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[국내논문] 퍼지 추론 기법을 이용한 반도체 불량 검사
A Semiconductor Defect Inspection Using Fuzzy Reasoning Method 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.14 no.7, 2010년, pp.1551 - 1556  

김광백 (신라대학교 컴퓨터정보공학부)

초록
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본 논문에서는 굴곡에 의한 조도량의 차이와 명암도 차이를 퍼지 기법에 적용하여 개선된 반도체 불량 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 그리고 굴곡에 대한 조도량의 차이와 패턴 매칭을 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론한다. 최종적으로 비퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 검출한다. 제안한 방법에서 실제 사용되는 반도체 정면 영상과 측면 영상 30쌍을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법에서 판단된 실제 불량 제품을 모두 검출하였다. 기존의 방법은 1mm내의 미세한 굴곡을 가진 정상 제품을 불량으로 판별하였으나 제안된 방법에서는 오류로 검출하지 않고 정상으로 판별하였다. 따라서 기존의 방법에 비해서 반도체의 초기 불량 판단에 효과적으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a new inspection method that applies fuzzy reasoning method considering the difference of brightness and intensity of illumination by bend together. In the preprocessing phase, we compensate the degree of semiconductor images with bilinear interpolation and moment-rotation....

Keyword

AI 본문요약
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제안 방법

  • 따라서 본 논문에서는 기존 반도체 불량 검출 방법 의문제점을 개선하기 위해서 퍼지 추론 기법을 적용한다’ 제안된 방법은 먼저 회전각과 양선형 보간법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처 리 과정을 수행한다. 보정이 수행된 테스트 영상과 기준 영상의 조 도량 차이와 패턴 매칭을 통해서 구해진 명암도 차이를 퍼지 .
  • 보정이 수행된 테스트 영상과 기준 영상의 조 도량 차이와 패턴 매칭을 통해서 구해진 명암도 차이를 퍼지 .추론 기법에 적용하여 반도체 불량을 검출하는 과정에서 제 품 성 능에 영 향을 미 치 지 않는 미 세 한 굴곡을 불 량으로 판별 하는 문제 점 을 개선 한다.
  • 이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 명암도 패턴 매칭 기 법을 적 용하기 위 해서 정 면 영상을 획득한 후에 양자화를 수행 한다.
  • 그리고 굴곡에 대한 조도량 차이를 측정하기 위해서 기준 영상을 습득할 때 얻어진 단위 먼지량 및 습도량, 전략량을 학습한다. 정면 영상을 양자화 한 영상은 그림 2와 같고 촬영 당시의 환경 조건은 그림 3과 같다.
  • 표1과 같이 정의된 규칙을 이용하여 반도체 불량 값을 판별하기 위해 각 규칙의 전반부 소속도의 Min 값을 선 택하고 불량 가능성 에 대 한 소속 함수 구간에 Max 값을 무게중심 법 [6]에 적용하여 비 퍼 지화 하고 반도체 불량 여부를 판독한다.
  • 그리 고 제품성능에 영향을 미치지 않는 미세한굴곡을 불량으로 오판하는 문제점도 발생하였다. 따라서 본 논문에서는 각도 보정을 위해서 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정을 수행하였다. 그리고 제품 성능에 영향을 미치지 않는 미세한 굴곡을 불량으로 오판하는 문제를 해결하기 위해서 굴곡에 대한조도량의 차이와패턴 매칭을 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론하였다.
  • 따라서 본 논문에서는 각도 보정을 위해서 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정을 수행하였다. 그리고 제품 성능에 영향을 미치지 않는 미세한 굴곡을 불량으로 오판하는 문제를 해결하기 위해서 굴곡에 대한조도량의 차이와패턴 매칭을 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론하였다. 그리고 최종적으로 비 퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 판독하였다.
  • 그리고 제품 성능에 영향을 미치지 않는 미세한 굴곡을 불량으로 오판하는 문제를 해결하기 위해서 굴곡에 대한조도량의 차이와패턴 매칭을 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론하였다. 그리고 최종적으로 비 퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 판독하였다. 실험에서도 알 수 있듯이 기존의 방법에 비해서 반도체의 초기 불량 판별률이 개선된 것을 확인하였다.

대상 데이터

  • 0으로 구현하였다. 본 논문에서는 실제 사용되는 반도체 정면 영상과측면 영상30쌍을 대상으로 실험하였다. 제안된 방법으로 반도체의 불량을 검출하는 화면은 그림 12와 같다.

이론/모형

  • 에 적용하여 최종 소속값을 구한다. 제안된 방법 에서는 Max-Min 추론 방법 [5]을 적 용한다. 표 1은 정 의 된 퍼지 추론 규칙 이다.
  • 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에 존재하는 반도체 영 역의 회 전각을 측정하여 영상을 회전하고, 회전 시에 발생하는 정보의 손실을 복원하기 위하여 양 선형 보간법囹을 적용한다.
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참고문헌 (6)

  1. 신장섭, 삼성반도체 세계 일등 비결의 해부, 삼성경제연구소, 2006. 

  2. D. M. Tsai and C. H. Chiang, "Automatic band selection for wavelet reconstruction in the application of defect detection," Image and Vision Computing, Vol.21, No.5, pp. 413-431, 2003. 

  3. S. M. Chao, D. M. Tsai, Y. H. Tseng and Y. R. Jhang "Defect detection in low-contrast glass substrates using anisotropic diffusion," IEEE Trans Proceedings of the 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06), Vol.1, pp.654-657, 2006. 

  4. S. E. Umbaugh, Computer Vision and Image Processing, Prentice Hall PTR, 1998. 

  5. W. Pedrycz, Fuzzy Control and Fuzzy Systems, Research Studies Press Ltd., 1989. 

  6. 김광백, 박충식, "퍼지 제어 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법에 의한 개선된 역전파 알고리즘", 한국해양정보통신학회논문지, Vol. 8, No. 2, pp.464-470, 2004. 

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