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위치결정 화상처리장치
FV-aligner
응 용 사 례
㈜소닉스
1．Probe를 이용한 검사장치
＜고정목표위치＞
카메라
(설치 방향은 상하 임의)
Probe Unit
기판
Table
Table은 XYθ 또는 UVW Table
2．스크린 인쇄 (1)
＜고정목표위치＞
스크린 범위
PCB,LCD기판
UVW Table
긴 구동 1축 Table
긴 구동 １축Table상에 3축 Table이 구성되어 있고,
Alignment 후에 스크린 범위 아래로 이동하는 경우
3．스크린 인쇄 (2)
＜가변목표위치＞
上 Lens
상하시야렌즈
(인쇄시 Table 밖으로 이동)
카메라
PCB,
LCD기판
下 Lens
UVW Table
(Z 이동 축을 별도 준비）
Table 위에 스크린 범위가 있고,
상하시야렌즈를 사용하는 경우
4．스크린 인쇄 (3)
＜고정목표위치/가변목표위치＞
스크린 범위
(메쉬, 메탈)
0
2
긴 1축 Table
Table 위에 스크린 범위가 있어, 스크린을 위의 2개의 카메라로 검출하고, 기판
을 아래의 2개의 카메라로 검출해서 Alignment를 하는 경우.
5．ACF 부착기
＜고정목표위치＞
Back
Sheet
공급
가열가압헤드
실리콘
히터
LCD, PCB
ＸＹθ
XYθ Table
공급 릴
Table 이동
카메라 2대
PCB, LCD에의 도전 테이프의 부착
6．기판 천공기
＜고정목표위치＞
XY Table(드릴 부착)
(시퀀스에서 제어한다)
천공 위치
카메라
PCB
XYθ Table
7．LCD Glass 접합기
＜가변목표위치＞
상부 HEAD(상하이동)
LCD Glass A (Mark A)
LCD Glass B (Mark B)
UVW Table
(카메라 시야부는 Hole)
동축 낙사 렌즈
UVW Table
8．COG Bonder
＜가변목표위치＞
진공 코렛트 (상하이동)
드라이버 IC
LCD(ACF Tape 부착)
XYθ Table(Mark부에 Hole)
광축변환 프리즘 부착 렌즈
(IC Chip 크기에 따라)
카메라
LCD에서의 드라이버 IC Mount
9．FPC 기판 접합기
＜가변목표위치＞
카메라 2대(B)
가열 HEAD
LCD(ACF Tape 부착)
FPC
카메라 2대(A)
XYθ Table + 1축 이동
LCD 기판(ACF Tape 부착)에 FPC(Flexible 기판)을 접합시킨다.
2카메라 + 2카메라에서의 Alignment
10．노광기
＜고정목표위치＞
UV Lamp
카메라
(로보트 핸드로 XY 이동제어)
마스크
기판
Table
11．PDP Glass 접합기
＜가변목표위치＞
상부 HEAD
(상하이동)
PDP Glass A
PDP Glass B
UVW Table
카메라
12．유기 EL 증착기
카메라
유기 EL Glass
Mask
UVW Table
13．Multi Tab Bonder
＜가변목표위치＞
가열 Head
Object
Target
Stage
LCD Glass
카메라
14. PDP Glass + 샷시 Align
＜가변목표위치＞
X축
Y축
카메라
θ
축
Z축
카메라
샷시
PDP Glass
15. Glass Cutting Machine
Y축
Camera
Laser Cutting Blade
PDP Glass
X축
θ축
16. OLED Inkjet
Y축
Inkjet 노즐
Camera
Camera
X축
OLED Glass
θ축
X축
Y축
17. LCD Glass + BLU 합체기
Y축
X축
카메라
Z축
θ축
LCD Glass
BLU
18. BLU + Sheet 결합기
X축
Z축
θ
축
카메라
BLU
`
Y축
시트
Vision System Solutions
SHONICS CORPORATION
BLU 자동 검사 시스템
주) 소닉스
Development For Continuous Generation
Technical Presentation
1. 장비 개요
BLU 제조 공정의 BLU 화면을 이미지 프로세싱 기술을 통하여 실시간
자동 전수 검사함으로써 양산 제품에 대한 품질 신뢰도를 높여줌으로써 고품
질의 BLU 생산을 꾀할 수 있습니다.
* 특징
• 고 분해능 카메라를 사용함으로써 우수한 결함 검출 능력 실현.
• 멀티 시스템의 적용으로 검사 시간을 단축.
• 신뢰성 있는 결함 검사 알고리즘 적용.
-> 폐사에서 개발한 알고리즘의 적용으로 Low Contrast의 결함들,
즉 점 및 얼룩들을 검출하는데 있어서 탁월한 검출능력을 가집니다.
( 흔들어서 보이는 수준의 얼룩까지 검출 가능 )
• BLU표면 먼지 제거 알고리즘의 적용으로 BLU 표면 먼지를 검사결과에서
제거 함으로써 실제의 결함(내부 이물 등) 만을 추출할 수 있습니다. [옵션사항]
2. 결함 검출 알고리즘
◈ 알고리즘
폐사는 일본Vision 전문 업체인 FAST사와 합작회사로써 기술 공유 및 알고리즘 공동
개발을 통하여 FPD 검사에 필요한 여러 알고리즘들을 개발 하였습니다.
현재, 일본의 FAST사는 LCD Cell/모듈 검사 장비를 SHARP사 및 HITACHI사에 납품
하여 양산 라인에 적용한 실적이 있습니다.
폐사에서는 동일한 알고리즘을 BLU 검사 장비에 적용 하여 대형 및 소형 BLU 검사 장비 개발
을 완료 하고 그 신뢰성을 인정 받아 양산 라인에 적용 가능한 장비를 제작,납품하였습니다. 여
기에 만족하지 않고 이러한 기반의 기술들을 토대로 하여 각종 BLU 검사 장비들이 보다 신뢰
성 있는 장비가 되도록 각고의 노력을 기울일 것 입니다.
2.1. 결함 검출 경계 값 설정 알고리즘 적용
그림1)
C
A
⇒ 그림1)과 같이 같은 모델의 제품이더라도
약간의 휘도 차를 가지고 있습니다. 만약 이
런 휘도 차에도 불구하고 고정된 경계 값을
같게 되면 결함 검사에 있어서 미 검출 혹은
과 검출을 하는 경우가 발생 할 수 있으며 이
B
는 품질 신뢰도에 영향을 미칠 수 있습니다.
폐사는 이를 해결 하기 위해 휘도 불 균일성에
따른 자동 경계 값(TH) 설정 알고리즘을 개발
하여 사용 하고 있습니다. 하지만, 자동 경계
그림2)
C
백 결함 추출범위
값 설정은 각각 BLU제품에 완벽히 부합되는
것은 아니기 때문에 이를 보완 하기 위해
SIZE검출 알고리즘 및 농도조건에 따른 검출
알고리즘과 병행 하여 사용 하고 있습니다.
경계 값 TH
A
B
흑 결함 추출범위
2.2. 조건에 따른 결함 검출 알고리즘 적용
⇒ 결함 검출 조건 하기와 같을 시
가상 TH
1) 일정 크기(예:150㎛ ) 이상이면 무조건 검출.
2) 크기가 (예:100㎛ )이지만 일정 휘도 이상 일시 검출.
A
⇒ 만약 크기조건에만 맞추어 검사 시 크기80㎛의 결함은
미 검출되고, 휘도 조건만 적용, 고정 경계 값에 따라 검출
하면 A그룹(크기80㎛)의 결함은 미 검출 하게 됩니다.
이러한 상기 2가지 검사 조건에 맞게 검출 하기 위해서 폐
B
사는 검사 조건에 크기 및 휘도 조건을 동시 적용하여 검
사하고 있으며 또한 Spec조정(결함 크기 및 휘도 검출 조
①
②
③
⑥
⑦
⑧
④
건을 Parameter설정을 통하여 자유롭게 지정 가능)을 통
⑤
하여 사용자가 원하는 검출DATA를 얻을 수 있도록 구성하
였습니다.
2.3. 신뢰성 있는 결함 검출 알고리즘 적용 1
* 정확한 SIZE 계측 : SIZE 계측에 있어서 카메라에 의한 오차(1Pixel) 이외의 오차는 존재 하지 않을 정도로 정
확한 결함 검출이 이루어 집니다. 이를 바탕으로 검출된 결함 DATA는 신뢰성을 보장 받을 수 있습니다.
⑤
④
①
②
③
3M사의 Calibration Sheet 영상
3M의 Calibration Sheet를 검사한 결과 영상
2.3. 신뢰성 있는 결함 검출 알고리즘 적용 2
휘도 변화에 관계 없이 정량화된 SIZE 계측
동일 크기이나 휘도가 연해짐
폐사에서 개발한 특수 결함 계측 Algorithm에 의
해 계측된 결함은 농도 차 및 광학기 외률에 따
른 SIZE 변형 없이 정확한 DATA의 계측이 이루
어 집니다.
같은 SIZE의 결함이 어떤 위치[중심부, 외곽 부]
에 존재 하더라도 정확히 계측됩니다.
휘도가 변하더라도 정확한 사이즈 계
측이 이루어 짐을 알 수 있습니다.
3. 1 결함 검출 영상 – 연한(흑)이물 검사 샘플 영상1
* BLU의 상부 수직에 위치한 카메라에서 취득한 영상으로 흑 이물 검사 알고리즘을 이용, 결함을 검출
원 영상
BLU 검사영역
영상처리
결과영상
결함에 대한 Ascope
3. 1 결함 검출 영상 – 흑 이물 검사 샘플 영상 2
원 영상
결과 영상
3. 2 결함 검출 영상 – 실오라기 검사 샘플 영상
원 영상
영상 처리
3. 3 결함 검출 영상 – 백점 결함 검사 샘플 영상1
* BLU의 상부 수직에 위치한 카메라에서 취득한 영상으로 백 이물 검사 알고리즘을 이용, 결함을 검출
원 영상
결함에 대한 Ascope
영상처리 후
결과영상
3. 3 결함 검출 영상 – 백점 결함 검사 샘플 영상2
원 영상
확대 영상
검사 결과 영상
3. 4 결함 검출 영상 – Scratch 검사
* 백점 : 시야각에서 취득한 영상을 백점 결함 필터를 이용 하여 영상을 처리 한 후 결함을 검출
하였습니다.
필터 처리 영상
⇒ 주변 Level과의 차 : 8~10
⇒ 해상도 : 48 ㎛
3. 5 결함 검출 영상 – 얼룩 결함 알고리즘
단순 이진화한 결과 영상
폐사에서는 얼룩을 범위적인 측면에서 보았을 때 크게 2가지
형태로 나눠 검출 하고 있습니다. 첫 번째로 어느 일부분에 존재
하는 얼룩은 그 영역에 해당하는 검사 System 내부에서 처리
하게 되고, 두 번째로 BLU 전반적으로 걸쳐 있는 얼룩은 BLU전
체를 대상으로 검사 하는 System에서 검사 할 수 있습니다. 폐
사의 얼룩 알고리즘은 흔들어서 볼 수 있는 정도의 얼룩까지 검
출 할 수 있습니다. 또한, 시트가 불 균일 하게 놓여 있을 경우
이 또한 얼룩의 형태를 보이므로 검출 할 수 있습니다.
점 형태의
얼룩 결함
원 영상
근방 차분 처리 영상
이진화한 결과 영상
3. 5 결함 검출 영상 – 얼룩 결함 알고리즘
BLU 전체 원영상
확대 영상
영상 처리
결과 영상
3. 5 결함 검출 영상 – 흑 얼룩(선형)검사
* 흑 얼룩 : 상단에서 취득한 영상을 얼룩 결함 필터를 이용 하여 영상을 처리 한 후 결함을 검출
하였습니다.
필터 처리 영상
⇒ 주변 Level과의 차 : 4~6
⇒ 해상도 : 48 ㎛
3. 5 결함 검출 영상 – 흑 얼룩(덩어리)검사
* 흑 얼룩 : 상단에서 취득한 영상을 얼룩 결함 필터를 이용 하여 영상을 처리 한 후 결함을 검출
하였습니다.
필터 처리 영상
⇒ 주변 Level과의 차 : 4~6
⇒ 해상도 : 48 ㎛
4. BLU표면 먼지 제거 알고리즘 적용가능(옵션 사항)
* Clean Room내에서도 먼지의 제거가 완벽하지 못하여 검사에 방해
가 되는 곳에 적용
우측의 시스템 레이아웃과 같이
상부의 Area 카메라와 측면의 강력한 외부
카메라
조명을 조사하여 BLU의 표면먼지를 검출
하여 그 결함 정보를 등록 후 결함 검사를
외부 광원
실시하여 검출된 결함 정보와 선 등록된 표
면 이물 정보를 비교 분석함으로써 최종 결
과에서 제거 함으로써 실제의 결함(내부 이
물 등) 만을 추출 할 수 있습니다.
BLU
컨베어
먼지의 발생으로 자동 검사 시스템을 적용하기가 곤란한 곳에서의 검사 방
법
1. 표면 이물(먼지 등)
정보 등록
2. 검사 후 내부 이물
여부 확인
검사 영상
표면 이물(먼지 등)
▶ 먼저 외부 이물(or 먼지)를 검출하여 그 정보를 등록합니다. 먼지정보를 등록 후,
결함 검사를 실시하여 검출한 정보를 먼저 등록된 먼지정보와 비교하여 결함의
진위를 판단합니다. 왼쪽 그림은 먼지를 등록을 설명하고 있으며, 오른쪽 그림은
왼쪽 그림으로 등록된 먼지 정보를 바탕으로 실제 결함을 구분해 내는 방법을
설명하고 있습니다.
예) 결함 검사 영상
5. 모델 별 장비 구성 [사용 카메라 별 ]
5.1 장비 구성 Layout [In-line 방식]
상기 시스템은 Line Scan Camera 를 기준으로 구성된 것으로 기구 구성에 따라 달라 질 수 있습니다.