KR20240009354A - 검사 장치, 검사 방법 및 프로그램 - Google Patents

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신지로 와타나베
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도쿄엘렉트론가부시키가이샤
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Abstract

프로브 바늘 선단의 위치를 높은 정확도로 특정할 수 있는 기술을 제공한다.
검사 대상체의 검사에 사용되는 프로브 카드에 구비된 프로브 바늘의 선단을 촬영하는 촬영부와, 프로브 바늘의 선단을 촬영한 학습 화상에 프로브 바늘의 범위 및 선단의 범위가 부여된 학습 데이터를 이용하여 학습된 세그멘테이션 모델에, 촬영부에 의해 촬영된 검증 화상을 입력함으로써, 검증 화상의 바늘 영역 및 바늘 선단 영역을 인식하는 영역 분할부와, 바늘 영역과 바늘 선단 영역의 위치 관계에 기초하여 선단의 위치를 특정하는 위치 특정부와, 위치 특정부에 의해 특정된 선단의 위치에 기초하여 검사 대상체와 프로브 바늘의 선단 간 상대 위치를 조정하는 위치 조정부를 포함하는 검사 장치가 제공된다.

Description

검사 장치, 검사 방법 및 프로그램{INSPECTION APPARATUS, INSPECTION METHOD, AND PROGRAM}
본 개시 내용은 검사 장치, 검사 방법 및 프로그램에 관한 것이다.
특허문헌 1에는, 검사 대상체에 구비된 복수 개의 테스트 패드 각각에 프로브 바늘의 선단을 접촉시켜 복수 개의 프로브 바늘의 선단을 통해 검사 대상체에 전기 신호를 공급함으로써 검사 대상체를 검사하는 검사 장치가 개시되어 있다. 특허문헌 1에 개시되어 있는 검사 장치는, 하나의 화상 내에 복수 개의 프로브 바늘의 선단이 나오도록 촬영된 화상에 기초하여 프로브 바늘 선단의 위치를 특정하고, 특정된 프로브 바늘 선단의 위치에 기초하여 프로브 바늘 선단의 위치를 조정한다.
일본국 공개특허공보 특개2019-102640호
본 개시 내용은 프로브 바늘 선단의 위치를 높은 정확도로 특정할 수 있는 기술을 제공한다.
본 개시 내용의 일 양태에 의하면, 검사 대상체의 검사에 사용되는 프로브 카드에 구비된 프로브 바늘의 선단을 촬영하는 촬영부와, 상기 프로브 바늘의 선단을 촬영한 학습 화상에 상기 프로브 바늘의 범위 및 상기 선단의 범위가 부여된 학습 데이터를 이용하여 학습된 세그멘테이션 모델에, 상기 촬영부에 의해 촬영된 검증 화상을 입력함으로써, 당해 검증 화상의 바늘 영역 및 바늘 선단 영역을 인식하는 영역 분할부와, 상기 바늘 영역과 상기 바늘 선단 영역의 위치 관계에 기초하여 상기 선단의 위치를 특정하는 위치 특정부와, 상기 위치 특정부에 의해 특정된 상기 선단의 위치에 기초하여 상기 검사 대상체와 상기 프로브 바늘의 선단 간 상대 위치를 조정하는 위치 조정부를 포함하는 검사 장치가 제공된다.
일 측면에 의하면, 프로브 바늘 선단의 위치를 높은 정확도로 특정할 수 있다.
도 1은 일 실시형태에 따른 검사 장치의 일 예를 나타내는 단면 모식도이다.
도 2는 일 실시형태에 따른 제어 장치의 하드웨어 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 일 실시형태에 따른 제어 장치의 기능 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 일 실시형태에 따른 학습 방법의 일 예를 나타내는 플로우 챠트이다.
도 5는 일 실시형태에 따른 바늘 선단 화상의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6a 및 도 6b는 일 실시형태에 따른 학습 데이터의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시형태에 따른 검사 방법의 일 예를 나타내는 플로우 챠트이다.
도 8은 일 실시형태에 따른 영역 분할 화상의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 9는 일 실시형태에 따른 위치 특정 처리의 일 예를 나타내는 플로우 챠트이다.
도 10a 내지 도 10c는 일 실시형태에 따른 영역 분할 화상의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 11는 일 실시형태에 따른 검증 결과의 일 예를 나타내는 그래프이다.
이하에서는, 도면을 참조하여 본 개시 내용을 실시하기 위한 형태에 대해 설명한다. 각 도면에 있어 동일한 구성 부분에 대해서는 동일한 부호를 붙이며 중복되는 설명을 생략하는 경우가 있다.
[실시형태]
<개요>
본 개시 내용의 실시형태는 반도체 웨이퍼 등의 검사 대상체에 대해 전기적 검사를 행하는 검사 장치이다. 본 실시형태에 따른 검사 장치는 복수 개의 프로브 바늘이 구비된 프로브 카드를 구비한다. 검사 장치는 프로브 카드에 구비된 각 프로브 바늘을 검사 대상체에 구비된 테스트 패드에 접촉시킨다. 그리고, 검사 장치는 외부 테스터로부터 소정의 전기 신호를 프로브 카드로 출력시키며, 프로브 바늘을 통해 검사 대상체로부터 출력된 전기 신호에 기초하여 검사 대상체의 전기 특성을 평가한다.
검사 장치는 프로브 바늘을 테스트 패드에 접촉시키기 위해, 프로브 바늘의 선단과 테스트 패드 간 상대적 위치를 조정한다. 이 때, 검사 대상체를 탑재할 탑재대에 설치된 카메라 등의 촬영부에 의해 프로브 바늘의 선단을 촬영하고, 촬영된 화상으로부터 프로브 바늘의 선단을 인식함으로써, 프로브 바늘 선단의 위치를 특정한다.
프로브 바늘의 선단을 인식함에 있어, 프로브 해석 또는 에지 해석 등과 같은 룰 베이스(rule base)에 의한 화상 인식 기술을 사용하면, 프로브 바늘 선단의 위치를 검출할 수 없는 경우가 있다. 그 원인으로는, 예를 들어, 프로브 바늘의 선단이 마모 등에 의해 일부 결손된 경우 또는 프로브 바늘의 위치와 카메라의 화각의 위치 관계에 의해 프로브 바늘의 일부가 화상에 포함되지 않는 경우 등을 들 수 있다.
본 실시형태에 따른 검사 장치는, 학습 완료 세그멘테이션 모델을 이용하여 프로브 바늘의 선단을 촬영한 화상으로부터 바늘 영역 및 바늘 선단 영역을 인식하고, 바늘 영역과 바늘 선단 영역의 위치 관계에 기초하여 프로브 바늘 선단의 위치를 특정한다. 본 실시형태에 따른 세그멘테이션 모델은, 종래 방법에 의한 화상 인식 결과와는 인과 관계를 갖지 않는, 프로브 바늘의 범위 및 프로브 바늘 선단의 범위를 화상에 부여한 학습 데이터를 이용하여 학습되어 있다. 상기와 같이 구성함으로써, 본 실시형태에 따른 검사 장치는 프로브 바늘 선단의 위치를 높은 정확도로 특정할 수가 있다.
한편, 종래 방법에 의한 화상 인식 결과와 인과 관계를 갖지 않는다 함은, 프로브 바늘의 범위 및 프로브 바늘의 선단 범위가, 화상에 대해 화상 인식을 행한 결과로서 얻어지는 바늘 영역 및 바늘 선단 영역에 기초하지 않는 정보임을 의미한다. 예를 들어, 프로브 바늘의 범위 및 프로브 바늘 선단의 범위는, 화상으로부터 바늘 영역 및 바늘 선단 영역을 인식하는 일 없이, 사용자의 조작에 따라 화상에 부여된다. 또한, 예를 들어, 프로브 바늘의 범위 및 프로브 바늘 선단의 범위는, 화상으로부터 인식된 바늘 영역 및 바늘 선단 영역이 진정한 프로브 바늘의 범위 및 프로브 바늘 선단의 범위와는 다른 화상에 대해, 사용자의 조작에 따라 부여될 수도 있다.
<검사 장치의 구성>
도 1은 본 실시형태에 따른 검사 장치의 일 예를 나타내는 단면 모식도이다. 도 1에 나타내는 바와 같이, 본 실시형태에 따른 검사 장치(10)는 검사 장치 본체(20)와 제어 장치(50)를 구비한다.
검사 장치 본체(20)는 중공(中空)의 케이스(21)를 갖는다. 케이스(21) 내 대략 중앙에는, 탑재대(25)를 상하 방향(도 1에 나타내는 z축 방향) 및 횡방향(도 1에 나타내는 x축 및 y축에 평행한 xy 평면 내 방향)으로 이동시키는 이동 기구(23)가 구비되어 있다. 탑재대(25)의 상면에는, 검사 대상체의 일 예인 반도체 웨이퍼(W)가 탑재된다. 탑재대(25)의 상면에 탑재된 반도체 웨이퍼(W)는 진공 척 등에 의해 흡착 홀딩된다.
탑재대(25)의 측면에는, 촬영부의 일 예인 카메라(27)가 설치되어 있다. 카메라(27)는 촬영 방향이 상방을 향하도록 탑재대(25) 측면에 설치되어 있다. 이동 기구(23)에 의해 탑재대(25)가 이동함으로써, 탑재대(25)의 측면에 설치된 카메라(27)도 이동한다.
이동 기구(23)는 제어 장치(50)에 의해 제어된다. 이동 기구(23)의 이동량은 제어 장치(50)에 의해 관리된다. 따라서, 탑재대(25) 및 카메라(27)의 케이스(21) 내 위치의 x좌표, y좌표, z좌표는 제어 장치(50)에 의해 관리되고 있다.
케이스(21)는 상부에 대략 원형의 개구부를 구비한다. 당해 개구부에는 테스트 헤드(30)가 구비되어 있다. 테스트 헤드(30)는 개구부의 둘레 가장자리를 따라 구비된 프레임(22)에 고정되어 있다. 테스트 헤드(30) 내의 프레임(22)의 위치에는 복수 개의 경사 조정부(32)가 구비되어 있다. 복수 개의 경사 조정부(32)는 프레임(22) 하방에서 샤프트(33)를 통해 대략 원통 형상의 홀더(34)를 상방에서부터 홀딩한다.
홀더(34)는 그 하부에서, 복수 개의 프로브 바늘(38)이 구비된 프로브 카드(36)를 탈착 가능하도록 홀딩한다. 프로브 카드(36)에 구비된 복수 개의 프로브 바늘(38)은 바늘 선단이 하방을 향하도록 프로브 카드(36)에 구비되어 있다.
도 1에 예시되어 있는 프로브 카드(36)에는 외팔보 타입의 프로브 바늘(38)이 도시되어 있으나, 프로브 카드(36)에는 수직 바늘 타입의 프로브 바늘(38)이 구비될 수도 있다. 또한, 프로브 카드(36)에는, 외팔보 타입의 프로브 바늘(38)과 수직 바늘 타입의 프로브 바늘(38) 양쪽 다 구비될 수도 있다.
복수 개의 프로브 바늘(38)은, 탑재대(25)에 탑재된 반도체 웨이퍼(W)가 검사시 위치로 이동한 경우에 프로브 바늘(38)의 선단이 반도체 웨이퍼(W)에 구비된 테스트 패드에 각각 접촉하는 위치로 되도록, 프로브 카드(36)에 배치되어 있다.
복수 개의 프로브 바늘(38)은 프로브 카드(36)에 구비된 배선에 각각 접속되어 있다. 프로브 카드(36)에 구비된 배선은 홀더(34)에 구비된 배선을 통해 테스트 헤드(30)에 각각 접속되어 있다. 테스트 헤드(30)에는 외부 테스터(31)가 접속되어 있다.
이 때, 프로브 카드(36)는, 홀더(34)에 설치될 때의 설치 오차 등에 의해, 프로브 바늘(38) 선단의 위치가 반도체 웨이퍼(W)에 구비된 테스트 패드에 대응하는 위치로부터 전체적으로 어긋난 위치로 되는 경우가 있다. 예를 들어, 프로브 카드(36)가 횡방향으로 어긋나게 설치되어 있는 경우에는, 모든 프로브 바늘(38)의 선단 위치가 횡방향으로 일정량 어긋나게 된다. 프로브 바늘(38)의 선단 위치가 횡방향으로 크게 어긋나면, 각 프로브 바늘(38)의 선단이 대응되는 테스트 패드에 접속할 수 없게 된다.
이에, 본 실시형태에서는, 우선 검사 시작 전에 제어 장치(50)가 카메라(27)를 이용하여 복수 개의 프로브 바늘(38)의 위치를 각각 검출한다. 이어서, 제어 장치(50)는 프로브 바늘(38)마다 프로브 바늘(38) 선단의 위치와 테스트 패드의 위치 간 오차를 산출한다. 그리고, 제어 장치(50)는 산출된 오차에 기초하여 프로브 바늘(38)과 반도체 웨이퍼(W) 간 상대 위치를 조정한다.
이와 같이 구성된 검사 장치 본체(20)에서, 탑재대(25) 상에 탑재된 반도체 웨이퍼(W)의 검사가 이루어진다. 우선, 제어 장치(50)는 카메라(27)가 프로브 바늘(38)의 하방에 위치하도록 이동 기구(23)를 제어한다. 이어서, 제어 장치(50)는 카메라(27)가 프로브 바늘(38)을 촬영하도록 한다. 이어서, 제어 장치(50)는, 카메라(27)에 의해 촬영된 화상에 기초하여 각 프로브 바늘(38) 선단의 횡방향 위치를 측정한다. 그리고, 제어 장치(50)는, 각 프로브 바늘(38) 선단의 횡방향 위치 어긋남을 보정하도록 이동 기구(23)를 제어함으로써 탑재대(25)의 횡방향 위치를 조정한다.
제어 장치(50)는 이동 기구(23)를 제어함으로써 반도체 웨이퍼(W)가 탑재된 탑재대(25)를 상승시켜, 반도체 웨이퍼(W) 상의 각 테스트 패드와 프로브 바늘(38)을 소정의 오버드라이브 양에 의해 접촉시킨다. 오버드라이브 양이라 함은, 반도체 웨이퍼(W)가 탑재된 탑재대(25)를 상승시켜 반도체 웨이퍼(W) 상의 테스트 패드와 각 프로브 바늘(38)의 선단을 접촉시킨 후, 탑재대(25)를 추가로 상승시켰을 때의 상승량이다.
제어 장치(50)는 외부 테스터(31)를 제어하여 소정의 전기 신호를 테스트 헤드(30)로 출력시킨다. 테스트 헤드(30)는 외부 테스터(31)로부터 출력된 전기 신호를 홀더(34) 내 배선을 통해 프로브 카드(36)로 출력한다. 프로브 카드(36)로 출력된 전기 신호는 프로브 카드(36) 내 배선을 통해 복수 개의 프로브 바늘(38)에 각각 공급되며, 프로브 바늘(38)을 통해 반도체 웨이퍼(W)의 테스트 패드로 출력된다.
반도체 웨이퍼(W) 상의 테스트 패드로부터 출력된 전기 신호는 프로브 바늘(38)로 출력된다. 프로브 바늘(38)로 출력된 전기 신호는 프로브 카드(36) 내 배선 및 홀더(34) 내 배선을 통해 테스트 헤드(30)로 출력된다. 테스트 헤드(30)로 출력된 전기 신호는 외부 테스터(31)로 출력된다. 외부 테스터(31)는, 테스트 헤드(30)로 출력된 전기 신호 및 테스트 헤드(30)로부터 출력된 전기 신호에 기초하여 반도체 웨이퍼(W)의 전기 특성을 평가하고, 평가 결과를 제어 장치(50)로 출력한다.
한편, 프로브 바늘(38)에 파손이나 변형 등과 같은 트러블이 발생한 경우에는, 이동 기구(23)에 의한 횡방향 위치를 조정했다 하더라도 검사를 정확하게 행하기 어렵다. 그러므로, 카메라(27)에 의해 촬영된 화상에 기초하여 각 프로브 바늘(38) 선단의 파손이나 변형 등이 검출된 경우에는, 제어 장치(50)는 디스플레이 등을 통해 작업자에게 에러를 통지하고 프로브 카드(36)의 유지보수, 교환 등을 촉구한다.
<제어 장치의 하드웨어 구성>
도 2는 본 실시형태에 따른 제어 장치(50)의 하드웨어 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다. 도 2에 나타내는 바와 같이, 제어 장치(50)는 CPU(Central Processing Unit, 500), RAM(Random Access Memory, 501), ROM(Read Only Memory, 502), 보조 기억 장치(503), 통신 인터페이스(I/F)(504), 입출력 인터페이스(I/F)(505), 매체 인터페이스(I/F)(506)를 구비한다.
CPU(500)는 ROM(502) 또는 보조 기억 장치(503)에 저장된 프로그램에 따라 동작하며 각 부를 제어한다. ROM(502)은 제어 장치(50) 시동시에 CPU(500)에 의해 실행되는 부팅 프로그램, 제어 장치(50)의 하드웨어에 의존하는 프로그램 등을 저장한다.
보조 기억 장치(503)는, 예를 들어, HDD(Hard Disk Drive) 또는 SSD(Solid State Drive) 등이다. 보조 기억 장치(503)는 CPU(500)에 의해 실행되는 프로그램 및 당해 프로그램에 의해 사용되는 데이터 등을 저장한다. CPU(500)는 당해 프로그램을 보조 기억 장치(503)로부터 읽어들여 RAM(501) 상으로 로딩하고, 로딩된 프로그램을 실행한다.
통신 I/F(504)는 LAN(Local Area Network) 등의 통신 회선을 통해 검사 장치 본체(20)와의 사이에서 통신을 행한다. 통신 I/F(504)는 통신 회선을 통해 검사 장치 본체(20)로부터 데이터를 수신하여 CPU(500)로 보내며, CPU(500)가 생성한 데이터를 통신 회선을 통해 검사 장치 본체(20)로 송신한다.
CPU(500)는 입출력 I/F(505)를 통해 키보드 등의 입력 장치 및 디스플레이 등의 출력 장치를 제어한다. CPU(500)는 입출력 I/F(505)를 통해, 입력 장치로부터 입력된 신호를 취득한다. 또한, CPU(500)는 생성된 데이터를 입출력 I/F(505)를 통해 출력 장치로 출력한다.
매체 I/F(506)는 기록 매체(507)에 저장된 프로그램 또는 데이터를 읽어들여 보조 기억 장치(503)에 저장한다. 기록 매체(507)는, 예를 들어, DVD(Digital Versatile Disc), PD(Phase change rewritable Disk) 등과 같은 광학 기록 매체, MO(Magneto-Optical disk) 등과 같은 광 자기 기록 매체, 테이프 매체, 자기 기록 매체 또는 반도체 메모리 등이다.
제어 장치(50)인 CPU(500)는 RAM(501) 상으로 로딩될 프로그램을 기록 매체(507)로부터 읽어들여 보조 기억 장치(503)에 저장하는데, 다른 예로는, 다른 장치로부터 통신 회선을 통해 프로그램을 취득하여 보조 기억 장치(503)에 저장시킬 수도 있다
<제어 장치의 기능 구성>
도 3은 본 실시형태에 따른 제어 장치(50)의 기능 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다. 도 3에 나타내는 바와 같이, 본 실시형태에 따른 제어 장치(50)는 촬영 제어부(51), 화상 기억부(52), 정답 위치 입력부(53), 모델 학습부(54), 모델 기억부(55), 영역 분할부(56), 위치 특정부(57), 위치 조정부(58) 및 검사 실행부(59)를 구비한다.
촬영 제어부(51), 정답 위치 입력부(53), 모델 학습부(54), 영역 분할부(56), 위치 특정부(57), 위치 조정부(58) 및 검사 실행부(59)는, 예를 들어, 도 2에 나타내는 CPU(500)가 RAM(501) 상에 로딩된 프로그램을 실행함으로써 실현된다. 화상 기억부(52) 및 모델 기억부(55)는, 예를 들어, 도 2에 나타내는 RAM(501) 또는 보조 기억 장치(503)에 의해 실현된다.
촬영 제어부(51)는 카메라(27)를 제어함으로써, 프로브 바늘(38)의 선단을 촬영한다(이하, 카메라(27)에 의해 촬영된 화상을 "바늘 선단 화상"이라고도 함). 촬영 제어부(51)는 세그멘테이션 모델을 학습시키기 위해 사용할 바늘 선단 화상(이하, "학습 화상"이라고도 함)을 촬영한 경우, 학습 화상을 화상 기억부(52)에 기억시킨다. 촬영 제어부(51)는 프로브 바늘 선단의 위치를 특정하기 위해 사용되는 바늘 선단 화상(이하, "검증 화상"이라고도 함)을 촬영한 경우, 검증 화상을 영역 분할부(56)로 보낸다.
화상 기억부(52)에는 카메라(27)에 의해 촬영된 복수 개의 학습 화상이 기억된다. 학습 화상의 갯수는 세그멘테이션 모델을 학습시키기에 충분한 양일 수 있다. 세그멘테이션 모델을 학습시키기에 충분한 양은 모델의 종류에 따라 다르지만, 예를 들어 50개 정도이다.
정답 위치 입력부(53)는, 사용자의 조작에 따라, 학습 화상에 촬영되어 있는 프로브 바늘(38)의 범위(바늘 영역의 정답값) 및 프로브 바늘(38) 선단의 범위(바늘 선단 영역의 정답값)을 나타내는 정보(이하, "정답 위치 정보"라고도 함)의 입력을 접수한다. 정답 위치 입력부(53)는 접수한 정답 위치 정보를 학습 화상에 부여하고 화상 기억부(52)에 기억시킨다. 이하에서는, 정답 위치 정보를 부여받은 학습 화상을 "학습 데이터"라고도 한다. 학습 데이터는 교사 데이터로서 기능한다. 검증 화상은 학습 데이터로는 사용되지 않는다.
모델 학습부(54)는 화상 기억부(52)에 기억되어 있는 학습 데이터에 기초하여 세그멘테이션 모델을 학습시킨다. 당해 세그멘테이션 모델은 바늘 선단 화상을 입력으로 하여, 당해 바늘 선단 화상의 각 화소를 바늘 영역, 바늘 선단 영역, 그 밖의 영역으로 분할한 화상을 출력한다. 바늘 영역은 프로브 바늘(38)이 나오는 영역이다. 바늘 선단 영역은 프로브 바늘(38)의 선단이 나오는 영역이다. 그 밖의 영역은 바늘 영역 또는 바늘 선단 영역이 아닌 영역이다.
모델 기억부(55)에는, 모델 학습부(54)에 의해 학습된 세그멘테이션 모델이 기억된다.
영역 분할부(56)는 카메라(27)에 의해 촬영된 검증 화상을 학습 완료 세그멘테이션 모델에 입력함으로써, 당해 검증 화상을 바늘 영역, 바늘 선단 영역, 그 밖의 영역으로 분할한다. 이하에서, 검증 화상을 영역 분할한 화상을 "영역 분할 화상"이라 한다.
위치 특정부(57)는 영역 분할 화상에 포함되는 바늘 영역과 바늘 선단 영역의 위치 관계에 기초하여 프로브 바늘(38) 선단의 위치를 특정한다. 위치 특정부(57)는, 영역 분할 화상에 복수 개의 바늘 영역이 포함될 때에, 각 바늘 영역에 대해 바늘 선단의 위치를 특정한다.
위치 조정부(58)는 이동 기구(23)를 제어함으로써, 검사 대상체에 구비된 테스트 패드와 프로브 바늘(38)의 선단을 접촉시킨다. 이 때, 위치 조정부(58)는 위치 특정부(57)에 의해 특정된 프로브 바늘(38) 선단의 위치를 나타내는 정보에 기초하여, 프로브 바늘(38)의 선단과 테스트 패드 간 상대 위치를 조정한다. 한편, 본 실시형태에서, 프로브 바늘(38)의 선단과 테스트 패드의 Z축 방향 위치 관계는 정확하게 조정되어 있는 것으로 한다
검사 실행부(59)는 외부 테스터(31)에 대해 검사 시작을 지시하여 반도체 웨이퍼(W) 검사를 시작한다.
<학습 방법의 처리 단계>
도 4는 본 실시형태에 따른 학습 방법의 일 예를 나타내는 플로우 챠트이다. 본 실시형태에 따른 학습 방법은 바늘 선단 화상을 영역 분할하는 세그멘테이션 모델을 학습시키는 방법이다.
단계 S1에서, 촬영 제어부(51)는 카메라(27)를 제어함으로써 프로브 바늘(38)의 선단을 촬영한다. 촬영 제어부(51)는, 하나의 화상 내에 복수 개의 프로브 바늘(38)의 선단이 나오도록 촬영할 수도 있고, 하나의 화상 내에 하나의 프로브 바늘(38)의 선단이 나오도록 촬영할 수도 있다.
촬영 제어부(51)는 카메라(27)에 의해 촬영된 학습 화상을 화상 기억부(52)에 기억시킨다. 이 때, 촬영 제어부(51)는 촬영 위치를 나타내는 정보를 바늘 선단 화상에 관련지어 기억시킨다. 촬영 위치를 나타내는 정보는, 예를 들어, 촬영시 카메라(27)가 위치한 xy 평면 상의 좌표이다.
<<화상 선단 화상>>
도 5는 본 실시형태에 따른 바늘 선단 화상의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 5에 나타내는 바와 같이, 본 실시형태에 따른 바늘 선단 화상(100)에는 프로브 바늘(38)의 선단이 촬영되어 있다. 도 5에 나타낸 예에서는, 바늘 화상 화상(100)에 4개의 프로브 바늘(38-1~38-4)이 촬영되어 있으나, 하나의 바늘 선단 화상(100)에 촬영되는 프로브 바늘(38)의 갯수는 한정되지 않는다.
도 4로 돌아가서 설명한다. 단계 S2에서, 정답 위치 입력부(53)는 사용자의 조작에 따라, 학습 화상에 부여할 정답 위치 정보의 입력을 접수한다. 정답 위치 입력부(53)는 접수한 정답 위치 정보를 학습 화상에 부여함으로써 학습 데이터를 생성한다. 정답 위치 입력부(53)는 생성된 학습 데이터를 화상 기억부(52)에 기억시킨다.
정답 위치 입력부(53)는 화상 기억부(52)에 기억되어 있는 모든 학습 화상에 대해 정답 위치 정보의 입력을 접수할 수도 있고, 일부 학습 화상에 대해 정답 위치 정보의 입력을 접수할 수도 있다. 예를 들어, 정답 위치 입력부(53)는, 종래의 룰 베이스(rule base)에 의한 화상 인식 기술로는 정확하게 바늘 선단의 위치를 인식할 수 없는 학습 화상에 대해서만, 정답 위치 정보의 입력을 접수할 수도 있다.
학습 화상에 복수 개의 프로브 바늘(38)이 촬영되어 있는 경우, 정답 위치 입력부(53)는 학습 화상에 포함되는 모든 프로브 바늘(38)에 대해 정답 위치 정보의 입력을 접수할 수도 있고, 일부의 프로브 바늘(38)에 대해 정답 위치 정보의 입력을 접수할 수도 있다. 예를 들어, 도 5에 나타내는 프로브 바늘(38-4)과 같이 프로브 바늘(38)의 범위 전체가 학습 화상에 포함되지 않은 경우에는, 당해 프로브 바늘(38)에 대해서는 정답 위치 정보의 입력을 접수하지 않을 수도 있다.
종래의 룰 베이스에 의한 화상 인식 기술로는 바늘 선단의 위치를 정확하게 인식할 수 없는 학습 화상에 대해서만 정답 위치 정보 입력을 접수하는 경우, 정답 위치 입력부(53)는 우선 화상 기억부(52)에 기억되어 있는 모든 학습 화상으로부터 프로브 바늘(38) 선단의 위치를 인식한다. 이어서, 사용자는 인식의 결과로서 얻어진 프로브 바늘(38) 선단의 위치가 학습 화상에 촬영되어 있는 진정한 프로브 바늘(38) 선단의 위치와 다른 학습 화상을 선택한다. 이어서, 사용자는 당해 학습 화상에 촬영되어 있는 프로브 바늘(38)의 범위 및 프로브 바늘(38) 선단의 범위를 입력한다. 그리고, 정답 위치 입력부(53)는 사용자에 의해 입력된 정답 위치 정보를 학습 화상에 부여하고서 화상 기억부(52)에 기억시킨다.
<<학습 데이터>>
도 6a 및 도 6b는 본 실시형태에 따른 학습 데이터의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 6a 및 도 6b에는, 진정한 프로브 바늘(38) 범위(200) 및 진정한 프로브 바늘 선단 위치(210)와, 룰 베이스의 화상 인식 기술에 의해 인식된 프로브 바늘(38) 범위(220) 및 바늘 선단 위치(230)가 나타나 있다. 한편, 인식된 바늘 선단 위치(230)는 인식된 프로브 바늘(38) 범위(220)의 중심(重心) 위치이다.
도 6a에 나타낸 학습 화상에서는 인식된 프로브 바늘(38) 범위가 세로로 길다란 타원 형상으로 되어 있는 바, 좌측의 일부가 인식되지 않는다. 그 결과, 인식된 바늘 선단 위치(230)는 진정한 바늘 선단 위치(210)로부터 오른쪽으로 어긋나 있다.
도 6b에 나타낸 학습 화상에서는, 인식된 프로브 바늘(38) 범위가 U자형으로 되어 있는 바, 진정한 바늘 선단 위치(210)를 포함하는 중심(中心) 부분이 인식되지 않는다. 그 결과, 인식된 프로브 바늘(38) 위치(230)는 진정한 바늘 선단 위치(210)로부터 크게 어긋나 있다.
이와 같이, 룰 베이스에 의한 화상 인식 기술로는 바늘 선단의 범위 및 바늘 선단의 위치가 정확하게 인식되지 않는 경우가 있다. 이 경우, 바늘 선단의 위치가 정확하게 인식되지 않는 학습 화상에 대해, 진정한 프로브 바늘(38) 범위(200, 바늘 영역의 정답값) 및 진정한 바늘 선단 위치(210, 바늘 선단 영역의 정답값)를 정답 위치 정보로서 부여함으로써 학습 데이터를 생성한다. 이와 같이 생성된 학습 데이터를 이용하여 세그멘테이션 모델을 학습시킴으로써. 바늘 영역 및 바늘 선단 영역을 높은 정확도로 인식할 수 있게 된다.
도 4로 돌아가 설명한다. 단계 S3에서, 모델 학습부(54)는 화상 기억부(52)에 기억되어 있는 학습 데이터를 읽어들인다. 이어서, 모델 학습부(54)는 읽어들인 학습 데이터를 이용하여 세그멘테이션 모델을 학습시킨다. 본 실시형태에 따른 세그멘테이션 모델은 바늘 선단 화상을 입력으로 하여, 당해 바늘 선단 화상의 각 요소를 바늘 영역, 바늘 선단 영역, 그 밖의 영역으로 분할한 화상을 출력한다.
본 실시형태에 따른 세그멘테이션 모델은, 예를 들어, 심층 학습에 기초한 시맨틱(semantic) 분할을 행하는 심층 학습 모델이다. 심층 학습에 기초한 시맨틱 분할의 일 예는, 참고문헌 1에 개시되어 있는 Unet++이다.
(참고문헌 1) Zongwei Zhou, Md Mahfuzur Rahman Siddiquee, Nima Tajbakhsh, and Jianming Liang, "UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation", ［online］，［2022년 6월 15일 검색］，인터넷＜URL: https://arxiv.org/abs/1807.10165＞
모델 학습부(54)는 세그멘테이션 모델을 학습시킬 때에 프로브 바늘(38) 선단의 위치 오차를 최적화하도록 심층 학습을 행한다. 이에, 모델 학습부(54)는 바늘 영역 중심(重心) 위치의 오차 및 바늘 선단 영역 중심 위치의 오차를 나타내는 항(이하, "중심 손실"이라고도 함)을 포함하는 손실 함수를 사용한다.
바늘 영역 중심 위치의 오차는, 학습 화상에 부여된 프로브 바늘(38) 범위의 중심 위치와, 당해 학습 화상으로부터 인식된 바늘 영역의 중심 위치 간 xy 평면 상의 직선 거리이다. 바늘 선단 영역 중심 위치의 오차는, 학습 화상에 부여된 프로브 바늘(38) 선단 범위의 중심 위치와, 당해 학습 화상으로부터 인식된 바늘 선단 영역의 중심 위치 간 xy 평면상의 직선 거리이다.
구체적으로, 본 실시형태에서의 손실 함수 loss는, 바늘 영역 중심 위치의 추정값을 (xneedle, yneedle)이라 하고, 바늘 영역 중심 위치의 정답값을 (^xneedle, ^yneedle)이라 하며, 바늘 선단 영역 중심 위치의 추정값을 (xtip, ytip)이라 하고, 바늘 선단 영역 중심 위치의 정답값을 (^xtip, ^ytip)이라 하여 이하의 식 (1)~(4)로 나타내어진다. 한편, "^"는 원래는 직후 문자의 바로 위에 표기되어야 하는 기호이나, 텍스트 표기법 상의 제한에 의해 본 명세서 본문에서는 직전에 표기하고 있다. 수식 내에서는 본래의 문자 바로 위에 표기한다.
단, BCEDiceLoss는 참고문헌 1에 기재되어 있는 Unet++에서 사용되는 종래의 손실 함수이다. centerlossneedle은 바늘 영역 중심(重心) 위치의 오차이고, centerlosstip은 바늘 선단 영역 중심 위치의 오차이다. 따라서, 식 (1)에서의 centerlossneedle+centerlosstip이 중심 손실이다.
한편, 세그멘테이션 모델은 상기 모델에 한정되지 않으며, 정답 위치 정보가 부여된 바늘 선단 화상에 기초하여 기계 학습될 수 있는 세그멘테이션 모델이라면, 임의의 모델을 사용할 수 있다. 세그멘테이션 모델의 다른 예로는, 인스턴스 세그멘테이션(instance segmentation) 모델 또는 패놉틱 세그멘테이션(panoptic segmentation) 모델이 있다.
단계 S4에서, 모델 학습부(54)는 단계 S3에서 학습된 세그멘테이션 모델을 모델 기억부(55)에 기억시킨다.
<검사 방법의 처리 단계>
도 7은 본 실시형태에 따른 검사 방법의 일 예를 나타내는 플로우 챠트이다. 본 실시형태에 따른 검사 방법은, 학습 완료 세그멘테이션 모델을 이용하여 프로브 바늘과 검사 대상체 간 상대 위치를 조정하고서 검사 대상체에 대한 검사를 행하는 방법이다.
단계 S11에서, 촬영 제어부(51)는 카메라(27)를 제어함으로써 프로브 바늘(38)의 선단을 촬영한다. 촬영 제어부(51)는 카메라(27)에 의해 촬영된 검증 화상을 영역 분할부(56)로 보낸다.
단계 S12에서, 영역 분할부(56)는 촬영 제어부(51)로부터 검증 화상을 수령한다. 이어서, 영역 분할부(56)는 학습 완료 세그멘테이션 모델을 모델 기억부(55)로부터 읽어들인다. 이어서, 영역 분할부(56)는 읽어들인 세그멘테이션 모델에 수령한 검증 화상을 입력한다. 이로써, 영역 분할부(56)는 검증 화상을 바늘 영역, 바늘 선단 영역, 그 밖의 영역으로 분할한 영역 분할 화상을 얻는다. 영역 분할부(56)는 얻어진 영역 분할 화상을 위치 특정부(57)로 보낸다.
<<영역 분할 화상>>
도 8은 본 실시형태에 따른 영역 분할 화상의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 8은 도 5에 나타낸 바늘 선단 화상(100)에 대해 학습 완료 세그멘테이션 모델을 이용하여 영역 분할한 결과이다.
도 8에 나타내는 바와 같이, 본 실시형태에 따른 영역 분할 화상(300)은, 프로브 바늘(38) 선단 범위에 대응하는 바늘 영역(310(310-1~310-4))과, 프로브 바늘(38) 선단 위치에 대응하는 바늘 선단 영역(320(320-1~320-3))을 포함한다. 본 실시형태에 따른 세그멘테이션 모델은, 도 6a 및 도 6b에 나타내는 바와 같이, 프로브 바늘(38) 범위와 프로브 바늘(38) 선단 범위의 위치 관계가 부여된 학습 데이터를 이용하여 학습되어 있으므로, 바늘 선단 영역(320)이 어딘가의 바늘 영역(310) 내에 위치하도록 인식될 것이 기대된다.
도 7로 돌아가서 설명한다. 단계 S13에서, 위치 특정부(57)는 영역 분할부(56)로부터 영역 분할 화상을 수령한다. 이어서, 위치 특정부(57)는, 수령한 영역 분할 화상에 포함되는 바늘 영역과 바늘 선단 영역의 위치 관계에 기초하여, 프로브 바늘(38) 선단의 위치를 특정한다. 한편, 위치 특정부(57)는, 영역 분할 화상에 복수 개의 바늘 영역이 포함될 때에는, 각 바늘 영역에 대해 바늘 선단의 위치를 특정한다.
<<위치 특정의 처리 단계>>
도 9는 본 실시형태에 따른 위치 특정 처리(도 7의 단계 S13)의 일 예를 나타내는 플로우 챠트이다.
단계 S13-1에서, 위치 특정부(57)는 영역 분할부(56)로부터 영역 분할 화상을 수령한다. 위치 특정부(57)는 영역 분할 화상에 포함된 바늘 영역 중에서 처리 대상으로 할 바늘 영역을 선택한다.
단계 S13-2에서, 위치 특정부(57)는 단계 S13-1에서 선택된 바늘 영역 내에 포함되는 바늘 선단 영역의 갯수를 취득한다. 바늘 영역에 포함되는 바늘 선단 영역이 1개인 경우(YES)에, 위치 특정부(57)는 단계 S13-3으로 처리를 진행한다. 바늘 영역에 바늘 선단 영역이 포함되어 있지 않을 때 또는 바늘 영역에 2개 이상의 바늘 선단 영역이 포함될 때에는(NO), 위치 특정부(57)는 단계 S13-4로 처리를 진행한다.
단계 S13-3에서, 위치 특정부(57)는 단계 S13-1에서 선택한 바늘 영역에 포함되는 바늘 선단 영역의 중심 위치를 구한다. 위치 특정부(57)는 얻어진 바늘 선단 영역의 중심 위치를 프로브 바늘(38) 선단의 위치로서 특정한다.
단계 S13-4에서, 위치 특정부(57)는 단계 S13-1에서 선택한 바늘 영역의 중심 위치를 구한다. 위치 특정부(57)는 얻어진 바늘 영역의 중심 위치를 프로브 바늘(38) 선단의 위치로서 특정한다.
단계 S13-1에서 취득한 영역 분할 화상에 복수 개의 바늘 영역이 포함되는 경우, 각 바늘 영역에 대해 단계 S13-2~S13-4를 실행한다.
단계 S13-5에서, 위치 특정부(57)는 단계 S13-3 또는 S13-4에서 특정된 프로브 바늘(38) 선단의 위치를 나타내는 정보를 출력한다. 위치 특정부(57)에 의해 특정되는 바늘 선단의 위치는, 검증 화상에서의 바늘 선단의 위치 좌표이다. 그리하여, 위치 특정부(57)는 검증 화상과 관련지어 기억되어 있는 촬영 위치를 나타내는 좌표를 이용해서, 검증 화상에서의 바늘 선단의 위치 좌표를 xy 평면 상의 좌표로 변환하여, 프로브 바늘(38) 선단의 위치를 나타내는 정보로서 출력한다.
도 10a 내지 도 10c는 본 실시형태에 따른 영역 분할 화상의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 10a는 바늘 영역(310)에 1개의 바늘 선단 영역(320)이 포함되는 영역 분할 화상의 예이다. 도 10a에 나타내는 바와 같이, 바늘 영역(310)에 1개의 바늘 선단 영역(320)이 포함되는 경우에, 위치 특정부(57)는 바늘 선단 영역(320)의 중심(重心) 위치를 프로브 바늘(38) 선단의 위치로서 결정한다.
도 10b는 바늘 영역(310)에 복수 개의 바늘 선단 영역(320-1~320-2)이 포함되는 영역 분할 화상의 예이다. 도 10b에 나타내는 바와 같이, 바늘 영역(310)에 복수 개의 바늘 선단 영역(320)이 포함되는 경우에, 위치 특정부(57)는 바늘 영역(310)의 중심(重心) 위치를 프로브 바늘(38) 선단의 위치로서 특정한다.
도 10c는 바늘 영역(310)에 바늘 선단 영역이 포함되지 않는 영역 분할 화상의 예이다. 도 10c에 나타내는 바와 같이, 바늘 영역(310)의 "310"에 바늘 선단 영역이 포함되지 않는 경우에, 위치 특정부(57)는 바늘 영역(310)의 중심(重心) 위치를 프로브 바늘(38) 선단의 위치로서 특정한다.
도 7로 돌아가 설명한다. 단계 S14에서, 위치 조정부(58)는 이동 기구(23)를 제어함으로써, 반도체 웨이퍼(W)가 탑재된 탑재대(25)를 프로브 바늘(38)의 하방으로 이동시킨다. 이어서, 위치 조정부(58)는 위치 특정부(57)에 의해 특정된 프로브 바늘(38) 선단의 위치를 나타내는 정보에 기초하여, 프로브 바늘(38) 선단과 테스트 패드 간 상대 위치를 조정한다.
구체적으로, 우선, 위치 조정부(58)는 위치 특정부(57)에 의해 특정된 프로브 바늘(38) 선단의 위치를 나타내는 정보에 기초하여, 각 프로브 바늘(38)의 선단과, 각 프로브 바늘(38) 선단에 접촉하는 반도체 웨이퍼(W) 상 테스트 패드와의 xy 평면 내 바늘 선단 위치 차분을 산출한다. 이어서, 위치 조정부(58)는 바늘 선단 위치 차분에 기초하여, xy 평면 내 반도체 웨이퍼(W)의 위치를 조정한다.
그리고, 위치 조정부(58)는 이동 기구(23)를 제어함으로써, 반도체 웨이퍼(W) 상의 테스트 패드와 프로브 바늘(38) 선단이 접촉하도록 탑재대(25)를 상승시킨다. 이로써, 프로브 카드에 구비된 복수 개의 프로브 바늘(38)의 선단이 대응하는 테스트 패드에 접촉하게 된다.
단계 S15에서, 검사 실행부(59)는 외부 테스터(31)에 대해 검사 시작을 지시하여 반도체 웨이퍼(W) 검사를 시작한다. 외부 테스터(31)는 소정의 전기 신호를 테스트 헤드(30)로 출력한다. 외부 테스터(31)는 프로브 바늘(38)을 통해 반도체 웨이퍼(W)로 입출력되는 전기 신호에 기초하여, 반도체 웨이퍼(W)의 전기 특성을 평가하고, 평가 결과를 검사 실행부(59)로 출력한다.
<검증 결과>
도 11은 본 실시형태에 따른 검증 결과의 일 예를 나타내는 그래프이다. 도 11에서는, (1) 바늘 선단의 위치를 바늘 선단 영역의 중심(重心)으로 했을 때의 진정한 바늘 선단 위치와의 오차, (2) 바늘 선단의 위치를 바늘 영역의 중심(重心)으로 했을 때의 진정한 바늘 선단 위치와의 오차, (3) 바늘 선단의 위치를 상기 위치 특정 처리에 의해 특정했을 때의 진정한 바늘 선단 위치와의 오차를 각각 도면으로 나타낸 것이다.
도 11에 나타내는 바와 같이, (1) 바늘 선단의 위치를 바늘 선단 영역의 중심(重心)으로 했을 때의 진정한 바늘 선단 위치와의 오차는 평균 0.66nm이었다. (2) 바늘 선단의 위치를 바늘 영역의 중심(重心)으로 했을 때의 진정한 바늘 선단 위치와의 오차는 평균 0.71nm이었다. 이에 대해, (3) 바늘 선단의 위치를 위치 특정 처리에 의해 특정했을 때의 진정한 바늘 선단 위치와의 오차는 평균 0.64nm이었다. 그리하여, 바늘 선단의 위치를 위치 특정 처리에 의해 특정함으로써, 오차가 가장 작아지는 결과를 얻었다.
전술한 바와 같이, 본 검증 결과에 의해, 본 실시형태에서의 위치 특정 처리를 하면, 높은 정확도로 프로브 바늘 선단의 위치를 특정할 수 있음이 드러났다. 또한, (3) 바늘 선단의 위치를 상기 위치 특정 처리에 의해 특정했을 때의 진정한 바늘 선단 위치와의 오차의 불균일에 관하여서도, ±0.68nm로서, (1) 및 (2)에서의 오차의 불균일에 대해 그 대략 중간값을 나타내어 불균일의 정도에 문제가 없음을 나타내고 있다.
<실시형태의 효과>
본 실시형태에 따른 검사 장치(10)는, 프로브 바늘의 선단을 촬영한 화상을 학습 완료 세그멘테이션 모델에 입력함으로써 당해 화상의 바늘 영역 및 바늘 선단 영역을 인식하고, 바늘 영역과 바늘 선단 영역의 위치 관계에 기초하여 프로브 바늘의 선단을 특정한다. 당해 세그멘테이션 모델은 프로브 바늘 범위 및 바늘 선단 범위를 화상에 부여한 학습 데이터를 이용하여 학습되어 있다. 따라서, 본 실시형태에 따른 검사 장치(10)에 의하면, 프로브 바늘 선단의 위치를 높은 정확도로 특정할 수 있다. 그리하여, 본 실시형태에 따른 검사 장치(10)에 의하면, 프로브 바늘의 선단을 검사 대상체의 테스트 패드에 확실하게 접촉시킬 수 있다.
본 실시형태에 따른 검사 장치(10)는, 바늘 영역에 포함되는 바늘 선단 영역의 갯수에 따라 바늘 영역 또는 바늘 선단 영역에 기초하여 바늘 선단의 위치를 특정한다. 구체적으로, 본 실시형태에 따른 검사 장치(10)는, 바늘 영역(1)에 하나의 바늘 선단 영역이 포함될 때에는 바늘 선단 영역의 중심 위치를 바늘 선단의 위치로서 특정하고 그 밖의 경우에는 당해 바늘 영역의 중심 위치를 바늘 선단의 위치로서 특정한다. 검증 결과에 나타낸 바와 같이, 본 실시형태에 따른 검사 장치(10)에 의하면, 또한 프로브 바늘 선단의 위치를 높은 정확도로 특정할 수 있다.
본 실시형태에 따른 세그멘테이션 모델은 심층 학습에 기초한 시맨틱 분할을 실시한다. 프로브 바늘의 선단을 촬영한 화상에는 복수 개의 프로브 바늘이 촬영될 수 있는데, 서로 다른 프로브 바늘의 선단이 중첩되어 촬영되지는 않는다. 그러므로, 본 실시형태에 따른 검사 장치(10)에서는, 비교적 가벼운 처리인 시맨틱 분할을 사용할 수 있다.
본 실시형태에 따른 세그멘테이션 모델은, 바늘 영역 중심 위치의 오차와 바늘 선단 영역 중심 위치의 오차를 최적화하도록 심층 학습되어 있다. 따라서, 본 실시형태에 따른 검사 장치(10)에 의하면, 프로브 바늘 선단의 위치를 더욱 정확하게 특정할 수 있다.
[첨언]
이번에 개시된 실시형태에 따른 검사 장치 및 검사 방법은 모든 점에서 예시이며 제한적인 것이 아니다. 실시형태는 첨부된 청구범위 및 그 주된 취지를 일탈하지 않으면서 여러 형태로 변형 및 개량 가능하다. 상기 복수 개의 실시형태에 기재된 사항은 모순되지 않는 범위에서 다른 구성을 취할 수 있으며, 또한 모순되지 않는 범위에서 서로 조합될 수도 있다.
본원은 일본 특허청에 2022년 7월 13일자로 제출된 특허출원 2022-112149호에 기초하는 우선권을 주장하는 것으로서, 그 전체 내용을 참조로써 여기에 원용한다.

Claims (7)

  1. 검사 대상체의 검사에 사용되는 프로브 카드에 구비된 프로브 바늘의 선단을 촬영하는 촬영부와,
    상기 프로브 바늘의 선단을 촬영한 학습 화상에 상기 프로브 바늘의 범위 및 상기 선단의 범위가 부여된 학습 데이터를 이용하여 학습된 세그멘테이션 모델에, 상기 촬영부에 의해 촬영된 검증 화상을 입력함으로써, 당해 검증 화상의 바늘 영역 및 바늘 선단 영역을 인식하는 영역 분할부와,
    상기 바늘 영역과 상기 바늘 선단 영역의 위치 관계에 기초하여, 상기 선단의 위치를 특정하는 위치 특정부와,
    상기 위치 특정부에 의해 특정된 상기 선단의 위치에 기초하여, 상기 검사 대상체와 상기 프로브 바늘의 선단 간 상대 위치를 조정하는 위치 조정부를 포함하는 검사 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 위치 특정부는 상기 바늘 영역에 포함되는 상기 바늘 선단 영역의 갯수에 따라 상기 바늘 영역 또는 상기 바늘 선단 영역 중 어느 것에 기초하여 상기 선단의 위치를 특정하는 것인 검사 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 위치 특정부는,
    상기 바늘 영역에 하나의 상기 바늘 선단 영역이 포함될 때에는, 당해 바늘 선단 영역의 중심 위치를 상기 선단의 위치로서 특정하고,
    상기 바늘 영역에 상기 바늘 선단 영역이 포함되지 않을 때 또는 상기 바늘 영역에 복수 개의 상기 바늘 선단 영역이 포함될 때에는, 당해 바늘 영역의 중심 위치를 상기 선단의 위치로서 특정하는 것인 검사 장치.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 세그멘테이션 모델은 심층 학습에 기초한 시맨틱 분할을 행하는 것인 검사 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 세그멘테이션 모델은 상기 학습 화상으로부터 인식된 상기 바늘 영역의 중심 위치의 오차 및 상기 바늘 선단 영역의 중심 위치의 오차를 최적화하도록 심층 학습되어 있는 것인 검사 장치.
  6. 검사 대상체의 검사에 사용되는 프로브 카드에 구비된 프로브 바늘의 선단을 촬영하는 공정과,
    상기 프로브 바늘의 선단을 촬영한 학습 화상에 상기 프로브 바늘의 범위 및 상기 선단의 범위가 부여된 학습 데이터를 이용하여 학습된 세그멘테이션 모델에, 상기 촬영하는 공정에 의해 촬영된 검증 화상을 입력함으로써, 당해 검증 화상의 바늘 영역 및 바늘 선단 영역을 인식하는 공정과,
    상기 바늘 영역과 상기 바늘 선단 영역의 위치 관계에 기초하여, 상기 선단의 위치를 특정하는 공정과,
    상기 특정하는 공정에 의해 특정된 상기 선단의 위치에 기초하여, 상기 검사 대상체와 상기 프로브 바늘의 선단 간 상대 위치를 조정하는 공정을 실행하는 검사 방법.
  7. 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체에 저장된 프로그램으로서,
    상기 프로그램은,
    제어 장치로 하여금
    검사 대상체의 검사에 사용되는 프로브 카드에 구비된 프로브 바늘의 선단이 촬영된 학습 화상에 상기 프로브 바늘의 범위 및 상기 선단의 범위가 부여된 학습 데이터를 이용하여 학습된 세그멘테이션 모델에, 상기 프로브 바늘의 선단이 촬영된 검증 화상을 입력함으로써, 당해 검증 화상의 바늘 영역 및 바늘 선단 영역을 인식하는 단계와,
    상기 바늘 영역과 상기 바늘 선단 영역의 위치 관계에 기초하여, 상기 선단의 위치를 특정하는 단계를 실행시키기 위한 프로그램인, 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체에 저장된 프로그램.
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