KR101231597B1 - 검사방법 - Google Patents

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Abstract

기판을 검사하는 검사장비에서 검사영역을 설정하기 위하여, 기판 상에 복수의 측정영역들을 설정하고, 측정영역들 중 측정대상물을 검사하기 위한 타겟 측정영역과 인접한 적어도 하나 이상의 인접 측정영역의 기준 데이터 및 측정 데이터를 획득한 후, 인접 측정영역 내에서 적어도 하나 이상의 특징객체를 추출한다. 특징객체에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여, 왜곡량을 획득하고, 왜곡량을 보상하여 타겟 측정영역 내의 검사영역을 설정한다. 이에 따라, 기준 데이터와 측정 데이터 사이의 변환 관계를 보다 정확히 획득할 수 있으며, 왜곡을 보상한 정확한 검사영역을 설정할 수 있다.

Description

검사방법{INSPECTION METHOD}
본 발명은 검사방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 형상 측정장치의 측정 대상물에 대한 검사방법에 관한 것이다.
일반적으로, 전자장치 내에는 적어도 하나의 인쇄회로기판(printed circuit board; PCB)이 구비되며, 이러한 인쇄회로기판 상에는 회로 패턴, 연결 패드부, 상기 연결 패드부와 전기적으로 연결된 구동칩 등 다양한 회로 소자들이 실장되어 있다.
일반적으로, 상기와 같은 다양한 회로 소자들이 상기 인쇄회로기판에 제대로 형성 또는 배치되었는지 확인하기 위하여 형상 측정장치가 사용된다.
종래의 형상 측정장치는 소정의 검사영역을 설정하여, 상기 검사영역 내에서 소정의 회로 소자가 제대로 형성되어 있는지를 검사한다. 종래의 검사영역 설정방법에서는, 단순히 이론적으로 회로 소자가 존재하여야 할 영역을 검사영역으로 설정한다.
검사영역은 측정을 원하는 위치에 정확히 설정되어야 측정을 요하는 회로 소자의 측정이 제대로 수행될 수 있지만, 인쇄회로기판과 같은 측정 대상물은 베이스 기판의 휨(warp), 뒤틀림(distortion) 등의 왜곡이 발생할 수 있으므로, 종래의 검사영역은 측정을 원하는 위치에 정확히 설정되지 못하고, 촬영부의 카메라에서 획득하는 이미지는 실제로 회로 소자가 존재하는 위치와 일정한 차이가 발생하는 문제점이 있다.
따라서, 상기와 같은 측정 대상물의 왜곡을 적절히 보상한 검사영역을 설정할 필요성이 요청된다.
따라서, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 기판의 왜곡을 보상한 검사영역을 설정할 수 있고, 기판 상의 타겟 측정영역 내에 특징객체로 설정하기 위한 형상 정보가 없거나 부족한 경우에도 기준 데이터와 측정 데이터 사이의 변환 관계를 보다 정확히 획득함으로써 검사영역을 정확히 설정할 수 있는 검사방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 예시적인 일 실시예에 따른 검사방법은, 기판 상에 복수의 측정영역들을 설정하는 단계, 상기 측정영역들 중 측정대상물을 검사하기 위한 타겟(target) 측정영역과 인접한 적어도 하나 이상의 인접 측정영역의 기준 데이터 및 측정 데이터를 획득하는 단계, 상기 인접 측정영역 내에서 적어도 하나 이상의 특징객체를 추출하는 단계, 상기 특징객체에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여, 왜곡량을 획득하는 단계, 및 상기 왜곡량을 보상하여 상기 타겟 측정영역 내의 검사영역을 설정하는 단계를 포함한다.
상기 인접 측정영역 내에서 적어도 하나 이상의 특징객체를 추출하는 단계는, 상기 특징객체 기준 유형 및 기준 개수를 설정하는 단계 및 상기 타겟 측정영역에서 추출된 특징객체의 개수가 상기 기준 개수보다 작은 경우, 상기 인접 측정영역 내에서 상기 기준 유형에 해당하는 상기 특징객체를 추출하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 상기 인접 측정영역은 복수일 수 있고, 상기 인접 측정영역 내에서 상기 기준 유형에 해당하는 상기 특징객체를 추출하는 단계 이전에, 상기 복수의 인접 측정영역들 중 상기 특징객체를 추출할 인접 측정영역을 선정받을 수 있다.
일 실시예로, 상기 인접 측정영역 내에서 적어도 하나 이상의 특징객체를 추출하는 단계 이전에, 상기 복수의 측정영역들 각각에 대한 특징객체를 설정하는 단계, 상기 복수의 측정영역들 각각에 대하여, 상기 설정된 특징객체의 개수가 기준 개수에 미달하는지 여부를 확인하는 단계, 및 상기 기준 개수에 미달하는 측정영역에 대하여, 상기 특징객체를 추출하기 위한 상기 인접 측정영역을 선정받을 수 있다.
일 실시예로, 상기 특징객체는, 상기 타겟 측정영역의 상기 측정데이터가 획득되기 이전에 상기 측정데이터가 획득되는 인접 측정영역 중에서 추출될 수 있다.
일 실시예로, 상기 인접 측정영역 내에서 적어도 하나 이상의 특징객체를 추출하는 단계는, 상기 특징객체의 기준 유형 및 기준 개수를 설정하는 단계, 상기 타겟 측정영역을 소정 영역만큼 확장시키는 단계, 상기 확장된 영역에서 상기 기준 유형에 해당하는 상기 특징객체를 추출하는 단계, 및 상기 추출된 특징객체의 개수가 상기 기준 개수보다 작은 경우, 상기 타겟 측정영역을 소정 간격만큼 확장시키는 단계 이후를 반복하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 상기 확장된 영역에서 상기 기준 유형에 해당하는 상기 특징객체를 추출하는 단계는, 상기 확장된 영역과 기 설정된 인접 측정영역의 공통영역 내에서 상기 기준 유형에 해당하는 상기 특징객체를 추출하여 수행될 수 있다. 또한, 상기 타겟 측정영역을 소정 영역만큼 확장시키는 단계 이전에, 상기 타겟 측정영역 내에서 상기 기준 유형에 해당하는 상기 특징객체를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 타겟 측정영역 내에서 추출된 상기 특징객체의 개수가 상기 기준 개수보다 작은 경우, 상기 타겟 측정영역을 소정 영역만큼 확장시키는 단계를 수행할 수 있다.
일 실시예로, 상기 특징객체는 복수로 추출되고, 상기 복수의 특징객체들 중에서, 상기 타겟 측정영역으로부터의 거리가 가까운 특징객체에 높은 가중치가 부여되며, 상기 왜곡량은 상기 가중치를 기초로 선택되는 특징객체에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 획득될 수 있다. 상기 거리는, 상기 타겟 측정영역의 경계선, 상기 타겟 측정영역의 중심점 및 상기 측정대상물의 중심점 중 적어도 하나로부터 측정될 수 있다.
일 실시예로, 상기 특징객체는 복수로 추출되고, 상기 복수의 특징객체들 중에서, 상기 특징객체에 대응하는 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 형상이 일치하는 특징객체에 높은 스코어가 부여되며, 상기 왜곡량은 상기 스코어를 기초로 선택되는 특징객체로 획득될 수 있다.
일 실시예로, 상기 특징객체는 복수로 추출되고, 상기 복수의 특징객체들 중에서, 상기 타겟 측정영역으로부터의 거리가 가까운 특징객체에 높은 가중치가 부여되며, 상기 복수의 특징객체들 중에서, 상기 특징객체에 대응하는 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 형상이 일치하는 특징객체에 높은 스코어가 부여되며, 상기 왜곡량은 상기 가중치 및 상기 스코어 중 적어도 하나 이상을 기초로 선택되는 특징객체에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 획득될 수 있다.
일 실시예로, 상기 인접 측정영역은 복수로 설정되고, 상기 특징객체는 복수로 추출되며, 상기 특징객체들은 상기 복수의 인접 측정영역들에 대하여 고르게 추출될 수 있다.
본 발명의 예시적인 다른 실시예에 따른 검사방법은, 기판 상에 복수의 측정영역들을 설정하는 단계, 상기 측정영역들 중 측정대상물을 검사하기 위한 타겟 측정영역과 인접한 적어도 하나 이상의 인접 측정영역의 기준 데이터 및 측정 데이터를 획득하는 단계, 상기 인접 측정영역 내에서 적어도 하나 이상의 블록 단위의 특징블록을 추출하는 단계, 상기 특징블록에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여, 왜곡량을 획득하는 단계, 및 상기 왜곡량을 보상하여 상기 타겟 측정영역 내의 검사영역을 설정하는 단계를 포함한다.
일 실시예로, 상기 특징블록은 복수로 추출되고, 상기 왜곡량은 상기 기준 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 정량화된 변환 공식으로 획득되며, 상기 정량화된 변환 공식은, 상기 복수의 특징객체들에 대한 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 획득된 위치 변화, 기울기 변화, 크기 변화 및 변형도 중 적어도 하나 이상을 이용하여 정의될 수 있다.
본 발명에 따르면, 기판 상의 타겟 측정영역 내에 특징객체로 설정하기 위한 형상 정보가 없거나 부족한 경우, 인접 측정영역 내에서 추가적으로 특징객체를 설정함으로써 기준 데이터와 측정 데이터 사이의 변환 관계를 보다 정확히 획득할 수 있으며, 상기 변환 관계로부터 측정 데이터의 왜곡을 보상하여 검사영역을 설정할 수 있다.
또한, 블록을 단위로 소정 형상을 포함하는 특징블록을 특징객체로 설정하는 경우 특징객체로 설정하기 위한 형상정보가 부족한 경우가 종종 발생하므로, 상기와 같이 인접 측정영역 내의 특징객체를 활용함으로써 충분한 개수의 특징객체들을 획득할 수 있다.
또한, 타겟 측정영역 및 인접 측정영역 내의 특징객체에 대하여 가중치를 설정하는 경우, 상대적으로 정확한 변환 관계를 획득할 수 있다. 또한, 복수의 인접 측정영역들에 대하여 고르게 특징객체를 설정하는 경우, 상대적으로 정확한 변환 관계를 획득할 수 있다.
또한, 기판의 휨(warping)이나 뒤틀어짐에 따른 패드(pad) 및 부품(component) 위치변화로 인한 검사영역의 변화에 따른 에러 발생을 방지하고 보다 정확하게 검사영역을 설정할 수 있다.
또한, 상기와 같이 설정된 검사영역을 기초로 부품의 불량 검사 등의 작업을 수행할 수 있으므로, 보다 정확히 상기 기판의 불량 여부 등을 판단할 수 있다.
또한, 상기와 같이 설정된 측정영역을 이용하여 측정영역에 존재하는 측정 대상물의 정보를 보다 정확하게 측정 할 수 있다.
또한, 기준데이터와 측정데이터 사이의 틀어짐을 보상하여 기준 데이터의 정보로 측정 데이터에 존재하는 패드, 부품, 패턴, 실크 등의 영역을 보다 정확히 예측할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 검사방법을 나타낸 흐름도이다.
도 2는 도 1의 검사방법을 설명하기 위한 평면도이다.
도 3은 도 1의 검사방법에서 기준 데이터의 일 예를 나타낸 평면도이다.
도 4는 도 1의 검사방법에서 측정 데이터의 일 예를 나타낸 평면도이다.
도 5는 도 1의 검사방법에서 특징객체를 추출하는 방법의 일 실시예를 나타낸 흐름도이다.
도 6은 도 1의 특징객체를 추출하는 방법을 설명하기 위한 개략 평면도이다.
도 7은 특징객체를 추출하는 다른 실시예를 설명하기 위한 개략 평면도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 검사방법을 나타낸 흐름도이고, 도 2는 도 1의 검사방법을 설명하기 위한 평면도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라 왜곡이 보상된 검사영역을 설정하기 위하여, 먼저 기판(100) 상에 복수의 측정영역들을 설정한다(S110).
상기 측정영역들은 각각 상기 기판(100)을 불량 여부를 검사하기 위하여 기판(100) 상에 설정된 소정의 영역을 의미하며, 예를 들어, 3차원 형상 측정장치와 같은 검사장비에 장착된 카메라의 촬영 범위(field of view)를 기준으로 설정될 수 있다.
이어서, 측정대상물을 검사하기 위한 검사영역을 설정하고자 하는 타겟(target) 측정영역을 선정한다(S120).
상기 타겟 측정영역이 선정되면, 이에 따라 상기 타겟 측정영역에 인접한 인접 측정영역이 존재한다. 상기 인접 측정영역은 상기 측정영역들의 형상과 위치에 따라 가변적이다. 상기 측정영역들이 직사각형 형상을 가지는 경우, 상기 인접 측정영역은 적어도 3개 이상이 존재하고, 9개까지 존재할 수 있다. 도 2에는, 상기 기판(100)의 중앙에 타겟 측정영역(TG)이 위치하고, 상기 타겟 측정영역(TG)의 상측, 하측, 좌측, 우측, 좌상측, 좌하측, 우상측, 우하측에 각각 인접한 8개의 인접 측정역역들(AD-U, AD-D, AD-L, AD-R, AD-UL, AD-DL, AD-UR, AD-DR)이 위치하는 예가 도시되어 있다. 한편, 상기 좌상측, 좌하측, 우상측, 우하측에 각각 인접한 4개의 인접 측정역역들(AD-UL, AD-DL, AD-UR, AD-DR)은 인접 측정영역으로 간주하지 않을 수도 있다.
다음으로, 상기 타겟 측정영역(TG)과 인접한 인접 측정영역들(AD-U, AD-D, AD-L, AD-R, AD-UL, AD-DL, AD-UR, AD-DR)의 기준 데이터 및 측정 데이터를 획득한다(S130).
도 3은 도 1의 검사방법에서 기준 데이터의 일 예를 나타낸 평면도이다.
도 3을 참조하면, 상기 기준 데이터(RI)는 일 예로 상기 기판(100)에 대한 이론적인 평면 이미지일 수 있다.
일 실시예로, 상기 기준 데이터(RI)는 상기 기판(100)에 대한 형상을 기록한 캐드(CAD)정보나 거버(gerber)정보로부터 획득될 수 있다. 상기 캐드정보나 거버정보는 상기 기판(100)의 설계 기준정보를 포함하며, 일반적으로 패드(10), 회로 패턴(30), 홀 패턴(40) 등에 관한 배치정보를 포함한다.
다른 실시예로, 상기 기준 데이터(RI)는 학습모드에 의해 얻어진 학습정보로부터 획득될 수 있다. 상기 학습모드는 예를 들면 데이터베이스에서 기판정보를 검색하여 상기 데이터베이스 검색 결과 기판정보가 없으면 베어기판의 학습을 실시하고, 이어서 상기 베어기판의 학습이 완료되어 베어기판의 패드 및 배선정보 등과 같은 기판정보가 산출되면 상기 기판정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 방식 등과 같이 구현될 수 있다. 즉, 상기 학습모드에서 인쇄회로기판의 베어기판을 학습하여 인쇄회로기판의 설계 기준정보가 획득되며, 상기 학습모드를 통하여 학습정보를 획득함으로써 상기 기준 데이터(RI)를 획득할 수 있다.
도 4는 도 1의 검사방법에서 측정 데이터의 일 예를 나타낸 평면도이다.
도 4를 참조하면, 상기 측정 데이터(PI)는 일 예로 실제 인쇄회로기판의 촬영 이미지일 수 있다. 예를 들면, 상기 측정 데이터(PI)에는 상기 기판(100) 상에 실장된 부품(20), 터미널(22), 부품에 형성된 극성 표시(24), 회로 패턴(30), 홀(42) 등이 나타날 수 있다.
도 4에 도시된 상기 측정 데이터(PI)는 상기 부품(20) 등의 추가적인 구성이 나타나는 점을 제외하면 도 3에 도시된 상기 기준 데이터(RI)와 동일한 이미지를 갖는 것으로 도시되어 있으나, 실제로는 상기 기판(100)의 휨, 뒤틀림 등에 의하여 상기 기준 데이터(RI)에 비하여 왜곡되어 있다.
일 실시예로, 상기 측정 데이터(PI)는 상기 검사장비의 조명부를 이용하여 상기 타겟 측정영역(TG)에 광을 조사하고, 상기 조사된 광의 반사 이미지를 상기 검사장비에 장착된 카메라를 이용하여 촬영함으로써 획득될 수 있다. 다른 실시예로, 상기 측정 데이터(PI)는 상기 검사장비의 격자패턴 조명부를 이용하여 상기 타겟 측정영역(TG)에 격자패턴광을 조사하고, 상기 조사된 격자패턴광의 반사 이미지를 촬영하여 획득될 수 있다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 이어서, 상기 타겟 측정영역(TG) 및 상기 인접 측정영역들(AD-U, AD-D, AD-L, AD-R, AD-UL, AD-DL, AD-UR, AD-DR) 내에서 적어도 하나 이상의 특징객체를 추출한다(S140).
상기 특징객체는 후술되는 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI) 사이의 변환 관계를 획득하기 위한 비교의 기준으로 활용된다. 즉, 상기 변환 관계는 상기 특징객체가 상기 기준 데이터(RI) 및 상기 측정 데이터(PI) 사이에서 상기 기판(100)의 왜곡으로 인하여 변화한 정도를 이용하여 정의된다.
상기 특징객체는 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI) 내의 소정의 좌표 상에 위치하는 소정의 형상을 갖는 객체를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 특징객체는 상기 기판(100)에 형성된 홀(hole) 패턴, 굽은 회로 패턴의 코너(corner) 부분 등을 포함할 수 있으며, 상기 홀 패턴의 중심점의 좌표나 굽은 회로 패턴의 코너 포인트의 좌표를 기준으로 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)를 비교함으로써 후술되는 변환 관계를 획득할 수 있다.
이와는 다르게, 상기 특징객체는, 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 블록(block)을 단위로 한 특징블록(feature block)으로 정의될 수 있다. 상기 특징객체를 특징블록으로 정의하는 경우, 상기 특징블록 내에 포함된 다양한 형상을 기준으로 상기 기준 데이터(RI) 및 상기 측정 데이터(PI)를 서로 비교하므로, 정확한 비교가 가능할 수 있다.
상기 특징객체는 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI) 사이의 변환 관계를 획득하기 위한 비교 기준으로 활용되므로, 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)에서 정확히 특정되어야 한다. 왜냐하면, 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)에서 정확히 특정되지 않은 경우, 상기 특징객체를 비교할 때 오류가 발생할 수 있기 때문이다. 따라서, 상기 특징객체는 오인 가능성이 제거되도록 설정될 수 있다.
이러한 정확한 특정을 위하여, 상기 특징객체로 선정 가능한 대상은 상기 타겟 측정영역(TG)에서 존재하지 않거나 적은 경우가 있다. 따라서, 이 경우 충분한 특징객체의 확보를 위하여, 상기 타겟 측정영역(TG)에 인접한 상기 인접 측정영역들(AD-U, AD-D, AD-L, AD-R, AD-UL, AD-DL, AD-UR, AD-DR) 내에서 특징객체를 추출할 수 있다.
상기 특징객체들은 상기 복수의 측정영역들에 대해서 미리 설정된 후에 본 단계에서 설정된 특징객체들 중 일부를 추출할 수도 있고, 본 단계에서 상기 타겟 측정영역(TG) 및 상기 인접 측정영역들(AD-U, AD-D, AD-L, AD-R, AD-UL, AD-DL, AD-UR, AD-DR) 내에서 특징객체들을 설정함과 동시에 추출할 수도 있다.
상기 특징객체는 상기 기준 데이터(RI)를 기준으로 설정될 수도 있으며, 상기 측정 데이터(PI)를 기준으로 설정될 수도 있다.
한편, 일 실시예로, 상기 타겟 측정영역(TG) 및 상기 인접 측정영역들(AD-U, AD-D, AD-L, AD-R, AD-UL, AD-DL, AD-UR, AD-DR) 내에서 적어도 하나 이상의 특징객체를 추출할 때(S140), 상기 인접 측정영역들(AD-U, AD-D, AD-L, AD-R, AD-UL, AD-DL, AD-UR, AD-DR) 중에서 상기 특징객체를 추출할 인접 측정영역을 선정할 수 있다.
한편, 다른 실시예로, 상기 특징객체를 추출하는 단계(S140) 이전에, 복수의 측정영역들 각각에 대한 특징객체를 사전에 설정한 후, 상기 측정영역들 각각에 대하여 상기 설정된 특징객체의 개수가 기준 개수에 미달하는지 확인하고, 이어서 상기 기준 개수에 미달하는 측정영역이 있는 경우 이러한 측정영역에 대하여 상기 특징객체를 추출하기 위한 인접 측정영역을 미리 선정할 수도 있다.
도 5는 도 1의 검사방법에서 특징객체를 추출하는 방법의 일 실시예를 나타낸 흐름도이고, 도 6은 도 1의 특징객체를 추출하는 방법을 설명하기 위한 개략 평면도이다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 먼저 상기 특징객체로 활용할 기준 유형 및 기준 개수를 설정한다(S142).
예를 들면, 상기 기준 유형은 도 3 및 도 4에 도시된 제1 특징객체(FT)와 같이 특징블록 내의 서로 평행한 두 개의 굽은 패턴들로 설정할 수 있으며, 상기 기준 개수는 후술되는 왜곡량에 따른 변환 관계를 정의할 수 있는 개수로 3개 또는 4개 등으로 설정할 수 있다.
이어서, 상기 타겟 측정영역(TG) 내에서 상기 기준 유형에 해당하는 상기 특징객체를 추출한다(S143).
다음으로, 상기 타겟 측정영역(TG) 내에서 추출된 특징객체의 개수와 상기 기준 개수를 비교한다(S144).
상기 타겟 측정영역(TG) 내에서 추출된 특징객체의 개수가 상기 기준 개수보다 작은 경우, 상기 타겟 측정영역(TG)을 소정 간격만큼 확장시키고(S145), 그렇지 않은 경우 원하는 특징객체의 개수를 획득하였으므로 특징객체 추출 단계를 종료한다.
예를 들어, 상기 기준 개수가 4개이고, 도 6에 도시된 바와 같이 상기 타겟 측정영역(TG) 내의 특징객체로 제1 특징객체(FT1)만 존재하는 경우, 상기 타겟 측정영역(TG) 내에서 추출되는 특징객체의 개수가 1개로 상기 기준 개수 4개보다 작으므로, 상기 타겟 측정영역을 소정 간격만큼 확장시킨다.
이때, 상기 확장의 방식은 일 예로 상기 타겟 측정영역(TG)의 각 경계선을 비례적으로 확장할 수 있다. 이와는 다르게, 상기 타겟 측정영역(TG)의 각 경계선으로부터의 거리를 일정하게 확장할 수도 있다.
이어서, 상기 인접 측정영역들(AD-U, AD-D, AD-L, AD-R, AD-UL, AD-DL, AD-UR, AD-DR)에 대응하는 상기 확장된 영역 내에서 상기 기준 유형에 해당하는 상기 특징객체를 추출한다(S146).
예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 제1 확장 영역(EA1) 내에서 상기 기준 유형에 해당하는 제2 특징객체(FT2)가 존재하므로, 상기 제2 특징객체(FT2)를 상기 특징객체로 추출한다.
다음으로, 상기 추출된 특징객체의 개수와 상기 기준 개수를 비교한다(S147).
상기 추출된 특징객체의 개수가 상기 기준 개수보다 작은 경우, 상기 타겟 측정영역을 소정 간격만큼 확장시키는 단계(S145) 이후를 반복하고, 그렇지 않은 경우 원하는 특징객체의 개수를 획득하였으므로 특징객체의 추출 단계를 종료한다.
예를 들어, 상기 기준 개수가 4개이고, 도 6에 도시된 바와 같이 상기 타겟 측정영역(TG) 및 상기 제1 확장 영역(EA1) 내의 특징객체로 제1 특징객체(FT1) 및 제2 특징객체(FT2)가 존재하는 경우, 추출되는 특징객체의 개수가 2개로 상기 기준 개수 4개보다 작으므로, 상기 타겟 측정영역을 소정 간격만큼 확장시키고(S145), 특징객체를 추가로 추출한다.
특징객체의 개수가 상기 기준 개수를 초과하는 경우, 초과되는 개수에 대응하는 특징객체는 추출에서 배제될 수 있다. 이 경우, 특징객체들이 상기 기준 개수 이내에서 고르게 추출되도록 할 수 있다.
예를 들면, 상기 인접 측정영역들(AD-U, AD-D, AD-L, AD-R, AD-UL, AD-DL, AD-UR, AD-DR)에 대응하는 제2 확장 영역(EA2) 내에서 상기 기준 유형에 해당하는 특징객체로 추출 가능한 것이 제3 특징객체(FT3), 제4 특징객체(FT4) 및 제5 특징객체(FT5)인 경우, 상기 특징객체의 개수가 5개로 상기 기준 개수인 4개를 초과하므로, 상기 제3 특징객체(FT3), 상기 제4 특징객체(FT4) 및 상기 제5 특징객체(FT5) 중 어느 하나는 특징객체의 추출에서 배제될 수 있다. 이때, 상기 제4 특징객체(FT4)는 상기 제2 특징객체(FT2)와 동일한 인접 측정영역(ADL)에 속해 있으므로, 상기 특징객체들이 고르게 추출되도록 상기 특징객체의 추출에서 배제될 수 있다. 따라서, 상기 기준 개수인 4개에 해당하는 특징객체들은 상기 제1 특징객체(FT1), 상기 제2 특징객체(FT2), 상기 제3 특징객체(FT3), 및 상기 제5 특징객체(FT5)이다.
한편, 상기 특징객체는, 이미 획득된 측정 데이터를 이용할 수 있도록, 먼저 측정이 완료된 인접 측정영역으로부터 추출될 수 있다.
도 7은 특징객체를 추출하는 다른 실시예를 설명하기 위한 개략 평면도이다.
도 7을 참조하면, 상기 특징객체는 상기 타겟 측정영역(TG)에 대한 상기 측정데이터가 획득되기 이전에 상기 측정데이터가 획득되는 인접 측정영역에서 추출될 수 있다.
예를 들면, 도 7에 도시된 바와 같이, 측정영역들에 대한 측정데이터가 화살표 방향에 따른 순서로 획득될 때, 상기 타겟 측정영역(TG)에 대한 측정데이터가 측정되기 이전에 측정되는 인접 측정영역들(AD-UR, AD-U, AD-UL, AD-L)에서 상기 특징객체가 추출될 수 있다.
한편, 상기와 같이 검사영역을 설정하고자 하는 타겟 측정영역(TG)의 외부에 위치하는 인접 측정영역들(AD-U, AD-D, AD-L, AD-R, AD-UL, AD-DL, AD-UR, AD-DR)에 존재하는 특징객체가 후술되는 왜곡량 획득을 위하여 활용되고, 상기 타겟 측정영역(TG)으로부터 이격된 거리도 각기 상이하므로, 상기 특징객체들에 일정한 규칙에 따른 가중치를 부여할 수 있다.
일 실시예로, 상기 복수의 특징객체들 중에서, 상기 타겟 측정영역(TG)으로부텅의 거리가 가까운 특징객체에 높은 가중치가 부여될 수 있다.
예를 들면, 상기 타겟 측정영역(TG) 내에 존재하는 특징객체에 가장 높은 가중치가 부여되고, 상기 인접 측정영역들(AD-U, AD-D, AD-L, AD-R, AD-UL, AD-DL, AD-UR, AD-DR) 내에 존재하는 특징객체의 경우 상기 타겟 측정영역으로부터의 거리가 가까울수록 높은 가중치가 부여될 수 있다.
예를 들면, 상기 타겟 측정영역(TG) 내에 위치한 상기 제1 특징객체(FT1)에 가장 높은 가중치를 부여하고, 상기 제2 특징객체(FT2)에 그 다음으로 높은 가중치를 부여하며, 상기 제3 특징객체(FT3) 및 상기 제5 특징객체(FT5)에 가장 낮은 가중치를 부여할 수 있다. 또한, 상기 제2 특징객체(FT2), 제3 특징객체(FT3) 및 상기 제5 특징객체(FT5)의 경우, 상기 타겟 측정영역(TG)과의 거리에 비례하여 가중치를 부여할 수도 있다. 상기 거리는 상기 타겟 측정영역(TG)의 경계선으로부터 측정될 수도 있고, 상기 타겟 측정영역(TG)의 중심점(CTR)으로부터 측정될 수도 있다. 또한, 상기 거리는 상기 타겟 측정영역(TG) 내에 형성된 상기 측정대상물의 중심점으로부터 측정될 수도 있다.
상기 거리가 상기 타겟 측정영역(TG)의 중심점(CTR) 또는 상기 측정대상물의 중심점으로부터 측정되는 경우, 상기 타겟 측정영역(TG) 내에 존재하는 제1 특징객체(FT1)도 상기 타겟 측정영역(TG)의 중심점(CTR) 또는 상기 측정대상물의 중심점으로부터의 거리에 따라 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 상기 거리가 상기 타겟 측정영역(TG)의 중심점(CTR) 또는 상기 측정대상물의 중심점으로부터 측정되는 경우, 상기 거리는 상기 타겟 측정영역(TG)의 형상을 비례적으로 확장할 때 확장 비율을 의미할 수 있다. 예를 들어, 상기 거리가 상기 타겟 측정영역(TG)의 중심점(CTR)으로부터 측정되는 경우, 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 중심점(CTR)으로부터 상기 제2 특징객체(FT2)까지의 제1 거리 D1이 상기 중심점(CTR)으로부터 상기 제4 특징객체(FT4)까지의 제2 거리 D2보다 더 길다. 그러나, 상기 타겟 측정영역(TG)의 형상을 비례적으로 확장할 때 확장 비율은, 상기 제2 특징객체(FT2)의 제1 확장 비율이 D1/D3로서 상기 제4 특징객체(FT4)의 제2 확장 비율 D2/D4보다 더 작으므로, 상기 제2 특징객체(FT2)가 상기 제4 특징객체(FT4)보다 짧은 거리를 갖는 것으로 인정된다.
후술되는 상기 기준 데이터(RI) 및 상기 측정 데이터(PI) 사이의 왜곡량은 상기 가중치들을 기초로 획득될 수 있다.
한편, 상기 가중치와 별도로 또는 상기 가중치와 함께, 상기 특징객체들에 일정한 규칙에 따른 스코어를 부여할 수 있다.
예를 들면, 상기 복수의 특징객체들 중에서, 상기 특징객체에 대응하는 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 형상이 일치하는 특징객체에 높은 스코어를 부여하고, 스코어가 높은 특징객체를 추출하여 상기 왜곡량을 획득할 수 있다.다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 다음으로, 상기 특징객체에 대응하는 기준 데이터(RI)와 측정 데이터(PI)를 비교하여, 왜곡량을 획득한다(S150).
상기 왜곡량은 상기 기준 데이터(RI) 및 상기 측정 데이터(PI) 사이의 변환 관계로 나타날 수 있으며, 상기 변환 관계는 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI) 사이의 정량화된 변환 공식을 포함할 수 있다.
상기 측정 데이터(PI)는 상기 기판의 휨, 뒤틀림 등으로 인하여 이론적인 기준 정보에 해당하는 상기 기준 데이터(RI)에 비하여 왜곡되어 있다. 상기 변환 공식은 상기 왜곡된 정도, 즉 상기 왜곡량을 나타내도록 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)를 서로 변환하는 공식이다. 상기 정량화된 변환 공식은, 상기 특징객체에 대한 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)를 비교하여 획득된 위치 변화, 기울기 변화, 크기 변화 및 변형도 중 적어도 하나를 이용하여 설정될 수 있다.
한편, 일 예로 상기 변환 공식은 수학식 1을 이용하여 획득될 수 있다.
Figure 112010074182849-pat00001
상기 수학식 1에서, PCAD는 CAD정보나 거버정보에 따른 타겟(target)의 좌표, 즉 상기 기준 데이터(RI)에서의 좌표이고, f(tm)은 변환 행렬(transfer matrix)로서 상기 변환 공식에 해당하며, Preal은 카메라에 의하여 획득된 상기 측정 데이터(PI)에서의 상기 타겟의 좌표이다. 상기 기준 데이터(RI)에서의 이론 좌표 PCAD와 상기 측정 데이터(PI)에서의 실제 좌표 Preal을 구하면, 상기 변환 행렬을 알 수 있다.
예를 들면, 상기 변환 행렬은 n차원 공간 상의 점대응 관계가 1차식에 의해 표현되는 아핀(affine) 변환 또는 퍼스펙티브(perspective) 변환에 따른 좌표변환 행렬을 포함할 수 있다. 상기 좌표변환 행렬을 정의하기 위하여, 상기 특징객체들의 개수를 적절히 설정할 수 있으며, 일 예로 아핀 변환의 경우 3개 이상의 특징객체들을, 퍼스펙티브 변환의 경우 4개 이상의 특징객체들을 설정할 수 있다.
이어서, 상기 왜곡량을 보상하여 상기 타겟 측정영역 내의 검사영역을 설정한다(S160).
예를 들면, 상기 변환 관계에 의하여 획득된 상기 측정 대상물의 왜곡 정도의 변환 값을 이용하여 상기 측정 데이터(PI)를 변환하거나, 상기 기준 데이터(RI)에 상기 변환 관계에 관한 수식을 적용하여 변환함으로써 상기 측정 대상물을 검사하기 위한 상기 검사영역을 설정할 수 있다.
상기 변환 관계를 이용하면, 상기 기준 데이터(RI)와 비교하여 상기 측정 데이터(PI)에서 발생된 왜곡을 보상할 수 있으므로, 상기 설정된 검사영역은 실제의 기판에 대한 형상에 보다 근접할 수 있다. 상기 검사영역의 설정은 상기 타겟 측정영역(TG)의 전부에 대하여 수행될 수도 있지만, 검사를 원하는 소정의 검사영역에 대하여만 수행될 수도 있다.
예를 들어, 검사를 원하는 소정의 검사영역을 설정하고, 상기 변환 관계를 이용하여 상기 측정 데이터(PI) 내에서의 검사영역을 설정하면, 상기 검사영역 내의 부품의 연결상태 등을 검사할 수 있다. 이때, 상기 검사는 이미 상기 타겟 측정영역(TG)에 대한 측정 데이터(PI)를 획득하는 단계(S130)에서 획득된 상기 측정 데이터(PI)를 이용할 수 있다.
이와 같이, 기판 상의 타겟 측정영역 내에 특징객체로 설정하기 위한 형상 정보가 없거나 부족한 경우, 인접 측정영역 내에서 추가적으로 특징객체를 설정함으로써 기준 데이터와 측정 데이터 사이의 변환 관계를 보다 정확히 획득할 수 있으며, 상기 변환 관계로부터 측정 데이터의 왜곡을 보상하여 검사영역을 설정할 수 있다.
또한, 블록을 단위로 소정 형상을 포함하는 특징블록을 특징객체로 설정하는 경우 특징객체로 설정하기 위한 형상정보가 부족한 경우가 종종 발생하므로, 상기와 같이 인접 측정영역 내의 특징객체를 활용함으로써 충분한 개수의 특징객체들을 획득할 수 있다.
또한, 타겟 측정영역 및 인접 측정영역 내의 특징객체에 대하여 가중치를 설정하는 경우, 상대적으로 정확한 변환 관계를 획득할 수 있다. 또한, 복수의 인접 측정영역들에 대하여 고르게 특징객체를 설정하는 경우, 상대적으로 정확한 변환 관계를 획득할 수 있다.
앞서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이다.　 따라서, 전술한 설명 및 아래의 도면은 본 발명의 기술사상을 한정하는 것이 아닌 본 발명을 예시하는 것으로 해석되어야 한다.
10 : 패드 20 : 부품
22 : 터미널 30 : 회로 패턴
40 : 홀 패턴 42 : 홀
100 : 기판 FT : 특징객체
PI : 측정 데이터 RI : 기준 데이터
TG : 타겟 측정영역 AD : 인접 측정영역

Claims (15)

  1. 삭제
  2. 기판 상에 복수의 측정영역들을 설정하는 단계;
    상기 측정영역들 중 측정대상물을 검사하기 위한 타겟(target) 측정영역 및 상기 타겟 측정영역과 인접한 적어도 하나 이상의 인접 측정영역의 기준 데이터 및 측정 데이터를 각각 획득하는 단계;
    소정의 형상을 갖는 특징객체의 기준 유형 및 기준 개수를 설정하는 단계;
    상기 타겟 측정영역 내에서 상기 기준 유형에 해당하는 특징객체를 추출하는 단계;
    상기 타겟 측정영역에서 추출되는 특징객체의 개수가 상기 기준 개수보다 작은 경우, 상기 인접 측정영역 내에서 상기 기준 유형에 해당하는 특징객체를 추출하는 단계;
    상기 특징객체에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여, 왜곡량을 획득하는 단계; 및
    상기 왜곡량을 보상하여 상기 타겟 측정영역 내의 검사영역을 설정하는 단계를 포함하는 검사방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 인접 측정영역은 복수이고, 상기 특징객체를 추출하는 단계는,
    상기 인접 측정영역 내에서 상기 기준 유형에 해당하는 상기 특징객체를 추출하는 단계 이전에,
    상기 복수의 인접 측정영역들 중 상기 특징객체를 추출할 인접 측정영역을 선정받는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 검사방법.
  4. 기판 상에 복수의 측정영역들을 설정하는 단계;
    상기 측정영역들 중 측정대상물을 검사하기 위한 타겟(target) 측정영역 및 상기 타겟 측정영역과 인접한 적어도 하나 이상의 인접 측정영역의 기준 데이터 및 측정 데이터를 각각 획득하는 단계;
    상기 타겟 측정영역의 왜곡량을 판단하기 위한 소정의 형상을 갖는 특징객체를 상기 인접 측정영역 내에서 추출하는 단계;
    상기 특징객체에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여, 상기 왜곡량을 획득하는 단계; 및
    상기 왜곡량을 보상하여 상기 타겟 측정영역 내의 검사영역을 설정하는 단계를 포함하고,
    상기 특징객체를 추출하는 단계 이전에,
    상기 복수의 측정영역들 각각에 대한 특징객체를 설정하는 단계;
    상기 복수의 측정영역들 각각에 대하여, 상기 설정된 특징객체의 개수가 기준 개수에 미달하는지 여부를 확인하는 단계; 및
    상기 기준 개수에 미달하는 측정영역에 대하여, 상기 특징객체를 추출하기 위한 상기 인접 측정영역을 선정받는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 검사방법.
  5. 제2항 및 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 특징객체는,
    상기 타겟 측정영역의 상기 측정데이터가 획득되기 이전에 상기 측정데이터가 획득되는 인접 측정영역 중에서 추출되는 것을 특징으로 하는 검사방법.
  6. 제2항 및 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 특징객체를 추출하는 단계는,
    상기 특징객체의 기준 유형 및 기준 개수를 설정하는 단계;
    상기 타겟 측정영역을 소정 영역만큼 확장시키는 단계;
    상기 확장된 영역에서 상기 기준 유형에 해당하는 상기 특징객체를 추출하는단계; 및
    상기 추출된 특징객체의 개수가 상기 기준 개수보다 작은 경우, 상기 타겟 측정영역을 소정 간격만큼 확장시키는 단계 이후를 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 확장된 영역에서 상기 기준 유형에 해당하는 상기 특징객체를 추출하는 단계는,
    상기 확장된 영역과 기 설정된 인접 측정영역의 공통영역 내에서 상기 기준 유형에 해당하는 상기 특징객체를 추출하여 수행되는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 타겟 측정영역을 소정 영역만큼 확장시키는 단계 이전에,
    상기 타겟 측정영역 내에서 상기 기준 유형에 해당하는 상기 특징객체를 추출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 타겟 측정영역 내에서 추출된 상기 특징객체의 개수가 상기 기준 개수보다 작은 경우, 상기 타겟 측정영역을 소정 영역만큼 확장시키는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  9. 제2항 및 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 특징객체는 복수로 추출되고,
    상기 복수의 특징객체들은 상기 타겟 측정영역으로부터의 거리가 가까울수록 높은 가중치가 부여되며, 상기 왜곡량은 상기 가중치를 기초로 선택되는 특징객체에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 획득되는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 거리는,
    상기 타겟 측정영역의 경계선, 상기 타겟 측정영역의 중심점 및 상기 측정대상물의 중심점 중 적어도 하나로부터 측정되는 것을 특징으로 하는 검사방법.
  11. 제2항 및 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 특징객체는 복수로 추출되고,
    상기 복수의 특징객체들은 상기 특징객체에 대응하는 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 형상이 일치할수록 높은 스코어가 부여되며,
    상기 왜곡량은 상기 스코어를 기초로 선택되는 특징객체로 획득되는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  12. 제2항 및 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 특징객체는 복수로 추출되고,
    상기 복수의 특징객체들은 상기 타겟 측정영역으로부터의 거리가 가까울수록 높은 가중치가 부여되며,
    상기 복수의 특징객체들은 상기 특징객체에 대응하는 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 형상이 일치할수록 높은 스코어가 부여되며,
    상기 왜곡량은 상기 가중치 및 상기 스코어 중 적어도 하나 이상을 기초로 선택되는 특징객체에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 획득되는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  13. 제2항 및 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인접 측정영역은 복수로 설정되고, 상기 특징객체는 복수로 추출되며,
    상기 특징객체들은 상기 복수의 인접 측정영역들의 위치에 대하여 고르게 추출되는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  14. 제2항 및 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 특징객체는 블록을 단위로 하여 추출되는 것을 특징으로 하는 검사방법.
  15. 제2항 및 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 특징객체는 복수로 추출되고,
    상기 왜곡량은 상기 기준 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 정량화된 변환 공식으로 획득되며,
    상기 정량화된 변환 공식은, 상기 복수의 특징객체들에 대한 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 획득된 상기 특징객체들의 위치 변화, 기울기 변화, 크기 변화 및 변형도 중 적어도 하나 이상을 이용하여 정의되는 것을 특징으로 하는 검사방법.
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