JP3224054U

JP3224054U - ガラス基板の分断縁検査装置

Info

Publication number: JP3224054U
Application number: JP2019003396U
Authority: JP
Inventors: 白井　明; 明白井; 慎一藤木
Original assignee: 株式会社シライテック
Priority date: 2019-09-09
Filing date: 2019-09-09
Publication date: 2019-11-21
Anticipated expiration: 2029-09-09
Also published as: CN211824289U; TWM596870U

Abstract

【課題】ガラス分断面のリブマークや浸透深さを画像処理を用いた自動判定を利用して測定する検査装置において、熟練した作業者と同等の精度で判定をすることができるガラス基板の分断縁検査装置を提供する。【解決手段】液晶パネルａを荷受けする吸引保持手段付きテーブルＡと、テーブルＡの辺縁外側に配置して液晶パネルａの分断面の撮像を捉える３Ｄ変位計Ｃと、３Ｄ変位計Ｃからのデーターを用いて判定を行う判定装置とからなり、テーブルＡ又は３Ｄ変位計Ｃのうち少なくとも片方を走行するようにし、判定装置は３Ｄ変位計Ｃにより測定されたガラス断面画像データーとガラス断面高さをディープラーニングにより学習済みデーターとの比較で液晶パネルａの分断面の様子を判定する機能を有する。【選択図】図２

Description

この考案は、液晶パネル基板等の製造におけるガラス基板の切断工程における、ガラス基板の分断縁を検査する装置に関し、更に詳しくは、判定装置による判定の精度を熟練作業者による判定と同等の精度で行えるようにした検査装置に関するものである。

液晶パネル基板等に用いられるガラス基板を高精度で切断するときは、図５（Ａ）で示すような半径２ｍｍ程のギザギザ形状の刃部２１ａを有するカッターホイール２１を用いており、図５（Ｂ）で示すように、カッターホイール２１が、ガラス３０の表面に２μｍ程食い込ませる状態で移動しつつ、刃部２１ａがガラス３０に衝突する時の衝撃によりリブマーク３２と呼ばれる繰返し性のある波形状の断面が発生する。

また、図６は、図５（Ｂ）を横方向から見た図であり、カッターホイール２１の刃先２１ａにより形成された割れ目の先端からガラス３０の内部に向かって高速に比較的平坦度の高いヒビがはいる。この割れを浸透３３と呼んでいる。この浸透３３はカッター圧力をかける方向とほぼ同じ方向に進むため、ほとんどがガラス面におよそ直角となる。

なお、図６中刃先２１ａの入り込んだカッターの深さを３１ｄ、リブマークの深さを３２ｄ、浸透の深さを３３ｄ、ガラスが分断せず浸透が達していない領域（浸透外領域）深さを３４ｄとしている。

精度の良いガラス加工及び搬送を考えると、スクライブを行う工程と分断の工程を分離する必要がある。従って、浸透３３が発生してもガラス３０には割れていない部分は残す必要がある。

ところが浸透３３が浅い状態のガラス３０を負荷により分断すると、浸透３３先端からガラス３０内部にランダムに存在するマイクロクラックと負荷のかかり方の非再現性によって大きく斜めに割れる場合がある（図７中点線参照）。これは削げや欠けとなり、分断精度の低下をもたらす。

従って、浸透３３の深さをコントロールしてなるべく深く浸透３３を形成させ、ランダムにヒビが走る距離を少なくすることがガラスカットの品質向上に非常に重要となる。

また、浸透３３の安定した深さはリブ３２の深さと関連しており、そのためカッターホイール２１の摩耗による不均一等によりリブ３２が安定して形成できていないと、浸透３３深さも安定せず、上記のような不具合が生じるおそれがある。

従来はラインからガラスを取り出し、小さく切ったガラス片に顕微鏡を使ってガラス断面の状態を監視したり撮像したりするのが一般的な方法である。ガラス搬送ラインから取り出さないために自動化する要望は以前より存在しており（特許文献１乃至５参照）、それぞれガラス端面に対し様々な角度から光を当て、不具合の検出を行うものである。

特開２０１２−１８１０３２号公報特開２０１８−１８７１７０号公報国際公開ＷＯ２０１２／１５３７１８国際公開ＷＯ２０１７／０７３６２８特開２０１９−１３７６０６号公報

特許文献１乃至４の技術は、それぞれガラス端面に対し様々な角度から光を当てて、ガラス切断面を撮像し、不具合の検出を行うものである。また、特許文献５の技術は、リブマークの形成の有無と厚さを自動的に検出する検査装置であるが、この場合も通常の平面画像による判定を行うものであった。

ところで、自動化で問題となるのが平坦なガラス表面は正反射する性質を持っており、少しでも切断面の角度が悪いと同軸落射として当てた光が全くカメラに向かわずに、コントラストが非常に低い場合が存在するためである。その場合でも人間なら低いコントラストでも判断できる。

本来、ガラス分断は全て直角に切れる事が目的であるため、浸透と同じ方向に残りが分断されると浸透の境界を見ることができない。その時は浸透から先の部分のガラス表面のテクスチャが若干荒れている程度の差しかないため、従来の画像処理では認識することができない。ただし、熟練した作業者であればそのような微妙な差を認識できる。

状態の良いガラス断面ではリブマークの繰り返し性が非常に高く画像処理も容易であるが、使い込んだカッターやカッターにガラス粉がこびりついたりした場合に、リブマークは飛び飛びでなおかつ乱れた状態になる。このような場合にどこがカッターによって発生した正規のリブマークかを判定することは画像処理としては非常に困難なケースとなる。

この考案の目的は、上記のような課題を解決し、画像処理を用いた自動判定を利用した検査装置であっても、熟練した作業者と同等の精度で、ガラス分断面のリブマークや浸透深さを測定することができるガラス基板の分断縁検査装置を提供するものである。

即ち、上記の課題を解決するため、この考案は、上面にガラス基板の下面を荷受けするように設けたテーブルと、このテーブルに前記荷受けガラス基板を保持するように設けた吸引保持手段と、上記テーブルの辺縁外側に配置して前記ガラス基板の分断面の撮像を捉えるように設けた３Ｄ変位計と、前記３Ｄ変位計からのガラス断面画像データーとガラス断面高さデーターを用いて判定を行う判定装装置とからなり、上記テーブル又は上記３Ｄ変位計のうち少なくとも片方を進退走行手段により前記テーブルの辺縁に沿って走行するようにしてあり、前記判定装置は前記３Ｄ変位計により測定されたデーターをディープラーニングにより学習済みデーターとの比較でガラス基板の分断面の様子を判定する機能を有するガラス基板の分断縁検査装置である。

この考案は３Ｄ変位計による３次元高さデーターとガラス反射率の組合せをディープラーニングシステムを応用して、領域の区別を行うことを基本としており、従来の検査装置とは全く別の検査装置である。

この考案において、３Ｄ変位計とは、レーザー変位計を用いて対象物の平面画像（明暗の画像データー）と、その対象物までの距離（対象物の高さ）を同時にデーターとして取り出すことができる装置であり、ガラス断面端の検査において、撮像及び測定されたガラス断面画像データーとガラス断面高さデーターを用いて所謂ガラス断面での立体形状データーが得られ、従来の２Ｄカメラによる画像処理ではとらえられない、反射率に変化が無いが表面状態の凸凹状態が違う領域を検出することができる。

上記３Ｄ変位計で得られたガラス断面画像データーとガラス断面高さデーターに基づく３次元（３Ｄ）データー画像は、従来の画像処理技術では分析が非常に困難なため、ディープラーニング（Deep Learning）のセグメンテーション機能を有する判定装置にて、既にディープラーニングにて学習済みのデーターと比較することで、精度の良い判定、即ち、カッター圧入部、リブマーク部、浸透部について人に近い領域判断を行うことができる。

リブマーク、浸透部は切断条件によってはコントラストおよび密度が低くて従来の画像処理では認識不可能なケースがあり、これに対して人間はその場合でも何等かの判断を下すことができるが、本考案の装置はそのような場合でも人の判断に近い精度良い答えを出すことができる。

なお、これらの検査は、ガラス切断面全てに対して行っても良いが、カッターが１周する範囲の計測でも十分目的を達成できる。よって、数点のポイント測定でも検査の効果が期待できる。

以上のように、この考案のガラス基板の分断縁検査装置によれば、従来のように平面の画像データーのみでリブマークを判断するのではなく、ガラス断面の立体データーを加えて取り込み３次元データー画像として取り込んで、ディープラーニングのセグメンテーション機能を用いることで、カッター圧入部、リブマーク部および浸透部を人間の判別と同様に精度良く判断することができる。

また、従来、ガラス切断用カッターは、見込みの走行距離で寿命を判断しており、常時カッター寿命ぎりぎりまで使用するというのは運用上無理なので、本来まだ使用できるカッターを交換していたが、本考案により圧入部、リブマーク部および浸透部の各領域の精度良い判定により、カッターの刃の寿命を知ることができ、本当にコンディションが悪くなる直前にカッター交換指示を出すことが可能になり、運用コストの削減に寄与できると共に、自動カッター交換システムへの指示システムとしての展開も考えられる。

更に、カッターの切れが悪くなると当然浸透も浅くなるため、浸透の判定をするためにはガラスの抜き取りとそのガラスを破棄して裁断することが人の手によって必要となっていたが、本考案の装置によりガラスを破棄することなく検査でき、浸透領域が不足すると判定すると、自動的に加圧量を増やすことで製品の品質を長期間守ることができ、カッターの寿命を延ばすことが可能であると共に、これらを全自動化することもできる。

この考案の実施形態を示す一部切欠側面図である。同上の一部切欠拡大平面図である。ガラス分断面の検査フローチャート図である。（Ａ）〜（Ｄ）は、３Ｄ変位計でのデーターを可視性のある斜視図にしたものである。（Ａ）はカッターホイールの正面図、（Ｂ）はガラス切断時の切断面の拡大断面正面図である。カッターホイールによるスクライブ時のガラスの側面図である。スクライブ後のガラスの側面図である。

次にこの考案の実施形態を添付図面の図１及び図２に基づいて説明する。
図１及び図２のＡは、上面に液晶パネルａを荷受けするテーブルである。
上記の荷受けした液晶パネルａは、テーブルＡ上に保持されるようになっている。

この保持方式は、図示の場合、中空のテーブルＡを使用して、吸引口１に接続されたホース（図示省略）を介しテーブル１内を吸引すると共に、テーブルＡの頂壁２に設けてある無数の小孔３をへてテーブルＡを吸引することで、頂壁２上に荷受けしてある液晶パネルａを吸引保持するようにしてあるが、限定されずその他の方式で保持することもある。

また、テーブルＡの１つの辺縁の外側には、液晶パネルａの辺縁の分断面の撮像を捉える３Ｄ変位計Ｃが配置されている。

上記の３Ｄ変位計Ｃは、ベース４上に据え付けてあり、上記３Ｄ変位計Ｃの撮像カメラＣ′は、液晶パネルａの分断面（縁面）の撮像を捉えるようになっている。

さらに、テーブルＡ又は３Ｄ変位計Ｃの片方を、液晶パネルａの辺縁（撮像を捉える辺縁）に沿って走行手段Ｄにより進退走行するようになっている。

上記の走行手段Ｄは、図示の場合、ベース４の下方に設けてある座板５の下側に左右二条の定置ガイドレール６を並設して、このガイドレール６に座板５の下面四角に設けてあるスライダ７をスライド自在に係合すると共に、両端を軸受８によりフリーに回転するように軸承した雄ネジ９の片端をモーター１０により可逆駆動し、そして、座板５の下面に支持した雌ネジ１１を雄ネジ９にねじ込むことで、ベース４と共に３Ｄ変位計Ｃを図２前後方向に進退走行するようになっているが、限定されず、３Ｄ変位計Ｃを定置式に、テーブルＡを（進退）可動式にしてもよい。

勿論、進退走行方式に雌ネジ１１をねじ込んだ雄ネジ９をドライブするようになっているが、限定されず、例えばリニアモーター方式を採用することもできる。
なお、定置式のテーブルＡは、座材１２上に据え付けておく。

上記のように構成すると、テーブルＡ上の液晶パネルａの分断面の撮像を３Ｄ変位計Ｃの対物レンズＣ′によって捉えることができる。

次に、図３のガラス分断面の検査フローチャート図に基づいて、この３Ｄ変位計Ｃにより得られたデーターによるガラス分断面の検査手順を説明する。

検査位置にて３Ｄ変位計Ｃによりガラス分断面の撮影を行い、続けて移動しながらガラス分断面の他の部分の撮影も行い、規定数まで撮像を繰り返す。

この撮像により得られたガラス分断面の平面画像（明暗の画像データー）と、部断面までの距離（対象物の高さ）のデーターのうち、まず対象物の高さデーターの変位量総計を求め、変位量総計が閾値以上であったなら、（切断状態の悪い）荒れた分断面であったと判定し、以後の検査は中止する。

図４（Ａ）〜（Ｄ）の画像は、３Ｄ変位計で得られた明暗の画像データーと、対象物の高さデーターを組み合わせることにより得られた３Ｄの立体形状画像データーを、可視性のある斜視図にしたものである。これらは液晶パネル基板であり、２つのガラス基板を貼り合わせてあり（中央部）、上下両面（図示上下端部）からカッターによりスクライブがされた後に切断されており、上下端付近にカッターによるリブ部が形成されている。

次に、上記データーを判定装置に送り、判定装置内でガラス分断面の様子を判定、即ち、図６で示したカッターの深さ３１ｄ、リブマークの深さ３２ｄ、浸透の深さ３３ｄ、浸透外領域の深さ３４ｄのうち必要な領域を測定する。

まず、高さデーターより、ガラス端部からの高さの変化量から、カッター深さ３１ｄを求めるが、３Ｄデーターに基づいて、他の部分と同様に後述のディープラーニングのセグメンテーション機能により求めることもできる。

判定装置内には、ディープラーニングにより学習済みのデーターが蓄積されており、このデーターとの比較、検討を自動的に行い、学習済みネットワークのセグメンテーション機能によりリブマーク領域を検出させる。この際の評価値が閾値を超えれば「リブマーク検出ＯＫ」とし、閾値を超えなければ「リブマーク検出ＮＧ」とする。

次に、学習済みネットワークのセグメンテーション機能により浸透外領域を検出させる。浸透外領域の方が浸透領域より判断が容易であり、この浸透外領域深さ３４ｄがわかれば、浸透３３の深さ３３ｄが判明する。この際の評価値が閾値を超えれば「浸透検出ＯＫ」とし、閾値を超えなければ「浸透検出ＮＧ」とする。

それぞれ「リブマーク検出ＯＫ」や「浸透検出ＯＫ」の場合、それぞれのリブ深さ３２ｄ、浸透深さ３３ｄを出力し、検査は終了する。

この出力されたカッター深さ３１ｄ、リブ深さ３２ｄ、浸透深さ３３ｄにより、その後、適宜人為的又は自動的に、カッターホイールの取替や切断時の圧力や速さの調整などを行うことになる。

以上、この考案の実施形態について説明したが、この考案はこの実施形態のものに限定されるものではなく、ガラス分断縁検査装置については、この考案の目的の範囲内で適宜変更して実施できるし、判定装置におけるディープラーニングを利用した判定手法についても、この考案の目的の範囲内で、適宜変更して実施することができる。

ａ液晶パネル
Ａテーブル
Ｃ３Ｄ変位計
Ｃ′ 対物レンズ
１吸引口
２頂壁
３小孔
４ベース
５座板
６ガイドレール
７スライダ
８軸受
９雄ネジ
１０モーター
１１雌ネジ
１２座材
２１カッターホイール
２１ａ刃先
３０ガラス
３１ｄ刃先深さ
３２リブ
３２ｄリブ深さ
３３浸透
３３ｄ浸透深さ
３４ｄ浸透外領域深さ

Claims

上面にガラス基板の下面を荷受けするように設けたテーブルと、このテーブルに前記荷受けガラス基板を保持するように設けた吸引保持手段と、上記テーブルの辺縁外側に配置して前記ガラス基板の分断面の撮像を捉えるように設けた３Ｄ変位計と、前記３Ｄ変位計からのデーターを用いて判定を行う判定装装置とからなり、上記テーブル又は上記３Ｄ変位計のうち少なくとも片方を進退走行手段により前記テーブルの辺縁に沿って走行するようにしてあり、前記判定装置は前記３Ｄ変位計により測定されたガラス断面画像データーとガラス断面高さをディープラーニングにより学習済みデーターとの比較でガラス基板の分断面の様子を判定する機能を有することを特徴とするガラス基板の分断縁検査装置。