KR20100110328A - 다중 카메라를 이용한 기판 검사 - Google Patents

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Abstract

검사 장치는, 영상 어셈블리 내의 서로 다른 개별적인 위치에 장착되며, 샘플에 대한 개별적인 이미지를 캡처하도록 구성된 복수의 카메라를 포함하는, 영상 어셈블리를 포함한다. 모션 어셈블리는 상기 영상 어셈블리 및 샘플 중 하나 이상을 이동시켜, 상기 영상 어셈블리가 사전 지정된 위치 허용오차(tolerance)에 의해 제한된 스캔 정확도로, 샘플을 스캔하도록 구성된다. 이미지 프로세서는 상기 위치 허용오차보다 더 정밀한 위치 정확도를 가지고 샘플 내의 결함을 찾아내기 위해 상기 카메라에 의해 캡처된 이미지를 수신 및 처리하도록 연결된다.

Description

다중 카메라를 이용한 기판 검사{INSPECTION OF A SUBSTRATE USING MULTIPLE CAMERAS}
본 발명은 넓게는 자동화된 광학 검사에 관한 것이며, 객체를 검사하는 데 다중 카메라를 사용하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
자동화된 광학 검사(AOI:automated optical inspection)를 위한 시스템은 일반적으로 전자 영상 카메라를 사용한다. 이 명세서에 정의된 바와 같이, 이러한 카메라는 이미지 센서, 즉, 적합한 광학 장치와 함께, CCD(charge-coupled device) 또는 CMOS(metal-oxide semiconductor) 어레이와 같은, 검출기 소자로 구성된, 집적형 2차원(2D) 어레이이다. 일부 응용예에서, 검사될 샘플의 영역이 이미지 센서의 시야(filed of view :FOV)보다 크다. 이러한 경우에, FOV가 샘플 상부를 스캔함에 따라 카메라가 보통 여러 개의 이미지를 캡처하고, 샘플의 결함이나 그 외의 특징을 검사하도록, 이미지 프로세서가 이러한 이미지 내의 정보를 결합한다.(또 다른 AOI 시스템이 라인 어레이 및 TDI 센서를 사용한다.)
이러한 종류의 일부 AOI 시스템에서, 캡처된 각 이미지가 하나 이상의 이웃하는 이미지와 겹쳐진다. 예를 들어, 이 명세서에 참조문헌으로 포함되는 미국 특허 7,129,509에는 광센서로 이루어진 하나 이상의 2D 어레이를 포함하는 검사 시스템이 기술되고 있으며, 이는 전자 회로의 이미지(영상)와 같은, 객체를 나타내는 이미지를 획득하는 데 이용된다. 일부 이상이 겹쳐진 이미지가 획득되고, 겹쳐진 이미지 내의 픽셀(객체의 대응 부분에 연관됨)이 객체의 합성 이미지를 형성하도록 함께 부가된다.
다른 예로서, 이 명세서에 참조문헌으로 포함되는 미국 특허 7,075,565에는 인쇄 회로 기판과 같은, 객체의 영상 데이터를 제공하기 위한 복수의 비동기식-트리거 카메라를 포함하는 자동화된 광학 검사 시스템이 기술되어 있다. 회로 보드는 하나 이상의 조명 모드에서 하나 이상의 카메라에서 영상화될 카메라 시야로 나뉜다. 모드 상의 각 위치가 보드를 가로지르는 단일 경로 내의 복수의 조명 모드에서 각 카메라에 의해 영상화될 수 있다. 일 실시예에서, 각 카메라가 회로 보드 상의 지정된 포인트를 두 번 영상화할 수 있으며, 각 이미지는 서로 다른 조명 모드를 가진다. 어셈블리의 속도가 각 스트립 상부의 하나의 경로 내의 사전 지정된 수의조명 모드를 이용하여 보드가 영상화되도록 선택될 수 있다.
유사한 종류의 접근 방식이 미국 특허 출원 공개 2006/0066843에 설명된다. 이 특허 출원은 이 명세서에 참조문헌으로 포함된다. 조명 모듈은 펄스형 광학 복사선을 이용하여 샘플의 표면을 비춘다. 펄스형 복사선의 개별적인 연속 펄스를 이용하여 표면상의 연속적이며, 부분적으로 겹쳐진 프레임들을 조명하기 위해, 기계적 스캐너가 하나 이상의 샘플과 영상 시스템의 일부를 변환하여, 표면 상부의 펄스형 광학 복사선에 의해 조명된 영역을 스캔한다. 조명된 프레임의 일련의 이미지를 캡처하기 위해 표면으로부터 산란된 광학 복사선을 수집한다. 시스템 제어기는 펄스형 광학 복사선과 동기화된 적어도 제 1 및 제 2의 서로 다른 광학 성분 사이의 변경시 영상 시스템의 구성을 변경한다.
다중 카메라 및 위에 설명된 것과 같은 겹쳐진 이미지를 이용하는, AOI 시스템은 일반적으로 카메라와 샘플 사이의 정확한 정렬을 유지하여, 다른 이미지 내의 픽셀들이 전체 샘플 영역 상부에 적절히 기록될 수 있도록 해야한다. 이러한 정렬 제약 조건을 만족시키는 것은, 고비용의, 고-정밀 장착 및 필요한 위치 정확성을 가지는 샘플 상부의 카메라의 FOV를 스캔하기 위한 모션 어셈블리를 필요로 한다.
한편, 본 발명의 실시예에서, 이미지 프로세서는 이미지 사이의 오버랩(겹침) 영역 내의 이미지 특징(feature)을 정렬함으로써 이웃하는 영상을 기록한다.(본 발명의 응용예에 대한 내용 및 청구항에서 사용된 "특징(feataure)"이란 용어는 코너 및 에지뿐 아니라 그레이-스케일 그라데이션을 포함하는, 이미지의 지정된 영역 상부에서 취해진 픽셀 값에 대한 임의의 그리고 모든 인식가능한 특성을 일컷는다). 이미지 기록(등록, registration)은 스캔 중에 모든 이미지에 대해 지속적으로 수행될 수 있어, 이미지 프로세서가 누적 에러 없이 결함의 전체적인 위치를 결정할 수 있다. 따라서 이미지 프로세서는 모션 어셈블리의 위치 허용 오차보다 더 세밀한 위치 정확도를 가지고 이미지를 결합할 수 있으며, 샘플 내의 결함을 발견할 수 있다. 결과적으로, 모션 어셈블리의 정확성은 본 발명의 원리에 따른 시스템에서 완화될 수 있으며, 따라서 이러한 시스템의 비용은 종래기술에서 알려진 시스템과 비교하여, 상당히 감소한다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따르면, 검사 장비는:
영상 어셈블리 내의 서로 다른 개개의 위치에 장착되며, 샘플의 개별적인 이미지를 캡처하도록 구성된 복수의 카메라를 포함하는 영상 어셈블리;
영상 어셈블리가 사전 지정된 위치 허용 오차에 의해 제한된 스캔 정확도를 가지는 샘플을 스캔할 수 있게 하기 위해 영상 어셈블리와 샘플 중 하나 이상을 이동시키도록 구성된 모션 어셈블리; 그리고
위치 허용 오차보다 더 정밀한 위치 정확도를 가지고 샘플 내 결함을 찾아내기 위해 카메라에 의해 캡처된 이미지를 수신 및 처리하도록 연결된 이미지 프로세서를 포함한다.
개시된 실시예에서, 개개의 이미지는 각 샘플의 개별적인 영역을 포함하며, 영상 어셈블리 내의 카메라에 의해 캡처된 하나 이상의 이웃하는 이미지들과 겹쳐진 영역을 가지며, 이미지 프로세서가 결함의 위치를 계산하기 위해 겹쳐진 영역을 이용하여 개개의 이미지를 서로에 관해 기록하도록 구성된다. 전형적으로, 이웃하는 이미지는 모션 어셈블리의 위치 허용 오차 내에서 변하는 개별적이고 상대적인 오프셋(offset)을 가지며, 이미지 프로세서가 이러한 개별적이고 상대적인 오프셋을 계산하도록 구성된다. 이미지는 전형적으로 피치(pitch)를 가지는 픽셀을 포함하며, 일 실시예에서, 이미지 프로세서가 피치보다 더 정밀한 정확도를 가지는 개별적이고 상대적인 오프셋을 계산하고, 피치보다 더 정밀한 해상도를 가지는 결합 이미지를 생성하도록 개별적이고 상대적인 오프셋을 사용하여 이미지를 결합하도록 구성된다.
일부 실시예에서, 이미지는 픽셀 값을 가지는 픽셀을 포함하고 지정된 신호 /잡음비(SNR)를 가지며, 이미지 프로세서는 지정된 SNR보다 더 큰 SNR을 가지는 결합 이미지를 생성하도록 오버랩 영역 내의 이웃하는 이미지의 픽셀 값을 합산하도록 구성된다.
택일적으로 또는 추가적으로, 복수의 카메라 중 하나 이상의 카메라에 의해 캡쳐된 개개의 이미지에 나타나는 샘플 상의 주기적 패턴, 및 모션 어셈블리에 의해 이루어진 샘플과 영상 어셈블리 사이의 상대적인 이동에 응답하여 가상 위치 클록을 복구하고, 그리고 개별적인 이미지를 서로에 대해 기록시 가상 위치 클록을 사용하도록 구성된다.
개시된 실시예에서, 장치는 하나 이상의 조명원을 포함하고, 이 조명원은 영상 어셈블리에 의한 샘플의 스캔 중에, 적어도 제 1 및 제 2의 서로 다른 조명 구성요소 내의 샘플을 조명하도록 구성되며, 이로써 카메라에 의해 캡처된 이미지는 적어도, 스캔시 다른 위치에서 제 1 및 제 2의 조명 구성요소에서 각각 캡처된 이미지로 구성된 제 1 및 제 2의 세트를 포함한다.
전형적으로, 모션 어셈블리는 샘플을 잡지 않고 영상 어셈블리에 관하여 샘플을 이동시키도록 구성된다.
일부 실시예에서, 복수의 카메라는 적어도 20 대의 카메라를 포함하며, 적어도 백 대의 카메라를 포함할 수 있다.
개시된 실시예에서, 영상 어셈블리 내의 카메라가 모션 어셈블리의 스캔 방향에 수직인 방향을 따라 하나 이상의 행(row) 내에 개별적인 위치에 배열되며, 이로써, 영상 어셈블리가 샘플을 스캔함에 따라, 복수의 카메라에 의해 각각 캡쳐된 이미지가 모션 어셈블리의 스캔 방향을 따라 샘플의 개개의 구획(swath)을 커버한다. 그리고 복수의 구획이 함께 샘플을 통과하는 영상 어셈블리의 단일 스캔에서 샘플의 전체 활성영역을 커버한다. 일반적으로, 하나 이상의 행은 적어도 제 1 및 제 2의 행을 포함하고, 제 1 행 내의 복수의 카메라의 개개의 위치가 제 2 행 내의 복수의 카메라의 위치에 관하여 수직 방향으로 엇갈리게 배치된다.
일 실시예에서, 모션 어셈블리는 영상 어셈블리가 스캔 방향으로 샘플을 스캔하도록 구성되고, 장치는 하나 이상의 후속 검사 카메라와 가로축 모션 유닛을 포함하며, 영상 어셈블리가 샘플을 스캔하여 하나 이상의 후속 검사 카메라가 이미지 프로세서에 의해 찾아진 결함 영역을 영상화하는 동안에, 스캔 방향의 수직 방향으로 하나 이상의 후속 검사 카메라를 이동시키도록 구성된다. 일반적으로, 이미지 프로세서는 에러 신호를 계산하도록 구성되며, 이상적인 모션 모델에 관하여 모션 어셈블리의 이동의 이탈을 표시할 수 있는, 에러 신호를 계산하고, 에러 신호에 응답하여 결함 영역을 영상화하도록 하나 이상의 후속 검사 카메라를 구동한다.
본 발명의 실시예 따르면, 다음의 단계를 포함하는 검사 방법이 제공된다. 이 방법은:
복수의 카메라를 포함하는 영상 어셈블리를 사용하여 샘플을 스캔하는 단계를 포함하되, 상기 복수의 카메라는 사전 지정된 위치 허용오차에 의해 제한된 스캔 정확도로, 영상 어셈블리 내의 서로 다른, 개개의 위치에 장착되고,
샘플을 스캔하는 동안 카메라를 사용하여 샘플의 개개의 이미지를 갭쳐하는 단계를 포함하며, 그리고
위치 허용오차보다 더 정밀한 위치 정확도로 샘플 내의 결함을 찾아내도록 카메라에 의해 캡처된 이미지를 처리하는 단계를 포함한다.
이하에서 본 발명이 이하의 도면과 함께, 실시예에 대한 다음의 상세한 설명에 의해 완전히 이해될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라, AOI를 위한 시스템을 나타내는 개략적인 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라, 영상 어셈블리 나타내는 하면도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라, 전자 영상 카메라를 나타내는 측면도이다.
도 4 및 5는 본 발명의 일 실시예에 따라, AOI를 위한 시스템에 의해 캡쳐된 샘플의 이미지에 대한 패턴을 나타내는 상면도이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라, 샘플(22)의 자동화된 광학 검사를 위한 시스템(20)을 나타내는 개략적인 도면이다. 도시된 실시예에서, 샘플은 평판 디스플레이(FPD:flat panel display)이며, 이는 그 상부 표면에 형성된 적절한 회로 구성요소를 가지는 커다란 유리 기판을 포함한다(현재 FPD 제조시 사용되는 유리 기판의 크기는 246 - 216 cm 이다). 택일적으로, 인쇄 회로 기판 및 집적 회로 웨이퍼와 같은, 다른 유형의 일반적인 평면 기판을 검사하기 위해, 필요한 변경을 가하여 시스템(20)이 적용될 수 있다. 나아가, 본 발명의 원리는 마찬가지로 비-평면 샘플의 검사에도 적용될 수 있다.
검사 중에, 샘플(22)이 집적 모션 어셈블리(26)를 가지는 테이블(24)에 의해 지지된다. 도 1에 도시된 예에서, 모션 어셈블리는 휠(바퀴, 28)로 구성된 어레이를 포함하며, 이는 스캔 방향으로 샘플을 밀어낸다(이는 이어지는 설명에서 명확성 및 일관성을 위해 y-방향으로 나타낸다). 가이드(30)는 스캔 방향으로 샘플이 정렬되도록 하기 위해, 샘플의 에지를 연결한다. 선택적으로, 테이블(24)는 미국 특허 6,810,297에 설명된 바와 같은 흡입 부분 및 부양 컨베이어(levitating conveyor)를 포함하며, 이 특허는 본 명세서에 참조문헌으로 포함된다. 그러나, 샘플(22)을 잡는 시스템이 종래기술에 알려진 AOI 시스템에서와 같은 정확한 모션을 보장할 필요는 없으며, 휠(28)은 특별한 제어 수단 없이 적절한 샘플 모션을 제공한다.
모션 어셈블리(26)가 테이블(24)을 따라 이동함에 따라, 영상 어셈블리(32)는 샘플의 표면상의 회로 컴포넌트의 이미지를 캡처한다. 영상 어셈블리에 대한 세부사항이 다음에 이어지는 도면에 도시된다. 택일적으로 또는 추가적으로, 모션 어셈블리는 샘플의 표면 상부로 영상 어셈블리를 이동시키도록 구성될 수 있다. 어느 경우에나, 모션 어셈블리는 영상 어셈블리를 샘플의 표면을 가로질러 스캔하도록 한다. 스캔 중에, 조명원이 영상 캡쳐 중에 영상 어셈블리와 샘플 사이의 상대적인 모션에 따른 이미지 블러(흐림)를 방지하도록 펄스형 조명으로 샘플을 조명할 수 있다. 조명원은 도 3에 도시된 바와 같이, 영상 어셈블리(32)에 집적될 수 있다. 택일적으로 또는 추가적으로, 별개의 조명원(34)이 투조(transillumination)을 위해 샘플(22)의 반대 측면상에 제공될 수 있다. 나아가, 선택적으로 또는 추가적으로, 영상 어셈블리와 같은 측면의 샘플 상에 위치하나, 영상 어셈블리로부터 분리된 조명원(도면에 도시되지 않음)이 사용될 수 있다(특히, 암시야(dark-field) 모드에서 샘플이 영상화되는 경우에).
이미지 프로세서(36)는 샘플(22) 상의 회로 컴포넌트 내의 결함을 확인 및 찾아내기 위해 영상 어셈블리(32)에 의해 캡처 된 이미지를 수신 및 처리한다. 일반적으로, 이미지 프로세서는 하나 이상의 일반적인 목적의 컴퓨터를 포함하며, 이는 이 명세서에 설명된 기능을 수행하기 위한 소프트웨어로 프로그램된다. 이러한 소프트웨어는 예를 들면, 네트워크에 전자적 형식으로 컴퓨터에 다운로드 될 수 있다. 또는 광학, 자기, 또는 전자적 저장 매체와 같은 유형의 매체에 제공될 수 있다. 택일적으로, 강화된 처리 속도를 위해, 이미지 프로세서의 기능 중 적어도 일부가 특성화된 또는 프로그램가능한 하드웨어 컴포넌트에 의해 수행될 수 있다. 이미지 프로세서는 결함 보고 및/또는 예측된 결함의 이미지와 같은 결함 정보를 비디오 모니터와 프린터(도시되지 않음)와 같은 출력 장치(38)로 출력한다. 택일적으로 또는 부가적으로, 이미지 프로세서가 임계적인 치수 또는 거시적 결함과 같은 샘플의 그 외의 특성을 측정하거나 이에 대한 보고를 할 수 있다.
이미지 프로세서(36)가 샘플에 대한 결함을 식별할 때, 이미지 프로세서가 진단하기에 충분한 위치 정확도로 결함의 위치를 결정 및 표시해야하고, 일부의 경우에, 결함을 복구한다. 전형적인 FPD 애플리케이션의 경우에, 예를 들면, 이미지 프로세서는 약 ±20 um 보다 크지 않은 에러로, 결함의 위치 좌표를 측정해야 한다. 시스템(20)의 기준의 고정된 프레임에서의 이러한 정확도 레벨로 결함 좌표를 결정하는 것은, 보통 이러한 에러 레벨보다 크지 않은 허용오차 내로 검사 스캔 중의 영상 어셈블리(32)에 관한 샘플(22)의 위치가 제어되어야 할 것을 요한다. 말할 필요도 없이, 샘플의 넓은 영역에 대해 이러한 허용오차를 유지하는 것은, 모션 어셈블리(26)가 복잡하고, 비싼 컴포넌트를 포함하며, 임의의 제어되지 않은 모션을 방지하기 위해 샘플을 단단히 고정할 것을 요한다.
그러나 시스템(20)에서, 이미지 프로세서(36)는 시스템의 기준의 고정 프레임 내에서가 아니라, 샘플의 기준의 이동 프레임 자체에서 샘플(22) 내의 결함의 위치를 결정한다. 샘플에 인쇄된 회로 컴포넌트의 패턴을 분석함으로써, 이미지 프로세서가 샘플의 에지나 알려진 기준 마크와 같은, 샘플 상의 기준 포인트에 관한 결함의 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 회로 컴포넌트가 반복되는 셀로 구성된 알려진 패턴 내에 형성될 때(FPD 및 많은 다른 유형의 집적된 전자 장치에 공통된 것과 같이), 이미지 프로세서는 샘플 상의 기준 포인트와 결함 셀 사이의 셀의 개수를 셀 수 있으며, 이러한 셀 내의 결함에 대한 정확한 좌표를 측정할 수 있다.
선택적으로, 시스템(20)은 인접한 검사 및 의심되는 결함에 대한 분류작업을 수행하기 위해, 일반적으로 고-배율 광학장치와 함께, 하나 이상의 후속-검사 카메라(37)를 포함할 수 있다. 이러한 카메라는 적합한 운반 스테이션과 같은, 가로축 모션 유닛(39) 상에, 영상 어셈블리(32)로부터 "하부방향"으로 장착될 수 있다. 따라서, 샘플(22)의 영역은 영상 어셈블리 하부를 통과한 후에, 카메라(37)의 위치에 도달한다. 이미지 프로세서(36)가 영상 어셈블리에 의해 생성된 이미지 내의 예상 결함을 검출하면, 이미지 프로세서는 유닛(39)을, 결함이 스캔 (Y) 방향(이는 시간 축과 동일한 것으로 보임)으로 카메라(37)의 위치 아래를 통과할 것으로 예상되는 시점에 그 결함의 가로축 (X) 위치로 구동한다.
이러한 예상 (X, Y) 위치는, Y 방향으로 샘플이 이상적인 등속 운동을 하며, X 방향으로의 이동이나 각 방향의 이동(skew) 없다는 가정에 근거한다. X, Y 및 각 방향의 샘플의 비 이상적 운동을 보상하기 위해, 이미지 프로세서(36)가 서로에 대해 겹쳐진 이미지를 기록함으로써 샘플 이동을 계산하고, 이에 따라 영상 어셈블리(32)에 의해 캡처된 프레임 사이의 이동을 구성한다. 이러한 식으로, 이미지 프로세서가 정확한 모션 에러 신호(△x, △y, 및 각 방향의 이동)를 계산할 수 있으며, 이상적인 이동 모델에 관하여 샘플의 실제 위치의 이탈을 표시한다. 이미지 프로세서는 이상적인 위치에 대한 결함의 예상 위치를 계산하기 위해 그리고 이에 따라 카메라(37)를 가이드하기 위해 모션 에러 신호를 사용한다. 예상 시간 및 위치에서, 보통 이미지 내의 모션 오점(smear) 해결하기 위한 스트로브 또는 플래시 조명을 사용하여, 카메라(37)가 결함의 하나 이상의 고-배율 영상을 캡처한다. 이러한 이미지는 이후에 이미지 프로세서에 의해 또는 사람의 조작에 의해, 결함을 분류하고 필요한 경우에 어떤 추가 동작이 필요한지를 결정하도록 분석될 수 있다.
전형적으로, 이하에서 더욱 상세히 표현 및 설명되는 것과 같이, 영상 어셈블리(32)는 여러 대의 카메라를 포함하며, 카메라의 개개의 시야에서 겹쳐진 이미지를 캡처하도록 배열된다. 카메라의 개개의 시야는 샘플(22)의 작은 영역만을 포함한다. 이미지 프로세서(36)는 이웃하는 이미지 사이의 겹침 영역 내의 특징을 일치시킴으로써 샘플의 결합 이미지로 이러한 개별적인 이미지를 기록 및 정렬한다. 이후에 이미지 프로세서는 이러한 결합 이미지를 참조하여 결함 위치를 결정할 수 있다. 샘플 상의 반복되는 패턴을 참조하여 또는 결합된 이미지 내의 픽셀의 픽셀의 관점에서, 위에 설명한 바와 같이 결함 위치가 결정될 수 있다.
이미지 프로세서(36)는 샘플 자체의 기준의 프레임 내에서 결함을 찾아낼 수 있기 때문에, 샘플의 위치 및 이동에 대한 정확한 제어를 위한 시스템(20)을 필요로 하지 않는다. 따라서, 모션 어셈블리(26)에 대한 위치 허용오차는, 이미지 프로세서가 결합을 찾는 위치 허용오차보다 상당히 클 수 있다. 예를 들어, 시스템(20)을 통한 스캔 중에 임의의 시점에서 샘플의 실제 위치가 그 시점에서의 아주 작은 위치에 관해 ±100 mm 만큼 변경될 수 있다. 반면, 위에 설명한 바와 같이, 이미지 프로세서는 여전히 ±20 um 보다 나쁘지 않은 결함 위치 정확도를 획득하거나 심지어 ± 1um 정도의 세밀한 정확도를 획득한다. 이러한 높은 위치 정확도는 정확한 결함 보고뿐 아니라, 후속 검사 카메라(37) 및 그 외의 검토 및 복구 장치의 정확한 위치지정을 위해 중요하다.
이제 본 발명의 실시예에 따른, 영상 어셈블리(32)의 세부사항을 개략적으로 나타내는 도 2 및 3을 참조한다. 도 2는 샘플(22)의 상부로부터 도시된 영상 어셈블리의 하면도이다. 영상 어셈블리는 복수의 카메라(40)를 포함하고, 이들 카메라 중 하나가 도 3에 측면이 도시된다. 도 3의 특정한 카메라 디자인 및 도 2의 영상 어셈블리의 레이아웃 하나가, 시스템(20)의 동작을 설명하기 위해, 예로써 도시된다. 이외의 다중 카메라 디자인이 사용될 수도 있으며, 가령 복수의 이미지 센서가 동일한 인쇄 회로 기판에 장착되는 디자인이 사용될 수 있다.
영상 어셈블리(32)는 많은 수의 카메라(40)를 포함하며, 구체적으로 작은 샘플(가령, 인쇄 회로 보드)을 검사하기 위해서는 20대 이상, 큰 스케일의 FPD를 검사하기 위해서는 백대 정도까지, 고 해상도 시스템을 위해서는 수 백대 정도의 카메라를 포함한다. 택일적으로, 카메라가 고 해상도 이미지 센서(예를 들면, 5-8 메가픽셀)를 포함하는 경우에, 카메라의 수가 저 해상도 시스템의 약 50개 정도로 감소할 수 있다. 한편, 본 발명의 원리는 임의의 특정한 카메라 수에 제한되는 것이 아니며, 10대나 그 이하의 카메라 정도의 더 작은 수의 카메라를 이용하여 시스템에 구현될 수도 잇다.
카메라(40)는 전형적으로 스캔에 수직인 방향(도면에서는 X-방향으로 표시됨)을 따라 하나 이상의 행 내의 샘플(22)의 표면 상부에 배열된다. 각 카메라(40)는 개개의 시야(FOV:field of View)의 영상을 캡처한다. 카메라가 샘플의 전체 폭을 가로지는 수직인 방향으로 배열될 수 있다. 각 카메라는 샘플(22)이 Y(스캔) 방향으로 진행함에 따라 여러 개의 이미지를 캡처한다. 카메라의 프레임 비율에 대한 최대 스캔 비율은 연속적인 이미지 프레임 사이의 샘플이 가로지르는 거리가 스캔 방향으로 FOV의 폭보다 크지 않는 한, 각 카메라에 의해 캡처된 이미지가 그 카메라에 의해 캡처된 앞선 그리고 후속 이미지를 덮는다(overlap). 이러한 종류의 스캔 패턴이 예를 들면 도 4 및 5에 도시된다. 결과적으로, 각 카메라에 의해 캡처된 이미지가 스캔 방향을 따라 샘플 상의 길고, 좁은 구획(swath)을 커버할 것이다.
세밀한 특징을 검사하고 작은 결함을 찾아내도록 설계된 시스템(예를 들면 시스템(20))은 고 배율로 동작하는 것이 일반적이며, 따라서 FOV(42)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 카메라 자체의 표면적인 치수보다 상당히 작을 수 있다. 따라서, X-방향을 따라 카메라의 단일 행이, Y 방향을 따라 위치한 단일 패스(pass) 내의 샘플의 전체 활성 영역(즉, 회로 컴포넌트가 형성된 전체 영역으로, 가능하면 마진을 배제함)을 영상화하지 않을 것이다. 또한, (예를 들면, 암시야 조명을 제공하도록) 광원이 카메라 사이의 게재되는 경우에, 인접한 카메라의 시야 사이에 갭이 존재할 수 있다.
이러한 문제를 극복하기 위해, 카메라(40)가 도 2에 도시된 것과 같이, 다중 행 내의 영상 어셈블리(32)에 배열된다. 여기서, 각 행 내의 카메라는 다른 행에 대해 X-방향으로 이동된다(offset). 행 사이의 적합한 오프셋을 선택하기 위해, 개별적인 카메라에 의해 영상화된 구획은, 느슨한 모션 허용오차에도 불구하고 이미지 사이에 신뢰성있는 기록을 보장하도록 X-방향으로 오버랩될 수 있다. 카메라의 수 및 위치는, 샘플(22)의 활성 영역의 전체 폭이 영상 어셈블리(32) 하부의 샘플의 단일 패스에서 커버되도록 할 수 있다. 따라서, 반복적인 스캔이나 영상 어셈블리의 컴포넌트 또는 샘플 중 어느 하나의 수직방향 모션을 제공할 필요가 없다. 택일적으로, 개별적인 카메라에 의해 영상화된 구획이 샘플의 활성 영역의 폭의 일부만을 커버할 수 있으며, 필요한 경우에 샘플에 대해 서로 다른 수직방향 위치에 존재하는 영상 어셈블리를 이용한 다중 스캔이 사용될 수 있다.
도 3에 도시된 실시예에서, 카메라(40)는 광원을 펄스화하기 위한 적합한 구동 회로(52)와 함께, 고-광도 발광 다이오드(LED)와 같은 광원(50)을 포함한다. 광원에 의해 방출된 빔은 적합한 조명 광학 장치(54)에 의해 모양이 형성될 수 있으며, 빔 스플리터(56)를 거쳐 대물 광학장치에 의해 FOV(42)로 투사된다. 이미지 센서는 이미지 프로세서(36)로 적합한 카메라 회로(62)를 거쳐 연결되며, 이에 따라 영상 어셈블리(32) 내의 카메라 모두로부터 전자 이미지(아날로그 신호 또는 디지털 이미지 데이터의 형식으로)를 수신한다.
도 3에 도시된 카메라(40)의 배열은, 시스템(20)의 조명 및 영상 컴포넌트 모두가 좁은 공간 내(구체적으로 전체가 단 수 센티미터임)에서 함께 패키지화될 수 있게 한다는 점에서 편리하다. 택일적으로, 조명 및 영상 컴포넌트의 다른 배열이 시스템(20) 내에서 사용될 수 있으며, 조명 컴포넌트가 도 3에서와 같이 공통 광학장치를 공유하는 영상 컴포넌트와 함께, 또는 개별적인 조명 모듈 내에서 패키지화될 수 있다.
카메라(40) 내의 이미지 센서(60)는, 마이크론 테그놀로지 아이엔씨.(아이다호 보이스)에서 생산된, MT9M001C12STM CMOS 센서와 같은 표준화된 양산품일 수 있다. 이러한 센서는 1280 x 1024 검출기 소자(5.2um의 피치를 가짐)로 구성된 어레이이다. 대략 40 메가픽셀/초의 속도로 영상 데이터를 출력하도록 설계된다(30 프레임/초의 속도로 전체-프레임 출력을 지원함). 광학 장치(58)는 FOV(42)가 약 6-10mm의 폭을 가지고, 센서(60)가 약 6-10um의 객체 평면에서의 영상 해상도를 가지도록 설계되며, 이는 예를 들면 대부분의 FPD 검사 애플리케이션에 대해 충분하다. 이러한 해상도 레벨(회절 제한값 이상)은, 간단한 카메라(40)가 저-비용 광학장치(높은 F-넘버와 깊은 심도를 가짐)를 이용할 수 있게 한다. 나아가, 이미지 프로세서(36)에 의해 수행되는 영상 등록 및 정렬 기능 때문에, 각각의 카메라 내의 광학장치의 정밀한 배치 또는 카메라 사이의 정밀한 상대적 정렬에 대한 폭넓은 요구가 존재하지 않는다.
카메라(40)의 저 해상도 및 저 출력 속도(하이-엔드 AOI 시스템에서 사용되는 특화된, 양산품 카메라에 비하여)에도, 샘플의 가로 방향의 (X) 치수에 걸쳐 배열된 다수의 카메라의 사용은 시스템(20)이 높은 처리 속도에서 동작할 수 있도록 한다. 이러한 속도는 보통 영상 어셈블리(32)의 성능보다는 이미지 프로세서(36)의 컴퓨팅 전력에 의해 제한된다. 카메라(40) 내의 이미지 센서가 특화된, 고성능 카메라에 비해, 상대적으로 높은 노이즈 및 낮은 동적 범위를 가지는 경우에, 이러한 단접은 모션 어셈블리(26)의 스캔 속도를 줄임으로써 극복될 수 있다. 따라서 연속적인 이미지의 오버랩 비율을 증가시키고, 각각의 픽셀에서 추가 데이터를 이미지 프로세서(36)에 제공한다. 도 5에 도시된 이러한 종류의 스캔 및 이러한 스캔으로부터 유도될 수 있는 이점이 하에서 도면을 참조하여 설명된다.
위에 설명한 카메라의 배열 및 특정한 치수에 근거하여, 2백 개의 카메라를 포함하는 영상 어셈블리가 단일 경로 내의 100-150cm 폭의 샘플의 전체 표면을 스캔하는데 사용될 수 있다. 다수의 카메라를 이용함에도, 위에 설명된 허용오차(tolerance)의 완화는 정밀한, 고성능 카메라, 광학장치 및 모션 어셈블리를 사용하는 경쟁력 있는 성능을 가지는 시스템보다 비용면에서 상당히 저렴한 시스템을 만들어낼 수 있다. 영상 어셈블리(32)의 고유한 구조 및 스캔 패턴은 또한 이하에 서명된 것과 같은 프레임마다 조명 조건을 변경할 가능성관 같은 다른 성능상 이점을 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라, 영상 어셈블리(32)에 의해 캡쳐된 이미지 패턴(70, 72, 74)을 나타내는, 샘플(예를 들면, 샘플(22))의 상면도이다. 이러한 예는 각각의 시야가 가로의 (x) 방향에 인접한 카메라(40) 3대에 의해 캡쳐된 이미지를 나타낸다. 이러한 카메라 중 하나가 연속 이미지(70a, 70b, 70c, 70d, ...집합적으로 이미지(70)이라 함), 그 다음의 캡쳐된 연속 이미지(72a, 72b, 72c, ... 집합적으로 이미지(72)라 함), 그리고 세 번째의 캡쳐된 연속 이미지(74a, 74b, 74c, ... 집합적으로 이미지(74)라 함)를 캡쳐한다. 지정된 카메라에 의해 캡쳐된 각각의 이미지가 다수의 이웃하는 이미지(선행 이미지 및 이웃하는 카메라에 의해 캡쳐된 이미지를 포함)와 겹쳐진다.
이미지는 의도적으로, 모션 어셈블리(26)의 느슨한 위치 허용오차의 결과를 표현하기 위해 불완전하게 정렬되도록, 도 4에 도시된다. 프레임 사이의 오정렬(misalignment)은 도시를 목적으로 도면에서 강조되며, 실제로, 연속적인 프레임 사이의 정렬로부터의 이탈은 단지 몇 개의 픽셀에 지나지 않는다. 그럼에도, 오정렬은, 긴 스캔에 대한 누적형 에러가 고려될 때 특히, 이미지 프로세서(36)가 영상 어셈블리(32)에 의해 캡쳐된 이미지 내에 결함을 발견하는 데 필요한 정확도보다 클 수 있다. 이미지는 또한 도 2에 도시된 것과 같이, 카메라(40)의 상대적인 오프셋에 기인하여 스캔 (Y) 방향으로 오프셋될 수 있다.
이미지 프로세서(36)는, 지정된 기준 포인트에 관하여 각 이미지의 정확 이동을 결정하기 위해 오버랩 영역 내에 이웃하는 이미지를 함께 연결함으로써, 이미지(70, 72, 74, ...)를 결합한다. 사실상, 컴퓨터 메모리나 출력 장치에서 한꺼번에 완성된 픽쳐를 실제적으로 결합하지 않고, 이러한 결합된 이미지가 무조건 형성될 수 있음에도, 이미지 프로세서는 단일한, 큰-스케일의 샘플(22)의 픽쳐(picture)에 이미지를 결합한다. 픽쳐를 서로 연결하기 위해, 이미지 프로세서는 예를 들어, 오버랩 영역 내에 나타난 이미지 특징(feature)의 모양에 일치하는 디지털 필터를 사용한다. 이 필터는 샘플에 나타난 특징의 모양에 대한 사전 인식에 근거하거나, 택일적으로, 이미지 내용에 근거하여 특별히 생성될 수 있다. 이미지 프로세서는, 이미 사이의 상관관계를 최대화하는 오프셋을 찾아낼 때까지, 이러한 필터를 사용하여 이웃하는 이미지 사이의 상대적인 오프셋에 대해 가능한 값을 검색한다. 먼저 언급한 바와 같이, 오프셋이 몇 개의 픽셀에 지나지 않기 때문에, 검색의 범위는 일반적으로 매우 크지 않으나, 필요한 경우에 넓은 검색 범위를 정하는 것도 가능하다. 충분한 수의 픽셀이 계산에 관련된 경우에, 오프셋은 서브-픽셀 정확도로 판명될 수 있다.
두 개의 오버랩된 이미지에서 문제가 되는 특징(feature)에 대한 위치 좌표를 정확히 일치시킴으로써, 이미지 프로세서가 결합된 픽쳐 내의 이미지를 등록할 수 있다(앞서 언급한 바와 같이, "특징(feature)"이란 용어는 그레이-스케일 그라데이션을 포함하는, 오버랩 영역 내의 픽셀 값에 대한 임의의 그리고 모든 인식가능한 특성을 폭넓게 지칭하는 것으로 해석되어야 한다). 전체 샘플 상의 특징(예를 들면, 결함)의 위치 좌표가 샘플 상의 에지나 기준 포인트로부터의 이러한 기록(표시)와 함께 연결함으로써 결정될 수 있다. 택일적으로, 샘플 내 각 셀의 크기가 예를 들면, FPD 내에서와 같이 선험적으로(a priori) 알려지는 경우에, 이미지 프로세서는 에지나 기준 포인트로부터 결함이나 그 외의 관심대상 특징의 위치로 결합된 픽쳐 내의 셀을 카운트할 수 있다.
이미 프로세서(36)는 스캔 오버 샘플(22) 중에 카메라(40)에 의해 생성된 전체 이미지에 대해 지속적으로 이미지 기록 프로세스를 수행할 수 있다. 따라서, 이미지 프로세서는 누적된 에러 없이, 결함의 포괄적인 위치를 결정한다. 각각의 카메라에 대해, 이미지 프로세서는 예측 시프트 (X, Y) 및 각 방향의 이동(skew)을 계산한다(이는 일반적으로 카메라가 서로에 대해 움직이지 않게(견고하게) 배치된 것으로 가정한다). 모든 카메라로부터 데이터를 수집 및 처리하여, 이미지 프로세서가 획득될 수 있는 연속된 프레임 사이의 이동을 정확히 예측할 수 있다. 이미지 프로세서는 이러한 모션이 포괄적인 위치 예측을 위해 합산하고, 이에 따라 최소 에러만으로 임의 지정된 이미지 프레임 내의 의심되는 결함의 위치를 산출할 수 있다.
이러한 종류의 범용 위치 계산 프로세스는 구체적으로, 지정된 이미지 프레임 또는 프레임 그룹 내의 이미지가 전체적으로 부드러울(smooth) 때(또는 밋밋할 때(featureless), 상대적인 위치가 그 프레임 내에서 계산될 수 없다. 이러한 경우에, 이미지 프로세서는 다른 카메라로부터의 데이터를 잃어버린 위치 정보를 채우는데 사용한다.
실제로, 샘플이 주기적 패턴(예, PD의 셀)을 포함하는 경우에, 이미지 프로세서(36)는 패턴에 관해 모션 어셈블리(26)에 의해 분리된 이동에 근거한 가상 위치 클록을 복구한다. 다르게 설명하면, 이미지 내의 반복 패턴이 위치 인코더의 기능을 한다. 위치 인코드는 Y-방향 스캔 모션뿐 아니라, X-방향의 가로축 스캔 모션도 인코딩한다. 이러한 위치 클록은, 서로 다른 카메라의 개별적이 클록 사이의 상대적인 오프셋 및 각 방향 이동(skew)에도 불구하고, 모든 이미지(70, 72, 74, ...)를 리샘플링 하는데 적용되어, 개별적인 이미징 내의 좌표가 완전히 정렬되도록 한다. 카메라는 이러한 종류의 각 방향의 이동을 감소시키기 위해, 공통 클록 및 나머지 구동 신호를 공유할 수 있다. 그러나, 도 2에 도시된 것과 같이 카메라가 스캔 방향을 따라 지그재그로 움직일 때, 개별적인 카메라의 프레임 클록은 회복된 위치 클록에 대한 본질적인 오프셋이다. 이러한 본질적인 오프셋은 스캔 방향으로 유효 샘플링 밀도를 증가시키는데 효과적으로 사용될 수 있다.
나아가, 일부의 경우에, 이웃하는 카메라의 프레임 클록을 오프셋시키는데 효과적일 수 있다. 이웃하는 카메라들의 상대적인 위치가 움직이지 않게 고정되는 것으로 가정하면, 카메라에 의해 캡처된 이미지가 클록 오프셋에 상관없이 신뢰성 있게 등록될 수 있다. 따라서 예를 들면, 이웃하는 카메라의 프레임 클록은 180도 만큼 이동될 수 있으며, 이로써 영상 어셈블리의 유효 샘플링 속도가 두 배가 된다. (120도 또는 90도 오프셋을 선택함으로써, 유효 샘플링 속도가 마찬가지로 세 배 또는 네 배 등이 될 수 있다) 증가된 샘플링 속도는 임의의 주기적 패턴의 영상화에 대한 앨리어싱(aliasing)을 극복하는데 유용하며, 이는 한편 이미지 기록을 중단시킬 수 있다.(이 명세서에 사용된 앨리어싱이라는 용어는 FPD 패널과 같은, 임의의 샘플상의 주기적 패턴으로 인해, 주기적 이미지 프레임 캡처시 발생될 수 있다. 이러한 상황에서, 정수의 주기의 임의의 모션 시프트는 이론적으로 동일한 이미지 준다. 이러한 종류의 앨리아싱은 이미지 센서 픽셀 크기 및 이미지 내의 광학 주파수 사이의 관계와 관련 있는 앨리아싱 효과와 혼동되어서는 안 된다.
일부의 경우에, 도 4 내의 개별적인 이미지 사이의 작은 영역의 오버랩이 신뢰성 있는 시스템 위치 복구를 제공하는 데 충분하지 않을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 모션 어셈블리의 스캔 속도가, 이미지 프레임 속도에 비해, 감소되어 예를 들면 도 5에 도시된 것과 같이, 이미지 구획(swath)들 각각의 이미지의 오버랩 정도가 더 커지도록 한다.
선택적으로, 이미지 어셈블리는 고속 프레임 레이트에서 동작하고 이에 따라 더 큰 오버랩을 얻도록 구성된 하나 이상의 추가 카메라를 포함할 수 있다. 이러한 카메라는 이어서 나머지 카메라에 대해 위치 기준으로 작용할 수 있다.CMOS 센서-기반 카메라에서 이러한 고속 프레임 속도를 획득하기 위한 하나의 방법은 카메라의 스캔 영역을 감소시키는 것, 즉, 센서의 판독되는 검출기 소자의 가로 축 (X-방향) 범위를 좁히며, 동시에 스캔 (Y) 방향으로 검출기 소자의 전체 범위를 계속적으로 판독하는 것이다. (이러한 종류의 스캔 영역 감소를 때때로 관심 대상 [ROI] 센서 동작의 선택적 범위라 한다) 기준 카메라의 픽셀 클록이 변경되지 않고 유지된다. 가로 축 범위가 예를 들면, 기준 카메라의 이미지 판독의 절반으로 감소되는 경우에, 기준 카메라의 이미지 판독은 그 폭이 반이 될 것이나, 이전 프레임 속도(rate)의 두 배로 판독할 수 있다. 기준 카메라로부터의 연속된 이미지는 이어서 큰 오버랩 영역을 가지며, 나머지 카메라에 의해 캡처된 이미지에 대한 신뢰성 있는 클록을 복구하는데 사용될 수 있다.
도 5는, 본 발명의 다른 실시예에 따라, 영상 어셈블리(32)에 의해 캡쳐된 이미지의 패턴(80)을 보여주는, 샘플(가령 샘플(22))의 상부를 개략적으로 나타내는 도면이다. 간단한 표현을 위해, 이러한 도면은 단일 카메라(40)에 의해 캡처된 이미지의 구획만을 나타낸다. 그러나, 도 4에 도시된 방식으로 이러한 종류의 여러 평행한 구획이 캡처될 수 있다. 그러나 도 5의 실시예에서, 모션 어셈블리(26)는 카메라의 프레임 클록에 비하여 상대적으로 느리게 샘플(22)을 진전시켜, 각각의 이미지(80a, 80b, 80c, 80d, 80e...)가 약 75% 만큼 선행 이미지와 겹쳐지도록 한다. 모션 어셈블리 및 프레임 클록의 상대적인 속도가, 연속적인 프레임들 사이의 오버랩 영역을, 애플리케이션의 요구에 따라 더 크게 또는 더 작게 하도록 변경될 수 있다.
연속적인 이미지 사이의 넓은 오버랩이, 정확한 기록에 도움이 되는 것은 물론이나, 이미지 강화와 같은 다른 목적으로도 이용될 수 있다. 예를 들어, 이미지의 등록에 이어서, 이미지들(80b, 80c, 80d)과의 오버랩 영역 내의 이미지(80a)의 픽셀 값이 합산되어, 강화된 신호/잡음 비(SNR)를 가지는 결합 이미지를 제공한다.
다른 예로써, 연속된 이미지 사이의 상대적인 오프셋이, 서브-픽셀 정확도, 즉 이미지 내 픽셀의 피치보다 세밀한 정밀도를 가지는, 위에 설명된 방법을 이용하여, 계산될 수 있다. 나아가, 스캔에 대한 느슨한 위치 허용오차(tolerance) 때문에, 연속된 이미지 사이의 오프셋은 전체 픽셀 수가 아닌 것이 일반적이다. 따라서, 이미지(80a, 80b, 80c, 및 80d) 사이의 (또는 그 외의 임의 네 개의 연속된 이미지 사이의) 오버랩 영역에서, 샘플(22) 상의 각 포인트가 네 개의 서로 다른, 약간 오프셋 된 픽셀들에서 캡처된다. 네 개의 이미지 사이의, 알려진 서브-픽셀 오프셋을 사용하여, 픽셀 데이터가 개별적인 이미지의 픽셀 피치보다 더 세밀한 해상도로, 공통 그리드에서 재샘플링될 수 있으며, 재샘플링된 데이터가 강화된 해상도(이를 보통 슈퍼 해상도라 함)를 가지는 단일 이미지를 제공하기 위해 인터리브(interleave)되거나 결합될 수 있다.
또 다른 예로서, 조명 어셈블리에 의해 생산된 조명의 특성화가 프레임마다 변경되어, 둘 이상의 서로 다른 이미지 세트가 스캔 시 서로 다로 다른 위치에서 다른 조명 구성하에서 개별적으로 캡처될 수 있다. 예를 들어, 이미지(80a 및 80c)는 하나의 유형의 조명 조건하에 캡처될 수 있으며, 이미지(80b, 80c)가 다른 타입(가령, 조명의 서로 다른 빛의 세기 및/또는 파장에서)의 조건에서 캡쳐된다. 강화된 동적 범위를 가지거나, 강화된 선명도의 섬세한 이미지 특징(feature)을 가지는 결합 이미지를 제공하도록 개별적 이미지를 결합한다.
위에 설명된 실시예가 일 예로써 언급되었으며, 본 발명이 위에서 구체적으로 도시되거나 설명된 것에 제한되는 것은 아니다. 오히려, 본 발명의 범위는 위에 설명된 다양한 특징의 조합이나 하위 조합 모두를 포함하며, 마찬가지로 이전의 설명을 읽고 본 발명이 속하는 분야의 기술자가 생각해낼 수 있으나, 종래 기술에 속하지 않는 변형 및 변경 예를 포함한다.

Claims (27)

  1. 영상 어셈블리 내의 서로 다른 개별적인 위치에 장착되며, 샘플에 대한 개별적인 이미지를 캡처하도록 구성된 복수의 카메라를 포함하는 영상 어셈블리;
    상기 영상 어셈블리 및 샘플 중 하나 이상을 이동시켜, 상기 영상 어셈블리가 사전 지정된 위치 허용오차(tolerance)에 의해 제한된 스캔 정확도를 가지고, 샘플을 스캔하도록 구성된 모션 어셈블리;
    상기 위치 허용오차보다 더 정밀한 위치 정확도를 가지고 샘플 내의 결함을 찾아내도록 상기 카메라에 의해 캡처된 이미지를 수신 및 처리하도록 연결된 이미지 프로세서
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 개별적인 이미지들 각각은 상기 영상 어셈블리 내의 카메라에 의해 캡처된 하나 이상의 이웃하는 이미지와의 오버랩(overlap) 관계를 가지는, 샘플의 개별적인 영역을 포함하며, 여기서 상기 이미지 프로세서는 상기 결함의 위치를 계산하기 위해 오버랩 영역을 이용하여 상기 개별적인 이미지들 서로에 대해 기록하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 이웃하는 이미지가 모션 어셈블리의 위치 허용오차 내에서 변하는 개별적이고 상대적인 오프셋(offset)을 가지며, 이미지 프로세서는 개별적이고 상대적인 오프셋을 계산하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 이미지는 피치(pitch)를 가지는 픽셀을 포함하고, 상기 이미지 프로세서는 상기 피치보다 세밀한 정밀도를 가지고 개별적이고 상대적인 오프셋을 계산하고, 상기 피치보다 세밀한 해상도를 가지는 결합 이미지를 생성하도록 상기 개별적이고 상대적인 오프셋을 이용하여 상기 이미지를 결합하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 이미지는 픽셀 값을 가지는 픽셀을 포함하고, 지정된 신호/잡음비( SNR)를 가지며, 상기 이미지 프로세서는 지정된 SNR보다 큰 SNR을 가지는 결합 이미지를 생성하도록 오버랩 영역 내 이웃하는 이미지의 픽셀 값을 더하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 이미지 프로세서는, 하나 이상의 카메라에 의해 캡처된 개별적인 이미지 내에 나타난 샘플상의 주기적 패턴과, 상기 샘플과 상기 모션 어셈블리에 의해 인가된 영상 어셈블리 사의 상대적인 이동에 응답하여 가상 위치 클록을 복구하고, 개별적인 이미지를 서로에 대해 등록할 때 가상 위치 클록을 사용하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    하나 이상의 광원을 포함하되, 상기 광원은 영상 어셈블리에 의한 샘플의 스캔 중에 제 1 및 제 2 의 서로 다른 조명 구성요소에서 상기 샘플을 조명하도록 구성되며, 이에 따라 상기 카메라에 의해 캡처된 이미지가 상기 스캔 내 서로 다른 위치에서 상기 제 1 및 제 2 조명 구성요소 내에서 개별적으로 캡처된 이미지의 제 1 및 제 2 세트를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 모션 어셈블리는 샘플을 잡지 않고도, 상기 영상 어셈블리에 관하여 상기 샘플을 이동시키도록 구성되는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 카메라는 20개 이상의 카메라를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 복수의 카메라는 백 개 이상의 카메라를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 어셈블리 내의 카메라가 모션 어셈블리의 스캔 방향을 가로지르는 방향을 따라 하나 이상의 행(row) 내의 개별적인 위치에 배열되어, 상기 영상 어셈블리가 상기 모션 어셈블리의 스캔 방향을 따라 샘플을 스캔함에 따라 각각의 카메라에 의해 이미지가 캡처되고, 이미지의 여러 구획은 함께 상기 샘플 전체에 대한 상기 영상 어셈블리의 단일 스캔시 상기 샘플의 전체 활성 영역을 커버하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    하나 이상의 행은 제 1 및 제 2 행을 포함하고, 상기 제 1 행 내의 카메라들의 개별적인 위치가 상기 제 2 행 내의 카메라들의 위치에 관하여 가로 방향으로 지그재그로 위치하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 모션 어셈블리는 상기 영상 어셈블리가 스캔 방향 내의 샘플을 스캔하도록 구성되고, 상기 장치는 하나 이상의 사후-검사 카메라와 가로방향 모션 유닛을 포함하며, 가로 방향 모션 유닛은 스캔 방향을 가로지르는 방향으로 하나 이상의 사후-검사 카메라를 이동시키며, 상기 영상 어셈블리가 상기 샘플을 스캔하여 하나 이상의 사후-검사 카메라가 상기 이미지 프로세서에 의해 발견된 결함의 영역을 영상화하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 이미지 프로세서는 이상적 모션 모델에 대한 상기 모션 어셈블리의 이동의 이탈을 표시하는 에러 신호를 계산하고, 상기 에러 신호에 응답하여 상기 결함의 영역을 영상화하기 위해 하나 이상의 사수-검사 카메라를 구동하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  15. 사전 지정된 위치 허용오차에 의해 제한된 스캔 정확도, 영상 어셈블리 내의 서로 다른 개별적인 위치에 장착된 복수의 카메라를 포함하는 영상 어셈블리를 이용하여 샘플을 스캔하는 단계;
    상기 샘플을 스캔하면서, 상기 카메라를 이용하여 상기 샘플에 대한 개별적인 이미지를 캡처하는 단계; 그리고
    상기 위치 허용오차보다 정밀한 위치 정확도로, 상기 샘플 내 결합을 찾아내기 위해 상기 카메라에 의해 캡처된 이미지를 처리하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 개별적인 이미지는 각각 상기 샘플의 개별적인 영역을 포함하며, 상기 영상 어셈블리 내의 카메라에 의해 캡처된 하나 이상의 이웃하는 이미지와의 오버랩 영역을 가지며, 상기 이미지를 처리하는 단계는 상기 결함의 위치를 계산하기 위해 오버랩 영역을 이용하여 개별적인 이미지 서로에 대해 기록하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 이웃하는 이미지는 상기 모션 어셈블리의 위치 허용오차 내에서 변하는 개별적이고 상대적인 오프셋을 가지며, 상기 개별적인 이미지를 기록하는 단계는 개별적이고 상대적인 오프셋을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 이미지는 피치를 가지는 픽셀을 포함하고, 상기 개별적이고 상대적인 오프셋을 계산하는 단계는, 상기 피치보다 세밀한 정밀도로, 상기 개별적인 상대적인 오프셋을 결정하는 단계를 포함하며, 상기 이미지를 처리하는 단계는 상기 피치보다 세밀한 해상도를 가지는 결합 이미지를 생성하도록 상기 개별적이고 상대적인 오프셋을 사용하여 상기 이미지를 결합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  19. 제 16 항에 있어서,
    상기 이미지는 픽셀 값을 가지는 픽셀을 포함하며, 지정된 신호/잡음비(SNR)을 가지며, 상기 이미지를 처리하는 단계는 상기 지정된 신호/잡음비보다 큰 신호/잡음비를 가지는 결합 이미지를 생성하기 위해 오버랩 영역 내의 이웃하는 이미지의 픽셀 값을 합산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  20. 제 16 항에 있어서,
    상기 이미지를 처리하는 방법은, 상기 복수의 카메라들 중 하나 이상에 의해 캡처된 개별적인 이미지에 나타난 샘플상의 주기적 패턴 및 상기 샘플과 상기 영상 어셈블리 사이의 상대적인 이동에 응답하여 가상 위치 클록을 복구하고, 상기 개별적인 이미지를 서로에 대해 기록할 때 상기 가상 위치 클록을 사용하여, 상기 샘플을 스캔하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  21. 제 15 항에 있어서,
    상기 영상 어셈블리에 의한 상기 샘플의 스캔 중에, 제 1 및 제 2의 서로 다른 조명 구성요소 내에서 샘플을 조명하여, 상기 카메라에 의해 캡처된 이미지가 상기 스캔 내 서로 다른 위치의 제 1 및 제 2 조명 구성요소 각각에서 캡처된 제 1 및 제 2 세트의 이미지를 포함하도록 하는 조명 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  22. 제 15 항에 있어서,
    상기 샘플을 스캔하는 단계는 상기 샘플을 잡지 않고 상기 영상 어셈블리에 대해 상기 샘플을 이동시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  23. 제 15 항에 있어서,
    상기 복수의 카메라는 20대 이상의 카메라를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  24. 제 15 항에 있어서,
    상기 영상 어셈블리 내의 카메라들이 상기 영상 어셈블리의 스캔 방향을 가로지르는 방향을 따라 하나 이상의 행 내의 개별적인 위치에 배열되어, 상기 카메라들 각각에 의해 이미지가 캡처되고, 상기 샘플이 상기 스캔 방향을 따라 샘플의 개별적인 구획을 커버하며, 상기 개별적인 구획은 서로 상기 샘플에 대한 단일 스캔에서 상기 샘플의 전체 활성 영역을 커버하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  25. 제 24 항에 있어서,
    하나 이상의 행은 제 1 및 제 2 행을 포함하고, 상기 제 1 행 내의 카메라들의 개별적인 위치는 상기 제 2 행 내의 카메라들의 위치에 대하여 가로 방향으로 지그재그로 배치되는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  26. 제 15 항에 있어서,
    상기 샘플이 상기 영상 어셈블리에 의해 스캔 방향으로 스캔되고, 상기 검사 방법은 상기 스캔 방향을 가로지르는 방향으로 하나 이상의 사후-검사 카메라를 이동시키며, 상기 영상 어셈블리가 상기 샘플을 스캔하여 이미지 프로세서에 의해 찾아내진 결함의 영역 상부에 하나 이상의 사후-검사 카메라를 위치시키는 단계, 그리고 하나 이상의 사후-검사 카메라를 이용하여 상기 결함의 영역의 이미지를 캡처하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  27. 제 26 항에 있어서,
    상기 이미지를 캡처하는 단계는 이상적인 모션 모델에 관하여 영상 어셈블리의 이동의 이탈을 표시하는 에러 신호를 계산하는 단계와, 그리고 상기 에러 신호에 응답하여 상기 결함의 영역을 영상화하도록 하나 이상의 사후-검사 카메라를 구동하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101351004B1 (ko) * 2013-05-03 2014-01-24 주식회사 미루시스템즈 상하 이동이 가능한 결함 검출용 카메라 어레이가 구비된 이송장치

Families Citing this family (54)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5057839B2 (ja) * 2007-04-27 2012-10-24 株式会社東芝 構造物の目視検査装置およびその検査方法
IL188825A0 (en) * 2008-01-16 2008-11-03 Orbotech Ltd Inspection of a substrate using multiple cameras
US8624971B2 (en) * 2009-01-23 2014-01-07 Kla-Tencor Corporation TDI sensor modules with localized driving and signal processing circuitry for high speed inspection
US20110304706A1 (en) * 2010-06-09 2011-12-15 Border John N Video camera providing videos with perceived depth
JP5147903B2 (ja) * 2010-07-12 2013-02-20 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
FR2963093B1 (fr) * 2010-07-26 2012-08-03 Vit Installation d'inspection optique 3d de circuits electroniques
FR2963144B1 (fr) 2010-07-26 2012-12-07 Vit Installation d'inspection optique de circuits electroniques
JP5602530B2 (ja) * 2010-07-29 2014-10-08 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 目視検査装置及び目視検査用映像の作成方法
US8730318B2 (en) * 2010-07-29 2014-05-20 Hitachi-Ge Nuclear Energy, Ltd. Inspection apparatus and method for producing image for inspection
JP5561214B2 (ja) 2011-03-15 2014-07-30 オムロン株式会社 画像処理装置および画像処理プログラム
CA2738345C (en) * 2011-04-28 2014-11-18 Richard Gagnon Camera enclosure assembly
WO2013003485A1 (en) * 2011-06-28 2013-01-03 Inview Technology Corporation Image sequence reconstruction based on overlapping measurement subsets
JP5824984B2 (ja) * 2011-09-06 2015-12-02 株式会社島津製作所 太陽電池セル検査装置
JP5003840B1 (ja) * 2011-10-31 2012-08-15 オムロン株式会社 画像処理装置および画像処理プログラム
WO2013169980A1 (en) * 2012-05-09 2013-11-14 Seagate Technology Llc Surface features mapping
US9128064B2 (en) 2012-05-29 2015-09-08 Kla-Tencor Corporation Super resolution inspection system
TWI442047B (zh) * 2012-09-18 2014-06-21 Quanta Comp Inc 動態取像系統
JP6013172B2 (ja) * 2012-12-20 2016-10-25 トヨタ自動車株式会社 基板検査装置、基板検査方法及び基板検査プログラム
CN103076330A (zh) * 2013-01-05 2013-05-01 王锦峰 多面阵相机aoi设备及其拍摄图像方法
TWI506263B (zh) * 2013-01-14 2015-11-01 Prec Machinery Res & Dev Ct Location Detection Method for Linear Slide Rail
US9891048B2 (en) * 2014-01-29 2018-02-13 Advanced Semiconductor Engineering, Inc. Measurement equipment
US11250585B2 (en) * 2014-04-25 2022-02-15 Sony Corporation Information processing device, information processing method, and computer program
JP6670561B2 (ja) * 2014-07-17 2020-03-25 オルボテック リミテッド テレセントリック明視野および環状暗視野のシームレス融合型照明
US10455137B2 (en) * 2014-07-28 2019-10-22 Orbotech Ltd. Auto-focus system
TW201608232A (zh) * 2014-08-18 2016-03-01 政美應用股份有限公司 量測圖案化藍寶石基板的方法
TW201608235A (zh) * 2014-08-18 2016-03-01 政美應用股份有限公司 量測圖案化藍寶石基板的光學量測裝置及方法
US9373165B2 (en) 2014-09-09 2016-06-21 Kla-Tencor Corporation Enhanced patterned wafer geometry measurements based design improvements for optimal integrated chip fabrication performance
CN104320596B (zh) * 2014-09-30 2017-11-21 北京智谷技术服务有限公司 超分辨率图像的获取方法和获取装置
FR3031859B1 (fr) * 2015-01-16 2018-04-20 Areva Np Reconstitution de scene par assemblage d'images
JP6244329B2 (ja) * 2015-05-12 2017-12-06 東京エレクトロン株式会社 基板の検査方法、基板処理システム及びコンピュータ記憶媒体
US9860466B2 (en) 2015-05-14 2018-01-02 Kla-Tencor Corporation Sensor with electrically controllable aperture for inspection and metrology systems
EP3410689B1 (en) 2016-01-26 2021-04-14 FUJIFILM Corporation Photography assistance device and photography assistance method
US10778925B2 (en) 2016-04-06 2020-09-15 Kla-Tencor Corporation Multiple column per channel CCD sensor architecture for inspection and metrology
US10313622B2 (en) 2016-04-06 2019-06-04 Kla-Tencor Corporation Dual-column-parallel CCD sensor and inspection systems using a sensor
CA3037378C (en) * 2016-09-19 2023-03-07 Tau Technologies, LLC Multi-camera imaging systems
FR3059423B1 (fr) * 2016-11-29 2020-05-29 Vit Systeme et procede de positionnement et d'inspection optique d'un objet
JP6819451B2 (ja) * 2017-05-08 2021-01-27 信越化学工業株式会社 大型合成石英ガラス基板並びにその評価方法及び製造方法
TWI687672B (zh) * 2017-08-11 2020-03-11 菱光科技股份有限公司 光學檢測系統及影像處理方法
KR102153168B1 (ko) * 2017-09-29 2020-09-07 한미반도체 주식회사 반도체 자재 어태칭 방법
WO2019138404A1 (en) * 2018-01-11 2019-07-18 Orbotech Ltd. Direct printing of embedded resistors
DE102018100500A1 (de) 2018-01-11 2019-07-11 Hauni Maschinenbau Gmbh Vorrichtung und Verfahren zum Prüfen von stabförmigen Artikeln der Tabak verarbeitenden Industrie
JP6976205B2 (ja) * 2018-03-19 2021-12-08 東レエンジニアリング株式会社 チップ位置測定装置
US10587821B2 (en) * 2018-05-17 2020-03-10 Lockheed Martin Corporation High speed image registration system and methods of use
US10867382B2 (en) * 2018-05-24 2020-12-15 Keysight Technologies, Inc. Detecting mura defects in master panel of flat panel displays during fabrication
CN109827974B (zh) * 2018-08-30 2022-03-08 东莞市微科光电科技有限公司 一种树脂滤光片膜裂检测设备及检测方法
US10545096B1 (en) 2018-10-11 2020-01-28 Nanotronics Imaging, Inc. Marco inspection systems, apparatus and methods
DE102019206083A1 (de) * 2019-04-29 2020-10-29 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur optischen Inspektion, Kamerasystem und Fahrzeug
KR20210018603A (ko) * 2019-08-06 2021-02-18 삼성디스플레이 주식회사 포토 레지스트 패턴의 임계 치수 검사 방법
US10915992B1 (en) 2019-08-07 2021-02-09 Nanotronics Imaging, Inc. System, method and apparatus for macroscopic inspection of reflective specimens
US11593919B2 (en) 2019-08-07 2023-02-28 Nanotronics Imaging, Inc. System, method and apparatus for macroscopic inspection of reflective specimens
CN111795918B (zh) * 2020-05-25 2024-03-01 中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院 一种骨髓细胞形态学自动检测扫描结构及扫描方法
TWI737447B (zh) * 2020-08-13 2021-08-21 新加坡商鴻運科股份有限公司 影像處理方法、電子裝置和存儲介質
US20220150394A1 (en) * 2020-11-06 2022-05-12 Illumina, Inc. Apparatus and method of obtaining an image of a sample in motion
KR102560720B1 (ko) * 2022-06-08 2023-07-28 시냅스이미징(주) 다수의 검사 유닛을 포함하는 기판검사장치

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001202520A (ja) * 2000-01-24 2001-07-27 Nippon Avionics Co Ltd パターンの合成方法
US20010050331A1 (en) * 1999-12-30 2001-12-13 Yung Benjamin P. Staggered bilinear sensor
JP2002181729A (ja) * 2000-12-12 2002-06-26 Saki Corp:Kk 外観検査装置および外観検査方法
JP2007101300A (ja) * 2005-10-03 2007-04-19 Meinan Mach Works Inc 木材の検査方法及び装置及びプログラム

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01153944A (ja) * 1987-12-11 1989-06-16 Kita Denshi:Kk 印刷面監視センサー
JPH01148852U (ko) 1988-04-05 1989-10-16
JPH05240805A (ja) 1992-02-27 1993-09-21 Kawasaki Steel Corp 表面欠陥検査装置
JP3300111B2 (ja) * 1993-06-04 2002-07-08 旭硝子株式会社 網入り板ガラスの欠陥検出方法
US5517234A (en) * 1993-10-26 1996-05-14 Gerber Systems Corporation Automatic optical inspection system having a weighted transition database
JPH0981736A (ja) * 1995-09-08 1997-03-28 Fuji Electric Co Ltd 傷検査装置
JP3922784B2 (ja) 1998-01-27 2007-05-30 松下電工株式会社 ３次元形状計測装置
JP2000321168A (ja) 1999-05-12 2000-11-24 Fuji Photo Film Co Ltd 帯状走行体の濃度ムラ検査機
US20030021886A1 (en) * 2000-02-23 2003-01-30 Baele Stephen James Method of printing and printing machine
US7075565B1 (en) * 2000-06-14 2006-07-11 Landrex Technologies Co., Ltd. Optical inspection system
US6701197B2 (en) * 2000-11-08 2004-03-02 Orbotech Ltd. System and method for side to side registration in a printed circuit imager
JP3934873B2 (ja) * 2000-12-05 2007-06-20 新日本製鐵株式会社 カメラ調整用パターンシート、カメラ調整方法
EP1384046B1 (en) * 2001-05-04 2018-10-03 Vexcel Imaging GmbH Digital camera for and method of obtaining overlapping images
US6898306B1 (en) * 2001-05-14 2005-05-24 Ultratech, Inc. Machine-independent alignment system and method
EP1258915A1 (en) * 2001-05-17 2002-11-20 Infineon Technologies SC300 GmbH & Co. KG Method of detecting defects on a semiconductor device in a processing tool and an arrangement therefore
US7009163B2 (en) * 2001-06-22 2006-03-07 Orbotech Ltd. High-sensitivity optical scanning using memory integration
TWI222423B (en) * 2001-12-27 2004-10-21 Orbotech Ltd System and methods for conveying and transporting levitated articles
JP3930333B2 (ja) * 2002-01-31 2007-06-13 Ｄｏｗａホールディングス株式会社 物品表面の検査システム
JP4166585B2 (ja) 2003-01-20 2008-10-15 株式会社サキコーポレーション 外観検査装置および外観検査方法
US7308157B2 (en) * 2003-02-03 2007-12-11 Photon Dynamics, Inc. Method and apparatus for optical inspection of a display
JP2005249946A (ja) 2004-03-02 2005-09-15 Inter Action Corp 表示装置の欠陥検査装置
JP2006031551A (ja) * 2004-07-20 2006-02-02 Sony Corp 画像入力装置及び欠陥検査方法
US7397552B2 (en) * 2004-09-27 2008-07-08 Applied Materials, Israel, Ltd. Optical inspection with alternating configurations
JP4353479B2 (ja) 2004-10-08 2009-10-28 大日本スクリーン製造株式会社 ムラ検査装置、ムラ検査方法、および、濃淡ムラをコンピュータに検査させるプログラム
JP4704793B2 (ja) * 2005-04-06 2011-06-22 オリンパス株式会社 外観検査装置
CN1844899A (zh) * 2005-04-08 2006-10-11 株式会社名南制作所 检测宽物品的方法
IL188825A0 (en) * 2008-01-16 2008-11-03 Orbotech Ltd Inspection of a substrate using multiple cameras

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20010050331A1 (en) * 1999-12-30 2001-12-13 Yung Benjamin P. Staggered bilinear sensor
JP2001202520A (ja) * 2000-01-24 2001-07-27 Nippon Avionics Co Ltd パターンの合成方法
JP2002181729A (ja) * 2000-12-12 2002-06-26 Saki Corp:Kk 外観検査装置および外観検査方法
JP2007101300A (ja) * 2005-10-03 2007-04-19 Meinan Mach Works Inc 木材の検査方法及び装置及びプログラム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101351004B1 (ko) * 2013-05-03 2014-01-24 주식회사 미루시스템즈 상하 이동이 가능한 결함 검출용 카메라 어레이가 구비된 이송장치

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