IC 칩 마킹 검사 및 인식을 위한 고속 비전 솔루션
다양한 표면, 규모 및 속도에 대응하는 실시간 고정밀 검사
반도체 IC 생산에서는 표면 마킹의 검사 및 인식이 추적성, 품질 관리, 위조 방지를 위해 매우 중요합니다. 엔지니어들은 이러한 마킹 정보를 바탕으로 공급업체 및 생산 배치 전반에 걸친 수율 피드백과 품질 개선을 수행합니다. 이 페이지에서는 실제 현장에서의 다양한 적용 사례를 바탕으로, 비전 검사 시 직면하는 주요 과제들과 이를 어떻게 해결할 수 있는지를 소개합니다.
마킹 검증 워크플로우의 복잡성 해결
반도체 백엔드 공정에서는 IC 칩이 최종 조립 전에 위치 정렬, 표면 품질 검사, 마킹 인식 등 일련의 마킹 검증 단계를 거치게 됩니다. 이 과정은 이론적으로는 표준화된 절차이지만, 실제 머신비전 환경에서는 소재의 다양성, 마킹 품질의 불균일성, 그리고 고속 처리 요구 등으로 인해 다양한 도전 과제를 수반합니다.
1. 위치 검사
주요 과제
고밀도 트레이와 소형화된 패키지로 인해 칩 정렬 불량이나 중복을 감지하기 어렵습니다.
넓은 시야각(FoV)에서 충분한 해상도를 확보하려면 픽셀 밀도와 센서 크기 간의 균형이 필요합니다.
고속 시스템에서는 이미지 획득부터 조명, 처리까지 모든 단계에서 서브프레임 단위의 정밀한 동기화가 요구됩니다.
현장에서 흔히 사용되는 방식:
정지된 트레이에 대해 에어리어 스캔 이미징을 사용하고, 여러 시야(FoV)를 단계적으로 이동하며 전체 배열을 커버합니다.
연속 이동 또는 벨트 기반 환경에서는 라인 스캔 이미징으로 전환하여 최소한의 기계적 복잡성으로 고해상도 이미지를 획득합니다.
1차 결함 탐지를 위해 바이너리 필터링 기법이 기본적으로 적용됩니다.
성공적인 구현을 위한 실전 팁:
에어리어 스캔과 라인 스캔은 각각의 장점을 지니며, 적용 환경에 맞는 기술 선택이 중요합니다. 처리 단계에서는 기하 구조 검증과 그레이스케일 ROI 분석을 통해 미세한 위치 이상이나 중복까지 식별함으로써, 생산 현장에서 요구되는 높은 신뢰성을 확보할 수 있습니다.
2. 표면 및 마킹 품질 점검
주요 과제
마킹 대비는 소재에 따라 크게 달라집니다:
에폭시는 질감이 있거나 고르지 않은 표면을 가질 수 있습니다.
세라믹은 종종 반사광을 유발합니다.
금속 캡은 빛을 예측할 수 없이 반사하여 포화 상태를 유발합니다.
균일 조명은 다양한 패키지 소재가 혼재된 환경에서는 안정적인 검사 품질을 보장하기 어렵습니다.
비균일한 마킹(그을림, 얕은 인쇄, 부분 가림 등)은 고정 임계값만으로 정량화하기 어렵습니다.
현장에서 흔히 사용되는 방식:
동축 조명은 일반적으로 광택이 있거나 반사율이 높은 부품에 사용됩니다.
저각 암시야 조명은 무광 소재의 미세한 질감 대비를 뚜렷하게 강조해 줍니다.
HDR 이미징은 강한 반사로 인한 포화는 줄이고, 어두운 영역의 디테일은 살려줍니다.
성공적인 구현을 위한 실전 팁:
문제 요구 사항을 이해하는 것이 첫 단계이지만, 효과적인 개발을 위해서는 이론적 분석과 실제 소재의 동작 특성을 일치시키는 것이 핵심입니다. 트레이 전반에 걸쳐 안정적인 대비를 확보하려면, 실제 샘플을 기준으로 조명 각도, 파장, 디퓨저 구성, 게인 설정 등을 반복적으로 검증하는 과정이 중요합니다. 예를 들어, 텔레센트릭 렌즈는 원근에 따른 왜곡을 제거해주지만, 작업 거리 설정이 명확하지 않으면 시스템의 유연성이 제한될 수 있습니다.
3. 영문자, 코드 및 기호 인식
주요 과제:
비슷해 보이는 문자(예: 0과 O), 불규칙한 간격, 끊어진 획 등은 판독 오류를 유발할 수 있습니다.
뒤틀림이나 초점 불량으로 인해 마킹 시 폰트가 왜곡되는 경우가 있습니다.
식별 가능한 마킹이라 하더라도 세그멘테이션 오류나 낮은 신뢰도 점수로 인해 인식에 실패할 수 있습니다.
현장에서 흔히 사용되는 방식:
템플릿 기반 OCR 엔진은 정해진 폰트와 예측 가능한 레이아웃에 사용됩니다.
검사 신뢰도를 높이기 위해 기호 필터 또는 규칙 기반 유효성 검사(예: 예상 형식)가 추가됩니다.
성공적인 구현을 위한 실전 팁:
딥러닝 기반 OCR은 일부 획이 손상되거나 마킹이 왜곡되어도 문자 형상을 효과적으로 복원해 인식할 수 있습니다. 모델 선택, 실제 환경에 맞춘 OCR 파이프라인 구성, 허용 가능한 마킹 편차 범위 정의 등은 정확도와 신뢰도에 큰 영향을 미치며, 시스템 전체에서 전략적으로 접근해야 합니다.
표준 스펙을 넘어 — 실제 생산 환경에서 성능을 발휘하는 비전 통합
대부분의 머신 제작업체들은 HDR 이미징, 오토포커스, 코액셜 조명, 딥러닝 OCR 등 자신들이 필요로 하는 요소를 잘 알고 있습니다. 하지만 시스템의 성공 여부는 이러한 요소들이 실제 생산 환경의 제약 조건 속에서 어떻게 구현되느냐에 달려 있습니다.
중요한 것은 단순히 하드웨어를 선택하는 것이 아니라, 다양한 소재, 트레이 구성, 검사 조건에서도 일관된 성능을 발휘하도록 통합하는 것입니다. Basler는 광학계 최적화, 이미지 획득 전략, 비전 알고리즘 설계 전반을 아우르며 통합 부담을 최소화하고, 실전 투입까지의 시간을 단축합니다. 예를 들어 :
검사 안정성을 유지하기 위해 실제 샘플 세트를 기준으로 조명 각도, 게인 곡선, 트리거 타이밍을 정밀하게 조정합니다.
시야각(FoV)과 해상도, 대비와 노출 허용도, 왜곡 보정과 작업 거리 유연성 간의 설계 트레이드오프를 균형 있게 조율할 수 있도록 지원합니다.
필요한 경우, HDR과 조명 제어 기능을 카메라 레벨에 통합하여 후단의 프로그래밍 부담을 줄입니다.
이러한 결정들은 단순한 범용 구성 요소 선택이 아닙니다. 이는 광학, 이미지 획득, 비전 로직 전반에 걸친 시스템 수준의 트레이드오프이며, 스펙 시트 상에서만 좋아 보이는 구성이 아닌, 실제 생산 현장의 처리량과 변동성에도 견딜 수 있는 셋업을 구현하는 데 목적이 있습니다.
프로젝트에 대해 논의하기고객이 처음에는 소프트웨어나 이미지 처리에 문제가 있다고 생각했지만, 실제로는 광학 설정이 주원인이었던 사례들을 종종 접해왔습니다. 조명 각도, 렌즈 선택, 심지어 카메라 하우징 설계의 몇 가지 주요 요소를 조정한 것만으로도 시스템 전체의 성능이 기대 이상으로 향상되었습니다.
PoC에서 실제 생산까지—더 빠르게
표준 비전 구성 요소만으로는 실험실에서의 성공과 실제 생산 현장의 신뢰성 간 격차를 해소할 수 없습니다. 실제 마킹 검증에는 다양한 소재에서도 일관된 이미징, 고속 공정에서도 흔들림 없는 로직, 제품 변경이 잦은 환경에서도 유지 관리가 쉬운 시스템이 요구됩니다.
Basler는 고객의 샘플, 라인 구성, 처리 속도 목표를 기반으로 한 빠르고 맞춤화된 PoC(개념 검증)를 최우선으로 합니다. 단순히 기능을 시연하는 데 그치지 않고, 실제 적용 가능성을 검증하고 통합 관점에서의 인사이트를 제공하여 고객의 엔지니어링 부담을 줄여드립니다.