TFT-LCD洁净间温湿度测试仪器假设检验和回归分析机差解决方案

武汉京东方光电科技有限公司 孟 雨 刘子源 张 杰 林 敏 向红伟 金 瑞 苏昊文 匡 磊 张 壮

温湿度是TFT-LCD生产过程中洁净间的重要环境特性，温湿度的异常波动可能会导致TFT-LCD生产所需原材吸湿腐蚀或产生ESD相关不良。因此，合理地使用温湿度测试仪对洁净间的温湿度进行监控是十分重要的管控措施。本文以在日常监控过程中发现A温湿度测试仪与B温湿度测试仪实测数据存在机差的为例，通过假设检验与回归分析等统计学方法解决仪器机差问题，为其他TFT-LCD环境测试仪器机差问题提供了解决方法与分析思路。

温湿度是TFT-LCD生产过程中重要的环境特性。特别是湿度，如果湿度超出规定范围（Spec，55±5%RH），可能会使原材吸湿腐蚀或产生ESD相关不良，从而影响产品可靠性与良率。因此，湿度监控是TFT-LCD生产环境中是十分重要且必不可少的关键步骤。

目前，常用的洁净间温湿度监控方法主要包括2种：（1）在线式温湿度传感器探头，固定在洁净间不同区域，通过传感探头实时监控洁净间内温湿度变化；此种方法可以实时获取洁净间内固定位置的温湿度水平，但无法对特定区域进行探测；（2）手持式温湿度测试仪，由传感器和测试仪组成，人员可将其携带至指定位置进行测试，但由于经常人为操作，仪器易存在机差。

表1 手持式测试仪A测试数据

针对测试过程中出现手持式温湿度测试仪的湿度测量机差问题，本文通过假设检验验证仪器机差显著性，分析机差显著性结果，通过回归分析建立测试仪器机差模型，并对回归模型进行残差验证，从而解决实际应用过程中因测试仪器存在机差导致数据失真的问题。

1 原料与方法

研究对象：武汉京东方光电科技有限公司10.5代线TFT-LCD洁净间不同温湿度区域。

设备型号：K社手持式温湿度测试仪，E社手持式温湿度测试仪，以下分别简称为手持式测试仪A，手持式测试仪B。

分析方法：利用JMP软件对收集数据进行假设检验，回归分析，残差分析。

2 机差分析

某洁净间日常监控过程中同时采用3种仪器进行监控：在线式与手持式测试仪（厂家A、B，简称A测试仪、B测试仪）。A测试仪在测试某Spec（60±5%RH）区域时出现大面积超标，超标数据如表1所示。

测试数据表明3F湿度AVG（均值）远低于Spec下限（55%RH），而在线式测试仪及手持式测试仪B测试结果显示同点位湿度均在Spec范围内。需尽快对仪器机差数据进行分析，设计实验如下：

实验人员：1人

实验仪器：手持式测试仪A，手持式测试仪B实验方法：

●区间选择：60±5%RH

●测试点位：选取30个不同区域点位进行测试

●测试方法：同时操作手持式测试仪A，手持式测试仪B相距10cm测试30s并记录数据

（1）利用JMP软件对得到的数据进行假设检验分析，判断测试仪A/B间机差是否显著，根据7月份测试数据做出如下假设：

●原假设：手持式测试仪A-手持式测试仪B≤0；

●备择假设：手持式测试仪A-手持式测试仪B＞0；

（2）进行等方差性检验：使用Welch方差分析检验均值是否相等，见表2所示。

表2 Welch方差分析

（3）根据等方差性检验结果进行近似双样本均值T检验。根据结果概率＞|t|时P值＜0.0001＜0.05，拒绝原假设，接受备择假设即手持式测试仪A测试结果显著高于手持式测试仪B。如图1所示。

综上，通过假设检验可以得出A/B仪器之间存在显著机差，为了判断测试数据的准确性，首先对仪器参数进行比对，仪器参数对比结果如表3所示。

图1 手持式测试仪A/B机差假设检验

表3 手持式测试仪A/B仪器参数对比

仪器A精度＞仪器B精度，仪器A分辨率＜仪器B分辨率，在实际应用中真正影响测试准确性的主要是精度，因此若校验通过则A仪器准确性更高。于是将手持式测试仪A/B送至第三方机构进行校验，得到校验结果如表4所示。

通过校准数据可以看出，手持式测试仪A偏倚及线性均存在问题，手持式测试仪B偏倚及线性均满足要求。但由于手持式测试B精度较A差，在湿度接近Spec上下限时更容易产生测试误差从而导致生产过程异常，因此期望通过设计实验进行回归分析消除线性问题，从而使测试仪A可以限制性使用。

3 回归分析

在实际生产过程中，温湿度的监控存在区域差异，因此进行实验设计需要包含所有的Spec区间，目前涉及的Spec范围为50±5%RH，55±5%RH，60±5%RH，设计实验如下：

实验人员：1人

实验仪器：手持式测试仪A，手持式测试仪B

实验方法：

（1）区间选择：50±5%RH，55±5%RH，60±5%RH；

图2 50±5%RH湿度区间

表4 手持式测试仪A/B第三方校准结果

（2）测试点位：每个不同区间选取100个不同点位进行测试；

（3）测试方法：同时操作手持式测试仪A，手持式测试仪B相距10cm测试30s并记录数据。

分别对不同区间的测试数据进行回归分析，得到线性拟合如图2～图4所示。

通过方差分析对线性拟合显著性进行判断：根据方差分析结果（如表5所示）可以发现各区间方差分析概率＞F时，P值均小于0.001，代表回归方程显著，具有意义。

图3 55±5%RH湿度区间

图4 60±5%RH湿度区间

图5 观测顺序-残差、预测值-残差图

采用残差分析方法对拟合效果进行验证，验证准则基于以下4点进行：①具有时间独立性；②来自稳定受控总体；③对输入因子的所有水平有相等的总体方差；④误差项ε服从正态概率分布。

各区间回归方差对应残差分析：

（1）50±5%RH、55±5%RH、60±5%RH区间观测顺序-残差、预测值-残差图见图5所示，由图5可得出结论：①残差值随机波动，彼此间独立；②残差与预测值中无“喇叭形”或“漏斗型”，表明残差具有等方差性。

（2）50±5%RH、55±5%RH、60±5%RH区间自变量-残差图见图6所示。由图6可得出结论：残差的标准差为常数，无明显的“喇叭口”或弯曲形状。

（3）50±5%RH、55±5%RH、60±5%RH区间残差正态分位数图见图7、8、9所示，由图可以得出结论：残差满足正态分布。

根据以上残差分析结果可以得出回归模型合理，最终得到各Spec范围内回归方程如下：

①50±5%RH：B仪器（%RH）=20.163837+0.7127544×A仪器（%RH）；

②55±5%RH：B仪器（%RH）=17.526312+0.7757198×A仪器（%RH）；

表5 方差分析结果

图6 自变量-残差

图7 50±5%RH残差正态分位数

图8 55±5%RH残差正态分位数

图9 60±5%RH残差正态分位数

③60±5%RH：B仪器（%RH）=11.057031+0.9101475×A仪器（%RH）。

结论：温湿度是TFT-LCD行业生产过程洁净间重要的环境参数，是腐蚀或ESD等不良发生的关键因子，必须采用合理、合规的方法和仪器对其进行监控。对于常用的手持式温湿度测试仪，当产生仪器机差问题时，为了避免测试数据失真，合理地使用统计学及合理地进行实验设计能够有效解决这一问题，同时也为其他TFT-LCD行业温湿度测试过程中的机差问题提供有效的解决方法及分析方向。