KR102546969B1 - 이물질 및 도금 불량 검사 방법 - Google Patents

이물질 및 도금 불량 검사 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 표면이 도금된 검사대상물 표면의 이물질 및 도금 불량을 검사하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 a) 동축 조명 및 경사 조명을 동시에 사용하여, 검사 대상물의 표면 이미지를 확보하는 단계와, b) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 이물질을 검출하는 제1 이미지 프로세싱 단계와, c) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 뚜렷한 피트(strong pit)를 검출하는 제2 이미지 프로세싱 단계와, d) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 희미한 피트(weak pit)를 검출하는 제3 이미지 프로세싱 단계를 포함하는 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공한다. 본 발명에 따른 이물질 및 도금 불량 검사 방법은 이물질 및 도금 불량을 구별할 수 있는 조명 조건 및 알고리즘을 적용하여 이물질과 도금 불량을 명확하게 구별할 수 있다는 장점이 있다.

Description

이물질 및 도금 불량 검사 방법{Particle and Plating Defect Inspection Method}
본 발명은 표면이 도금된 검사대상물 표면의 이물질 및 도금 불량을 검사하는 방법에 관한 것이다.
표면이 도금된 검사대상물, 예를 들어, 극자외선 포토리소그라피 공정에서 사용되는 마스크를 보관하기 위한 포드(pod)의 내측 포드의 표면에는 피트(pit)와 같은 도금 불량이 형성되거나, 이물질이 부착될 수 있다.
그런데 종래의 검사 방법으로는 도금 불량과 이물질을 구별하기 어렵다는 문제가 있었다.
한국등록특허 10-1533826 한국등록특허 10-2119492 한국등록특허 10-1659587
본 발명은 상술한 문제점을 개선하기 위한 것으로서, 도금 불량과 이물질을 구별할 수 있는 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상술한 목적을 달성하기 위해서, 본 발명은 a) 동축 조명 및 경사 조명을 동시에 사용하여, 검사 대상물의 표면 이미지를 확보하는 단계와, b) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 이물질을 검출하는 제1 이미지 프로세싱 단계와, c) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 뚜렷한 피트(strong pit)를 검출하는 제2 이미지 프로세싱 단계와, d) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 희미한 피트(weak pit)를 검출하는 제3 이미지 프로세싱 단계를 포함하는 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공한다.
또한, 상기 b) 단계는, b-1) 영상 임계화(image thresholding) 기법을 이용하여 상기 표면 이미지를 이진화하여 이물질을 검출하는 이물질 주 검출 단계와, b-2) 검출된 이물질과 그 주변을 포함하는 영역을 복수의 부분 영역으로 나누고, 각각의 부분 영역 내에서의 회색 값(gray value)의 표준편차를 이용하여 이물질의 외곽선을 검출하는 외곽선 검출 단계와, b-3) 이물질 주 검출 단계에서 검출된 이미지와 외곽선 검출 단계에서 검출된 이미지를 병합(merge)하는 단계를 포함하는 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공한다.
또한, 상기 b-1) 단계는, b-1-1) 아래의 수학식에 따라서 각각의 회색 값에 따른 P(g) 값을 구하는 정규화 단계와,
Figure 112021072536853-pat00001
(N은 전체 픽셀 수, ng는 해당 회색 값을 가지는 픽셀 수)
b-1-2) 픽셀 수가 가장 많은 회색 값을 배경 값으로 하고, 배경 값 이하의 회색 값을 갖는 픽셀들의 회색 값을 배경 값으로 변경하는 단계와, b-1-3) 변경된 회색 값을 기준으로 엔트로피 값을 계산하는 단계와, b-1-4) 엔트로피 값을 임계 값으로 상기 표면 이미지를 이진화하는 단계를 포함하는 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공한다.
또한, 상기 b-1-3) 단계는, 아래의 수학식에 따라서 엔트로피 값을 계산하는 단계인 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공한다.
Figure 112021072536853-pat00002
(P(i)는 변경된 회색 값(i)을 기준으로, 해당 회색 값(i)을 가지는 픽셀 수를 전체 픽셀 수로 나눈 값)
또한, b-3) 단계 이후에, b-4) 병합된 이미지에서의 이물질들을 레이블링(labeling)하는 단계와, b-5) 레이블링된 각각의 이물질의 파라미터를 기준 값과 비교하는 검증 단계를 더 포함하는 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공한다.
또한, 상기 b-5) 단계는, 레이블링된 각각의 이물질의 평균 회색 값을 미리 정해진 기준 값과 비교하여, 기준 값보다 큰 평균 회색 값을 갖는 이물질만 실제 이물질로 선택하는 단계인 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공한다.
또한, 상기 b-5) 단계는, 레이블링된 각각의 이물질의 면적을 미리 정해진 기준 값과 비교하여, 기준 값보다 큰 면적을 갖는 이물질만 실제 이물질로 선택하는 단계인 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공한다.
또한, 상기 b-5) 단계는, 레이블링된 각각의 이물질의 형태를 미리 정해진 기준 형태와 비교하여, 기준 형태와 유사한 이물질만 실제 이물질로 선택하는 단계인 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공한다.
또한, 상기 c) 단계는, c-1) 중간 값 필터(median filter)를 사용하여 뚜렷한 피트로부터 분리된 단독 픽셀 노이즈를 제거하는 단계와, c-2) 평탄 필터(smooth filter)를 사용하여 뚜렷한 피트와 인접한 군집성 픽셀 노이즈를 제거하는 단계와, c-3) 중간 값 필터가 적용된 히스토그램에서의 뚜렷한 피트의 회색 값과 평탄 필터가 적용된 히스토그램에서의 뚜렷한 피트의 회색 값의 차이(Δg)를 구하는 단계와, c-4) 평탄 필터가 적용된 히스토그램을 Δg 만큼 이동시켜 정규화한 후 중간 값 필터가 적용된 히스토그램과 겹쳐지는 교집합을 제외한 부분을 노이즈로 제거하는 단계를 포함하는 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공한다.
또한, 상기 d) 단계는, d-1) 상기 표면 이미지을 픽셀 단위로 이항 연산하는 단계와, d-2) 이상 연산을 통해서 획득된 이미지에 회선 필터(convolution filter)를 적용하는 압축 단계와, d-3) 회선 필터가 적용된 히스토그램에서 희미한 피트가 위치하는 영역을 선택하는 단계와, d-4) 선택된 영역과 나머지 영역이 구분되도록 이진화하는 단계를 포함하는 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공한다.
또한, 상기 d-4) 단계 이후에, d-5) 희미한 피트에 대해 닫기 모폴로지(closing morphology) 연산을 수행하는 단계를 더 포함하는 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공한다.
또한, 상기 동축 조명은 청색 광이며, 경사 조명은 입사각인 70 내지 75도인 녹색 광인 이물질 및 도금 불량 검사 방법을 제공한다.
본 발명에 따른 이물질 및 도금 불량 검사 방법은 이물질 및 도금 불량을 구별할 수 있는 조명 조건 및 알고리즘을 적용하여 이물질과 도금 불량을 명확하게 구별할 수 있다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 이물질 및 도금 불량 검사 방법의 순서도이다.
도 2는 검사 대상물의 표면 이미지를 확보하는 단계의 순서도이다.
도 3은 검사 대상물의 표면 이미지를 확보하는 단계에서 사용되는 검사 장치의 일 예의 개략도이다.
도 4는 조명에 따른 검사 대상물 표면 이미지를 나타낸다.
도 5는 제1 이미지 프로세싱 단계의 순서도이다.
도 6은 이물질 주 검출 단계의 순서도이다.
도 7은 원본 이미지와 압축 단계 이후의 이미지를 나타낸다.
도 8은 압축 단계 전후의 표면 이미지를 나타낸다.
도 9는 이진화 단계 전후의 표면 이미지를 나타낸다.
도 10은 외곽선 검출 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 병합 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 제2 이미지 프로세싱 단계의 순서도이다.
도 13은 중간 값 필터가 적용된 히스토그램(a)과 평탄 필터가 적용된 히스토그램(b)을 나타낸다.
도 14는 제3 이미지 프로세싱 단계의 순서도이다.
도 15는 회선 필터 적용 전후의 히스토그램을 나타낸다.
도 16은 원본 이미지(a), 이물질 검출이미지(b) 및 피트 검출이미지(c)를 나타낸다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예에 대해서 상세하게 설명한다. 다음에 소개되는 실시예는 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서 본 발명은 이하 설명되는 실시예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 이물질 및 도금 불량 검사 방법의 순서도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 이물질 및 도금 불량 검사 방법은 동축 조명 및 경사 조명을 동시에 사용하여, 검사 대상물의 표면 이미지를 확보하는 단계(S1)와, 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 이물질을 검출하는 제1 이미지 프로세싱 단계(S2)와, 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 뚜렷한 피트(strong pit)를 검출하는 제2 이미지 프로세싱 단계(S3)와, 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 희미한 피트(weak pit)를 검출하는 제3 이미지 프로세싱 단계(S4)를 포함한다.
S2 내지 S3 단계는 순차적으로 진행될 수도 있지만, 병렬로 진행되는 것이 검사 시간을 줄일 수 있다는 점에서 바람직하다.
먼저, 검사 대상물의 표면 이미지를 확보하는 단계(S1)에 대해서 설명한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 단계는 검사 대상물을 검사 장치의 스테이지에 로딩하는 단계(S11)와, 광학계를 검사 위치로 정렬하는 단계(S12)와, 검사 대상물을 동축 조명 및 경사 조명을 동시에 사용하는 광학계에 대해서 상대 이동시켜, 검사 대상물의 표면 이미지(라인 스캔 이미지)를 확보하는 단계(S13) 순으로 진행될 수 있다.
도 3은 검사 대상물의 표면 이미지를 확보하는 단계에서 사용되는 검사 장치의 일 예의 개략도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 검사 장치는 검사 대상물(p)을 이동시키는 스테이지(1), 동축 조명 장치(2), 경사 조명 장치(3), 카메라(4), 빔스플리터(5)를 포함한다.
본 발명에서는 이러한 검사 장치를 사용하여, 동축 조명 및 경사 조명을 동시에 검사 대상물(p)의 표면에 조사하여 검사 대상물(p)의 표면 이미지(이하, '원본 이미지'라 함)를 확보한다.
동축 조명 장치(2)로부터의 광은 빔스플리터(5)에서 반사된 후 검사 대상물(p)로 향한다. 검사 대상물(p)에서 반사된 광은 빔스플리터(5)를 투과하여 카메라(4)를 향한다. 동축 조명은 청색 광일 수 있다.
경사 조명 장치(3)로부터의 광은 검사 대상물(p)에서 반사된 후 일부가 카메라(4)를 향한다. 경사 조명은 입사각인 70 내지 75도인 녹색 광일 수 있다. 경사 조명 장치(3)는 레이저 광원을 구비할 수 있다.
도 4는 조명에 따른 검사 대상물 표면 이미지를 나타낸다.
도 4의 (a)는 경사 조명만을 사용하여 얻은 검사 대상물(p)의 표면 이미지이며, 도 4의 (b)는 동축 조명만을 사용하여 얻은 검사 대상물(p)의 표면 이미지이며, 도 4의 (c) 동축 조명 및 경사 조명을 동시에 사용하여 얻은 본 발명에서 사용되는 원본 이미지이다. 도 4의 (c)와 같이, 원본 이미지는 각 화소 값이 광도 정보만을 전달하는 회색조 이미지인 것이 바람직하다.
도 4의 (a)에서 알 수 있듯이, 경사 조명만을 사용하면, 이물질은 밝게 표시되고, 이물질을 제외한 피트와 배경(결함이 없는 정상 표면)은 어둡게 표시된다.
도 4의 (b)에서 알 수 있듯이, 동축 조명만을 사용하면, 이물질과 피트 모두 어둡게 표시되고, 배경만 상대적으로 밝게 회색으로 표시된다.
도 4의 (c)에서 알 수 있듯이, 동축 조명 및 경사 조명을 동시에 사용하여 얻은 원본 이미지에서, 이물질은 반사율 및 산란 특성으로 인해, 경사 조명에 민감하게 반응하여 흰색에 가까운 높은 회색 값(gray value)를 갖는다.
그리고 피트는 동축 조명에 민감하게 반응하여 검은색에 가까운 낮은 회색 값을 갖는다. 피트는 뚜렷한 피트와 희미한 피트로 구별된다. 뚜렷한 피트는 비교적 원형에 가까운 형태를 띠며, 희미한 피트는 흐릿하고 원형에서 벗어난 형태를 띤다.
그리고 배경은 이물질과 피트의 중간 정도의 회색으로 표시되어, 동축 조명 및 경사 조명을 동시에 사용하는 것으로, 이물질과 피트를 어느 정도 구별할 수 있는 상태가 된다. 그러나 배경과 구별이 어려운 피트와 이물질들이 여전히 존재한다.
다음, 원본 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 이물질을 검출하는 제1 이미지 프로세싱 단계(S2)를 설명한다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 단계는 이물질 주 검출 단계(S21)와, 외곽선 검출 단계(S22)와, 병합 단계(S23)와, 레이블링 단계(S24)와, 검증 단계(S25)를 포함한다.
이물질 주 검출 단계(S21)에서는 영상 임계화(image thresholding) 기법을 이용하여 원본 이미지를 이진화하여 이물질을 검출한다.
도 6에 도시된 바와 같이, S21 단계는 정규화 단계(S211)와, 압축 단계(S212)와, 엔트로피 값을 계산하는 단계(S213)와, 엔트로피 값을 임계 값으로 원본 이미지를 이진화하는 단계(S214)를 포함한다.
정규화 단계(S211)는 아래의 수학식에 따라서 원본 이미지의 각각의 회색 값에 따른 P(g) 값을 구하는 단계이다.
Figure 112021072536853-pat00003
(N은 전체 픽셀 수, ng는 해당 회색 값을 가지는 픽셀 수)
압축 단계(S212)는 픽셀 수가 가장 많은 회색 값(가장 큰 P(g) 값을 가지는 회색 값)을 배경 값으로 하고, 배경 값 이하의 회색 값을 갖는 픽셀들의 회색 값을 배경 값으로 변경하는 단계이다.
도 7은 압축 단계 전후의 히스토그램을 나타낸다. 도 7의 (a)는 압축 전의 히스토그램이며, (b)는 압축 후의 히스토그램이다. x축은 회색 값을 나타내며, y축은 픽셀 수를 나타낸다. 도 7의 (a)에 도시된 압축 단계 전 히스토그램의 최댓값에 대응하는 회색 값(gmax)이 배경 값이 된다. 도 7의 (b)에서 알 수 있듯이, 압축 후에는 회색 값이 배경 값(gmax)인 픽셀 수가 매우 증가한 것으로 표시된다.
도 8은 압축 단계 전후의 표면 이미지를 나타낸다. 도 8의 (a)는 원본 이미지를 나타내며, (b)는 압축 단계 후의 이미지를 나타낸다. 피트는 배경에 비해서 검은색에 가까우므로(회색 값이 작으므로), 압축 단계 후의 피트들은 배경 값과 같은 회색 값을 갖게 된다. 따라서 도 8의 (b)와 같이, 피트들은 배경 속으로 사라지고, 이물질만 밝게 표시된다.
엔트로피 값을 계산하는 단계(S213)는 변경된 회색 값을 기준으로 엔트로피 값을 계산하는 단계이다.
즉, 아래의 수학식에 따라서 엔트로피 값(H)을 계산하는 단계이다.
Figure 112021072536853-pat00004
(P(i)는 변경된 회색 값(i)을 기준으로, 해당 회색 값(i)을 가지는 픽셀 수를 전체 픽셀 수로 나눈 값)
엔트로피 값을 임계 값으로 상기 표면 이미지를 이진화하는 단계(S214)에서는 S213 단계에서 구한 엔트로피 값(H)을 임계 값으로, 압축 후 이미지(또는 원본 이미지)를 이진화한다.
이진화하면, 도 9의 (b)에 도시된 바와 같이, 이물질은 흰색(회색 값 255)으로 표현하고, 나머지는 검은색(회색 값 0)으로 표현된 이미지를 얻는다. 도 9의 (a)는 압축 단계 후의 이미지이며, (b)는 이진화 후의 이미지이다.
외곽선 검출 단계(S22)에서는 검출된 이물질과 그 주변을 포함하는 영역을 복수의 부분 영역으로 나누고, 각각의 부분 영역 내에서의 회색 값(gray value)의 표준편차를 이용하여 이물질의 외곽선을 검출한다.
이물질 주 검출 단계(S21)에서 대부분의 이물질은 검출되지만, 크기가 크고 흐릿한 이물질의 에지 부분을 포함하여 좀 더 정확하게 검출하기 위해서 본 단계를 진행한다.
본 단계에서는 도 10에 도시된 바와 같이, 이물질과 그 주변을 포함하는 영역을 마스킹기법을 사용하여　 각각 미분 한 뒤, 각각의 미분된 마스킹 영역들의 회색 값의 미분된 값이　지정된 값보다 큰　픽셀들을 찾은 후 이　픽셀들의 군집을　이물질의 외곽선으로 검출한다.
병합 단계(S23)에서는, 도 11에 도시된 바와 같이, 이물질 주 검출 단계(S21)에서 검출된 이미지와 외곽선 검출 단계(S22)에서 검출된 이미지를 병합(merge)한다. 도 11의 (a)는 이물질의 원본이미지이며, (b)는 S21 단계에서 얻은 이미지이며, (c)는 S22 단계에서 얻어진 이미지이며, (d)는 S23 단계 후 이미지이다.
레이블링 단계(S24)에서는 병합된 이미지에서의 이물질들을 레이블링(labeling)한다. 레이블링은 이진화된 이미지에서 독립된 개체들을 찾아서 레이블을 붙여주는 것을 의미한다. 레이블링은, 예를 들어, 글래스파이어 레이블링(grassfire labeling), 근방 레이블링(neighborhood labeling), 재귀 레이블링(flood fill labeling), 스택 레이블링(stack labeling) 등의 방법으로 진행할 수 있다.
검증 단계(S25)에서는 레이블링된 각각의 독립된 이물질의 파라미터를 기준 값과 비교하여 실제 이물질을 선택한다. 파라미터로는 평균 회색 값, 면적, 형태 등이 사용될 수 있다.
예를 들어, 레이블링된 각각의 독립된 이물질의 평균 회색 값을 미리 정해진 기준 값과 비교하여, 기준 값보다 큰 평균 회색 값을 갖는 이물질만 실제 이물질로 선택할 수 있다.
또한, 레이블링된 각각의 이물질의 면적을 미리 정해진 기준 값과 비교하여, 기준 값보다 큰 면적을 갖는 이물질만 실제 이물질로 선택할 수도 있다.
또한, 레이블링된 각각의 이물질의 형태를 미리 정해진 기준 형태와 비교하여, 기준 형태와 유사한 이물질만 실제 이물질로 선택할 수도 있다.
다음, 원본 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 뚜렷한 피트(strong pit)를 검출하는 제2 이미지 프로세싱 단계(S3)를 설명한다.
도 12에 도시된 바와 같이, 본 단계는 중간 값 필터(median filter)를 사용하는 단계(S31)와, 평탄 필터(smooth filter)를 사용하는 단계(S32)와, 회색 값의 차이(Δg)를 구하는 단계(S33)와, 히스토그램이 겹쳐지는 교집합을 제외한 부분을 노이즈로 제거하는 단계(S34)를 포함한다.
중간 값 필터(median filter)를 사용하는 단계(S31)는 중간 값 필터(median filter)를 사용하여 뚜렷한 피트로부터 분리된 단독 픽셀 노이즈를 제거하는 단계이다.
평탄 필터(smooth filter)를 사용하는 단계(S32)는 뚜렷한 피트와 인접한 군집성 픽셀 노이즈를 제거하는 단계이다.
회색 값의 차이(Δg)를 구하는 단계(S33)는 중간 값 필터가 적용된 히스토그램에서의 뚜렷한 피트의 회색 값과 평탄 필터가 적용된 히스토그램에서의 뚜렷한 피트의 회색 값의 차이(Δg)를 구하는 단계이다.
도 13은 중간 값 필터가 적용된 히스토그램(a)과 평탄 필터가 적용된 히스토그램(b)을 나타낸다. 도 13에서 알 수 있듯이, 중간 값 필터가 적용된 히스토그램에서의 뚜렷한 피트의 회색 값(g1)은 평탄 필터가 적용된 히스토그램에서의 뚜렷한 피트의 회색 값(g2)에 비해서 작다. 즉, 적용한 필터에 따라서 같은 대상인 뚜렷한 피트의 회색 값에 차이가 있다. 본 단계에서는 두 개의 히스토그램에서 뚜렷한 피트의 회색 값을 각각 찾은 후 이들의 차이(Δg=g2-g1)를 구한다.
히스토그램이 겹쳐지는 교집합을 제외한 부분을 노이즈로 제거하는 단계(S34)는 평탄 필터가 적용된 히스토그램을 Δg 만큼 좌측으로 이동시켜 정규화 한 후 중간 값 필터가 적용된 히스토그램과 겹쳐지는 교집합을 제외한 부분을 노이즈로 제거하는 단계이다.
다음, 원본 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 희미한 피트(weak pit)를 검출하는 제3 이미지 프로세싱 단계(S4)를 설명한다.
도 14에 도시된 바와 같이, 본 단계는 원본 이미지를 픽셀 단위로 이항 연산하는 단계(S41)와, 회선 필터(convolution filter)를 적용하는 압축 단계(S42)와, 희미한 피트가 위치하는 영역을 선택하는 단계(S43)와, 이진화하는 단계(S44)와, 희미한 피트에 대해 닫기 모폴로지(closing morphology) 연산을 수행하는 단계(S45)를 포함한다.
원본 이미지를 픽셀 단위로 이항 연산하는 단계(S41)는 이항 연산을 통해서 배경영역과 노이즈 데이터를 압축하고, 희미한 피트 데이터를 분산시켜 최대한 많은 데이터를 확보하기 위한 단계이다.
본 단계에서는 아래의 수학식과 같이, 원본 이미지의 각각의 픽셀들의 회색 값(g(o))들을 제곱하고, 여기에 비례 상수(coeff1)를 곱하여 새로운 회색 값(G(m))들을 얻는다.
Figure 112021072536853-pat00005
회선 필터(convolution filter)를 적용하는 압축 단계(S42)는 이상 연산을 통해서 획득된 이미지에 회선 필터를 적용하여 압축하는 단계이다. 도 15는 회선 필터 적용 전후의 히스토그램을 나타낸다. 도 15의 (a)는 회선 필터 적용 전의 히스토그램이며, (b)는 회선 필터 적용 후 히스토그램이다. 도 15의 (b)에서 알 수 있듯이, 배경 영역과 노이즈는 회색 값 255로 압축되었으며, 피트 영역은 넓게 분산되었다.
희미한 피트가 위치하는 영역을 선택하는 단계(S43)는 회선 필터가 적용된 히스토그램에서 희미한 피트가 위치하는 영역을 선택하는 단계이다. 본 단계는 상술한 자동 이진화 방식으로 진행될 수도 있으며, 사용자가 도 15의 회선 필터가 적용된 히스토그램을 확인하면서 선택할 수도 있다. 즉, 피트 영역 중에서 압축된 배경 영역과 연결된 부분만 희미한 피트 영역으로 선택할 수 있다.
선택된 영역과 나머지 영역이 구분되도록 이진화하는 단계(S44)는 S43 단계에서 선택된 영역과 나머지 영역이 명확히 구분되도록 선택된 영역의 양쪽 경계의 회색 값(ga, gb)을 기준으로 이진화하는 단계이다. 예를 들어, 회색 값이 ga와 gb 사이 값을 가지는 픽셀들의 회색 값은 255로 변경하고, 그 외의 회색 값을 가지는 픽셀의 회색 값은 0으로 변경할 수 있다. 또한, 도 16의 (c)와 같이, 뚜렷한 피트와의 희미한 피트를 동시에 표시할 경우에는 구별을 위해서 희미한 피트의 회색 값을 255보다 작은 값으로 선택할 수도 있다.
희미한 피트에 대해 닫기 모폴로지(closing morphology) 연산을 수행하는 단계(S45)는 희미한 피트에 대해서 대상 영역이 넓어지는 팽창 연산과 대상 영역이 좁아지는 침식 연산을 순서대로 수행하여 뚜렷한 피트의 미세한 틈을 메우는 단계이다. 틈에 해당하는 영역은 팽창 연산과정에서 메워진다.
도 16은 원본 이미지(a), 이물질 검출이미지(b) 및 피트 검출이미지(c)를 나타낸다.
상술한 단계를 거치면, 원본 이미지로부터 도 16에 도시된 이물질 검출이미지(b)와 피트 검출이미지(c)를 얻을 수 있다. 도 16에서는 뚜렷한 피트와 희미한 피트를 회색 값을 달리하여 하나의 이미지에 같이 표시하였으나, 따로 표시할 수도 있다. 도 16의 (c)에서는 뚜렷한 피트는 흰색으로, 희미한 피트는 회색으로 표시하였다.
또한, 이물질과 피트의 위치 및 회색 값 등도 레이블 값과 함께 테이블 형태로 제공될 수 있다.
이상에서 설명된 실시예는 본 발명의 바람직한 실시예를 설명한 것에 불과하고, 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상과 특허청구범위 내에서 이 분야의 당업자에 의하여 다양한 변경, 변형 또는 치환이 가능할 것이며, 그와 같은 실시예들은 본 발명의 범위에 속하는 것으로 이해되어야 한다.
p: 검사 대상물
1: 스테이지
2: 동축 조명 장치
3: 경사 조명 장치
4: 카메라
5: 빔스플리터

Claims (12)

  1. a) 동축 조명 및 경사 조명을 동시에 사용하여, 검사 대상물의 표면 이미지를 확보하는 단계와,
    b) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 이물질을 검출하는 제1 이미지 프로세싱 단계와,
    c) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 뚜렷한 피트(strong pit)를 검출하는 제2 이미지 프로세싱 단계와,
    d) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 희미한 피트(weak pit)를 검출하는 제3 이미지 프로세싱 단계를 포함하며,
    상기 b) 단계는,
    b-1) 영상 임계화(image thresholding) 기법을 이용하여 상기 표면 이미지를 이진화하여 이물질을 검출하는 이물질 주 검출 단계와,
    b-2) 검출된 이물질과 그 주변을 포함하는 영역을 복수의 부분 영역으로 나누고, 각각의 부분 영역 내에서의 회색 값(gray value)의 표준편차를 이용하여 이물질의 외곽선을 검출하는 외곽선 검출 단계와,
    b-3) 이물질 주 검출 단계에서 검출된 이미지와 외곽선 검출 단계에서 검출된 이미지를 병합(merge)하는 단계를 포함하며,
    상기 b-1) 단계는,
    b-1-1) 아래의 수학식에 따라서 각각의 회색 값에 따른 P(g) 값을 구하는 정규화 단계와,
    Figure 112023010513526-pat00006

    (N은 전체 픽셀 수, ng는 해당 회색 값을 가지는 픽셀 수)
    b-1-2) 픽셀 수가 가장 많은 회색 값을 배경 값으로 하고, 배경 값 이하의 회색 값을 갖는 픽셀들의 회색 값을 배경 값으로 변경하는 단계와,
    b-1-3) 변경된 회색 값을 기준으로 엔트로피 값을 계산하는 단계와,
    b-1-4) 엔트로피 값을 임계 값으로 상기 표면 이미지를 이진화하는 단계를 포함하는 이물질 및 도금 불량 검사 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 b-1-3) 단계는, 아래의 수학식에 따라서 엔트로피 값을 계산하는 단계인 이물질 및 도금 불량 검사 방법.
    Figure 112023010513526-pat00007

    (P(i)는 변경된 회색 값(i)을 기준으로, 해당 회색 값(i)을 가지는 픽셀 수를 전체 픽셀 수로 나눈 값)
  5. 제1항에 있어서,
    b-3) 단계 이후에,
    b-4) 병합된 이미지에서의 이물질들을 레이블링(labeling)하는 단계와,
    b-5) 레이블링된 각각의 이물질의 파라미터를 기준 값과 비교하는 검증 단계를 더 포함하는 이물질 및 도금 불량 검사 방법.
  6. 제5항에 있어서
    상기 b-5) 단계는,
    레이블링된 각각의 이물질의 평균 회색 값을 미리 정해진 기준 값과 비교하여, 기준 값보다 큰 평균 회색 값을 갖는 이물질만 실제 이물질로 선택하는 단계인 이물질 및 도금 불량 검사 방법.
  7. 제5항에 있어서
    상기 b-5) 단계는,
    레이블링된 각각의 이물질의 면적을 미리 정해진 기준 값과 비교하여, 기준 값보다 큰 면적을 갖는 이물질만 실제 이물질로 선택하는 단계인 이물질 및 도금 불량 검사 방법.
  8. 제5항에 있어서
    상기 b-5) 단계는,
    레이블링된 각각의 이물질의 형태를 미리 정해진 기준 형태와 비교하여, 기준 형태와 유사한 이물질만 실제 이물질로 선택하는 단계인 이물질 및 도금 불량 검사 방법.
  9. a) 동축 조명 및 경사 조명을 동시에 사용하여, 검사 대상물의 표면 이미지를 확보하는 단계와,
    b) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 이물질을 검출하는 제1 이미지 프로세싱 단계와,
    c) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 뚜렷한 피트(strong pit)를 검출하는 제2 이미지 프로세싱 단계와,
    d) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 희미한 피트(weak pit)를 검출하는 제3 이미지 프로세싱 단계를 포함하며,
    상기 c) 단계는,
    c-1) 중간 값 필터(median filter)를 사용하여 뚜렷한 피트로부터 분리된 단독 픽셀 노이즈를 제거하는 단계와,
    c-2) 평탄 필터(smooth filter)를 사용하여 뚜렷한 피트와 인접한 군집성 픽셀 노이즈를 제거하는 단계와,
    c-3) 중간 값 필터가 적용된 히스토그램에서의 뚜렷한 피트의 회색 값과 평탄 필터가 적용된 히스토그램에서의 뚜렷한 피트의 회색 값의 차이(Δg)를 구하는 단계와,
    c-4) 평탄 필터가 적용된 히스토그램을 Δg 만큼 이동시켜 정규화한 후 중간 값 필터가 적용된 히스토그램과 겹쳐지는 교집합을 제외한 부분을 노이즈로 제거하는 단계를 포함하는 이물질 및 도금 불량 검사 방법.
  10. a) 동축 조명 및 경사 조명을 동시에 사용하여, 검사 대상물의 표면 이미지를 확보하는 단계와,
    b) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 이물질을 검출하는 제1 이미지 프로세싱 단계와,
    c) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 뚜렷한 피트(strong pit)를 검출하는 제2 이미지 프로세싱 단계와,
    d) 상기 표면 이미지를 이용하여, 검사 대상물 표면의 희미한 피트(weak pit)를 검출하는 제3 이미지 프로세싱 단계를 포함하며,
    상기 d) 단계는,
    d-1) 상기 표면 이미지을 픽셀 단위로 이항 연산하는 단계와,
    d-2) 이상 연산을 통해서 획득된 이미지에 회선 필터(convolution filter)를 적용하는 압축 단계와,
    d-3) 회선 필터가 적용된 히스토그램에서 희미한 피트가 위치하는 영역을 선택하는 단계와,
    d-4) 선택된 영역과 나머지 영역이 구분되도록 이진화하는 단계를 포함하는 이물질 및 도금 불량 검사 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 d-4) 단계 이후에,
    d-5) 희미한 피트에 대해 닫기 모폴로지(closing morphology) 연산을 수행하는 단계를 더 포함하는 이물질 및 도금 불량 검사 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 동축 조명은 청색 광이며, 경사 조명은 입사각인 70 내지 75도인 녹색 광인 이물질 및 도금 불량 검사 방법.
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