TWI477761B - 半導體材料檢測方法及其影像處理方法 - Google Patents

Description

半導體材料檢測方法及其影像處理方法

本發明係關於一種檢測方法及其影像處理方法，特別關於一種半導體材料檢測方法及其影像處理方法。

近年來，由於環保意識的抬頭和石化能源(例如石油、煤)的逐漸枯竭，讓世界各國察覺到新型能源開發的重要性。由於太陽光是取之不盡、用之不竭的天然能源，除了沒有能源耗盡的疑慮之外，也可以避免能源被壟斷的問題。因此，世界各國也積極地發展太陽能源的應用科技，期望由增加太陽能源的利用來減低對石化能源的依賴。

於太陽能電池製作完成後，必須對太陽能電池進行檢測，以確保其品質，其中一種檢測方式係利用光致發光(photoluminescence,PL)的原理，得到太陽能電池之發光光譜，透過光譜的分析結果可得知太陽能電池的特性及其缺陷所在。

然而，利用光譜檢測會產生耗時的缺點，主要是因為光譜檢測係針對整個太陽能電池進行單點式的連續掃描，以得到各個檢測點的光譜，但於太陽能電池上的各點進行一一掃描的速度相當慢，造成檢測效率不高。另外，若為了提升掃描速度而降低掃描解析度(例如降低單位面積內檢測點的數量)，則可能有一些缺陷被錯過而無法被 檢測出來。除了太陽能電池之外，其它的半導體材料若同樣以上述之光譜檢測的話，同樣會面臨相同的問題。

因此，如何提供一種半導體材料檢測方法及其影像處理方法，可於檢測半導體材料時具有檢測速度快及效率高之優點，已成為重要課題之一。

有鑑於上述課題，本發明之目的為提供一種半導體材料檢測方法及其影像處理方法，可於檢測半導體材料時具有檢測速度快及效率高之優點。

為達上述目的，依據本發明之一種半導體材料檢測方法包括驅使半導體材料發光、以一檢測模組取得半導體材料發光之一影像、以一處理模組強化影像之訊號、以處理模組去除影像中半導體材料之背景、以處理模組分析影像中半導體材料之亮度、以及以處理模組定位影像中半導體材料之缺陷。

在一實施例中，於驅使半導體材料發光的步驟中，係藉由一能量供應模組驅使半導體材料產生光致發光、電致發光或化學能驅動發光。

在一實施例中，強化影像之訊號係藉由一鎖相放大運算來達成。

在一實施例中，去除影像中半導體材料之背景係依據半導體材料與其背景之亮度差異來達成。

在一實施例中，去除影像中半導體材料之背景係依據 半導體材料與其背景之亮度差異標記定位點、連接定位點及最佳化邊界來達成。

在一實施例中，分析影像中半導體材料之亮度係藉由統計影像中之具有相同亮度之畫素的數量，以得到影像之亮度分佈。

在一實施例中，定位缺陷係包含定位影像中半導體材料之暗紋及/或裂痕。

在一實施例中，定位影像中半導體材料之暗紋係藉由標記影像中半導體材料上亮度低於一閥值的畫素。

在一實施例中，半導體材料檢測方法更包括藉由處理模組依據亮度分佈計算半導體材料之載子生命週期，進而判斷半導體材料是否為瑕疵品。

在一實施例中，定位影像中半導體材料之裂痕係藉由一尋邊遮罩技術處理影像。

在一實施例中，定位影像中半導體材料之裂痕係標記影像中半導體材料上亮度差異較大的相鄰畫素其中之一為裂痕。

在一實施例中，半導體材料檢測方法更包括利用處理模組根據缺陷，得到半導體材料的檢測結果。

為達上述目的，依據本發明之一種半導體材料影像處理方法係與一檢測裝置配合，檢測裝置驅使半導體材料發光，並擷取半導體材料發光之一影像，影像處理方法包括以一處理模組強化影像之訊號、以處理模組去除影像中半導體材料之背景、以處理模組分析影像中半導體材料之亮 度、以及以處理模組定位影像中半導體材料之暗紋位置及/或裂痕位置。

承上所述，因本發明之半導體材料檢測方法及其影像處理方法係以一處理模組強化半導體材料發光之一影像的訊號、以處理模組去除影像中半導體材料之背景、以處理模組分析影像中半導體材料之亮度，以及以處理模組定位影像中半導體材料之缺陷。與習知相較，不需對整個半導體材料進行單點式的連續掃描，來得到各個檢測點的光譜，故可快速地檢測半導體材料並判斷其良劣。藉此，使本發明之半導體材料檢測方法及其影像處理方法具有檢測速度快及效率高之優點。

以下將參照相關圖式，說明依本發明較佳實施例之一種半導體材料檢測方法及其影像處理方法，其中相同的元件將以相同的參照符號加以說明。

請參照圖1A及圖1B所示，其中，圖1A為本發明較佳實施例之一種半導體材料檢測方法的流程示意圖，而圖1B為配合半導體材料檢測方法之一檢測裝置2的示意圖。

本發明之半導體材料檢測方法係與一檢測裝置2配合。其中，半導體材料1可為一直接能隙(direct energy gap)半導體板或一間接能隙(indirect energy gap)半導體板。於此，係以直接能隙半導體板為例，並例如可為直接能隙太陽能電池板，且置放於一載台25上。另外，如圖1B所 示，檢測裝置2可包括一能量供應模組21、一檢測模組22、一處理模組23及一控制模組24。其中，控制模組24可分別與能量供應模組21、檢測模組22及處理模組23電性連接，以控制能量供應模組21、檢測模組22及處理模組23進行半導體材料1之檢測。藉此，可定位半導體材料1的缺陷，以確保半導體材料1的出廠品質。

如圖1A所示，本發明之半導體材料檢測方法係可包括步驟S01至步驟S06。

於步驟S01中，係驅使半導體材料1發光。於此，係驅使半導體材料1產生光致發光(photoluminescence,PL)、電致發光或化學能驅動發光。在本實施例中，如圖1B所示，半導體材料1係設置於載台25上，並藉由能量供應模組21驅動一發光單元211發出一波長小於半導體材料1能隙所對應的波長之一光線L1照射半導體材料1，以使半導體材料1光致發光。其中，發光單元211例如可為一雷射槍、一發光二極體單元或其它光源，而光線L1可為雷射光或其它光線。於此，光線L1係為雷射光為例。

另外，於步驟S02中，係以檢測模組22取得半導體材料1發光之一影像。於此，經發光單元211發出之光線L1照射半導體材料1後，影像係由半導體材料1之光致發光所取得。其中，光致發光係為檢測之光線L1照射至半導體材料1時，使半導體材料1之電子躍遷至激發態，而激發態之電子再躍遷至較穩定的低能階時，同時輻射出的光線L2。另外，可藉由檢測模組22之一影像擷取單元221 接收光線L2而產生影像。其中，例如影像擷取單元221可為一CCD或CMOS之影像感測裝置。

接著，於步驟S03中，係以處理模組23強化影像之訊號。其中，強化影像之訊號係藉由一鎖相(Lock-in)放大運算來達成。在本實施例中，鎖相放大偵測的驅動方式是以固定的參考頻率(即鎖相頻率)來激發半導體材料1，當偵測的訊號(即影像訊號)的相位與參考相位相同時，就可以將影像加強而提高影像的訊躁比(S/N ratio)。其具體作法是將取得的影像乘上當時參考相位的正弦值，以取得同相位影像的強度。其中，本實施例係假設雜訊平均強度為0，再利用鎖相演算法(Lock-in algorithm)來提高影像的訊躁比，因此，影像之訊號被強化而可得到更清楚的影像訊號。若使用多個取樣週期，則影像強化的效果會更佳。

另外，於步驟S04中，係以處理模組23去除影像中半導體材料1之背景。於此，影像中，非半導體材料1的部分都可稱為「背景」。換言之，係分離並去除影像中的非半導體材料1部分，只留下半導體材料1本身的影像。其中，去除影像中之半導體材料1的背景係依據半導體材料1與其背景之亮度差異來達成。

請分別參照圖2A及圖2B所示，其分別為本發明一實施例之半導體材料I的影像照片。

去除影像中半導體材料1之背景係依據半導體材料1與其背景之亮度差異標記定位點、連接定位點及最佳化邊 界來達成。在本實施例中，係由亮度差異大之點作為定位點，定位點為半導體材料1與背景之間的邊界點，如圖2A之較亮部分與較暗部分之間的邊界點所示。具體而言，由於背景的亮度相當低(較暗)，而半導體材料1本身的亮度較高(較亮)，故可將亮度差異大之點作為定位點(粗略的邊界點)。其中，邊界點可分為上、下、左、右四個區域，可分別以邊界點分佈的主軸方向作為邊界的斜率，再算出邊界的直線方程式，再分別計算邊界點到直線的距離，以將誤差較大的邊界點去除後(最佳實施例為誤差超過兩個標準差)，藉此可得到精準的邊界點，再連接這些邊界點並以直線方程近似之，可得到半導體材料1之最佳化邊界，如圖2B所示之，背景(較暗)與影像(較亮)之間的直線即為最佳邊界的直線，而較亮的區域即為去除背景後之影像I。

接著，於步驟S05中，係以處理模組23分析影像I中半導體材料1之亮度。其中，分析影像I中半導體材料1之亮度係藉由統計影像I中，具有相同亮度之畫素的數量，以得到影像I之亮度分佈。在本實施例中，請參照圖2C所示，其為圖2B之影像I照片的亮度分佈示意圖。其中，橫軸代表灰階(或亮度，0%為全暗，灰階值可為0；100%為全亮，灰階值可為255)，而縱軸則為該灰階之畫素出現的數量。換言之，圖2C之影像I的亮度分佈係表示每一亮度中(每一灰階值中)，影像I上之畫素出現的總數量。

步驟S05之後再執行步驟S06，其中，步驟S06係以處理模組23定位影像I中半導體材料1之缺陷。定位影像I中半導體材料1之缺陷係可包含定位影像I中，半導體材料1之暗紋(dark spot)及/或裂痕(crack)。以下先說明影像I之暗紋的定位。

於此，半導體材料1之暗紋係藉由標記影像I中，半導體材料1上亮度低於一閥值的畫素。於此，使用者例如可先統計複數個半導體材料在影像上的平均最大亮度及其亮度分佈圖後，再以此平均最大亮度的某一百分比當成後續檢測之半導體材料1的閥值，且當檢測之影像I之某一畫素亮度低於此閥值時，則於影像I上將此畫素標記起來。例如本實施例中，如圖2C及圖2D所示，當影像I上畫素之亮度低於平均最大亮度的25%以下者則加以標記，可得到圖2D之藍色點，其即為被標記的暗紋。在其它的實施例中，使用者也可以不同百分比當成閥值，例如最大亮度之20%、30%或其它。

另外，得到影像亮度分佈後，也可藉由處理模組23依據影像I之亮度分佈計算半導體材料1之載子生命週期，進而也可判斷半導體材料1是否為瑕疵品。於此，係利用半導體材料1之載子生命週期分佈與影像I上的亮度分佈，建立半導體材料1之影像I亮度與半導體材料1之載子生命週期的關聯，進而可判斷半導體材料1是否為瑕疵品。

另外，以下說明影像I之裂痕的定位。其中，定位影 像I中半導體材料1之裂痕，係藉由一尋邊遮罩技術處理影像I。於此，定位影像I中半導體材料1之裂痕係標記影像I中半導體材料1上亮度差異較大的相鄰畫素其中之一為裂痕。在本實施例中，係以影像處理的Sobel遮罩，計算影像I在橫向與縱向的一階微分，此代表半導體材料1之檢測影像的變化率，再將兩方向的斜率加總，就可以標示半導體材料1之裂痕。較佳者，係以Sobel遮罩處理過的影像I中，最大亮度(經尋邊遮罩處理的影像I)之75%作為閥值，閥值以上且屬半導體材料1範圍內就標記為裂痕，藉此，可得到如圖2E之紅色點的裂痕位置而定位半導體材料1之裂痕。

最後，請參照圖3所示，其為本發明較佳實施例之一種半導體材料檢測方法的另一流程示意圖。

於此，半導體材料檢測方法更可包括步驟S07，係利用處理模組23根據缺陷，得到半導體材料1的檢測結果。換言之，係依據上述步驟S06中，所得到的半導體材料1之暗紋及/或裂痕的定位結果，判斷被檢測之半導體材料1的結果是良品或瑕疵品。因此，本發明可藉由圖2D及其標記資訊判斷檢測之半導體材料1是否為暗紋太多的瑕疵品。另外，本發明可使用上述裂痕搜尋的方法，找出半導體材料1上裂痕佔總面積的百分比後，再判斷其是否為瑕疵品。其中，裂痕佔總面積的百分比多少以上為瑕疵品可依照不同的材料來訂定分級的標準。

另外，請參照圖4所示，其為本發明較佳實施例之一 種半導體材料之影像處理方法的流程示意圖。

本發明之半導體材料1之影像處理方法係與檢測裝置2配合。其中，檢測裝置2係驅使半導體材料1發光，並擷取半導體材料發光之一影像，影像處理方法可包括步驟P01至步驟P04。

步驟P01係為：以一處理模組23強化影像之訊號。其中，強化影像之訊號係藉由一鎖相放大運算來達成。

步驟P02係為：以處理模組23去除影像I中半導體材料1之背景。其中，去除影像I中半導體材料1之背景係依據半導體材料1與其背景之亮度差異來達成。另外，於去除影像I中半導體材料1之背景係依據半導體材料1與其背景之亮度差異標記定位點、連接定位點及最佳化邊界來達成。

步驟P03係為：以處理模組23分析影像I中半導體材料1之亮度。其中，分析影像I中半導體材料1之亮度係藉由統計影像I中之具有相同亮度之畫素的數量，以得到影像I之亮度分佈。再者，半導體材料1之影像處理方法更可包括：藉由處理模組23依據亮度分佈計算半導體材料1之載子生命週期，進而判斷半導體材料1是否為瑕疵品。

最後，步驟P04係為：以處理模組23定位影像I中半導體材料1之暗紋位置及/或裂痕位置。其中，定位影像I中半導體材料1之暗紋係藉由標記影像I中半導體材料1上亮度低於一閥值的畫素。另外，定位影像I中半導體材 料1之裂痕係藉由一尋邊遮罩技術處理影像I。此外，定位影像I中半導體材料1之裂痕係標記影像I中半導體材料1上亮度差異較大的相鄰畫素其中之一為裂痕。

此外，半導體材料之影像處理方法的步驟P01至步驟P04之其它詳細的技術內容可分別參照上述半導體材料檢測方法之步驟S03至步驟S06，於此不再贅述。

綜上所述，因本發明之半導體材料檢測方法及其影像處理方法係以一處理模組強化半導體材料發光之一影像的訊號、以處理模組去除影像中半導體材料之背景、以處理模組分析影像中半導體材料之亮度，以及以處理模組定位影像中半導體材料之缺陷。與習知相較，不需對整個半導體材料進行單點式的連續掃描，來得到各個檢測點的光譜，故可快速地檢測半導體材料並判斷其良劣。藉此，使本發明之半導體材料檢測方法及其影像處理方法具有檢測速度快及效率高之優點。

以上所述僅為舉例性，而非為限制性者。任何未脫離本發明之精神與範疇，而對其進行之等效修改或變更，均應包含於後附之申請專利範圍中。

1‧‧‧半導體材料

2‧‧‧檢測裝置

21‧‧‧能量供應模組

211‧‧‧發光單元

22‧‧‧檢測模組

221‧‧‧影像擷取單元

23‧‧‧處理模組

24‧‧‧控制模組

25‧‧‧載台

I‧‧‧影像

L1、L2‧‧‧光線

S01~S07、P01~P04‧‧‧步驟

圖1A為本發明較佳實施例之一種半導體材料檢測方法的流程示意圖；圖1B為配合半導體材料檢測方法之一檢測裝置的示意圖； 圖2A及圖2B分別為本發明一實施例之半導體材料的影像照片；圖2C為圖2B之影像照片的亮度分佈示意圖；圖2D及圖2E分別為圖2B之影像照片之暗紋及裂痕的定位示意圖；圖3為本發明較佳實施例之一種半導體材料檢測方法的另一流程示意圖；以及圖4為本發明較佳實施例之一種半導體材料之影像處理方法的流程示意圖。

S01~S06‧‧‧步驟

Claims (19)

1. 一種半導體材料檢測方法，包括：驅使該半導體材料發光；以一檢測模組取得該半導體材料發光之一影像；以一處理模組強化該影像之訊號，其中強化該影像之訊號係藉由一鎖相放大運算來達成；以該處理模組去除該影像中該半導體材料之背景；以該處理模組分析該影像中該半導體材料之亮度；以及以該處理模組定位該影像中該半導體材料之缺陷。
2. 如申請專利範圍第1項所述之半導體材料檢測方法，其中於驅使該半導體材料發光的步驟中，係藉由一能量供應模組驅使該半導體材料產生光致發光、電致發光或化學能驅動發光。
3. 如申請專利範圍第1項所述之半導體材料檢測方法，其中去除該影像中該半導體材料之背景係依據該半導體材料與其背景之亮度差異來達成。
4. 如申請專利範圍第3項所述之半導體材料檢測方法，其中去除該影像中該半導體材料之背景係依據該半導體材料與其背景之亮度差異標記定位點、連接定位點及最佳化邊界來達成。
5. 如申請專利範圍第1項所述之半導體材料檢測方法，其中分析該影像中該半導體材料之亮度係藉由統計該影像中之具有相同亮度之畫素的數量，以得到該影像 之亮度分佈。
6. 如申請專利範圍第5項所述之半導體材料檢測方法，其中定位該缺陷係包含定位該影像中該半導體材料之暗紋及/或裂痕。
7. 如申請專利範圍第6項所述之半導體材料檢測方法，其中定位該影像中該半導體材料之暗紋係藉由標記該影像中該半導體材料上亮度低於一閥值的畫素。
8. 如申請專利範圍第5項所述之半導體材料檢測方法，更包括：藉由該處理模組依據該亮度分佈計算該半導體材料之載子生命週期，進而判斷該半導體材料是否為瑕疵品。
9. 如申請專利範圍第6項所述之半導體材料檢測方法，其中定位該影像中該半導體材料之裂痕係藉由一尋邊遮罩技術處理該影像。
10. 如申請專利範圍第9項所述之半導體材料檢測方法，其中定位該影像中該半導體材料之裂痕係標記該影像中該半導體材料上亮度差異較大的相鄰畫素其中之一為該裂痕。
11. 如申請專利範圍第1項所述之半導體材料檢測方法，更包括：利用該處理模組根據該缺陷，得到該半導體材料的檢測結果。
12. 一種半導體材料之影像處理方法，係與一檢測裝置配 合，該檢測裝置驅使該半導體材料發光，並擷取該半導體材料發光之一影像，該影像處理方法包括：以一處理模組強化該影像之訊號，其中強化該影像之訊號係藉由一鎖相放大運算來達成；以該處理模組去除該影像中該半導體材料之背景；以該處理模組分析該影像中該半導體材料之亮度；以及以該處理模組定位該影像中該半導體材料之暗紋位置及/或裂痕位置。
13. 如申請專利範圍第12項所述之影像處理方法，其中去除該影像中該半導體材料之背景係依據該半導體材料與其背景之亮度差異來達成。
14. 如申請專利範圍第13項所述之影像處理方法，其中於去除該影像中該半導體材料之背景係依據該半導體材料與其背景之亮度差異標記定位點、連接定位點及最佳化邊界來達成。
15. 如申請專利範圍第12項所述之影像處理方法，其中分析該影像中該半導體材料之亮度係藉由統計該影像中之具有相同亮度之畫素的數量，以得到該影像之亮度分佈。
16. 如申請專利範圍第15項所述之影像處理方法，其中定位該影像中該半導體材料之暗紋係藉由標記該影像中該半導體材料上亮度低於一閥值的畫素。
17. 如申請專利範圍第15項所述之影像處理方法，更包 括：藉由該處理模組依據該亮度分佈計算該半導體材料之載子生命週期，進而判斷該半導體材料是否為瑕疵品。
18. 如申請專利範圍第12項所述之影像處理方法，其中定位該影像中該半導體材料之裂痕係藉由一尋邊遮罩技術處理該影像。
19. 如申請專利範圍第18項所述之影像處理方法，其中定位該影像中該半導體材料之裂痕係標記該影像中該半導體材料上亮度差異較大的相鄰畫素其中之一為該裂痕。