WO2013129828A1 - Substrate inspection method - Google Patents

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WO2013129828A1
WO2013129828A1 PCT/KR2013/001560 KR2013001560W WO2013129828A1 WO 2013129828 A1 WO2013129828 A1 WO 2013129828A1 KR 2013001560 W KR2013001560 W KR 2013001560W WO 2013129828 A1 WO2013129828 A1 WO 2013129828A1
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measurement
measurement area
area
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PCT/KR2013/001560
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유희욱
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주식회사 고영테크놀러지
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    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • G06T7/001Industrial image inspection using an image reference approach
    • HELECTRICITY
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    • H05K13/08Monitoring manufacture of assemblages
    • H05K13/081Integration of optical monitoring devices in assembly lines; Processes using optical monitoring devices specially adapted for controlling devices or machines in assembly lines
    • H05K13/0815Controlling of component placement on the substrate during or after manufacturing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10048Infrared image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108Industrial image inspection
    • G06T2207/30141Printed circuit board [PCB]

Definitions

  • the present invention relates to a substrate inspection method, and more particularly, to a substrate inspection method capable of setting an accurate inspection area.
  • At least one printed circuit board is provided in an electronic device, and various circuit elements such as a circuit pattern, a connection pad part, and a driving chip electrically connected to the connection pad part are provided on the printed circuit board. Are mounted.
  • a shape measuring device is used to confirm that the various circuit elements as described above are properly formed or disposed on the printed circuit board.
  • the conventional shape measuring apparatus sets a predetermined inspection area to check whether a predetermined circuit element is properly formed in the inspection area.
  • the area where a circuit element should exist is simply set as the inspection area in theory.
  • the inspection area must be set correctly at the desired location to measure the circuit elements that require measurement.
  • the measurement object such as a printed circuit board may have distortion such as warp and distortion of the base substrate. Since it may occur, the conventional inspection area may not be accurately set at a desired position for measurement, and an image acquired by a camera of a photographing unit may theoretically have a certain difference from a position where a circuit element exists. Therefore, a need has been made for setting an inspection area that adequately compensates for the distortion of the measurement object as described above.
  • the problem to be solved by the present invention is to obtain accurate measurement data when the feature objects are not extracted correctly, when using a figure pattern including a circular pattern as the feature object and when pattern recognition is difficult due to the color of the substrate It is possible to provide a substrate inspection method that can set the inspection area more accurately accordingly.
  • a measurement area is first set on the substrate. Subsequently, reference data for the measurement area is obtained. Next, the infrared ray is irradiated to the measurement area to obtain an infrared image which is measurement data for the measurement area. Subsequently, at least one feature object is extracted in the measurement area. Next, the amount of distortion is obtained by comparing the measurement data with the reference data corresponding to the feature object. Subsequently, the inspection area in the measurement area is set by compensating for the distortion amount.
  • the feature object may include at least one of a figure pattern including a curved pattern and a circular pattern.
  • the feature object may be extracted in units of blocks to include a predetermined shape in the measurement area.
  • the predetermined shape included in the block may have a two-dimensional separator so that the possibility of mistaken by the surrounding shape is eliminated.
  • the amount of distortion may be obtained by a quantified conversion formula between the reference data and the measurement data corresponding to the feature object, the quantified conversion formula, the reference data for the comparison block And may be defined using at least one of a position change, a tilt change, a size change, and a degree of deformation obtained by comparing the measurement data.
  • the substrate may be a black printed circuit board.
  • the measurement area may be set in plural, and whether infrared light for generating the infrared light is required before irradiating the infrared light to the measurement area to obtain an infrared image as measurement data for the measurement area. Can be determined.
  • the infrared image may be acquired with respect to the measurement area determined to be necessary among the plurality of measurement areas.
  • the substrate inspection method may further include obtaining RGB images, which are measurement data of the measurement area, by irradiating RGB illumination to the measurement area.
  • the measurement area may be set in plural, and either one of the infrared image and the RGB image may be selectively acquired or all of each of the plurality of measurement areas.
  • the extracting of the feature object may include: fitting a specific object in the measurement data; matching the fitted specific object with an object in the reference data; And extracting a matched object as the feature object according to the matching result.
  • the present invention after obtaining the reference data and the measurement data for the measurement area set on the substrate to compare the reference data and the measurement data to obtain the amount of distortion to compensate for setting the inspection area, using infrared illumination
  • By acquiring the measurement data more accurate measurement data can be obtained, and accordingly, the inspection area can be set more accurately.
  • FIG. 1 is a flow chart showing a test method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a plan view illustrating an example of reference data in the inspection method of FIG. 1.
  • FIG. 3 is a plan view illustrating an example of measurement data in the inspection method of FIG. 1.
  • FIG. 4 is a cross-sectional view taken along line II ′ of FIG. 3.
  • FIG. 5 is a cross-sectional view taken along line II-II ′ of FIG. 3.
  • first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
  • the first component may be referred to as the second component, and similarly, the second component may also be referred to as the first component.
  • FIG. 1 is a flow chart showing an inspection method according to an embodiment of the present invention
  • Figure 2 is a plan view showing an example of the reference data in the inspection method of Figure 1
  • Figure 3 is one of the measurement data in the inspection method of FIG. It is a top view which showed the example.
  • a measurement area FOV is set on a substrate (S110).
  • the measurement area means a predetermined area set on the substrate for inspecting whether the substrate is defective, for example, a photographing range of a camera mounted on inspection equipment such as a three-dimensional shape measuring device. of view).
  • the reference data RI may be a theoretical planar image of the substrate, for example, as shown in FIG. 2.
  • the reference data (RI) may be obtained from the CAD (CAD) information or the gerber information recording the shape of the substrate.
  • the CAD information or Gerber information includes design reference information of the substrate, and generally includes layout information regarding the pad 10, the circuit pattern 30, the circular pattern 40, and the like.
  • the reference data (RI) may be obtained from the learning information obtained by the learning mode.
  • the learning mode for example, the board information is searched in a database, and if there is no board information as a result of the database search, the learning of the bare board is performed. Subsequently, the learning of the bare board is completed. If is calculated may be implemented in such a manner as to store the substrate information in the database. That is, the design reference information of the printed circuit board is obtained by learning a bare board of the printed circuit board in the learning mode, and the reference data (RI) may be obtained by obtaining the learning information through the learning mode.
  • an infrared image is irradiated to the measurement area FOV to obtain an infrared image as measurement data for the measurement area FOV (S130).
  • the measurement data PI is actually a component 20 mounted on a substrate, a terminal 22, a polarity display 24 formed on the component, a circuit pattern 30, and the like. This is a photographed image of a printed circuit board.
  • the measurement data PI illustrated in FIG. 3 is illustrated as having the same image as the reference data RI illustrated in FIG. 2 except that an additional configuration of the component 20 and the like appears.
  • the substrate is distorted as compared with the reference data RI due to the warpage and the warpage of the substrate.
  • the measurement data PI may be obtained by irradiating light to the measurement area FOV using an illumination unit of the inspection equipment, and photographing a reflection image of the irradiated light by using a camera mounted to the inspection equipment.
  • the illumination unit of the inspection equipment employs infrared illumination, and thus the light irradiated to the measurement area (FOV) is infrared.
  • FIG. 4 is a cross-sectional view taken along line II ′ of FIG. 3.
  • FIG. 4 is a diagram for describing a captured image of a circular pattern in the measurement data of FIG. 3.
  • the solder resist SR when a solder resist SR is formed around the circular pattern 40, the solder resist SR may be formed to cover a portion of the circular pattern 40. . Accordingly, the circular pattern 40 may appear as an exposed pattern shape 40b differently from the actual pattern shape 40a.
  • the actual pattern center CTa of the actual pattern shape 40a may be spaced apart from the exposure pattern center CTb of the exposed pattern shape 40b by a predetermined offset d.
  • the circular pattern 40 is represented by the exposure pattern shape 40b in the RGB image, and the center of the circle is the exposure pattern center ( CTb).
  • the measurement data PI is an infrared image obtained by using infrared light as in the present invention
  • the infrared rays generated from the infrared light pass through the solder resist SR, and thus the circular pattern ( 40 is represented by the actual pattern shape 40a and the center of the circle is represented by the actual pattern center CTa.
  • the circular pattern 40 and its center appearing in the reference data RI correspond to the actual pattern shape 40a and the actual pattern center CTa that appear in the measurement data PI, respectively. Therefore, the measurement data obtained by using the conventional RGB illumination does not exactly correspond to the reference data (RI), and the measurement data (PI) obtained by using the infrared illumination exactly corresponds to the reference data (RI). By using the measurement data PI obtained by using the infrared illumination when comparing the reference data and the measurement data, which will be described later, a more accurate amount of distortion can be obtained than in the related art.
  • each vertex or center of the quadratic object which is a reference of the feature object, may be covered by a solder resist, so that an accurate value cannot be obtained when using RGB illumination. In the case of using infrared illumination, an accurate value can be obtained.
  • the substrate may be a black printed circuit board.
  • the feature object or the predetermined shape in the feature block is not distinguished from the surrounding black color properly.
  • the curved pattern 30 formed on the substrate is not well distinguished from the surrounding black color.
  • the pattern may be equally applied even when pattern recognition is difficult due to the color of the substrate.
  • FIG. 5 is a cross-sectional view taken along line II-II ′ of FIG. 3.
  • FIG. 5 is a diagram for describing a photographed image when the substrate is a black printed circuit board.
  • the measurement data PI is an RGB image obtained using conventional RGB illumination
  • various patterns on the black printed circuit board may not appear exactly in the RGB image as described above.
  • the measurement data PI is an infrared image obtained by using infrared light as in the present invention
  • the infrared rays generated from the infrared light pass through the solder resist SR
  • various patterns in the infrared image may be surrounded. Appears unaffected by the color of the.
  • the curved pattern 30 appearing in the reference data RI corresponds exactly to the curved pattern 30 appearing in the measurement data PI.
  • the illumination unit of the inspection equipment may further include conventional RGB illumination in addition to the infrared illumination, in this case may selectively apply both illumination to the acquisition of the measurement data (PI), both illumination You can also apply.
  • infrared images when acquiring measurement data for the measurement area (FOV), only infrared images may be obtained by irradiating infrared rays, or both infrared and RGB images may be obtained by irradiating infrared rays and RGB lights simultaneously or sequentially. have.
  • the measurement area (FOV) may be set in plurality. Before this step (S130), it may be determined in advance whether the infrared illumination for generating the infrared light is required. In this case, the infrared image may be acquired with respect to the measurement area determined as necessary among the plurality of measurement areas (FOV).
  • only the figure pattern including the circular pattern in the measurement area may include the case that the qualified object, the black printed circuit board, and the like.
  • the method may further include preselecting one of the infrared light and the RGB light with respect to the measurement area FOV.
  • At least one feature object is extracted in the measurement area FOV (S140).
  • a comparison object is required, and the comparison object is defined as a feature object.
  • the feature object may be extracted, for example, in units of blocks so as to include a predetermined shape in the measurement area FOV.
  • the feature object may include first to sixth feature blocks FB1, FB2, FB3, FB4, FB5, and FB6.
  • the predetermined shape of the feature block in the block unit may have a two-dimensional separator capable of defining a two-dimensional plane so that the possibility of misunderstanding by the surrounding shape is eliminated.
  • the two-dimensional separator may include various lines, squares, circles, and combinations thereof, and the straight line cannot define the two-dimensional plane and thus cannot be the two-dimensional separator.
  • the predetermined shape may include at least one of a curved pattern and a circular pattern.
  • the predetermined shape may include a circular pattern, as described above, more accurate results may be obtained by utilizing measurement data PI acquired using infrared illumination.
  • the feature object may be extracted using a fitting with respect to a predetermined shape in the measurement area FOV. Specifically, after fitting to define the shape of a specific object in the measurement data PI, the matched specific object and the object in the reference data RI are matched with each other according to the matching result. An object may be extracted as the feature object.
  • the specific object may include, for example, a circle, a straight line, a curve, or the like, but may be somewhat different from a circle, a straight line, a curve, and the like in a mathematical sense. Accordingly, the specific object is defined as a circle, a straight line, a curve, or the like in a mathematical sense by fitting such a curve fitting, linear fitting, and the like, and the fitted object is defined in the reference data RI. By comparing with the object, the matched object can be extracted as the feature object. In this case, the matching may be performed by determining a match between the reference data RI and the measurement data PI based on an edge of the object.
  • the amount of distortion is obtained by comparing the reference data corresponding to the feature object with the measured data (S150).
  • the distortion amount may be represented by a transformation relationship between the reference data (RI) and the measurement data (PI) corresponding to the feature object, and the transformation relationship is between the reference data (RI) and the measurement data (PI). It can include a quantified conversion formula of.
  • the measurement data PI is distorted as compared with the reference data RI corresponding to theoretical reference information due to warpage and warpage of the substrate.
  • the conversion formula is a formula for converting the reference data (RI) and the measurement data (PI) to each other to represent the amount of distortion, that is, the amount of distortion.
  • the quantified conversion formula may be set using at least one of a position change, a slope change, a size change, and a degree of deformation obtained by comparing the reference data (RI) with respect to the feature object and the measurement data (PI). have.
  • the conversion formula may be obtained by using Equation 1.
  • P CAD is a coordinate of a target according to CAD information or Gerber information, that is, a coordinate in the reference data RI
  • f (tm) is a transformation matrix as a transfer matrix
  • P real is a coordinate of the target in the measurement data PI obtained by the camera.
  • the transformation matrix may include a coordinate transformation matrix according to an affine transformation or a perspective transformation in which a point correspondence relationship in an n-dimensional space is represented by a first-order equation.
  • the number of feature objects may be appropriately set. For example, three or more feature objects may be set in the case of an affine transformation and four or more feature objects in the perspective transformation.
  • the inspection area within the measurement area is set by compensating for the distortion amount (S160).
  • the inspection area may be closer to the shape of the actual substrate.
  • the inspection area may be set for all or part of the measurement area FOV.
  • the inspection may use the measurement data PI acquired in the step S130 of obtaining measurement data PI for the measurement area FOV.
  • the present invention after obtaining the reference data and the measurement data for the measurement area set on the substrate to compare the reference data and the measurement data to obtain and compensate for the distortion amount to set the inspection area, By using the measurement data as an infrared image, more accurate measurement data can be obtained and accordingly, an inspection area can be set more accurately.

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Abstract

The method for inspecting a substrate comprises: first setting a measurement region on a substrate; acquiring reference data for the measurement region; acquiring an infrared image, which is measured data for the measurement region, by irradiating the measurement region with infrared rays; extracting at least one feature object within the measurement region; acquiring the amount of distortion by comparing the measured data with reference data corresponding to the feature object; and setting an inspection region within the measurement region by compensating for the amount of distortion. Accordingly, an accurate inspection region in which distortion has been compensated for can be set.

Description

기판 검사방법Board inspection method
본 발명은 기판 검사방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 정확한 검사영역을 설정할 수 있는 기판 검사방법에 관한 것이다.The present invention relates to a substrate inspection method, and more particularly, to a substrate inspection method capable of setting an accurate inspection area.
일반적으로, 전자장치 내에는 적어도 하나의 인쇄회로기판(printed circuit board; PCB)이 구비되며, 이러한 인쇄회로기판 상에는 회로 패턴, 연결 패드부, 상기 연결 패드부와 전기적으로 연결된 구동칩 등 다양한 회로 소자들이 실장되어 있다. In general, at least one printed circuit board (PCB) is provided in an electronic device, and various circuit elements such as a circuit pattern, a connection pad part, and a driving chip electrically connected to the connection pad part are provided on the printed circuit board. Are mounted.
일반적으로, 상기와 같은 다양한 회로 소자들이 상기 인쇄회로기판에 제대로 형성 또는 배치되었는지 확인하기 위하여 형상 측정장치가 사용된다.In general, a shape measuring device is used to confirm that the various circuit elements as described above are properly formed or disposed on the printed circuit board.
종래의 형상 측정장치는 소정의 검사영역을 설정하여, 상기 검사영역 내에서 소정의 회로 소자가 제대로 형성되어 있는지를 검사한다. 종래의 검사영역 설정방법에서는, 단순히 이론적으로 회로 소자가 존재하여야 할 영역을 검사영역으로 설정한다.The conventional shape measuring apparatus sets a predetermined inspection area to check whether a predetermined circuit element is properly formed in the inspection area. In the conventional inspection area setting method, the area where a circuit element should exist is simply set as the inspection area in theory.
검사영역은 측정을 원하는 위치에 정확히 설정되어야 측정을 요하는 회로 소자의 측정이 제대로 수행될 수 있지만, 인쇄회로기판과 같은 측정 대상물은 베이스 기판의 휨(warp), 뒤틀림(distortion) 등의 왜곡이 발생할 수 있으므로, 종래의 검사영역은 측정을 원하는 위치에 정확히 설정되지 못하고, 촬영부의 카메라에서 획득하는 이미지는 이론적으로 회로 소자가 존재하는 위치와 일정한 차이가 발생하는 문제점이 있다. 따라서, 상기와 같은 측정 대상물의 왜곡을 적절히 보상한 검사영역을 설정할 필요성이 요청되었다.The inspection area must be set correctly at the desired location to measure the circuit elements that require measurement.However, the measurement object such as a printed circuit board may have distortion such as warp and distortion of the base substrate. Since it may occur, the conventional inspection area may not be accurately set at a desired position for measurement, and an image acquired by a camera of a photographing unit may theoretically have a certain difference from a position where a circuit element exists. Therefore, a need has been made for setting an inspection area that adequately compensates for the distortion of the measurement object as described above.
종래에는 측정 대상물의 왜곡을 적절히 보상한 검사영역을 설정하기 위하여, 기판 상에 설정된 측정영역에 대한 기준 데이터 및 측정 데이터를 획득한 후 이를 비교하고 보상함으로써 정확한 검사영역을 설정하는 시도가 있었으나, 측정 대상물을 측정할 때 기준이 되는 특징객체가 정확히 추출되지 않는 경우가 있다.Conventionally, in order to set an inspection area that properly compensates for the distortion of a measurement object, an attempt has been made to set an accurate inspection area by obtaining and comparing and compensating reference data and measurement data for a measurement area set on a substrate. When measuring an object, the feature object as a reference may not be extracted correctly.
따라서, 특징객체를 정확히 추출할 수 있는 기판 검사방법이 요청된다.Therefore, there is a need for a substrate inspection method capable of accurately extracting feature objects.
따라서, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 특징객체들이 정확히 추출되지 않는 경우, 원형 패턴을 포함하는 도형 패턴을 특징객체로 활용하는 경우 및 기판의 색깔로 인하여 패턴 인식이 어려운 경우 등에서 정확한 측정 데이터를 획득할 수 있으며 이에 따라 보다 정확히 검사영역을 설정할 수 있는 기판 검사방법을 제공하는 것이다.Accordingly, the problem to be solved by the present invention is to obtain accurate measurement data when the feature objects are not extracted correctly, when using a figure pattern including a circular pattern as the feature object and when pattern recognition is difficult due to the color of the substrate It is possible to provide a substrate inspection method that can set the inspection area more accurately accordingly.
본 발명의 예시적인 일 실시예에 따라 기판을 검사하기 위하여, 먼저 기판 상에 측정영역을 설정한다. 이어서, 상기 측정영역에 대한 기준 데이터를 획득한다. 다음으로, 상기 측정영역에 적외선을 조사하여 상기 측정영역에 대한 측정 데이터인 적외선 영상을 획득한다. 이어서, 상기 측정영역 내에서 적어도 하나 이상의 특징객체를 추출한다. 다음으로, 상기 특징객체에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득한다. 이어서, 상기 왜곡량을 보상하여 상기 측정영역 내의 검사영역을 설정한다.In order to inspect a substrate according to an exemplary embodiment of the present invention, a measurement area is first set on the substrate. Subsequently, reference data for the measurement area is obtained. Next, the infrared ray is irradiated to the measurement area to obtain an infrared image which is measurement data for the measurement area. Subsequently, at least one feature object is extracted in the measurement area. Next, the amount of distortion is obtained by comparing the measurement data with the reference data corresponding to the feature object. Subsequently, the inspection area in the measurement area is set by compensating for the distortion amount.
예를 들면, 상기 특징객체는 굽은 패턴 및 원형 패턴을 포함하는 도형 패턴 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.For example, the feature object may include at least one of a figure pattern including a curved pattern and a circular pattern.
일 실시예로, 상기 특징객체는 상기 측정영역 내의 소정의 형상을 포함하도록 블록을 단위로 하여 추출될 수 있다.In an embodiment, the feature object may be extracted in units of blocks to include a predetermined shape in the measurement area.
상기 블록 내에 포함된 상기 소정의 형상은 주변의 형상에 의한 오인 가능성이 제거되도록 2차원 구분자를 가질 수 있다.The predetermined shape included in the block may have a two-dimensional separator so that the possibility of mistaken by the surrounding shape is eliminated.
일 실시예로, 상기 왜곡량은 상기 특징객체에 대응하는 상기 기준 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 정량화된 변환 공식으로 획득될 수 있으며, 상기 정량화된 변환 공식은, 상기 비교용 블록에 대한 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 획득된 위치 변화, 기울기 변화, 크기 변화 및 변형도 중 적어도 하나 이상을 이용하여 정의될 수 있다.In one embodiment, the amount of distortion may be obtained by a quantified conversion formula between the reference data and the measurement data corresponding to the feature object, the quantified conversion formula, the reference data for the comparison block And may be defined using at least one of a position change, a tilt change, a size change, and a degree of deformation obtained by comparing the measurement data.
일 실시예로, 상기 기판은 검정색 인쇄회로기판일 수 있다.In one embodiment, the substrate may be a black printed circuit board.
일 실시예로, 상기 측정영역은 복수로 설정될 수 있고, 상기 측정영역에 적외선을 조사하여 상기 측정영역에 대한 측정 데이터인 적외선 영상을 획득하기 이전에, 상기 적외선을 발생시키는 적외선 조명이 필요한지 여부를 판단할 수 있다. 이때 상기 복수의 측정영역들 중에서 필요하다고 판단된 측정영역에 대하여 상기 적외선 영상을 획득할 수 있다.In one embodiment, the measurement area may be set in plural, and whether infrared light for generating the infrared light is required before irradiating the infrared light to the measurement area to obtain an infrared image as measurement data for the measurement area. Can be determined. In this case, the infrared image may be acquired with respect to the measurement area determined to be necessary among the plurality of measurement areas.
상기 기판 검사방법은, 상기 측정영역에 RGB 조명을 조사하여 상기 측정영역에 대한 측정 데이터인 RGB 영상을 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.The substrate inspection method may further include obtaining RGB images, which are measurement data of the measurement area, by irradiating RGB illumination to the measurement area.
또한, 상기 측정영역은 복수로 설정될 수 있고, 상기 복수의 측정영역들 각각에 대하여 상기 적외선 영상 및 상기 RGB 영상 중 어느 하나가 선택적으로 획득되거나 모두 획득될 수 있다.In addition, the measurement area may be set in plural, and either one of the infrared image and the RGB image may be selectively acquired or all of each of the plurality of measurement areas.
일 실시예로, 상기 특징객체를 추출하는 단계는, 상기 측정 데이터 내에서 특정 객체에 대하여 피팅(fitting)을 실시하는 단계, 피팅된 상기 특정 객체와 상기 기준 데이터 내의 객체를 서로 매칭(matching)시키는 단계 및 상기 매칭 결과에 따라 매칭된 객체를 상기 특징객체로 추출하는 단계를 포함할 수 있다.In an embodiment, the extracting of the feature object may include: fitting a specific object in the measurement data; matching the fitted specific object with an object in the reference data; And extracting a matched object as the feature object according to the matching result.
본 발명에 따르면, 기판 상에 설정된 측정영역에 대한 기준 데이터 및 측정 데이터를 획득한 후 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하고 보상하여 검사영역을 설정함에 있어, 적외선 조명을 이용하여 상기 측정 데이터를 획득함으로써보다 정확한 측정 데이터를 획득할 수 있으며 이에 따라 보다 정확히 검사영역을 설정할 수 있다. According to the present invention, after obtaining the reference data and the measurement data for the measurement area set on the substrate to compare the reference data and the measurement data to obtain the amount of distortion to compensate for setting the inspection area, using infrared illumination By acquiring the measurement data, more accurate measurement data can be obtained, and accordingly, the inspection area can be set more accurately.
또한, 원형 패턴을 포함하는 도형 패턴을 특징객체로 활용하는 경우 및 기판의 색깔로 인하여 패턴 인식이 어려운 경우에 종래에 비해 훨씬 정확한 측정 데이터를 획득할 수 있으며 이에 따라 보다 정확히 검사영역을 설정할 수 있다. In addition, when a figure pattern including a circular pattern is used as a feature object and when pattern recognition is difficult due to the color of the substrate, measurement data can be obtained more accurately than in the prior art, and thus the inspection area can be set more accurately. .
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 검사방법을 나타낸 흐름도이다.1 is a flow chart showing a test method according to an embodiment of the present invention.
도 2는 도 1의 검사방법에서 기준 데이터의 일 예를 나타낸 평면도이다.2 is a plan view illustrating an example of reference data in the inspection method of FIG. 1.
도 3은 도 1의 검사방법에서 측정 데이터의 일 예를 나타낸 평면도이다.3 is a plan view illustrating an example of measurement data in the inspection method of FIG. 1.
도 4는 도 3을 I-I'으로 절단한 단면도이다.4 is a cross-sectional view taken along line II ′ of FIG. 3.
도 5는 도 3을 II-II'으로 절단한 단면도이다.FIG. 5 is a cross-sectional view taken along line II-II ′ of FIG. 3.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.As the inventive concept allows for various changes and numerous embodiments, particular embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the text. However, this is not intended to limit the present invention to the specific disclosed form, it should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다. Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as the second component, and similarly, the second component may also be referred to as the first component.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this application, the terms "comprise" or "having" are intended to indicate that there is a feature, number, step, action, component, part, or combination thereof described in the specification, and that one or more other features It should be understood that it does not exclude in advance the possibility of the presence or addition of numbers, steps, actions, components, parts or combinations thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Terms such as those defined in the commonly used dictionaries should be construed as having meanings consistent with the meanings in the context of the related art, and shall not be construed in ideal or excessively formal meanings unless expressly defined in this application. Do not.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 검사방법을 나타낸 흐름도이고, 도 2는 도 1의 검사방법에서 기준 데이터의 일 예를 나타낸 평면도이며, 도 3은 도 1의 검사방법에서 측정 데이터의 일 예를 나타낸 평면도이다.1 is a flow chart showing an inspection method according to an embodiment of the present invention, Figure 2 is a plan view showing an example of the reference data in the inspection method of Figure 1, Figure 3 is one of the measurement data in the inspection method of FIG. It is a top view which showed the example.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라 왜곡이 보상된 검사영역을 설정하기 위하여, 먼저 기판 상에 측정영역(FOV)을 설정한다(S110).1 to 3, in order to set an inspection area in which distortion is compensated according to an embodiment of the present invention, first, a measurement area FOV is set on a substrate (S110).
상기 측정영역(FOV)은 상기 기판을 불량 여부를 검사하기 위하여 상기 기판 상에 설정된 소정의 영역을 의미하며, 예를 들어, 3차원 형상 측정장치와 같은 검사장비에 장착된 카메라의 촬영 범위(field of view)를 기준으로 설정될 수 있다.The measurement area (FOV) means a predetermined area set on the substrate for inspecting whether the substrate is defective, for example, a photographing range of a camera mounted on inspection equipment such as a three-dimensional shape measuring device. of view).
이어서, 상기 측정영역(FOV)에 대한 기준 데이터(RI)를 획득한다(S120).Subsequently, reference data RI for the measurement area FOV is obtained (S120).
상기 기준 데이터(RI)는, 예를 들면 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 기판에 대한 이론적인 평면 이미지일 수 있다. 일 실시예로, 상기 기준 데이터(RI)는 상기 기판에 대한 형상을 기록한 캐드(CAD)정보나 거버(gerber)정보로부터 획득될 수 있다. 상기 캐드정보나 거버정보는 상기 기판의 설계 기준정보를 포함하며, 일반적으로 패드(10), 회로 패턴(30), 원형 패턴(40) 등에 관한 배치정보를 포함한다.The reference data RI may be a theoretical planar image of the substrate, for example, as shown in FIG. 2. In one embodiment, the reference data (RI) may be obtained from the CAD (CAD) information or the gerber information recording the shape of the substrate. The CAD information or Gerber information includes design reference information of the substrate, and generally includes layout information regarding the pad 10, the circuit pattern 30, the circular pattern 40, and the like.
다른 실시예로, 상기 기준 데이터(RI)는 학습모드에 의해 얻어진 학습정보로부터 획득될 수 있다. 상기 학습모드는 예를 들면 데이터베이스에서 기판정보를 검색하여 상기 데이터베이스 검색 결과 기판정보가 없으면 베어기판의 학습을 실시하고, 이어서 상기 베어기판의 학습이 완료되어 베어기판의 패드 및 배선정보 등과 같은 기판정보가 산출되면 상기 기판정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 방식 등과 같이 구현될 수 있다. 즉, 상기 학습모드에서 인쇄회로기판의 베어기판을 학습하여 인쇄회로기판의 설계 기준정보가 획득되며, 상기 학습모드를 통하여 학습정보를 획득함으로써 상기 기준 데이터(RI)를 획득할 수 있다.In another embodiment, the reference data (RI) may be obtained from the learning information obtained by the learning mode. In the learning mode, for example, the board information is searched in a database, and if there is no board information as a result of the database search, the learning of the bare board is performed. Subsequently, the learning of the bare board is completed. If is calculated may be implemented in such a manner as to store the substrate information in the database. That is, the design reference information of the printed circuit board is obtained by learning a bare board of the printed circuit board in the learning mode, and the reference data (RI) may be obtained by obtaining the learning information through the learning mode.
다음으로, 상기 측정영역(FOV)에 적외선을 조사하여 상기 측정영역(FOV)에 대한 측정 데이터인 적외선 영상을 획득한다(S130).Next, an infrared image is irradiated to the measurement area FOV to obtain an infrared image as measurement data for the measurement area FOV (S130).
상기 측정 데이터(PI)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 기판 상에 실장된 부품(20), 터미널(22), 부품에 형성된 극성 표시(24), 회로 패턴(30) 등이 나타나 있는 실제 인쇄회로기판의 촬영 이미지이다.As shown in FIG. 3, the measurement data PI is actually a component 20 mounted on a substrate, a terminal 22, a polarity display 24 formed on the component, a circuit pattern 30, and the like. This is a photographed image of a printed circuit board.
도 3에 도시된 상기 측정 데이터(PI)는 상기 부품(20) 등의 추가적인 구성이 나타나는 점을 제외하면 도 2에 도시된 상기 기준 데이터(RI)와 동일한 이미지를 갖는 것으로 도시되어 있으나, 실제로는 기판의 휨, 뒤틀림 등에 의하여 상기 기준 데이터(RI)에 비하여 왜곡되어 있다.The measurement data PI illustrated in FIG. 3 is illustrated as having the same image as the reference data RI illustrated in FIG. 2 except that an additional configuration of the component 20 and the like appears. The substrate is distorted as compared with the reference data RI due to the warpage and the warpage of the substrate.
상기 측정 데이터(PI)는 상기 검사장비의 조명부를 이용하여 상기 측정영역(FOV)에 광을 조사하고, 상기 조사된 광의 반사 이미지를 상기 검사장비에 장착된 카메라를 이용하여 촬영함으로써 획득될 수 있다. 이때, 상기 검사장비의 조명부는 적외선 조명을 채용하며, 이에 따라 상기 측정영역(FOV)에 조사되는 광은 적외선이다.The measurement data PI may be obtained by irradiating light to the measurement area FOV using an illumination unit of the inspection equipment, and photographing a reflection image of the irradiated light by using a camera mounted to the inspection equipment. . At this time, the illumination unit of the inspection equipment employs infrared illumination, and thus the light irradiated to the measurement area (FOV) is infrared.
상기 검사장비의 조명부가 적외선 조명을 채용하는 경우, 원형 패턴을 포함하는 도형 패턴을 특징객체로 활용하는 경우 및 기판의 색깔로 인하여 패턴 인식이 어려운 경우에 유리할 수 있다. 이하, 이러한 경우들에 대하여 도면을 참조로 보다 상세히 설명한다.When the illumination unit of the inspection equipment employs infrared illumination, it may be advantageous when using a figure pattern including a circular pattern as a feature object and when pattern recognition is difficult due to the color of the substrate. Hereinafter, these cases will be described in more detail with reference to the drawings.
도 4는 도 3을 I-I'으로 절단한 단면도이다. 도 4는 도 3의 측정 데이터에서 원형 패턴의 촬영 영상을 설명하기 위한 도면이다.4 is a cross-sectional view taken along line II ′ of FIG. 3. FIG. 4 is a diagram for describing a captured image of a circular pattern in the measurement data of FIG. 3.
도 4를 참조하면, 상기 원형 패턴(40)의 주위에 솔더 레지스트(solder resist)(SR)가 형성될 때, 솔더 레지스트(SR)는 상기 원형 패턴(40)의 일부를 커버하며 형성될 수 있다. 이에 따라, 상기 원형 패턴(40)은 실제 패턴 형상(40a)과는 다르게 노출 패턴 형상(40b)으로 나타나게 될 수 있다. 상기 실제 패턴 형상(40a)의 실제 패턴 중심(CTa)은 상기 노출 패턴 형상(40b)의 노출 패턴 중심(CTb)과 소정 오프셋(d)만큼 이격되어 나타날 수 있다. Referring to FIG. 4, when a solder resist SR is formed around the circular pattern 40, the solder resist SR may be formed to cover a portion of the circular pattern 40. . Accordingly, the circular pattern 40 may appear as an exposed pattern shape 40b differently from the actual pattern shape 40a. The actual pattern center CTa of the actual pattern shape 40a may be spaced apart from the exposure pattern center CTb of the exposed pattern shape 40b by a predetermined offset d.
상기 측정 데이터(PI)가 종래의 RGB 조명을 이용하여 획득된 RGB 영상인 경우, 상기 RGB 영상에서 상기 원형 패턴(40)은 상기 노출 패턴 형상(40b)으로 나타나고 원형의 중심은 상기 노출 패턴 중심(CTb)으로 나타난다. 그러나, 상기 측정 데이터(PI)가 본 발명과 같이 적외선 조명을 이용하여 획득된 적외선 영상인 경우, 상기 적외선 조명으로부터 발생된 적외선은 솔더 레지스트(SR)를 투과하므로, 상기 적외선 영상에서 상기 원형 패턴(40)은 상기 실제 패턴 형상(40a)으로 나타나고 원형의 중심은 상기 실제 패턴 중심(CTa)으로 나타난다.When the measurement data PI is an RGB image obtained using conventional RGB illumination, the circular pattern 40 is represented by the exposure pattern shape 40b in the RGB image, and the center of the circle is the exposure pattern center ( CTb). However, when the measurement data PI is an infrared image obtained by using infrared light as in the present invention, the infrared rays generated from the infrared light pass through the solder resist SR, and thus the circular pattern ( 40 is represented by the actual pattern shape 40a and the center of the circle is represented by the actual pattern center CTa.
상기 기준 데이터(RI)에서 나타나는 상기 원형 패턴(40) 및 그 중심은, 상기 측정 데이터(PI)에서 나타나는 상기 실제 패턴 형상(40a) 및 상기 실제 패턴 중심(CTa)에 각각 대응된다. 따라서, 종래의 RGB 조명을 이용하여 획득되는 측정 데이터는 상기 기준 데이터(RI)와 정확히 대응되지 않고, 상기 적외선 조명을 이용하여 획득되는 측정 데이터(PI)가 상기 기준 데이터(RI)와 정확히 대응되므로, 후술되는 기준 데이터와 측정 데이터의 비교시에 상기 적외선 조명을 이용하여 획득되는 측정 데이터(PI)를 이용함으로써, 종래에 비하여 보다 정확한 왜곡량을 획득할 수 있다.The circular pattern 40 and its center appearing in the reference data RI correspond to the actual pattern shape 40a and the actual pattern center CTa that appear in the measurement data PI, respectively. Therefore, the measurement data obtained by using the conventional RGB illumination does not exactly correspond to the reference data (RI), and the measurement data (PI) obtained by using the infrared illumination exactly corresponds to the reference data (RI). By using the measurement data PI obtained by using the infrared illumination when comparing the reference data and the measurement data, which will be described later, a more accurate amount of distortion can be obtained than in the related art.
다른 실시예로, 상기 원형 패턴(40)이 아닌 다른 도형 패턴인 경우에도 동일하게 적용될 수 있다. 예를 들면, 사각형 패턴인 경우에도 특징객체의 기준이 되는 사각형의 각 꼭지점 또는 중심은, 사각형의 일부가 솔더 레지스트에 의해 커버될 수 있으므로, RGB 조명을 이용하는 경우에는 정확한 값을 획득할 수 없고, 적외선 조명을 이용하는 경우 정확한 값을 획득할 수 있다.In another embodiment, the same may be applied to a figure pattern other than the circular pattern 40. For example, even in the case of a rectangular pattern, each vertex or center of the quadratic object, which is a reference of the feature object, may be covered by a solder resist, so that an accurate value cannot be obtained when using RGB illumination. In the case of using infrared illumination, an accurate value can be obtained.
한편, 상기 기판은 검정색 인쇄회로기판일 수 있다. 상기 기판이 검정색 인쇄회로기판일 경우, 상기 특징객체 또는 상기 특징블록 내의 소정의 형상은 주위의 검정색과 제대로 구별되지 않는다. 예를 들면, 기판상에 형성된 상기 굽은 패턴(30)은 주위의 검정색과 제대로 구별되지 않는다.On the other hand, the substrate may be a black printed circuit board. When the substrate is a black printed circuit board, the feature object or the predetermined shape in the feature block is not distinguished from the surrounding black color properly. For example, the curved pattern 30 formed on the substrate is not well distinguished from the surrounding black color.
상기 기판이 검정색 인쇄회로기판이 아닌 경우라도, 기판의 색깔로 인하여 패턴 인식이 어려운 경우에도 동일하게 적용될 수 있다. Even when the substrate is not a black printed circuit board, the pattern may be equally applied even when pattern recognition is difficult due to the color of the substrate.
도 5는 도 3을 II-II'으로 절단한 단면도이다. 도 5는 상기 기판이 검정색 인쇄회로기판일 경우의 촬영 영상을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 5 is a cross-sectional view taken along line II-II ′ of FIG. 3. FIG. 5 is a diagram for describing a photographed image when the substrate is a black printed circuit board.
도 5를 참조하면, 상기 측정 데이터(PI)가 종래의 RGB 조명을 이용하여 획득된 RGB 영상인 경우, 앞서 설명한 바와 같이 상기 RGB 영상에서 상기 검정색 인쇄회로기판 상의 다양한 패턴들은 정확히 나타나지 않는다. 그러나, 상기 측정 데이터(PI)가 본 발명과 같이 적외선 조명을 이용하여 획득된 적외선 영상인 경우, 상기 적외선 조명으로부터 발생된 적외선은 솔더 레지스트(SR)를 투과하므로, 상기 적외선 영상에서 다양한 패턴들은 주위의 색깔에 영향을 받지 않고 나타나게 된다.Referring to FIG. 5, when the measurement data PI is an RGB image obtained using conventional RGB illumination, various patterns on the black printed circuit board may not appear exactly in the RGB image as described above. However, when the measurement data PI is an infrared image obtained by using infrared light as in the present invention, since the infrared rays generated from the infrared light pass through the solder resist SR, various patterns in the infrared image may be surrounded. Appears unaffected by the color of the.
일 실시예로, 상기 기준 데이터(RI)에서 나타나는 굽은 패턴(30)은, 상기 측정 데이터(PI)에서 나타나는 굽은 패턴(30)에 정확히 대응되므로, 후술되는 기준 데이터와 측정 데이터의 비교시에 상기 적외선 조명을 이용하여 획득되는 측정 데이터(PI)를 이용함으로써, 종래에 비하여 보다 정확한 왜곡량을 획득할 수 있다.In an embodiment, the curved pattern 30 appearing in the reference data RI corresponds exactly to the curved pattern 30 appearing in the measurement data PI. By using the measurement data PI obtained by using infrared illumination, more accurate distortion amount can be obtained than in the related art.
한편, 이때, 상기 검사장비의 조명부는 적외선 조명에 더하여 종래의 RGB 조명을 더 포함할 수 있으며, 이 경우 상기 측정 데이터(PI)의 획득에 두 조명을 선택적으로 적용할 수도 있고, 두 조명을 모두 적용할 수도 있다.On the other hand, in this case, the illumination unit of the inspection equipment may further include conventional RGB illumination in addition to the infrared illumination, in this case may selectively apply both illumination to the acquisition of the measurement data (PI), both illumination You can also apply.
따라서, 상기 측정영역(FOV)에 대한 측정 데이터를 획득할 때, 적외선을 조사하여 적외선 영상만을 획득할 수도 있고, 적외선 및 RGB 조명을 동시에 혹은 순차적으로 조사하여 적외선 영상 및 RGB 영상을 모두 획득할 수도 있다.Accordingly, when acquiring measurement data for the measurement area (FOV), only infrared images may be obtained by irradiating infrared rays, or both infrared and RGB images may be obtained by irradiating infrared rays and RGB lights simultaneously or sequentially. have.
일 실시예로, 상기 측정영역(FOV)은 복수로 설정될 수 있다. 본 단계(S130) 이전에, 상기 적외선을 발생시키는 적외선 조명이 필요한지 여부를 미리 판단할 수 있다. 이때 상기 복수의 측정영역(FOV)들 중에서 필요하다고 판단된 측정영역에 대하여 상기 적외선 영상을 획득할 수 있다.In one embodiment, the measurement area (FOV) may be set in plurality. Before this step (S130), it may be determined in advance whether the infrared illumination for generating the infrared light is required. In this case, the infrared image may be acquired with respect to the measurement area determined as necessary among the plurality of measurement areas (FOV).
상기 필요하다고 판단되는 경우는, 앞서 설명한 바와 같이, 상기 측정영역(FOV) 내에 원형 패턴을 포함하는 도형 패턴만이 특징객체의 적격이 있는 경우, 검정색 인쇄회로기판인 경우 등을 포함할 수 있다.If it is determined that the necessity, as described above, only the figure pattern including the circular pattern in the measurement area (FOV) may include the case that the qualified object, the black printed circuit board, and the like.
이와는 다르게, 상기 측정영역(FOV)이 설정된 이후에, 상기 측정영역(FOV)에 대하여 상기 적외선 조명 및 RGB 조명 중 어느 하나를 미리 선택하는 단계를 더 포함할 수도 있다.Alternatively, after the measurement area FOV is set, the method may further include preselecting one of the infrared light and the RGB light with respect to the measurement area FOV.
이어서, 상기 측정영역(FOV) 내에서 적어도 하나 이상의 특징객체를 추출한다(S140).Subsequently, at least one feature object is extracted in the measurement area FOV (S140).
후술되는 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)를 비교하여 왜곡량을 획득하기 위하여는 비교 대상이 필요하며, 상기 비교 대상은 특징객체로 정의된다. In order to obtain the amount of distortion by comparing the reference data RI and the measurement data PI, which will be described later, a comparison object is required, and the comparison object is defined as a feature object.
상기 특징객체는, 예를 들면, 상기 측정영역(FOV) 내의 소정의 형상을 포함하도록 블록(block)을 단위로 하여 추출될 수 있다. 일 실시예로, 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 특징객체는 제1 내지 제6 특징블록들(FB1,FB2,FB3,FB4,FB5,FB6)을 포함할 수 있다.The feature object may be extracted, for example, in units of blocks so as to include a predetermined shape in the measurement area FOV. As shown in FIG. 3, the feature object may include first to sixth feature blocks FB1, FB2, FB3, FB4, FB5, and FB6.
상기 블록 단위의 특징블록의 소정의 형상은 주변의 형상에 의한 오인 가능성이 제거되도록 2차원 평면을 정의할 수 있는 2차원 구분자를 가질 수 있다. 예를 들면, 상기 2차원 구분자는 꺾인 선, 사각형, 원형 및 이들의 조합 등을 다양하게 포함할 수 있으며, 직선은 2차원 평면을 정의할 수 없어 상기 2차원 구분자가 될 수 없다.The predetermined shape of the feature block in the block unit may have a two-dimensional separator capable of defining a two-dimensional plane so that the possibility of misunderstanding by the surrounding shape is eliminated. For example, the two-dimensional separator may include various lines, squares, circles, and combinations thereof, and the straight line cannot define the two-dimensional plane and thus cannot be the two-dimensional separator.
예를 들면, 상기 소정의 형상은, 굽은 패턴 및 원형 패턴 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 특히, 상기 소정의 형상이 원형 패턴을 포함하는 경우, 앞서 설명한 바와 같이 적외선 조명을 이용하여 획득된 측정 데이터(PI)를 활용함으로써 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다.For example, the predetermined shape may include at least one of a curved pattern and a circular pattern. In particular, when the predetermined shape includes a circular pattern, as described above, more accurate results may be obtained by utilizing measurement data PI acquired using infrared illumination.
예를 들어, 상기 측정영역(FOV) 내에 상기 특징객체로 활용이 가능하도록 상기 2차원 구분자를 가지는 형상으로 상기 원형 패턴만이 존재하는 경우, 상기 원형 패턴의 정확한 중심을 획득하지 못하면 정확한 결과를 얻을 수 없다.For example, when only the circular pattern exists in the shape having the two-dimensional separator so that the characteristic object can be used as the feature object in the measurement area (FOV), if the exact center of the circular pattern is not obtained, an accurate result is obtained. Can't.
상기 특징객체는 상기 측정영역(FOV) 내의 소정의 형상에 대하여 피팅(fitting)을 이용하여 추출될 수 있다. 구체적으로, 상기 측정 데이터(PI) 내에서 특정 객체의 형상을 정의하도록 피팅을 실시한 후 피팅된 상기 특정 객체와 상기 기준 데이터(RI) 내의 객체를 서로 매칭(matching)시켜 상기 매칭 결과에 따라 매칭된 객체를 상기 특징객체로 추출할 수 있다.The feature object may be extracted using a fitting with respect to a predetermined shape in the measurement area FOV. Specifically, after fitting to define the shape of a specific object in the measurement data PI, the matched specific object and the object in the reference data RI are matched with each other according to the matching result. An object may be extracted as the feature object.
상기 특정 객체는, 예를 들면, 원, 직선, 곡선 등을 포함할 수 있지만, 수학적인 의미의 원, 직선, 곡선 등과 다소 상이할 수 있다. 따라서, 상기 특정 객체를 커브 피팅(curve fitting), 리니어 피팅(linear fitting) 등과 같은 피팅을 하여 수학적인 의미의 원, 직선, 곡선 등으로 정의하고, 상기 피팅된 객체를 상기 기준 데이터(RI) 내의 객체와 비교함으로써 매칭된 객체를 상기 특징객체로 추출할 수 있다. 이때, 상기 매칭은 객체의 에지(edge)를 기준으로 상기 기준 데이터(RI) 및 상기 측정 데이터(PI) 사이의 정합성을 판단함으로써 수행될 수 있다.The specific object may include, for example, a circle, a straight line, a curve, or the like, but may be somewhat different from a circle, a straight line, a curve, and the like in a mathematical sense. Accordingly, the specific object is defined as a circle, a straight line, a curve, or the like in a mathematical sense by fitting such a curve fitting, linear fitting, and the like, and the fitted object is defined in the reference data RI. By comparing with the object, the matched object can be extracted as the feature object. In this case, the matching may be performed by determining a match between the reference data RI and the measurement data PI based on an edge of the object.
다음으로, 상기 특징객체에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득한다(S150).Next, the amount of distortion is obtained by comparing the reference data corresponding to the feature object with the measured data (S150).
상기 왜곡량은 상기 특징객체에 대응하는 상기 기준 데이터(RI) 및 상기 측정 데이터(PI) 사이의 변환 관계로 나타날 수 있으며, 상기 변환 관계는 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI) 사이의 정량화된 변환 공식을 포함할 수 있다.The distortion amount may be represented by a transformation relationship between the reference data (RI) and the measurement data (PI) corresponding to the feature object, and the transformation relationship is between the reference data (RI) and the measurement data (PI). It can include a quantified conversion formula of.
상기 측정 데이터(PI)는 상기 기판의 휨, 뒤틀림 등으로 인하여 이론적인 기준 정보에 해당하는 상기 기준 데이터(RI)에 비하여 왜곡되어 있다. 상기 변환 공식은 상기 왜곡된 정도, 즉 상기 왜곡량을 나타내도록 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)를 서로 변환하는 공식이다. 상기 정량화된 변환 공식은, 상기 특징객체에 대한 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)를 비교하여 획득된 위치 변화, 기울기 변화, 크기 변화 및 변형도 중 적어도 하나를 이용하여 설정될 수 있다.The measurement data PI is distorted as compared with the reference data RI corresponding to theoretical reference information due to warpage and warpage of the substrate. The conversion formula is a formula for converting the reference data (RI) and the measurement data (PI) to each other to represent the amount of distortion, that is, the amount of distortion. The quantified conversion formula may be set using at least one of a position change, a slope change, a size change, and a degree of deformation obtained by comparing the reference data (RI) with respect to the feature object and the measurement data (PI). have.
한편, 일 예로 상기 변환 공식은 수학식 1을 이용하여 획득될 수 있다.Meanwhile, as an example, the conversion formula may be obtained by using Equation 1.
수학식 1
Figure PCTKR2013001560-appb-M000001
Equation 1
Figure PCTKR2013001560-appb-M000001
상기 수학식 1에서, PCAD는 CAD정보나 거버정보에 따른 타겟(target)의 좌표, 즉 상기 기준 데이터(RI)에서의 좌표이고, f(tm)은 변환 행렬(transfer matrix)로서 상기 변환 공식에 해당하며, Preal은 카메라에 의하여 획득된 상기 측정 데이터(PI)에서의 상기 타겟의 좌표이다. 상기 기준 데이터(RI)에서의 이론 좌표 PCAD와 상기 측정 데이터(PI)에서의 실제 좌표 Preal을 구하면, 상기 변환 행렬을 알 수 있다.In Equation 1, P CAD is a coordinate of a target according to CAD information or Gerber information, that is, a coordinate in the reference data RI, and f (tm) is a transformation matrix as a transfer matrix. P real is a coordinate of the target in the measurement data PI obtained by the camera. When the theoretical coordinate P CAD in the reference data RI and the actual coordinate P real in the measurement data PI are obtained, the transformation matrix can be known.
예를 들면, 상기 변환 행렬은 n차원 공간 상의 점대응 관계가 1차식에 의해 표현되는 아핀(affine) 변환 또는 퍼스펙티브(perspective) 변환에 따른 좌표변환 행렬을 포함할 수 있다. 상기 좌표변환 행렬을 정의하기 위하여, 상기 특징객체의 개수를 적절히 설정할 수 있으며, 일 예로 아핀 변환의 경우 3개 이상의 특징객체들을, 퍼스펙티브 변환의 경우 4개 이상의 특징객체들을 설정할 수 있다.For example, the transformation matrix may include a coordinate transformation matrix according to an affine transformation or a perspective transformation in which a point correspondence relationship in an n-dimensional space is represented by a first-order equation. In order to define the coordinate transformation matrix, the number of feature objects may be appropriately set. For example, three or more feature objects may be set in the case of an affine transformation and four or more feature objects in the perspective transformation.
이어서, 상기 왜곡량을 보상하여 상기 측정영역 내의 검사영역을 설정(S160).Subsequently, the inspection area within the measurement area is set by compensating for the distortion amount (S160).
상기 왜곡량은 상기 기준 데이터(RI)와 비교하여 상기 측정 데이터(PI)에서 발생된 왜곡의 정도를 나타내므로, 이를 보상하면 상기 검사영역은 실제의 기판에 대한 형상에 보다 근접할 수 있다. 상기 검사영역의 설정은 상기 측정영역(FOV)의 전부 또는 일부에 대하여 이루어질 수 있다.Since the distortion amount represents the degree of distortion generated in the measurement data PI compared to the reference data RI, when compensated for, the inspection area may be closer to the shape of the actual substrate. The inspection area may be set for all or part of the measurement area FOV.
상기 왜곡량을 보상하여 상기 측정 데이터(PI) 내에서의 검사영역을 설정하면, 상기 검사영역 내의 부품의 불량 여부 등을 보다 정확히 검사할 수 있다. 이때, 상기 검사는 이미 상기 측정영역(FOV)에 대한 측정 데이터(PI)를 획득하는 단계(S130)에서 획득된 상기 측정 데이터(PI)를 이용할 수 있다.By setting the inspection area in the measurement data PI by compensating for the distortion amount, it is possible to more accurately inspect whether or not a component in the inspection area is defective. In this case, the inspection may use the measurement data PI acquired in the step S130 of obtaining measurement data PI for the measurement area FOV.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 기판 상에 설정된 측정영역에 대한 기준 데이터 및 측정 데이터를 획득한 후 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하고 보상하여 검사영역을 설정함에 있어, 상기 측정 데이터를 적외선 영상으로 함으로써 보다 정확한 측정 데이터를 획득할 수 있으며 이에 따라 보다 정확히 검사영역을 설정할 수 있다. According to the present invention as described above, after obtaining the reference data and the measurement data for the measurement area set on the substrate to compare the reference data and the measurement data to obtain and compensate for the distortion amount to set the inspection area, By using the measurement data as an infrared image, more accurate measurement data can be obtained and accordingly, an inspection area can be set more accurately.
또한, 원형 패턴을 포함하는 도형 패턴을 특징객체로 활용하는 경우 및 기판의 색깔로 인하여 패턴 인식이 어려운 경우에 종래에 비해 훨씬 정확한 측정 데이터를 획득할 수 있으며 이에 따라 보다 정확히 검사영역을 설정할 수 있다. In addition, when a figure pattern including a circular pattern is used as a feature object and when pattern recognition is difficult due to the color of the substrate, measurement data can be obtained more accurately than in the prior art, and thus the inspection area can be set more accurately. .
앞서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이다.  따라서, 전술한 설명 및 아래의 도면은 본 발명의 기술사상을 한정하는 것이 아닌 본 발명을 예시하는 것으로 해석되어야 한다.In the detailed description of the present invention described above with reference to the preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art or those skilled in the art having ordinary skill in the art will be described in the claims to be described later And various modifications and variations of the present invention without departing from the scope of the art. Therefore, the above description and the drawings below should be construed as illustrating the present invention, not limiting the technical spirit of the present invention.

Claims (10)

  1. 기판 상에 측정영역을 설정하는 단계;Setting a measurement area on the substrate;
    상기 측정영역에 대한 기준 데이터를 획득하는 단계;Acquiring reference data for the measurement area;
    상기 측정영역에 적외선을 조사하여 상기 측정영역에 대한 측정 데이터인 적외선 영상을 획득하는 단계;Irradiating infrared rays to the measurement area to obtain an infrared image as measurement data of the measurement area;
    상기 측정영역 내에서 적어도 하나 이상의 특징객체를 추출하는 단계;Extracting at least one feature object in the measurement area;
    상기 특징객체에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하는 단계;Comparing the measurement data with reference data corresponding to the feature object to obtain a distortion amount;
    상기 왜곡량을 보상하여 상기 측정영역 내의 검사영역을 설정하는 단계를 포함하는 기판 검사방법.Compensating the distortion amount to set the inspection area in the measurement area.
  2. 제1항에 있어서, The method of claim 1,
    상기 특징객체는 굽은 패턴 및 원형 패턴을 포함하는 도형 패턴 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 기판 검사방법.The feature object may include at least one of a figure pattern including a curved pattern and a circular pattern.
  3. 제1항에 있어서, The method of claim 1,
    상기 특징객체는 상기 측정영역 내의 소정의 형상을 포함하도록 블록을 단위로 하여 추출되는 것을 특징으로 하는 기판 검사방법.And the feature object is extracted in units of blocks so as to include a predetermined shape in the measurement area.
  4. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 블록 내에 포함된 상기 소정의 형상은 주변의 형상에 의한 오인 가능성이 제거되도록 2차원 구분자를 갖는 것을 특징으로 하는 기판 검사방법.The predetermined shape included in the block has a two-dimensional separator so that the possibility of misunderstanding by the surrounding shape is eliminated.
  5. 제1항에 있어서, The method of claim 1,
    상기 왜곡량은 상기 특징객체에 대응하는 상기 기준 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 정량화된 변환 공식으로 획득되며,The distortion amount is obtained by a quantified conversion formula between the reference data and the measurement data corresponding to the feature object,
    상기 정량화된 변환 공식은, 상기 비교용 블록에 대한 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 획득된 위치 변화, 기울기 변화, 크기 변화 및 변형도 중 적어도 하나 이상을 이용하여 정의되는 것을 특징으로 하는 기판 검사방법.The quantified transformation formula is defined using at least one of position change, slope change, size change, and degree of deformation obtained by comparing the reference data and the measurement data for the comparison block. method of inspection.
  6. 제1항에 있어서, The method of claim 1,
    상기 기판은 검정색 인쇄회로기판인 것을 특징으로 하는 기판 검사방법.And the substrate is a black printed circuit board.
  7. 제1항에 있어서, The method of claim 1,
    상기 측정영역은 복수로 설정되고,The measurement area is set to a plurality,
    상기 측정영역에 적외선을 조사하여 상기 측정영역에 대한 측정 데이터인 적외선 영상을 획득하는 단계 이전에,Before the step of irradiating the infrared ray to the measurement area to obtain an infrared image which is measurement data for the measurement area,
    상기 적외선을 발생시키는 적외선 조명이 필요한지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하고,Determining whether an infrared light for generating the infrared light is needed;
    상기 복수의 측정영역들 중에서 필요하다고 판단된 측정영역에 대하여 상기 적외선 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 기판 검사방법. And obtaining the infrared image of the measurement area determined to be necessary among the plurality of measurement areas.
  8. 제1항에 있어서, The method of claim 1,
    상기 측정영역에 RGB 조명을 조사하여 상기 측정영역에 대한 측정 데이터인 RGB 영상을 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기판 검사방법.And irradiating RGB illumination to the measurement area to obtain an RGB image which is measurement data of the measurement area.
  9. 제8항에 있어서, The method of claim 8,
    상기 측정영역은 복수로 설정되고,The measurement area is set to a plurality,
    상기 복수의 측정영역들 각각에 대하여 상기 적외선 영상 및 상기 RGB 영상 중 어느 하나가 선택적으로 획득되거나 모두 획득되는 것을 특징으로 하는 기판 검사방법.And at least one of the infrared image and the RGB image is selectively acquired for each of the plurality of measurement regions.
  10. 제1항에 있어서, 상기 특징객체를 추출하는 단계는,The method of claim 1, wherein the extracting of the feature object comprises:
    상기 측정 데이터 내에서 특정 객체에 대하여 피팅(fitting)을 실시하는 단계;Fitting to a specific object in the measurement data;
    피팅된 상기 특정 객체와 상기 기준 데이터 내의 객체를 서로 매칭(matching)시키는 단계; 및Matching the fitted specific object with an object in the reference data; And
    상기 매칭 결과에 따라 매칭된 객체를 상기 특징객체로 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기판 검사방법.And extracting a matched object as the feature object according to the matching result.
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