KR20010040998A - 입체 영상에 의한 자동 검사 시스템 및 그 검사 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시예에서, 2 열(22, 24)의 고정 어레이 카메라는 조각 입체 이미지(I1, I2, I3)를 제공하고 전자 장치는 조각 입체 이미지를 모자이크 이미지로 조합한다. 모자이크 이미지는 2 세트의 입체 이미지로부터 유도된 높이 정보를 포함하고, 또한 실제 인쇄 회로 기판에 더 맞는 이미지로 기준점 함수로서 보상한다. 바람직하게, SAM 모델은 기준점에 위치하도록 사용된다. 인쇄 회로 기판에 대응하는 재설정 SAM 모델은 탐지 영역 내에 적용되고 특정 형태의 부품이 발견될 것으로 예상된다. 휨 각도 및 확률은 물론 탐지 영역내 부품의 최적합 위치가 계산된다. 최적합 위치는 만하볼리스 거리 및 잔여 에러를 최적화하는 위치이다.최적합 위치가 계산되면 부적당하게 위치한 부품, 부품의 결여 등을 식별하도록 허용 한계가 비교된다.

Description

입체 영상에 의한 자동 검사 시스템 및 그 검사 방법{AUTOMATIC INSPECTION SYSTEM WITH STEREOVISION}

본 발명은 인쇄 회로 기판(PCB)과 같은 제품의 검사에 관한 것이다. 이것은 본 발명의 매우 중요한 응용이고 본 발명을 설명하기 위해 주로 사용되지만, 후술되는 바와 같이 본 발명은 인쇄 회로 기판의 검사보다 광범위하게 응용된다. 인쇄 회로 기판 제조는 단단한 한 장의 합성 화합물이 기판으로 사용되고, 이 기판 위로 종래의 감광제 및 식각 공정에 의해 만들어진 패턴으로 구리 도체가 제공된다.

실크 스크린함으로써, 솔더 페이스트(solder paste)는 캐패시터 및 저항과 같은 전기 부품이 점유하는 위치와 보통 도체에 접속되는 복수 단자를 가지는 프로세서 칩등이 점유하는 위치에 있는 구리 도체에 도포된다. 부품 및 단자는 솔더 페이스트로 붙인 다음, 기판 및 응용 부품 및 칩은 솔더 페이스트가 부품 및 칩 단자와 접속을 견고하게 형성하도록 오븐을 통과한다. 이러한 기판은 2 개의 면을 가지고 공정은 제2면에 대해 반복된다.

이러한 기판은 작고 매우 복잡할 수 있으며, 임의의 기판중 하나는 상당한 수의 부품을 가져 결과적으로 상당한 수의 전기 접속을 가질 수 있다. 인쇄 회로 기판은 대량 생산 되고 있으며, 이들은 가격이 높고 고가의 장비를 사용함에 따라 최소한의 불량품으로 생산되는 것이 바람직하다. 불행히도, 제조 방법때문에, 불량품(반품)은 아직도 다른 산업 분야보다도 높다.

인쇄 회로 기판의 전형적인 단점은 기판 위의 소자의 부정확한 위치 설정이 포함되며, 이는 부품이 기판에 부정확하게 전기적으로 접속 및/또는 전기적인 접속이 되지 않는 것을 의미하며, 또는 불충분한 솔더 페이스트 잔유물은 불량한 접속을 유발하거나 너무 과도한 접속은 쇼트를 유발하는 것 등을 의미한다.

산업계는 광범위한 검사로 이들 기판 제조의 정확성을 점검할 필요가 있는 신뢰성 있는 생산을 하는 데 상당한 어려움을 겪고 있다. 현재의 검사 장비는 고가이거나 너무 느리고 또는 너무 부정확하거나 이들 단점의 조합이 발생되고 있다.

가용 장비와 인쇄 회로 기판의 검사에 사용되는 방법으로, 가장 기본적인 방법은 수동적인 것이다. 검사하는 작업자는 상기 지적한 단점을 그들의 목시로 탐지한다. 사용자는 기판 위에 놓여지는 마스크를 가지고 섹션마다 기판를 조사하고, 부품을 정확하게 위치시키고 전기적으로 접속되었는지를 확인하여 전기적인 단선이 없도록 한다. 수동 검사는 실제로 매우 정확할 수 있지만 사용자는 교대 초기에서 정확하고, 시간 경과에 따라 정확성은 감소한다. 또한, 이것은 매우 느린 방법이고 고비용이며 과도한 노동이다.

다른 방법은 텔리센트릭 카메라(telecentric camera)로 기판을 스캔하는 것으로, 즉 텔리센트릭 렌즈를 가진 카메라를 말하며, 기판의 섹션을 촬영하기 위해 평행한 빔으로 이미지를 관측하며, 이미지를 분석하기 위해 소프트웨어를 사용한다. 카메라 및 기판은 기판의 임의의 필요한 섹션을 관측할 수 있도록 상대적으로 이동할 수 있다. 이러한 경우에, 카메라는 정지 갠트리에 장착되고 기판은 카메라를 통과하여 이동할 수 있다.

텔리센트릭 카메라를 사용하여, 시차에 기인한 문제는 극복할 수 있지만, 카메라가 2 개의 방향으로만 이미지를 관측할 수 있다는 점에서 이러한 장치는 단점이 있고, 기판이 편평한 한 문제가 없고 보통 기판이 편평한 경우라도 여러 가지 이유로 달성하기가 불가능하지 않지만 정확한 편평함은 어렵다. 정확함을 위해 기판을 편평하게 유지하도록 하는 단계가 필요하지만, 이것은 불편하며 실제로 종종 기판은 수용할 수 있는 결과를 만들기 위하여 충분히 편평하게 유지하도록 하여 고정된다. 기판의 편평도를 벗어난 정도에 대한 치수(휨)는 마이크로 단위로 측정되지만, 기판의 미세한 정도의 휨도 검사의 정확성에 영향을 미칠 수 있다.

종래의 자동화 방법은 테스트중 부품을 정확하게 일치하도록 하는 그레이 스케일 모델의 적용을 할 수 없다. 이러한 모델은 모양, 색채, 광도등의 변화에 대한 보상을 불가능하게 하고 부적당 위치를 적당한 위치로 수많은 식별을 한다.("허위 호출)

상기 방법의 다른 단점은 고가의 고정밀 X-Y 갠트리를 포함하며 장치가 고가이다. 이러한 방법은 또한 느리고 기판의 카메라에 의해 관측되는 각 섹션에 대한 정확한 기계적 등록을 필요로 한다.

본 발명에서는 공지 방법보다 정확도가 높은 검사 장치를 제공하며, 낮은 "허위 호출"율을 제공하며 고가의 장치를 필요로 하지 않는다.

본 발명은 제품의 검사 장치 및 검사 방법에 관한 것으로, 특히 전자 조립품에서, 인쇄 회로 기판 상의 부품 조립에 관한 것이다.

본 발명의 실시예는 첨부된 도면을 참조로 하여 설명된다.

도 1a는 본 발명에 따른 장치에 의해 검사된 인쇄 회로 기판부를 나타내는 도면.

도 1b는 기판의 수직면 변형에 따라 유도된 부품의 측면 변위를 나타내는 확대도.

도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 장치의 측면도.

도 3은 도 2에 도시한 본 발명의 실시예에 따른 광학 시스템을 도시한 측면 확대도.

도 4는 인쇄 회로 기판이 변형된 경우에 적용되는 광학 효과를 도시한 확대 투시도.

도 5는 도 4의 2 개의 카메라에 의해 관측되는 기준점 이미지의 간격을 나타내는 도면.

도 6은 본 발명의 다른 실시예를 도시하는 도 2와 유사한 도면.

도 7은 본 발명에 따른 방법의 흐름도.

도 8은 SAM 모델을 나타내는 개략도.

도 9는 본 발명의 장치에 대한 전체 블록도.

본 발명은 검사면 또는 검사 물체를 관측하기 위하여 적어도 2 개의 관측 빔을 발생하는 수단을 포함하는 검사 장치가 제공된다. 관측 빔은 공통의 가상 또는 실제 기준점을 관측하도록 다양한 각도에서 검사면 또는 검사 물체를 보기 위하여 배치된다. 이러한 수단에 의하여, 기준점으로부터 검사점까지의 거리가 계산될 수 있다. 또한, 이러한 수단에 의하여 대 면적의 광 모자이크가 발생될 수 있고, 인쇄 회로 기판의 관측에 적용되어 특별한 장점을 가진다.

상기 관측 빔은 종래의 CCTV 카메라에 의해 발생되고 성질상 콘 형이 바람직하다. 이러한 수단에 의해 장치의 비용을 최소한으로 유지할 수 있다. 2 개의 다양한 각도에서 검사면을 관측하고 x 및 y 좌표는 물론 기준점, 거리 또는 높이 좌표를 제공함으로써, 인쇄 회로 기판의 경우에는 기판의 프로파일 표시가 주어지고, 통상 편평경우라도 예를 들어, 사실상 오븐에서 가열 중에 열 팽창의 결과로서 기판은 약간 휘기 때문에 편평한 것은 거의 없고, 휨은 맨 눈으로는 볼 수 없을지라도 완벽히 편평하지 않다. 이러한 휨은 또한 늘어짐(sag) 또는 제조 한계의 결과로서 기판은 낮은 기계적 강도를 발생한다.

이미지가 반복되고 충분한 기준점이 제공되고 존재하는 경우에, 기판 검사면의 완벽한 특징은 순차적으로 이미지함으로써 형성될 수 있다. 기판 프로파일이 검사 정확도에 영향을 줌에 따라(공지 기술에서는 복잡한 클램핑을 이유로 함), 기판 프로파일이 공지되어 있는 경우에는 장치가 더 정확도 있는 조사 결과를 제공하기 위하여 예를 들어, 소프트웨어 처리를 고려할 수 있다.

본 발명의 장치에서 이러한 프로파일은 장치의 처리 소자로 공급된다. 개선된 결과는 기판에 클램프되어 있는 고가의 소자, 고가의 갠트리(기판에 클램프됨) 또는 본 발명에 사용할 수 있는 카메라보다 고가의 텔리센트릭 카메라의 사용없이 포착된다.

빔은 적당한 각도로 배치된 760×575 크기의 화소 해상도의 저급 CCTV 카메라 쌍에 의해 제공될 수 있거나 빔 분리 광학 장치와 1024×1024 크기의 화소 해상도의 고급 CCTV 카메라 쌍에 의해 제공될 수 있다. 후자의 경우에, 단일 카메라는 등록을 개선하는 2 개의 중첩 이미지를 수용한다.

기판 상의 기준점인 "표지"점으로 명명된 것과 검사후 기판을 통해 전기적 접속을 만들 수 있는 "바이아"로 불리는 구멍을 가진 인쇄 회로 기판에서 발생한다. 표지점, 바이아 등은 기판의 전체 프로파일을 형성하기 위한 기준점으로 사용된다. 이러한 프로파일이 고려되는 경우에 기판 상의 부품 및 칩 위치의 정확성은 검사 공정 동안에 증가된다.

본 발명의 한 형태로, 검사 기판은 간단한 구조의 한 쌍의 콘베이어 벨트 상에 올려지고 다양한 각도에서 기판를 이미지하도록 상기 콘베이어에 쌍으로 장착된 일련의 카메라를 통과한다. 전형적으로 카메라는 서로 3도 크기의 각도로 배치된 다른 축을 따라 기판을 관측한다. 콘베이어 벨트는 단계식으로 카메라를 통과한 기판를 전송한다. 각각의 단계에서, 각 카메라는 기판의 일부에 대한 이미지를 수용하고 각 쌍의 카메라로부터의 이미지를 동일 기준점 또는 점에 중첩하고 등록하여, 그 결과 동일한 전기 스캐닝 이미지를 함께 "스티치"하거나 정확한 등록으로 위치시킬 수 있다. 동일한 것을 각 단계 카메라 쌍에 대한 이미지로 행할 수 있다. 그 결과는 기판의 완벽한 이미지를 형성하여 관측되는 기판 이미지와 모델 이미지를 비교하고, 부품을 모델과 비교하여 위치시키는 한, 검사 범위 내에서 허용 가능한 제품으로 보여진다. 본 발명의 특정한 장점은 예컨대, 광학 기술에 의한 장치로 모델에 비교하여 선형 변형으로 발생된 기준점의 선형 편차을 고려할 수 있는 외에도, 개선된 결과를 제공하는 기판 검사점의 높이 편차을 고려할 수 있다. 예를 들어, 텔리센트릭 카메라를 사용한 종래의 방법은 높이 변형을 탐지할 수 없고, 결과적으로 기판를 거부하는 반면에 본 발명은 높이 변형에 대한 탐지를 고려하여 기판이 패스될 수 있다.

본 발명은 SAM 모델이라 불리는 부품 또는 기준점에 대한 통계적 모델을 사용한다. SAM 모델은 부품 및 그 주변의 색채, 모양, 광도 등의 변화를 포함한다. SAM 모델의 제1 응용은 스티칭 처리로 행하는 것이 바람직하고 기준점에 대한 SAM 모델은 기준점을 모자이크 이미지와 함께 정확하게 스티치하도록 위치시키는 데 도움을 줄 수 있다. SAM 모델의 제2 응용은 회로 기판의 조사중에 행해지는 것이 바람직하며, 특정 부품을 위한 탐지 영역이 규정되고 탐지 영역 내에서 발견될 것이 예상되는 부품에 대응하는 SAM 모델은 탐지 영역 내의 점에 적용된다. 탐지 영역 내의 각 점에서 SAM 모델은 탐지 영역의 그 부분의 특정한 변화를 고려하여 재설정되고, 재설정된 SAM 모델은 탐지 영역 내 각 점에 적용된다. 탐지 영역 내의 각점에서 임의의 척도의 피팅이 계산되고 상기 척도 피팅으로 최적화한 점은 기판 부품의 실제 위치를 표시하는 최적합 점으로서 사용된다.

그러므로 본 발명은 인쇄 회로 기판 검사 분야에서 상당한 잠재력을 가지고 있다. 그러나, 전술한 본 발명은 인쇄 회로 기판 산업계 내외에서 다른 용도를 가진다. 인쇄 회로 기판 산업에서 한 실시예는 본 발명 장치가 인쇄 회로 기판 상의 솔더 페이스트 또는 솔더 페이스트 패드의 높이 또는 솔더 페이스트 응용 검사 전후를 탐지함으로써 솔더 페이스트 또는 솔더 페이스트 부피를 계산하기 위해 사용될 수 있다.

본 발명은 통상 편평한 검사면의 입체 영상 검사에 대해 특히 신규한 것이지만, 실제로 완벽한 편평도로부터 이탈된 것도 가능하다.

도 1에 도시한 바와 같이, 검사되는 인쇄 회로 기판은 참조 번호(10)으로 도시되고, 이 실시예에서는 그 위에 처리 칩(12), 부품(14) 및 인쇄 회로 도체 도선(16)을 구비하는 것으로 도시된다. 베이스 부품은 상당히 작고 인쇄 회로 기판 상에 조밀하게 장착된다. 이러한 부품은 인쇄 회로 기판 양면에 부착되는 것이 일반적이다. 본 발명의 목적은 인쇄 회로 기판의 다양한 부품에 대한 정확한 위치를 확인함으로써 인쇄 회로 기판에 대한 검사 수단을 제공하는 데 있다. 이것은 후술하는 바와 같이 폐쇄 회로 텔리비젼 카메라(CCTV)에 의한 스캐닝으로써 행해진다.

도 2 및 도 3에 도시한 바와 같이, 스캐닝을 수행하는 장치는 개략적인 상기 도면으로 도시되고, 한 쌍의 콘베이어 벨트(18 및 20)와 그 사이에 일정한 간격으로 배치된 인쇄 회로 기판을 포함한다. 콘베이어 벨트(18 및 20) 사이의 간격은 다양한 크기의 인쇄 회로 기판을 수용하도록 조정할 수 있다.

검사 카메라는 인쇄 회로 기판(10)의 직 상방에 위치하고 도 2에 도시한 참조 번호(22 및 24)로 표시된 바와 같이 쌍으로 배치된다. 일렬의 카메라 쌍(A, B, C, D)이 있고 인쇄 회로 기판이 콘베이어 벨트(18 및 20)에 의해 운반되는 화살표(26) 로 표시된 방향과 횡 방향으로 배치된다. 콘베이어 벨트는 인쇄 회로 기판(10)이 카메라의 관측면을 단계로 통과하기 위해 단계식으로 동작하도록 배치되며 화살표(26) 방향으로 놓여 일렬로 진행하면서 카메라로 촬영되고, 도 3에 도시한 화살표(28)로 표시된 방향 및 화살표(26) 방향과 직각 방향으로 단계식으로 병렬로 배치된다. 이에 따라, 카메라는 인쇄 회로 기판 모두를 사진 촬영하도록 배치되고, 인쇄 회로 기판 사진은 카메라로부터의 출력으로 컴퓨터 장치(32)의 화면(30) 상에 나타날 수 있다.

컴퓨터 장치(32)에 미리 로드된 것은 컴퓨터 장치가 카메라에 의해 관측된 것을 비교할 수 있는 인쇄 회로 기판에 대한 모델이고, 상기 모델은 인쇄 회로 기판이 양질의 제조품 여부를 상세히 나타낸다. 비교는 주로 인쇄 회로 기판의 정확한 부품 및 위치를 평가하지만, 상기 비교는 과잉 솔더 페이스트 또는 결핍 솔더 페이스트인 부품을 확인할 수 있으며, 이러한 결함은 각각 쇼트 회로 또는 전기 접속 불량을 의미한다. 상기 방법은 후술한다.

도 1a에 도시한 바와 같이, 중첩된 직사각형 영역(I1 및 I2)은 각각 검사 방법의 제1 단계로 카메라(22 및 24)에 의해 관측된 이미지로 나타난다. 도 2는 이러한 이미지가 빔축이 서로 X 각도로 놓여지는 발산 빔(36 및 38)에 의해 발생되는 것을 설명한다. 이러한 각도는 3 도이지만, 실제 효과는 상기 이미지(I1 및 I2)가 중첩되는 각도로 배치함으로써 카메라(22 및 24)는 입체 영상으로 인쇄 회로 기판을 보고, 스크린(30)의 인쇄 회로 기판에 대한 모자이크 이미지의 정확한 재생은 상기 모자이크 이미지로 정보의 입체성을 유지하면서 전기적으로 처리되는 경우에 상기 이미지(I1 및 I2)를 "스티칭"함으로써 달성될 수 있다. 이것은 인쇄 회로 기판(10)에 있고 그 위치가 인쇄 회로 기판(10)에 있다는 표지(44)에 관계되고 바이아(40 및 42)와 같은 기준점에 대한 정보로 컴퓨터 장치(32)를 미리 프로그래밍함으로써 행해진다.

상기 이미지(I1 및 I2)가 인쇄 회로 기판의 길이 방향으로 중첩되도록 하는 경우에, 단계식으로 카메라로부터의 상기 이미지는 이미지(I3)에 도시한 것과 같이 또한 측방으로 중첩되고 이 방향으로 스티치되어, 인쇄 회로 기판(10)의 완벽한 모자이크 그림이 컴퓨터 장치(32)에 의해 만들어 질 수 있고 모델 입력(34)과 비교를 정확하게 만들 수 있다. 길이 방향 및 측방으로의 카메라 배치는 이미지에 대한 스티칭을 제공하도록 선택될 수 있다.

각 쌍의 2 개 카메라(22 및 24)를 사용하여 인쇄 회로 기판을 입체적으로 관측함으로써, 보상은 인쇄 회로 기판(10)의 외측 편평도(즉, 휨)에 대해 만들 수 있다. 이러한 외측 편평도 또는 변형은 전술된 바와 같은 이유로 발생하며, 도 4는 실제 변형 모양의 인쇄 회로 기판(10)을 도시하고 참조 번호(10A)는 인쇄 회로 기판(10)의 최적의 편평한 배치를 나타낸다(실제로는 거의 없음).

빔 경로(36 및 38)를 조사하는 경우, 예컨대 인쇄 회로 기판(10)의 기준점(40)을 경유하는 경우에, 실제로 기준점(40)은 컴퓨터 장치가 예상하는 점 위치(평면(10A)안)보다 하방에 위치한다.

도 5에서, 카메라(22 및 24)로부터 출력은 인쇄 회로 기판(10)이 카메라로부터 정확한 위치에 있는 경우에 카메라(22 및 24)가 인쇄 회로 기판(10)안에서 이미지(40A 및 40B)를 탐지한다는 점에서 2 개의 이미지(40A 및 40B)가 서로에 대해 떨어져 있는 것으로 도시한다.

이미지(40A 및 40B)사이의 간격(S)은 실제 바이아(40)의 변위 범위에 대한 표시로 계산되고 높이 보상 요소가 제공될 수 있다. 이러한 높이 보상 요소가 비교에 포함되지 않는 경우에, 가상의 결과가 제공되며 이것은 도 1b를 참조로 하여 증명된다. 도 1b는 인쇄 회로 기판이 이상적으로 예상되는 위치(50)에서 확대 측면도로 도시되고 부품은 52로 도시된다. 부품은 폭(54)를 가지며 검사 장치는 폭(54)으로 나타내어 도시한 위치에서 부품을 탐지한다. 그러나, 인쇄 회로 기판이 56에서 보이는 바와 같이 변형되는 경우에 부품(52)은 하방으로 이탈될 뿐만아니라 거리(D)만큼의 측면에 위치하고, 상기 컴퓨터 장치가 변형의 결과로서 인쇄 회로 기판 프로파일을 보상하지 않는 경우에 상기 컴퓨터 장치는 위치(4)에서 관측되는 부품(52)의 일부이고 부품은 "위치 이탈"로 될 수 있다. 그러나, 높이 또는 휨 보상 및 프로파일 모양을 고려하는 경우에, 컴퓨터 장치는 상기 인쇄 회로 기판의 하방 변형 및 부품(52)의 측면 이동이 있는 것으로 계산하고 부품(52)이 거부되는 것이 아니고 위치(58) 내에서 수용된다. 각편의 선형 피팅이 바람직하지만 본 발명의 사용을 위해 다른 방법을 수용할 수 있다.

그러므로, 인쇄 회로 기판의 입체 영상 검사는 공지의 방법으로 사용되는 고가의 장치를 사용함이 없이 장치의 개선된 성능이 개선된다.

전술된 실시예에서, 상대적으로 덜 비싸고 저해상도 CCTV 카메라의 쌍이 사용되고 검사 중에 인쇄 회로 기판을 기계적으로 편평하게 할 필요는 없다. 전형적인 카메라 해상도는 760×575 화소이다. 다른 실시예에서도 인쇄 회로 기판을 기 계적으로 편평하게 할 필요는 없지만, 단일 카메라가 각각의 쌍 대신에 사용될 수 있고, 단일 카메라는 고 해상도를 가지지만 각 단계에서 2 개의 스테레오 이미지를 제공하도록 빔을 쪼개도록 배치된다. 이러한 배치는 도 6에서 설명하고 있다. 동작 방법은 전술된 방법과 유사하다.

도 6에서, 고 해상도 카메라(60)는 반대 방향(66 및 68)으로 입사된 빔을 2 개의 동일한 빔으로 분리하도록 빔 스프리터 프리즘(64)에 충돌되는 관측 빔(62)을 가진다. 이러한 입체 빔(66 및 68)은 각각 거울(70 및 72)에 충돌하여 입사 입체 빔(74 및 76)을 제공하고 인쇄 회로 기판(10)을 빔(36 및 38)과 마찬가지로 광학적으로 동일한 방법으로 관측한다. 이러한 배치의 장점은 빔(74 및 76)이 동일 카메라에 의해 발생되고 입체 이미지 조각의 등록 및 정보 처리가 약간 유사하다는 것이다.

상기 이미지는 인쇄 회로 기판의 기준점을 관측함으로써 서로 스티치되는 것으로 기술하고 있다. 이러한 기준점은 실제 있지만 시스템은 예컨대, 광점에 의하여 가상 기준점을 제공하는 작업을 만들 수 있고, 기준 빔 다발(78 및 80)은 카메라 빔과 같은 동일한 광학 시스템을 진행하지만 기준점을 형성하기 위해 공통 지점(82)에 충돌하도록 설정되며, 도 6은 가능한 장치를 도시한다. 인쇄 회로 기판(10)이 도 4에 도시한 바와 같이 변형되거나 휘어진 경우에, 그 기준점의 관측은 도 5에 도시한 것과 유사한 방법으로 2 개의 이미지가 발생한다. 본 발명은 고가의 갠트리 XY 소자 또는 텔리센트릭 카메라 또는 인쇄 회로 기판을 편평하게 클램프하기 위한 고가의 장착 소자를 채택함이 없이 인쇄 회로 기판과 같은 검사면 및 물체에 대해 정확한 고속 검사가 가능한 장비 및 방법을 제공한다.

본 발명은 전술한 바와 같이 광 범위한 응용성을 가지고, 실시예에서 입체 관측은 그 점에서 솔더 페이스트의 부피에 대한 표시를 제공하기 위해 다른 점을 관측하는 데 사용할 수 있다. 정말로, 이미지 영역(I1 및 I2)의 관측 및 정확한 표현을 제공하기 위해 이미지 스티칭에 의해 제공되는 기준점(40 및 42)에 관계되는 관측은 관측 빔이 발산 및 중첩에 따라 평행하게 배치된 경우라고 신규한 특징으로 구성된다.

본 발명은 파장이 변하는 전자기파에 대해서도 실시할 수 있다. x 선원은 카메라로 대체되고 적당한 x선 수신기는 관측되는 물품에 대한 이미지를 등록하기 위해 사용된다. x 선 실시예에서 사용되는 부가적인 하드웨어는 전술한 것과 동일한 기능을 수행한다. 사실상, 상기 물품에 대한 이미지가 라인마다 만들어짐과 동시에 상기 물품 및 선형 탐지기는 서로 상대적으로 이동하는 상기 물품의 라인 스캔 이미지는 본 발명의 장치 및 방법으로 고려된다. 본 발명의 라인 스캔 이미지로, 선형 탐지기로부터 수집된 일련의 출력은 상기 물품에 대한 단일 이미지를 제공하기 위해 필수적이고, 선형 탐지기로부터 수집된 다른 일련의 출력은 모자이크 이미지로 만들기 위해 필수적이다.

통계적 외관 모델링 방법(SAM)에 대한 상세한 설명을 제공하는 도 7은 본 발명의 바람직한 실시예로 모자이크 이미지를 사용한다. 부품 위치에 대한 정확한 측정은 부품이 장착하는 면(기판)의 모양 설정에 의존하고 곡면 점 사이의 경로 길이 거리를 정확하게 설명할 필요가 있고 바람직한 실시예로 이미지 소자에서 텔리센트릭 광학을 사용하지 않음으로부터 발생하는 오차를 극복할 필요가 있다.

박스(302)에서, 조각 이미지는 카메라 쌍에 의해 포착된다. 박스(304)에서 입체 쌍의 이미지로 보이는 기준점의 위치는 설정된다. 각각의 스테레오 이미지로 기준점의 측정 위치 사이의 불일치 및 교정중 포착되어 시스템에서 모든 카메라의 위치를 기술하는 측정은 시스템을 기준점 및 기준점이 이미지되는 카메라 사이에 거리를 설정하도록 허용된다. 이 거리는 시스템 교정중 설정되는 기준면 위의 기준점 높이를 설정하기 위해 사용된다. 처리 전력의 제한 및 시스템이 상기 물품을 생산하는 제조 과정에 대한 사이클 타임 내에 작업 하도록 할 필요에 의하여, 이러한 높이 측정을 수개의 점으로 제한할 필요가 있고, 상기 물품의 기판에 대한 전 검사면의 성기게 밀집된 높이 맵이 발생된다.

상기 기판의 3 차원 모양에 대한 완벽한 기술을 하기 위하여 높이 맵의 점 사이를 보간할 필요가 있다. 후술되는 다른 수학적인 모델은 높이 맵 데이타에 부가될 수 있다.

1. "늘어짐(sag)"이란 기판이 콘베이어 시스템의 레일 사이를 늘어지게 한다고 가정한다. 기판면의 높이는 기판면이 단지 x의 2차식이 되도록 z(x,y)=ax²+bx+c로 의해 정의된다. 파라메타{a, b, c}는 이 모델을 높이 맵으로 피팅하여 최소한 2제곱 형으로 기준점(x_i, y_i, z_i)(1≤i≤n)을 측정하여 n을 결정한다.

2. "두께/경사" 란 기판이 강도성이 있을 만큼 충분히 두껍고 상대적으로 편평하며 보상에 대한 영향은 ax+by+cz+d=0로 주어진 평판의 두께 및 경사에만 기인한다. 파라메타{a, b, c, d}는 이 모델을 높이 맵으로 피팅하여 최소한 2제곱 형으로 기준점(x_i, y_i, z_i)(1≤i≤n)을 측정하여 결정된다.

3. "휨"이란 기판이 동시에 여러 방향으로 휘어지게 되는 것을 고려한다. 기준점의 (x_i, y_i, z_i)(1≤i≤n) 측정은 "얇고 긴 박판"으로 공지된 삽입면을 만들기 위해 사용된다. 얇고 긴 박판은 점(x_i, y_i)에서 높이 z_i로 정확하게 일치할 수 있도록 "굽힘"이 있고 박판을 굽힐 수 있는 최소한의 에너지를 필요로 하는 유연성 있는 물질 모델을 사용한다. 결과는 높이 맵으로 피팅된 측정 기준면(즉, z_i=f(x_i,y_i))에 삽입되는 z=f(x, y) 연속면이다.

기준점은 이미지 포착 방법으로 정의된 행 중첩(row overlaps)이 나타나야만 하거나 행 중첩은 사용가능한 기준점의 위치로부터 설정되어야 한다. 기준점의 위치는 수개의 방법으로 결정되지만 기준점에 대한 SAM 모델의 사용이 바람직하다. 제1 방법은 사용자가 적당한 기준점 좌표를 정의하는 예시 이미지를 사용하는 것이다. 제2 방법은 적당한 기준점 위치를 정의하는 상기 물품(예컨대, CAD, Gerber)에 대한 디자인 정보를 사용하는 것이다. 제3 방법은 교번 이미지 처리 및 특정한 모양의 물체 위치를 결정하기 위한 분석 알고리즘(예컨대, 후프 변환(Hough Transform))을 사용하여 상기 물품의 이미지를 분석하는 것이다.

'금'으로 된 물품은 때로 완전한 물품을 포착하기 어렵기 때문에 기준점의 위치를 정의하는 것을 필요로 하지 않는 장점이 있다. 그러나, 디자인 정보는 높은 정확성을 가지고 상기 물품에 대해 이용할 수 있고 정확성은 기준점의 실제 위치와 예상 위치를 비교함으로써 얻을 수 있다.

입체 중첩 조각은 모자이크 이미지를 형성하기 위해 함께 스티치되고 큰 물품에 대한 이미지 데이타를 포착하기 위하여 상기 물품 또는 이미지 소자 어레이를 이동할 필요가 있다. 이미지 등록 방법은 전술한 높이 맵 작성 방법으로 동시에 발생한다. 이러한 방법으로, 여러 행의 이미지 조각 입체 쌍에 대한 모자이크 이미지는 높이 및 이동 보정 모자이크 이미지를 형성하기 위해 만들어진다. 모자이크 이미지를 만들기 위한 전체의 방법을 "스티칭"이라고 부른다.

기판의 토폴로지에 대한 수학적 이미지를 설정하고 부정확한 기계적 특성때문에 이미지 포착 과정에 도입된 에러를 설명하면 특정한 특징(예컨대, 부품)의 위치에 대한 정확한 측정을 만들 수 있다.

상기 물품의 기판에 장착된 부품은 박스(308)에 도시한 바와 같이 통계 외관 모델을 사용하여 위치된다. 통계 외관 모델(SAM)의 사용은 부품의 존재 및 정확하고 반복성 있는 부품 위치에 대한 신뢰성 있는 평가를 할 수 있다. 상기 목적은 전형적으로 인쇄 회로 기판의 표지를 찾는 방법으로 상기 물품의 좌표계에 대한 부품 위치를 측정하는 것이다. 검사 과정은 이러한 표지에 대한 위치를 탐지하고 측정한 다음 측정 위치(박스(306))로부터 좌표계를 만드는 것을 포함한다. 상기 표지에 대한 탐지 및 위치 측정은 다른 이미지 분석 방법이 본 발명의 범위 내인 경우에도 SAM을 사용하여 달성된다. 기판은 이미지 소자 어레이 아래의 상기 물품의 위치로부터 발생하는 에러 및 제조 방법과 관련된 정상 허용 한계에 영향을 받는다(이러한 에러는 기판의 인쇄/식각 패턴의 변형으로 발생한다).

박스(306)에서 모자이크 이미지로 상기 물품에 대한 보상 좌표계를 설정하면, 탐지되는 모든 부품은 박스(308-312)에서 그 위치가 측정되고 탐지된다. 이러한 종류의 부품에 대해 통과로 간주되는 부품에 대한 검사를 위해 만족되는 SAM 모델 및 허용 기준 목록이 존재한다. 상기 기준은 x, y, 휨 각도의 허용 한계에 국한되지 않고 문제 부품에 대해 임의의 척도는 피팅 확률로 표현되는 관련 SAM 모델에 의해 설명된다.

표지 및 부품의 위치 측정은 기준면에 대한 높이로 설명되고, 그 결과 기 판상의 이 위치는 정확히 설정된다. 부품의 위치를 탐지하고 측정하는 데 사용하는 SAM 모델을 위해, 부품 또는 특징에 대응하는 모델은 부품 또는 특징이 박스(308)에 표시한 바와 같이,모자이크 이미지로 각도 범위에서 예상되는 위치에 적용된다. 박스(310)에서 위치 방법은 탐지 영역 내의 데이타를 가장 잘 설명하는 SAM에서 SAM 모델 및 탐지 영역 내로정의된 모든 점의 특징 사이에 대응하여 평가하고 최적합 점(모자이크 이미지에서 각각의 입체 영상 세트의 정보로부터 하나)을 설정한다. 이러한 방법은 SAM 모델이 부품을 적절히 설명하는 최적합 x, y 좌표, 휨 각도 및 확률을 리턴한다. 최적합 점에 대한 x, y 좌표사이의 불일치는 이미지 소자로부터 부품면의 거리를 계산하고, 스티칭 방법으로 기준면에 대한 높이를 계산한할당한다. 이러한 높이 측정은 그후 박스(312)에서 기판으로 부품의 검사면 위치 투사에 대한 높이 보상 좌표를 계산하도록 사용된다. 박스(314)에서 보정 x, y, 휨 각도 및 확률 측정은 이러한 형태의 부품을 위한 허용 기준에 대해 테스트되고, 이러한 부품에 대한 검사는 이러한 측정이 허용 기준 내인 경우에는 통과된다. 그러나, 상기 검사가 부품이 허용 기준 밖에 있다고 표시하는 경우에는 인쇄 회로 기판은 버려지거나 재작업을 위한 계획 또는 사용자에게 적절한 경고를 한다(박스316).

본 발명의 다른 실시예로, 부품에 대한 보상 위치는 CAD 및 다른 부품 디자인 정보로부터 포착된 부품의 높이 평가를 조합하여 부품이 나타내는 입체 영상 이미지 중 하나로부터 포착하여 최적합 위치를 계산할 수 있다.

도 8은 시스템의 전체 블록도를 도시한다. 인쇄 회로 기판(402)은 콘베이어 벨트(400)에 놓여진다. 콘베이어 벨트(400)는 모터 및 모터 구동기(404)에 의해 동작하거나 컴퓨터(406)로부터 명령을 받아 동작한다. 컴퓨터(406)는 기준 디자인의 다중 처리 컴퓨터이고, 2 개열의 비디오 카메라(408, 410)와 키이보드, 마우스 및 스크린으로 구성되는 인간 기계 인터페이스(412)로부터 이미지를 포착하거나 디지털화하기 위한 회로를 포함한다. 컴퓨터(406)는 이미지 포착을 위해 기판을 위치하는 방법에서 ±0.5㎜ 정확도로 기판(402)의 이동을 제어한다. 컴퓨터(406)는 또한 2 개열의 비디오 카메라(408, 410)로부터 인쇄 회로 기판(402)에 대한 부분 이미지에 대한 포착을 명령한다. 조명기(414)는 이미지를 포착하기 위해 제공된다.

도 9에 도시한 SAM 모델은 모양, 색채, 광도, 검사면 패턴 등의 적정한 변화를 적절하게 설명한다. 이것은 물품의 위치에 대해 정확한 형태 또는 평가로 특징의 존부에 대한 표지성 있는 결정을 한다. SAM 모델(500)은 물체의 이미지로 강도(화소)에 대한 각 점의 값을 설명하고, 어떻게 각 강도점이 모든 다른 강도점에 대해 값으로 변하는지를 설명한다. SAM 의 사용에는 2 개의 구별되는 단계가 있다. 첫째는 502 내지 508로 도시한 바와 같이, 동일 형태의 다양한 특징에 대한 이미지 분석에 의해 SAM 모델을 구성하고, 수개의 예시는 SAM 모델을 발생하기 위해 사용될 수 있다. 둘째는 SAM 모델을 사용하여 특징을 탐지하고 위치시키도록 구성되고, 이러한 특징으로 탐지된 이미지를 설명하지만, 표지 및 부품에 대해 상세히 설명한 바와 같이 존재할 수도 있고 없을 수도 있다.

SAM 모델은 관심 영역의 특징에 대한 예시 이미지를 함께 수집하고 각각의 예시로부터 이미지 데이타를 사전 처리하고 각각을 화소값의 1차원 벡터로 변경함으로써 구성된다. 주어진 모든 벡터, 각각의 예시중 하나, 평균 벡터(xmeam)는 수학식 1에 주어진 바와 같이 특징에 대한 평균 외관을 표시하여 발생된다.

x_j는 화소값에 대한 n×1 벡터이고, n은 각각의 벡터로 화소의 개수이고 N은 예시 이미지의 개수이다.

각각의 예시는 수학식 2로 주어진 평균 조정 벡터로 불리는 평균으로부터 변화를 표현하는 제로 중심 벡터(x'_i)로서 표시할 수 있다.

각각의 예시가 평균으로부터 어떻게 변화하는 지에 대한 간단한 설명은 수학식 3으로 설명된 전 단계로부터의 모든 평균 조정 벡터를 사용하여 공동 변수 매트릭스(S)를 구성함으로써 발생할 수 있다.

x'은 n×1 매트리스이고 x'^T _i는 1×n 매트리스이며, 그 결과 2 개의 매트리스는 n×n 대칭 매트리스이다.

공동 변수 매트리스(S)에 대한 아이겐시스템(S)은 수학식 4로 주어진다.

λ_k는 공동 변수 매트리스의 k 번째 아이겐벡터이고, P_k는 수직 아이겐벡터이며 오소노말리티는 P^T _kP_j={1(j=k), 0(j≠k)}로 정의된다.

아이겐시스템은 변화 모드라고 불리는 특정한 방법으로 표시되는 아이겐벡터와 모양, 색채, 광도, 검사면 패턴 등으로 변하는 특징 이미지에 대한 화소 및 각각의 변화 모드에 대한 크기를 표시하는 아이겐값은 직교계를 발생한다. 변화에 대한 주요한 모드는 각각의 예시의 이미지 데이타에 존재하는 랜덤한 노이즈를 축소하기 위해 유지된다. 실시예에서 전형적으로 95% 변화를 설명하는 주요한 변화 모드가 수학식 5에 나타낸 바와 같이 사용된다.

P는 n×m 매트리스이고, P^T는 m×n 매트리스이며, PP^T=1이다.

SAM 모델(500)은 외관이(화소 강도 또는 그레이값) 변화 모드의 크기에 의해 표시되는 범위 내에 놓이는 관측 또는 비관측, 임의의 예시에 대한 재설정을 허용하도록 만든다.

다음으로, SAM 모델은 도 7에 박스(308)에서 설명된 것처럼 테스트중 부품에 맞추도록 재설정하도록 사용된다. 새로이 재설정된 모드는 테스트중 부품의 위치인 각 점에 대한 각도 범위에서 계산된다(즉, 탐지 영역). 최적합 재설정 모델은 최적합 위치에서 발생한다. 수학식 6은 재설정의 일반형을 나타낸다.

수학식 6을 b(파라메터 벡터)에 대해 변형하면, 수학식 7을 발생한다.

b 벡터값은 계산되며, 재설정된 SAM 모델를 어떻게 테스트 중 부품에 피팅하는 지에 대한 전체 피팅 척도는 만하노볼리스 거리(Manhanobolis distance) 및 잔여 에러의 함수로서 계산된다. 특히, 만하노볼리스 거리는 수학식 8에 주어진 바와 같이 어떻게 SAM 모델을 후보로 기술할 것인지에 대해 규정화된 척도를 제공한다.

m은 SAM 모델을 설정하는 데 사용되는 수개의 예시 이미지이다.

다른 척도의 피팅은 수학식 9에 주어진 바와 같이 테스트 중 부품 및 재설정 SAM 모델 사이의 잔여 에러를 평가한다.

n은 모델에서 화소 개수이고, r_j는 관련 탐지 영역 화소 및 SAM 모델의 재설정 근사 사이의 j번째 화소에 대한 에러이고, λ_r,j는 전에 저장된 예시에 대한 r_j의 변화이다.

전체 "피팅의 질"은 수학식 10으로 유도된다.

f_fit값은 카이 제곱 분포를 따르는 예시군으로부터 f_fit값을 가정함으로써 모델이 테스트중 부품을 설명하는 확률을 표시하는 "피팅 확률"로 변환된다.

피팅 값에 대한 확률(P_f)는 P_f=G(f_fit)로 주어진 불완전 감마 함수를 사용하여 계산된다.

SAM 모델의 사용은 예시로서 전에 관측되지 않는 경우에도 평균으로 변화되는 외관의 특징을 발생하는 모델로 만들어 사용된 모든 예시 사이를 삽입하도록 재설정할 수 있음에 따라 특징이 이미지로 존재하는지에 대하여 만들어지는 표지성 있는 결정을 허용한다. 그러나, 특징의 새로이 발생된 외관은 모델 설정 단계 중에 포착된 변화성과 일치된다. 또, 위치 방법으로부터 발생된 최적합 위치는 특징의 변화성이 모델에 의해 설명되기 때문에 정확하고 반복가능하다.

특징 및 대응 SAM 모델를 비교하는 경우에, 하나는 특징 및 모델 사이의 차이에 기인되고, 다른 하나는 이미지 포착 방법 및 다른 요소로부터 발생한 랜덤 노이즈에 기인하는 2 개의 에러원이 있다. 시스템이 상당히 저 레벨에서 에러의 제1원을 제거하고 제2원을 남기도록 사용하는 위치 방법 및 SAM 모델은 이러한 방법을 사용하지 않는 시스템에 대해 측정 성능 및 탐지 표지성으로 개선을 일으킨다.

본 발명이 바람직한 실시예를 기준으로 설명하였더라도, 당업자는 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 형태로 구체적인 변경을 할 수 있다. 예를 들어, 동일한 기능을 실행하는 본 발명에 대한 단계의 논리적인 흐름에 비본질적 변화는 본 발명의 범위내이다. 부가적으로,본 발명의 사용에 설명된 광학은 본 발명에 국한되지 않고, 관심 면에 대한 높이 맵을 계산하는 다른 특징과 높이에 의해 보상된 관심 면에 대한 특징의 위치는 본 발명의 범위내이다. 전술된 것과 다른 이미지 분석 방법도 테스트중 이미지 맞게 더 정확하게 재설정될 수 있는 한, 본 발명의 범위내에 있다. 결론적으로 본 발명은 전자 장치 어셈블리 검사 장비 분야의 사용에 국한되지 않지만, 평면성의 변화가 있는 검사면의 특정한 부품의 존부를 정확하게 식별하는 다른 검사 및 제조 시스템에 사용될 수 있다.

Claims (35)

1. 물품의 질을 평가하는 방법에 있어서,

   상기 물품에 대한 2 개의 입체 이미지를 수집하는 단계와,

   한 쌍의 최적합 위치를 제공하도록 상기 물품의 특징에 대응하는 통계 모델을 2 개의 입체 이미지에 적용하는 단계와,

   보상 위치를 형성하기 위해 상기 한 쌍의 최적합 위치의 함수로서 기준에 대한 상기 특징의 높이를 계산하는 단계와,

   상기 보상 위치와 상기 특징의 예상 위치의 수용 기준을 비교하는 단계를 포함하는 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 2 개의 입체 이미지는 2 개의 고정 어레이 카메라에 의해 수집되고, 각각의 고정 어레이 카메라는 하나의 각도로부터 상기 물품을 관측하도록 위치시키는 것을 특징으로 하는 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 2 개의 입체 이미지는 2 개의 카메라 뱅크에 의해 수집되고, 각각의 카메라 뱅크는 다른 각도로부터 상기 물품의 일부를 관측하도록 놓여지는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 각도는 실질적으로 3 도인 것을 특징으로 하는 방법.
5. 제4항에 있어서, 상기 각각의 카메라 뱅크는 상기 물품의 한 세트의 부분 이미지를 제공하고, 각 세트의 부분 이미지는 모자이크 이미지를 형성하도록 함께 스티치되는 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제5항에 있어서, 상기 모자이크는 적어도 하나의 표지를 포함하며 상기 표지 위치로부터 물품에 대한 보정된 좌표계를 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
7. 제1항에 있어서, 높이를 계산하는 상기 단계는 물품의 높이 맵을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
8. 제6항에 있어서, 상기 높이 맵은 드문드문하게 모이는 것을 특징으로 하는 방법.
9. 제2항에 있어서, 상기 높이 맵은 늘어짐, 두께/적합 및 휨이라고 불리는 수학식군으로부터 선택된 식에 따라 수학적으로 계산되는 것을 특징으로 하는 방법.
10. 제1항에 있어서, 통계 모델은 SAM 모델인 것을 특징으로 하는 방법.
11. 제1항에 있어서, SAM 모델은 상기 특징의 외관 변화를 모델하는 것을 특징으로 하는 방법.
12. 제10항에 있어서, 상기 모델은 물품의 특징을 표시하고, 상기 통계 모델을 적용하는 단계는 특징의 예상 위치 부근에서 상기 모델을 병진하고 회전하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
13. 제10항에 있어서, SAM 모델을 적용함으로써 측정의 반복성과 정확성을 개선되는 것을 특징으로 하는 방법.
14. 제1항에 있어서, 상기 물품은 인쇄 회로 기판인 것을 특징으로 하는 방법.
15. 제1항에 있어서, 상기 허용 한계는 위치, 휨 각도 및 피팅 확률의 척도중 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
16. 제1항에 있어서, 상기 높이를 계산하는 단계는 예상 위치에서 높이를 평가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
17. 제1항에 있어서, 상기 기준은 기준면인 것을 특징으로 하는 방법.
18. 제17항에 있어서, 상기 기준면은 실질적으로 물품면과 일치하는 것을 특징으로 하는 방법.
19. 기준 편평도를 갖는 물품의 질을 평가하는 방법에 있어서,

    상기 물품에 대한 2 개의 입체 이미지를 수집하고 상기 물품의 복수의 특징에 대한 높이 맵을 만드는 단계와,

    상기 기준 편평도에 대한 특징의 높이를 계산하는 단계와,

    보상 위치를 제공하는 높이로 상기 특징의 위치를 보상하는 단계와,

    상기 보상 위치와 이상적인 허용 한계를 비교하는 단계를 포함하는 방법.
20. 물품의 질을 평가하는 시스템에 있어서,

    한 쌍의 입체 이미지를 제공하며, 어느 각도로부터 상기 물품의 일부를 관측하도록 놓여지는 2 개의 카메라 및 관련 전자 장치와,

    상기 물품의 특징 높이를 계산하는 처리기를 포함하며, 상기 높이는 상기 한 쌍의 이미지의 함수이고, 상기 처리기는 상기 물품의 질에 대한 척도를 제공하는 높이로 특징의 위치를 보상하는 것을 특징으로 하는 시스템.
21. 제20항에 있어서, 상기 시스템은 부가로 적어도 한 쌍의 카메라 및 관련 전자 장치를 더 포함하며,

    상기 한 쌍은 상기 물품의 다른 일부를 관측하고 부가 쌍의 입체 이미지를 제공하도록 위치되며,

    상기 처리기는 모자이크 이미지를 형성하기 위해 상기 한 쌍의 입체 이미지 및 부가 쌍의 입체 이미지를 함께 스티치하는 것을 특징으로 하는 시스템.
22. 제20항에 있어서, 상기 모자이크 이미지는 상기 물품에 실질적으로 대응하는영역에 걸쳐 있는 것을 특징으로 하는 시스템.
23. 제20항에 있어서, 상기 물품을 관측 영역으로 이동하기 위한 콘베이어 시스템을 더 포함하며, 상기 카메라는 관측 영역 내의 상기 물품을 관측하도록 놓여지는 것을 특징으로 하는 시스템.
24. 제20항에 있어서, 상기 물품을 이동하기 위한 콘베이어 시스템을 더 포함하며, 상기 콘베이어 시스템은 상기 물품을 제어하여 이동함과 동시에 상기 한 쌍의 이미지가 포착되는 것을 특징으로 하는 시스템.
25. 제20항에 있어서, 상기 시스템은 각각의 상기 한 쌍의 이미지에 대응하는 좌표계를 보정하기 위한 전자 장치를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
26. 제20항에 있어서, 복수의 한 쌍의 입체 이미지는 서로 모자이크로 스티치되고, 상기 모자이크는 기준점들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
27. 제26항에 있어서, 상기 기준점들은 광점, 표지 및 바이아를 포함하는 기준점군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 시스템.
28. 제조 물품을 검사하기 위한 시스템에 있어서,

    상기 물품에 대한 이미지를 포착하기 위한 카메라와,

    상기 이미지를 처리하기 위한 처리기를 포함하며,

    상기 처리기는,

    등록된 이미지를 제공하기 위해 표지를 탐지하기 위한 수단과,

    상기 특징의 최적합 좌표에 위치하도록 상기 물품의 특징을 표시하는 SAM 모델을 상기 등록 이미지에 적용하기 위한 수단과,

    보상 이미지를 제공하기 위해 기준 편평도 척도로부터 상기 특징의 편차에 대한 최적합 좌표를 보상하기 위한 수단과,

    상기 특징의 예상 위치에 대응하는 수용 기준과 상기 특징에 대한 상기 보상 이미지를 비교하기 위한 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
29. 제28항에 있어서, 상기 카메라는 단일의 고정 어레이 카메라인 것을 특징으로 하는 시스템.
30. 제28항에 있어서, 상기 카메라는 라인 스캔 카메라인 것을 특징으로 하는 시스템.
31. 제28항에 있어서, 부가로 상기 물품에 대한 제2 이미지를 포착하기 위한 카메라를 더 포함하며,

    상기 처리기는 상기 이미지 및 상기 제2 이미지로부터 입체 이미지를 발생하고, 상기 입체 영상 이미지를 동작하는 것을 특징으로 하는 시스템.
32. 제조 물품을 검사하기 위한 시스템에 있어서,

    상기 시스템은 하나의 카메라로 상기 물품에 대한 이미지를 포착하는 단계와,

    상기 이미지를 처리하는 단계를 포함하며,

    등록된 이미지를 제공하도록 표지를 탐지하는 단계와,

    상기 특징의 최적합 좌표에 위치하도록 상기 물품의 특징을 표시하는 SAM 모델을 상기 등록 이미지에 적용하는 단계와,

    보상 이미지를 제공하기 위해 기준 편평도 척도로부터 상기 특징의 편차에 대한 최적합 좌표를 보상하는 단계와,

    상기 특징의 예상 위치에 대응하는 수용 기준과 상기 특징에 대한 상기 보상 이미지를 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
33. 제32항에 있어서, 상기 카메라는 단일의 고정 어레이 카메라인 것을 특징으로 하는 시스템.
34. 제32항에 있어서, 상기 카메라는 라인 스캔 카메라인 것을 특징으로 하는 시스템.
35. 제32항에 있어서, 부가로 상기 물품에 대한 제2 이미지를 포착하기 위한 카메라를 더 포함하며,

    상기 처리기는 상기 이미지 및 상기 제2 이미지로부터 입체 이미지를 발생하고, 상기 입체 영상 이미지를 동작하는 것을 특징으로 하는 시스템.