KR20230099984A - 노즐 검사 유닛 및 이를 포함하는 기판 처리 장치 - Google Patents

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KR20230099984A
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김광섭
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유지훈
이종민
오준호
박영호
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Abstract

불량 노즐의 검출 정확도를 향상시킬 수 있도록 다량의 결함 데이터를 생성하는 노즐 검사 유닛 및 이를 포함하는 기판 처리 장치를 제공한다. 상기 노즐 검사 유닛은, 노즐과 관련된 복수의 이미지 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈; 복수의 이미지 데이터를 기 정의된 클래스에 따라 분류하는 데이터 분류 모듈; 복수의 이미지 데이터 중 정상 노즐과 관련된 정상 이미지 데이터와 비정상 노즐과 관련된 결함 이미지 데이터를 병합하는 데이터 병합 모듈; 병합을 통해 얻은 복수의 병합 이미지 데이터를 훈련시키는 데이터 훈련 모듈; 및 훈련을 통해 얻은 결과를 기초로 복수의 병합 이미지 데이터에서 복수의 최종 이미지 데이터를 생성하는 결함 데이터 생성 모듈을 포함한다.

Description

노즐 검사 유닛 및 이를 포함하는 기판 처리 장치 {Nozzle inspecting unit and substrate treating apparatus including the same}
본 발명은 노즐 검사 유닛 및 이를 포함하는 기판 처리 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 기판 상에 액적을 토출하는 노즐을 검사하기 위한 노즐 검사 유닛 및 이를 포함하는 기판 처리 장치에 관한 것이다.
LCD 패널, PDP 패널, LED 패널 등의 디스플레이 장치를 제조하기 위해 투명 기판 상에 인쇄 공정(예를 들어, RGB 패터닝(RGB Patterning))을 수행하는 경우, 잉크젯 헤드 유닛(Inkjet Head Unit)을 구비하는 인쇄 장비가 사용될 수 있다.
잉크젯 헤드 유닛을 이용하여 기판을 인쇄 처리하는 경우, 다량의 불량 기판이 양산되는 것을 방지하기 위해 잉크젯 헤드 유닛에 설치되는 다수의 노즐을 수시로 검사할 수 있다. 이 경우, 노즐에 의해 기판 상에 토출된 액적(Droplet)을 검사할 수 있으며, 인쇄 장비에 설치되는 카메라 모듈에 의해 획득된 이미지 데이터를 이용하여 상기 액적을 검사할 수 있다.
그런데 노즐의 결함을 측정하고 분류하기 위해서는 노즐의 상태와 관련된 다량의 결함 데이터가 필요하다. 그러나 정상 데이터에 대비하여 결함 데이터는 발생 빈도가 적고 확인이 어려워 다량을 확보하는 데에 어려움이 있다.
본 발명에서 해결하고자 하는 기술적 과제는, 불량 노즐의 검출 정확도를 향상시킬 수 있도록 다량의 결함 데이터를 생성하는 노즐 검사 유닛 및 이를 포함하는 기판 처리 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 노즐 검사 유닛의 일 면(Aspect)은, 노즐과 관련된 복수의 이미지 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈; 상기 복수의 이미지 데이터를 기 정의된 클래스에 따라 분류하는 데이터 분류 모듈; 상기 복수의 이미지 데이터 중 정상 노즐과 관련된 정상 이미지 데이터와 비정상 노즐과 관련된 결함 이미지 데이터를 병합하는 데이터 병합 모듈; 상기 병합을 통해 얻은 복수의 병합 이미지 데이터를 훈련시키는 데이터 훈련 모듈; 및 상기 훈련을 통해 얻은 결과를 기초로 상기 복수의 병합 이미지 데이터에서 복수의 최종 이미지 데이터를 생성하는 결함 데이터 생성 모듈을 포함한다.
상기 최종 이미지 데이터는 상기 노즐의 결함과 관련된 이미지 데이터일 수 있다.
상기 노즐 검사 유닛은 기준량보다 적은 개수의 상기 결함 이미지 데이터로 상기 기준량보다 많은 개수의 상기 최종 이미지 데이터를 생성할 수 있다.
상기 데이터 훈련 모듈은 상기 병합 이미지 데이터를 훈련시켜 상기 병합 이미지 데이터와 유사한 유사 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
상기 데이터 훈련 모듈은 생성적 적대 네트워크를 이용하여 상기 유사 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
상기 결함 데이터 생성 모듈은 상기 복수의 병합 이미지 데이터에서 병합 이미지 데이터와 유사한 유사 이미지 데이터를 제거하며, 잔여하는 병합 이미지 데이터를 기초로 상기 최종 이미지 데이터를 생성할 수 있다.
상기 데이터 병합 모듈은 상기 정상 이미지 데이터를 분할한 후, 분할된 영역을 기준으로 상기 정상 이미지 데이터에 상기 결함 이미지 데이터를 병합할 수 있다.
상기 데이터 병합 모듈은 상기 결함 이미지 데이터의 회전 각도를 고려하여 상기 정상 이미지 데이터와 상기 결함 이미지 데이터를 병합할 수 있다.
상기 데이터 병합 모듈은 상기 정상 이미지 데이터를 분할한 후, 분할된 영역을 기준으로 상기 결함 이미지 데이터를 회전시키고, 상기 분할된 영역의 중심을 일치시킨 상태에서 상기 정상 이미지 데이터에 상기 결함 이미지 데이터를 병합할 수 있다.
상기 결함 이미지 데이터는 상기 정상 이미지 데이터보다 적을 수 있다.
상기 복수의 이미지 데이터는 상기 정상 이미지 데이터 및 상기 결함 이미지 데이터를 포함하거나, 또는 상기 정상 이미지 데이터만을 포함할 수 있다.
상기 데이터 분류 모듈은 상기 복수의 이미지 데이터를 상기 정상 이미지 데이터와 상기 결함 이미지 데이터로 구분할 수 있다.
상기 데이터 분류 모듈은 상기 복수의 이미지 데이터를 상기 클래스에 따라 분류한 후, 각각의 클래스에 포함된 이미지 데이터를 상기 정상 이미지 데이터와 상기 결함 이미지 데이터로 구분하거나, 또는 상기 복수의 이미지 데이터를 상기 정상 이미지 데이터와 상기 결함 이미지 데이터로 구분한 후, 상기 정상 이미지 데이터 및 상기 결함 이미지 데이터 각각을 상기 클래스에 따라 분류할 수 있다.
상기 노즐 검사 유닛은, 상기 복수의 이미지 데이터가 상기 정상 이미지 데이터만을 포함하는 경우, 상기 결함 이미지 데이터를 제공하는 데이터 획득 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 노즐 검사 유닛은 상기 노즐의 불량을 판단하는 데에 상기 최종 이미지 데이터를 활용할 수 있다.
상기 노즐 검사 유닛은, 상기 기판의 이미지 데이터가 획득되면, 상기 기판의 이미지 데이터를 처리하는 데이터 처리 모듈; 기준 데이터를 검출하는 기준 데이터 검출 모듈; 상기 기판의 이미지 데이터와 상기 기준 데이터를 비교 및 분석하는 데이터 분석 모듈; 및 상기 기판의 이미지 데이터와 상기 기준 데이터 간 분석 결과를 기초로 상기 노즐이 양호한지 아니면 불량한지를 판별하는 노즐 판별 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 기준 데이터 검출 모듈은 상기 기 정의된 클래스 중에서 상기 기판의 이미지 데이터와 관련성이 있는 클래스를 결정하고, 결정된 클래스에 포함된 트레이닝 데이터 중에서 상기 기준 데이터를 검출할 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 노즐 검사 유닛의 다른 면은, 노즐과 관련된 복수의 이미지 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈; 상기 복수의 이미지 데이터를 기 정의된 클래스에 따라 분류하는 데이터 분류 모듈; 상기 복수의 이미지 데이터 중 정상 노즐과 관련된 정상 이미지 데이터와 비정상 노즐과 관련된 결함 이미지 데이터를 병합하는 데이터 병합 모듈; 상기 병합을 통해 얻은 복수의 병합 이미지 데이터를 훈련시키는 데이터 훈련 모듈; 및 상기 훈련을 통해 얻은 결과를 기초로 상기 복수의 병합 이미지 데이터에서 복수의 최종 이미지 데이터를 생성하는 결함 데이터 생성 모듈을 포함하되, 상기 최종 이미지 데이터는 상기 노즐의 결함과 관련된 이미지 데이터이고, 기준량보다 적은 개수의 상기 결함 이미지 데이터로 상기 기준량보다 많은 개수의 상기 최종 이미지 데이터를 생성하며, 상기 데이터 병합 모듈은 상기 결함 이미지 데이터의 회전 각도를 고려하여 상기 정상 이미지 데이터와 상기 결함 이미지 데이터를 병합하고, 상기 데이터 훈련 모듈은 상기 병합 이미지 데이터를 훈련시켜 상기 병합 이미지 데이터와 유사한 유사 이미지 데이터를 획득하되, 생성적 적대 네트워크를 이용하여 상기 유사 이미지 데이터를 획득하며, 상기 결함 데이터 생성 모듈은 상기 복수의 병합 이미지 데이터에서 병합 이미지 데이터와 유사한 유사 이미지 데이터를 제거하며, 잔여하는 병합 이미지 데이터를 기초로 상기 최종 이미지 데이터를 생성한다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 기판 처리 장치의 일 면은, 기판이 처리되는 동안 상기 기판을 지지하는 공정 처리 유닛; 복수의 노즐을 포함하며, 상기 노즐을 이용하여 상기 기판 상에 기판 처리액을 토출하는 잉크젯 헤드 유닛; 상기 잉크젯 헤드 유닛이 설치되며, 상기 잉크젯 헤드 유닛을 상기 기판 상에서 이동시키는 갠트리 유닛; 및 상기 노즐을 검사하는 노즐 검사 유닛을 포함하며, 상기 노즐 검사 유닛은, 노즐과 관련된 복수의 이미지 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈; 상기 복수의 이미지 데이터를 기 정의된 클래스에 따라 분류하는 데이터 분류 모듈; 상기 복수의 이미지 데이터 중 정상 노즐과 관련된 정상 이미지 데이터와 비정상 노즐과 관련된 결함 이미지 데이터를 병합하는 데이터 병합 모듈; 상기 병합을 통해 얻은 복수의 병합 이미지 데이터를 훈련시키는 데이터 훈련 모듈; 및 상기 훈련을 통해 얻은 결과를 기초로 상기 복수의 병합 이미지 데이터에서 복수의 최종 이미지 데이터를 생성하는 결함 데이터 생성 모듈을 포함한다.
상기 기판 처리 장치는 상기 기판에 픽셀 인쇄를 할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치의 내부 구조를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치를 구성하는 노즐 검사 유닛의 결함 데이터 생성 방법과 관련된 내부 모듈을 개략적으로 도시한 제1 예시도이다.
도 3은 도 2의 노즐 검사 유닛을 구성하는 데이터 분류 모듈의 기능을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 도 2의 노즐 검사 유닛을 구성하는 데이터 병합 모듈의 기능을 설명하기 위한 제1 예시도이다.
도 5는 도 2의 노즐 검사 유닛을 구성하는 데이터 병합 모듈의 기능을 설명하기 위한 제2 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치를 구성하는 노즐 검사 유닛의 결함 데이터 생성 방법과 관련된 내부 모듈을 개략적으로 도시한 제2 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치를 구성하는 노즐 검사 유닛의 결함 데이터 생성 방법을 흐름에 따라 설명하기 위한 제1 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치를 구성하는 노즐 검사 유닛의 결함 데이터 생성 방법을 흐름에 따라 설명하기 위한 제2 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치를 구성하는 노즐 검사 유닛의 노즐 검사 방법과 관련된 내부 모듈을 개략적으로 도시한 예시도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치를 구성하는 노즐 검사 유닛의 노즐 검사 방법을 흐름에 따라 설명하기 위한 예시도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
소자(elements) 또는 층이 다른 소자 또는 층의 "위(on)" 또는 "상(on)"으로 지칭되는 것은 다른 소자 또는 층의 바로 위뿐만 아니라 중간에 다른 층 또는 다른 소자를 개재한 경우를 모두 포함한다. 반면, 소자가 "직접 위(directly on)" 또는 "바로 위"로 지칭되는 것은 중간에 다른 소자 또는 층을 개재하지 않은 것을 나타낸다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 소자 또는 구성요소들과 다른 소자 또는 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 소자의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들면, 도면에 도시되어 있는 소자를 뒤집을 경우, 다른 소자의 "아래(below)" 또는 "아래(beneath)"로 기술된 소자는 다른 소자의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 소자는 다른 방향으로도 배향될 수 있고, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어 도면부호에 상관없이 동일하거나 대응하는 구성요소는 동일한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 발명은 노즐의 상태를 분석할 수 있는 기판의 이미지 데이터를 기초로 노즐을 검사하는 노즐 검사 유닛 및 이를 포함하는 기판 처리 장치에 관한 것이다. 노즐 검사 유닛에 대한 보다 자세한 설명을 후술하기로 하고, 여기서는 기판 처리 장치에 대해 먼저 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치의 내부 구조를 개략적으로 도시한 도면이다.
기판 처리 장치(100)는 디스플레이 장치를 제조하는 데에 이용되는 기판(G)(예를 들어, 유리 기판(Glass))을 처리하는 것이다. 이러한 기판 처리 장치(100)는 잉크젯 헤드 유닛(140)을 이용하여 기판(G) 상에 기판 처리액을 토출(Jetting)하여 기판(G)을 인쇄하는 잉크젯 설비로 마련될 수 있다.
기판 처리 장치(100)는 기판 처리액으로 잉크를 사용할 수 있다. 여기서, 기판 처리액은 기판(G)을 인쇄 처리하는 데에 이용되는 약액을 말한다. 기판 처리액은 예를 들어, 초미세 반도체 입자를 포함하는 퀀텀닷(QD; Quantum Dot) 잉크일 수 있으며, 기판 처리 장치(100)는 예를 들어, QD(Quantum Dot) CF(Color Filter) 잉크젯(Inkjet) 설비로 마련될 수 있다. 기판 처리 장치(100)는 기판 처리액을 이용하여 기판(G)에 픽셀 인쇄(Pixel Printing)를 할 수 있으며, 기판 처리액에 의해 노즐(Nozzle)이 막히는 것을 방지하기 위해 순환계 잉크젯 설비로 마련될 수 있다.
도 1에 따르면, 기판 처리 장치(100)는 공정 처리 유닛(110), 메인터넌스 유닛(Maintenance Unit; 120), 갠트리 유닛(Gantry Unit; 130), 잉크젯 헤드 유닛(Inkjet Head Unit; 140), 기판 처리액 공급 유닛(150), 제어 유닛(Controller; 160) 및 노즐 검사 유닛(200)을 포함하여 구성될 수 있다.
공정 처리 유닛(110)은 기판(G)에 대해 PT 동작이 수행되는 동안 기판(G)을 지지하는 것이다. 여기서, PT 동작은 기판 처리액을 이용하여 기판(G)을 인쇄(Printing) 처리하는 것을 말한다.
공정 처리 유닛(110)은 비접촉 방식을 이용하여 기판(G)을 지지할 수 있다. 공정 처리 유닛(110)은 예를 들어, 에어(Air)를 이용하여 기판(G)을 공중으로 부상시켜 기판(G)을 지지할 수 있다. 그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 공정 처리 유닛(110)은 접촉 방식을 이용하여 기판(G)을 지지하는 것도 가능하다. 공정 처리 유닛(110)은 예를 들어, 상부에 안착면이 마련된 지지 부재를 이용하여 기판(G)을 지지할 수도 있다.
공정 처리 유닛(110)은 에어를 이용하여 기판(G)을 지지한 상태로 기판(G)을 이동시킬 수 있다. 공정 처리 유닛(110)은 예를 들어, 제1 스테이지(1st Stage; 111) 및 에어 홀(Air Hole; 112)을 포함하여 구성될 수 있다.
제1 스테이지(111)는 베이스(Base)로서, 그 상부에 기판(G)이 안착될 수 있도록 제공되는 것이다. 에어 홀(112)은 이러한 제1 스테이지(111)의 상부 표면을 관통하여 형성될 수 있으며, 제1 스테이지(111) 상의 프린팅 영역(Printing Zone) 내에 복수 개 형성될 수 있다.
에어 홀(112)은 제1 스테이지(111)의 상부 방향(제3 방향(30))으로 에어를 분사할 수 있다. 에어 홀(112)은 이를 통해 제1 스테이지(111) 상에 안착되는 기판(G)을 공중으로 부상시킬 수 있다.
도 1에는 도시되지 않았지만, 공정 처리 유닛(110)은 파지부(Gripper)와 가이드 레일(Guide Rail)을 더 포함할 수 있다. 파지부는 기판(G)이 제1 스테이지(111)의 길이 방향(제1 방향(10))을 따라 이동하는 경우, 기판(G)을 파지하여 기판(G)이 제1 스테이지(111) 상에서 이탈되는 것을 방지하는 것이다. 파지부는 기판(G)이 이동하는 경우, 기판(G)을 파지한 상태로 가이드 레일을 따라 기판(G)과 동일한 방향으로 이동할 수 있다. 파지부와 가이드 레일은 제1 스테이지(111)의 외측에 마련될 수 있다.
메인터넌스 유닛(120)은 기판(G) 상에서의 기판 처리액의 토출 위치(즉, 타점), 기판 처리액의 토출 여부 등을 측정하는 것이다. 메인터넌스 유닛(120)은 잉크젯 헤드 유닛(140)에 구비되는 복수 개의 노즐 각각에 대해 기판 처리액의 토출 위치, 기판 처리액의 토출 여부 등을 측정할 수 있으며, 이와 같이 획득된 측정 결과가 제어 유닛(160)에 제공되게 할 수 있다.
메인터넌스 유닛(120)은 예를 들어, 제2 스테이지(2nd Stage; 121), 제3 가이드 레일(3rd Guide Rail; 122), 제1 플레이트(1st Plate; 123), 캘리브레이션 보드(Calibration Board; 124) 및 비전 모듈(Vision Module; 125)을 포함하여 구성될 수 있다.
제2 스테이지(121)는 제1 스테이지(111)와 마찬가지로 베이스로서, 제1 스테이지(111)와 나란하게 배치될 수 있다. 이러한 제2 스테이지(121)는 그 상부에 메인터넌스 영역(Maintenance Zone)을 포함할 수 있다. 제2 스테이지(121)는 제1 스테이지(111)와 동일한 크기로 마련될 수 있으나, 제1 스테이지(111)보다 작거나 또는 더 큰 크기를 가지도록 마련되는 것도 가능하다.
제3 가이드 레일(122)은 제1 플레이트(123)의 이동 경로를 가이드하는 것이다. 이러한 제3 가이드 레일(122)은 제2 스테이지(121) 상에 제2 스테이지(121)의 길이 방향(제1 방향(10))을 따라 적어도 하나의 라인으로 마련될 수 있다. 제3 가이드 레일(122)은 예를 들어, LM 가이드 시스템(Linear Motor Guide System)으로 구현될 수 있다.
도 1에는 도시되어 있지 않지만, 메인터넌스 유닛(120)은 제4 가이드 레일을 더 포함할 수 있다. 제4 가이드 레일은 제3 가이드 레일(122)과 마찬가지로 제1 플레이트(123)의 이동 경로를 가이드하는 것으로서, 제2 스테이지(121) 상에 제2 스테이지(121)의 폭 방향(제2 방향(20))을 따라 적어도 하나의 라인으로 마련될 수 있다.
제1 플레이트(123)는 제3 가이드 레일(122) 및/또는 제4 가이드 레일을 따라 제2 스테이지(121) 상에서 이동하는 것이다. 제1 플레이트(123)는 제3 가이드 레일(122)을 따라 기판(G)과 나란히 이동할 수 있으며, 제4 가이드 레일을 따라 기판(G)에 접근하거나 기판(G)으로부터 멀어질 수도 있다.
캘리브레이션 보드(124)는 기판(G) 상에서의 기판 처리액의 토출 위치를 측정하기 위한 것이다. 이러한 캘리브레이션 보드(124)는 얼라인 마크(Align Mark), 눈금자 등을 포함하여 제1 플레이트(123) 상에 설치될 수 있으며, 제1 플레이트(123)의 길이 방향(제1 방향(10))을 따라 마련될 수 있다.
비전 모듈(125)은 카메라 모듈(Camera Module)을 포함하며, 기판(G)에 대한 이미지 정보를 획득하는 것이다. 비전 모듈(125)에 의해 획득되는 기판(G)의 이미지 정보에는 기판 처리액의 토출 여부, 기판 처리액의 토출 위치, 기판 처리액의 토출량, 기판 처리액의 토출 면적 등에 대한 정보가 포함될 수 있다. 한편, 비전 모듈(125)은 기판 처리액이 토출된 기판(G)에 대한 이미지 정보와 더불어 캘리브레이션 보드(124)에 대한 정보도 획득하여 제공할 수 있다.
비전 모듈(125)은 기판(G)을 처리하는 경우에 기판(G)에 대한 이미지 정보를 실시간으로 획득할 수 있다. 비전 모듈(125)은 기판(G)을 길이 방향(제1 방향(10))으로 촬영하여 이미지 정보를 획득할 수 있으며, 이 경우 비전 모듈(125)은 라인 스캔 카메라(Line Scan Camera)를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 비전 모듈(125)은 기판(G)을 소정 크기의 영역별로 촬영하여 이미지 정보를 획득할 수도 있다. 이 경우, 비전 모듈(125)은 에어리어 스캔 카메라(Area Scan Camera)를 포함하여 구성될 수 있다.
비전 모듈(125)은 기판 처리액이 토출된 기판(G)의 이미지 정보를 획득하기 위해 갠트리 유닛(130)의 저면이나 측면에 부착될 수 있다. 그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 비전 모듈(125)은 잉크젯 헤드 유닛(140)의 측면에 부착되는 것도 가능하다. 한편, 비전 모듈(125)은 기판 처리 장치(100) 내에 적어도 하나 마련될 수 있으며, 고정 설치되거나 이동 가능하게 설치될 수 있다.
갠트리 유닛(130)은 잉크젯 헤드 유닛(140)을 지지하는 것이다. 이러한 갠트리 유닛(130)은 잉크젯 헤드 유닛(140)이 기판(G) 상에 기판 처리액을 토출할 수 있도록 제1 스테이지(111) 및 제2 스테이지(121)의 상부에 마련될 수 있다.
갠트리 유닛(130)은 제1 스테이지(111) 및 제2 스테이지(121)의 폭 방향(제2 방향(20))을 길이 방향으로 하여 제1 스테이지(111) 및 제2 스테이지(121) 상에 마련될 수 있다. 갠트리 유닛(130)은 제1 가이드 레일(1st Guide Rail; 170a) 및 제2 가이드 레일(2nd Guide Rail; 170b)을 따라 제1 스테이지(111) 및 제2 스테이지(121)의 길이 방향(제1 방향(10))으로 이동할 수 있다. 한편, 제1 가이드 레일(170a) 및 제2 가이드 레일(170b)은 제1 스테이지(111) 및 제2 스테이지(121)의 길이 방향(제1 방향(10))을 따라 제1 스테이지(111) 및 제2 스테이지(121)의 외측에 마련될 수 있다.
한편, 도 1에는 도시되어 있지 않지만, 기판 처리 장치(100)는 갠트리 이동 유닛을 더 포함할 수 있다. 갠트리 이동 유닛은 제1 가이드 레일(170a) 및 제2 가이드 레일(170b)을 따라 갠트리 유닛(130)을 슬라이딩 이동시키는 것이다. 갠트리 이동 유닛은 갠트리 유닛(130)의 내부에 설치될 수 있다.
잉크젯 헤드 유닛(140)은 기판(G) 상에 액적(Droplet) 형태로 기판 처리액을 토출하는 것이다. 이러한 잉크젯 헤드 유닛(140)은 갠트리 유닛(130)의 측면이나 그 저면에 설치될 수 있다.
잉크젯 헤드 유닛(140)은 갠트리 유닛(130)에 적어도 하나 설치될 수 있다. 잉크젯 헤드 유닛(140)이 갠트리 유닛(130)에 복수 개 설치되는 경우, 복수 개의 잉크젯 헤드 유닛(140)은 갠트리 유닛(130)의 길이 방향(제2 방향(20))을 따라 일렬로 배치될 수 있다. 또한, 복수 개의 잉크젯 헤드 유닛(140)은 각각 독립적으로 작동할 수 있으며, 이와 반대로 통일적으로 작동하는 것도 가능하다.
잉크젯 헤드 유닛(140)은 기판(G) 상에서 원하는 지점에 위치하기 위해 갠트리 유닛(130)의 길이 방향(제2 방향(20))을 따라 이동할 수 있다. 그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 잉크젯 헤드 유닛(140)은 갠트리 유닛(130)의 높이 방향(제3 방향(30))을 따라 이동할 수 있으며, 시계 방향 또는 반시계 방향으로 회전하는 것도 가능하다.
한편, 잉크젯 헤드 유닛(140)은 갠트리 유닛(130)에 고정되도록 설치되는 것도 가능하다. 이 경우, 갠트리 유닛(130)이 이동 가능하게 제공될 수 있다.
도 1에는 도시되어 있지 않지만, 기판 처리 장치(100)는 잉크젯 헤드 이동 유닛을 더 포함할 수 있다. 잉크젯 헤드 이동 유닛은 잉크젯 헤드 유닛(140)을 직선 이동시키거나 회전시키는 것이다.
도 1에는 도시되어 있지 않지만, 잉크젯 헤드 유닛(140)은 노즐 플레이트, 복수 개의 노즐, 압전 소자 등을 포함하여 구성될 수 있다. 노즐 플레이트는 잉크젯 헤드 유닛(140)의 몸체를 구성하는 것이다. 복수 개(예를 들어, 128개, 256개 등)의 노즐은 이러한 노즐 플레이트의 하부에 일정 간격을 두고 다행다열(多行多列)로 제공될 수 있으며, 압전 소자는 노즐 플레이트 내에 노즐의 개수에 대응하는 개수만큼 마련될 수 있다. 잉크젯 헤드 유닛(140)은 이와 같이 구성되는 경우, 압전 소자의 작동에 따라 노즐을 통해 기판(G) 상에 기판 처리액을 토출할 수 있다.
한편, 잉크젯 헤드 유닛(140)은 압전 소자에 인가되는 전압에 따라 각각의 노즐을 통해 제공되는 기판 처리액의 토출량을 독립적으로 조절하는 것도 가능하다.
기판 처리액 공급 유닛(150)은 잉크젯 헤드 유닛(140)에 잉크를 공급하는 것이다. 이러한 기판 처리액 공급 유닛(150)은 저장 탱크(150a) 및 압력 제어 모듈(150b)을 포함하여 구성될 수 있다.
저장 탱크(150a)는 기판 처리액을 저장하는 것이며, 압력 제어 모듈(150b)은 저장 탱크(150a)의 내부 압력을 조절하는 것이다. 저장 탱크(150a)는 압력 제어 모듈(150b)에 의해 제공되는 압력을 기반으로 잉크젯 헤드 유닛(140)에 적정량의 기판 처리액을 공급할 수 있다.
제어 유닛(160)은 기판 처리 장치(100)를 구성하는 각각의 유닛의 전체 작동을 제어하는 것이다. 제어 유닛(160)은 예를 들어, 공정 처리 유닛(110)의 에어 홀(112)과 파지부, 메인터넌스 유닛(120)의 비전 모듈(125), 갠트리 유닛(130), 잉크젯 헤드 유닛(140), 기판 처리액 공급 유닛(150)의 압력 제어 모듈(150b) 등의 작동을 제어할 수 있다.
제어 유닛(160)은 프로세스 컨트롤러, 제어 프로그램, 입력 모듈, 출력 모듈(또는 표시 모듈), 메모리 모듈 등을 포함하여 컴퓨터나 서버 등으로 구현될 수 있다. 상기에서, 프로세스 컨트롤러는 기판 처리 장치(100)를 구성하는 각각의 구성에 대해 제어 기능을 실행하는 마이크로 프로세서를 포함할 수 있으며, 제어 프로그램은 프로세스 컨트롤러의 제어에 따라 기판 처리 장치(100)의 각종 처리를 실행할 수 있다. 메모리 모듈은 각종 데이터 및 처리 조건에 따라 기판 처리 장치(100)의 각종 처리를 실행시키기 위한 프로그램 즉, 처리 레시피가 저장되는 것이다.
한편, 제어 유닛(160)은 잉크젯 헤드 유닛(140)에 대해 유지보수를 수행하게 하는 역할도 할 수 있다. 제어 유닛(160)은 예를 들어, 메인터넌스 유닛(120)의 측정 결과를 기초로 잉크젯 헤드 유닛(140)에 구비되는 각각의 노즐의 기판 처리액 토출 위치를 보정하거나, 복수 개의 노즐 중에서 불량 노즐(즉, 기판 처리액을 토출하지 않는 노즐)을 검출하여 불량 노즐에 대해 클리닝 작업이 수행되게 할 수 있다.
노즐 검사 유닛(200)은 비전 모듈(125)에 의해 획득된 기판(G)의 이미지 데이터를 기초로 잉크젯 헤드 유닛(140)의 노즐을 검사할 수 있다. 구체적으로, 노즐 검사 유닛(200)은 비전 모듈(125)에 의해 기판(G)의 이미지 데이터가 획득되면 이 이미지 데이터를 처리하며, 이후 상기 이미지 데이터와 기준 데이터를 비교 및 분석하여 노즐을 검사할 수 있다. 노즐 검사 유닛(200)은 이를 위해 비전 모듈(125)과 연동될 수 있으며, 제어 유닛(160)과 마찬가지로 프로세스 컨트롤러, 제어 프로그램, 입력 모듈, 출력 모듈(또는 표시 모듈), 메모리 모듈 등을 포함하여 컴퓨터나 서버 등으로 마련될 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이, 잉크젯 헤드 유닛(140)에 설치되는 노즐의 결함을 인식하고 분류하기 위해서는 다량의 결함 데이터가 필요하다. 본 실시예에서는 노즐 검사 유닛(200)이 불량 노즐의 검출 정확도를 향상시키고, 다양한 유형의 노즐 불량을 검사할 수 있게 다량의 결함 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다. 이하에서는 노즐 검사 유닛(200)에 대하여 자세하게 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치를 구성하는 노즐 검사 유닛의 결함 데이터 생성 방법과 관련된 내부 모듈을 개략적으로 도시한 제1 예시도이다.
본 실시예에서, 결함 데이터 생성 방법과 관련한 노즐 검사 유닛(200)은 알고리즘에 따라 제작된 프로그램으로 제공될 수 있다. 또는, 노즐 검사 유닛(200)은 프로그램을 탑재하여 실행시키는 마이크로 프로세서로 제공될 수 있다. 또는, 노즐 검사 유닛(200)은 그러한 프로그램을 저장하는 저장 매체(예를 들어, SSD, HDD, USB 메모리 등)로 제공될 수 있다. 또는, 노즐 검사 유닛(200)은 마이크로 프로세서와 메모리를 포함하여 그러한 프로그램을 실행시킬 수 있을 뿐만 아니라 저장도 가능한 컴퓨터 또는 서버로 제공될 수 있다.
도 2에 따르면, 노즐 검사 유닛(200)은 데이터 수집 모듈(210), 데이터 분류 모듈(220), 데이터 병합 모듈(230), 데이터 훈련 모듈(240) 및 결함 데이터 생성 모듈(250)을 포함하여 구성될 수 있다.
노즐 검사 유닛(200)은 노즐의 상태와 관련된 다량의 결함 데이터를 생성할 수 있다. 구체적으로, 노즐 검사 유닛(200)은 생성적 적대 네트워크(GAN; Generative Adversarial Network)를 이용하여 다량의 결함 데이터를 생성할 수 있다. 더욱 구체적으로, 노즐 검사 유닛(200)은 소량의 결함 데이터와 정상 데이터를 병합하여 다량의 데이터를 획득하고, 이후 생성적 적대 네트워크(GAN)를 이용하여 유사 결함 데이터를 생성하고, 최종적으로 다량의 결함 데이터를 생성할 수 있다.
데이터 수집 모듈(210)은 잉크젯 헤드 유닛(140)에 설치된 각각의 노즐과 관련된 복수의 이미지 데이터를 수집한다. 이 경우, 데이터 수집 모듈(210)에 의해 수집되는 복수의 이미지 데이터는 비전 모듈(125)이 기판(G)을 촬영하여 얻은 이미지 데이터이며, 구체적으로 잉크젯 헤드 유닛(140)의 노즐에 의해 상부에 기판 처리액(예를 들어, 잉크)이 토출된 기판(G)을 촬영하여 얻은 이미지 데이터이다.
데이터 분류 모듈(220)은 데이터 수집 모듈(210)에 의해 수집된 복수의 이미지 데이터를 분류한다. 데이터 분류 모듈(220)은 기(旣) 정의된 클래스(Class)에 따라 복수의 이미지 데이터를 분류할 수 있으며, 이 경우 각각의 이미지 데이터에 대해 레이블링(Labeling)을 부여할 수 있다. 데이터 분류 모듈(220)은 각각의 이미지 데이터에 부여된 레이블링을 이용하여 복수의 이미지 데이터에 대한 레이블 맵(Label Map)을 구성할 수 있다.
데이터 분류 모듈(220)은 기 정의된 클래스에 따라 복수의 이미지 데이터를 분류하는 경우, 동일한 번호의 노즐에 의해 기판 처리액이 토출된 기판(G)의 이미지 데이터를 동일한 클래스로 구분하여 복수의 이미지 데이터를 분류할 수 있다. 또는, 데이터 분류 모듈(220)은 동일한 팩(Pack)을 구성하도록 포함되는 노즐(예를 들어, 같은 색상의 잉크를 토출하는 노즐)에 의해 기판 처리액이 토출된 기판(G)의 이미지 데이터를 동일한 클래스로 구분하여 복수의 이미지 데이터를 분류할 수 있다. 또는, 데이터 분류 모듈(220)은 동일한 헤드에 설치되는 노즐에 의해 기판 처리액이 토출된 기판(G)의 이미지 데이터를 동일한 클래스로 구분하여 복수의 이미지 데이터를 분류할 수 있다.
데이터 분류 모듈(220)은 복수의 이미지 데이터를 분류하는 경우, 정상 이미지 데이터(Good Image Data)와 결함 이미지 데이터(Defect Image Data)로 구분하여 분류할 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이 잉크젯 헤드 유닛(140)의 1번 노즐에 의해 기판 처리액이 토출된 기판(G)의 이미지 데이터가 제1 이미지 데이터(310)이고, 잉크젯 헤드 유닛(140)의 2번 노즐에 의해 기판 처리액이 토출된 기판(G)의 이미지 데이터가 제2 이미지 데이터(320)이고, 잉크젯 헤드 유닛(140)의 3번 노즐에 의해 기판 처리액이 토출된 기판(G)의 이미지 데이터가 제3 이미지 데이터(330)인 경우, 데이터 분류 모듈(220)은 에어리어성 얼룩(340a, 340b, 340c, 340d)이 없는 제1 이미지 데이터(310)를 정상 이미지 데이터로 구분하고, 에어리어성 얼룩(340a, 340b, 340c, 340d)이 있는 제2 이미지 데이터(320) 및 제3 이미지 데이터(330)를 결함 이미지 데이터로 구분할 수 있다. 도 3은 도 2의 노즐 검사 유닛을 구성하는 데이터 분류 모듈의 기능을 설명하기 위한 예시도이다.
다시 도 2를 참조하여 설명한다.
데이터 분류 모듈(220)은 복수의 이미지 데이터를 정상 이미지 데이터와 결함 이미지 데이터로 구분하여 분류하는 경우, 복수의 이미지 데이터를 기 정의된 클래스에 따라 분류한 후, 각각의 클래스에 포함된 이미지 데이터를 정상 이미지 데이터와 결함 이미지 데이터로 구분할 수 있다. 그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 데이터 분류 모듈(220)은 복수의 이미지 데이터를 정상 이미지 데이터와 결함 이미지 데이터로 구분한 후, 정상 이미지 데이터 및 결함 이미지 데이터 각각을 기 정의된 클래스에 따라 분류하는 것도 가능하다.
데이터 병합 모듈(230)은 결함 이미지 데이터(Defect Image Data)와 정상 이미지 데이터(Good Image Data)를 병합하여 병합 이미지 데이터(Merged Image Data)를 생성한다.
앞서 설명한 바와 같이, 데이터 분류 모듈(220)은 데이터 수집 모듈(210)에 의해 수집된 복수의 이미지 데이터를 정상 이미지 데이터와 결함 이미지 데이터로 구분할 수 있다. 그런데 일반적으로 복수의 이미지 데이터 중 대부분은 정상 이미지 데이터이며, 결함 이미지 데이터는 소수에 불과하다. 따라서 본 실시예에서는 다량의 결함 이미지 데이터를 생성하기 위해 결함 이미지 데이터를 정상 이미지 데이터와 병합하여 결함을 포함하는 다량의 병합 이미지 데이터를 생성할 수 있다.
데이터 병합 모듈(230)은 병합 이미지 데이터를 생성하는 경우, 단순히 M개의 결함 이미지 데이터와 N개의 정상 이미지 데이터를 병합하여 M × N개의 병합 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 데이터 병합 모듈(230)은 도 4에 도시된 바와 같이 정상 이미지 데이터(410)와 결함 이미지 데이터(420)를 병합하여 제1 병합 이미지 데이터(430)를 생성할 수 있다. 도 4는 도 2의 노즐 검사 유닛을 구성하는 데이터 병합 모듈의 기능을 설명하기 위한 제1 예시도이다.
그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 데이터 병합 모듈(230)은 병합 이미지 데이터를 생성할 때에 이미지 데이터의 회전 각도를 추가로 고려하는 것도 가능하다. 즉, 데이터 병합 모듈(230)은 M개의 결함 이미지 데이터(Defect Image Data)와 N개의 정상 이미지 데이터(Good Image Data)를 병합하는 경우, L개의 이미지 데이터의 회전 각도(Random Rotation Angle) 개수를 추가로 고려하여 L × M × N개의 병합 이미지 데이터(Merged Image Data)를 생성하는 것도 가능하다.
예를 들어 설명하면, 데이터 병합 모듈(230)은 도 5에 도시된 바와 같이 세 개의 회전 각도를 고려하여 제1 병합 이미지 데이터(430)로부터 다양한 유형의 제2 병합 이미지 데이터(440), 제3 병합 이미지 데이터(450) 및 제4 병합 이미지 데이터(460)를 생성할 수 있다. 상기에서, 제2 병합 이미지 데이터(440)는 제1 병합 이미지 데이터(430)를 90도 회전시켜 얻은 것이고, 제3 병합 이미지 데이터(450)는 제1 병합 이미지 데이터(430)를 180도 회전시켜 얻은 것이고, 제4 병합 이미지 데이터(460)는 제1 병합 이미지 데이터(430)를 270도 회전시켜 얻은 것이다. 도 5는 도 2의 노즐 검사 유닛을 구성하는 데이터 병합 모듈의 기능을 설명하기 위한 제2 예시도이다.
데이터 병합 모듈(230)은 결함 이미지 데이터와 정상 이미지 데이터를 병합하는 경우, 정상 이미지 데이터를 분할(Segmentation)한 후, 분할된 영역을 기준으로 정상 이미지 데이터에 결함 이미지 데이터를 병합할 수 있다. 이 경우, 데이터 병합 모듈(230)은 병합시 정상 이미지 데이터를 유지한 상태에서 상기 분할된 영역을 기준으로 결함 이미지 데이터를 소정 각도 회전시키고, 이후에 상기 분할된 영역의 중심을 일치시킨 상태에서 정상 이미지 데이터에 결함 이미지 데이터를 병합할 수 있다. 즉, 데이터 병합 모듈(230)은 이미지 데이터의 회전 각도를 추가로 고려하여 병합 이미지 데이터를 생성할 수 있는 것이다.
한편, 데이터 분류 모듈(220)에 의해 클래스에 따라 분류된 복수의 이미지 데이터는 모두 정상 이미지 데이터일 수도 있다. 즉, 데이터 수집 모듈(210)는 정상 이미지 데이터만을 수집할 수도 있다.
이와 같은 경우에는, 데이터 병합 모듈(230)은 결함 이미지 데이터를 데이터 분류 모듈(220)을 통해 제공받지 않고, 별도로 마련할 수도 있다. 이하에서는 이에 대해 설명한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치를 구성하는 노즐 검사 유닛의 결함 데이터 생성 방법과 관련된 내부 모듈을 개략적으로 도시한 제2 예시도이다.
도 6에 따르면, 노즐 검사 유닛(200)은 데이터 수집 모듈(210), 데이터 분류 모듈(220), 데이터 병합 모듈(230), 데이터 훈련 모듈(240), 결함 데이터 생성 모듈(250) 및 데이터 획득 모듈(260)을 포함하여 구성될 수 있다.
데이터 수집 모듈(210), 데이터 분류 모듈(220) 및 데이터 병합 모듈(230)에 대해서는 도 2를 참조하여 전술하였는 바, 여기서는 그 자세한 설명을 생략한다. 또한, 데이터 훈련 모듈(240) 및 결함 데이터 생성 모듈(250)에 대해서는 도 2를 참조하여 후술할 것인 바, 이 역시 여기서는 그 자세한 설명을 생략하기로 한다.
데이터 획득 모듈(260)은 기판(G)의 이미지 데이터와 관련한 결함 이미지 데이터를 확보한다. 구체적으로, 데이터 획득 모듈(260)은 노즐에 의해 기판 처리액이 토출된 기판(G)의 이미지 데이터와 관련한 결함 이미지 데이터를 확보할 수 있다. 데이터 획득 모듈(260)은 이렇게 확보된 결함 이미지 데이터를 데이터 병합 모듈(230)에 제공할 수 있다.
데이터 획득 모듈(260)은 노즐의 불량 여부를 판단할 수 있게 하는 결함 이미지 데이터를 적어도 하나 확보할 수 있다. 데이터 획득 모듈(260)은 키보드, 마우스, 터치스크린 등과 같은 입력 수단을 통해 결함 이미지 데이터를 입력받을 수 있으며, 와이파이(WiFi), 근거리 통신망(LAN; Local Area Network) 등과 같은 통신 수단을 통해 결함 이미지 데이터를 수신받는 것도 가능하다.
다시 도 2를 참조하여 설명한다.
데이터 훈련 모듈(240)은 데이터 병합 모듈(230)에 의해 병합된 병합 이미지 데이터를 훈련(Training)시킨다. 병합 이미지 데이터의 경우, 단순 결함 이미지 데이터를 회전한 결과로 특성이 반복될 수 있다는 단점이 있다. 본 실시예에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이터 훈련 모듈(240)이 생성적 적대 네트워크(GAN)를 이용하여 병합 이미지 데이터를 훈련시킬 수 있다.
생성적 적대 네트워크를 이용하여 병합 이미지 데이터를 훈련하게 되면, 데이터 훈련 모듈(240)은 노이즈 벡터(Noise Vector)를 기초로 병합 이미지 데이터와 일부 내용(예를 들어, 결함 부분)이 유사한 유사 이미지 데이터(Fake Image Data)를 획득하는 것이 가능해진다. 따라서 본 실시예에서는 데이터 병합 모듈(230)을 통해 얻은 병합 이미지 데이터에서 상기 유사 이미지 데이터를 제거함으로써, 소량의 결함 이미지 데이터에 의한 중복된 특징을 반감시키는 효과를 얻을 수 있다.
결함 데이터 생성 모듈(250)은 최종적으로 다량의 결함 이미지 데이터를 생성한다. 구체적으로, 결함 데이터 생성 모듈(250)은 이미지 데이터 병합을 통해 확보된 다량의 병합 이미지 데이터(즉, 결함 이미지 데이터를 포함하고 있는 다량의 병합 이미지 데이터)에서 유사 이미지 데이터를 제거하고, 이후 잔여하는 병합 이미지 데이터를 최종적인 결함 이미지 데이터로 생성할 수 있다.
이상 도 2 내지 도 6을 참조하여 결함 데이터 생성 방법과 관련된 노즐 검사 유닛(200)의 내부 모듈에 대하여 설명하였다. 이하에서는 이러한 내부 모듈에 의한 결함 데이터 생성 방법에 대하여 설명한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치를 구성하는 노즐 검사 유닛의 결함 데이터 생성 방법을 흐름에 따라 설명하기 위한 제1 예시도이다. 이하 설명은 도 2 및 도 7을 참조한다.
먼저, 데이터 수집 모듈(210)은 각각의 노즐과 관련된 복수의 이미지 데이터를 수집한다(S510).
이후, 데이터 분류 모듈(220)은 데이터 수집 모듈(210)에 의해 수집된 복수의 이미지 데이터를 분류한다(S520). 데이터 분류 모듈(220)은 기 정의된 클래스에 따라 복수의 이미지 데이터를 분류할 수 있으며, 복수의 이미지 데이터를 정상 이미지 데이터와 결함 이미지 데이터로 구분하여 분류할 수 있다. 복수의 이미지 데이터가 정상 이미지 데이터만으로 구성되는 경우(즉, 복수의 이미지 데이터가 결함 이미지 데이터를 포함하지 않는 경우), 데이터 분류 모듈(220)은 복수의 이미지 데이터를 정상 이미지 데이터와 결함 이미지 데이터로 구분하여 분류하지 않을 수도 있다.
이후, 데이터 병합 모듈(230)은 결함 이미지 데이터와 정상 이미지 데이터를 병합하여 병합 이미지 데이터를 생성한다(S530). 병합 이미지 데이터를 생성하는 경우, 데이터 병합 모듈(230)은 M개의 결함 이미지 데이터와 N개의 정상 이미지 데이터를 병합하여 M × N개의 병합 이미지 데이터를 생성할 수 있으며, L개의 이미지 데이터의 회전 각도 개수를 추가로 고려하여 L × M × N개의 병합 이미지 데이터를 생성할 수도 있다.
이후, 데이터 훈련 모듈(240)은 데이터 병합 모듈(230)에 의해 병합된 병합 이미지 데이터를 훈련시킨다(S540). 이 경우, 데이터 훈련 모듈(240)은 생성적 적대 네트워크(GAN)를 이용하여 병합 이미지 데이터를 훈련시킬 수 있으며, 이를 통해 병합 이미지 데이터와 유사한 유사 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
이후, 결함 데이터 생성 모듈(250)은 최종적으로 다량의 결함 이미지 데이터를 생성한다(S550). 결함 데이터 생성 모듈(250)은 데이터 병합 모듈(230)의 병합을 통해 확보된 다량의 병합 이미지 데이터에서 데이터 훈련 모듈(240)에 의해 획득된 유사 이미지 데이터를 제거함으로써, 잔여하는 병합 이미지 데이터를 최종적인 결함 이미지 데이터로 생성할 수 있으며, 이에 따라 본 발명에서는 소량의 결함 이미지 데이터의 중복된 특징을 반감시키는 효과를 얻을 수 있다.
한편, 데이터 분류 모듈(220)에 의해 제공되는 복수의 이미지 데이터가 모두 정상 이미지 데이터인 경우, 데이터 병합 모듈(230)은 결함 이미지 데이터를 별도로 마련할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치를 구성하는 노즐 검사 유닛의 결함 데이터 생성 방법을 흐름에 따라 설명하기 위한 제2 예시도이다. 이하 설명은 도 6 및 도 8을 참조한다.
먼저, 데이터 수집 모듈(210)은 각각의 노즐과 관련된 복수의 이미지 데이터를 수집한다(S610).
이후, 데이터 분류 모듈(220)은 데이터 수집 모듈(210)에 의해 수집된 복수의 이미지 데이터를 분류한다(S620). 데이터 분류 모듈(220)은 기 정의된 클래스에 따라 복수의 이미지 데이터를 분류할 수 있다.
이후, 데이터 획득 모듈(260)은 기판(G)의 이미지 데이터와 관련한 결함 이미지 데이터를 확보하여 데이터 병합 모듈(230)에 제공한다(S630). 데이터 획득 모듈(260)은 입력 수단을 통해 결함 이미지 데이터를 입력받을 수 있으며, 통신 수단을 통해 결함 이미지 데이터를 수신받을 수도 있다.
상기 S630 단계는 S640 단계 이전에 수행될 수 있다. 이 경우, S620 단계 이후에 수행될 수 있지만, 본 실시예가 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, S630 단계는 S620 단계와 동시에 수행될 수 있다. 또는, S630 단계는 S610 단계와 S620 단계 사이에 수행될 수 있다. 또는, S630 단계는 S610 단계와 동시에 수행될 수 있다. 또는, S630 단계는 S610 단계 이전에 수행될 수 있다.
이후, 데이터 병합 모듈(230)은 결함 이미지 데이터와 정상 이미지 데이터를 병합하여 병합 이미지 데이터를 생성한다(S640).
이후, 데이터 훈련 모듈(240)은 데이터 병합 모듈(230)에 의해 병합된 병합 이미지 데이터를 훈련시킨다(S650).
이후, 결함 데이터 생성 모듈(250)은 데이터 병합 모듈(230)의 병합을 통해 확보된 다량의 병합 이미지 데이터에서 데이터 훈련 모듈(240)에 의해 획득된 유사 이미지 데이터를 제거함으로써, 최종적으로 다량의 결함 이미지 데이터를 생성한다(S660).
이상 도 2 내지 도 8을 참조하여 노즐 검사 유닛(200)의 결함 데이터 생성 방법에 대하여 설명하였다. 이하에서는 노즐 검사 유닛(200)의 이미지 데이터를 이용한 노즐 검사 방법에 대하여 설명한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치를 구성하는 노즐 검사 유닛의 노즐 검사 방법과 관련된 내부 모듈을 개략적으로 도시한 예시도이다. 그리고, 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 기판 처리 장치를 구성하는 노즐 검사 유닛의 노즐 검사 방법을 흐름에 따라 설명하기 위한 예시도이다. 이하 설명은 도 9 및 도 10을 참조한다.
먼저, 비전 모듈(125)에 의해 기판(G)의 이미지 데이터가 획득되면(S810), 노즐 검사 유닛(200)의 데이터 처리 모듈(710)은 상기 이미지 데이터를 처리한다(S820). 상기에서, 비전 모듈(125)에 의해 획득되는 기판(G)의 이미지 데이터는 잉크젯 헤드 유닛(140)의 노즐에 의해 그 상부에 기판 처리액이 토출된 기판(G)의 이미지 데이터일 수 있다.
이후, 노즐 검사 유닛(200)의 기준 데이터 검출 모듈(720)은 결함 데이터 생성 방법에 따라 생성된 복수의 결함 이미지 데이터들 중에서 기판(G)의 이미지 데이터와 비교 대상이 될 기준 데이터를 검출한다(S830). 기준 데이터 검출 모듈(720)은 사전에 정의된 클래스 중에서 기판(G)의 이미지 데이터와 관련성이 있는 클래스를 결정한 후, 해당 클래스로 분류된 결함 이미지 데이터들 중에서 상기 기준 데이터를 검출할 수 있다.
상기 S830 단계는 S820 단계 이후에 수행될 수 있지만, S820 단계와 동시에 수행되는 것도 가능하다. 또는, 상기 S830 단계는 S820 단계 이전에 수행되는 것도 가능하다. 한편, 본 실시예에서는 S830 단계를 수행하기에 앞서, 결함 데이터 생성 방법을 수행한 후, S830 단계를 수행하는 것도 가능하다.
이후, 노즐 검사 유닛(200)의 데이터 분석 모듈(730)은 기판(G)의 이미지 데이터와 기준 데이터를 비교 및 분석한다(S840).
이후, 노즐 검사 유닛(200)의 노즐 판별 모듈(740)은 상기 비교 및 분석 결과를 토대로 노즐이 양호한 상태인지 아니면 불량한 상태인지를 판별한다(S850). 예를 들어, 기판(G)에 대해 픽셀 인쇄를 하는 경우, 노즐 판별 모듈(740)은 기판(G) 상에 탄착 오류에 의한 라인성 결함(Line Defect)이나 에어리어성 얼룩(Area Spot)이 없는 것으로 판단되면, 노즐을 양호한 상태로 판별하고, 기판(G) 상에 상기 라인성 결함이나 에어리어성 얼룩이 있는 것으로 판단되면, 노즐을 불량한 상태로 판별할 수 있다.
본 발명은 생성적 적대 네트워크를 이용한 결함 데이터 생성 방법에 관한 것으로서, 잉크젯 헤드 유닛(140)을 구비하는 잉크젯 설비의 노즐을 점검하는 데에 적용될 수 있다.
노즐의 상태와 관련한 결함을 측정하고 분류하기 위해서는 다량의 결함 데이터가 필요하다. 그런데 정상 상태의 노즐 데이터에 대비하여 결함 데이터는 발생 빈도가 적고 확인이 어려워 다량을 확보하는 데에 어려움이 있다. 본 실시예에서는 다량의 정상 데이터와 소량의 결함 데이터를 병합하여 다량의 결함 데이터를 획득하며, 소량의 결함 데이터의 중복된 특징을 반감시키기 위해 생성적 적대 네트워크(GAN)를 통해 유사 결함 데이터를 생성하고, 이를 통해 변경된 결함 데이터를 획득할 수 있다.
본 실시예는 구체적으로 다음과 같은 절차를 거쳐 상기 목적을 달성할 수 있다. 먼저, 정상 데이터에서 노즐 정보를 분할(Segmentation)할 수 있도록 이미지 데이터 세트(Image Dataset)의 데이터의 레이블 맵(Label Map)을 생성한다. 이후, 이미지 데이터 세트에서 정상 노즐 데이터를 분할한 후 분할된 영역을 기준으로 정상 데이터에 결함 데이터를 병합한다. 병합시 정상 데이터는 유지한 상태에서 결함 데이터를 분할된 영역을 기준으로 임의의 각도로 회전하고, 분할된 영역의 중심을 일치시킨 상태로 병합한다. 또한, 정상 데이터의 개수, 결함 데이터의 개수 및 병합시 회전하는 임의의 각도의 개수를 각각 M, N 및 L로 정의하면, 병합 데이터는 M × N × L개만큼 확대 생성할 수 있다. 병합된 이미지는 단순 결함 데이터를 회전한 결과로 특성이 반복될 수 있다는 단점이 있어, 이를 극복하기 위해 병합 데이터를 기준으로 생성적 적대 네트워크를 훈련하여 병합 데이터와 유사한 유사 결함 이미지 즉, Fake 이미지를 획득한다. 최종적으로 유사 결함 이미지를 통해 다량의 결함 데이터 세트를 획득한다.
이상과 같이 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 기판 처리 장치 110: 공정 처리 유닛
120: 메인터넌스 유닛 130: 갠트리 유닛
140: 잉크젯 헤드 유닛 150: 기판 처리액 공급 유닛
160: 제어 유닛 200: 노즐 검사 유닛
210: 데이터 수집 모듈 220: 데이터 분류 모듈
230: 데이터 병합 모듈 240: 데이터 훈련 모듈
250: 결함 데이터 생성 모듈 260: 데이터 획득 모듈
310: 제1 이미지 데이터 320: 제2 이미지 데이터
330: 제3 이미지 데이터
340a, 340b, 340c, 340d: 에어리어성 얼룩
410: 정상 이미지 데이터 420: 결함 이미지 데이터
430: 제1 병합 이미지 데이터 440: 제2 병합 이미지 데이터
450: 제3 병합 이미지 데이터 460: 제4 병합 이미지 데이터
710: 데이터 처리 모듈 720: 기준 데이터 검출 모듈
730: 데이터 분석 모듈 740: 노즐 판별 모듈

Claims (20)

  1. 노즐과 관련된 복수의 이미지 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈;
    상기 복수의 이미지 데이터를 기 정의된 클래스에 따라 분류하는 데이터 분류 모듈;
    상기 복수의 이미지 데이터 중 정상 노즐과 관련된 정상 이미지 데이터와 비정상 노즐과 관련된 결함 이미지 데이터를 병합하는 데이터 병합 모듈;
    상기 병합을 통해 얻은 복수의 병합 이미지 데이터를 훈련시키는 데이터 훈련 모듈; 및
    상기 훈련을 통해 얻은 결과를 기초로 상기 복수의 병합 이미지 데이터에서 복수의 최종 이미지 데이터를 생성하는 결함 데이터 생성 모듈을 포함하는 노즐 검사 유닛.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 최종 이미지 데이터는 상기 노즐의 결함과 관련된 이미지 데이터인 노즐 검사 유닛.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 노즐 검사 유닛은 기준량보다 적은 개수의 상기 결함 이미지 데이터로 상기 기준량보다 많은 개수의 상기 최종 이미지 데이터를 생성하는 노즐 검사 유닛.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 훈련 모듈은 상기 병합 이미지 데이터를 훈련시켜 상기 병합 이미지 데이터와 유사한 유사 이미지 데이터를 획득하는 노즐 검사 유닛.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 데이터 훈련 모듈은 생성적 적대 네트워크를 이용하여 상기 유사 이미지 데이터를 획득하는 노즐 검사 유닛.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 결함 데이터 생성 모듈은 상기 복수의 병합 이미지 데이터에서 병합 이미지 데이터와 유사한 유사 이미지 데이터를 제거하며, 잔여하는 병합 이미지 데이터를 기초로 상기 최종 이미지 데이터를 생성하는 노즐 검사 유닛.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 병합 모듈은 상기 정상 이미지 데이터를 분할한 후, 분할된 영역을 기준으로 상기 정상 이미지 데이터에 상기 결함 이미지 데이터를 병합하는 노즐 검사 유닛.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 병합 모듈은 상기 결함 이미지 데이터의 회전 각도를 고려하여 상기 정상 이미지 데이터와 상기 결함 이미지 데이터를 병합하는 노즐 검사 유닛.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 데이터 병합 모듈은 상기 정상 이미지 데이터를 분할한 후, 분할된 영역을 기준으로 상기 결함 이미지 데이터를 회전시키고, 상기 분할된 영역의 중심을 일치시킨 상태에서 상기 정상 이미지 데이터에 상기 결함 이미지 데이터를 병합하는 노즐 검사 유닛.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 결함 이미지 데이터는 상기 정상 이미지 데이터보다 적은 노즐 검사 유닛.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 이미지 데이터는 상기 정상 이미지 데이터 및 상기 결함 이미지 데이터를 포함하거나, 또는 상기 정상 이미지 데이터만을 포함하는 노즐 검사 유닛.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 분류 모듈은 상기 복수의 이미지 데이터를 상기 정상 이미지 데이터와 상기 결함 이미지 데이터로 구분하는 노즐 검사 유닛.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 데이터 분류 모듈은 상기 복수의 이미지 데이터를 상기 클래스에 따라 분류한 후, 각각의 클래스에 포함된 이미지 데이터를 상기 정상 이미지 데이터와 상기 결함 이미지 데이터로 구분하거나, 또는
    상기 복수의 이미지 데이터를 상기 정상 이미지 데이터와 상기 결함 이미지 데이터로 구분한 후, 상기 정상 이미지 데이터 및 상기 결함 이미지 데이터 각각을 상기 클래스에 따라 분류하는 노즐 검사 유닛.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 이미지 데이터가 상기 정상 이미지 데이터만을 포함하는 경우, 상기 결함 이미지 데이터를 제공하는 데이터 획득 모듈을 더 포함하는 노즐 검사 유닛.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 노즐 검사 유닛은 상기 노즐의 불량을 판단하는 데에 상기 최종 이미지 데이터를 활용하는 노즐 검사 유닛.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 기판의 이미지 데이터가 획득되면, 상기 기판의 이미지 데이터를 처리하는 데이터 처리 모듈;
    기준 데이터를 검출하는 기준 데이터 검출 모듈;
    상기 기판의 이미지 데이터와 상기 기준 데이터를 비교 및 분석하는 데이터 분석 모듈; 및
    상기 기판의 이미지 데이터와 상기 기준 데이터 간 분석 결과를 기초로 상기 노즐이 양호한지 아니면 불량한지를 판별하는 노즐 판별 모듈을 더 포함하는 노즐 검사 유닛.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 기준 데이터 검출 모듈은 상기 기 정의된 클래스 중에서 상기 기판의 이미지 데이터와 관련성이 있는 클래스를 결정하고, 결정된 클래스에 포함된 트레이닝 데이터 중에서 상기 기준 데이터를 검출하는 노즐 검사 유닛.
  18. 노즐과 관련된 복수의 이미지 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈;
    상기 복수의 이미지 데이터를 기 정의된 클래스에 따라 분류하는 데이터 분류 모듈;
    상기 복수의 이미지 데이터 중 정상 노즐과 관련된 정상 이미지 데이터와 비정상 노즐과 관련된 결함 이미지 데이터를 병합하는 데이터 병합 모듈;
    상기 병합을 통해 얻은 복수의 병합 이미지 데이터를 훈련시키는 데이터 훈련 모듈; 및
    상기 훈련을 통해 얻은 결과를 기초로 상기 복수의 병합 이미지 데이터에서 복수의 최종 이미지 데이터를 생성하는 결함 데이터 생성 모듈을 포함하되,
    상기 최종 이미지 데이터는 상기 노즐의 결함과 관련된 이미지 데이터이고, 기준량보다 적은 개수의 상기 결함 이미지 데이터로 상기 기준량보다 많은 개수의 상기 최종 이미지 데이터를 생성하며,
    상기 데이터 병합 모듈은 상기 결함 이미지 데이터의 회전 각도를 고려하여 상기 정상 이미지 데이터와 상기 결함 이미지 데이터를 병합하고,
    상기 데이터 훈련 모듈은 상기 병합 이미지 데이터를 훈련시켜 상기 병합 이미지 데이터와 유사한 유사 이미지 데이터를 획득하되, 생성적 적대 네트워크를 이용하여 상기 유사 이미지 데이터를 획득하며,
    상기 결함 데이터 생성 모듈은 상기 복수의 병합 이미지 데이터에서 병합 이미지 데이터와 유사한 유사 이미지 데이터를 제거하며, 잔여하는 병합 이미지 데이터를 기초로 상기 최종 이미지 데이터를 생성하는 노즐 검사 유닛.
  19. 기판이 처리되는 동안 상기 기판을 지지하는 공정 처리 유닛;
    복수의 노즐을 포함하며, 상기 노즐을 이용하여 상기 기판 상에 기판 처리액을 토출하는 잉크젯 헤드 유닛;
    상기 잉크젯 헤드 유닛이 설치되며, 상기 잉크젯 헤드 유닛을 상기 기판 상에서 이동시키는 갠트리 유닛; 및
    상기 노즐을 검사하는 노즐 검사 유닛을 포함하며,
    상기 노즐 검사 유닛은,
    노즐과 관련된 복수의 이미지 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈;
    상기 복수의 이미지 데이터를 기 정의된 클래스에 따라 분류하는 데이터 분류 모듈;
    상기 복수의 이미지 데이터 중 정상 노즐과 관련된 정상 이미지 데이터와 비정상 노즐과 관련된 결함 이미지 데이터를 병합하는 데이터 병합 모듈;
    상기 병합을 통해 얻은 복수의 병합 이미지 데이터를 훈련시키는 데이터 훈련 모듈; 및
    상기 훈련을 통해 얻은 결과를 기초로 상기 복수의 병합 이미지 데이터에서 복수의 최종 이미지 데이터를 생성하는 결함 데이터 생성 모듈을 포함하는 기판 처리 장치.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 기판 처리 장치는 상기 기판에 픽셀 인쇄를 하는 기판 처리 장치.
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