KR20200067917A

KR20200067917A - Oled 스택 필름의 품질 평가를 위한 시스템, 장치, 및 방법

Info

Publication number: KR20200067917A
Application number: KR1020207015814A
Authority: KR
Inventors: 크리스토퍼 코카
Original assignee: 카티바, 인크.
Priority date: 2013-02-18
Filing date: 2014-02-13
Publication date: 2020-06-12
Also published as: US20190280251A1; JP7562162B2; JP2023038215A; US10347872B2; JP2016517164A; KR20150121084A; CN105900418B; JP6867712B2; US20180366687A1; TWI619939B; JP2021122009A; KR20180120810A; CN107871818B; US10886504B2; CN107871818A; US20140233843A1; US9443299B2; EP2957102A1; US20170077461A1; JP6615172B2

Abstract

본 발명은 유기 발광 다이오드("OLED") 장치의 증착된 필름 층의 품질을 평가하기 위한 기술을 제공한다. 이미지가 캡처되고 필터링되어서, 분석될 증착된 층을 식별한다. 이 층을 나타내는 이미지 데이터는 옵션으로 밝기(그레이스케일) 데이터로 전환될 수 있다. 그리고 나서, 그래디언트 함수가 적용되어, 증착된 층 내의 불연속성을 강조한다. 그리고 나서, 불연속성은 하나 이상의 스레숄드와 비교되어, 증착된 층의 품질을 확인하고, 옵션적인 치유책이 적용된다. 개시된 기술은 제자리에서 적용될 수 있어서, 뒤이은 제조 단계가 적용되기 이전에, 층간 박리와 같은 잠재적인 결함을 빠르게 식별할 수 있다. 옵션적인 실시예에서, 치유책은 결함이 존재하는지 여부에 따라 달라질 수 있다.

Description

OLED 스택 필름의 품질 평가를 위한 시스템, 장치, 및 방법{SYSTEMS, DEVICES AND METHODS FOR THE QUALITY ASSESSMENT OF OLED STACK FILMS}

본 발명은 첫 번째 발명자 코코아 크리스토퍼를 대표하여 "Systems and Methods for the Detection of Defective EML Films"에 대해, 2013년 2월 18일에 출원된 미국 가특허 출원 번호 제61/766,064호에 대해 우선권을 주장하고, 상기 우선 특허 출원은 본 명세서에 참조로서 포함된다.

본 발명의 가르침은 유기 발광 다이오드("OLED") 장치의 제조 동안에, 픽셀 우물 구조물 내에 형성된 다양한 필름의 품질 평가를 위해 유용한 시스템, 장치, 및 방법에 관한 것이다.

OLED 장치 기술의 잠재력에 대한 관심은 대부분 높게-포화된 칼라를 가지고 높은 콘트라스트를 가지며, 아주 얇고 에너지 효율성이 좋은 플랫 패널의 드러남에 의해 이끌려졌다. 또한, 플렉서블 폴리머 물질을 포함하는 매우 다양한 기판 물질은 OLED 장치의 제작에서 사용될 수 있다. OLED 장치는 산업용 프린팅 시스템을 사용하여 기판상에 다양한 유기적 및 그 밖의 다른 얇은 필름의 프린팅에 의해 제조될 수 있다. 셀 폰 디스플레이로 사용하기 위한 크기의 기판에서 매우 큰 텔레비전("TV") 스크린으로 사용하기 위한 크기의 기판까지, 거의 원하는 크기의 기판이 이러한 프로세스에서 사용될 수 있다. 두 개의 비-제한적인 예시를 제공하기 위하여, 얇은 필름의 잉크 제트 프린팅은 Gen 7.5 기판에 사용될 수 있는데, 이는 약 195cm x 225cm의 치수를 가지고, 이들 기판은 기판당 8개의 42" 또는 6개의 47" 플랫 패널로 커팅되며, Gen 8.5 기판에 대해서는, 220 x 250cm의 치수를 가지고, 이들 기판은 기판당 6개의 55" 또는 8개의 46" 플랫 패널로 커팅된다.

OLED 장치는 전형적으로 디스플레이를 구성하는데 복수의 픽셀을 가진다. 칼라 디스플레이에서, 각각의 픽셀은 전형적으로 세 개의 별도의 칼라 생성 소자를 가진다. 결국, 이들 각각의 소자는 전형적으로 잉크 제트 프린팅 프로세스 동안에 하나 이상의 얇은 필름 레이어를 수용하기 위해 "우물(well)"을 사용한다. 따라서, OLED 장치의 각각의 픽셀은 전형적으로 각각의 픽셀 칼라에 대응되는 세 개의 우물과 관련된다. 각각의 칼라 구성(즉, 각각의 우물과 관련된)에 대한 레이어의 집합은 "OLED 스택"dmf 형성한다. 각각의 OLED 스택은 6-7 개의 필름 층을 포함할 수 있다. 제조 동안에, 이들 각각의 층을 균일하게 증착하는 것이 바람직하다.

시각에 있어서, 고화질 플랫 패널 디스플레이는 약 300 ppi 내지 약 450 ppi의 픽셀 밀도를 가지고, 2 백만 픽셀 이상을 포함할 수 있다. 분명하게도, 다양한 OLED 장치의 제조 동안에 기판상에 형성되어야만 하는 기능 픽셀의 순전한 개수를 고려하면, 제조 정확성의 높은 정도가 요구된다. 다양한 층을 형성하는 프로세스에서, 필름 층 사이 또는 그 내부의 다양한 불연속성이 발생할 수 있고, 이는 지정된 바와 같이 수행하지 못하거나, 아니면, 결함으로서 식별되는 결과를 초래할 수 있다.

따라서, 본 기술 분야에서는, OLED 장치의 제조 동안에 기판상에 형성된 얇은 필름의 품질을 적절하고 시스템적으로 평가하는데 사용될 수 있는 시스템, 장치 및 방법에 대한 요구가 있다.

본 발명의 설명적인 실시예는 첨부 도면을 참조하여 이하에서 기술될 것이다.
도 1a는 본 발명에 따른, 디스플레이 패널 내의 예시적인 픽셀 배열의 개략도이다. 도 1b는 본 발명에 따른, OLED 스택의 실시예의 개략도이다.
도 2a는 본 발명에 따른, 설명적인 픽셀 우물을 나타내는 단면도이다. 도 2b는 본 발명에 따른, 단일 픽셀과 관련된 구조물을 나타내는 상면도이다.
도 4는 설명적인 실시예에 따른, 도 3의 패널 검사 시스템의 데이터 수집 장치의 블록도를 나타낸다.
도 5는 설명적인 실시예에 따른, 도 4의 데이터 수집 어셈블리를 가진 프린팅 시스템을 나타낸다.
도 6은 도 5의 프린팅 시스템의 다양한 실시예와 같은, 프린팅 시스템을 수용할 수 있는 가스 인클로저 시스템의 개략적인 단면도이다.
도 7a 내지 도 7d는 본 발명의 시스템 및 방법의 다양한 실시예에 따른, 데이터 수집 장치의 이미지 프로세싱 애플리케이션에 의해 수행된 예시적인 작업을 나타내는 다양한 순서도를 나타낸다.
도 8a 내지 8f는 본 발명의 다양한 실시예에 따른, 이미치 프로세싱 애플리케이션의 작업을 나타내는데 사용되는, 하나 이상의 픽셀 우물의 개략도를 나타낸다.
도 9는 픽셀 우물내에 증착된 층의 도면(도 9의 왼쪽에서 볼 수 있음)에 대응되는 그래디언트 강도의 히스토그램을 나타낸다.
도 10은 픽셀 우물 내에 증측된 층의 도면(도 10의 왼쪽에서 볼 수 있음)에 대응되는 그래디언트 강도의 히스토그램을 나타낸다.
도 11은 본 발명의 다양한 실시예에 따른, 데이터 수집 장치의 이미지 프로세싱 애플리케이션에 의해 수행된 예시적인 작업을 나타내는 순서도를 나타낸다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시예에 따른, 데이터 수집 장치의 이미지 프로세싱 애플리케이션에 의해 수행된 예시적인 잡업을 나타내는 순서도를 나타낸다.

본 발명은 OLED 장치 제작 동안에 증착되는 얇은 필름 층의 품질의 평가를 위한 시스템, 장치 및 방법을 제공한다. OLED 스택의 하나 이상의 층은 기판의 타겟 영역 상에 연속적으로 프린트될 수 있는데, 각각의 타겟 영역은 선택적으로, 완성된 OLED 장치에 의해 생성될 광의 픽셀의 특정 칼라 구성과 관련 있을 픽셀 우물이다. 잉크젯 프린팅 프로세스는 선택적으로, 이러한 프린팅 프로세스를 위해 사용될 수 있다. 증착된 층은 유기 물질이나 무기 물질로 형성될 수 있으나, 전형적으로, OLED 스택은 이러한 프로세스를 사용하여 형성된 적어도 하나의 유기 층(즉, 발산 물질 층 또는 "EML")을 포함한다. 타겟된 영역내로 특정 잉크를 프린팅한 이후에, 가령, 증착된 유체를 영구적 구조물로 전환함에 의해, 각각의 층을 완성하기 위하여, 하나 이상의 포스트-프린팅 프로세싱 단계가 수행될 수 있다. 각각의 타겟 영역 내에 형성된 각각의 층의 품질을 평가하기 위하여, 모든 타겟 영역의 이미지가, 가령, 고속, 고해상도 카메라를 사용하여, 층 증착 및/또는 형성 동안에 또는 이후에 캡쳐된다. 이러한 이미징은 선택적으로, 이전의 '습식' 층 또는 완성된 층(즉, 층 형성 프로세스의 어떠한 단계에서)을 평가하기 위하여, OLED 스택의 다음 층의 증착 이전에 수행될 수 있다.

증착된 층에서의 불-균일성은 이러한 이미지 캡처의 결과로서 찍힌 이미지 데이터의 평가를 통해 검출될 수 있다. 각각 캡처된 이미지는 전형적으로, 하나 이상의 픽셀 우물 또는 하나 이상의 OLED 장치 기판의 픽셀의 고화질 클로즈-업 뷰이다. 불-균일성은 픽셀 우물 내의 필름 층 간의 불연속성으로 표현될 수 있는데, 이는 필름, 갭, 핀홀 간의 층간 박리 또는 그 밖의 다른 유형의 문제를 나타낸다. 각각 캡처된 이미지는 비-제한적인 예시로서, 하나 이상의 픽셀 우물, 하나 이상의 픽셀 우물을 둘러싸는 영역, 각각의 픽셀 우물의 가둠(confine)을 형성하는 뱅크 및 OLED 스택의 일부를 형성하기 위한 각각의 픽셀 우물 내에 증착된 필름을 포함할 수 있다. 캡처된 이미지는 생성된 필터링된 데이터를 분리시키고, 관심 필름의 증착된 층에 바로 대응되는 이미지 데이터를 분리시키며, 과잉의 데이터(가령, 주어진 픽셀 우물 또는 우물들의 외부 영역에 대한 이미지 데이터)를 제거하기 위해 필터링될 수 있다. 이러한 필터된 데이터는 전형적으로, 당해 필름 층의 바로 그 이미지 데이터이다. 그래디언트 함수가 이러한 필터된 데이터에 적용되어서, 프로세스된 데이터를 형성할 수 있다. 프로세스된 데이터는 전형적으로, 균일한 이미지 데이터로부터 불연속성을 강조하는 그래디언트 값의 이미지이다. 본 발명의 시스템 및 방법의 다양한 실시예에 대하여, 이러한 프로세스된 데이터는, 가령, 불연속성의 크기, 불연속성의 개수, 또는 하나 이상의 다른 기준에 의존하여, 하나 이상의 우물 내의 OLED 스택 필름의 품질을 평가하는데 사용될 수 있다. 그리고 나서, 처리된 이미지 데이터를 사용하여 평가되었던 픽셀 우물의 품질을 나타내는 결과 또는 출력이 생성될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 이러한 출력은 특정 픽셀 우물 내에 증착된 층이 채움 문제나 층간 박리 문제를 가지는지 아닌지를 나타낼 수 있다. 또 다른 실시예에서, 기술된 프로세스는, 허용할 수 없으므로, 이후의 프로세싱에 영향을 주는데 사용되는 오류를 나타내는 결과를 가지고, 픽셀 우물 내의 OLED 스택 내의 각각의 층에 대해 반복적으로 적용될 수 있다. 마지막으로, 임의의 결함이 확인되면, 치유책이 옵션으로 취할 수 있다. 명백하게도, 제조 프로세스가 완벽하지 않아서, 결함의 시기적절한 검출 및 이러한 치유책의 사용은 품질 및 생산 속도를 최대화하고, 비용을 최소화하는데 중요하다.

일 실시예에서, 필터된 데이터(즉, 분석하에서 증착된 층을 나타내는 이미지 데이터)는 (그래디언트 함수의 적용 이전에) 발기, 그레이스케일 값, 색조(hue), 칼라 강도 또는 그 밖의 이미지 특징과 같은 특정 이미지 특징을 강조하는데 도움을 주는 특정 포맷으로 전환될 수 있다. 일 실시예에서, 가령, 칼라 이미지를 나타내는 필터된 데이터는 8-비트 그레이스케일 강도 값, 필터된 데이터의 각각의 픽셀 또는 "PEL"에 대한 하나로 전환된다("PEL"은 전형적으로 카메라에서 캡처된 고해상도 데이터의 픽셀을 말하는데 사용될 것인 반면, "픽셀"은 전형적으로 완성된 OLED 패널의 사진 소자 및 관련된 광생성 구성 및/또는 이들 구성에 의해 차지된 영역을 말하는데 사용될 것이다). 그리고 나서, 이러한 강조된 데이터(즉, 그레이스케일 전환의 경우에서 단색 이미지 데이터)는 그래디언트 함수를 받아서 프로세스된 데이터로 생성된다. 그래디언트 함수는 언급된 바와 같이, 정밀 조사 하에서 픽셀 우물 내의 국소 기반으로불-균일성을 강조한다.

본 발명의 일 실시예는 컴퓨터-리드가능한 매체에 저장된 컴퓨터-리드가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터-리드가능한 매체를 제공한다. 실행될 때, 이들 컴퓨터-리드가능한 명령어는 프로세서가 증착된 필름의 품질을 분석하기 위한 타겟 영역을 나타내는 캡처된 이미지 데이터를 처리하도록 한다. 다시 말하면, 타겟 영역은 캡처된 이미지에 의해 나타난 적어도 하나의 픽셀 우물을 포함할 수 있다. 컴퓨터-리드가능한 매체는 비-일시적인 매체인데, 이는 전기, 자기, 광학 또는 그 밖의 형태로 데이터를 저장하기에 알맞은 물리적 구조물이라는 것을 의미한다. 이러한 매체의 예시는 가령, 플래시 드라이브, 플로피 디스크, 테이프, 서버 저장소 또는 대량 저장소, 하드 드라이브, 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 콤팩트 디스크(CD) 또는 그 밖의 다른 로컬 또는 원격 저장소를 포함한다. 컴퓨터-리드가능한 매체는 프로세서에 의해 실행될 때, 시스템이 OLED 장치 기판상에 형성된 필름에서의 불연속성을 확인하기 위한 방법의 다양한 실시예를 수행하도록 하는, 그 안에 저장된 명령어를 가질 수 있다. 컴퓨터-리드가능한 매체는 선택적으로, 더 큰 머신이나 시스템의 일부로 구현될 수 있고, 또는 분리 기반으로 존재할 수 있다(즉, 나중에 파일을 또 다른 컴퓨터나 프린터로 전송하려는 플래시 드라이브 또는 스탠드어론 저장소). 더 큰 머신이나 시스템은 옵션으로, 카메라 및 프로세서 및 옵션으로 프린트헤드 및/또는 카메라 수송 메카니즘을 포함하는 프린팅 장치를 포함할 수 있다. 즉, 기판 외부의 조명을 사용하여 제작 동안에 비활성 OLED 장치 기판의 사진을 찍는 카메라는 이미지 캡처 동안에 OLED 장치 기판의 타겟 영역을 조명하기 위한 광원을 포함하는 어셈블리상에 장착될 수 있다.

좀 더 자세한 실시예에서, 그래디언트 함수가, 두 개의 매트리스로부터 원소들간에 컨벌루션으로서, 특정 타겟 영역을 나타내는 이미지 데이터에 대해 수학적 프로세스에 의해 적용된다. 이러한 이미지 데이터는 상기 언급된 필터된 데이터일 수 있고, 전형적으로, 캡처된 이미지의 PELS로부터 파생된 이미지 데이터를 포함한다. 언급된 이러한 이미지 데이터는, 칼라 강도, 밝기등과 같은 특정 이미지 특징을 강조할 수 있다. 컨벌루션은 옵션으로, 소프트웨어나 펌웨어, 즉, 소프트웨어 및/또는 펌웨어의 제어하에서 작용하는 하나 이상의 머신에 의해 수행될 수 있다. 컨벌루션의 결과는 정밀 조사하에서 필름 층에 해당하는 그래디언트 값의 매트릭스로서 표현될 수 있다. 그리고 나서, 증착된 필름의 물질을 평가하기 위해 측정이 적용된다(즉, 하나 이상의 기준 또는 스레숄드). 결과가 적용된 측정값(들)에 충족하면, 증착된 층은 만족하는 품질을 가지는 것으로 결정되고, 아니면 잠재적인 문제가 존재하는 것으로 결정된다. 문제의 확인에 응답하여 취해질 수 있는 액션의 비-제한적인 예시로서, 디스플레이 패널은 추가 프로세싱 없이 거절될 수 있고(잠재적으로 제조 시간과 비용 절약), 또는 문제점을 치유하기 위한 노력으로 추가 프로세싱이 가해질 수 있다. 매우 다양하고, 서로 다른 기준이 품질을 평가하는데 적용될 수 있다는 것에 유의한다. 예를 들어, 아래 논의되는 하나의 특정한 자세한 실시예에서, 픽셀 우물 내의 층에 대한 그래디언트 값의 절대값은 합산되고(또는 그래디언트 값의 제곱이 합산됨), 합산 결과가 스레숄드보다 적으면, 증착된 필름은 허용가능한 것으로 결정된다. 또 다른 실시예에서, 두 번째 테스트는 대신에, 크고 눈에 띄는 불연속성 또는 그래디언트(가령, 현저한 문제)와 보수의 작은 불연속성(가령, 문제가 아님)을 구별하기 위해 적용될 수 있는데, 이와 관련하여, 통계적 테스트도 적용되어서(가령, 결과 매트릭스로부터의 값의 표준 편차와 두 번째 스레숄드와의 비교), 문제점을 나타낼 수 있는 임의의 특정한 특징을 확인할 수 있다. 예를 들어, 이하에서 논의되는 하나의 응용예에서, 히스토그램은, 정밀 조사하에서 층을 포함하는 각각의 픽셀 우물과 관련된 그래디언트 값에 대해 연산되고, 강한 그래디언트의 높은 발생 정도는 주어진 픽셀 우물 내의 층간 박리와 관련된 "레이스트랙(racetrack)"을 나타낼 수 있다. 또한, 가령, 두 개의 테스트가 모두 만족해야만, 주어진 우물 내의 층이 허용가능한 품질로서 간주되는 것처럼, 이들 테스트는 원하면 서로 조합하여 사용될 수 있다. 확실히, 많은 대안적인 테스트 및 테스트의 조합도 존재하고, 다양한 실시예에 대해 선택될 수 있다.

또 다른 실시예에서, 제2 그래디언트 함수가 옵션으로 적용될 수 있다. 예를 들어, 상기에서 논의된 필터링 프로세스는 그래디언트 함수를 사용하여, 캡처된 이미지로부터 증착된 층의 윤곽을 식별하고, 이들 윤곽은 고려 중인 증착된 층을 직접 나타내지 않은 캡처된 이미지의 일부를 마스크 아웃(mask out)하는데 사용된다. 좀 더 구체적인 실시예에서, 각각 캡처된 이미지의 복사본은 가령 그래디언트 함수를 사용하여 필터되어서, 각각의 픽셀 우물의 윤곽을 구조적으로 형성하는 "뱅크"를 찾는다. 그리고 나서, 마스크 기능은 이러한 분석에 기초하여 정의되어서, (가령, 관심 있는 증착된 층에 해당될 수 있는) 뱅크 내의 이미지 데이터를 통과(즉, 마스크 안 함)시키고, 문제있는 픽셀 우물의 가둠의 외부에 있는 기판 구조물(즉, 뱅크의 외부에 놓인)에 해당되는 이미지 데이터를 차단(즉, 마스크 아웃)한다. 그리고 나서, 이러한 마스크는, 필터된 데이터(즉, 정밀 조사하에서 바로 층을 나타내는)를 얻기 위하여 원본 이미지 데이터에 적용된다.

상기에서부터 명백하지만, 상기에서 논의된 다양한 동작, 방법, 이들 동작을 수행하는 장치 및 시스템은 OLED 장치의 필름의 품질의 시기적절하고 시스템적인 평가를 가능하게 한다. 그러므로, 이들 다양한 방법, 장치 및 시스템은 좀 더 신뢰성있는 OLED 장치로 이어지는데, 왜냐하면, 잠재적인 결함이 좀 더 정확하게 검출될 수 있기 때문이다. 또한, 이들은 제조 단가를 낮추는 것으로 이어지는데, 왜냐하면, 이러한 결함은 잠재적인 결함있는 OLED 장치를 추가로 가공하는 것과 관련된 비용과 시간을 들이지 않고, 또한, 활용할 수 있는 물질의 폐기와 관련된 비용과 시간을 들이지 않고, 검출(및 잠재적으로 치유)할 수 있기 때문이다.

추가적인 세부사항 및 옵션은 이하 논의사항으로부터 기술 분야의 당업자에게 명백할 것이다.

도 1a는 기판(10)의 표면상에 형성된 6개의 픽셀에 대한 회로망을 나타내는 확대도(20)를 포함하는, OLED 장치 기판910)의 개략적인 상면도이다. 단일 픽셀은 숫자(30)으로 지정되고, 적색광, 녹색광 및 청색광을 생성하는 별도의 소자(32, 34 및 36)로 구성되는 것을 볼 수 있다. 추가 회로망(숫자(38)로 지정된 것과 같은)은 각각의 픽셀 우물에 의해 광의 생성에 걸친 제어를 보조하기 위해, OLED 장치 디스플레이 기판상에 형성될 수 있다.

이전에 언급된 바와 같이, OLED 플랫 패널 디스플레이의 제조 동안에, OLED 픽셀은, 전압이 인가될 때, 발광할 수 있는 적어도 하나의 OLED 필름 스택을 포함하도록 형성된다. 도 1b는 애노드와 캐소드 사이에, 홀 주입 층(HIL), 홀 이송 층(HTL), 발산 층(EML), 및 전자 주입 층(EIL)과 결합된 전자 이송 층(ETL)을 포함하는 OLED 스택 필름 구조물의 실시예를 도시한다. 전압이 애노드와 캐소드에 걸쳐 인가될 때, 도 1b에 나타난 바와 같이, 특정 파장의 광이 EML 층으로부터 발산된다. 본 발명의 시스템, 장치 및 방법의 다양한 실시예에서, 도 1b에 도시된 HIL, HTL, EML 및 ETL/EIL 층은 잉크젯 프린팅을 사용하여 프린트될 수 있다. 각각의 HIL, HTL 및 ETL.EIL OLED 스택 층은 이들 OLED 스택 필름 층의 기능을 형성하는 물질을 포함하는 잉크 조성물(ink formulation)을 가진다. 다음에 좀 더 자세히 논의될 바와 같이, 픽셀은 세 개의 칼라 생성 소자를 포함할 수 있는데, 각각의 소자는 서로 다른 파장의 광, 가령, 제한되지는 않지만, 적색, 녹색 및 청색의 광을 발산하는 EML 층을 가진다. 본 발명의 OLED 픽셀 셀의 다양한 실시예에 대하여, 각각의 EML 층은 타겟된 전자기적 파장 범위 내에서 발산할 수 있는 OLED 물질을 포함하는 잉크 조성물을 가진다. 임의의 수 또는 칼라 구성의 조합 및 관련된 픽셀 우물은 물론, 단색 디스플레이(가령, 각각의 픽셀에 대한 단일 픽셀 우물을 가진)를 가질 수도 있다는 것을 유의한다.

도 2a는 픽셀 우물(50)의 단면도를 도시하는데, 다양한 OLED 스택 층을 형성하기 위한 잉크가 프린트되어서 단일 칼라 생성 소자를 형성한다. 단면이 증착된 유체를 가두는 역할을 하는 더블 뱅크 구조물(숫자 52와 54로 지정됨)의 쌍을 도시하나, 사실상, 이들 구조물은 전형적으로, 단일의 폐쇄된 모양의 일부(가령, 도 2b의 각각 숫자 62, 64 및 66인 적색, 녹색 또는 청색 광 생성 영역의 윤곽에 의해 나타남)를 형성한다. 픽셀 우물(50)의 경우에, 기판(51)은 전형적으로, 투명한 구조물이고, 결과적으로, 영역(58)은 (방해받지 않는) 생성된 광과 관련될 활성 픽셀 너비의 영역을 나타내고, 영역(56)은 증착된 층과 관련된 우물 너비를 나타낸다. 다양한 구조물의 상대적인 높이와 거리는 도 2a의 우측 상단에서 볼 수 있는 범례에 의해 확인된다. 앞서 언급된 바와 같이, 일부 실시예에서, 픽셀 뱅크, 좀 더 구체적으로 가둠 뱅크(54)는, 증착된 층을 분석하는데 사용되는 캡처된 이미지 데이터를 필터링하는데 사용되고 검출되어서, 오직 이러한 픽셀 우물 너비(56)에 해당하는 필터된 이미지 데이터가 처리되어서 층 불연속성을 평가한다. 이는 모든 실시예에 대해 요구되지 않는다.

도 2b는 너비가 약 95μ이고, 길이가 약 85μ인 치수를 가진 픽셀 셀(60)의 평면도를 도시한다. 픽셀 셀(60)에서, OLED 스택을 형성하는 층을 수용하는데 각각 사용되는 세 개의 서로 다른 우물(62, 64 및 66)이 있는데, 적색광 생성 소자를 위한 하나의 스택(62), 녹색광 생성 소자를 위한 하나의 스택(64), 청색광 생성 소자를 위한 하나의 스택(66)이다. 도 2b 내에서 확인된 치수는 픽셀 셀 피치 및 플랫 패널 디스플레이(인치당 또는 "ppi" 326 픽셀의 해상도를 가짐)를 위한 각각의 칼라 소자에 대한 픽셀 우물 치수를 확인한다.

기술 분야에서 당업자 중 일인이 용이하게 인식할 수 있는 바와 같이, 픽셀 크기, 모양 및 종횡비는 복수의 요소에 의존하여 가변할 수 있다. 예를 들어, 100 ppi에 해당하는 픽셀 밀도는 컴퓨터 디스플레이에 대해 사용되는 패널에 대해 충분할 수 있다. 그에 반해, 300 ppi 내지 약 450 ppi에 해당하는 픽셀 밀도는 초고해상도 디스플레이에 대해 사용될 수 있다. 매우 다양한 잉크가 다양한 파장의 광으로 사용하기 위한 서로 다른 층을 형성하는데 사용될 수 있어서, 각각의 우물(62, 64 및 66)이 동일항 잉크 또는 잉크들을 사용하지 않는다는 것에 유의한다. 게다가, 다양한 잉크는 도 1b에 도시된 바와 같이, 다른 층을 형성하기 위해 조성될 수 있다.

본 발명은 OLED 장치 기판의 복수의 픽셀 우물에 걸쳐 증착된 층의 품질의 시기적절한 검사 및 객관적인 결정을 위한 자동화된 시스템 및 방법을 가능하게 한다. 예를 들어, 이전에 존재하는 다양한 기판 크기의 논의사항을 반영하여, 많은 디자인(가령, Gen 5.5 내지 Gen 8.5)에 대하여, 전형적으로 패널 당 수백만의 픽셀이 있다는 것을 상기할 것이다. 이러한 수는, 추가적인 디스플레이 기술이 성과를 거둠에 따라, 미래에 극적으로 증가할 수 있다. 이전에 논의된 바와 같이, OLED 장치에서의 적절한 기능을 위해, 필름 균일성이 바람직하다.

도 3은 설명적인 실시예에 따른 OLED 장치 품질 평가 시스템(300)의 개략도이다. 품질 평가 시스템(300)은 데이터 저장 시스템(305)은 물론, 데이터 수집 시스테(304), 이미지 처리 시스템(306) 및 네트워크(308)를 포함할 수 있다. 데이터 수집 시스템(304)은 카메라, 가령 고속 CCD 카메라를 포함한다. 카메라는 OLED 장치 기판의 고-확대, 고-해상도 뷰를 나타내는 이미지를 캡처한다. 또한, 데이터 수집 시스템(304)은 옵션으로, 하나 이상의 프린터 및/또는 다른 장치를 포함하여, OLED 장치 제작 메카니즘으로 실행될 수 있다. 일 실시예에서, 카메라를 위치시킴은 물론 다양한 필름 층을 프린트하는데 사용되는 잉크 제트 프린트헤드를 위치시키는데 사용되는 이송 메카니즘에 의해 카메라가 운반된다. 캡처된 이미지 및/또는 다른 데이터는 저장 시스템(305) 내에 저장될 수 있다. 이미지 처리 시스템(306)은 캡처된 이미지를 처리하고, 픽셀이 결함적인지 아닌지를 결정하거나, 활용을 위해 설계된대로 수행하지 않는지를 결정한다. 전형적으로, 이미지 처리 시스템은 이미지 처리 시스템(306)의 하나 이상의 프로세서가 이러한 분석을 수행하도록 하는, 컴퓨터 리드가능한 매체(즉, 도시된 휴대용 장치, 데스크탑 컵퓨터나 랩탑 또는 그 밖의 처리 장치의 일부)를 포함한다. 이들 다양한 소자들을 연결하는 네트워크(308)는 동일하거나 서로 다른 유형의 하나 이상의 네트워크를 포함할 수 있다. 네트워크(308)는 셀룰러 네트워크, 블루투스 네트워크, 피투피 네트워크, 로컬 영역 네트워크, 인터넷과 같은 광역 네트워크, 인터널 시스템 버스 또는 다양하고 도시된 장치를 연결하기 위한 또 다른 스킴을 포함하나 이에 제한되지 않는, 임의의 유형의 유선 및 무선 공용 또는 사설 네트워크를 포함할 수 있다. 네트워크(308)는 또한 서브네트워크를 포함할 수 있고, 추가 또는 더 적은 장치의 수로 구성될 수 있다. OLED 장치 품질 검사 시스템(300)의 구성은 단일 연산 장치 내에 포함될 수 있고, 단일 방 또는 인접한 방, 단일 시설에 위치될 수 있으며, 또한, 서로 원격일 수 있다. 다양한 실시예에서, 본 발명은 도 3에 도시된 임의의 단일 구성으로, 또는 이러한 구성의 집합으로, 또는 관련된 방법, 장치 또는 시스템으로 구현될 수 있다.

도 4는 설명적인 실시예에 따른, 데이터 수집 장치(400)의 블록도를 도시한다. 데이터 수집 장치(400)는, 하나의 비-제한적인 예시를 제공하기 위해, 수집 어셈블리(450), 카메라 어셈블리(460), 포인팅 시스템(470) 및 적어도 하나의 프로세서(406)를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(406)에 데이터의 입력과 출력을 보조하기 위하여, 데이터 수집 장치(400)는 입력 인터페이스(402), 출력 인터페이스(404), 통신 인터페이스(408), 키보드(410), 마우스(412), 디스플레이(414), 프린터(416), 컴퓨터-리드가능한 매체(420) 및 데이터 수집 애플리케이션(430)를 더 포함할 수 있다. 더 적고, 서로 다르며, 추가의 구성이 데이터 수집 장치(400) 내로 통합될 수 있다.

도 4의 데이터 수집 장치(400)의 수집 어세믈리(450)에 대하여, 카메라 어셈블리(460)는 옵션으로, 기술 분야에서의 당업자에 의해 이해되는 바와 같이, 렌지를 사용하여 이미지 데이터를 캡처하도록 구성될 수 있다. 캡처된 이미지 데이터는 입력 인터페이스(402)를 통해 데이터 수집 장치(400) 내로 수신된다. 또한, 데이터 수집 어셈블리(450)는 포인팅 시스템(470)을 포함할 수 있는데, 이는 카메라 어셈블리(460)를 장착하여, OLED 장치 기판에 대해 카메라 어셈블리를 이송하는데 사용된다. 이와 관련하여, 포인팅 시스템(470)은 플랫 패널 디스플레이의 전체 표면 위에서 카메라 어셈블리(460)의 이동을 제공한다. 따라서, 수집 장치(400)의 데이터 수집 어셈블리(450)는 임의의 플랫 패널 디스플레이 장치의 픽셀 우물의 전체 세트를 나타내는 이미지를 완전히 캡처할 수 있다. 이전에 언급된 바와 같이, 일 실시예에서, 카메라 어셈블리(460)는, 프린트 헤드 운동을 제어하는데 사용되는 프로세서(406) 및/또는 수집 어셈블리(450)를 포함하는, 프린터(가령, 프린터(416))의 일부일 수 있다는 것을 유의한다. 이러한 시스템에서, 카메라 어셈블리(460)는, 품질 분석의 목적을 위해, 방금-증착된 "습식 잉크"의 이미지를 캡처하기 위하여, 프린트 헤드에 통합될 수 있다. 대안적으로, 카메라 어셈블리(460)는 옵션으로, 멀티-툴 프린터의 일부로서 실행될 수 있는데, 여기서, 포인팅 시스템(470)은, 어떤 때에는 OLED 장치 기판을 프린팅하는데 사용하기 위한 하나 이상의 프린트헤드를 장착하는데, 다른 때에는 카메라 어셈블리(460)를 장착하는, 이중-역할을 수행한다. 일 실시예에서, OLED 장치를 위한 제조 장치는 복수의 기판을 이송하여서, 층이 프린터에서 제1 기판 위에 증착된 이후에, 기판이 제조 장치 내의 또 다른 위치로 전진되고, 품질 분석을 위해 이미징되며, 동시에, 제2 기판이 유사한 층을 증착하는 목적을 위해 프린터 내로 들어온다.

입력 인터페이스(402)는, 기술 분야에서의 당업자에 의해 이해되는 바와 같이, 데이터를 데이터 수집 장치(400) 내로 수신하기 위한 포트를 제공한다. 입력 인터페이스(402)는 제한되지는 않지만, 키보드(410), 마우스(412), 디스플레이(414), 카메라 어셈블리(460), 트랙 볼, 키패드, 하나 이상의 버튼 등을 포함하는 다양한 입력 기술과 인터페이스하여, 데이터 수집 장치(400) 내로 수신될 정보를 허용하거나, 디스플레이(414) 상에 디스플레이되는 사용자 인터페이스로부터 선택할 수 있게 한다. 키보드(410)는 기술 분야의 당업자에 의해 이해되는 바와 같이, 다양한 키보드 중 어느 하나 일 수 있다. 디스플레이(414)는 얇은 필름 트랜지스터 디스플레이, 발광 다이오드 디스플레이, 액정 크리스탈 디스플레이 또는 기술 분야의 당업자에 의해 이해되는 바와 같은 다양한 서로 다른 디스플레이 중 어느 하나 일 수 있다. 마우스(412)는 기술 분야의 당업자에 의해 이해되는 바와 같은 다양한 마우스-유형의 장치 중 어느 하나 일 수 있다. 동일한 인터페이스가 입력 인터페이스(402)와 출력 인터페이스(404)를 모두 지원할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(414)는 사용자 입력을 지원하고 사용자에게 출력을 제시하는 터치 스크린을 포함할 수 있다. 데이터 수집 장치(400)는 동일하거나 서로 다른 입력 인터페이스 기술을 사용하는 하나 이상의 입력 인터페이스를 가질 수 있다. 키보드(410), 마우스(412), 디스플레이(414), 카메라 어셈브리(460) 등은 통신 인터페이스(408)를 통해 데이터 수집 장치(400)에 의해 추가로 액세스될 수 있다.

출력 인터페이스(404)는 데이터 수집 장치(400)로부터 정보를 출력하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 출력 인터페이스(404)는 제한되지는 않지만, 디스플레이, 프린터, 카메라, 포인팅 시스템, 데이터 수집 자이ㅊ(400)의 일부가 아니라면 또 다른 장치를 포함하는 다양한 출력 기술과 인터페이스할 수 있다. 적어도 하나의 실시예에서, 출력 인터페이스(404)는 다른 네트워크-연결된 소자와 통신하기 위하여, 로컬 영역 연결부 또는 무선 연결부를 포함한다.

프로세서(406)는 기술 분야에서의 당업자에 의해 이해되는 바와 같은 명령어를 실행한다. 명령어는 특수 목적의 컴퓨터, 로직 회로 또는 하드웨어 회로에 의해 수행될 수 있다. 용어 "실행"은 각각의 명령어에 의해 요구되는 동작을 수행하는 프로세스를 말한다. 명령어는 하나 이상의 프로그래밍 언어, 스크립팅 언어, 어셈블리 언어등의 형태로 표현될 수 있다. 프로세서(406)는 비-일시적인 컴퓨터-리드가능한 매체, 가령, 로컬, 네트워크-연결 또는 원격 메모리로부터의 명령어를 수신하고, 가령, 로컬 RAM 내의 이들 명령어의 복사본을 저장하고, 이들 로컬-저장된 명령어상에 작용함에 의해, 이러한 명령어를 실행한다. 또한, 데이터 수집 장치는 복수의 프로세서를 포함하여, 가령, 멀티-코어 장치로서, 통합된 장치의 프로세서의 세트로서, 또는 동작을 집합적으로 수행하고 이들 동작과 관련된 데이터를 교환하는 네트워크-연결 장치의 세트로서, 실행되는 다양한 기능을 수행할 수 있다.

도 5는 설명적인 실시예에 따른, OLED 기판상에 다양한 OLED 스택 층을 프린팅하기 위한 잉크젯 프린팅 시스템(500)의 전면 사시도를 나타낸다. 도 5의 잉크젯 프린팅 시스템(500)과 같은 OLED 잉크젯 프린팅 시스템은 여러 장치 및 장치들로 구성될 수 있는데, 이는 기판 지지 장치(520) 상에 위치된 기판(522)과 같은, 기판상의 특정 위치로 잉크 드랍의 신뢰성 있게 배치시킨다. 이들 장치 및 장치들은 제한되지는 않지만, 프린트헤드 어셈블리, 잉크 전달 시스템, 움직임 시스템, 기판 지지 장치 및 기판 로딩 및 언로딩 시스템을 포함할 수 있다. 움직임 시스템은 비-제한적인 예시로, 도 5의 잉크젯 프린팅 시스템(500)에 대해 도시된 바와 같은 겐트리 시스템(gantry system) 또는 스플릿 축 XYZ 시스템(split axis XYZ system)일 수 있다. 프린트헤드 어셈블리가 정적인 기판 위에 움직일 수 있거나(겐트리 스타일), 또는 프린트헤드와 기판 모두가 움직일 수 있다(스플릿 축 컨피규레이션의 경우). 또 다른 실시예에서, 프린트헤드 어셈블리는 실질적으로 정적일 수 있는데, 가령, 기판은 기판 지지 장치에 의해, 또는 프린트헤드 어셈블리와 관련된 Z-축 움직임 시스템에 의해, 제공된 Z 축 움직임을 가지고, 하나 이상의 프린트헤드에 대해 X 및 Y 치수로 이송될 수 있다. 하나 이상의 프린트헤드가 기판에 대해 움직이면서, 잉크의 방울은 기판상의 원하는 위치 내에 증착되기 위해 정확한 시간에 분출된다. 기판은 기판 로딩 및 언로딩 시스템을 사용하여 프린터에 삽입되거나 제거될 수 있다. 잉크젯 프린팅 시스템의 컨피규레이션에 의존하여, 이는 기계적 컨베이어, 컨베이어 어셈블리가 있는 기판 부양 테이블 또는 엔드 이펙터(end effector)가 있는 기판 이송 로보트를 사용하여 달성될 수 있다. 일 실시예에서, 프린팅은 주변 공기에 대해 밀봉된 챔버내에서 수행되어서, 원치않는 미립자를 배제한다는 것에 유의한다. 또한, 데이터 수집 시스템은 옵션으로, 이러한 분리된 환경에서 작동될 수 있다. 고려될 수 있는 활용 분야에서, 아래에 언급되는, 밀봉된 챔버는 비활성 기체와 같은 특수하게 선택된 대기의 존재 내에서, 프린팅 및/또는 이미징을 수행하는데 사용될 수 있다.

도 5의 잉크젯 프린팅 시스템(500)은 이전에 기술된 바와 같은 데이터 수집 어셈블리를 포함할 수 있다. 잉크젯 프린팅 시스템(500)의 다양한 실시예는 프린팅 시스템 베이스(510)에 의해 지지될 수 있다. 이 베이스 위의 제1 및 제2 상승기(512 및 514)는, 프린팅 시스템 및 이미징 시스템(가령, 카메라)을 지지하는데 사용되는 브리지(516)를 지지한다. 케이블 트레이 어셈블리(542)는 인클로저 및 다양한 케이블, 와이어 및 잉크젯 프린팅 시스템(500)의 동작에 필요한 튜빙 어셈블리를 위한 라우팅을 제공하고, 이러한 케이블, 와이어 및 튜빙 어셈블리에 의해 생성된 임의의 미립자를 포함하도록 도와준다. 케이블 트레이 어셈블리(542)는 일반적으로, 케이블 트레이 어셈블리 배기 시스템(540)의 일부이고, 이는 트레이 배기 플레늄(plenum)(544)을 통해 이러한 미립자의 배기를 제공한다. 이에 관하여, 케이블 트레이 배기 어셈블리(540)는 프린팅 및/또는 이미징 프로세스 동안에 낮은-미립자 환경이 가능하게 도와줄 수 있다.

브리지(516)는 제1 X,Z-축 캐리지 어셈블리(530) 및 제2 X,Z-축 캐리지 어셈블리(530A)를 지지하도록 도와준다. 각각의 캐리지 어셈블리는 브리지(516) 상에서 기판 지지 장치(520)에 대해 X-축 방향으로 움직일 수 있다. 잉크젯 프린팅 시스템(500)은 본질적으로, 낮은-미립자 생성 X-축 움직임 시스템을 사용할 수 있는데, 제1 및 제2 X,Z 캐리지 어셈블리(530 및 530A)는 공기 베어링 선형 슬라이더 어셈블리 상에서 각각 움직인다. 기술 분야에서의 당업자가 이해할 수 있는데, 공기 베어링 선형 슬라이더 어셈블리는 브리지(516)의 전체를 감싸서, 제1 및 제2 X,Z 캐리지 어셈블리(530 및 530A)의 마찰없는 움직임을 가능하게 한다. 이러한 공기 베어링 선형 슬라이더 어셈블리는 세-점 마운팅을 제공하는데 도움을 주는데, 이는 각각의 X,Z 캐리지 어셈블리에 대한 이동의 정확성을 보존하고, 스큐(skew)에 저항하는데 도움을 준다. 제1 X,Z-축 캐리지 어셈블리(530)는 제1 Z-축 움직임 플레이트(532)를 가지는 반면, 제2 X,Z-축 캐리지 어셈블리(530)는 제2 Z-축 움직임 플레이트(532A)를 가지며, 각각의 Z-축 움직임 플레이트는 그 곳에 마운팅된 장치의 Z-축 움직임을 제어하는데 도움을 준다. 잉크젯 프린팅 시스템(500)에 대하여, 프린트헤드 어셈블리(550)는 Z-축 움직임 플레이트(532)상에 장착되도록 나타나는 반면, 카메라 어셈블리(560)는 Z-축 움직임 플레이트(532A)상에 장착되도록 나타난다. 두 개의 X,Z-축 캐리지 어셈블리를 가진 잉크젯 프린팅 시스템의 다양한 실시예에서, 프린팅 어셈블리 및 카메라 어셈블리는 각각의 X,Z-축 캐리지 어셈블리 상에서 서로 교환적으로 장착될 수 있다는 것을 용이하게 인식할 수 있다. 다른 실시예는 단일 X,Z-축 캐리지 어셈블리 상에 장착된 프린트헤드 어셈블리를 가진 단일 X,Z-축 캐리지 어셈블리 및 프린트헤드 어셈블리에 인접하여 장착된 카메라 어셈블리를 사용할 수 있다.

잉크젯 프린팅 시스템(500)의 다양한 실시예에서, 기판 지지 장치(520)는 기판(522)의 마찰 없는 지지를 위해 제공하는 부유 테이블일 수 있다. 다른 실시예에서, 기판 지지 장치(520)는 척(chuck)일 수 있다. 통합된 레일 시스템과 같은, 도 5에 도시된 Y-축 움직임 시스템(524)은 선형 공기 베어링 움직임 시스템 또는 선형 기계적 베어링 움직임 시스템을 사용할 수 있고, 공기 베어링 움직임 시스템은 Y-축 방향으로 기판(520)의 마찰 없는 이송을 가능하게 도와준다. 또한, Y-축 움직임 시스템(524)은 옵션으로 이중 레일 움직임을 사용할 수 있는데, 다시 말해, 선형 공기 베어링 움직임 시스템 또는 선형 기계적 베어링 움직임 시스템에 의해 제공된다.

도 5에 도시된 바와 같은 카메라 어셈블리(560)는 카메라(562), 카메라 마운트 어셈블리(564) 및 렌즈 어셈블리(568)을 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리는 카메라 마운트 어셈블리(564)를 통해 Z-축 움직임 플레이트(542A)에 장착될 수 있다. 카메라(562)는 광학 이미지를 전기 신호로 전환할 수 있는, 비-제한적인 예시로, 전하-결합된 장치(CCD), 상보적 금속-산화물-반도체(CMOS) 장치 또는 N-타입 금속-산화물-반도체(NMOS) 장치와 같은 임의의 이미지 센서 장치일 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, Z-축 움직임 플레이트(532A)는 기판(522)에 대해 카메라 어셈블리(560)의 Z-축 위치를 제어적으로 조절할 수 있다. 가령, 프린팅과 데이터 수집과 같은 다양한 프로세스 동안에, 기판(522)은 Y-축 움직임 시스템(524)을 사용하여 카메라 어셈블리(560)에 대해 제어적으로 위치될 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같은 카메라 어셈블리(560)는 브리지상에 장착된 캐리지 어셈블리(530B)를 통해 X-축 움직임을 통해 기판(522)에 대해 제어적으로 위치될 수 있다. 따라서, 도 5의 스플릿 축 움직임 시스템은, 원하는 처점 및/또는 높이에서 기판(522)의 일부상의 이미지 데이터를 캡처하기 위하여, 삼차원으로 서로에 대한 카메라 어셈블리(560)와 기판(522)의 정확한 위치 선정을 제공할 수 있다. 이전에 언급된 바와 같이, 겐트리 움직임 시스템과 같은 다른 움직임 시스템은, 기판에 대해 가령, 프린트헤드 어셈블리 및/또는 카메라 어셈블리 사이에 삼차원으로 정확한 움직임을 제공하는데도 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 움직임 시스템은 연속적이거나 계단식 움직임 또는 이들의 조합을 사용하여 기판(522)에 대해 카메라 어셈블리(560)를 위치시켜서, 기판(522)의 표면의 하나 이상의 일련의 이미지를 캡처할 수 있다. 각각의 이미지는 하나 이상의 픽셀 우물, 개별 픽셀, 또는 이들의 조합과 관련된 영역을 포함할 수 있고, 이는 주변 표면 영역을 포함한다(가령, 관련 전자 회로 소자, 경로 및 연결부를 포함함). 임의의 다양한 카메라가 사용되는데, 이는 매우 미세한 입도(granularity)(픽셀 해상도 당 3 미크론)를 제공하면서, 비교적 큰 시계(field of view)(>0.5mm)를 가질 수 있다.

도 6은 이전에 언급된 바와 같이, 프린팅 시스템을 수용할 수 있는 가스 인클로서 시스템(600)의 개략도이다. 가스 인클로저 시스템(600)은 가스 인클로저 어셈블리(650), 가스 인클로저 어셈블리(650)와 유체 연동하는 가스 정화 루프(630), 및 적어도 하나의 온도 규제 시스템(640)을 포함할 수 있다. 추가적으로, 가스 인클로저 시스템의 다양한 실시예는 압축된 비활성 기체 재순환 시스템(660)을 포함할 수 있는데, 이는 기판 부유 테이블, 공기 베어링 선형 슬라이더 어셈블리 및 선형 공기 베어링 어셈블리와 같은 OLED 프린팅 시스템의 다양한 장치를 작동시키기 위한 비활성 기체를 제공할 수 있다. 압축된 비활성 기체 재순환 시스템(660)의 다양한 실시예는 압축기, 블로워(blower) 및 비활성 기체 재순환 시스템(660)의 다양한 실시예를 위한 소스로서 두 개의 조합을 사용할 수 있다. 추가적으로, 가스 인클로저 시스템(600)은 가스 인클로저 시스템(600) 내부의 필터 및 순환 시스템(미도시)을 가질 수 있는데, 이는 케이블 트레이 배기 어셈블리, 기판 부유 테이블, 공기 베어링 선형 슬라이더 어셈블리 및 선형 공기 베어링 어셈블리와 같은 다른 구성과 함께, 실질적으로 낮은-미립자 프린팅 환경을 제공할 수 있다.

도 6에 도시된 바와 같이, 가스 인클로저 어셈블리(600)의 다양한 실시예에 대하여, 가스 정화 루프(630)는 가스 인클로저 어셈블리(650)으로부터 용매 제거 구성(632)까지, 이후에 가스 가스 정화 시스템(634)에 결합하는 배출 라인(631)을 포함할 수 있다. 그리고 나서, 용매의 정화된 비활성 기체 및 산소와 수증기와 같은 다른 반응성 가스 종은 주입 라인(633)을 통해 가스 인클로저 어셈블리(650)으로 되돌아 온다. 또한, 가스 정화 루프(630)는 적절한 도관 및 연결부와, 가령 산소, 수증기 및 용매 증기 센서와 같은 센서를 포함할 수도 있다. 팬, 블로워 또는 모터등과 같은 가스 순화 유닛은 별도로 제공되거나, (가령, 가스 정화 시스템(634) 내에) 통합되어서, 가스 정화 루프(630)을 통해 가스를 순환할 수 있다. 용매 제거 시스템(632)과 가스 정화 시스템(634)이 도 6에 분리된 유닛으로 도시되지만, 용매 제거 시스템(632)과 가스 정화 시스템(634)은 단일 정화 유닛으로 함께 수용될 수도 있다. 각각의 온도 규제 시스템(640)은 가령, 적어도 하나의 냉각기(641)(가령, 가스 인클로저 어셈블리 내로 냉매를 순환시키기 위해 유체 배출 라인(634)을 가질 수 있음) 및 냉각기로 냉매를 되돌리기 위한 유체 주입 라인(645)을 포함할 수 있다.

가스 인클로저 어셈블리(600)의 다양한 실시예 대하여, 가스 소스는 질소, 임의의 불활성 기체 및 이들의 조합과 같은 비활성 기체일 수 있다. 가스 인클로저 어셈블리(600)의 다양한 실시예에 대하여, 가스 소스는 클린 건조 공기(CDA)와 같은 가스의 소스일 수 있다. 가스 인클로저 어셈블리(600)의 다양한 실시예에 대하여, 가스 소스는 비활성 가스 및 CDA와 같은 가스의 조합물을 공급하는 소스일 수 있다.

또한, 시스템(600)은 원하는 대로, 다양한 반응성 가스 종에 대한 레벨을 유지하도록 도움을 주는데, 상기 반응성 가스 종은 수증기, 산소 및/또는 100 ppm 이하(가령, 10 ppm 이하에서, 1.0 ppm 이하에서, 또는 0.1 ppm 이하)의 유기 용매 증기를 포함한다. 또한, 가스 인클로저 시스템(600)은 ISO 14644 클래스 1 내지 클래스 5 클린 룸 표준에 따라서, 공기로 운반되는 미립자 물질에 대한 스펙의 범위를 충족하는 낮은 미립자 환경을 제공하도록 도와준다.

이전에 언급된 바와 같이, 가스 인클로저 시스템(600)은 프린팅 및/또는 이미징을 지원한다는 것을 유의한다. 예를 들어, 가스 인클로저 시스템은 기판 부유 테이블, 공기 베어링 선형 슬라이더 어셈블리 및/또는 선형 공기 베어링 어셈블리를 사용하여, 프린터의 내부 및 외부로 기판을 움직일 수 있다. 또한, 상기에서 논의된 바와 같이, 가스 인클로저 시스템은 옵션으로, 데이터 수집 장치(가령, 카메라, 카메라 포인팅 시스템 및 그 밖의 이미지 캡처 소자)를 감쌀 수 있다.

도 7a는 이미지 데이터를 처리하기 위한 하나의 방법과 관련된 순서도(701)를 도시한다. 이러한 방법은 옵션으로 컴퓨터-리드가능한 매체상에 저장된 명렁어로서, 즉, 이전에 소개되었던 바와 같이, 하나 이상의 프로세서를 제어하는 소프트웨어나 펌웨어로서 실행될 수 있다. 숫자(703)에 의해 도시된 바와 같이, 캡처된 이미지 데이터는 우선 프로세서에 의해 수신된다. 이러한 데이터는 프로세서의 제어하에서 캡처될 수 있었거나, 로컬적으로 또는 원격으로 저장된 파일로부터 복구될 수 있다. 일 실시예에서, 캡처된 이미지 데이터는, 카메라가 다양한 픽셀 우물 위에 연속으로 또는 계단식으로 스캔되면서, 캡처된 이미지의 "스트림"으로서 각각의 이미지를 캡쳐할 때, 카메라로부터 직접 수신된다. 그리고 나서, 캡처된 이미지 데이터는 필터링되어서(705), 관심 있는 증착된 필름(또는 필름들)을 분리시킨다. 이러한 프로세스의 결과로 생성된 필터링된 데이터에 대하여, 가령, 하나 이상의 픽셀 우물의 내부와 관련된 이미지 데이터를 나타내고, 그리고 나서, 필름 무결성이 분석된다(707). 일 실시예에서, 이러한 분석은 완성된 층이 임의의 포스트-프린팅 완성 단계 이후에 수행된다는 것은 이전에 언급되었다는 것에 유의한다. 또 다른 실시예에서, 이러한 분석(및 이미지 캡처)은 여전히-습식 잉크상에서 수행되어서, 채움이 불완전한 하거나, 공기 방울이 잉크 내에 존재하거나, 또 다른 잠재적인 결함이 있다는 상황을 확인할 수 있다. 다양한 실시예에서, 치유 효과(708)는 검출된 결함에 응답하여 취해질 수 있다. 예를 들어, OLED 장치 기판은 폐기될 수 있고(따라서 잠재적으로 추가적인 시간과 증착 비용을 아낌), 또는 대안적으로 결함은 증착된 층을 제거함에 의해, 증착된 층을 추가함에 의해, 또는 증착된 층을 추가로 처리함에 의해 고쳐질 수 있다. 분석이 가령 습식 잉크에 대해 수행되면, 습식 잉크는 제거될 수 있고 증착이 재수행된다. 공기 방울이 존재하면, 잉크는 가열되거나, 아니면 처리되어서 공기 방울을 제거한다. 채움이 불완전하면, 추가 잉크가 정확한 위치에 가해져서 채움을 완성 시킨다. 실질적으로 좀 더 효율적인 제조 프로세스를 제공하는, 많은 다른 가능한 치유책이 존재한다.

결함이 확인되지 않으면, 프로세싱은 다음 픽셀 우물로 이어진다(709). 이러한 기능은 옵션적인 성질을 나타내기 위해 점선으로 도시된다. 복수의 우물 내의 층을 한 번에 정밀 검사하는 실시예에서, 주어진 캡처된 이미지는 하나보다 많은 픽셀 우물 및 분석에 필요한 하나보다 많은 증착된 층을 나타낼 수 있다. 숫자 709는 이것이 케이스가 되어야 하고, 단계 703에서 수신된 캡처된 이미지는 이러한 추가 픽셀 우물(있다면)에 대해 추가로 처리될 수 있다. 일 실시예에서, 각각 캡처된 이미지는 하나 이상의 픽셀과 관련된 영역을 포함하고, 제2 실시예에서, 각각 캡처된 이미지는 단일 픽셀 우물만을 포함(또는 확인을 위해 필터되며)하며, 제3 실시예에서, 하나 이상의 픽셀 또는 하나 이상의 픽셀의 서브세트를 나타내는 복수의 픽셀 우물은 한번에 처리될 수 있다. 주어진 캡처된 이미지가 완전히 처리되었거나, 아니면 추가적인 픽셀 우물이 주어진 증착에 대해 여전히 분석을 요한다면, 방법은 숫자 711 및 713으로 표시되는 서로 다른 캡처된 이미지를 생각하여 루프된다. 모든 픽셀 우물이 평가되고 원하는 품질 스레숄드를 통과하면, 즉, 결함이 검출되지 않으면, 숫자 715에 의해 표시된 바와 같이, 분석은 완료된다.

도 7b는 정밀 조사하에서 바로 증착된 층에 해당하는 이미지 데이터를 분리하는데 사용되는, 예시적인 필터링 작업에 대한 추가적인 세부 사항을 제공하는데 사용된다. 이러한 필터링 작업은 일련의 단계 721에 의해 일반적으로 나타난다. 숫자 723에 의해 표시된 바와 같이, 캡처된 이미지에 해당하는 이미지 데이터는 수신되어서, RAM과 같은 빠른-액세스 메모리 내에 저장된다. 이러한 이미지는 즉시 수신될 수 있고, 또는 상기 언급된 바와 같이, 머신-리드가능한 매체로부터 복구될 수 있다. 도 8a는 하나의 가상 이미지의 예시를 제공하는데, 하나의 뷰에서 두개 반의 픽셀 우물을 도시한다는 것을 유의한다. 일 실시예에서, 한 번에 이들 픽셀 우물들 중 하나에 초점을 맞추는 프로세싱이지만, 또 다른 실시예에서, 복수의 픽셀 우물(가령, 우물 807 및 809)은 동시에 고려될 수 있다. 경계 검출 기능(725)이 적용되어서 예상된 미트(mete)를 정밀 조사하에서 증착된 층의 바운드(bound)와 분리시킨다. 옵션으로, 이러한 검출 기능은 그래디언트 함수를 사용하여 적용될 수 있는데, 즉, 이는 층 주변부에 해당하는 경계 또는 윤곽(contour)을 확인할 수 있게 한다(727). 예를 들어 이러한 윤곽은 예상된 데이터와 비교되어(729), 채움의 정확성을 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 8a-8f을 내다보면, 불완전 채움의 영역(832)의 존재는 기준 픽셀 우물(도 8c)에 대한 데이터와 증차된 층(도 8d)에 대한 필터된 이미지 데이터를 비교함에 의해 검출되어서, 증착 오류 또는 불일치의 어떤 유형으 확인할 수 있다. 층 미티와 바운드가 이 점에서 기준 데이터와 비교되는지 아닌지에 따라, 이미지 분석(가령, 그래디언트 분석)을 통한 픽셀의 식별은 마스크(731)를 생성하는데 사용될 수 있고, 픽셀 우물의 콘텐츠에 해당하는 이미지 데이터를 분리하는데 사용될 수 있다. 이러한 마스크는 도 8d의 숫자 825에 의해 표현되고, 마스크는 캡처된 원본 이미지를 필터링하는데 적용되어서, 분석하에서 하나 이상의 픽셀 우물의 콘텐츠를 분리시키는(733) 필터된 데이터를 생성한다. 그리고 나서, 필터링 작업은 주어진 이미지에서 주어진 우물에 대해서 종료된다(735).

도 7c는 숫자 727 및 729를 참조하여 상기에 소개된, 옵션적인 경계 프로세싱을 포함하여 데이터를 필터링하는 프로세싱 및 증측된 층을 나타내는 이미지 데이터 내의 불연속성을 확인하기 위한 그래디언트 함수의 활용을 논의하기 위해 사용된다. 이러한 프로세싱은 일반적으로, 일련의 단계로 나타나며, 도 7c의 숫자 741에 의해 식별된다. 본 명세서에서 논의되는 다른 순서도와 같이, 도 7c에 나타난 방법은 컴퓨터-리드가능한 매체상에 저장된 명령어의 후원하에서 작용하는 하나 이상의 프로세서에 의해 다시 수행될 수 있다. 도 7a의 프로세싱과 관련하여, 필터된 이미지 데이터는 각각 주어진 우물 내의 증착된 필름의 품질을 평가하기 위하여, 우물마다 가능하다.

필터된 데이터에 대하여, 이미지 특징은 옵션으로 프로세스 743마다, 분리되고, 논의되는 층의 품질을 평가하는데 사용된다. 이러한 이미지 특징은 제한 없이, 칼라 강도, 색조, 밝기 또는 다른 특징을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 이하에서 추가로 논의되지만, 칼라 데이터는, 가령, 그레이스케일 강도를 얻기 위하여, 복수의 칼라 성분의 강도를 합산하는 잘 알려진 공식에 따른 밝기 값으로 전환된다. 주어진 칼라 값에만, 칼라 차이 값 또는 그 밖의 다른 측정 값에 프로세싱을 초점 맞추는 다른 가능성도 가능하다. 원하는 특징(또는 필터된 데이터)을 나타내는 강조된 데이터는, 부족 채움을 검출하기 위한 옵션적인 프로세스에서, 숫자 745 및 747에 따라, 특정 프린트 우물(가령, 예상된 윤곽) 내의 층에 대해 예상된 패턴에 해당하는 저장된 파일 데이터와 비교된다. 예를 들어, 도 8a-8f를 참조하여 언급된 바와 같이, 선택된 특징은 증착된 층의 예상된 윤곽을 나타내는 저장된 파일로부터의 아웃라인 데이터와 비교될 수 있다. 이미지 처리 소프트웨어는 이러한 비교의 일부로서, 윤곽 분석을 수행하여, 오류가 있는지, 오류가 품질 또는 채움 결함의 레벨보다 높은지(749), 및 특수 치유책이 임의의 확인된 결함으로 보아야 하는지(751)를 결정할 수 있다. 임의의 유형의 오류 측정 또는 비교 프로세스가 사용될 수 있다는 것에 유의한다. 예를 들어, 증착된 층의 윤곽 내에 오류가 있으나, 오류가 주어진 기준 또는 기준 세트 또는 영역 스레숄드 아래에 있다면, 픽셀 우물 윤곽은 여전히 허용 가능할 수 있다. 또 다른 예시를 인용하면, 일부 활용예는 예상된 우물 경계를 초과하는 증착된 층 윤곽에 대해 모를 수 있는데, 가령, 오류는 오직 부족한 영역과 골라서 관련될 수 있다. 많은 다른 가능한 기준이 사용될 수있다. 증착된 층의 윤곽(가령, 경계)이 허용 가능하다면, 증착된 층은 증착된 층 내에 그래디언트에 대해 분석될 수 있다(즉, 픽셀 성능 문제를 나타낼 수 있는 불연속성에 대해).

이러한 분석의 일부로서, 그래디언트 함수가 이미지 데이터(즉, 필터링되거나 강조된 데이터)에 적용되어서, 숫자 753에 대해, 증착된 층 내에 불-균일성을 확인한다. 일 실시예에서, 그래디언트 필터는 본질적으로, 하이-패스 필터로 작동하여서, 공간적인 베리에이션의 부족은 각각의 PEL에 대해 제로값을 초래하는 반면, 그래디언트(또는 불연속성)은 비제로 속성(가령, 인접한 PEL에 대한 8-비트 강도 값 간의 강도 차이, 가령 8-비트 절대값을 가질 수 도 있음, 0-255)을 초래한다. 이러한 요구는 모든 실시예에 대한 경우는 아닌데, 가령, 불연속성을 나타내기 위한 제로 또는 음의 값 출력을 제공하는 프로세싱을 사용할 수 있는데, 명백히 많은 베리에이션이 존재한다. 그래디언트 분석의 결과는 한 세트의 값을 포함하는 프로세스된 데이터인데, 여기서, 각각의 값은 그래디언트나 그 밖의 불연속성이 선택된 이미지 특성의 치수 내에 존재하는지 아닌지를 나타낸다. 이는 도 7c에 숫자 755에 의해 표시된다. 거의 임의의 오차 측정은 층간 박리와 같은 문제가 존재하는지, 또 다른 실질적인 문제가 있는지(757)를 결정하는데 다시 한번 사용될 수 있다. 이러한 문제가 존재하면, 다시 한번, 추가적인 프로세싱에 영향을 주거나 아니면 또 다른 형태의 치유책으로 이어지는 결과가 생성될 수 있다(759). 주어진 픽셀 우물에 대한 모든 이미지 데이터가 처리되었다면, 방법은 다음 픽셀 우물(755)로 진행된다.

도 7d는 일 실시예에서, 그래디언트 분석 및 이와 관련된 품질 분석과 관련된 추가적인 특정 프로세싱을 확인하는 순서도이다. 도 7d의 방법은 일반적으로, 숫자 761로 지정된다. 숫자 763에 의해 표시된 바와 같이, 필터된 이미지 데이터는 옵션으로, 상기 언급된 바와 같이, 간단화되어서, 선택된 특징(가령, 상기 언급된 바와 같은 강도)을 강조하고, 다시 말해, 임의의 원하는 이미지 속성이 사용될 수 있고, 원시 또는 필터된 이미지 데이터 자체에 간단히 작업할 수도 있다. 프로세싱(G)에 대한 선택된 데이터는 일련의 오버랩핑 타일로서 추출되고, 프로세스 765 및 기능 767에 대해 그래디언트 연산자(행렬 지정자 F로 나타남)로 컨볼브되고, 이러한 작업은 프로세스된 데이터를 초래한다. 일 실시예에서, 매우 간단한 연산자가 사용되어서 매우 높은 주파수 베리에이션을 추적하고, 본질적으로 인접한 PEL 간에 하이-패스 필터로서 작동한다. 이와 관련하여, 연산자는 각각의 PEL을 필터된 데이터(또는 그 데이터의 강조된 특징, 가령, 강도) 내의 그 바로 인접하는 이웃과 컨볼브(convolve)하는 행렬일 수 있고, 차이점에 의존하는 값을 생성한다. 일 실시예에서, 결과 값은 연속적인 이미지 데이터에 대해 제로이고, 하나 이상의 바로 인접하는 PEL과의 차이점(불연속성)이 있다면 비-제로 값이다. 이러한 연산의 결과는 전형적으로, 한 세트의 프로세스된 데이터(769)이다(가령, 결과 값 또는 필터된 데이터에 의해 나타난 각각의 PEL에 대한 그래디언 값, 여기서, 각각의 그래디언트 값은 불연속성 또는 그래디언트의 존재를 강조하고, 이렇나 불연속성의 크기를 정량화함). 그리고 나서, 이들 다양한 그래디언트 값은 프로세스되어서, 고려 중인 픽셀 우물 내의 층과 관련된 가능한 품질 문제를 검출한다(771). 다양한 측정이 사용되어서, 이러한 평가를 만들 수 있다. 예를 들어, 도 7d의 오른편에서 볼 수 있고, 숫자 773에 의해 표시된 바와 같이, 일 실시예에서, 그래디언트 값의 절대값은 함께 합산될 수 있고, 합산은 스레숄드와 비교된다. 예를 들어, 고려 중인 전체 우물에 대해 기호 없는 그래디언트 값은 실험적으로-결정된 참조 값(가령, "250000")과 비교될 수 있다. 총 그래디언트 크기가 이 참조값 보다 작으면, 픽셀 우물은 건강한(가령, 통과) 것으로 결정될 수 있고, 그렇지 않으면, 픽셀 우물은 문제를 가진 것으로 결정될 수 있다.

분명히, 다른 많은 기준이 적용될 수도 있다. 도 7d의 박스 775에 의해 표현된 두 번째 옵션으로, 그래디언트 값은 하나 이상의 통계 측정치와 비교될 수 있는데, 가령, 표시된 바와 같이, 그래디언트 값의 분산이나 표준 편차는 스레숄드와 비교될 수 있다(가령, 분산이나 표준 편차가 스레숄드에 비해 작다면, 특정한 층 증착에 대해 픽셀 우물은 "통과"된다). 분명히, 도 7d의 "다른 기준"(777)으로 라벨된 박스에 의해 표현된 바와 같이, 임의의 통계적 테스트의 형태(779)를 포함하는 많은 예시가 가능하다. 이들 측정의 조합도 사용될 수 있다는 것에 유의한다. 하나의 특별히-고려된 실시예에서, 그래디언트 크기와 주어진 픽셀 우물에 대한 통계적 측정치(가령, 분산이나 표준 편차)의 합산이 계산되고, 스레숄드와 비교되어서, 합산과 분산이 모두 각각의 스레숄드에 비해 작다면, 증착된 층은 "통과"된다.

숫자 781에서, 층이 특정 층 증착과 관련된 픽셀 우물에 대해 모두 통과되었다고 결정되면, OLED 장치 기판의 프로세싱은 EH 다른 픽셀 우물 층, 패널 인캡슐레이션 층 또는 다른 프로세스로 계속된다. 대안적으로, 문제가 검출되면, 프로세싱은 중단되고, 또한, 치유책이 시도되어 확인된 문제를 고치며, 당해 OLED 장치 기판을 구한다.

도 8a-8f는 상기 논의된 다양한 프로세스를 더욱 예시로 들기 위해 사용된다.

도 8a는 캡처된 이미지(801)의 하나의 가상적인 예시를 나타낸다. 이러한 이미지는 제1 픽셀 우물(805), 제2 픽셀 우물(807) 및 제3 픽셀 우물(809)의 부분을 포함하는, 기판(803)상에 형성된 세 개의 픽셀 우물을 포함하는 것을 볼 수 있다. 이들 다양한 픽셀 우물은 OLED 장치의 단일 픽셀에 대한 회로의 부분을 형성할 수 있지만, 이는 필수적이지는 않다. 숫자 811에 의해 표시된 바와 같이, 각각의 픽셀 우물은, 픽셀 우물 중의 해당하는 하나 내에 광 발산 층에 의해 광 생성을 제어하는데 사용되는 트레이스 및 전자 장치와 관련될 수 있다. 세 개의 픽셀 우물 중에서, 가운데 우물(807)은 가상적인 오류채움(832)(이 영역 내에서 뱅크에 도달하지 않은 증착된 층으로서)을 가지고, 숫자 835에 의해 참조되는 바와 같이, 증착된 층의 영역 내에서 결함을 가진다.

그에 반해, 도 8b는 한 번에 하나의 픽셀 우물, 다시 말해, 도 8a의 중간 우물(807)에 초점을 맞추기 위해 이미지 데이터를 트리밍하는 옵션 단계를 나타낸다. 일 실시예에서, 복수의 픽셀 우물은 동시에 분석될 수 있고(가령, 이들 우물이 피린팅 프로세스를 통해 동일한 층 물질을 수신하면), 또 다른 실시예에서, 하나의 우물만 한 번에 프로세스될 수도 있다는 것에 유의한다. 도 8b에서, 이미지 데이터(815)는 우물 영역(807), 우물 내에 증착된 유체를 가두는 역할을 하는 뱅크 구조물(816) 및 가령, 뱅크 구조물의 가둠부의 외부의 구조물과 전자장치(811)를 나타내는 과잉의 이미지 데이터(813)가 나타나 있다.

이전에 언급된 바와 같이, 일 실시예에서, 도 8a 또는 도 8b에 의해 표현된 바와 같은 캡처된 이미지 데이터는 필터되어서 과잉의 이미지 데이터를 제거한다. 일 실시예에서, 이러한 필터링은 제2 그래디언트 함수 또는 뱅크 구조물(816)을 검출하는 다른 프로세싱과 같은 경계 분석을 사용하여 수행된다. 또 다른 실시예에서, 증착된 층의 경계가 확인되고, 기준 데이터(도 8c에서의 참조 번조 822에 의해 표시됨)와 비교되어서, 채움 결함이 있는지 결정하는데 사용된다. 특정한 방법에 무관하게, 이들 작업은 이러한 목적을 위해 사용될 마스크(마스크는 숫자 825에 의해 도 8d에 도시됨)를 생성하는데 사용될 수 있다. 해치된 영역(827)과 매칭되는 이미지 데이터(가령, 도 8b에서)는 마스크 아웃되고 사용되지 않고, 깨끗한 영역(829)에 매칭되는 이미지 데이터는 필터되지 않고 이후의 그래디언트 분석에서 사용될 것이다.

필터링 작업의 결과는 참조 번호 831에 의해 도 8e에 도시된다. 일반적으로 말하면, 이러한 실시예에서, 필터된 데이터는 픽셀 우물 가둠부(타원 807)에 해당하는 이미지데이터, 다른 영역에서의 빈 데이터(null data)(가령, 숫자 833), 및 숫자 832 및 835에 의해 표시된 잠재적인 결함에 해당하는 가변성 이미지 데이터를 포함한다. 이러한 점에서, 옵션적인 분석이 수행되어서 숫자 832에 의해 표시된 것과 같은 채움 문제를 확인할 수 있다. 예를 들어, 방법이 습식 잉크(가령, 완성되고, 경화된 층의 반대)의 이후의 증착에 적용되면, 영역(832)은 칼라 필터를 사용하여 확인될 수 있는 실질적으로 다른 칼라 특징을 가질 수 있고, 이는 일 실시예에서 적용된다. 결함의 성질에 의존하여, 치유책은 문제를 치유하려고 적용될 수 있다. 증착된 층 내의 가능한 결함을 나타내는 숫자 835는 증착된 층의 일반적을 칼라 특징을 가질 수 있어서, 적용된 프로세싱의 성질에 의존하여, 이러한 단계에서 확인되지 않은 채로 유지될 수 있다는 점에 유의한다.

도 8f는 프로세스된 데이터(841)을 나타내는데, 일반적으로 그래디언트 필터(미도시)의 적용의 결과이다. 이러한 도면에서, 각각의 PEL(가령, 도 8b-8e)에 해당하는 값은 불연속성(842 또는 845)에 해당하능 이들 값을 제외하고, 빈 값을 가지는 것으로 나타나는데, 그래디언트 윤곽 또는 윤곽의 네스트된 세트로서 표현된다. 대시 라인(843)은 이 도면 상에 중첩되어서, 픽셀 우물 윤곽을 간단히 확인한다. 그래디언트 필터의 적용 이전에 층 불연속성(835)은 미검출로 유지될 수 있는 반면, 그래디언트 필터 적용의 결과는, 하나 이상의 OLED 스택 층의 층간 박리와 같은 문제를 나타낼 수 있는 강도 차이점을 강도한다.

도 9-10은 두 개의 가상 픽셀 우물에 대해 프로세스된 데이터에 의해 나타난 그래디언트의 절대값의 히스토그램(901 및 1001)을 각각 도시한다. 픽셀 우물에 해당하는 서술은 각각의 도면의 오른쪽에서 볼 수 있고, 각각 903 및 1003으로 번호가 매겨져 있다. 각각의 도면에서, 숫자 904 및 1004는 픽셀 가둠 뱅크의 위치를 나타낸다. 각각의 서술(903 및 1003)은 관련된 픽셀 우물의 이미지를 나타내는 PELS에 해당하는 그래디언트 값을 나타내어서, 903 및 1003은 묘사된 픽셀 우물과 관련된 캡처된 이미지 데이터에서의 불연속성을 나타낸다. 도 9는 품질 문제가 없는 증착된 층(905)에 대한 데이터를 나타내는 반면, 도 10은 실제로 품질 문제, 가령, 층간 박리나 피셀 우물의 중앙에서 일어나는 "레이스트랙 효과(racetrack effect)"에 의해 표현되는 바와 같은 픽셀의 중앙에서의 다른 결함이 있는 증착된 층(1005)에 대한 데이터를 나타낸다. 본 예시에서 서술된 그래디언트는 그레이스케일 강도값으로 취할 수 있는 반면, 실제로, 그래디언트는 캡처된 이미지를 나타내거나 이로부터 파생된 많은 다른 유형의 데이터에 적용될 수 있다.

도면에 의해 표시된 바와 같이, 도 9의 히스토그램(901)을 참조하면, 히스토그램의 "y-축"은 주어진 그래디언트 크기의 발생 횟수를 나타내는 반면, "x-축"은 그래디언트 크기를 나타낸다. 도면의 우측 상단 구석에서 볼 수 있는 바와 같이, 이러한 예시에서, 그래디언트의 절대값의 합은 "164,391"이고, 픽셀 우물 묘사(903)는 확인가능한 품질 문제가 없이 층 증착에 해당하는 것을 볼 수 있다. 히스토그램에 의해 표시된 바와 같이, 큰 그래디언트의 발생의 현저한 횟수가 없고, 히스토그램은 대략 "21" 의 3σ 그래디언트 값을 가지는 것에 유의한다. 픽셀 우물 내의 품질 층에 대한 근사값은, 층 유형(및 결과적인 이미지 외관), 카메라 유형, 확대도, 조명, 기판으로부터의 거리, 당해 층이 습식 또는 건조/경화되었는지 여부, 픽셀 우물 크기 및 많은 다른 요소에 의존하여 가변될 수 있다. 층 품질에 액세스하는 하나 이상의 스레숄드는 전형적으로, 실험적으로 결정된다. 이러한 예시에서, 합산은 특정 제조 프로세스, OLED 장치 및 머신(카메라 포함)과 관련하여 결정된 스레숄드(가령, "250,000")와 비교될 것이다. 일 실시예에서, 특정 장비를 사용하여, 가령, 우수한 픽셀 채움과 열악한 픽셀 채움(즉, 층 결함이 있는)있는 준비된 기판을 사용하여, 또는 이들 스레숄드에 액세스하기 위해 의도적으로-주입된 픽셀 결함이 있는 이러한 표준을 동적으로 프린팅(즉, 기준 우물 내로)함에 의해, 표준이 미리 준비되고 분석된다. 이전에 언급된 바와 같이, 일 실시예에서, 복수의 품질 테스트가 적용된다는 것에도 유의해야 한다. 다시 말해, 도 9의 우측 상단 구석에 도시된 그래디언트 합산은 이론적으로 비교적 적은 수의 매우 큰 그래디언트 또는 많은 수의 작은 그래디언트의 우세함으로부터 기인할 수 있다(후자는 사실 도 9의 히스토그램(901)에 의해 표현됨). 따라서, 일 실시예에서, 통계적 측정치, 이 경우에 3σ 분석은 이들 경우를 구별하기 위해서 적용된다. 표시된 바와 같이, 도 9의 경우에서 3σ 레벨은 대략 "21"로 떨어지는데, 이는 분석하에서 픽셀 우물 내의 층 물질의 대략 99%가 비교적 작은 값인 "21" 이하의 그래디언트 값을 생성했다는 것을 나타낸다. 표준 편차(σ)가 히스토그램에 의해 나타난 그래디언트 값의 제곱 및 PEL의 수에 의존하므로, 그래디언트 합산(164, 391)이 큰 크기의 그래디언트의 더 많은 발생 정도에 의해 생성되었다면, 이러한 값은 더 클 것으로 예상될 것이다. 따라서, 이 경우에, 히스토그램에 의해 표현된 3σ 레벨은 또 다른 스레숄드와 비교되고(가령, "40"), 이러한 픽셀 우물에 대한 픽셀 데이터가 테스트에 모두 만족하기 때문에, 픽셀 우물 내의 분석된 층은 스레숄드 품질을 통과한 것으로 결정된다. 이들 다양한 과제는 전형적으로, 이들 다양한 과제(원하는 치유 액션을 포함하여)를 수행하기 위한 하나 이상의 프로세서를 제어하는 소프트웨어(컴퓨터-리드가능한 매체상의 명령어)에 의해 수행된다는 것을 다시 한 번 유의한다. 또한, 이전에 언급된 바와 같이, 임의의 유형의 통계적 테스트, 표준 편차, 3σ레벨, 분산, 합산, 제곱의 합산, 절대값 또는 다른 것들에 기초하여, 제한 없이 많은 다른 유형의 기준과 테스트가 적용된다. 일 실시예에서, 가령, 그 층에 대한 그래디언트 값과 여러 범위의 값(하나 이상의 스레숄드에 의해 구별됨) 중에 하나에 매칭함에 의해, 증착된 층의 품질을 분류하는 것과 같은 복수의 테스트는 적용될 수 있다.

도 10은 품질 문제를 가진 것으로 결정된 층에 대한 데이터를 나타낸다. 우선, 그래디언트 값에서 볼 수 있고, (가령, 필름을 완성시키는 사후-프린팅 프로세싱 단계로 이어지는 경화되거나 완성된 필름의) 가능한 층간 박리를 나타내는 "레이스트랙 효과"를 유의한다. 레이스트랙 효과를 고려한다면, 도시된 히스토그램(1003)이 도면 1003 내에 도시된 "레이스트랙" 모양에 해당하는 큰 그래디언트 값(가령, 30 - 70의 그래디언트 크기를 나타냄)의 훨씬 더 자주 발생 빈도를 나타낸다는 것이 놀랍지 않아야 한다. 즉, 도 10의 우측에 표시된 바와 같이, 이 경우(339, 409)에서의 그래디언트 (절대) 값의 합산은 "250,000"의 가상적인 스레숄드 보다 현저하게 크다. 도 9에 대해 상기 테스트 기준을 적용하면, 이들 값의 비교는 당해 층이 품질 문제를 가질 수 있고, 다시, 치유책이 옵션으로 적용될 수 있다는 것을 나타낼 것이다. 또한, 이 경우에 라인 1007에 의해 표현된 3σ 레벨은 바로 "50"을 넘고, 도 9와 관련하여 상기 사용된 "40"의 가상 스레숄드를 초과한다는 것도 유의한다.

도 11은 이미지 데이터를 프로세싱하기 위한 방법의 또 다른 실시예(1100)를 도시한다. 추가적이거나, 더 적거나 또는 서로 다른 작업이 실시예에 의존하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 11의 방법(1100)은 하나 이상의 이미지를 프로세스하기 위한 능력 이상의 추가적인 기능을 제공할 수 있다. 도 11의 방법(1100)의 작업의 제시 순서는 제한적인 의도는 없다. 따라서, 옵션적인 흐름의 일부가 순차적으로 제시되더라도, 다양한 작업이 다양한 반복, 동시에, 및 도시된 것과 다른 순서로 수행될 수 있다. 도 11의 방법(1100)의 다양한 실시예는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서가 픽셀 우물을 나타내는 이미지 데이터를 분석하기 위해 도 11에 도시된 다양한 기능을 수행하도록 하는 컴퓨터-리드가능한 명령어를 가진 이미지 처리의 형태 또는 프린터 제어 애플리케이션의 형태일 수 있다.

작업 1102에 대하여, 캡처된 이미지 데이터는 가령, 메모리, 카메라, 또는 또 다른 수신자로부터 수신된다. 제1 예시에서, 단일 이미지는 한 번에 수신될 수 있고, 또 다른 실시예에서, 복수의 이미지는 가령, 플랫 패널 디스플레이를 포함하는 수 백개의 픽셀 우물내의 OLED 스택 필름의 매우-빠른 분석을 제공하는데 사용되는 초-병령 이미지 처리로 수신될 수 있다. 따라서, 작업(1102)에서 수신되는 캡처된 이미지 데이터는 OLED 스택 필름을 포함하는 적어도 하나의 픽셀 우물을 포함한다. 캡처된 이미지 데이터가 복수의 완전한 픽셀 우물을 포함한다면, 각각은 순차적으로 또는 병렬적으로 공통 이미지로부터 분석될 수 있다. 각각의 픽셀 우물이 분석될 서로 다른 층 물질, 가령, 서로 다른 칼라의 광을 위한 광 발산층을 가진다면, 이들 우물에 대한 이미지 데이터의 분석은 각각의 프로세스, 스레드, 스레숄드 또는 분석하에서 층에 적합한 다른 특정한 것을 사용할 수 있다. 일 실시예에서, 이미지의 스트림을 나타내는 이미지 데이터는 실시간으로 프로세스될 수 있고, 이미지 처리 소프트웨어는 우물 위치를 추적하고, (소프트웨어에서) 캡처된 이미지에서 어떤 우물이 이미 프로세스되었는지, 어떤 우물이 안 되었는지(및 이들 우물의 각각의 위치)를 확인한다. 이미지 데이터는 OLED 장치 기판의 프린팅 프로세스의 일부로서 또는 이후의 품질 보증 프로세스의 일부로서 캡처될 수 있다. 또한, 데이터는 데이터 수집 장치 또는 이미징 프로세싱 장치 또는 인간-시각 검사를 위해 프린트된 다른 것의 디스플레이 상에 동시에 디스플레이될 수 있다.

또 다른 옵션으로, 이미지 데이터는 연산 장치의 데이터베이스 내에 저장될 수 있고, 방법(1100)의 자동화된 이미지 처리 애플리케이션의 제어하에서 데이터베이스로부터 리드할 수 있어서, 프로세싱을 위해 이미지 처리 애플리케이션에 의해 수신될 수 있다. 사용자는 옵션으로, 가령, 방법(1100)의 이미지 처리 애플리케이션의 제어하에서 제시되는 사용자 인터페이스를 사용하여 리딩을 위해 이미지 데이터를 선택할 수 있다. 기술 분야에서 당업자에 의해 이해되는 바와 같이, 플랫 패널 디스플레이 기판의 일부가 캡처된 이미지 데이터는 다양한 포맷으로 저장될 수 있다. 설명적인 실시예에서, 이미지 파일은 프로세스되지 않은 RGB 칼라 픽셀 데이터로 저장될 수 있다.

작업(1104)에서, 분석하에서 OLED 스택을 나타내는 필터된 이미지 데이터는 과잉의 데이터(즉, 픽셀 우물의 외부)를 포함하는 캡처된 이미지로부터 분리될 수 있다. 여러 다양한 알고리즘이 이러한 목적(즉, 캡처된 이미지로부터 OLED 필름 또는 스택에 해당하는 데이터를 추출하는 것)으로 사용될 수 있다. 이전에 암시한 바와 같이, 일 실시예에서, 그래디언트 필터(즉, 제2 그래디언트 연산자)는 분석하에서 층의 주변부를 확인하는데 사용될 수 있고, 그렇게 하여, 증착된 층에 해당하는 데이터만 추출할 수 있다. 간단히, 픽셀 우물 지형에 해당하는 견본(template)을 사용하여, 분석하에서 이미지를 마스크하기 위해 그 견본을 사용하는 것도 가능하다. 또 다른 실시예에서, 작업(1104)은 이미지 캡처 단계와 결합된다(즉, 이미지 데이터는 당해 층만 캡처되거나, 아니면 카메라에서 필터되거나, 이미지 처리 시스템에 의해 수신되기 전에 과잉의 데이터의 양을 줄임).

작업(1106)에서, 가령, OLED 스택의 발산 물질 층("EML")을 나타내는 필터된 데이터는 특정 이미지 특징을 강조하는 포맷으로 전환될 수 있다. 이 경우에, 증착된 층을 나타내는 칼라 이미지 데이터는 잘 알려진 공식 / (그레이스케일) = 적색 *0.3 + 녹색 *0.59 + 청색*0.11 에 따라 그레이스케일 강도 데이터로 전환된다. 아래 참조된 다양한 공식에서, 그레이스케일 강도값은 일반적으로 G_x,y로 표현될 수 있는데, 여기서, x 및 y는 캡처된 이미지 내의 PEL 위치를 말한다. 이러한 유형의 강조는 순전히 선택적이고, 즉, 직접적으로 칼라 이미지 데이터에 대한 그래디언트 분석을 수행할 수 있고, 또한, 단조 이미지 데이터를 캡처할 수도 있다는 것에 유의한다. 분명히, 다른 대안예도 존재한다.

작업(1108)과 관련하여, 픽셀 우물(강조되거나 아니거나)을 나타내는 필터된 데이터는 그래디언트 필터와 컨볼브되어서, 증착된 층 내의 그래디언트를 나타내는 프로세스된 데이터를 생성한다. 일 실시예에서, 그래디언트 필터는 비교적 간단한 행렬로서 표현되고, 컨볼루션은 필터된 이미지 데이터의 PEL 내의 윈도우를 사용하여 적용된다. 이를 수학적으로 표현하면 다음과 같다.

G 는 PEL의 그레이스케일 강도값을 나타냄

Θ 는 컨볼루션 연산자

[Fi F2]는 그래디언트 필터 마스크; 및

오른쪽 행령은 결과적인 프로세스된 데이터임

묘사된 컨볼루션 연산자는, 정밀 조사하에서 층을 나타내는 캡처된 이미지 데이터의 수평적으로-인접한 PEL들 간의 수직선 차이를 강조하는 그래디언트값을 생성한다. 완전하게 균일한 층은 모두 제로의 필터된 이미지 행렬을 가질 것이다. 이와 관현하여, 프로세스된 데이터에 의해 표현된 모든 그래디언트값의 절대값의 합산은 정밀 조사하에서 층, 따라서, OLED 스택의 균일성을 평가하기 위한 기준을 제시할 수 있다.

그래디언트 필터 마스크의 선택과 관련하여, 많고 다양한 유형의 마스크가 사용될 수 있다. 그래디언트 필터는 적용된 마스크에 기초하여 구별될 수 있다. 상기 표시된 예시적인 마스크는 수평축을 따라 이원적 시메트리(dual symmetry)를 제시한다. 다른 유형의 그래디언트 필터도 사용될 수 있다. 예를 들어, Sobel 마스크에서, 수평축은 탑 및 바텀을 동일한 [1, 0, -1]로 나누는 반면, 수직축은 마스크를 [1 , 2, 1 ] 및 [-1 ,-2,-1 ]로 나눈다. 사용될 수 있는 일부 예시적인 그래디언트 필터 마스크는 아래 표에 나타난다.

이들 그래디언트 필터는 이미지된 층 내의 수직과 수평의 불연속성을 모두 강조한다는 것에 유의한다.

작업(1110)에서, 본 방법은 정밀 조사하에서 증착된 필름의 품질을 분석하기 위해 진행된다. 다시 말해, 본 방법은 가령, 소프트웨어의 제어하에서, 전체적으로 자동돠될 수 있다. 밝기 차이의 절대값을 합산하는 것은 주어진 픽셀 우물 내의 층의 균일성, 따라서, 주어진 픽셀 우물 내의 증착된 OLED 스택의 품질의 평가를 위한 점수를 생성할 수 있다. 이러한 예시에서, 매우 낮은 그래디언트 합산은 균일하고, 층간 박리 없는 픽셀과 상관 관계있다.

그러나, 이전에 암시된 바와 같이, 그래디언트 합산 점수만으로는 필름 품질 문제에 대하여 방향을 결정할 수 없을 수 있다. 예를 들어, 다른 곳은 균일한데, 필름 중앙에 큰 불연속성을 가진 필름 층은 필름 전반에 분산된 균일하게 작은 그래디언트를 가진 층과 그래디어트 합산이 동일할 수 있다.

그러므로, 일 실시예에서, 분산, 표준 편차, 히스토그램 또는 행렬 원소의 다른 측정치와 같은 통계적 측정치가 연산되어, 현저한 강도 변화를 포함하는 이미지를 가진 (결함 필름을 나타낼 수 있는) 필름 층과 꽤 균일하고 작은 강도 변화를 포함하는 (만족한 필름을 나타낼 수 있는) 필름과 효과적으로 구별하는데 사용된다.

그래디언트나 프로세스된 데이터(가령, 프로세스된 그래디언트값의 합산) 및 픽셀 우물에 걸친 그래디언트값의 분포를 나타내는 데이터 모두를 평가함에 의하여, OLED 스택 필름의 품질이 결정될 수 있다. 다양한 실시예에서, 필터된 강도 데이터로부터 생성된 데이터는 스레숄드와 비교될 수 있다. 다양한 조명, 카메라의 다양한 위치 및 다양한 기판 구조 및 픽셀을 형성하는데 사용되는 잉크와 같이, OLED 스택 필름 이미지의 품질에 영향을 줄 수 있는 요소는, 무엇이 우수한 그래디언트 합산 및 우수한 히스토그램 특징을 구성하는지에도 다시 한번 영향을 줄 수 있다. 따라서, 표준을 사용하여, 캘리브레이션은 구체적인 세트의 조건하에서 우수한 그래디언트 합산 및 통계적 특징을 정의하는데 사용될 수 있고, 스레숄드 그래디언트 합산 및 스레숄드 통계적 기준이 정의된 균일성의 필름의 층의 이미지를 사용함에 의해 결정될 수 있다. 간단한 통계적 품질 제어를 사용하여, 허용 가능한 픽셀 이미지에 대한 평균과 표준 편차가 결정될 수 있다. 원하는 품질의 레벨에 의존하여, 오류 스레숄드(또는 스레숄드의 세트)는 우수한 픽셀값에 대해 확인된 평균 이상의 표준 편차의 해당하는 수를 설정할 수 있다.

작업(1112)에서, 확인된 픽셀 셀 위치에서 픽셀 우물 내의 층이 어떤 방식으로 결함적인지 아닌지가 결정된다. 예를 들어, 합산 및 분산이 만족하는 층에 대해 정의된 스레숄드를 만족하지 못한다면 결정이 이루어질 수 있다. 만일 그 층이 어떤 방식으로 결함적이라고 한다면, 프로세싱은 작업(1114)로 계속된다. 만일 그 층이 확인된 픽셀 우물 위치에서 결함적이지 않다고 결정되면, 프로세싱은 작업( 1116)으로 계속된다.

작업(1114)에서, 픽셀 우물 내의 층이 적어도 잠재적으로 결함적으로 확인될 수 있다. 예를 들어, 특정 픽셀 셀 및/또는 우물이 검사자에 의해 가시적인 검사에 대해 플래그(flagged)되어서, 결정을 확증할 수 있다. 스피커, 프린터, 디스플레이를 사용하여, 또는 문자, 이메일 또는 음성메일을 준비하거나 제공함에 의해, 또는 이후의 검수를 위해 데이터베이스 내에 결정과 관련된 정보를 저장함에 의해, 검사자나 작업자로의 통지가 검사자에게 제공될 수 있다. 또한, 이전에 논의된 바와 같은 다른 형태의 치유책도 가능하다. 일 실시예에서, 품질 문제가 존재한다는 결과는, 가령, 추가적인 이미지 고려사항을 중단하는 것과 같은 이후의 프로세싱 및/또는 이후의 OLED 장치 제작 프로세스에 영향을 준다. 또 다른 실시예에서, 작업(1116)을 통해, 프로세싱은 계속되어서, 검사자나 작업자가 임의의 잠재적인 결함의 존재를 통지 받고, 이러한 잠재적인 결함은 나중에 적절한 때에 해결된다.

작업(1116)에서, 프로세스할 이미지 데이터가 더 있는지 여부에 관한 결정이 이루어질 수 있다. 프로세스할 이미지 데이터가 더 있다고 결정되면, 프로세싱은 작업(1100)으로 계속될 수 있다. 프로세스할 이미지 데이터가 더 이상 없다고 결정되면, 방법(1100)은 종료될 수 있다. OLED 장치의 전체에 대해 확인된 결함 픽셀의 수와 관련하여 통계치가 연산되어서, 프로세싱이 계속되어야 하는지, 또는 OLED 장치가 거절되어야 하는지, 또는 다른 치유 액션이 취해져야 하는지를 결정한다.

시스템 및 방법의 대안적인 실시예는 도 12에 도시된 순서도에서 나타난다. 방법(1200)에서, 픽셀 우물 내의 층 정보만 초점을 맞추기 위해 필름 층에 대한 이미지 데이터를 분리(필터링)하는 단계는, 캡처된 이미지 데이터를 가령, 그레이스케일 강도를 나타내고 그래디언트 함수를 적용하는 강조된 데이터로 전환하는 단계 이후에 수행될 수 있다. 이전과 같이, 캡처된 이미지 데이터는 우선 단계(1202)에 관하여 수신된다. 그리고 나서, 이 데이터는 번호(1204)에 관하여 그레이스케일 강도 데이터로 전환되어서, 이 선택된 이미지 특징을 강조한다. 단계(1206)에 대하여, 그래디언트 필터가 적용되어서, 증착된 레이어, OLED 가둠 뱅크 및 캡처된 이미지 데이터 내에서 보이는 다른 특징의 경계와 에지를 강조한다. 단계(1208 및 1210)과 관련하여, 프로세스된 (그래디언트) 데이터가 생성되면, 픽셀 우물의 내부의 윤곽을 분리하는데 도움을 주기 위해, 반전된 데이터가 선택적으로 생성될 수 있다. 예시로서, 타겟 이미지 또는 마스크는 각각의 픽셀 우물에 대해 생성되어서, 과잉의 PEL(즉, 분석될 필름 층 이외의 구조물으 나타내는)에 해당하는 그래디언트값을 마스크 아수하기 위한 마스크로서 역할을 한다. 예시로서, 그래디언트 분석 이후에, 픽셀 우물 가둠 뱅크는 하얀색으로(그래디언트, 제로 아닌 값) 표현될 수 있는 반면, 픽셀 우물을 포함하는 다른 구조물은 검은색으로 표현될 수 있다. 그리고 나서, 이 데이터는 반전되고 프로세스되어서, 마스크를 형성하는 것을 보조하는데, 여기서, 픽셀 우물의 외부의 값은 검은색(제로값)으로 표현되고, 픽셀우물의 내부는 하얀색(이진값 "1")으로 표현된다. 그리고 나서, 이 마스크는, 단계(1212)에 관하여, 관심 있는 층에 대한 그래디언트값을 분리시키기 위하여, 그래디언트값으로 다시 적용될 수 있다.

좀 더 구체적으로, 타겟 하얀 이미지는 픽셀 우물 영역을 형성하기 위해 생성될 수 있고, 픽셀 우물에 해당하는 영역에서 하얀값("1"), 그리고, 타겟 이미지의 다른 영역에 해당하는 검은값("0")을 가진다. 그리고 나서, 프로세스된 데이터(그래디언트 값)의 반전된 버전은 이진수로 전환되어서, 다음 식에 따라 타겟 이미지와 결합되는데,

, 여기서, l은 반전된 그래디언트 행렬이고, T는 타겟 행렬(마스크)이다. 이 식은 본질적으로 마스크를 반전된 그래디언트 행렬(즉, 프로세스된 데이터) 위에 위치시키고, 마스크와 픽셀 우물 위치는 정확히 정렬되는 둘 사이의 상대 위치에 대한 최대 결과를 생성한다. 이는, 왜냐하면, 상기 연산은 부울(Boolean) "앤드(and)" 연산에 적용되고, 마스크는 하얀("1") 또는 검정("0")인 입력을 가지기 때문이며, "앤드" 연산은 둘이 정확히 정렬될 때 최대치를 생성할 것이기 때문이다. 마스크의 적절한 위치를 알고, 그리고 나서, 픽셀 우물의 영역에 바로 해당하는 그래디언트값을 분리시키기 위하여 프로세스된 (그래디언트) 데이터로 마스크하는데 사용된다.

나머지 단계(1216-1224)에서, 당해 필름 층에 대한 그래디언트값이 분리되면, 데이터는 이전에 기술된 바와 같이, 프로세스되어서, 층 품질(결함의 존재에 대하여)을 알아내고, 이전에 논의된 바와 같이, 통지 및/또는 치유 액션을 제공한다.

상기의 다양한 실시예가 존재한다는 것에 유의한다. 예를 들어, 그래디언트 함수는, 이미지 데이터가 필터 또는 전환되는지 아닌지, 프로세스의 임의의 단계를 이미지 데이터에 적용할 수 있다. 또한, 수평적 그래디언트 연산의 비교적 간단한 예시는 상기 식과 관련하여 언급되었지만, 더 복잡한 그래디언트 함수가 적용될 수 있는데, 가령, 행렬 수학에 의존하지 않고, 수직 그래디언트를 연산하거나, 가장 가까운 이웃이외에 PEL에 걸쳐 그래디언트를 연산하는 것이다.

또 다른 실시예에서, 이미지 분석은, 픽셀 우물을 반드시 포함할 필요가 없는 증착 영역에 초점을 맞춘다. 예를 들어, 넓은 영역 위에 필름의 층을 증착하는 시스템에서, 이미징은 파슬 기반(on a parceled basis)으로 필름 품질 영역을 평가하기 위해, 구성하는 하나 이상의 이산 타겟 영역에 사용될 수 있다. 상기 기술된 바와 같은, 이러한 실시예는 일반적으로, 가령, 분석하에서 각각의 타겟 영역 또는 파슬에 대해 캡처되고, 그래디언트 함수가 이러한 이미지 데이터에 적용되며(또는 이의 파생예에, 필터, 강조 또는 다른 것), 프로세스된 데이터를 성장시키는 기능을 한다. 그리고 나서, 이러한 데이터는 주어진 타겟 영역 내의 가능한 결함의 존재를 알아내기 위해 분석될 수 있다. 다른 베리에이션도 존재한다.

컴퓨터-리드가능한 매체(가령, 소프트웨어나 펌웨어) 또는 네트워크 머신과 같은 머신, 프린터, OLED 장치를 위한 제조 시스템 또느 그 밖의 형태로 구현될 수 있는 방법이 상기 기술되었다.

본 발명의 원리가 특정 실시예와 관련하여 기술되었지만, 이들 기술은 단지 예시적이지 본 발명의 범위를 제한하려는 것이 아님을 명백히 이해해야 한다. 본 명세서에서 기술되었던 것은 도시와 설명을 위해 제공되었다. 기술된 정확한 형태로 기술하려는 것으로 제한하거나 철저한 것이 아니다. 많은 수정예와 변형예가 기술 분야에서 당업자에게 명백할 것이다. 개시된 것은, 기술된 분야의 개시된 실시예의 원리와 실시 분야를 가장 잘 설명하기 위하여, 선택되고 기술되었므로, 당업자가 생각할 수 있는 특정 사용에 적합한 다양한 실시예와 다양한 수정예를 이해할 수 있다. 개시된 것의 범위는 이하의 청구항과 그 등가예에 의해 정의되는 것이다.

Claims

기판 지지 장치;
상기 기판 지지 장치 위에 배치된 기판으로 프린트 물질을 적용하기 위한 프린트 헤드;
포지셔닝 시스템;
상기 포지셔닝 시스템에 결합되고 상기 기판 지지 장치 상에 배치된 기판의 이미지를 캡쳐하도록 배향된 카메라 어셈블리- 상기 포지셔닝 시스템은 상기 기판에 대하여 카메라 어셈블리 위치를 정할 수 있도록 하며-, 그리고
프로세서를 포함하며,
상기 프로세서가:
상기 기판의 이미지를 나타내는 신호를 수신하고;
상기 신호를 상기 기판의 이미지를 나타내는 이미지 데이터로 변환하며;
상기 기판의 픽셀에 해당하는 데이터의 일부를 고립시키도록 상기 이미지 데이터를 필터하고; 그리고
상기 데이터 일 부분을 처리하여 상기 이미지의 특징을 강조하도록 하며; 그래디언트 분석을 수행하여 그래디언트 데이터 세트를 형성하도록 하고; 그리고 상기 그래디언트 데이터 세트의 한 특징을 임계 값과 비교하여 결함이 있는 것인지를 나타내도록 함에 의해, 상기 일 부분으로부터 결함을 나타내도록 구성됨을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제1 항에 있어서, 상기 그래디언트 분석이 이웃 픽셀로부터 이미지 데이터 컨벌루션 임을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제1항에 있어서, 상기 데이터 필터링이 마스크와 경계 검출 기능 중 적어도 하나를 상기 이미지 데이터에 적용시킴을 포함함을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제1항에 있어서, 상기 기판 지지 장치가 부유(flotation) 지지 임을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제1항에 있어서, 상기 카메라 어셈블리가 프린트 헤드와 통합됨을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제1항에 있어서, 데이터 저장 시스템을 더욱 포함하여, 상기 카메라 어셈블리로부터 기판의 이미지를 나타내는 신호를 수신하고, 상기 프로세서로 기판의 이미지를 나타내는 신호를 전송함을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제1항에 있어서, 상기 포지셔닝 시스템이 에어 베어링 및 z- 축 작동기를 포함함을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제1항에 있어서, 상기 프로세서가 상기 카메라 어셈블리로부터 신호 스트림을 수신함을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제1항에 있어서, 상기 이미지 데이터를 필터링 함이 상기 이미지 데이터에 경계 그래디언트 함수를 적용함을 포함함을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제1항에 있어서, 상기 프로세서가 상기 필터된 이미지 데이터를 오버랩핑 타일로서 리졸브하도록 구성되며, 상기 그래디언트 분석이 그래디언트 오퍼레이터와의 오버랩핑 타일의 컨벌루션임을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
기판 부유(flotation) 지지 장치;
상기 기판 지지 장치 위에 배치된 기판으로 프린트 물질을 적용하기 위한 프린트 헤드;
포지셔닝 시스템;
상기 포지셔닝 시스템에 결합되고 상기 기판 지지 장치 상에 배치된 기판의 이미지를 캡쳐하도록 배향된 카메라 어셈블리- 상기 포지셔닝 시스템은 상기 기판에 대하여 카메라 어셈블리 위치를 정할 수 있도록 하며-, 그리고
프로세서를 포함하며,
상기 프로세서가:
상기 기판의 이미지를 나타내는 신호를 수신하고;
상기 신호를 상기 기판의 이미지를 나타내는 이미지 데이터로 변환하며;
상기 기판의 픽셀에 해당하는 데이터의 일부를 고립시키도록 상기 이미지 데이터를 필터하고; 그리고
상기 데이터 일 부분을 밝기 값으로 변환하며; 상기 밝기 값의 그래디언트 분석을 수행하여 그래디언트 데이터 세트를 형성하도록 하고; 그리고 상기 그래디언트 데이터 세트의 한 특징을 임계 값과 비교하여 결함이 있는 것인지를 나타내도록 함에 의해, 상기 일 부분으로부터 결함을 나타내도록 구성됨을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제11 항에 있어서, 상기 그래디언트 분석이 이웃 픽셀로부터 이미지 데이터 컨벌루션 임을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제11항에 있어서, 상기 데이터 필터링이 마스크와 경계 검출 기능 중 적어도 하나를 상기 이미지 데이터에 적용시킴을 포함함을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제11항에 있어서, 상기 포지셔닝 시스템이 에어 베어링 및 Z-축 작동기를 포함하고, 그리고 상기 카메라 어셈블리가 상기 프린트 헤드와 통합됨을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제11항에 있어서, 상기 이미지 데이터를 필터링 함이 상기 이미지 데이터에 경계 그래디언트 함수를 적용함을 포함함을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제11항에 있어서, 상기 프로세서가 상기 필터된 이미지 데이터를 오버랩핑 타일로서 해결하도록 구성되며, 상기 그래디언트 분석이 그래디언트 오퍼레이터와의 오버랩핑 타일의 컨벌루션임을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제14항에 있어서, 상기 포지셔닝 시스템이 에어 베어링 그리고 z-축 모션 플레이트를 포함함을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제17항에 있어서, 기판 부유 지지, 통합된 프린트 헤드 및 카메라 어셈블리, 포지셔닝 시스템, 그리고 프로세서를 수용하기 위한 가스 인클로져; 그리고
상기 가스 인클로져에 결합된 가압 불활성 가스 재순환 시스템을 더욱 포함함을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
기판 부유(flotation) 지지 장치;
상기 기판 지지 장치 위에 배치된 기판으로 프린트 물질을 적용하기 위한 프린트 헤드;
에어 베어링에 의해 x-축 브리지에 결합된 포지셔닝 시스템;
상기 포지셔닝 시스템에 결합되고 상기 기판 지지 장치 상에 배치된 기판의 이미지를 캡쳐하도록 배향된 카메라 어셈블리- 상기 포지셔닝 시스템은 상기 기판에 대하여 카메라 어셈블리 위치를 정할 수 있도록 하며-, 그리고
프로세서를 포함하며,
상기 프로세서가:
상기 기판의 이미지를 나타내는 신호를 수신하고;
상기 신호를 상기 기판의 이미지를 나타내는 이미지 데이터로 변환하며;
상기 기판의 적어도 한 픽셀을 나타내는 데이터의 일부를 고립시키도록 상기 이미지 데이터를 필터하고; 그리고
상기 데이터 일 부분을 밝기 값으로 변환하며; 상기 밝기 값의 그래디언트 분석을 수행하여 그래디언트 데이터 세트를 형성하도록 하고; 그리고 상기 그래디언트 데이터 세트의 한 특징을 임계 값과 비교하여 결함이 있는 것인지를 나타내도록 함에 의해, 상기 일 부분으로부터 결함을 나타내도록 구성됨을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.
제19항에 있어서, 상기 카메라 어셈블리가 상기 프린트 헤드와 통합되고, 그리고 상기 포지셔닝 시스템이 에어 베어링 및 Z-축 모션 플레이트를 포함함을 특징으로 하는, 잉크젯 프린터.