비반복 패턴 영상의 특징 기반 불량 검출 방법

Abstract

TFT-LCD (Thin Film Transistor Liquid Crystal Display), PCB (Printed Circuit Board), 반도체 등 제품의 품질 관리에 있어서 가장 중요한 기술 중의 하나는 생산 공정상에서 발생하는 결함을 검사하는 것이다. 불량 검사는 주로 사람에 의한 수작업으로 이루어졌으나, 시간과 효율성의 문제로 컴퓨터 비전에 기반한 자동 검출 시스템으로 대체되고 있다. 컴퓨터 비전에 기반한 불량 검출은 공정 과정 중에 제품을 촬영한 영상을 분석하여 불량을 검출 한다. 불량 검출 방법은 영상에 있는 패턴의 형식에 따라 두 종류로 나뉜다. 반복 패턴에 적용되는 비참조 검사 방법과 비반복 패턴에 적용되는 참조 검사 방법이다. 비참조 검사 방법은 반복되는 패턴이 있는 영상에 적용되는 방법으로 검사 영상 내에서 기준이 되는 템플릿을 찾아 비교하거나, 반복되는 패턴을 제거하여 불량을 검출 한다. 반면 참조 검사 방법은 비반복 패턴이 있는 영상의 불량 검출을 위한 방법으로 영상 내에서 기준이 되는 템플릿을 찾을 수 없기 때문에 참조 영상과 검사 영상을 비교하여 불량을 검출한다. 기존에 연구된 참조 영상 방법은 두 영상의 유사도(similarity)를 화소(pixel) 단위로 정의하여 유사도 값으로 불량을 검출하였다. 화소 단위의 비교 기법에 기반한 방법들은 검출 결과가 두 영상의 정렬 상태와 노이즈와 같은 영상 왜곡의 영향을 받는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결 하기 위해 특징 정합(Feature Matching)에 기반한 두 가지 검출 방법을 제안한다. 특징점(Feature Point)을 이용한 방법과 관심 영역(ROI, Region of Interest)를 이용한 방법으로 각 특징의 정합을 찾아 불량을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법들은 389개의 웨이퍼 SEM 영상에 적용하여 정확도가 각각 93%, 94%에 가까운 검출 성능을 보였다. 또한 기존에 연구된 참조 검사 방법을 동일한 영상에 적용하여 논문에서 제안한 방법과 검출 성능을 비교하였다. 기존 방법에 비해 높은 검출률을 보였으며, 영상의 정렬 상태나 노이즈의 영향을 적게 받는 것을 실험을 통해 검증되었다.