KR102038140B1 - 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치 및 방법 - Google Patents

코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따른 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법은, 스핀 코팅 공정을 통해 코팅 물질이 도포되는 기판을 촬영하여 기판 영상을 획득하는 단계; 상기 기판의 영상으로부터 복수의 패치들을 추출하는 단계; 상기 복수의 패치들 각각에 대해 정상 여부를 판별하는 단계; 및 상기 판별된 결과에 따라, 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR MONITORING SPREADING CONDITION OF COATING MATERIAL}
본 발명의 기술적 사상은 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 기판에 도포되는 코팅 물질의 정상 도포 여부를 모니터링하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
반도체 소자의 고집적화를 위해 포토 공정이라 일컬어지는 포토리소그래피에 대한 연구 개발이 집중되고 있다. 포토리소그래피는 식각 공정 또는 이온주입 공정을 수행하기 전에 기판 또는 가공막 상에 감광 패턴을 형성하는 방법이다.
예를 들어, 포토리소그래피는 감광액의 코팅 공정, 노광 공정, 및 현상 공정을 포함할 수 있다. 노광 공정은 포토 마스크를 통과하는 입사광으로 기판에 도포된 감광액를 감광시키는 공정이다. 또한, 현상 공정은 자외선에 감광된 감광액을 제거하는 포지티브 톤 현상 공정과, 자외선에 감광되지 않은 감광액을 제거하는 네거티브 톤 현상 공정을 포함할 수 있다.
포토리소그래피 공정이 신뢰성 있게 원활히 진행되어야만 고품질의 회로 패턴을 구현할 수 있으나, 기판으로 도포되는 감광액 양의 불균일, 감광액을 토출하는 디스펜서의 위치 불량 등에 따라 감광액이 기판에 균일하게 도포되지 않는 현상이 발생하게 된다.
아직까지는 감광액이 기판에 균일하게 도포되었는지를 판단할 수 있는 방안이 제안되어 있지 않은 실정이므로, 반도체 수율 및 품질을 일정하게 유지시키기 위해 감광액의 균일 도포 여부를 판단할 수 있는 방법이 필요하다 할 것이다.
본 발명의 기술적 사상이 이루고자 하는 기술적 과제는, 기판에 대한 코팅 물질의 균일 도포 여부를 판단할 수 있는 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치를 제공하는데 있다.
또한, 본 발명의 기술적 사상이 이루고자 하는 기술적 과제는, 기판을 향해 코팅 물질을 토출하는 디스펜서의 위치 이상 여부를 판단할 수 있는 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치를 제공하는데 있다.
본 발명의 기술적 사상에 따른 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치 및 방법이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따른 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법은, 스핀 코팅 공정을 통해 코팅 물질이 도포되는 기판을 촬영하여 기판 영상을 획득하는 단계; 상기 기판 영상으로부터 복수의 패치들을 추출하는 단계; 상기 복수의 패치들 각각에 대해 정상 여부를 판별하는 단계; 및 상기 판별 결과에 따라, 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계;를 포함하되, 상기 복수의 패치들을 추출하는 단계는, 상기 기판 영상에서 상기 기판의 에지를 따라 상기 복수의 패치들을 추출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
실시예에 따라, 상기 코팅 물질 모도 상태 모니터링 방법은, 상기 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법은, 상기 기판 영상을 획득하는 단계 후 상기 복수의 패치들을 추출하는 단계 전에, 상기 기판 영상과 기준 영상 간의 변환 관계를 추정하는 단계; 및 상기 추정된 변환 관계에 따라 상기 기판 영상을 보정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 상기 기판 영상은, 상기 기판의 상면에 수직한 방향에 대하여 일정 각도로 기울어진 방향으로 상기 기판을 촬영한 영상이고, 상기 기준 영상은, 상기 기판의 상면에 수직한 방향으로 상기 기판을 촬영한 영상일 수 있다.
실시예에 따라, 상기 복수의 패치들 각각에 대해 정상 여부를 판별하는 단계는, 미리 준비된 정상 패치와 비정상 패치를 이용하여 학습된 신경망 모델을 통해서, 상기 복수의 패치들 각각에 이상 영역이 존재하는지 여부를 판단하여 상기 복수의 패치들 각각에 대해 정상 여부를 판별하는 것을 특징으로 할 수 있다.
실시예에 따라, 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계는, 정상으로 판별된 패치의 개수에 기초하여, 상기 기판에 대해 상기 코팅 물질이 정상적으로 도포된 것인지를 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
실시예에 따라, 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계는, 상기 복수의 패치들의 개수 대비 상기 정상으로 판별된 패치의 개수가 소정 비율 이상인 경우, 상기 기판에 대해 상기 코팅 물질이 정상적으로 도포된 것으로 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
실시예에 따라, 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계는, 상기 정상으로 판별된 패치의 개수 대비 비정상으로 판별된 패치의 개수의 비율이 소정 비율 미만인 경우, 상기 기판에 대해 상기 코팅 물질이 정상적으로 도포된 것으로 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 기술적 사상에 의한 다른 양태에 따른 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치는, 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 프로세서에 전기적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 상기 프로세서가 실행 시에, 스핀 코팅 공정을 통해 코팅 물질이 도포되는 기판을 촬영하여 획득된 기판 영상에서 상기 기판의 에지를 따라 복수의 패치들을 추출하고, 상기 복수의 패치들 각각에 대해 정상 여부를 판별하고, 상기 판별된 결과에 따라, 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

본 발명의 기술적 사상에 의한 또 다른 양태에 따른 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법은, 스핀 코팅 공정을 통해 코팅 물질이 도포되는 기판을 소정 시간 동안 촬영하여 복수의 기판 영상들을 획득하는 단계; 상기 복수의 기판 영상들 각각으로부터 관심 영역을 추출하는 단계; 상기 관심 영역들에서의 시간 경과에 따른 코팅 물질 도포 영역 넓이의 변화량을 분석하는 단계; 상기 분석 결과에 따라, 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 상기 관심 영역들은, 상기 기판의 중심과 상기 기판의 에지 사이에서 소정의 크기를 갖는 영역인 것을 특징으로 할 수 있다.
실시예에 따라, 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계는, 상기 관심 영역들에서 상기 코팅 물질 도포 영역 넓이의 변화량과 기 설정된 기준 도포 변화량을 비교하여 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계;를 포함하되, 상기 기준 도포 변화량은 미리 정상으로 판정된 기판 영상들의 관심 영역들에서 획득된 정보로서, 시간의 경과에 따른 관심 영역들에서의 코팅 물질 영역 넓이 변화량에 대한 것일 수 있다.
실시예에 따라, 상기 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법은, 상기 코팅 물질의 도포 변화량을 분석하는 단계 후 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계 전에, 상기 분석 결과를 신경망 모델에 적용하여 상기 코팅 물질을 상기 기판으로 토출하는 디스펜서의 위치를 산출하는 단계;를 더 포함하되, 상기 신경망 모델은 디스펜서의 다양한 위치들에서 분석된 학습용 도포 변화량으로 미리 학습된 것일 수 있다.
실시예에 따라, 상기 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법은, 상기 코팅 물질의 도포 변화량을 분석하는 단계 후 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계 전에, 상기 관심 영역들이 촬영된 시간 정보와 상기 관심 영역들을 LSTM(Long Short Term Memory) 망 모델에 적용하여 상기 코팅 물질을 상기 기판으로 토출하는 디스펜서의 위치를 산출하는 단계;를 더 포함하되, 상기 LSTM 망 모델은, 코팅이 시작되면서부터 코팅이 종료되기까지 연속적으로 촬영된 상기 관심 영역들 중에서 적어도 하나의 관심 영역과 그에 대응하는 시간 정보를 이용하여 상기 디스펜서의 위치를 산출할 수 있다.

본 발명의 기술적 사상에 의한 또 다른 양태에 따른 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치는, 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 프로세서에 전기적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 상기 프로세서가 실행 시에, 스핀 코팅 공정을 통해 코팅 물질이 도포되는 기판을 소정 시간 동안 촬영하여 획득된 복수의 기판의 영상들 각각으로부터 관심 영역을 추출하고, 상기 관심 영역들을 기초로 상기 코팅 물질의 도포 변화량을 분석하고, 상기 분석 결과에 따라, 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
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본 발명의 기술적 사상에 의한 실시예들에 따른 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치 및 방법은, 기판에 대한 코팅 물질의 균일 도포 여부를 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 기술적 사상에 의한 실시예들에 따른 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치 및 방법은, 기판을 향해 코팅 물질을 토출하는 디스펜서의 위치 이상 여부를 판단할 수 있다.
본 명세서에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치가 적용되는 환경을 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 기판 영상 및 보정된 기판 영상을 도시하는 예시적인 도면이다.
도 4는 보정된 기판 영상에서 복수의 패치를 추출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 보정된 기판 영상에서 추출된 패치들을 도시하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 기판 영상에서 관심 영역을 추출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 및 도 9는 복수의 기판 영상에서 추출된 관심 영역들을 시간의 흐름에 따라 나열한 도면이다.
도 10 및 도 11은 관심 영역들로부터 디스펜서의 위치 이상 여부를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
본 발명의 기술적 사상은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 기술적 사상을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상의 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명의 기술적 사상을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 기술적 사상의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에 기재된 "~부", "~기", "~자", "~모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 프로세서(Processor), 마이크로 프로세서(Micro Processer), 마이크로 컨트롤러(Micro Controller), CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphics Processing Unit), APU(Accelerate Processor Unit), DSP(Digital Signal Processor), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등과 같은 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
그리고 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
이하, 본 발명의 기술적 사상에 의한 실시예들을 차례로 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)가 적용되는 환경을 도시하는 도면이다.
일반적으로, 스핀 코팅 공정은 기판(10)이 회전하는 동안에 디스펜서(20)가 코팅 물질(30)을 기판(10)의 표면으로 토출함으로써 이루어진다. 기판(10)은, 다양한 반도체 소자들이 형성되는 반도체 기판, 플렉서블 기판 등일 수 있다. 코팅 물질(30)은 예를 들어, 포토레지스트일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 코팅 물질(30)은 스핀 코팅 공정을 이용하여 기판(10)에 형성하고자 하는 물질층에 대응하며, 본 명세서에서는 물질로 명명하였으나 다양한 물질, 용매 등이 소정의 비율로 혼합된 조성물을 의미하는 것으로 이해될 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이, 토출되는 코팅 물질(30) 양이 불규칙하거나, 디스펜서(20)가 기판(10)의 상부 중앙에 위치하지 않으면 기판(10)상에 코팅 물질(30)이 균일하게 코팅되지 않게 된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 기판(10)의 상면을 촬영하는 카메라(40)로부터 기판 영상(또는 기판 영상들)을 획득하고, 기판 영상(또는 기판 영상들)을 분석하여 기판(10)에 대한 코팅 물질(30)의 코팅이 정상적인지 또는 디스펜서(20)의 위치 이상이 있는지를 판단한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 코팅 물질(30)의 균일 코팅 여부를 지속적으로, 실시간으로 관찰 가능하기 때문에 스핀 코팅 공정을 효율적으로 검증할 수 있고, 디스펜서(20)의 위치 이상 시 조기에 대처 가능하여 경제적, 시간적 비용을 감소시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 코팅 물질 도포 상태 모니터링 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
S210 단계에서, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 스핀 코팅 공정을 통해 코팅 물질(30)이 도포된 기판(10)의 영상을 획득한다. 구현예에 따라서, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 기판(10)을 촬영하는 카메라(40)로부터 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 획득된 기판 영상을 수신할 수 있다.
S220 단계에서, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 기판 영상으로부터 복수의 패치들을 추출한다.
일부 실시예에서, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 복수의 패치들을 추출하기에 앞서서 기판 영상을 보정할 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 기판 영상(310)이 기판(10)의 상면에 수직한 방향에 대하여 일정 각도로 기울어진 방향으로 촬영된 경우, 기판 영상(310)을 정확하게 분석하기 어려워진다. 다시 말하면, 사선 방향에서 촬영된 기판 영상(310)에서는 기판(10)의 격자 넓이가 격자마다 상이해질 수 있으므로, 정확한 분석이 어려워지는 것이다. 이에 따라, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 기판 영상(310)을 기판(10)의 상면에 수직한 방향에서, 즉 정면에서 기판(10)을 촬영한 것과 같은 영상에 대응하도록 보정할 수 있다.
구체적으로, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 기판 영상(310)과 기준 영상, 예컨대 기판(10)을 정면에서 촬영한 영상 또는 기판(10)을 정면에서 촬영한 것으로 가정한 영상 각각에 포함된 픽셀들의 좌표를 비교하여 변환 관계(H)를 추정할 수 있다. 이어서, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 추정된 변환 관계(H)를 기초로 획득된 기판 영상을 보정하여 보정된 기판 영상(320)을 생성할 수 있다.
이하에서는 설명의 편의를 위해 복수의 패치들이나 후술하는 관심 영역(R)이 보정된 기판 영상(320)으로부터 추출되는 것으로 설명한다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니고, 카메라(40)에 의해 획득된 기판 영상에 보정이 필요치 않은 경우에는, 복수의 패치들이나 후술하는 관심 영역(R)은 획득된 기판 영상의 보정없이 그 자체로부터 추출될 수 있음은 물론이다.
코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 보정된 기판 영상(320)으로부터 복수의 패치들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 보정된 기판 영상(320)에 포함된 기판(10)의 에지(edge)를 따라 소정 넓이의 복수의 패치들(P1, P2, P3, 내지, Pn)을 추출할 수 있다. 일반적으로, 코팅 물질(30)의 불균일 도포는 기판(10)의 가장자리 부근에서 발생하기 때문에 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 기판(10)의 에지를 따라 복수의 패치들(P1, P2, P3, 내지, Pn)을 추출하는 것이다. 그러나, 구현예에 따라서는 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 기판(10)의 다양한 위치에서 복수의 패치들을 추출할 수도 있다.
한편, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)가 보정된 기판 영상(320)으로부터 패치를 추출하는데 있어, 상기 보정된 기판 영상(320)은 기판(10)에 대한 코팅이 종료된 시점의 영상일 수 있다. 이는 후술하는 관심 영역(R)의 경우 기판(10)에 대한 코팅이 시작되면서부터 종료될 때까지 연속적으로 쵤영된 영상들 각각에서 추출되는 것에 대비될 수 있다.
다시 도 2를 보면, S230 단계에서, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 각 패치에 대해 정상 여부를 판별한다. 구체적으로, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 각 패치에 이상 영역이 존재하는지 여부에 따라 각 패치의 정상 여부를 판별할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는 기계학습 알고리즘의 일종인 신경망 알고리즘, 예를 들어, 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolution neural network) 알고리즘을 이용할 수 있다. 구체적으로, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 미리 준비된 정상 패치와 비정상 패치를 이용하여 신경망 알고리즘을 학습시킨 후, 보정된 기판 영상(320)으로부터 추출된 패치들을 적용시켜 각 패치에 이상 영역이 존재하는지 여부를 검출할 수 있고, 이상 영역의 존재 여부에 따라 각 패치를 정상과 비정상으로 분류할 수 있다.
도 5는 보정된 기판 영상(320)에서 추출된 패치들(P1, P2, P3, 내지 Pn)을 도시하고 있다. 코팅 물질(30)이 정상적으로 도포된 영역에 대응하는 패치는 거울과 같은 매끈한 표면 영역을 포함하나, 비정상적으로 도포된 영역에 대응하는 패치는 불균일한 표면 영역을 포함한다. 이에 따라, 패치들(P1, P2, P3, 내지 Pn)을 신경망 알고리즘에 적용시켜 패치들(P1, P2, P3, 내지 Pn) 각각을 정상과 비정상으로 판별할 수 있는 것이다.
다시 도 2를 보면, S240 단계에서, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 각 패치에 대한 정상 여부 판별 결과에 기초하여 기판(10)에 코팅 물질(30)이 정상적으로 도포되었는지를 결정한다.
예를 들어, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 보정된 기판 영상(320)에서 추출된 패치의 개수 대비 정상으로 판별된 패치의 개수의 비율이 소정 비율 이상인 경우, 기판(10)에 코팅 물질(30)이 균일하게 도포된 것으로 결정할 수 있다.
또는, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 정상으로 판별된 패치의 개수 대비 비정상으로 판별된 패치의 개수의 비율이 소정 비율 미만인 경우, 기판(10)에 코팅 물질(30)이 균일하게 도포된 것으로 결정할 수도 있다.
도 6은 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 코팅 물질 도포 상태 모니터링 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
S610 단계에서, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 스핀 코팅 공정을 통해 코팅 물질(30)이 도포되는 기판(10)의 영상들을 획득한다. 여기서, 기판 영상들은 카메라(40)가 스핀 코팅 공정이 진행되는 동안 연속적으로 기판(10)을 촬영한 영상들일 수 있다. 구현예에 따라서, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 카메라(40)로부터 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 획득된 기판 영상들을 수신할 수 있다.
S620 단계에서, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 기판 영상들에서 관심 영역(R)을 추출한다.
도 7을 참조하면, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 기판(10)의 중심점으로부터 시작하여 외곽으로 연장되는 소정 넓이의 영역, 다시 말하면, 기판(10)의 중심과 기판(10)의 에지 사이의 소정의 크기를 갖는 영역을 관심 영역(R)으로서 추출할 수 있다.
S630 단계에서, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 관심 영역(R)들에서 기판(10)에 도포된 코팅 물질(30)을 식별하고, 식별된 코팅 물질(30)의 도포 변화량을 분석한다.
코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 기판(10)과 코팅 물질(30)의 색상 차이 등에 기반하여 관심 영역(R)들에서 코팅 물질(30)을 식별할 수 있다. 도 8 및 도 9는 시간의 흐름에 따라 연속적으로 촬영된 보정된 기판 영상(320)들에서 추출된 관심 영역(R)들을 나열한 도면으로서, 도시된 바와 같이, 관심 영역(R)을 코팅 물질의 식별 결과에 따라 기판 영역(810, 910)과 코팅 물질 영역(820, 920)으로 구분할 수 있다.
디스펜서(20)가 기판(10)의 중앙에서 코팅 물질(30)을 분출하면, 도 8에 도시된 바와 같이, 코팅 물질 영역(820)이 선형적으로 넓어지는 형태를 가지게 되나, 디스펜서(20)의 위치가 기판(10)의 중앙을 벗어나게 되면 예를 들어, 도 9에 도시된 바와 같이, 코팅 물질 영역(920)의 비선형성이 관찰되게 된다.
이에 따라, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 관심 영역(R)에서 식별된 코팅 물질 영역의 넓이 변화량을 기준으로 코팅 물질(30)의 도포 변화량을 산출할 수 있다.
다시 도 6을 보면, S640 단계에서, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 코팅 물질(30)의 도포 변화량에 대한 분석 결과에 따라 기판(10)에 대한 코팅 물질(30)의 정상 도포 여부를 결정한다. 즉, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 산출된 도포 변화량을 기 설정된 기준 도포 변화량과 비교하여 기판(10)에 대한 코팅 물질(30)의 정상 도포 여부를 결정한다.
구체적으로, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 미리 정상으로 판정된 기판 영상들의 관심 영역들에서 코팅 물질(30)의 도포 변화량, 예를 들어, 시간의 경과에 따른 여러 관심 영역에서의 코팅 물질 영역의 넓이 변화량을 기준 도포 변화량으로 획득하여 미리 저장하고, 스핀 코팅 공정에서 촬영된 기판 영상에서 추출된 관심 영역(R)들로부터 코팅 물질(30)의 도포 변화량을 획득한 후, 이를 미리 저장된 기준 도포 변화량과 비교하여 서로 대응하지 않으면 기판(10)에 코팅 물질(30)이 비정상적으로 도포된 것으로 결정할 수 있다.
또한, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 기판(10)에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하기 전에, 도 10에 도시된 바와 같이, 코팅 물질(30)의 도포 변화량을 분석한 결과를 신경망 모델, 예를 들어, 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolution neural network) 알고리즘에 적용시켜 코팅 물질(30)을 기판(10)로 토출하는 디스펜서(20)의 위치를 산출할 수도 있다.
예를 들어, 디스펜서(20)의 다양한 위치들에서 분석된 학습용 도포 변화량으로 신경망 모델을 학습시킨 후, 스핀 코팅 공정에서 획득한 도포 변화량을 신경망 모델이 적용시켜 디스펜서(20)의 위치를 산출할 수 있다.
또는, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 도 11에 도시된 바와 같이, 코팅이 시작되면서부터 코팅이 종료되기까지 연속적으로 촬영된 기판 영상들의 관심 영역(R)들 중에서 적어도 하나의 관심 영역(예를 들어, 관심 영역(R1 및 Rm))과 그에 대응하는 시간 정보를 미리 학습된 LSTM(long short term memory) 망 알고리즘에 적용시켜 디스펜서(20)의 위치를 산출할 수도 있다.
코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 산출된 디스펜서(20)의 위치 정보를 모니터 등의 출력 장치를 통해 출력하거나 관리자 단말로 해당 정보를 전송할 수 있다. 또한, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 스핀 코팅 장치(도시 생략)와 유선 및/또는 무선으로 연결되어, 상기 산출된 디스펜서(20)의 위치 정보에 따라 스핀 코팅 장치디스펜서(20)의 위치를 직접 제어할 수도 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 기판 영상(310) 또는 보정된 기판 영상(320)으로부터 기판(10)에 코팅 물질(30)이 균일하게 도포되었는지, 디스펜서(20)의 위치에 이상이 있는지를 간단하게 판단할 수 있고 이상 발생 시 관리자의 신속한 대응을 가능하게 하여, 스핀 코팅 공정의 불량률을 현저히 낮출 수 있다.
한편, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 도 2 및 도 6과 관련하여 설명한 기판(10)에 대한 코팅 물질(30)의 정상 도포 여부의 결정 결과를 모두 고려하여 기판(10)의 최종 정상 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 패치들에 기초하여 판단하였을 때 기판(10)에 코팅 물질(30)이 정상적으로 도포되었고, 관심 영역들에 기초하여 판단하였을 때 기판(10)에 코팅 물질(30)이 정상적으로 도포된 경우에 기판(10)가 최종적으로 정상인 것으로 결정할 수 있다.
도 12는 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 12를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 메모리(1210) 및 적어도 하나의 프로세서(1230)를 포함할 수 있다. 메모리(1210)와 상기 적어도 하나의 프로세서(1230)는 전기적으로 연결될 수 있다.
프로세서(1230)는 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)의 동작 전반을 제어할 수 있다. 프로세서(1230)는 기판(10)에 대한 코팅 물질의 균일 도포 여부를 결정하는 동작을 수행할 수 있고, 기판(10)로 코팅 물질을 토출하는 디스펜서(20)의 위치 이상 여부를 감지하는 동작을 수행할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(1230)는 메모리(1210)에 저장된 인스트럭션들을 실행하여, 기판(10)에 대한 코팅 물질의 균일 도포 여부를 결정하는 동작, 기판(10)로 코팅 물질을 토출하는 디스펜서(20)의 위치 이상 여부를 감지하는 동작을 수행할 수 있다.
메모리(1210)는 프로세서(1230)의 동작을 위한 여러 인스트럭션을 저장한다.
구체적으로, 메모리(1210)는 적어도 하나의 프로세서(1230)가 실행될 때, 스핀 코팅 공정을 통해 코팅 물질이 도포되는 기판(10)를 촬영하여 획득된 기판 영상으로부터 복수의 패치들을 추출하고, 상기 복수의 패치들 각각에 대해 정상 여부를 판별하고, 상기 판별된 결과에 따라, 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
또한, 메모리(1210)는 적어도 하나의 프로세서(1230)가 실행될 때, 스핀 코팅 공정을 통해 코팅 물질이 도포되는 기판(10)를 촬영하여 획득된 기판 영상들로부터 관심 영역들을 추출하고, 관심 영역들로부터 코팅 물질의 도포 변화량을 분석하고, 분석 결과에 따라 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
한편, 메모리(1210)는 기판 영상으로부터 패치들, 관심 영역들을 추출하기에 앞서서 기판 영상을 보정하기 위한 인스트럭션들을 저장할 수도 있다.
도 12에는 도시되어 있지 않지만, 본 발명의 일 실시예에 따른 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치(100)는 프로세서(1230)에 의해 결정된 코팅 물질(30)의 정상 도포 여부와 디스펜서(20)의 위치 이상 여부를 출력하는 출력부를 더 포함할 수 있다. 출력부는 모니터, 프린터 등의 다양한 출력 기기를 포함할 수 있고, 관리자는 출력부를 통해 출력된 내용을 통해 어느 기판(10)이 정상인지, 또는 디스펜서(20)의 위치에 이상이 있는지를 쉽게 판단할 수 있다.
이상, 본 발명의 기술적 사상을 바람직한 실시예를 들어 상세하게 설명하였으나, 본 발명의 기술적 사상은 상기 실시예들에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러 가지 변형 및 변경이 가능하다.
10: 기판
20: 디스펜서
30: 코팅 물질
40: 카메라
100: 코팅 물질 도포 상태 모니터링 장치
1210: 메모리
1230: 적어도 하나의 프로세서

Claims (15)

  1. 스핀 코팅 공정을 통해 코팅 물질이 도포되는 기판을 촬영하여 기판 영상을 획득하는 단계;
    상기 기판 영상으로부터 복수의 패치들을 추출하는 단계;
    상기 복수의 패치들 각각에 대해 정상 여부를 판별하는 단계; 및
    상기 판별 결과에 따라, 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계;
    를 포함하되,
    상기 복수의 패치들을 추출하는 단계는,
    상기 기판 영상에서 상기 기판의 에지를 따라 상기 복수의 패치들을 추출하는 것을 특징으로 하는, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법은, 상기 기판 영상을 획득하는 단계 후 상기 복수의 패치들을 추출하는 단계 전에,
    상기 기판 영상과 기준 영상 간의 변환 관계를 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 변환 관계에 따라 상기 기판 영상을 보정하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 기판 영상은, 상기 기판의 상면에 수직한 방향에 대하여 일정 각도로 기울어진 방향으로 상기 기판을 촬영한 영상이고,
    상기 기준 영상은, 상기 기판의 상면에 수직한 방향으로 상기 기판을 촬영한 영상인 것을 특징으로 하는, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법.
  4. 삭제
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 복수의 패치들 각각에 대해 정상 여부를 판별하는 단계는,
    미리 준비된 정상 패치와 비정상 패치를 이용하여 학습된 신경망 모델을 통해서, 상기 복수의 패치들 각각에 이상 영역이 존재하는지 여부를 판단하여 상기 복수의 패치들 각각에 대해 정상 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계는,
    정상으로 판별된 패치의 개수에 기초하여, 상기 기판에 대해 상기 코팅 물질이 정상적으로 도포된 것인지를 결정하는 것을 특징으로 하는, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 패치들의 개수 대비 상기 정상으로 판별된 패치의 개수가 소정 비율 이상인 경우, 상기 기판에 대해 상기 코팅 물질이 정상적으로 도포된 것으로 결정하는 것을 특징으로 하는, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법.
  8. 제6 항에 있어서,
    상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계는,
    상기 정상으로 판별된 패치의 개수 대비 비정상으로 판별된 패치의 개수의 비율이 소정 비율 미만인 경우, 상기 기판에 대해 상기 코팅 물질이 정상적으로 도포된 것으로 결정하는 것을 특징으로 하는, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법.
  9. 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 프로세서에 전기적으로 연결된 메모리를 포함하고,
    상기 메모리는, 상기 프로세서가 실행 시에,
    스핀 코팅 공정을 통해 코팅 물질이 도포되는 기판을 촬영하여 획득된 기판 영상으로부터 복수의 패치들을 추출하고,
    상기 복수의 패치들 각각에 대해 정상 여부를 판별하고,
    상기 판별된 결과에 따라, 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 인스트럭션들을 저장하는, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치.
  10. 스핀 코팅 공정을 통해 코팅 물질이 도포되는 기판을 소정 시간 동안 촬영하여 복수의 기판 영상들을 획득하는 단계;
    상기 복수의 기판 영상들 각각으로부터 관심 영역을 추출하는 단계;
    상기 관심 영역들에서의 시간 경과에 따른 코팅 물질 도포 영역 넓이의 변화량을 분석하는 단계;
    상기 분석 결과에 따라, 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계;
    를 포함하는, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 관심 영역들은, 상기 기판의 중심과 상기 기판의 에지 사이에서 소정의 크기를 갖는 영역인 것을 특징으로 하는, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법.
  12. 제10 항에 있어서,
    상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계는,
    상기 관심 영역들에서 상기 코팅 물질 도포 영역 넓이의 변화량과 기 설정된 기준 도포 변화량을 비교하여 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계;
    를 포함하되,
    상기 기준 도포 변화량은 미리 정상으로 판정된 기판 영상들의 관심 영역들에서 획득된 정보로서, 시간의 경과에 따른 관심 영역들에서의 코팅 물질 영역 넓이 변화량에 대한 것인, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법.
  13. 제10 항에 있어서,
    상기 코팅 물질의 도포 변화량을 분석하는 단계 후 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계 전에,
    상기 분석 결과를 신경망 모델에 적용하여 상기 코팅 물질을 상기 기판으로 토출하는 디스펜서의 위치를 산출하는 단계;
    를 더 포함하되,
    상기 신경망 모델은 디스펜서의 다양한 위치들에서 분석된 학습용 도포 변화량으로 미리 학습된 것인, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법.
  14. 제10 항에 있어서,
    상기 코팅 물질의 도포 변화량을 분석하는 단계 후 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 단계 전에,
    상기 관심 영역들이 촬영된 시간 정보와 상기 관심 영역들을 LSTM(Long Short Term Memory) 망 모델에 적용하여 상기 코팅 물질을 상기 기판으로 토출하는 디스펜서의 위치를 산출하는 단계;
    를 더 포함하되,
    상기 LSTM 망 모델은, 코팅이 시작되면서부터 코팅이 종료되기까지 연속적으로 촬영된 상기 관심 영역들 중에서 적어도 하나의 관심 영역과 그에 대응하는 시간 정보를 이용하여 상기 디스펜서의 위치를 산출하는, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 방법.
  15. 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 프로세서에 전기적으로 연결된 메모리를 포함하고,
    상기 메모리는, 상기 프로세서가 실행 시에,
    스핀 코팅 공정을 통해 코팅 물질이 도포되는 기판을 소정 시간 동안 촬영하여 획득된 복수의 기판의 영상들 각각으로부터 관심 영역을 추출하고,
    상기 관심 영역들에서의 시간 경과에 따른 코팅 물질 도포 영역 넓이의 변화량을 분석하고,
    상기 분석 결과에 따라, 상기 기판에 대한 코팅 물질의 정상 도포 여부를 결정하는 인스트럭션들을 저장하는, 코팅 물질의 도포 상태 모니터링 장치.
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