拉曼光譜在企業產品質量監控過程中的應用

陳 芳，陸維敏，胡恩萍

（1.浙江大學 化學系，浙江省應用化學重點實驗室，浙江 杭州 310028；2.堀場（中國）貿易有限公司，浙江 杭州 310028）

實現資源共享共用，提高大型儀器的利用率，使大型儀器在為教學、科研服務的同時，走出校門為企業與社會服務是高校大型儀器平臺的一個重要任務［1－2］。近年來，很多高校已通過建立儀器測試平臺、實行網絡化管理、儀器講座制度化等措施，為培養學生、獲取科研成果和學科建設與發展等方面作出了重要的貢獻［3－4］。但在面向企業、體現其社會服務功能方面，尚需作較大的努力［5－6］。在新科技和新產品迅猛發展的現代社會，企業為提升生產力與保障產品質量，對大型先進儀器的使用要求也日益增加。因此，發揮高校各種大型儀器的功能為社會和企業服務，是提高儀器效率、實現社會效益的一條重要途徑。本文利用激光拉曼光譜儀檢測LED背光模組生產過程中的雜質問題，就是實踐的成果。

1 實驗背景

激光拉曼光譜技術具有對測試樣品非接觸、非破壞、檢測靈敏度高、時間短、樣品量小及樣品無需制備等特點，并且在分析過程中不會對樣品造成化學的、機械的、光化學和熱的分解，即可對樣品進行無損分析。激光拉曼光譜技術雖被廣泛應用于醫學［7］、藥物［8］、文物考古［9］、寶石鑒定［10－11］和法庭科學［12－13］等方面，但極少用于工業部門生產過程中的質量控制的檢測與管理。

LED是一種新型的照明產品，有健康光源之稱。LED背光模組是液晶顯示器面板的關鍵零組件之一，其功能在于提供充足亮度與分布均勻的光源，使其能正常顯示影像。背光模組（見圖1）由膠框、上擴片、棱鏡片、下擴片、導光板、反射片，線性光源和背板組成，任何組件帶有雜質（包括灰塵）都會導致背光模組的高亮度及均勻度大打折扣。由于LED封裝過程的不完全自動化，人為因素或環境因素均有可能將各種各樣的雜質帶入到LED背光模組，從而影響產品的質量。雖然通過質檢過程可以檢測出LED背光模組中帶有雜質，但無法確定這些極微小的雜質是在哪個生產工序中帶入的。

圖1 LED背光模組示意圖

企業的生產管理人員在生產過程中的質量控制方面，對于人為因素和環境因素造成的產品質量問題經常處于無計可施狀態，尚沒有科學的、有的放矢的方法。若能知道雜質為何物，以及最可能來自于何處，就可防止在下次生產過程中類似雜質的帶入，從而保證產品的品質。

對LED背光模組中帶入的雜質進行定性分析，采用激光拉曼光譜儀是優先的選擇。因此，經與有關生產企業商討后決定采取以下解決方法：預先針對在LED封裝過程中各工序所有可能出現的雜質進行定性分析，確定其歸屬以及來源。在此基礎上，建立起LED封裝過程中所有可能出現的雜質拉曼譜圖集（雜質標準拉曼譜圖集），并以此為參照，確定在該封裝過程中所出現的各種雜質的歸屬和來源。同時，在LED封裝過程中的各工序建立相應的質量管理體系。

2 實驗方法

實驗儀器：采用法國JobinYvon公司HR－800型的顯微共焦拉曼光譜儀，入射光為514nm波長的Ar＋光源。

（1）實驗條件。樣品無需特殊處理，直接放于載物臺上，物鏡聚集于待測部位后進行測量。應用顯微鏡測量系統（物鏡為50倍長焦鏡頭），在白光條件下找到樣品。調試樣品臺高度，使聚焦清楚，拍照保存樣品的具體形貌。嘗試用不同出射功率、不同孔徑，不同的累積時間和累積次數采集標樣圖譜。最后得出的對大部分標樣適合的條件為：采用Ar＋光源，50倍長焦物鏡，出射功率25mW，孔徑250nm，掃描2次，曝光時間60s。

（2）取樣。從LED背光模組生產企業的不同工段上獲取所有可能出現的雜質樣品，如硬件設備所產生的雜質有：流水線屑、內壓機屑、滾輪屑和反射片屑等；周圍環境產生的雜質有：墻壁屑、燈罩屑、紙箱屑和襯墊屑等；因操作人員帶入的雜質有：各種無塵衣屑，手套屑，毛發屑等。取樣時，收集同一物質、不同來源或批次的雜質樣品。根據生產線各工序，對所取的雜質樣品作相應的編號。在取樣時，對于散落在LED封裝生產線過程中的雜質采用透明膠布取樣，這可有效固定極微小（約1mm）的雜質，解決了雜質樣品的丟失問題。

經過多次取樣，共取得標樣95個，未知樣398個。

3 實驗結果

3.1 雜質標準拉曼譜圖的建立

雜質標準拉曼譜圖的可靠性是必須要解決的問題。在此過程中，我們對所取的同一物名（比如頭發）、不同來源或批次的雜質樣品進行測試。圖2—圖4給出不同取樣時間的上擴片、不同年齡和不同性別的操作人員頭發和不同出廠批次的紙箱屑的拉曼光譜圖。圖2和圖4中的a和b分別是不同日期，比如a：1110表示11月10日的樣品。

圖2 不同取樣時間上擴片的拉曼譜圖

圖3 不同年齡和不同性別操作人員頭發的拉曼譜圖

圖4 不同出廠批次的紙箱屑的拉曼譜圖

從上述各圖中可以看到，對于同一物名的測試樣品，其拉曼光譜在整個測試范圍的峰型變化或峰的位置基本是一致的，也就是說所謂的外部變化（不同取樣時間、不同操作人員和不同出廠批次）的樣品可以得到相同的拉曼譜圖，以這些試樣所得到的拉曼譜圖，可以作為指認未知樣品的標準。需要說明的是，這僅僅是考察雜質標準拉曼譜圖建立可靠性的舉例。

3.2 未知雜質樣品的歸屬

3.2.1 譜庫識別

由于HR－800拉曼光譜儀本身攜帶某些操作軟件，因而可通過LabSpec和附屬的譜庫搜索軟件Spectra ID進行直接的數據傳遞，使用HORIBA Scientific的拉曼光譜數據庫對未知樣品進行快速識別。但由于在LED封裝過程中所產生雜質的特殊性，采用HORIBA Scientific的拉曼光譜數據庫往往得不到理想的結果。

譜庫搜索軟件Spectra ID不僅可以根據光譜／譜峰匹配或關鍵詞對光譜數據庫進行綜合搜索，而且還可以自己創建數據庫，將光譜數據添加到數據庫中，方便隨后進行搜索。因此，我們將自己建立的LED封裝過程雜質標準拉曼譜圖導入到Spectra ID中。對于未知樣品，如果需知道它們屬于哪一種物質，只要在LabSpec中運行Spectra ID就能搜索出樣品的歸屬。例如（見圖5）：未知物30對應的是耐壓洽具，最佳匹配數據會放在結果列表中的第1排。

圖5 Spectra ID界面

3.2.2 人工比對

對于某些樣品，由于各種原因，所得到的拉曼圖譜并不能通過計算機直接從建立的標準譜圖中確定其歸屬。此時，需要通過比較標準譜圖與測樣譜圖特征峰位置的相同性和整張圖譜的相似性，來確定其歸屬。在譜圖采集中需要注意的是，為了有效固定極微小的雜質，采用了膠帶取樣，在拉曼圖譜的采集過程中，因采用50倍物鏡，光斑直徑約1μm，故極有可能同時采集到未知物和膠帶的拉曼圖譜，而膠帶在514nm光源激發下，是具有拉曼活性的。在譜圖比對的過程中，往往存在這種現象，未知物圖譜跟某一種標準圖譜很相似，但比該種標準物質的圖譜多了一些峰。這時有2種情況：第一，未知物太小，圖譜采集區域包含雙面膠的峰；第二，未知物中不止包含一種雜質。對于所測試的398個未知物，第一種情況很多，我們采取以下方法：在同樣條件下，測定了雙面膠的圖譜，采取差減法，用未知物譜圖的峰強度減去雙面膠的峰強度，得到的圖譜再與標準譜圖比對，這樣確定未知物的準確率大幅提高。例如，對于某一未知樣譜圖（見圖6a），經過比較后發現其與膠框屑標準譜圖（見圖6d）的主要峰值符合得很好，但整個譜線呈現一大包。經過其與雙面膠譜圖峰（見圖6c）的差值計算后再制圖（見圖6b），大包消失，基線較平整，與膠框屑標準譜圖符合得很好，從而確定該雜質為膠框屑。對于第二種情況，因多種物質的拉曼峰可能交叉、重疊，目前對于這樣混合雜質的確認還沒有得到很好解決。

圖6 圖譜差減法

4 結束語

本文以激光拉曼光譜儀為測試手段，檢測了LED背光模組生產過程中產生的398個雜質未知物。利用所建立的雜質拉曼標樣譜集，采用譜圖檢索和人工比對相結合的方法，確定未知物的歸屬，確認率達91%。研究結果表明，采用本文方法能幫助相關企業從源頭上控制雜質的產生，大大提升產品的合格率，降低生產成本，從而提高企業的經濟效益。同時，該方法有利于企業在生產流程中建立不同工段的產品質量管理體系。這種根據企業生產流程和產品特點而設計的雜質檢測方法，針對性強、效果明顯，不僅適合激光拉曼光譜儀，也適用于其他大型儀器的測試。這是在條件允許的情況下，在更大范圍、更大限度地實現高校大型儀器設備資源的開放共享、回饋社會的有效途徑之一。

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