KR100326257B1 - 와이어본딩을 위한 정렬패턴의 탐색 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 와이어본딩의 상관계수탐색과 경계선탐색을 결합한 정렬패턴의 탐색방법에 관한 것으로, 이를 위한 본 발명은 와이어본딩을 위한 정렬패턴의 탐색방법에 있어서, 탐색영상을 획득하는 제 1 단계, 상기 탐색영상에서 정렬패턴을 획득하는 제 2 단계, 상기 정렬패턴의 원점으로 사용할 위치를 지정하는 제 3 단계, 상기 정렬패턴에 대한 경계선화소의 위치와 방향을 추출하여 경계선패턴을 형성하는 제 4 단계, 상기 경계선패턴의 경계선화소에 대하여 가능한 원점의 위치를 표현하는 벡터테이블을 형성하는 제 5 단계, 상기 정렬패턴과 상기 벡터테이블을 비교하여 상기 정렬패턴의 가능한 원점 위치에 투표하는 제 6 단계, 상기 투표결과 다수의 표를 얻은 경계선화소를 정렬패턴의 원점으로 결정하는 제 7 단계, 상기 정렬패턴의 탐색과정을 위한 새로운 소자를 입력하는 제 8 단계를 포함하여 이루어진다.

Description

와이어본딩을 위한 정렬패턴의 탐색 방법{METHOD FOR SEARCHING PATTERN IN WIRE BONDING}
본 발명은 반도체 패키지의 와이어본딩 방법에 관한 것으로, 특히 상관계수탐색과 경계선 찾기를 결합한 정렬패턴의 탐색 방법에 관한 것이다.
일반적으로 반도체 소자의 패키지 제조 공정중 와이어본더(Wire Bonder)를 이용한 와이어본딩(Wire Bonding)은 와이어본딩이 이루어지는 칩의 본딩패드(Bonding Pad)와 상기 칩을 외부소자와 전기적으로 연결하는 리드프레임 (Leadframe) 각각의 정확한 본딩위치를 찾기 위해 카메라를 이용한 컴퓨터비전 (Computer Vision)을 이용한다.
그리고 리드프레임패드를 포함한 리드프레임에 와이어본딩을 위한 반도체 소자가 입력(Feeding)되면 각각의 정확한 위치를 찾기 전에 소자의 위치와 각도를 먼저 인식하여야 한다.
입력되는 소자의 위치와 각도를 인식하는 카메라를 이용한 대부분의 본딩을 위한 정렬패턴의 정렬과정은 형판매칭(Template Matching) 또는 상관계수탐색 (Correlation Coefficitnet Search)을 사용한다.
도 1 에 도시된 바와 같이, 상관계수는 크기가 같은 두개의 카메라 영상패턴 즉, 입력영상(1)과 정렬패턴(2)의 기하학적 유사성을 나타내는 수치이며 수학적으로는 정렬패턴(2)과 입력영상(1)의 (u,v) 좌표에서의 정렬패턴과의 상관계수를 나타내는 수치로, 상관계수 r(u,v)는 다음과 같은 수학식으로 표현할 수 있다.
상기 수학식 1에서 N 은 정렬패턴(2)의 화소(Grid)전체의 개수, Ii는 입력영상(1)에서 (u+xi, v+yi) 좌표의 화소, Mi는 정렬패턴(2)에서 (xi,yi)좌표의 화소를 의미한다.
이와같은 관계식에 의해 산출되는 상관계수 r(u,v)는 -1 에서 1 사이의 값을 가지며, 상관계수가 1 이면 입력영상의 (u,v) 좌표의 패턴이 정렬패턴(2)과 동일한 경우이다.
그러나 입력영상(1)의 잡음 또는 조명 및 입력소자의 변이등으로 인하여 상관계수 r(u,v)가 1 이되는 경우는 드물고 상관계수 r(u,v)가 충분히 크면 입력영상 패턴(1)과 정렬패턴(2)은 (u,v) 좌표에서 일치 또는 매칭 또는 유사한 것으로 간주할 수 있다.
이러한 상관계수를 이용한 정렬방법은 훈련(Training)과정과 탐색(Sear ching)과정으로 구분되며, 도 2 에 도시된 바와 같이, 와이어본딩을 위한 정렬방법의 훈련과정에서 오퍼레이터는 칩(도시 생략) 또는 리드프레임(3)의 카메라 영상 또는 카메라 영역(Field Of View;FOV)(4)에서 특정한 사각형영역 즉, 정렬패턴(5)을 선택하여 기억시킨다. 정렬과정에서 각도의 차이를 계산하기 위해서는 두 개의 정렬패턴이 필요하다.
그리고 탐색과정에서 실제로 정렬할 새로운 소자가 입력되면 새로운 소자의 카메라 영상 전체에서 상관계수 탐색을 적용하여 기억된 정렬패턴을 찾는 과정이다.
이어 정렬패턴을 성공적으로 찾으면 모델 소자에 상대적인 입력 소자의 위치 차이와 각도 차이가 계산된다. 이 위치 차이와 각도 차이를 이용하여 각 본딩와이어의 정렬패턴의 위치를 보정하고 보정된 위치에서 패드와 리드프레임의 정렬패턴을 찾고 그 위치에서 본딩이 이루어진다.
그리고 상관계수탐색을 사용한 정렬 방법은 현재 카메라영역의 영상에서 기억된 정렬패턴의 크기와 같은 크기의 가능한 모든 사각형영역(탐색영역)의 상관계수들을 계산하고 가장 큰 상관계수를 갖는 영역이 정렬패턴과 일치 또는 매칭하는 것으로 간주한다.
그러나 가장 큰 상관계수를 갖는 영역을 찾기 위하여 현재 위치의 카메라 영역의 영상에서 기억된 정렬패턴의 크기와 같은 크기의 가능한 모든 영역의 상관계수들을 계산하고 최대값을 구하는 과정은 많은 시간이 소요되는 단점이 있다.
종래의 상관계수탐색을 사용한 정렬패턴의 탐색방법은 정렬패턴 각 화소의 명암도를 기반으로 하므로 패턴의 화소값이 변하게 되는 상황에서는 탐색의 결과가 좋지 않다. 특히, 카메라 조명의 밝기 변화가 비선형적일 때와 탐색대상물체의 색이 조금씩 다른 경우, 그리고 카메라의 초점이 맞지 않는 경우에는 탐색의 결과가 좋지 않다. 또한 훈련된 탐색패턴 전체가 입력영상에 반드시 존재하여야 하므로 탐색패턴의 일부분을 사용하여 정렬을 할 수는 없다.
정렬패턴의 훈련과정에 사용되는 조명과 카메라의 위치는 실제 탐색이 이루어지는 탐색과정과 조금씩 다를 수 있고, 훈련과정에서 사용된 리드프레임의 색상 및 상태는 다른 리드프레임과 다를 수 있다. 보통의 경우 정렬패턴이 훈련되면 이 훈련된 정보를 다른 여러 와이어본딩 장치로 복사하여 사용한다.
그러나 와이어본딩 장치들 사이에서의 카메라 및 조명 상태의 변화때문에 상관계수탐색을 사용한 정렬 방법의 탐색과정은 실패할 경우가 많다. 그러므로 이러한 변화에 무관하게 정렬을 수행하기 위한 방법이 필요하다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 탐색속도가 빠른 상관계수탐색과 조명변화에 대한 장점을 갖는 경계선찾기탐색을 병용하므로써 정확한 정렬패턴을 탐색하는데 적합한 정렬패턴의 탐색방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
도 1 은 일반적인 상관계수 탐색 방법을 나타낸 도면,
도 2 는 일반적인 와이어본딩 공정에서의 정렬패턴을 나타낸 도면,
도 3 은 본 발명의 실시예에 따른 정렬패턴 생성을 위한 정렬패턴을 나타낸 도면,
도 4 는 도 3 의 정렬패턴에 대해 경계선찾기를 수행한 경계선패턴을 나타낸 도면,
도 5 는 본 발명의 실시예에 따른 소벨 경계선 추출법에 이용된 컨버루션마스크를 나타낸 도면,
도 6 은 도 4 의 경계선패턴으로부터 훈련된 정렬패턴과 벡터테이블을 나타낸 도면,
도 7 본 발명의 실시예에 따른 상관계수탐색과 경계선탐색을 결합한 정렬패턴의 정렬방법을 나타낸 도면,
도 8 은 본 발명의 실시예에 따른 변형된 정렬패턴을 포함하는 탐색영상을 나타낸 도면,
도 9 는 도 8의 탐색영상에 대해 경계선찾기를 이용하여 추출된 경계선과 경계선방향을 나타낸 도면,
도 10 은 본 발명의 실시예에 따른 경계선패턴에 대한 가능한 원점의 투표 결과를 나타낸 도면,
도 11 은 본 발명의 실시예에 따른 정렬패턴의 원점을 나타낸 도면,
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명*
21 : 탐색영상 22 : 화소
23 : 정렬패턴 24 : 경계선패턴
25 : X-컨버루션마스크 26 : Y-컨버루션마스크
27 : 변형 정렬패턴 28 : 투표값
29 : 변형 정렬패턴의 원점
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명은 와이어본딩을 위한 정렬패턴의 탐색방법에 있어서, 탐색영상을 획득하는 제 1 단계, 상기 탐색영상에서 정렬패턴을 획득하는 제 2 단계, 상기 정렬패턴의 원점으로 사용할 위치를 지정하는 제 3 단계, 상기 정렬패턴에 대한 경계선화소의 위치와 방향을 추출하여 경계선패턴을 형성하는 제 4 단계, 상기 경계선패턴의 경계선화소에 대하여 가능한 원점의 위치를 표현하는 벡터테이블을 형성하는 제 5 단계, 상기 정렬패턴과 상기 벡터테이블을 비교하여 상기 정렬패턴의 가능한 원점 위치에 투표하는 제 6 단계, 상기 투표결과 다수의 표를 얻은 경계선화소를 정렬패턴의 원점으로 결정하는 제 7 단계, 상기 정렬패턴의 탐색과정을 위한 새로운 소자를 입력하는 제 8 단계를 포함하여 이루어짐을 특징으로 한다.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
도 3 은 정렬패턴 생성을 위해 사용된 패턴을 나타낸 것으로, 경계선찾기 패턴으로 훈련될 정렬패턴을 나타낸다. 즉 탐색영상(21)에서 25개의 화소(22)를 포함하는 정렬패턴(23)을 나타내고, 각 화소는 사각형으로 표시된다.
도 4 는 경계선패턴(24)을 도시한 것으로, 도 3 의 정렬패턴(23)에 대해 경계선찾기를 수행하여 각 경계선패턴(24)의 화소마다 경계선 방향을 가지는 패턴을 생성하는데, 25개의 화소(22)를 포함하며 화살표는 경계선 화소의 방향을 나타내고, 십자표시는 경계선 방향에 따른 가능한 원점의 수를 나타낸다.
이와 같은 경계선 패턴(24)을 이용한 기술은 Generalized Hough Transform(이하 GHT)라 하며, 상기 GHT기술은 'Generalizing the Hough Transform to detect arbitrary shapes,' by D. H. Ballard in Pattern Recognition, Vol. 13, No. 2, 1981, pp. 111-122 and in Computer Vision, Prentice-Hall, Engl. Cliffs, N.J., 1982, pp. 123-131. 에서 제안되었다.
상기의 GHT 기술은 n개의 경계선화소 각각이 패턴의 원점과 가지는 관계가 유일함을 이용한 것으로, 패턴의 탐색과정에서 탐색패턴의 경계선의 각 화소를 찾고자 하는 패턴의 경계선 화소 중 하나로 가정한다. 그러므로 탐색영상에서 각 경계선화소에 대하여 탐색패턴의 n개의 가능한 원점들이 내포되고, 각 경계선화소에 대해 n개의 원점 후보를 찾는 투표를 진행하여 각 경계선화소에 투표된 투표값을기록한다. 모든 경계선화소에 대한 투표작업이 끝나면 가장 점수가 높은 곳을 탐색패턴의 원점으로 선택한다.
상기의 경계선패턴(24)에 대한 각 경계선화소의 위치와 경계선방향을 찾는데 상기 경계선은 소벨(sobel) 경계선 추출 방법을 사용하는데, 상기 소벨(sobel) 경계선 추출 방법은 'Quantitative methods of edge detection,' by I. E. Abdou, in USCIPI Report 830, Image Processing Institute, Univ. Southern California, July 1978.에서 제안되었다.
이러한 소벨(Sobel) 경계선추출 방법은 도 5 에 도시된 두개의 컨버루션마스크(convolution mask)(25,26)를 사용하여, 수학식 2,3 과 같이, 화소 P(x,y)의 X-방향 및 Y-방향의 경계선요소(Edge compenent) △x, △y를 추출하고 화소 P(i,j)의 경계선크기 G(i,j)와 경계선 방향 θ(i,j)를 구한다.
X-,Y-컨버루션마스크(25,26)의 값을 비교해보면, 상대적으로 X,Y축 방향내에서 대상물체 영상의 크기와 방향을 변화시킨다(-1,+1,+2,-2). 그리고 두 개의 컨버루션마스크(25,26)는 두개의 경계선영상 화소, 즉 X-요소화소와 Y-요소화소를 출력한다.
상기의 과정을 이용하여 정렬패턴(23)의 경계선크기(G(i,j))와 경계선방향 (θ(i,j))을 구하고나서, 정렬패턴(23)의 경계선화소들을 경계선화소의 방향에 따라 분류하고 8개의 경계선화소의 방향테이블을 생성한다. 이 테이블의 각 경계선화소의 방향(θ)에 방향(θ)을 갖는 경계선화소에서 정렬패턴(23)의 원점까지의 거리와 방향을 나타내는 벡터들의 리스트를 연결한다. 즉 벡터(v)가 경계선 방향(θ)에 대한 리스트에 있으면 방향(θ)을 갖는 경계선 화소가 하나 존재한다.
도 6 은 경계선패턴으로부터 훈련된 정렬패턴과 벡터테이블을 나타낸 도면으로서, 경계선패턴(24)의 경계선화소들을 경계선 방향에 따라 분류하여 8 개의 원소를 갖는 테이블을 생성한다. 즉 분류된 각 경계선화소에 대하여 가능한 원점(십자표시)의 위치를 표현하는 벡터테이블을 생성한다.
상술한 GHT기술과 소벨(Sobel) 경계선추출 방법을 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 정렬패턴의 탐색방법을 설명한다.
도 7 은 본 발명의 실시예에 따른 상관계수탐색과 경계선탐색을 결합한 정렬패턴의 정렬방법을 나타낸 도면으로서, 상관계수와 경계선 탐색을 이용하여 정렬패턴의 훈련과정(100) 및 탐색과정(200)을 수행한다.
먼저 정렬패턴의 훈련과정에 있어, 입력된 탐색영상으로부터 상관계수탐색을 실시하여 정렬패턴을 선택한다(101). 이는 다음과 같은 방법으로 진행된다.
칩 또는 리드프레임의 카메라 영상 또는 카메라영역에서 특정한 사각형영역을 선택하여 도 3 의 정렬패턴(23)을 기억시킨다.
이어 실제로 정렬할 새로운 소자가 입력되면 새로운 소자의 카메라 입력영상 (도 8)에서 상관계수탐색을 적용하여 기억된 정렬패턴(23)을 찾고 상기 정렬패턴 (23)과의 위치 차이 및 각도를 계산하여 정렬패턴(23)에 대한 훈련을 마친다(102).
이어 정렬패턴(23)에 대한 경계선찾기를 수행하여 경계선을 탐색한다(103).
도 8 은 변형된 정렬패턴을 포함하는 탐색영상을 나타낸 도면으로서, 오른쪽 하단모서리부분에 둥그런모양을 갖는 변형 정렬패턴(27)을 나타낸다.
이러한 변형 정렬패턴(27)의 정보를 저장하고, 변형 정렬패턴(27)의 경계선을 탐색하여 도 9 에 도시된 경계선패턴을 형성한다. 상기의 경계선패턴의 원점을 지정한 다음(104), 전술한 GHT기술과 소벨 경계선 추출 방법을 이용하여 경계선패턴의 경계선크기와 방향을 추출한다(105).
그리고 상기 추출된 경계선패턴의 크기와 방향을 기준으로 하여 벡터테이블을 작성하고(106), 상관계수 탐색을 적용한 정렬패턴(23)의 정보와 함께 패턴의 정보를 저장한다.(107)
상기 패턴의 정보를 저장하기 전, 벡터테이블을 이용하여 정렬패턴의 원점을 결정한다. 도 9 는 도 8의 탐색영상에 대하여 경계선 찾기를 수행하여 추출된 경계선과 경계선방향을 나타내고 도 10은 각 경계선화소에 대해 다수개의 원점 후보를 찾는 투표를 진행하여 각 경계선화소에 투표된 투표값(28)을 나타낸 도면이다.
도 10 에 도시된 바와 같이, 모든 경계선화소에 대한 투표작업이 끝나면 가장 점수가 높은 곳을 변형 정렬패턴(27)의 원점(29)으로 선택한다.
상술한 정렬패턴의 훈련과정(100)을 마친 후, 정렬패턴의 탐색과정(200)을 시작한다.
먼저 정렬을 위한 새로운 소자를 입력하여(201) 카메라의 입력영상에 대해 상관계수탐색을 실시한다(202). 상기의 상관계수탐색이 성공할 경우 소자의 와이어본딩을 위한 본딩패드와 리드프레임의 정렬을 마치고(203), 성공하지 않을 경우 정렬패턴에 대한 경계선 추출의 과정을 반복한다(204).
이어 경계선탐색을 이용하여 정렬패턴의 탐색이 성공하면 소자의 정렬을 마치고(203), 이러한 경계선탐색이 실패했을 경우 정렬패턴의 탐색이 실패한 것으로 본다(205).
표 1 은 상관계수탐색과 경계선찾기를 사용한 탐색방법을 비교한 것이다.
패턴매칭도구 상관계수탐색 경계선탐색
밝기 변화 : 선형적 우수함 좋음
밝기 변화 : 비선형적 나쁨 좋음
영상 잡음 우수함 보통
각도 변화 보통 보통
크기 변화 보통 나쁨
초점 변화 좋음 우수함
변화 인식 우수함 나쁨
훈련의 용이함 우수함 보통
정확도 우수함 좋음
속도 좋음 좋음
가장 적합한 패턴 영역 경계
반복성 우수함 좋음
전체 형체가 반드시 패턴 내에 있어야 하는지 여부 그렇다 아니다
모델패턴이 반드시 실행 패턴보다 작아야 하는지 여부 그렇다 아니다
상기 [표 1] 에 나타난 바와 같이, 상관계수탐색을 사용한 정렬방법이 정렬패턴의 각 화소값의 정규상관을 이용하여 패턴매칭을 하고 경계선찾기를 사용한 정렬방법은 패턴의 경계선을 이용한다. 패턴의 경계선의 위치는 카메라 조명의 밝기변화가 비선형적일 때와 탐색 대상물체의 색상이 조금씩 다른 경우에도 크게 변하지 않는다. 그리고 카메라의 초점이 맞지 않는 경우에도 동일하다. 그러므로 경계선찾기를 사용한 탐색방법은 상관계수 탐색에 비해 카메라 초점이 변하는 경우, 패턴영상의 밝기가 비선형적으로 변하는 경우, 찾고자 하는 패턴이 부분적으로 존재하는 경우, 그리고 모델패턴이 탐색할 영상에서의 정렬패턴보다 큰 경우에 적합하다.
상술한 바와 같이, 경계선탐색을 사용한 정렬방법에서의 탐색과정은 탐색영상에서 가장 유사한 정렬패턴의 원점의 위치를 계산하므로써 정확한 정렬패턴의 원점을 찾을 수 있다. 그리고 빠른 속도를 이용한 상관계수탐색을 병용하므로써 와이어본딩 공정에서의 공정시간을 절감할 수 있다.
본 발명의 기술 사상은 상기 바람직한 실시예에 따라 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술 분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 바와 같이 본 발명의 와이어본딩 장치의 정렬패턴의 탐색방법은 상관계수 탐색과 경계선탐색을 사용하므로써 와이어본딩을 위한 본딩패드 또는 리드프레임의 정렬패턴을 빠르게 탐색할 수 있고, 카메라 조명의 비선형적인 변화, 소자 의 색상변화, 정렬패턴의 변형등의 상황에서도 정확하게 정렬패턴을 탐색할 수 있는 효과가 있다.

Claims (6)

  1. 와이어본딩을 위한 정렬패턴 탐색 방법에 있어서,
    탐색영상을 획득하는 제 1 단계;
    상기 탐색영상에서 정렬패턴을 획득하는 제 2 단계;
    상기 정렬패턴의 원점으로 사용할 위치를 지정하는 제 3 단계;
    상기 정렬패턴에 대한 경계선화소의 위치와 방향을 추출하여 경계선패턴을 형성하는 제 4 단계;
    상기 경계선패턴의 경계선화소에 대하여 가능한 원점의 위치를 표현하는 벡터테이블을 형성하는 제 5 단계;
    상기 정렬패턴과 상기 벡터테이블을 비교하여 상기 정렬패턴의 가능한 원점 위치에 투표하는 제 6 단계;
    상기 투표결과 다수의 표를 얻은 경계선화소를 정렬패턴의 원점으로 결정하는 제 7 단계; 및
    상기 정렬패턴의 탐색과정을 위한 새로운 소자를 입력하는 제 8 단계
    를 포함하여 이루어짐을 특징으로 하는 정렬패턴의 탐색 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 벡터테이블은 8개의 경계선 방향 테이블을 포함하는 것을 특징으로 하는 정렬패턴의 탐색 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 5, 6, 7 단계는,
    상기 정렬패턴의 훈련과정에서만 이루어짐을 특징으로 하는 정렬패턴의 탐색 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 단계는,
    상기 정렬패턴에 대한 상관계수탐색을 실시하여 상기 정렬패턴에 대한 훈련과정에 따른 패턴정보를 저장하는 것을 포함하여 이루어짐을 특징으로 하는 정렬패턴의 탐색 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 8 단계는,
    상기 입력되는 소자의 입력영상에 대한 상관계수탐색을 실시하여 상기 정렬패턴을 탐색하는 제 1 단계;
    상기 정렬패턴의 탐색이 실패했을 경우 상기 입력영상에 대한 경계선을 추출하는 제 2 단계;
    상기 경계선 추출에 따른 경계선탐색을 실시하여 상기 정렬패턴을 탐색하는 제 3 단계
    를 포함하여 이루어짐을 특징으로 하는 정렬패턴의 탐색 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 단계에서,
    상기 정렬패턴의 탐색이 성공하면 와이어본딩을 위한 소자의 정렬과정을 마치는 것을 특징으로 하는 정렬패턴의 탐색 방법.
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