OLED堆叠膜的质量评估的系统、设备和方法技术方案

本公开提供用于评估有机发光二极管（“OLED”）器件的沉积膜层质量的技术。图像被捕捉并滤波以识别要分析的沉积层。表示该层的图像数据可以被可选地转换为亮度（灰度）数据。然后梯度函数被应用以强调沉积层中的不连续性。然后不连续性被与一个或多个阈值比较并用于确定沉积层的质量，然后可选的补救措施被应用。本公开技术可以在现场被应用，以在随后的制造步骤被实施之前快速地识别诸如分层的潜在缺陷。在可选的实施例中，依据缺陷是否被确定存在，可以采用补救措施。

System, equipment and methods for quality evaluation of OLED stacked membrane

The present disclosure provides a technique for evaluating the quality of the deposition film layer of an organic light emitting diode (\OLED\) device. The image is captured and filtered to identify the deposited layer to be analyzed. It is indicated that the image data of the layer can be optionally converted to luminance (gray) data. The gradient function is then applied to emphasize the discontinuity in the sedimentary layer. The discontinuity is then compared with one or more thresholds and used to determine the quality of the sedimentary layer, and then the optional remedies are applied. The present disclosure technique can be applied on the site to quickly identify potential defects such as stratification before the subsequent manufacturing steps are implemented. In the optional implementation, remedial measures can be used on the basis of whether the defect is identified or not.

【技术实现步骤摘要】
OLED堆叠膜的质量评估的系统、设备和方法本公开要求第一专利技术人克里斯托弗可可于2013年2月18日提交的美国临时专利申请No.61/766,064的“SystemsandMethodsfortheDetectionofDefectiveEMLFilms”的优先权，该在先专利申请通过引用并入在此。
本教导涉及用于有机发光二极管（“OLED”）器件的制造期间像素井结构中形成的各种膜的质量评估的系统、器件和方法。
技术介绍
OLED器件技术潜力的兴趣很大程度上已经被具有高色纯度和高对比度并且超薄和节能的平面面板的演示所驱动。另外，各种衬底材料，包括柔性聚合物材料，可以用在OLED器件的制作中。OLED器件可以通过使用工业打印系统将各种有机物和其它薄膜打印到衬底上来制造。在这种处理中几乎可以使用任何期望尺寸的衬底，从为用作手机显示屏所定尺寸的衬底到为用作非常大电视（“TV”）屏幕所定尺寸的衬底。为了提供两个非限制性示例，薄膜的喷墨打印可以用于7.5代衬底，具有大约195厘米x225厘米的维度，然后这些衬底每个衬底被切割为8个42"或者6个47"的平面面板，以及对于8.5代衬底，具有大约220x250厘米的维度，然后这些衬底每个衬底被切割为6个55"或者8个46"平面面板。OLED器件典型地具有组成显示器的大量像素。在彩色显示器中，每个像素典型地具有三个分开的色彩生成元件。这些元件的每个典型地轮流使用“井”在喷墨打印处理期间接收一个或多个薄膜层。如此，OLED器件的每个像素典型地与对应于各自像素色彩的三个井关联。用于每个色彩部件（即，与每个井关联的）的层的装配得到“OLED堆叠”。每个OLED堆叠可以包括6-7个膜层。在制造期间，期望均匀地沉积这些层的每一个。可以看出，高清晰度平面面板显示器可以含有超过两百万像素，像素密度在大约300ppi至大约450ppi之间。明显地，考虑到各种OLED器件制造期间在衬底上必须得到数量之多的功能像素，要求高程度的制造精确度。在得到各种层的处理中，可以发生膜层之间或者内部的各种不连续性，其可以导致不按照设计运行的或者另行被识别为有缺陷的像素。因此，在可以用于及时和系统地在OLED器件制造期间评估衬底上形成的薄膜的质量的系统、器件和方法领域中是有需求的。附图说明以下将参照附图描述本专利技术的示意性实施例。图1A是根据本教导的显示面板内示例性像素布置的图示。图1B是根据本教导的OLED堆叠的实施例的示意图。图2A是根据本教导描述示意性像素井的截面图。图2B是根据本教导描述与单一像素关联的结构的顶视图。图3是根据示意性实施例的OLED器件质量评估系统的示意性描述。图4根据示意性实施例描述图3的面板检查系统的数据收集装置的框图。图5根据示意性实施例描述具有图4的数据收集组件的打印系统。图6是可以容纳诸如图5的打印系统的各种实施例的打印系统的气密系统的示意性截面图。图7A至图7D根据本教导的系统和方法的各种实施例描述示出由数据收集装置的图像处理应用执行的示例操作的各种流程图。图8A至图8F根据本教导的各种实施例描述用于示出图像处理应用的操作的一个或多个像素井的图示。图9示出梯度强度的柱状图，对应于像素井内沉积层的表示，见图9的左侧。图10示出梯度强度的柱状图，对应于像素井内沉积层的表示，见图10的左侧。图11根据本教导的各种实施例描述示出由数据收集装置的图像处理应用执行的示例操作的流程图。图12根据本教导的各种实施例描述示出由数据收集装置的图像处理应用执行的示例操作的流程图。具体实施方式本公开提供用于OLED器件制作期间沉积的薄膜层的质量评价的系统、器件和方法。OLED堆叠的一个或多个层可以被连续地打印到衬底的目标区域上；每个目标区域可选地是将与由完成的OLED器件的生成的光的像素的特定色彩部件关联的像素井。喷墨打印处理可选地用于该打印处理。沉积层可以由有机或者无机材料形成，但是典型地，OLED堆叠包括使用该处理形成的至少一个有机层（例如，可选地发光材料层或者“EML”）。在将特定墨打印到目标区域中之后，一个或多个印后处理步骤可以被执行以完成每层，例如，通过将沉积的液体转换为永久结构。为了评估每个目标区域中形成的每层的质量，所有目标区域的图像在层沉积和/或形成期间或者之后被捕捉，例如，使用高速、高分辨率照相机。这种成像可以可选地在OLED堆叠的后续层的沉积之前被执行，以评估前面“湿的”层或者完成的层的质量（即，在层形成处理的任意阶段处）。通过作为该图像捕捉结果的图像数据的评价，沉积层中的不均匀性可以被检测到。每个捕捉图像典型地是OLED器件衬底的一个或多个像素井或者一个或多个像素的高分辨率特写镜头。不均匀性可以被表示为像素井内膜层之间的不连续性，例如，其指示膜之间的分层、间隙、针孔或者其它类型的问题。每个捕捉图像可以包括，通过非限制性示例，一个或多个像素井，包围一个或多个像素井的区域，限定每个像素井的疆界的堤岸，和每个像素井内沉积的以形成OLED堆叠的膜。捕捉图像可以被滤波以隔离生成滤波的数据来隔离对应于仅仅感兴趣的膜的沉积层的图像数据，和移除多余的数据（诸如用于给定像素井或者井之外区域的图像数据）。该滤波的数据典型地是仅仅有问题的膜层的图像数据。梯度函数可以被应用到该滤波的数据以形成处理的数据。处理的数据典型地是从均匀图像数据突出不连续性的梯度值的图像。对于本教导的系统和方法的各种实施例，这种处理的数据可以被用于评价一个或多个井中OLED堆叠膜的质量，例如，依据不连续性的幅值，不连续性的数量，或者一个或多个其它准则。然后结果或者输出可以被生成，表示已经使用处理图像数据评价的像素井的质量。在本教导的各种实施例中，该输出可以表示具体像素井内沉积层是否具有填充问题或者分层问题。在另一个实施例中，所述处理可以被反复地应用于像素井内OLED堆叠中每层，结果指示不可接受的错误并从而被用于命令后续处理。最后，如果任何缺陷被识别那么补救措施可以可选地被采用。应该显而易见的是，没有制造处理是完美的，缺陷的及时检测和这种补救措施的使用对于最大化质量和生产速度并最小化成本是重要。在一个实施例中，滤波的数据（即，表示仅仅经受分析的沉积层的图像数据）可以被转换（在应用梯度函数之前）为帮助强调特定图像特征的特定格式，诸如亮度、灰度值、色调、色彩强度或者另一个图像特征。在一个实施例中，例如，表示彩色图像的滤波的数据被转换为8比特灰度强度值，一个用于滤波的数据的每个像素或者“PEL”（“PEL”将典型地用在指的是来自照相机的高分辨率的捕捉数据的像素，而“像素”将典型地用在指的是完成的OLED面板的图片元件和关联的光生成部件和/或由这些部件占据的区域）。然后该强调数据（例如，灰度转换的例子中单色图像数据）经过梯度函数处理以产生处理的数据。如上所述，梯度函数突出经受检查的像素井内局部基础上的不均匀性。本教导的一个实施例提供其上存储有计算机可读指令的计算机可读介质。当被执行时，这些计算机可读指令使处理器处理表示目标区域的捕捉的成像的数据以分析沉积膜的质量。再次，目标区域可以包括由捕捉图像表示的至少一个像素井。计算机可读介质是非暂时性介质，意味着其是适用于以电子、磁性、光学或者其它形式存储数据的物理结构。这种介本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机实施方法，用于监测沉积在衬底上的膜的质量，所述膜用于在衬底上制作的相应发光元件中形成一层，所述膜对于每个发光元件跨越预定尺寸的区域，所述计算机实施方法包括：对于每一个发光元件，在沉积之后获得所述膜的数字图像，所述数字图像涵盖所述一个发光元件的预定尺寸的区域；掩膜所述数字图像，以隔离与所述一个发光元件的预定尺寸的区域相对应的图像数据；处理所隔离的图像数据以强调所隔离的图像数据中大于非零阈值的梯度；根据所强调的大于非零阈值的梯度，识别缺陷的存在；以及根据所述识别，自动地识别沉积在衬底上的膜的质量问题。

【技术特征摘要】
2013.02.18 US 61/7660641.一种计算机实施方法，用于监测沉积在衬底上的膜的质量，所述膜用于在衬底上制作的相应发光元件中形成一层，所述膜对于每个发光元件跨越预定尺寸的区域，所述计算机实施方法包括：对于每一个发光元件，在沉积之后获得所述膜的数字图像，所述数字图像涵盖所述一个发光元件的预定尺寸的区域；掩膜所述数字图像，以隔离与所述一个发光元件的预定尺寸的区域相对应的图像数据；处理所隔离的图像数据以强调所隔离的图像数据中大于非零阈值的梯度；根据所强调的大于非零阈值的梯度，识别缺陷的存在；以及根据所述识别，自动地识别沉积在衬底上的膜的质量问题。2.根据权利要求1所述的计算机实施方法，其中：发光元件均是电子显示装置的相应像素；所述计算机实施方法还包括：在衬底上打印液体涂层以形成所述膜；处理液体涂层以将液体涂层转换为一层相应的像素；使用照相机捕捉至少一个数字图像；以及将所述至少一个数字图像存储在计算机可访问存储器中；显示装置经由一系列制作过程形成，所述制作过程相继地形成每个相应像素的相应层；以及打印、处理和使用照相机均与制作过程中的给定一个相关地执行，在该系列的制作过程中的所述给定一个之前的至少一个过程完成之后，且在该系列的制作过程中的所述给定一个之后的至少一个过程开始之前。3.根据权利要求2所述的计算机实施方法，其中，使用所述照相机捕捉包括：在已经处理液体涂层以将液体涂层转换为所述层之后，对所述层成像，且其中，对于所述显示装置的每个像素执行掩膜所述数字图像以及处理所隔离的图像数据。4.根据权利要求2所述的计算机实施方法，其中，所述方法还包括如果识别到所述质量问题则开始补救措施，在该系列的制作过程中的所述给定一个之后的该系列的至少一个制作过程开始之前。5.根据权利要求4所述的计算机实施方法，其中，如果识别到所述质量问题则开始所述补救措施包括：中断所述系列。6.根据权利要求1所述的计算机实施方法，其中：发光元件均是显示装置中的有机发光二极管（OLED）；所述计算机实施方法还包括：在衬底上打印所述层作为液体涂层以形成所述膜，所述液体涂层携带有机材料；以及处理所述液体涂层以将所述液体涂层转换为所述OLED的一层；以及处理所述液体涂层还包括：执行烘焙或固化所述液体涂层中的一个以形成所述层。7.根据权利要求1所述的计算机实施方法，其中，所述发光元件均为发光二极管，其中所述膜形成在相应于每个所述发光元件的结构井的疆界内，且其中所述掩膜所述数字图像包括：处理所述数字图像以检测所述一个发光元件的所述结构井；检测所述疆界；根据检测到的疆界，形成掩膜图像,所述掩膜图像通过所述疆界以内的图像数据，而掩膜所述疆界以外的图像数据；以及将所述掩膜图像应用到所述数字图像，以通过所述疆界以内的图像数据，以从而获得所隔离的图像数据。8.根据权利要求1所述的计算机实施方法，其中，处理所隔离的图像数据以强调所隔离的图像数据中大于非零阈值的梯度包括：处理所隔离的图像数据的亮度值，以将所述亮度值转换为梯度值；以及将所述梯度值与所述非零阈值相比较，以识别大于所述非零阈值的梯度值。9.根据权利要求8所述的计算机实施方法，其中，处理所述亮度值以将所述亮度值转换为所述梯度值包括：对单色亮度值应用索贝尔算子以获得所述梯度值。10.根据权利要求1所述的计算机实施方法，其中，所述非零阈值是第一阈值，且其中，识别所述缺陷的存在包括：根据大于所述第一阈值的梯度的数量以及根据相应地与大于所述第一阈值的所述梯度相关的幅值，来计算至少一个数值；将所述至少一个数值与至少一个第二阈值相比较；以及当所述至少一个数值超过所述至少一个第二阈值时，识别所述缺陷的存在。11.根据权利要求10所述的计算机实施方法，其中，处理所隔离的图像数据以强调所隔离的图像数据中的梯度包括处理所隔离的图像数据以获得梯度值，且其中，计算所述至少一个数值包括识别超过所述非零阈值的梯度值的数量。12.根据权利要求10所述的计算机实施方法，其中，处理所隔离的图像数据以强调所隔离的图像数据中的梯度包括：处理所隔离的图像以得到梯度值，且其中，计算所述至少一个数值识别每个超过所述非零阈值的梯度值的幅值；对于每个所述梯度值，计算与相关的相应幅值的绝对值有关的量；以及将所述量求和。13.根据权利要求12所述的计算机实施方法，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：克里斯托弗科卡，
申请(专利权)人：卡帝瓦公司，
类型：发明
国别省市：美国,US