合肥京東方顯示技術(shù)有限公司 葛宜峰 錢志禹 陳 平 孫 勇 李艷平 劉海濱 李方慶 彭 帆
隨著液晶顯示行業(yè)的發(fā)展以及消費者的需求,液晶顯示屏尺寸越做越大??紤]到大玻璃基板的切割邊效,生產(chǎn)線使用的玻璃基板尺寸也隨之增大,例如G8.5代線玻璃基板尺寸為2200*2500mm,G10.5代線玻璃基板尺寸為2940*3370mm。玻璃基板尺寸的增大,不僅加大了工藝上的難度, Mura不良的發(fā)生率也隨之升高。為了降低Mura不良給工廠帶來良率上和經(jīng)濟效益上的損失,Mura的電學(xué)補償方法研究十分必要。
TFT-LCD的顯示是由像素電極控制液晶分子的偏轉(zhuǎn)角度,背光透過不同角度的液晶分子,再經(jīng)由上偏光片得到不同顏色的組合,顯示出不同的畫面[1]。Mura不良一般是在灰階畫面下檢出,其在視覺上的表現(xiàn)為不良區(qū)域灰階明顯高于或低于正常畫面,如圖1所示。
圖1 Mura不良示意圖
TFT-LCD的內(nèi)部是由各種膜層組成,光線透過這些膜層后,膜層厚度會對光的透過率產(chǎn)生不同程度的影響。此外Panel內(nèi)部線路重疊部分會產(chǎn)生寄生電容,影響實際Pixel電壓值。因為Mura不良產(chǎn)生原因有背光源及Panel內(nèi)部引起,本次研究不討論背光源引起的Mura不良,而Panel內(nèi)部引起的Mura不良歸納起來主要有以下三種:
(1)膜層厚度不均,影響光線透過率,產(chǎn)生Mura不良;
(2)膜層厚度不均,影響線路阻抗,信號在傳輸過程中發(fā)生衰減,拉低Data信號電壓,產(chǎn)生Mura不良;
(3)膜層Over-lap,產(chǎn)生寄生電容,拉高或拉低像素電壓,產(chǎn)生Mura不良Mura電學(xué)補償原理。
在液晶顯示領(lǐng)域,Mura缺陷因具有形狀多樣、面積不定、對比度低、亮度不均勻等人眼難以識別的特征而被認(rèn)定為一種不同于常規(guī)缺陷的顯示缺陷。由于這類缺陷在長時間使用時才會對用戶的視覺產(chǎn)生影響,而不會導(dǎo)致液晶面板的直接報廢,所以在內(nèi)地液晶產(chǎn)業(yè)剛起步的當(dāng)時,對Mura缺陷的檢測幾乎被忽略。隨著人們對品質(zhì)生活的追求,高質(zhì)量的LCD產(chǎn)品市場逐漸顯現(xiàn),生產(chǎn)者開始逐步嘗試以常規(guī)手段對Mura缺陷進行檢測的方法[2~5]。
TFT-LCD Mura缺陷檢測系統(tǒng)主要由圖像采集和圖像處理兩部分組成。圖像采集旨在通過相機與圖像采集卡等固件設(shè)備對流水線上的TFT-LCD面板進行拍照、信號轉(zhuǎn)換,并將轉(zhuǎn)換后的數(shù)字圖像信息存儲。為了節(jié)省存儲空間、提升檢測時效,期間還將經(jīng)歷預(yù)判機制的處理,過濾設(shè)定閾值內(nèi)的采集對象,最終僅存儲疑似缺陷圖像。圖像處理就是在完成對象采集的基礎(chǔ)上,對存儲的待檢圖像按步驟依序進行缺陷提取、缺陷增強和缺陷分割等操作,以分離識別缺陷的過程。Mura檢測的流程如圖2所示。
④繼續(xù)使用的水工建筑物、廠房及水工金屬結(jié)構(gòu)等,這些固定資產(chǎn)設(shè)施已使用30多年,應(yīng)只考慮剩余價值的效益貢獻。
圖2 Mura自動檢測流程
Mura缺陷點燈現(xiàn)象表現(xiàn)為局部灰度不均,其電學(xué)補償?shù)脑砑词歉鶕?jù)點燈灰度的差異,計算出缺陷區(qū)域?qū)嶋H顯示灰度和目標(biāo)灰度之間的差異,在三個灰階畫面下計算出一組差異數(shù)值,然后以二次插值的方法模擬計算灰度的補償值,再通過電壓-灰度曲線計算需要補償?shù)碾妷褐礫6]。
在實際操作中,為了保證修復(fù)的效果,通常將Panel按照一定大小分割為許多Block,每個Block為一個修復(fù)單元。Mura光學(xué)圖像采集的CCD相機一個像素對應(yīng)一個修復(fù)Block,修復(fù)的補償數(shù)據(jù)計算是以Block為單元計算的,如圖3所示。
圖3 修復(fù)Block分割
下面以一個Block補償數(shù)據(jù)計算為例進行說明。根據(jù)不同灰階畫面(L26、L76、L176)拍攝的不良畫面,分別計算Block顯示灰度值與目標(biāo)灰度之間的差值,如圖4所示。利用二次插值法模擬計算所有灰階畫面顯示灰度與目標(biāo)灰度的差值,根據(jù)電壓-灰度曲線得出補償電壓,如圖5所示。具體計算過程如下:
圖4 不良區(qū)域灰度差值
圖5 不良區(qū)域電壓補償值
系統(tǒng)計算出補償數(shù)據(jù)之后,通過T-Con燒錄到Flash ROM。燒錄完成后,T-con會調(diào)用Flash IC里面的補償信號進行信號補償,修復(fù)Mura缺陷,如圖6所示。
圖6 信號補償
圖7 Mura電學(xué)補償系統(tǒng)架構(gòu)
Mura電學(xué)補償系統(tǒng)包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、補償數(shù)據(jù)計算模塊、燒錄、PG點燈模塊,如圖7所示。圖像采集模塊由高分辨率照相機和高分辨率鏡頭組成,Panel點燈后進行不良圖片的采集。圖像處理模塊需要把采集的圖像進行去燥處理,不良位置和不良程度的識別。補償數(shù)據(jù)模塊根據(jù)圖像處理的結(jié)果進行補償數(shù)據(jù)的計算;燒錄模塊負責(zé)將補償數(shù)據(jù)寫入Flash ROM。
相機的選型中比較重要的參數(shù)為分辨率、像元大小及曝光時間的可調(diào)范圍。分辨率越高,檢測精度越高。曝光時間的可調(diào)范圍越大,拍攝圖像的動態(tài)范圍越大,因項目中需要拍攝低灰階畫面的圖像,故需要曝光時間可調(diào)范圍大。
鏡頭的選型中比較重要的參數(shù)為分辨率、畸變、亮度一致性、光圈等。分辨率越高,檢測精度越高。光圈越大,鏡頭的進光量越大。所選鏡頭型號為:Otus 1.4/55。圖8為照度一致性,即暗角特性,圖中可以看出光圈為4或者4.28時,鏡頭邊界的亮度為中心亮度的80%,說明所選鏡頭的暗角不明顯。圖9為畸變特性,圖中可以看出,鏡頭在邊界處的畸變約1%,說明所選鏡頭的畸變非常小。
圖9 鏡頭畸變特性
式中:
D為相機到顯示屏的距離,m;
R為CCD與LCD的像素比,表示R個橫向像素對應(yīng)1個LCD像素;
S為顯示屏尺寸,Inch;
H為橫向分辨率;
V為縱向分辨率,如圖10所示;
圖10 相機光路示意圖
R的確定方法:由上述可以看出R與1/A是存在一定的關(guān)系的,R>1/A可達到最低補償要求。同時,由于相機CCD分辨率(4872*3258)限制,R的最大只能取4872/H與3258/V的最小值。故R的理論取值范圍為:
例如:對于4k屏(3840*2160),1/8 實際中由于R低會影響修復(fù)效果,一般要求R盡可能取大一些;由于R更大對屏的位置擺放要求更高,R也不能取值等于min(4872/H,3258/V),否則Panel稍微偏離就會超過相機視場。 對于4K屏,取R=1較合適,對于8K屏,取R=0.5較合適。當(dāng)尺寸S相同時,代入公式計算出兩者的工作距離相同。 根據(jù)上式,計算出對應(yīng)不同尺寸顯示屏相機工作距離,如表1所示。 表1 不同尺寸顯示屏相機工作距離 圖11 Mura電學(xué)補償工作流程 (1)一站式軟件操作環(huán)境:系統(tǒng)將分離的軟件模塊、設(shè)備進行整合,操作更加順暢,流程更加簡潔。 (2)快速修復(fù)效果評估:集成PG到圖像處理引擎中,PC端與圖像處理引擎以千兆以太網(wǎng)通信,可以在不燒錄的情況下,輸入補償后的數(shù)據(jù),用以評估修復(fù)效果,減少迭代中的燒錄的時間。 (3)可編程的圖像修復(fù)功能:允許在使用不包含Mura電學(xué)補償功能的TCON時,通過編輯圖像處理引擎中的補償計算公式、濾波器系數(shù)、顏色因子系數(shù)、灰度因子系數(shù)等,模擬TCON的修復(fù)算法。同時提供邏輯Pattern、圖片和視頻等方式評估電學(xué)補償修復(fù)算法的有效性,根據(jù)缺陷類型和比例選擇合適的方法,以實現(xiàn)最小的開銷到達最佳的修復(fù)效果(Flash容量和TCON IC上RAM容量,RAM容量影響TCON IC的成本) (4)Demura檢測引擎中基于機器學(xué)習(xí)的檢測和補償計算方法,會在修復(fù)的迭代和人工干預(yù)下,能夠不斷提高系統(tǒng)的性能,減少迭代出現(xiàn)的概率,以節(jié)約時間。 電學(xué)補償法可修復(fù)Mura不良種類如表2所示: 表2 可修復(fù)Mura不良種類 表3 Mura不良修復(fù)效果 Mura不良在實際生產(chǎn)過程中,產(chǎn)生原因復(fù)雜,差異性消除較為困難,很難從源頭進行改善。電學(xué)補償法是一種有效的Mura不良修復(fù)方法。Mura電學(xué)補償系統(tǒng)主要包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、補償數(shù)據(jù)計算模塊、燒錄模塊、點燈模塊。在實際的使用中具備很好的修復(fù)效果,而且可以在不燒錄補償數(shù)據(jù)前預(yù)測修復(fù)效果,很大程度地縮短了修復(fù)時間,具備量產(chǎn)條件。 [1]田民波,葉鋒.平板顯示器技術(shù)發(fā)展[M].北京:機械工業(yè)出版社,2010:304-311. [2]Guo B,Hu G H,Yang G Y.TFT-LCD Spot-Type Defect Detection in Module Process[J].Advanced Materials Research,2014,971-973:1368-1371. [3]Fan S K S,Chuang Y C.Automatic detection of Mura defect in TFTLCD based on regression diagnostics[J].Patten recognition letters,2010,31(15):2397-2404. [4]畢昕,丁漢.TFT-LCD Mura缺陷機器視覺檢測方法[J].機械工程學(xué)報,2010,46(12):13-19. [5]盧小鵬.TFT-LCD Mura缺陷機器視覺檢測方法研究[D].成都:電子科技大學(xué),2014. [6]葉達文.TFT光電曲線Gamma校正[D].黑龍江:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2011. [7]裴文芳.基于圖像處理的小尺寸液晶屏顯示缺陷智能檢測[D].長春:吉林大學(xué)數(shù)學(xué)研究所,2015:1-33. [8]李坤,李輝.LCD Mura缺陷的B樣條曲面擬合背景抑制[J].光電工程,2014,41(2):33-39. [9]謝瑞.TFT-LCD Mura缺陷自動檢測方法研究[D].安徽:合肥工業(yè)大學(xué),2016. [10]王開福.圖像處理技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2015:70-71.3.4 工作流程
3.5 系統(tǒng)優(yōu)勢
4 Mura電學(xué)補償測試結(jié)果
5 結(jié)論