KR102446956B1 - 카메라의 영상 노이즈 검출 방법 - Google Patents

Abstract

프로브 스테이션 내부에 배치된 카메라의 영상 노이즈 검출 방법에 있어서, 상기 방법은, 상기 카메라를 이용하여 기 설정된 시간차를 두고 복수의 노이즈 검출용 이미지들을 획득하는 단계와, 상기 이미지들 각각에 대하여 픽셀들 사이의 그레이 레벨 차이값들을 산출하는 단계와, 상기 이미지들 각각에 대하여 상기 그레이 레벨 차이값들의 평균값을 산출하는 단계와, 상기 이미지들에 대응하는 평균값들을 서로 비교하여 영상 노이즈가 발생되었는지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

Description

카메라의 영상 노이즈 검출 방법{Method of detecting image noise of camera}

본 발명의 실시예들은 카메라의 영상 노이즈 검출 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 반도체 제조 공정에서 다양하게 사용되는 검사용 또는 관측용 카메라의 영상 노이즈를 검출하는 방법에 관한 것이다.

집적 회로 소자들과 같은 반도체 소자들은 일반적으로 반도체 웨이퍼 상에 일련의 처리 공정들을 반복적으로 수행함으로써 형성될 수 있다. 예를 들면, 웨이퍼 상에 막을 형성하는 증착 공정, 상기 막을 전기적 특성들을 갖는 패턴들로 형성하기 위한 식각 공정, 상기 패턴들에 불순물들을 주입 또는 확산시키기 위한 이온 주입 공정 또는 확산 공정, 상기 패턴들이 형성된 웨이퍼로부터 불순물들을 제거하기 위한 세정 및 린스 공정 등을 반복적으로 수행함으로써 상기 반도체 소자들이 상기 기판 상에 형성될 수 있다.

상기와 같이 반도체 소자들이 형성된 후 상기 반도체 소자들의 전기적인 특성들을 검사하기 위한 전기적인 검사 공정이 수행될 수 있다. 상기 검사 공정은 다수의 탐침들을 갖는 프로브 카드를 포함하는 프로브 스테이션과 전기적인 신호를 제공하기 위하여 상기 프로브 카드와 연결된 테스터에 의해 수행될 수 있다.

상기와 같은 반도체 소자의 제조 공정에서는 웨이퍼를 검사하기 위한 검사용 카메라, 웨이퍼의 위치 정렬, 프로브 카드의 위치 정렬, 등을 위한 관측용 카메라, 등 다양한 검사용 및 관측용 카메라가 사용될 수 있다.

예를 들면, 상기 프로브 스테이션 내에는 상기 웨이퍼를 관측하기 위한 상부 카메라와, 상기 프로브 카드를 관측하기 위한 하부 카메라가 구비될 수 있으며, 상기 카메라들을 이용하여 상기 웨이퍼 상의 패턴들과 상기 프로브 카드의 탐침들을 서로 정렬할 수 있다. 일 예로서, 대한민국 공개특허공보 제10-2008-0113825호에는 제1 및 제2 촬상부들을 이용하여 프로브 카드의 니들 정렬 상태를 검사하는 프로브 스테이션이 개시되어 있다.

그러나, 반도체 제조 설비 내에는 다양한 형태의 구동 장치들과 전기적인 제어 장치들이 구비되며, 상기 장치들에 의해 발생되는 전기적인 신호 간섭 등에 의해 상기 카메라에 영상 노이즈가 발생될 수 있다. 상기와 같이 검사용 또는 관측용 카메라에 영상 노이즈가 발생되는 경우 검사 또는 정렬 오류가 발생될 수 있으며, 특히, 상기 영상 노이즈가 발생되었는지 여부를 알 수 없으므로 정상 반도체 소자가 불량으로 잘못 판정되는 문제점이 발생될 수 있다.

본 발명의 실시예들은 프로브 스테이션 내에 배치되는 카메라의 영상 노이즈 발생 여부를 용이하게 판단할 수 있는 카메라의 영상 노이즈 검출 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 프로브 스테이션 내부에 배치된 카메라의 영상 노이즈 검출 방법에 있어서, 상기 방법은, 상기 카메라를 이용하여 기 설정된 시간차를 두고 복수의 노이즈 검출용 이미지들을 획득하는 단계와, 상기 이미지들 각각에 대하여 픽셀들 사이의 그레이 레벨 차이값들을 산출하는 단계와, 상기 이미지들 각각에 대하여 상기 그레이 레벨 차이값들의 평균값을 산출하는 단계와, 상기 이미지들에 대응하는 평균값들을 서로 비교하여 영상 노이즈가 발생되었는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 상기 이미지들은 조명이 없는 상태에서 획득된 블랙 이미지들일 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 상기 그레이 레벨 차이값들은 상기 픽셀들의 행 방향 또는 열 방향으로 서로 인접하는 픽셀들 사이의 그레이 레벨 비교를 통해 산출될 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 상기 이미지들이 획득된 순서에 따라 인접하는 이미지들의 평균값들을 서로 비교하고, 상기 평균값들 사이의 제2 차이값들을 합산하며, 상기 합산된 값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우 상기 영상 노이즈가 발생된 것으로 판단할 수 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따르면, 프로브 스테이션 내부에 배치된 카메라의 영상 노이즈 검출 방법에 있어서, 상기 방법은, 상기 카메라를 이용하여 노이즈 검출용 제1 이미지를 획득하는 단계와, 상기 제1 이미지를 복수의 제1 영역들로 분할하는 단계와, 상기 제1 영역들 각각에 대하여 상기 제1 영역들을 구성하는 픽셀들 사이의 제1 그레이 레벨 차이값들을 산출하는 단계와, 상기 제1 영역들 각각에 대하여 상기 제1 그레이 레벨 차이값들의 제1 평균값을 산출하는 단계와, 기 설정된 시간차를 두고 상기 카메라를 이용하여 노이즈 검출용 제2 이미지를 획득하는 단계와, 상기 제2 이미지를 복수의 제2 영역들로 분할하는 단계와, 상기 제2 영역들 각각에 대하여 상기 제2 영역들을 구성하는 픽셀들 사이의 제2 그레이 레벨 차이값들을 산출하는 단계와, 상기 제2 영역들 각각에 대하여 상기 제2 그레이 레벨 차이값들의 제2 평균값을 산출하는 단계와, 상기 제1 영역들에 대응하는 제1 평균값들과 상기 제2 영역들에 대응하는 제2 평균값들을 서로 비교하여 영상 노이즈가 발생되었는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 상기 제1 이미지와 제2 이미지는 상기 카메라의 위치와 조명 조건이 동일한 상태에서 획득될 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 상기 제1 평균값들과 제2 평균값들을 서로 비교하여 영역별 차이값들을 산출하고, 상기 영역별 차이값들을 합산하며, 상기 합산된 값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우 상기 영상 노이즈가 발생된 것으로 판단할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 상기 방법은, 상기 기 설정된 시간차를 두고 상기 카메라를 이용하여 노이즈 검출용 제3 이미지를 획득하는 단계와, 상기 제3 이미지를 복수의 제3 영역들로 분할하는 단계와, 상기 제3 영역들 각각에 대하여 상기 제3 영역들을 구성하는 픽셀들 사이의 제3 그레이 레벨 차이값들을 산출하는 단계와, 상기 제3 영역들 각각에 대하여 상기 제3 그레이 레벨 차이값들의 제3 평균값을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이때, 상기 제1 평균값들과 제2 평균값들을 서로 비교하여 제1 영역별 차이값들을 산출하고, 상기 제2 평균값들과 상기 제3 영역들에 대응하는 제3 평균값들을 서로 비교하여 제2 영역별 차이값들을 산출하고, 상기 제1 및 제2 영역별 차이값들을 모두 합산하며, 상기 합산된 값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우 상기 영상 노이즈가 발생된 것으로 판단할 수 있다.

상술한 바와 같은 본 발명의 실시예들에 따르면, 기 설정된 시간차를 두고 복수의 노이즈 검출용 이미지들을 획득하고, 상기 이미지들 각각에 대하여 픽셀들 사이의 그레이 레벨 차이값들을 산출하고, 상기 이미지들 각각에 대하여 상기 그레이 레벨 차이값들의 평균값을 산출하며, 상기 이미지들에 대응하는 평균값들을 서로 비교하여 영상 노이즈가 발생되었는지 여부를 판단할 수 있다. 특히, 조명이 오프된 상태에서 블랙 이미지들이 획득될 수 있으며, 상기 이미지들을 구성하는 픽셀들의 그레이 레벨 변화에 기초하여 상기 영상 노이즈 발생 여부를 판단할 수 있다.

상기와 같은 영상 노이즈 검출 단계들은 프로브 스테이션에서 검사 챔버로 웨이퍼가 로드되기 전 또는 검사 후 웨이퍼가 언로드된 후의 휴지(休止) 시간 동안 수행될 수 있으며, 이를 통해 상기 영상 노이즈에 의해 검사 공정의 신뢰도가 저하되는 것을 방지할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라의 영상 노이즈 검출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 카메라의 영상 노이즈 검출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 이미지 영역별 그레이 레벨 차이값들의 평균값들을 설명하기 위한 테이블이다.

이하, 본 발명의 실시예들은 첨부 도면들을 참조하여 상세하게 설명된다. 그러나, 본 발명은 하기에서 설명되는 실시예들에 한정된 바와 같이 구성되어야만 하는 것은 아니며 이와 다른 여러 가지 형태로 구체화될 수 있을 것이다. 하기의 실시예들은 본 발명이 온전히 완성될 수 있도록 하기 위하여 제공된다기보다는 본 발명의 기술 분야에서 숙련된 당업자들에게 본 발명의 범위를 충분히 전달하기 위하여 제공된다.

본 발명의 실시예들에서 하나의 요소가 다른 하나의 요소 상에 배치되는 또는 연결되는 것으로 설명되는 경우 상기 요소는 상기 다른 하나의 요소 상에 직접 배치되거나 연결될 수도 있으며, 다른 요소들이 이들 사이에 개재될 수도 있다. 이와 다르게, 하나의 요소가 다른 하나의 요소 상에 직접 배치되거나 연결되는 것으로 설명되는 경우 그들 사이에는 또 다른 요소가 있을 수 없다. 다양한 요소들, 조성들, 영역들, 층들 및/또는 부분들과 같은 다양한 항목들을 설명하기 위하여 제1, 제2, 제3 등의 용어들이 사용될 수 있으나, 상기 항목들은 이들 용어들에 의하여 한정되지는 않을 것이다.

본 발명의 실시예들에서 사용된 전문 용어는 단지 특정 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 사용되는 것이며, 본 발명을 한정하기 위한 것은 아니다. 또한, 달리 한정되지 않는 이상, 기술 및 과학 용어들을 포함하는 모든 용어들은 본 발명의 기술 분야에서 통상적인 지식을 갖는 당업자에게 이해될 수 있는 동일한 의미를 갖는다. 통상적인 사전들에서 한정되는 것들과 같은 상기 용어들은 관련 기술과 본 발명의 설명의 문맥에서 그들의 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석될 것이며, 명확히 한정되지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 외형적인 직감으로 해석되지는 않을 것이다.

본 발명의 실시예들은 본 발명의 이상적인 실시예들의 개략적인 도해들을 참조하여 설명된다. 이에 따라, 상기 도해들의 형상들로부터의 변화들, 예를 들면, 제조 방법들 및/또는 허용 오차들의 변화는 충분히 예상될 수 있는 것들이다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 도해로서 설명된 영역들의 특정 형상들에 한정된 바대로 설명되어지는 것은 아니라 형상들에서의 편차를 포함하는 것이며, 도면들에 설명된 요소들은 전적으로 개략적인 것이며 이들의 형상은 요소들의 정확한 형상을 설명하기 위한 것이 아니며 또한 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것도 아니다.

본 발명의 일 실시예에 따른 카메라의 영상 노이즈 검출 방법은 반도체 제조 설비 내부에 설치된 검사용 또는 관측용 카메라의 영상 노이즈를 검출하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 상기 카메라의 영상 노이즈 검출 방법은 반도체 소자들이 형성된 웨이퍼에 대한 전기적인 검사 공정을 수행하는 프로브 스테이션 내에 설치된 카메라의 영상 노이즈를 검출하기 위해 사용될 수 있다.

도시되지는 않았으나, 상기 프로브 스테이션의 검사 챔버 내에는 웨이퍼의 정렬 및 패드 상의 침흔을 검사하기 위해 사용되는 상부 카메라 및 상기 웨이퍼의 검사를 위한 프로브 카드의 정렬을 위한 하부 카메라 등이 배치될 수 있다. 본 발명의 실시예들에서 설명되는 카메라는 상기 상부 카메라 또는 하부 카메라일 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라의 영상 노이즈 검출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 1을 참조하면, S100 단계에서 프로브 스테이션의 검사 챔버 내부에 배치된 카메라를 이용하여 기 설정된 시간차를 두고 복수의 노이즈 검출용 이미지들을 획득하고, S102 단계에서 상기 이미지들 각각에 대하여 픽셀들 사이의 그레이 레벨 차이값들을 산출할 수 있다. 이어서, S104 단계에서 상기 이미지들 각각에 대하여 상기 그레이 레벨 차이값들의 평균값을 산출하고, S106 단계에서 상기 이미지들에 각각 대응하는 평균값들을 서로 비교함으로서 영상 노이즈가 발생되었는지 여부를 판단할 수 있다.

특히, 상기 이미지들은 검사 챔버 내부에 조명이 없는 상태에서 즉 조명이 꺼진 상태에서 획득된 블랙 이미지들일 수 있다. 상기 그레이 레벨 차이값들은 상기 픽셀들의 행 방향 또는 열 방향으로 서로 인접하는 픽셀들 사이의 그레이 레벨 비교를 통해 산출될 수 있다.

상기 평균값들의 비교는 상기 이미지들이 획득된 순서에 따라 서로 인접하는 이미지들에 대하여 순차적으로 이루어질 수 있다. 예를 들면, 제1 이미지와 제2 이미지의 평균값들이 서로 비교될 수 있으며, 이어서 제2 이미지와 제3 이미지의 평균값들이 서로 비교될 수 있다. 상기와 같이 이미지들에 대응하는 평균값들의 상호 비교를 통해 제2 차이값들을 산출하고, 상기 제2 차이값들을 합산할 수 있으며, 상기 합산된 값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우, 예를 들면, 상기 합산된 값이 기 설정된 값을 초과하는 경우 영상 노이즈가 발생된 것으로 판단될 수 있다.

도 2 및 도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 카메라의 영상 노이즈 검출 방법을 설명하기 위한 순서도이고, 도 4는 이미지 영역별 그레이 레벨 차이값들의 평균값들을 설명하기 위한 테이블이다.

도 2 및 도 3을 참조하면, S200 단계에서 상기 카메라를 이용하여 노이즈 검출용 제1 이미지를 획득하고, S202 단계에서 상기 제1 이미지는 복수의 제1 영역들로 분할될 수 있다. 일 예로서, 상기 제1 이미지는 20개의 제1 영역들로 분할될 수 있으며, S204 단계에서 상기 제1 영역들 각각에 대하여 상기 제1 영역들 각각을 구성하는 픽셀들 사이의 제1 그레이 레벨 차이값들을 산출할 수 있다.

상기 제1 그레이 레벨 차이값들은 각각의 제1 영역들에서 행 방향 또는 열 방향으로 서로 인접하는 픽셀들의 그레이 레벨을 서로 비교함으로써 산출될 수 있으며, S206 단계에서 상기 제1 영역들 각각에 대하여 상기 제1 그레이 레벨 차이값들의 제1 평균값을 산출할 수 있다.

도 4를 참조하면, 20개의 영역들에서 노이즈가 발생되지 않은 구간에서는 상기 제1 평균값이 일정하게 산출될 수 있으며, 노이즈가 발생된 구간의 경우 제1 평균값이 다른 영역들과 비교하여 높게 산출될 수 있다. 한편, 도 4의 테이블에 기재된 평균값들은 일 예로서 기재된 것으로 실제 산출값과는 다를 수 있다.

다시 도 2 및 도 3을 참조하면, S208 단계에서 기 설정된 시간차를 두고 상기 카메라를 이용하여 노이즈 검출용 제2 이미지를 획득할 수 있다. 일 예로서, 상기 제1 이미지를 획득한 후 대략 1초 정도의 차이를 두고 상기 제2 이미지를 획득할 수 있다. 상기 제1 이미지와 제2 이미지는 상기 카메라의 위치와 조명 조건이 동일한 상태에서 획득될 수 있다. 즉, 상기 제1 이미지와 제2 이미지는 상기 카메라의 위치를 고정시키고 조명을 오프시킨 상태에서 획득될 수 있다.

계속해서, S210 단계에서 상기 제2 이미지를 복수의 제2 영역들로 분할하고, S212 단계에서 상기 제2 영역들 각각에 대하여 상기 제2 영역들을 구성하는 픽셀들 사이의 제2 그레이 레벨 차이값들을 산출하며, S214 단계에서 상기 제2 영역들 각각에 대하여 상기 제2 그레이 레벨 차이값들의 제2 평균값을 산출할 수 있다. 상기 S210 단계 내지 S214 단계는 제1 이미지에 대한 S202 단계 내지 S206 단계와 실질적으로 동일한 방법으로 진행될 수 있다.

상기와 같이 제1 및 제2 평균값들을 산출한 후 상기 제1 및 제2 평균값들을 서로 비교하여 영상 노이즈가 발생되었는지 판단할 수 있다. 예를 들면, 상기 제1 평균값들과 제2 평균값들을 서로 비교하여 영역별 차이값들을 산출하고, 상기 영역별 차이값들을 합산할 수 있으며, 상기 합산된 값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우 상기 카메라에 영상 노이즈가 발생된 것으로 판단될 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 보다 정확한 검출을 위하여, S216 단계에서 상기 기 설정된 시간차를 두고 상기 카메라를 이용하여 노이즈 검출용 제3 이미지를 획득하고, S218 단계에서 상기 제3 이미지를 복수의 제3 영역들로 분할하고, S220 단계에서 상기 제3 영역들 각각에 대하여 상기 제3 영역들을 구성하는 픽셀들 사이의 제3 그레이 레벨 차이값들을 산출하며, S222 단계에서 상기 제3 영역들 각각에 대하여 상기 제3 그레이 레벨 차이값들의 제3 평균값을 산출할 수 있다.

이어서, S224 단계에서 제1, 제2 및 제3 영역들에 각각 대응하는 제1, 제2 및 제3 평균값들을 서로 비교하여 상기 카메라에 영상 노이즈가 발생되었는지 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 상기 제1 평균값들과 상기 제2 평균값들을 서로 비교하여 제1 영역별 차이값들을 산출하고, 상기 제2 평균값들과 상기 제3 평균값들을 서로 비교하여 제2 영역별 차이값들을 산출하고, 상기 제1 및 제2 영역별 차이값들을 모두 합산하여 상기 합산된 값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우 상기 영상 노이즈가 발생된 것으로 판단할 수 있다.

보다 정확한 검출을 위하여 이미지들을 획득하는 횟수는 다양하게 변경 가능하므로 이에 의해 본 발명의 범위가 제한되지는 않을 것이다. 일 예로서, 도 4에 도시된 바와 같이 제1 내지 제5 이미지들을 순차적으로 획득할 수 있다. 이 경우, 각각의 이미지들로부터 제1 내지 제5 영역별 차이값들을 산출하고, 영역별 차이값들의 합계를 산출하며, 이들 모두를 합산한 후 그 합산된 값을 이용하여 영상 노이즈 발생 여부를 판단할 수 있다.

특히, 상기 카메라에 영상 노이즈가 발생되는 경우 상기 영상 노이즈는 시간에 따라 이동하는 경향이 있으며, 그 결과 도 4의 테이블에서 보여지는 바와 같이 노이즈 구간 즉 평균값들이 비정상적으로 높은 구간이 테이블 상에서 특정 방향으로 이동될 수 있다.

상술한 바와 같은 본 발명의 실시예들에 따르면, 기 설정된 시간차를 두고 복수의 노이즈 검출용 이미지들을 획득하고, 상기 이미지들 각각에 대하여 픽셀들 사이의 그레이 레벨 차이값들을 산출하고, 상기 이미지들 각각에 대하여 상기 그레이 레벨 차이값들의 평균값을 산출하며, 상기 이미지들에 대응하는 평균값들을 서로 비교하여 영상 노이즈가 발생되었는지 여부를 판단할 수 있다. 특히, 조명이 오프된 상태에서 블랙 이미지들이 획득될 수 있으며, 상기 이미지들을 구성하는 픽셀들의 그레이 레벨 변화에 기초하여 상기 영상 노이즈 발생 여부를 판단할 수 있다.

상기와 같은 영상 노이즈 검출 단계들은 프로브 스테이션에서 검사 챔버로 웨이퍼가 로드되기 전 또는 검사 후 웨이퍼가 언로드된 후의 휴지(休止) 시간 동안 수행될 수 있으며, 이를 통해 상기 영상 노이즈에 의해 검사 공정의 신뢰도가 저하되는 것을 방지할 수 있다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (8)

1. 프로브 스테이션 내부에 배치된 카메라의 영상 노이즈 검출 방법에 있어서,
   상기 카메라의 위치를 고정시키고 조명 조건을 동일하게 유지한 상태에서 상기 카메라를 이용하여 기 설정된 시간차를 두고 복수의 노이즈 검출용 이미지들을 획득하는 단계;
   상기 이미지들 각각에 대하여 픽셀들 사이의 그레이 레벨 차이값들을 산출하는 단계;
   상기 이미지들 각각에 대하여 상기 그레이 레벨 차이값들의 평균값을 산출하는 단계; 및
   상기 이미지들에 대응하는 평균값들을 서로 비교하여 상기 시간차에 따른 상기 평균값들의 변화에 기초하여 상기 카메라의 영상 노이즈가 발생되었는지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상 노이즈 검출 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 이미지들은 조명이 꺼진 상태에서 획득된 블랙 이미지들인 것을 특징으로 하는 카메라의 영상 노이즈 검출 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 그레이 레벨 차이값들은 상기 픽셀들의 행 방향 또는 열 방향으로 서로 인접하는 픽셀들 사이의 그레이 레벨 비교를 통해 산출되는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상 노이즈 검출 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 이미지들이 획득된 순서에 따라 인접하는 이미지들의 평균값들을 서로 비교하고, 상기 평균값들 사이의 제2 차이값들을 합산하며, 상기 합산된 값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우 상기 영상 노이즈가 발생된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상 노이즈 검출 방법.
5. 프로브 스테이션 내부에 배치된 카메라의 영상 노이즈 검출 방법에 있어서,
   상기 카메라를 이용하여 노이즈 검출용 제1 이미지를 획득하는 단계;
   상기 제1 이미지를 복수의 제1 영역들로 분할하는 단계;
   상기 제1 영역들 각각에 대하여 상기 제1 영역들을 구성하는 픽셀들 사이의 제1 그레이 레벨 차이값들을 산출하는 단계;
   상기 제1 영역들 각각에 대하여 상기 제1 그레이 레벨 차이값들의 제1 평균값을 산출하는 단계;
   기 설정된 시간차를 두고 상기 카메라를 이용하여 노이즈 검출용 제2 이미지를 획득하는 단계;
   상기 제2 이미지를 복수의 제2 영역들로 분할하는 단계;
   상기 제2 영역들 각각에 대하여 상기 제2 영역들을 구성하는 픽셀들 사이의 제2 그레이 레벨 차이값들을 산출하는 단계;
   상기 제2 영역들 각각에 대하여 상기 제2 그레이 레벨 차이값들의 제2 평균값을 산출하는 단계; 및
   상기 제1 영역들에 대응하는 제1 평균값들과 상기 제2 영역들에 대응하는 제2 평균값들을 서로 비교하여 상기 시간차에 따른 상기 제1 및 제2 평균값들의 변화에 기초하여 상기 카메라의 영상 노이즈가 발생되었는지 여부를 판단하는 단계를 포함하되,
   상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지는 상기 카메라의 위치를 고정시키고 조명 조건을 동일하게 유지한 상태에서 획득되는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상 노이즈 검출 방법.
6. 제5항에 있어서, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지는 조명이 꺼진 상태에서 획득되는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상 노이즈 검출 방법.
7. 제5항에 있어서, 상기 제1 평균값들과 제2 평균값들을 서로 비교하여 영역별 차이값들을 산출하고, 상기 영역별 차이값들을 합산하며, 상기 합산된 값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우 상기 영상 노이즈가 발생된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상 노이즈 검출 방법.
8. 제5항에 있어서,
   상기 기 설정된 시간차를 두고 상기 카메라를 이용하여 노이즈 검출용 제3 이미지를 획득하는 단계;
   상기 제3 이미지를 복수의 제3 영역들로 분할하는 단계;
   상기 제3 영역들 각각에 대하여 상기 제3 영역들을 구성하는 픽셀들 사이의 제3 그레이 레벨 차이값들을 산출하는 단계; 및
   상기 제3 영역들 각각에 대하여 상기 제3 그레이 레벨 차이값들의 제3 평균값을 산출하는 단계를 더 포함하며,
   상기 제1 평균값들과 제2 평균값들을 서로 비교하여 제1 영역별 차이값들을 산출하고, 상기 제2 평균값들과 상기 제3 영역들에 대응하는 제3 평균값들을 서로 비교하여 제2 영역별 차이값들을 산출하고, 상기 제1 및 제2 영역별 차이값들을 모두 합산하며, 상기 합산된 값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우 상기 영상 노이즈가 발생된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상 노이즈 검출 방법.

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