CN110993491B - 一种准分子激光退火制程oed的自动校正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无需人工操作、实现方便、性能可靠、高效精确的一种准分子激光退火制程OED的自动校正方法，包括：采用Mura的量化方法获取实时Mura值，并将所述Mura值上报给控制***；将所述Mura值与预设的Mura值范围进行对比，若超出范围，则控制所述准分子激光退火装置校正最佳能量密度，其中校正方法为：（1）提供表面具有一非晶硅层的基板，且该非晶硅层区分有多个区域；（2）分别利用不同的能量密度的准分子激光照射各该区域；（3）采用Mura的量化方法量化各该区域的Mura值，且具有最小Mura值的区域所对应的准分子激光的能量密度即为最佳能量密度；（4）准分子激光退火装置利用步该最佳能量密度的准分子激光照射具有非晶硅层的产品基板。
Description
技术领域
本发明涉及显示技术领域，尤其涉及一种准分子激光退火制程OED的自动校正方法。
背景技术
低温多晶硅（Low Temperature Poly Silicon，简称LTPS）薄膜由于其原子排列规则，载流子迁移率高（10-300cm2/Vs），应用于等电子元器件时，可使TFT具有更高的驱动电流，因此，在TFT的制作工艺中广泛采用LTPS薄膜作为TFT的核心结构之一的有源层的材料。目前，在现代TFT制造工艺中，多采用准分子激光退火（Excimer laser annealing，ELA）的方法形成多晶硅有源层。其中，ELA法主要通过一定能量密度的准分子激光对非晶硅薄膜进行激光照射，利用激光光束的能量使非晶硅在高温下转变成LTPS。ELA形成的多晶硅 TFT具有迁移率很高的优点。进行准分子激光退火制程时必须选用适当能量密度的准分子激光，否则会使基板表面的多晶硅结晶状态不佳。但由于所用激光能量密度的不适性和光束不同位置能量的不均匀性，且准分子激光的能量密度会随着使用时间而衰减，因此其能量密度不易控制。基于上述准分子激光本身的限制，在进行准分子激光制程时即使预先设定了一最佳能量密度，准分子激光的实际能量密度往往因衰减而与预先的设定值有所差异，而影响多晶硅的结晶状态，会导致得到的多晶硅结晶率、晶粒大小和内部缺陷密度不同。这些差异又与TFT的临界电压（Vth）和迁移率紧密相关，反应到OLED显示器中就会出现发光亮度不均匀（Mura）。所以，在出现Mura时，需要对准分子激光退火制程的OED（最佳能量密度）进行校正。
现有技术中，对准分子激光退火制程OED的校正往往需要工程师进行手动校正，即需要工程师人为强行停止生产后，重新更改下达命令，通过不同能量密度照射产品不同区域，人为观察产品表面mura情况判断选取最佳能量密度，并将OED更新为重新选取的OED ，然后再次重新下达产品生产命令进行生产。这种校正技术基本由人工操作完成，存在比较繁琐、实现不够方便、较正精度不高等诸多缺点。
发明内容
为了解决上述现有技术的不足，本发明提供一种无需人工操作、实现方便、性能可靠、高效精确的一种准分子激光退火制程OED的自动校正方法。
本发明所要解决的技术问题通过以下技术方案予以实现：
一种准分子激光退火制程OED的自动校正方法，包括如下步骤：
利用准分子激光退火装置将基板表面的非晶硅转换成多晶硅；采用Mura的量化方法获取实时的所述基板的Mura值，并将所述Mura值上报给控制***；
所述控制***将所述Mura值与预设的Mura值范围进行对比，若所述Mura值超出预设的Mura值范围，则控制***控制所述准分子激光退火装置校正最佳能量密度，其中校正最佳能量密度的方法为：（1）提供表面具有一非晶硅层的基板，且该非晶硅层区分有多个区域；（2）进行准分子激光退火，并分别利用不同的能量密度的准分子激光照射各该区域；（3）采用Mura的量化方法量化各该区域的Mura值，且具有最小Mura值的区域所对应的准分子激光的能量密度即为最佳能量密度；（4）准分子激光退火装置利用步骤（3）所决定出的该最佳能量密度的准分子激光照射具有非晶硅层的产品基板。
进一步地，所述Mura的量化方法包括如下步骤：
S1. 在不同光强度下，分别采集准分子激光退火后同一基板相同区域的Mura图像；
S2.对所述Mura图像进行图像处理，确定Mura区域面积；
S3. 绘制光强度与Mura区域面积的线性关系曲线；
S4.重复步骤S1-S3，在同一坐标系中绘制的各线性关系曲线均经过G点；
S5.在某一光强度下，获取待测基板的选定区域的Mura图像，经图像处理后获得其Mura区域面积；根据所述光强度和Mura区域面积在上述坐标系中绘制A点；
S6.连接所述G点和A点，获得直线，计算所述直线的斜率；
S7.采用所述斜率或斜率的倒数来进行所述选定区域Mura量化。
进一步地，步骤S2中，通过图片处理软件对所述Mura图像进行图像处理，得到各像素的灰阶强度，将灰阶强度小于预设阈值的区域识别为Mura区域，否则识别为非Mura区域。
进一步地，通过图片处理软件将Mura区域的像素的灰阶强度更改为0，将非Mura区域的像素的灰阶强度更改为255，确定Mura区域面积。
进一步地，步骤S3中，对以光强度为纵坐标，Mura区域面积为横坐标的多个数据点进行线性回归拟合，得到光强度与Mura区域面积的线性关系曲线；步骤S7中采用所述斜率来进行Mura量化。
进一步地，步骤S3中，对以Mura区域面积为纵坐标，光强度为横坐标的多个数据点进行线性回归拟合，得到光强度与Mura区域面积的线性关系曲线；步骤S7中采用所述斜率的倒数来进行Mura量化。
进一步地，所述Mura的量化方法包括如下步骤：
S1. 在同等光照和同等曝光时间下，获取准分子激光退火后同一基板不同区域的Mura图像；
S2.对获得的Mura图像进行图像处理；
S3.通过将经历了所述图像处理的所述图像分析成灰阶强度标准差来进行Mura量化。
进一步地，所述图像处理包括对Mura图像进行失真修复及背景去除。
进一步地，步骤S3包括：统计经历了所述图像处理的所述图像各像素位置及其灰阶强度，采用灰阶强度拟合曲面，获取各像素灰阶强度标准差，采用所述灰阶强度标准差作为Mura的量化值。
进一步地，所述控制***为计算机集成制造***。
进一步地，步骤（1）中该基板表面的非晶硅层的制程条件完全相同于步骤（4）中该产品基板表面的该非晶硅层的制程条件。
本发明具有如下有益效果：
本发明中可量化评判准分子激光退火工艺后多晶硅的质量，弥补了人眼主观感受评价缺陷，使Mura的判断有一个统一的标准和可量化的指标，减少人为的主观因素造成产品质量偏差，并通过量化的Mura值确定最佳能量密度，将检最佳能量密度反馈给工艺设备，进行及时校正调整。本发明无需人工操作，使用方便，数据精确。
附图说明
图1为本发明实施例1的光强度与Mura区域面积的第一线性关系曲线；
图2为本发明实施例1的光强度与Mura区域面积的第二线性关系曲线；
图3为本发明实施例1的光强度与Mura区域面积的第三线性关系曲线；
图4为本发明实施例1的光强度与Mura区域面积的第四线性关系曲线；
图5为本发明一实施例1的光强度与Mura区域面积的第五线性关系曲线；
图6为本发明实施例1的光强度与Mura区域面积的第六线性关系曲线；
图7为本发明实施例1的光强度与Mura区域面积的第七线性关系曲线；
图8为本发明实施例1的光强度与Mura区域面积的第八线性关系曲线；
图9为本发明实施例1的光强度与Mura区域面积的第九线性关系曲线；
图10为本发明实施例1的光强度与Mura区域面积的第十线性关系曲线；
图11为本发明实施例1的光强度与Mura区域面积的第十一线性关系曲线；
图12为本发明实施例1在同一坐标系中绘制的各线性关系曲线。
图13为本发明实施例2获取的Mura图像；
图14为本发明实施例2进行失真修复后的Mura图像；
图15为本发明实施例2进行背景去除后的Mura图像；
图16为本发明实施例2中根据拟合曲面获取各像素灰阶强度标准差的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
一种准分子激光退火制程OED的自动校正方法，包括如下步骤：
利用准分子激光退火装置将基板表面的非晶硅转换成多晶硅；采用Mura的量化方法获取实时的所述基板的Mura值，并将所述Mura值上报给控制***；
所述控制***将所述Mura值与预设的Mura值范围进行对比，若所述Mura值超出预设的Mura值范围，则控制***控制所述准分子激光退火装置校正最佳能量密度，其中校正最佳能量密度的方法为：（1）提供表面具有一非晶硅层的基板，且该非晶硅层区分有多个区域；（2）进行准分子激光退火，并分别利用不同的能量密度的准分子激光照射各该区域；（3）采用Mura的量化方法量化各该区域的Mura值，且具有最小Mura值的区域所对应的准分子激光的能量密度即为最佳能量密度；（4）准分子激光退火装置利用步骤（3）所决定出的该最佳能量密度的准分子激光照射具有非晶硅层的产品基板。
现有技术中，基于准分子激光退火的Mura的检测大多数都还未脱离人工检测阶段，由经过培训的工人直接观察确定显示面板是否存在亮度不均匀缺陷，人工评判标准不一，判定没有统一的量化标准，主观性较强，且效率低下的问题。为了解决上述技术问题，本发明中采用可量化评判准分子激光退火工艺后多晶硅的质量，弥补人眼主观感受评价缺陷，使Mura的判断有一个统一的标准和可量化的指标，减少人为的主观因素造成产品质量偏差，有利于严格控制产品的质量。所述Mura的量化方法可以采用方案一或方案二进行。
对于方案一，本发明经过反复研究发现，准分子激光退火结晶后表面Mura经过拍照通过图像处理确定Mura区域面积确定Mura的多少，由于Mura区域面积跟整体光照强度有关，直接用Mura区域面积表示mura多少存在较多不真实性。但同一种Mura在不同光强下，光强度与Mura区域面积存在线性关系即存在定值斜率 ，则可以用斜率或斜率的倒数进行Mura的量化，来去除光强度影响出现的不真实性。当斜率倒数越大则Mura越少，或者斜率小则Mura越少。基于上述发现和认识，本发明的Mura的量化方法包括如下步骤：
S1. 在不同光强度下，分别采集准分子激光退火后同一基板相同区域的Mura图像；
S2.对所述Mura图像进行图像处理，确定Mura区域面积；
S3. 绘制光强度与Mura区域面积的线性关系曲线；
S4.重复步骤S1-S3，在同一坐标系中绘制的各线性关系曲线均经过G点；
S5.在某一光强度下，获取待测基板的选定区域的Mura图像，经图像处理后获得其Mura区域面积；根据所述光强度和Mura区域面积在上述坐标系中绘制A点；
S6.连接所述G点和A点，获得直线，计算所述直线的斜率；
S7.采用所述斜率或斜率的倒数来进行所述选定区域Mura量化。
本发明中，对采集Mura图像的设备不作特别限定，可以采用本领域技术人员熟知的各种设备进行采集，作为举例，可以是普通的CCD照相机，其连接到中央处理单元以便控制打开/关闭、角度(θ)与操作，可以理解，其也可以使用可以采集图像的全部其它照相机。
具体地，步骤S2中，通过图片处理软件对所述Mura图像进行图像处理，得到各像素的灰阶强度，将灰阶强度小于预设阈值的区域识别为Mura区域，否则识别为非Mura区域；通过图片处理软件将Mura区域的像素的灰阶强度更改为0，将非Mura区域的像素的灰阶强度更改为255，确定Mura区域面积。
本发明中，对于重复步骤S1-S3的次数不作特别限定，本领域技术人员可以根据实际需要进行选择，作为举例，可以重复8次、9次、10次或11次，但不局限于此。
本发明中，对图片处理软件的具体种类不作特别限定，可以采用本领域技术人员熟知的图片处理软件，只要实现上述功能即可。作为举例，所述图片处理软件为photoshop。
步骤S3中，可以对以光强度为纵坐标，Mura区域面积为横坐标的多个数据点进行线性回归拟合，得到光强度与Mura区域面积的线性关系曲线；步骤S7中采用所述斜率来进行Mura量化。
步骤S3中，还可以对以Mura区域面积为纵坐标，光强度为横坐标的多个数据点进行线性回归拟合，得到光强度与Mura区域面积的线性关系曲线；步骤S7中采用所述斜率的倒数来进行Mura量化。
对于方案二，本发明经过反复研究发现，准分子激光退火结晶后晶粒越均匀膜层表面反光越强且表面条纹越少，而灰阶强度代表膜层表面的反光强度，灰阶强度大代表结晶效果越好，表面条纹越少每个像素灰阶强度差异越小，即灰阶强度标准差越小mura越好。基于上述发现和认识，本发明的Mura的量化方法包括如下步骤：
S1. 在同等光照和同等曝光时间下，获取准分子激光退火后同一基板不同区域的Mura图像；
S2.对获得的Mura图像进行图像处理；
S3.通过将经历了所述图像处理的所述图像分析成各像素的灰阶强度标准差，采用所述灰阶强度标准差进行Mura量化。
本发明中，创造性地采用灰阶强度标准差进行Mura的量化评价，可量化评判准分子激光退火工艺后多晶硅的质量，弥补了人眼主观感受评价缺陷，使Mura的判断有一个统一的标准和可量化的指标，减少人为的主观因素造成产品质量偏差，有利于严格控制产品的质量，更能科学和客观地评判准分子激光退火工艺后多晶硅的质量参数，具有重要的应用意义。
其中，步骤S1中，准分子激光退火后，向表面上形成有多晶硅薄膜的基板照射光，并对所述多晶硅薄膜进行拍摄，获取同一基板不同区域在同等光照和同等曝光时间下的Mura图像。
本发明中，对获取Mura图像的设备不作特别限定，可以采用本领域技术人员熟知的各种设备进行采集，作为举例，可以是普通的CCD照相机，其连接到中央处理单元以便控制打开/关闭、角度(θ)与操作，可以理解，其也可以使用可以获取图像的全部其它照相机。
Mura图像拍摄由于角度问题会使图像倾斜，无法与产品实际尺寸比例缩放，会导致通过像素求取灰阶平均强度及标准差与真实值存在较大差异。为了解决上述问题，本发明对获得的Mura图像进行图像处理，以利于后续对其鉴定与分析。具体地，步骤S2中，所述图像处理包括对Mura图像进行失真修复及背景去除。
图像的失真修复为本领域技术人员知晓的方法，其原理和操作都为本技术人员均可通过技术手册得知或通过常规实验方法获知，本发明对图像的失真修复的具体方法不作特别限定，作为举例，可以采用纹理合成算法进行图像失真修复。
图像的背景去除为本领域技术人员知晓的方法，其原理和操作都为本技术人员均可通过技术手册得知或通过常规实验方法获知，本发明对图像的背景去除的具体方法不作特别限定，作为举例，可以采用采用总体均值法将图像进行背景去除，进行背景去除的具体处理过程是：计算Mura图像的所有像素点灰度值的均值作为去除图像背景时的分割阈值，将该阈值与Mura图像的各个像素点的灰度值进行比较，如果当前像素点的灰度值小于所述阈值，则将当前像素点的灰度值置0，如果当前像素点的灰度值大于所述阈值，则将保留当前像素点的灰度值。
本发明中，采用灰阶强度标准差进行Mura的量化。本发明中可以采用本领域技术人员所熟知的各种方法获取灰阶强度标准差。作为优选，步骤S3包括：记录经历了所述图像处理的所述图像各像素位置及灰阶强度，采用灰阶强度拟合曲面，根据所述拟合曲面，获取各像素灰阶强度标准差，采用所述灰阶强度标准差作为Mura的量化值。
本发明中，所述控制***优选但不限定为计算机集成制造***。CIM(ComputerIntegrated Manu-facturing，计算机集成制造***)是大型工业生产的核心***，通过计算机，网络通讯和软件***等信息科技,整合与管理制造过程中的所有活动,达到生产数据管理，生产自动化、生产效率最大化的目的，堪比自动化制造过程中的大脑和神经***。计算机集成制造***是本领域技术人员所熟知的***，其结构和原理都是本领域技术人员已知的，本发明未对该***进行改进，在此不再赘述。
步骤（1）中该基板表面的非晶硅层的制程条件完全相同于步骤（4）中该产品基板表面的该非晶硅层的制程条件。
实施例1
一种准分子激光退火制程OED的自动校正方法，包括如下步骤：
利用准分子激光退火装置将基板表面的非晶硅转换成多晶硅；采用Mura的量化方法获取实时的所述基板的Mura值，并将所述Mura值上报给控制***；
所述控制***将所述Mura值与预设的Mura值范围进行对比，若所述Mura值超出预设的Mura值范围，则控制***控制所述准分子激光退火装置校正最佳能量密度，其中校正最佳能量密度的方法为：（1）提供表面具有一非晶硅层的基板，且该非晶硅层区分有多个区域；（2）进行准分子激光退火，并分别利用不同的能量密度的准分子激光照射各该区域；（3）采用Mura的量化方法量化各该区域的Mura值，且具有最小Mura值的区域所对应的准分子激光的能量密度即为最佳能量密度；（4）准分子激光退火装置利用步骤（3）所决定出的该最佳能量密度的准分子激光照射具有非晶硅层的产品基板。
其中，所述控制***为计算机集成制造***。
步骤（1）中该基板表面的非晶硅层的制程条件完全相同于步骤（4）中该产品基板表面的该非晶硅层的制程条件。
所述Mura的量化方法包括如下步骤：
S1. 在不同光强度下，分别采集准分子激光退火后同一基板相同区域的Mura图像；
S2. 通过图片处理软件对所述Mura图像进行图像处理，得到各像素的灰阶强度，将灰阶强度小于预设阈值的区域识别为Mura区域，否则识别为非Mura区域；通过图片处理软件将Mura区域的像素的灰阶强度更改为0，将非Mura区域的像素的灰阶强度更改为255，确定Mura区域面积；
S3. 以光强度为纵坐标，Mura区域面积为横坐标的多个数据点进行线性回归拟合，得到光强度与Mura区域面积的第一线性关系曲线；；
S4.重复步骤S1-S3，在同一坐标系中绘制第二线性关系曲线、第三线性关系曲线、第四线性关系曲线、第五线性关系曲线、第六线性关系曲线、第七线性关系曲线、第八线性关系曲线、第九线性关系曲线、第十线性关系曲线、第十一线性关系曲线，各线性关系曲线均经过G点；
S5.在某一光强度下，获取待测基板的选定区域的Mura图像，经图像处理后获得其Mura区域面积；根据所述光强度和Mura区域面积在上述坐标系中绘制A点；
S6.连接所述G点和A点，获得直线，计算所述直线的斜率；
S7.采用所述斜率进行所述选定区域Mura量化。
实施例2
一种准分子激光退火制程OED的自动校正方法，包括如下步骤：
利用准分子激光退火装置将基板表面的非晶硅转换成多晶硅；采用Mura的量化方法获取实时的所述基板的Mura值，并将所述Mura值上报给控制***；
所述控制***将所述Mura值与预设的Mura值范围进行对比，若所述Mura值超出预设的Mura值范围，则控制***控制所述准分子激光退火装置校正最佳能量密度，其中校正最佳能量密度的方法为：（1）提供表面具有一非晶硅层的基板，且该非晶硅层区分有多个区域；（2）进行准分子激光退火，并分别利用不同的能量密度的准分子激光照射各该区域；（3）采用Mura的量化方法量化各该区域的Mura值，且具有最小Mura值的区域所对应的准分子激光的能量密度即为最佳能量密度；（4）准分子激光退火装置利用步骤（3）所决定出的该最佳能量密度的准分子激光照射具有非晶硅层的产品基板。
其中，所述控制***为计算机集成制造***。
步骤（1）中该基板表面的非晶硅层的制程条件完全相同于步骤（4）中该产品基板表面的该非晶硅层的制程条件。
所述Mura的量化方法包括如下步骤：
S1. 在同等光照和同等曝光时间下，获取准分子激光退火后同一基板不同区域的Mura图像；
S2.对获得的Mura图像进行图像处理，所述图像处理包括对Mura图像进行失真修复及背景去除；
S3.统计经历了所述图像处理的所述图像各像素位置及其灰阶强度，采用灰阶强度拟合曲面，获取各像素灰阶强度标准差，采用所述灰阶强度标准差作为Mura的量化值。
以上所述实施例仅表达了本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制，但凡采用等同替换或等效变换的形式所获得的技术方案，均应落在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种准分子激光退火制程OED的自动校正方法，其特征在于，其包括如下步骤：
利用准分子激光退火装置将基板表面的非晶硅转换成多晶硅； 采用Mura的量化方法获取实时的所述基板的Mura值，并将所述Mura值上报给控制***，其中，所述Mura的量化方法包括如下步骤：
S1. 在不同光强度下，分别采集准分子激光退火后同一基板相同区域的Mura图像；
S2.对所述Mura图像进行图像处理，确定Mura区域面积；
S3. 绘制光强度与Mura区域面积的线性关系曲线；
S4.重复步骤S1-S3，在同一坐标系中绘制的各线性关系曲线均经过G点；
S5.在某一光强度下，获取待测基板的选定区域的Mura图像，经图像处理后获得其Mura区域面积；根据所述光强度和Mura区域面积在上述坐标系中绘制A点；
S6.连接所述G点和A点，获得直线，计算所述直线的斜率；
S7.采用所述斜率或斜率的倒数来进行所述选定区域Mura量化；
所述控制***将所述Mura值与预设的Mura值范围进行对比，若所述Mura值超出预设的Mura值范围，则控制***控制所述准分子激光退火装置校正最佳能量密度，其中校正最佳能量密度的方法为：
（1）提供表面具有一非晶硅层的基板，且该非晶硅层区分有多个区域；
（2）进行准分子激光退火，并分别利用不同的能量密度的准分子激光照射各该区域；
（3）采用Mura的量化方法量化各该区域的Mura值，且具有最小Mura值的区域所对应的准分子激光的能量密度即为最佳能量密度；
（4）准分子激光退火装置利用步骤（3）所决定出的该最佳能量密度的准分子激光照射具有非晶硅层的产品基板。
2.如权利要求1所述的准分子激光退火制程OED的自动校正方法，其特征在于，在步骤S2中，通过图片处理软件对所述Mura图像进行图像处理，得到各像素的灰阶强度，将灰阶强度小于预设阈值的区域识别为Mura区域，否则识别为非Mura区域。
3.如权利要求2所述的准分子激光退火制程OED的自动校正方法，其特征在于，通过图片处理软件将Mura区域的像素的灰阶强度更改为0，将非Mura区域的像素的灰阶强度更改为255，确定Mura区域面积。
4.如权利要求1所述的准分子激光退火制程OED的自动校正方法，其特征在于，在步骤S3中，对以光强度为纵坐标，Mura区域面积为横坐标的多个数据点进行线性回归拟合，得到光强度与Mura区域面积的线性关系曲线； 步骤S7中采用所述斜率来进行Mura量化。
5.如权利要求1所述的准分子激光退火制程OED的自动校正方法，其特征在于，在步骤S3中，对以Mura区域面积为纵坐标，光强度为横坐标的多个数据点进行线性回归拟合，得到光强度与Mura区域面积的线性关系曲线； 步骤S7中采用所述斜率的倒数来进行Mura量化。
6.如权利要求1所述的准分子激光退火制程OED的自动校正方法，其特征在于，所述控制***为计算机集成制造***。
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