JP2014527160A - 検査方法 - Google Patents

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Abstract

基板を検査するために、まず、基板上に測定領域を設定し、測定領域に対する基準データを獲得する。続いて、測定領域に対する測定データをカラー別に獲得し、測定領域対して獲得された基準データ及びカラー別測定データを用いて照明条件を設定する。次に、測定領域対して特徴客体を設定し、特徴客体に対応する基準データと設定された照明条件による特徴客体に対応する測定データとを比較して、基準データと測定データとの間の歪曲量を獲得する。続いて、歪曲量を補償して測定領域内の検査領域を設定する。これにより、歪曲を補償した正確な検査領域を設定することができる。

Description

本発明は検査方法に関わり、より詳細には基板の検査方法に関する。
一般的に、電子装置内には少なくとも一つの印刷回路基板（ＰＣＢ）が具備され、このような印刷回路基板上には回路パターン、連結パッド部、前記連結パッド部と電気的に連結された駆動チップなど多様な回路素子が実装されている。
一般的に、前記のような多様な回路素子が前記印刷回路基板にきちんと形成または配置されているかを確認するために形状測定装置が使用される。
従来の形状測定装置は所定の測定領域を設定し、前記測定領域内で所定の回路素子がきちんと形成されているかを検査する。従来の測定領域設定方法では、単純に理論的に回路素子が存在すべき領域を測定領域に設定する。
測定領域は測定を所望する位置に正確に設定されてこそ測定を要する回路素子の測定がきちんと遂行されるが、印刷回路基板のような測定対象物はベース基板の反り（ｗａｒｐ）、歪み（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）などの歪曲が発生するので、従来の測定領域は測定を所望する位置に正確に設定できなく、撮影部のカメラで獲得するイメージは理論的に回路素子が存在する位置と一定の差異が発生するという問題点がある。
従って、前記のような測定対象物の歪曲を適切に補償した測定領域を設定する必要性が要請される。
従って、本発明が解決しようとする課題は、良質の特徴客体を獲得するための最適の照明条件を獲得することができ、これにより、より正確に検査領域を設定することのできる検査方法を提供することにある。
本発明の例示的な一実施例による基板を検査するために、まず、基板上に測定領域を設定する。続いて、前記測定領域に対する基準データを獲得する。次に、前記測定領域対する測定データをカラー別に獲得する。続いて、前記測定領域に対して獲得された前記基準データ及び前記カラー別測定データを用いて照明条件を設定する。次に、前記測定領域に対して特徴客体を設定する。続いて、前記特徴客体に対応する基準データと前記設定された照明条件による前記特徴客体に対応する測定データとを比較して、前記基準データと前記測定データとの間の歪曲量を獲得する。次に、前記歪曲量を補償して前記測定領域内の検査領域を設定する。
前記測定領域に対して獲得された前記基準データ及び前記カラー別測定データを用いて照明条件を設定する段階は、前記基準データ内で前記特徴客体を含む基準マスク（ｍａｓｋ）領域及び前記導電パッドを含まない基準非マスク（ｎｏ ｍａｓｋ）領域を設定する段階と、前記カラー別測定データ内で前記基準マスク領域に対応する測定マスク領域及び前記基準非マスク領域に対応する測定非マスク領域を設定する段階、及び前記測定マスク領域及び前記測定非マスク領域の間のグレー値の差異を大きくする照明を前記照明条件に設定する段階を含んでいてもよい。
前記基準マスク領域は前記基板を構成する信号ライン配線用基板層に対応することができる。
一例として、前記測定マスク領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値の差異は、前記測定領域内に存在する前記測定マスク領域のグレー値の代表値と前記測定領域内に存在する前記測定非マスク領域のグレー値の代表値との間の差異によって定義される。
他の実施例として、前記特徴客体は、前記測定領域内の所定の形状を含むようにブロック単位の特徴ブロックに設定され、前記測定領域に対して特徴客体を設定する段階は前記測定領域に対して獲得された前記基準データ及び前記カラー別測定データを比較して照明条件を設定する段階以前に遂行される。前記測定マスク領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値の差異は、前記特徴ブロック内に存在する前記測定マスク領域のグレー値の代表値と前記特徴ブロック内に存在する前記測定非マスク領域のグレー値の代表値との間の差異によって定義されてもよい。
前記カラーは互いに相異した第１カラー、第２カラー及び第３カラーを含んでいてもよい。前記第１カラー、前記第２カラー及び前記第３カラーは測定装置によって直接獲得される。また、前記カラーは前記第１カラー及び前記第２カラーを組合した第４カラー、前記第１カラー及び前記第３カラーを組合した第５カラー、前記第２カラー及び前記第３カラーを組合した第６カラー 、前記第１カラー、前記第２カラー及び前記第３カラーを組合した第７カラーのうち少なくとも一つをさらに含んでいてもよい。
前記歪曲量は前記基準データと前記測定データとの間の定量化された変換公式で獲得され、前記定量化された変換公式は、前記基準データと前記測定データとを比較して獲得された位置変化、傾き変化、大きさ変化及び変形度のうち少なくとも一つ以上を用いて定義されてもよい。
前記特徴客体は前記測定領域内の所定の形状を含むようにブロック単位の特徴ブロックに設定され、前記特徴ブロックの前記所定の形状は周辺の形状による誤認可能性が除去されるように２次元区分子を有してもよい。
本発明の例示的な他の実施例による基板を検査するために、まず、基板上に測定領域を設定する。続いて、前記測定領域に対する特徴客体を設定する。次に、前記測定領域対してそれぞれ異なる条件の照明を照射する。続いて、前記それぞれ条件の照明による前記測定領域に対する測定データを獲得する。次に、前記それぞれ異なる条件の照明別測定データを用いて照明条件を設定する。続いて、前記特徴客体に対応する基準データと前記設定された照明条件によって獲得された前記特徴客体の測定データとを比較して前記測定領域の歪曲量を獲得する。次に、前記歪曲量を補償して前記測定領域内の検査領域を設定する。
一実施例として、前記それぞれ異なる条件の照明による前記測定領域に対する測定データを獲得する段階は、２つ以上のカラーを有する照明をそれぞれ前記測定領域に照射し、それぞれ撮像して獲得することができる。前記カラーは互いに異なる第１カラー、第２カラー及び第３カラーを含んでいてもよい。前記第１カラー、前記第２カラー及び前記第３カラーは測定装置によって直接獲得され、前記カラーは前記第１カラー及び第２カラーを組合した第４カラー、前記第１カラー及び前記第３カラーを組合した第５カラー、前記第２カラー及び前記第３カラーを組合した第６カラー 、前記第１カラー、前記第２カラー及び前記第３カラーを組合した第７カラーのうち少なくとも一つをさらに含んでいてもよい。
一実施例として、前記それぞれ異なる条件の照明別測定データを用いて照明条件を設定する段階は、前記基準データ内で前記特徴客体を含む基準マスク領域及び前記特徴客体を含まない基準非マスク領域を設定する段階、前記それぞれ異なる条件の照明別測定データ内で前記基準マスク領域に対応する測定マスク領域及び前記基準非マスク領域に対応する測定非マスク領域を区分する段階及び前記測定マスク領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値を基準として前記照明条件を設定する段階を含んでいてもよい。前記基準マスク領域は少なくとも前記基板を構成する信号ライン配線用基板層を含んでいてもよい。前記測定マスク領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値を基準として照明条件に設定する段階は、前記測定領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値の差異が大きくする条件の照明を前記照明条件に設定することができる。前記測定マスク領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値の差異は、前記測定マスク領域のグレー値の代表値及び前記測定非マスク領域のグレー値の代表値の間の差異によって定義される。
前記特徴客体は前記測定領域内の所定の形状を含むようにブロック単位の特徴ブロックに設定され、前記測定領域に対して特徴客体を設定する段階は前記それぞれ異なる条件の照明別測定データを用いて照明条件を設定する段階以前に遂行され、前記測定マスク領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値の差異は、前記特徴ブロック内に存在する前記測定マスク領域のグレー値の代表値と前記特徴ブロック内に存在する前記測定非マスクのグレー値との間の差異によって定義される。
一実施例として、前記歪曲量は前記基準データと前記測定データとの間の定量化された変換公式で獲得され、前記定量化された変換公式は、前記基準データと前記測定データとを比較して獲得された位置変化、傾き変化、大きさ変化及び変形度のうち少なくとも一つ以上を用いて定義されてもよい。
一実施例として、前記特徴客体は前記測定領域内の所定の形状を含むようにブロック単位の特徴ブロックに設定され、前記特徴ブロックの前記所定の形状は周辺の形状による誤認可能性が除去されるように２次元区分子を有してもよい。
本発明の例示的なさらに他の実施例により基板を検査するために、まず、基準データ内で基準マスク領域及び基準非マスク領域を設定する。続いて、それぞれ異なる条件の照明を照射し撮像してデータを獲得する。次に、前記獲得されたデータから前記基準マスク領域に対応する測定マスク領域と前記基準非マスク領域に対応する測定非マスク領域とを区分する。続いて、前記測定マスク領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値の差異を大きくする条件の照明を照明条件に設定する。
一実施例として、前記基板検査方法は、前記設定された照明条件を用いて基板上の測定領域内にある特徴客体のデータを獲得する段階と、前記特徴客体に対応する基準データと前記設定された照明条件で獲得された特徴客体のデータとを比較して測定領域の歪曲量を獲得する段階と、前記歪曲量を補償して前記測定領域内の検査領域を設定する段階と、をさらに含んでいてもよい。
本発明によると、測定領域に対する測定データをカラー別に獲得された情報を用いてグレー値の差異を大きくするように照明条件を設定することで良質の特徴客体を獲得するための最適の照明条件を獲得することができ、これにより、より正確に検査領域を設定することができる。
また、前記のように設定された検査領域に基づいて部品の不良検査などの作業を遂行することができるので、より正確に前記基板の不良可否などを判断することができる。
本発明の一実施例による検査方法を示すフローチャートである。 図１の検査方法において基準データの一例を示す平面図である。 図１の検査方法において測定データの一例を示す平面図である。 図１の照明条件を設定する一実施例を示すフローチャートである。 図４のグレー値の差異を大きくする照明を見つける課程を説明するための一実施例を示すグラフである。 本発明の他の実施例による検査方法を示すフローチャートである。
本発明は多様な変更を加えることができ、多様な形態を有することできる。ここでは、特定の実施形態を図面に例示し本文に詳細に説明する。しかし、これは本発明を特定の開示形態に限定するものではなく、本発明の思想及び技術範囲に含まれる全ての変更、均等物乃至代替物を含むこととして理解されるべきである。
第１、第２などの用語は多用な構成要素を説明するのに使用されることがあるが、前記構成要素は前記用語によって限定解釈されない。前記用語は一つの構成要素を他の構成要素から区別する目的のみとして使用される。例えば、本発明の権利範囲を外れることなく第１構成要素を第２構成要素ということができ、類似に第２構成要素も第１構成要素ということができる。
本出願において使用した用語は単なる特定の実施形態を説明するために使用されたもので、本発明を限定しようとする意図ではない。単数の表現は文脈上明白に示さない限り、複数の表現を含む。本出願において、「含む」または「有する」などの用語は明細書に記載された特徴、数字、ステップ、段階、動作、構成要素、部品またはこれらを組み合わせたものが存在することを意味し、一つまたはそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、段階、動作、構成要素、部品またはこれらを組み合わせたものの存在または付加可能性を予め排除しないこととして理解されるべきである。
特別に定義しない限り、技術的、科学的用語を含んでここで使用される全ての用語は本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるのと同一の意味を有する。
一般的に使用される辞書に定義されている用語と同じ用語は関連技術の文脈上有する意味と一致する意味を有すると解釈されるべきであり、本出願で明白に定義しない限り、理想的またも過度に形式的な意味に解釈されない。
以下、図面を参照して本発明の好適な一実施例をより詳細に説明する。
図１は本発明の一実施例による検査方法を示すフローチャートであり、図２は図１の検査方法において基準データの一例を示す平面図であり、図３は図１の検査方法において測定データの一例を示す平面図である。
図１乃至図３を参照すると、本発明の一実施例により歪曲が補償された検査領域を設定するために、まず、基板上に測定領域（ＦＯＶ）を設定する（Ｓ１１０）。
前記測定領域（ＦＯＶ）は前記基板を不良可否を検査するために前記基板上に設定された所定の領域を意味し、例えば、３次元形状測定装置のような検査装備に装着されたカメラの撮影範囲（ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ）を基準として設定される。
続いて、前記測定領域に対する基準データ（ＲＩ）を獲得する（Ｓ１２０）。
前記基準データ（ＲＩ）は、例えば、図２に示されたように、前記基板１００に対する理論的な平面イメージであってよい。
一実施例として、前記基準データ（ＲＩ）は前記基板に対する形状を記録したＣＡＤ情報やガーバ情報から獲得できる。前記ＣＡＤ情報やガーバ情報は前記基板の設計基準情報を含み、一般的にパッド、回路パターン、ホールパターンなどに関する配置情報を含む。
他の実施例として、前記基準データ（ＲＩ）は学習モードによって得られた学習情報から獲得できる。前記学習モードは例えばデータベースで基板情報を検索して前記データベースの検索結果基板情報がなければベーア基板の学習を実施し、続いて、前記ベア基板の学習が完了されてベア基板のパッド及び配線情報などのような基板情報が算出されると前記基板情報を前記データベースに貯蔵する方式などのように具現される。即ち、前記学習モードで印刷回路基板のベア基板を学習して印刷回路基板の設計基準情報が獲得され、前記学習モードを通じて学習情報を獲得することで前記基準データ（ＲＩ）を獲得することができる。
次に、前記測定領域（ＦＯＶ）に対する測定データ（ＰＩ）をカラー別に獲得する（Ｓ１３０）。
前記測定データ（ＰＩ）は、例えば、図３に示されたように、前記基準データ（ＲＩ）に対応する前記基板を３次元形状測定装置のような検査装備で実際撮影したイメージであってよい。前記測定データ（ＰＩ）は図２に示された前記基準データ（ＲＩ）と類似するが、前記基板１００の反り、歪みなどによって前記基準データに比べて多少歪曲されている。
一実施例として、前記測定データ（ＰＩ）は前記検査装備の照明部を用いて前記測定領域に光を照射し、前記照射された光の反射イメージを前記検査装備に装着されたカメラを用いて撮影することで獲得される。
一実施例として、前記カラーは互いに相異した第１カラー、第２カラー、及び第３カラーを含んでいてもよい。即ち、前記照明部は前記第１カラーの光を生成する第１照明源、前記第２カラーの光を生成する第２照明源、及び前記第３カラーの光を生成する第３照明源を含んでいてもよい。これにより、前記第１カラー、前記第２カラー及び前記第３カラーは前記検査装備の照明部によって直接獲得される。例えば、前記第１カラー、前記第２カラー及び前記第３カラーはそれぞれ赤色、緑色、及び青色である。
前記第１カラー、前記第２カラー及び前記第３カラーと異なるカラーによる測定データ（ＰＩ）も獲得される。例えば、前記カラーは前記第１カラー及び第２カラーを組合した第４カラー、前記第１カラー及び前記第３カラーを組合した第５カラー、前記第２カラー及び前記第３カラーを組合した第６カラー 、前記第１カラー、前記第２カラー及び前記第３カラーを組合した第７カラーのうち少なくとも一つをさらに含んでいてもよい。前記組合されたカラーは前記第１カラー、前記第２カラー及び前記第３カラーによる測定データ（ＰＩ）を組合して生成することができる。例えば、前記第４カラー、前記第５カラー、前記第６カラー及び前記第７カラーはそれぞれ黄色、マゼンタ色（ｍａｇｅｎｔａ）、シアン色、及び白色であってよい。
このように、前記測定データ（ＰＩ）はカラー別に獲得されるので、前記カラーの個数分だけ互いに相異した測定データが獲得される。
続いて、前記測定領域（ＦＯＶ）に対して獲得された前記基準データ（ＲＩ）及び前記カラー別測定データ（ＰＩ）を比較して照明条件を設定し（Ｓ１４０）、前記測定領域に対して特徴客体を設定する（Ｓ１５０）。
前記照明条件の設定（Ｓ１４０）は前記特徴客体の設定（Ｓ１５０）より先に行われても、後で行われてもよい。
図４は図１の照明条件を設定する一実施例を示すフローチャートである。
図４を参照すると、照明条件設定たのためにまず
前記基準データ（ＲＩ）内で導電パターンを含む基準マスク領域及び前記導電パターンを含まない基準非マスク領域を設定する（Ｓ１４２）。
前記導電パターンは、例えば、回路パターン、ホールパターンなどを含み、特徴客体に対応されるか含まれる形状を有する。前記特徴客体は後術される前記基準データ（ＲＩ）と前記測定データ（ＰＩ）との間の歪曲量または前記基準データ（ＲＩ）と前記基板に部品が形成された後の測定データとの間の歪曲量を獲得するための比較の基準として活用される。
前記特徴客体は前記基準データ（ＲＩ）と前記測定データ内の所定の座標上に位置する所定の形状を有する客体を含み、前記導電パターンに直接対応される。例えば、前記特徴客体は前記基板に形成されたホールパターン、曲がった回路パターンのコーナ部分などを含み、前記ホールパターンの中心点の座標や曲がった回路パターンのコーナポイントの座標を基準として前記基準データ（ＲＩ）と前記測定データとを比較することで、後術される歪曲量を獲得することができる。
これとは異なり、前記特徴客体は所定の形状を含むようにブロックを単位とした特徴ブロックであり、前記導電パターンは前記特徴ブロック内の前記所定の形状に対応される。この場合、前記特徴ブロック内に含まれた多様な形状の特徴客体を基準として前記基準データ（ＲＩ）及び前記測定データ（ＰＩ）を互いに比較するので、比較的に正確な比較が可能である。
前記ブロック単位の複数の特徴ブロックの前記所定の形状は周辺の形状による誤認可能性が除去されるように２次元平面を定義することのできる２次元区分子を有することができる。例えば、前記特徴ブロック内には曲がった線、四角形、円形及びこれらの組合などが多様に含まれ、直線は２次元平面を定義することができなくて前記特徴ブロック内に含まれない。
前記基準データ（ＲＩ）は、図２に示すように、特徴客体が存在する基準マスク領域（ＲＭ）と特徴客体が存在しない基準非マスク領域（ＲＮＭ）に区分できる。
図２において、前記特徴客体が存在する基準マスク領域（ＲＭ）は灰色で表示され、前記特徴客体が存在しない基準非マスク領域（ＲＮＭ）は黒色で表示されるように区分することができる。前記区分は既設定された前記特徴客体の類型などに基づいて自動に行われ、作業者が直接選択することによって受動に行われてもよい。
例えば、前記基準マスク領域（ＲＭ）は前記基板を構成する信号ライン配線用基板層に対応し、前記基準非マスク領域（ＲＮＭ）はその他の領域であってよい。
続いて、前記カラー測定データ（ＰＩ）内で測定マスク領域（ＭＭ）及び測定非マスク領域（ＭＮＭ）を設定する（Ｓ１４４）。前記測定マスク領域（ＭＭ）は前記基準マスク領域（ＲＭ）に対応し、前記測定非マスク領域（ＭＮＭ）は前記基準非マスク領域（ＲＮＭ）に対応する。
一実施例として、図３に示されたように、前記カラー別測定データ（ＰＩ）それぞれを前記測定マスク領域（ＭＭ）及び前記測定非マスク領域（ＭＮＭ）に区分することができる。
次に、前記測定マスク領域（ＭＭ）と前記測定非マスク領域（ＭＮＭ）との間のグレー値の差異を大きくする照明を前記照明条件に設定する（Ｓ１４６）。
前記特徴客体は前記基準データ（ＲＩ）と前記測定データ（ＰＩ）との間の変換関係を獲得するための比較基準として活用されるので、前記基準データ（ＲＩ）と前記測定データ（ＰＩ）で正確に特定されるべきである。前記特徴客体に対応する領域と前記特徴客体と隣接して前記特徴客体に対応しない領域との間の区別が明確な場合、正確な特定を容易である。従って、前記特徴客体に対応する領域と前記特徴客体に対応しない領域との間の区別が明確するようにする照明条件を見付けることが重要である。
例えば、前記カラー別に獲得された測定データ（ＰＩ）のうち前記測定マスク領域（ＭＭ）と前記測定非マスク領域（ＭＮＭ）との間のグレー値の差異を大きくする照明を見付けて前記照明条件に設定する。
一実施例として、前記グレー値の差異は、前記測定領域（ＦＯＶ）内に存在する前記測定マスク領域（ＭＭ）のグレー値の代表値と前記測定領域内に存在する前記測定非マスク領域（ＭＮＭ）のグレー値の代表値との間の差異によって定義される。例えば、前記代表値は平均値、中央値、最頻値などを含んでいてもよい。
他の実施例として、前記特徴客体がブロック単位の特徴ブロックである場合、前記グレー値の差異は前記特徴ブロック内に存在する前記測定マスク領域のグレー値の代表値と前記特徴ブロック内に存在する前記測定非マスク領域のグレー値の代表値との間の差異によって定義される。例えば、前記代表値は平均値、中央値、最頻値などを含んでいてもよい。
この場合、前記特徴客体は前記照明条件を設定する段階（Ｓ１４０）以前に予め設定される。
図５は図４のグレー値の差異を大きくする照明を見付ける過程を説明するための一実施例を示すグラフである。
図５を参照すると、前記カラー別に獲得された測定データ（ＰＩ）のうち前記測定マスク領域（ＭＭ）のグレー値と前記測定非マスク領域（ＭＮＭ）のグレー値がヒストグラムで示されている。
前記ヒストグラムにおいて、２つの上に膨らんでいる形態が示されるが、前記測定非マスク領域（ＭＮＭ）が左側に該当し、前記測定マスク領域（ＭＭ）が右側に該当する。
例えば、前記測定非マスク領域（ＭＮＭ）のグレー値の代表値は第１最頻値（Ｍａｘ１）であり、前記測定マスク領域（ＭＭ）のグレー値の代表値は第２最頻値（Ｍａｘ２）であってよい。勿論、前記測定非マスク領域（ＭＮＭ）のグレー値の代表値と前記測定マスク領域（ＭＭ）のグレー値の代表値は平均値、中央値などになってもよい。
続いて、前記特徴客体に対応する基準データと前記設定された照明条件による前記特徴客体に対応する測定データを比較して、前記基準データと前記測定データとの間の歪曲量を獲得する（Ｓ１６０）。
前記歪曲量は前記比較用ブロックに対応する前記基準データ（ＲＩ）と前記測定データ（ＰＩ）との間の定量化された変換公式に獲得できる。
前記測定データ（ＰＩ）は前記基板の反り、歪みなどによって理論的な基準情報に該当する前記基準データ（ＲＩ）に比べて歪曲されているので、前記基準データ（ＲＩ）と前記測定データ（ＰＩ）との間の関係は前記歪曲量によって定義された変換公式によって定義される。
前記定量化された変換公式は、前記比較用ブロックに対する前記基準データ（ＲＩ）と前記測定データ（ＰＩ）とを比較して獲得された位置変化、傾きの変化、大きさの変化、及び変形度のうち少なくとも一つ以上を用いて定義される。
一方、一例として前記変換公式は数式１のように表現される。
数式１
ＰＣＡＤｆ（ｔｍ）＝Ｐｒｅａｌ
前記数式１においてＰＣＡＤはＣＡＤ情報やガーバ情報によるターゲットの座標、即ち、前記基準データ（ＲＩ）での座標であり、ｆ（ｔｍ）は変換行列として前記変換公式に該当し、Ｐｒｅａｌはカメラによって獲得された前記測定データ（ＰＩ）での前記ターゲットの座標である。前記基準データ（ＲＩ）での理論座標ＰＣＡＤと前記測定データ（ＰＩ）での実際座標Ｐｒｅａｌを求めると、前記変換行列を知ることができる。
例えば、前記変換行列はｎ次元空間上の点対応関係が１次式によって表現されるアフィン（ａｆｆｉｎｅ）変換またはパースペクティブ（ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）変換による座標変換行列を含んでいてもよい。前記座標変換行列を定義するために、前記特徴客体の個数を適切に設定することができ、一例として、アフィン変換の場合３個以上の特徴客体を、パースペクティブ（ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）変換の場合４個以上の特徴客体を設定することができる。
一方、前記測定データ（ＰＩ）は、例えば、図３に示されたように、前記基板に部品を実装する前に測定されたデータ（または撮影されたイメージ）であってよく、前記基板に部品を実装した後測定されたデータ（または撮影されたイメージ）であってもよい。
続いて、前記歪曲量を補償して前記測定領域内の検査領域を設定する（Ｓ１７０）。
前記歪曲量は前記基準データ（ＲＩ）と比較して前記測定データ（ＰＩ）から発生された歪曲の程度を示すので、これを補償すると前記検査領域は最初の測定領域（ＦＯＶ）に対して実際の基板に対する形状により近接することができる。前記検査領域の設定は前記測定領域（ＦＯＶ）の全部または一部に対して行われてもよい。
前記歪曲量を補償して前記測定データ（ＰＩ）内においての検査領域を設定すると、前記検査領域内の部品の不良可否などをより正確に検査することができる。この際、前記測定データ（ＰＩ）が図３に示されたような部品を実装する前に測定されたデータの場合、部品実装後の測定データを別途に獲得した後検査を遂行する。これとは異なり、前記測定データ（ＰＩ）が部品を実装した後に測定されたデータである場合、これを用いて検査を遂行する。
次に、選択的に前記設定された検査領域が有用であるかの可否を検証することもできる。この際、前記検査は前記歪曲量獲得のための特徴客体を直接活用するか、検証のための特徴客体を別途に活用して遂行される。
図６は本発明の他の実施例による検査方法を示す流れ図である。
図６を参照すると、本発明の他の実施例により歪曲が補償された検査領域を設定するために、まず、基板上に測定領域を設定する（Ｓ２１０）。
本段階は図１の測定領域を設定する段階（Ｓ１１０）と実質的に同一であるので、重複される詳細な説明は省略する。
続いて、前記測定領域に対して特徴客体を設定する（Ｓ２２０）。
例えば、本段階は図１の特徴客体を設定する段階（Ｓ１５０）と実質的に同一であってよい。
次に、前記測定領域に対してそれぞれ異なる条件の照明を照射する（Ｓ２３０）。
例えば、本段階の照明条件の概念は図１乃至図５に説明された照明条件の概念と実質的に同一である。
続いて、前記それぞれ異なる条件の照明による前記測定領域に対する測定データを獲得する（Ｓ２４０）。
例えば、本段階の測定データの概念は図１乃至図５で説明された測定データの概念と実質的に同一であり、本段階は図１の測定データを獲得する段階（Ｓ１３０）と実質的に同一である。一実施例として、前記測定データは２つ以上のカラーを有する照明をそれぞれ前記測定領域に照射し、それぞれ撮像して獲得することができる。
次に、前記それぞれ異なる条件の照明別測定データを用いて照明条件を設定する（Ｓ２５０）。
例えば、本段階は図１の照明条件を設定する段階（Ｓ１４０）と実質的に同一であり、前記照明条件の設定は前記基準データと前記それぞれ異なる条件の照明別測定データとを比較して行われる。
続いて、前記特徴客体に対応する基準データと前記設定された照明条件によって獲得された前記特徴客体の測定データとを比較して前記測定領域の歪曲量を獲得する（Ｓ２６０）。
例えば、本段階は図１の歪曲量を獲得する段階（Ｓ１６０）と実質的に同一である。
次に、前記歪曲量を補償して前記測定領域内の検査領域を設定する（Ｓ２７０）。
例えば、本段階は図１の検査領域を設定する段階（Ｓ１７０）と実質的に同一である。
前記のような本発明によると、測定領域（ＦＯＶ）に対する測定データ（ＰＩ）をカラー別に獲得された情報を用いてグレー値の差異を大きくするように照明条件を設定することで、良質の特徴客体を獲得するための最適の照明条件を獲得することができ、これにより、正確に検査領域を設定することができる。
また、前記のように設定された検査領域に基づいて部品の不良検査などの作業を遂行することができるので、より正確に前記基板の不良可否などを判断することができる。
以上、本発明の実施例によって詳細に説明したが、本発明はこれに限定されず、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者であれば、本発明の思想と精神を離れることなく、本発明を修正または変更できる。

Claims (13)

  1. 基板上に測定領域を設定する段階と、
    前記測定領域に対して特徴客体を設定する段階と、
    前記測定領域に対してそれぞれ異なる条件の照明を照射する段階と、
    前記それぞれ異なる条件の照明による前記測定領域に対する測定データを獲得する段階と、
    前記それぞれ異なる条件の照明別測定データを用いて照明条件を設定する段階と、
    前記特徴客体に対応する基準データと前記設定された照明条件によって獲得された前記特徴客体の測定データとを比較して前記測定領域の歪曲量を獲得する段階と、
    前記歪曲量を補償して前記測定領域内の検査領域を設定する段階と、
    を含むことを特徴とする検査方法。
  2. 前記それぞれ異なる条件の照明による前記測定領域に対する測定データを獲得する段階は、
    ２つ以上のカラーを有する照明をそれぞれ前記測定領域に照射し、それぞれ撮像して獲得することを特徴とする請求項１に記載の検査方法。
  3. 前記カラーは、互いに相異した第１カラー、第２カラー及び第３カラーを含むことを特徴とする請求項２に記載の検査方法。
  4. 前記からーは互いに相異した第１カラー、第２カラー及び第３カラーを含むことを特徴とする請求項２に記載の検査方法。
  5. 前記それぞれ異なる条件の照明別測定データを用いて照明条件を設定する段階は、
    前記基準データ内で前記特徴客体を含む基準マスク（ｍａｓｋ）領域及び前記特徴客体を含まない基準非マスク（ｎｏ ｍａｓｋ）領域を設定する段階と、
    前記それぞれ異なる条件の照明別測定データ内で前記基準マスク領域に対応する測定マスク領域及び前記基準非マスク領域に対応する測定非マスク領域を区分する段階と、
    前記測定マスク領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値（ｇｒａｙ ｓｃａｌｅ）を基準として前記照明条件を設定する段階と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の検査方法。
  6. 前記基準マスク領域は、少なくとも前記基板を構成する信号ライン配線用基板層（ｓｉｇｎａｌ ｌａｙｅｒ）を含むことを特徴とする請求項５に記載の検査方法。
  7. 前記測定マスク領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値を基準として前記照明条件に設定する段階は、
    前記測定マスク領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値の差異が大きくする条件の照明を前記照明条件に設定することを特徴とする請求項５に記載の検査方法。
  8. 前記測定マスク領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値の差異は、前記測定マスク領域のグレー値の代表値と前記測定非マスク領域のグレー値の代表値との間の差異によって定義されることを特徴とする請求項７に記載の検査方法。
  9. 前記特徴客体は、前記測定領域内の所定の形状を含むようにブロック単位の特徴ブロックに設定され、
    前記測定領域に対して特徴客体を設定する段階は前記それぞれ異なる条件の照明別測定データを用いて照明条件を設定する段階以前に遂行され、
    前記測定マスク領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値の差異は、前記特徴ブロック内に存在する前記測定マスク領域のグレー値の代表値と前記特徴ブロック内に存在する前記測定非マスク領域のグレー値の代表値との間の差異によって定義されることを特徴とする請求項５に記載の検査方法。
  10. 前記歪曲量は前記基準データと前記測定データとの間の定量化された変換公式で獲得され、
    前記定量化された変換公式は、前記基準データと前記測定データとを比較して獲得された位置変化、傾き変化、大きさ変化及び変形度のうち少なくとも一つ以上を用いて定義されることを特徴とする請求項１及び請求項５のうちいずれか一つに記載の検査方法。
  11. 前記特徴客体は前記測定領域内の所定の形状を含むようにブロック単位の特徴ブロックに設定され、
    前記特徴ブロックの前記所定の形状は周辺の形状による誤認可能性が除去されるように２次元区分子を有することを特徴とする請求項１に記載の検査方法。
  12. 基準データ内で基準マスク領域及び基準非マスク領域を設定する段階と、
    それぞれ異なる条件の照明を照射し撮像してデータを獲得する段階と、
    前記獲得されたデータから前記基準マスク領域に対応する測定マスク領域と前記基準非マスク領域に対応する測定非マスク領域とを区分する段階と、
    前記測定マスク領域と前記測定非マスク領域との間のグレー値の差異を大きくする条件の照明を照明条件に設定する段階と、
    を含むことを特徴とする検査方法。
  13. 前記設定された照明条件を用いて基板上の測定領域内にある特徴客体のデータを獲得する段階と、
    前記特徴客体に対応する基準データと前記設定された照明条件で獲得された特徴客体のデータとを比較して測定領域の歪曲量を獲得する段階と、
    前記歪曲量を補償して前記測定領域内の検査領域を設定する段階と、をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載の検査方法。
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