KR101988596B1 - Apparatus for Monitoring Production Equipment and Driving Method Thereof - Google Patents
Apparatus for Monitoring Production Equipment and Driving Method Thereof Download PDFInfo
- Publication number
- KR101988596B1 KR101988596B1 KR1020190009982A KR20190009982A KR101988596B1 KR 101988596 B1 KR101988596 B1 KR 101988596B1 KR 1020190009982 A KR1020190009982 A KR 1020190009982A KR 20190009982 A KR20190009982 A KR 20190009982A KR 101988596 B1 KR101988596 B1 KR 101988596B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- production equipment
- equipment
- event
- image
- production
- Prior art date
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 134
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 42
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 41
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 25
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 claims description 24
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 14
- 235000012431 wafers Nutrition 0.000 description 7
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 239000000047 product Substances 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 2
- 238000005530 etching Methods 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 238000001459 lithography Methods 0.000 description 2
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 2
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000004397 blinking Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000010924 continuous production Methods 0.000 description 1
- 230000006735 deficit Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 229920002120 photoresistant polymer Polymers 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 생산장비 모니터링장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 가령 반도체 생산 공정에서 큰 비중을 차지하고 있고, 또 생산수율에 직접적인 영향을 끼치는 노광 장비 등의 세밀한 모니터링을 통해 별도 관리하려는 생산장비 모니터링장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것이다.The present invention relates to a production equipment monitoring apparatus and a driving method thereof, and more particularly, to a production equipment monitoring apparatus and a method of operating the same, And a driving method of the apparatus.
일반적으로, 반도체는 확산(diffusion), 노광(photo), 에칭(etching) 등의 공정을 거치면서 제조되고, 각 공정에서는 다양한 설비들을 이용하여 웨이퍼를 가공한다. 웨이퍼는 통상 제조라인을 따라 이동하면서 제조되는데, 반도체의 품질 및 생산성은 웨이퍼를 가공 중인 설비의 상태에 크게 영향을 받는다. 만약 반도체 제조설비에 오류가 있음에도 불구하고 계속적인 공정이 이루어진다면 수율의 하락을 초래할 뿐만 아니라 비용적으로도 막대한 손실을 입게 된다. 따라서 웨이퍼 제조설비의 고장을 신속하게 감지할 수 있는 다양한 방법이 제시된 바 있다.Generally, semiconductors are manufactured through processes such as diffusion, photo, etching, and the like. In each process, wafers are processed using various facilities. Wafers are typically manufactured by moving along a manufacturing line, where the quality and productivity of the semiconductor is greatly influenced by the state of the equipment during processing of the wafer. If there is an error in the semiconductor manufacturing equipment, if the continuous process is performed, the yield will be lowered and the cost will also be considerably lost. Accordingly, various methods have been proposed for quickly detecting faults in the wafer fabrication facility.
무엇보다 반도체 공정 과정 중 노광 공정의 중요성이 큰 비중을 차지하고 있으며 생산 수율에 직접적인 영향을 끼치고 있다. 다른 생산 공장과 마찬가지로 반도체 제조 공장 역시 24시간 가동되어야 하기 때문에 장비에 대한 관리 감시가 필요하다. 만약 잘못된 데이터로 인해 생산이 계속된다면 엄청난 손실이 발생할 수 있으며 그 손실은 회사의 손해뿐만 아니라 한 나라의 경제를 책임지고 있는 반도체 산업에서도 마찬가지로 큰 손해일 것이다. 현재 반도체 생산라인에서 적용되고 있는 대부분의 반도체 생산 장비는 그 동작 중에 이상이 발생하면 버저(buzzer)나 시그널 타워(signal tower)와 같이 직접적인 청각 또는 시각 경보를 통해 작업자나 장비 담당자가 이상 발생 현황을 인식할 수 있도록 하고 있다.Most importantly, the importance of the exposure process during the semiconductor processing process is dominant and has a direct impact on the production yield. As with other production plants, semiconductor manufacturing plants also need to operate 24 hours a day, so it is necessary to monitor the equipment. If production continues because of erroneous data, it can cause tremendous losses, and the loss will be equally damaging to the semiconductor industry, which is responsible for the economy of a country as well as the damage of the company. Most of the semiconductor production equipment currently applied to the semiconductor production line is operated by the operator or the equipment person through direct auditory or visual alarm such as buzzer or signal tower when the operation is abnormal during operation. So that it can be recognized.
그런데 이러한 경우 작업자나 장비 담당자가 장비에 가까운 곳에 있지 않으면 장비 이상 발생을 바로 인식할 수 없기 때문에 장비의 보수가 늦어져 수율 및 생산성을 크게 저해시키는 요인이 여전히 해결되지 못하고 있다.However, in such a case, if the operator or the person in charge of the equipment is not in the vicinity of the equipment, it is impossible to immediately recognize the occurrence of the equipment abnormality, so that the maintenance of the equipment is delayed and the factors hindering the yield and productivity are still not solved.
본 발명의 실시예는 가령 반도체 생산 공정에서 큰 비중을 차지하고 있고, 또 생산수율에 직접적인 영향을 끼치는 노광 장비 등을 세밀한 모니터링을 통해 별도 관리하려는 생산장비 모니터링장치 및 그 장치의 구동방법을 제공함에 그 목적이 있다.Embodiments of the present invention provide a production equipment monitoring apparatus and a method of driving the same that monitor the exposure equipment and the like which have a large proportion in the semiconductor production process and directly affect the production yield, There is a purpose.
본 발명의 실시예에 따른 생산장비 모니터링장치는, 지정 생산장비에의 허가권자 접근 및 충격 발생을 적어도 포함하는 이벤트 발생 여부를 판단하기 위한 기준 데이터를 저장하는 저장부, 및 상기 생산장비의 주변에 설치되는 촬영장치로부터 상기 생산장비의 촬영영상을 수신하여 분석하고, 상기 분석한 결과 및 상기 저장한 기준 데이터를 근거로 상기 허가권자 접근 및 충격 발생의 이벤트 발생 여부를 판단하는 제어부를 포함한다.The production equipment monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention includes a storage unit that stores reference data for determining whether an event occurs, which includes at least an access to an authorized person and an occurrence of an impact on a designated production equipment, And a control unit for receiving and analyzing the photographed image of the production equipment from an installed photographing apparatus, and determining whether the event of the access to the authorized party and the occurrence of the shock occurrence is generated based on the analyzed result and the stored reference data.
상기 생산장비 모니터링장치는, 상기 생산장비의 원격 제어를 수행하는 외부장치와 통신하는 통신 인터페이스부를 더 포함하며, 상기 제어부는 이벤트 발생시 상기 통신 인터페이스부를 제어하여 상기 외부장치로 이벤트 발생 사실을 통지할 수 있다.The production equipment monitoring device may further include a communication interface unit for communicating with an external device that performs remote control of the production equipment and the control unit may control the communication interface unit to notify the external device of the occurrence of an event when an event occurs have.
상기 제어부는 상기 촬영영상의 분석 결과를 이용해 딥러닝(deep learning)을 수행하여 상기 이벤트가 포함되는 기준 데이터를 설정하고, 상기 설정한 기준 데이터의 우선 순위를 설정하여 저장할 수 있다.The control unit may perform deep learning using the analysis result of the photographed image to set reference data including the event, and may set and store the priority of the set reference data.
상기 제어부는 상기 생산장비의 주변에 구비되는 센서의 센싱 데이터를 더 이용하여 상기 충격 발생을 판단하며, 상기 센싱 데이터를 상기 딥러닝을 위해 이용할 수 있다.The control unit may further use sensing data of a sensor provided in the periphery of the production equipment to determine the occurrence of the impact, and use the sensing data for the deep learning.
상기 제어부는 이벤트가 발생된 구간의 촬영 영상을 취득하여 상기 취득한 촬영영상과 부가정보를 매칭시켜 상기 저장부에 저장하고, 사용자가 촬영영상의 검색을 위해 제공하는 시간정보 및 상기 저장한 부가정보를 근거로 상기 취득한 촬영영상을 화면에 표시해 줄 수 있다.The controller acquires the captured image of the section in which the event has occurred and stores the acquired captured image and the additional information in the storage unit and stores the time information provided by the user for searching the captured image and the stored additional information And the acquired photographed image can be displayed on the screen on the basis of the acquired photographed image.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 생산장비 모니터링장치의 구동방법은, 저장부 및 제어부를 포함하는 생산장비 모니터링장치의 구동방법으로서, 상기 저장부가, 지정 생산장비에의 허가권자 접근 및 충격 발생을 적어도 포함하는 이벤트 발생 여부를 판단하기 위한 기준 데이터를 저장하는 단계, 및 상기 제어부가, 상기 생산장비의 주변에 설치되는 촬영장치로부터 상기 생산장비의 촬영영상을 수신하여 분석하고, 상기 분석한 결과 및 상기 저장한 기준 데이터를 근거로 상기 허가권자 접근 및 충격 발생의 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계를 포함한다.In addition, a method of driving a production equipment monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention is a method of operating a production equipment monitoring apparatus including a storage unit and a control unit, wherein the storage unit accesses an authorized person Storing the reference data for determining whether or not an event including at least an event is included; and a control unit for receiving and analyzing an image taken by the production equipment from an image pickup apparatus installed in the periphery of the production equipment, And determining whether the event of the access to the authorized user and the occurrence of the impact occurrence is generated based on the stored reference data.
상기 생산장비 모니터링장치의 구동방법은, 통신 인터페이스부가 상기 생산장비의 원격 제어를 수행하는 외부장치와 통신하는 단계를 더 포함하며, 상기 제어부는 이벤트 발생시 상기 통신 인터페이스부를 제어하여 상기 외부장치로 이벤트 발생 사실을 통지할 수 있다.The method for driving the production equipment monitoring apparatus may further include a step in which the communication interface unit communicates with an external device that performs remote control of the production equipment and the control unit controls the communication interface unit to generate an event You can notify the fact.
상기 저장하는 단계는, 상기 촬영영상의 분석 결과를 이용해 딥러닝을 수행하여 상기 이벤트가 포함되는 기준 데이터를 설정하고, 상기 설정한 기준 데이터의 우선 순위를 설정하여 저장하는 단계를 포함할 수 있다.The storing step may include performing deep running using the analysis result of the captured image to set reference data including the event, and setting and storing a priority of the set reference data.
상기 생산장비 모니터링장치의 구동방법은, 상기 생산장비의 주변에 구비되는 센서의 센싱 데이터를 더 이용하여 상기 충격 발생을 판단하며, 상기 센싱 데이터를 상기 딥러닝을 위해 이용하는 단계를 더 포함할 수 있다.The driving method of the production equipment monitoring apparatus may further include a step of using the sensing data of the sensor provided in the periphery of the production equipment to determine the occurrence of the impact and using the sensing data for the deep learning .
상기 생산장비 모니터링장치의 구동방법은, 이벤트가 발생된 구간의 촬영 영상을 취득하여 상기 취득한 촬영영상과 부가정보를 매칭시켜 상기 저장부에 저장하고, 사용자가 촬영영상의 검색을 위해 제공하는 시간정보 및 상기 저장한 부가정보를 근거로 상기 취득한 촬영영상을 화면에 표시해 주는 단계를 더 포함할 수 있다.The method of driving the production equipment monitoring apparatus may further include the steps of acquiring a photographed image of an interval in which an event has occurred and storing the acquired photographed image and the additional information in the storage unit, And displaying the captured image on a screen based on the stored additional information.
본 발명의 실시예에 따르면 가령 반도체 제조 현장에서 문제가 발생되더라도 실수, 오작동에 대한 조치를 신속하게 대처할 수 있게 될 것이다.According to the embodiment of the present invention, even if a problem occurs in a semiconductor manufacturing site, measures against mistakes and malfunctions can be quickly dealt with.
또한, 고가 장비의 경우 허가된 관리자 이외의 인원이 제어할 수 있는 문제를 미연에 방지하고, 장비의 외부 충격 등에 의해 발생할 수 있는 공정의 문제에 빠르게 대처할 수 있을 것이다.In addition, in the case of high-priced equipment, it is possible to prevent problems that can be controlled by personnel other than the authorized administrator, and to quickly cope with the problem of the process which may be caused by an external impact of the equipment.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 생산장비 모니터링시스템을 나타내는 도면,
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 생산장비 모니터링시스템을 나타내는 도면,
도 3은 도 1 및 도 2의 모니터링장치의 세부 구조를 예시한 블록다이어그램,
도 4는 도 3의 디스플레이부에 구현되는 화면의 예시도, 그리고
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 모니터링장치의 구동과정을 나타내는 흐름도이다.1 shows a production equipment monitoring system according to an embodiment of the present invention,
2 is a diagram illustrating a production equipment monitoring system according to another embodiment of the present invention;
Figure 3 is a block diagram illustrating the detailed structure of the monitoring device of Figures 1 and 2,
4 is an exemplary view of a screen implemented in the display unit of FIG. 3, and FIG.
5 is a flowchart illustrating a driving process of a monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 생산장비 모니터링시스템을 나타내는 도면이고, 도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 생산장비 모니터링시스템을 나타내는 도면이다.FIG. 1 is a diagram showing a production equipment monitoring system according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram showing a production equipment monitoring system according to another embodiment of the present invention.
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 생산장비 모니터링시스템(90)은 촬영장치(100), 사용자장치(105), 모니터링장치(110), 통신망(120) 및 서버장치(130)의 일부 또는 전부를 포함한다.1 and 2, a production
여기서, "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 통신망(120)이 생략되어 도 2에서와 같이 모니터링장치(110)와 서버장치(130)가 다이렉트(예: P2P) 통신을 수행하거나 서버장치(130)와 같은 일부 구성요소가 통신망(120) 내의 네트워크장치에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.Here, "including some or all of" means that the
본 발명의 실시예에 따라 생산장비(97)는 생산라인(A)에 설치되는 다양한 장비를 포함할 수 있다. 특히 반도체 공정의 경우에는 생산장비(97)가 클린룸(clean room) 내에 설치될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 생산장비(97)는 대표적으로 노광 장비를 포함할 수 있으며, ASML사(社)의 장비일 수 있다. 노광 장비의 경우 반도체 공정에서 가장 많은 비중을 차지하고 있고, 또 고가이므로 엄격히 관리될 필요가 있다. 노광 장비는 단순히 포토레지스트(이하, 포토)를 웨이퍼상에 도포하고 마스크(mask)를 적용한 다음 빛에 노출시키는 챔버만을 의미할 수 있겠지만, 위의 일련의 과정을 모두 수행하는 장비를 노광 장비라 지칭할 수 있다. 더 정확하게는 리소그래피 장비라 지칭될 수 있다. 다시 말해, 포토를 도포하고 마스크를 적용한 후 빛에 노출시키고, 식각하는 과정이 모두 이루어지는 것이다.According to the embodiment of the present invention, the
리소그래피 장비 업계에서 64%의 점유율을 차지하고 있는 ASML 장비는 반도체 FAB(Fabrication)에서 많은 대수와 큰 비중을 차지하고 있고, 그래서 ASML 장비에 특화된 감시 모니터링이 필요할 수 있다. 고가의 장비인 만큼 허가된 관리자 즉 접근 허가권자 이외의 인원이 제어할 경우 문제가 발생할 수 있고, 장비 외부에서 충격이 가해질 경우 공정의 문제가 발생할 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 이런 부분들을 보완하기 위해 감시 모니터링과 함께 감시 카메라를 함께 결합하여 확실한 감시 모니터링 시스템을 구축하고 있다.ASML equipment, which occupies a 64% share of the lithography equipment industry, occupies a large portion of the semiconductor FAB (Fabrication), which may require monitoring monitoring specific to ASML equipment. Since it is an expensive equipment, problems may occur when the authorized administrator, that is, other than the authorized person of the access control, causes a problem in the process when an external shock is applied to the equipment. In the embodiment of the present invention, a surveillance monitoring system is constructed by combining surveillance monitoring and surveillance cameras together to supplement such portions.
본 발명의 실시예에 따라 생산장비(97)에는 센서, 더 정확하게는 센서모듈이 일측에 구비될 수 있다. 센서모듈은 센서에 의해 센싱된 센싱값을 촬영장치(100)와의 통신에 의해 모니터링장치(110)로 전송되도록 하거나, 직접 모니터링장치(110)로 전송할 수 있다. 이를 위하여 센서모듈은 CPU와 같은 기본적인 제어부와 메모리를 포함할 수 있고, 통신모듈을 더 포함할 수 있다. 통신모듈은 비용적인 측면을 고려하여 블루투스나 와이파이, 지그비(Zig-bee)와 같은 근거리통신용 모듈이 사용될 수 있다. 또한, 센서는 충격센서나 진동센서를 포함할 수 있다.According to the embodiment of the present invention, the
센서의 센싱 신호를 이용하는 경우, 모니터링장치(110)는 촬영장치(100)의 영상을 분석하여 외부 충격 여부를 판단하는 것을 대신할 수 있고, 또는 외부 충격 여부를 더 정밀히 판단하기 위하여 센싱데이터를 활용할 수 있다. 가령, 모니터링장치(110)는 정밀한 감지를 위하여 촬영영상 이외에 센싱데이터를 더 이용하여 빅데이터를 구축하고 이를 인공지능(AI)의 딥러닝 동작 등을 통해 빅데이터를 분석할 수 있으며, 이에 센싱데이터는 유용하게 활용될 수 있을 것이다.In the case of using the sensing signal of the sensor, the
이외에도 생산장비(97)에 직간접적으로 다양한 센서들이 더 구비될 수 있다. 즉 센서들은 생산장비(97)에 직접 설치되거나 주변에 설치될 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 외부 환경이 고가의 생산장비(97)에 미칠 수 있는 영향을 미연에 방지하기 위하여 생산라인(A) 내부의 다양한 환경을 센싱하기 위한 습도센서나 온도센서, 또는 조명상태를 측정하기 위하여 룩스미터 등의 조도계 등을 더 설치하여 이용할 수 있을 것이다. 이를 통해 생산장비(97)에 간접적으로 영향을 미칠 수 있는 작업자나 관리자의 상태를 통해 사고를 미연에 방지하는 것이다. 이러한 다양한 데이터는 딥러닝에 더욱 유용하게 활용될 수 있을 것이다.In addition, various sensors may be provided directly or indirectly to the
예컨대, 생산장비(97)에 접근이 허락된 허가권자이기는 하지만, 가끔 특정 환경에서 오류를 발생시키는 경우가 간헐적으로 있었다고 가정해 보자. 이의 경우에는 해당 관리자에 대하여 특정 상황을 주지시키기 위한 화면을 생산장비(97)의 화면에 표시해주는 등 UX/UI적으로 보완할 수 있을 것이다. 다시 말해, 어떤 관리자가 특정 시간대에 졸음이 많거나 신체상태가 좋지 않다고 판단될 때, 그리고 그러한 상태에서 생산장비(97)에 접근하여 버튼 조작을 한다고 판단되는 경우, 경고성 메시지를 화면에 표시해 주거나, 장비의 접속을 차단시키는 것이다. 이와 같이, 인재에 의한 사고를 미연에 방지할 수 있다. 물론 버튼 조작을 방지하는 것 이외에도 방송 알림 등을 통해 고지하여 주변인들이 알도록 할 수도 있을 것이다.Suppose, for example, that a licensor is allowed to access the
나아가, 생산장비(97)는 도 2에서와 같이 모니터링장치(110)와 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자장치(105)에서 원격으로 제어하는 경우 해당 제어 명령을 수신하여 모니터링장치(110)는 생산장비(97)로 전송하고, 생산장비(97)는 원격 제어에 의해 제어될 수 있을 것이다.Furthermore, the
촬영장치(100)는 가령 CCTV 카메라나 IP 카메라를 포함하며, 고정식 카메라와 원격제어가 가능한 PTZ 카메라를 포함할 수 있다. PTZ 카메라는 팬(Pan), 틸트(Tilt) 및 줌(Zoom) 기능이 가능하다. 본 발명의 실시예에 따른 촬영장치(100)는 가령 생산라인(A)에 설치되거나 반도체 공정이 이루어지는 클린룸 내에서 생산장비(97)의 주변에 설치되어 생산장비(97)를 촬영할 수 있다.The photographing
촬영장치(100)는 생산장비(97)의 주변 상황을 촬영하여 촬영영상을 모니터링장치(110)로 제공한다. 촬영장치(100)는 유무선 통신을 통해 모니터링장치(110)로 생산장비(97)의 촬영영상을 전송할 수 있으며, 물론 안정적인 촬영영상의 확보를 위하여 유선 통신이 더 바람직할 수 있다. 촬영장치(100)는 통신모듈을 포함하며, 촬영영상을 전송하는 과정에서 촬영 영상을 분석하여 분석 결과를 제공할 수 있다. 이의 경우, 촬영장치(100)는 내부에 영상분석모듈을 탑재할 수 있다. 촬영장치(100)와 모니터링장치(110)의 시스템 설계는 설계자의 의도에 따라 다양하게 이루어질 수 있을 것이다.The photographing
본 발명의 실시예에서는 촬영장치(100)로서 CCTV 카메라 2대를 결합하였으며, PC 등의 모니터링장치(110)의 POE(Power over Ethernet)를 통해 CCTV 카메라 2대가 전원을 공급받을 수 있으며, 촬영영상은 모니터링장치(110)에서 재생될 수 있도록 구성된다.In the embodiment of the present invention, two CCTV cameras are combined as the photographing
또한, 촬영장치(100)는 가령 생산장비(97)에 구비되는 다양한 종류의 센서에 대한 센싱데이터(혹은 센싱신호)를 제공받아 모니터링장치(110)로 제공하도록 설정 혹은 설계된 경우에는 해당 센싱데이터를 센서 혹은 센서모듈로부터 제공받아 전송할 수 있을 것이다.When the
도 2에서 볼 때, 사용자는 S사의 갤럭시*어 등과 같이 자신이 소지하는 웨어러블장치나 스마트폰 등의 사용자장치(105)를 통해 모니터링장치(110)에 접속하여 생산장비(97)의 화면과 CCTV 즉 촬영장치(100)의 화면을 보고 제어할 수 있다. 사용자장치(105)는 인터넷 프로토콜과 같은 네트워크를 통해 모니터링장치(110)에 접속할 수 있고, 이를 통해 생산장비(97)를 제어할 수 있게 된다. 이를 위하여, 사용자장치(105)와 모니터링장치(110)는 KVM(Keyboard Video Mouse) 시스템 기반의 동작이 이루어질 수 있다. 여기서, KVM은 모니터링장치(110)가 사용자와 이루어지는 인터페이스이므로, 음성 명령에 의한 인터페이스도 물론 가능할 수 있을 것이다. KVM 시스템은 모니터링장치(110)에 설치되며, 사용자장치(105)는 이와 연동하는 프로그램(예: 어플리케이션)을 이용하여 제어 동작을 수행할 수 있게 된다. 이에 따라 사용자장치(105)는 실시간 공정화면을 어디에서나 자유롭게 볼 수 있으며 제어도 가능하게 된다. 즉 본 발명의 실시예는 직접 가상 KVM 환경 혹은 KVM 기반의 가상화 환경을 만들어 KVM 외부장치를 연결하였을 때와 같은 조건을 조성한다.2, the user accesses the
모니터링장치(110)는 도 2에서와 같이 생산장비(97)에 연결되어 주변에 설치될 수 있다. 모니터링장치(110)는 컴퓨터(PC)나 별도로 제조된 키오스크(kiosk) 형태의 장비를 포함할 수 있다. 물론 모니터링장치(110)는 영상 분배기의 기능을 수행할 수도 있다. 다시 말해, 촬영된 영상은 서버장치(130)로 전송해 주고, 제어는 생산장비(97)의 원격제어 등을 위해 사용자장치(105)에서 이루어지도록 하는 것이다. 따라서, 모니터링장치(110)는 분배장치나 중계장치라 명명될 수 있다.The
모니터링장치(110)는 가령 반도체 제조 현장에서 문제가 발생되더라도 실수, 오작동에 대한 조치를 신속하게 대처할 수 있도록 하기 위하여 실시간 모니터링 동작을 수행한다. 가령, 모니터링장치(110)는 실시간 진행되고 있는 반도체 장비 공정의 모니터링 화면에서 특이점이 발생하였을 경우 이를 감지하는 기능을 갖추어 사용자에게 특이사항을 보여주고 또한 화면 녹화를 통해 실시간으로 모니터링하지 못하였을 경우에도 감지했던 화면을 다시 보여 줄 수 있게 화면을 다시 재생하여 보여준다. 나아가 생산장비(97) 주변의 CCTV 카메라에서 제공되는 촬영영상을 통해 생산장비(97) 주변의 모습을 실시간으로 모니터링하며 CCTV 카메라 녹화기능을 통하여 생산장비(97)의 특이점이 발생하였던 시간 기록을 매칭, 추적하여 원인을 분석하도록 할 수 있다.The
모니터링장치(110)는 하드웨어(H/W)적으로 촬영장치(100)로부터 생산장비(97)의 실시간 화면 즉 촬영영상을 제공받는다. 그리고, 소프트웨어(S/W)적으로는 모니터링장치(110)에 생산장비(97), 특히 ASML사의 노광 장비를 모니터링할 수 있는 프로그램을 구축하여 이를 실행시킨다. 본 발명의 실시예에서는 특정 제조사의 장비를 모니터링하기 위한 프로그램이라는 점에서 ASML 모니터링 프로그램이라 명명할 수 있다. 모니터링장치(110)는 생산공정을 관리하는 관리자 등이 소지하는 도 2의 사용자장치(105)로 사용자 UX/UI를 제공할 수 있는 프로그램(혹은 어플리케이션)을 저장하고 이를 제공할 수 있다. 또한, 모니터링장치(110)는 촬영장치(100) 혹은 생산장비(97)에서 제공하는 촬영영상 즉 비디오 신호를 수신하는 녹화 시스템 컴퓨팅 기능을 가질 수 있다. 비디오 신호를 입력받기 위하여 모니터링장치(110)는 비디오 캡쳐 카드(card)를 구비할 수 있다. 비디오 신호의 종류에 따라 디지털이나 아날로그의 다양한 신호를 처리할 수 있으며, 본 발명의 실시예에서는 디지털 신호를 수신할 수 있는 비디오 캡쳐 카드를 구비할 수 있다.The
다시 말해, 모니터링장치(110)는 ASML사의 생산장비(97)의 비디오 신호 즉 촬영영상을 실시간으로 저장하고 평상시의 화면과 다른 변화, 즉 사용자 또는 예측하지 못한 사건으로 공정 진행 화면의 변화가 발생하였을 경우 이를 감지하고 이벤트로 간주하여 목록의 형태로 저장할 수 있다. 이를 위해 모니터링장치(110)는 저장되어지는 영상기록들을 분석하는 이미지 검색 알고리즘을 통해 축적된 데이터를 활용해 딥러닝 방법을 통해 사건 이벤트도 구분할 수 있다. 또한, 이벤트 발생에 대한 중요도의 우선순위를 정해 분류하여 사용자가 신속하게 대응할 수 있다. 기록된 이벤트 알림 기능을 통하여 문제 발생 시간을 표기하고 지나간 기록에 대해서 빠르게 접근할 수 있다. 나아가, 모니터링장치(110)는 발생하였던 이벤트뿐만 아니라 사용자가 원하는 시간을 지정하여 원하는 화면을 제공할 수 있다.In other words, the
예를 들어, 모니터링장치(110)는 데이터 구축동작을 수행하고, 이를 기반으로 검색 동작이 이루어지도록 할 수 있다. 다시 말해, 시스템이 구축되면 모니터링장치(110)는 촬영장치(100)로부터 수신되는 촬영영상의 학습을 통해, 또는 이의 과정에서 센서의 센싱데이터를 함께 이용하여 생산장비(97)의 가장 안정된 상태의 정지영상을 취득한다. 다시 말해, 1초에 30장의 정지영상이 수신되므로 영상 분석을 통해 분석 결과를 토대로 안정된 상태의 단위 프레임의 정지영상을 취득하는 것이다. 이를 생산장비(97)의 기준 영상 즉 기준 데이터로 설정할 수 있다. 기준 데이터의 설정이 완료되면, 모니터링장치(110)는 설정한 기준 데이터를 근거로 수신된 촬영영상과 비교하여 생산장비(97)의 이상 여부를 판단할 수 있다. 예컨대, 특정 인물이 함께 촬영되면 인물 영상의 분석 결과를 기저장된 허가권자 정보 등과 비교하여 허락된 접근권자인지를 판단할 수 있는 것이다. 만약 이러한 과정에서 특정 영상의 구간에서 이벤트가 발생되었다고 하면, 해당 구간의 촬영영상을, 즉 일정한 시간 구간에 해당되는 복수의 단위 프레임 영상을 확보하고, 이때 날짜나 시간 정보 등의 부가정보를 매칭시켜 저장할 수 있다. 이에 따라, 관리자는 특정 영상의 검색시 간단하게 날짜나 시간 정보 등을 입력함으로써 해당 날짜나 시간대에 발생된 이벤트를 쉽게 검색해 볼 수 있게 된다. 상기의 과정들은 데이터가 축적되어 감에 따라 해당 축적된 데이터를 딥러닝함으로써 더욱 정확도가 높고 정밀한 동작을 수행할 수 있게 되는 것이다.For example, the
이외에도 모니터링장치(110)는 ASML사 생산장비(97)의 모니터링 화면을 직접 캡쳐하고 녹화하는 동작을 수행한다. 출력되는 신호를 모니터링장치(110)를 구성하는 가령 PC와 장비 모니터로 다시 보내주기 때문에 영상 분배기의 기능을 수행할 수도 있다. 모니터링장치(110)는 화면을 인식하여 특정 변화가 발생하였을 경우 이를 포착하여 알람 기능을 제공한다. 또한 CCTV 카메라 등의 영상을 녹화하는 디지털 비디오 녹화 기능도 수행할 수 있다. 화면을 단순히 보는 것뿐만이 아닌 KVM을 구현하여 장비의 화면을 키보드 마우스로 제어할 수도 있다. 발생했던 알람 기능을 통하여 이벤트에 대한 기록을 볼 수 있으며 원하는 시간을 선택하여 부분 재생도 가능하며 영상의 편집도 가능하여 교육용 샘플로도 제작이 가능할 수 있다. In addition, the
요약해 보면, 모니터링장치(110)는 재생되는 영상을 분석하고 알람 기능을 제공한다. 반도체 장비의 비디오 신호를 분석해 특정 움직임에 대한 패턴을 에러 또는 이벤트로 정의하고 사용자에게 알려 장비의 공정 화면의 특이점(혹은 특이사항)이 발생된 시간을 알 수 있도록 한다. 또한 발생된 시간을 파악하여 사용자는 문제를 정확히 분석하고 예방 또는 교육을 할 수 있을 것이다. 평상시 화면의 패턴을 저장하고 그 결과를 표본으로 평상시 패턴과 다른 움직임이 일어났을 경우를 이벤트 사건으로 간주하여 알려준다. 오차의 범위를 줄이기 위하여 영상처리 알고리즘이 구현되며 화면 압축을 통하여 선명한 영상을 제공할 수 있다. 이러한 영상처리 데이터가 축적될 경우 딥러닝 방식으로 효율적으로 관리할 수 있게 된다.In summary, the
통신망(120)은 유무선 통신망을 모두 포함한다. 가령 통신망(120)으로서 유무선 인터넷망이 이용되거나 연동될 수 있다. 여기서 유선망은 케이블망이나 공중 전화망(PSTN)과 같은 인터넷망을 포함하는 것이고, 무선 통신망은 CDMA, WCDMA, GSM, EPC(Evolved Packet Core), LTE(Long Term Evolution), 와이브로(Wibro) 망 등을 포함하는 의미이다. 물론 본 발명의 실시예에 따른 통신망(120)은 이에 한정되는 것이 아니며, 향후 구현될 차세대 이동통신 시스템의 접속망으로서 가령 클라우드 컴퓨팅 환경하의 클라우드 컴퓨팅망, 5G망 등에 사용될 수 있다. 가령, 통신망(120)이 유선 통신망인 경우 통신망(120) 내의 액세스포인트는 전화국의 교환국 등에 접속할 수 있지만, 무선 통신망인 경우에는 통신사에서 운용하는 SGSN 또는 GGSN(Gateway GPRS Support Node)에 접속하여 데이터를 처리하거나, BTS(Base Station Transmission), NodeB, e-NodeB 등의 다양한 중계기에 접속하여 데이터를 처리할 수 있다.The
통신망(120)은 액세스포인트를 포함할 수 있다. 액세스포인트는 건물 내에 많이 설치되는 펨토(femto) 또는 피코(pico) 기지국과 같은 소형 기지국을 포함한다. 여기서, 펨토 또는 피코 기지국은 소형 기지국의 분류상 모니터링장치(110)를 최대 몇 대까지 접속할 수 있느냐에 따라 구분된다. 물론 액세스포인트는 모니터링장치(110)와 지그비 및 와이파이 등의 근거리 통신을 수행하기 위한 근거리 통신 모듈을 포함한다. 액세스포인트는 무선통신을 위하여 TCP/IP 혹은 RTSP(Real-Time Streaming Protocol)를 이용할 수 있다. 여기서, 근거리 통신은 와이파이 이외에 블루투스, 지그비, 적외선(IrDA), UHF(Ultra High Frequency) 및 VHF(Very High Frequency)와 같은 RF(Radio Frequency) 및 초광대역 통신(UWB) 등의 다양한 규격으로 수행될 수 있다. 이에 따라 액세스포인트는 데이터 패킷의 위치를 추출하고, 추출된 위치에 대한 최상의 통신 경로를 지정하며, 지정된 통신 경로를 따라 데이터 패킷을 다음 장치, 예컨대 서버장치(130)로 전달할 수 있다. 액세스포인트는 일반적인 네트워크 환경에서 여러 회선을 공유할 수 있으며, 예컨대 라우터(router), 리피터(repeater) 및 중계기 등이 포함된다.The
서버장치(130)는 DB(130a)를 포함하며, 도 2에서 볼 때 서버장치(130)는 단순히 DVR(Digital Video Recorder)의 역할을 수행할 수도 있다. 서버장치(130)는 모니터링장치(110)에서 제공하는 촬영영상 즉 비디오 신호를 분류하여 저장하고 그 이외에도 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 또한 서버장치(130)는 모니터링 프로그램을 기록하는 백업 프로그램을 포함할 수 있다. 서버장치(130)는 리눅스 기반으로 구성될 수 있으며, 이는 윈도우 기반 PC보다 신뢰도가 높고 서버를 운영하는 데 있어서 안정적이기 때문이다. 물론 리눅스 기반에 특별히 한정하지는 않을 것이다. 본 발명의 실시예에 따라 더욱 안정적인 시스템을 제공할 수 있도록 데이터는 서버장치(130)를 통해 DB(130a)에 저장될 수 있다.The
현대화 생산 공장은 인간을 대신하여 로봇으로 대체되고 있다. 시간이 지남에 따라 사람이 물리적으로 제어하기 힘든 영역에 모니터링시스템(90)이 꼭 필요하게 될 것이고, 그 모니터링시스템(90)이 부족한 부분을 채워줄 것이다. 접근이 쉽지 않은 반도체 생산 장비에 설치하여 보다 더 효율적으로 작업환경을 개선할 수 있을 것이다. 특정회사 장비의 특성화된 제품을 만들고자 함에 있어 꼭 그 안에 국한된 것은 아니다. ASML 회사 제품뿐만 아니라 감시 모니터링이 필요한 장비, 제어 환경에 제공될 수 있을 것이다. 본 발명의 실시예를 통해 영상 모니터링시스템(90)이 필요한 반도체 산업에 다양하게 적용될 수 있을 것이다. 또한 반도체 장비회사가 미처 신경쓰지 못하고 있는 부분을 채워준다면 반도체 장비업체들과 함께 산업의 동반자로 발전해나가 반도체 생산 수율을 높일 수 있는 주요한 설비 투자 제품으로 자리 잡을 수 있을 것이다.Modernized production plants are being replaced by robots on behalf of humans. Over time, a
도 3은 도 1 및 도 2의 모니터링장치의 세부 구조를 예시한 블록다이어그램이고, 도 4는 도 3의 디스플레이부에 구현되는 화면의 예시도이다.FIG. 3 is a block diagram illustrating the detailed structure of the monitoring apparatus of FIG. 1 and FIG. 2, and FIG. 4 is an exemplary view of a screen implemented in the display unit of FIG.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 도 1 및 도 2의 모니터링장치(110)는 통신 인터페이스부(300), 제어부(310), 디스플레이부(320), 저장부(330), 장비상태 분석부(340) 및 상태통지부(350)의 일부 또는 전부를 포함한다.1 and 2 according to an embodiment of the present invention includes a
여기서 "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 디스플레이부(320)나 상태통지부(350)와 같은 일부 구성요소가 생략되어 모니터링장치(110)가 구성되거나 장비상태 분석부(340)와 같은 일부 구성요소가 제어부(310)와 같은 다른 구성요소에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.Here, "including some or all" means that some components such as the
통신 인터페이스부(300)는 생산장비(97), 촬영장치(100), 사용자장치(105) 및 서버장치(130)와 통신을 수행한다. 통신 인터페이스부(300)는 도 2의 경우 사내망인 인트라넷을 통해 서로 통신을 수행할 수 있다. 이러한 과정에서 통신 인터페이스부(300)는 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 대표적으로 영상 즉 비디오 신호를 압축하여 전송하거나 복원하는 등의 동작을 수행할 수 있다. 장비, 장치마다 다양한 규격에 의해 통신을 수행하므로 이에 맞게 시스템이 구축될 것이다.The
통신 인터페이스부(300)는 제어부(310)의 제어하에 사용자장치(105)의 요청이 있는 경우, 생산장비(97)의 원격제어가 가능하도록 도 4에서와 같은 서비스 화면을 제공할 수 있다. 물론, 사용자장치(105)의 경우 모바일 장치인 경우 웹(web)이 아닌 앱 기반의 화면이 제공될 수 있다. 이에 따라 사용자의 원격 제어가 있는 경우 그에 따라 생산장비(97)로 제어명령을 전송할 수 있다.The
또한, 통신 인터페이스부(300)는 촬영장치(100)로부터 제공되는 촬영영상을 수신하여 제어부(310)에 제공하며, 제어부(310)의 제어하에 (기)수신된 촬영영상 및 그 촬영영상의 분석에 의한 다양한 데이터를 서버장치(130)로 전송할 수 있다.The
제어부(310)는 도 3의 모니터링장치(110)를 구성하는 통신 인터페이스부(300), 디스플레이부(320), 저장부(330), 장비상태 분석부(340) 및 상태통지부(350)의 전반적인 제어 동작을 수행한다. 예컨대 제어부(310)는 사용자장치(105)로부터 원격 제어를 위한 요청이 있는 경우 원격 제어를 위한 서비스 화면을 제공한다. 또한, 제어부(310)는 촬영장치(100)로부터 촬영영상이 제공되는 경우 이를 장비상태 분석부(340)에 제공하여 이벤트 발생 여부를 판단하도록 한다. 물론 제어부(310)는 촬영영상 이외에 생산장비(97)의 외부 충격을 판단할 수 있는 센싱데이터를 수신하여 장비상태 분석부(340)로 제공할 수도 있다.The
제어부(310)는 장비상태 분석부(340)에서 제공하는 다양한 데이터, 가령 이벤트가 발생한 구간의 영상이나, 사용자장치(105)의 요청에 의해 편집된 영상 등 다양한 데이터를 분류하여 저장부(330)에 저장할 수 있다. 그리고, 저장부(330)에 저장된 데이터는 주기적으로 서버장치(130)로 백업 저장시킬 수 있다.The
뿐만 아니라, 제어부(310)는 저장부(330)에 저장된 다양한 데이터를 도 4에서와 같은 포맷으로 디스플레이부(320)의 화면에 표시해 줄 수도 있다. 즉 장비상태 분석부(340)에서 화면 표시를 위한 데이터를 생성해 주면 도 4에서와 같은 지정 포맷에 해당 데이터를 삽입하여 화면에 표시해 주는 것이다. 그리고, 화면에 표시된 특정 항목이 사용자에 의해 선택될 때 관련 영상을 화면에 재생시키는 것이다.In addition, the
다시 말해, 제어부(310)는 디스플레이부(320)의 화면에서 관리자 등이 특정 동작을 요청하면 이에 응답하여 동작하도록 디스플레이부(320)를 제어하고, 편집 등의 특정 동작에 대한 요청이 있는 경우에는 해당 동작에 응답하기 위하여 장비상태 분석부(340)와 연계하여 동작할 수 있다. 물론 디스플레이부(320)에서의 동작은 사용자장치(105)를 통해서도 이루어질 수 있으므로, 제어부(310)는 이에 적절히 대응하여 동작하게 될 것이다.In other words, when a manager or the like requests a specific operation from the screen of the
디스플레이부(320)는 사용자와의 인터페이스 동작을 위한 터치스크린 방식의 모니터를 포함할 수 있다. 디스플레이부(320)는 화면에 도 4에서와 같은 형태로 정보를 표시할 수 있으며, 크게 영상재생영역(400)과 이벤트정보표시영역(410)으로 구분하여 표시할 수 있다. 영상재생영역(400)의 일측에는 재생되는 영상의 편집 등을 위한 다양한 기능 아이콘들이 표시되는 아이콘 표시부(401)가 표시될 수 있다. 또한, 이벤트정보표시영역(410)은 이벤트가 발생한 구간의 촬영영상과 발생시간 등의 부가정보(411, 413)가 표시될 수 있다. 따라서, 관리자가 가령 특정 이벤트 영상을 선택하는 경우, 해당 영상은 영상재생영역(400)에서 재생될 수 있다.The
다시 말해, 디스플레이부(320)는 본 발명의 실시예에 따른 동작을 수행하기 위한 메뉴 화면을 표시할 수 있다. 이를 통해 생산장비(97)의 다양한 감시와 제어가 가능할 수 있게 되는 것이다. 무엇보다 제어부(310)는 모니터링장치(110)의 접근 허가권자가 아니라고 판단되면, 디스플레이부(320)에 표시되는 표시 화면에 잠금 동작을 수행할 수 있다. 다시 말해 화면의 터치가 있어도 반응하지 않도록 하는 것이다. 또는 접근 허가권자가 아닌 경우에는 상태통지부(350)를 통해 이의 상황을 통지할 수도 있겠지만, 디스플레이부(320)의 화면에 경고성 메시지를 팝업하여 보여줄 수도 있다. 특히, 앞서 언급한 바와 같이 허가권자라 하더라도 특정 시간대에 잦은 실수를 유발하는 관리자의 경우에는 경각심을 주지하기 위한 다양한 화면 제어 방식이 적용될 수 있을 것이다.In other words, the
또한, 디스플레이부(320)는 진정한 허가권자인지 여부를 판단하기 위하여 사용자 인증을 추가로 수행할 수도 있다. 이를 통해 디스플레이부(320)에 표시된 화면이 활성화 동작을 수행할 수 있다. 다시 말해, 최초의 화면에는 잠금 기능을 설정하고, 터치(예: 저항이나 정전용량 방식)가 감지되면 이를 통해 사용자 인증을 요청하는 것이다. 그리고, 인증이 완료되면 그 결과에 따라 잠금 상태를 해제하여 터치가 이루어지도록 하는 것이다.In addition, the
본 발명의 실시예에서는 터치스크린 방식으로 구현되는 디스플레이부(320)의 화면을 통해 사용자와의 인터페이스가 이루어지는 것을 나타내었다. 그러나, 이외에도 사용자 인터페이스부로서 키보드나 마우스 등을 더 이용할 수 있을 것이고, 나아가 음성명령어를 동작명령으로 사용하기 위한 마이크로폰 등의 음성취득부나 취득된 음성을 인식하기 위한 음성인식부 등을 더 포함할 수 있다. 가령 앞서 사용자 인증은 음성인식을 통해 수행하는 것도 얼마든지 가능할 수 있을 것이다.In the embodiment of the present invention, it is shown that an interface with a user is performed through a screen of a
저장부(330)는 제어부(310)에서 처리되는 다양한 데이터를 분류하여 저장할 수 있고, 저장한 데이터를 제어부(310)의 요청하에 출력할 수 있다. 이외에도 저장부(330)는 사용자 정보를 더 저장하여 인증을 위해 사용하도록 할 수 있다.The
장비상태 분석부(340)는 촬영영상을 분석하여 생산장비(97)의 이벤트 발생여부를 판단하고, 이때 센서의 센싱데이터를 더 이용할 수 있다. 대표적으로 생산장비(97)에 비허가권자가 접근하여 장비 조작을 하려 하거나 생산장비(97)의 충격 여부를 판단할 수 있다. 가령, 장비상태 분석부(340)는 생산장비(97)에 접근하는 사용자의 사용자 특성, 가령 영상에서 특이점을 찾아 특이점 정보를 이용하여 허가권자 여부를 판별할 수 있다. 대표적으로 얼굴인식이 사용될 수 있다. 정확한 얼굴인식을 위하여 딥러닝 동작을 통해 허가권자 여부를 판별하는 것이다. 물론 이외에도 도면에 별도로 도시하지는 않았지만, 장비상태 분석부(340)는 지문인식, 홍체인식 등의 생체인식을 통한 인증 방식을 사용할 수도 있다. 지문인식을 특이점으로 이용하는 경우 허가권자의 특이점 정보를 기저장하여 이를 이용할 수 있다.The equipment
또한, 장비상태 분석부(340)는 생산장비(97)의 평상시 모습 즉 지면에 대하여 설치된 상태의 정지영상을 확보하고, 이를 기준 영상으로 이용하여 촬영영상이 수신될 때 기준 영상과 비교하여 생산장비(97)의 외부 충격 여부를 판별할 수 있다. 이에 따라 기울기 측정을 위한 알고리즘을 수행할 수 있을 것이다. 또한, 이의 과정에서 장비상태 분석부(340)는 생산장비(97)에 구비되는 충격센서 등의 센서를 더 이용하여 외부 충격 여부를 정밀히 판단할 수 있다. 영상을 비교하는 방식이 아니라 센싱 데이터만을 이용하여 충격 여부를 판단하는 것도 가능할 수 있다. 가령 주변 건물 등의 화재 등으로 인해 생산라인에 충격이 미치는 경우, 가령 충격센서는 이러한 충격을 감지할 수 있을 것이고, 장비상태 분석부(340)는 충격센서의 센싱데이터를 근거로 생산장비(97)의 공정이나 제조에 영향을 미치는지 여부를 판단하여 적절히 대응할 수 있을 것이다. 다시 말해, 생산장비(97)가 어떠한 상황에서든 계속해서 가동되어야 하는 경우라면 충격에 의해 공정조건이 변경되면 그 변경된 공정조건을 기준으로 다른 공정값들을 변경시키는 것이다. 가령, 생산장비(97)의 기울어짐이 발생하여 웨이퍼에 대한 노광이 일측으로 치우치면, 그에 부합되도록 웨이퍼도 일측으로 더 이동시키는 것이 대표적일 것이다.In addition, the equipment
나아가, 장비상태 분석부(340)는 다양한 이벤트 발생에 대하여 우선순위를 설정하여 상태 통지부(350)로 알리거나 화면에 특정 표식을 표시해 줄 수 있다. 예를 들어, 도 4에서 볼 때, 특정 항목이 깜빡이는 동작을 수행하도록 하는 것이다. 혹은 해당 항목의 주변에 "긴급"이라는 문구를 표시해 줄 수도 있을 것이다. 본 발명의 실시예에 따라 우선순위는 생산에 지대한 영향을 주는 피해 규모에 따라 설정될 수 있다. 예를 들어 딥러닝을 통해 외부 충격이 지대한 영향을 준다면 이를 가장 우선순위로 보는 것이다. 이러한 우선순위는 딥러닝 동작에 의해 순위가 자동 변경될 수도 있을 것이다. 가령, 외부 충격에 우선순위가 반영된 상태에서 갑자기 관리자의 조작 실수에 의한 이벤트 발생이 많아지면 우선순위를 관리자의 조작 실수에 두는 것이다. 이와 같이 딥러닝에 의한 우선순위 설정은 가변되는 것이다.In addition, the equipment
물론 장비상태 분석부(340)는 검색 기능도 제공할 수 있다. 다시 말해, 관리자가 특정 시간을 선택하게 되면 해당 시간대의 이벤트 발생 사건들이 목록으로 검색되어 화면에 표시되도록 하는 것이다. 이벤트가 발생된 구간의 촬영영상을 취득하여 부가정보와 함께 매칭시켜 저장하였으므로, 검색어는 날짜나 시간과 같은 부가정보를 검색시에 이용할 수 있게 되는 것이다.Of course, the equipment
이외에도 장비상태 분석부(340)는 사용자장치(105)나 디스플레이부(320)를 통해 제공되는 사용자 혹은 관리자의 명령을 기반으로 다양한 동작을 수행하여, 예컨대 특정 촬영영상의 편집 동작을 수행할 수도 있다. 또한 편집한 영상을 저장하고 따로 추출하여 필요한 곳에 사용할 수 있다.In addition, the apparatus
상태통지부(350)는 음성이나 음향을 출력하는 스피커를 포함할 수 있다. 생산장비(97)에 비허가권자가 접근하는 경우 이를 알릴 수 있으며, 또한 생산장비(97)의 다양한 상황이 감지되면 이를 수시로 외부로 알릴 수 있다.The
한편, 본 발명의 다른 실시예로서, 도 3의 제어부(310)는 CPU와 메모리를 포함할 수 있다. CPU는 제어기능을 담당하는 제어회로, 정보를 연산하는 연산부(ALU), 그리고 기계어를 해석하는 명령어해석부 등을 포함할 수 있다. 물론 명령어해석부는 입력된 2진 비트정보가 어떤 동작을 수행하라는 정보인지 해석한다. 제어회로는 명령어해석부의 해석명령에 따른 동작을 수행한다고 볼 수 있다. 메모리는 램(RAM)을 포함할 수 있다. 이에 따라 CPU는 모니터링장치(110)의 초기 작동시 장비상태 분석부(340)에 저장되어 있는 프로그램을 메모리에 복사하여 로딩한 후 이를 실행해 도 3 대비 데이터의 연산처리 속도를 빠르게 증가시킬 수 있게 된다.Meanwhile, as another embodiment of the present invention, the
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 모니터링장치의 구동과정을 나타내는 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a driving process of a monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention.
설명의 편의상 도 5를 도 1과 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 모니터링장치(110)는 지정 생산장비(97)에의 허가권자 접근 및 충격 발생을 적어도 포함하는 이벤트 발생 여부를 판단하기 위한 기준 데이터를 저장한다(S500). 여기서, 기준 데이터는 기준 영상일 수 있지만, 충격발생 여부를 판단하기 위한 기준 데이터는 2진 비트 형태로 생성한 비트 정보일 수도 있다. 충격센서를 이용하는 경우에는 2진 비트 정보가 유용하게 사용될 수 있다.1, a
이어, 모니터링장치(110)는 생산장비(97)의 주변에 설치되는 촬영장치(100)로부터 생산장비(97)의 촬영영상을 수신하여 분석하고, 분석 결과 및 저장한 기준 데이터를 근거로 이벤트 발생 여부를 판단한다(S510). 물론 센서를 구축한 경우에는 센싱 데이터를 더 수신할 수 있다. 모니터링장치(110)는 생산장비(97)의 기울기 등을 주기적으로 감시하여 외부 충격 여부를 감지할 수 있으며, 생산장비(97)에 접근하는 사용자 또는 관리자의 특성을 파악하여 정당한 허가권자인지 여부를 판단한다.The
앞서 언급한 바와 같이, 충격 여부는 센싱 데이터를 통해서 판단할 수도 있으며, 이를 조합하여 측정에 정밀도를 높일 수도 있을 것이다. 또한, 촬영영상을 통해 허가권자 인지 여부의 파악이 어려울 경우에는 생산장비(97)의 조작 버튼 등을 모두 잠금 상태에서 사용자 인증을 추가로 요청한 후 인증이 완료될 때 잠금을 해제하여 조작이 이루어지도록 할 수 있을 것이다As mentioned above, the impact can be judged through sensing data, and the accuracy of measurement can be increased by combining them. If it is difficult to grasp whether or not the user is an authorized person through the photographed image, it is necessary to additionally request the user authentication in the locked state, and then release the lock when the authentication is completed. I will be able to do it
위의 내용 이외에도 모니터링장치(110)와 관련해 다양한 동작이 가능할 수 있으므로, 자세한 내용은 앞서의 내용들로 대신하고자 한다.In addition to the above, various operations related to the
한편, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 비일시적 저장매체(non-transitory computer readable media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시 예를 구현할 수 있다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiment, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments. That is, within the scope of the present invention, all of the components may be selectively coupled to one or more of them. In addition, although all of the components may be implemented as one independent hardware, some or all of the components may be selectively combined to perform a part or all of the functions in one or a plurality of hardware. As shown in FIG. The codes and code segments constituting the computer program may be easily deduced by those skilled in the art. Such a computer program may be stored in a non-transitory computer readable medium readable by a computer, readable and executed by a computer, thereby implementing an embodiment of the present invention.
여기서 비일시적 판독 가능 기록매체란, 레지스터, 캐시(cache), 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라, 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로, 상술한 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리 카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독가능 기록매체에 저장되어 제공될 수 있다.Here, the non-transitory readable recording medium is not a medium for storing data for a short time such as a register, a cache, a memory, etc., but means a medium which semi-permanently stores data and can be read by a device . Specifically, the above-described programs can be stored in non-volatile readable recording media such as CD, DVD, hard disk, Blu-ray disk, USB, memory card, ROM, and the like.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.While the invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention.
97: 생산장비 100: 촬영장치
105: 사용자장치 110: 모니터링장치
120: 통신망 130: 서버장치
300: 통신 인터페이스부 310: 제어부
320: 디스플레이부 330: 저장부
340: 장비상태 분석부 350: 상태통지부97: Production equipment 100: Photographic equipment
105: User device 110: Monitoring device
120: communication network 130: server device
300: communication interface unit 310:
320: display unit 330: storage unit
340: equipment state analysis unit 350: state notification unit
Claims (6)
상기 생산 라인의 클린룸(clean room) 내에 설치되는 지정 생산장비에의 장비 조작이 허가된 허가권자 접근 및 상기 생산장비의 충격 발생을 적어도 포함하는 이벤트 발생 여부를 판단하기 위한 기준 데이터를 저장하는 저장부; 및
상기 클린룸 내에서 상기 생산장비의 주변에 고정되어 설치되는 촬영장치로부터 상기 생산장비의 촬영영상을 수신하여 분석하고, 상기 분석한 결과 및 상기 저장한 기준 데이터를 근거로 상기 허가권자 접근 및 충격 발생의 이벤트 발생 여부를 판단하는 제어부;를 포함하되,
상기 제어부는,
상기 허가권자 접근 여부를 판단하기 위하여 상기 생산장비의 조작 여부를 판단하고, 상기 촬영영상을 통해 허가권자인지 여부의 파악이 어려울 경우 상기 생산장비의 조작 버튼을 모두 잠금 상태에서 사용자 인증을 추가로 요청한 후 인증이 완료될 때 잠금을 해제하여 조작이 이루어지도록 하며,
상기 촬영영상의 분석 결과를 이용한 딥러닝(deep learning)에 의해 사건 이벤트를 구분하고, 상기 구분한 사건 이벤트의 상기 이벤트 발생에 대한 중요도의 우선 순위를 상기 기준 데이터에 설정하여 상기 우선 순위를 근거로 상기 이벤트 발생을 통지하되, 상기 설정한 우선 순위를 딥러닝 동작에 의해 자동 변경하며,
상기 생산장비에의 접근이 허가된 허가권자의 장비 조작시에도 특정 시간대에 졸음이 많거나 신체상태가 좋지 않다고 판단될 때, 및 상기 판단된 상태에서 생산장비에 접근하여 버튼 조작을 한다고 판단되는 경우, 경고성 메시지를 화면에 표시해 주거나, 장비의 접속을 차단시키는 생산장비 모니터링장치.1. A production equipment monitoring apparatus installed in a production line where semiconductor processing is performed and connected to a server apparatus for storing photographed images,
A storage unit for storing reference data for determining whether an event including at least an authorized party access permitted to operate the equipment to a designated production equipment installed in a clean room of the production line and an occurrence of an impact of the production equipment part; And
The control unit receives and analyzes an image of the production equipment from a photographing apparatus fixedly installed in the periphery of the production equipment in the clean room, analyzes the result of the analysis, And a control unit for determining whether or not an event has occurred,
Wherein,
Determining whether the production equipment is operated in order to determine whether or not the authorized person is approaching, and if it is difficult to grasp whether the authorized person is the authorized person through the photographed image, After the authentication is completed, the lock is released to allow the operation to be performed,
The method includes classifying event events by deep learning using analysis results of the captured images, setting a priority of importance of the event events in the classified event events to the reference data, Notifies the occurrence of the event but automatically changes the set priority by a deep learning operation,
When it is judged that the user is allowed to access the production equipment and the equipment is operated even when the equipment is operated at a specific time, Warnings A production equipment monitoring device that displays messages on the screen or disconnects equipment.
상기 생산장비의 원격 제어를 수행하는 외부장치와 통신하는 통신 인터페이스부;를 더 포함하며,
상기 제어부는 이벤트 발생시 상기 통신 인터페이스부를 제어하여 상기 외부장치로 이벤트 발생 사실을 통지하는 생산장비 모니터링장치.The method according to claim 1,
And a communication interface for communicating with an external device that performs remote control of the production equipment,
Wherein the control unit controls the communication interface unit to notify the external device of the occurrence of an event when an event occurs.
상기 제어부는 상기 생산장비의 주변에 구비되는 센서의 센싱 데이터를 더 이용하여 상기 충격 발생을 판단하며, 상기 센싱 데이터를 상기 딥러닝을 위해 이용하는 생산장비 모니터링장치.The method according to claim 1,
Wherein the control unit further uses sensing data of a sensor provided in the periphery of the production equipment to determine the occurrence of the impact and uses the sensing data for the deep running.
상기 제어부는 이벤트가 발생된 구간의 촬영 영상을 취득하여 상기 취득한 촬영영상과 부가정보를 매칭시켜 상기 저장부에 저장하고, 사용자가 촬영영상의 검색을 위해 제공하는 시간정보 및 상기 저장한 부가정보를 근거로 상기 취득한 촬영영상을 화면에 표시해 주는 생산장비 모니터링장치.The method according to claim 1,
The controller acquires the captured image of the section in which the event has occurred and stores the acquired captured image and the additional information in the storage unit and stores the time information provided by the user in searching for the captured image and the stored additional information And a production equipment monitoring device for displaying the acquired photographed image on the screen on the basis of the obtained image.
상기 저장부가, 상기 생산 라인의 클린룸 내에 설치되는 지정 생산장비에의 장비 조작이 허가된 허가권자 접근 및 상기 생산장비의 충격 발생을 적어도 포함하는 이벤트 발생 여부를 판단하기 위한 기준 데이터를 저장하는 단계; 및
상기 제어부가, 상기 클린룸 내에서 상기 생산장비의 주변에 고정되어 설치되는 촬영장치로부터 상기 생산장비의 촬영영상을 수신하여 분석하고, 상기 분석한 결과 및 상기 저장한 기준 데이터를 근거로 상기 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계;를 포함하되,
상기 제어부는,
상기 허가권자 접근 여부를 판단하기 위하여 상기 생산장비의 조작 여부를 판단하고, 상기 촬영영상을 통해 허가권자인지 여부의 파악이 어려울 경우 상기 생산장비의 조작 버튼을 모두 잠금 상태에서 사용자 인증을 추가로 요청한 후 인증이 완료될 때 잠금을 해제하여 조작이 이루어지도록 하며,
상기 촬영영상의 분석 결과를 이용한 딥러닝에 의해 사건 이벤트를 구분하고, 상기 구분한 사건 이벤트의 상기 이벤트 발생에 대한 중요도의 우선 순위를 상기 기준 데이터에 설정하여 상기 우선 순위를 근거로 상기 이벤트 발생을 통지하되, 상기 설정한 우선 순위를 딥러닝 동작에 의해 자동 변경하며,
상기 생산장비에의 접근이 허가된 허가권자의 장비 조작시에도 특정 시간대에 졸음이 많거나 신체상태가 좋지 않다고 판단될 때, 및 상기 판단된 상태에서 생산장비에 접근하여 버튼 조작을 한다고 판단되는 경우, 경고성 메시지를 화면에 표시해 주거나, 장비의 접속을 차단시키는 생산장비 모니터링장치의 구동방법.A method of driving a production equipment monitoring apparatus, which is installed in a production line on which a semiconductor process is performed, is connected to a server apparatus for storing photographed images, and includes a storage unit and a control unit,
Storing the reference data for determining whether or not an event including at least an authorized party access permitted to operate the equipment to a designated production equipment installed in a clean room of the production line and an occurrence of an impact of the production equipment is stored ; And
Wherein the controller receives and analyzes an image of the production equipment from a photographing apparatus fixedly installed in the periphery of the production equipment in the clean room and analyzes the photographed image of the production equipment based on the analysis result and the stored reference data, And determining whether or not the user-
Wherein,
Determining whether the production equipment is operated in order to determine whether or not the authorized person is approaching, and if it is difficult to grasp whether the authorized person is the authorized person through the photographed image, After the authentication is completed, the lock is released to allow the operation to be performed,
The method according to claim 1, further comprising: classifying the event event by deep learning using the analysis result of the captured image, setting a priority of the importance of the event event to the reference data, The priority is automatically changed by the deep learning operation,
When it is judged that the user is allowed to access the production equipment and the equipment is operated even when the equipment is operated at a specific time, A method of driving a production equipment monitoring device that displays a warning message on the screen or disconnects the equipment.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190009982A KR101988596B1 (en) | 2019-01-25 | 2019-01-25 | Apparatus for Monitoring Production Equipment and Driving Method Thereof |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190009982A KR101988596B1 (en) | 2019-01-25 | 2019-01-25 | Apparatus for Monitoring Production Equipment and Driving Method Thereof |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR101988596B1 true KR101988596B1 (en) | 2019-06-12 |
Family
ID=66846189
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020190009982A KR101988596B1 (en) | 2019-01-25 | 2019-01-25 | Apparatus for Monitoring Production Equipment and Driving Method Thereof |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101988596B1 (en) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112257968A (en) * | 2019-07-22 | 2021-01-22 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | Production flow construction and execution control method based on event mechanism |
KR20210062851A (en) | 2019-11-22 | 2021-06-01 | 세메스 주식회사 | Apparatus and method for monitoring equipment |
WO2022039575A1 (en) * | 2020-08-21 | 2022-02-24 | (주)리얼타임테크 | Deep-learning-based real-time process monitoring system, and method therefor |
KR20220023726A (en) * | 2020-08-21 | 2022-03-02 | 주식회사 리얼타임테크 | Deep learning based realtime process monitoring system and method |
KR102482167B1 (en) | 2022-04-27 | 2022-12-28 | 주식회사 솔텍크 | System and Method for Monitoring Sub-component |
KR102570343B1 (en) * | 2022-02-25 | 2023-08-25 | (주)어나더리얼 | A method for providing an alarm to a user terminal connected to a virtual environment |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100596438B1 (en) | 1999-07-14 | 2006-07-05 | 주식회사 하이닉스반도체 | System and method for monitoring alarm of semiconductor production equipment |
KR100839071B1 (en) | 2004-05-13 | 2008-06-19 | 삼성전자주식회사 | A system and method for monitoring conditions of a processing tool |
KR20120050545A (en) * | 2010-11-11 | 2012-05-21 | 주식회사 비츠로시스 | System for controlling remotely device and repairing remotely device using human machine interface |
KR101465500B1 (en) | 2013-07-03 | 2014-12-10 | (주)시스윈일렉트로닉스 | Remote recording apparatus of semiconductor device video data and method thereof |
KR20160130671A (en) | 2015-05-04 | 2016-11-14 | 주식회사 예스인터내셔널 | Apparatus for monitoring equipment with application |
KR101779827B1 (en) | 2015-08-19 | 2017-10-10 | 티클로버(주) | A system and a computer readable storage medium for remote monitoring and controling of fabrication facility |
KR20180012613A (en) * | 2016-07-27 | 2018-02-06 | 주식회사 바이테크 | Control center system of working environment for smart factory |
JP2018063559A (en) * | 2016-10-12 | 2018-04-19 | オムロン株式会社 | Operational state monitoring device, and learning data generation device, method and program |
-
2019
- 2019-01-25 KR KR1020190009982A patent/KR101988596B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100596438B1 (en) | 1999-07-14 | 2006-07-05 | 주식회사 하이닉스반도체 | System and method for monitoring alarm of semiconductor production equipment |
KR100839071B1 (en) | 2004-05-13 | 2008-06-19 | 삼성전자주식회사 | A system and method for monitoring conditions of a processing tool |
KR20120050545A (en) * | 2010-11-11 | 2012-05-21 | 주식회사 비츠로시스 | System for controlling remotely device and repairing remotely device using human machine interface |
KR101465500B1 (en) | 2013-07-03 | 2014-12-10 | (주)시스윈일렉트로닉스 | Remote recording apparatus of semiconductor device video data and method thereof |
KR20160130671A (en) | 2015-05-04 | 2016-11-14 | 주식회사 예스인터내셔널 | Apparatus for monitoring equipment with application |
KR101779827B1 (en) | 2015-08-19 | 2017-10-10 | 티클로버(주) | A system and a computer readable storage medium for remote monitoring and controling of fabrication facility |
KR20180012613A (en) * | 2016-07-27 | 2018-02-06 | 주식회사 바이테크 | Control center system of working environment for smart factory |
JP2018063559A (en) * | 2016-10-12 | 2018-04-19 | オムロン株式会社 | Operational state monitoring device, and learning data generation device, method and program |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112257968A (en) * | 2019-07-22 | 2021-01-22 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | Production flow construction and execution control method based on event mechanism |
KR20210062851A (en) | 2019-11-22 | 2021-06-01 | 세메스 주식회사 | Apparatus and method for monitoring equipment |
WO2022039575A1 (en) * | 2020-08-21 | 2022-02-24 | (주)리얼타임테크 | Deep-learning-based real-time process monitoring system, and method therefor |
KR20220023726A (en) * | 2020-08-21 | 2022-03-02 | 주식회사 리얼타임테크 | Deep learning based realtime process monitoring system and method |
KR102543400B1 (en) | 2020-08-21 | 2023-06-15 | 주식회사 리얼타임테크 | Deep learning based realtime process monitoring system and method |
KR102570343B1 (en) * | 2022-02-25 | 2023-08-25 | (주)어나더리얼 | A method for providing an alarm to a user terminal connected to a virtual environment |
KR102482167B1 (en) | 2022-04-27 | 2022-12-28 | 주식회사 솔텍크 | System and Method for Monitoring Sub-component |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101988596B1 (en) | Apparatus for Monitoring Production Equipment and Driving Method Thereof | |
US10558863B2 (en) | Video surveillance system and video surveillance method | |
CN109495533B (en) | Intelligent Internet of things management system and method | |
US9749596B2 (en) | Systems and methods for automated cloud-based analytics for security and/or surveillance | |
US20200019790A1 (en) | Methods and systems for image based anomaly detection | |
JP5927691B2 (en) | Area monitoring system | |
KR101964683B1 (en) | Apparatus for Processing Image Smartly and Driving Method Thereof | |
KR20230004421A (en) | System for detecting abnormal behavior based on artificial intelligence | |
CN106790515B (en) | Abnormal event processing system and application method thereof | |
CN116165981A (en) | Intelligent monitoring system for industrial industry safety production | |
JP2013013086A (en) | Quality checking in video monitoring system | |
KR20180098181A (en) | Complexed event processing base smart monitoring platform and smart monitoring method | |
KR101005568B1 (en) | Intelligent security system | |
JP2017097702A (en) | Monitor system and monitor control device of the same | |
JP2009159448A (en) | Object detecting apparatus, and object detecting method | |
CN117975637A (en) | Intelligent security system based on Internet of things | |
KR20160093253A (en) | Video based abnormal flow detection method and system | |
KR102336480B1 (en) | Image Processing Apparatus for Automatic Segment Classification and Driving Method Thereof | |
KR20150109624A (en) | Character shaped monitoring system and method thereof | |
CN103945049A (en) | Device used for collecting evidence and automatically giving alarm in mobile terminal and method | |
KR20140056674A (en) | Commnication service system, method and apparatus for supporting process of accident in the system | |
KR102172952B1 (en) | Method for video monitoring, Apparatus for video monitoring and Computer program for the same | |
KR20220072316A (en) | Image Analysis Apparatus for Detecting Multi-object Events and Driving Method Thereof | |
KR101716184B1 (en) | Method of displaying event image in camera system | |
CN111833561B (en) | Method and system for judging abnormal conditions of perimeter of enclosing wall |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |