KR100709107B1

KR100709107B1 - A method for setting zero point for motion control

Info

Publication number: KR100709107B1
Application number: KR1020060019874A
Authority: KR
Inventors: 김명규
Original assignee: 주식회사 코로
Priority date: 2006-03-02
Filing date: 2006-03-02
Publication date: 2007-04-18

Abstract

본 발명은, 반도체 웨이퍼 이송 아암, 로봇 아암 등의 모션체의 동작이 수치적으로 정밀제어되어야 하는 모션 시스템의 원점 검출 방법에 있어서, 모션체의 배경을 촬상하여 선학습(teaching)용 화상 데이터를 생성하여 저장하는 단계와, 상기 선학습용 화상 데이터상의 고유한 모양의 위치를 기억하고 원점에 해당하는 위치를 설정하는 선학습 단계와, 상기 모션체에 부착된 카메라를 통하여 모션체의 배경을 촬상하여 화상 데이터를 생성하고, 모션체에 부착된 카메라를 통하여 촬상된 화상데이터와 상기 선학습용 화상 데이터를 대비하여 화상 데이터 상의 고유한 모양의 위치를 통하여 원점이 시프트된 양을 추정하는 단계와, 원점이 시프트된 추정치가 일정 수치 이내에 속할 때까지 상기 모션체를 추정치만큼 보정 이동하고 다시 모션체에 부착된 카메라를 통하여 촬상된 화상데이터와 상기 선학습용 화상 데이터를 대비하여 화상 데이터 상의 고유한 모양의 위치를 통하여 원점이 시프트된 양을 다시 추정하는 동작을 반복하는 단계를 포함하는 모션 시스템의 원점 검출 방법에 관한 것이다.The present invention is a method for detecting the origin of a motion system in which the motion of a motion object such as a semiconductor wafer transfer arm, a robot arm, etc. must be numerically precisely controlled, and the image data for pre-learning is acquired by imaging the background of the motion object. Generating and storing; a pre-learning step of storing a position of a unique shape on the pre-learning image data and setting a position corresponding to an origin; and capturing a background of the motion object through a camera attached to the motion body. Generating image data, and estimating the amount of shift of the origin through the position of the unique shape on the image data in comparison with the image data captured by the camera attached to the motion object and the image data for pre-learning; The moving object is corrected and moved by the estimated value until the shifted estimate is within a certain number, and the car is attached to the motion object again. And repeating an operation of re-estimating the amount of shift of the origin through a position of a unique shape on the image data in comparison with the image data photographed through D and the image data for pre-learning. It is about.

모션, 원점, 검출 Motion, home, detection

Description

A method for setting zero point of motion system {A method for setting zero point for motion control}

도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예의 촬상을 통한 이미지 대비 과정을 설명하기 위한 도면이다. 1 and 2 are views for explaining an image contrast process through imaging of an embodiment of the present invention.

도 3은 본 발명의 일 실시예의 순서도이다.3 is a flow chart of one embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 또다른 일 실시예의 순서도이다. 4 is a flow chart of another embodiment of the present invention.

본 발명은 모션 시스템의 원점검출방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for detecting the origin of a motion system.

보다 구체적으로는, 반도체 제조장비, 로봇, 실험용 장비 등에 있어 자동화된 움직임을 필요로 하는 모션 시스템에서 기준점을 정확히 설정하여 기준점에 대비한 위치 제어 동작이 정밀하게 이루어지게 하는 모션 시스템의 원점검출방법에 관한 것이다. More specifically, the method of home detection of a motion system that precisely sets a reference point in a motion system requiring automated movement in semiconductor manufacturing equipment, robots, laboratory equipment, etc., makes precisely the position control operation relative to the reference point. It is about.

반도체 제조에 있어, 자동화된 이송 아암을 통하여 웨이퍼를 파지하여 웨이퍼를 정밀하게 이송시키는 동작에 있어 μ단위 또는 그 이상의 정밀도를 요구하는 경우가 있으며, 기타 로봇 동작 등에 있어서도 매우 정밀한 위치 제어를 필요로 하는 경우가 있다. 이 때 정밀한 위치 제어를 하기 위해서는 기준점을 정확하게 설정하여 놓고 향후 기준점에 대하여 정확한 거리만큼 로봇 동작이 이루어지게 하여야 하는데 종래에는 기준점을 설정하기 위하여, 단순히 센서를 통하여 원점을 검출하는 방법을 사용하였다. 즉 센서의 감지 위치를 통하여 원점을 인식하고 이러한 원점을 기준으로 동작의 위치를 제어하는 방법을 사용하였다. 따라서 종래에는 센서의 정확도에 따라 원점 검출의 정확도가 떨어지는 경우가 대부분이고 또한 센서가 정확해도 센서를 감지시키는 셔터의 가공 정밀도에 따라 원점 검출의 정밀도가 틀려지는 문제점이 있었다. In semiconductor manufacturing, an operation of precisely transferring a wafer by holding the wafer through an automated transfer arm may require a precision of μ or more, and requires highly precise position control even in other robot operations. There is a case. At this time, in order to precisely control the position, the reference point should be set correctly and the robot should be operated by the exact distance with respect to the reference point in the future. In order to set the reference point, a method of simply detecting the origin through a sensor was used. That is, the method of recognizing the origin through the sensing position of the sensor and controlling the position of the motion based on the origin. Therefore, in the related art, the accuracy of the origin detection is often lowered according to the accuracy of the sensor, and even if the sensor is accurate, the accuracy of the origin detection is wrong depending on the processing accuracy of the shutter for detecting the sensor.

본 발명은, 카메라에서 포착되는 이미지를 이용하여 원점을 검출하되, 선학습(teaching)된 절대 위치에 관한 이미지에 대비하여 원점을 정확히 찾는 방식을 사용함으로써, 기존의 센서 방식을 통한 원점 검출에 비하여 원점 검출의 정확도를 대폭 향상시키는 것을 그 목적으로 한다. 즉, 센서는 아무리 정확해도 센서를 감지시키는 셔터의 가공 정밀도에 따라서도 감지 오차가 발생하는 것이 일반적이나, 이미지를 사용하여 원점을 검출함으로써 이미지를 확대하면 그 정밀도는 무한히 높아지게 되므로 원하는 정밀도를 확보할 수 있게 된다. The present invention detects the origin using an image captured by a camera, but uses an exact method of finding the origin in preparation for an image related to a teaching absolute position, thereby comparing the origin with a conventional sensor method. The purpose is to greatly improve the accuracy of the home position detection. In other words, even if the sensor is accurate, a detection error may occur depending on the processing accuracy of the shutter that detects the sensor.However, if the image is enlarged by detecting the origin using the image, the accuracy is infinitely high. It becomes possible.

나아가 원점의 정확한 검출을 통해 모션체의 제어 동작의 정밀성을 향상시켜 반도체 제조 등 정밀한 모션제어가 필요로 하는 산업 발전에 기여하는 것을 그 목적으로 한다.Furthermore, it aims to contribute to the industrial development that requires precise motion control such as semiconductor manufacturing by improving the precision of the motion control operation through accurate detection of the origin.

본 발명은 반도체 웨이퍼 이송 아암, 로봇 아암 등의 모션체의 동작이 수치적으로 정밀제어되어야 하는 모션 시스템의 원점 검출 방법에 있어서, 모션체의 배경을 촬상하여 선학습(teaching)용 화상 데이터를 생성하여 저장하는 단계와, 상기 선학습용 화상 데이터상의 고유한 모양의 위치를 기억하고 원점에 해당하는 위치를 설정하는 선학습 단계와, 상기 모션체에 부착된 카메라를 통하여 모션체의 배경을 촬상하여 화상 데이터를 생성하고, 모션체에 부착된 카메라를 통하여 촬상된 화상데이터와 상기 선학습용 화상 데이터를 대비하여 화상 데이터 상의 고유한 모양의 위치를 통하여 원점이 시프트된 양을 추정하는 단계와, 원점이 시프트된 추정치가 일정 수치 이내에 속할 때까지 상기 모션체를 추정치만큼 보정 이동하고 다시 모션체에 부착된 카메라를 통하여 촬상된 화상데이터와 상기 선학습용 화상 데이터를 대비하여 화상 데이터 상의 고유한 모양의 위치를 통하여 원점이 시프트된 양을 다시 추정하는 동작을 반복하는 단계를 포함하는 모션 시스템의 원점 검출 방법에 관한 것이다.The present invention is a method for detecting the origin of a motion system in which the motion of a motion object such as a semiconductor wafer transfer arm, a robot arm, etc. must be numerically precisely controlled, and the image of the motion object is picked up to generate image data for teaching. And a pre-learning step of storing a position of a unique shape on the pre-learning image data and setting a position corresponding to an origin, and capturing an image of a motion body through a camera attached to the motion body. Generating data and estimating the amount of shift of the origin through the position of the unique shape on the image data in comparison with the image data photographed through the camera attached to the motion object and the image data for pre-learning; The motion is calibrated by the estimated value until the estimated value falls within a certain value, and the camera is attached to the motion object again. And repeating an operation of re-estimating the amount of shift of the origin through a position of a unique shape on the image data in comparison with the image data photographed through D and the image data for pre-learning. It is about.

한편, 본 발명은 반도체 웨이퍼 이송 아암, 로봇 아암 등의 모션체의 동작이 수치적으로 정밀제어되어야 하는 모션 시스템의 원점 검출 방법에 있어서, 모션체 주변에 고정된 카메라를 통하여 모션체를 촬상하여 선학습(teaching)용 화상 데이터를 생성하여 저장하는 단계와, 상기 선학습용 화상 데이터상의 고유한 모양의 위치를 기억하고 원점에 해당하는 위치를 설정하는 선학습 단계와, 상기 고정된 카메라를 통하여 모션체를 촬상하여 화상 데이터를 생성하고 이를 상기 선학습용 화상 데이터를 대비하여 화상 데이터 상의 고유한 모양의 비교를 통하여 원점이 시프트된 양을 추정하는 단계와, 원점이 시프트된 추정치가 일정 수치 이내에 속할 때까지 상기 모션체를 추정치만큼 보정 이동하고 다시 고정된 카메라를 통하여 모션체를 촬상하여 촬상된 화상데이터와 상기 선학습용 화상 데이터를 대비하여 화상 데이터 상의 고유한 모양의 위치를 통하여 원점이 시프트된 양을 다시 추정하는 동작을 반복하는 단계를 포함하는 모션 시스템의 원점 검출 방법에 관한 것이다.Meanwhile, the present invention is a method for detecting the origin of a motion system in which the motion of a motion object such as a semiconductor wafer transfer arm or a robot arm must be numerically precisely controlled. Generating and storing image data for teaching, a pre-learning step of storing a position of a unique shape on the pre-learning image data and setting a position corresponding to an origin point, and a motion object through the fixed camera Estimating the amount of origin shifted by comparing the inherent shape on the image data with respect to the pre-learning image data, and comparing the image data for the pre-learning image data until the estimated value of the shifted point is within a predetermined value. The motion object is corrected and moved by an estimated value, and the motion object is photographed by the fixed camera. A method of detecting the origin of a motion system, the method comprising repeating an operation of re-estimating an amount of shift of the origin through a position of a unique shape on the image data in contrast to the image data and the image data for pre-learning.

이하 첨부도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

로봇 아암 등이 자동으로 동작하는 모션 시스템은 동작하는 모션체 예를 들면 이송 아암과 그 주위의 배경으로 구분할 수 있다. 이 때 동작하는 모션체의 배경은 통상 고정된 다수의 물건으로 이루어지며 이는 고정된 영상 패턴을 갖게 된다. 본 발명에서는 동작하는 모션체의 배경을 카메라 등의 촬상수단을 통하여 촬영하여 선학습용 화상 데이터를 생성하고 이러한 화상 데이터를 마이컴으로 전송하여 마이컴에 연결된 기억장치에 저장하게 된다. 동작하는 모션체의 배경은 전술한 바와 같이 고정된 영상 패턴을 형성하게 되는데 이러한 영상 패턴 중의 어떤 고유한 모양(화상 패턴)을 기억하고 이를 이용하여 일정 지점을 임의로 선정하여 이를 원점에 해당하는 위치를 미리 설정한다. 이와 같이 미리 배경의 화상 데이터를 확보하고 그 중 하나의 고유 모양을 선택하여 이를 이용하여 원점에 해당하는 위치를 미리 설정하여 이를 원점에 해당하는 위치로 약속되게 하여 향후 어느 시점에서 모션체의 동작이 제어되든지 간에 미리 설정하여 약속된 동일한 원점에 대하여 상대 위치를 통해 동작이 제어되게 하여 서로 다른 시점에 이루어지는 모션체의 동작이 동일 원점을 통하여 제어되게 함으로써 정확한 동작 제어가 이루어지게 하는 것이다. 이처럼 미리 배경의 화상 데이터를 확보하여 저장장치에 저장되게 하고 그 중 하나의 고유 모양을 통하여 원점에 해당하는 위치를 미리 설정하는 과정을 선학습(teaching) 단계라고 한다. 선학습된 원점은 향후 원점 보정에 사용하게 됨은 물론이다. 즉, 도 1에 도시된 바와 같이 모션체의 배경을 카메라로 촬상하여 그러한 배경 중 어떤 패턴 예를 들면 제일 왼쪽 상단의 십자패턴 무늬와 같은 고유한 모양(화상 패턴)을 기억하여 이러한 화상패턴으로부터 일 지점(도시된 예에서 파선이 교차하는 중심점)을 원점으로 미리 설정하여 두는 전 과정을 선학습이라고 하며, 본 발명에서는 우선 선학습 과정을 수행한 후 모션체를 통한 작업의 시작시 선학습된 원점과의 비교를 통하여 동일 원점을 통한 모션체의 제어가 이루어지게 한다. 즉, A라는 작업일에 기계를 스위치 온하고 작업을 시작할 때 모션체의 원점을 기존에 선학습된 원점과의 보정을 통하여 A라는 작업일의 모션체 동작의 원점을 설정하고 향후 작업에 있어 설정된 원점을 통해 작업을 수행하며, 다음 날 A+1일에도 동일한 선학습된 원점과의 보정을 통하여 A+1이라는 작업일의 모션체 동작의 원점을 설정함으로써, 서로 다른 날짜의 작업 사이에 통일된 원점 제어가 수행되게 하는 것이다.A motion system in which a robot arm or the like automatically operates can be distinguished by a motion body, for example, a transfer arm and a background around it. In this case, the background of the moving object is usually composed of a plurality of fixed objects, which have a fixed image pattern. According to the present invention, the background of a moving body is photographed through an imaging means such as a camera to generate image data for pre-learning, and the image data is transferred to a microcomputer and stored in a storage device connected to the microcomputer. As described above, the background of the moving motion body forms a fixed image pattern, and remembers any unique shape (image pattern) among these image patterns, and randomly selects a predetermined point using the image to determine a position corresponding to the origin. Set in advance. In this way, the image data of the background is secured in advance, one of the unique shapes is selected, and the position corresponding to the origin is preset by using one of them, and the position is promised to be the position corresponding to the origin. Whether controlled or controlled, the motion is controlled through a relative position with respect to the same promised origin, so that motions of motion bodies made at different points of time are controlled through the same origin so that accurate motion control is achieved. In this way, the process of acquiring the image data of the background in advance and being stored in the storage device and pre-setting the position corresponding to the origin through one unique shape is called a teaching step. Of course, the pre-learned origin will be used to correct the origin in the future. That is, as shown in Fig. 1, the background of the motion body is picked up by a camera to store a unique shape (image pattern), such as a cross pattern at the upper left, for example, to store a pattern of such a background, and then work from the image pattern. The whole process of setting the point (the center point where the dashed line intersects in the illustrated example) as the origin in advance is called pre-learning, and in the present invention, the pre-learned origin at the start of work through the motion body after performing the pre-learning process first Compared to the control of the motion body through the same origin. That is, when the machine is switched on on the work day A and the work is started, the origin of the motion body on the work day A is set by correcting the origin of the motion body with the previously learned origin. Work is carried out through the origin, and the origin of motion object motion of work day A + 1 is corrected with the same pre-learned origin on the next day A + 1, so that work on different days is unified. Origin control is performed.

실제로 모션 시스템의 동작 제어는 원점으로부터의 거리를 통하여 이루어지게 되는데 예를 들면 원점으로부터 좌표를 통하여 반도체 웨이퍼의 이송 아암 등의 모션체의 동작을 제어하게 된다. In practice, the motion control of the motion system is performed through the distance from the origin, and for example, the motion of the motion body such as the transfer arm of the semiconductor wafer is controlled through the coordinates from the origin.

본 발명에 있어 모션 시스템의 동작 제어를 위한 원점 설정은 다음의 방식으로 이루어진다. 모션체에는 카메라가 고정 설치되어 있으며, 모션체에 부착된 카메라에서 모션체의 배경을 촬상하여 화상 데이터를 생성하여, 이를 마이컴으로 전송하고, 마이컴에서는 이를 선학습용 화상 데이터와 대비하여 고유 모양이 시프트된 거리의 추정을 통해 원점이 시프트된 거리를 추정하고 이를 통해 원점 보정을 하게 된다. 이 때, 양 화상 데이터간의 대비를 통한 시프트된 거리의 추정은 마이컴에서 자동적으로 이루어지게 됨은 물론이다. 그 후, 추정된 시프트 거리를 보정하기 위하여 이만큼 모션체가 이동되며, 다시 모션체에 부착된 카메라에서 모션체의 배경을 촬상하여 재차 화상 데이터를 생성하여 마이컴으로 전송하고 마이컴에서는 이를 선학습용 화상 데이터와 대비하여 고유 모양이 시프트된 거리의 추정을 통해 추가적인 원점 보정을 하게 되며, 다시 모션체는 추정된 거리만큼 이동되어 상기 방식 에 의한 원점 보정이 반복되어 일정 수치 범위 이내에서 선학습된 원점과 일치할 때까지 이러한 원점 보정이 이루어진다. In the present invention, the origin setting for the motion control of the motion system is performed in the following manner. The camera is fixed to the motion body, and the camera attached to the motion body captures the background of the motion object to generate image data, and transmits the image data to the microcomputer. The microcomputer shifts the unique shape in comparison with the image data for pre-learning. The estimated distance is estimated to estimate the distance shifted by the origin and through this, the origin is corrected. At this time, of course, the estimation of the shifted distance through the contrast between the two image data is automatically made in the microcomputer. After that, the motion is moved as much as possible in order to correct the estimated shift distance, and the camera attached to the motion is again photographed with the background of the motion to generate image data and transmit the image data to the microcomputer again. In contrast, additional origin correction is performed by estimating the distance shifted by the intrinsic shape, and the motion body is moved by the estimated distance again, and the origin correction by the above method is repeated to coincide with the pre-learned origin within a certain numerical range. Until this origin correction is made.

즉, 도 2에 도시된 바와 같이 모션체에 부착된 카메라에서 모션체의 배경을 촬상하여 화상데이터를 생성한 후 이를 선학습용 화상 데이터와 비교하여 시프트된 거리를 추정하고 이를 이용하여 모션체를 이동시킨 후 도 2의 우측편의 사진과 같이 다시 모션체에 부착된 카메라에서 모션체의 배경을 촬상하는 작업을 반복하되, 일정 임계치 이내에서 모션체에서 촬상된 화상데이터가 선학습용 화상데이터와 일치하게 될 때까지 반복한다. That is, as shown in FIG. 2, the camera attached to the motion object captures the background of the motion object to generate image data, compares it with the image data for pre-learning, estimates the shifted distance, and moves the motion object using the image data. After repeating the operation of capturing the background of the motion object from the camera attached to the motion object again as shown in the photo on the right side of FIG. 2, the image data captured by the motion object within the predetermined threshold value will coincide with the image data for pre-learning. Repeat until.

다시 설명하면 모션체에 부착된 카메라로 1차로 촬영한 화상 데이터를 통하여 선학습된 화상 데이터와 대비하였을 때, x 방향 3㎜, y 방향 5㎜ 차이가 나는 것으로 추정되면 모션체를 x 방향 -3㎜, y 방향 -5㎜ 이동시키고, 다시 촬영하여 선학습된 화상 데이터와 비교하고 이때 x 방향 0.3㎛, y 방향 0.4㎛ 만큼 차이가 나는 것으로 추정되면, 다시 모션체를 x 방향 -0.3㎛, y 방향 -0.4㎛ 이동시키고 재촬영하는 방식을 통해 원점 보정을 수행하여 나가면서 촬영되는 화상 데이터를 통한 원점이 선학습된 원점과 일정 오차 범위 이내에 있게 하여 선학습된 원점과 일치하게 하여 결국 정확한 원점 설정이 되게 하는 것이다. 즉, 원점 보정을 통해 일정 오차 범위 이내에서 선학습된 원점과 일치하게 되면 그 때의 모션체의 위치가 향후 모션체의 모션 제어의 기준으로 설정되어 이에 대한 상대 거리를 통하여 향후 모션체의 동작이 제어되게 한다. 이와 같은 본 발명의 원점 검출 방법의 과정은 도 3의 순서도에 잘 나타나 있다. In other words, when it is estimated that there is a difference of 3 mm in the x direction and 5 mm in the y direction when compared with the pre-learned image data through the image data photographed by the camera attached to the motion object, the motion object is set in the x direction -3. If the mm and y directions are shifted by -5 mm, and again photographed and compared with the pre-learned image data, and the difference is estimated by 0.3 μm in the x direction and 0.4 μm in the y direction, the motion body is again moved in the x direction -0.3 μm, y Perform the origin correction by moving the direction -0.4㎛ and re-shooting so that the origin through the image data captured is within the certain error range with the pre-learned origin so that it matches the pre-learned origin and eventually set the correct origin. To be. In other words, if the point is coincided with the point of pre-learned within a certain error range through the zero point correction, the position of the motion body at that time is set as a reference for the motion control of the motion body in the future, and the motion of the future motion body is determined through the relative distance thereto. To be controlled. Such a procedure of the origin detection method of the present invention is well illustrated in the flowchart of FIG. 3.

이상 설명한 방법은 모션체에 카메라가 부착되어 있고 이를 통해 모션체의 배경을 촬영하여 원점 검출을 실시하는 실시예에 관한 것이며, 이와 달리 거꾸로 모션체 주위에 카메라가 고정되어 있어서 이를 통해 모션체를 촬영함으로써 원점 검출을 수행할 수도 있음은 물론이다. 즉, 도 4의 순서도에 도시된 바와 같이, 모션체 주변에 고정된 카메라를 통하여 모션체를 촬상하여 선학습(teaching)용 화상 데이터를 생성하여 저장하고, 상기 선학습용 화상 데이터상의 고유한 모양의 위치를 기억하고 원점에 해당하는 위치를 설정한다. 그 후 고정된 카메라를 통하여 모션체를 촬상하여 화상 데이터를 생성하고 이를 상기 선학습용 화상 데이터를 대비하여 화상 데이터 상의 고유한 모양의 비교를 통하여 원점이 시프트된 양을 추정하여, 모션체를 추정치만큼 보정 이동하고 다시 고정된 카메라를 통하여 모션체를 촬상하여 촬상된 화상데이터와 상기 선학습용 화상 데이터를 대비하여 화상 데이터 상의 고유한 모양의 위치를 통하여 원점이 시프트된 양을 다시 추정하여 일정 임계치 이내에서 일치하는지를 판단하여 일정 임계치 이내에 일치할 때까지 보정을 반복하는 방식도 가능한 것이다. 이때도 원점 보정을 통해 일정 오차 범위 이내에서 선학습된 원점과 현재 모션체를 촬상한 원점이 일치하게 되면 그 때의 모션체의 위치가 향후 모션체의 모션 제어의 기준으로 설정되어 이에 대한 상대 거리를 통하여 향후 모션체의 동작이 제어되게 하는 것이다. The above-described method relates to an embodiment in which a camera is attached to a motion object, and the background of the motion object is photographed to detect the origin. In contrast, the camera is fixed around the motion object in reverse, thereby photographing the motion object. Of course, the home position detection can also be performed. That is, as shown in the flowchart of FIG. 4, the motion object is captured by a camera fixed around the motion object to generate and store image data for teaching, and the unique shape on the image data for learning is shown. Remember the position and set the position corresponding to the origin. After that, the motion object is captured by a fixed camera to generate image data, and the amount of origin shift is estimated by comparing the inherent shape on the image data with respect to the pre-learning image data. Motion image is captured by the camera which has been corrected and re-fixed, and the estimated original position is shifted through the unique shape position on the image data, in contrast with the image data and the pre-learning image data. It is also possible to determine if there is a match and to repeat the calibration until it matches within a certain threshold. In this case, when the home-learned origin within the certain error range matches the origin of the current motion object, the position of the motion object at that time is set as a reference for the motion control of the future motion object, and the relative distance is Through the motion of the future motion is to be controlled.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 본 발명의 실시 태양 중 하나의 예를 든 것으로 본 발명은 이에 한정되지 아니하고 이와 등가물, 균등물을 포함함을 밝혀 둔다. The embodiments of the present invention described above are examples of one of the embodiments of the present invention, and the present invention is not limited thereto, and the present invention includes equivalents and equivalents thereof.

본 발명은, 카메라에서 포착되는 이미지를 이용하여 원점을 검출하되, 선학습(teaching)된 절대 위치에 관한 이미지에 대비하여 원점을 정확히 찾는 방식을 사용함으로써, 이미지 간의 비교를 통해 원하는 정밀도만큼 원점을 정확하게 검출하여 모션 제어의 정확도를 대폭 향상시키는 효과를 갖는다. The present invention detects the origin using an image captured by a camera, but uses an exact method of finding the origin in preparation for an image related to a teaching absolute position, thereby comparing the origin to a desired precision through comparison between images. It has the effect of greatly detecting the accuracy and greatly improving the accuracy of the motion control.

나아가 원점의 정확한 검출을 통해 모션체의 제어 동작의 정밀성을 향상시켜 반도체 제조 등 정밀한 모션제어가 필요로 하는 산업 발전에 기여하는 효과를 갖는다. Furthermore, the precise detection of the origin improves the precision of the motion control operation and contributes to the industrial development that requires precise motion control such as semiconductor manufacturing.

Claims

In the origin detection method of a motion system, in which the motion of a motion body such as a semiconductor wafer transfer arm, a robot arm, etc. must be numerically precisely controlled,

Imaging the background of the motion object to generate and store image data for teaching;

A pre-learning step of storing a position of a unique shape on the pre-learning image data and setting a position corresponding to the origin;

Image data is generated by capturing the background of the motion object through a camera attached to the motion body, and a unique shape on the image data is compared with the image data photographed through the camera attached to the motion object and the image data for pre-learning. Estimating the amount of shift of the origin by comparison;

The motion body is corrected and moved by the estimated value until the estimated value shifted within the predetermined value, and the background image of the motion body is again photographed by a camera attached to the motion body to compare the captured image data with the pre-learning image data. Repeating the operation of re-estimating the amount of shift in the origin through the position of the unique shape on the image data;

Origin detection method of motion system.

Imaging the motion object through a camera fixed around the motion object to generate and store image data for teaching;

Imaging the motion body through the fixed camera to generate image data, and estimating the amount of shift of the origin by comparing the inherent shape on the image data with respect to the pre-learning image data;

The motion object is corrected and moved by the estimated value until the estimated value whose origin is shifted is within a predetermined value, and the motion object is photographed through a fixed camera again, and the image data obtained by comparing the image data with the image data for pre-learning are unique. Repeating the operation of re-estimating the amount of origin shifted through the position of the shape;

Origin detection method of motion system.