KR20230059300A - 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 의한 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치는 고진공 상태를 만들어 주는 에어밸브와 상기 에어밸브의 일측에 설치되는 검사 장치 본체와 상기 검사 장치 본체의 일측에 설치되어 상기 에어밸브의 음성 데이터, 압력 데이터, 화상 데이터, 변위 데이터, 적외선 데이터, 및 초음파 데이터를 센싱하는 센서부와 상기 검사 장치 본체의 내부에 설치되는 MCU와 상기 검사 장치 본체의 외부에 설치되어 영상 데이터를 출력하는 화면 출력부와 상기 검사 장치 본체의 일측에 설치되어 음성 데이터를 출력하는 음성 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치에 관한 것으로서, 더 상세하게는 에어밸브의 음성 데이터, 압력 데이터, 화상 데이터, 변위 데이터, 적외선 데이터, 및 초음파 데이터를 센싱하고 센싱한 데이터를 MCU에서 작동되는 신경망 컴파일러를 이용한 머신러닝 소프트웨어를 사용하여 각각의 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 딥러닝 하여 상기 에어밸브의 누출에 대한 상기 딥러닝 솔루션을 생성하여 상기 에어밸브의 공기 누출을 판단하여 영상 데이터와 음성 데이터를 출력하는 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치에 관한 것이다.
종래의 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치는 헬륨을 누출이 발생하는 구간에 직접 분사하여 헬륨의 검출 여부에 따라 공기 누출을 판단하는데 이러한 종래의 공기 누출 검사 장치는 헬륨가스를 소모해야 하고, 한 종류의 센서를 이용하여 공기 누출을 판단하여 정밀한 누출 검사에 어려운 문제점이 있다.
또한, 종래의 자가 학습 장치는 전력 소모량이 많고, 메모리 용량이 큰 SoC(System on Chip)을 사용하여 단말 장치에 사용하기 어려운 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로,
본 발명의 목적은 에어밸브의 음성 데이터, 압력 데이터, 화상 데이터, 변위 데이터, 적외선 데이터, 및 초음파 데이터를 센싱하고 센싱한 데이터를MCU에서 작동되는 신경망 컴파일러를 이용한 머신러닝 소프트웨어를 사용하여 각각의 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 딥러닝 하여 상기 에어밸브의 누출에 대한 상기 딥러닝 솔루션을 생성하여 상기 에어밸브의 공기 누출을 판단하여 영상 데이터와 음성 데이터를 출력하는 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치를 제공하는데 있다.
상기와 같은 기술적인 문제점을 해결하기 위하여,
본 발명에 의한 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치는 고진공 상태를 만들어 주는 에어밸브와 상기 에어밸브의 일측에 설치되는 검사 장치 본체와 상기 검사 장치 본체의 일측에 설치되어 상기 에어밸브의 음성 데이터, 압력 데이터, 화상 데이터, 변위 데이터, 적외선 데이터, 및 초음파 데이터를 센싱하는 센서부와 상기 검사 장치 본체의 내부에 설치되는 MCU와 상기 검사 장치 본체의 외부에 설치되어 영상 데이터를 출력하는 화면 출력부와 상기 검사 장치 본체의 일측에 설치되어 음성 데이터를 출력하는 음성 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 바람직하게는 상기 센서부는 상기 검사 장치 본체의 내부에 설치되어 상기 에어밸브의 음성 데이터를 센싱하는 음성 센서와 상기 검사 장치 본체의 일측에 설치되어 상기 에어밸브의 압력 데이터를 센싱하는 압력 센서와 상기 검사 장치 본체의 외부에 설치되어 상기 에어밸브의 화상 데이터를 센싱하는 화상 센서와 상기 검사 장치 본체의 외부에 설치되어 상기 에어밸브의 축의 위치 데이터를 센싱하는 변위 센서와 상기 검사 장치 본체의 외부에 설치되어 상기 에어밸브의 적외선 데이터를 센싱하는 적외선 센서와 상기 검사 장치 본체의 외부에 설치되어 상기 에어밸브의 초음파 데이터를 센싱하는 초음파 센서를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한 바람직하게는 상기 MCU는 상기 센서부에서 센싱된 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 수집하는 데이터 수집부와 상기 데이터 수집부에서 수집된 데이터를 전처리하고, 전처리된 데이터를 분할하여 분석하는 데이터 분석부와 상기 데이터 분석부에서 분석한 데이터를 저장하는 데이터 저장부와 상기 데이터 저장부에서 저장된 데이터를 이용하여 상기 MCU에서 작동되는 신경망 컴파일러를 이용한 머신러닝 소프트웨어를 사용하여 각각의 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 딥러닝 하여 상기 에어밸브의 누출에 대한 상기 딥러닝 솔루션을 생성하는 자가 학습부와 상기 자가 학습부에서 생성된 상기 딥러닝 솔루션을 저장하는 딥러닝 솔루션 저장부와 상기 딥러닝 솔루션 저장부에 저장된 상기 딥러닝 솔루션을 이용하여 상기 에어밸브의 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 딥러닝 솔루션을 이용하여 각각의 데이터를 기반으로한 상기 에어밸브의 누출을 판별하고 상기 각각의 데이터로 판별한 누출 여부에 가중치를 부여하하고 상기 가중치의 총합에 따라 상기 에어밸브의 누출 여부를 결정하여 누출 신호를 발생하는 누출 판별부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한 바람직하게는 상기 누출 판별부는 상기 음성 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 2의 가중치를 부여하고, 상기 압력 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 6의 가중치를 부여하고, 상기 화상 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 1의 가중치를 부여하고, 상기 변위 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 4의 가중치를 부여하고, 상기 적외선 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 6의 가중치를 부여하고, 상기 초음파 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 1의 가중치를 부여하여, 상기 가중치의 총 합이 10 이상인 경우 상기 누출 신호를 발생하는 것을 특징으로 한다.
또한 바람직하게는 상기 자가 학습부는 상기 MCU에서 작동되는 신경망 컴파일러를 이용한 머신러닝 소프트웨어를 사용하여 각각의 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 딥러닝 하여 상기 에어밸브의 누출에 대한 상기 딥러닝 솔루션을 생성하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 한다.
또한 바람직하게는 상기 화면 출력부는 상기 데이터 분석부에서 분석한 데이터와 상기 누출 판별부에서 발생하는 누출 신호를 영상 데이터로 출력하고, 상기 음성 출력부는 상기 누출 판별부에서 발생하는 누출 신호를 음성 데이터로 출력하는 것을 특징으로 한다.
또한 바람직하게는 상기 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치가 공기 누출을 검사하는 방법은 상기 에어밸브의 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 각각 센싱하여 상기 MCU의 상기 데이터 수집부로 전송하는 제 1단계(S100)와 상기 제 1단계에서 센싱한 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 데이터 분석부에서 각각 전처리하는 제 2단계(S200)와 상기 제 2단계에서 전처리한 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 데이터 분석부에서 각각 분할하는 제 3단계(S300)와 상기 제 3단계에서 분할한 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 데이터 분석부에서 각각 분석하는 제 4단계(S400)와 상기 제 4단계에서 분석한 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 데이터 저장부에 저장하는 제 5단계(S500)와 상기 제 5단계에서 저장된 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 MCU의 상기 자가 학습부에서 딥러닝 솔루션을 생성하는 제 6단계(S600)와 상기 제 6단계에서 생성된 상기 딥러닝 솔루션을 저장하는 제 7단계(S700)와 상기 제 4단계(S400)에서 분석된 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 제 7단계(S700)에서 저장된 상기 딥러닝 솔루션을 이용하여 각각의 데이터를 기반으로한 상기 에어밸브(100)의 누출을 판별하고, 상기 음성 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 2의 가중치를 부여하고, 상기 압력 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 6의 가중치를 부여하고, 상기 화상 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 1의 가중치를 부여하고, 상기 변위 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 4의 가중치를 부여하고, 상기 적외선 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 6의 가중치를 부여하고, 상기 초음파 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 1의 가중치를 부여하여, 상기 가중치의 총 합이 10 이상인 경우 상기 누출 신호를 발생하는 제 8단계(S800)와 상기 제 8단계에서 발생한 상기 누출 신호와 상기 제 4단계에서 분석된 데이터를 상기 화면 출력부에서 영상으로, 상기 음성 출력부에서 음성으로 출력하는 제 9단계(S900)인 것을 특징으로 한다.
상기한 바와 같이 이루어진 본 발명의 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치에 따르면, 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 에어밸브의 음성 데이터, 압력 데이터, 화상 데이터, 변위 데이터, 적외선 데이터, 및 초음파 데이터를 센싱하고 센싱한 데이터를 MCU에서 작동되는 신경망 컴파일러를 이용한 머신러닝 소프트웨어를 사용하여 각각의 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 딥러닝 하여 상기 에어밸브의 누출에 대한 상기 딥러닝 솔루션을 생성하여 상기 에어밸브의 공기 누출을 판단하여 영상 데이터와 음성 데이터를 출력할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치의 에어밸브를 도시한 사시도.
도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치를 도시한 구성도.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치의 MCU를 도시한 세부 구성도.
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치의 작동 방법을 도시한 흐름도.
도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치를 도시한 구성도.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치의 MCU를 도시한 세부 구성도.
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치의 작동 방법을 도시한 흐름도.
이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
그러나, 하기 실시예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 일 예에 불과한 것으로 이에 의해 본 발명의 권리범위가 축소되거나 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치의 에어밸브를 도시한 사시도이고 도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치를 도시한 구성도이다.
도 1 내지 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치는 에어밸브(100), 검사 장치 본체(미도시), 센서부(200), MCU(300), 화면 출력부(400), 및 음성 출력부(500)를 포함하여 구성된다.
이때, 상기 에어밸브(100)는 반도체의 제조공정에서 외부공간과 공정공간 사이 개폐 및 밀폐를 하는 밸브이다.
그리고, 상기 검사 장치 본체(미도시)는 상기 에어벨브(100)의 일측에 설치된다.
상기 센서부(200)는 상기 검사 장치 본체(미도시)의 내부에 설치되어 음성 센서(210), 압력 센서(220), 화상 센서(230), 변위 센서(240), 적외선 센서(250), 및 초음파 센서(260)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 화면 출력부(400)는 데이터 분석부(320)에서 분석한 데이터와 상기 누출 판별부(360)에서 발생하는 누출 신호를 영상 데이터로 출력하고, 상기 음성 출력부(500)는 상기 누출 판별부(360)에서 발생하는 누출 신호를 음성 데이터로 출력할 수 있다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치의 MCU(300)를 도시한 세부 구성도이다.
도 3을 참조하면, 상기 MCU(300)는 상기 센서부(200)에서 센싱된 데이터를 수집하는 데이터 수집부(310)와 상기 데이터 수집부(310)에서 수집된 데이터를 분석하는 데이터 분석부(320)와 상기 데이터 분석부(340)에서 분석한 데이터를 저장하는 데이터 저장부(330)와 상기 데이터 저장부(330)에서 저장된 데이터를 이용하여 상기 MCU(300)에서 작동되는 신경망 컴파일러를 이용한 머신러닝 소프트웨어를 사용하여 각각의 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 딥러닝 하여 상기 에어밸브(100)의 누출에 대한 상기 딥러닝 솔루션을 생성하는 자가 학습부(340)와 상기 자가 학습부(340)에서 생성된 상기 딥러닝 솔루션을 저장하는 딥러닝 솔루션 저장부(350)와 상기 딥러닝 솔루션 저장부(350)에 저장된 상기 딥러닝 솔루션을 이용하여 상기 에어밸브(100)의 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 딥러닝 솔루션을 이용하여 각각의 데이터를 기반으로한 상기 에어밸브(100)의 누출을 판별하고 상기 각각의 데이터로 판별한 누출 여부에 가중치를 부여하하고 상기 가중치의 총합에 따라 상기 에어밸브(100)의 누출 여부를 결정하여 누출 신호를 발생하는 누출 판별부(360)를 포함할 수 있다.
상기 누출 판별부(360)에서 상기 가중치의 총합으로 발생하는 상기 누출 신호는 정확도가 높아야 한다.
실험예 1: 가중치 설정에 따른 누출 신호의 정확도
일반적으로 반도체 공정에서 사용되는 상기 음성 센서(210), 상기 압력 센서(220), 상기 화상 센서(230), 변위 센서(240), 상기 적외선 센서(250), 및 상기 초음파 센서(260)를 사용하여 각각에 가중치를 부여하여 상기 에어밸브(100)의 누출 여부를 결정하고 결정된 누출 여부에 따라 발생한 상기 누출 신호의 정확도를 200회 측정하였다.
| 가중치 설정에 따른 가중치 합이 10 일때 발생하는 누출 신호의 정확도 | |||||
| 실시예1 | 실시예2 | 실시예3 | 실시예4 | 실시예5 | |
| 음성 센서 | 2 | 5 | 2 | 6 | 3 |
| 압력 센서 | 2 | 5 | 6 | 2 | 3 |
| 화상 센서 | 2 | 5 | 1 | 6 | 3 |
| 변위 센서 | 2 | 5 | 4 | 2 | 3 |
| 적외선 센서 | 2 | 5 | 6 | 2 | 6 |
| 초음파 센서 | 2 | 5 | 1 | 6 | 6 |
| 정확도 % | 76 | 87 | 98 | 77 | 82 |
따라서, 본 발명에 의한 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치의 상기 누출 판별부(360)는 실시예 3과 같이 상기 음성 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 2의 가중치를 부여하고, 상기 압력 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 6의 가중치를 부여하고, 상기 화상 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 1의 가중치를 부여하고, 상기 변위 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 4의 가중치를 부여하고, 상기 적외선 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 6의 가중치를 부여하고, 상기 초음파 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 1의 가중치를 부여하여, 상기 가중치의 총 합이 10 이상인 경우 상기 누출 신호를 발생하는것이 바람직 하다.
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치의 작동 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치의 검사 방법은 상기 에어밸브(100)의 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 각각 센싱하여 상기 MCU(300)의 데이터 수집부(310)으로 전송하는 제 1단계(S100)와 상기 제 1단계(S100)에서 센싱한 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 데이터 분석부(320)에서 각각 전처리하는 제 2단계(S200)와 상기 제 2단계(S200)에서 전처리한 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 데이터 분석부(320)에서 각각 분할하는 제 3단계(S300)와 상기 제 3단계(S300)에서 분할한 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 데이터 분석부(320)에서 각각 분석하는 제 4단계(S400)와 상기 제 4단계(S400)에서 분석한 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 데이터 저장부에 저장하는 제 5단계(S500)와 상기 제 5단계(S500)에서 저장된 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 MCU(300)의 상기 자가 학습부(340)에서 딥러닝 솔루션을 생성하는 제 6단계(S600)와 상기 제 6단계(S600)에서 생성된 상기 딥러닝 솔루션을 저장하는 제 7단계(S700)와 상기 제 4단계(S400)에서 분석된 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 제 7단계(S700)에서 저장된 상기 딥러닝 솔루션을 이용하여 각각의 데이터를 기반으로한 상기 에어밸브(100)의 누출을 판별하고, 상기 음성 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 2의 가중치를 부여하고, 상기 압력 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 6의 가중치를 부여하고, 상기 화상 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 1의 가중치를 부여하고, 상기 변위 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 4의 가중치를 부여하고, 상기 적외선 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 6의 가중치를 부여하고, 상기 초음파 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 1의 가중치를 부여하여, 상기 가중치의 총 합이 10 이상인 경우 상기 누출 신호를 발생하는 제 8단계(S800)와 상기 제 8단계(S800)에서 발생한 상기 누출 신호와 상기 제 4단계(S400)에서 분석된 데이터를 상기 화면 출력부(400)에서 영상으로, 상기 음성 출력부(500)에서 음성으로 출력하는 제 9단계(S900)일 수 있다.
이상과 같이 본 발명은 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치를 주요한 기술적 사상으로 하고 있으며, 도면을 참고하여 상술한 실시예는 단지 하나의 실시예에 불과하고, 본 발명의 진정한 권리 범위는 특허 청구범위를 기준으로 하되, 다양하게 존재할 수 있는 균등한 실시예에도 미친다 할 것이다.
100: 에어밸브
200: 센서부
210: 음성 센서 220: 압력 센서
230: 화상 센서 240: 변위 센서
250: 적외선 센서 260: 초음파 센서
300: MCU 310: 데이터 수집부
320: 데이터 분석부 330: 데이터 저장부
340: 자가 학습부 350: 딥러닝 솔루션 저장부
360: 누출 판별부 400: 화면 출력부
500: 음성 출력부
210: 음성 센서 220: 압력 센서
230: 화상 센서 240: 변위 센서
250: 적외선 센서 260: 초음파 센서
300: MCU 310: 데이터 수집부
320: 데이터 분석부 330: 데이터 저장부
340: 자가 학습부 350: 딥러닝 솔루션 저장부
360: 누출 판별부 400: 화면 출력부
500: 음성 출력부
Claims (7)
- 고진공 상태를 만들어 주는 에어밸브;
상기 에어밸브의 일측에 설치되는 검사 장치 본체;
상기 검사 장치 본체의 일측에 설치되어 상기 에어밸브의 음성 데이터, 압력 데이터, 화상 데이터, 변위 데이터, 적외선 데이터, 및 초음파 데이터를 센싱하는 센서부;
상기 검사 장치 본체의 내부에 설치되는 MCU;
상기 검사 장치 본체의 외부에 설치되어 영상 데이터를 출력하는 화면 출력부; 및
상기 검사 장치 본체의 일측에 설치되어 음성 데이터를 출력하는 음성 출력부를 포함하여 구성되는 것을
특징으로 하는 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치.
- 제 1항에 있어서,
상기 센서부는
상기 검사 장치 본체의 내부에 설치되어 상기 에어밸브의 음성 데이터를 센싱하는 음성 센서;
상기 검사 장치 본체의 일측에 설치되어 상기 에어밸브의 압력 데이터를 센싱하는 압력 센서;
상기 검사 장치 본체의 외부에 설치되어 상기 에어밸브의 화상 데이터를 센싱하는 화상 센서;
상기 검사 장치 본체의 외부에 설치되어 상기 에어밸브의 축의 위치 데이터를 센싱하는 변위 센서;
상기 검사 장치 본체의 외부에 설치되어 상기 에어밸브의 적외선 데이터를 센싱하는 적외선 센서; 및
상기 검사 장치 본체의 외부에 설치되어 상기 에어밸브의 초음파 데이터를 센싱하는 초음파 센서를 포함하여 구성되는 것을
특징으로 하는 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치.
- 제 1항에 있어서,
상기 MCU는
상기 센서부에서 센싱된 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
상기 데이터 수집부에서 수집된 데이터를 전처리하고, 전처리된 데이터를 분할하여 분석하는 데이터 분석부;
상기 데이터 분석부에서 분석한 데이터를 저장하는 데이터 저장부;
상기 데이터 저장부에서 저장된 데이터를 이용하여 딥러닝 하여 딥러닝 솔루션을 생성하는 자가 학습부;
상기 자가 학습부에서 생성된 상기 딥러닝 솔루션을 저장하는 딥러닝 솔루션 저장부; 및
상기 딥러닝 솔루션 저장부에 저장된 상기 딥러닝 솔루션을 이용하여 상기 에어밸브의 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 딥러닝 솔루션을 이용하여 각각의 데이터를 기반으로한 상기 에어밸브의 누출을 판별하고 상기 각각의 데이터로 판별한 누출 여부에 가중치를 부여하하고 상기 가중치의 총합에 따라 상기 에어밸브의 누출 여부를 결정하여 누출 신호를 발생하는 누출 판별부를 포함하여 구성되는 것을
특징으로 하는 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치.
- 제 3항에 있어서,
상기 누출 판별부는
상기 음성 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 2의 가중치를 부여하고, 상기 압력 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 6의 가중치를 부여하고, 상기 화상 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 1의 가중치를 부여하고, 상기 변위 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 4의 가중치를 부여하고, 상기 적외선 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 6의 가중치를 부여하고, 상기 초음파 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 1의 가중치를 부여하여, 상기 가중치의 총 합이 10 이상인 경우 상기 누출 신호를 발생하는 것을
특징으로 하는 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치. - 제 3항에 있어서,
상기 자가 학습부는
상기 MCU에서 작동되는 신경망 컴파일러를 이용한 머신러닝 소프트웨어를 사용하여 각각의 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 딥러닝 하여 상기 에어밸브의 누출에 대한 상기 딥러닝 솔루션을 생성하는 것을
특징으로 하는 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치.
- 제 1항에 있어서,
상기 화면 출력부는
상기 데이터 분석부에서 상기 분석한 데이터와 상기 누출 판별부에서 발생하는 상기 누출 신호를 영상 데이터로 출력하고,
상기 음성 출력부는
상기 누출 판별부에서 발생하는 상기 누출 신호를 음성 데이터로 출력하는 것을
특징으로 하는 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치.
- 제 1항에 있어서,
상기 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치가 공기 누출을 검사하는 방법은
상기 에어밸브의 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 각각 센싱하여 상기 MCU의 상기 데이터 수집부로 전송하는 제 1단계(S100);
상기 제 1단계에서 센싱한 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 데이터 분석부에서 각각 전처리하는 제 2단계(S200);
상기 제 2단계에서 전처리한 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 데이터 분석부에서 각각 분할하는 제 3단계(S300);
상기 제 3단계에서 분할한 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 데이터 분석부에서 각각 분석하는 제 4단계(S400);
상기 제 4단계에서 분석한 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 데이터 저장부에 저장하는 제 5단계(S500);
상기 제 5단계에서 저장된 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상 데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 MCU의 상기 자가 학습부에서 딥러닝 솔루션을 생성하는 제 6단계(S600);
상기 제 6단계에서 생성된 상기 딥러닝 솔루션을 저장하는 제 7단계(S700);
상기 제 4단계에서 분석된 상기 음성 데이터, 상기 압력 데이터, 상기 화상데이터, 상기 변위 데이터, 상기 적외선 데이터, 및 상기 초음파 데이터를 상기 제7단계에서 저장된 상기 딥러닝 솔루션을 이용하여 각각의 데이터를 기반으로한 상기 에어밸브의 누출을 판별하고, 상기 음성 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 2의 가중치를 부여하고, 상기 압력 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 6의 가중치를 부여하고, 상기 화상 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 1의 가중치를 부여하고, 상기 변위 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 4의 가중치를 부여하고, 상기 적외선 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 6의 가중치를 부여하고, 상기 초음파 데이터를 통해 누출을 판별한 경우 1의 가중치를 부여하여, 상기 가중치의 총 합이 10 이상인 경우 상기 누출 신호를 발생하는 제 8단계(S800); 및
상기 제 8단계에서 발생한 상기 누출 신호와 상기 제 4단계에서 분석된 데이터를 상기 화면 출력부에서 영상으로, 상기 음성 출력부에서 음성으로 출력하는 제 9단계(S900)인 것을
특징으로 하는 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210143339A KR102669199B1 (ko) | 2021-10-26 | 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치 | |
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Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210143339A KR102669199B1 (ko) | 2021-10-26 | 반도체 장비용 에어밸브 공기 누출 검사 장치 |
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| KR20230059300A true KR20230059300A (ko) | 2023-05-03 |
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ID=
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20100021193A (ko) | 2008-08-14 | 2010-02-24 | 주식회사 동부하이텍 | 반도체의 ｃｖｄ 공정용 아이솔레이션 밸브 |
| KR101893854B1 (ko) | 2017-11-30 | 2018-10-04 | 에스씨에스 주식회사 | 무선통신 기반의 고압가스 안전밸브 검사시스템 |
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20100021193A (ko) | 2008-08-14 | 2010-02-24 | 주식회사 동부하이텍 | 반도체의 ｃｖｄ 공정용 아이솔레이션 밸브 |
| KR101893854B1 (ko) | 2017-11-30 | 2018-10-04 | 에스씨에스 주식회사 | 무선통신 기반의 고압가스 안전밸브 검사시스템 |
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| Publication number | Publication date |
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| US20230128369A1 (en) | 2023-04-27 |
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