面板缺陷的检测系统及检测方法技术方案

本发明专利技术提供了一种面板缺陷的检测系统及其检测方法，所述面板缺陷的检测系统包括：设置在各种生产面板的设备上的数据采集装置；一工厂大数据智能系统(Factory Bigdata Intelligent,FBI)，将所述数据采集装置收集到的参数汇总；一大数据平台，所述工厂大数据智能系统将汇总后的所述参数输入到所述大数据平台，其中当一面板的生产发生特定缺陷时，技术人员将缺陷辨识码以及正常辨识码输入到所述工厂大数据智能系统之中，所述工厂大数据智能系统自动找出所有跟缺陷相关的生产所述面板的机台，输出一第一结果，技术人员根据所述第一结果挑选可疑机台交给所述工厂大数据智能系统，所述工厂大数据智能系统找出跟缺陷影响相关的参数，输出一第二结果，藉以定位面板的缺陷原因。

Detection System and Detection Method of Panel Defects

【技术实现步骤摘要】
面板缺陷的检测系统及检测方法
本专利技术涉及一种面板缺陷的检测系统及检测方法，尤其涉及一种利用计算机和软件来代替人工对面板缺陷原因定位及面板生产异常预测的检测系统及检测方法。
技术介绍
随着显示器生产公司业务的快速增长、新工厂的不断增加，各系统产生了大量的历史数据，目前技术所面临的问题包括：面板缺陷原因定位时间太长，工程师需要耗费大量的异常分析时间，造成工厂生产产能损失以及良率损失；以及检测机台有限，无法对所有的玻璃进行检查，部分有缺陷的玻璃会漏放到下一制程，导致产能损失及良率较低。为了解决上述问题，亟需一种能利用计算机和软件来代替人工对面板缺陷原因定位，面板生产异常预测等工作，以提升生产效率及产品良率，进而降低人工成本。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种面板缺陷的检测系统及检测方法，能利用计算机和软件来代替人工对面板缺陷原因定位及面板生产异常预测，同时能建立模型后对生产中的面板进行判定是否有该种缺陷的解决方案，以快速对数据进行分析并且挖掘出它应有价值，进而提升生产效率及产品良率，并且降低人工成本。据此，依据本专利技术的一实施例，本专利技术提供了一种面板缺陷的检测系统，包括：设置在各种生产面板的设备上的数据采集装置，其中所述数据采集装置收集所述面板的生产过程中的各种参数；一工厂大数据智能系统(FactoryBigdataIntelligent,FBI)，将所述数据采集装置收集到的参数汇总；一大数据平台，所述工厂大数据智能系统将汇总后的所述参数输入到所述大数据平台，其中当一面板的生产发生特定缺陷时，技术人员将缺陷辨识码以及正常辨识码输入到所述工厂大数据智能系统之中，所述工厂大数据智能系统自动从所述大数据平台中捞取与所述面板相关的所有数据并进行一建模分析，找出所有跟缺陷相关的生产所述面板的机台，并依据重要度进行降序输出一第一结果，技术人员根据所述第一结果挑选可疑机台交给所述工厂大数据智能系统以进行所述参数的分析，所述工厂大数据智能系统会在所有的参数中找出跟缺陷影响相关的参数并依据重要度进行排序输出一第二结果，藉以定位面板的缺陷原因。依据本专利技术的另一实施例，本专利技术还提供了一种面板缺陷的检测方法，包括以下步骤：S10提供设置在各种生产面板的设备上的数据采集装置，其中所述数据采集装置收集所述面板的生产过程中的各种参数；S20提供一工厂大数据智能系统(FactoryBigdataIntelligent,FBI)，将所述据采集装置收集到的参数汇总到一大数据平台；S30当一面板的生产发生特定缺陷时，技术人员将缺陷辨识码以及正常辨识码输入到所述工厂大数据智能系统之中，所述工厂大数据智能系统自动从所述大数据平台中捞取与所述面板相关的所有数据并进行一建模分析，找出所有跟缺陷相关的生产所述面板的机台，并依据重要度进行降序输出一第一结果给技术人员参考；S40技术人员根据所述第一结果挑选可疑机台交给所述工厂大数据智能系统以进行所述参数的分析，所述工厂大数据智能系统会在所有的参数中找出跟缺陷影响相关的参数并依据重要度进行排序输出一第二结果；以及S50技术人员利用所述第二结果定位面板的缺陷原因。在本专利技术的一实施例中，所述的面板缺陷的检测方法更包括：S60所述工厂大数据智能系统利用步骤S30、S40及S50中所得的所述第一结果及第二结果训练出一缺陷原因模型；S70当检测与所述面板相同产品规格的另一面板时，所述工厂大数据智能系统利用所述缺陷原因模型预测并定位所述另一面板的缺陷原因；以及S80技术人员根据FBI预测并定位的所述另一面板缺陷原因判断是否需要处理，其中当判断结果为不存在所述面板缺陷，则进行下一制程，当判断结果为存在所述面板缺陷，则由技术人员进行修正。在本专利技术的一实施例中，所述工厂大数据智能系统利用所述第一结果及第二结果训练出一缺陷原因模型，当检测与所述面板相同产品规格的另一面板时，所述工厂大数据智能系统利用所述缺陷原因模型预测并定位所述另一面板的缺陷原因。在本专利技术的一实施例中，所述各种参数包括：检测、量测及制程的参数。在本专利技术的一实施例中，所述工厂大数据智能系统(FactoryBigdataIntelligent,FBI)包括：数据交换模块、数据处理模块、以及数据建模模块，其中所述数据交换模块用于与所述数据采集装置进行数据交换并将交换来的数据输入所述大数据平台；所述数据处理模块用于找出所有跟缺陷相关的生产所述面板的机台，并依据重要度进行降序输出所述第一结果，以及找出跟缺陷影响相关的参数并依据重要度进行排序输出所述第二结果，藉以定位面板的缺陷原因；以及所述数据建模模块用于利用所述第一结果及第二结果训练出所述缺陷原因模型。在本专利技术的一实施例中，所述大数据平台包括数据储存模块以及数据归纳模块，其中所述数据储存模块用于储存所述数据交换模块输入的数据；以及所述数据归纳模块用于将大数据平台中所有数据进行分类归档。附图说明为了更清楚地说明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为依据本专利技术的一实施例之面板缺陷的检测系统的示意图。图2为依据本专利技术的一实施例之面板缺陷的检测方法的流程图。具体实施方式为让本专利技术的上述内容能更明显易懂，下文特举优选实施例，并配合所附图式作详细说明。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本专利技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。本专利技术说明书中使用的术语仅用来描述特定实施方式，而并不意图显示本专利技术的概念。除非上下文中有明确不同的意义，否则，以单数形式使用的表达涵盖复数形式的表达。在本专利技术说明书中，应理解，诸如“包括”、“具有”以及“含有”等术语意图说明存在本专利技术说明书中揭示的特征、数字、步骤、动作或其组合的可能性，而并不意图排除可存在或可添加一个或多个其他特征、数字、步骤、动作或其组合的可能性。附图中的相同参考标号指代相同部分。本专利技术的说明书和权利要求书以及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应当理解，这样描述的对象在适当情况下可以互换。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本专利技术提供一种面板缺陷的检测系统及检测方法，能利用计算机和软件来代替人工对面板缺陷原因定位及面板生产异常预测，同时能建立模型后对生产中的面板进行判定是否有该种缺陷的解决方案，以快速对数据进行分析并且挖掘出它应有价值，进而提升生产效率及产品良率，并且降低人工成本。据此，依据本专利技术的一实施例，本专利技术提供了一种面板缺陷的检测系统，如图1所示。图1为依据本专利技术的一实施例之面板缺陷的检测系统1的示意图。参见图1，具体而言，本专利技术提供了一种面板缺陷的检测系统1包括：设置在各种生产面板设备11上的数据采集装置100，其中所述数据采集装置100收集所述面本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面板缺陷的检测系统，包括：设置在各种生产面板的设备上的数据采集装置，其中所述数据采集装置收集所述面板的生产过程中的各种参数；一工厂大数据智能系统(Factory Bigdata Intelligent,FBI)，将所述数据采集装置收集到的参数汇总；一大数据平台，所述工厂大数据智能系统将汇总后的所述参数输入到所述大数据平台，其中当一面板的生产发生特定缺陷时，技术人员将缺陷辨识码以及正常辨识码输入到所述工厂大数据智能系统之中，所述工厂大数据智能系统自动从所述大数据平台中捞取与所述面板相关的所有数据并进行一建模分析，找出所有跟缺陷相关的生产所述面板的机台，并依据重要度进行降序输出一第一结果，技术人员根据所述第一结果挑选可疑机台交给所述工厂大数据智能系统以进行所述参数的分析，所述工厂大数据智能系统会在所有的参数中找出跟缺陷影响相关的参数并依据重要度进行排序输出一第二结果，藉以定位面板的缺陷原因。

【技术特征摘要】
1.一种面板缺陷的检测系统，包括：设置在各种生产面板的设备上的数据采集装置，其中所述数据采集装置收集所述面板的生产过程中的各种参数；一工厂大数据智能系统(FactoryBigdataIntelligent,FBI)，将所述数据采集装置收集到的参数汇总；一大数据平台，所述工厂大数据智能系统将汇总后的所述参数输入到所述大数据平台，其中当一面板的生产发生特定缺陷时，技术人员将缺陷辨识码以及正常辨识码输入到所述工厂大数据智能系统之中，所述工厂大数据智能系统自动从所述大数据平台中捞取与所述面板相关的所有数据并进行一建模分析，找出所有跟缺陷相关的生产所述面板的机台，并依据重要度进行降序输出一第一结果，技术人员根据所述第一结果挑选可疑机台交给所述工厂大数据智能系统以进行所述参数的分析，所述工厂大数据智能系统会在所有的参数中找出跟缺陷影响相关的参数并依据重要度进行排序输出一第二结果，藉以定位面板的缺陷原因。2.根据权利要求1所述的面板缺陷的检测系统，其中所述工厂大数据智能系统利用所述第一结果及第二结果训练出一缺陷原因模型，当检测与所述面板相同产品规格的另一面板时，所述工厂大数据智能系统利用所述缺陷原因模型预测并定位所述另一面板的缺陷原因。3.根据权利要求1所述的面板缺陷的检测系统，其中所述各种参数包括：检测、量测及制程的参数。4.根据权利要求1所述的面板缺陷的检测系统，其中所述工厂大数据智能系统(FactoryBigdataIntelligent,FBI)包括：数据交换模块、数据处理模块、以及数据建模模块，其中所述数据交换模块用于与所述数据采集装置进行数据交换并将交换来的数据输入所述大数据平台；所述数据处理模块用于找出所有跟缺陷相关的生产所述面板的机台，并依据重要度进行降序输出所述第一结果，以及找出跟缺陷影响相关的参数并依据重要度进行排序输出所述第二结果，藉以定位面板的缺陷原因；以及所述数据建模模块用于利用所述第一结果及第二结果训练出所述缺陷原因模型。5.根据权利要求4所述的面板缺陷的检测系统，其中所述大数据平台包括数据储存模块以及数据归纳模块，其中所述数据储存模块用于储存所述数据交换模块输入的数据；以及所述数据归纳模块用于将大数据平台中所有数据进行分类归档。6.一种面板缺陷的检测方法，包括以下步骤：S10提供设置在各种生产面板的设备上的数据采集装置，其中所述数据采集装置收集所述面...

【专利技术属性】
技术研发人员：傅益龙，王子超，佘迎松，
申请(专利权)人：深圳市华星光电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44