JP2023098640A - ノズル検査ユニットおよびそれを含む基板処理装置 - Google Patents

ノズル検査ユニットおよびそれを含む基板処理装置 Download PDF

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Abstract

【課題】不良ノズルの検出正確度を向上させ得るように多量の欠陥データを生成するノズル検査ユニットおよびそれを含む基板処理装置を提供する。【解決手段】前記ノズル検査ユニットは、ノズルと関連する複数のイメージデータを収集するデータ収集モジュールと、複数のイメージデータを既に定義されたクラスによって分類するデータ分類モジュールと、複数のイメージデータのうち正常ノズルと関連する正常イメージデータと異常ノズルと関連する欠陥イメージデータを併合するデータ併合モジュールと、併合により得た複数の併合イメージデータを訓練させるデータ訓練モジュールと、訓練により得た結果に基づいて複数の併合イメージデータから複数の最終イメージデータを生成する欠陥データ生成モジュールを含む。【選択図】図２

Description

本発明はノズル検査ユニットおよびそれを含む基板処理装置に関する。より詳細には、基板上に液滴を吐出するノズルを検査するためのノズル検査ユニットおよびそれを含む基板処理装置に関する。
ＬＣＤパネル、ＰＤＰパネル、ＬＥＤパネルなどのディスプレイ装置を製造するために透明基板上に印刷工程（例えば、ＲＧＢパターニング（ＲＧＢ Ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ））を行う場合、インクジェットヘッドユニット（Ｉｎｋｊｅｔ Ｈｅａｄ Ｕｎｉｔ）を備える印刷装備が用いられる。
インクジェットヘッドユニットを用いて基板を印刷処理する場合、多量の不良基板が量産されることを防止するためにインクジェットヘッドユニットに設けられる多数のノズルを随時検査することができる。この場合、ノズルによって基板上に吐出された液滴（Ｄｒｏｐｌｅｔ）を検査でき、印刷装備に設けられるカメラモジュールによって取得されたイメージデータを用いて前記液滴を検査することができる。
ところが、ノズルの欠陥を測定して分類するためにはノズルの状態と関連する多量の欠陥データが必要である。しかし、正常データに備えて欠陥データは発生頻度が少なく確認が難しいため多量を確保するのに困難性がある。
本発明で解決しようとする技術的課題は、不良ノズルの検出正確度を向上させ得るように多量の欠陥データを生成するノズル検査ユニットおよびそれを含む基板処理装置を提供することにある。
本発明の課題は以上で言及した課題に制限されず、言及されていないまた他の課題は以下の記載から当業者に明確に理解されることができる。
前記技術的課題を達成するための本発明のノズル検査ユニットの一面（Ａｓｐｅｃｔ）は、ノズルと関連する複数のイメージデータを収集するデータ収集モジュールと、前記複数のイメージデータを既に定義されたクラスによって分類するデータ分類モジュールと、前記複数のイメージデータのうち正常ノズルと関連する正常イメージデータと異常ノズルと関連する欠陥イメージデータを併合するデータ併合モジュールと、前記併合により得た複数の併合イメージデータを訓練させるデータ訓練モジュールと、前記訓練により得た結果に基づいて前記複数の併合イメージデータから複数の最終イメージデータを生成する欠陥データ生成モジュールを含む。
前記最終イメージデータは前記ノズルの欠陥に関連するイメージデータであり得る。
前記ノズル検査ユニットは基準量より少ない個数の前記欠陥イメージデータで前記基準量より多い個数の前記最終イメージデータを生成し得る。
前記データ訓練モジュールは前記併合イメージデータを訓練させて前記併合イメージデータと類似の類似イメージデータを取得し得る。
前記データ訓練モジュールは敵対的生成ネットワークを用いて前記類似イメージデータを取得し得る。
前記欠陥データ生成モジュールは前記複数の併合イメージデータから併合イメージデータと類似の類似イメージデータを除去し、残余する併合イメージデータに基づいて前記最終イメージデータを生成し得る。
前記データ併合モジュールは前記正常イメージデータを分割した後、分割された領域を基準として前記正常イメージデータに前記欠陥イメージデータを併合し得る。
前記データ併合モジュールは前記欠陥イメージデータの回転角度を考慮して前記正常イメージデータと前記欠陥イメージデータを併合し得る。
前記データ併合モジュールは前記正常イメージデータを分割した後、分割された領域を基準として前記欠陥イメージデータを回転させて、前記分割された領域の中心を一致させた状態で前記正常イメージデータに前記欠陥イメージデータを併合し得る。
前記欠陥イメージデータは前記正常イメージデータより少なくてもよい。
前記複数のイメージデータは前記正常イメージデータおよび前記欠陥イメージデータを含むか、または前記正常イメージデータのみを含み得る。
前記データ分類モジュールは前記複数のイメージデータを前記正常イメージデータと前記欠陥イメージデータに区分し得る。
前記データ分類モジュールは前記複数のイメージデータを前記クラスによって分類した後、それぞれのクラスに含まれたイメージデータを前記正常イメージデータと前記欠陥イメージデータに区分するか、または前記複数のイメージデータを前記正常イメージデータと前記欠陥イメージデータに区分した後、前記正常イメージデータおよび前記欠陥イメージデータそれぞれを前記クラスによって分類し得る。
前記ノズル検査ユニットは、前記複数のイメージデータが前記正常イメージデータのみを含む場合、前記欠陥イメージデータを提供するデータ取得モジュールをさらに含み得る。
前記ノズル検査ユニットは前記ノズルの不良を判断するために前記最終イメージデータを活用し得る。
前記ノズル検査ユニットは、前記基板のイメージデータが取得されると、前記基板のイメージデータを処理するデータ処理モジュールと、基準データを検出する基準データ検出モジュールと、前記基板のイメージデータと前記基準データを比較および分析するデータ分析モジュールと、前記基板のイメージデータと前記基準データの間の分析結果に基づいて前記ノズルが良好であるかまたは不良であるかを判別するノズル判別モジュールをさらに含み得る。
前記基準データ検出モジュールは前記既に定義されたクラスの中から前記基板のイメージデータと関連性のあるクラスを決定し、決定されたクラスに含まれたトレーニングデータの中から前記基準データを検出し得る。
前記技術的課題を達成するための本発明のノズル検査ユニットの他の面は、ノズルと関連する複数のイメージデータを収集するデータ収集モジュールと、前記複数のイメージデータを既に定義されたクラスによって分類するデータ分類モジュールと、前記複数のイメージデータのうち正常ノズルと関連する正常イメージデータと異常ノズルと関連する欠陥イメージデータを併合するデータ併合モジュールと、前記併合により得た複数の併合イメージデータを訓練させるデータ訓練モジュールと、前記訓練により得た結果に基づいて前記複数の併合イメージデータから複数の最終イメージデータを生成する欠陥データ生成モジュールを含み、前記最終イメージデータは前記ノズルの欠陥に関連するイメージデータであり、基準量より少ない個数の前記欠陥イメージデータで前記基準量より多い個数の前記最終イメージデータを生成し、前記データ併合モジュールは前記欠陥イメージデータの回転角度を考慮して前記正常イメージデータと前記欠陥イメージデータを併合し、前記データ訓練モジュールは前記併合イメージデータを訓練させて前記併合イメージデータと類似の類似イメージデータを取得し、敵対的生成ネットワークを用いて前記類似イメージデータを取得し、前記欠陥データ生成モジュールは前記複数の併合イメージデータから併合イメージデータと類似の類似イメージデータを除去し、残余する併合イメージデータに基づいて前記最終イメージデータを生成する。
前記技術的課題を達成するための本発明の基板処理装置の一面は、基板が処理される間前記基板を支持する工程処理ユニットと、複数のノズルを含み、前記ノズルを用いて前記基板上に基板処理液を吐出するインクジェットヘッドユニットと、前記インクジェットヘッドユニットが設けられ、前記インクジェットヘッドユニットを前記基板上で移動させるガントリユニットと、前記ノズルを検査するノズル検査ユニットを含み、前記ノズル検査ユニットは、ノズルと関連する複数のイメージデータを収集するデータ収集モジュールと、前記複数のイメージデータを既に定義されたクラスによって分類するデータ分類モジュールと、前記複数のイメージデータのうち正常ノズルと関連する正常イメージデータと異常ノズルと関連する欠陥イメージデータを併合するデータ併合モジュールと、前記併合により得た複数の併合イメージデータを訓練させるデータ訓練モジュールと、前記訓練により得た結果に基づいて前記複数の併合イメージデータから複数の最終イメージデータを生成する欠陥データ生成モジュールを含む。
前記基板処理装置は前記基板にピクセル印刷し得る。
その他実施形態の具体的な内容は詳細な説明および図面に含まれている。
本発明の一実施形態による基板処理装置の内部構造を概略的に示す図である。 本発明の一実施形態による基板処理装置を構成するノズル検査ユニットの欠陥データ生成方法に関連する内部モジュールを概略的に示す第１例示図である。 図２のノズル検査ユニットを構成するデータ分類モジュールの機能を説明するための例示図である。 図２のノズル検査ユニットを構成するデータ併合モジュールの機能を説明するための第１例示図である。 図２のノズル検査ユニットを構成するデータ併合モジュールの機能を説明するための第２例示図である。 本発明の一実施形態による基板処理装置を構成するノズル検査ユニットの欠陥データ生成方法に関連する内部モジュールを概略的に示す第２例示図である。 本発明の一実施形態による基板処理装置を構成するノズル検査ユニットの欠陥データ生成方法を流れにより説明するための第１例示図である。 本発明の一実施形態による基板処理装置を構成するノズル検査ユニットの欠陥データ生成方法を流れにより説明するための第２例示図である。 本発明の一実施形態による基板処理装置を構成するノズル検査ユニットのノズル検査方法に関連する内部モジュールを概略的に示す例示図である。 本発明の一実施形態による基板処理装置を構成するノズル検査ユニットのノズル検査方法を流れにより説明するための例示図である。
以下、添付する図面を参照して本発明の好ましい実施形態について詳細に説明する。本発明の利点および特徴、並びにこれらを達成する方法は添付する図面と共に詳細に後述している実施形態を参照すると明確になる。しかし、本発明は以下に開示する実施形態に限定されるものではなく互いに異なる多様な形態で実現でき、本実施形態は、単に本発明の開示を完全にし、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者に発明の範疇を完全に知らせるために提供するものであり、本発明は請求項の範疇によってのみ定義される。明細書全体にわたって同一参照符号は同一構成要素を指すものとする。
素子（ｅｌｅｍｅｎｔｓ）または層が他の素子または層「上（ｏｎ）」「の上（ｏｎ）」と称される場合は他の素子または層の真上だけでなく中間に他の層または他の素子が介在する場合をすべて含む。反面、素子が「直接上（ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｏｎ）」または「真上」と称される場合は中間に他の素子または層を介在しない場合を示す。
空間的に相対的な用語の「下（ｂｅｌｏｗ）」、「下（ｂｅｎｅａｔｈ）」、「下部（ｌｏｗｅｒ）」、「上（ａｂｏｖｅ）」、「上部（ｕｐｐｅｒ）」などは図面に示されているように一つの素子または構成要素と他の素子または構成要素との相関関係を容易に記述するために使用される。空間的に相対的な用語は図面に示されている方向に加えて使用時または動作時の素子の互いに異なる方向を含む用語として理解されなければならない。例えば、図面に示されている素子をひっくり返す場合、他の素子の「下（ｂｅｌｏｗ）」または「下（ｂｅｎｅａｔｈ）」と記述された素子は他の素子の「上（ａｂｏｖｅ）」に置かれ得る。したがって、例示的な用語の「下」は下と上の方向をすべて含み得る。素子は他の方向に配向されてもよく、そのため空間的に相対的な用語は配向によって解釈されることができる。
第１、第２などが多様な素子、構成要素および／またはセクションを叙述するために使われるが、これらの素子、構成要素および／またはセクションはこれらの用語によって制限されないのはもちろんである。これらの用語は単に一つの素子、構成要素またはセクションを他の素子、構成要素またはセクションと区別するために使用する。したがって、以下で言及される第１素子、第１構成要素または第１セクションは本発明の技術的思想内で第２素子、第２構成要素または第２セクションであり得るのはもちろんである。
本明細書で使用された用語は実施形態を説明するためのものであり、本発明を制限しようとするものではない。本明細書で、単数形は文面で特記しない限り、複数形も含む。明細書で使用される「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」および／または「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は言及された構成要素、段階、動作および／または素子は一つ以上の他の構成要素、段階、動作および／または素子の存在または追加を排除しない。
他に定義のない限り、本明細書で使用されるすべての用語（技術的および科学的用語を含む）は本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者に共通して理解される意味で使用される。また、一般的に使用される辞典に定義されている用語は明白に特に定義されていない限り理想的にまたは過度に解釈されない。
以下、添付する図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明し、添付図面を参照して説明するにあたり図面符号に関係なく同一であるかまたは対応する構成要素は同じ参照番号を付与し、これに係る重複する説明は省略する。
本発明はノズルの状態を分析できる基板のイメージデータに基づいてノズルを検査するノズル検査ユニットおよびそれを含む基板処理装置に関するものである。ノズル検査ユニットに係るより詳しい説明は後述し、ここでは基板処理装置について先に説明する。
図１は本発明の一実施形態による基板処理装置の内部構造を概略的に示す図である。
基板処理装置１００はディスプレイ装置を製造するために用いられる基板Ｇ（例えば、ガラス基板（Ｇｌａｓｓ））を処理するものである。このような基板処理装置１００はインクジェットヘッドユニット１４０を用いて基板Ｇ上に基板処理液を吐出（Ｊｅｔｔｉｎｇ）して基板Ｇを印刷するインクジェット設備として設けられる。
基板処理装置１００は基板処理液としてインクを使用する。ここで、基板処理液は基板Ｇを印刷処理するのに用いられる薬液をいう。基板処理液は例えば、超微細半導体粒子を含む量子ドット（ＱＤ；Ｑｕａｎｔｕｍ Ｄｏｔ）インクであり得、基板処理装置１００は例えば、ＱＤ（Ｑｕａｎｔｕｍ Ｄｏｔ） ＣＦ（Ｃｏｌｏｒ Ｆｉｌｔｅｒ）インクジェット（Ｉｎｋｊｅｔ）設備として設けられる。基板処理装置１００は基板処理液を用いて基板Ｇにピクセル印刷（Ｐｉｘｅｌ Ｐｒｉｎｔｉｎｇ）をすることができ、基板処理液によってノズル（Ｎｏｚｚｌｅ）が詰まることを防止するために循環系インクジェット設備として設けられる。
図１によれば、基板処理装置１００は工程処理ユニット１１０、メンテナンスユニット（Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ Ｕｎｉｔ；１２０）、ガントリユニット（Ｇａｎｔｒｙ Ｕｎｉｔ；１３０）、インクジェットヘッドユニット（Ｉｎｋｊｅｔ Ｈｅａｄ Ｕｎｉｔ；１４０）、基板処理液供給ユニット１５０、制御ユニット（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ；１６０）およびノズル検査ユニット２００を含んで構成されることができる。
工程処理ユニット１１０は基板Ｇに対してＰＴ動作が行われる間基板Ｇを支持するものである。ここで、ＰＴ動作は基板処理液を用いて基板Ｇを印刷（Ｐｒｉｎｔｉｎｇ）処理することをいう。
工程処理ユニット１１０は非接触方式を用いて基板Ｇを支持し得る。工程処理ユニット１１０は例えば、エアー（Ａｉｒ）を用いて基板Ｇを空中に浮上させて基板Ｇを支持し得る。しかし、本実施形態はこれに限定されるものではない。工程処理ユニット１１０は接触方式を用いて基板Ｇを支持することも可能である。工程処理ユニット１１０は例えば、上部に安着面が設けられた支持部材を用いて基板Ｇを支持することもできる。
工程処理ユニット１１０はエアーを用いて基板Ｇを支持した状態で基板Ｇを移動させる。工程処理ユニット１１０は例えば、第１ステージ（１ｓｔ Ｓｔａｇｅ；１１１）およびエアホール（Ａｉｒ Ｈｏｌｅ；１１２）を含んで構成されることができる。
第１ステージ１１１はベース（Ｂａｓｅ）であって、その上部に基板Ｇが安着できるように提供されるものである。エアホール１１２はこのような第１ステージ１１１の上部表面を貫通して形成され、第１ステージ１１１上のプリンティング領域（Ｐｒｉｎｔｉｎｇ Ｚｏｎｅ）内に複数形成され得る。
エアホール１１２は第１ステージ１１１の上部方向（第３方向３０）にエアーを噴射する。エアホール１１２はこれにより第１ステージ１１１上に安着する基板Ｇを空中に浮上させる。
図１には示していないが、工程処理ユニット１１０は把持部（Ｇｒｉｐｐｅｒ）とガイドレール（Ｇｕｉｄｅ Ｒａｉｌ）をさらに含み得る。把持部は基板Ｇが第１ステージ１１１の長手方向（第１方向１０）に沿って移動する場合、基板Ｇを把持して基板Ｇが第１ステージ１１１上で離脱することを防止するものである。把持部は基板Ｇが移動する場合、基板Ｇを把持した状態でガイドレールに沿って基板Ｇと同じ方向に移動することができる。把持部とガイドレールは第１ステージ１１１の外側に設けられる。
メンテナンスユニット１２０は基板Ｇ上での基板処理液の吐出位置（すなわち、打点）、基板処理液の吐出の有無などを測定するものである。メンテナンスユニット１２０はインクジェットヘッドユニット１４０に備えられる複数のノズルそれぞれに対して基板処理液の吐出位置、基板処理液の吐出の有無などを測定し、このように取得された測定結果が制御ユニット１６０に提供されるようにすることができる。
メンテナンスユニット１２０は例えば、第２ステージ（２ｎｄ Ｓｔａｇｅ；１２１）、第３ガイドレール（３ｒｄ Ｇｕｉｄｅ Ｒａｉｌ；１２２）、第１プレート（１ｓｔ Ｐｌａｔｅ；１２３）、キャリブレーションボード（Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ Ｂｏａｒｄ；１２４）およびビジョンモジュール（Ｖｉｓｉｏｎ Ｍｏｄｕｌｅ；１２５）を含んで構成されることができる。
第２ステージ１２１は第１ステージ１１１と同様にベースであって、第１ステージ１１１と並んで配置される。このような第２ステージ１２１はその上部にメンテナンス領域（Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ Ｚｏｎｅ）を含み得る。第２ステージ１２１は第１ステージ１１１と同じ大きさで設けられるが、第１ステージ１１１より小さいかまたはさらに大きな大きさを有するように設けられることも可能である。
第３ガイドレール１２２は第１プレート１２３の移動経路をガイドするものである。このような第３ガイドレール１２２は第２ステージ１２１上に第２ステージ１２１の長手方向（第１方向１０）に沿って少なくとも一つのラインで設けられる。第３ガイドレール１２２は例えば、ＬＭガイドシステム（Ｌｉｎｅａｒ Ｍｏｔｏｒ Ｇｕｉｄｅ Ｓｙｓｔｅｍ）として実現できる。
図１には示していないが、メンテナンスユニット１２０は第４ガイドレールをさらに含み得る。第４ガイドレールは第３ガイドレール１２２と同様に第１プレート１２３の移動経路をガイドするものであって、第２ステージ１２１上に第２ステージ１２１の幅方向（第２方向２０）に沿って少なくとも一つのラインで設けられる。
第１プレート１２３は第３ガイドレール１２２および／または第４ガイドレールに沿って第２ステージ１２１上で移動するものである。第１プレート１２３は第３ガイドレール１２２に沿って基板Ｇと並んで移動でき、第４ガイドレールに沿って基板Ｇに接近するかまたは基板Ｇから遠くなることもできる。
キャリブレーションボード１２４は基板Ｇ上での基板処理液の吐出位置を測定するためのものである。このようなキャリブレーションボード１２４はアラインマーク（Ａｌｉｇｎ Ｍａｒｋ）、ルーラーなどを含んで第１プレート１２３上に設けられ、第１プレート１２３の長手方向（第１方向１０）に沿って設けられる。
ビジョンモジュール１２５はカメラモジュール（Ｃａｍｅｒａ Ｍｏｄｕｌｅ）を含み、基板Ｇに対するイメージ情報を取得するものである。ビジョンモジュール１２５により取得される基板Ｇのイメージ情報には基板処理液の吐出の有無、基板処理液の吐出位置、基板処理液の吐出量、基板処理液の吐出面積などに係る情報が含まれ得る。なお、ビジョンモジュール１２５は基板処理液が吐出された基板Ｇに対するイメージ情報とともにキャリブレーションボード１２４に係る情報も取得して提供することができる。
ビジョンモジュール１２５は基板Ｇを処理する場合に基板Ｇに係るイメージ情報をリアルタイムで取得する。ビジョンモジュール１２５は基板Ｇを長手方向（第１方向１０）で撮影してイメージ情報を取得でき、この場合、ビジョンモジュール１２５はラインスキャンカメラ（Ｌｉｎｅ Ｓｃａｎ Ｃａｍｅｒａ）を含んで構成されることができる。また、ビジョンモジュール１２５は基板Ｇを所定の大きさの領域別に撮影してイメージ情報を取得することもできる。この場合、ビジョンモジュール１２５はエリアスキャンカメラ（Ａｒｅａ Ｓｃａｎ Ｃａｍｅｒａ）を含んで構成されることができる。
ビジョンモジュール１２５は基板処理液が吐出された基板Ｇのイメージ情報を取得するためにガントリユニット１３０の底面や側面に付着し得る。しかし、本実施形態はこれに限定されるものではない。ビジョンモジュール１２５はインクジェットヘッドユニット１４０の側面に付着することも可能である。なお、ビジョンモジュール１２５は基板処理装置１００内に少なくとも一つ設けられ得、固定して設けられたり移動可能に設けられ得る。
ガントリユニット１３０はインクジェットヘッドユニット１４０を支持するものである。このようなガントリユニット１３０はインクジェットヘッドユニット１４０が基板Ｇ上に基板処理液を吐出できるように第１ステージ１１１および第２ステージ１２１の上部に設けられる。
ガントリユニット１３０は第１ステージ１１１および第２ステージ１２１の幅方向（第２方向２０）を長手方向として第１ステージ１１１および第２ステージ１２１上に設けられる。ガントリユニット１３０は第１ガイドレール（１ｓｔ Ｇｕｉｄｅ Ｒａｉｌ；１７０ａ）および第２ガイドレール（２ｎｄ Ｇｕｉｄｅ Ｒａｉｌ；１７０ｂ）に沿って第１ステージ１１１および第２ステージ１２１の長手方向（第１方向１０）に移動する。なお、第１ガイドレール１７０ａおよび第２ガイドレール１７０ｂは第１ステージ１１１および第２ステージ１２１の長手方向（第１方向１０）に沿って第１ステージ１１１および第２ステージ１２１の外側に設けられる。
なお、図１には示していないが、基板処理装置１００はガントリ移動ユニットをさらに含み得る。ガントリ移動ユニットは第１ガイドレール１７０ａおよび第２ガイドレール１７０ｂに沿ってガントリユニット１３０をスライディング移動させるものである。ガントリ移動ユニットはガントリユニット１３０の内部に設けられる。
インクジェットヘッドユニット１４０は基板Ｇ上に液滴（Ｄｒｏｐｌｅｔ）形態で基板処理液を吐出するものである。このようなインクジェットヘッドユニット１４０はガントリユニット１３０の側面やその底面に設けられる。
インクジェットヘッドユニット１４０はガントリユニット１３０に少なくとも一つ設けられる。インクジェットヘッドユニット１４０がガントリユニット１３０に複数設けられる場合、複数のインクジェットヘッドユニット１４０はガントリユニット１３０の長手方向（第２方向２０）に沿って一列に配置される。また、複数のインクジェットヘッドユニット１４０はそれぞれ独立して作動でき、これとは逆に統一して作動することも可能である。
インクジェットヘッドユニット１４０は基板Ｇ上で所望する地点に位置するためにガントリユニット１３０の長手方向（第２方向２０）に沿って移動し得る。しかし、本実施形態はこれに限定されるものではない。インクジェットヘッドユニット１４０はガントリユニット１３０の高さ方向（第３方向３０）に沿って移動でき、時計回りまたは反時計回りに回転することも可能である。
なお、インクジェットヘッドユニット１４０はガントリユニット１３０に固定されるように設けられることも可能である。この場合、ガントリユニット１３０が移動可能に提供されることができる。
図１には示していないが、基板処理装置１００はインクジェットヘッド移動ユニットをさらに含み得る。インクジェットヘッド移動ユニットはインクジェットヘッドユニット１４０を直線移動させたり回転させるものである。
図１には示していないが、インクジェットヘッドユニット１４０はノズルプレート、複数のノズル、圧電素子などを含んで構成されることができる。ノズルプレートはインクジェットヘッドユニット１４０の本体を構成するものである。複数（例えば、１２８個、２５６個など）のノズルはこのようなノズルプレートの下部に一定間隔を置いて多行多列で提供され、圧電素子はノズルプレート内にノズルの個数に対応する個数だけ設けられる。インクジェットヘッドユニット１４０はこのように構成される場合、圧電素子の作動に応じてノズルを介して基板Ｇ上に基板処理液を吐出することができる。
なお、インクジェットヘッドユニット１４０は圧電素子に印加される電圧に応じてそれぞれのノズルを介して提供される基板処理液の吐出量を独立して調節することも可能である。
基板処理液供給ユニット１５０はインクジェットヘッドユニット１４０にインクを供給するものである。このような基板処理液供給ユニット１５０は貯蔵タンク１５０ａおよび圧力制御モジュール１５０ｂを含んで構成されることができる。
貯蔵タンク１５０ａは基板処理液を貯蔵するものであり、圧力制御モジュール１５０ｂは貯蔵タンク１５０ａの内部圧力を調節するものである。貯蔵タンク１５０ａは圧力制御モジュール１５０ｂにより提供される圧力に基づいてインクジェットヘッドユニット１４０に適正量の基板処理液を供給することができる。
制御ユニット１６０は基板処理装置１００を構成するそれぞれのユニットの全体作動を制御するものである。制御ユニット１６０は例えば、工程処理ユニット１１０のエアホール１１２と把持部、メンテナンスユニット１２０のビジョンモジュール１２５、ガントリユニット１３０、インクジェットヘッドユニット１４０、基板処理液供給ユニット１５０の圧力制御モジュール１５０ｂなどの作動を制御する。
制御ユニット１６０はプロセスコントローラ、制御プログラム、入力モジュール、出力モジュール（または表示モジュール）、メモリモジュールなどを含んでコンピュータやサーバーなどとして具現できる。前記で、プロセスコントローラは基板処理装置１００を構成するそれぞれの構成に対して制御機能を実行するマイクロプロセッサを含み得、制御プログラムはプロセスコントローラの制御により基板処理装置１００の各種処理を実行することができる。メモリモジュールは各種データおよび処理条件に応じて基板処理装置１００の各種処理を実行させるためのプログラムすなわち、処理レシピが保存されるものである。
なお、制御ユニット１６０はインクジェットヘッドユニット１４０に対してメンテナンスを行うようにする役割をすることもできる。制御ユニット１６０は例えば、メンテナンスユニット１２０の測定結果に基づいてインクジェットヘッドユニット１４０に備えられるそれぞれのノズルの基板処理液吐出位置を補正したり、複数のノズルのうち不良ノズル（すなわち、基板処理液を吐出しないノズル）を検出して不良ノズルに対してクリーニング作業が行われるようにすることができる。
ノズル検査ユニット２００はビジョンモジュール１２５により取得された基板Ｇのイメージデータに基づいてインクジェットヘッドユニット１４０のノズルを検査する。具体的には、ノズル検査ユニット２００はビジョンモジュール１２５により基板Ｇのイメージデータが取得されると、このイメージデータを処理し、その後前記イメージデータと基準データを比較および分析してノズルを検査する。ノズル検査ユニット２００はこのためにビジョンモジュール１２５と連動でき、制御ユニット１６０と同様にプロセスコントローラ、制御プログラム、入力モジュール、出力モジュール（または表示モジュール）、メモリモジュールなどを含んでコンピュータやサーバーなどとして設けられる。
先立って説明した通り、インクジェットヘッドユニット１４０に設けられるノズルの欠陥を認識して分類するためには多量の欠陥データが必要である。本実施形態ではノズル検査ユニット２００が不良ノズルの検出正確度を向上させて、多様な類型のノズル不良を検査できるように多量の欠陥データを生成することを特徴とする。以下ではノズル検査ユニット２００について詳しく説明する。
図２は本発明の一実施形態による基板処理装置を構成するノズル検査ユニットの欠陥データ生成方法に関連する内部モジュールを概略的に示す第１例示図である。
本実施形態で、欠陥データ生成方法と関連するノズル検査ユニット２００はアルゴリズムにより製作されたプログラムで提供される。またはノズル検査ユニット２００はプログラムを搭載して実行させるマイクロプロセッサで提供される。またはノズル検査ユニット２００はこのようなプログラムを保存する保存媒体（例えば、ＳＳＤ、ＨＤＤ、ＵＳＢメモリなど）で提供される。またはノズル検査ユニット２００はマイクロプロセッサとメモリを含んでことのようなプログラムを実行させ得るだけでなく保存も可能なコンピュータまたはサーバーで提供されることができる。
図２によれば、ノズル検査ユニット２００はデータ収集モジュール２１０、データ分類モジュール２２０、データ併合モジュール２３０、データ訓練モジュール２４０および欠陥データ生成モジュール２５０を含んで構成されることができる。
ノズル検査ユニット２００はノズルの状態と関連する多量の欠陥データを生成する。具体的には、ノズル検査ユニット２００は敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ；Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いて多量の欠陥データを生成する。より具体的に、ノズル検査ユニット２００は少量の欠陥データと正常データを併合して多量のデータを取得し、その後敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）を用いて類似欠陥データを生成し、最終的に多量の欠陥データを生成することができる。
データ収集モジュール２１０はインクジェットヘッドユニット１４０に設けられたそれぞれのノズルと関連する複数のイメージデータを収集する。この場合、データ収集モジュール２１０により収集される複数のイメージデータはビジョンモジュール１２５が基板Ｇを撮影して得たイメージデータであり、具体的にはインクジェットヘッドユニット１４０のノズルによって上部に基板処理液（例えば、インク）が吐出された基板Ｇを撮影して得たイメージデータである。
データ分類モジュール２２０はデータ収集モジュール２１０により収集された複数のイメージデータを分類する。データ分類モジュール２２０は既に定義されたクラス（Ｃｌａｓｓ）によって複数のイメージデータを分類でき、この場合、それぞれのイメージデータに対してラベリング（Ｌａｂｅｌｉｎｇ）を付与することができる。データ分類モジュール２２０はそれぞれのイメージデータに付与されたラベリングを用いて複数のイメージデータに対するラベルマップ（Ｌａｂｅｌ Ｍａｐ）を構成することができる。
データ分類モジュール２２０は既に定義されたクラスによって複数のイメージデータを分類する場合、同じ番号のノズルによって基板処理液が吐出された基板Ｇのイメージデータを同じクラスに区分して複数のイメージデータを分類する。または、データ分類モジュール２２０は同じパック（Ｐａｃｋ）を構成するように含まれるノズル（例えば、同じ色相のインクを吐出するノズル）により基板処理液が吐出された基板Ｇのイメージデータを同じクラスに区分して複数のイメージデータを分類することができる。または、データ分類モジュール２２０は同じヘッドに設けられるノズルにより基板処理液が吐出された基板Ｇのイメージデータを同じクラスに区分して複数のイメージデータを分類することができる。
データ分類モジュール２２０は複数のイメージデータを分類する場合、正常イメージデータ（Ｇｏｏｄ Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ）と欠陥イメージデータ（Ｄｅｆｅｃｔ Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ）に区分して分類する。例えば、図３に示すようにインクジェットヘッドユニット１４０の１番ノズルによって基板処理液が吐出された基板Ｇのイメージデータが第１イメージデータ３１０であり、インクジェットヘッドユニット１４０の２番ノズルによって基板処理液が吐出された基板Ｇのイメージデータが第２イメージデータ３２０であり、インクジェットヘッドユニット１４０の３番ノズルによって基板処理液が吐出された基板Ｇのイメージデータが第３イメージデータ３３０の場合、データ分類モジュール２２０はエリア性シミ３４０ａ，３４０ｂ，３４０ｃ，３４０ｄがない第１イメージデータ３１０を正常イメージデータに区分し、エリア性シミ３４０ａ，３４０ｂ，３４０ｃ，３４０ｄがある第２イメージデータ３２０および第３イメージデータ３３０を欠陥イメージデータに区分する。図３は図２のノズル検査ユニットを構成するデータ分類モジュールの機能を説明するための例示図である。
再び図２を参照して説明する。
データ分類モジュール２２０は複数のイメージデータを正常イメージデータと欠陥イメージデータに区分して分類する場合、複数のイメージデータを既に定義されたクラスによって分類した後、それぞれのクラスに含まれたイメージデータを正常イメージデータと欠陥イメージデータに区分する。しかし、本実施形態はこれに限定されるものではない。データ分類モジュール２２０は複数のイメージデータを正常イメージデータと欠陥イメージデータに区分した後、正常イメージデータおよび欠陥イメージデータそれぞれを既に定義されたクラスによって分類することも可能である。
データ併合モジュール２３０は欠陥イメージデータ（Ｄｅｆｅｃｔ Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ）と正常イメージデータ（Ｇｏｏｄ Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ）を併合して併合イメージデータ（Ｍｅｒｇｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ）を生成する。
先立って説明した通り、データ分類モジュール２２０はデータ収集モジュール２１０により収集された複数のイメージデータを正常イメージデータと欠陥イメージデータに区分することができる。しかし、一般的に複数のイメージデータの大部分は正常イメージデータであり、欠陥イメージデータは少数に過ぎない。したがって、本実施形態では多量の欠陥イメージデータを生成するために欠陥イメージデータを正常イメージデータと併合して欠陥を含む多量の併合イメージデータを生成することができる。
データ併合モジュール２３０は併合イメージデータを生成する場合、単にＭ個の欠陥イメージデータとＮ個の正常イメージデータを併合してＭ＊Ｎ個の併合イメージデータを生成する。例えば、データ併合モジュール２３０は図４に示すように正常イメージデータ４１０と欠陥イメージデータ４２０を併合して第１併合イメージデータ４３０を生成することができる。図４は図２のノズル検査ユニットを構成するデータ併合モジュールの機能を説明するための第１例示図である。
しかし、本実施形態はこれに限定されるものではない。データ併合モジュール２３０は併合イメージデータを生成する時にイメージデータの回転角度をさらに考慮することも可能である。すなわち、データ併合モジュール２３０はＭ個の欠陥イメージデータ（Ｄｅｆｅｃｔ Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ）とＮ個の正常イメージデータ（Ｇｏｏｄ Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ）を併合する場合、Ｌ個のイメージデータの回転角度（Ｒａｎｄｏｍ Ｒｏｔａｔｉｏｎ Ａｎｇｌｅ）個数をさらに考慮してＬ＊Ｍ＊Ｎ個の併合イメージデータ（Ｍｅｒｇｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ）を生成することも可能である。
例を挙げて説明すると、データ併合モジュール２３０は図５に示すように三個の回転角度を考慮して第１併合イメージデータ４３０から多様な類型の第２併合イメージデータ４４０、第３併合イメージデータ４５０および第４併合イメージデータ４６０を生成することができる。前記で、第２併合イメージデータ４４０は第１併合イメージデータ４３０を９０度回転させて得たものであり、第３併合イメージデータ４５０は第１併合イメージデータ４３０を１８０度回転させて得たものであり、第４併合イメージデータ４６０は第１併合イメージデータ４３０を２７０度回転させて得たものである。図５は図２のノズル検査ユニットを構成するデータ併合モジュールの機能を説明するための第２例示図である。
データ併合モジュール２３０は欠陥イメージデータと正常イメージデータを併合する場合、正常イメージデータを分割（Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）した後、分割された領域を基準として正常イメージデータに欠陥イメージデータを併合する。この場合、データ併合モジュール２３０は併合時正常イメージデータを維持した状態で前記分割された領域を基準として欠陥イメージデータを所定角度回転させ、その後に前記分割された領域の中心を一致させた状態で正常イメージデータに欠陥イメージデータを併合することができる。すなわち、データ併合モジュール２３０はイメージデータの回転角度をさらに考慮して併合イメージデータを生成することができる。
なお、データ分類モジュール２２０によりクラスによって分類された複数のイメージデータはすべて正常イメージデータでもあり得る。すなわち、データ収集モジュール２１０は正常イメージデータのみを収集することもできる。
このような場合には、データ併合モジュール２３０は欠陥イメージデータをデータ分類モジュール２２０により提供されず、別に設けることもできる。以下ではこれについて説明する。
図６は本発明の一実施形態による基板処理装置を構成するノズル検査ユニットの欠陥データ生成方法に関連する内部モジュールを概略的に示す第２例示図である。
図６によれば、ノズル検査ユニット２００はデータ収集モジュール２１０、データ分類モジュール２２０、データ併合モジュール２３０、データ訓練モジュール２４０、欠陥データ生成モジュール２５０およびデータ取得モジュール２６０を含んで構成されることができる。
データ収集モジュール２１０、データ分類モジュール２２０およびデータ併合モジュール２３０については図２を参照して前述したため、ここではその詳しい説明を省略する。また、データ訓練モジュール２４０および欠陥データ生成モジュール２５０については図２を参照して後述するため、これも同様にここではその詳しい説明を省略する。
データ取得モジュール２６０は基板Ｇのイメージデータと関連する欠陥イメージデータを確保する。具体的には、データ取得モジュール２６０はノズルによって基板処理液が吐出された基板Ｇのイメージデータと関連する欠陥イメージデータを確保することができる。データ取得モジュール２６０はこのように確保された欠陥イメージデータをデータ併合モジュール２３０に提供する。
データ取得モジュール２６０はノズルの良否を判断できる欠陥イメージデータを少なくとも一つ確保することができる。データ取得モジュール２６０はキーボード、マウス、タッチスクリーンなどのような入力手段により欠陥イメージデータの入力を受け、ワイファイ（ＷｉＦｉ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ；Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのような通信手段により欠陥イメージデータを受信することも可能である。
再び図２を参照して説明する。
データ訓練モジュール２４０はデータ併合モジュール２３０により併合された併合イメージデータを訓練（Ｔｒａｉｎｉｎｇ）させる。併合イメージデータの場合、単に欠陥イメージデータを回転した結果であって特性が繰り返され得るという短所がある。本実施形態ではかかる問題を解決するために、データ訓練モジュール２４０が敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）を用いて併合イメージデータを訓練させることができる。
敵対的生成ネットワークを用いて併合イメージデータを訓練すると、データ訓練モジュール２４０はノイズベクトル（Ｎｏｉｓｅ Ｖｅｃｔｏｒ）に基づいて併合イメージデータと一部の内容（例えば、欠陥の部分）が類似する類似イメージデータ（Ｆａｋｅ Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ）を取得することが可能になる。したがって、本実施形態ではデータ併合モジュール２３０により得た併合イメージデータから前記類似イメージデータを除去することによって、少量の欠陥イメージデータによる重複する特徴を半減させる効果を得ることができる。
欠陥データ生成モジュール２５０は最終的に多量の欠陥イメージデータを生成する。具体的には、欠陥データ生成モジュール２５０はイメージデータ併合により確保された多量の併合イメージデータ（すなわち、欠陥イメージデータを含んでいる多量の併合イメージデータ）から類似イメージデータを除去し、その後残余する併合イメージデータを最終的な欠陥イメージデータとして生成することができる。
以上図２ないし図６を参照して欠陥データ生成方法に関連するノズル検査ユニット２００の内部モジュールについて説明した。以下ではこのような内部モジュールによる欠陥データ生成方法について説明する。
図７は本発明の一実施形態による基板処理装置を構成するノズル検査ユニットの欠陥データ生成方法を流れにより説明するための第１例示図である。以下の説明は図２および図７を参照する。
まず、データ収集モジュール２１０はそれぞれのノズルと関連する複数のイメージデータを収集する（Ｓ５１０）。
その後、データ分類モジュール２２０はデータ収集モジュール２１０により収集された複数のイメージデータを分類する（Ｓ５２０）。データ分類モジュール２２０は既に定義されたクラスによって複数のイメージデータを分類でき、複数のイメージデータを正常イメージデータと欠陥イメージデータに区分して分類することができる。複数のイメージデータが正常イメージデータのみで構成される場合（すなわち、複数のイメージデータが欠陥イメージデータを含まない場合）、データ分類モジュール２２０は複数のイメージデータを正常イメージデータと欠陥イメージデータに区分して分類しない。
その後、データ併合モジュール２３０は欠陥イメージデータと正常イメージデータを併合して併合イメージデータを生成する（Ｓ５３０）。併合イメージデータを生成する場合、データ併合モジュール２３０はＭ個の欠陥イメージデータとＮ個の正常イメージデータを併合してＭ＊Ｎ個の併合イメージデータを生成し、Ｌ個のイメージデータの回転角度の個数をさらに考慮してＬ＊Ｍ＊Ｎ個の併合イメージデータを生成することもできる。
その後、データ訓練モジュール２４０はデータ併合モジュール２３０により併合された併合イメージデータを訓練させる（Ｓ５４０）。この場合、データ訓練モジュール２４０は敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）を用いて併合イメージデータを訓練させ得、これにより併合イメージデータと類似の類似イメージデータを取得することができる。
その後、欠陥データ生成モジュール２５０は最終的に多量の欠陥イメージデータを生成する（Ｓ５５０）。欠陥データ生成モジュール２５０はデータ併合モジュール２３０の併合により確保された多量の併合イメージデータからデータ訓練モジュール２４０により取得された類似イメージデータを除去することによって、残余する併合イメージデータを最終的な欠陥イメージデータとして生成でき、そのため本発明では少量の欠陥イメージデータの重複する特徴を半減させる効果を得ることができる。
なお、データ分類モジュール２２０により提供される複数のイメージデータがすべて正常イメージデータである場合、データ併合モジュール２３０は欠陥イメージデータを別に設けることができる。
図８は本発明の一実施形態による基板処理装置を構成するノズル検査ユニットの欠陥データ生成方法を流れにより説明するための第２例示図である。以下の説明は図６および図８を参照する。
まず、データ収集モジュール２１０はそれぞれのノズルと関連する複数のイメージデータを収集する（Ｓ６１０）。
その後、データ分類モジュール２２０はデータ収集モジュール２１０により収集された複数のイメージデータを分類する（Ｓ６２０）。データ分類モジュール２２０は既に定義されたクラスによって複数のイメージデータを分類することができる。
その後、データ取得モジュール２６０は基板Ｇのイメージデータと関連する欠陥イメージデータを確保してデータ併合モジュール２３０に提供する（Ｓ６３０）。データ取得モジュール２６０は入力手段により欠陥イメージデータの入力を受け、通信手段により欠陥イメージデータを受信することもできる。
前記Ｓ６３０段階はＳ６４０段階の前に行われ得る。この場合、Ｓ６２０段階の後に行われ得るが、本実施形態は必ずしもこれに限定されるものではない。例えば、Ｓ６３０段階はＳ６２０段階と同時に行われることができる。または、Ｓ６３０段階はＳ６１０段階とＳ６２０段階の間に行われることができる。または、Ｓ６３０段階はＳ６１０段階と同時に行われることができる。または、Ｓ６３０段階はＳ６１０段階の前に行われることができる。
その後、データ併合モジュール２３０は欠陥イメージデータと正常イメージデータを併合して併合イメージデータを生成する（Ｓ６４０）。
その後、データ訓練モジュール２４０はデータ併合モジュール２３０により併合された併合イメージデータを訓練させる（Ｓ６５０）。
その後、欠陥データ生成モジュール２５０はデータ併合モジュール２３０の併合により確保された多量の併合イメージデータからデータ訓練モジュール２４０により取得された類似イメージデータを除去することによって、最終的に多量の欠陥イメージデータを生成する（Ｓ６６０）。
以上、図２ないし図８を参照してノズル検査ユニット２００の欠陥データ生成方法について説明した。以下ではノズル検査ユニット２００のイメージデータを用いたノズル検査方法について説明する。
図９は本発明の一実施形態による基板処理装置を構成するノズル検査ユニットのノズル検査方法に関連する内部モジュールを概略的に示す例示図である。そして、図１０は本発明の一実施形態による基板処理装置を構成するノズル検査ユニットのノズル検査方法を流れにより説明するための例示図である。以下の説明は図９および図１０を参照する。
まず、ビジョンモジュール１２５により基板Ｇのイメージデータが取得されると（Ｓ８１０）、ノズル検査ユニット２００のデータ処理モジュール７１０は前記イメージデータを処理する（Ｓ８２０）。前記で、ビジョンモジュール１２５により取得される基板Ｇのイメージデータはインクジェットヘッドユニット１４０のノズルによってその上部に基板処理液が吐出された基板Ｇのイメージデータであり得る。
その後、ノズル検査ユニット２００の基準データ検出モジュール７２０は欠陥データ生成方法により生成された複数の欠陥イメージデータの中から基板Ｇのイメージデータと比較対象になる基準データを検出する（Ｓ８３０）。基準データ検出モジュール７２０は事前に定義されたクラスの中から基板Ｇのイメージデータと関連性のあるクラスを決定した後、該当クラスに分類された欠陥イメージデータの中から前記基準データを検出することができる。
前記Ｓ８３０段階はＳ８２０段階の後に行われ得るが、Ｓ８２０段階と同時に行われることも可能である。または、前記Ｓ８３０段階はＳ８２０段階の前に行われることも可能である。なお、本実施形態ではＳ８３０段階を行う前に、欠陥データ生成方法を行った後、Ｓ８３０段階を行うことも可能である。
その後、ノズル検査ユニット２００のデータ分析モジュール７３０は基板Ｇのイメージデータと基準データを比較および分析する（Ｓ８４０）。
その後、ノズル検査ユニット２００のノズル判別モジュール７４０は前記比較および分析結果に基づいてノズルが良好な状態であるかまたは不良な状態であるかを判別する（Ｓ８５０）。例えば、基板Ｇに対してピクセル印刷をする場合、ノズル判別モジュール７４０は基板Ｇ上に着弾エラーによるライン性欠陥（Ｌｉｎｅ Ｄｅｆｅｃｔ）やエリア性シミ（Ａｒｅａ Ｓｐｏｔ）がないと判断されると、ノズルを良好な状態と判別し、基板Ｇ上に前記ライン性欠陥やエリア性シミがあると判断されると、ノズルを不良な状態と判別する。
本発明は敵対的生成ネットワークを用いた欠陥データ生成方法に関するものであり、インクジェットヘッドユニット１４０を備えるインクジェット設備のノズル点検に適用することができる。
ノズルの状態と関連する欠陥を測定して分類するためには多量の欠陥データが必要である。ところが、正常状態のノズルデータに備えて欠陥データは発生頻度が少なく確認が難しいため多量確保するのに困難性がある。本実施形態では多量の正常データと少量の欠陥データを併合して多量の欠陥データを取得し、少量の欠陥データの重複する特徴を半減させるために敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）を用いて類似欠陥データを生成し、これにより変更された欠陥データを取得することができる。
本実施形態は具体的には次のような手順を経て前記目的を達成することができる。まず、正常データでノズル情報を分割（Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）できるようにイメージデータセット（Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａｓｅｔ）のデータのラベルマップ（Ｌａｂｅｌ Ｍａｐ）を生成する。その後、イメージデータセットで正常ノズルデータを分割した後分割された領域を基準として正常データに欠陥データを併合する。併合時正常データは維持した状態で欠陥データを分割された領域を基準として任意の角度で回転し、分割された領域の中心を一致させた状態で併合する。また、正常データの個数、欠陥データの個数および併合時回転する任意の角度の個数をそれぞれＭ、ＮおよびＬと定義すると、併合データはＭ＊Ｎ＊Ｌ個だけ拡大生成することができる。併合されたイメージは単に欠陥データを回転した結果で特性が繰り返され得るという短所があり、これを克服するために併合データを基準として敵対的生成ネットワークを訓練して併合データと類似の類似欠陥イメージすなわち、Ｆａｋｅイメージを取得する。最終的に類似欠陥イメージにより多量の欠陥データセットを取得する。
以上のように添付する図面を参照して本発明の実施形態について説明したが、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者は本発明が、その技術的思想や必須の特徴を変更せず他の具体的な形態で実施できることを理解することができる。したがって、上記一実施形態はすべての面で例示的なものであり、限定的なものではないと理解しなければならない。
１００ 基板処理装置
１１０ 工程処理ユニット
１２０ メンテナンスユニット
１３０ ガントリユニット
１４０ インクジェットヘッドユニット
１５０ 基板処理液供給ユニット
１６０ 制御ユニット
２００ ノズル検査ユニット
２１０ データ収集モジュール
２２０ データ分類モジュール
２３０ データ併合モジュール
２４０ データ訓練モジュール
２５０ 欠陥データ生成モジュール
２６０ データ取得モジュール
３１０ 第１イメージデータ
３２０ 第２イメージデータ
３３０ 第３イメージデータ
３４０ａ、３４０ｂ、３４０ｃ、３４０ｄ エリア性シミ
４１０ 正常イメージデータ
４２０ 欠陥イメージデータ
４３０ 第１併合イメージデータ
４４０ 第２併合イメージデータ
４５０ 第３併合イメージデータ
４６０ 第４併合イメージデータ
７１０ データ処理モジュール
７２０ 基準データ検出モジュール
７３０ データ分析モジュール
７４０ ノズル判別モジュール

Claims (20)

  1. ノズルと関連する複数のイメージデータを収集するデータ収集モジュールと、
    前記複数のイメージデータを既に定義されたクラスによって分類するデータ分類モジュールと、
    前記複数のイメージデータのうち正常ノズルと関連する正常イメージデータと異常ノズルと関連する欠陥イメージデータを併合するデータ併合モジュールと、
    前記併合により得た複数の併合イメージデータを訓練させるデータ訓練モジュールと、
    前記訓練により得た結果に基づいて前記複数の併合イメージデータから複数の最終イメージデータを生成する欠陥データ生成モジュールを含む、ノズル検査ユニット。
  2. 前記最終イメージデータは前記ノズルの欠陥に関連するイメージデータである、請求項１に記載のノズル検査ユニット。
  3. 前記ノズル検査ユニットは基準量より少ない個数の前記欠陥イメージデータで前記基準量より多い個数の前記最終イメージデータを生成する、請求項２に記載のノズル検査ユニット。
  4. 前記データ訓練モジュールは前記併合イメージデータを訓練させて前記併合イメージデータと類似の類似イメージデータを取得する、請求項１に記載のノズル検査ユニット。
  5. 前記データ訓練モジュールは敵対的生成ネットワークを用いて前記類似イメージデータを取得する、請求項４に記載のノズル検査ユニット。
  6. 前記欠陥データ生成モジュールは前記複数の併合イメージデータから併合イメージデータと類似の類似イメージデータを除去し、残余する併合イメージデータに基づいて前記最終イメージデータを生成する、請求項１に記載のノズル検査ユニット。
  7. 前記データ併合モジュールは前記正常イメージデータを分割した後、分割された領域を基準として前記正常イメージデータに前記欠陥イメージデータを併合する、請求項１に記載のノズル検査ユニット。
  8. 前記データ併合モジュールは前記欠陥イメージデータの回転角度を考慮して前記正常イメージデータと前記欠陥イメージデータを併合する、請求項１に記載のノズル検査ユニット。
  9. 前記データ併合モジュールは前記正常イメージデータを分割した後、分割された領域を基準として前記欠陥イメージデータを回転させ、前記分割された領域の中心を一致させた状態で前記正常イメージデータに前記欠陥イメージデータを併合する、請求項８に記載のノズル検査ユニット。
  10. 前記欠陥イメージデータは前記正常イメージデータより少ない、請求項１に記載のノズル検査ユニット。
  11. 前記複数のイメージデータは前記正常イメージデータおよび前記欠陥イメージデータを含むか、または前記正常イメージデータのみを含む、請求項１に記載のノズル検査ユニット。
  12. 前記データ分類モジュールは前記複数のイメージデータを前記正常イメージデータと前記欠陥イメージデータに区分する、請求項１に記載のノズル検査ユニット。
  13. 前記データ分類モジュールは前記複数のイメージデータを前記クラスによって分類した後、それぞれのクラスに含まれたイメージデータを前記正常イメージデータと前記欠陥イメージデータに区分するか、または、
    前記複数のイメージデータを前記正常イメージデータと前記欠陥イメージデータに区分した後、前記正常イメージデータおよび前記欠陥イメージデータそれぞれを前記クラスによって分類する、請求項１２に記載のノズル検査ユニット。
  14. 前記複数のイメージデータが前記正常イメージデータのみを含む場合、前記欠陥イメージデータを提供するデータ取得モジュールをさらに含む、請求項１に記載のノズル検査ユニット。
  15. 前記ノズル検査ユニットは前記ノズルの不良を判断するために前記最終イメージデータを活用する、請求項１に記載のノズル検査ユニット。
  16. 基板のイメージデータが取得されると、前記基板のイメージデータを処理するデータ処理モジュールと、
    基準データを検出する基準データ検出モジュールと、
    前記基板のイメージデータと前記基準データを比較および分析するデータ分析モジュールと、
    前記基板のイメージデータと前記基準データの間の分析結果に基づいて前記ノズルが良好であるかまたは不良であるかを判別するノズル判別モジュールをさらに含む、請求項１に記載のノズル検査ユニット。
  17. 前記基準データ検出モジュールは前記既に定義されたクラスの中から前記基板のイメージデータと関連性のあるクラスを決定し、決定されたクラスに含まれたトレーニングデータの中から前記基準データを検出する、請求項１６に記載のノズル検査ユニット。
  18. ノズルと関連する複数のイメージデータを収集するデータ収集モジュールと、
    前記複数のイメージデータを既に定義されたクラスによって分類するデータ分類モジュールと、
    前記複数のイメージデータのうち正常ノズルと関連する正常イメージデータと異常ノズルと関連する欠陥イメージデータを併合するデータ併合モジュールと、
    前記併合により得た複数の併合イメージデータを訓練させるデータ訓練モジュールと、
    前記訓練により得た結果に基づいて前記複数の併合イメージデータから複数の最終イメージデータを生成する欠陥データ生成モジュールを含み、
    前記最終イメージデータは前記ノズルの欠陥に関連するイメージデータであり、基準量より少ない個数の前記欠陥イメージデータで前記基準量より多い個数の前記最終イメージデータを生成し、
    前記データ併合モジュールは前記欠陥イメージデータの回転角度を考慮して前記正常イメージデータと前記欠陥イメージデータを併合し、
    前記データ訓練モジュールは前記併合イメージデータを訓練させて前記併合イメージデータと類似の類似イメージデータを取得し、敵対的生成ネットワークを用いて前記類似イメージデータを取得し、
    前記欠陥データ生成モジュールは前記複数の併合イメージデータから併合イメージデータと類似の類似イメージデータを除去し、残余する併合イメージデータに基づいて前記最終イメージデータを生成する、ノズル検査ユニット。
  19. 基板が処理される間前記基板を支持する工程処理ユニットと、
    複数のノズルを含み、前記ノズルを用いて前記基板上に基板処理液を吐出するインクジェットヘッドユニットと、
    前記インクジェットヘッドユニットが設けられ、前記インクジェットヘッドユニットを前記基板上で移動させるガントリユニットと、
    前記ノズルを検査するノズル検査ユニットを含み、
    前記ノズル検査ユニットは、
    ノズルと関連する複数のイメージデータを収集するデータ収集モジュールと、
    前記複数のイメージデータを既に定義されたクラスによって分類するデータ分類モジュールと、
    前記複数のイメージデータのうち正常ノズルと関連する正常イメージデータと異常ノズルと関連する欠陥イメージデータを併合するデータ併合モジュールと、
    前記併合により得た複数の併合イメージデータを訓練させるデータ訓練モジュールと、
    前記訓練により得た結果に基づいて前記複数の併合イメージデータから複数の最終イメージデータを生成する欠陥データ生成モジュールを含む、基板処理装置。
  20. 前記基板処理装置は前記基板にピクセル印刷をする、請求項１９に記載の基板処理装置。
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