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제안 방법
- 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.
- 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.
- 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 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 .
- 이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 명암도 패턴 매칭 기 법을 적 용하기 위 해서 정 면 영상을 획득한 후에 양자화를 수행 한다.
- 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.
- 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.
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
- 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.
- 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.
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