KR20110115752A - 3차원 형상 측정 방법 - Google Patents

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Abstract

검사의 정확성을 향상시킬 수 있는 3차원 형상 측정방법이 개시된다. 이러한 3차원 형상 측정방법은 다수의 측정 대상물이 형성된 기판을 향해 광을 조사하고 상기 다수의 측정 대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 광을 수광하여 이미지를 획득하는 단계와, 상기 획득된 이미지의 검사 영역 중에서, 제1 측정 대상물이 위치하는 제1 오브젝트 영역 및 제2 측정 대상물이 위치하는 제2 오브젝트 영역과 상기 검사영역 중에서 상기 제1 및 제2 오브젝트 영역을 제외한 바닥 영역을 확정하는 단계와, 상기 다수의 측정대상물이 형성된 기판을 향해 패턴광을 조사하고 상기 다수의 측정대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 패턴광을 수광하여 패턴 이미지를 획득하는 단계, 및 상기 획득된 패턴 이미지의 각 지점에서의 위상을 획득하고 상기 제1 및 제2 오브젝트 영역의 위상 및 상기 바닥영역의 위상을 이용하여 상기 다수의 측정대상물의 위상을 획득하는 단계를 포함한다.

Description

3차원 형상 측정 방법{METHOD OF THREE DIMENSIONAL MESUREMENT}
본 발명은 3차원 형상 측정 방법에 관한 것으로, 보다 상세히 모아레 패턴을 이용한 위상시프트 방식을 이용한 3차원 형상 측정 방법에 관한 것이다.
전자장비들은 눈부신 발전을 거듭하며, 점차 경량화 소형화가 진행되어 왔다. 따라서, 이들 전자장비들의 제조공정에서 오류가 발생될 가능성이 증대되고 있으며, 이를 검출하기 위한 장비들 또한 이에 발맞추어 개량되고 있다.
최근들어 3차원 형상측정 기술은 공학분야에만 국한되지 않고, 그 응용분야를 다양한 범위로 확장하고 있다. 이러한 분야의 요구를 만족시킬 수 있는 3차원 형상측정기술로 과거에는 3차원좌표 측정기(CMM)를 이용한 접촉식 측정법이 있었으나, 광학이론을 바탕으로 하는 비접촉 3차원 형상측정기술에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다.
대표적인 비접촉 측정법의 하나인 모아레 현상을 이용한 3차원 형상 측정법은, 위상이 이동된 격자패턴을 조사하여 xy평면상의 각 지점에서의 높이를 검출함으로써, 3차원 형상을 측정하게 된다.
보다 상세히, 측정영역(FOV)에 격자패턴을 조사하고, 측정 대상물이 형성된 검사영역(ROI)을 조사하게 되는데, 종래의 방법에 의하면 검사영역에서 측정 대상물이 형성된 오브젝트 영역을 찾지 않고, 측정 대상물의 CAD 상의 위치에 측정 대상물이 형성되어 있다고 가정하였다.
그러나, 기판의 휨(warpage) 등이 있는 경우, CAD 상의 위치와 일치하지 않아서, 검사의 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다.
특히, 도 1과 같이, 다수의 범프를 갖는 반도체를 위한 인쇄회로기판 등이 대상인 경우에는 측정 대상물의 촘촘하게 있어 이때, 오브젝트 영역 외곽의 바닥 영역 확인이 용이하지 않고, 반복성이 떨어지는 문제점이 있었다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 검사의 정확성 및 반복성을 향상시킬 수 있는 3차원 형상 측정방법을 제공하는 것이다.
이러한 과제를 해결하기 위한, 본 발명의 예시적인 일 실시예에 의한 3차원 형상 측정방법은, 다수의 측정 대상물이 형성된 기판을 향해 광을 조사하고 상기 다수의 측정 대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 광을 수광하여 이미지를 획득하는 단계와, 상기 획득된 이미지의 검사 영역 중에서, 제1 측정 대상물이 위치하는 제1 오브젝트 영역 및 제2 측정 대상물이 위치하는 제2 오브젝트 영역과 상기 검사영역 중에서 상기 제1 및 제2 오브젝트 영역을 제외한 바닥 영역을 확정하는 단계와, 상기 다수의 측정대상물이 형성된 기판을 향해 패턴광을 조사하고 상기 다수의 측정대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 패턴광을 수광하여 패턴 이미지를 획득하는 단계, 및 상기 획득된 패턴 이미지의 각 지점에서의 위상을 획득하고 상기 제1 및 제2 오브젝트 영역의 위상 및 상기 바닥영역의 위상을 이용하여 상기 다수의 측정대상물의 위상을 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명의 예시적인 다른 실시예에 의한 3차원 형상 측정방법은, 다수의 측정 대상물이 형성된 기판을 향해 광을 조사하고 상기 다수의 측정 대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 광을 수광하여 이미지를 획득하는 단계와, 상기 획득된 이미지의 검사 영역 중에서, 상기 측정 대상물이 위치하는 오브젝트영역과 상기 검사영역 중에서 상기 오브젝트 영역을 제외한 바닥 영역을 확정하는 단계와, 상기 다수의 측정대상물이 형성된 기판을 향해 적어도 두개 이상의 방향에서 각각 패턴광을 조사하고 상기 다수의 측정대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 적어도 두 개 이상의 패턴 이미지를 각각 획득하는 단계, 및 상기 획득된 적어도 두 개 이상의 패턴 이미지의 각 지점에서의 위상을 각각 획득하고 상기 바닥영역의 위상을 이용하여 상기 다수의 측정대상물의 위상을 각각 획득하는 단계를 포함한다.
한편, 획득된 이미지의 검사 영역 중에서, 상기 다수의 측정 대상물이 위치하는 오브젝트 영역과 상기 검사영역 중에서 상기 오브젝트 영역을 제외한 바닥 영역을 확정하는 단계는, 상기 획득된 이미지의 각지점에서 인텐시티(Intensity)정보를 획득하고, 상기 인텐시티(Intensity)를 제1축으로하고, 해당 인텐시티(Intensity)에 대응하는 각 지점의 갯수를 제2축으로 하는 계조 히스토그램을 형성하는 단계와, 상기 계조 히스토그램으로부터 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계를 획득하는 단계, 및 상기 다수의 측정 대상물이 위치하는 오브젝트 영역과 상기 검사영역 중에서 상기 오브젝트 영역을 제외한 바닥 영역을 확정하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 계조 히스토그램으로부터 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계를 획득하는 단계는, 상기 계조 히스토그램에서 최소의 갯수 범위에 대응하는 인텐시티에 대응하는 영역을 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계로 결정하거나, 또는 상기 오브젝트 영역으로 결정된 영역을 팽창시킨 경계를 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
이와 다르게, 상기 계조 히스토그램으로부터 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계를 획득하는 단계는, 상기 계조 히스토그램에서 Otsu 알고리즘을 이용하여 결정된 경계를 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계로 결정하거나, 또는 상기 오브젝트 영역으로 결정된 영역을 팽창시킨 경계를 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계로 결정하는 단계를 할 수 있다.
한편, 레퍼런스 데이터에 의한 위치 정보와 상기 오브젝트 영역들의 크기와 주변의 상관관계를 고려하여 위상들의 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 다수의 측정 대상물이 형성된 기판을 향해 광을 조사하고 상기 다수의 측정 대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 광을 수광하여 이미지를 획득하는 단계는, 복수의 컬러 조명을 상기 다수의 측정 대상물이 형성된 기판을 향해 조사하여 상기 다수의 측정 대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 광을 수광하여 복수의 컬러 이미지를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 컬러 이미지를 획득하는 단계는, 적색 조명, 녹색 조명 및 청색 조명을 각각 조사하여 적색 이미지, 녹색 이미지 및 청색 이미지를 각각 획득하거나 적어도 두 개 이상의 조명을 함께 조사하여 이미지를 획득할 수 있다.
또한, 상기 획득된 이미지의 검사 영역 중에서, 상기 다수의 측정 대상물이 위치하는 오브젝트 영역 과 상기 검사영역 중에서 상기 오브젝트 영역을 제외한 바닥 영역을 확정하는 단계는, 상기 획득된 이미지의 각 지점에서 재질에 따라 구분되는 색상 정보를 획득하고 획득된 상기 재질에 따라 구분되는 색상 정보가 저장되는 색상정보 맵(map)을 생성하는 단계와, 상기 색상정보 맵을 이용하여 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역을 구분하는 단계, 및 상기 다수의 측정 대상물이 위치하는 오브젝트 영역과 상기 검사영역 중에서 상기 오브젝트 영역을 제외한 바닥 영역을 확정하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 색상정보 맵은 채도맵이고, 상기 채도맵을 생성하는 단계는, 상기 컬러 이미지에 대한 색좌표 변환을 통하여 컬러별 색상(hue), 채도(saturation) 및 명도(intensity) 정보를 획득하는 단계, 및 상기 컬러별 채도 정보를 이용하여 상기 채도맵을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 검사 영역은 상기 다수의 측정 대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 광을 수광하여 획득한 이미지의 전체 영역이 될 수 있다.
또한, 상기 다수의 측정 대상물에 대하여, 동일한 상기 바닥영역의 위상을 적용할 수 있다.
이러한 본 발명에 의하면, 기판의 휨(warpage), 솔더형성 위치의 오류, 솔더의 과납 또는 오납 등에 기인한 측정 대상물의 위치가 불분명 할 때, 실제 측정된 2차원 이미지를 이용하여 측정 대상물과 기판 표면의 경계를 분명하고 바닥 영역 측정된 위상을 평균하여 바닥 위상의 신뢰도롤 향상시킴으로써, 3차원 형상측정의 정확성을 향상시킬 수 있다.
또한, 상기 검사 영역의 위상은 적어도 두 개 이상의 방향에서 획득하고, 두 개 이상의 방향에서 획득된 상기 검사 영역의 위상에서 상기 바닥 영역의 위상을 일치시킴으로써, 검사의 정확성을 향상시키고, 또한 2차원 검사에 의해 확정된 바닥 영역을 여러 방향에서 측정된 데이터에 활용하여 각각의 방향에서 획득된 위상마다 검사 영역과 바닥영역을 구분하지 않음으로써, 검사시간을 단축 시킬 수 있다.
또한, 검사영역에 측정대상물이 촘촘히 존재하여 각각의 측정대상물에 대한 검사영역의 설정이 용이하지 않고 또한 바닥영역의 면적이 좁아 바닥영역에 대한 신뢰성이 낮을 때 측정영역 전체에서 바닥영역의 위상을 획득하여 반복성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 측정 대상물이 촘촘히 존재하는 반도체의 경우를 도시한 평면도이다.
도 2a는 모아레 패턴을 이용한 위상시프트 방식을 이용한 3차원 형상 측정 장치의 촬영부에서 관측되는 측정 영역을 도시한 개략도이다.
도 2b는 검사 영역이 측정 영역과 동일한 경우로서, 검사 영역 내에 다수의 측정 대상물이 형성된 것을 도시한 개략도이다.
도 3는 도 2a에서 도시된 I-I' 선분에 의한 단면을 도시한 개략도이다.
도 4는 도 3의 측정 대상물의 개략적인 위상 다이어그램이다.
도 5는 도 4에서 도시된 위상을 보정한 위상 다이어그램이다.
도 6은 인텐시티와 빈도수를 나타낸 계조 히스토그램의 개략도이다.
도 7a 및 7b는 위상과 빈도수를 나타낸 위상 히스토그램의 개략도로서 각각 노이즈 제거 전과 노이즈 제거 후를 도시한다.
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.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 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.
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.
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.
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.
이하, 본 발명의 이해를 위해서, 모아레 패턴을 이용한 위상천이 방식에 의한 3차원 형상측정방법을 간단히 설명한다.
모아레 패턴을 이용한 위상천이 방식에서는 격자 무늬 이미지를 측정 대상물에 조사하고, 측정 대상물로부터 반사되는 격자 이미지를 관측하여 3차원 형상을 측정한다.
이때, 기판의 표면의 각 위치를 xy평면으로 가정하고, 각 x, y좌표값에 대응하는 광의 인텐시티값은 아래의 수학식 1로 표현될 수 있다.
Figure pat00001
이 식에서, I는 측정광의 강도, D는 DC광 강도(조명 광 강도 및 물체의 반사율의 함수), γ는 시감도(visibility, 물체의 반사율 및 격자주기의 함수)이다. 예컨대, 4-버킷(bucket)알고리즘의 경우, 아래첨자는 1,2,3 및 4를 가질 수 있으며, 각각, 위상을 변화시키지 않았을때, 90도, 180도 270도 변화시켰을 때를 나타낸다.
이식으로부터, 수학식 2를 얻을 수 있다.
Figure pat00002
한편 위상 Φ과 높이 h는 다음의 수학식 3에서와 같이 비례 관계가 성립한다.
Figure pat00003
Λ는 모아레 등가파장임.
이상에서 기술된 수학식을 이용하여, 격자패턴을 물체에 조사하여, 각 x,y 좌표값에 대응하는 위상값(Φ)을 구하고, 이러한 위상값을 이용하여 x, y좌표값에 대응하는 높이(h)를 구함으로써 측정 대상물의 3차원 형상을 얻을 수 있다.
도 2a는 모아레 패턴을 이용한 위상시프트 방식을 이용한 3차원 형상 측정 장치의 촬영부에서 관측되는 측정 영역을 도시한 개략도이다. 도 2b는 검사 영역이 측정 영역과 동일한 경우로서, 검사 영역 내에 다수의 측정 대상물이 형성된 것을 도시한 개략도이다. 도 3는 도 2a에서 도시된 I-I' 선분에 의한 단면을 도시한 개략도이다.
도 2a 및 3을 참조하면, 일반적으로 촬영부에서 관측되는 측정 영역(FOV: Field Of View, 100)에는 다수의 검사 영역(ROI: Region Of Interest, 110)이 포함되며, 이러한 검사 영역(110)은 측정 대상물이 형성된 오브젝트 영역(111)과 오브젝트 영역(111) 외곽의 바닥 영역(112)을 포함한다. 이와 다르게, 도 2b에서 도시된 바와 같이, 검사 영역(110)은 도 2a의 측정 영역(100)과 동일할 수도 있으며, 검사 영역(110) 내에 다수의 측정 대상물이 형성되어 다수의 오브젝트 영역(111)을 포함할 수 있다.
한편, 격자 패턴은 도 3에서 도시된 바와 같이, 제1 방향(D1) 또는 제2 방향(D2)과 같이, 측정 대상물(O)에 경사지게 조사된다. 이 때문에, 측정 대상물의 3차원 형상이 정확하게 측정되지 못하는 경우가 발생된다. 보다 상세히 설명하면, 제1 방향(D1)에서 격자 패턴을 조사하는 경우, 측정 대상물(O)의 우측에 그림자 영역이 발생될 수 있으며, 반대로 제2 방향(D2)에서 격자 패턴을 조사하는 경우, 측정 대상물(O)의 좌측에 그림자 영역이 발생될 수 있다. 이러한 그림자 영역에 대응하는 측정 대상물(O)의 형상을 정확하게 측정하기 위해서, 측정 대상물(O)의 양 측에서 위상을 측정하게 된다. 한편, 검사의 정확성을 향상하기 위해 다른 방향에서 추가적으로 조사할 수도 있다.
도 4는 도 3의 측정 대상물의 개략적인 위상 다이어그램이다.
도 4를 참조하면, 도 3의 제1 방향(D1)에서 각각 관측된 위상은 우측에 에러(S1)가 발생될 수 있으며, 제2 방향(D2)에서 각각 관측된 위상은 좌측에 에러(S2)가 발생될 수 있다. 따라서, 이렇게 측정 대상물의 양 방향에서 관측된 위상을 보정하고, 오브젝트 영역을 명확히 함으로써, 측정 대상물의 정확한 높이 검출이 가능하게 된다.
한편, 모아레 패턴을 이용한 위상 천이법은 절대적인 높이가 아닌 상대적인 높이가 측정되므로, 도 4에서 보는 바와 같이, 제1 방향(D1)에서 측정된 바닥 영역의 위상인 바닥 위상(ΦA)과 제2 방향(D2)에서 측정된 바닥 영역의 위상인 바닥 위상(ΦB)이 서로 상이하게 될 수 있으므로, 이를 보정하는 것이 필요하다.
이를 위해서, 먼저 측정 영역(100)의 일부인 검사 영역(110) 중에서, 측정 대상물이 위치하는 오브젝트 영역(111)과 상기 오브젝트 영역 외곽의 바닥 영역(112)을 구분한다. 상기 오브젝트 영역(111)과 상기 바닥 영역(112)을 구분하는 방법은 이후 상세히 설명한다.
그 이후, 바닥 영역의 각 지점(x,y)에서의 위상을 평균하여 바닥 위상을 획득하고, 상기 바닥 위상을 이용하여 상기 오브젝트 영역의 위상을 시프트(shift)시킨다. 이렇게 시프트된 위상에서 그림자 영역을 제거함으로써 도 5에서 도시된 위상 다이어그램을 획득하고, 위의 수학식 3을 이용하여 각 지점(x,y)에서의 높이를 구하여 측정 대상물의 3차원 형상을 측정한다.
본 발명의 일 실시예에서는 오브젝트 영역과 바닥 영역을 구분하기 위해서, 측정 대상물이 형성된 기판의 2차원 이미지를 획득한다. 이러한 2차원 이미지는 예컨대 백색의 단색 이미지 일 수도 있고, 다수의 컬러 이미지일 수도 있다.
이를 위해서, 먼저 선택적으로, 기판상에 특징치(예컨대, 배선패턴의 특이한 형상 등)를 이용하여 레퍼런스 데이터와 실측이미지 사이의 왜곡에 대한 정량적인 보상을 통해 검사영역 설정을 정확하게 하기 위한, 패드 레퍼런싱(pad referencing)과정을 진행 할 수도 있다. 즉, 설계나 제조 데이터를 이용하여, 이후 설명할 백색의 단색 이미지 또는 다수의 컬러 이미지에서 오브젝트 영역을 임시로 확정한 후, 보다 정확한 오브젝트 영역과 바닥 영역을 구분하는 과정을 진행할 수도 있다. 이와 같이, 패드 레퍼런싱 과정을 진행하는 경우, 오브젝트 영역과 바닥 영역의 위치를 먼저 알 수 있게 되므로, 오브젝트 영역과 바닥 영역을 확정하는 데 필요한 시간을 단축할 수 있다.
먼저, 백색의 단색 이미지를 이용한 오브젝트 영역과 바닥 영역의 구분방법을 설명한다.
먼저 백색광을 검사 영역 또는 측정 영역에 조사하고, 상기 검사 영역의 각 지점에서의 인텐시티(Intensity)를 획득한다. 바람직하게는 측정 영역 전체에서 인텐시티를 획득하는 것이 바람직하다. 이와 같이 측정 영역 전체에서의 인텐시티를 획득하여 측정 영역 전체의 바닥 위상을 획득하는 경우, 측정 영역 내부의 다른 검사 영역을 검사하는 경우, 동일한 바닥 위상을 적용할 수 있기 때문에 반복성이 향상될 수 있다. 더욱이, 검사영역 내에서 오브젝트 영역이 바닥영역에 비해 상당히 큰 경우 바닥 영역의 바닥 위상의 정확성이 떨어질 수 있는데, 측정 영역 전체의 바닥 위상을 측정하면, 상기 바닥 위상의 정확성을 향상시킬 수 있다.
이후, 인텐시티를 제1축으로하고 해당 인텐시티에 대응하는 각 지점의 갯수를 제2축으로 하는 계조 히스토그램을 형성한 후, 상기 계조 히스토그램으로부터 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계를 획득한다.
먼저, 측정 영역의 각 지점에서의 인텐시티(Intensity)를 획득하기 위해서, 상기 측정 대상물의 상부에서 상기 측정 대상물을 향해 광을 조사하고, 상기 측정 대상물로부터 반사된 광을 수광하여 측정 영역의 각 지점에서의 인텐시티를 측정한다.
한편, 측정 대상물로 광을 조사할 때, 측정 영역 전체에 고르게 광이 조사되도록 하는 것이 중요하다. 측정 대상물에서 반사되는 광이 고르지 않고 일부분의 인텐시티가 높거나 낮게 나오는 경우, 정확도가 떨어질 수 있기 때문이다. 한가지 방법으로, 측정 대상물, 수광부 및 광원이 수직한 동축선상에 있도록 배치할 수 있으며, 또는 측정 영역 상부에서 동심원으로 배치된 광원에서 측정 영역을 향해 광을 조사할 수도 있다.
이렇게 측정된 측정 영역의 각 지점(x,y)에서의 인텐시티를 이용하여 인텐시티를 제1축으로하고 해당 인텐시티에 대응하는 각 지점의 갯수를 제2축으로 하는 계조 히스토그램을 형성한다.
도 6은 인텐시티와 빈도수를 나타낸 계조 히스토그램의 개략도이고, 도 7은 위상과 빈도수를 나타낸 위상 히스토그램의 개략도이다.
도 6를 참조하면, 예컨대, 인텐시티가 낮은 A영역과 인텐시티가 높은 B영역 중에서 어느 하나는 오브젝트 영역에 대응하고, 다른 하나는 바닥 영역에 대응한다. 측정 대상물이 바닥 영역보다 반사율이 높은 경우, 예컨대, PCB기판(바닥 영역)에 솔더(측정 대상물)가 형성된 경우에는 측정 대상물의 인텐시티가 높고, 바닥 영역의 인텐시티가 낮다. 이 경우에는 A영역이 바닥 영역에 대응하고, B영역이 오브젝트 영역에 대응한다. 반면, 측정 대상물이 바닥 영역보다 반사율이 낮은 경우에는 측정 대상물의 인텐시티가 낮고, 바닥영역의 인텐시티가 높다. 이 경우에는 B영역이 바닥 영역에 대응하고, A영역이 오브젝트 영역에 대응한다.
이때, 인텐시티가 낮은 A영역과 인텐시티가 높은 B영역 사이에 빈도수가 적게 나타나는 C영역이 오브젝트 영역과 바닥 영역의 경계부에 대응할 수 있다.
한편, 측정 대상물을 형성하기 위한 CAD데이터 또는 스텐실의 개구부에 대응하는 영역이 오브젝트 영역과 바닥 영역의 경계부에 대응할 수 있다.
도 7a을 참조하면, 레퍼런스 데이터에 의한 위치정보와 오브젝트 영역들의 크기와 주변의 상관관계를 고려하여 위상들의 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다. 레퍼런스 데이터에 의한 위치정보에 의해서 PCB기판 등에서 배선 패턴등을 연결하기 위한 홀 및 인쇄회로기판표면에 실크스크린 인쇄방법으로 형성되는 실크스크린 패턴영역 및 OCR영역은 제거한다. 홀은 광이 반사되지 않고, 실크스크린 패턴영역 및 OCR영역 광이 세추레이션(saturation)되어 노이즈로 작용하게 된다. 이외에도, 주변의 상관관계, 즉, 주변에 비해 급작스런 변화가 있는 곳을 노이즈로 제거할 수도 있다.
도 7b를 참조하면, 이렇게 상기 계조 히스토그램에서 최소의 갯수 범위에 대응하는 인텐시티에 대응하는 영역들을 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계로 결정하고, 바닥 영역을 결정한 후, 바닥 영역 A'에서의 위상들을 평균하여 바닥 위상을 획득한다. 또는, 그림자 영역을 고려하여 오브젝트 영역과 바닥 영역의 경계에서 오브젝트 영역을 팽창시킨 영역에서 오브젝트 영역과 바닥 영역의 경계로 확정하고, 바닥 영역을 결정한 후, 바닥 영역 A'에서의 위상들을 평균하여 바닥 위상을 획득할 수도 있다.
이와 다르게, 상기 계조 히스토그램으로부터 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계를 획득하기 위해서, Otsu 알고리즘을 이용하여 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계를 결정하거나, 또는 이러한 바닥 영역의 경계에서 오브젝트 영역을 팽창시킨 경계를 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계로 결정하고 바닥 영역을 결정한 후, 바닥 영역 A'에서의 위상들을 평균하여 바닥 위상을 획득할 수도 있다.
Otsu 알고리즘으로, 오브젝트 영역과 바닥 영역의 경계값을 결정하는 방법을 상세히 설명하면, 먼저 오브젝트 영역과 바닥 영역의 경계값(T)을 추정한다. 예컨대, 오브젝트 영역과 바닥 영역의 경계값(T)을 추정하기 위해서 CAD 데이터가 사용될 수도 있고, 앞서 설명된 계조 히스토그램에서 최소의 빈도수를 갖는 지점이 사용될 수도 있다.
다음으로, 추정된 경계값에 의해 오브젝트 영역(G1)과 바닥 영역(G2)의 두 그룹으로 나누고, 오브젝트 영역에서의 인텐시티 평균(m1)을 구하고, 바닥 영역에서의 인텐시티 평균(m2)을 구한다.
이렇게 구해진 오브젝트 영역에서의 인텐시티 평균값과 바닥 영역에서의 인텐시티 평균값의 평균을 다시 구하여 새로운 경계값(T=(m1+m2)/2)을 구하고 위의 과정을 반복한 후, 연속해서 구해진 경계값의 차이가, 특정값(ε)보다 작아질 때 까지 위의 과정을 반복한다.
이러한 방법은 Otsu 알고리즘의 일 예로서, 다양한 Otsu알고리즘이 적용될 수도 있다.
본 발명의 다른 실시예에서는 오브젝트 영역과 바닥 영역을 구분하기 위해서, 복수의 컬러 조명을 측정 영역에 조사하여 복수의 컬러 이미지를 획득한다. 예를 들어, 적색 조명, 녹색 조명 및 청색 조명을 측정 영역에 각각 조사한 후, 각각의 컬러 조명에 대응되는 적색 이미지, 녹색 이미지 및 청색 이미지를 획득한다.
서로 다른 파장을 갖는 적색 조명, 녹색 조명 및 청색 조명을 사용함에 따라, 색수차로 인해 측정 영역 내에서의 적색 이미지, 녹색 이미지 및 청색 이미지의 분포가 서로 다르게 나타난다. 도 1에서 도시된 솔더(S) 및 배선 패턴(P)을 제외한 바닥 영역(B)을 구분하기 위해서, 재질에 따라 구분되는 색상 정보가 저장되는 색상정보 맵(map)을 이용하면 용이하게 바닥 영역(B)을 구분할 수 있다.
예컨대, 채도 맵을 이용하면 바닥 영역(B)을 솔더(S) 및 배선 패턴(P)으로부터 용이하게 구분할 수 있다. 일반적으로, 측정 대상물, 예컨대 솔더(S)는 무채색에 가깝기 때문에, 채도맵 상에서 0에 가까운 값을 갖는 영역을 오브젝트 영역으로 판단할 수 있다. 예컨대, 도 1에서 솔더(S) 이외에 기판의 배선 패턴(P) 등도 무채색에 가깝기 때문에 바닥 영역(B)에서, 무채색을 갖는 솔더(S) 및 배선 패턴(P)을 제외하면 바닥 영역(B)을 구분할 수 있다.
이러한 채도맵을 형성하기 위해서, 획득된 컬러 이미지들에 대한 색좌표 변환을 통하여 컬러별 색상(hue), 채도(saturation) 및 명도(intensity) 등이 포함된 HSI 정보를 획득한다. 이와 같은 RGB 정보로부터 HSI 정보로 변환하는 과정은 주지의 방법을 통하여 이루어질 수 있으므로, 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.
한편, 획득된 컬러 이미지들에 대한 색좌표 변환을 하기 전에, 획득된 컬러 이미지들에 각각 에버리지 필터를 적용하여 채도를 완화시키는 과정을 거칠 수 있다.
이후, 상기 HSI 정보 중 컬러별 채도 정보를 이용하여 채도맵(saturation map)을 생성한다.
상기 채도맵은 적색 이미지, 녹색 이미지 및 청색 이미지의 각 픽셀별 채도 정보를 이용하여 생성할 수 있다. 구체적으로, 채도맵은 다음의 수학식 4를 통해 산출된 픽셀별 채도를 바탕으로 생성할 수 있다.
Figure pat00004
상기 수학식 4에서, R은 적색 이미지에서의 각 픽셀에 대한 채도 정보이고, G는 녹색 이미지에서의 각 픽셀에 대한 채도 정보이고, B는 청색 이미지에서의 각 픽셀에 대한 채도 정보이다.
상기 수학식 4를 통해 생성된 세츄레이션 맵은 0 ~ 1의 값을 가지며, 1에 가까울수록 원색임을 나타낸다. 이러한 방법을 통해서, 바닥 영역을 확정하고, 바닥 영역의 위상을 평균하여 바닥 위상을 획득할 수 있다.
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 해석되어져야 한다.
100: 측정 영역
110: 검사 영역
111: 오브젝트 영역
112: 바닥 영역

Claims (12)

  1. 다수의 측정 대상물이 형성된 기판을 향해 광을 조사하고 상기 다수의 측정 대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 광을 수광하여 이미지를 획득하는 단계;
    상기 획득된 이미지의 검사 영역 중에서, 제1 측정 대상물이 위치하는 제1 오브젝트 영역 및 제2 측정 대상물이 위치하는 제2 오브젝트 영역과 상기 검사영역 중에서 상기 제1 및 제2 오브젝트 영역에 대한 바닥 영역을 확정하는 단계;
    상기 다수의 측정대상물이 형성된 기판을 향해 패턴광을 조사하고 상기 다수의 측정대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 패턴광을 수광하여 패턴 이미지를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 패턴 이미지의 각 지점에서의 위상을 획득하고 상기 제1 및 제2 오브젝트 영역의 위상 및 상기 바닥영역의 위상을 이용하여 상기 다수의 측정대상물의 위상을 획득하는 단계를 포함하는 3차원 형상 측정 방법.
  2. 다수의 측정 대상물이 형성된 기판을 향해 광을 조사하고 상기 다수의 측정 대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 광을 수광하여 이미지를 획득하는 단계;
    상기 획득된 이미지의 검사 영역 중에서, 상기 측정 대상물이 위치하는 오브젝트영역과 상기 검사영역 중에서 상기 오브젝트 영역을 제외한 바닥 영역을 확정하는 단계;
    상기 다수의 측정대상물이 형성된 기판을 향해 패턴광을 조사하고 상기 다수의 측정대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 패턴광을 수광하여 패턴 이미지를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 패턴 이미지의 각 지점에서의 위상을 획득하고 상기 바닥영역의 위상을 이용하여 상기 다수의 측정대상물의 위상을 각각 획득하는 단계를 포함하는 3차원 형상 측정 방법.
  3. 제1항 또는 2항에 있어서,
    상기 획득된 이미지의 검사 영역 중에서, 상기 다수의 측정 대상물이 위치하는 오브젝트 영역과 상기 검사영역 중에서 상기 오브젝트 영역을 제외한 바닥 영역을 확정하는 단계는,
    상기 획득된 이미지의 각지점에서 인텐시티(Intensity)정보를 획득하고, 상기 인텐시티(Intensity)를 제1축으로하고, 해당 인텐시티(Intensity)에 대응하는 각 지점의 갯수를 제2축으로 하는 계조 히스토그램을 형성하는 단계;
    상기 계조 히스토그램으로부터 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계를 획득하는 단계; 및
    상기 다수의 측정 대상물이 위치하는 오브젝트 영역과 상기 검사영역 중에서 상기 오브젝트 영역을 제외한 바닥 영역을 확정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 형상 측정방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 계조 히스토그램으로부터 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계를 획득하는 단계는,
    상기 계조 히스토그램에서 최소의 갯수 범위에 대응하는 인텐시티에 대응하는 영역을 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계로 결정하거나, 또는 상기 오브젝트 영역으로 결정된 영역을 팽창시킨 경계를 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 형상 측정방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 계조 히스토그램으로부터 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계를 획득하는 단계는,
    상기 계조 히스토그램에서 Otsu 알고리즘을 이용하여 결정된 경계를 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계로 결정하거나, 또는 상기 오브젝트 영역으로 결정된 영역을 팽창시킨 경계를 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역의 경계로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 형상 측정방법.
  6. 제1항 또는 2항에 있어서, 레퍼런스 데이터에 의한 위치 정보와 상기 오브젝트 영역들의 크기와 주변의 상관관계를 고려하여 위상들의 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 형상 측정방법.
  7. 제1항 또는 2항에 있어서, 다수의 측정 대상물이 형성된 기판을 향해 광을 조사하고 상기 다수의 측정 대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 광을 수광하여 이미지를 획득하는 단계는,
    복수의 컬러 조명을 상기 다수의 측정 대상물이 형성된 기판을 향해 조사하여 상기 다수의 측정 대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 광을 수광하여 복수의 컬러 이미지를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 형상 측정 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 컬러 이미지를 획득하는 단계는,
    적색 조명, 녹색 조명 및 청색 조명을 각각 조사하여 적색 이미지, 녹색 이미지 및 청색 이미지를 각각 획득하거나 적어도 두 개 이상의 조명을 함께 조사하여 이미지를 획득하는 것을 특징으로 하는 3차원 형상 측정방법.
  9. 제1항 또는 2항에 있어서, 상기 획득된 이미지의 검사 영역 중에서, 상기 다수의 측정 대상물이 위치하는 오브젝트 영역 과 상기 검사영역 중에서 상기 오브젝트 영역을 제외한 바닥 영역을 확정하는 단계는,
    상기 획득된 이미지의 각 지점에서 재질에 따라 구분되는 색상 정보를 획득하고 획득된 상기 재질에 따라 구분되는 색상 정보가 저장되는 색상정보 맵(map)을 생성하는 단계;
    상기 색상정보 맵을 이용하여 상기 오브젝트 영역과 상기 바닥 영역을 구분하는 단계; 및
    상기 다수의 측정 대상물이 위치하는 오브젝트 영역과 상기 검사영역 중에서 상기 오브젝트 영역을 제외한 바닥 영역을 확정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 형상 측정방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 색상정보 맵은 채도맵이고,
    상기 채도맵을 생성하는 단계는,
    상기 컬러 이미지에 대한 색좌표 변환을 통하여 컬러별 색상(hue), 채도(saturation) 및 명도(intensity) 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 컬러별 채도 정보를 이용하여 상기 채도맵을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 형상 측정방법.
  11. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 검사 영역은 상기 다수의 측정 대상물이 형성된 기판으로부터 반사된 광을 수광하여 획득한 이미지의 전체 영역인 것을 특징으로 하는 3차원 형상 측정 방법
  12. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 검사영역의 전체 상기 오브젝트 위상에 대해 동일한 상기 바닥 영역의 위상으로 상기 다수의 측정 대상물의 위상을 획득하는 것을 특징으로 하는 3차원 형상 측정 방법.
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