《藍寶石LED襯底表面缺陷檢測和綜合評定方法研究》是依託華僑大學，由葉瑞芳擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：藍寶石LED襯底表面缺陷檢測和綜合評定方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：葉瑞芳
- 依託單位：華僑大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
高精度的藍寶石襯底表面質量，對在其表面生長GaN薄膜及LED發光二極體的性能至關重要。然而，現有商業儀器不能對具有多樣化特徵的各類缺陷進行特徵定量表征，使得自動化生產線高效準確剔除次品難以實現。項目從表面缺陷測量方法、缺陷特徵參數表征、缺陷特徵識別及評定軟體構建等四個方面開展研究工作，旨在實現對藍寶石襯底表面幾何參數準確測量和缺陷特徵準確識別，達到缺陷精確定位和定量描述的效果。項目結合散射法和共焦顯微測量方法，獲取藍寶石襯底表面缺陷測量數據；基於圖像頻譜分析技術、分形理論和小波方法對缺陷特徵進行準確識別；採用Hu矩不變數和逆向神經網路算法對缺陷進行分類訓練，重點展開對劃痕、裂紋、氣泡、坑點、崩角等缺陷的特徵分類。基於缺陷特徵定量表征，構建藍寶石襯底缺陷定量評定專用軟體系統。項目的研究將有助於彌補現有商業檢測儀器不能全面給出缺陷特徵定量個性化描述等不足，為藍寶石襯底產業工藝最佳化提供依據。
結題摘要
本項目針對藍寶石襯底自動缺陷檢測與特徵定量描述的發展需求，制定了襯底表面缺陷檢測方案，研究了表面缺陷二維以及三維特徵參數提取算法，並基於深度學習網路模型實現對表面缺陷的分類，最後分析參數評定功能需求，確定了缺陷評定系統的組成模組。主要內容包括：（1）根據藍寶石襯底材料特性和表面典型缺陷結構特性，討論了藍寶石襯底表面典型缺陷對光的散射機制；為了實現對不同規格藍寶石襯底表面缺陷的有效檢測，重點對檢測系統的光源方案和迴轉工作檯進行設計以滿足測量要求。（2）針對缺陷二維、三維形貌特徵，研究不同特徵參數的提取算法。通過Krisch邊緣檢測、去除連通域及曲線擬合等算法，提取缺陷的長度、位置坐標、圓形度及矩形度等二維特徵參數；採用聚焦合成算法對層析圖像進行三維重構，通過對層析圖像進行景深合成，提取缺陷三維特徵參數。（3）基於ZF-net卷積神經網路模型，開展襯底表面缺陷分類算法研究。針對訓練網路大數據需求，採用圖像處理技術中的旋轉（Rotation）、翻轉(Flip)和深度學習生成對抗GAN網路進行數據集擴充。結合缺陷特徵，根據預先設定的訓練模型參數，對樣本進行網路訓練，獲得學習模型。測試結果表明所構建的學習網路對不同類型缺陷分類的準確度優於96%。（4）表面缺陷評定軟體系統研究。根據功能需求分析以及算法要求，確定了表面缺陷評定系統的組成模組以及檢測流程，完成表面缺陷評價分析功能。
