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陆得斯:先进工艺控制技术提高AMOLED产量

发布时间:2018-12-13

10月23日-24日,由国家发展和改革委员会高技术产业司、工业和信息化部电子信息司、北京市发展和改革委员会、北京市经济和信息化委员会引导,中国光学光电子行业协会液晶分会、日经BP社主办的2018国际显示产业高峰论坛在北京举行。陆得斯科技企业业务拓展副总裁Elvino da Silveira出席会议,并发表题为《先进工艺控制技术提高AMOLED产量》的演讲。Elvino da Silveira在演讲中表示,利用先进的过程控制技术,能够提升AMOLED的良品率。


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Elvino da Silveira先容说,从显示行业的趋势来看,OLED、μLED,已经慢慢变成柔性产品,然后PPI的速率也在不断增加,这对过程控制和图像改进、显示材料、显示屏生产方法等都提出新的要求,需要将测量技术、拓扑学、数据搜集能力、刻板印刷能力相结合,进行无缝的整合,才能提供完整的解决方案。


Elvino da Silveira认为,要做到更高的PPI显示,就需要有更多层的OLED和柔性材料,会导致在取放过程中定位不准的情况。一般的生产流程是拿来模具进行取放,重新对准基板,然后去重新进行定位。这个过程可能造成错误的放大,怎么样解决这个问题呢?Elvino da Silveira说,先用度量衡学来测量,确定它们的位置,再用一系列的App搜集数据、进行数据建模、产生补偿,然后自动地将数据回入到生产流程中,这样可以在后续的层叠放过程中和后续的生产中避免错误。陆得斯企业就开发了这样的AP解决方案,可以帮助客户应对生产过程中的挑战。


Elvino da Silveira还先容说,显示生产过程采用更多技术和材料是显示行业的发展趋势,包括采用的基板尺寸越来越大,走向柔性材料,分辨率不断上升,叠加更多的叠层等等。而在叠加很多叠层的情况下,误差更容易放大,所以显示工艺本身要求非常紧的容错率。更多的叠层不但意味着容错要更小,而且μLED取放更是一个问题。比如说在印刷LED方面,它自身也会产生独特的误差,所以要有能力补偿这些误差和进行调整,才能够整体减少产品出现的错误,尤其是取放错误,并由此提升整体产品的良率,减少生产过程中的浪费和损失。


Elvino da Silveira表示,当前他们还没有能力进行4代、4.5代生产线的试验,但他们进行了4代线的一些结果的模拟,就是采用数学方法分析,在一个典型的AMOLED生产工艺中可能会有什么结果。他们模拟了扭曲误差,然后再用这个数据去创造并且把它输入到模型当中运行,用运行的数据推算出初始误差结果。通过衡量错误放置的位置和像素的偏差,最终能够把误差降低到非常不重要的小的额度。


Elvino da Silveira先容说,现在他们主要是模拟扭曲误差,下一步就要在一个相同的工艺上试验模拟结果,利用和提升现有能力解决移动性的问题。他表示,AMOLED生产工艺替代了很多LCD工艺,当中的零部件、驱动、生产工艺优化,以及在叠层方面如何提升分辨率,这些都需要整合的解决方案。就像半导体行业所要求的那样,显示行业也需要整合集成的解决方案。他希翼与同行合作,共同努力利用先进工艺控制技术提高AMOLED产量。


以下为演讲实录:

Elvino da Silveira:大家早上好。我的名字是Elvino da Silveira。我是Rudolph Technologies的副总裁,今天早上我很高兴与大家共享大家所做的工作,大家如何利用先进的过程控制技术,大家相信该技术能够增强AMOLED的显示的良品率。今天我的话题是首先要先容一下一些趋势,大家看到了哪些趋势。在过去的一天的会议中,这里会简要先容。另外提到,在这些技术和趋势之间有哪些挑战。有哪些其他的应用可以来使用,另外大家还会说一说有哪些测试方式,如何确认大家方式的有效性,给大家显示一些结果。最后简要讲一讲未来的解决方案。这个能力可以应用在哪些未来的方式上。

    首先,简要先容一下Rudolph,大家是一个半导体过程控制解决方案的企业。大家有着多元的能力,Rudolph是始于1950年。大家当时就参加了半导体行业,是始于美国。当时是一个检测企业。所以大家有非常强劲的测量薄膜的厚度。还有贴膜,以及一系列其他的技术。之后,大家进入了检测的行业,宏观的看次品率,大家还有CDM(外语)的技术,使用这些微显示器。之后,大家在过程控制行业又进入了这个市场,大家认为App是很重要的一环,App可以进行过程控制。可以对过程工具进行补偿,因此大家设置了各种App产品,让它们可以搜集数据,分析数据,并且管理大数据的解决方案。最后,大家进入了一些特点的应用行业,比如高级的包装和显示行业,大家将图像的能力带入整个能力,大家让图像能力带入了检测。

关于显示的趋势,有比我更利害的专家,讲了很多显示方面的趋势,我只是想很快的提到一下在显示行业有哪些。大家从制造流程的角度来讲,OLED,微型OLED,以及它们慢慢的变成了柔性的机制的产品。然后PPI的速率还在不断的增加,这要求大家对过程控制更加的进行改进和图像进行改进。总的来讲,趋势要求大家在显示生产方法上面进行更改,以便能够去应对性能的要求。而这些要求是来自于材料的变化,生产这些产品的时候材料发生变化。

大家如何看待提供解决方案的能力呢?我也谈到了大家有度量学的能力,并不仅仅去进行测量,而且还有它的厚度,还有拓扑学等等。大家还有数据搜集的能力,大家还有刻板印刷的能力。所以大家把所有这些结合成为一个解决方案,必须把所有这些进行无缝的整合。你可以搜集数据,但是你最终还是应该去对这个数据进行建模和分析。而且去无缝地补偿,基于这个模型所得到的结果进行无缝补偿。所以你还需要能够自动地去进行反馈,把这些反馈到流程优化当中,最终反馈到这个工具当中。所以这就要求你们不仅仅能够利用技术,利用这个设备本身,还要求有能力。这个App可以在线能够随时管理这个程序,这个工艺,否则的话全都用手工来控制。这个任务实在过为繁重了,尤其在一个量产的环境当中。

在解决一些定位不准的挑战过程当中,大家确实发现由于说更高的PPI显示,所以就会有更多的层的OLED,还有这些柔性材料。所有这些都带来一些挑战,会导致在取放过程中定位不准的情况。所以大家在这个解决的过程当中,可能并没有那么多的数据给这个工艺,所以我希翼给大家来提供一些大家所累积起来的信息,在定位,取放的错误上面的一些信息。这个是在过去的几年当中发展起来的,而大家相信这种挑战存在于大部分的显示生产商那里。只要你们寻求更高的单位英寸,像素PPI,还有柔性材料,更为少的容错误差等等。

在这个过程当中,大家说,总的来讲就是拿来这个模具然后进行取放。然后重新对准这个基板,然后就可以去重新来进行定位。这个过程是包含了有可能定位过程中取放定位比准,可能造成错误的放大。这点像使用微OLED在这上面又加上了一个绘图,所以这个挑战就是要克服它们。怎么样解决这个问题呢?总的来讲,大家先要看通过平版印刷的方式怎么去做?怎么样适应平板印刷这个系统当中的基板。大家使用度量衡学来测量,究竟这些内容它们的位置。然后大家用一系列的App来帮助大家,首先来搜集数据。第二,进行数据建模。然后产生一些补偿,然后自动的将这个数据去回入到这个生产流程当中,这样大家可以去在后续的层叠放过程中和后续的生产当中避免错误。所以这个是大家AP解决方案,但是很显然大家感觉到它能直接应用到显示行业中。

大家开发了这个AP解决方案,在大家的生产工艺当中就可以去将大家的经验应用于客户的挑战。大家在这里可以了解一下,究竟挑战是怎样的呢?我想先容一下,在以前比如说当进行(外语)这样的应用的时候,可能从200毫米开始随着数量越来越大,设备变得越来越大,所以它的基板的尺寸也要比原来大的多。这点也很类似于显示行业发生的趋势,包括电视、手机都是如此,屏幕越来越大。很显然,如果采取多芯片的包装,可能大家就需要(外语)这种方式才能够来实现规模效应。这点非常类似于大家在显示行业所发生的情况,随着尺寸更大,基板更大,有足够的量和单元来实现它的规模效应。

    就设备来讲的话,总的来讲它就是一个摄影方面的系统,就是大家用500×500毫米这样的面板。按照行业的标准可能这个不大,但是大家可能4代、4.5代在这样的工艺上都可以去使用,在6代、7代也可以。另外在光学元件上面,大家的规模可能比较小,但是在IC(外语)应该是规模更大的,大概是两微米的一个范围。就度量衡仪器来讲,总的来讲是AOR就是度量衡设备,它有能力衡量CD,还有盒子,还有各种各样的标准。以及它有很多不同的检查分辨率的方式,可以达到0.7微米。就最低的CD尺寸来讲,大家的工具可能是2微米。然后大家使用很多不同的照明技术,这要取决于具体的工艺来进行怎样测量能力的优化。

这是大家的工具设备,把这些都结合在一起的话大家必须有这样的能力来建立一个闭合的生产工艺的闭环。这就要求App了,不仅仅是刚才说的光刻机。也就是大家需要一些先进的算法,使得大家来进行补偿的计算。因此大家需要追踪在不同的光刻阶段不同的设备,然后使用数据库来就这个所得到的信息进行搜集、整理,然后在整个整个过程当中从一层到一层当中来计算,这就使得光刻机可以应对这个模具所放的位置。而不是说尽量的减少误差。大家现在说有误差没有关系,大家会去来进行自适应。那么所做的事情在其他的行业当中也有类似的例子,就是会有很多的应用可以放在MicroOLED上。

接下来我给大家展示一些现有的能力,大家所做的一些事情。当然我不能展示直接的客户数据,大家测试了一些实验的设计,大家把数据消除了,大家把它变成单根,然后根据不同的层进行计算。在此基础上大家创造了一个产品,就好像是,大家说每一个模具都在这个包装里。每个模具大家都是故意的对于它的标线来进行一个偏误,就是给它引入一个误差。一开始这个标线就有误,然后再加一层,再加一层,就是误差不断的放大。然后大家回来再去衡量,再采取度量学的方法在每个盒子上来衡量。大家通过激光的测量方法来测量这个位置究竟准确性的偏差有多大,来衡量它的位置。这个随机的模具是一个(外语)的产品类型进行一个重建,这个多模具使用光刻机,大家可以看大家在一个半上可以做多次的衡量。就这个层叠结构来讲,大家不想依赖于激光测量,大家就是采取一个盒子接一个盒子的方式来衡量它的性能。一开始对基础层来进行测量,大家使用激光测量,还有显微测量,从一个点到另一个点来进行对证。如何证明这个结果呢?大家很简单,就是采取逐盒来进行测量的。

看起来是这样子,当大家将这个标线。为了简单的关系,大家让这个晶圆总的来讲出现一系列的错误,从一个点到另一个点都有一些偏差。大家可以看一下在右边就有很多的误差值。事实上,这些都是随机的,标线误差,可能大于6微米,在有些时候它可能超过6微米。在一定程度上比客户在他们生产当中看到的误差要好一点,但是也比较接近了,它也能够接近挑战了,是必须要调整的。所以光刻机测量它是可以对于提前都安排好的误差标线来进行测量。

接下来大家从此基础上进行建模,事实上大家将数据搜集回来然后进入第二层这就是一个补偿的过程。大家把它叫做光刻机补偿。大家用这样的方式来减少随机误差的结果,从大概7微米下降到了多少呢?小于2微米。通过大家的调整和补偿之后,就是在每个点上都会小于2微米。在这里可以看到这个表格,它展示出来了结果,大概从左边到右边。前面是误差的情况,后面是大家调整的情况。我想强调一下,大家并不是想要最小化误差,大家事实上是对于它错放的模具的位置来进行自适应。

    现在回来看一下显示行业,因为这是显示大会,所以大家感觉到这个AP方面的挑战。和显示行业的挑战是相似的,就是显示的生产过程也是有多种的技术和多种材料。它涉及到的基板的尺寸越来越大,而且走向柔性材料。因为大家在推进分辨率的上升,并不仅仅是在分辨率方面,还有在叠层方面会有更多的叠加。这样在叠加很多层的情况下误差更容易去放大,所以这个显示工艺本身要求非常紧的一个容错率。更多的叠层意味着你的容错要更小,VLED取放更是一个问题。比如说在印刷LED方面它也产生自身独特的误差,所以要有能力去补偿这些误差和进行调整能够帮助大家整体来减少这个产品出现的错误,尤其是取放错误。而且提升整体产品的良率,来减少大家的浪费和损失。

    当前大家并没有这种能力进行4代、4.5代的试验,大家现在的过程是正在进行当中,但是没有它大家是进行了4代的一些结果的模拟。大家用数学的方法去分析,可能结果会是怎样的,在一个典型的AMOLED的生产工艺当中。大家模拟了所谓的扭曲误差,然后大家使用了这个数据去创造并且把它输入到大家的模型当中进行运行。之后它的产出就是拿来这些初始的误差,大概这个误差是在13-22微米左右。这要取决于大家怎么样就错误放置的位置和像素的偏差来进行衡量的,最终能够把误差降低到非常非常不重要的一个小的额度。

所以现在这一部分是进行模拟,下一步就是要在一个相同的工艺上,对于这个模拟来进行试验。大家当然感觉到利用现有的能力,并且来提升能力可以帮助大家来解决移动性的问题。比如AMOLED的生产工艺它替代了很多的原来LCD工艺当中的零部件,驱动,提升,生产工艺优化,包括在叠层方面如何使得大家的分辨率提升。这个要求大家整合的解决方案,这方面也像半导体行业所要求的那样,半导体领域也需要整合集成的解决方案。大家在这些领域已经有经验卓著的,而且完全可以应用于显示行业。这些解决方案叫做行业内的同仁进行合作,大家期待着和在座诸位所有同事进行合作,希翼共同为大家未来的工作做出助力。

这就是我的发言,谢谢!



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