隨著顯示終端產品向小型化、輕量化、智能化、立體化發(fā)展，高畫質和低功耗成為消費者共同追求的目標，Mini LED/Micro LED憑借高解析度、高亮度、高對比度、高色彩飽和度、低功耗、反應速度快、厚度薄、壽命長等諸多優(yōu)勢，被認為是最具潛力的新型顯示技術。其產品需求及市場規(guī)模也在不斷擴大。

但LED行業(yè)的質量標準要求非常高且技術難點多，業(yè)內通常用“每種晶圓的成品率”來評估制造商的質量技術指標。而更高的成品率也意味著更高的利潤率。因此，若在生產流程的各個節(jié)點，使用機器視覺和基于人工智能(AI)的技術進行缺陷檢測，將有助于及早發(fā)現(xiàn)問題減少損耗。

康耐視基于AI的技術可幫助制造商在制造過程中識別缺陷原因，從而快速采取糾正措施，并記錄結果。該技術可以標記真正的缺陷，并忽略可接受水平范圍內的自然變化，并具有以下優(yōu)點：

?減少與額外的人工檢測和取樣相關的成本和時間

?快速、準確地檢測和識別具有高度變化性的缺陷

?根據缺陷信息采取糾正措施，提高Mini LED晶圓成品率

?提高利潤率

下面介紹幾則詳細的檢測/分類解決方案，幫助應對Mini LED制造流程中的各類挑戰(zhàn)，有效提升晶圓成品率！

#1

探針標記檢測和分類

基于人工智能(AI)的技術幫助準確識別和分類，具有高度變化性的探針標記以提高晶圓測試效率，提升晶粒成品率

挑戰(zhàn)

LED和Mini LED晶粒是通過將光刻工藝應用于由半導體材料制成的超薄晶圓制成的。當此工藝完成后，探針將檢查每個晶粒，以確保電氣連續(xù)性。如果探針施加過大的壓力，隨著時間的推移，將會導致探針損壞，并使晶粒質量下降。探針價格昂貴，因此維持正確的壓力對于確保其使用壽命非常重要。

并且由于探針標記的形狀、大小和位置存在許多差異，因此使用基于規(guī)則的傳統(tǒng)機器視覺檢測和分類“合格”與“不合格”標記較為困難。不一致或誤報的“不合格”讀數(shù)將會對成品率和芯片質量產生負面影響。

解決方案

康耐視基于人工智能(AI)的軟件可幫助驗證“合格”探針標記與“不合格”探針標記之間的差異，使探針測試變得更容易，并且更省時。用戶可使用一系列顯示正確探針標記和不可接受的探針標記圖像對該軟件進行訓練，并可根據“壓力相關”、“偏離中心位置”等不同性質對不可接受的標記進行分類。操作員可以使用此這些信息調整探針壓力或對位方式，以增加可接受的探針標記數(shù)量，并使探針保持良好的工作狀態(tài)。

相比與其他方法，使用基于人工智能(AI)的軟件對探針標記進行檢測可以提高晶圓的晶粒成品率，而其他方法可能會將合格標記錯誤地表征為不可接受的標記，或者將不合格標記錯誤地表征為可接受的標記。

#2

使用自動化光學檢測解決方案檢測LED晶粒

自動識別和分類LED晶粒上的表面缺陷，以提高成品率和利潤率

挑戰(zhàn)

在晶圓上創(chuàng)建LED晶粒后，制造商必須檢測晶粒是否存在表面缺陷，如裂紋、缺口、黑斑等，這些缺陷會對LED的質量和性能產生負面影響。由于這些類型的缺陷各不相同，并且可能發(fā)生在不同的位置，因此使用基于規(guī)則的傳統(tǒng)機器視覺對于高速檢測應用而言并不具有可行性。此外，有些缺陷并不影響LED晶粒質量的正常變化，因此檢測系統(tǒng)必須忽略這些微小缺陷。鑒于每天處理的LED晶粒的微小尺寸和龐大數(shù)量，人工檢測不僅效率低下，且可行性也低。

解決方案

康耐視基于人工智能(AI)的視覺系統(tǒng)和軟件可幫助制造商識別和分類真正的LED晶粒缺陷。用戶可以使用一系列代表合格和不合格(NG)結果的圖像對這種先進的視覺解決方案進行訓練，以便該軟件僅標記顯著缺陷。定位工具將首先識別感興趣區(qū)域(ROI)。在明確感興趣區(qū)域(ROI)后，缺陷檢測工具將識別該區(qū)域內的缺陷。然后，分類工具將對缺陷進行分類。通過有效利用這些信息，生產管理人員不僅可以提高LED產品的成品率，還可以使用分類信息解決和修復生產問題，從而提高利潤率。

#3

邦定后晶粒質量檢測

使用基于人工智能(AI)的技術識別Mini LED邦定過程中的缺陷，以提高產品質量，并降低人工檢測成本

挑戰(zhàn)

在生產OLED或Mini LED顯示屏面板時，機器將以陣列形式將LED直接邦定到面板基板上。機器將多個基板(區(qū)域)同時進行電氣連接，以形成一個大型顯示面板。為實現(xiàn)一致的質量，必須對邦定到面板的每個晶粒進行高速檢測。必須確保用于將Mini LED晶粒連接到面板上接觸焊盤的焊料分配量在可接受的范圍內，或者檢查LED是否缺失或接觸焊盤之間是否未正確對位。這些異?？赡軙贚ED點亮后對顯示器的質量產生負面影響，或者隨著時間的推移導致屏幕性能下降。用于將 LED連接到接觸焊盤的焊料球的尺寸和體積可能會有所不同，這使得傳統(tǒng)機器視覺工具在執(zhí)行該檢測時面臨挑戰(zhàn)。

解決方案

康耐視基于人工智能(AI)的工具可幫助Mini LED屏幕生產商顯著減少與邦定工藝相關的缺陷，如焊料量、邦定LED晶粒在接觸焊盤之間的位置等。用戶可使用一系列代表合格和不合格(NG)結果的圖像對檢測系統(tǒng)進行訓練。檢測系統(tǒng)將學習標記重大缺陷，并忽略公差范圍內的異常。這些工具可準確定位和識別感興趣區(qū)域(ROI)以及該區(qū)域內的任何潛在重大缺陷。通過利用這些信息，生產管理人員可以更有效地管理所生產顯示屏的質量，從而降低生產成本，并提高利潤率。

以上就是康耐視針對LED行業(yè)快速且精準的缺陷檢測的部分解決方案，能幫助各類MINI LED制造商們優(yōu)化制造工藝、減少缺陷，顯著提高成品率。如想了解更多關于LED、MINI LED和MICROLED的智造解決方案，還可點擊閱讀原文，獲取最新制造應用指南！

審核編輯 ：李倩