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제안 방법
- 검사 시스템의 종류는 다양하나 본 논문에서는 불 투명하고 고반사율을 가진 기판에 대해 빠른 검사를 필요로 하기 때문에 반사형 조명과 라인 카메라를 이용하여 광학계를 구성하고, 라인 카메라를 이용한 정확한 이미지 취득을 위하여 2.1 절의 스테이지를 이용하여 검사 시스템을 구축하였다.
- 라인 카메라와 기판의 정렬이 완료 되면 실제 검사를 시작하게 된다. 기존에 있던 결함 목록를 모두 삭제하고, 현재 기판과 조명에 따른 문턱값을 설정, 이미지 처리를 하기 위한 다양한 종류의 메모리를 할당하는 등의 검사 시스템의 초기화를 소프트웨어적으로 진행한다.
- 동일한 샘플 2 개를 가지고 에어리어 카메라와 라인 카메라로 검사후 성능을 비교해 보았다. 검사정도는 비슷하지만 검출속도에서 라인 카메라가 에어리어 카메라보다 약 10 배정도 빠른 속도를 가지고 있는 것으로 확인되었다.
- 또한 검사 속도와 이미지 저장속도의 차이로 인해 스테이지 이동 방향의 분해능은 5μm/pixel 이고, 광학계 이동 방향의 분해능은 2.5μm/pixel 로 본 시스템을 구성하였다(그림 3, 4 참조).
- 정확한 이미지 취득을 위해 카메라 촬영속도와 스테이지 이동속도를 동기화하고, 조명의 불균일도 문제를 해소하여 결함 검출율을 제고하였다. 또한 결함들의 대표특징을 추출하여 표 1과 같이 결함을 종류별로 분류하였다. 여기서 스크래치는 기판 운반 중에 표면에 긁힌 자국을 의미하고, 흑결함은 공정중 유입된 파티클(particle)을, 백결함은 패턴 미성형을 의미한다.
- 4 절의 결함 검출이 완료 되면 모든 결함의 위치 정보를 이용하여 각 결함에 대해서 분류를 수행한다. 먼저 각 결함에 대해 찌그러진 정도(elongation)로 스크래치(scratch)를 분류하고, 결함의 무게중심에서의 밝기 값을 추출하여 백결함(white defect)인지 흑결함(dark defect)인지 분류한다. 즉 무게중심 픽셀의 밝기 값이 이미지 전체 밝기값 평균보다 크면 백결함으로, 작으면 흑결함으로 분류한다(표 1 참조).
- 본 논문에서는 라인 카메라(line camera)와 정밀 스테이지를 이용하여 검사 시스템을 구현하였다. 스테이지란 정확한 속도와 위치를 제어할 수 있는 기계장치를 의미한다(2.
- 사용한 라인 카메라의 자체 분해능(resolution)은 5 ㎛/pixel 이지만 2x 렌즈를 사용하여 분해능이 2.5 ㎛ /pixel 인 광학계를 구현하였다. 또한 검사 속도와 이미지 저장속도의 차이로 인해 스테이지 이동 방향의 분해능은 5μm/pixel 이고, 광학계 이동 방향의 분해능은 2.
- 스테이지 구동을 위한 제어기는 상용 PMAC 제어기를 사용하고, 정밀도는 X 축 방향은 광학계(약 35kg)를 설치하고 난 후 약 1.2 ㎛, Y 축은 0.519 ㎛, Z 축은 0.6 ㎛이다. 기타 자세한 사양은 표 2 를 참고하기로 한다.
- 여기서 말하는 마스킹 처리란 검사 대상에서 제외시키는 것을 의미한다. 이는 다음 조명 불균일 해소를 위한 보정단계에서도 보정하기 어려울 정도로 어둡게 보이기 때문에 검사 영역에서 제외시키는 방법을 선택하였다.
- 그림 4 와 같은 시스템을 이용하여 불투명하고 고 반사율을 가진 기판에 대한 이미지를 획득한다. 이때 12,288pixel x 1,536pixel 의 영역에서 양 끝 부분에 대한 검사를 시작하기 전에 이미지상 양끝부분에 조명 불균일 때문에 나타난 그림자 현상을 방지하기 위해 왼쪽, 오른쪽부분 각각 약 620pixel x 1,536pixel 크기의 영역를 마스킹(masking) 처리하였다. 여기서 말하는 마스킹 처리란 검사 대상에서 제외시키는 것을 의미한다.
- 이는 이미지 상에 반복되는 패턴의 영향을 제거하기 위함이다. 이렇게 만들어진 이미지에 전체 영역의 밝기값 평균을 문턱값으로 사용하여 이미지의 밝기 값을 변경해 준다. 이때 이미지의 외곽부분에 이동량만큼은 검사 영역에서 제외된다.
- 검사정도는 비슷하지만 검출속도에서 라인 카메라가 에어리어 카메라보다 약 10 배정도 빠른 속도를 가지고 있는 것으로 확인되었다. 이에 빠른 속도로 움직이면서 이미지 획득이 가능한 라인 카메라를 사용하여 광학계를 구성하기로 한다.
- 이때 이미지의 외곽부분에 이동량만큼은 검사 영역에서 제외된다. 이후 원본 이미지의 밝기 평균값을 문턱값으로 하여 흑백의 이진화 이미지를 만들어 준다. 2.
- 정량적인 검사 시스템의 성능을 파악하기 위하여 반복성 및 재현성 측정(gauge repeatability & reproducibility)을 수행하였다.
- 1 절 참조). 정확한 이미지 취득을 위해 카메라 촬영속도와 스테이지 이동속도를 동기화하고, 조명의 불균일도 문제를 해소하여 결함 검출율을 제고하였다. 또한 결함들의 대표특징을 추출하여 표 1과 같이 결함을 종류별로 분류하였다.
- 정확한 이미지를 취득하기 위하여 정확한 속도와 위치 제어가 가능한 정밀 스테이지를 사용하기로 한다. 또한 추후에 기판 크기가 대형화 될 경우를 대비하기 위하여 스테이지는 최대 4 세대 크기(730mm Χ 920mm)의 기판까지 대응 가능하도록 한다.
- 조명의 불균일을 보정하기 위하여 이미지를 12 개 영역으로 나누어서 각 영역의 평균 밝기(Μ)과 표준편차(σ)를 구해서 각 영역에 대해 식 (1)과 같은 문턱 값 연산을 취하였다.
- 최종 이미지를 상용 매트록스(Matrox) 라이브러리 함수를 이용하여 블랍(blob)을 검출한다. 매트록스 라이브러리 함수를 통해서 블랍의 병균 밝기값, 위치 정보, 찌그러진 정도 최대값 등의 정보들이 일괄 저장된다.
- 정량적인 검사 시스템의 성능을 파악하기 위하여 반복성 및 재현성 측정(gauge repeatability & reproducibility)을 수행하였다. 하나의 샘플을 3 사람이 3 번씩 측정하는 방법으로 반복성 및 재현성 측정을 하였고, 여러 사람이 측정해도 같은 결과를 확인할 수 있었다. 이는 반복성 및 재현성이 확보되어 측정기로 사용하는데 무리가 없음을 의미한다.
대상 데이터
- 별도의 카메라 트리거 신호(trigger signal)를 사용하지 않기 때문에 카메라 촬상속도(shutter speed)와 동기화가 가능한 정밀 스테이지(stage)를 사용하기로 한다. 스테이지는 그림 2 와 같고, 전체 크기는 1500mm x 1600mm x 1960mm 이다. 기판척(chuck)의 크기는 730mm x 920mm 으로 최대 4 세대 크기의 글라스까지 대응이 가능하다.
- 또한 추후에 기판 크기가 대형화 될 경우를 대비하기 위하여 스테이지는 최대 4 세대 크기(730mm Χ 920mm)의 기판까지 대응 가능하도록 한다. 카메라는 검사 속도를 위하여 빠르게 이동하면서 영상취득이 가능한 라인카메라를 사용하기로 한다.
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