KR20210022278A

KR20210022278A - 적외선 카메라를 이용한 불량 부품 검출 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20210022278A
Application number: KR1020190101522A
Authority: KR
Inventors: 이동익
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2019-08-20
Filing date: 2019-08-20
Publication date: 2021-03-03
Also published as: WO2021033969A1; US20210055241A1; US11598738B2

Abstract

불량 부품 검출 장치는 생산 공정에서 검사대상 부품을 촬영하는 적외선 카메라, 및 적외선 카메라가 촬영한 영상을 토대로 부품의 온도를 측정하여 기준값을 벗어나는 부품을 불량부품으로 판단하는 프로세서를 구비한다. 각종 불량원인에 대한 데이터베이스가 수립되고, 측정된 온도를 토대로 검출된 불량 부품 또는 재검사 부품에 대한 예상 불량 원인이 데이터베이스를 통해 도출된다. 이에 따라 부품의 재검사를 효과적으로 수행할 수 있고, 잦은 불량에 대한 원인 제거를 위한 생산 공정 점검에 활용할 수 있다.

Description

적외선 카메라를 이용한 불량 부품 검출 장치 및 방법 {Apparatus and Method for detecting Defective Parts with Infrared Camera}

본 발명은 불량 부품 검출 장치 및 방법에 관한 것으로서, 부품 생산 공정 상에서 적외선 카메라를 이용하여 부품을 촬영하여 불량 부품인지 여부를 검출하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

전자기기용 부품, 예컨대 인쇄회로기판(PCB : Printed Circuit Board)과 같은 부품들은 생산 공정에서 불량 여부를 판별하는 공정을 거친다. 불량 부품을 검출하는 방법으로서, 예컨대 각종 테스트 신호를 부품에 인가하여 해당 부품이 정상적인 결과를 출력하는지 여부를 판단하는 방법이 일반적으로 사용된다.

부품의 불량 여부를 판단하는 다른 방법으로서 적외선 카메라를 이용하여 부품에서의 발열 정도를 측정하는 방법이 고려될 수 있다. 발열의 정도가 정상 범위를 넘어서면 불량 부품으로 판별할 수 있다. 그런데, 종래에는 적외선 카메라를 통한 발열 측정 방법이 부품을 개발하는 단계에서만 발열 정도 검증용으로 사용되어 왔고, 개발이 완료된 부품의 생산 공정에서 개개의 부품에 대한 불량 여부를 판단하는 데에는 채용되지 않았다.

또한, 생산 공정에서 발생하는 불량은 여러 가지 종류가 있을 수 있다. 그런데 종래에는 불량 여부를 판별하여 정상 부품을 선별하는 방안만을 고려하였을 뿐이고, 불량의 원인을 파악하는 방법은 제시하지 못하고 있다. 동일한 종류의 불량에 대해서는 불량 제품 검출 과정에서 발생되는 현상이 유사할 것이다. 따라서 불량 여부의 테스트 중에서 발생된 현상을 유형화한다면 검출된 불량 부품에 대해 불량 원인을 추론할 수 있을 것이다. 그러나 종래의 불량 검출 방법은 이러한 기능을 제공하지 못하고 있다.

본 발명의 목적은 부품의 생산 공정에서 적외선 카메라를 이용한 부품의 발열 정도 측정을 통해 불량 부품의 여부를 판단하는 방안을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은, 적외선 카메라를 이용하여 발견된 불량 부품에 대해 불량 발생 원인을 추론할 수 있는 방안을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, a) 검사대상 부품에 구동 전원을 인가하는 단계; b) 상기 구동 전원이 인가된 상기 검사대상 부품의 온도를 적외선 카메라를 이용하여 측정하는 단계; c) 측정된 상기 온도에 대한 데이터를 정상 부품에 대한 소정의 기준값과 비교하는 단계; 및 d) 상기 c) 단계에서의 비교 결과 상기 기준값을 벗어나는 상기 검사대상 부품을 불량 부품으로 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 방법을 제안한다.

상기 c) 단계에서의 상기 기준값은, 상기 정상 부품에 대한 상기 특정 시점에서의 기준온도, 상기 정상 부품에 대하여 전원 인가 후 복수의 시점에 각각 측정된 상기 온도들간의 차이값, 또는 상기 정상 부품에 대하여 전원 인가 후에 측정된 상기 온도의 변화 속도 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

본 발명의 불량 부품 검출 방법은, 바람직하게는 e) 다수의 상기 검사대상 부품들에 대해 상기 b) 단계에서 측정된 상기 온도와 관련한 분포데이터를 수립하는 단계; f) 상기 b) 단계에서 측정된 상기 온도에 대한 데이터를 상기 분포데이터와 비교하는 단계; 및 g) 상기 f) 단계에서의 비교 결과 상기 정상 부품에 해당되는 분포 범위를 벗어나는 상기 검사대상 부품에 대해 재검사 부품으로 판단하는 단계;를 더 포함한다.

상기 f) 단계 및 상기 g) 단계는, 상기 d) 단계에서 상기 불량 부품으로 판단되지 않은 상기 검사대상 부품에 대해 수행되도록 구성될 수 있다.

본 발명의 불량 부품 검출 방법은, h) 상기 재검사 부품이 동작 포화 온도에 이르도록 상기 구동 전원을 소정 시간 이상 인가하는 단계; 및 i) 상기 동작 포화 온도를 측정하여 상기 불량 부품인지 여부를 재판단하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 불량 부품 검출 방법은, j) 상기 d) 단계에서 상기 불량 부품으로 판단되거나 상기 g) 단계에서 상기 재검사 부품으로 판단된 후 종국적으로 상기 불량 부품으로 판단된 상기 검사대상 부품에 대해, 실제 검사 결과 파악된 불량 원인을 상기 분포데이터상의 위치에 대한 정보와 함께 저장하여, 복수의 상기 재검사 부품들에 대한 불량원인 데이터베이스를 수립하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 불량 부품 검출 방법은, k) 상기 c) 단계 또는 상기 f) 단계에서의 비교 결과를 상기 j) 단계에서 수립된 불량원인 데이터베이스에 조회하여, 상기 검사대상 부품에 대한 예상 불량 원인을 판단하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

한편, 상기 b) 단계에서는 상기 검사대상 부품의 전 영역에 대해 복수 개로 구획된 각 영역별로 상기 온도가 측정되며, 상기 c) 단계에서는 각각의 상기 영역별로 측정된 상기 온도와 각각의 상기 영역별로 마련된 상기 기준값이 비교되도록 구성될 수 있다.

이때, 상기 b) 단계와 상기 c) 단계는 상기 영역들 중 일부에 대해서만 수행되도록 구성될 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 의하면, 구동 전원이 인가된 검사대상 부품을 촬영하는 적외선 카메라; 정상 부품에 대한 소정의 기준값을 저장하고 있는 저장부; 및 상기 적외선 카메라로부터 수신된 영상을 토대로 토대로 상기 검사대상 부품의 온도를 측정하고, 측정된 상기 온도에 대한 데이터를 상기 저장부에 저장되어 있는 상기 기준값과 비교하여, 비교 결과를 토대로 상기 검사대상 부품이 불량 부품인지 여부를 판단하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 장치가 제공된다.

상기 기준값은, 상기 정상 부품에 대한 상기 특정 시점에서의 기준온도, 상기 정상 부품에 대하여 전원 인가 후 복수의 시점에 각각 측정된 상기 온도들간의 차이값, 또는 상기 정상 부품에 대하여 전원 인가 후에 측정된 상기 온도의 변화 속도 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

상기 저장부는 다수의 상기 검사대상 부품들에 대해 상기 측정부에 의해 측정된 상기 온도와 관련한 분포데이터를 저장하고, 상기 프로세서는 측정된 상기 온도에 대한 데이터를 상기 저장부에 저장된 상기 분포데이터와 비교하여 상기 정상 부품에 해당되는 분포 범위를 벗어나는 상기 검사대상 부품에 대해 재검사 부품으로 판단한다.

상기 프로세서는 상기 불량 부품으로 판단되지 않은 상기 검사대상 부품에 대해 상기 재검사 부품에 해당되는지 여부를 판단한다.

상기 프로세서는 상기 재검사 부품에 대해 동작 포화 온도에 이르도록 구동 전원이 인가된 후의 상기 동작 포화 온도를 토대로 상기 불량 부품인지 여부를 재판단한다.

상기 저장부는, 상기 판단부에 의해 상기 불량 부품으로 판단되거나 상기 재검사 부품으로 판단된 후 종국적으로 상기 불량 부품으로 판단된 상기 검사대상 부품에 대해, 실제 검사 결과 파악된 불량 원인을 상기 분포데이터상의 위치에 대한 정보와 함께 기록한 불량원인 데이터베이스를 저장한다.

상기 프로세서는, 상기 불량 부품으로 판단되거나 상기 재검사 대상으로 판단된 상기 검사대상 부품에 대하여 측정된 상기 온도에 관한 데이터를 상기 저장부에 저장된 상기 불량원인 데이터베이스에 조회하여, 조회 결과르 토대로 상기 검사대상 부품에 대한 예상 불량 원인을 판단한다.

바람직한 일 실시예에 의하면, 상기 프로세서는 상기 검사대상 부품의 전 영역에 대해 복수 개로 구획된 각 영역별로 상기 온도를 측정하며, 각각의 상기 영역별로 측정된 상기 온도와 각각의 상기 영역별로 마련된 상기 기준값을 비교한다.

이때, 복수의 상기 영역들 중 일부에 대해서만 측정 동작 및 비교 동작이 수행된다.

본 발명에 따르면, 적외선 카메라를 이용하여 생산 공정에서 불량 부품을 검출할 수 있고, 이와 함께 재검사가 필요한 부품인지 여부도 검사할 수 있다.

또한 각종 불량원인에 대한 데이터베이스를 수립함으로써 불량 부품 또는 재검사 부품에 대한 예상 불량 원인을 도출할 수 있다. 이에 따라 부품의 재검사를 효과적으로 수행할 수 있고, 잦은 불량에 대한 원인 제거를 위한 생산 공정 점검에 활용할 수 있다.

도 1 은 본 발명에 따른 불량 부품 검출 장치가 부품 생산 공정에서 불량 부품을 검출하기 위해 검사대상 부품을 촬영하는 상황을 도시한 도면.
도 2 는 본 발명에 따른 불량 부품 검출 장치의 블록도.
도 3 은 도 2 의 분포데이터 저장부에 저장된 분포데이터의 그래프.
도 4 는 본 발명에 따른 불량 부품 검출 과정을 도시한 흐름도.
도 5 는 도 1 의 적외선 카메라가 촬영한 영상을 각 영역별로 구획한 상태를 도시한 도면.

이하에서는 본 발명의 다양한 실시예에 대하여 도면을 참조하여 보다 구체적으로 설명한다. 도면에서 동일한 참조번호 또는 부호는 실질적으로 동일한 기능을 수행하는 구성요소를 지칭하며, 도면에서 각 구성요소의 크기는 설명의 명료성과 편의를 위해 과장되어 있을 수 있다. 다만, 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 이하의 실시예에 설명된 구성 또는 작용으로만 한정되지는 않는다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.

본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

또한, 본 발명의 실시예에서 '상부', '하부', '좌측', '우측', '내측', '외측', '내면', '외면', '전방', '후방' 등의 용어는 도면을 기준으로 정의한 것이며, 이에 의해 각 구성요소의 형상이나 위치가 제한되는 것은 아니다.

본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 서브 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.

도 1 은 본 발명에 따른 불량 부품 검출 장치가 부품 생산 공정에서 불량 부품을 검출하기 위해 검사대상 부품을 촬영하는 상황을 도시한 도면이다.

본 발명의 실시예에서는 불량 여부를 검사하는 검사대상 부품으로서 PBA(PCB Board Assembly)를 예시한다. PBA(20)는 실질적으로 모든 전자기기에 구비되는 부품으로서, 회로 패턴이 구비된 PCB(21), PCB(21) 상에 장착된 IC(23), 및 PCB(21) 상에 장착된 커패시터나 코일 등과 같은 각종 소자(23, 25)를 구비하고 있다. PBA(20)는 방열을 위해 히트싱크(Heat Sink) 등과 같은 방열 수단을 구비하고 있다. PBA(20)에서 발생되는 열은 전자기기가 정상적으로 동작하는 데에 가장 위협이 되는 요소 중 하나이며, 따라서 PBA(20)는 정상적으로 동작 시 적어도 일정 이하의 온도를 유지할 수 있도록 설계된다. PBA(20)에 전원을 인가하여 동작시킬 경우 만약 설정된 기준보다 높은 온도의 열이 발생한다면 검사 대상 PBA(20)가 불량인 것으로 판단할 수 있다.

검사 대상이 되는 PBA(20)는 생산 공정에서 컨베이어 벨트(B)를 통해 이송되며, 검사가 수행되는 검사 위치에서 일시적으로 검사를 위해 정지된다. 검사 위치에는 전원 공급부(10)가 마련되어 있고, 검사 위치에 놓여진 PBA(20)에는 전원공급부(10)가 연결되어 전원이 공급된다. 생산성을 고려하여, 통상적으로 검사에 소요되는 시간은 각 부품별로 일정 시간, 예컨대 15초로 설정된다. PBA(20)에 전원이 인가되면 PBA(20)가 동작하고, 이에 따라 PBA(20) 상의 각 부품에서 발열이 시작된다. 본 발명은 이와 같이 PBA(20)에 전원이 인가된 후의 발열 상황을 관찰하여 부품의 불량 여부를 판단하는 방안을 제시한다.

도 2 는 본 발명에 따른 불량 부품 검출 장치의 블록도이다. 본 발명에 따른 불량 부품 검출 장치는 적외선 카메라(30)와 서버(40)를 포함한다.

적외선 카메라(30)는 컨베이어 벨트(B)에 의해 이송되어 검사 위치에 놓여진 PBA(20)를 촬영한다. 촬영된 영상은 PBA(20)의 온도에 관한 정보를 가진다. 이 영상은 서버(30)로 전송된다.

서버(40)는 적외선 카메라(30)로부터 수신된 영상을 토대로 PBA(20)의 온도를 측정하고, 측정된 온도를 토대로 PBA(20)의 불량 여부를 판단한다. 서버(40)는 프로세서(42)와 저장부(48)를 구비한다. 프로세서(42)는 하나의 컴퓨터일 수 있고, 하나의 컴퓨터 내의 예컨대 CPU 일 수 있다. 저장부(48)는 메모리를 구비한 별도의 컴퓨터일 수 있고, 컴퓨터 내의 예컨대 하드디드크일 수 있다.

프로세서(42)는 측정부(422), 비교부(424), 및 판단부(426)를 구비한다. 서버(40)의 각 모듈(422, 424, 426)은 컴퓨터 시스템 내에서 동작하는 소프트웨어로 구현된다. 소프트웨어의 각 모듈의 동작에 의하여, 프로세서(42)는 해당 동작에 대응되는 상기 모듈들(422, 424, 426)을 구비하는 장치로서 기능한다. 또한 각 모듈(422, 424, 426)은 그 기능별로 구분되는 독립적인 모듈로서 도시되고 설명되나, 이들은 일체화된 하나의 모듈로서 구성될 수 있다. 예컨대 비교부(424)와 판단부(426)가 하나의 모듈로 구성될 수 있다.

측정부(422)는 적외선 카메라(30)가 촬상한 영상을 토대로 PBA(20)의 온도를 산출한다. 측정부(422)에 의해 산출된 온도는 PBA(20)의 온도의 측정값이 된다.

비교부(424)는 측정부(422)에 의해 측정된 온도에 대한 데이터를 저장부(48)에 저장되어 있는 소정의 기준값과 비교한다.

판단부(426)는 비교부(424)의 판단 결과를 토대로 PBA(20)의 불량 여부를 판단한다.

저장부(48)는 기준값 저장부(482), 분포데이터 저장부(484), 및 불량원인 데이터베이스(486)를 구비하고 있다.

기준값 저장부(482)는 소정의 기준값(reference value)을 저장한다. 여기에서 기준값은 검사대상 부품이 정상 부품일 경우의 온도로서, 정상 부품에 대한 특정 시점에서의 기준온도이다. 하나의 PBA(20)에 대해 주어지는 검사 소요 시간을 15초로 가정할 때, 전원공급부(10)가 PBA(20)에 전원을 인가한 후 예컨대 10초 후에 PBA(20)의 온도가 측정되는 것이 바람직하다. 따라서, 기준값은 정상 부품에 전원을 인가한 후 10초 후의 온도로 설정된다.

기준값은 실제 제작된 정상 부품의 발열 온도를 측정한 값으로 정해질 수 있다. 예컨대 기 제작된 PBA(20)들 중에서 각종 테스트 결과 정상 부품으로 판정된 부품들에 대해서 구동 전원 인가 후 10초 경과된 시점의 온도를 측정하고, 이와 같이 측정된 온도들을 통계적으로 분석하여 정상 동작하는 부품의 온도값을 얻는다. 이와 같이 얻어진 온도값이 기준값으로 설정된다. 다른 방식으로, 기준값은 부품에 대해 요구되는 설계 사양에서의 허용 최대 온도로 정해질 수 있다. PBA(20)와 같은 전자기기용 부품은 종국적으로 이 부품이 채용될 전자기기의 사용 환경에 따라 요구되는 온도 허용치가 존재하므로, 부품의 개발 시에는 이러한 요구 사항을 고려하여 설계 사양이 정해진다. 따라서 이러한 설계 사양을 넘어서는 온도가 발생하면 부품에 불량이 발생한 것으로 볼 수 있다.

기준값은 예컨대 50~80℃ 와 같이 범위로 특정될 수도 있고, 80℃ 이하와 같이 상한값으로 특정될 수도 있다. 통상적으로 전자 부품은 동작 시 발생하는 온도가 비정상적으로 높아질 경우가 문제가 된다. 따라서, 일반적으로는 상한값을 기준값으로 정하고 이 상한값을 넘어서지 않는다면 정상 부품으로 판정하는 방식을 채용할 수 있다. 반면에, 전자 부품에 전원이 인가될 경우 전자 부품은 발열이 일어나게 되므로, 만약 온도가 전혀 상승하지 않는다면 어떤 원인으로 인해 전자 부품에 전원 공급이 되지 않는 불량이 발생한 것으로 볼 수 있다. 따라서, 기준값을 온도 범위로 특정할 경우 이와 같이 전혀 동작하지 않는 경우도 불량으로 검출할 수 있다.

다른 예로서, 기준값은 정상 부품에 대하여 복수의 시점에 각각 측정된 온도들간의 차이값으로 정해질 수 있다. 예컨대, 기준값은 전원 인가 후 1초 시점의 온도와 10초 시점의 온도를 측정하여 이 두 온도의 차이값으로 정해진다. 차이값이 일정 이상인 경우 전원 인가 후의 발열이 매우 급격하게 이루어짐을 의미하고, 이는 해당 부품이 불량인 것으로 판단할 수 있는 근거가 된다.

이와 동일한 관점에서, 기준값은 정상 부품에 대하여 전원 인가 후에 측정된 온도의 시간에 대한 변화량, 즉 온도의 증가 속도로 정해질 수 있다. 기준값이 온도의 증가 속도로 정해진 경우, 전원 인가 후 1초 후 및 10초 후와 같은 특정 시점의 온도만을 기준으로 삼는 것이 아니라 어느 시점에서든지 증가 속도가 일정 이상이기만 하면 불량으로 판단하는 방식이 채용될 수 있다.

기준값이 측정된 온도들간의 차이값으로 정해지는 방식 및 온도의 증가 속도로 정해지는 방식에서도, 이 차이값과 증가속도 또한 어떤 범위로 정해질 수도 어떤 상한값으로 정해질 수도 있다.

분포데이터 저장부(484)는 PBA(20)의 실제 측정 온도에 대한 분포데이터를 저장한다. 이 분포데이터는 생산 공정에서 실제 생산되는 개개의 PBA(20)에 대해 온도를 측정한 값의 통계 정보이다. 생산된 PBA(20)는 대부분 정상 부품일 것이나 일부의 불량 부품이 포함되어 있다. 생산된 모든 부품에 대해 온도를 측정하여 분포도를 만들면 예컨대 도 3 과 같은 정규분포의 그래프가 얻어질 것이다.

도 3 은 도 2 의 분포데이터 저장부에 저장된 분포데이터의 그래프로서, 가로축은 측정된 온도이고 세로축은 해당 온도가 측정된 부품의 갯수이다. 적외선 카메라(30)를 이용하여 촬영한 영상을 토대로 모든 부품에 대해 측정부(422)가 측정한 온도는 도 3 의 그래프를 작성하는 자료로 사용된다.

도 3 에서, 온도의 평균값 또는 중간값(M)을 기준으로 소정 범위의 영역은 정상영역(A1)으로 정의되고, 좌우측의 최외곽 영역, 즉 특정 온도 이하이거나 특정 온도 이상인 영역은 불량영역(A3)으로 정의되고, 정상영역(A1)과 불량영역(A3) 사이의 영역은 재검사영역(A2)으로 정의된다. 판단부(426)는 측정부(422)에서 측정된 온도가 정상영역(A1)의 온도인 경우에는 정상 부품으로 판단하고 불량영역(A3)의 온도인 경우에는 불량 부품으로 판단하고 재검사영역(A2)의 온도인 경우에는 재검사 부품으로 판단한다.

각 영역(A1, A2, A3)을 구획하는 지점을 설정하는 방식의 일 예로서, 다수의 부품에 대한 검사 결과 얻어진 온도의 평균값, 즉 도 3 의 중간값(M)으로부터 표준편차의 2배만큼 좌우로 이격된 지점까지의 영역을 정상영역(A1)으로, 그리고 표준편차의 3배만큼 좌우로 이격된 지점을 벗어나는 위치를 불량영역(A3)으로, 그리고 그 A1 과 A3 사이의 영역을 재검사영역(A2)으로 결정할 수 있다.

각 영역(A1, A2, A3)을 구획하는 경계 지점의 온도값은 실험적으로 결정되거나 통계적으로 결정될 수 있다. 실험적으로 결정하는 경우에는, 예컨대 1000개의 부품에 대한 검사 결과 종국적으로 불량으로 판정된 부품들이 나타낸 온도들을 이용하여 불량영역(A3)을 구획하는 지점을 결정할 수 있다. 통계적으로 결정하는 경우에는, 예컨대 표준편차의 3배 이상 이격된 영역의 온도를 불량영역(A3)으로 결정할 수 있다.

한편, 전술한 바와 같이 불량 여부를 판단하는 데에 사용되는 기준값은 온도값일 수 있고, 복수의 시점에서의 온도의 차이값일 수 있고, 온도의 증가 속도일 수 있다. 도 3 은 기준값이 온도값인 경우에 대해 분포데이터가 수립된 것을 예시하였다. 그러나 만약 기준값이 온도의 차이값이거나 온도의 증가 속도라면, 도 3 의 가로축은 차이값 또는 증가 속도가 표시되는 축이 된다.

본 발명의 실제 구현 시에, 기준값 저장부(482)와 분포데이터 저장부(484)는 둘 중 어느 하나만이 채용될 수도 있고 둘 다 채용될 수도 있다. 기준값 저장부(482)만이 채용된다면, 예컨대 50~80℃ 의 온도인 부품은 정상으로, 그렇지 않은 부품은 불량으로 판단할 수 있다. 분포데이터 저장부(484)만이 채용된다면, 예컨대 온도가 중간값(M)으로부터 표준편차의 2배 범위 내에 있는 부품은 정상으로, 표준편차의 3배 범위 밖에 있는 부품은 불량으로, 그 사이에 있는 부품은 재검사 대상으로 판단할 수 있다. 둘 다 채용된다면, 예컨대 50~80℃ 의 온도인 부품은 정상으로 판단하되, 이를 벗어난 부품에 대해서는 온도의 중간값(M)으로부터 표준편차의 3배 범위 밖에 있는 경우에만 불량 부품으로 판단하고 나머지는 재검사 부품으로 판단할 수 있다.

불량원인 데이터베이스(486)는 불량 부품으로 판단된 검사대상 부품에 대해, 구체적으로 파악된 불량원인을 기록한 데이터베이스이다. 여기에서 불량 부품으로 판단된 부품은, 불량영역(A3)에 속하는 것으로 판단된 부품, 및 재검사영역(A2)에 속하는 것으로 판단된 부품 중에서 실제 불량 여부에 대한 후속되는 판별작업 결과 종국적으로 불량인 것으로 판단된 부품을 포함한다. 불량영역(A3)의 부품은 구체적인 불량 원인이 별도의 검사를 통해 검사된다. 또한 재검사영역(A2)의 부품은 재검사를 통해 불량 부품인지 아니면 정상 부품인지 여부가 다시 판단되고, 이때 불량 부품으로 판단된 부품에 대해서는 구체적인 불량 원인이 별도로 검사된다. 이와 같은 과정을 통해 불량으로 판정된 부품에 대해서는 구체적인 불량 원인이 파악된다. 이러한 불량 원인 파악은 에컨대 PBA(20)에 테스트 신호를 인가하여 정상적인 신호가 출력되는지 여부의 파악, PBA(20)를 분해하여 히트싱크와 같은 방열 수단이 정상적으로 부차되었는지 여부의 파악 등과 같이, 다양한 방식으로 수행될 수 있다.

이와 같이 파악된 불량원인은 불량원인 데이터베이스(486)에 저장된다. 이때 불량원인 데이터베이스(486)에는 해당 검사대상 부품의 분포데이터상의 위치에 대한 정보와 불량원인이 쌍을 이루어 매칭되는 방식으로 기록된다. 분포데이터상의 위치에 대한 정보로는 측정부(422)에서 측정된 온도가 사용될 수 있다. 예컨대 온도가 95℃ 로 측정된 부품에 대해 불량원인이 히트싱크 불량으로 파악된 경우, "95℃ : 히트싱크 불량" 이라는 정보가, 온도가 90℃ 로 측정된 부품에 대해 불량원인이 IC(23) 고장으로 파악된 경우 "90℃ : IC 고장" 이라는 정보가 불량원인 데이터베이스(486)에 기록된다. 이러한 방식이 불량으로 판정된 모든 부품에 대해 적용됨에 따라, 실제 불량 원인과 측정된 온도와의 상관관계를 수립할 수 있다.

이러한 상관관계를 이용하면, 만약 어느 부품의 측정 온도가 90℃ 로서 재검사영역(A2)의 온도인 경우, 이 부품에 대해 재검사 부품으로 판정함과 동시에 예상 불량 원인으로서 "IC 고장"을 도출할 수 있다. 따라서 재검사 부품으로 판정된 부품에 대해 실제 재검사를 할 때 여러 검사 항목 중에서 우선적으로 IC(23)의 정상 동작 여부를 테스트함으로써, 시행착오 없이 신속하게 검사를 할 수 있다. 또한, 만약 어느 부품의 측정 온도가 95℃ 로서 불량영역(A3)의 온도인 경우, 이 부품에 대해 불량 부품으로 판정함과 동시에 예상 불량 원인으로서 "히트싱크 미부착"을 도출할 수 있다. 이 불량 원인이 빈번하게 발생한다면 생산 공정 중에서 히티싱크를 장착하는 라인에 문제가 있는 것으로 진단할 수 있다. 따라서 히트싱크 장착 라인의 점검을 통해 불량률을 제고할 수 있는 방안을 도출할 수 있다.

이하에서는 상기와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따른 불량 부품 검출 장치를 이용한 불량 부품 검출 과정에 대해 기술한다.

도 4 는 본 발명에 따른 불량 부품 검출 과정을 도시한 흐름도이다.

컨베이어 벨트(B)는 검사대상 부품인 PBA(20)를 검사 위치로 이송하여 검사 위치에서 정지시킨다.(S10) 검사 위치에서, PBA(20)에 전원공급부(10)가 연결되어 전원 공급이 시작된다.(S20)

적외선 카메라(30)는 전원 공급이 개시된 PBA(20)를 촬영한다.(S30) 이때 촬영은 2회 이루어지며 촬영 시점은 전원 인가 후 1초 후 및 10초 후이다. 적외선 카메라(30)에 의해 촬영된 영상은 서버(40)로 전송되어 서버(40) 내의 측정부(422)에서 수신된다.

측정부(422)는 수신한 영상을 분석하여 PBA(20)의 온도를 산출한다.(S35) 산출된 온도는 전원 인가 후 1초 및 10초 후의 온도로서, PBA(20)의 온도에 대한 측정값이다.

비교부(424)는 측정부(422)에 의해 측정된 온도를 기준값 저장부(482)에 저장되어 있는 기준값과 비교한다.(S40) 이때 비교부(424)에서 기준값과 비교되는 대상은 전술한 바와 같이 어느 한 시점인 전원 인가 후 10초 후의 온도일 수 있고, 1초 후의 온도와 10초 후의 운도의 차이값일 수 있고, 전원 인가 직후부터 10초 동안의 온도 증가량인 온도의 증가 속도일 수 있다.

비교부(424)의 비교 결과를 토대로, 판단부(426)는 불량 부품인지 여부를 판단한다.(S50) 판단부(426)에 의해 불량 부품인 것으로 판단되면 작업자에 의해 이 불량 부품의 구체적인 불량 원인이 분석되고(S110), 파악된 불량 원인은 불량원인 데이터베이스(120)에 반영된다.(S120)

저장부(48)가 분포데이터 저장부(484)를 구비하고 있는 경우에는, 비교부(424)는 측정된 온도에 대해 분포데이터 저장부(484)에 저장되어 있는 도 3 과 같은 분포데이터 그래프를 조회하여 비교한다.(S60) 비교부(424)의 분포데이터 그래프 조회 과정(S60)은 불량 부품이 아닌 부품에 대해서만 수행될 수 있다. 즉, 불량 부품으로 판정된 부품에 대해서는 S60 단계가 생략되고 즉시 불량 부품으로 확정하고, 불량 부품에 해당되지 않는 부품에 대해서는 추가적으로 S60 단계가 수행된다.

판단부(426)는 비교부(424)의 분포데이터에 대한 조회 결과를 토대로 검사대상 부품이 재검사가 필요한 부품인지 여부를 판단하고(S70), 재검사가 필요하지 않은 부품에 대해서는 정상 부품으로 판단한다.(S80) 판단부(426)가 정상 부품으로 판단한 부품은 포장 공정으로 이송되어 포장 후 제품으로서 출하되거나, 부품이 장착될 전자기기의 조립 공정으로 이송된다.

판단부(426)가 재검사 부품으로 판단한 부품은 실제로 불량 제품인지 여부를 다시 한 번 검사하기 위하여 에이징(Aging) 테스트를 받는다.(S90) 에이징 테스트는 부품에 전원을 인가한 후 충분한 시간이 경과된 상태를 점검하는 테스트이다. 예컨대 어떤 부품이 2시간 정도 동작하면 해당 부품의 동작에 의해 발열된 온도가 포화 상태에 이를 수 있다. 이와 같은 동작 포화 온도는 해당 부품이 실제로 충분히 동작한 후의 온도이다. 따라서, 동작 포화 온도가 정상 범위 내라면 비록 검사 위치에서의 단시간동안의 전원 인가에 의해 발생되는 온도가 정상 범위를 벗어나더라도 해당 부품은 정상 부품인 것으로 볼 수 있다.

판단부(426) 재검사 부품의 동작 포화 온도를 토대로 불량 부품인지 여부를 재판단한다.(S100) 동작 포화 온도를 통해 재판단은 판단부(426)에 의해서 수행되지 않고 검사자의 수작업에 의해 수행되거나 별도의 재검사 장치에 의해 수행될 수 있다. 이 경우 재판단 결과는 예컨대 검사자가 프로세서(42)에 별도로 입력하도록 구성되거나 별도의 재검사 장치로부터 프로세서(42)로 판단 결과가 전송되도록 구성될 수 있다. 재판단 결과 정상 부품으로 판단되면(S80) 해당 부품은 완성된 제품으로 출하되거나 해당 부품에 대한 후속 조립 공정으로 투입된다. 재판단 결과 불량 부품으로 판단되면 해당 부품에 대한 불량원인의 검사가 수행되고(S110), 파악된 불량원인은 불량원인 데이터베이스(486)에 반영된다.(S120)

한편, S40 단계 또는 S60 단계에서, 비교부(424)는 불량 부품에 해당되거나 재검사 부품에 해당되는 검사대상 부품에 대하여 불량원인 데이터베이스(486)를 조회하는 작업을 추가로 수행할 수 있다. 이러한 비교부(424)의 조회 결과를 토대로, 판단부(426)는 불량 부품 또는 재검사 부품에 대해 불량 원인을 판단한다. 판단된 불량 원인은 해당 부품에 대한 예상 불량 원인으로서 외부에 표시된다. 이에 따라 작업자는 예상 불량 원인을 토대로 추가의 검사를 진행하여 실제 불량 원인을 파악할 수 있다. 이러한 예상 불량 원인 도출 과정은 재검사 부품에 대해서만 수행되도록 할 수도 있다. 재검사 부품에 대해서만 수행되는 경우에는, 해당 부품이 실제로 불량 부품인지 여부의 검사를 효율적으로 진행할 수 있다는 장점이 있다. 불량 제품에 대해서도 수행되는 경우에는, 불량원인 데이터베이스(486)에 각종 불량 원인을 전수 반영함으로써 잦은 불량 원인과 관련하여 생산 라인의 점검에 활용할 수 있다.

한편, 상술한 실시예에 대한 변형예로서, 검사대상 부품의 온도를 각 영역별로 측정하는 방안이 채용될 수 있다. 도 5 는 도 1 의 적외선 카메라가 촬영한 영상을 복수의 영역으로 구획한 상태를 도시한 도면이다. 도 1 의 PBA(20)의 전체 영역을 도 5 와 같이 9개의 영역(1~9 영역)으로 구분한다. PBA(20) 상에 설치된 부품의 종류에 따라 PBA(20)의 각 영역은 그 발열 정도가 상이할 수 있고, 이에 따라 각 영역에서의 온도 또한 상이할 수 있다. 측정부(422)는 적외선 카메라가 촬영한 영상을 도 5 와 같이 구획하여 각 영역별로 온도를 산출한다. 산출된 온도는 PBA(20)의 각 영역에 대한 측정 온도이다.

비교부(424)는 이와 같은 각 영역별로 기준값 저장부(482)에 저장되어 있는 기준값과 비교한다. 또한 비교부(424)는 이와 같은 각 영역별로 분포데이터 저장부(484)에 저장되어 있는 분포데이터와 비교한다. 이를 위하여, 기준값 저장부(482)와 분포데이터 저장부(383)에는 각 영역별로 상이한 기준값과 분포데이터가 사전에 수립되어 저장되어 있다.

이와 같은 방식에 의하면 PBA(20)의 각 영역별로 온도 이상이 검출되므로, 전체 영역을 하나의 온도로 측정할 때에 비하여 불량 부품의 검출 정확도가 높아진다.

이때, 측정부(422)는 전체 영역(1~9 영역) 중에서 특정 영역(예컨대 5 영역)에 대해서만 온도를 측정하고 비교부(424) 또한 이러한 특정 영역에 대해서만 비교 동작이 수행되도록 구성될 수 있다. PBA(20)의 경우 IC(23)에서의 발열이 가장 크며, 그 외에 판면에 실장된 다른 소자(25, 25)에서의 발열이 상대적으로 크고, 회로 패턴이 있는 다른 부위에서는 발열이 상대적으로 적다. 따라서 이와 같이 발열이 크게 유발되는 부분에 대해서만 측정 대상 영역으로 설정하고, 이 영역에 대해서만 측정 및 비교가 이루어지도록 함으로써, 검사 공정이 효과적으로 이루어질 수 있다. 일 예로서, 도 5 의 5번 영역에 IC(23)가 존재하는 경우 5번 영역에 대해서만 측정 및 비교가 이루어지도록 할 수 있다.

본 발명을 구현함에 있어서, AI 기법의 빅데이터 분석 기법을 적용할 수 있다. 본 발명에서는 예컨대 분포데이터 저장부(484)의 수립 및 수립된 분포데이터를 조회하여 불량 부품에 대해 판단하는 과정에 대해 이러한 기법을 적용할 수 있다. 즉, 분포데이터를 작성하는 데에 있어서, 생산 공정에서 생산되는 모든 부품의 측정 온도값 및 측정된 온도값에 대해 실제 확인된 불량 발생 여부를 빅데이터로 사용하고, 이에 대해 데이터 분석, 처리, 및 결과 정보 생성 중 적어도 일부를, 규칙 기반 또는 인공지능(Artificial Intelligence) 알고리즘으로서 기계학습, 신경망 네트워크(neural network), 또는 딥러닝 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 수행할 수 있다.

또한 본 발명에서는, 불량원인 데이터베이스(486)의 수립 및 실제 검사되는 부품에 대한 측정 온도를 수립된 불량원인 데이터베이스(486)에 조회하여 불량원인을 도출하는 데에 이러한 기법이 적용될 수 있다. 즉, 불량원인 데이터베이스(486)를 작성하는 데에 있어서, 생산 공정에서 생산되는 모든 부품의 측정 온도값 및 측정된 온도값에 대해 실제 확인된 불량원인을 빅데이터로 사용하고, 이에 대해서도 인공지능(Artificial Intelligence) 알고리즘이 적용될 수 있다.

구체적으로, 이러한 알고리즘이 프로세서(42)에 의해 수행되도록 하되, 프로세서(42)는 학습부 및 인식부의 기능을 함께 수행할 수 있다. 학습부는, 일 예로, 학습된 신경망 네트워크를 생성하는 기능을 수행하고, 인식부는 학습된 신경망 네트워크를 이용하여 데이터를 인식(또는, 추론, 예측, 추정, 판단)하는 기능을 수행할 수 있다. 학습부는 신경망 네트워크를 생성하거나 갱신할 수 있다. 학습부는 신경망 네트워크를 생성하기 위해서 학습 데이터를 획득할 수 있다. 학습 데이터는, 예컨대 분포데이터 저장부(484)의 경우 온도값과 해당 온도값에 대응되는 불량여부에 대한 데이터이고, 불량원인 데이터베이스의 경우 온도값과 해당 온도값에 대응되는 불량원인에 대한 데이터이다.

학습부는 학습 데이터를 이용하여 신경망 네트워크를 학습시키기 전에, 획득된 학습 데이터에 대하여 전처리 작업을 수행하거나, 또는 복수 개의 학습 데이터들 중에서 학습에 이용될 데이터를 선별할 수 있다. 일 예로, 학습부는 학습 데이터를 기 설정된 포맷으로 가공하거나, 필터링하거나, 또는 노이즈를 추가/제거하여 학습에 적절한 데이터의 형태로 가공할 수 있다.

학습된 신경망 네트워크는, 복수의 신경망 네트워크(또는, 레이어)들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 네트워크의 노드들은 가중치를 가지며, 복수의 신경망 네트워크들은 일 신경망 네트워크의 출력 값이 다른 신경망 네트워크의 입력 값으로 이용되도록 서로 연결될 수 있다. 신경망 네트워크의 예로는, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 및 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks)과 같은 모델을 포함할 수 있다.

한편, 인식부는 불량여부의 판단 및 불량원인의 판단을 위하여 타겟 데이터를 획득한다. 타겟 데이터는 적외선 카메라(30)가 촬영한 영상을 토대로 측정부(422)가 판단한 검사대상 부품의 온도이다. 인식부는 타겟 데이터를 학습된 신경망 네트워크에 적용하기 전에, 획득된 타겟 데이터에 대하여 전처리 작업을 수행하거나, 또는 복수 개의 타겟 데이터들 중에서 인식에 이용될 데이터를 선별할 수 있다. 일 예로, 인식부는 타겟 데이터를 기 설정된 포맷으로 가공하거나, 필터링 하거나, 또는 노이즈를 추가/제거하여 인식에 적절한 데이터의 형태로 가공할 수 있다. 인식부는 전처리된 타겟 데이터를 신경망 네트워크에 적용함으로써, 신경망 네트워크로부터 출력되는 츨력값을 획득할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 인식부는 출력값과 함께 학률값(또는, 신뢰도값)을 함께 획득할 수 있다.

이상 설명한 바와 같은 본 발명에 의하면, 적외선 카메라를 이용하여 생산 공정에서 불량 부품을 검출할 수 있는 효과적인 방안이 제공된다.

또한 불량 부품인지 여부와 함께 재검사가 필요한 부품인지 여부도 검사함으로써, 불량 부품의 검출이 더욱 효과적으로 이루어지게 된다.

이상에서는 본 개시의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

20 : PBA 23 : IC
30 : 적외선 카메라 40 : 서버
42 : 측정부 44 : 비교부
46 : 판단부 48 : 저장부

Claims

a) 검사대상 부품에 구동 전원을 인가하는 단계;
b) 상기 구동 전원이 인가된 상기 검사대상 부품의 온도를 적외선 카메라를 이용하여 측정하는 단계;
c) 측정된 상기 온도에 대한 데이터를 정상 부품에 대한 소정의 기준값과 비교하는 단계; 및
d) 상기 c) 단계에서의 비교 결과 상기 기준값을 벗어나는 상기 검사대상 부품을 불량 부품으로 판단하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 c) 단계에서의 상기 기준값은,
상기 정상 부품에 대한 상기 특정 시점에서의 기준온도,
상기 정상 부품에 대하여 전원 인가 후 복수의 시점에 각각 측정된 상기 온도들간의 차이값, 또는
상기 정상 부품에 대하여 전원 인가 후에 측정된 상기 온도의 변화 속도,
중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 방법.
제 1 항에 있어서,
e) 다수의 상기 검사대상 부품들에 대해 상기 b) 단계에서 측정된 상기 온도와 관련한 분포데이터를 수립하는 단계;
f) 상기 b) 단계에서 측정된 상기 온도에 대한 데이터를 상기 분포데이터와 비교하는 단계; 및
g) 상기 f) 단계에서의 비교 결과 상기 정상 부품에 해당되는 분포 범위를 벗어나는 상기 검사대상 부품에 대해 재검사 부품으로 판단하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 f) 단계 및 상기 g) 단계는, 상기 d) 단계에서 상기 불량 부품으로 판단되지 않은 상기 검사대상 부품에 대해 수행되는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 방법.
제 4 항에 있어서,
h) 상기 재검사 부품이 동작 포화 온도에 이르도록 상기 구동 전원을 소정 시간 이상 인가하는 단계; 및
i) 상기 동작 포화 온도를 측정하여 상기 불량 부품인지 여부를 재판단하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 방법.
제 3 항에 있어서,
j) 상기 d) 단계에서 상기 불량 부품으로 판단되거나 상기 g) 단계에서 상기 재검사 부품으로 판단된 후 종국적으로 상기 불량 부품으로 판단된 상기 검사대상 부품에 대해, 실제 검사 결과 파악된 불량 원인을 상기 분포데이터상의 위치에 대한 정보와 함께 저장하여, 복수의 상기 재검사 부품들에 대한 불량원인 데이터베이스를 수립하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 방법.
제 6 항에 있어서,
k) 상기 c) 단계 또는 상기 f) 단계에서의 비교 결과를 상기 j) 단계에서 수립된 불량원인 데이터베이스에 조회하여, 상기 검사대상 부품에 대한 예상 불량 원인을 판단하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 b) 단계에서는 상기 검사대상 부품의 전 영역에 대해 복수 개로 구획된 각 영역별로 상기 온도가 측정되며,
상기 c) 단계에서는 각각의 상기 영역별로 측정된 상기 온도와 각각의 상기 영역별로 마련된 상기 기준값이 비교되는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 b) 단계와 상기 c) 단계는 상기 영역들 중 일부에 대해서만 수행되는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 방법.
구동 전원이 인가된 검사대상 부품을 촬영하는 적외선 카메라;
정상 부품에 대한 소정의 기준값을 저장하고 있는 저장부; 및
상기 적외선 카메라로부터 수신된 영상을 토대로 토대로 상기 검사대상 부품의 온도를 측정하고, 측정된 상기 온도에 대한 데이터를 상기 저장부에 저장되어 있는 상기 기준값과 비교하여, 비교 결과를 토대로 상기 검사대상 부품이 불량 부품인지 여부를 판단하는 프로세서;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 기준값은,
상기 정상 부품에 대한 상기 특정 시점에서의 기준온도,
상기 정상 부품에 대하여 전원 인가 후 복수의 시점에 각각 측정된 상기 온도들간의 차이값, 또는
상기 정상 부품에 대하여 전원 인가 후에 측정된 상기 온도의 변화 속도,
중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 저장부는 다수의 상기 검사대상 부품들에 대해 상기 측정부에 의해 측정된 상기 온도와 관련한 분포데이터를 저장하고,
상기 프로세서는 측정된 상기 온도에 대한 데이터를 상기 저장부에 저장된 상기 분포데이터와 비교하여 상기 정상 부품에 해당되는 분포 범위를 벗어나는 상기 검사대상 부품에 대해 재검사 부품으로 판단하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 장치.
제 12 항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 불량 부품으로 판단되지 않은 상기 검사대상 부품에 대해 상기 재검사 부품에 해당되는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 장치.
제 12 항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 재검사 부품에 대해 동작 포화 온도에 이르도록 구동 전원이 인가된 후의 상기 동작 포화 온도를 토대로 상기 불량 부품인지 여부를 재판단하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 장치.
제 12 항에 있어서,
상기 저장부는, 상기 판단부에 의해 상기 불량 부품으로 판단되거나 상기 재검사 부품으로 판단된 후 종국적으로 상기 불량 부품으로 판단된 상기 검사대상 부품에 대해, 실제 검사 결과 파악된 불량 원인을 상기 분포데이터상의 위치에 대한 정보와 함께 기록한 불량원인 데이터베이스를 저장하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 장치.
제 15 항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 불량 부품으로 판단되거나 상기 재검사 대상으로 판단된 상기 검사대상 부품에 대하여 측정된 상기 온도에 관한 데이터를 상기 저장부에 저장된 상기 불량원인 데이터베이스에 조회하여, 조회 결과르 토대로 상기 검사대상 부품에 대한 예상 불량 원인을 판단하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 검사대상 부품의 전 영역에 대해 복수 개로 구획된 각 영역별로 상기 온도를 측정하며, 각각의 상기 영역별로 측정된 상기 온도와 각각의 상기 영역별로 마련된 상기 기준값을 비교하는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 방법.
제 17 항에 있어서,
복수의 상기 영역들 중 일부에 대해서만 측정 동작 및 비교 동작이 수행되는 것을 특징으로 하는 불량 부품 검출 장치.