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多晶矽太陽能晶圓之微裂紋檢測

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Academic year: 2022

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(1)

多晶矽太陽能晶圓之微裂紋檢測

Inspecting Polycrystalline Silicon Solar Wafer for Microcracks 中文摘要

對矽晶圓來說,無論是肉眼可見的裂痕(Macro Crack),或是肉眼不可見的微 裂紋(Micro Crack),若未能及時發現,極有可能於後續製程當中受應力而出現裂 痕或破片。根據統計,矽晶圓在製程當中的破片率大約是2%,而矽晶圓在太陽 能電池的成本結構中大約占了66%,因此如未能及早將具有裂痕或微裂紋的矽晶 圓偵測出來,將導致整體成本的提高。

本研究的目的是發展一套專門用來檢查多晶矽太陽能晶圓(Multicrystalline Silicon Solar Wafer)是否有微裂紋(Micro Crack)之自動光學檢測系統。欲檢測 出微裂紋,首先必需能夠取得微裂紋影像,其次必需能夠分辨何者為微裂紋。不 同於單晶矽太陽能晶圓的單純背景,多晶矽太陽能晶圓的背景複雜許多,而且沒 有規則可循,可能導致常用之紋理檢測法失效。選擇合適的光源,可以減弱背景 或強化瑕疵讓攫取所得之影像變單純,進而簡化檢測方法。為了能夠順利察覺藏 在晶圓內部之微裂紋,本研究自製半球形近紅外線光源,並採用對近紅外線敏感 之攝影機進行取像,實驗結果顯示本研究所規劃之取像系統,特別是光源確實可 以順利取得對比清楚的微裂紋影像。

有鑑於檢測速度為線上檢測的主要訴求,本研究僅考慮採用一些簡單的影像 處理方法,結果顯示本研究規劃以區域成長法為基之微裂紋檢測流程,可以有效 找出微裂紋及其他瑕疵。而本研究針對微裂紋檢測之檢出率達 89.66%,且整體 對於微裂紋以及其他瑕疵之檢出率為99.3%。

關鍵字:微裂紋、瑕疵檢測、區域成長、多晶矽太陽能晶圓、自動光學檢測

(2)

Abstract

It is crucial to disclose micro cracks of a solar wafer no matter they are visible or invisible, otherwise they might break in response to pressures during the subsequent manufacturing process. Statistically, the breakage rate of solar wafers during the manufacturing of solar cells is some 2%. And solar wafer takes about 66% of the cost structure of a solar cell. Accordingly, the failure in revealing cracked wafer in time might raise the overall cost. In view of that, the objective of the study was to develop an automatic optical inspection system specifically for inspecting multicrystalline silicon (mc-si) solar wafer for micro cracks (μ-crack).

It is not easy to detect invisible μ-crack. First of all, we need to be able to visualize μ-crack. Next, we need to be capable of extracting μ-crack from the captured images. Differ from single crystalline silicon wafers whose backgrounds are homogeneous, mc-si wafers have heterogeneously textured background. Common textured-based flaw detection methods are consequently not suitable for extracting μ-crack from mc-si wafer. Regardless, it is possible to weaken background or enhance defects and then simplify flaw detection method using an appropriate illumination. In order to successfully detect invisible μ-crack of silicon-based wafers, we developed a semi-spherical near infrared (NIR) illuminator. Incorporated with the NIR illuminator, the NIR sensitive camera succeeded in capturing μ-crack images. To meet the speed requirement of in-line inspection, we applied only simple image processing sequences.

The experimental results showed that the region-growing-based μ-crack inspection method is effective in extracting μ-crack and other defects from cracked images. The overall flaw detection rate is 99.3% and the μ-crack detection rate is 89.66%.

Keywords: Micro Crack, Flaw Detection, Region Growing, Solar Wafer, Automatic Optical Inspection 

(3)

致謝

首先必需感謝指導教授 邱奕契 博士這兩年半來的教誨與指導,更重要的是 提供學生很多寶貴的意見,以及遇到問題時能夠指引正確與適當的方向。老師不 僅在學業上給予指導,在待人處事與生活上,一樣給予學生不少學習的地方,且 不時提醒學生『態度』與『責任』這四個字,因為未來當我們面對職場甚至在未 來的人生道路上,這四個字將深刻影響著我們成功與否。

感謝 彭德保 博士、茂矽科技 周崇勳 副總經理、 羅鵬飛 博士以及工學院 游坤明 院長的不吝指正,提供學生在學業上許多寶貴的意見,爾等所提供的意 見對本論文具有極大的幫助,致使本論文能夠更加完善,特此致謝。同時也要感 謝學長 柯文龍、梁有燈、陳易泰、黃俊榮、蔡孟儒、高祥恩的指導與傳承,同 學 陳治宏、蔡勇毅、黃立廷、張建超,學弟 廖家鉦、許國彥、謝維傑的陪伴與 協助。

最後感謝求學期間,父母、家人與女友的支持與鼓勵,不僅讓我在生活上豐 衣足食,精神上也更能夠專心於學業及研究,他們可說是我完成此篇論文最重要 的後盾。最後再次由衷的感謝所有支持、鼓勵與協助的師長、家人、同學以及求 學過程中共同成長的朋友們,能夠一同分享這份喜悅與榮耀。

(4)

目錄

中文摘要 ...I ABSTRACT ... II 致謝 ... III 目錄 ... IV 圖目錄 ... VI 表目錄 ... IX

第一章、緒論 ... 1

1.1 背景... 1

1.2 太陽能電池種類... 3

1.3 多晶矽太陽能電池製程... 5

1.4 瑕疵類型及可能之發生原因... 9

1.5 研究動機與目的... 10

第二章、文獻探討 ... 12

2.1 現有檢測機台介紹... 12

2.2 國內外相關研究... 14

2.3 國內外相關專利... 17

第三章、研究方法 ... 19

3.1 現有之矽晶圓裂紋檢測法... 19

3.2 本研究採用之檢測法... 25

(5)

第四章、檢測系統架構 ... 26

4.1 系統架構... 26

4.1.1 系統硬體設備... 27

4.1.2 檢測系統軟體... 36

4.2 平台控制... 37

4.3 取像設備控制... 38

第五章、微裂紋檢測法 ... 40

5.1 梯度運算... 42

5.1.1 梯度計算方式... 42

5.2 像素聚積成長... 45

5.2.1 區域法實現影像分割... 46

5.2.2 像素聚積成長法... 46

5.3 影像後處理... 49

5.3.1 形態處理... 49

5.4 物件標號... 52

第六章、結果與討論 ... 54

6.1 完整成果... 54

6.2 結果驗證... 63

6.3 未來研究方向... 65

參考文獻 ... 68

(6)

圖目錄

圖1、模擬空照圖。... 2

圖2、太陽能電池的種類。... 4

圖3、單晶矽太陽能電池、多晶矽太陽能電池、非晶矽太陽能電池。... 4

圖4、矽晶片型太陽光電產業全貌。... 5

圖5、多晶矽太陽能晶圓的主要製程。... 6

圖6、多晶矽太陽能電池製程。... 7

圖7、太陽能光電模組。... 8

圖8、各類瑕疵之代表圖。... 9

圖9、ICOS 公司機台。 ... 13

圖10、BALSER 微裂紋檢測機。 ... 13

圖11、硬體架構圖。 ... 16

圖12、程式之處理流程。... 16

圖13、渦電流檢測示意圖。... 19

圖14、RHT 檢測法。... 21

圖15、具有微裂紋之五吋矽晶圓紅外線熱影像。。... 21

圖16、經軟體處理後之微裂紋影像。... 21

圖17、SAM 檢查法示意圖。 ... 22

圖18、SAM 檢查法。 ... 22

圖19、檢測結果。... 22

圖20、PL 系統架構圖。 ... 23

圖21、RUV 系統示意圖。 ... 23

圖22、RUV 系統架構及原理。 ... 24

(7)

圖23、具有裂紋之 C

Z

-S

I

晶圓。... 24

圖24、具有刮痕之 C

Z

-S

I

晶圓。... 25

圖25、太陽能矽晶圓微裂紋檢測機台及軟體程式介面圖。... 26

圖26、YAHAMA 兩軸機器人。 ... 27

圖27、DRCX 運動控制器。 ... 28

圖28、MC-781P 近紅外線攝影機。 ... 29

圖29、PICOLO 影像攫取卡。 ... 29

圖30、燈源類型與打光型式之實驗架構圖。... 30

圖31、自行製作之近紅外線半球型 LED 燈源。 ... 35

圖32、燈源發光區域與本研究之 FOV 關係圖。... 35

圖33、半球型近紅外線 LED 光源施行正向與背光光源攫取得之影像比較。 ... 36

圖34、平台控制面板。... 37

圖35、檢測區域與範圍示意圖。... 38

圖36、微裂紋檢測流程圖。... 40

圖37、38 微裂紋檢測流程之檢測結果。... 41

圖39、遮罩示意圖。... 43

圖40、影像前處理結果。... 44

圖41、臨界值分割法處理結果。... 45

圖42、像素聚積成長演算法之流程圖。... 47

圖43、像素聚積成長法範例。... 48

圖44、像素聚積成長結果。... 48

圖45、像素聚積成長結果。... 49

圖46、四鄰近像素點示意圖。... 50

圖47、八鄰近像素點示意圖。... 50

圖48、型態處理結果。... 51

圖49、型態處理結果。... 52

(8)

圖50、物件標號結果。... 53

圖51、孔洞之檢測結果。... 55

圖52、裂痕之檢測結果。... 55

圖53、沾污之檢測結果。... 56

圖54、沾污之檢測結果。... 56

圖55、異物之檢測結果。... 56

圖56、利用不同取像系統對照以及檢測結果。... 57

圖57、微裂紋檢測結果。... 58

圖58、微裂紋檢測結果。... 59

圖59、微裂紋檢測機實體圖。... 60

圖60、檢出微裂紋時檢測程式所顯示之畫面。... 60

圖61、未檢出微裂紋時檢測程式所顯示之畫面。... 61

圖62、白光光源取像系統。... 62

圖63、近紅外線背光取像系統。... 62

圖64、掃瞄式電子顯微鏡。... 63

圖65、OLYMPUS 光學顯微鏡。 ... 63

圖66、微裂紋比對結果。... 64

圖67、破裂邊界與微裂紋之比對。... 65

圖68、取像區域圖。... 66

圖69、高解析度下燈源發光區域與 FOV 關係圖。... 67

(9)

表目錄

表1、各類電池元件及模組之光電轉換效率。... 3

表2、常見之太陽能矽晶圓瑕疵種類及其可能之發生原因。... 9

表3、非破壞性裂紋檢測法比較。... 25

表4、不同光源型式照射比較表。... 31

表5、近紅外線 LED 波長及樣式。 ... 32

表6、LED 強度及其發光波長對多晶矽太陽能晶圓穿透性之研究。 ... 33

表7、LAMPS 與SMDLED 之比較。 ... 34

表8、微裂紋檢測結果。... 61

(10)

第一章、緒論

1.1 背景

近年來,天氣變得愈來愈熱,世界各地紛紛出現異常的天氣型態。事實上,

全球氣溫不斷上升,科學家將這種地球逐漸變暖的現象稱為全球增溫。聯合國跨 政府氣候變遷專業委員會(IPCC)指出,全球地面平均氣溫在 20 世紀上升了 0.6℃

左右,預測在本世紀內再增加 1.9 至 6.4℃,此暖化速度在過去 1 萬年是史無前 例的。其中更提出警告說,若氣溫上升1.5 至 2.5 度,全球將會有 20%至 30%的 動植物瀕臨絕種危機;一旦氣溫上升4 度,將會導致某些物種滅絕。更值得注意 的是,全球增溫將導致南、北極冰棚融化,致使海平面上升進而淹沒像紐約、上 海等國際大都市。

過去

100 年來,全球各地的海平面因氣候暖化所造成的海水熱膨脹,以及冰

層融冰效應而逐漸上升。根據聯合國跨政府氣候變遷專業委員會(IPCC)在 2007 年發布的第4 次氣候變遷報告指出,自 1961 年到 2003 年,全球的海平面每年平 均上升速率為 1.8 毫米。台灣大學大氣科學研究所曾于恆助理教授於 2008 年 8 月25 日發表「台灣周圍海域海平面變化趨勢」研究報告,發現台灣的海平面每 年平均上升速率達2.51 毫米,為全球海平面平均上升速率的 1.4 倍。這意味著台 灣的海岸線將後退內縮、有國土流失危機,沿海低窪地區將遭淹沒、海岸侵蝕,

沿海村落必須面臨遷移及接續的社會調適問題等嚴重衝擊,這是海島國家的台灣 不得不正視的問題。

透過圖 1 模擬空照圖來看台灣逐漸被淹沒的情形,從宜蘭平原、台北盆地、

桃園新竹沿海,以及自彰化以南的海岸平原地區,都將受到嚴重衝擊。當海平面 上升6 公尺時,全台灣海拔 100 公尺以下土地,將有 25%遭淹沒,「環境難民」

將達587 萬人。其中災害最嚴重的是台南,幾乎徹底淹沒,位於台北盆地的台北 市將成為「台北湖」,高雄也將淹到只剩下一個「壽山島」。

(11)

(a)淹水 6 公尺 (b)淹水 15 公尺 (c)淹水 25 公尺 圖1、模擬空照圖。(資料來源:天下雜誌 369 期)

溫室效應(Greenhouse Effect)則是造成全球增溫的主要因素,一般認為人類工 業化後大量燃燒煤和石油等化石燃料,排放大量二氧化碳;大氣中溫室氣體的濃 度增加,導致太陽熱能囤積在大氣層中,加劇溫室效應,使地球溫度持續上升,

形成全球暖化現象。然而溫室效應的元凶,來自工業化後過度排放之二氧化碳所 導致,因此歐洲國家都致力於環境控制,譬如發展油電混合系統;發展太陽能、

風力發電、潮汐、地熱等乾淨能源,近期更鼓勵民眾騎乘腳踏車,以及節能省電 的綠色建築。各國政府與民眾紛紛了解全球暖化的嚴重性,也了解到減少二氧化 碳排放量的必要性,於是發展像太陽能等乾淨能源的發電系統,以貴為趨勢。耳 熟能詳的核能及太陽能都是乾淨能源,但核能存在著安全性及輻射性廢料不易處 理的問題,因此各國政府逐漸減少使用核能發電。

太陽能具有安全且容易處理等等的優點,且為取之不盡,用之不竭,更無法 被壟斷的特性,因此是發展乾淨能源的最佳選擇。再者,太陽光照射於地表一小 時的能量,足以提供全人類使用一年,如果可以善用太陽能量,必能達到減碳效 果,減少對地球所造成的負擔。

(12)

隨著經濟發展石油的需求與日俱增,然而世界上石油存量有限,迫使各國紛 紛尋找替代能源,例如水力發電、風力發電、及太陽能發電。有鑑於此,台灣許 多廠商紛紛投入太陽能產業,其中上市上櫃公司投入上游磊晶或矽晶圓製程的廠 商包括中美晶、合晶、嘉晶、台勝科、綠能及崇越等;投入太陽能光電板製程廠 商包括力碁、鼎元、茂矽、李洲、億光、晶電及華上等;投入太陽能模組製造廠 商包括茂迪及益通光能等。

1.2 太陽能電池種類

太陽能電池的種類包括砷化鎵( Gallium Arsenide )單晶矽( Single - Crystalline Si)、多晶矽(Multi- Crystalline Si)、非晶矽薄膜(Amorphous Si Thin Film)、染料敏 化(Dye-sensitized)電池等等,詳細如圖 2 所示。圖 3 所示為單晶矽、多晶矽、及 非晶矽薄膜電池。目前以商品化的太陽能電池以矽晶電池為主,市占率超過86%

以上。各類電池元件及其商品化後模組之光電轉換效率如表1 所示。由表 1 得知 單晶矽太陽能電池的效率最高,然而對於矽原料純度要求相對較高,因此成本也 較高;多晶矽太陽能電池原料相對較單晶矽便宜,但效率無法達到單晶矽電池的 水準;至於非晶矽薄膜電池則因具有透光性、可撓曲、及可大面積等特性,使其 應用性較廣,且對矽原料的依存度較低。再者,非晶矽薄膜電池所需之鍍膜技術 乃國內半導體業者之所長,因此頗具發展潛力。然而,非晶矽薄膜電池的光電轉 換效率不如矽晶電池,因此在市場競爭力上仍有待加強。 

 

表1、各類電池元件及模組之光電轉換效率。

電池元件 最高光電轉換效率

電池模組 光電轉換效率

單晶矽 24.7% 10~15%

多晶矽 19.8% 9~12%

非晶矽薄膜 14.5% 7%

 

(13)

  圖2、太陽能電池的種類。

 

單晶矽太陽能電池 (Singlecrystal)

多晶矽太陽能電池 (Polycrystal)

非晶矽太陽能電池 (Amorphous) 圖3、單晶矽太陽能電池、多晶矽太陽能電池、非晶矽太陽能電池。

(資料來源:VITRONIC、鑫笙能源[1])

(14)

        一般來說,單晶矽太陽能電池的光電轉換效率最高,使用年限也較長,較適 合用於發電廠或交通號誌等場所的使用。生產太陽能電池的主要大廠,例如德國 西門子及日本夏普公司,都以生產單晶矽太陽能電池為主。至於多晶矽太陽能電 池,因為多晶的特性,在切割和再加工的製程上,比單晶和非晶矽更困難,效率 方面也較單晶矽太陽能電池低。不過,簡單的製程和低廉的成本是多晶矽太陽能 電池最重要特色。所以多晶矽太陽能電池大都運用在低功率的電力系統中。對於 非晶矽太陽能電池來說,由於價格最便宜,生產速率也最快,所以非晶矽太陽能 電池也較常應用在消費性電子產品上。另外太陽能電池除了選用矽材料外,亦可 採用化合物半導體材料,例如碲化鎘、砷化鎵銦、砷化鎵等材料製作高效率的太 陽能電池。但考慮這些材料成本問題,製成的元件只適用在較為特殊的應用上。 

 

  圖4、矽晶片型太陽光電產業全貌。(資料來源:工研院太電中心)

1.3 多晶矽太陽能電池製程

        由於本研究將以多晶矽太陽能晶圓( Multi Crystalline Silicon Solar Wafer) 的 檢測為主,以下僅就多晶矽太陽能電池的製程做說明。圖4 所示為矽晶片型太陽 光電產業全貌。而多晶矽太陽能電池製程,可分為上游多晶矽太陽能晶圓的製造,

中游太陽能電池的製造及下游太陽能電池的模組封裝三部份。上游製程主要負責

(15)

矽晶圓的生產;中游製程主要負責太陽能電池生產;下游製程主要負責太陽能光 電模組(PV Module)或太陽能光電系統(PV System)的製造與組裝。 

(A) 上游製程:此製程的主要產品為太陽能矽晶圓。如圖 5 所示,太陽能矽晶圓 的主要製程包括長晶、修角、切片、及蝕刻,各製程扼要說明如下:

長晶:太陽能矽晶圓的主要原料為二氧化矽,將圖5(a)的矽晶原料,利用晶 種在拉晶爐 (圖 5(b) )中成長出如圖 5(c)所示之多晶矽棒,得到所謂的 晶柱( Ingot )。多晶矽是指材料由許多不同的小單晶所構成,它的製作 方法是把熔融的矽鑄造固化而形成。

修角:一般 IC 產業所用的晶圓是直接將晶柱切片,然而對太陽電池而言,

通常是利用圖 5 (d) 所示之修角機將晶柱修角成如圖 5 (e)所示之四方 體,以利多個太陽能電池串聯成一個緊密的矩形陣列。

切片:此步驟是用線切割機,將晶柱切成一片片厚度大約是0.3 ~ 0.4 mm 之        晶圓。

蝕刻:此製程包括蝕刻及拋光圖( 5 (f) )。蝕刻的目的是要去除切片過程中所 殘留的應力層;拋光的目的則是要降低微粒附著在晶圓上的可能性。

完成蝕刻及拋光後所得到的晶圓厚度介於 0.25 至 0.3 mm 之間。

圖5、多晶矽太陽能晶圓的主要製程。

(資料來源:中美矽晶製品股份有限公司[2]、Q-CELL[3])

(16)

(B) 中游製程:此製程詳細處理程序如圖 6 所示,主要製程包括清洗、擴散、

電鍍抗反射層及印刷,說明如下:

清洗:用純水(去離子水)將 Wafer 表面的沾污或雜質徹底清除。

擴散:此步驟是將清洗乾淨的 Wafer 放在擴散爐內,利用高溫熱擴散處理 的方式,在 P 型的基板上形成一層薄薄的 N 型上層

電鍍抗反射層:在完成擴散製程之晶片覆蓋上一層抗反射之氮化矽(SiN)塗 層,避免太陽光直接被反射回去,藉以提高 Wafer 對太陽光的吸收。

印刷:將完成電鍍抗反射層之 Wafer,利用網印或蒸鍍的方式,在其正反兩 面接出導電電極,以得到太陽能電池。 印刷可分為正面印刷及反面 印刷。 詳細之步驟包括表面清洗、正面印刷、銀線乾燥、檢測、翻 面、背面印刷、銀鋁乾燥。

分級:透過光線照射, 讓完成印刷之太陽能電池產生電流,然後再根據量 測所得之電流值將電池分成十六級。

圖6、多晶矽太陽能電池製程 (資料來源:Institute for Energy Technology[4])。

(17)

(C)下游製程:單一太陽能電池所提供之電壓大約只有 0.5 伏,因此實務上是根據 所需的電壓及電流進行設計,將數個太陽能電池以鉛線串聯成矩形排列之太陽 能電池陣列,並加以封裝。最後再加上鋁框加以保護,得到所謂的太陽能模組 ( Solar Module )。封裝是在陣列排列之太陽能電池正面放置玻璃,下面放置塑 膠或玻璃基板,再利用化學材料封裝起來。 2000 年市售太陽光電板之最高功 率約 120W,目前主要產品功率已達 150 - 190W。若干太陽光電模組,可裝配 成更大輸出功率的太陽光電陣列(PV array),或組合成如圖 7 的太陽光電系 統(PV system)。

圖7、太陽能光電模組。

(18)

1.4 瑕疵類型及可能之發生原因

矽晶圓在製造的過程當中可能出現的瑕疵種類相當多,每個瑕疵都可能影響 太陽能電池之轉換效率。以目前轉換效率偏低的情況之下,有必要事先發現瑕疵 以降低生產成本。表2 所示為常見之太陽能矽晶圓瑕疵種類及其可能之發生原因。

圖8 所示為各類瑕疵之代表圖。

表2、常見之太陽能矽晶圓瑕疵種類及其可能之發生原因。

瑕疵種類 可能之發生原因

掉屑(Chipping) ¾本身含有隱裂,製程中受壓因而導致破片或裂痕。

¾製程中因碰撞或受壓而造成。

刮傷(Scratch) ¾製程中因機器操作不當因而碰觸 Wafer 所致。

異物(Inclusion Bodies) ¾製程中有外在物體掉落生產線上。

孔洞(Pitting/Hole) ¾晶柱內部含有雜質,當晶柱切片時雜質脫落而造成。

沾污(Stain) ¾製程中因其他雜物散落在 Wafer 表面所造成。

裂痕(Macro Crack) ¾Block/Ingot sawing 所引起。

¾本身含有隱裂,製程中受壓因而導致破片或裂痕。

微裂紋(Micro Crack)

¾晶圓內應力不相同,導致結構產生缺陷。

¾表面之鋸傷會造成深層之裂紋[5]。

¾雷射切割時,力量不平均而引起內傷。

缺角 異物 孔洞

沾污 裂痕 微裂紋

圖8、各類瑕疵之代表圖。

(19)

1.5 研究動機與目的

在完成切片之矽晶圓進入到化學蝕刻之前,必須檢查矽晶圓表面是否含有沾 污、刮傷或裂痕等等瑕疵。除此之外,也必須檢查矽晶圓的邊緣是否含有掉屑或 裂痕的情形。瑕疵產生的原因有許多,Hayafuji 等人[6]發現在進行雷射切割時,

可能會在晶圓深層產生瑕疵。Abbott 等人[7]也發現在進行雷射剝離(laser ablation) 時,因為熱的緣故可能會發生差排。Coletti 等人[8]發現,因為機械應力的關係,

矽晶圓的厚度愈薄,愈容易產生裂紋。

對矽晶圓來說,無論是肉眼可見的裂痕(Macro Crack),或是肉眼不可見的微 裂紋(Micro Crack),若未能及時發現,即有可能在後續製程當中因為受到壓力而 產生裂痕或導致破片。根據統計,矽晶圓占太陽能電池的成本結構中約66%,而 製程當中破片率大約是2%,如未能及早將裂痕或微裂紋瑕疵找出來,將導致生 產成本提高。另一方面,太陽能電池製程所產生的瑕疵,也會導致電力轉換上的 損失,在目前轉換效率不高的情況之下,有必要在製程中加入 AOI 設備盡早找 出瑕疵,以降低生產成本。

本研究欲檢測多晶矽太陽能晶圓瑕疵包括缺角、異物、孔洞、沾污、裂痕以 及微裂痕,其中缺角、孔洞、沾污、裂痕均屬表面所出現的瑕疵,而異物及微裂 紋則可能出現在表面及矽晶圓內部 。一般來說,完成切片後的矽晶圓厚度約在 200μm,而寬度小於 30μm 即稱為微裂紋,因此微裂紋極有可能出現在矽晶圓 內部任何位置。

而就目前全球太陽能產業以每年超過 30%的速度在成長,我國太陽能產業每 年更呈現倍數成長趨勢,就前年(2007)台灣太陽能電池產值約 200 億,2008 年產 值達400 億,預計 2009 及 2010 年分別可達 800 億及 1,500 億的規模。台灣投入 太陽能產業的廠商相當多,然而令人擔憂的是,不僅上游多晶矽材料全數仰賴進 口,大部分生產設備也都購置國外,至於有關太陽能電池之 AOI 檢測技術與設 備,更是寥寥無幾。

(20)

有鑑於此,本研究冀望發展一套針對多晶矽太陽能矽晶圓之自動光學檢測系 統,將矽晶圓可能產生的瑕疵偵測出來。更期許完成後之多晶矽太陽能晶圓檢測 系統能實際運用於太陽能電池產業上,以減低太陽能電池在生產上的成本。

(21)

第二章、文獻探討

本研究主要針對多晶矽太陽能矽晶圓的檢測系統進行研究,因此在文獻探討 上,將分成現有之檢測機台、國內外相關研究以及國內外相關專利三個部分進行 探討。

2.1 現有檢測機台介紹

在產業界方面,投入太陽能矽晶圓檢測設備系統開發的公司相當多,包括有

Basler(德國)、Vitronic(德國)、Centrotherm(德國)、Intego(德國)、Wright Industries Incorporated(美國)、ICOS(比利時)、Tordivel AS(挪威)及 Azitech(澳洲) 等,均有 推出微裂紋檢查機。簡單介紹如下:

¾ 德國 VITRONIC 公司[9] Vitronic 所推出之 VINSPECsolar microcrack 可以用來 檢查矽晶圓是否有微裂紋、鋸痕、孔洞及異物。此機台是在每道製程中加入 光學檢測模組,機台分成五個部份,第一部分是太陽能晶圓經過濕蝕刻之後,

先行檢測它的輪廓及表面;第二部份是在經過鍍膜之後,檢測顏色及輪廓;

第三部份是在背面印刷之後,進行背面印刷影像及輪廓的檢測;第四部份是 在正面印刷之後,進行正面印刷影像及輪廓的檢測;第五部份則是成品測試,

此部分將檢測輪廓、顏色以及印刷影像。這套機台可檢測的表面瑕疵有孔洞、

破裂、及顏色等,輪廓檢測可以檢查外在的位置、導角、破裂;印刷檢測則 是檢查印刷的直線性、印刷的位置、是否有斷線等。此機台是使用線掃描攝 影機,影像大小為 4k 像素時,解析度可達 40μm;影像大小為 8k 時,解析 度可達20μm。

¾ 比利時 ICOS[10]矽晶圓檢測機(圖 9)主要可以檢測矽晶圓外觀之完整性、幾 何尺寸及表面。微裂紋檢查機主要可以檢查穿透及非穿透之微裂紋瑕疵。

In-Tex Inspector 主要是用來檢查晶圓的反射率。SiN Coating Inspector 主要是 用來檢查矽晶圓的抗反射鍍層。Print Inspector 主要是用來檢查 Cell 正面的 Grid Finger 及反面的電極。

(22)

圖9、ICOS 公司機台。(資料來源:http://www.icos.be/EN/03_02_01.shtml)

¾ 德國 Basler[11]所推出之微裂紋檢測機(圖 10),可用來檢測 5 吋及 6 吋的 wafer,

檢測項目包括微裂紋(Micro Crack)、裂痕(Large Cracks)、含有物(Inclusions) 及針孔(Pitting)。此機台的解析度為 50μm,檢測時間約 1 秒。

圖10、BALSER 微裂紋檢測機。(資料來源:http://www.baslerweb.com)

¾ 挪威 Tordivel AS 公司[12]所推出的系統,可用來檢測矽晶錠、晶柱、及矽晶 圓。檢測系統可量測之項目包括鋸痕、矽晶圓的尺寸及厚度、汙染、及掉削。

¾ 澳洲 Azitech 公司[13]也推出一系列,用來檢查單晶矽及多晶矽太陽能電池之 檢測系統,檢查之項目包括矽晶圓之抗反射層、正反兩面之印刷圖樣、及矽 晶圓之微裂紋。透過特殊的照明方式,不論是單晶矽晶圓或多晶矽晶圓,檢 測時都可以看到非常細微的細節。此機台採用高速攝影機,因此檢測系統可 以當成獨立的檢測機台,也可以很容易的被整合到現有之晶圓印刷機。

(23)

¾ 義大利 Baccini 公司[14], Baccini 不但有自己的網印生產線,也自行開發自 動光學檢測系統來檢測網印之後的太陽能電池。此檢測系統可以檢測整個完 整的單元,雙面印刷的品質,還有溫度紀錄。此機台將整個生產流程中的所 有工序,成功的整合到一條生產線上,控制產品品質。

國內產業界有關太陽能電池的研究,主要以晶圓與電池之生產方式以及太陽 能電池之應用為主。至於有關太陽能電池製程與檢測設備方面,唯獨均豪精密股 份有限公司一家。均豪兩年前即開始投入全製程設備開發,並於2008 年 9 月宣 佈成功開發太陽能電池之全自動製程設備,包括矽晶圓入料檢查、濕製程蝕刻、

擴散爐、雷射邊緣隔離、化學氣相沈積、快速燒結爐、太陽能電池檢測分級、電 池特性與顏色分級、各製程的自動化上載、下載、自動視覺檢測模組。

2.2 國內外相關研究

    2004 年,Fu 與 Zhao[15] 針對太陽能電池邊緣以及太陽能電池中的破裂進行 檢測,該研究首先將彩色影像轉成灰階影像;接著使用直方圖均值化及影像二值 化突顯破裂瑕疵;其次使用 Gauss-Laplacian transform 搜尋物體的邊界;再經過 型態處理之後,接下來是對影像進行破裂的檢測。檢測時是利用事先定義的破裂 大小(寬約為 3~6 像素,長要超過 3 個像素),以及瑕疵的起始及終止位置,判斷 是否為破裂。Hilmersson 等人[16] 使用聲波測試檢查單晶矽太陽能矽晶圓周圍是 否有裂紋。此研究發現具有人工產生裂紋之晶圓,會有較低的自然頻率、較高的 阻尼值以及較低的最大振幅。Trupke 等人[17]使用自動化光學檢測原理,進行裂 紋之瑕疵檢測。

國內有關太陽能電池研究方面 , 大多著重於外觀尺寸及表面瑕疵的研究。

2004 年,曾紀綱[18]在其應用機器視覺方法於晶圓表面瑕疵檢測之研究中,使用 Gamma 修正強化影像,將 Wafer 影像中較暗的地方加以突顯,屬於背景的地方 則給予濾除,再利用強化後的R、G、B 資訊,分別以歐蘇法進行二值化分割,

(24)

接著將二值化後之R、G、B 分量,利用邏輯運算,將三個分量合併,最後再將 合併後的結果利用中值濾波器去除雜訊,最後再判定待測樣本是否具有瑕疵。同 年,陳心怡[19]分別針對網印前及網印後之單晶及多晶矽太陽能電池進行瑕疵的 檢測。該研究所檢測的樣本有兩類,第一類為具有相同背景的太陽能電池,此類 型的樣本有背面太陽能電池以及網印前的正面單晶矽太陽能電池。第二類則為具 有特殊紋理的太陽能電池,此類型的樣本包括網印前與網印後的多晶矽太陽能電 池以及網印後的單晶矽太陽能電池。針對此兩種不同類型的樣本,採用不同的檢 測法,檢測具有均勻紋理表面的電池板,以多選擇性的自動門檻值選取法偵測瑕 疵。檢測具有隨機紋理表面的太陽能電池,則設法忽視隨機紋理並以線偵測法找 出較亮的瑕疵。檢測具有規律紋理表面的太陽能電池,則採用紋理學習的方法進 行瑕疵的偵測。2006 年,蔡欣儒[20]在其論文中採用自動視覺檢測法量測太陽能 電池板的尺寸,並檢測線路上的瑕疵。檢測樣本包括四邊形太陽能電池、短斜邊 八邊形太陽能電池、以及弧邊八邊形太陽能電池。檢測項目包括尺寸、外形破損、

及網印線路上的瑕疵。在尺寸量測上,利用次像素邊界偵測、霍氏轉換、及最小 平方誤差法來偵測電池板邊緣,利用偵測的邊線來判定是否為破損。在線路瑕疵 檢測上,使用追蹤檢驗法檢測bus bar 上的瑕疵;用樣板比對法檢測 grid finger 上的瑕疵。此檢測機制能夠檢測bus bar 上的四類瑕疵:凹、凸、破洞、和斷線;

能夠檢測grid finger 上的三類瑕疵:凹、凸、及斷線。2007 年,郭冠志[21]在其

『機器視覺應用於太陽電池之表面瑕疵檢測』一文中,針對5 吋單晶矽太陽能電 池進行瑕疵檢測。文中使用小波轉換及型態處理兩種檢測方法。小波轉換之影像 轉換與還原技巧可應用在太陽能電池的檢測上,不過在影像邊緣及紋路交接處容 易出現誤判。形態處理檢測法是以數學形態學的概念進行檢測,此方式必須先針 對樣本進行細部結構元素的參數設定,建立好系統後再進行檢測。

國內以微裂紋檢測為主的研究,目前已知只有張志傑[22]在其『應用非線性 擴散模式於異質性紋路之多晶矽太陽能晶片表面微裂瑕疵檢測』一文中,針對6 吋多晶矽太陽能矽晶圓之微裂瑕疵進行探討,該研究之硬體架構如圖 11 所示。

(25)

圖11、硬體架構圖  

圖12、程式之處理流程。(資料來源:[22])  

該研究使用 SONY ST - 70 攝影機,攫取影像為 640×480,搭配 Sakai 公司生 產的LV5028DF 鏡頭。影像解析度為 27(pixel/mm)。光源部分,使用 LED ( Light

(26)

Emitting Diode )正向光源。軟體方面使用 Borland 之 Builder C++ 6.0 程式開發語 言,以及 MATROX 公司本身所提供之 MIL 函式庫(Matrox Imaging Library)5.0 版,進行影像處理、分析及運算等工作。其流程圖如圖12 所示

此研究提出一改善後的非線性擴散法,主要平滑影像中灰階值較小(偏黑)且 梯度值較大的像素點(即瑕疵點),而保留其他正常區域之灰階值,再將處理後的 平滑影像與原始影像進行相減( Difference )運算以突顯微裂瑕疵與多晶矽表面背 景的差異,再使用二值化(Threshold)突顯瑕疵,接著使用型態學(Morphology)濾 除雜訊、填補瑕疵。此研究樣本數共 95 張,包含正常影像 45 張與瑕疵影像 50 張,經由檢測結果都能將微裂瑕疵檢測出來而無誤判。

2.3 國內外相關專利

與太陽光電相關之專利相當多,範圍涵蓋材料製程、測試及檢測,其中檢測 大都屬於接觸式檢測,非接觸式之光學檢測則很少。在接觸式檢測方面,Yagi 等人[23]使用聲波進行裂紋的檢測。檢測方法是以彈性元件敲擊晶圓使其產生振 動進而產生聲波,然後以麥克風攫取所產生的聲波並進行聲波分析,最後將所獲 得之聲波頻率與標準頻率範圍(由測試正常晶圓所得)做比較,即可判定受測晶圓 是否有裂紋存在。Steele 與 Hawthorne[24]使用非振動接觸式位能差感測器 (Non-Vibrating Contact Potential Difference Sensor,NVCPD)掃描晶圓,並利用所 獲得之位能差判別瑕疵或汙染的樣式。在非接觸式檢測方面Pollard 等人[25]在所 獲得之專利中使用波長介於0.9 μm 至 1.2 μm 之 collimated 及 uncollimated 近紅 外線擴散照明,以及對近紅外線敏感之近紅外線攝影機進行裂紋的檢查。該光學 檢測系統可以偵測矽基材(Silicon Substrate)、砷化鎵基材、及鍺基材之裂紋。除 此之外,該系統也能夠區分裂紋是在表層或內層。Esquivel[26]在其所獲得之專 利中,使用一種可以加強對比的照明方式,進行裂痕、凹痕、及汙染物的檢測。

該方法加強對物體表面打光,使裂痕及瑕疵在反射至另一個平面時產生影像扭曲,

進而檢測出瑕疵。

(27)

在臺灣專利方面,德國曼玆自動化公司 (MANZ AUTOMATION AG) [27]在 國內申請的專利,屬於一種太陽能電池測試系統,主要是用來對產品品質進行光 電檢測,以及對太陽能電池的光電特性進行判斷的測試系統。此系統由三個輸送 裝置組成,第一個輸送裝置負責將太陽能電池送到檢測區;第二個輸送裝置的作 用是使太陽能電池通過檢測區;第三個輸送裝置則是負責將太陽能電池送出檢測 區。在測試系統的有效範圍內,裝設有光學檢測裝置,負責對太陽能電池的外觀 進行檢測。在檢測區內同樣裝設有用於檢測太陽能電池電氣性能的電氣檢測裝置,

電氣檢測裝置包括一個照明裝置和一個接觸裝置。照明裝置的作用是用光對太陽 能電池的感光面進行照射;接觸裝置則是對太陽能電池的電氣觸點上的電壓或電 流進行讀取的動作。此專利的特徵在於將第一、第二、及第三個輸送設備,合併 成一個共用,依直線方式佈置的輸送帶系統直接通過測試範圍。為了使太陽能電 池在輸送帶系統的表面固定,此系統使用真空抽吸裝置。

(28)

第三章、研究方法

3.1 現有之矽晶圓裂紋檢測法

矽晶圓裂紋包括可見裂紋(visible crack ) 以及不可見裂紋 (invisible crack)兩 種。可見裂紋指的是位在矽晶圓表面所產生的裂紋,但並非肉眼即可發現;不可 見裂紋指的是隱藏在矽晶圓內部的裂紋,肉眼是看不見的,但並非無法察覺。目 前有關裂紋的方法有許多,大致歸類有聲音、熱、光及射線幾種檢測型式,而諸 多檢測方法中可分為破壞性檢測及非破壞性檢測兩大類:

(A) 破壞性檢測:破壞性檢測屬於一種接觸性檢測法,常見方法有染料檢測法、

渦電流檢測法[28]、聲波檢測法及超音波檢查法等等。由於檢測時必須與矽晶圓 有所接觸,故可能導致矽晶圓產生損傷,也由於檢測時必須離線作業,造成生產 速率減低,無法真正使用於生產線上。各檢測方法敘述如下:

¾ 渦電流檢測法:渦電流檢測法原理為線圈通入交流電,產生磁場,依據楞 次定律測試材料會產生二次磁場來抵消,形成一環形的電流稱為渦電流 (Eddy current),如圖13所示。當工件出現瑕疵或材料出現改變( 例如裂紋、

孔洞、雜質或腐蝕等)時其電流型態會發生改變,以發現瑕疵所在。

圖13、渦電流檢測示意圖(資料來源:[28]) 楞次定律

當磁通量變化而產生之感應電動勢(或感應電流)的方向乃在使線圈產生 一磁場以阻止原磁通量發生變化。換言之,當磁通量增加時,感應電流產 生的磁場將反抗其增加;當磁通量減少時,則感應電流之新磁場將彌補其 保持原狀,而滿足自然界之不滅定律。

(29)

¾ 染料檢測法:以可見裂紋來說,將深色染料塗抹於矽晶圓表面以凸顯表面 裂紋發生處。此原理是矽晶圓在產生裂紋的地方會吸收較多深色染料,

以致裂紋處有較深的對比顏色。

¾ 聲波檢測法:此方法利用彈性元件敲擊矽晶圓,使其震動產生聲波,再以 收音設備攫取聲波進行分析,最後將結果與正常矽晶圓之聲波做比對分析,

已得知是否有裂紋存在。一般來說,具有裂紋的矽晶圓所發出之聲波在某 個特定頻率區(7KHz)內會有較高的頻率。

¾ 超音波檢查法:超音波檢測法(Ultrasonic testing)是利用高頻震動的音波通 過材料內部,並觀察音波的改變情形,可用於分析材料的組織與缺陷,不 論是金屬或非金屬材料皆可以檢測。針對矽晶圓內部且較為深層的裂紋來 說,將超音波剪力波作用在矽晶圓上並觀察其頻率變化情形,當矽晶圓內 部具有裂紋時,會導致頻率發生改變以及共振頻寬加大,進而得知裂紋存 在。

(B) 非破壞性檢測:非破壞性檢測法屬於一種非接觸性檢測法,其方法有 RHT 檢測法[29]、UT 檢查法、SAM 檢查法[30]、PL 造影檢查法[31]、RUV 檢查法[31]

及 AOI 檢查法等等。由於檢測時不需與矽晶圓接觸,故可以降低檢測時可能產 生的損害,另一方面,檢測速度也較可能滿足線上之需求。各檢測方法敘述如下:

¾ RHT 檢測法:RHT 檢測法(Radiant Heating/Thermography) 是以閃光燈(約 3kW)或熱風加熱太陽能電池,其檢測架構如圖 14 所示。由於矽晶圓在發 生微裂處會導致不連續的熱流,而圖15 所示為加熱前與加熱 3 秒後所取得 之熱影像。透過紅外線攝影機取像及熱影像分析,找出溫度較高或較低的 局部區域,以發現瑕疵所在,檢測結果如圖16 所示。

(30)

圖14、RHT 檢測法(資料來源:[29])  

圖15、具有微裂紋之五吋矽晶圓紅外線熱影像。(資料來源:[29]) (左圖為加熱前影像;右圖為加熱 3 秒後影像)

圖16、經軟體處理後之微裂紋影像。(資料來源:[29])  

(31)

¾ UT 檢查法:UT 檢查法( Ultrasonic Thermography )是使用高功率之超音 波脈衝刺激檢測工件,受刺激因而產生震動之工件在裂紋因不同的運動而 產生摩擦,進而造成裂紋處溫度上升;而沒有裂紋的地方,其溫度上升較 小。因此使用紅外線攝影機取像即可發現裂紋所在。

¾ SAM 檢查法:SAM 檢查法(Scanning Acoustic Microscopy)之系統架構示意 圖如圖 17 所示,其原理是以壓電轉能器送出大約 50MHz 之高頻超音波 脈衝導入浸在去離子水裡的Wafer,以取得裂紋瑕疵影像。實際系統如圖 18 所示。圖 19 為此系統檢測結果。

圖17、SAM 檢查法示意圖。

(資料來源:[30])

圖18、SAM 檢查法。

(資料來源:[30])

圖19、檢測結果。(資料來源:[30])

(32)

¾

PL 造影檢查法:PL 造影檢查法(Photoluminescence imaging) 之系統架構 示意圖如圖20 所示,其原理是以具有最大功率 AlGaAs 840 nm 雷射二極 體為激發源,將雷射光束聚焦於0.25mm 的大小,再以 0.5 m 長且每毫米 具有600 條繞射光柵之光柵分光計,將介於 1050 至 1700 nm 頻譜範圍內 的光線分開。 PL 強度再與液態氮冷卻的 Ge 偵測器對準,最後將偵測器 所傳送出的 AC 信號送入放大器,再由電腦分析以得到瑕疵。

圖20、PL 系統架構圖(資料來源:[31])

¾ RUV 檢查法:RUV 檢查法(Resonance Ultrasonic Vibration)所使用設備如 圖 21 所示,包含轉換器、超音波探針、及電腦控制器,其原理是根據矽 晶圓受到超音波刺激後,所產生的頻率曲線是否有變化來判斷是否含有裂 紋,此外也可建立頻率曲線與裂紋長度及裂紋位置的關係。

圖21、RUV 系統示意圖。(資料來源:[31])

(33)

(a) (b)

圖22、RUV 系統架構及原理。(a)RUV 系統,model RUV-2;(b)有裂紋及沒 裂紋的wafer 或 cell 其頻率、頻寬及振幅分佈。(資料來源:[31])

¾

AOI 檢查法:自動光學檢測法( Automatic Optical Inspection,AOI ) 是最 常見的一種非破壞性檢測法,由於檢測時並不需要接觸晶圓,因此不會造 成晶圓的損傷。早在1987 年 Hodor 等人[32] 就曾使用波長在 5~15μm 的紅外線照明,檢查太陽能電池是否含有裂痕所在。

圖 23 所示分別為 RUV、SAM 及 PL 造影法針對具有微裂紋瑕疵之單晶矽晶 圓檢測結果。此三種方法均可順利找到微裂紋。

圖23、具有裂紋之 Cz-Si 晶圓。(a)為 SAM 影像;(b)為 PL 造影;(c)為 RUV 掃 描與無裂紋晶圓比較圖。(資料來源:[31])

圖 24 所示分別為此三種檢測法對具有刮傷之單晶矽晶圓檢測結果。由圖得 知SAM 及 PL 造影法可以順利找到刮痕,然而 RUV 檢測法並無法得知刮痕所在,

因為其所偵測到的頻率與正常晶圓頻率差異不大。但就微裂紋檢測來說,RUV 無法偵測到刮痕是正確的,因為刮痕並非微裂紋。

(34)

圖24、具有刮痕之 Cz-Si 晶圓。(a)為 SAM 影像;(b)為 PL 造影;(c)為 RUV 掃 描與無裂紋晶圓比較圖。(資料來源:[31])

3.2 本研究採用之檢測法

本研究期望能夠達成快速檢測,而又不破壞矽晶圓為前提,在最短時間內找 出矽晶圓表面以及內部可能產生的瑕疵。透過表3 對現有的非破壞性裂紋檢測方 法進行比較,以獲得最佳的檢測方法。

表3、非破壞性裂紋檢測法比較。

方法 優點 缺點

RHT ¾高空間解析度(<1.0mm) ¾取像時間長(>1.0 min)

SAM ¾高空間解析度(10μm) ¾必須將 Wafer 浸在去離子水中

¾檢測時間長(10 min) PL

¾高檢測速度 ¾裂紋容易與其他瑕疵混淆

¾受限於繞射極限,無法偵測出 封閉的裂紋

RUV

¾高檢測速度(<2.0sec/wafer)

¾適合線上檢測

¾不會將裂紋與其他瑕疵混淆

¾對裂紋長度的敏感度須透過統 計得到

¾只能判定是否有裂紋,而無法 判定裂紋所在

AOI

¾高檢測速度(Tact time 約 1000ms)

¾高空間解析度

¾除裂紋外也可檢出其他瑕疵

¾只能發現具有足夠對比的裂紋

綜合各個非破壞性之裂紋檢測法,AOI 檢測法( Automatic Optical Inspection ) 不僅可以達成高速檢測的目的,也可偵測出裂紋、微裂紋以及其他矽晶圓可能產 生的瑕疵。雖然如此,但我們必須注意裂紋與背景的對比問題,因此我們從攝影 機、鏡頭以及光源亮度方面開始著手,以下將為本研究之研究設備、研究方法進 行詳細說明。

(35)

第四章、檢測系統架構

完成切片且進入到蝕刻及拋光後的太陽能矽晶圓,根據微裂紋可能發生的原 因,很有可能在此製程中產生表面或是內部的微裂紋。無論是表面或內部微裂紋 都是肉眼看不見的,因此我們除了必須具備高解析度之鏡頭,還需要特殊光源以 及攝影機來尋找肉眼不可見的內部微裂紋。經實驗過後,本研究採用近紅外線光 源與近紅外線敏感之攝影機,可順利取得太陽能矽晶圓表面以及內部的微裂紋影 像。

在取得理想之太陽能矽晶圓影像後,接著運用影像處理與分析技術(對比度 擴張、梯度濾波、影像分割、型態處理、物件搜尋、邊界偵測、特徵抽取),找 出可能之瑕疵,最後再利用偵測所得之物件特徵(面積、長度、寬度、…等)來得 知紋裂紋瑕疵資訊。

4.1 系統架構

外觀圖 內部構造圖

取像系統圖 程式介面圖

圖25、太陽能矽晶圓微裂紋檢測機台及軟體程式介面圖。

(36)

視覺檢測除了影像處理方式外,還必須包含影像處理前的取像工作。本研究 針對多晶矽太陽能之微裂紋進行檢測,且欲達成快速且自動化檢測之目的,因此 除了影像處理外,還必須控制載物平台、CCD 攝影機、及光源組的移動,以攫 取影像進行檢測。檢測機台之硬體設備及軟體程式介面如圖25 所示。本論文所 建構之檢測系統可分為硬體和軟體兩大部分,本章將敘述整個系統的硬體架構部 分,包含移動平台之控制、光源之製作、取像設備之控制、以及檢測前的系統校 正。軟體部分將於第五章:微裂紋瑕疵檢測法中詳細說明。

4.1.1 系統硬體設備

本研究所完成之硬體設備,主要針對微裂紋瑕疵進行檢測。系統硬體包括 X、

Y 線性移動平台、運動控制器、光源、CCD 攝影機、鏡頭、影像攫取卡及個人 電腦、...等。各設備之規格及功用詳述如下:

¾

X、Y 線性移動平台:X 軸控制載物平台移動,Y 軸則控制近紅外線攝影

機以及半球型LED 光源移動。本研究將舊有之型號為 PXYx-C-A1-30-30,

由YAHAMA 公司所推出之兩軸機器人(圖 26)進行改裝,以達到實驗需求。

平台之最大移動速度為720mm/sec,重覆精度為±0.02mm,兩軸最大可移 動距離均為300mm。移動平台之控制方式,為透過電腦 USB 轉成 RS-232 來傳送控制指令,例如:各軸移動速度、加速度、負載、…等,至伺服馬 達控制器,以驅動X、Y 軸做運動。

圖26、YAHAMA 兩軸機器人。(資料來源:易控自動化科技)

(37)

¾ 運動控制器:在此選用 YAHAMA 公司推出之 DRCX 運動控制器,其使用 32bit RISC 晶片 CPU 所做成的高性能雙軸機器人控制器。DRCX 除了可 做機器人的伺服控制外,電磁閥、檢知器等的I/O 控制及個人電腦通訊均 可執行。若為取放、線性移動等簡單作業時,一台控制器便可構築系統,

不需使用PLC,節省設備成本。圖 27 為 DRCX 運動控制器及各部位功能 說明。

圖27、DRCX 運動控制器。(資料來源:易控自動化科技) 1.狀態指示燈

機器人及控制器的狀態表示,綠燈為正常情況、紅燈則發生錯誤。

2.跳脫開關(ESC switch)

一邊壓著這個開關,一邊做連接線的連接或拔取,防止機器人的錯誤產生或 資料破壞。

3.RS-232 連接器(TPB)

與個人電腦等的RS-232 端子通訊連接器。

4.COM 連接器

開放選擇的網路卡(Network Card)選用時,和其他網路連接用的連接器。

(38)

5.機器人 I/O 連接器(ROB I/O)

譯碼器、原點檢知器、剎車等的機器人周邊輸出專用連接器。

6.I/O 連接器

與PLC 等外部機器連接用的連接器。

7.回生裝置(Regenerative Unit)連接器(RGEN)

依照機器人型號,有部分機器人需要連接回生裝置。

8.伺服馬達連接器(MOTOR X、Y) 伺服馬達的電源線連接器。

9.端子台

AC 電源由此處供給,且提供接地線使用,以防止人體觸電及提高機器的信賴 性。

圖28、MC-781P 近紅外線攝影機。

(資料來源:肯定資訊) 

圖29、PICOLO 影像攫取卡。

(資料來源:http://www.euresys.com/)

¾ CCD 攝影機:在進行多次實驗以及文獻探討後發現,矽晶圓經由波長介 於750nm~1400nm 之近紅外線( Near Infrared,NIR)照射後會呈現透明狀 態,也就是光線可以穿透矽晶圓,藉以突顯微裂紋瑕疵。有鑑於此,本研 究選用德州儀器(Texas Instruments)所生產的 MC-781P 近紅外線攝影機,

圖28 為實體圖,其感測器大小為 2/3 英吋,最高解析度為 640×480。

(39)

¾ 鏡頭:在考慮攝影機之解析度不大的情況下,本研究將檢測寬度在 13.4 μm 以上之微裂紋瑕疵。而在此解析度下,我們搭配型號為 TL-10M 之 Telecentric 鏡頭,此時視野為 8.6(H)mm×6.45(V) mm ,工作距離為 3.7 cm。

¾ 影像攫取卡:用以攫取影像之影像攫取卡是由 EURESYS 公司所製造之 PICOLO 影像攫取卡,型號為 PIC65305,如圖 29 所示。其主要功能是將 CCD 所攫取之類比影像訊號轉換成數位影像訊號,以方便電腦進行存取 與處理。

(a) (b) 圖30、燈源類型與打光型式之實驗架構圖。圖(a)為正向鹵素光源;圖(b)為背光

LED 光源。

¾光源設備:依據前述之文獻探討中提及:波長介於 750nm 至 1400nm 即可穿透 矽晶圓,因此我們利用兩種目前較為常見的燈源類型,以正向與背光兩種光源型 式進行實驗與結果分析,其燈源類型一為近紅外線鹵素燈源、二為近紅外線LED 光源。近紅外線鹵素燈源為 MORITEX 公司生產,型號為 MHAB-100W-IR,發 光波長為 1100nm,搭配單束近紅外線型光纖導管進行實驗,其實驗配置圖如圖

(40)

30 (a)所示。近紅外線 LED 光源則為實驗室自行製作,使用 528 顆波長為 940nm 之Lamps LED 安裝成 24×22 陣列,燈源大小為 180×165 mm。其實驗配置圖如圖 30 (b)所示。此實驗透過兩種不同燈源類型,施行正向光源與背光光源兩種打光 型式進行分析比較。此實驗目的在於得知兩種不同燈源類型(鹵素、LED),以及 不同打光型式(正向光、背光) 對矽晶圓穿透率的影響。表 4 為使用正向鹵素光 源與背光LED 光源之比較。

表4、不同光源型式照射比較表。

打光型式

瑕疵類型 正向鹵素光源 背光 LED 光源

異物

孔洞

沾污

微裂紋

(41)

由表 4 中結果看來,LED 光源對於矽晶圓穿透率優於鹵素光源,且在光源 型式上,背光光源亦優於正向光源。因此在決定以 LED 背光光源的型式下,我 們繼續針對近紅外線 LED 光源的強度、波長以及發光型式進行探討,希望經由 不同種類與發光波長的LED 實驗,以得到適合的 LED 背光光源。此實驗所選用 之近紅外線LED 波長及樣式如表 5 所示。兩種型式的 LED 強度及其發光波長對 多晶矽太陽能晶圓穿透性之研究,實驗結果如表6 所示。

表5、近紅外線 LED 波長及樣式。

型式 圖示 製造公司 發光波長

Lamps 理司達科技股份有限公司 940nm

Lamps 理司達科技股份有限公司 850nm

SMD 宏齊科技股份有限公司 940nm

SMD 宏齊科技股份有限公司 840nm

從表 6 可看出 Lamps LED 波長 940nm 對於太陽能矽晶圓有較好的穿透性,

雖然波長850nm 的 Lamps LED 有較高的功率,但由實驗看來波長長短是決定穿 透程度的關鍵。而另一型式SMD LED,由於此款為高亮度 LED,因此兩種波長 均有不錯的穿透性,但缺點是聚光性不佳,取像時矽晶圓必須非常靠近燈源。表 7 是將波長均為 940nm 的 Lamps 及 SMD LED 做亮度提高與增加發光面積的實 驗。此實驗之目的在於了解兩種型式的LED 在多顆相同規格 LED 同時聚焦於一 平面時,其亮度之強度與均勻度的分析。

(42)

表6、LED 強度及其發光波長對多晶矽太陽能晶圓穿透性之研究。

LED 型式與波長 光源圖示 取像結果

Lamps LED 940nm

Lamps LED 850nm

SMD LED 940nm

SMD LED 840nm

(43)

表7、Lamps 與 SMD LED 之比較。

LED 型式與波長 光源圖示 取像結果

Lamps LED 940nm

SMD LED 940nm

實驗結果顯示,雖然 SMD LED 具有較高發光強度,但其聚光性較 Lamps LED 差,因此我們選定 Lamps LED 為燈源類型。而我們自行製作燈源的目的在 於提高燈源的強度以及對矽晶圓的穿透率,因此我們欲利用多顆Lamps LED 同 時聚焦的原理來達成此目的。首先我們利用半球型燈罩來滿足需求,利用多顆 LED 同時聚焦於球心上來增強強度與穿透率。再者,利用適當放置 LED 位置以 及擴散膜的運用,使燈源所發出的光更加均勻。圖31 所示為自行製作的近紅外 線半球型 LED 燈源示意圖及實體圖。圖 32 所示為此燈源發光區域與本研究之 FOV 關係圖。而圖 33 為利用此光源施行正向與背光兩種不同打光方式所攫取得 之影像比較。

(44)

圖31、自行製作之近紅外線半球型 LED 燈源:左圖為示意圖;右圖為實體圖。

圖32、燈源發光區域與本研究之 FOV 關係圖。

         

(45)

正向光源 背光光源

圖33、半球型近紅外線 LED 光源施行正向與背光光源攫取得之影像比較。

 

      實驗結果顯示,相同型式及波長的 LED,在實行正向光源與背光光源時,

產生截然不同之結果。圖33 左邊使用正向同軸光源時無法發現微裂紋;而右邊 使用背光光源,即可發現微裂紋存在。

4.1.2 檢測系統軟體

        在軟體程式方面,本研究係使用 Borland C++ Builder 6.0,配合 eVision 公司 發展之 eVision 影像函式庫及自行開發之影像處理程式,進行系統整合與檢測程 式的發展。 

 

(46)

4.2 平台控制

控制平台的移動主要能讓攝影機順利且快速取得整張6 吋太陽能矽晶圓的 影像,利用預先設定好的路徑程式控制載物平台以及攝影機、光源的運動,並且 將攝影機所攫取之影像做處理,以即時得知是否有微裂紋。此平台控制是透過 RS-232 轉 USB,再與電腦做連接,因此設定好 RS-232 的通訊協定後,即可透過 電腦控制平台的移動,或輸入其他相關的控制指令。圖34 為本實驗室所發展之 平台控制視窗,視窗右下方標有X、Y 軸之控制面板(Control Panel)即為此平台 之工作空間。使用者可以點選面板上之任意位置,命令攝影機與光源移動至該位 置進行檢測。

圖34、平台控制面板

(47)

4.3 取像設備控制

本研究欲檢測寬度在 13.4 μm 以上之微裂紋瑕疵,由於工業級近紅外線取 像相關設備在台灣使用並不多,因此在價格上相對昂貴,而本實驗室經費有限,

所以在取像設備選用上有諸多限制。本研究選用德州儀器公司(Texas Instruments) 所生產的 MC-781P 近紅外線面掃描攝影機,感測器大小為 2/3 英吋,最高解析 度為640(H)×480(V)。其像素解析度並不高,但本研究要求之影像解析度需達 13.4 μm,以致取像需分成多次進行。檢測速度雖未達工業需求,但在檢測解析度與 準確度上,仍有其實驗價值。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500

圖35、檢測區域與範圍示意圖。

(48)

本研究將一張完整多晶矽太陽能晶圓分成 500 個檢測區域,如圖 35 所示。

攫取單張影像大小為8.6(H)×6.45(V) mm,橫向攫取 20 次、縱向攫取 25 次,完 整攫取一張多晶矽太陽能晶圓總尺寸為172(H) ×161.25(V) mm,而一張多晶矽太 陽能晶圓為156(H) ×156(V) mm。

(49)

第五章、微裂紋檢測法

本章將針對多晶矽太陽能晶圓之微裂紋瑕疵檢測法進行介紹,而用以偵測微

裂紋之方法與步驟,請參考圖36所示之流程圖。檢測流程在平台移動至指定位置 並完成取像後開始。c首先進行梯度運算將影像銳化,目的是突顯影像內灰階變 化較大之處;d其次以區域成長法將銳化後之影像二值化;e接下來實施形態學 處理中的斷開運算將一些面積較小的雜訊(可能是多晶矽晶格之細小紋理及照明 所產生的)移除;f最後再利用Blob analysis判定物件數是否為零,不為零則代 表有瑕疵存在;g若有瑕疵則將發現之瑕疵以紅色標示;否則即結束此張影像之 檢測。圖37、38所示為依據上述之檢測流程所得到的結果。

 

圖36、微裂紋檢測流程圖

 

 

 

(50)

(a) (b) (c)

(d) (e)

(a) (b) (c)

(d) (e)

圖37、38(a)為原始影像;(b)、(c)、及(d)分別為梯度銳化、像素聚積成長、及形 態處理後之影像;(e)則為顯示於螢幕之檢測結果。

 

(51)

經由微裂紋的檢測流程,我們可以順利的將影像中的微裂紋偵測出來,因此 接著我們將各個檢測流程中的影像演算法進行詳細的介紹。

5.1 梯度運算

本研究針對多晶矽太陽能晶圓之微裂紋進行檢測,其流程首先使用梯度運算 將微裂紋影像強化出來,由於多晶矽太陽能晶圓晶格非常複雜,具有微裂紋處也 容易與晶格背景產生混淆,因此我們藉由梯度運算使微裂紋邊緣銳化,進而突顯 微裂紋影像,以利後續的處理工作。

梯度運算主要的概念是將影像物體之邊緣(edge)與其鄰近像素間的灰階度加 以放大,達到突顯物體邊緣輪廓的影像增強效果。而影像的梯度(gradient)定義為

⎥ ⎦

⎢ ⎤

= ⎡

⎥ ⎥

⎥ ⎥

⎢ ⎢

⎢ ⎢

∂ ∂

=

y x

G G

y y) f(x, x

y) f(x, y)

f(x,

(5.1)

 

其中

G

x代表水平方向之梯度值,

G

y代表垂直方向之梯度值;而計算梯度值的方 式有下列數種:

2 2

y

x

G

G

f = +

(5.2)

2 2

y

x

G

G

f

= +

∇ (5.3)

[ G

x

G

y

]

f

=max ,

∇ (5.4)

根據向量分析原理,梯度的方向可由式(5.5)求出,

) ( tan

1

x y

G

G θ =

(5.5)

其中θ是梯度方向與+x 軸的夾角。

5.1.1 梯度計算方式

對不連續之數位影像來說,計算梯度的方法基本上有很多,而我們僅介紹本 研究所使用的梯度計算方式,其計算方法如下:

(52)

在求取梯度近似解的方法中,為了可以讓計算所得的梯度剛好等於

f(x, y)

的 梯度,其中G 及x G 計算方式為(5.6)、(5.7)所示: y

Δx 2

y) Δx, f(x y) Δx,

G

x

= f(x + − −

(5.6)

Δy 2

Δy) y f(x, Δy) y

G

y

= f(x, + − −

(5.7)

而以上二式之運算結果亦可透過(5.8)、(5.9)兩個遮罩對影像進行迴旋積而得到相 同結果。

[

1 0 1

]

Gx = − (5.8)

⎥⎥

⎢⎢

⎡−

= 1 0 1 Gy

(5.9)

本研究在影像前處理之步驟中,利用梯度運算進行微裂紋邊緣銳化時,在對 影像進行迴旋積時所用之遮罩為 Prewitt 運算子(

P

x

、 P

y),表示如(5.10)、(5.11) 所示。Prewitt 運算子就是利用上述計算梯度之方式改變而來的,其所使用之遮 罩為圖39 所示,而運算方式如(5.12)、(5.13)式所示:

⎥⎥

⎢⎢

=

1 0 1

1 0 1

1 0 1 Px

(5.10)

⎥⎥

⎢⎢

⎡− − −

=

1 1 1

0 0 0

1 1 1

Py (5.11)

a

0

a

4

a

5

a

6

a

3

a

(x,y)

a

7

a

2

a

1

圖39、遮罩示意圖

)

a a (a ) a a (a

P x = 2 + 3 + 40 + 7 + 6

(5.12)

(53)

) a a (a ) a a (a

P

y

=

6

+

5

+

4

0

+

1

+

2

(5.13)

而本研究使用 Prewitt 運算子進行梯度銳化,而根據圖 40 所示之影像處理結 果,我們可以將微裂紋邊緣以及背景加以區隔,以利接下來進行影像分割。

圖40、影像前處理結果:左圖為原始影像;右圖為梯度銳化後之影像。

(54)

5.2 像素聚積成長

使用像素聚積成長法的目的,主要是欲將待測物特徵從影像中分割出來,也 就是進行影像分割。而影像分割方法有很多,大致可分成以像素為基之分割法與 區域為基之分割法。以像素為基之分割法最為常見的莫過於臨界值法,利用一臨 界值來區分物體與背景的簡單方法,較常用的臨界值分割法有平均二值化法、歐 蘇法[33]、疊代法[34]、及矩量恆定法[35]等。但經過實驗後,由於多晶矽太陽能 晶圓之晶格複雜,使用臨界值法很難將微裂紋與背景分割出來。分割結果如圖41 所示。因此我們考慮另一影像分割方法:區域法,這是一種僅認定某一個像素集 合為一個物體或區域的方法。而像素聚積成長法則屬於區域法的一種。

原始影像 歐蘇法二值化 矩量恆定法二值化

圖41、臨界值分割法處理結果。

(55)

5.2.1 區域法實現影像分割

假設R代表整個影像區域。影像分割可視為將R分割成n個子區域

R

1

, R

2

,..., R

n 的過程,而這些子區域必須滿足以下條件[36]:

(a)

R R

n

i i =

U

=1

(b)

R i

是相連接(connected)的區域,i =1,2,…,n。

(c)

R

i

R

j

= φ

(空集合),

i , j

, i ≠ j 。

(d)

P(R i ) = TURE

, i =1,2,…,n。

(e)

P

(

R

i

U R

j)=FALSE,對i ≠ j 。

條件(a)表明分割之子區域必須屬於整個區域影像,也就是每個像素都必須 位於某一區域中;條件(b)要求子區域中的點在某些預先定義的準則下都必須是 相連接的;條件(c)判別各個子區域是不是相交的;條件(d)表明在分割區域中的 像素都滿足同樣的屬性,例如

R

i中的所有像素灰階皆相同,則

P(R

i

) = TURE

最後,條件(e)就屬性P而言,區域

R i

R

j是不同的[37]。

以區域法實現影像分割便是遵循上述之概念,以直接找取區域的方式實現影 像分割,其方法為像素聚積成長法(region growing by pixel aggregation)。

5.2.2 像素聚積成長法

顧名思義,此方法是預先定義之種子像素或子區域,根據區域法判斷條件進 而聚合生長成更大區域的過程[38]。基本的方法是從一個種子(seed)像素開始,

透過像平均灰階值計算,將性質類似的像素逐一納入所考慮的區域,讓區域逐漸 成長。此方法非常適合偵測邊緣明顯的區塊,因此我們在影像前處理時,首先使 用梯度運算將微裂紋邊緣強化出來,以利像素聚積成長法進行影像分割。

參考文獻

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