KR101053779B1 - 디스플레이 수단의 메탈 마스크 검사 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 디스플레이의 Metal Mask 검사를 위하여 유효검사영역의 설정에 관한 것이다.

본 발명의 유효검사영역을 자동 설정하기 위해, 상기 촬상수단으로 획득한 이미지의 검사 영역을 설정하기 위해 영상처리하고, 상기 촬상수단으로 부터 획득한 이미지로부터 마스크의 결함을 검출하여 서로 비교함므로써 검사유효영역을 자동 설정할 수 있다.

따라서 본 발명에 의하면, Mask내의 Cell 사이즈의 변화와 카메라가 촬상한 이미지의 영역 유형에 따라 유형을 찾는 각각의 알고리즘을 구현할 필요가 없으며, 또한 카메라의 검사 Path에 무관하게 동일한 알고리즘을 적용하여 전 영역에 걸쳐서 실제 검사 유효영역내의 결함만을 검출하여 효율적인 검사를 수행할 수 있다.

메탈, 마스크, 결함, 검출

Description

디스플레이 수단의 메탈 마스크 검사 방법 {Method for reviewing Metal Mask in display means}

도 1은 실제 검사/비검사해야 될 영역이 어떤 부분인지 미리 표시된 Metal Mask Cell Image를 나타낸 도면

도 2는 상기 도 1의 촬상된 영상(image)에 대해 결함검출 프로세싱을 한 결과를 나타낸 도면

도 3은 Cell 사이즈와 검사 카메라의 FOV(Field Of View)에 따라서, 최초의 검사 유효 영역이 다양하게 변경되는 것을 나타낸 도면

도 4는 변경된 검사 유효 영역을 나타낸 도면

도 5는 Metal Mask 이미지 처리 프로세스를 나타낸 흐름도

도 6은 상기 도 5에서의 자동검사영역설정을 위한 전처리 과정을 나타낸 도면

도 7은 본 발명의 도 5및 도 6의 자동 검사영역설정을 통해 처리된 이미지를 나타낸 도면

본 발명은 디스플레이의 Metal Mask 검사를 위하여 유효검사영역의 설정에 관한 것으로, 특히 촬상된 이미지를 평균/이치화/수축/팽창을 통해 자동 획득한 유효 검사영역(도 6)과, 전체 촬상된 이미지에 대해서 결함을 검출한 결과(도2)를 서로 비교하여, 실제 유효 영역 부위만을 추출(도 7)하는 디스플레이 수단의 메탈 마스크 검사 방법에 관한 것이다.

이하 종래 및 관련 발명에 대해 설명한다.

OLED (Organic Light Emitting Diode)는 유기물(단분자 /저분자 또는 고분자) 박막에 양극과 음극을 통하여 주입된 전자와 정공이 재결합하여 여기자(Excition)을 형성하고, 상기 형성된 여기자로부터의 에너지에 의해 특정한 파장의 빛이 발생하는 형상을 이용한 자체 발광형 디스플레이 소자이다.

Metal Mask는 OLED 증착 공정에서 R,G,B의 삼색 유기물을 기판에 성막하는 데 쓰이는 Mask이다.

일반적으로 증착 공정에서의 Mask불량 및 증착 공정 과정에 Mask의 유기 잔재물에 의해 생기는 불량을 사전에 방지하기 위한 Metal Mask 품질이 중요한 부분으로 인식 되고 있다.

따라서, Metal Mask의 품질 관리를 위해서 주기적으로 Mask의 결함을 검출할 수 있는 자동검사 장치를 개발하여 양산라인에 적용을 위해 개발 중이며, 이러한 자동검사장치에서 검출한 결함들에 대해서는 검출하여 치명적인 결함 여부 등을 판단하게 된다.

이러한 자동검사장치의 구성은 OLED Metal Mask의 규칙적인 패턴에 조사하는 조명(미도시)과, 검사 대상의 상태를 획득하는 카메라(미도시)와, 카메라로부터의 받은 영상을 처리하는 영상처리보드(미도시) 및 영상처리보드로부터 결함정보를 전달 받아 사용자에게 표시하는 호스트 컴퓨터(미도시)로 구성된 OLED 검사 장치에 있어서, 일반적으로 호스트 컴퓨터에는 구성품들을 운영하는 프로그램이 제공된다.

상기와 같이 구성된 OLED 검사 장치에서, Metal Mask 검사를 위해서는 Mask하부에서 조명을 조사하고, 검사카메라로부터 검사이미지를 획득한 후, 영상처리보드를 통해서 영상처리를 하게 되며, 그 결과는 결함 정보로써 호스트 컴퓨터를 통해서 사용자가 알 수 있도록 표시된다.

도 1은 실제 검사/비검사해야 될 영역이 어떤 부분인지 미리 표시된 Metal Mask Cell Image를 나타낸 도면이다.

도면에서 보는바와 같이, 촬상(촬영)된 영상(image)에는 미리 설정된 검사 유효영역 (10)과, 하나의 Cell이 복수개로 반복되는 규칙적인 Pattern(12,13,14,15)으로 형성되어진 비검사영역(11)되어 있다.

도 2는 상기 도 1의 촬상된 영상(image)에 대해 결함검출 프로세싱을 한 결과를 나타낸 도면이다.

도면에서 보는바와 같이, 미리 설정된 검사 유효 영역 (20)에는 cells(26,27,28)이 각각 쌍으로 존재하고, 비검사 유효 영역 (21)에는 cells (22,23,24,25)이 각각 쌍으로 존재한다.

또한, 도 2에 가상의 결함 검출 유효 영역 (29)을 나타내었다.

그러나 상기의 도 1 및 2와 같이 미리 설정한 검사 유효 영역은, Cell 사이즈와 검사 카메라의 FOV(Field Of View)에 따라서, 도 3과 같이 최초의 검사 유효 영역 (31)이 다양하게 변경(32,33,34,35) 될 수 있다.

또한 도 4와 같이 변경된 검사 유효 영역 (43,44)과 Cells (41,42)이 구성됨을 알 수 있다.

그러나 상기와 같이 검사 유효 영역이 Cell 사이즈와 검사 카메라의 FOV(Field Of View)에 따라서 변경됨에 따라, 그 유형을 선정하는 별도의 알고리즘이 필요하거나, 검사시 미리 검사 영역을 지정해서 검사를 해야 하는 경우가 생길 수 있다.

이 경우 검사하고자 하는 Cell의 사이즈가 달라지거나 검사 Path가 변경되는 경우에는, 도 2와 같이 검사 영역 외의 불필요한 결함 (22,23,24,25)이 검출되어 Review시에 작업성을 크게 저하시키게 된다.

본 발명은 상기와 같은 종래의 OLED Metal Mask 검사에 있어서 종래의 Cell 사이즈의 변화와 다양한 검사영역의 유형의 변화에 따른 유효영역설정의 어려움을 극복하기 위하여, Mask의 패턴과 카메라의 검사 Path와 무관하게 동일 알고리즘을 적용하여 유효영역내의 결함만을 검출하는 방법을 제안 한다.

본 발명은 촬상된 이미지에 대해 도 2와 같이 이미지의 마스크 결함 검출을 위한 프로세싱한 결과와, Mask의 패턴과 카메라의 검사 Path와 무관하게 자동영역 설정을 위한 처리과정을 통해 도출된 결과(도 6)를 서로 비교하여 자동으로 결함 검출영역을 설정하는 것을 제안한다.

본 발명의 디스플레이 수단의 메탈 마스크 검사 방법은, 검사대상의 상태를 획득하는 촬상수단 및 상기 촬상수단으로부터 수신된 영상을 처리하는 영상처리수단;을 포함하여 마스크 검사를 위한 유효 검사 영역을 설정하는데 있어서,

상기 촬상수단으로 획득한 이미지의 검사 영역을 설정하기 위해 영상처리하는 제 1단계; 상기 촬상수단으로 부터 획득한 이미지로부터 마스크의 결함을 검출하는 제 2 단계; 상기 제 1,2 단계에서의 출력 데이터를 비교하여 검사유효영역을 설정하는 제 3단계; 및 상기 검사 유효영역내의 결함에 대하여만 결함을 수정하는 단계;를 포함하여 동작한다.

또한 본 발명의 실시예로써, 제 1,2 단계는 병렬적으로 진행된다.

또한 본 발명의 실시예로써, 영상처리하는 제 1과정은 촬상된 이미지의 평균을 수행하는 단계; 상기 이미지에 대해 이치화를 수행하는 단계; 및 상기 이치화된 이미지를 침식 및 팽창시키는 단계;로 동작된다.

이하 본 발명의 메탈 마스크 검사 방법에 대한 바람직한 실시 예를 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

먼저 본 발명은 Cell 사이즈의 변화와 다양한 검사영역의 유형의 변화에 따른 유효영역설정의 어려움을 극복하기 위하여 Mask의 패턴과 카메라의 검사 Path와 무관하게 동일 알고리즘을 적용하여 유효영역내의 결함만을 검출하는 방법을 구현하기 위한 것이다.

도 5는 Metal Mask 이미지 처리 프로세스를 나타낸 흐름도이다.

도면에서 보는바와 같이, 결함을 검출하는 과정은 크게 1) Mask의 패턴과 카메라의 검사 path등과 무관하게 촬상한 이미지의 자동영역을 설정하는 부분(도 6)과, 2) 촬상된 이미지에 대해 결함 검출을 위한 프로세싱(도 2)하는 두 부분으로 나뉠 수 있다.

도 6은 상기 도 5에서의 자동검사영역설정을 위한 전처리 과정을 나타낸 도면이다.

이하 상기 도 5 및 도 6을 참고하여 설명한다.

자동 검사영역 설정을 위해, 도 5 및 도 6과 같이 전처리 과정을 거쳐서 유효 검사영역을 구분 (0 or 1)을 하고(S 502, S503, S 504, S505),(S 602,S603,S604,S 605), 다른 한 부분에서는 결함 검출을 위한 프로세싱(S 506)이 진행이 되고, 유효 검사영역과 비교를 하여(S 507) 자동검사 영역에서의 유효영역에 해당 되는 결함만을 검출(S 508),(도7)하게 된다.

상기에서 결함 검출을 위한 Processing은, 자동영역을 설정하기 위한 전처리(S 502-S 505)과정에 상관이 없이, 전체 촬상된 이미지에 대해서 결함을 검출하는 과정을 말한다.

즉 도 2와 같이 처리된 이미지를 얻는 과정이다. 상기 프로세싱에 의한 도 2와, 상기 자동영역 설정에 의한 도 6의 설정 영역을 비교하여, 도 7과 같은 실제 유효 영역 부위만을 추출한다.

상기 과정후에 최종 결함에 대한 Property를 부여하는 과정이 진행 될 것이다.

도 2에서 검은 동그라미 부분(26,27,28) 및 네모진 부분 (29)의 결함에서, 도 5의 과정의 결과값을 서로 비교하여 실제 결함은 네모진 부분(29)에 의한 도 7의 이미지가 이에 해당된다.

또한 상기에서 검출유효영역비교(S 507)는, 도 1에서와 같이 실제 검사해야 될 영역이 어떤 부분인지 표시가 되어 있다.

이경우에서 결함검출 프로세싱을 하면, 도 2와 같은 프로세싱을 하는데, 이때 검출 영역을 비교하지 않으면, 도 2의 비검사유효영역의 Cells(22,23,24,25)도 비유효결함으로 판단하여 Review시에 작업성을 크게 저하시키게 된다.

즉, 필요한 결함만 검출을 하고자 한 것이다.

일반적으로 흑백이미지(8bit)이미지는 한 픽셀이 0~255의 밝기 값을 가지고 있다.

평균(Average)은 일반적으로 주위의 픽셀값을 더해서 추출하는 방법으로 일반적으로 이미지처리에서 잡음을 제거하거나 이미지를 부드럽게 만드는데 쓰인다.

도 6의 이미지(66), Cell (65), 검사대상영역 (64)을 포함하는 원이미지(S 601)에서, 하나의 임의의 픽셀만을 보았을 때, p4의 픽셀을 평균한다는 의미는 (S 606)의 그림에서 주위의 픽셀과 모두 더해서 더한 픽셀 개수로 나눈다는 의미이다.(도 5의 S 502).

주위의 몇 개의 픽셀을 더해서 하나의 픽셀로 만들것인가는 특정하게 정해진것이 없지만, 모든 픽셀에 대해서 이러한 연산을 하게되면 최종적으로 S 602와 같은 이미지가 얻어지는 것입니다.

상기 과정에서 이러한 처리를 하는것은 셀안의 pattern형상을 뭉개서 패턴의 있는 부분과 없는 부분을 구분하기 위한 것이다.

S 603의 이치화란 영상처리에서 0에서 255의 값을 같는 각각의 픽셀을 검은색 또는 흰색, 즉 0 또는 1 (2bit)의 데이터로 표현하는 것이다. (도 5의 S 503).

여기에서 임계치 ,즉 S 602의 영역을 구분할 수 있는 기준값을 설정하면 S 603와 같이 검은색(61,63)과 흰색(62)으로 구분을 할 수 있다.

S 604의 영역 침식(Erosion)이라는 것은 배경에 대해서 배경(61)을 확장시키고 물체의 크기(62)를 축소하는 연산을 의미한다. (도 5의 S 504).

Mask검사에서 상기와 같은 과정을 수행하는 이유는, S 603의 이치화 과정에서 남은 불필요한 부분을 없애기 위해서 검은색 배경(61)을 확장해서 흰색부분(62)을 축소시킨 것 이다.

S 605의 영역 팽창(Dilation)은 물체의 최외곽 픽셀을 확장하는 역할을 한다. 이 과정을 통해서 물체의 크기(62)는 확장되고 배경961)은 축소되는 것이다. (도 5의 S 505).

상기의 이치화과정에서 남은 불필요한 패턴은 침식연산을 통해서 제거되면 서 그만큼 검사영역도 줄어들기 때문에 다시 영역을 원상태로 회복시켜 주기 위해 이러한 연산을 수행하게 된다.

물론 침식연산에서 없어진 패턴은 정보가 없기 때문에 팽창연산에서는 나타나지 않는다.

상기 과정들을 거치면 실제로 검사영역에 대한 Reference가 최종적으로 생기게 된다. 즉, 최종 전처리 과정의 결과로서 0과 1이 영역을 구분하는 기준이 되는 것이다.

S 605에서 0인부분(61)은 결함검출을 위한 processing을 하지않고, 1인 부분(62)만 결함 검출을 수행한다.

상기 과정들은 Metal MasK검사시 촬상된 이미지가 mask의 cell의 어느 부문을 보는지에 무관하게, 검사를 할 수 있게 하기 위한 검사 방법이다.

즉, 종래 도 1, 2와 같이 영역을 미리 지정 즉, 프로세싱하기전에 어느부분만을 처리해야 한다는 정보가 필요하였으며, 도 3 및 도 4와 같이 카메라가 촬상하는 패턴의 유형에 따라서 검사를 하기 위한 각각의 개별 Algorithm이 필요하였다.

부연하면, 도 3 및 도 4에 나타난 바와 같이 실제 카메라가 촬상되었을때의 가능한 이미지를 여러개로 나타내었으며, 도 4는 그중에 하나이다.

마스크 검사시 일일이 결함 검출 영역을 예측하여 영역을 설정하면, 검사에 대해서 많은 경우의 수와 Recipe(검출 parameter)가 필요하겠지만, 본 발명에 의하면 결함 검출 영역을 예측할 필요없이 결함의 영역을 프로세싱의 한 부분으로 자연스럽게 설정할 수 있다

도 7은 본 발명의 도 5및 도 6의 자동 검사영역설정을 통해(도 2의 가상 영역 설정영역참조)(72) 처리된 이미지를 나타낸 도면이다.

상기한 바와 같이 본 발명은, 촬상된 이미지를 평균/이치화/수축/팽창을 통해 자동 획득한 유효 검사영역(도 6)과, 전체 촬상된 이미지에 대해서 결함을 검출한 결과(도2)를 서로 비교하여, 실제 유효 영역 부위만을 추출(도 7)하는 디스플레이 수단의 메탈 마스크 검사 방법에 관한 것이다.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명하였으나, 본 발명은 다양한 변화와 변경 및 균등물을 사용할 수 있다.

본 발명은 상기 실시 예를 적절히 변형하여 동일하게 응용할 수 있음이 명확하다. 따라서 상기 기재 내용은 하기 특허청구범위의 한계에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것이 아니다.

상술한 바와 같이 본 발명에 의한 메탈 마스크 검사 방법은,

1) Metal Mask의 규칙적인 패턴을 영역 유형에 무관하게 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다.

2) Metal Mask의 Cell 사이즈의 변화나 카메라의 검사 path에 무관하게 검사유효영역내의 결함만을 검출 할 수 있다.

3) 검사유효영역내의 결함만을 검출하여 과검에 따른 Review시의 작업성을 향상 될 수 있다.

즉, Mask내의 Cell 사이즈의 변화와 카메라가 촬상한 이미지의 영역 유형에 따라 유형을 찾는 각각의 알고리즘을 구현할 필요가 없으며, 또한 카메라의 검사 Path에 무관하게 동일한 알고리즘을 적용하여 전 영역에 걸쳐서 실제 검사 유효영역내의 결함만을 검출하여 효율적인 검사를 수행할 수 있다.

Claims (4)

1. 검사대상의 상태를 획득하는 촬상수단 및

   상기 촬상수단으로부터 수신된 영상을 처리하는 영상처리수단;을 포함하여 마스크 검사를 위한 유효 검사 영역을 설정하는데 있어서,

   상기 촬상수단으로 획득한 이미지의 검사 영역을 설정하기 위해 영상처리하는 제 1단계; 상기 촬상수단으로 부터 획득한 이미지로부터 마스크의 결함을 검출하는 제 2 단계; 및 상기 제 1,2 단계에서의 출력 데이터를 비교하여 검사유효영역을 설정하는 제 3단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이 수단의 Metal Mask 검사 방법.
2. 제 1항에 있어서, 상기 검사 유효영역내의 결함에 대하여만 결함을 수정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이 수단의 Metal Mask 검사 방법 .
3. 제 1항에 있어서, 제 1,2 단계는 병렬적으로 진행되는 것을 특징으로 하는 디스플레이 수단의 Metal Mask 검사 방법.
4. 제 1항에 있어서, 영상처리하는 제 1과정은 촬상된 이미지의 평균을 수행하는 단계; 상기 이미지에 대해 이치화를 수행하는 단계; 및 상기 이치화된 이미지를 침식 및 팽창시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이 수단의 Metal Mask 검사 방법.

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