｜可應用於顯微鏡的光學式自動對焦法

摘要：顯微鏡系統的發展約有四個世紀之久，種類與用途也包羅萬象。由於半導體產業於檢測尺度的微米化，使得目前應用在缺陷檢測機台的顯微對焦技術，需要用影像處理法或是光學的方式來對焦於產品以達到檢測精度的要求。其中光學式自動對焦方法提供顯微鏡快速且精密對焦的技術，可以解決影像處理式對焦法對焦誤判的問題。目前應用於顯微鏡的光學式自動對焦方法，是以偵測待測物離焦所引起的反射光特性為主，再藉由反射光特性變化反推待測物的離焦情形。本文首先概略闡述三種光學式對焦方法，接著介紹本實驗室所提出的螺旋疊紋對焦法，其具有精密且快速的對焦能力，於光學檢測系統的應用上將是一套擁有發展潛力的對焦技術。

Abstract: Microscopy has been developed about four centuries. It has many different types and also has been applied in a lot of area. Nowadays for the high-tech demand, semiconductor companies need a precision focusing system by image processing or optical method to inspect the micro-scale production. Optical method can provide fast and precise focusing in measurement technology. By means of measuring the optical characteristics of the reflective light from the test sample, the defocus position of the sample can be obtained. In the article, we will briefly describe all three kinds of optical focusing method, and also introduce a fast and precision focusing method based on spiral moiré which has high potential development in optical inspection system.

關鍵詞：自動對焦、聚焦、疊紋

Keywords：Auto focusing, Focus, Moiré

前言
全球消費性電子產品走向「輕、薄、短、小」、便利性高以及可攜化。基於此發展需求，電子產品內部的各種元件面臨尺寸縮小的考驗，對於高科技產業之產品，更是需要一套自動化線上檢測設備，取代傳統手動調焦及人眼判讀檢查方式，以提昇整體的良率及效率。

然而晶圓的尺寸越做越大，所乘載的元件規格卻越做越小，所以相對的檢測儀器必需具有長行程以及高解析度的能力，才能符合目前的需求。因此搭配供長行程機電的系統，具有高解析度特性的光學顯微鏡，已廣泛應用於液晶面板、半導體及電子等高精密產業。以面板產業為例，薄膜電晶體液晶顯示器（TFT-LCD）及彩色濾光片面板的製程，是將電極等材料製作於玻璃基板上；由於面板尺寸增大，熱處理後的面板中央較周圍略為下陷，將使得顯微鏡失焦，無法擷取清晰的影像，造成檢測失誤。[1]若搭配自動對焦模組，則可即時將檢測光修正回對焦處，達到即時檢測的需求。

舊檢測系統中多為靜態式，但為了提升產品的生產效率，目前以具有即時檢測性能的動態式系統最能符合市場的需求。在動態式系統中，除了有極佳的便利性外，但其檢測效果並不成熟，於加工過程中，往往受到環境擾動而造成量測精度大幅度降低。因此，開發具有快速、高精密度以及高穩定性的自動對焦顯微鏡，已成為檢測以及加工產業之重要發展趨勢。

傳統光學顯微鏡除了配合不同透鏡放大倍率，提升顯微鏡的解析度與工作範圍外，對於自動化以及數位化更為重要。在自動化系統中，又以研發輔助對焦功能之自動控制顯微系統為其主要的核心技術。目前常見的顯微鏡自動對焦法，可分為影像處理式以及光學式對焦法。[2]

影像處理式自動對焦法，是藉由物體位於聚焦位置時，其像最為清晰以及邊緣銳利度最高的特性來對焦；通常是以計算影像邊緣銳利度的方法來判斷待測物的位置。在影像處理演算法中，對焦評價函數（Clarity evaluation function），可分為空間評價函數以及頻率評價函數。其中空間域評價函數是指圖像各點的灰度梯度加總值。影像越清晰，評價值也越高。在頻率域中影像會有較多細節與訊息存在，意指所包含的高頻分布量較多。因此計算頻率域評價函數，是將圖像經由快速傅立葉轉換（FFT），再以頻譜中振幅的高低推估高頻分布量。當影像越清晰時，高頻分布量會越多。

因此我們可藉由上述兩種方法，將離焦情形造成的影像清晰度變化轉換成對焦評價函數，繪出一對應曲線，再由搜尋法取得其峰值，使系統移動至對焦位置。以爬山搜尋法為例，在曲線上任意位置與鄰近的點進行比較，以尋找更高的值然後再向更高值的位置移動，且不允許向較差的方向走，直到該位置的值皆大於周圍其他位置時，完成對焦。這使得爬山搜尋法很容易落入山谷區而無法跳出，因此喪失找到更好解的機會。換言之，影像處理式法的對焦能力與速度取決於演算法的設計。由於此對焦法需透過影像處理程序，造成整體執行的速度受到限制；且於不同設備間，軟體相容性也是個棘手的問題。但因配合影像處理法之數位顯微鏡系統，帶來的便利性以及多元性的優勢，以及許多學者致力於發展各種演算法以提升對焦速度及準確率的情勢下，目前在顯微技術中，仍是以數位影像處理式對焦法為主。