5-25) OLED, 기술 이슈들, 생산에 관하여, 검사와 센서

 

 

 

백플레인 기판이 클러스터에 들어가면 먼저, AOI(Automated Optical Inspection) 장비를 이용하여 표면의 결함과 오염 상태를 검사합니다. 기판 표면에 레이저를 입사하고 먼지나 결함 등에 의하여 산란되는 빛을 관찰하죠. 증착 과정에서는 각종 유기층(organic layer)들의 형성 과정에 ICE(In Chamber Ellipsometer)를 설치하여 막의 두께와 균일도, 광학 상수, 형광 현미경을 내재한 ICM(In Chamber Measurement)를 활용, 증착 정확도(Pixel Position Accuracy, PPA)에 관한 데이터를 얻을 수 있습니다. 이러한 ICE는 기판이 지나가는 경로에 설치되는데, 한쪽에서는 레이저 광원과 편광자(polarizer), 그리고 반대쪽에서는 또 다른 편광자, 즉 검광자(analyzer)와 검출기(detector)가 설치되어 막의 표면에서의 편광 변화를 측정하고, 이로부터 증착된 유기층들의 물성과 광학적 특성들을 도출합니다. 여기에 더하여 별도의 챔버가 필요하지 않은 인 라인 주사 전자 현미경(Scanning Electron Microscope), 즉 대기형 SEM(air SEM)도 요소에 설치, 운영되어야 합니다. 증착 과정을 거쳐 소자가 만들어지면 ICP(In Chamber Prober)를 이용하여 RGB 화소들의 색도와 특성들을 검사합니다. 이 때 공정이 진행된 기판의 결함과 불순물 검사, 나아가서는 화질과 균일도 등을 평가하기 위한 AOI 장비도 함께 적용됩니다. 특히, 유연 OLED 패널을 위해 플라스틱 기판을 적용할 경우, 필수적으로 박막 봉지가 요구되는데, 이 경우에는 보다 성능이 강화된, 즉 고분해능 AOI와 다기능 ICE가 요구되죠.

 

 

 

 

패널의 완성단계에서 적용되는 AOI의 경우, 단순한 이물질 검출 수준을 훨씬 뛰어넘어야 합니다. 즉, 작동 되는 각각의 화소, 부 화소(sub-pixel)들에 대해서 오염이나 결함에 더하여 긁힘이나 균열, 핀 홀, 패턴 정확도(pitch), 단선과 쇼트, 색도, 색채 불균일, 얼룩(mura, stain), 잡음 영상, 계조 변화 등을 국부, 혹은 전체적으로 검사, 측정, 평가하여야 하며, 이를 위해서는 심층 학습(deep learning)과 빅 데이터 분석, 처리 기능이 보다 강화되어야 합니다. 단파장 혹은 좁은 반치폭의 RGB로 이루어진 백색 강원과 높은 해상도의 카메라, 그리고 진동이나 왜곡, 교란이 없는 반송 시스템도 부가적으로 구비되어야 하죠. 봉지 과정에서 배리어 막의 성능 평가를 위해 산소와 습기 차단성, 즉, 투습률(Water Vapor Transmission Ratio, WVTR)의 인 라인 측정까지 요구될지는 모르지만, 특히 인 라인 개념과 센서 소자의 성능 향상에는 신경을 쓸 필요가 있습니다.

 

 

 

 

이와 함께, 검사와 측정 평가 이후에 복구(repair)가 수반된다면, 생산성과 수율을 한결 향상시킬 수 있을 것입니다. 즉, 어드레스 라인에서의 단선은 잇고, 쇼트는 끊는 단순 기능부터 나아가서는 부화소와 TFT 영역의 복구까지 확장될 수가 있겠지요. 이를 위해서는 VRS(Verification and Repair Station)이 필요로 하며, 여기에서도 디스플레이 패널과 각 화소들의 정밀 검사의 중요성은 더욱 강조가 되고 있습니다. 이에 더하여서 CRP(cell laser repair)와 AVI(Auto Visual Inspection) 장비의 결합, 단선(오픈)된 전극을 연결(쇼트)하기 위한 국부적인 레이저 CVD(Chemical Vapor Deposition) 등의 인 라인 설치도 중요합니다.

 

 

 

 

검사나 측정, 그리고 평가 장비의 핵심은 센서입니다. 그리고 디스플레이는 빛을 다루는 기기인 만큼 패널 검사에 적용되는 센서류는 주로 광센서와 카메라용 이미지 센서입니다. 제조나 조립 공정에서의 정렬(alignment)뿐만이 아니라, AOI와 AVI 그리고 ICE까지 광센서와 이미지 센서가 핵심 역할을 하죠. 광 다이오드나 CIS(CMOS Image Sensor) 기술은 이미 충분히 발달되어 있습니다. 이 외에도 디스플레이의 성능 평가의 주요 인자들인 광 투과도, 혼탁도(haze), 필름 점착력, 열 안정성, 곡률 반경과 반복 휨에 대한 내구성 등을 측정하는 기기와 센서류도 비교적 완성도가 높습니다. 다만, 이러한 센서나 측정 부품들을 클러스터 내에 어떻게 설치하고 인라인, 실시간 측정으로 운영하며, 얻어진 데이터들을 단시간에 정확히 분석하여 생산 라인으로 피드 백을 시켜야 하는지에 대해서는 추가 개발이 필요합니다. 이는 기계적인 하드웨어와 자동화뿐만 아니라, 빅 데이터와 심층 학습 기능과 같은 소프트웨어 기술을 크게 요구하지요. 이에 더하여 최근, 일본으로부터의 부품, 소재의 공세를 겪으면서 절감할 수 있듯이 핵심 센서의 국산화도 간과되어서는 안됩니다.

 

 

 

그리고 정밀도나 객관적인 신뢰도, 즉, 표준화면에서 여전히 개발 여지가 남은 센서들도 있습니다. 예를 들어 산소와 습기를 차단하는 배리어 막에 대해서 투습률을 높은 신뢰도로 제시할 수 있는 측정 기기와 센서는 아직 완성이 되지 않은 상태입니다. 칼슘의 산화 반응에 따른 광 투과도나 전기전도도의 변화를 이용하는 방법, 삼중 수소를 갖는 물 분자로부터 나오는 방사능 측정을 이용하는 법, 그리고 질량 분석기나 혹은 감도가 높은 전기화학 방식의 산소 센서를 구비한 측정기 등이 있으나, 여전히 OLED가 요구하는 투습률 10^-6 g/(m^2 day)의 수준을 높은 신뢰도로 편리하게 측정할 수 있는 센서는 개발 초기 단계에 있습니다. 최근에 이르러 4차 산업 혁명, 공장 및 생산 자동화 개념이 강조되면서 디스플레이 패널 생산에도 자동화 바람이 불고 있습니다. LG는 파주의 OLED 생산 라인에 인공 지능 기반의 스마트 팩토리 플랫폼, ‘팩토바’ 탑재를 발표하였습니다. 또한, 디스플레이의 이송 설비 라인에서 공유 공간을 줄이고 강화학습 알고리즘이 생산라인의 이동을 이미지화해 스스로 학습하도록 함으로써 생산성을 증가시키고, 자동화 기계를 통한 부품의 장착과 로봇 팔을 이용한 조립, 그리고 자동 검사기에 의한 품질 제어 과정으로 생산 시간을 극도로 단축하는 등의 방법이 실효를 거두고 있습니다. 이러한 과정에서 불완전성의 검출, 공정 에러의 검사, 그리고 성능 평가를 담당하는 검사 및 측정 장비들, 이들의 눈과 촉감인 생산 자동화용 스마트 센서의 필요성은 더욱 증가할 것입니다.

 

 

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# 더! 생각해보기

a. OLED의 검사와 리패어와 관련하여 생산 현장에서의 기술들을 더 알아보자

b. OLED 생산에서 공장 자동화 개념은 어떻게 도입되고 진행될까

 

 

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