手机指纹按键生产线如何实现100nm级段差的高速精确测量，尤其针对透明/多层材质？【非接触检测, 品质控制】

1. 手机指纹识别按键的基本结构与技术要求

手机指纹识别按键，现在通常集成在手机屏幕下方或侧边，其表面不仅承担着指纹识别的功能，还是用户日常高频接触的部件。它的基本结构往往包含一个透明或半透明的盖板（如玻璃、蓝宝石等），下方是指纹识别模组，整个按键区域需要与手机整体表面保持高度的平整性。

对于这类按键，在高速生产线上进行检测时，最核心的技术要求之一就是段差测量。段差，通俗来讲，就是两个相邻表面之间的高度差异。想象一下，手机的屏幕和指纹按键区域就像两块拼接在一起的平整瓷砖，如果其中一块高了或低了哪怕一点点，用手摸起来就会有明显的“台阶感”，影响用户体验。在手机制造中，这种“台阶感”就是我们说的段差。

高精度的段差测量之所以重要，是因为它直接关系到：

• 产品美观度与手感： 微米级的段差差异就能让用户感到不适，影响手机的整体品质感。

• 装配精度： 确保按键与周围结构完美契合，避免因公差累积导致后续装配困难或部件损坏。

• 功能可靠性： 过大的段差可能导致指纹识别模组无法与手指充分接触，影响识别的准确性和响应速度。

因此，我们需要在保证微米甚至纳米级高精度的同时，还要满足手机生产线每秒检测数个甚至数十个部件的高速段差检测需求，这是一个巨大的挑战。

2. 针对手机指纹识别按键的相关技术标准简介

针对手机指纹识别按键的检测，主要关注其形貌参数和尺寸参数，其中段差是最重要的一个。

• 段差（Step Height）： 指的是被测物表面上两个相邻平面或特征之间垂直高度的差异。评价方法通常是选择两个不同的区域作为基准面，然后计算这两个基准面各自的平均高度，最后将两者相减得到段差值。比如，我们可以测量按键中心区域的平均高度和其边缘过渡区域的平均高度，来评估其平滑度。

• 平面度（Flatness）： 衡量一个表面相对于理想平面的偏差程度。评价时通常是在整个被测区域内采集大量的点数据，然后通过软件拟合出一个最佳的参考平面，计算所有数据点到这个参考平面的最大正偏差与最大负偏差之和。

• 高度（Height）/厚度（Thickness）： 单点或区域的绝对高度或材料的整体厚度。对于指纹按键，这可能涉及盖板的整体厚度，或特定区域的凸起高度。

• 粗糙度（Roughness）和波纹度（Waviness）： 反映表面微观和宏观的起伏程度。粗糙度关注的是微小的纹理和不规则性，而波纹度则关注更大尺度的起伏。虽然段差是宏观的高度差，但按键表面的局部粗糙度也会影响光学测量精度和用户触感。

这些参数的精确测量和评价，是确保手机指纹识别按键质量的关键。

3. 实时监测/检测技术方法

3.1 市面上各种相关技术方案

在手机指纹识别按键的高速、高精度段差检测领域，目前市面上主要有几种主流的非接触式测量技术，它们各有优劣，适用于不同的应用场景。

3.1.1 光谱共焦测量技术

光谱共焦技术，就像是一个可以识别颜色的“精确尺子”。它的核心原理是利用光的色散效应。一束包含各种颜色的光通过一个特殊的透镜后，不同颜色的光会聚焦在不同的距离上。

当这束光被投射到被测物体表面时，只有与物体表面距离对应的那个颜色的光，才能在表面上完美聚焦，并以最大的强度反射回来。传感器内部的接收器会分析所有反射回来的光线，找出其中强度最高的那种颜色（波长），从而确定物体表面的精确高度。

这个过程可以近似用一个函数关系来表示：Z = f(λ_peak)其中，Z是被测点的高度，λ_peak是反射光中强度最高的波长。

核心性能参数典型范围：* Z轴分辨率： 通常可达纳米（nm）级别，高端系统可达1nm甚至更高。* 精度： 精度范围较广，高端系统可达亚微米级别。* 采样频率： 单点测量可达数万赫兹（Hz），线扫描则根据点数和线速有所不同，一般线速在数百到数千线/秒。* 光斑尺寸： 最小可达2μm，保证了对微小特征的检测能力。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度和高分辨率： 能够达到纳米级的Z轴分辨率，对于手机指纹按键的微米级段差检测非常适用。 * 对材质适应性强： 无论是高反光的金属、透明的玻璃/蓝宝石、还是陶瓷、磨砂面，都能稳定测量。这是其在手机行业广泛应用的关键优势。 * 垂直测量无阴影： 测量光垂直于表面，不容易产生测量盲区（阴影效应），特别适合测量深孔、斜面等复杂形貌。 * 多层测量能力： 能够穿透透明材料，同时测量多个界面的厚度或段差，这对于多层结构的指纹按键非常有用。 * 对倾斜表面适应性好： 垂直测量使得其对被测物体的倾斜角度有较好的容忍度。* 局限性： * 单点测量速度相对较慢： 传统的点光谱共焦传感器需要配合扫描平台才能获取区域形貌，这会限制整体检测速度。线光谱共焦技术通过同时测量一条线上的多个点，能够提升区域扫描速度。 * 成本相对较高： 由于其光学系统复杂，设备的初期投入通常高于一些简单的视觉或激光三角测量方案。* 适用场景： 极其适用于手机指纹按键、摄像头模组、屏幕玻璃等高精度、多材质、复杂结构部件的段差、厚度、平面度、弧高以及微观形貌的在线或离线检测。

3.1.2 激光三角测量技术

激光三角测量，利用三角函数原理进行测距。它发射一束激光到被测物体表面，激光光斑会根据物体表面的高低起伏而发生位置移动。在传感器的另一侧，有一个高分辨率的相机从一个特定角度“观察”这个光斑。

当光斑在物体表面上下移动时，它在相机上的投影位置也会相应地左右移动。通过精确测量这个投影位置的变化，结合激光发射角度、相机接收角度以及二者之间的距离（基线距离），就可以根据三角关系精确计算出物体表面的高度变化。

其核心原理可以通过简单的三角函数关系来描述。假设激光发射器与接收器之间有一段已知的基线长度B，激光发射角为θ，接收角为φ，则物体表面高度Z与光斑在接收器上偏移量X之间存在以下关系：Z = B * X / (B * cot(θ) + X * cot(φ))更简化的模型：当X相对B很小且角度特定时，Z与X近似成线性关系。

核心性能参数典型范围：* Z轴分辨率： 通常在微米（μm）级别。* 精度： 在微米到几十微米级别。* 采样频率： 单点或线扫描速度可达数万赫兹（Hz），甚至更高。* X轴分辨率（线扫描）： 数微米级别。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高速测量： 特别是线激光轮廓仪，可以一次性获取一条线上的大量数据点，通过扫描可以快速构建整个物体表面的3D形貌，满足高速生产线需求。 * 成本相对较低： 相较于光谱共焦或白光干涉，激光三角传感器的价格通常更具优势。 * 易于集成： 结构相对简单，便于在自动化生产线中集成。* 局限性： * 对材质和表面光泽度敏感： 对于高反光、透明或镜面材料，激光容易产生镜面反射或穿透，导致接收光强度不足或测量误差增大。漫反射表面效果最佳。 * 阴影效应： 由于激光是斜射，当测量带有陡峭边缘或深孔的物体时，可能会出现测量盲区（阴影），影响数据完整性。 * 精度受限于光斑质量和相机分辨率： 很难达到纳米级精度。* 适用场景： 适用于对精度要求在微米级、表面材质不反光或漫反射、以及需要高速在线检测的部件，如手机外壳、塑料件的尺寸和形貌检测，以及某些非高光泽指纹按键的初步段差检测。

3.1.3 白光干涉测量技术

白光干涉测量技术，利用光的波动性和干涉现象来实现高精度的测量。其工作原理是：系统会发射一束宽带白光，将这束光分成两部分，一部分照射到被测物体表面，另一部分照射到一个内部已知高度的参考镜上。

这两束反射回来的光线会被重新组合。如果它们走过的路径长度差异（称为光程差）恰好是特定波长光的整数倍，就会发生光的干涉现象，形成明暗相间的干涉条纹。只有当两束光的光程差几乎为零时，才能产生最清晰、对比度最高的干涉条纹。

系统通过精确地移动参考镜或被测物体，并同步记录每次移动时的干涉条纹强度，就能找到每个点产生最强干涉条纹时的精确位置。这个位置就代表了该点相对于参考镜的高度。通过对整个区域进行扫描，就能获得高精度的三维形貌数据。

核心性能参数典型范围：* Z轴分辨率： 通常能达到亚纳米级别，是所有技术中最高的。* 精度： 纳米级。* 测量范围（Z轴）： 毫米到数毫米。* 横向分辨率（X/Y）： 通常在微米级别，取决于物镜倍率。

技术方案的优缺点：* 优点： * 极高的垂直分辨率和精度： 能够实现纳米甚至亚纳米级的测量精度，是目前非接触式测量中精度最高的。 * 非接触式： 不会对被测物体造成任何损伤。 * 对多种表面适用： 能够测量从光滑到粗糙的各种表面，包括透明材料。* 局限性： * 测量速度相对较慢： 通常需要进行垂直扫描来获取数据，不适合高速在线批量检测，更多用于实验室研发、质量控制和高精度离线验证。 * 抗振动能力较弱： 对环境振动比较敏感，需要稳定的测量环境。 * 视野范围有限： 单次测量区域较小，需要拼接才能覆盖大面积。 * 成本较高： 设备价格昂贵，维护成本也较高。* 适用场景： 适用于对手机指纹按键、光学镜片、半导体晶圆等精密部件进行纳米级表面粗糙度、波纹度、微观缺陷以及高精度段差的研发、实验室验证或抽检。

3.1.4 结构光3D视觉测量技术

结构光3D视觉测量，通过向被测物体表面投射已知图案（例如激光线、条纹或点阵），然后使用一个或多个高分辨率相机，从不同的角度捕捉被物体表面反射回来的图案图像。

当物体表面有高低起伏时，投射到其上的图案就会发生变形和位移。相机捕捉到的这些变形图案，通过复杂的图像处理算法和三角测量原理，可以计算出物体表面上每一个点的三维坐标。最终，系统会生成一个包含物体完整三维形貌信息的“点云”数据。

核心性能参数典型范围：* Z轴重复精度： 通常在数微米到几十微米级别。* 测量速度： 可达数千轮廓/秒或帧/秒。* X轴分辨率： 取决于投影图案的密度和相机分辨率，通常为数百到数千个点。* 测量范围（Z轴）： 通常在几十毫米到数百毫米，范围较大。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高速全场测量： 能够一次性获取较大区域的3D形貌数据，实现快速批量检测。 * 非接触式： 对被测物体无损伤。 * 对表面特性有较好的适应性： 相较于激光三角，对某些复杂或光照变化较大的表面有更好的鲁棒性。* 局限性： * 精度不如光谱共焦和白光干涉： Z轴精度通常在微米级别，很难达到纳米级。 * 容易受环境光影响： 强烈的环境光可能干扰投射图案的识别。 * 对高反光和透明材质仍有挑战： 过强的镜面反射或透明度可能导致图案无法有效投射或被相机捕捉。 * 计算量大： 后期数据处理需要强大的计算能力。* 适用场景： 适用于手机指纹按键、手机外壳、装配组件等需要高速、大范围3D形貌检测，且精度要求在微米级别的在线批量检测。

3.2 市场主流品牌/产品对比

以下是针对手机指纹识别按键段差测量应用，一些国际主流品牌的测量产品分析：

• 日本基恩士 (采用激光三角测量法) 日本基恩士在传感器和测量设备领域是领导者，其LJ-X8000系列线激光轮廓测量仪，利用激光三角测量法，通过蓝色线激光束快速获取被测物体表面的三维轮廓数据。这款产品以其高速度和稳定性著称，特别适合需要快速进行3D轮廓检测的在线批量生产环境。

  • 核心性能参数: Z轴重复精度0.1 µm，采样速度高达64 kHz，X轴分辨率2.5 µm。

  • 应用特点和独特优势: 能够快速获取高精度3D轮廓数据，有效应对指纹识别按键的微小段差、平面度等测量需求，且操作简便，易于集成到自动化生产线中。

• 德国普雷西特 (采用线光谱共聚焦测量) 德国普雷西特专注于高精度光学测量，其CHRocodile CLS系列线共聚焦传感器采用了线光谱共聚焦技术。它通过投射一条宽带白光线，利用色差原理分析反射光谱来精确计算出线上每个点的垂直距离，进而形成高精度的2D轮廓数据。这种技术在保持光谱共焦高精度的同时，通过线扫描大幅提升了测量速度。

  • 核心性能参数: Z轴分辨率最高达100 nm，线扫描宽度可达13.5 mm，扫描速度高达 2.5 kHz (线/秒)。

  • 应用特点和独特优势: 对高光泽、透明或多层材料的段差测量表现卓越，不受表面倾斜度影响，尤其适合微电子、半导体等精密制造领域的在线批量检测，提供纳米级的段差和形貌信息。

• 英国泰勒霍普森 (采用白光干涉测量) 英国泰勒霍普森是超精密表面形貌测量领域的佼佼者，其Talysurf PGI Optics系列白光干涉仪通过宽带白光照射与参考面反射光叠加产生干涉图样，利用零光程差时最大对比度的特性，实现对表面三维高度信息的超高精度测量。

  • 核心性能参数: Z轴分辨率可达0.1 nm，测量范围Z轴可达6 mm。

  • 应用特点和独特优势: 提供极高的垂直分辨率和精度，特别适合对手机指纹识别按键等精密部件进行纳米级表面粗糙度、波纹度及段差的超高精度实验室测量或离线验证，是研发和质量控制的理想选择。

• 美国康耐视 (采用结构光3D视觉测量) 美国康耐视是机器视觉领域的全球领导者，其In-Sight 3D-L4000 3D智能相机采用结构光3D视觉测量技术。它通过投射特定激光图案并从不同角度捕获图像，分析图案畸变来计算物体表面的三维形状和高度信息，生成高精度的3D点云数据。

  • 核心性能参数: Z轴重复精度1.5 µm (在100 mm FOV下)，测量速度高达4 kHz (轮廓/秒)，X轴分辨率2048点。

  • 应用特点和独特优势: 强大的在线检测能力，特别擅长处理指纹识别按键表面的复杂几何形状和段差测量，尤其适用于高要求、高速的生产线批量检测，能够稳定应对光照变化和表面特性差异。

3.3 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在为手机指纹识别按键选择合适的段差检测设备或传感器时，有几个关键技术指标是必须仔细考量的，它们直接决定了检测的准确性、效率和成本。

1. 精度与分辨率 (Accuracy & Resolution)：

   • 实际意义： 分辨率是传感器能检测到的最小高度变化量；精度则是测量结果与真实值之间的接近程度。对于微米级的指纹按键段差，通常需要亚微米甚至纳米级的Z轴分辨率和精度。

   • 影响： 如果分辨率和精度不足，就无法检测出细微的段差问题，导致不良品流入市场；反之，过高的精度可能会增加成本和测量时间。

   • 选型建议： 对于手机指纹按键这种高精度要求的产品，建议选择Z轴分辨率在100nm以下，精度在±0.5μm以内的设备。光谱共焦和白光干涉技术在这方面表现突出。

2. 采样频率与测量速度 (Sampling Frequency & Measurement Speed)：

   • 实际意义： 采样频率指的是传感器每秒能采集多少个数据点。在生产线上，这决定了检测一个产品所需的时间，进而影响整体生产效率。测量速度则指传感器完成一个区域或一条线的扫描所需时间。

   • 影响： 高速生产线要求传感器具备较高的采样频率和测量速度，否则会成为生产瓶颈。

   • 选型建议： 考虑到手机生产线通常的节拍要求，建议选择单点采样频率达到数万Hz，或线扫描速度达到数千线/秒的设备。

3. 光斑尺寸 (Spot Size)：

   • 实际意义： 光斑尺寸是传感器发射到物体表面光束的直径大小。它决定了传感器能识别的最小特征尺寸，以及测量局部细节的能力。

   • 影响： 光斑过大，可能会“抹平”微小的段差或细节特征，影响局部精度的判断；光斑过小，则可能需要更长的扫描时间覆盖整个区域，或者对被测物体的定位精度要求更高。

   • 选型建议： 对于指纹按键这类精细部件，建议选择光斑尺寸合适的传感器，以保证对微小段差边缘和细节的识别能力。

4. 材质适应性 (Material Adaptability)：

   • 实际意义： 传感器对不同表面材质（如金属、玻璃、陶瓷、镜面等）和光泽度（高反光、磨砂、透明）的稳定测量能力。

   • 影响： 手机指纹按键可能采用玻璃、蓝宝石等透明或高反光材质。如果传感器对这些材质不适应，就无法获得准确稳定的测量数据。

   • 选型建议： 光谱共焦技术在测量透明、镜面、高反光和多层材质方面表现极佳，是这类应用的优选。激光三角和结构光3D视觉则对高反光和透明材质仍有一定挑战。

5. 量程与最大可测倾角 (Measurement Range & Max Measurable Angle)：

   • 实际意义： 量程是传感器能测量的最大高度范围。最大可测倾角是指传感器能容忍被测表面相对于测量光束的最大倾斜角度。

   • 影响： 量程要覆盖可能出现的段差和整体高度变化范围。如果按键表面有弧度或轻微倾斜，传感器必须能稳定测量，否则会产生测量死角或误差。

   • 选型建议： 量程需根据实际产品公差和设计尺寸确定。对于复杂形貌的按键，需要选择最大可测倾角较大的传感器，以应对可能存在的曲面或斜面。

3.4 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在手机指纹识别按键段差检测的实际应用中，尽管选择了先进的测量技术，仍然可能遇到一些挑战。

1. 问题：环境光干扰

   • 原因与影响： 生产车间的光线环境复杂，可能会有其他光源进入传感器接收器，与测量光线混淆，导致测量信号变弱、噪声增大，甚至出现错误数据，尤其对结构光和部分激光三角测量影响较大。

   • 解决建议：

     • 遮光处理： 在测量区域上方或周围搭建物理遮光罩，阻挡外部杂散光。

     • 滤波技术： 传感器或配套软件通常会内置光学滤波片或数字滤波算法，只允许特定波长的光通过，滤除大部分干扰光。

     • 光源强度： 采用高强度光源，使测量信号远强于环境光，提高信噪比。

2. 问题：被测物表面状态不一致

   • 原因与影响： 手机按键表面可能存在微小灰尘、指纹油污、生产过程中产生的微小划痕或残胶。这些表面异物会改变局部光学特性，导致测量光线反射不规律，从而产生错误的局部高度数据或测量不稳。

   • 解决建议：

     • 清洁工序： 在检测前增加一道精确的清洁工序，确保被测物表面洁净无尘。

     • 数据滤波： 在软件层面，使用数据优化功能，可以有效平滑掉部分随机的噪声点。

     • 多点重复测量： 对同一个位置进行多次测量取平均值，或者对区域内多个点进行统计分析，可以降低单个异常点的影响。

3. 问题：高速运动下的振动与定位误差

   • 原因与影响： 在高速生产线上，产品需要快速移动到检测位置，然后传感器进行测量。这过程中可能存在机械振动、定位不准确、产品夹持不稳等问题，导致传感器与被测物体之间产生相对位移，影响测量数据的准确性和重复性。

   • 解决建议：

     • 高刚性机械结构： 选用高刚性的运动平台和夹具，减少振动和变形。

     • 编码器同步： 传感器系统支持编码器同步采集，将测量数据与产品的精确位置信息关联起来，即使产品有轻微的运动，也能补偿位置误差。

     • 快速响应传感器： 选择采样频率高、响应时间短的传感器，在产品通过检测区域的瞬间快速完成测量，减少因运动带来的不确定性。

4. 问题：透明/多层材料的测量挑战

   • 原因与影响： 手机指纹按键通常有玻璃或蓝宝石盖板，下方可能还有涂层或指纹模组。对于激光三角、结构光等技术，光线可能会穿透透明层或在不同层之间产生多次反射，导致无法准确识别真实表面或无法区分不同层的界面。

   • 解决建议：

     • 选择光谱共焦技术： 光谱共焦传感器具备多层测量能力，可以穿透透明材料，同时识别并测量多个界面的高度或厚度，且无需预先知道材料折射率。这是解决透明/多层材料测量难题的理想方案。

     • 优化光路设计： 对于其他类型的传感器，可以通过调整光源角度、接收角度或使用偏振光等方式，尽量减少多重反射和穿透的影响，但效果通常不如光谱共焦。

4. 应用案例分享

• 手机屏幕与中框段差检测： 在手机组装线上，利用光谱共焦传感器快速扫描屏幕边缘与金属中框的连接处，精确测量微米级段差，确保屏幕与边框平整无缝，提升手机整体质感和防水防尘性能。

• 摄像头模组高度与平面度检测： 手机摄像头模组对高度一致性要求极高。通过高频采样的光谱共焦传感器，可以对多个摄像头的光学组件进行高度和平面度检测，保证成像质量和自动对焦性能。

• 柔性OLED屏幕弯折区域形貌测量： 对于折叠屏手机的柔性OLED屏幕，在弯折区域的微观形貌和段差至关重要。光谱共焦传感器能非接触、高精度地测量这些复杂曲面的段差和轮廓，评估弯折寿命和显示效果。

• 车载显示屏多层玻璃厚度与段差： 车载显示屏通常包含多层玻璃和光学胶。光谱共焦传感器能同时测量多层介质的厚度，并检测层与层之间的段差，确保显示屏的光学性能和装配精度。