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적용사례

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라온피플, Deep Learning을 이용한 비전 검사 소프트웨어로
웨이퍼 표면 검사의 새로운 장을 열다.

"웨이퍼 표면 위 비정형 크랙이나 이물 등을
100% 검출해 내는 비전 검사 소프트웨어 NAVI AI"

포기 하긴 아직 이릅니다.

비정형 크랙 및 이물 검사는 컴퓨터 비전 기술을 이용한
기존 비전 검사 방법으로는 접근하기 까다로운 문제였습니다.

이물을 검출하기 위해 threshold 값을 낮추면
이물 외의 부분들도 검출이 되는 과검출이 발생하고,
값을 늘리면 미세한 이물은 검출이 안 되는 미검출 상황이 발생하게 됩니다.

그래서 개별적인 상황에만 한정된 특별한 레시피 등을 사용해왔으며,
환경이 바뀔 때마다 작업자의 고된 노동을 통해
그 환경에 맞춰주는 작업을 해야만 했습니다.
이것마저도 때로는 실패하는 경우도 있었습니다.

육안으로는 검출할 수 있는 비정형 크랙 및 이물도 컴퓨터 비전으로는
검사가 매우 까다롭거나 불가능한 경우가 많습니다.
이는 비전 검사를 위하여 영상을 컴퓨터로 끌어올리게 되면,
영상은 단순한 숫자의 배열에 불과하기 때문에
미세한 차이를 보이는 숫자를 구별하여 뭔가 의미 있는 판단을 한다는 것은
여간 까다로운 작업이 아니기 때문입니다.

라온피플은 딥러닝 기술을 적용한인공지능을 이용하여 휴먼 비전에 도전합니다.

Deep Learning은 사람의 신경망 구조를 응용하여 검사할 이미지를 학습시킵니다.

사람이 영상을 보고 판단하는 방식은
영상 속에 들어 있는 숫자의 차이에 집중하는 것이
아니라 영상의 context에 집중을 합니다.
단순하게 숫자의 차이만으로는 구별이 안되는 특징도,
사람은 이런 방식으로 보기 때문에 구별이 가능하게 됩니다.

이처럼 사람이 인지하는 방식을 모방한 딥러닝 기술은
기존 컴퓨터 비전 기술과는 완전히 다른 기술입니다.
개별 숫자를 보는 것이 아니라,
컴퓨터가 학습을 통하여 영상 속에 들어 있는 context를 스스로 파악합니다.
단순 비교가 아니라, 영상 속에 내재하는 깊은 feature를 추출해내기 때문에,
모양이 바뀌거나 조명 환경이 달라지더라도 강건하게 인지를 할 수 있게 됩니다.

이 과정에서 사람이 할 일은 양불(pass/fail) 판정이 가능한 영상을 준비하여학습 버튼만 눌러주면 됩니다.
나머지는 인공지능이 다 알아서 합니다.

참고로, 영상의 숫자가 많으면 많을수록 학습 데이타가 많아지기 때문에
결과가 좋아지기는 하지만,
라온피플은 특별한 데이타 자가 증식 기술을 보유하고 있기 때문에
소량의 학습 영상만으로도 충분합니다.

이처럼 인공지능 기술의 실력 차이에 따라서 결과에 차이가 나는 것도 사실입니다.(^^)

이제 인공지능을 탑재한 라온피플의 비전 검사 소프트웨어 NAVI AI를 통해서
쉽게 웨이퍼 표면의 이물 및 크랙 검사가 가능합니다.

기존 컴퓨터 비전으로 풀지 못한 비정형 크랙 및 이물 검사까지
완벽하게 라온피플이 해결했습니다.

Deep Learning을 이용한 비전 검사 소프트웨어 NAVI AI의 이야기, 지금 시작합니다.

1. NAVI AI를 이용한 검토 과정 및 비전 검사

모 반도체 업체로부터 360장의 불량 웨이퍼 이미지와
3장의 양품 웨이퍼 이미지를 전달 받았습니다.
이 중에서 양품 이미지 3장과 불량 웨이퍼 이미지 90장을 무작위로 추출한 뒤
NAVI ImageGen™(샘플 이미지로부터 실제 환경 변화를 반영한
다양한 테스트 이미지를 생성하는 Tool)을 이용하여
학습을 위한 수많은 테스트 이미지를 만들었습니다.

NAVI AI를 이용한 검사 가능 여부 검토는 90장의 불량 웨이퍼 이미지와
3장의 양품 웨이퍼 이미지를 Training 시키는 것으로 시작됩니다.

기존 93장의 이미지를 바탕으로 만들어진
수많은 양품/불량 웨이퍼 이미지를 NAVI AI에 학습 시킵니다.

학습이 완료된 학습모델을 불러온 뒤 NAVI AI 에서 검사 버튼을 누르면 검사가 시작됩니다.

2. 검출 결과

웨이퍼 표면의 이물질 및 크랙을 100% 검출해 냅니다.
쉽게 만들어진 결과에 신뢰가 가지 않으신가요?
걱정하지 마세요.

학습에 사용되지 않은 270장의 이미지를 포함한
총 360장의 불량 웨이퍼 이미지 테스트 결과
100% 인식률로 불량 유무를 판별해 냈습니다.

"라온피플은 고객사의 시료 보호를 위해 노력합니다.
아래 이미지들은 이해를 돕기 위해 가상으로 제작한 이미지이며
실제 웨이퍼 이미지와는 다를 수 있습니다."

아래 왼쪽에 있는 비정형 크랙 및 이물이 있는 웨이퍼를 검사할 때,
오른쪽 이미지와 같이 크랙 및 이물이 있는 부분이
빨간색으로 마스킹 처리가 되면서 불량 판정을 내려 줍니다.

<좌-검사 이미지, 우-검사 후 이물 및 크랙이 표시된 이미지>

 

위 이미지에서 찾은 불량은 총 4개 였습니다.

<4개의 이물이 검출된 불량 웨이퍼>

 

이외에도 다양한 종류의 불량 웨이퍼들을 100% 인식률로 판별하였습니다.

또한 이물 및 크랙의 허용 가능 범위를 설정할 수도 있습니다.

위 이미지에서 4번과 같이 눈에 띄지 않는 이물을 양품으로 판정하고 싶으시다면
간단하게 threshold 값 조정을 통해서 이물의 허용 가능 범위를 설정할 수 있습니다.

< 좌- threshold 값 10, 중간- threshold 값 15, 우- threshold 값 25>

 

위 이미지에서 볼 수 있듯이 간단하게 threshold 값을 조정하여 주시면
이물 및 크랙의 사이즈를 선택하여 양불 판정을 진행할 수 있습니다.

threshold 값이 10인 좌측 이미지에서는 모든 이물을 찾아내었고,
15로 늘리자 가장 작은 크기의 이물이 검출 되지 않는 것을 확인하실 수 있습니다.
마지막으로 threshold 값을 25로 설정했을 땐 크기가 큰 이물 및 스크래치 2개만 검출됩니다.

인공지능의 하나인 Deep Learning을 이용하여 비전 검사를 진행할 경우
기존에 검사하지 못한 부분들 까지도 커버하는 강인한 검사 능력을 보여줍니다.

웨이퍼 표면 검사 시 과검출/미검출로 고생하셨던 많은 고객님들의 고민!
이제 라온피플을 덜어드리겠습니다.

검사하고 싶은 시료가 있으신가요?
라온피플에게 문의해 주시기 바랍니다.

기존에 해결하지 못했던 비정형 크랙 및 이물 검사에 대해서도
시료 이미지만 전달해 주시면 검사 가능 여부를 확인해 드립니다.
지금 전화주세요!


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