、方向、長度、寬度、長寬比等特征參數,并運用這些參數對MAP 圖中不良點聚集區(qū)域進行自動篩選和定位。對于任一點簇區(qū)域A,上述特征值計算公式如下:

    其中,表示區(qū)域A內不良點的數量,、為A的最小外接矩形的長度和寬度。

    3 算法流程及實驗結果

    本文將AOI 上報的不良點映射成不良MAP圖,并通過層次聚類、自適應Alpha Shapes、區(qū)域特征提取及篩選等算法,自動定位出不良點的聚集區(qū)域,詳細算法流程如圖3 所示:

    圖3 算法流程圖Fig.3 Algorithm flow chart

    (1)讀取AOI 上報的單張/多張玻璃基板不良點坐標(x,y),建立玻璃基板坐標系與圖像坐標系之間的映射關系(公式(2)),將基板坐標系中的不良點坐標轉化為圖像坐標系中坐標(XY)。實驗中選擇了生產過程中一個批次(28 張)的面板作為分析對象,將這個批次面板上所有不良點坐標疊加到一起,所形成的不良MAP,如圖4 所示。在該MAP 圖的頂部、右側、中下部存在明顯的不良點聚集區(qū)域。

    圖4 不良點聚集區(qū)域提取Fig.4 Defect concentrated region extraction

    (2)采用不良點間的歐式距離作為聚類分析的先決條件,將所有點簇中間距≤的點視作一類點簇。具體采用機器學習領域的層次聚類的算法實現,并運用Single linkage(最小化類間樣本距離)作為聚類分析連接標準,得到最終的分類結果{,,,…,C},C?且≥1。

    其中為點簇中不良點的最小數量,且≥1,分類及篩選結果如圖4(a)所示。

    (4)若步驟(3)篩選結果?,則說明該MAP 圖不存在不良點聚集問題。相反,則進一步進行分析。

    (6)采用圖像處理領域的插值擬合技術,根據任意點簇C的輪廓點C擬合出該點簇的最小包圍圖形區(qū)域A,由此可得到點簇相對應的圖像區(qū)域集合{,,…,},如圖5(a)所示。

    圖5 目標區(qū)域篩選Fig.5 Objective region filtering

    表1 區(qū)域特征Tab.1 Region features

    (8)根據步驟(7)計算出的區(qū)域特征向量,刪除集合中不滿足條件F∈[α,β]的區(qū)域。如:通過區(qū)域中心點坐標(O,O),可刪除集合和,因為玻璃基板外圍區(qū)域并不會對產品質量產生影響;通過面積特征,可刪除和區(qū)域,小面積的聚集性對產品最終的質量影響很?。蛔罱K選出造成良率損失的不良點聚集區(qū)域集合{,,},如圖5(b)所示。

    4 結束語

    本文方法不僅限于AMOLED 行業(yè),同樣適用于其它面板顯示及半導體行業(yè)應用。該類領域內,需要對AOI 檢測出的不良點所生成的MAP 圖進行在線聚集性分析,并找出造成良率損失的點位聚集區(qū)供后續(xù)的不良分析。本文方法創(chuàng)新性地結合機器學習領域的層次聚類、alpha shapes、圖像處理領域的blob 分析等算法,并借鑒圖像處理領域缺陷定位的思路,完成了對MAP 圖在線智能分析。實驗結果表明,本方法可迅速定位MAP 圖中不良點的聚集區(qū)域,可替代當前人工在線目檢方式,通過一系列量化的判斷指標,降低人工主觀判斷帶來的誤判和漏判風險,節(jié)約成本并提高檢測效率。

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