CN113966527A - 激光修复方法、激光修复装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种激光修复方法、激光修复装置。能够使激光修复自动化，以实现改善作业效率，不受操作者技能的影响就可获得一定的修复品质。激光修复方法具有：修复工序，对多层膜基板的缺陷部设定激光照射范围，且在所设定的激光加工条件下对缺陷部照射激光束来进行修复加工，修复工序中，获取缺陷部的分光光谱数据，并根据分光光谱数据，通过完成学习的类神经网路设定照射在缺陷部的激光束的激光加工条件，类神经网路将包括多层膜结构数据、每个多层膜结构的分光光谱数据及每个多层膜结构的激光加工实验数据的实测数据作为学习数据进行机器学习。

Description

激光修复方法、激光修复装置
技术领域
本发明涉及一种激光修复方法、激光修复装置。
背景技术
激光修复(laser repair)在FPD(Flat Panel Display：平面显示器)等的制造工序中，在检查工序之后进行，并以TFT(Thin Film Transistor：薄膜晶体管)等多层膜基板为对象，对在检查工序中所确定的缺陷部照射激光束来进行修复加工。该激光修复由于加工对象的缺陷部形状按每个缺陷部不同且需要按每个缺陷部变更加工条件等，因此通常由具有高技能的操作者的手动操作来进行。
与此相对，提出利用图像处理技术，使一部分修复工序自动化。在现有技术中，核对拍摄到检查对象部位的缺陷图像与无缺陷的参考图像来检测缺陷部，且根据所输入的指示内容，指定对检测出的缺陷照射激光束的加工位置及加工范围等(例如参考下述专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2008-188638号公报
发明内容
发明要解决的技术课题
以多层膜基板为对象，由手动操作进行激光修复时，要求仅加工缺陷部，而不会对缺陷部的周边层或基底层带来损伤。操作者识别在检查工序中所确定的缺陷部与其周边的层结构，由自身的经验决定所需最小限度的加工范围，且根据已识别的层结构的信息，一边适当选择加工条件(激光加工参数配方)一边进行作业。因此，无法避免长时间作业，并且，操作者的技能影响修复品质。
并且，如现有技术那样，利用图像处理技术使一部分修复工序自动化时，仅由表面的二维图像无法获得缺陷部及其周边层结构的信息，因此即使存在基底层的不同或层厚的偏差的情况下，也可以在一定的加工条件下进行加工处理。因此，存在由于加工不充分或进行过度的加工而导致修复失败或无法进行高质量的修复的问题。
本发明是用于解决这种情况而提出的。即，本发明的课题为如下：能够使激光修复自动化，以实现改善作业效率，不受操作者技能的影响就可获得一定的修复品质；即使存在基底层不同或膜厚偏差的情况下，也能够进行高质量的修复等。
用于解决技术课题的手段
为了解决这种课题，本发明具备如下结构。
一种激光修复方法，其特征在于，具有：修复工序，对多层膜基板的缺陷部设定激光照射范围，在所设定的激光加工条件下对所述缺陷部照射激光束来进行修复加工，所述修复工序中，获取所述缺陷部的分光光谱数据，并根据所述分光光谱数据，通过完成学习的类神经网路设定照射在所述缺陷部的激光束的所述激光加工条件，所述类神经网路将包括多层膜结构数据、每个多层膜结构的分光光谱数据及每个多层膜结构的激光加工实验数据的实测数据作为学习数据进行机器学习。
一种激光修复装置，其特征在于，具备：修复加工部，对多层膜基板的缺陷部设定激光照射范围，在所设定的激光加工条件下对所述缺陷部照射激光束来进行修复加工，所述修复加工部获取所述缺陷部的分光光谱数据，并根据所述分光光谱数据，通过完成学习的类神经网路设定照射在所述缺陷部的激光束的所述激光加工条件，所述类神经网路将包括多层膜结构数据、每个多层膜结构的分光光谱数据及每个多层膜结构的激光加工实验数据的实测数据作为学习数据进行机器学习。
附图说明
图1是说明激光修复方法的工序的说明图。
图2是示出激光修复装置的结构例的说明图。
图3是示出光谱分光照相机的结构例与功能的说明图。
图4是示出多层膜基板表面的周期性图案的例子的说明图。
图5是说明缺陷形状确定工序的说明图。
图6是说明修复加工工序的说明图。
图7是示出类神经网路的学习与动作的说明图。
图8是说明修复加工工序中的激光扫描的说明图。
图9是示出修复加工工序中的激光控制部的动作流程的说明图。
具体实施方式
以下，参考附图对本发明的实施方式进行说明。在以下说明中，不同图中的相同符号表示相同功能的部位，适当省略各图中的重复说明。
本发明的实施方式所涉及的激光修复方法以TFT(Thin Film Transistor)等多层膜基板为对象，对其表面照射激光束来修复加工缺陷部。如图1所示，修复工序在检查工序S1之后进行，且具有缺陷位置确定工序S2、缺陷形状确定工序S3及修复加工工序S4。
图2示出用于执行前述修复工序的激光修复装置的一例。激光修复装置1具备：修复加工部1A，对载置于在水平面上移动的工作台S上的多层膜基板100的表面照射激光束L，修复加工部1A具备图像获取部2、激光照射部3、光谱分光照相机4、激光控制部5等。
图像获取部2例如具备显微镜20、白色光源21、摄像机26等，且经由显微镜20获取多层膜基板100的表面图像，在多层膜基板100存在缺陷部时获取缺陷部图像。从白色光源21经由反射镜22、半反射镜23及透镜***24向多层膜基板100的表面照射白色落射光，在多层膜基板100的表面反射的光经由透镜***24、半反射镜23及半反射镜25成像于摄像机26的摄像面。由摄像机26拍摄的图像通过图像处理部27进行适当的图像处理，并作为适当倍率的放大图像显示于显示装置28。
激光照射部3例如具备激光光源30、激光扫描仪32等，且通过显微镜20对多层膜基板100的表面照射激光束L。从激光光源30射出的激光束经由由反射镜31、检流反射镜(galvano mirror)32A、32B构成的激光扫描仪32入射至显微镜20，并通过显微镜20内的光学***照射到多层膜基板100的表面。
光谱分光照相机4获取多层膜基板100表面的分光图像。与从白色光源21射出的显微镜20为同轴的白色落射光照射到多层膜基板100的表面，使来自其表面的反射光由***至显微镜20的光轴的反射镜29反射而入射至光谱分光照相机4。光谱分光照相机4将来自多层膜基板100的表面的反射光进行分光来获取分光图像的每个像素的分光光谱数据。
在此，在显微镜20内的激光束L的光轴、图像获取部2的显微镜20内的光轴及光谱分光照相机4的显微镜20内的光轴成为同轴。由此，能够在显示装置28的监控画面内始终设定激光束L的照射位置，并且，能够将显示装置28的监控图像与光谱分光照相机4的分光图像设为同轴图像。
如图3所示，光谱分光照相机4例如具备透镜40、狭缝41、分光器42及二维传感器43，通过线性分光方式使被测定面M上的X方向的一条线量的反射光沿与其垂直的方向分光，由二维传感器43检测X方向的空间信息和其分光数据。然后，通过沿Y方向随时扫描一条线量的反射光，针对二维传感器43的X-Y方向的每1个分辨率像素(Xn，Yn)获得一个分光光谱数据。
激光控制部5用于进行如下控制，在包含多层膜基板100的缺陷部的表面设定激光照射范围，并在所设定的激光加工条件下对缺陷部照射激光束。激光控制部5根据完成学习的类神经网路50的设定进行控制。类神经网路50中输入有由光谱分光照相机4获取的分光图像的每个像素的分光光谱数据，类神经网路50根据所输入的分光光谱数据，按分光图像的每个像素设定对缺陷部照射的激光束的激光加工条件。
具体说明使用激光修复装置1的修复工序(缺陷位置确定工序S2、缺陷形状确定工序S3及修复工序S4)。如图4所示，此处的修复对象的多层膜基板100具有二维周期性图案，其具备X方向的周期性间距Px及与其正交的Y方向的周期性间距Py。该周期性图案在多层膜基板100为FPD的TFT基板时，与一个显示像素中的多层膜结构图案对应。
首先，缺陷位置确定工序S2中，由在修复工序之前进行的检查工序S1的结果确定缺陷部的位置。此时，将由图像获取部2获取的放大图像设定为低倍率，获取包括多个周期性图案的图像，并将此图像由图像处理部27进行图像处理，由此确定前述周期性间距(Px，Py)之后，确定存在缺陷部的周期性图案的位置。然后，使显微镜20的光轴与所确定的位置对准，提高放大倍率以便能够监控缺陷部的形状，从而获得缺陷部进行了定心的放大图像。
缺陷形状确定工序S3中，通过缺陷部进行了定心的放大图像确定缺陷部的形状。此时，图像处理部27将包括缺陷部的周期性图案图像与不包括缺陷部的周期性图案图像进行比较，由此确定缺陷部的形状。
该缺陷部的形状确定中，也能够使用类神经网路50。具体而言，如图5所示，将包括缺陷部的周期性图案图像(缺陷部进行了定心的放大图像)Gd输入到类神经网路50中的完成学习的机器学习模式50A，并根据该机器学习模式50A的输出，图像处理部27从包括缺陷部的周期性图案图像Gs中确定缺陷部的形状Fd。
周期性图案中并不是所有周期性图案形成为相同形状，而是包含图案的形状误差。因此，仅通过简单的图像比较，很难准确地确定缺陷部的形状。通过利用类神经网路50的完成学习的机器学习模式50A，能够提高缺陷部的形状确定的精确度。机器学习模式50A中，使用修复对象的多层膜基板100的测试基板获取的多个周期性图案图像Gs成为学习数据。
修复加工工序S4中，如图6所示，首先，以包含由图像处理部27确定的缺陷部的形状的方式，由激光控制部5设定激光照射范围。激光照射范围为激光扫描仪32的扫描范围，缺陷部的形状Fd在多个部位分离而存在的情况下，以包含这些所有部位的方式设定扫描范围。
然后，修复加工工序S4中，通过光谱分光照相机4获取的缺陷部图像的每个像素的分光光谱数据输入到类神经网路50，类神经网路50将所输入的分光光谱数据分类，并按每个分类划分缺陷部图像的区域，按所划分的每个区域设定激光加工条件(激光加工参数配方)。
图6所示的例子中，将形状Fd的缺陷部图像内划分为分光光谱为分类I的区域、分类II的区域及分类III的区域，对分光光谱为分类I的区域设定加工条件1，对分光光谱为分类II的区域设定加工条件2，对分光光谱为分类III的区域设定加工条件3。
如图7所示，对完成学习的类神经网路50输入在缺陷部图像中照射激光束的位置的每个像素的分光光谱数据，并从完成学习的类神经网路50按缺陷部图像的每个像素输出激光加工条件。完成学习的类神经网路50具有输入层51、中间层52及输出层53，进行由输入层51输入的分光光谱的分类，由输出层53进行多层膜结构模式的推断。
多层膜结构模式作为一例预先设定图7所示的模式1～模式8。在此，通过作为最底层的基板层GL、层叠于中间的第1层L1、第2层L2、第3层L3、第4层L4、最上层的加工对象层LT的层叠的组合，设定作为多层膜结构存在的8种模式(模式1～模式8)。这种多层膜结构模式根据修复对象的多层膜基板100的种类进行适当设定。
如图7所示，用于学习类神经网路50的学习数据为使用具有与修复对象的多层膜基板100相同的多层膜结构的测试基板的实测数据。实测数据为多层膜结构数据(多层膜的每一层图案的膜厚等)、每个多层膜结构的分光光谱数据(周期性图案的缺陷部图像中的每个像素的分光光谱数据)、每个多层膜结构的激光加工实验数据(由激光照射去除加工对象层时的激光加工参数配方)等，这些数据按多个测试基板的周期性图案预先进行实测。
如图8所示，修复加工工序S4中的修复的执行通过激光扫描仪32进行激光照射范围(扫描范围)内的光栅扫描，仅在水平扫描的扫描位置位于缺陷部的形状Fd内的情况下，如以粗线图示那样，激光束的输出呈开启，因此在按缺陷部图像的每个像素预先设定的加工条件下进行加工。扫描位置在缺陷部的外部的情况下，如由虚线图示那样，激光束的输出呈关闭(或变低)。
利用图9说明修复加工工序S4中的激光控制部5的动作。若开始动作(S40)，则如图6所示，对缺陷部设定激光照射范围(S41)，进而，按缺陷部图像的每个像素设定激光加工条件(S42)。如图6所示，利用该设定，缺陷部的形状Fd内按每个激光加工条件进行预先划分。
之后，若开始激光扫描(S43)，则进行扫描位置(激光束的照射位置)是否在缺陷部内的判断(S44)，扫描位置在缺陷部的外部的情况下(S44：否)，激光束呈关闭(S45)，若扫描位置在缺陷部内部(S44：是)，则激光束呈开启(S46)。在预先设定的激光加工条件下照射此时的激光束。继续进行这种激光扫描(S43)直到检测到终点为止(S47：否)。然后，结束缺陷部的修复加工，并检测到终点时(S47：是)，结束激光控制部5的动作(S48)。
根据使用这种激光修复装置1的激光修复方法，能够在识别成为修复对象的多层膜基板100的多层膜结构的基础上，提取缺陷部，在适当的加工条件下仅对缺陷部照射激光束。并且，能够自动进行这种修复加工。由此，与操作者的手动作业相比能够改善作业效率，并且不受操作者的技能的影响，就能够获得一定的修复品质。并且，在使激光修复自动化的基础上，即使存在加工对象层的基底层的不同或多层膜结构的膜厚偏差的情况下，也能够仅对缺陷部进行适当的修复加工，而不会对缺陷部的周边层或基底层带来损伤。
以上，参考附图对本发明的实施方式进行了详述，但具体结构并不限定于这些实施方式，即使在不脱离本发明的主旨的范围内存在设计变更等也包含于本发明中。并且，上述各实施方式只要在其目的及结构等中不存在特别的矛盾或问题，则能够沿用相互的技术并进行组合。
符号说明
1-激光修复装置，1A-修复加工部，2-图像获取部，20-显微镜，21-白色光源，22、29、31-反射镜，23、25-半反射镜，24-透镜***，26-摄像机，27-图像处理部，28-显示装置，3-激光照射部，30-激光光源，32-激光扫描仪，32A、32B-检流反射镜，4-光谱分光照相机，40-透镜，41-狭缝，42-分光器，43-二维传感器，5-激光控制部，50-类神经网路，50A-机器学习模式，51-输入层，52-中间层，53-输出层，100-多层膜基板，S-工作台，L-激光束。

Claims (6)

1.一种激光修复方法，其特征在于，具有：修复工序，对多层膜基板的缺陷部设定激光照射范围，在所设定的激光加工条件下对所述缺陷部照射激光束来进行修复加工，
所述修复工序中，获取所述缺陷部的分光光谱数据，并根据所述分光光谱数据，通过完成学习的类神经网路设定照射在所述缺陷部的激光束的所述激光加工条件，
所述类神经网路将包括多层膜结构数据、每个多层膜结构的分光光谱数据及每个多层膜结构的激光加工实验数据的实测数据作为学习数据进行机器学习。
2.根据权利要求1所述的激光修复方法，其特征在于，
所述缺陷部的分光光谱数据按缺陷部图像的每个像素获取，所述激光加工条件按所述缺陷部图像中的激光扫描位置的每个像素设定。
3.根据权利要求1或2所述的激光修复方法，其特征在于，
所述多层膜基板具有二维周期性图案，
由在所述修复工序之前进行的检查工序的结果确定所述缺陷部的位置，
将包括所述缺陷部的周期性图案图像与不包括所述缺陷部的周期性图案图像进行比较来确定所述缺陷部的形状，
以包括所确定的所述缺陷部的形状的方式设定所述激光照射范围。
4.根据权利要求3所述的激光修复方法，其特征在于，
所述缺陷部的形状根据包括所述缺陷部的周期性图案图像，并通过完成学习的机器学习模式确定，该机器学习模式将所述多层膜基板的周期性图案图像作为学习数据进行学习。
5.一种激光修复装置，其特征在于，具备：修复加工部，对多层膜基板的缺陷部设定激光照射范围，在所设定的激光加工条件下对所述缺陷部照射激光束来进行修复加工，
所述修复加工部获取所述缺陷部的分光光谱数据，并根据所述分光光谱数据，通过完成学习的类神经网路设定照射在所述缺陷部的激光束的所述激光加工条件，
所述类神经网路将包括多层膜结构数据、每个多层膜结构的分光光谱数据及每个多层膜结构的激光加工实验数据的实测数据作为学习数据进行机器学习。
6.根据权利要求5所述的激光修复装置，其特征在于，
所述修复加工部具备：
图像获取部，经由显微镜获取缺陷部图像；
激光照射部，通过所述显微镜，对所述缺陷部照射激光束；
光谱分光照相机，对所述多层膜基板照射与所述显微镜同轴的白色落射光，将来自所述多层膜基板的反射光进行分光来获取每个像素的所述分光光谱数据；以及
激光控制部，控制所述激光加工条件，
所述激光控制部按所述缺陷部图像中的激光扫描位置的每个像素设定所述激光加工条件。
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