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핵심기술
반도체 후공정 검사장비에서 기존의 측정 기반 비전 검사의 한계를 극복하기 위한 딥러닝 기반의 비전 검사 시스템

최종목표
ㅇ 딥러닝 기반 차세대 반도체 후공정 비전 검사 시스템 개발
- 비전 검사용 영상 수집 및 비전 데이터 생성기(SW)
- 딥러닝 기반 반도체 후공정 비전 검사 엔진(SW)
- 반도체 후공정 장비용 비전 검사 시스템 인터페이스(SW)

개발내용 및 결과
ㅇ CNN(Convolutional Neural Network) 기반 결함 분류 비전 검사기
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핵심기술
반도체 후공정 검사장비에서 기존의 측정 기반 비전 검사의 한계를 극복하기 위한 딥러닝 기반의 비전 검사 시스템

최종목표
ㅇ 딥러닝 기반 차세대 반도체 후공정 비전 검사 시스템 개발
- 비전 검사용 영상 수집 및 비전 데이터 생성기(SW)
- 딥러닝 기반 반도체 후공정 비전 검사 엔진(SW)
- 반도체 후공정 장비용 비전 검사 시스템 인터페이스(SW)

개발내용 및 결과
ㅇ CNN(Convolutional Neural Network) 기반 결함 분류 비전 검사기
- 1개의 FC 층을 포함한 총 5-layer의 CNN 분류기 설계
- 양품/불량 이진 검사뿐만 아니라, 불량 유형별 분류기 확장 가능
- 자재 이미지에 대한 측정없이 딥러닝 학습에 의해 양품/불량 분류
ㅇ CAE(Convolutional Auto-Encoder) 기반 결함 검출 비전 검사기
- 입력 잡음에 강인한 Denoising CAE 방식 학습
- 12-layer 인코더와 12-layer 디코더의 대칭 구조로 입력 이미지를 학습된 정상 이미지로 복원
- 4-layer 인코더와 4-layer 디코더의 대칭 구조를 추가로 병렬 학습하여 입력 이미지의 자기 복제를 통한 잡음 제거
- 정상 이미지로 복원된 이미지와 자기 복제된 이미지를 픽셀별로 비교함으로써, 결함의 여부 및 결함의 위치 검출
- 이미지의 픽셀 기반으로 추가적인 오류 크기 측정 가능

기술개발배경
- 기존 반도체 후공정 비전 검사 시스템은 정상 자재와 미리 정의된 불량 형식에 대해 크기를 측정하여 불량 여부를 판단함
- 반도체 패키지의 초소형화로 사전에 정의된 불량 형식과 정상 자재에 대한 측정에 시간/비용 소모가 큼
- 검사 항목이 증가할수록 검사 시간이 비례하여 증가함

핵심개발기술의 의의
- 반도체 후공정 장비에 실장된 최초의 딥러닝 기반 비전 검사 시스템
- CAE 기반 결함 검출 비전 검사의 경우, 정상 데이터만을 사용하는 비지도 학습 방법을 적용하여, 오류 항목에 대한 데이터 수집, 오류 유형 정의, 오류값 측정 등이 불필요함
- CNN 기반 결함 분류 비전 검사의 경우, 학습을 위한 오류 데이터는 필요하나, 검사 단계에서 자재 이미지에 대한 오류 측정이 불필요함
- 기존 측정 방식에 있어서 외산 시스템 의존도가 높았으나, 딥러닝 기반 반도체 후공정 비전 검사 시스템은 100% 국산 기술
- 개발된 딥러닝 기반 비전 검사 시스템은 내수 및 수출 모델의 반도체 후공정 검사 장비에 실장되어 라이센스 판매 예정

적용분야
반도체 후공정 검사 장비의 비전 검사 시스템으로 실장
Test Handler, Pick & Place, Inspection 장비 등에 적용 가능

(출처 : 최종보고서 초록 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 기술개발사업 최종보고서 초록 ... 3
• 기술개발사업 주요 연구성과 ... 9
• 국문 요약문 ... 13
• 목차 ... 16
• 표목차 ... 18
• 그림목차 ... 19
• 제 1 장 서론 ... 22
• 제 1 절 개발기술의 중요성 및 필요성 ... 22
• 제 2 절 국내･외 관련 기술 및 시장의 현황 ... 23
• 제 3 절 기술개발 시 예상되는 기술적･경제적 파급효과 ... 32
• 제 2 장 기술개발 내용 및 방법 ... 33
• 제 1 절 최종 목표 및 평가 방법 ... 33
• 1. 최종 목표 ... 33
• 2. 개발기술의 평가 방법 및 평가 항목 ... 34
• 3. 정량적 목표 항목의 평가방법 및 평가환경 ... 35
• 4. 정량적 성과 목표 (목표치/달성치) ... 37
• 제 2 절 연차별 개발 내용 및 개발범위 ... 37
• 제 3 장 결과 및 향후 계획 ... 40
• 제 1 절 연구개발 결과 ... 40
• 1. 연차 연구개발 추진 일정 ... 40
• 2. 연차 연구개발 추진 실적 ... 41
• 3. 연차 연구개발 내용 ... 50
• 4. 개발 결과물의 인증 시험 ... 144
• 제 2 절 연구개발 추진 체계 ... 146
• 1. 기술개발 추진 방법･전략 ... 146
• 2. 기술개발 추진 체계 ... 147
• 3. 기술개발팀 편성도 ... 148
• 4. 위탁연구/외부용역 과제 현황 ... 148
• 제 3 절 시장현황 및 사업화 전망 ... 149
• 1. 반도체 장비 분야의 시장 특성 ... 149
• 2. 반도체 분야 시장 현황 ... 149
• 3. 머신 비전 분야 시장 현황 ... 151
• 4. 시장 환경 및 경쟁력 분석(SWOT 분석)을 통한 사업화 전망 ... 155
• 제 4 절 사업비 사용현황 ... 158
• 1. 비목별 총괄표 ... 158
• 2. 참여연구원 ... 159
• 3. 위탁 및 용역과제 ... 159
• 제 5 절 연구개발결과의 활용계획 ... 160
• 끝페이지 ... 165