KR20140096616A - 결함 검사 장치 및 이의 왜곡 보정방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 시료에 대한 영상을 획득하고 출력하는 카메라; 카메라로부터 전송된 영상과 기준 영상을 비교 판독하여 시료에 형성된 박막 패턴에 대한 결함 유무를 판단하는 데이터 처리부; 및 데이터 처리부에 의해 처리된 결과물을 표시하는 표시부를 포함하며, 데이터 처리부는 보정 함수를 기반으로 카메라의 렌즈 조리개의 회절 현상에 따른 왜곡 성분을 제거하고 영상에 대한 보정 영상을 생성하고 이를 기반으로 박막 패턴에 대한 결함 유무를 판단하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치를 제공한다.

Description

결함 검사 장치 및 이의 왜곡 보정방법{APPARATUS FOR INSPECTING DEFECT AND METHOD FOR CORRECTING DISTORTION THE SAME}
본 발명은 결함 검사 장치 및 이의 왜곡 보정방법에 관한 것이다.
정보화 기술이 발달함에 따라 사용자와 정보간의 연결 매체인 표시장치의 시장이 커지고 있다. 이에 따라, 유기전계발광표시장치, 액정표시장치, 전기영동표시장치 및 플라즈마표시장치 등과 같은 평판표시장치의 사용이 증가하고 있다.
앞서 설명한 바와 같은 평판표시장치는 영상을 표시하는 표시 패널, 표시 패널을 구동하는 구동부 및 구동부를 제어하는 제어부 등이 포함된다. 평판표시장치에 사용되는 표시 패널의 종류는 다양하지만 기본적으로 표시 패널을 제작한 후, 표시 패널을 구성하는 전극이나 배선 등을 포함하는 패턴에 대한 결함 유무를 검사하는 공정이 요구됨은 동일하다. 또한, 앞서 설명된 평판표시장치 외에 반도체 등을 이용한 전자소자에 대해서도 결함 유무를 검사하는 공정이 요구됨은 동일하다.
표시 패널이나 반도체 등의 결함 유무를 검사하는 방법에는 이들의 표면에 광을 조사하고 조사된 광의 광학적 변화를 판독하는 방식이나 이들을 카메라로 촬영한 후 획득한 영상을 비교 판독하는 방식이 이용된다.
카메라를 이용하는 검사 방법 중 하이 이미지 뎁스(High Image Depth) 카메라 등을 포함하는 결함 검사 장치는 넓은 다이나믹 레인지(Dynamic Rage)에 의해 렌즈(Lens) 조리개의 회절 현상이 나타난다. 이에 따라, 하이 이미지 뎁스 카메라 등을 포함하는 결함 검사 장치를 이용하여 영상을 획득하면 획득된 영상에 왜곡 성분(렌즈의 광학적 특성에 따른 왜곡)이 포함되어 나타난다. 카메라를 통해 획득한 영상에 왜곡 성분이 존재하면 결함 검사시 신뢰성 저하가 유발된다.
이러한 왜곡 성분을 제거하기 위해, 종래에는 카메라에서 지원하는 플랫 필드 코렉션(Flat Field Correction) 기능을 활용하는 것이 일반적이었다. 플랫 필드 코렉션 기능은 카메라의 제조사에서 지원하는 기능으로서 이상적인 밝기의 대상을 이용하여 밝은(Bright) 영상을 획득한 후 화이트(Whithe) 레벨에 대한 기준을 재수립하는 방식(Photo Response Non Uniformity 보정; 이하 PRNU 보정으로 기재함)이다. 즉, PRNU 보정 방식은 주변광량비 보정을 취하는 방식인데, 그 예를 설명하면 다음의 도 1과 같다.
도 1은 종래 카메라의 제조사에서 지원하는 PRNU 보정 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 1의 (a)에 도시된 바와 같이 종래에는 카메라(110)의 렌즈(115)에 적분구(120)를 배치하고 촬영한 후 화이트 레벨에 대한 기준을 재수립하는 방식을 사용한다. 또한, 도 1의 (b)에 도시된 바와 같이 종래에는 카메라(110)의 렌즈(115)에 균일도가 높은 광원(130)을 배치하고 촬영한 후 화이트 레벨에 대한 기준을 재수립하는 방식을 사용한다.
그런데, 종래 카메라의 제조사에서 지원하는 PRNU 보정 방식을 사용하기 위해서는 고가의 적분구(120)나 균일도가 높은 광원(130)을 구비해야 하므로 보정 절차가 까다로운 문제는 물론 투자 비용 및 제작 측면에서 발생하는 제약사항이 많다. 또한, 종래 카메라의 제조사에서 지원하는 PRNU 보정 방식을 사용하더라도 렌즈의 왜곡 성분이 지속적으로 남아 있는 문제가 있어 이의 개선이 요구된다.
상술한 배경기술의 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 결함 검사시 신뢰성을 향상시킬 수 있는 결함 검사 장치 및 이의 왜곡 보정방법을 제공하는 것이다. 또한, 본 발명은 보정 절차를 간소화할 수 있음은 물론 투자 비용 및 보정 장치 제작 시 발생하는 제약사항을 제거할 수 있는 결함 검사 장치 및 이의 왜곡 보정방법을 제공하는 것이다.
상술한 과제 해결 수단으로 본 발명은 시료에 대한 영상을 획득하고 출력하는 카메라; 카메라로부터 전송된 영상과 기준 영상을 비교 판독하여 시료에 형성된 박막 패턴에 대한 결함 유무를 판단하는 데이터 처리부; 및 데이터 처리부에 의해 처리된 결과물을 표시하는 표시부를 포함하며, 데이터 처리부는 보정 함수를 기반으로 카메라의 렌즈 조리개의 회절 현상에 따른 왜곡 성분을 제거하고 영상에 대한 보정 영상을 생성하고 이를 기반으로 박막 패턴에 대한 결함 유무를 판단하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치를 제공한다.
데이터 처리부는 카메라의 렌즈 조리개의 회절 현상에 따른 왜곡 영상의 평균과 유사도가 높은 보정 함수를 보정 함수로 독출하고, 영상과 독출된 보정 함수를 비교하여 보정 영상을 생성할 수 있다.
보정 함수는 가우시안(Gaussian) 분포 함수를 기반으로 마련될 수 있다.
보정 함수는 카메라의 렌즈 조리개의 회절 현상에 따른 왜곡 영상의 평균에 대응하여 복수로 정형화되어 룩업 테이블 형태로 마련될 수 있다.
데이터 처리부는 새로운 시료에 대한 영상이 전송되면 룩업 테이블로부터 이에 대응되는 보정 함수를 독출하고 영상과 독출된 보정 함수를 비교하여 보정 영상을 생성할 수 있다.
카메라는 12비트(bit) 이상의 출력 특성을 갖는 하이 이미지 뎁스(High Image Depth) 카메라를 포함할 수 있다.
다른 측면에서 본 발명은 왜곡이 있는 영상들을 획득하는 단계; 왜곡이 있는 영상들을 기반으로 왜곡 영상의 평균을 산출하는 단계; 왜곡 영상의 평균과 유사도가 높은 보정 함수를 독출하는 단계; 영상을 획득하는 단계; 및 영상과 보정 함수 간의 매칭을 통해 왜곡 성분이 제거된 보정 영상을 생성하는 단계를 포함하는 결함 검사 장치의 왜곡 보정방법을 제공한다.
보정 함수는 영상을 획득하는 카메라의 렌즈 조리개의 회절 현상에 따른 왜곡 영상의 평균과 유사도가 높을 수 있다.
보정 함수는 가우시안(Gaussian) 분포 함수를 기반으로 마련될 수 있다.
보정 함수는 카메라의 렌즈 조리개의 회절 현상에 따른 왜곡 영상의 평균에 대응하여 복수로 정형화되어 룩업 테이블 형태로 마련될 수 있다.
본 발명은 카메라의 렌즈 조리개에 의한 영상의 왜곡 성분을 제거하고 영상의 균일도를 확보하여 결함 검사시 신뢰성을 향상시킬 수 있는 결함 검사 장치 및 이의 왜곡 보정방법을 제공하는 효과가 있다. 또한, 본 발명은 기구적인 보정 방법이 아닌 알고리즘적인 방법을 이용하므로 보정 절차를 간소화할 수 있음은 물론 투자 비용 및 보정 장치 제작 시 발생하는 제약사항을 제거할 수 있는 결함 검사 장치 및 이의 왜곡 보정방법을 제공하는 효과가 있다.
도 1은 종래 카메라의 제조사에서 지원하는 PRNU 보정 방식을 설명하기 위한 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 결함 검사 장치의 개략적인 구성도.
도 3 및 도 4는 왜곡이 있는 영상들에 대한 평균 그레이 레벨 분포 그래프.
도 5 및 도 6은 왜곡 성분을 제거하기 위한 보정 함수에 대한 레벨 분포 그래프.
도 7은 촬영을 통해 획득한 영상과 보정 함수 간의 매칭 과정을 보여주는 그래프.
도 8은 도 7의 매칭 과정을 통해 보정된 보정 영상을 보여주는 그래프.
도 9는 보정 전과 보정 후를 비교 설명하기 위한 이미지.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 결함 검사 장치의 왜곡 보정방법을 설명하기 위한 흐름도.
이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 설명한다.
정보화 기술이 발달함에 따라 사용자와 정보간의 연결 매체인 표시장치의 시장이 커지고 있다. 이에 따라, 유기전계발광표시장치, 액정표시장치, 전기영동표시장치 및 플라즈마표시장치 등과 같은 평판표시장치의 사용이 증가하고 있다.
앞서 설명한 바와 같은 평판표시장치는 영상을 표시하는 표시 패널, 표시 패널을 구동하는 구동부 및 구동부를 제어하는 제어부 등이 포함된다. 평판표시장치에 사용되는 표시 패널의 종류는 다양하지만 기본적으로 표시 패널을 제작한 후, 표시 패널을 구성하는 전극이나 배선 등을 포함하는 패턴에 대한 결함 유무를 검사하는 공정이 요구됨은 동일하다. 또한, 앞서 설명된 평판표시장치 외에 반도체 등을 이용한 전자소자에 대해서도 결함 유무를 검사하는 공정이 요구됨은 동일하다.
앞서 설명된 표시 패널이나 반도체 등의 결함을 검사하기 위해서는 이들을 카메라로 촬영한 후 획득한 영상을 비교 판독하는 방식이 이용된다. 카메라를 이용하는 검사 방법 중 하이 이미지 뎁스(High Image Depth) 카메라 등을 포함하는 결함 검사 장치는 넓은 다이나믹 레인지(Dynamic Rage)에 의해 렌즈(Lens) 조리개의 회절 현상이 나타난다. 이에 따라, 하이 이미지 뎁스 카메라 등을 포함하는 결함 검사 장치를 이용하여 영상을 획득하면 획득된 영상에 왜곡 성분(렌즈의 광학적 특성에 따른 왜곡)이 포함되어 나타난다. 카메라를 통해 획득한 영상에 왜곡 성분이 존재하면 결함 검사시 신뢰성 저하가 유발된다.
이러한 왜곡 성분을 제거하기 위해, 종래에는 카메라에서 지원하는 플랫 필드 코렉션(Flat Field Correction) 기능을 활용하는 것이 일반적이었다. 플랫 필드 코렉션 기능은 카메라의 제조사에서 지원하는 기능으로서 이상적인 밝기의 대상을 이용하여 밝은(Bright) 영상을 획득한 후 화이트(Whithe) 레벨에 대한 기준을 재수립하는 방식(Photo Response Non Uniformity 보정; 이하 PRNU 보정으로 기재함)이다.
카메라의 제조사에서 지원하는 PRNU 보정 방식을 사용하기 위해서는 고가의 적분구나 균일도가 높은 광원을 구비해야 하므로 보정 절차가 까다로운 문제는 물론 투자 비용 및 제작 측면에서 발생하는 제약사항이 많다. 또한, 카메라의 제조사에서 지원하는 PRNU 보정 방식을 사용하더라도 렌즈의 왜곡 성분이 지속적으로 남아 있는 문제가 있다.
위와 같은 문제를 해결하기 위해 본 발명은 카메라의 제조사에서 지원하는 PRNU 보정 방식을 사용하지 않고 촬영을 통해 획득한 영상과 보정 함수 간의 매칭을 통해 왜곡 성분을 제거하는데 이에 대해 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 결함 검사 장치의 개략적인 구성도이고, 도 3 및 도 4는 왜곡이 있는 영상들에 대한 평균 그레이 레벨 분포 그래프이며, 도 5 및 도 6은 왜곡 성분을 제거하기 위한 보정 함수에 대한 레벨 분포 그래프이고, 도 7은 촬영을 통해 획득한 영상과 보정 함수 간의 매칭 과정을 보여주는 그래프이며, 도 8은 도 7의 매칭 과정을 통해 보정된 보정 영상을 보여주는 그래프이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 결함 검사 장치에는 카메라(110), 데이터 처리부(150), 표시부(140) 및 입력부(160)가 포함된다. 본 발명의 실시예에 따른 결함 검사 장치는 시료(170)에 형성된 전극, 배선, 절연층, 유기층, 무기층, 유무기층 등을 포함하는 박막 패턴에 대한 결함 유무를 검사하는 장치이다.
카메라(110)는 렌즈(115)를 통해 하부에 배치된 시료(170)에 대한 영상을 획득하고 획득한 영상을 데이터 처리부(150)로 전송한다. 카메라(110)는 BNC, RCA나 USB 등과 같은 유선 데이터 전송 방식이나 WIFI 등과 같은 무선 데이터 전송 방식으로 획득한 영상을 데이터 처리부(150)로 전송할 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 카메라(110)는 넓은 다이나믹 레인지를 갖는 하이 이미지 뎁스 카메라로 구성될 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 예컨대, 카메라(110)는 12비트(bit) 이상의 출력 특성을 갖는 산업용 카메라가 사용될 수 있다.
데이터 처리부(150)는 카메라(110)로부터 전송된 영상과 내부 저장장치에 저장되거나 설정된 기준 영상을 비교 판독하여 시료(170)에 대한 결함 유무를 판단한다. 데이터 처리부(150)는 작업자의 입력부(160) 조작에 대응하여 결함 유무에 대한 정보를 표시부(140)로 출력한다. 데이터 처리부(150)는 작업자의 입력부(160) 조작에 대응하여 카메라(110)를 통해 획득한 영상과 보정 함수 간의 매칭(또는 피팅)을 통해 왜곡 성분이 제거된 보정 영상을 표시부(140)로 출력한다.
이를 위해, 작업자는 카메라(110)를 이용하여 시료(170)에서 왜곡이 있는 영상들을 촬영하고 이를 데이터 처리부(150)의 내부 저장장치에 저장한다. 그리고 데이터 처리부(150)의 알고리즘을 이용하여 왜곡이 있는 영상들에 대한 평균을 산출하고 내부 저장장치에 저장한다.
작업자가 왜곡이 있는 영상들을 획득하고, 이들에 대한 평균을 산출하면 데이터 처리부(150)는 왜곡 영상의 평균을 도 3과 같은 평균 그레이 레벨 분포 그래프로 변환하여 표시부(140)로 출력할 수 있다. 하지만 본 발명에서는 식별을 용이하게 하기 위하여, 도 3의 그래프 영상을 도 4와 같은 그래프로 옮겨 도시한다. 이때, 왜곡 영상의 평균(AGL)은 레벨이 높은 데이터가 중심을 차지하고 이를 기준으로 레벨이 낮은 데이터가 좌우로 산포 되도록 표현될 수 있다.
도 4의 그래프를 참조하면, 왜곡이 있는 영상들로부터 획득된 왜곡 영상의 평균(AGL)에는 왜곡 성분(렌즈의 광학적 특성에 따른 왜곡)(NS)이 포함되어 나타난다. 왜곡 성분(NS)은 영상들에 대한 정상적인 레벨과 대비하여 포지티브 방향으로 돌출되거나 네거티브 방향으로 돌출되는 형태로 나타난다.
왜곡 성분은 결함 검사시 신뢰성 저하가 유발되므로, 작업자는 데이터 처리부(150)를 이용하여 왜곡 영상의 평균(AGL)과 유사도가 가장 높은 보정 함수를 독출한다. 보정 함수는 가우시안(Gaussian) 분포 함수를 기반으로 마련된다. 데이터 처리부(150)는 독출된 보정 함수를 도 5와 같은 분포 그래프로 변환하여 표시부(140)로 출력할 수 있다. 하지만 본 발명에서는 식별을 용이하게 하기 위하여, 도 5의 그래프 영상을 도 6과 같은 그래프로 옮겨 도시한다. 이때, 보정 함수(CGF) 또한 레벨이 높은 데이터가 중심을 차지하고 이를 기준으로 레벨이 낮은 데이터가 좌우로 산포 되도록 표현될 수 있다.
도 6의 그래프를 참조하면, 독출된 보정 함수(CGF)에는 왜곡 성분(NS)이 미 포함된다. 보정 함수(CGF)는 앞서 설명한 바와 같이 왜곡 영상의 평균(AGL)과 유사도를 높이기 위해 가우시안(Gaussian) 분포 함수를 통한 산술적인 수치 데이터를 기반으로 마련되기 때문이다.
가우시안 분포 함수는 하기의 수학식 1과 같다.
Figure pat00001
상기 수학식 1에서 a는 데이터들에 대한 오프셋 기울기를 의미하고, σ는 데이터들 중 좌우 끝단에 위치하는 데이터에 대한 기저부(x축)로부터 이격된 높이를 의미하고, b는 데이터들 중 중심부로부터 좌우 끝단에 위치하는 데이터에 대한 거리를 의미한다.
보정 함수(CGF)는 왜곡 영상의 평균(AGL)에 대응하여 a, σ 및 b의 값을 조절하는 과정을 통해 복수로 정형화되고 이들은 데이터 처리부(150)의 내부 저장장치에 저장된다. 따라서, 도 6에 도시된 분포 그래프의 형상에 한정되지 않고 복수의 보정 함수 형태로 데이터화 되어 룩업 테이블 형태로 저장된다. 보정 함수가 룩업 테이블 형태로 저장된 경우, 데이터 처리부(150)는 이후 새로운 영상이 전송되면 이에 대응되는 보정 함수를 자동으로 독출할 수 있게 된다.
앞서 설명된 바와 같이 작업자는 시료(170)에 대한 결함 검사에 앞서 결함 검사 장치를 조작하여 왜곡 영상의 평균(AGL)을 산출하고, 이와 가장 유사한 보정 함수(CGF)를 데이터화한다.
작업자가 위와 같이 왜곡 영상의 평균(AGL)을 산출하고, 이와 가장 유사한 보정 함수(CGF)를 데이터화하면 이후, 도 7과 같이 새로운 시료(170) 검사시 왜곡 성분(NS)이 형성된 영상(GL)이 획득되더라도 이와 유사한 보정 함수(CGF)를 독출하고 매칭(또는 피팅)하는 과정을 통해 왜곡 성분(NS)을 제거할 수 있게 된다.
이를 위해, 데이터 처리부(150)는 카메라(110)를 통해 왜곡 성분(NS)을 갖는 영상(GL)이 획득되면 이의 형태를 분석하고 내부 저장장치(룩업 테이블)로부터 이와 유사한 보정 함수(CGF)를 불러 들인다. 그러면 데이터 처리부(150)는 획득한 영상(GL)과 보정 함수(CGF) 간의 비교를 통해 도 8과 같이 왜곡 성분(NS)이 제거된 보정 영상(CGL)을 생성할 수 있다. 즉, 현재 획득한 영상(GL)은 영상의 균일도가 확보된 보정 영상으로 보정된다. 데이터 처리부(150)는 영상의 균일도가 확보된 보정 영상(CGL)을 기반으로 박막 패턴에 대한 결함 유무를 판단하므로, 결함 검사시 신뢰성을 향상시킬 수 있게 된다.
앞서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 결함 검사 장치를 이용하면 보정 전 대비 이미지 획득시 품질을 개선할 수 있으므로 결함 검시시 신뢰성을 향상시킬 수 있는데 그 예를 설명하면 다음과 같다.
도 9는 보정 전과 보정 후를 비교 설명하기 위한 이미지이다.
도 9의 보정 전의 이미지를 참조하면, 보정 전에는 렌즈의 왜곡으로 인해 중앙부가 밝게 올라와 대상물의 특성에 왜곡이 포함된 이미지를 획득하게 된다. 그러나, 도 9의 보정 후의 이미지를 참조하면, 보정 후에는 렌즈의 왜곡이 제거되므로 검사 대상이 되는 시료의 특성만 반영된 이미지를 획득하게 된다. 특히, 도 9에서 보정 전/후의 중앙부를 참조하면 ① ~ ③의 이미지 품질에 대한 개선율을 확인할 수 있을 것이다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 결함 검사 장치의 왜곡 보정방법에 대해 설명한다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 결함 검사 장치의 왜곡 보정방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 결함 검사 장치의 왜곡 보정방법은 왜곡이 있는 영상들을 획득하는 단계(S110)부터 보정 영상을 생성하는 단계(S150)의 순으로 이루어지는데, 이에 대한 설명의 이해를 돕기 위해 도 2 내지 도 8을 함께 참조한다.
먼저, 왜곡이 있는 영상들을 획득한다.(S110) 이를 위해, 카메라(110)를 이용하여 시료(170)에서 왜곡이 있는 영상들을 촬영하고 이를 데이터 처리부(150)의 내부 저장장치에 저장한다.
다음, 왜곡이 있는 영상들을 기반으로 왜곡 영상의 평균을 산출한다.(S120) 이를 위해, 데이터 처리부(150)의 알고리즘을 이용하여 왜곡이 있는 영상들에 대한 평균을 산출하고 내부 저장장치에 저장한다.
왜곡이 있는 영상들을 획득하고, 이들에 대한 평균을 산출하면 데이터 처리부(150)는 왜곡 영상의 평균을 도 3과 같은 평균 그레이 레벨 분포 그래프로 변환하여 표시부(140)로 출력할 수 있다. 하지만 본 발명에서는 식별을 용이하게 하기 위하여, 도 3의 그래프 영상을 도 4와 같은 그래프로 옮겨 도시한다. 이때, 왜곡 영상의 평균(AGL)은 레벨이 높은 데이터가 중심을 차지하고 이를 기준으로 레벨이 낮은 데이터가 좌우로 산포 되도록 표현될 수 있다.
도 4의 그래프를 참조하면, 왜곡이 있는 영상들로부터 획득된 왜곡 영상의 평균(AGL)에는 왜곡 성분(렌즈의 광학적 특성에 따른 왜곡)(NS)이 포함되어 나타난다. 왜곡 성분(NS)은 영상들에 대한 정상적인 레벨과 대비하여 포지티브 방향으로 돌출되거나 네거티브 방향으로 돌출되는 형태로 나타난다.
다음, 왜곡 영상의 평균과 유사한 보정 함수를 독출한다.(S130) 이를 위해, 데이터 처리부(150)를 이용하여 왜곡 영상의 평균(AGL)과 가장 유사한 보정 함수를 독출한다. 보정 함수는 가우시안(Gaussian) 분포 함수를 기반으로 마련된다. 데이터 처리부(150)는 독출된 보정 함수를 도 5와 같은 분포 그래프로 변환하여 표시부(140)로 출력할 수 있다. 하지만 본 발명에서는 식별을 용이하게 하기 위하여, 도 5의 그래프 영상을 도 6과 같은 그래프로 옮겨 도시한다. 이때, 보정 함수(CGF) 또한 레벨이 높은 데이터가 중심을 차지하고 이를 기준으로 레벨이 낮은 데이터가 좌우로 산포 되도록 표현될 수 있다.
도 6의 그래프를 참조하면, 독출된 보정 함수(CGF)에는 왜곡 성분(NS)이 미 포함된다. 보정 함수(CGF)는 앞서 설명한 바와 같이 왜곡 영상의 평균(AGL)과 유사도를 높이기 위해 가우시안(Gaussian) 분포 함수를 통한 산술적인 수치 데이터를 기반으로 마련되기 때문이다.
가우시안 분포 함수는 앞서 설명된 수학식 1과 같다. 그리고 이를 기반으로 하는 보정 함수(CGF)는 왜곡 영상의 평균(AGL)에 대응하여 a, σ 및 b의 값을 조절하는 과정을 통해 복수로 정형화되고 이들은 데이터 처리부(150)의 내부 저장장치에 저장된다. 따라서, 도 6에 도시된 분포 그래프의 형상에 한정되지 않고 복수의 보정 함수 형태로 데이터화 되어 룩업 테이블 형태로 저장된다.
다음, 카메라(110)를 통해 새로운 시료에 대한 영상을 획득한다.(S140) 이를 위해, 카메라(110)를 이용하여 시료를 촬영하고 영상을 획득한다. 이때, 획득된 영상은 데이터 처리부(150)로 전송된다.
다음, 영상과 보정 함수 간의 매칭(또는 피팅)을 통해 왜곡 성분이 제거된 보정 영상을 생성한다.(S150) 이를 위해, 데이터 처리부(150)를 이용하여 카메라(110)를 통해 왜곡 성분(NS)을 갖는 영상(GL)이 획득되면 이의 형태를 분석하고 내부 저장장치(룩업 테이블)로부터 이와 유사한 보정 함수(CGF)를 불러 들인다. 그러면 데이터 처리부(150)는 현재 획득한 영상(GL)과 보정 함수(CGF) 간의 비교를 통해 도 8과 같이 왜곡 성분(NS)이 제거된 보정 영상(CGL)을 생성할 수 있다. 즉, 현재 획득한 영상(GL)은 영상의 균일도가 확보된 보정 영상으로 보정된다. 데이터 처리부(150)는 영상의 균일도가 확보된 보정 영상(CGL)을 기반으로 박막 패턴에 대한 결함 유무를 판단하므로, 결함 검사시 신뢰성을 향상시킬 수 있게 된다.
이상 본 발명은 카메라의 렌즈 조리개에 의한 영상의 왜곡 성분을 제거하고 영상의 균일도를 확보하여 결함 검사시 신뢰성을 향상시킬 수 있는 결함 검사 장치 및 이의 왜곡 보정방법을 제공하는 효과가 있다. 또한, 본 발명은 기구적인 보정 방법이 아닌 알고리즘적인 방법을 이용하므로 보정 절차를 간소화할 수 있음은 물론 투자 비용 및 보정 장치 제작 시 발생하는 제약사항을 제거할 수 있는 결함 검사 장치 및 이의 왜곡 보정방법을 제공하는 효과가 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 상술한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 한다. 아울러, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어진다. 또한, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
110: 카메라 150: 데이터 처리부
140: 표시부 160: 입력부
170: 시료 AGL: 왜곡 영상의 평균
NS: 왜곡 성분 CGF: 보정 함수

Claims (10)

  1. 시료에 대한 영상을 획득하고 출력하는 카메라;
    상기 카메라로부터 전송된 영상과 기준 영상을 비교 판독하여 상기 시료에 형성된 박막 패턴에 대한 결함 유무를 판단하는 데이터 처리부; 및
    상기 데이터 처리부에 의해 처리된 결과물을 표시하는 표시부를 포함하며,
    상기 데이터 처리부는 보정 함수를 기반으로 상기 카메라의 렌즈 조리개의 회절 현상에 따른 왜곡 성분을 제거하고 상기 영상에 대한 보정 영상을 생성하고 이를 기반으로 상기 박막 패턴에 대한 결함 유무를 판단하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는
    상기 카메라의 렌즈 조리개의 회절 현상에 따른 왜곡 영상의 평균과 유사도가 높은 보정 함수를 상기 보정 함수로 독출하고, 상기 영상과 독출된 보정 함수를 비교하여 상기 보정 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 보정 함수는
    가우시안(Gaussian) 분포 함수를 기반으로 마련된 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 보정 함수는
    상기 카메라의 렌즈 조리개의 회절 현상에 따른 왜곡 영상의 평균에 대응하여 복수로 정형화되어 룩업 테이블 형태로 마련된 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는
    새로운 시료에 대한 영상이 전송되면 상기 룩업 테이블로부터 이에 대응되는 보정 함수를 독출하고 상기 영상과 독출된 보정 함수를 비교하여 상기 보정 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 카메라는
    12비트(bit) 이상의 출력 특성을 갖는 하이 이미지 뎁스(High Image Depth) 카메라를 포함하는 결함 검사 장치.
  7. 왜곡이 있는 영상들을 획득하는 단계;
    상기 왜곡이 있는 영상들을 기반으로 왜곡 영상의 평균을 산출하는 단계;
    상기 왜곡 영상의 평균과 유사도가 높은 보정 함수를 독출하는 단계;
    영상을 획득하는 단계; 및
    상기 영상과 상기 보정 함수 간의 매칭을 통해 왜곡 성분이 제거된 보정 영상을 생성하는 단계를 포함하는 결함 검사 장치의 왜곡 보정방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 보정 함수는
    영상을 획득하는 카메라의 렌즈 조리개의 회절 현상에 따른 상기 왜곡 영상의 평균과 유사도가 높은 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치의 왜곡 보정방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 보정 함수는
    가우시안(Gaussian) 분포 함수를 기반으로 마련된 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치의 왜곡 보정방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 보정 함수는
    상기 카메라의 렌즈 조리개의 회절 현상에 따른 왜곡 영상의 평균에 대응하여 복수로 정형화되어 룩업 테이블 형태로 마련된 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치의 왜곡 보정방법.
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