[논문]반도체 칩의 높이 측정을 위한 스테레오 비전의 측정값 조정 알고리즘

김영두; 조태훈

반도체 칩의 높이 측정을 위한 스테레오 비전의 측정값 조정 알고리즘
Adjustment Algorithms for the Measured Data of Stereo Vision Methods for Measuring the Height of Semiconductor Chips 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.10 no.2, 2011년, pp.97 - 102

김영두 (한국기술교육대학교 컴퓨터공학부) , 조태훈 (한국기술교육대학교 컴퓨터공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

Lots of 2D vision algorithms have been applied for inspection. However, these 2D vision algorithms have limitation in inspection applications which require 3D information data such as the height of semiconductor chips. Stereo vision is a well known method to measure the distance from the camera to the object to be measured. But it is difficult to apply for inspection directly because of its measurement error. In this paper, we propose two adjustment methods to reduce the error of the measured height data for stereo vision. The weight value based model is used to minimize the mean squared error. The average value based model is used with simple concept to reduce the measured error. The effect of these algorithms has been proved through the experiments which measure the height of semiconductor chips.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 스테레오 비전 시스템을 반도체 칩의 높이 측정에 적용하기 위해 측정된 데이터를 재조정하는 방법을 제안한다. 재조정모델은 미리 알고 있는 참값과 측정된 값의 오차를 줄이는 방법으로, Mean Squared Error를 최소화 하는 가중치를 이용한 방법과 측정값의 평균값을 이용해 측정값의 오차를 줄이는 방법을 이용했다.
본 논문을 통해 스테레오 비전을 통한 높이 측정값을 조정하는 모델을 제안했다. 제안된 방법은 반도체칩의 높이 측정 실험을 통해 측정 오차를 줄이는데 효과가 있음을 보였다.

제안 방법

1.이미 높이값을 알고 있는 물체를 측정하기 위해 두 카메라로부터 물체의 이미지를 얻어온다.
본 논문에서 제안된 측정값 조정모델을 통한 높이 측정 과정은 조정모델 설정 단계와 실제 임의의 물체의 높이를 측정하는 단계로 나눌 수 있다.
측정 대상 물체에 카메라의 시점을 일치시키기 위해서 두 카메라의 각도를 측정 대상 물체를 향해 기울였다. 실험을 위해 사용된 카메라는 Teli CS8420 CCD 카메라이다.
측정값 조정모델을 설정하기 위해 캘리브레이션 플레이트를 게이지블록 위에 받쳐놓고 캘리브레이션 플레이트의 각 원의 중심점을 매칭점으로 사용하여 게이지 블록의 높이를 측정하였다. 측정 값 조정 모델을 설정하기 위해 사용한 게이지 블록은 Mitutoyo사의 등급 0(±0.
12 μm)이다. 측정값의 오차를 줄이기 위해 각 게이지블록의 높이에 따라서 126개씩의 매칭점을 추출하여 높이 값을 얻어 냈다.
측정된 데이터를 재조정하기 위한 모델을 설정하기 위하여 미리 알고 있는 게이지 블록의 높이를 측정한다. 재조정모델은 측정된 데이터와 측정값의 참값, 즉 실제 게이지블록의 높이값을 이용해 설정된다.

대상 데이터

3장은 논문에서 제안하는 측정데이터 조정을 통한 높이 정보 측정 방법을 기술한다. 4장에서 제안된 재조정모델을 반도체 칩의 높이 측정실험을 통해 검증한다. 마지막으로 5장을 통해 재조정모델의 장점과 해결과제에 대해 논한다.
26 mm인 칩의 높이를 측정하기 위해 사용된 특징점은 371개이다. 높이 1.38 mm 칩과 2.3 mm 칩은 각 348개와 224개의 특징 점을 사용했다.
6의 반도체 칩들의 높이를 측정한 결과다. 높이가 1.26 mm인 칩의 높이를 측정하기 위해 사용된 특징점은 371개이다. 높이 1.
측정 대상 물체에 카메라의 시점을 일치시키기 위해서 두 카메라의 각도를 측정 대상 물체를 향해 기울였다. 실험을 위해 사용된 카메라는 Teli CS8420 CCD 카메라이다. 카메라에 사용된 렌즈는 CCTV f = 25 mm 이다.
실험을 위해 사용된 카메라는 Teli CS8420 CCD 카메라이다. 카메라에 사용된 렌즈는 CCTV f = 25 mm 이다. 프레임그레버는 Matrox의 Meteor-II/Multi-Channel을 사용했다.

데이터처리

측정값들의 정확도를 분석하기 위해 식 (17)과 (18)의 RMS 오차와 상대오차를 이용했다.

이론/모형

6은 높이 측정에 사용된 반도체 칩들이다. 이미지로부터 칩의 특징점을 추출하기 위해 SIFT를 이용했다[11].
본 논문에서는 스테레오 비전 시스템을 반도체 칩의 높이 측정에 적용하기 위해 측정된 데이터를 재조정하는 방법을 제안한다. 재조정모델은 미리 알고 있는 참값과 측정된 값의 오차를 줄이는 방법으로, Mean Squared Error를 최소화 하는 가중치를 이용한 방법과 측정값의 평균값을 이용해 측정값의 오차를 줄이는 방법을 이용했다.
812 mm로 일정하다. 카메라 캘리브레이션과 소프트웨어적으로 카메라를 정렬하기 위해 본 실험에서는 카메라 캘리브레이션 툴박스를 사용했다[10]. Table 1은 카메라가 정렬된 후의 파라미터 값이다.
평균값을 이용한 측정값 조정모델은 식 (11)의 1차선형 방정식을 이용하여 모델링했다. (12)는 선형 방정식의 기울기 계수 a와 상수 계수 b를 추정하기 위한 식이다.
카메라에 사용된 렌즈는 CCTV f = 25 mm 이다. 프레임그레버는 Matrox의 Meteor-II/Multi-Channel을 사용했다. 이미지의 해상도는 640(H) × 480(V)이다.

성능/효과

스테레오 비전을 이용한 방법은 주변 환경의 조그만 변화에 민감하기 때문에 주변 환경의 변화에 따라 이 두 과정을 다시 반복해야 하는 수고가 따른다. 본 논문에서 제안된 모델은 이미 알고 있는 게이지 블록의 측정값을 이용한 측정값 조정모델을 통해 이런 변화에 따른 측정값이 가지는 오차를 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 논문을 통한 반도체 칩 실험을 통해 스테레오 비전 방법이 높이 정보를 통한 반도체 불량의 검출에 활용될 수 있음을 보였다. 그러나 반도체 칩의 리드나 패드와 같은 좀 더 정밀한 측정값이 요구되는 분야에 적용하는 데는 한계점이 있다.
실험 결과를 통해 1~1.5 mm의 측정범위에서 100~150 μm의 RMS오차를 갖는 데이터가 측정값 조정 모델을 이용하였을 경우 20~30 μm의 RMS오차를 갖게 됨을 볼 수 있다.
본 논문을 통해 스테레오 비전을 통한 높이 측정값을 조정하는 모델을 제안했다. 제안된 방법은 반도체칩의 높이 측정 실험을 통해 측정 오차를 줄이는데 효과가 있음을 보였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	광학을 이용한 3차원 측정법에는 무엇이 있는가?	광학적인 방법으로 물체의 3차원 정보를 얻는 방법은 대표적인 비 접촉식 방법이다. 광학을 이용한 3차원 측정법에는 레이저 삼각법, 공초점 현미경, 프린지 투영법, 스테레오 비전 등이 있다. 레이저 삼각법과 공초점 현미경을 이용한 방법은 정확도가 높지만 실시간으로 적용하기에는 한계가 있다.
	비전 검사 방법의 한계는 무엇인가?	또한 최근 컴퓨터와 카메라 장비의 발달로 인해 실시간으로 검사공정에 적용할 수 있는 장점이 있다. 그러나 기존의 이런 2D 검사 방식은 반도체 칩의 리드와 패드 같이 높이 정보를 통해 불량 유무를 검출해야 하는 곳에 적용하기 어렵다.
	스테레오 비전을 이용한 방법의 특징은 무엇인가?	프린지 투영법은 정확도가 높고 실시간으로 적용할 수 있지만 측정 범위가 제한적이고 시스템을 구성하는데 비용이 많이 드는 단점이 있다. 스테레오 비전을 이용한 방법은 정확도는 조금 떨어지지만 측정 범위가 크고 시스템 구성이 간단한 장점이 있다[1-3].

참고문헌 (12)

G. Sansoni, "State of The Art and Application of 3D Imaging Sensors in Industry, Cultural Heritage, Medicine, and Criminal Investigation," Sensors, 9, pp. 568-601, 2009.

상세보기
H.-N Yen and D.-M. Tsai, "A fast full-field 3D measurement system for BGA coplanarity inspection," Int J Adv Manuf Technol, 24, 070-7865-4264 132-139, 2004.
T. Watanabe and A. Kusano, "3D Precise Inspection of Electronic Devices by Single Stereo Vision," MVA2007 IAPR Conference on Machine Vision Application, May 16-18, 2007, Tokyo, JAPAN.
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R. Hartley, "Theory and Practice of Projective Rectification," International Journal of Computer Vision, 35(12), pp. 115-127, 1999.
R. A. Lande and N. A. Thacker, "Tutorial: Overview of Stereo Matching Research," from Tina Memos: Human and Machine Vision.
B. Widrow and M. Kamenetsky, "Statistical Efficiency of Adaptive Algorithms," Neural Networks, 16, pp. 735-744, 2003.

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T. Aboulnasr and K. Mayyas, "A Robust Variable Step-Size LMS-Type Algorithm: Analysis and Simulation," in Proc. of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2, pp. 1408-1411, 1995.
J. Y. Bouguet, "Camera Calibration Toolbox for Matlab".
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상세보기
R. Hartley and A. Zisserman, "Multiple View Geometry in Computer Vision," Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2006.

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