KR20220105770A - 홀(Hole)을 구비한 유리기판 검사시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 홀(Hole)을 구비한 유리기판의 양품과 불량품을 가려내는 검사 시스템에 대해 좀 더 효율적인 기계학습을 적용하고자 한다.
또한 하부에 조명을 설치하여 상면 직경 및 웨이스트 직경을 동시에 검사 함으로써 검사시간을 단축 하고자 한다.
상기 목적에 따라 본 발명은 홀(Hole)을 구비한 유리기판의 규격에 대해 검사하는 검사모듈에 양품 규격을 딥 러닝하는 인공지능 모듈을 접목시켜 양품 이외의 것을 불량으로 판정하는 검사시스템을 제공한다.

Description

홀(Hole)을 구비한 유리기판 검사시스템{Inspection System of Glass Hole}
본 발명은 유리기판내 홀(원형,사각형 등) 검사시스템에 관한 것으로, 좀 더 상세하게는, 유리기판내 홀에 형성된 비아채널의 정상 여부를 검사하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
유리 기반 기판을 포함하는 물품 및 반도체 패키지가 개시되며, 더불어 이를 성형하는 방법이 개시된다. 유리(기판내)는 다수의 비아채널("관통 홀"과 동의어)이 형성되며, 그 위치와 형상이 규격에 맞는지 검사되어야 한다. 공개특허 10-2020-0010478호에서 보인 바와 같이 유리 기판 홀에 형성되는 비아채널은 양단부에 비해 중심부 구경이 좁아진 형태를 갖는다. 그에 따라 홀 상단 직경, 홀 하단 직경, 웨이스트 직경에 대해 표준치가 주어진다. 제조된 유리기판 내 홀에 대해 몇몇 검사가 이루어진다.
즉, 유리기판의 두께 측정, 관통 홀의 상단 직경, 하단 직경, 웨이스트 직경, 관통홀의 위치 및 관통 홀 형상에 대한 검사가 이루어져 양/불량 판정을 받는다. 여기서 관통 홀에 대한 규격 검사에 대해 인공지능 학습이 시도되고 있다. 그 예로서, 관통 홀의 불량 형태를 수집하여 데이터베이스화하고 이를 딥 러닝 방식으로 훈련시켜 유리 기판 홀의 불량을 색출하는 방안이 있다. 그러나 이러한 방식은 다양한 불량 형상에 대해 학습이 이루어져야 하기 때문에 학습량이 많아지고, 학습된 것 이외의 다른 형태의 불량에 대해 판정하지 못할 수 있어 바람직하지 않다. 또한, 검사 항목에 따라서 카메라 위치 변경이 필요하므로 유리
기판에 대한 검사 시간 증가가 불가피한 상황이다.
따라서 본 발명은 유리 기판내 홀의 양품과 불량품을 가려내는 검사 시스템에 대해 좀 더 효율적인 기계학습을 적용 및 홀 검사 항목에 따른 다 항목 동시 검사를 통해 검사시간을 단축 할 수 있는 방법을 적용하고자 한다.
상기 목적에 따라 본 발명은 홀을 구비한 유리 기판에 대해 검사하는 검사 모듈에 양품 규격을 딥 러닝 하는 인공지능 모듈을 접목시켜 양품 이외의 것을 불량으로 판정하는 홀을 구비한 유리기판 검사시스템 및 유리 기판 하부에 조명(직진성 강한 조명) 설치를 통해 관통홀의 상부 사이즈와 웨이스트 직경을 동시 검사하여 검사 시간을 단축하고자 한다.
즉, 본 발명은,
홀(Hole)을 구비한 유리기판의 검사시스템에 있어서,
유리기판 상부 또는 하부에 배치된 비젼 카메라;
유리기판 하부 및 상부에 배치된 광원;
유리기판을 뒤집을 수 있는 플립 수단; 및
상기 비젼 카메라로부터 촬영된 이미지로부터 유리기판의 양품 또는 불량품 여부를 판정하는 검사모듈;을 포함하고,
상기 검사모듈은,
홀(Hole)을 구비한 유리기판의 관통홀의 상단 또는 하단 직경 중 어느 하나와 웨이스트 직경을 동시에 측정하여 검사소요 시간을 단축하는 검사시스템을 제공한다.
상기에 있어서, 상기 검사 모듈은, 상기 비젼 카메라로부터 촬영된 이미지를 원본으로 하여 이로부터 관통홀의 모식적 이미지를 추출하는 이미지 추출 모듈;을 더 포함하며, 딥 러닝 모듈에서 모식적 이미지에 대해 딥 러닝을 실시하여 외부 간섭요인을 배제하고 오검율을 최소화 하여 검사 할 수 있는 것을 특징으로 하는 검사시스템을 제공한다.
상기에 있어서, 홀(Hole)을 구비한 유리기판의 하부에 직진성 빔을 방출하는 조명이 설치되어 상면 직경 및 웨이스트 직경을 동시에 검사하거나,
유리기판의 상부에 직진성 빔을 방출하는 조명이 설치되어 하면 직경 및 웨이스트 직경을 동시에 검사함으로써 검사시간을 단축 할 수 있는 것을 특징으로 하는 검사시스템을 제공한다.
상기에 있어서, 상기 딥 러닝 모듈은 검사 대상이 되는 홀(Hole)을 구비한 유리기판의 이미지에 대해, 관통홀의 상단 직경, 웨이스트 직경, 하단 직경, 관통홀 간격, 및 관통홀 형상 중 하나 이상의 변수에 대해 양품 이미지를 학습하는 것을 특징으로 하는 검사시스템을 제공한다.
상기에 있어서, 관통홀의 간격을 측정하며, 십자형태로 배열된 홀들의 중심을 검출하고, 이들을 선형으로 연결하여 교차하는 중심점을 검출한 후 이를 기준으로 관통홀의 간격을 검출하여 검출 정합성을 높인 것을 특징으로 하는 검사시스템을 제공한다.
상기 비젼 카메라의 위치는 관통홀의 웨이스트 직경 측정 시, 관통홀의 상단 직경 또는 하단 직경 측정 시의 위치에 비해 유리기판 쪽으로 더 가까이 접근시킨 상태로 이동되는 것을 특징으로 하는 검사시스템을 제공한다.
본 발명에 따르면 홀을 구비한 유리기판의 양품에 대해 기계학습을 적용하기 때문에 인공지능에 의한 양/불량 판정이 훨씬 더 효율화하며, 관통홀의 상부 사이즈 및 웨이스트 직경을 동시 검사하면 검사 시간 단축을 통해 생산성을 극대화할 수 있다.
도 1은 홀(Hole)을 구비한 유리기판을 보여주는 도면이다.
도 2는 홀(Hole)을 구비한 유리기판에 대한 검사항목을 설명하는 단면도이다.
도 3은 홀(Hole)을 구비한 유리기판에 대한 품질검사를 위한 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 광원의 직진성이 확보되지 않는 경우, 카메라 위치를 조절하여 홀의 직경을 측정하는 것을 설명하는 도면이다.
도 5는 홀(Hole)을 구비한 유리기판에 대한 품질검사를 위한 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 검사시스템(단동 타입) 플로우에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 홀 측정 시 얼라인 마크를 이용하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 홀(Hole)을 구비한 유리기판의 구성을 보여주는 도면이다.
Hole 유리기판은 일정 두께를 갖는 얇은 유리기판(10)에 다수의 관통홀(20)이 형성되어 있다. 관통홀(20)은 상단 직경(21), 웨이스트 직경(25), 하단 직경(30)이 서로 다를 수 있으며, 홀 단면도 원, 사각형 또는 타원형을 이룰 수 있다. 에칭을 통하여 형성된 관통홀은 유리기판에 대해 형성되어야 하는 위치가 정해져 있고, 직경 역시 규격을 만족하여야 한다. 그에 따라 홀(Hole)을 구비한 유리기판 제작 후 규격에 맞게 되었는지 검사과정을 거친다.
도 2는 유리기판에 형성된 관통홀에 검사항목을 설명하는 단면도이다.
첫째, 관통홀 상단 직경(21)을 측정한다.
둘째, 관통홀 웨이스트(중간 깊이 부분) 직경(25)을 측정한다. 그림에 보인 바와 같이 중간 깊이에서 관통홀은 좁아지는 경향이 있다. 이 부분이 막힌 경우 관통홀이 형성되지 않은 불량이 된다. 그에 따라 상단부에서의 직경과 다른 웨이스트 직경을 측정한다.
셋째, 관통홀 하단 직경(30)을 측정한다.
넷째, 관통홀 간의 간격(관통 홀 피치)(40)을 측정한다. 또는 관통홀마다 있어야 할 위치에 대해 특정 기준점으로부터 좌표를 지정하고 관통홀의 위치가 지정된 좌표에 부합하는지를 관측한다. 상기에서 관통홀 간격은 관통홀의 중심을 기준으로 산정한다.
도 3은 구비한 유리기판에 대한 품질검사를 위한 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 관통홀의 직경 측정, 형상 검사는 도 3에 보인 바와 같이, 유리기판의 상부에 비젼 카메라를(100) 및 조명(광원)을 설치하고 맞은 편 하부, 즉, 유리기판 이면에서 이격되고, 비젼 카메라와 연직선으로 연결되는 곳에 직진성이 강한 광원(200)을 설치하여, 광원으로부터 빔이 유리기판의 관통홀을 통과하면서 일으키는 회절현상, 굴절된 빔과의 간섭 현상 등의 광학현상에 의해 나타나는 광학적 이미지를 분석하여 관통홀의 상단 직경과 형상측정, 웨이스트 직경 측정이 동시에 이루이진다.
상기에서, 유리기판을 중심으로 카메라와 광원의 위치는 서로 뒤바뀔 수 있다. 즉, 모든 구성을 그대로 배치한 후 '상하'의 기하학적 구성만 뒤바꾼 변형 실시예도 본 발명에 포함된다. 또한, 비젼 카메라 쪽에 설치된 조명을 생략하고 직진선 강한 광원만 설치하는 것도 본 발명에 속한다.
이와 같은 홀(Hole)을 구비한 유리기판에 대한 품질 검사는 거의 일정한 형태의 이미지를 나타내는 관통홀에 대해 반복적으로 실시되기 때문에 인공지능, 즉, 기계학습을 통해 자동화할 수 있다.
도 4는 검사시스템에서 광원의 직진성이 확보 되지 않을 경우 관통홀의 상단 직경과, 웨이스트 직경을 측정하는 플로우에 대해 설명하기 위한 도면이다. 광원의 직진성이 확보되지 않을 경우에는 관통홀의 상단 직경과, 웨이스트 직경을 측정하기 위해서는 카메라의 높이를 다르게 하여 검사를 실시 하여야 한다. 즉, 관통홀의 상단 직경 측정 위치로부터 카메라를 유리기판 쪽으로 더 가까이 접근시킨 후 웨이스트 직경을 측정한다.
도 5는 검사시스템(인라인 타입) 플로우에 대해 설명하기 위한 도면이다. 유리기판은 로딩 유닛(110)을 통하여 검사부 1(120)에 투입되며 관통홀에 대한 상면 직경 및 웨이스트 직경을 검사한 후 반전 유닛(130)으로 투입되어 유리기판을 플립 시킨다. 이때 상면 직경 및 웨이스트 직경을 동시에 검사 함으로써 검사시간을 단축 할 수 있다. 검사부 2(140)에서 검사부 1에서와 같은 검사를 실시하며 검사항목은 하면 직경이 된다. 검사완료 후 언로딩 유닛(150) 이동하여 다음 공정으로 이동한다.
도 6은 검사시스템(단동 타입) 플로우에 대해 설명하기 위한 도면이다. 유리기판은 로딩/언로딩 유닛(160)을 통하여 검사부(120)으로 이동하며, 상면 직경 및 웨이스트 직경을 검사한 후 반전 유닛(130)으로 투입되어 유리기판을 플립 시킨다. 플립 된 유리기판은 다시 검사부(120)로 이동하게 되며 이때 검사항목은 하면 직경이 된다. 검사완료 후 로딩/언로딩 유닛(160)으로 이동하여 배출된다. 단동 타입의 검사시스템에서도 상면 직경 및 웨이스트 직경을 동시에 검사 함으로써 검사시간을 단축 할 수 있다.
도 7은 관통홀의 간격을 측정함에 있어서 기준이되는 얼라인마크에 대해 설명하기 위한 도면이다. 십자형태로 배열된 홀의 중심을 검출하고 이를 선형으로 연결하여 중심점을 검출하여 검사기준으로 선정함으로써 검사 정합성을 높일 수 있다. 관통홀의 간격을 측정하기 위해, 카메라에 대해 유리기판을 스캔하거나 카메라를 유리기판에 대해 스캔할 수 있다.
상기와 같은 검사시스템을 통해, 관통홀에 대한 양품 판단을 위한 허용 공차를 설정하고 그에 따라 양품으로 판단된 샘플들의 추출 이미지(모식적 이미지)를 다수 수집하여 데이터베이스화하고, 이들을 딥 러닝 시켜 양품과 불량품을 판정할 수 있는 딥 러닝 모듈을 만든다.
그에 따라 광원과 비젼 카메라, 및 유리기판 플립 장치를 포함한 검사장치에서 홀(Hole)을 구비한 유리기판에 이미지를 촬영하고, 검사시스템의 검사모듈에는 촬영된 원본 이미지에 대해 저장된 데이터베이스의 이미지들과 추출된 대상 이미지를 대비하는 딥 러닝 모듈, 그리고 그에 따라 대상 이미지 양/불량 여부를 판단하는 판단 모듈을 구비한다. 관통홀 이미지에는 상단 또는 하단의 관통홀 직경, 관통홀 이미지 내부에 포함된 웨이스트 직경이 포함되어 딥 러닝 모듈에서 이들 변수에 대해 학습하고 판단한다. 양품의 이미지로 구성된 데이터베이스는 불량품으로 구성된 데이터베이스에 비해 데이터량이 작아 비교적 딥 러닝에 걸리는 시간이 짧고 정확한 판단을 할 수 있다. 또한, 양품 이미지에 대한 딥 러닝을 실시함에 따라 이를 통하여 사람에 의한 판단에서 발생할 수 있는 각종 외부 간섭요인을 배제하고 오검율을 최소화 하여 검사 할 수 있다. 즉, 양품 이미지에 대해 정하여진 변수를 분석하는 딥 러닝 과정을 통해 여타의 불필요한 요인을 배제하여 정확한 검사가 이루어질 수 있다.
한편, 상기 실시 예에서 제시한 구체적인 수치들은 예시적인 것으로 필요에 따라 변형 가능함은 물론이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
유리기판(10)
관통홀(20)
상단 직경(21), 웨이스트 직경(25), 하단 직경(30)
관통홀 간의 간격(40)
비젼 카메라(100)
광원(200)
로딩 유닛(110), 검사부 1(120), 반전 유닛(130), 검사부 2(140), 언로딩 유닛(150), 로딩/언로딩 유닛(160)

Claims (6)

  1. 홀(Hole)을 구비한 유리기판의 검사시스템에 있어서,
    유리기판 상부 또는 하부에 배치된 비젼 카메라;
    유리기판 하부 및 상부에 배치된 광원;
    유리기판을 뒤집을 수 있는 플립 수단; 및
    상기 비젼 카메라로부터 촬영된 이미지로부터 유리기판의 양품 또는 불량품 여부를 판정하는 검사모듈;을 포함하고,
    상기 검사모듈은,
    홀(Hole)을 구비한 유리기판의 관통홀의 상단 또는 하단 직경 중 어느 하나와 웨이스트 직경을 동시에 측정하여 검사소요 시간을 단축하는 검사시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 검사 모듈은, 상기 비젼 카메라로부터 촬영된 이미지를 원본으로 하여 이로부터 관통홀의 모식적 이미지를 추출하는 이미지 추출 모듈;을 더 포함하며, 딥 러닝 모듈에서 모식적 이미지에 대해 딥 러닝을 실시하여 외부 간섭요인을 배제하고 오검율을 최소화 하여 검사 할 수 있는 것을 특징으로 하는 검사시스템.
  3. 제1항에 있어서, 홀(Hole)을 구비한 유리기판의 하부에 직진성 빔을 방출하는 광원이 설치되고 비젼 카메라가 유리기판 상부에 설치되어, 관통홀의 상면 직경 및 웨이스트 직경을 동시에 검사하거나,
    유리기판의 상부에 직진성 빔을 방출하는 광원이 설치되고 비젼 카메라가 유리기판 하부에 설치되어 관통홀의 하면 직경 및 웨이스트 직경을 동시에 검사함으로써 검사시간을 단축 할 수 있는 것을 특징으로 하는 검사시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 딥 러닝 모듈은 검사 대상이 되는 홀(Hole)을 구비한 유리기판의 이미지에 대해, 관통홀의 상단 직경, 웨이스트 직경, 하단 직경, 관통홀 간격, 및 관통홀 형상 중 하나 이상의 변수에 대해 양품 이미지를 학습하는 것을 특징으로 하는 검사시스템.
  5. 제1항에 있어서, 관통홀의 간격을 측정하며, 십자형태로 배열된 홀들의 중심을 검출하고, 이들을 선형으로 연결하여 교차하는 중심점을 검출한 후 이를 기준으로 관통홀의 간격을 검출하여 검출 정합성을 높인 것을 특징으로 하는 검사시스템.
  6. 제1항에 있어서, 상기 비젼 카메라의 위치는 관통홀의 웨이스트 직경 측정 시, 관통홀의 상단 직경 또는 하단 직경 측정 시의 위치에 비해 유리기판 쪽으로 더 가까이 접근시킨 상태로 이동되는 것을 특징으로 하는 검사시스템.












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