KR100436861B1 - 화학적 기계적 연마장치에 사용하는 연마 패드의 결함검사 방법 및 장치 - Google Patents

화학적 기계적 연마장치에 사용하는 연마 패드의 결함검사 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 웨이퍼를 화학적 기계적으로 연마하기 위한 연마 패드에 생성된 결함을 검출하기 위한 장치 및 방법을 제공한다. 결함 검출 장치는 패드를 장착하여 이동시키는 패드 구동장치와, 상기 패드를 향하여 설치되며 패드의 영상을 전기신호로 출력하는 카메라와, 상기 카메라로부터 전달되는 전기신호를 디지털 신호로 변환하는 디지털 이미지 데이터 획득장치와, 상기 이미지 데이터를 처리하여 결함을 검출하는 이미지 데이터 처리 유니트를 구비한다.

Description

화학적 기계적 연마장치에 사용하는 연마 패드의 결함 검사 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR INSPECTING DEFECTS ON POLISHING PAD TO BE USED WITH CHEMICAL MECHANICAL POLISHING APPARATUS}
본 발명은 웨이퍼를 화학적 기계적으로 연마하기 위한 연마 장치에 사용하는 연마 패드의 결함을 검사하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
반도체 공정에서 웨이퍼에 필요한 박막을 도포한 후 표면이 평탄하지 못할 때가 있다. 평탄도가 떨어지면, 이후 사진 공정에서 정확한 회로 패턴을 얻을 수 없다. 이러한 문제점을 감안하여, 평탄하지 못한 표면을 연마한다. 연마 패드 위에 무기 입자와 계면활성제를 포함하는 슬러리라 불리는 현탁액을 뿌리면서 이 패드 위에 웨이터를 압착 회전시킨다. 그러면, 웨이퍼와 현탁액 사이의 기계적 마찰과 현탁액의 화학적 용해 작용이 결합하여 웨이퍼의 표면을 평탄하게 연마한다. 이러한 공정을 화학적 기계적 연마(Chemical Mechanical Polishing, CMP)라고 한다.
최근 반도체 소자의 선폭이 급속도로 줄어들어, 사진 공정에서 허용하는 공정 공차가 급속히 작아지고 있다. 이 때문에, 이 화학적 기계적 연마의 필요성이 크게 증대되었다. 대부분의 국내 및 국외의 최신 반도체 공장은 본 공정을 도입하면서 공장 당 수십 대의 연마 장치를 도입하고 있다.
본 공정의 문제점 중의 하나가 연마 과정에서 표면 긁힘(scratch)이 발생하는 것이다. 표면이 심하게 긁힐 경우 회로에 손상을 생겨 웨이퍼를 버려야 하는 경우도 발생한다. 미세한 긁힘이라도 이후 사진 공정의 효율을 떨어뜨려, 전체적인 수율을 떨어뜨린다.
이러한 긁힘이 발생하는 이유로는 여러 가지가 있다. 슬러리에 무기입자에 지나치게 큰 입자가 포함되어 있으면 긁힘이 발생하는 경우이다. 연마 중에 슬러리의 입자가 뭉치는 현상이 발생하여 생길 수 있다. 외부에서 입자가 패드 위에 떨어져 문제가 될 수도 있다. 예를 들면, 연마 장치 내의 부품에서 금속 입자가 떨어질 수 있다. 또한, 일정 기간 패드를 사용하고 패드의 상태를 개선하기 위해 수행하는 다이아몬드 패드 컨디셔닝 중에 떨어지는 다이아몬드 입자도 문제가 된다. 나아가, 연마 작업 전부터 연마 패드 위에 입자가 떨어져 있던가, 연마 패드 내부에 입자가 포함되어 있다가 사용 중에 돌출되었을 때도 문제가 된다.
슬러리에서 발생하는 문제는 여러 가지 계측 설비를 갖추어 검사하고, 필터 등을 이용해서 걸러냄으로써 많이 개선되었다. 다이아몬드 패드 컨디셔너에 의한 문제도 그간 다이아몬드 패드 컨디셔너의 품질 개선 노력으로 거의 제거되었다. 그렇지만, 아직까지도 연마 패드 자체의 결함에 대한 검사나 처리가 충분하지 못하다.
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 고려하여, 본 발명은 웨이퍼의 화학적 기계적 연마를 위한 연마 패드를 검사하는 장치 및 방법을 제공한다. 연마 패드에있는 결함을 검사함으로써 궁극적으로 웨이퍼를 보호할 수 있다.
도1의 (a)는 연마 패드의 사시도이며, (b)는 연마 패드의 표면을 도시하는 부분 단면도
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 연마 패드 결함 검사 장치의 사시도
도3은 도2에 도시한 장치의 내부가 드러나도록 케이스를 제거하여 도시한 사시도
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 연마 패드 결함 검사 장치의 시스템 구성도
도5는 도3에 도시한 장치에 구비된 조명 장치의 저면도
도6은 도5의 조명 장치의 종단면도로서, (a)는 조명 장치의 흑백 촬영용 조명부의 종단면도이고, (b)는 조명 장치의 칼라 촬영용 조명부의 종단면도
도7은 결함검사를 위해 스캐닝하는 과정을 도시한 흐름도
도8 및 도9는 파티클을 검출하기 위해 데이터를 처리하여 나온 결과를 시각적으로 이해하기 쉽도록 도시한 도면
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
100: 결함 검사 장치 110: 턴테이블 112: 직선이동 장치
114: 흑백 라인스캐닝 카메라 116: 칼라 라인스캐닝 카메라
118: 조명장치 140: 중앙제어부
본 발명은 원래 패드에 부착되어 있는 파티클(입자)나 내부에 포함되어 있는 입자 혹은 기타 패드의 결함을 검출하여 문제가 있는 패드가 장치에 사용되는 것을 방지하고, 웨이퍼에 긁힘 현상이 발생했을 경우 사용된 패드를 검사하여 그 긁힘 현상을 일으킨 원인 결함을 검출하기 위한 장치를 제공한다. 본 발명에서 이미지 데이터를 처리하여 결함을 검출하는 기초적인 방법은 패드 이미지에 있는 각 픽셀의 그레이 스케일 등과 같은 값들이 주변과 비교해서 급격히 차이가 있는 것으로 나타나는가를 분석하는 것이다.
패드 결함을 제거함으로써, 패드에 의해 발생할 수 있는 공정 불량을 사전에 차단하고, 이미 발생한 결함 원인을 찾아 추후 공정 개선을 위한 방향을 얻을 수 있는 장점이 있다. 또한, 본 발명은 결함 검출 이후에 그 결함의 화상과 그 크기 및 유형 별로 구별하여 통계적 처리를 함으로써, 사용자가 단기 혹은 장기간의 연마용 패드의 경향을 파악, 공정과의 연관성, 수율과의 연관성 등을 파악할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 웨이퍼를 화학적 기계적으로 연마하기 위한 연마 패드에 생성된 결함을 검출하기 위한 것으로서,
패드를 장착하여 이동시키는 패드 구동장치와,
상기 패드를 향하여 설치되며 패드의 영상을 전기신호로 출력하는 카메라와,
상기 카메라로부터 전달되는 전기신호를 디지털 신호로 변환하는 디지털 이미지 데이터 획득장치와,
상기 디지털 이미지 데이터 획득장치로부터 전달되는 상기 이미지 데이터를 처리하여 결함을 검출하는 이미지 데이터 처리 유니트를 포함하는 연마 패드의 결함 검출 장치가 제공된다.
바람직한 실시예에서는 상기 카메라는 반경방향으로 연장되는 흑백 또는 칼라 라인 CCD를 구비한 라인 카메라이다. 상기 패드 구동장치는 상기 패드의 대체로 중심을 중심축선으로 하여 회전시키는 턴테이블을 구비한다. 특히, 상기 라인 카메라의 상기 라인 CCD의 길이방향이 상기 패드의 반경방향과 일치하도록 배치된다.
상기 검출 장치는 상기 패드의 표면을 향한 조명 장치를 더 구비한다. 조명 장치는 상기 패드의 반경방향으로 연장되는 슬릿이 구비된 지지체와, 상기 슬릿의 주위에 상기 슬릿을 따라 연장되며 상기 패드를 향하여 설치된 발광장치를 구비한다.
이미지 데이터 처리 유니트에서는 이미지데이터 획득 장치에서 얻은 상기 패드의 이미지 데이터 중 어느 하나의 포인트에 대한 이미지데이터로부터 얻은 빛의 정량적인 특성값들 중 하나 또는 둘 이상의 값을 구하고, 상기 획득된 정량적인 특성값 중 어느 하나 또는 둘 이상의 조합으로부터 얻어지는 레벨 값이 상기 패드의 상기 포인트 주위의 이미지 데이터로부터 얻어지는 레벨 값과 사전 설정된 양 이상의 차이가 나타날 때, 그 차이가 나타나는 포인트를 결함으로 판단한다. 패드 상의 상기 어느 하나의 포인트의 데이터를 처리함에 있어서, 상기 포인트의 인접한 위치에 있는 포인트들에 대한 상기 레벨 값의 평균값을 구하고, 상기 하나의 포인트에 대한 레벨 값에서 상기 평균 레벨 값을 빼서 골 등의 영향을 제거한다.
패드 구동장치는 상기 패드의 대체로 중심을 중심축선으로 하여 회전시키는 턴테이블을 구비하며, 상기 턴테이블의 사전 설정된 각도만큼의 회전에 상응하는 펄스 신호와 상기 이미지 데이터 획득장치의 트리거 신호를 동기화한다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 웨이퍼를 화학적 기계적으로 연마하기 위한 연마 패드에 생성된 결함을 검출하기 위한 것으로서,
상기 연마 패드를 그 중심을 축으로 하여 회전시키는 단계와,
상기 연마 패드의 상부에 상기 연마패드의 반경방향으로 연장되는 선상의 이미지를 획득하는 단계와,
상기 이미지를 전기적인 신호로 변환하는 단계와,
상기 전기적인 신호를 디지털 이미지 데이터로 변환하는 단계와,
상기 디지털 이미지 데이터를 처리하는 단계를 포함하는 연마패드의 결함 검출 방법이 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 이미지 데이터를 처리하기 위해 구비된 이미지 데이터 처리 프로세서가 수행하는 프로그램으로서, 연마패드의 이미지 데이터 중 어느 하나의 포인트에 대한 이미지데이터로부터 얻은 빛의 정량적인 특성값들 중 하나 또는 둘 이상의 값을 구하고, 상기 획득된 정량적인 특성값 중 어느 하나 또는 둘 이상의 조합으로부터 얻어지는 레벨 값이 상기 연마패드의 상기 포인트 주위의 이미지 데이터로부터 얻어지는 레벨 값의 차이를 구하고, 그 차이가 사전 설정된 양 이상의 차이인지 비교하는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.
이하 도면을 참조하면서 본 발명에 대하여 더 상세하게 설명한다.
도1에는 연마 패드(10)가 도시되어 있다. 도1의 (a)를 참조하면, 연마 패드(10)는 원판형이다. 그 직경이 대체로 50 cm 정도이나 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니다. 연마 패드(10)는 예를 들면, 폴리우레탄과 같은 수지재료로 이루어진다. 도1의 (a) 및 (b)을 참조하면, 연마 패드 표면(11)에는 동심원을 이루는 다수의 그루브(groove, 골; 이하 본 명세서에서는 "그루브" 또는 "골"이라고 표현한다)(12)가 중심에서부터 테두리까지 형성되어 있다. 이 그루브(12)는 슬러리의 유입 유출을 위한 것이다. 골이 패드의 중심으로부터 동심원 형태로 패여 있다. 상세히 도시하지는 않았지만, 연마 패드의 표면에는 포어(Pore)(도시되지 않음)라고 부르는 극히 미세한 작은 홈이 형성되어 있어 마치 스펀지와 같은 구성으로 되어 있다. 이 포어는 연마(Polishing) 성능을 향상시키기 위한 것이다.
도1의 (b)를 참조하면, 패드 표면(11)에 발생하는 결함(파티클과 구분되는 개념으로 내재하는 결함을 'defect'라는 용어를 사용하기도 하는데, 본 명세서에서는 파티클도 모두 결함의 범주에 포함시키는 것으로 설명한다)에는 여러 가지가 있다. 파티클(14), 스폿(16), 레드 스폿, 홀(18), 브리지(20) 등이 그것이다. 이러한 결함을 자동으로 분류하는 데에는 결함의 색상(color) 특성과 형태(shape) 특성에 기반한다. 결함의 유형마다 고유의 색상 특성과 형태적 특성을 가지고 있다. 색상 특성 검출은 정상적인 패드 표면 색상과 비교하여 다른 특징들을 찾아내는 것이다. 형태 특성 검출은 결함의 크기, 외형 등의 특징을 찾는 것이다. 각 특성별로 가중치를 주며, 특성들을 종합하여 결함의 유형을 판단한다. 각각의 결함에 대하여 상세히 설명한다.
1. 파티클(particles)
결함 중 하나인 파티클(14)은 외부에서 연마 패드(10)의 표면(11) 상에 떨어진 이 물질을 가리킨다. 대체로 정상적인 패드 표면(11)에 비해서 뚜렷하게 어두운 색상(검은색)을 띈다. 또한, 정상적인 패드 표면(11)과의 색상 변화가 급격하다. 크기는 비교적 작아서 50㎛ ~ 200㎛ 정도의 크기이다. 이러한 파티클은 다음과 같은 특성을 갖는다.
- HSI 모델 분석 : 파티클은 검은색이기 때문에 인텐시티(Intensity, luminous intensity, 광도<光度>, 명도라고도 함) 값이 급격하게 떨어진다.
- RGB 모델 분석 : 정상적인 패드 표면이 미색인데 반해서 파티클의 색상은 검은색을 띈다. 미색은 레드의 레벨(Red level; R 레벨이라고도 한다)이 높고, 그린 레벨(Green level; G 레벨이라고도 한다)이 레드 레벨(Red level)에 비해 약간 낮으며, 블루 레벨(Blue level; B 레벨이라고도 한다)이 비교적 낮은 값을 갖는다. 한편, 검은색은 R, G, B 레벨 모두 0에 가까운 값이다. 따라서 정상 패드 표면과 파티클 사이의 R 레벨의 격차가 가장 크고, 다음 G 레벨의 격차가 조금 크며, B 레벨의 경우는 그 차이가 R 레벨이나 G 레벨에 비해서 크지 않은 격차를 갖게 된다.
패드의 어떤 결함을 파티클로 분류하는 기초적인 방법은 다음과 같다. 패드 표면의 평균 인텐시티(Intensity) 값(Ipad)을 구하고, 결함의 평균 인텐시티 값(Idefect)을 구해서 Ipad와 Idefect값의 차이가 일정 값(A) 이상이면 파티클로 분류한다.
2. 스폿(Spot)
스폿은 패드의 제조 과정에서 내포된 이물질이 있어 생기는 결함을 가리킨다. 스폿은 색상이 정상 패드 표면과 유사하거나 비교적 덜 어두운 색상을 띈다. 정상 패드 표면과의 색상 변화가 완만하다. 비교적 크기가 커서, 300㎛ ~ 2500㎛ 정도이다. 이러한 스폿은 다음과 같은 특성을 갖는다.
- HSI 모델 분석 : 정상 패드 표면과의 색상 차이가 크지 않으므로 스폿의 휴(Hue, 색상, 색조라고도 함) 값이 정상 패드 표면의 휴(Hue)값과 큰 차이를 갖지 않는다. 스폿의 인텐시티가 정상 패드 표면보다 비교적 낮은 값을 갖는다. 인텐시티의 변화는 완만하다.
패드의 어떤 결함을 스폿으로 분류하는 기초적인 방법은 다음과 같다. Ipad와 Idefect값의 차이가 결함으로 인정될 정도이되 일정 값(B) 이하이고, 정상 패드 표면의 평균 휴(Hue) 값(Hpad)과 결함의 평균 휴(Hue) 값(Hdefect)의 차이가 결함으로 인정될 정도이되 일정 값 이하이면 스폿으로 간주한다.
3. 레드 스폿(red spot)
레드 스폿도 패드를 제조하는 과정에서 내포된 이물질로 인해 생긴 결함으로서 스폿 중에서 비교적 붉은 빛을 띄는 것을 가리킨다. 앞에서 설명한 일반 스폿과는 기술적인 의미에서 큰 차이가 없지만, 일반 스폿이 그레이 색상인 것에 비하여 붉은 색을 나타내고 스폿 중에서 그 발생 빈도가 높다. 색상이 정상 패드표면과 유사하면서 비교적 붉은 빛을 띈다. 정상 패드 표면과의 색상 변화가 완만하다. 크기가 300㎛ ~ 2500㎛ 정도로 비교적 크고, 크기의 넓이도 넓다. 이러한 레드 스폿은 다음과 같은 특성을 갖는다.
- HSI 모델 분석 : 스폿과 유사한 특징을 갖는다. 휴(Hue) 값이 비교적 Red에 가깝다.
- RGB 모델 분석 : 레드 스폿은 비교적 붉은 색을 띄는 스폿으로 R 레벨이 G 레벨, B 레벨 보다 높은 값을 갖는다. 정상 패드 표면과 비교했을 때, R 레벨은 정상 패드 표면의 R 레벨보다 높거나 또는 비슷한 수준이다. 반면 G, B의 레벨은 정상 패드표면의 G, B 레벨 값보다 낮은 값을 갖는다.
패드의 어떤 결함을 레드스폿으로 분류하는 기초적인 방법은 다음과 같다. Ipad와 Idefect값이 결함으로 인정될 정도의 차이이되 일정 값(C) 이하이고, 정상 패드 표면의 평균 휴(Hue) 값(Hpad)과 결함의 휴(Hue) 값(Hdefect)의 차이가 결함으로 인정될 정도이되 일정 값 이하이고, 결함의 휴(Hue) 값이 Red 방향으로 가까우면 레드 스폿으로 간주한다.
4. 홀(hole)
통상 패드 제조 과정에서 생성되는 것으로서 정상 패드 표면에 생긴 둥근 반원 모양의 구멍을 가리킨다. 색상이 패드 표면과 같으면서 밝기만 어둡게 변화한다. 특히, 홀의 가장자리에서 안쪽으로 갈수록 어두워진다. 밝기 변화의 기울기는 바깥쪽에서 가파르지만, 안쪽은 거의 밝기 변화가 없다. 크기가 500㎛ ~ 1500㎛정도로 비교적 크다. 이러한 홀은 다음과 같은 특성을 갖는다.
- HSI 모델 분석 : 휴(Hue) 값은 정상 패드 표면과 거의 동일한 값을 가지며, 홀을 이루는 픽셀(Pixel)이 전체적으로 고르게 인텐시티 값이 약간 낮아진다.
따라서, 밝기가 정상적인 패드 표면과 일정 값 이상의 차이가 있는 경우 홀로 분류한다.
5. 브리지(Bridge)
패드의 제조 과정에서 생성되는 그루브(골)가 막히는 결함을 가리킨다. 브리지는 패드와 같은 재질이다. 색상은 패드의 표면과 골의 색상의 중간 정도의 색상을 띤다. 이 결함은 골을 따라서 형성된다. 브리지의 특징은 다음과 같다.
- HSI 모델 분석 : 휴(Hue)의 값은 정상 패드 표면과 거의 동일한 값을 가지며, 브리지를 이루는 픽셀이 전체적으로 고르게 인텐시티 값이 약간 낮아진다.
브리지는 정상적인 패드 표면의 휴(Hue) 값과 골의 휴(Hue) 값의 사이의 값을 가지므로 이러한 값이 스캔하는 방향(원주방향)으로 골(그루브)의 위치에 나타나면, 이를 브리지 결함으로 인식한다.
본 발명에 따라 상기 결함을 검출하고 이를 분류할 때에는 다음과 같은 과정을 거치는 것이 바람직하다. 1차로 흑백 라인스캔 카메라로부터 획득된 데이터를 분석하여 결함을 검출해 낸다. 즉, 흑백 이미지 데이터로부터 그레이스케일 값을 얻고 이를 주위와 비교하여 인식할 수 있는 차이를 보이는 위치를 결함이 있는 것으로 인식한다. 1차 단계에서 결함으로서 인식되었지만, 1차 단계에서 그 자체로서 결함의 종류가 뚜렷이 분류되지 않는 결함의 경우에는 2차로 이 결함과 그 주위에 대한 칼라 이미지 데이터로부터 결함을 분류해 낸다. 이들의 HSI 값 등을 이용하여 위와 같은 각 결함별 특징을 바탕으로 결함의 종류를 가린다. 일반 파티클이면 압축공기를 불어서 날리는 등의 방법으로 제거한다. 패드 제조과정 중에 생긴 스폿 등의 문제이면서 결함의 제거가 어려운 경우에는 결함 분류 자료를 연마패드를 반품하기 위한 근거자료로 이용한다.
도2 및 도3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 결함 검사 장치(100)는 베드(102)와, 베드 위에 고정된 지지대(104)와, 지지대(104) 부분을 덮는 케이스(106)와, 케이스(106) 앞쪽에 설치된 받침(108)을 구비한다. 도3은 케이스(106)를 제거하고 내부가 보이도록 도시한 것이다. 베드(102)에는 후술하는 각종 회로장치와, 턴테이블(110), 턴테이블(110)을 직선이동시키는 직선이동장치(112)가 설치된다. 턴테이블(110) 위에 검사할 연마 패드(10)가 얹어진다. 지지대(104)는 베드의 한쪽에 수직방향으로 설치되며, 지지대(104)에는 아래에 위치하는 패드를 향하는 흑백 라인스캐닝 카메라(114), 칼라 라인스캐닝 카메라(116)가 설치되어 있다. 또한, 지지대(104)에는 카메라(114,116)의 아래에 조명 장치(118)가 설치된다. 케이스(106)에는 디스플레이장치(120)가 설치되어 있다. 받침(108) 위에는 키보드(122)와 포인트 입력장치(124)와 같은 입력장치들이 위치한다.
도2 내지 도4를 참조하면, 턴테이블(110)은 그 위에 패드(10)를 장착하고 이를 회전하기 위한 것이다. 턴테이블(110)에는 패드(10)의 중심이 턴테이블(110)의 회전 중심과 일치하도록 패드(10)를 설치할 수 있도록 구성된다. 그 하나의 예로서, 턴테이블(110)에는 진공 흡착 장치를 설치하여 패드가 흡착되어 설치된다. 턴테이블(110)은 회전 구동 모터(126)와 로터리 엔코더(128)를 구비한다. 구동 모터(126)로는 정밀한 스테핑 모터가 바람직하다. 정밀한 스테핑 모터는 예를 들면, 마이크로 스텝 모터로서 알려진 것으로서, 기본 스텝 펄스를 다시 125배 분주하여 한 회전 최대 325만 펄스를 발생시키도록 되어 있다. 이는 패드의 최외곽에서 한 스텝의 길이가 약 0.46㎛인데, 이 장비의 카메라에서 잡는 한 픽셀의 최소 크기가 15㎛임을 감안하면 매우 정밀한 제어를 가능케 하는 것임을 알 수 있다. 패드(10)를 정밀하게 회전하기 위한 턴테이블(110)을 구성할 때 사용하는 정밀 스텝 모터는 예를 들면, 일본 동경의 오리엔탈 모터(Oriental Motor)의 모델번호 VEXTA Step PK599BW를 사용할 수 있다. 모터 드라이브로는 동일한 회사의 모델번호 DFU1514W를 사용할 수 있다. 상세하게 도시하지는 않았지만, 턴테이블(110)에는 패드(10)를 고정하기 위한 진공(Vacuum) 흡착 고정구를 구비하는 것이 좋다.
계속해서 도2 내지 도4를 참조하면, 직선이동장치(112)는 턴테이블(110)을 도2에 도시한 로딩위치에서 도3에 도시한 검사위치 사이를 직선으로 이동시키기 위한 것이다. 또한, 검사 위치에서 직선이동장치(112)는 턴테이블(110)을 일정한 피치(패드의 반경의 이하의 값)로 이동시킬 수 있다. 직선이동장치(112)는 리니어모터일 수도 있다. 보통은 정밀한 스테핑모터인 회전 구동모터(113)와 직선변환기구로 구성할 수 있다.
도3 및 도4를 참조하면, 흑백 라인스캐닝 카메라(B/W Linescan Camera)(114)는 지지대(104)에 설치되어 있다. 흑백 라인스캐닝 카메라(114)는 패드(10)가 검사 위치에 있을 때, 패드(10)를 향하도록 즉 수직방향 아래를 향하도록 설치된다. 흑백 라인스캐닝 카메라(114)는 내부에 라인 CCD가 구비한다. 이 라인 CCD는 전달되는 빛을 전기 신호를 바꾸어 후술하는 제어부로 전달한다. 라인 CCD의 길이방향은 검사 위치에 있는 패드의 반경방향과 일치하도록 설치한다. 또한, 검사 위치에서 패드(10)가 직선이동장치(112)에 의해 일정한 피치만큼 이송될 때 패드(10)의 중심이 이동하는 궤적을 이동 축선(moving axis)이라고 정의하면, 상기 라인 CCD의 길이방향이 상기 이동 축선과 평행을 이루게 된다. 이러한 흑백 라인스캐닝 카메라(114)의 예로는 캐나다 온타리오에 소재하는 DALSA INC.(홈페이지 주소 www.dalsa.com)사의 Dalsa SP-12-02K40을 들 수 있다.
도3 및 도4를 참조하면, 칼라 라인스캐닝 카메라(Color Linescan Camera)(116)는 지지대(104)에 설치되는데, 흑백 라인스캐닝 카메라(114)의 옆에 설치되어 있다. 칼라 라인스캐닝 카메라(116)는 흑백 라인스캐닝 카메라(114)와 동일하게 패드(10)가 검사 위치에 있을 때, 패드(10)를 향하도록 즉 수직방향 아래를 향하도록 설치된다. 칼라 라인스캐닝 카메라(116)는 내부에 칼라 라인 CCD를 구비한다. 이 칼라 라인 CCD는 전달되는 빛을 전기 신호를 바꾸어 후술하는 제어부로 전달한다. 흑백 라인스캐닝 카메라(114)의 경우와 동일하게 칼라 라인스캐닝 카메라(116)는 칼라 라인 CCD의 길이방향은 검사 위치에 있는 패드의 반경방향과 일치하도록 설치한다. 또한, 검사 위치에서 패드(10)가 직선이동장치(112)에 의해 일정한 피치만큼 이송될 때, 상기 라인 CCD의 길이방향이 패드의 이동 축선과 평행을 이루게 된다. 본 발명의 실시예에서는 상기 흑백 라인 CCD와 칼라 라인 CCD의각 길이방향 축선과, 패드의 이동축선은 수직방향으로 연장되는 하나의 평면(plane) 상에 위치하게 되는 것이다. 칼라 라인스캐닝 카메라(116)의 예로는 일본 요코하마에 소재하는 제이(JAI)사의 JAI CV-L103을 들 수 있다.
흑백 라인스캐닝 카메라(114)와 칼라 라인스캐닝 카메라(116)는 상하방향으로 이동이 가능하게 할 수 있다. 이는 패드(10) 마다 초점을 정확하게 맞추기 위함이다. 그렇지만, 실용적으로는 패드(10)가 규격화되어 있다면, 흑백 라인스캐닝 카메라(114)와 칼라 라인스캐닝 카메라(116)는 상하방향의 어느 정해진 위치에 고정되어 있을 수도 있다.
도3, 도5, 도6을 참조하면, 조명 장치(118)가 카메라(114,116)와 패드(10) 사이, 특히 패드(10)에 근접한 위치에 설치된다. 조명 장치(118)는 지지대(104)에 고정된다. 조명 장치(118)는 패드(10)의 이동방향 축선을 따라 길다랗게 연장되어 있다. 조명 장치(118)의 아래쪽은 안쪽으로 둥글게 파인 홈이 상기 이동방향 축선을 따라 연장된다. 이 홈의 내면이 반사면(130)을 형성한다. 이 홈의 반사면(130)은 그 단면이 원형인 것이 좋다. 한편, 조명 장치(118)의 상부에는 상하방향으로 뚫려 있으며 상기 이동방향 축선을 따라 연장되는 슬릿(132)이 마련된다. 패드(10)가 검사 위치에 있을 때, 빛이 이 슬릿(132)을 통하여 카메라(114,116)로 입사된다.
흑백 라인스캐닝 카메라(114)에 상응하는 위치에는 길다랗게 연장되는 흑백 라인스캐닝 카메라용 발광장치(134)가 설치된다. 이 흑백 카메라용 발광소자(134)는 슬릿(132)의 양옆에 슬릿(132)과 인접한 위치에 고정된다. 이는 빛이 최대한수직으로 패드에 입사되도록 하기 위함이다. 아울러, 조명에 의해 골(그루브)의 그림자가 생기지 않도록 하는 것이 좋다. 이를 위해서는 원주방향으로 연장되는 골에 대하여 정확하게 수직으로 상기 발광소자가 배치될 필요가 있다. 이 발광장치(134)는 도시한 바와 같이, 폭이 좁고 평면이며 길다랗게 형성된 LED 소자 어레이인 것이 바람직하다.
동일하게 칼라 라인스캐닝 카메라(116)에 상응하는 위치에는 칼라 라인스캐닝 카메라용 발광소자(136)가 설치된다. 도시한 바와 같이, 칼라용 발광소자는 조명장치의 전체 반사면을 덮는 원호형상이며 패드의 반경방향으로 길다란 LED 소자 어레이(array)인 것이 바람직하다. LED 소자는 대상의 원색을 최대한 살리기 위하여 백색 LED를 이용하는 것이 좋다. 상세히 도시하지는 않았지만, 칼라 발광소자의 앞쪽에는 투명 또는 반투명으로 이루어진 빛 산란용 디퓨저 판이 장착되는 것이 바람직하다. 물론, 이 디퓨저 판은 패드에서 칼라 라인스캔 카메라로 연장되는 빛의 경로 상에는 설치되지 않는다.
각 발광소자(134,136)의 길이는 검사를 위하여 패드(10)를 이동시키는 피치보다 크게 하는 것이 좋다. 즉, 피치는 상기 발광소자의 길이 및 카메라가 한번에 촬영할 수 있는 길이 보다 짧게 정하는 것이 좋다.
다시 도4를 참조하면, 결함 검사 장치(100)는 중앙제어부(140)를 구비한다. 중앙제어부(140)는 통상의 PC로 구성이 가능하다. 중앙제어부(140)로 사용하는 PC는 프로세서(142)와 메모리(144), 저장장치(보조기억장치)(146)를 구비한다. 프로세서(142)는 통상 사용하는 인텔사의 펜티엄프로세서 등 여러 가지 프로세서를 사용할 수 있다.
중앙제어부 컴퓨터(140)에는 제1 프레임 그래버(frame grabber)(148)와 제2 프레임 그래버(150)가 구비된다. 제1 프레임 그래버(148)는 칼라 라인스캐닝 카메라(116)에 연결되어 있다. 제2 프레임 그래버(150)는 흑백 라인스캐닝 카메라(114)에 연결되어 있다. 각 프레임 그래버(148,150)는 카메라(114,116)로부터 전달되는 전기적인 신호를 캡쳐하여 디지털신호로 변환한다. 각 프레임 그래버(148,150)는 PC의 슬롯에 삽입되는 카드의 형태로 장착된다. 이러한 프레임 그래버(148,150)의 예로서 PC-Linescan 이라는 이름의 제품을 캐나다의 퀘벡에 위치하는 코레코(CORECO, inc; 한국에서도 CORECO iMAGING 이라는 이름으로 알려져 있음)(인터넷 웹사이트: www.imaging.com)로부터 입수할 수 있다.
중앙제어부(140)는 디지털 입출력 보드(152)를 구비한다. 디지털 입출력 보드(152)는 턴테이블에 마련된 진공흡착 고정구를 구동하기 위한 진공(Vacuum) 장치를 구동하는 신호, 도면에서는 상세히 도시하지 않은 각종 릴레이 또는 솔레노이드의 구동 신호를 내보낸다. 또한, 리미트센서와 같은 센서로부터 전달되는 신호, 버튼의 입력 신호를 받아들인다. 구체적으로 디지털 입력 보드는 다수의 (4개~16개) 릴레이와 신호 입력 장치로 구성된 보드로서 외부 장치의 온-오프(On-Off) 스위치 또는 외부 스위치의 상태를 검사한다. 또，스타트(Start), 스톱(Stop), 비상정지(Emergency Stop) 버튼 및 턴테이블의 홈 센서(Home Sensor), 직선이동장치의 리미트센서(Limit Sensor) 및 홈센서(Home Sensor) 신호의 입력 기능과 배큠(Vacuum)과 압축공기 공급용 솔레노이드 장치의 스위치 역할을 담당한다.
중앙제어부(140)는 2축 운동 제어 유니트(154)를 구비한다. 이 제어 유니트(154)는 턴테이블(110)과 직선이동장치(112)에 구비된 모터들을 구동하는 구동드라이버들을 제어하기 위함이다.
중앙제어부(140)에는 디스플레이장치(120)와 입력장치(122)가 연결된다. 한편, 결함 검사 장치(100)는 엔코더 디스트리뷰터(156)를 구비한다. 엔코더 디스트리뷰터(156)는 턴테이블(110)에 구비된 엔코더(128)에 연결되며, 각각의 프레임 그래버(148,150)에도 연결된다. 엔코더 디스트리뷰터(156)는 턴테이블(110)의 회전에 동기시켜 프레임 그래버(148,150)가 신호를 캡쳐할 수 있도록 신호를 보낸다. 이를 위하여 엔코더 디스트리뷰터는 모터에서 발생되는 펄스를 2분주하여 컬러 및 흑백 카메라용 캡쳐 보드에 전달한다.
결함 검사 장치(100)는 턴테이블 회전 모터(126)를 구동하기 위한 모터구동 드라이버(158)와, 직선이동장치(112)의 구동모터(113)에 전원을 공급하는 모터구동 드라이버(160)를 구비한다. 턴테이블(110) 회전 모터용 드라이버(158)는 모터 구동을 위해 전원을 공급하며, 엔코더의 신호를 바탕으로 제어하기도 한다.
저장장치에는 OS와 각종 애플리케이션 프로그램들이 저장되어 있다. 특히, 획득된 이미지 정보를 처리하기 위한 프로그램이 저장된다. 이 프로그램은 이미지 데이터처리 프로세서를 구동하여 획득된 이미지 정보를 후술하는 바와 같은 과정을 거쳐 처리하여 결함의 존재 여부를 판단한다. 이 프로그램의 구동에 의해 중앙제어부 컴퓨터(140) 내에는 데이터 프로세싱 유니트가 형성되는 것이다. 상기 설명에서는 중앙제어부(140)를 PC를 이용하여 구현하는 것으로 설명하였으나, 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니다. 중앙제어부(140)의 이미지 데이터 획득장치부, 이미지 데이터 처리부, 2축 운동 제어 유니트 등은 하드웨어 장치로 구성하고 이들 사이를 연결하여 하드웨어로 구현되는 중앙제어부를 형성할 수도 있음을 당업자라면 이해할 수 있을 것이다.
이하, 패드(10)의 결함을 검출하는 과정에 대하여 설명한다. 도2, 도3, 도7을 참조하면, 직선이동장치(112)를 구동하여 패드의 로딩 위치로 턴테이블(110)을 이동한다. 턴테이블(110) 위에 검사할 패드(10)를 장착(701)한다. 다시 직선이동장치(112)를 구동하여 패드(10)를 검사 위치로 이동(703)한다.
먼저, 흑백 라인스캐닝 카메라(114)로 흑백 이미지를 획득한다. 흑백 이미지를 획득할 때에는, 1회 회전에 예를 들면, 패드(10)의 반경(R)을 8등분한 폭(R/8; 피치) 만큼의 이미지를 획득한다(본 발명은 8등분으로 제한되는 것은 아님). 이를 위하여, 처음에 위치를 세팅(705)할 때에는 패드(10)의 최외곽 테두리로부터 R/16 만큼 떨어진 위치를 흑백 라인스캐닝 카메라(114)의 중심에 맞춘다. 조명 장치(118)에 있는 라인 LED에 전원을 공급하여 패드의 표면에 빛을 공급한다. 이로서, 패드 표면을 스캐닝할 준비가 완료된다.
그 후, 턴테이블(110)을 회전시킨다. 흑백 라인스캐닝 카메라(114)는 흑백 이미지를 스캐닝(707)한다. 영상의 전기 신호는 제2 프레임 그래버(150)로 전달되어 캡쳐되고 디지털 신호로 변환되어 하나의 프레임으로서 메모리 또는 저장장치에 저장된다. 이 때, 턴테이블(110)의 회전과 제2 프레임 그래버(150)의 데이터 획득 사이에는 동기화된다.
하나의 데이터 프레임(섹터)을 얻는 후에는 직선이동장치(112)는 턴테이블(110)을 한 피치(R/8)만큼 직선 이송(709)한다. 이송 후 다시 턴테이블(110)을 회전하면서 이미지를 스캐닝하여 다음 데이터 프레임들을 획득한다. 이렇게, 턴테이블의 직선이동 및 턴테이블의 회전에 의한 스캐닝 작업을 반복하면 전체 패드 표면(11)에 대한 스캐닝을 완료할 수 있다. 각각 이송한 후에도 스캐닝 속도를 대체로 동일하거나 유사하게 하기 위해 서로 다른 회전속도로 턴테이블(110)을 회전시킨다. 즉, 테두리 쪽을 스캐닝할 때에는 회전속도(각속도)를 느리게 하고 중심 쪽을 스캐닝할 때에는 상대적으로 회전속도를 빠르게 한다.
다음에 칼라 라인스캐닝 카메라(116)로 칼라 이미지를 스캐닝하여 데이터를 획득한다. 칼라 라인스캐닝 카메라(116)로 스캐닝하는 과정은 상기 흑백 라인스캐닝 카메라(114)로 스캐닝하는 과정과 대체로 동일하다. 칼라 라인스캐닝 카메라(116)로 스캐닝할 때에는 한번에 스캐닝하는 폭을 더 넓게 할 수 있다. 예를 들면, 한 번에 반경을 2등분한 만큼, 즉 R/2 만큼의 폭을 스캐닝한다.
이렇게 얻은 이미지 데이터들은 후술하는 바와 같은 그레이 스케일의 처리, 인텐시티(Intensity) 값의 처리, 새츄레이션(Saturation, 채도라고도 함) 값의 처리, 휴(Hue) 값의 처리과정을 거쳐 결함을 분석해 낸다. 각 결함마다의 어떠한 결함인지 결정하는 기초적인 방법은 이미 전술한 바와 같다. 결함의 검사를 마치면 그 결과를 디스플레이 장치에 디스플레이한다.
이하, 이미지 데이터를 가지고 데이터를 처리하여 결함을 검출하는 방법에 대하여 설명한다. 우선, 그레이 스케일(그레이 레벨이라고도 하며 빛의 밝기를 표시한다)을 이용하여 파티클을 검출하는 과정을 설명한다. 도8a는 파티클이 있는 화상이다. 이 화상의 프레임 데이터로부터 도8a에서 화살표로 표시한 붉은 색의 직선을 따라 그레이 스케일(gray scale)값을 표시한 것이 도8b이다. 도8a로부터 알 수 있는 바와 같이, 골부분 및 파티클 부분이 어둡게 표시되고 그레이 스케일이 작다. 따라서, 적절한 그레이 스케일을 문턱 값으로 정하고 파티클 결함이라고 하면 골도 결함으로 판단될 우려가 있다. 이와 같이, 골과 파티클을 구분하기 어렵기 때문에 그레이 스케일에서 골 성분을 제하는 것이 좋다.
도8b에서 알 수 있는 바와 같이, 패드 표면은 포어로 인하여 거친 그레이 스케일을 갖는다. 여기에서는 파티클을 확연히 구분하기 어려우므로 포어에 의한 영향을 제거한다. 이를 위하여 각 픽셀에 대하여 주위의 픽셀들의 그레이 스케일 평균값을 구한다. 평균값을 도시한 도8c에서 알 수 있는 바와 같이, 포어의 영향이 없어지고 그루브 성분이 확연히 나타난다.
평균값은 예를 들면, 흑백 라인스캔 카메라로 스캔하는 패드의 반경방향 라인 상의 어느 하나의 도트에 대하여 원주 방향의 일정한 길이 또는 각도만큼 턴테이블을 회전시키면서 얻은 그레이스케일 데이터를 평균해서 구한다. 이를 상세히 설명하면, 흑백 라인스캔 카메라로 반경을 8등분해서 스캔하는데, 한번 스캔하는 반경방향 단위 폭은 2048 도트(dot)로 구성된다. 즉, 단위 폭을 가로지르는 라인은 2048 도트(dot)로 구성된다는 의미이다. 패드를 회전시켜 그러한 반경방향 라인을 512개만큼 스캔하면, 이 512개 라인의 데이터가 하나의 섹터(프레임이라고도 함; 본 명세서에서 섹터란 한번에 처리하는 라인의 묶음을 가리킨다. 프레임은 프레임 그래버 상의 용어로서, 일반적으로 프레임은 영역 스캔 카메라<Area Scan Camera>에서 한번에 스캔하게 되는 단위인데, 본 발명의 일 실시예에서는 여기서는 라인 스캔 카메라를 사용하고 있고, 라인 하나 하나를 개별적으로 처리하는 것보다는 다수의 라인을 스캔 한 후 하나의 묶음으로 처리하는 것이 속도 상이나 다루는 입장에서 유리하다. 그래서 본 실시예에서는 비록 라인 단위 스캔 방식이지만 예를 들면, 512개 라인을 하나의 묶어서 섹터라는 단위로 처리하며, 본 명세서에서는 이를 프레임이라고도 한다.)를 이룬다. 패드의 반경을 8등분한다면, 최외곽 가장자리 부분의 데이터는 1회전하여 얻는 데이터가 51개의 섹터로 이루어질 수 있다. 가장 안쪽 중심부분의 경우에는 1회전하여 얻는 데이터가 26개의 섹터로 이루어질 수 있다.
1개의 섹션의 512개 라인은 다시 4개의 섹션으로 나누고 각 섹션마다 평균값을 구한다. 즉, 2048개 도트 각각에 대하여 128개의 라인에서 얻은 그레이스케일을 가지고 평균값을 구하는 것이다. 물론 본 발명은 상기 예로든 평균값 구하는 방법으로 제한되는 것은 아니며, 위에서 설명한 평균값 구하는 방법은 예를 들어 설명하기 위한 것이다.
그 후, 도8b에 도시한 각 픽셀의 그레이 스케일에서 도8c에 도시한 바와 같은 평균값을 뺀다. 그러면, 도8d에 도시한 바와 같이, 골 성분이 제거되어 평준화된 그레이 스케일이 얻어진다. 도8d에서 그레이 스케일이 일정한 값 이하로 작은 곳이 파티클로 검출된다.
카메라 렌즈는 구면을 이루기 때문에 렌즈의 가장자리로 갈수록 통과하는 빛의 양이 줄게 된다. 따라서, 같은 조명 조건에서 렌즈의 중앙은 밝지만 가장자리로 갈수록 점차적으로 어두워진다. 이에 따라, 렌즈 가장자리에서는 파티클을 구분해 내기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 구경이 큰 렌즈를 이용하는 방법이 있다. 그러나 렌즈만으로는 완전하게 해결할 수가 없으며, 결국은 도9b에 도시한 바와 같은 그레이 스케일을 얻게 된다. 도9a의 화살표로 표시된 수평 라인을 따라 그레이 스케일을 표시한 것이 도9b이다. 조도가 오른쪽 끝부분을 향해 서서히 낮아지며, 거의 가장자리는 파티클의 그레이 스케일보다 낮음을 알 수 있다. 따라서 단순히 일정한 문턱값(threshold)으로 파티클을 분류해내면 오른쪽 가장자리도 파티클로 인식하게 된다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여 앞서와 같은 방법으로 도9c에 도시한 바와 같은 평균 그레이 스케일을 구한다. 그리고, 도9b에 도시한 각 픽셀의 그레이 스케일에서 도9c의 평균값을 빼면, 조도 차가 제거되고 파티클 신호만 남는다. 이로서 조도의 영향을 제거하고 파티클을 검출할 수 있는 것이다.
신호 대비가 약한 스폿과 같은 결함의 검출은 칼라 라인스캔 카메라(116)를 이용한다. 칼라 라인스캔 카메라(116)로 잡힌 영상의 신호를 RGB와 HSI(빛의 3요소라고도 하며, Hue, Saturation, Intensity를 가리킴) 값으로 분리하여 분리된 값을 재조합하여 영상대비를 증폭시킨다. 이 RGB 값과 HSI 값을 이용하여 위에서 설명한 바와 같은 스폿의 특징을 기초로 결함을 분리해낸다.
단지 흑백 그레이스케일로 검출하기 어려운 결함의 경우 칼라 라인스캔 카메라로 스캔한 데이터를 이용하여 실험적으로 검출하는 새로운 기준을 만들 수도 있다. 먼저, 칼라 라인스캔 카메라(116)에서 스캔하여 얻은 이미지 데이터의 RGB 값을 빛의 3요소인 HSI로 변환한다. 여기에서 얻은 총 6개 신호를 조합해서 결함과 정상 패드 표면 사이에 가장 차이가 크게 나타나는 것이 6개 신호의 중 어떤 것이며 결함으로 판단하기 위한 문턱값이 얼마인지 실험적으로 알아낸다. 그 후 동일한 결함에 대해서는 6개 신호 중 비교대상이 되는 신호값으로 바로 결함을 판단할 수 있다. 이는 새로운 종류의 결함의 종류를 찾아낸 경우 적용할 수 있는 방법이다. 비교 대상이 되는 값은 예를 들면, Level = I * fi- S * fs(fi: 인텐시티의 계수, fs: 새츄레이션의 계수)와 같은 식으로 정의를 할 수 있다. 이 정의된 레벨 값에서 정상 패드 표면과 차이가 나는 부분을 결함으로 판정하는 것이다.
한편, 중앙제어부(140)에서는 위와 같은 과정을 통하여 결함을 찾아낸 후에 그 결함의 화상과 그 크기 및 유형 별로 구별하여 통계적 처리를 할 수도 있다. 이러한 통계처리를 수행함으로써, 사용자가 단기 혹은 장기간의 연마용 패드의 경향을 파악, 공정과의 연관성, 수율과의 연관성 등을 파악할 수 있다.
본 발명의 결함 검사 장치(100)는 영상을 촬영할 수 있는 카메라를 더 구비할 수도 있다. 이 경우 장치에서 찾아낸 결함을 영상으로 확인할 수 있어 편리하다.
상기 실시예에서는 턴테이블을 회전시켜 스캔하는 것으로 설명하였으나, 이와는 달리, X-Y 테이블을 이용하여 스캔할 수도 있다.
본 발명의 구성에 따르면, 패드 결함을 검사함으로써, 패드에 의해 발생할 수 있는 공정 불량을 사전에 차단하고, 이미 발생한 결함 원인을 찾아 추후 공정 개선을 위한 방향을 얻을 수 있는 장점이 있다. 또한, 본 발명은 결함 검출 이후에 그 결함의 화상과 그 크기 및 유형 별로 구별하여 통계적 처리를 함으로써, 사용자가 단기 혹은 장기간의 연마용 패드의 경향을 파악, 공정과의 연관성, 수율과의 연관성 등을 파악할 수 있다.
턴테이블을 이용하므로, 패드 골의 신호 영향을 최소화할 수 있다. 패드를 이동시키기 위한 구조를 턴테이블 구조로 함으로써 장치의 구조가 간단하다. 턴테이블 구조는 패드를 이송하기 위해서 비교적 작은 공간만을 필요로 한다. 턴테이블 방식으로 패드를 회전시키되, 조명의 방향과 회전방향이 수직이 되도록 하고, 카메라의 라인 CCD도 수직으로 배열함으로써, 골과 패드 면의 신호 대비를 최소화할 수 있다. 컬러 라인 CCD가 장착된 카메라를 사용함으로써, 명암 대비가 낮은 스폿과 같은 내재적인 결함도 확실하게 찾아 낼 수 있다.

Claims (22)

  1. 웨이퍼를 화학적 기계적으로 연마하기 위한 연마 패드에 생성된 결함을 검출하기 위한 것으로서,
    패드를 장착하여 이동시키는 패드 구동장치와,
    상기 패드를 향하여 설치되며 패드의 영상을 전기신호로 출력하는 카메라와,
    상기 카메라로부터 전달되는 전기신호를 디지털 신호로 변환하는 디지털 이미지 데이터 획득장치와,
    상기 디지털 이미지 데이터 획득장치로부터 전달되는 상기 이미지 데이터를 처리하여 결함을 검출하는 이미지 데이터 처리 유니트를 포함하고,
    상기 이미지 데이터 처리 유니트는 이미지데이터 획득 장치에서 얻은 상기 패드의 이미지 데이터 중 어느 하나의 포인트에 대한 이미지데이터로부터 얻은 빛의 정량적인 특성값들 중 하나 또는 둘 이상의 값을 구하고, 상기 획득된 정량적인 특성값 중 어느 하나 또는 둘 이상의 조합으로부터 얻어지는 레벨 값이 상기 패드의 상기 포인트의 주위의 이미지 데이터로부터 얻어지는 레벨 값과 사전 설정된 양 이상의 차이가 나타날 때, 그 차이가 나타나는 포인트를 결함으로 인식하는 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 카메라는 반경방향으로 연장되는 흑백 또는 칼라 라인 CCD를 구비한 라인 스캔 카메라인 것을 특징으로 하는 연마 패드의 결함 검출 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 패드 구동장치는 상기 패드의 중심을 중심축선으로 하여 회전시키는 턴테이블을 구비하며,
    상기 라인 카메라의 상기 라인 CCD의 길이방향이 상기 패드의 반경방향과 일치하도록 배치되는 것을 특징으로 하는 연마 패드의 결함 검출 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 패드의 표면을 향한 조명 장치를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 장치.
  5. 제3항에 있어서, 상기 카메라와 패드 사이에 설치되는 조명장치를 더 포함하되,
    상기 조명 장치는 상기 패드의 반경방향으로 연장되는 슬릿이 구비된 지지체와, 상기 슬릿의 주위에 상기 슬릿을 따라 연장되며 상기 패드를 향하여 설치된 발광장치를 구비한 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 지지체에는 상기 슬릿의 주위로 반원형의 단면을 갖는 홈이 형성되고, 상기 발광장치는 상기 홈의 표면의 적어도 길이방향 일부분을 덮도록 원호단면을 갖는 길다란 백색광원의 LED 어레이를 포함하는 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 장치.
  7. 제5항에 있어서, 상기 지지체에는 상기 슬릿의 주위로 반원형의 단면을 갖는 홈이 형성되고, 상기 발광장치는 상기 홈 표면의 적어도 길이방향 일부분을 따라 슬릿에 인접하여 설치되며 대체로 좁은 폭을 갖는 길다란 LED 어레이를 포함하는 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 장치.
  8. 삭제
  9. 제1항에 있어서, 상기 이미지데이터 처리 유니트는 패드 상의 상기 어느 하나의 포인트의 데이터를 처리함에 있어서, 상기 포인트의 인접한 위치에 있는 포인트들에 대한 상기 레벨 값의 평균값을 구하고, 상기 하나의 포인트에 대한 레벨 값에서 상기 평균 레벨 값을 빼는 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 이미지데이터 처리 유니트에서 상기 평균값을 구하기 위하여 선정되는 인접한 위치에 있는 포인트들은 상기 어느 하나의 포인트(처리 대상이 되는 포인트)로부터 상기 패드가 이송방향을 따라 연장되는 선상에 위치하는 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 장치.
  11. 제1항에 있어서, 상기 이미지데이터 처리 유니트에서 처리되는 이미지 데이터의 빛의 정량적 특성값은 HSI 값인 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 장치.
  12. 제1항에 있어서, 상기 패드 구동장치는 상기 패드의 중심을 중심축선으로 하여 회전시키는 턴테이블을 구비하며, 상기 턴테이블의 사전 설정된 각도만큼의 회전에 상응하는 펄스 신호와 상기 이미지 데이터 획득장치의 트리거 신호를 동기화한 연마패드의 결함 검출 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 턴테이블은 회전 구동용 스텝모터를 구비하되, 상기 회전에 상응하는 펄스 신호는 상기 스텝모터의 스텝 펄스신호인 연마패드의 결함 검출 장치.
  14. 제12항에 있어서, 상기 턴테이블은 로터리엔코더 및 로터리엔코더에 연결된 엔코더디스트리뷰터를 구비하며, 상기 엔코더디스트리뷰터는 상기 이미지 데이터 획득장치와 연결되어 상기 펄스 신호가 전달되는 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 장치.
  15. 웨이퍼를 화학적 기계적으로 연마하기 위한 연마 패드에 생성된 결함을 검출하기 위한 것으로서,
    상기 연마 패드를 그 중심을 축으로 하여 회전시키는 단계와,
    상기 연마 패드의 상부에 상기 연마패드의 반경방향으로 연장되는 선상의 이미지를 획득하는 단계와,
    상기 이미지를 전기적인 신호로 변환하는 단계와,
    상기 전기적인 신호를 디지털 이미지 데이터로 변환하는 단계와,
    상기 디지털 이미지 데이터를 처리하는 단계를 포함하고,
    상기 디지털 이미지 데이터를 처리하는 단계는 상기 연마 패드의 이미지 데이터 중 어느 하나의 포인트에 대한 이미지데이터로부터 얻은 빛의 정량적인 특성값들 중 하나 또는 둘 이상의 값을 구하고, 상기 획득된 정량적인 특성값 중 어느 하나 또는 둘 이상의 조합으로부터 얻어지는 레벨 값이 상기 연마 패드의 상기 포인트의 주위의 이미지 데이터로부터 얻어지는 레벨 값과 사전 설정된 양 이상의 차이가 나타날 때, 그 차이가 나타나는 포인트를 결함으로 인식하는 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 방법.
  16. 삭제
  17. 제15항에 있어서, 상기 디지털 이미지 데이터를 처리하는 단계는 패드 상의 상기 어느 하나의 포인트의 데이터를 처리함에 있어서, 상기 포인트의 인접한 위치에 있는 포인트들에 대한 상기 레벨 값의 평균값을 구하고, 상기 하나의 포인트에 대한 레벨 값에서 상기 평균 레벨 값을 빼는 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 디지털 이미지 데이터를 처리하는 단계에서 상기 평균값을 구하기 위하여 선정되는 인접한 위치에 있는 포인트들은 상기 어느 하나의 포인트(처리 대상이 되는 포인트)로부터 상기 패드가 이송방향을 따라 연장되는 선상에 위치하는 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 방법.
  19. 제15항에 있어서, 상기 디지털 이미지 데이터를 처리하는 단계에서 처리되는 이미지 데이터의 빛의 정량적 특성값은 HSI 값인 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 방법.
  20. 제19항에 있어서, 상기 레벨값 L = I * fi- S * fs(I: 인텐시티 값, fi: 인텐시티의 계수, S: 새츄레이션 값, fs: 새츄레이션의 계수)인 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 방법.
  21. 제1항에 있어서, 상기 데이터 처리 유니트는 이미지 데이터 처리 프로세서와 저장장치를 구비하고, 상기 저장장치에는 상기 이미지 데이터 처리 프로세서를 구동하기 위한 프로그램이 저장된 것을 특징으로 하는 연마패드의 결함 검출 장치.
  22. 제21항의 장치에 구비된 이미지 데이터 처리 프로세서가 수행하는 프로그램으로서, 연마패드의 이미지 데이터 중 어느 하나의 포인트에 대한 이미지데이터로부터 얻은 빛의 정량적인 특성값들 중 하나 또는 둘 이상의 값을 구하고, 상기 획득된 정량적인 특성값 중 어느 하나 또는 둘 이상의 조합으로부터 얻어지는 레벨값이 상기 연마패드의 상기 포인트 주위의 이미지 데이터로부터 얻어지는 레벨값의 차이를 구하고, 그 차이가 사전 설정된 양 이상의 차이인지 비교하는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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