TFT-LCD一种黑Mura机理分析及工艺验证改善

TFT-LCD面板生产过程中会出现各种Mura,尤其是电视大尺寸产品,对显示均一性要求很高。Mura现象种类多,原因差异性大,本文分析的Mura属于电视面板的特殊不良。为解决此黑Mura,首先进行了实物分析研究,通过液晶盒特性、表面微观以及电学分析确认实物未见明显异常,为极微观异常。采用目前实际可操作方法很难进行深入分析,需依靠工艺验证来明确,因此通过工艺验证确认到不良为配向膜清洗机相关,而清洗机独立单元繁多。依据不良可能的原因以及实际生产线的运营状况,设计了5项相关可行性实验:清洗速度降低,清洗后增加静置时间,紫外光清洗强度提升,毛刷远离基板以及清洗机高压二流体喷淋压力调整。通过以上工艺验证结果,推理出不良形成原因为电荷残留,并提出两个合理可行的改善方向,首先是减少基板在高压二流体喷淋下的停留,其次为增加监控或关闭高压二流体喷淋,使不良从0.94%降低至0.00%,提升了产品品质。     

TFT-LCD一种绿Mura机理分析和改善

色斑不良(Mura)是薄膜晶体管液晶显示器常见的显示缺陷,严重影响产品品质。色斑不良表现形式多样,原因也各不相同。本文针对8.5世代线发生于81.28cm(32in)产品上的一种固定位置发绿条状Mura,通过实物解析、设备排查和不同工艺条件试验,对不良机理进行研究。实验结果表明,81.28cm(32in)产品彩膜绿像素使用的G-1型光刻胶受光照后性质发生变化是导致该不良的直接原因。进一步确认不良的根本原因为G-1型光刻胶中颜料分子锌酞菁化合物在600～700nm光波处存在吸收峰,被光照后吸收光子生成自由载流子,形成附加电场,导致该区域液晶偏转异常,显示出宏观绿Mura。从阻隔光照和减少光生载流子产生数量两个方向入手,通过添加高敏感度光起始剂和使用颜色浓度更高的颜料分子,形成两种改善材料,量产导入后,均成功将不良发生率由约20%降低为0,有效提升了产品品质。     

TFT-LCD工艺中角落白Mura的成因机理研究与改善

在新产品导入过程中会突发各种Mura类不良。本文为解决TV机种导入中出现的一种原因未知的角落白Mura,首先进行了大量的排查和推理,初步判定异常来源于成盒工艺(Cell)段,利用气相色谱(GC)、高效液相色谱(HPLC)设备测试并对比了角落白Mura区域与正常区域的液晶纯度、液晶组份和框胶溶出的差异,最后探讨了其形成的机理。结果表明角落白Mura区域液晶组份发生较大变动,液晶组份挥发是角落白Mura产生的主因。通过优化贴合时的真空抽气时间、真空保持时间、液晶滴下点数、液晶与边框胶距离等一系列的改善措施,使产品的角落白Mura发生率从16.59%降到了0.001%以下管控范围。实验有效解决了角落白Mura异常并为今后类似Mura类不良的对策提供了思路,同时提升了公司的效益和竞争力。     

关于TN型TFT-LCD中周边Mura的分析与改善

周边Mura在TN型TFT-LCD(Thin film transistor-liquid crystal display)生产中较为常见的一种不良,对画面品质影响较大,文章结合实际生产情况对周边Mura发生的原因进行理论分析和实验验证,周边Mura为光学性不良,通过调整Rubbing强度或者是增加Rubbing Cloth的恢复力等手法验证改善。最终实验得出在实际生产过程中调整Rubbing Cloth厚度和Aging时间,不良率降低80%以上,提高了产品品质。     

OLED掩模版Mura缺陷分析与改善

Mura缺陷管控作为关键技术指标直接决定着OLED器件的显示画质与良品率。针对OLED掩模版生产过程中发生的Mura缺陷,通过Mura不良分析发现这种缺陷与阵列像素单元邻近辅助图形有关,并在显影工艺后表现出阵列像素单元关键尺寸（CD）不均匀与宏观色差。依据显影工艺分析,基于旋喷式显影模式提出了一种分步显影方案,实验测试分析了显影液流速、旋转速度、纯水流速以及纯水/显影液过渡时间等工艺参数对Mura缺陷的影响。通过优化显影工艺,实现阵列像素单元CD不均匀性优于120 nm,阵列像素单元边缘Mura不良区域由大于3%降低至无视觉可见Mura,结果表明该工艺方案可以显著改善Mura缺陷。     

TFT-LCD面板高温Cell Gap预警重力Mura

重力Mura是TFT-LCD行业顽固不良,其形成原因为Cell Gap均匀性差导致透光率不均,在视觉上呈现出色不均现象。为解决传统监控方式重力Mura不易拦截的缺陷,基于重力Mura形成原理,本文通过探究液晶量对Cell Gap的影响,Cell Gap变化的敏感区间,不同液晶量面板在高温条件下其Cell Gap随加热时间的变化趋势以及不同位置Cell Gap差异性,总结出通过高温Cell Gap变化趋势预警重力Mura的模型,为行业内预防重力Mura提供了一种全新思路。     

L0周边Mura分析及其改善研究

L0周边Mura是TFT-LCD的一种常见缺陷。本文对L0周边Mura发生原因进行分析,发现真空对盒工艺进行过程中玻璃基板表面受力不均使力学合成力较少的局部位置发生形变并引起液晶屏周边区域盒厚波动,产生不良。采用辅助封框胶开环方式,主封框胶内外两侧压差趋于平衡,L0周边Mura发生率大幅降低;而通过优化辅助封框胶工艺有效地解决了周边区域力学失衡难题,不良发生率降至0.3%,改善效果明显。此外,周边优化设计方案有助于新产品开发阶段避免该不良发生。     

横线Mura的分析与改善

横线Mura是一种在TFT-LCD生产过程中产生的不良,对于画面品质有较大的影响。文中对横线Mura发生的原因进行分析,通过对金属膜层的应力测量及分析不良区域金属断面结构,认为横线Mura的发生是由于在栅电极成膜过程中,玻璃基板中心和边缘的Mo金属层的应力差异较大,造成在应力释放后Mo金属层与玻璃基板之间结合不紧密,从而影响到栅电极与源电极间的寄生电容参数发生变化和信号电平发生偏移。提出对栅电极膜层结构进行调整,将栅电极底层Mo金属膜去除可以有效地降低不良的发生比率,并进行了相关验证。     

高PPI ADS产品白Mura不良产生原理及改善研究

现有传统TFT-LCD 生产工艺中,Rubbing工艺在生产高PPI ADS产品的过程中,在改善Rubbing Mura不良时会使用H Cloth,但使用H Cloth Glass在经过Rubbing后ODF Rubbing Cleaner清洗时会出现白Mura不良。经过对白Mura不良Panel的微观解析,并结合H Cloth性质分析出白Mura不良是由于H Cloth自身的聚醋酸脂颗粒经过Rubbing Cleaner聚集造成的。从Rubbing Cleaner清洗时改变Glass表面性质(醇类可以有效改变界面性质)入手,通过使用IPA对Glass进行清洗以改变聚醋酸脂疏水性,使得聚醋酸脂颗粒更易被Rubbing Cleaner清洗掉来改善白Mura不良,并结合生产实际定期对IPA进行更换以保持IPA浓度处于一个稳定的区间,使得高PPI ADS产品白Mura不良发生率由改善前的3.42%降低至改善后的0.11%,白Mura不良得到非常有效的改善。     

高分辨率平板电脑产品中彩膜曝光基台色斑不良的改善

针对彩膜小尺寸高分辨率平板电脑产品的曝光基台色斑(Stage Mura)不良,对异常区域各项特性进行分析,发现Mura区域的黑矩阵(BM)的关键线宽(CD)和坡度角形貌与正常区存在异常。推测原因为曝光时,不良区域与正常区域曝光温度和曝光间隙存在差异,并进行试验验证。将曝光温度和曝光间隙进行调整试验后,使用扫描电子显微镜(SEM)分析黑矩阵关键线宽(BM CD)和坡度角,确认改善措施能减少正常区域和Mura区域BM CD和坡度角差异,不良发生率由7.2%降低为1.4%。进一步调整BM膜厚,从整体上弱化正常区域和Mura区域的透过率差异,最终基台色斑不良率降低至0.7%。     

液晶显示器Mura缺陷及测量方法浅析

Mura缺陷是液晶显示器(LCD)中常见的不良现象,直接影响到显示图像质量.本文对液晶显示器Mura缺陷进行了详细的综述,首先概述了Mura缺陷的种类及主要来源,然后介绍了Mura缺陷的三类测量方法:人工视觉识别法、电学测量法、光学测量法.人工视觉识别法利用滤光片观察样品,成本较低,但无法做到客观的评定产品等级;电学测量法适用于电气缺陷造成的Mura;基于机器视觉的光学测量法是当前研究的热点,对于各种原因造成的Mura缺陷均具有良好的检测效果.详细分析了各种检测方法的特点,最后进行归纳总结.     

一种TFT-LCD Vertical Block Mura的研究与改善

在TFT-LCD(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display)以及其他显示器件产品中,Mura是一种比较常见的不良现象,它可以直接影响到产品的画面品质。文章结合生产工艺的实际情况,采用MM,CD,EPM,SEM,FIB等检测设备,对一种Vertical Block Mura进行了大量的实验测试、数据分析和理论研究工作,特别是对其产生的原因创新性地提出了两种方向上的理论观点。通过加强设备科学管理监控,减小耦合电容效应等一系列改善措施,产品质量得到了很大程度的提升,Vertical Block Mura从改善前的26.1%降到了1.3%,从而使Vertical Block Mura得以改善,很大程度地提高了产品的品质,并为今后相关问题的进一步研究和解决奠定了一定的理论基础。     

基于自适应局部增强的手机TFT-LCD屏Mura缺陷自动检测

针对手机屏幕图像整体亮度不均以及Mura缺陷对比度低等特点,提出一种基于自适应局部增强的Mura缺陷自动在线检测方法。首先对CCD相机采集的手机屏幕原始图像进行感兴趣区域提取、几何校正、滤波等预处理,获取图像中的屏幕区域,然后将屏幕区域划分为多个不重叠的像素块,并根据每个像素块的灰度分布特征,采用自适应局部增强算法自动识别并定位图像中的Mura区域,最后考虑到Mura缺陷大小的不确定,提出采用多层级分块的方式对屏幕区域进行检测,提高算法鲁棒性。实验结果表明,相较现有多种屏幕缺陷自动检测算法,本文方法能更准确有效地识别手机屏幕中的Mura缺陷,且覆盖率和误检率分别为91.17%和5.84%。     

B样条曲面拟合在Mura缺陷获取中的应用

TFT-LCDMura缺陷表现为对比度低、亮度区域不均匀、边界模糊,通常大于一个像素,会给观察者带来视觉不适,是一种比较常见的缺陷。长期以来,对Mura缺陷的检测都是由经过训练的专业检验员完成。近年来,研究人员开始研究利用机器来代替人眼检测,但机器如何获取Mura缺陷一直是行业内公认的难题之一。本文提出了基于B样条曲面拟和的方法来获取Mura缺陷信息,并通过对大量真实Mura缺陷样本的检测验证了该方法具有高的获取准确率。     

基于改进Chan-Vese模型的液晶显示屏Mura缺陷分割

液晶显示屏Mura缺陷是一类较难检测的显示缺陷,它具有对比度低、背景亮度不均匀、边缘模糊等特点。针对传统Chan-Vese模型(C-V模型)对其分割时存在误分割及速度慢的问题,本文提出一种改进的C-V模型。首先,依据曲线演化理论,简化了传统C-V模型的图像数据力驱动项,这样减少了迭代过程中的计算量,提高了分割的速度。其次,为了平衡图像的亮度不均匀,在模型中引入一个新的能量项,该能量项与轮廓曲线内、外部之间的亮度差有关,提高了分割的准确性。最后,在算法的实现过程中引入迭代停止的判别式,通过设定分割的精度可以实现迭代的自动停止,并有利于正确地分割出目标。实验结果表明,本文提出的改进C-V模型能够准确分割背景不均匀的Mura缺陷,并且具有较快的速度。     

ADS液晶面板划痕Mura研究

手指滑动ADS(Advanced Super Dimension Switch)液晶面板的L255画面时,由于按压导致的液晶分子形变和电场作用,滑动位置亮度会降低,表现为留下发暗的按压的痕迹。如果该痕迹在按压5 s后不能恢复,我们称之为划痕Mura(Trace Mura)。本文通过对比5种不同像素设计的液晶面板的滑动按压实验的结果,得到了像素电极设计、驱动电压对Trace Mura的影响;进一步模拟分析液晶分子状态,得到判断不同像素设计的Trace Mura风险的模拟方法。主要结论如下首先,像素电极尾部设计对于Trace Mura改善方面,弧角设计优于切角设计,切角设计优于开口设计;像素电极间距(Space)越小,Trace Mura风险越小。其次,Trace Mura需要在高灰阶电压下按压划动液晶面板才能发生;而发生Trace Mura的液晶面板,可以通过降低液晶面板的电压灰阶来消除按压痕迹。最后,对比液晶分子状态模拟结果,确认在电极末端的液晶分子方位角会发生突变(即向相反方向偏转),模拟的突变角度在-15°以上,预测有Trace Mura风险。     

Rubbing Mura产生机理及改善研究

Rubbing Mura是以接触式摩擦工艺生产TFT_LCD产品时常见的顽固缺陷,尤其在HADS产品上不良发生率更高。本文对Rubbing Mura产生的原因及机理进行分析,发现该不良由TFT基板上的源极线(Source Data,SD)附近的Rubbing弱区漏光引起。研究了Rubbing强度(Nip值)、Rubbing布型号、Rubbing布寿命、黑矩阵(Black Matrix,BM)加宽和SD减薄对HADS产品的Rubbing Mura的影响,选择最优的工艺条件,Rubbing Mura的不良发生率由2.4%降至0%,改善效果明显。