如今，光子系統(tǒng)制造的許多趨勢(shì)已經(jīng)非常明顯，這些變化包括組件微型化和集成化、批量規(guī)模擴(kuò)大，以及越來(lái)越多地?cái)U(kuò)展自動(dòng)化和可持續(xù)制造。與此同時(shí)，質(zhì)量控制仍然是首要任務(wù)，但也面臨著越來(lái)越多的挑戰(zhàn)，例如零缺陷生產(chǎn)或完全可追溯性。要實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，就必須采用“檢測(cè)/ 預(yù)測(cè)/ 預(yù)防/ 修復(fù)”的方法，這種方法的基礎(chǔ)是全面的傳感器網(wǎng)絡(luò)（可監(jiān)控生產(chǎn)鏈中的每一個(gè)步驟）以及利用這些網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的復(fù)雜軟件。因此，人工智能就成為了成功的關(guān)鍵。

　　對(duì)此，一些歐洲公司和研究機(jī)構(gòu)聯(lián)合開(kāi)發(fā)了“適用于新的和現(xiàn)有光電子制造生產(chǎn)線的整體框架，以實(shí)現(xiàn)靈活性、零缺陷生產(chǎn)和可持續(xù)發(fā)展”研究項(xiàng)目（iQonic）。在“歐洲地平線2020”計(jì)劃的資助下，iQonic 項(xiàng)目旨在探索傳感和工藝鏈，以提高光電子制造的質(zhì)量、可重構(gòu)性和可回收性。

　　該項(xiàng)目將零缺陷制造定義為，是一種防止有缺陷光子部件到達(dá)客戶的方法。因此，所有工作的重點(diǎn)都是在制造流程和供應(yīng)鏈中盡早識(shí)別缺陷部件。在過(guò)程中，許多步驟中的每一步都成本高昂，因此通過(guò)盡早識(shí)別和消除潛在的缺陷部件，可以幫助用戶節(jié)省時(shí)間和成本。

　　根據(jù)項(xiàng)目研究人員發(fā)表的一份科學(xué)出版物，他們選擇了零缺陷制造，而不是其他質(zhì)量改進(jìn)方法，如六西格瑪或精益六西格瑪。他們之所以做出這樣的決定，是因?yàn)楣庾又圃炝鞒叹哂歇?dú)特的特點(diǎn)，即中小批量生產(chǎn)、高價(jià)值產(chǎn)品的個(gè)性化以及具有不同制造流程和技術(shù)序列的長(zhǎng)價(jià)值鏈。這些特點(diǎn)不僅產(chǎn)生了大量與生產(chǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)，而且還需要結(jié)合使用基于統(tǒng)計(jì)和知識(shí)的技術(shù)來(lái)解釋這些數(shù)據(jù)。

　　工業(yè)應(yīng)用案例

　　該項(xiàng)目于2022 年秋季啟動(dòng)，總體思路是收集不同應(yīng)用案例中光子制造鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，并考慮團(tuán)隊(duì)成員如何利用這些數(shù)據(jù)來(lái)提高制造性能，以實(shí)現(xiàn)零缺陷制造。在這一框架內(nèi)，合作伙伴在四家參與公司的應(yīng)用案例中開(kāi)展工作，包括Alpes Lasers 公司的量子級(jí)聯(lián)激光器（QCL）生產(chǎn)；Brighterwave 公司的光電多組件模塊的大批量生產(chǎn)；Filar Optomaterials 公司的原材料合成晶體生產(chǎn)；以及Prima Electron 公司的光纖耦合高功率激光二極管模塊生產(chǎn)。

　　實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目目標(biāo)的方法與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)或工業(yè)4.0 采用的方法類(lèi)似，采用智能傳感器和軟件監(jiān)控和改進(jìn)生產(chǎn)流程。更具體地說(shuō)，來(lái)自質(zhì)量控制框架的數(shù)據(jù)可用于指導(dǎo)制定進(jìn)一步的質(zhì)量措施（以驗(yàn)收合格與不合格部件為衡量標(biāo)準(zhǔn)）或啟動(dòng)維修流程。數(shù)據(jù)還可用于制定措施，在流程早期預(yù)防缺陷，從而幫助提高質(zhì)量，最終實(shí)現(xiàn)零缺陷生產(chǎn)和零浪費(fèi)的目標(biāo)。該項(xiàng)目的所有四個(gè)用例都成功實(shí)施了這種制造方法。

　　預(yù)測(cè)激光故障

　　Alpes Lasers 公司為生產(chǎn)量子級(jí)聯(lián)激光器而實(shí)施的用例，體現(xiàn)了光電系統(tǒng)制造過(guò)程中的許多典型挑戰(zhàn)。生產(chǎn)量子級(jí)聯(lián)激光器首先要采用復(fù)雜的半導(dǎo)體加工技術(shù)，將激光結(jié)構(gòu)加工到晶片上。這一步之后還有大量復(fù)雜的制造和測(cè)量步驟來(lái)完成激光模塊。

　　雖然許多單一的測(cè)量都會(huì)沿著這條制造鏈提供數(shù)據(jù)，但最終的接受/ 拒絕決定取決于激光器是否能在特定溫度下的特定波長(zhǎng)上達(dá)到預(yù)期的輸出功率。重要的是，在加工過(guò)程的不同階段，可能會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題，導(dǎo)致激光器成品出現(xiàn)故障，從而導(dǎo)致組件失效。顯然，決定接受/ 拒絕的標(biāo)準(zhǔn)無(wú)法在早期生產(chǎn)步驟中進(jìn)行測(cè)試。不過(guò)，某些傳感器數(shù)據(jù)有助于在生產(chǎn)早期預(yù)測(cè)成品模塊的故障。

　　例如，如果顯微圖像顯示光柵結(jié)構(gòu)缺失，則該部件將無(wú)法產(chǎn)生正確的輻射。該項(xiàng)目的目標(biāo)是利用傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)建立圖像數(shù)據(jù)與最終激光輸出之間的關(guān)系。有了這種方法，就有可能在流程早期預(yù)測(cè)哪些部件的輸出功率會(huì)低于所需的閾值。此外，生產(chǎn)操作員可通過(guò)用戶界面做出此類(lèi)決定。

　　發(fā)現(xiàn)光柵缺陷

　　研究人員發(fā)現(xiàn)，在制造量子級(jí)聯(lián)激光器時(shí)，用于檢測(cè)缺陷的目視檢查和顯微鏡檢查足以為預(yù)期決策過(guò)程收集數(shù)據(jù)。目視檢查的主要目的是發(fā)現(xiàn)激光器光柵結(jié)構(gòu)中的缺陷。從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策的過(guò)程可分為四個(gè)步驟。

　　前兩個(gè)步驟包括圖像采集、透視和透鏡畸變校正，然后是設(shè)備映射過(guò)程，在設(shè)備映射中識(shí)別晶片上的光柵結(jié)構(gòu)。圖1 所示的低分辨率圖像提供了有關(guān)光柵質(zhì)量的信息。需要注意的是，光柵一旦被嵌入到晶片頂層，在后續(xù)處理步驟后就不再可見(jiàn)。

　　第二步需要重建晶片圖并創(chuàng)建光柵圖像。結(jié)構(gòu)的配準(zhǔn)利用的是晶片上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)。通過(guò)訓(xùn)練有素的分割模型可以識(shí)別出幾類(lèi)缺陷，并創(chuàng)建帶有缺陷彩色標(biāo)記的新晶片圖像，提供給操作員（圖2）。

　　第三步是對(duì)設(shè)備缺陷進(jìn)行評(píng)估，首先要準(zhǔn)備一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，根據(jù)故障與否對(duì)過(guò)去的設(shè)備進(jìn)行區(qū)分，然后訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)軟件推斷任一設(shè)備類(lèi)別的特征，以識(shí)別不同類(lèi)別的缺陷。訓(xùn)練完成后，這些模型就能為識(shí)別圖像中的潛在缺陷提供合理的建議。

　　第四步也是最后一步，決策支持系統(tǒng)會(huì)將前幾個(gè)步驟的輸出結(jié)果結(jié)合起來(lái)，并將結(jié)果直觀地呈現(xiàn)給操作員（圖3）。

　　使用顯微鏡檢測(cè)故障

　　通常使用放大5 倍的顯微鏡檢查晶片是否有缺陷。這足以識(shí)別每一個(gè)激光芯片，并破譯受缺陷影響的芯片。對(duì)于一個(gè)2 英寸的晶片，需要將400 張顯微鏡圖像拼接在一起。合并后的圖像包含20000 × 20000 像素的彩色信息。顯然，缺陷檢測(cè)評(píng)估過(guò)程的自動(dòng)化可以節(jié)省大量時(shí)間。

　　同樣，自動(dòng)化的評(píng)估過(guò)程必須先對(duì)圖像進(jìn)行映射，才能有效識(shí)別缺陷。在這種情況下，需要應(yīng)用一套復(fù)雜系統(tǒng)控制，包括旋轉(zhuǎn)、平移和縮放過(guò)程，以提供最終的映射圖反饋。映射過(guò)程完成后，缺陷檢測(cè)算法將應(yīng)用于調(diào)整后的圖像。缺陷檢測(cè)采用模板匹配、閾值處理、形態(tài)學(xué)運(yùn)算和邊緣檢測(cè)等圖像處理技術(shù)。

　　檢測(cè)結(jié)果用于判定每個(gè)部件“合格”或“不合格”。Alpes Lasers 公司用例的軟件實(shí)施由技術(shù)提供商開(kāi)發(fā)的子服務(wù)組成。這些子服務(wù)通過(guò)高級(jí)通信中間件（HLCM）實(shí)現(xiàn)的公共總線進(jìn)行通信。HLCM 遵循微服務(wù)架構(gòu)，充當(dāng)協(xié)調(diào)者的角色，促進(jìn)低分辨率和高分辨率晶片圖像的信息流。

　　數(shù)據(jù)分發(fā)通過(guò)MQTT 代理（一種機(jī)器對(duì)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議）實(shí)現(xiàn)，其中圖像由制造商發(fā)布、聚合，并通過(guò)不同的微服務(wù)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，這些微服務(wù)負(fù)責(zé)映射晶圓設(shè)備、檢測(cè)缺陷，并向決策支持系統(tǒng)（DSS）提供輸出，以便制造商工程師輕松識(shí)別有問(wèn)題的設(shè)備。DSS 是向操作員展示兩個(gè)評(píng)估步驟結(jié)果的用戶界面（圖3）。

　　結(jié)果

　　在Alpes Lasers 公司用例中實(shí)施的系統(tǒng)，對(duì)來(lái)自多個(gè)晶片的數(shù)百臺(tái)激光器進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)合使用兩種缺陷檢測(cè)方案，結(jié)果表明，與被歸類(lèi)為“不合格”且光柵缺陷全無(wú)的激光器相比，被歸類(lèi)為“合格”且光柵缺陷全無(wú)的激光器在特定頻率上發(fā)光的幾率要高出6 倍。

　　正如一位實(shí)踐“iQonic 項(xiàng)目”零缺陷制造方法的終端用戶所指出的那樣，這對(duì)Alpes Lasers 的QCL 制造工藝而言已經(jīng)是一個(gè)巨大優(yōu)勢(shì)，因?yàn)橛腥毕莸慕M件將免于后續(xù)漫長(zhǎng)而昂貴的增值制造過(guò)程，并且不會(huì)影響產(chǎn)量。

　　這一新的光電設(shè)備生命周期監(jiān)測(cè)工具同時(shí)使用了圖像處理和深度學(xué)習(xí)算法。通過(guò)使用低分辨率光柵圖片和高分辨率表面掃描圖像的兩個(gè)基于圖像的缺陷檢測(cè)管道，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化缺陷識(shí)別。所有獲取的數(shù)據(jù)都標(biāo)有額外的缺陷類(lèi)型分類(lèi)，從而為光電工程師提供了設(shè)備維護(hù)指導(dǎo)。

　　iQonic 項(xiàng)目的其他三個(gè)用例也開(kāi)發(fā)了類(lèi)似的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)還使用了嵌入ficonTEC 機(jī)器的設(shè)備或化學(xué)傳感器的數(shù)據(jù)輸入。所有使用案例都表明，對(duì)制造過(guò)程早期收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯編和分析，可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)最終產(chǎn)品的性能。這樣就可以在制造鏈的早期階段重新安排部件的生產(chǎn)路線，讓有缺陷的部件在浪費(fèi)額外的加工步驟之前，就得到回收、維修或移除。

　　iQonic 項(xiàng)目于2022 年9 月啟動(dòng)，弗勞恩霍夫應(yīng)用光學(xué)和精密工程研究所等參與方將繼續(xù)改進(jìn)該技術(shù)。

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