研究範圍與目的

彩色濾光片瑕疵類別包含可由人眼觀察之巨觀瑕疵（Macro-Defect）與不易由人眼 觀察之微觀瑕疵（Micro-Defect），其中微觀瑕疵之人工檢測必須借助放大解晰機台進 行檢驗，不但費時且易漏檢。故本研究主要是針對 CF 瑕疵提供一自動辨識之方法，辨 識瑕疵項目包含：白缺陷（White Defect）、黒缺陷（Black Defect）、突起缺陷（Tokki Defect）、ITO 缺陷、膜面傷（Surface Scratch）、金屬殘留、PS 柱缺陷、Cr 蝕刻不良、

玻璃基板氣泡、光阻擴散…等十種瑕疵類型（圖1.5）。

白缺陷 黑缺陷 突起缺陷 PS 缺陷 ITO 缺陷

膜面傷 金屬殘留 Cr 蝕刻不良 玻璃基板氣泡 光阻擴散 圖1.5 CF 十類瑕疵之樣本舉例

資料來源：個案公司提供

以上瑕疵的發生將使成品面板報廢，若透過機器視覺及早於製程中發現瑕疵，得以 透過雷射研磨重工或報廢半成品，避免後製程之材料浪費，尤其以避免液晶與偏光板等 關鍵材料之浪費最為可觀。但 TFT-LCD 製程通常是整廠技術引入其中包含生產所需材 料及設備且各設備之參數和產品良率息息相關，然而礙於設備成本問題，製程瑕疵檢測 設備雖為控管產品品質不可或缺之系統，但通常仰賴較舊型低階之設備，於更新設備需 要之投資需求相對較低。而彩色濾光片在面板生產製程中常見的瑕疵有白缺、黑缺、突 起、蝕刻不良及膜面污染…等表面瑕疵如表 1.2。其瑕疵產生原因常來自於玻璃基板切

其中任何一項瑕疵都可能影響LCD 面板的成像品質，故在 LCD 面板製程中彩色濾光片 瑕疵檢測是極為重要且需求殷切的檢測程式，相對隨玻璃基板面積尺寸的加大，其自動 化搬運、檢測設備的發展在LCD 面板六代、七代、八代的開發製程中更是不容忽視。

表1.2 彩色濾光片之瑕疵類型

類別 造成 CF 最終檢查項目 瑕疵類型 可能發生之工作站

白缺陷 缺光阻造成漏光 配向塗佈

黑缺陷 光阻殘留透射光阻顏色 配向塗佈

突起缺陷 非光阻材質之異物殘留 配向塗佈

膜面傷 刮痕、玻璃基板破裂 原料玻璃基板切割

微觀

修正缺陷 雷射、研磨失敗 修正處理

Mura 水漬、機械手臂…造成 配向處理

PS 柱缺陷 PS 柱缺陷或折損 配向塗佈

巨觀

ITO 缺陷 ITO 放電異常造成鋸齒 配向塗佈 資料來源：本研究整理

本研究中將利用個案公司所使用的彩色濾光片AOI 機台所取得之瑕疵影像，導入影 像處理於 CF 面板之表面瑕疵檢測，針對人眼不易觀察之 CF 瑕疵，進一步將此瑕疵加 以分類（Classification），回饋生產線及時且快速之製程變異資訊，並據以作修補矯正、

重工或停機等決策，將傷害及損失降到最低，使產品良率相對獲得提昇。

CF 面板表面是由垂直與水準之規律紋路（Texture）所構成，常見的濾除頻譜中垂 直水準紋路之頻率元素之方法，為傅立葉影像轉換（Fourier Transform）與反傅立葉影 像還原技術，但此種以頻率域（Frequency Domain）處理之方式，由於計算較為複雜，

影像處理時間往往過長，不適用於工業檢驗。另一方面，由於個案公司所提供之瑕疵影 像樣本之取像環境、光源、放大倍率、角度、原影像大小…等並未經詳細記錄，往往為 未知情況。本研究針對 CF 瑕疵分類問題中樣本大小不一及取像條件不一致之限制，擬

由CF 面板其規律紋路與瑕疵紋路於統計觀點的差異性，利用灰階共生矩陣（Gray-Level Co-Occurrence Matrix, GLCM）方式擷取出瑕疵特徵，以克服樣本尺度不一問題；進而 將瑕疵特徵代入常見的分類器以有效且正確的辨識出瑕疵種類，以回饋生產線並及時修 正製程。

綜上所述，本研究希望達成目的為：

一、透過統計觀點之灰階共生矩陣法擷取出瑕疵特徵，克服樣本尺度不一問題。

二、探討瑕疵特徵及其樣本角度彼此間影響之關係。

三、探勘瑕疵特徵對分類正確性的影響。

四、提高彩色濾光片瑕疵分類的正確率。