KR101444259B1 - 기판 검사 시의 보상 매트릭스 생성방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 기판 검사 시의 보상 매트릭스 생성방법에 관한 것이다. 상기 방법은 기판 상의 측정영역(FOV) 내에서 임의로 미리 설정된 N1(N1≥2)개의 특징객체의 정보를 선택하는 단계, 상기 기판 상의 추출된 특징객체의 정보를 기초로 제1 보상 매트릭스를 생성하는 단계, 상기 보상 매트릭스에 상기 측정영역 내의 모든 특징객체를 적용하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값이 상기 미리 설정된 기준값 미만인 특징객체의 개수를 카운트하는 단계, 상기 단계들을 N2번(N2≥1) 반복 수행하고, 상기 카운트된 특징객체의 개수가 최대인 경우에 있어서 상기 미리 설정된 기준값 미만의 오프셋값을 가지는 특징객체의 정보를 이용하여 제2 보상 매트릭스를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

기판 검사 시의 보상 매트릭스 생성방법{METHOD FOR GENERATING A COMPENSATION MATRIX DURING A CIRCUIT BOARD INSPECTION}
본 발명은 기판 검사 시의 보상 매트릭스 생성방법에 관한 것으로 더욱 상세하게는, 보상 매트릭스 모델에 합치되는 특징객체들을 추출하여 보상 매트릭스를 생성하고 생성된 보상 매트릭스의 유효성을 검사하는 기판 검사 시의 보상 매트릭스 생성방법에 관한 것이다.
일반적으로, 전자장치 내에는 적어도 하나의 인쇄회로기판(printed circuit board; PCB)이 구비되며, 이러한 인쇄회로기판 상에는 회로패턴, 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 측정영역(Field of View, FOV)을 설정하여, 상기 측정영역 내에서 소정의 회로 소자가 제대로 형성되어 있는지를 검사한다.
측정영역은 측정을 원하는 위치에 정확히 설정되어 있어야 측정을 요하는 회로 소자의 측정이 제대로 수행될 수 있지만, 인쇄회로기판과 같은 측정 대상물은 베이스 기판이 휨(warp), 뒤틀림(distortion) 등의 왜곡이 발생할 수 있기 때문에 이를 보상해 주어야 한다.
이를 위하여 측정영역 상의 굽은 패턴 또는 홀 패턴 등과 같은 특징객체를 이용하여 보상 매트릭스를 생성하여 측정영역 내의 패드 위치를 보상할 수 있다. 이때 생성된 보상 매트릭스를 신뢰할 수 있는지가 문제될 수 있다. 따라서 보상 매트릭스의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 보상 매트릭스 생성방법이 요구된다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명은 현재의 측정영역(FOV) 내의 특징객체의 정보를 이용하여 보상 매트릭스를 생성하는 경우에, 보상 매트릭스의 모델에 합치되는 특징객체들을 추출하여 보상 매트릭스를 생성하고, 생성된 보상 매트릭스의 유효성을 판단하기 위한 기판 검사 시의 보상 매트릭스의 생성방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 양상에 따른 기판 검사 시의 보상 매트릭스 생성방법은 기판 상의 측정영역(FOV) 내에서 임의로 미리 설정된 N1(N1≥2)개의 특징객체의 정보를 선택하는 단계, 상기 기판 상의 추출된 특징객체의 정보를 기초로 제1 보상 매트릭스를 생성하는 단계, 상기 보상 매트릭스에 상기 측정영역 내의 모든 특징객체를 적용하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값이 상기 미리 설정된 기준값 미만인 특징객체의 개수를 카운트하는 단계, 상기 단계들을 N2번(N2≥1) 반복 수행하고, 상기 카운트된 특징객체의 개수가 최대인 경우에 있어서 상기 미리 설정된 기준값 미만의 오프셋값을 가지는 특징객체의 정보를 이용하여 제2 보상 매트릭스를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 방법은 상기 제2 보상 매트릭스에 상기 측정영역 내의 모든 특징객체를 적용하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값이 상기 미리 설정된 기준값 미만인 특징객체를 추출하는 단계, 및 상기 추출된 특징객체의 정보를 기초로 제3 보상 매트릭스를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제1 보상 매트릭스 및 상기 제2 보상 매트릭스는 아핀변환(affine transformation) 행렬 또는 사영변환(projective transformation) 행렬 중 하나일 수 있다.
상기 N2은 다음의 수학식에 의해 결정되고,
Figure 112013083674949-pat00001
상기 p는 상기 N1개의 특징객체를 선택했을 때, 상기 특정 오프셋 값 미만인 특징객체만을 선택할 확률을 나타내며, 상기 u는 하나의 특징객체를 선택했을 때, 상기 선택된 하나의 특징객체가 특정 오프셋 값 미만인 특징객체일 확률을 나타낼 수 있다.
상기 특징객체는 상기 측정영역 상의 홀 패턴, 서클 패턴 또는 굽은 패턴의 코너 부분 중 적어도 하나일 수 있다.
상기 방법을 수행하기 위한 컴퓨터에서 구동 가능한 프로그램은 기록매체에 저장될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 기판 검사 시의 보상 매트릭스 생성 방법에 의하면, 기판 검사 시의 패드의 위치를 보상하기 위한 보상 매트릭스의 생성 시에 보상 매트릭스의 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 이로 인하여, 기판 검사 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 발명에 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 검사 시의 측정영역 보상 방법을 수행하기 위한 기판검사장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 기판 검사 시의 측정영역 보상 방법에 적용하기 위한 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 기판 검사 시의 측정영역 보상 방법의 순서도를 도시한 도면이다.
본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 뒤에 설명이 되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐를 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 뒤에 설명되는 용어들은 본 발명에서의 구조, 역할 및 기능 등을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 오로지 특허청구범위에 기재된 청구항의 범주에 의하여 정의될 뿐이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하며, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 검사 시의 측정영역 보상 방법을 수행하기 위한 기판검사장치의 구성도이다.
상기 도 1에 도시된 바와 같이, 기판검사장치(100)는 기판검사장치(100)의 작동을 제어하고 각종 기능을 수행하기 위한 연산을 처리하는 제어부(110)와, 검사 대상인 기판을 이송 및 탑재하여 고정하는 스테이지부(120), 상기 스테이지부(120)에 탑재된 기판에 대하여 검사를 수행하기 위한 측정부(130)와 기판검사장치(100)를 구동하기 위한 프로그램 및 데이터를 저장하는 메모리부(140), 기판검사장치(100)의 작동 상태 및 검사 결과 등을 출력하기 위한 디스플레이부(150) 및 사용자의 명령을 입력 받기 위한 사용자인터페이스부(160) 등을 포함할 수 있다.
우선, 기판 검사를 수행하기 위한 검사영역을 설정하기 위하여 기판 상에 측정영역를 설정한다. 상기 측정영역는 상기 기판의 불량 여부를 검사하기 위하여 상기 기판 상에 설정된 소정의 영역을 의미하며, 기판 상에 상기 측정영역은 다수 개 존재할 수 있다. 상기 측정영역은 상기 측정부(130)에 포함된 카메라(미도시)의 촬영범위(Field of View, FOV)를 기준으로 설정될 수 있다.
이어서, 상기 측정영역에 대한 기준 데이터를 획득한다. 상기 기준 데이터는 예를 들어 기판에 대한 이론적인 평면 이미지일 수 있다. 상기 기준 데이터는 상기 기판에 대한 형상을 기록한 캐드(CAD)정보나 거버(gerber) 정보로부터 획득될 수 있다. 상기 캐드정보나 거버정보는 상기 기판의 설계 기준정보를 포함하며, 일반적으로 패드, 회로 패턴, 홀 패턴 등에 관한 배치정보를 포함한다.
한편, 상기 기준 데이터는 학습모드에 의해 얻어진 학습정보로부터 획득될 수 있다. 상기 학습모드는 예를 들어 상기 메모리부(140)에서 기판정보를 검색하여 검색 결과 기판정보가 없으면 베어기판 학습을 실시하고, 이어서 상기 베어기판 학습이 완료되어 베어기판의 패드 및 배선정보 등과 같은 기판 정보가 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 데이터를 획득할 수 있다.
다음으로 상기 측정영역에 대한 측정 데이터를 획득한다. 상기 측정 데이터는 상기 기준 데이터에 대응하는 상기 기판을 상기 기판검사장치(100)으로 실제 촬영한 이미지일 수 있다. 상기 측정 데이터는 기준 데이터와 유사하지만, 상기 기판의 휨 또는 뒤틀림에 의하여 기준 데이터에 비하여 다소 왜곡될 수 있다.
따라서 이와 같은 왜곡을 보상하기 위하여 측정영역의 특징객체들의 좌표를 이용하여 보상 매트릭스를 생성하고, 이를 이용하여 측정영역 상의 패드의 위치를 보상할 수 있다. 상기 특징객체(feature)는 상기 기판 상의 홀 패턴, 서클 패턴 또는 굽은 패턴의 코너 부분 중 적어도 하나일 수 있다.
이때, 측정영역 내의 특징객체들을 선택하고 해당 특징객체들의 정보를 이용하여 보상 매트릭스를 생성하게 되는데, 특징객체들 중에는 다수의 특징객체들이 나타내는 경향과 다른 경향을 나타내는 특징객체들이 존재할 수 있는데, 다른 경향을 나타내는 특징객체들의 정보가 보상 매트릭스에 다수 포함될수록 보상 매트릭스의 신뢰성이 낮아질 수 있으며, 이를 이용한 보상의 결과 또한 신뢰성이 낮아질 수 있다.
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 발명의 실시예에서는 보상 매트릭스에 잘 맞는 특징객체를 추출하여 해당 특징객체의 정보를 이용하여 보상 매트릭스를 생성하기 위하여 다음과 같은 알고리즘을 적용한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 기판 검사 시의 측정영역 보상 방법에 적용하기 위한 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
데이터 셋이 참정보(inlier)를 포함하고 있다는 가정 하에, 데이터의 일부 셋을 이용하여 수학적 모델을 생성하는 경우, 해당 모델에 맞지 않는 정보(outlier)들이 존재할 수 있다. 상기 도 2에 도시된 바와 같이 파란색으로 표시된 포인트는 수학적 모델에 잘 합치되는 포인트인 반면 빨간색으로 표시된 포인트는 수학적 모델에 잘 합치되지 않는 포인트로 볼 수 있다. 이때, 데이터 셋에서 참정보(inlier)가 충분히 많은 경우 참정보로부터만 계산 가능한 모델을 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 기판 검사 시의 측정영역 보상 방법의 순서도를 도시한 도면이다.
상기 도 3에 도시된 바와 같이, 우선, 기판 상의 측정영역(FOV) 내에서 임의로 미리 설정된 N1(N1≥2)개의 특징객체를 선택한다(S100). 선택할 특징객체의 수는 기판검사장치(100)에서 설정이 가능하다. 이때, 특징객체는 임의로 선택되며, 임의로 특징객체를 선택하기 위한 알고리즘이라면 모두 적용 가능하다.
그리고 나서, 선택된 특징객체의 정보를 기초로 제1 보상 매트릭스를 생성한다(S110). 이때, 제1 보상 매트릭스는 아핀변환(affine transformation) 매트릭스 또는 사영변환(projective transformation) 매트릭스일 수 있다.
또한, 상기 제1 보상 매트릭스에 상기 측정영역 내의 모든 특징객체를 적용하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값이 상기 미리 설정된 기준값 미만인 특징객체의 개수를 카운트 한다(S120). 상기 제1 보상 매트릭스에 상기 측정영역 내의 모든 특징객체를 적용하여 특징객체 각각의 오프셋값을 확인할 수 있다. 이때, 상기 오프셋 값이 미리 설정된 기준값 미만인 경우면, 해당 특징객체는 보상 매트릭스에 잘 맞는 유효한 특징객체라고 판단할 수 있다.
이때, 상기 미리 설정된 값은 카메라의 최소 화소(pixel)단위로 설정될 수 있으며, 예를 들어 1 또는 2의 값을 가질 수 있다.
그리고 나서, 상기 단계들(S100~S120)을 N2번(N2≥1) 반복 수행하고, 상기 카운트된 특징객체의 개수가 최대인 경우에 있어서 상기 미리 설정된 기준값 미만의 오프셋값을 가지는 특징객체의 정보를 이용하여 제2 보상 매트릭스를 생성한다(S130). 상기 단계들을 N2번 반복 수행하여 미리 설정된 기준값 미만을 만족하는 특징객체의 개수가 최대인 보상 매트릭스를 찾고 해당 보상 매트릭스에서 미리 설정된 기준값 미만을 만족하는 특징객체의 정보를 이용하여 제2 보상 매트릭스를 생성한다.
이때, 상기 N2번은 다음과 같은 수학식 1에 의해 결정될 수 있다.
Figure 112013083674949-pat00002
상기 p는 N1개의 특징객체를 선택했을 때, 특정 오프셋 값 미만인특징객체만을 선택하는 확률을 나타내며, u는 하나의 특징객체를 선택했을 때, 해당 특징객체가 특정 오프셋 값 미만인 특징객체일 확률을 나타낸다.
상기 제2 보상 매트릭스를 최종적인 보상 매트릭스로 할 수도 있지만, 보상 매트릭스의 신뢰도를 더욱 향상시키기 위하여 다음과 같은 과정을 더 수행한다.
우선, 상기 제2 보상 매트릭스에 상기 측정영역 내의 모든 특징객체를 적용하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값이 상기 미리 설정된 기준값 미만인 특징객체를 추출한다(S140).
그리고 나서, 추출된 특징객체의 정보를 상기 추출된 특징객체의 정보를 기초로 제3 보상 매트릭스를 생성한다(S150).
상기와 같이 보상 매트릭스 모델에 잘 합치되는 특징객체의 정보를 이용하여 보상 매트릭스를 생성함으로써 보상 매트릭스의 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 기판 검사 결과의 정확성을 향상시킬 수 있다.
상기에서 설명한 본 발명의 실시예에 따른 기판 검사 시의 보상 매트릭스 생성방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
발명의 실시예에 따른 기판 검사 시 측정영역 보상 방법에 의하면 현재의 측정영역 내의 특징객체들의 정보를 이용하여 생성하는 보상 매트릭스의 유효성을 신뢰할 수 없을 때 이웃한 측정영역 내의 특징객체들의 정보를 이용하여 보상 매트릭스를 생성함으로써 현재의 측정영역에 대한 기판 검사 결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
이상, 본 발명의 실시예에 대하여 설명하였으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서, 구성 요소의 부가, 변경, 삭제 또는 추가 등에 의해 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이며, 이 또한 본 발명의 권리범위 내에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
100: 기판 검사 장치 110: 제어부
120: 스테이지부 130: 측정부
140: 메모리부 150: 디스플레이부
160: 사용자인터페이스부

Claims (6)

  1. 기판 상의 측정영역(FOV) 내에서 임의로 미리 설정된 N1(N1≥2)개의 특징객체의 정보를 선택하는 단계;
    상기 기판 상의 추출된 특징객체의 정보를 기초로 제1 보상 매트릭스를 생성하는 단계;
    상기 제1 보상 매트릭스에 상기 측정영역 내의 모든 특징객체를 적용하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값이 상기 미리 설정된 기준값 미만인 특징객체의 개수를 카운트하는 단계;
    상기 단계들을 N2번(N2≥1) 반복 수행하고, 상기 카운트된 특징객체의 개수가 최대인 경우에 있어서 상기 미리 설정된 기준값 미만의 오프셋값을 가지는 특징객체의 정보를 이용하여 제2 보상 매트릭스를 생성하는 단계;
    기판 검사 시의 보상 매트릭스 생성방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 방법은
    상기 제2 보상 매트릭스에 상기 측정영역 내의 모든 특징객체를 적용하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 상기 모든 특징객체의 각각의 오프셋값이 상기 미리 설정된 기준값 미만인 특징객체를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 특징객체의 정보를 기초로 제3 보상 매트릭스를 생성하는 단계를 더 포함하는
    기판 검사 시의 보상 매트릭스 생성방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 보상 매트릭스 및 상기 제2 보상 매트릭스는 아핀변환(affine transformation) 행렬 또는 사영변환(projective transformation) 행렬 중 하나인,
    기판 검사 시의 보상 매트릭스 생성방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 N2은 다음의 수학식에 의해 결정되고,
    Figure 112013083674949-pat00003

    상기 p는 상기 N1개의 특징객체를 선택했을 때, 상기 특정 오프셋 값 미만인 특징객체만을 선택할 확률을 나타내며,
    상기 u는 하나의 특징객체를 선택했을 때, 상기 선택된 하나의 특징객체가 특정 오프셋 값 미만인 특징객체일 확률을 나타내는
    기판 검사 시의 보상 매트릭스 생성방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 특징객체는
    상기 측정영역 상의 홀 패턴, 서클 패턴 또는 굽은 패턴의 코너 부분 중 적어도 하나인,
    기판 검사 시의 보상 매트릭스 생성방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 컴퓨터에서 구동 가능한 프로그램이 저장된 기록매체.
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