Entwicklung einer Fully-Convolutional-Netzwerkarchitektur für die Detektion von defekten LED-Chips in Photolumineszenzbildern

Nowadays, light-emitting diodes (LEDs) can be found in a large variety of applications, from standard LEDs in domestic lighting solutions to advanced chip designs in automobiles, smart watches and video walls. The advances in chip design also affect the test processes, where the execution of certain contact measurements is exacerbated by ever decreasing chip dimensions or even rendered impossible due to the chip design. As an instance, wafer probing determines the electrical and optical properties of all LED chips on a wafer by contacting each and every chip with a prober needle. Chip designs without a contact pad on the surface, however, elude wafer probing and while electrical and optical properties can be determined by sample measurements, defective LED chips are distributed randomly over the wafer. Here, advanced data analysis methods provide a new approach to gather defect information from already available non-contact measurements. Photoluminescence measurements, for example, record a brightness image of an LED wafer, where conspicuous brightness values indicate defective chips. To extract these defect information from photoluminescence images, a computer-vision algorithm is required that transforms photoluminescence images into defect maps. In other words, each and every pixel of a photoluminescence image must be classifed into a class category via semantic segmentation, where so-called fully-convolutional-network algorithms represent the state-of-the-art method. However, the aforementioned task poses several challenges: on the one hand, each pixel in a photoluminescence image represents an LED chip and thus, pixel-fine output resolution is required. On the other hand, photoluminescence images show a variety of brightness values from wafer to wafer in addition to local areas of differing brightness. Additionally, clusters of defective chips assume various shapes, sizes and brightness gradients and thus, the algorithm must reliably recognise objects at multiple scales. Finally, not all salient brightness values correspond to defective LED chips, requiring the algorithm to distinguish salient brightness values corresponding to measurement artefacts, non-defect structures and defects, respectively. In this dissertation, a novel fully-convolutional-network architecture was developed that allows the accurate segmentation of defective LED chips in highly variable photoluminescence wafer images. For this purpose, the basic fully-convolutional-network architecture was modifed with regard to the given application and advanced architectural concepts were incorporated so as to enable a pixel-fine output resolution and a reliable segmentation of multiple scaled defect structures. Altogether, the developed dense ASPP Vaughan architecture achieved a pixel accuracy of 97.5 %, mean pixel accuracy of 96.2% and defect-class accuracy of 92.0 %, trained on a dataset of 136 input-label pairs and hereby showed that fully-convolutional-network algorithms can be a valuable contribution to data analysis in industrial manufacturing.Leuchtdioden (LEDs) werden heutzutage in einer Vielzahl von Anwendungen verbaut, angefangen bei Standard-LEDs in der Hausbeleuchtung bis hin zu technisch fortgeschrittenen Chip-Designs in Automobilen, Smartwatches und Videowänden. Die Weiterentwicklungen im Chip-Design beeinflussen auch die Testprozesse: Hierbei wird die Durchführung bestimmter Kontaktmessungen durch zunehmend verringerte Chip-Dimensionen entweder erschwert oder ist aufgrund des Chip-Designs unmöglich. Die sogenannteWafer-Prober-Messung beispielsweise ermittelt die elektrischen und optischen Eigenschaften aller LED-Chips auf einem Wafer, indem jeder einzelne Chip mit einer Messnadel kontaktiert und vermessen wird; Chip-Designs ohne Kontaktpad auf der Oberfläche können daher nicht durch die Wafer-Prober-Messung charakterisiert werden. Während die elektrischen und optischen Chip-Eigenschaften auch mittels Stichprobenmessungen bestimmt werden können, verteilen sich defekte LED-Chips zufällig über die Waferfläche. Fortgeschrittene Datenanalysemethoden ermöglichen hierbei einen neuen Ansatz, Defektinformationen aus bereits vorhandenen, berührungslosen Messungen zu gewinnen. Photolumineszenzmessungen, beispielsweise, erfassen ein Helligkeitsbild des LEDWafers, in dem auffällige Helligkeitswerte auf defekte LED-Chips hinweisen. Ein Bildverarbeitungsalgorithmus, der diese Defektinformationen aus Photolumineszenzbildern extrahiert und ein Defektabbild erstellt, muss hierzu jeden einzelnen Bildpunkt mittels semantischer Segmentation klassifizieren, eine Technik bei der sogenannte Fully-Convolutional-Netzwerke den Stand der Technik darstellen. Die beschriebene Aufgabe wird jedoch durch mehrere Faktoren erschwert: Einerseits entspricht jeder Bildpunkt eines Photolumineszenzbildes einem LED-Chip, so dass eine bildpunktfeine Auflösung der Netzwerkausgabe notwendig ist. Andererseits weisen Photolumineszenzbilder sowohl stark variierende Helligkeitswerte von Wafer zu Wafer als auch lokal begrenzte Helligkeitsabweichungen auf. Zusätzlich nehmen Defektanhäufungen unterschiedliche Formen, Größen und Helligkeitsgradienten an, weswegen der Algorithmus Objekte verschiedener Abmessungen zuverlässig erkennen können muss. Schlussendlich weisen nicht alle auffälligen Helligkeitswerte auf defekte LED-Chips hin, so dass der Algorithmus in der Lage sein muss zu unterscheiden, ob auffällige Helligkeitswerte mit Messartefakten, defekten LED-Chips oder defektfreien Strukturen korrelieren. In dieser Dissertation wurde eine neuartige Fully-Convolutional-Netzwerkarchitektur entwickelt, die die akkurate Segmentierung defekter LED-Chips in stark variierenden Photolumineszenzbildern von LED-Wafern ermöglicht. Zu diesem Zweck wurde die klassische Fully-Convolutional-Netzwerkarchitektur hinsichtlich der beschriebenen Anwendung angepasst und fortgeschrittene architektonische Konzepte eingearbeitet, um eine bildpunktfeine Ausgabeauflösung und eine zuverlässige Sementierung verschieden großer Defektstrukturen umzusetzen. Insgesamt erzielt die entwickelte dense-ASPP-Vaughan-Architektur eine Pixelgenauigkeit von 97,5 %, durchschnittliche Pixelgenauigkeit von 96,2% und eine Defektklassengenauigkeit von 92,0 %, trainiert mit einem Datensatz von 136 Bildern. Hiermit konnte gezeigt werden, dass Fully-Convolutional-Netzwerke eine wertvolle Erweiterung der Datenanalysemethoden sein können, die in der industriellen Fertigung eingesetzt werden

Scientific Advances in STEM: From Professor to Students

This book collects the publications of the special Topic Scientific advances in STEM: from Professor to students. The aim is to contribute to the advancement of the Science and Engineering fields and their impact on the industrial sector, which requires a multidisciplinary approach. University generates and transmits knowledge to serve society. Social demands continuously evolve, mainly because of cultural, scientific, and technological development. Researchers must contextualize the subjects they investigate to their application to the local industry and community organizations, frequently using a multidisciplinary point of view, to enhance the progress in a wide variety of fields (aeronautics, automotive, biomedical, electrical and renewable energy, communications, environmental, electronic components, etc.). Most investigations in the fields of science and engineering require the work of multidisciplinary teams, representing a stockpile of research projects in different stages (final year projects, master’s or doctoral studies). In this context, this Topic offers a framework for integrating interdisciplinary research, drawing together experimental and theoretical contributions in a wide variety of fields