外观检测在Micro LED中的应用

　　“衬底工艺、外延生长、器件制备、巨量转移、封装键合、全彩工艺等生产环节所存在的缺陷都将直接影响Micro LED的良率，因此Micro LED检测尤为重要。”盟拓

　　作为国内较早布局Mini/Micro LED检测返修设备的厂商，在2020年，盟拓智能就推出了Mini/Micro LED检测和修复闭环管理系统1.0，在行业内率先实现Mini/Micro LED检测和修复闭环管理，2021年已进阶至3.0。

　　2022年，盟拓软件系统4.0版面向市场，其针对性算法能力、架构的科学性、精度、效率、人机界面的友好性上的新变化新进步，大幅度提高检测效率和检测精度。

　　据唐阳树介绍，目前Micro LED检测的方式大致分为两个大的方向，一个是非接触式的检测方式，另一个是接触式的检测方式。

　　光致发光的检测方式是通过UV光对整个晶体进行激发和照射产生电磁跃迁最后产生发光，这种方式检测效率相对高，对器件也没有损伤，但是精度相对低；

　　无接触电致发光检测方式，通过上下抵御电厂产生电磁跃迁，这种检测方式相对效率高且对器件无损伤，但是目前成熟度不够，还处于研究阶段；

　　光学检测方式效即通过CCD成像的方式，包括光学和照明软件的分析，对被检测对象的成像进行分析和判断。这种方式的优点是效率相对高，对器件也没有损伤。但是存在检测全面性达不到全覆盖或者是100%的状态；

　　转移后点亮检测方式，这种方式的优点效率相对高、对器件没有损伤，检测的全面性高，但是存在返修成本高的问题。

　　综上所述，实际上目前Micro LED检测方式没有哪一种是完美的，都是各有优点和不足，盟拓智能对检测方式的选择是从产业的成熟度、耗材的经济性、技术的检验性和检测的准确度、全面度以及机械损伤等维度进行判断。

　　一是Blob分析用于异物检测，通过Blob分析，能检测出已封胶产品的异物和污染包括瑕疵所在。在这个过程中，芯片很容易被当成异物影响最终的判断，为解决这一问题，盟拓将整个软件能力的算法做了域值的处理。在102—204的区间里，把芯片的存在四维是一个正常的现象，已实现精准检测的最终目的。

　　二是AI技术用于WB质量检测，在Micro LED检测过程中，要把金线和背景区分开来很不容易。但当盟拓用AI对其背景和金线进行准确地区分和做处理以后，背景和整个金线非常清楚地区分开来，检测的时候就变得非常准确和可靠。

　　三是AI用于器件的缺失和偏移检测，能够实现本体的精准定位，同时涵盖主要焊点位置，将整个元件的信息当中高度、宽度、面积和周长、角度分析出来，并通过分析把高度面积百分差表现出来，包括角度的偏析X、X的偏移量都能够准确地分析出来。

　　四是AI用于划伤的检测，通过对划伤的检测，能够通过整个检测结果准确地将其位置浮现，通过这个面积能够判断划伤的程度，并提供给前段做工艺改善和指南。

　　五是非监督学习运用和监督学习的运用，如果用监督学习的方法来做，对样本的需求很大，而且标注量也很大，这时候检测的效果会有缺陷，可能会放过一些从来没有见过的缺陷。而使用非监督学习结合传统算法来做的时候，就不会有这样的问题出现。

　　测量机制的第一步是视野平场校正。为保障整个测量过程当中极致的精度和准确性，特别是在这个看得到校正前的图象有相对的畸变或者不均匀的状态，把整个视野校正以后，将变得更为客观，对测量形成更好的基础。

　　第二步是镜头畸变矫正。虽然目前镜头畸变很小，不管怎么样都存在畸变，在校正之后明显感觉整个图象更加接近客观和真实。

　　第三步是亚像素定位。通常说如果我们的定位能力只有像素级的能力，如果我们被定为的点小于一个像素很难被检测。而亚像素的定位可以准确找到其位置，同时来处理这样的问题。

　　点亮检测在Micro LED中的应用，通过建立色坐标的标准模型，并对被检测的全彩画面进行分析。

　　可以看到整个检测过程当中，点亮检测方式有静态成像的方式，优势表现在侧部测量上，劣势就是效率较低。

　　整个成像点亮当中是用X和Y轴成像，这种方式精度相对高，分辨率也高，但是存在劣势是效率相对低，没有侧部的一个测量的安排。

　　盟拓一直专注于工业机器视觉的软件和硬件的开发，为信息显示、泛半导体电子产业的客户提供自动化生产和检测设备视觉方案，致力于成为全球工业机器人视觉细分市场领导者平台。