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TWI853037B - 雷射修復方法、雷射修復裝置 - Google Patents

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TWI853037B
TWI853037B TW109119444A TW109119444A TWI853037B TW I853037 B TWI853037 B TW I853037B TW 109119444 A TW109119444 A TW 109119444A TW 109119444 A TW109119444 A TW 109119444A TW I853037 B TWI853037 B TW I853037B
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水村通伸
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日商Ｖ科技股份有限公司
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Abstract

本發明提供一種雷射修復方法、雷射修復裝置。即使存在基底層不同或膜厚偏差之情況下，亦能夠進行高質量的修復。雷射修復方法對多層膜基板的缺陷部設定雷射照射範圍，在所設定之雷射加工條件下對前述缺陷部照射雷射光來進行修復加工時，確定雷射光照射位置的周邊區域，按每個共同之反射光資訊將所確定之周邊區域劃分成複數個區分區域，根據位於雷射光照射位置的周圍之區分區域的配置圖案，類推雷射光照射位置的層結構，並根據所類推之層結構，設定照射之雷射光的雷射加工條件。

Description

雷射修復方法、雷射修復裝置
本發明係有關一種雷射修復方法、雷射修復裝置。
雷射修復（laser repair）係在FPD（Flat Panel Display：平面顯示器）等的製造製程中，在檢查製程之後進行，並以TFT（Thin Film Transistor：薄膜電晶體）等多層膜基板為對象，對在檢查製程中所確定之缺陷部照射雷射光來進行修復加工。該雷射修復由於加工對象的缺陷部形狀按每個缺陷部不同且需要按每個缺陷部變更加工條件等，因此通常由具有高技能之操作者的手動操作來進行。
與此相對，提出利用圖像處理技術，使一部分修復製程自動化。在以往技術中，核對拍攝到檢查對象部位之缺陷圖像與無缺陷的基準圖像來檢測缺陷部，且根據所輸入之指示內容，指定對檢測出之缺陷照射雷射光之加工位置及加工範圍等（例如參閲下述專利文獻1）。 [先前技術文獻] [先前技術]
[專利文獻1] 日本特開2008-188638號公報
[發明所欲解決之問題]
以多層膜基板為對象，由手動操作進行雷射修復時，要求僅加工缺陷部，而不會對缺陷部的周邊層或基底層帶來損傷。操作者識別在檢查製程中所確定之缺陷部與其周邊的層結構，由自身的經驗決定所需最小限度的加工範圍，且根據已識別之層結構的資訊，一邊適當選擇加工條件（雷射加工參數配方）一邊進行作業。因此，無法避免長時間作業，又，操作者的技能影響修復品質。
又，如以往技術，利用圖像處理技術使一部分修復製程自動化時，僅由表面的二維圖像無法獲得缺陷部及其周邊層結構的資訊，因此即使存在基底層的不同或層厚的偏差的情況下，亦可以在一定的加工條件下進行加工處理。因此，存在由於加工不充分或進行過度的加工而導致修復失敗或無法進行高質量的修復的問題。
尤其，當加工對象的表面層為金屬層時，由於表面的反射光大多不含其底層的資訊，因此即使在基底層的結構不同的情況下亦在相同加工條件下進行加工，從而存在因基底層的不同而加工的方法不同，且容易產生加工不充分或進行過度加工的問題。
本發明係用以解決該種情況而提出的。亦即，本發明的課題為，能夠使雷射修復自動化，以實現改善作業效率，不受操作者的技能的影響就可獲得一定的修復品質，並且即使在僅由反射光的資訊無法掌握基底層不同的情況下，亦能夠準確地類推基底層的不同而進行高質量的修復等。 [解決問題之技術手段]
為了解決該種課題，本發明具備如下結構。 一種雷射修復方法，係對多層膜基板的缺陷部設定雷射照射範圍，在所設定之雷射加工條件下對前述缺陷部照射雷射光來進行修復加工，其特徵為，確定雷射光照射位置的周邊區域，按每個共同之反射光資訊將前述周邊區域劃分成複數個區分區域，根據位於前述雷射光照射位置的周圍之前述區分區域的配置圖案，類推前述雷射光照射位置的層結構，並根據所類推之層結構，設定照射之雷射光的雷射加工條件。
一種雷射修復裝置，其特徵為，係具備：修復加工部，係對多層膜基板的缺陷部設定雷射照射範圍，在所設定之雷射加工條件下對前述缺陷部照射雷射光來進行修復加工，前述修復加工部確定雷射光照射位置的周邊區域，按每個共同之反射光資訊將前述周邊區域劃分成複數個區分區域，根據位於前述雷射光照射位置的周圍之前述區分區域的配置圖案，類推前述雷射光照射位置的層結構，並根據所類推之層結構，設定照射之雷射光的雷射加工條件。
以下，參閲附圖對本發明的實施形態進行說明。在以下說明中，不同圖中的相同符號表示相同功能的部位，適當省略各圖中的重複內容。
本發明的實施形態之雷射修復方法係以TFT（Thin Film Transistor）等多層膜基板為對象，對其表面照射雷射光來修復加工缺陷部。
圖1示出用以執行本發明的實施形態之雷射修復方法之裝置（雷射修復裝置）的一例。雷射修復裝置1具備：修復加工部1A，係對載置於在水平面上移動之工作台S上之多層膜基板100的表面照射雷射光L，修復加工部1A具備圖像獲取部2、雷射照射部3、光譜分光照相機4及雷射控制部5等。
圖像獲取部2例如具備顯微鏡20、白色光源21及攝像機26等，且經由顯微鏡20獲取多層膜基板100的表面圖像，在多層膜基板100存在缺陷部時獲取缺陷部圖像。從白色光源21經由反射鏡22、半反射鏡23及透鏡系統24向多層膜基板100的表面照射白色落射光，在多層膜基板100的表面反射之光經由透鏡系統24、半反射鏡23及半反射鏡25成像於攝像機26的攝像面。由攝像機26拍攝之圖像藉由圖像處理部27進行適當的圖像處理，並作為適當倍率的放大圖像顯示於顯示裝置28。
雷射照射部3例如具備雷射光源30、雷射掃描儀32等，且通過顯微鏡20對多層膜基板100的表面照射雷射光L。從雷射光源30射出之雷射光經由由反射鏡31、電流計鏡32A、32B構成之雷射掃描儀32入射至顯微鏡20，並通過顯微鏡20內的光學系統照射到多層膜基板100的表面。
光譜分光照相機4獲取分光圖像來作為多層膜基板100表面的反射光資訊。與從白色光源21射出之顯微鏡20為同軸的白色落射光照射到多層膜基板100的表面，使來自其表面的反射光由插入至顯微鏡20的光軸之反射鏡29反射而入射至光譜分光照相機4。光譜分光照相機4將來自多層膜基板100的表面的反射光進行分光來獲取分光圖像的每個像素的分光光譜資料。在此，示出了使用光譜分光照相機4獲取分光光譜資料來作為由缺陷部圖像獲得之反射光資訊的例子，但並不限定於此，作為由缺陷部圖像獲得之反射光資訊亦可以為每個像素的色度資料等。
在此，在顯微鏡20內的雷射光L的光軸、圖像獲取部2的顯微鏡20內的光軸及光譜分光照相機4的顯微鏡20內的光軸成為同軸。藉此，能夠在顯示裝置28的監控畫面內始終設定雷射光L的照射位置，又，能夠將顯示裝置28的監控圖像與光譜分光照相機4的分光圖像設為同軸圖像。
如圖2所示，光譜分光照相機4例如具備透鏡40、狹縫41、分光器42及二維感測器43，藉由線分光方式使被測定面M上的X方向的一線量的反射光沿與其垂直的方向分光，由二維感測器43檢測X方向的空間資訊和其分光資料。然後，藉由沿Y方向隨時掃描一線量的反射光，針對二維感測器43的X-Y方向的每1個分辨率像素（Xn，Yn）獲得一個分光光譜資料。
雷射控制部5用以進行如下控制，在包含多層膜基板100的缺陷部之表面設定雷射照射範圍，並在所設定之雷射加工條件下對缺陷部照射雷射光。雷射控制部5根據完成學習的類神經網路50的設定進行控制。類神經網路50中輸入有由光譜分光照相機4獲取之分光圖像的每個像素的分光光譜資料來作為反射光資訊，類神經網路50根據所輸入之分光光譜資料，按分光圖像的每個像素設定對缺陷部照射之雷射光的雷射加工條件。
類神經網路50為了設定雷射加工條件，由作為反射光資訊之分光光譜資料類推多層膜基板100的層結構，藉由圖3，說明類神經網路50所進行之層結構的類推觀點。
圖3（a）示出從所設定之雷射光照射位置（顯微鏡20的光軸位置）周邊區域獲取之分光圖像。該分光圖像按每個像素具有分光光譜資料（反射光資訊），確定雷射光照射位置的周邊區域，藉由按每個共同之分光光譜資料將其周邊區域劃分成複數個區分區域I～VII，能夠根據反射光資訊的不同而掌握多層膜的圖案。圖示的例子中，由於區分區域I、III、VI、VII為同類的分光光譜，因此能夠掌握該區域為相同層的圖案，由於區分區域IV、V為與區分區域I、III、VI、VII不同的其他同類分光光譜，因此能夠掌握該區域為與區分區域I、III、VI、VII不同的相同層圖案。
與此相對，區分區域II在其整個區域成為同類分光光譜，但該層為加工對象的金屬層時，金屬層表面的反射光不包含基底層的資訊，因此即使在其區域內存在基底層的層結構不同之區域，在整個區域亦會成為相同分光光譜。因此，若要針對基底層不同的區域設定不同的雷射加工條件，則需要在區分區域II中的雷射照射位置上類推層結構。
在此，由反射光資訊獲得如圖3（a）所示的區分區域的情況下，類推為在識別為，相同層圖案之2個區分區域（例如區分區域I與區分區域III）之間存在識別為其他層圖案之區分區域（例如區分區域II）時，在前述2個區分區域之間亦存在相同層圖案，並在其上積層有其他層圖案。
具體而言，圖3（a）所示之例子中，能夠類推為，區分區域I、III、VI、VII的層為在區分區域II的層與區分區域IV、V的層之下方均匀分佈之一層的暴露區域，在其上積層區分區域IV與區分區域V的層，形成從區分區域IV連接至區分區域V之層，在其層上以交叉的方式形成有區分區域II的層。
類神經網路50為了自動且高精度地進行該種層結構的類推，確定雷射光的照射位置的周邊區域，根據所輸入之分光光譜資料，按每個共同之分光光譜（反射光資訊）將所確定之周邊區域劃分成複數個區分區域，且根據位於雷射照射位置的周圍之區分區域的配置圖案，類推雷射照射位置的層結構。然後，根據所類推之層結構設定照射之雷射光的雷射加工條件。
例如類神經網路50根據所輸入之分光光譜資料獲得圖3（a）所示的區分區域的配置圖案的情況下，如圖3（b）所示，在雷射光照射位置的周圍推斷複數個（8個）區分區域，將利用分光光譜資料（反射光資訊）只能識別一個區分區域之區分區域II分割為基底層的層結構不同的複數個區域來掌握。藉此，圖3（a）、圖3（b）所示之例子中，類神經網路50能夠類推為，將雷射照射位置的層結構暴露在區分區域II之金屬層位於最上層，其下方存在暴露在區分區域IV、V之層，在其更下方存在暴露在區分區域I、III、VI、VII之層之多層結構。
以下，對進行該種層結構的類推之雷射修復方法的具體例進行說明。如圖4所示，該雷射修復方法在檢查製程S1之後進行，且具有缺陷位置確定製程S2、缺陷形狀確定製程S3及修復加工製程S4。如圖5所示，修復對象的多層膜基板100具有具備X方向的週期性間距Px及與其正交之Y方向的週期性間距Py之二維週期性圖案。當多層膜基板100為FPD的TFT基板時，該週期性圖案與一個顯示像素對應。
缺陷位置確定製程S2中，由在修復製程之前進行之檢查製程S1的結果確定缺陷部的位置。此時，將由圖像獲取部2獲取之放大圖像設定為低倍率，獲取包括複數個週期性圖案之圖像，並將此圖像由圖像處理部27進行圖像處理，藉此確定前述週期性間距（Px、Py）之後，確定存在缺陷部之週期性圖案的位置。然後，使顯微鏡20的光軸與所確定之位置對準，提高放大倍率以便能夠監控缺陷部的形狀，從而獲得缺陷部進行了定心之放大圖像。
缺陷形狀確定製程S3中，藉由缺陷部進行了定心之放大圖像確定缺陷部的形狀。此時，圖像處理部27將包括缺陷部之週期性圖案圖像與不包括缺陷部之週期性圖案圖像進行比較，藉此確定缺陷部的形狀。
該缺陷部的形狀確定中，亦能夠使用類神經網路。具體而言，如圖6所示，將包括缺陷部之週期性圖案圖像（缺陷部進行了定心之放大圖像）Gd輸入到類神經網路中的完成學習的機器學習模式50A，並根據該機器學習模式50A的輸出，圖像處理部27從包括缺陷部之週期性圖案圖像Gs中確定缺陷部的形狀Fd。
週期性圖案中並不是所有週期性圖案形成為相同形狀，而包括圖案的形狀誤差。因此、僅藉由簡單的圖像比較，很難準確地確定缺陷部的形狀。藉由利用類神經網路的完成學習的機器學習模式50A，能夠提高缺陷部的形狀確定的精確度。機器學習模式50A中，使用修復對象的多層膜基板100的測試基板獲取之多個週期性圖案圖像Gs成為學習資料。
修復加工製程S4中，如圖7所示，首先，以包含由圖像處理部27確定之缺陷部的形狀的方式，雷射控制部5設定雷射照射範圍。雷射照射範圍為雷射掃描儀32的掃描範圍，缺陷部的形狀Fd在複數個部位分離而存在的情況下，以包含該等所有部位的方式設定掃描範圍。
修復加工製程S4中，藉由光譜分光照相機4獲取之缺陷部圖像的每個像素的分光光譜資料輸入到類神經網路50，類神經網路50根據按所設定之雷射照射範圍內的每個雷射照射位置劃分之區分區域，進行前述層結構的類推，確定與層結構的不同對應之複數個區分區域（區分區域A、B、C），從而按每個該區分區域來設定雷射加工條件（雷射加工參數配方1～3）。
圖7所示之例子中，將形狀Fd的缺陷部圖像內劃分為層結構不同的區分區域A～C，對某一層結構的區分區域A設定加工條件1，對其他層結構的區分區域B設定加工條件2，對另一個不同的層結構的區分區域C設定加工條件3。
如圖8所示，根據所劃分之區分區域，進行層結構的類推之層結構類推用類神經網路60具有輸入層61、中間層62及輸出層63，且輸入按每個雷射照射位置所劃分之區分區域資料，並輸出雷射照射位置的層結構。然後，前述類神經網路50根據層結構類推用類神經網路60的類推結果，設定在雷射照射位置照射之雷射光的雷射加工條件。
如圖8所示，用以使層結構類推用類神經網路60進行機器學習之訓練資料為將具有與修復對象的多層膜基板100相同的多層膜結構之測試基板的實測資料進行劃分之區分區域資料、以及將每個區分區域的實際層結構進行資料化之正確答案資料。按多個測試基板的每個週期性圖案（顯示像素）預先實測該等區分區域資料與正確答案資料。
如圖9所示，修復加工製程S4中的修復的執行，係藉由雷射掃描儀32進行雷射照射範圍（掃描範圍）內的光柵掃描，僅在水平掃描的掃描位置位於缺陷部的形狀Fd內之情況下，如以粗線圖示般，雷射光的輸出呈開啓，在按雷射照射位置的每個像素預先設定的加工條件下進行加工。掃描位置在缺陷部的外部之情況下，如以虛線圖示般，雷射光的輸出呈關閉（或變低）。
利用圖10對修復加工製程S4中的雷射控制部5的動作進行說明。如圖7所示，開始動作時（S40），對缺陷部設定雷射照射範圍（S41），進而，按所設定之每個區分區域設定雷射加工條件（S42）。如圖7所示，藉由該設定，按每個雷射加工條件預先區分缺陷部的形狀Fd內的雷射照射範圍。
之後，開始雷射掃描時（S43），進行掃描位置（雷射光的照射位置）是否在缺陷部內的判斷（S44），掃描位置在缺陷部的外部的情況下（S44：否），雷射光呈關閉（S45），掃描位置在缺陷部內部之情況下（S44：是），雷射光呈開啓（S46）。在預先設定之雷射加工條件下照射此時的雷射光。繼續進行該種雷射掃描（S43）直到檢測到終點為止（S47：否）。然後，結束缺陷部的修復加工，並檢測到終點時（S47：是），結束雷射控制部5的動作（S48）。
依據使用該種雷射修復裝置1之雷射修復方法，能夠在類推成為修復對象之多層膜基板100的層膜結構之基礎上，抽出缺陷部，在適當的加工條件下僅對缺陷部進行雷射加工。又，能夠自動進行該種修復加工。藉此，與操作者的手動作業相比能夠改善作業效率，並且不受操作者的技能的影響，就能夠獲得一定的修復品質。又，在使雷射修復自動化之基礎上，即使存在加工對象層的基底層的層膜結構不同之情況下，亦能夠按基底層的層結構的不同設定加工條件，僅適當修復加工缺陷部，而不會對缺陷部的周邊層或基底層帶來損傷。
以上，參閲附圖對本發明的實施形態進行了詳述，但具體結構並不限定於該等實施形態，即使在不脫離本發明的主旨的範圍內存在設計變更等亦包含於本發明。又，上述各實施形態在其目的及結構等中只要不存在特別的矛盾或問題，則能夠沿用相互的技術並進行組合。
1:雷射修復裝置 1A:修復加工部 2:圖像獲取部 3:雷射照射部 4:光譜分光照相機 5:雷射控制部 20:顯微鏡 21:白色光源 22,29,31:反射鏡 23,25:半反射鏡 24:透鏡系統 26:攝像機 27:圖像處理部 28:顯示裝置 29:反射鏡 30:雷射光源 31:反射鏡 32:雷射掃描儀 32A,32B:電流計鏡 40:透鏡 41:狹縫 42:分光器 43:二維感測器 50,60:類神經網路 50A:機器學習模式 61:輸入層 62:中間層 63:輸出層 100:多層膜基板 L:雷射光 S:工作台
圖1係示出用以執行雷射修復方法的裝置（雷射修復裝置）的結構例之說明圖。 圖2係示出光譜分光照相機的結構例與功能之說明圖。 圖3係說明層結構的類推方法之說明圖（圖3（a）示出按每個反射光資訊將分光圖像劃分之區分區域，圖3（b）示出從區分區域的配置圖案類推之層結構的區域。）。 圖4係說明雷射修復方法的製程之說明圖。 圖5係示出多層膜基板表面的週期性圖案的例子之說明圖。 圖6係說明缺陷形狀確定製程之說明圖。 圖7係說明按每個區分區域設定之雷射加工條件之說明圖。 圖8係示出類神經網路訓練資料與輸入輸出關係之說明圖。 圖9係說明修復加工製程中的雷射掃描之說明圖。 圖10係示出修復加工製程中的雷射控制部的動作流程之說明圖。
1:雷射修復裝置
1A:修復加工部
2:圖像獲取部
3:雷射照射部
4:光譜分光照相機
5:雷射控制部
20:顯微鏡
21:白色光源
22:反射鏡
23:半反射鏡
24:透鏡系統
25:半反射鏡
26:攝像機
27:圖像處理部
28:顯示裝置
29:反射鏡
30:雷射光源
31:反射鏡
32:雷射掃描儀
32A:電流計鏡
32B:電流計鏡
50:類神經網路
100:多層膜基板
L:雷射光
S:工作台

Claims (9)

  1. 一種雷射修復方法，其特徵為，對多層膜基板的缺陷部設定雷射照射範圍，在所設定之雷射加工條件下對前述缺陷部照射雷射光來進行修復加工，該方法為確定雷射光照射位置的周邊區域，按每個共同之反射光資訊將前述周邊區域劃分成複數個區分區域，根據位於前述雷射光照射位置的周圍之前述區分區域的配置圖案，類推前述雷射光照射位置的層結構，並根據所類推之層結構，設定照射之雷射光的雷射加工條件；且上述反射光資訊係分光光譜資料或色度資料。
  2. 如請求項1之雷射修復方法，其中前述反射光資訊係按缺陷部圖像的每個像素獲取之分光光譜資料。
  3. 如請求項2之雷射修復方法，其中前述雷射加工條件按前述缺陷部圖像中的每個像素設定。
  4. 如請求項1至3中任一項之雷射修復方法，其中前述層結構的類推藉由完成學習的類神經網路進行，前述類神經網路將如下資料作為訓練資料進行機器學習：區分區 域資料，係將具有與修復對象的多層膜基板相同的多層膜結構之測試基板的實測資料進行劃分所得；以及正確答案資料，係將每個該區分區域的實際層結構進行資料化所得。
  5. 如請求項1至3中任一項之雷射修復方法，其中前述多層膜基板具有二維週期性圖案，由在修復製程之前進行之檢查製程的結果確定前述缺陷部的位置，將包括前述缺陷部之週期性圖案圖像與不包括前述缺陷部之週期性圖案圖像進行比較來確定前述缺陷部的形狀，以包含所確定之前述缺陷部的形狀的方式，設定前述雷射照射範圍。
  6. 如請求項4之雷射修復方法，其中前述多層膜基板具有二維週期性圖案，由在修復製程之前進行之檢查製程的結果確定前述缺陷部的位置，將包括前述缺陷部之週期性圖案圖像與不包括前述缺陷部之週期性圖案圖像進行比較來確定前述缺陷部的形狀，以包含所確定之前述缺陷部的形狀的方式設定前述雷射照射範圍。
  7. 一種雷射修復裝置，其特徵為，具備修復加工部，該修復加工部 係對多層膜基板的缺陷部設定雷射照射範圍，在所設定之雷射加工條件下對前述缺陷部照射雷射光來進行修復加工，前述修復加工部，確定雷射光照射位置的周邊區域，按每個共同之反射光資訊將前述周邊區域劃分成複數個區分區域，根據位於前述雷射光照射位置的周圍之前述區分區域的配置圖案，類推前述雷射光照射位置的層結構，並根據所類推之層結構，設定照射之雷射光的雷射加工條件；且上述反射光資訊係分光光譜資料或色度資料。
  8. 如請求項7之雷射修復裝置，其中前述修復加工部具備：圖像獲取部，係經由顯微鏡獲取缺陷部圖像；雷射照射部，係通過前述顯微鏡，對前述缺陷部照射雷射光；光譜分光照相機，係對前述多層膜基板照射與前述顯微鏡同軸的白色落射光，將來自前述多層膜基板的反射光進行分光來獲取每個像素的分光光譜資料；以及雷射控制部，係設定前述雷射加工條件；前述雷射控制部，將前述分光光譜資料作為前述反射光資訊，按前述缺陷部圖像中的每個像素設定前述雷射加工條件。
  9. 如請求項7或8之雷射修復裝置，其中前述修復加工部，具備進行前述層結構的類推之完成學習的類神經網路，前述類神經網路將如下資料作為訓練資料進行機器學習：區分區域資料，係將具有與修復對象的多層膜基板相同的多層膜結構之測試基板的實測資料進行劃分所得；以及正確答案資料，係將每個該區分區域的實際層結構進行資料化所得。
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