A Semiconductor Defect Inspection Using Fuzzy Reasoning Method

In this paper, we propose a new inspection method that applies fuzzy reasoning method considering the difference of brightness and intensity of illumination by bend together. In the preprocessing phase, we compensate the degree of semiconductor images with bilinear interpolation and moment-rotation. Then we use fuzzy reasoning method with the difference of brightness from error region by pattern matching and the difference of intensity of illumination from bends. Then the result is difuzzified and applied to the final inspection process. In experiment which uses 30 real world semiconductors with strait shots and side shots, the proposed method successfully discard the false positive identified by conventional brightness comparison only method without any loss of misidentification.

퍼지 추론 기법을 이용한 반도체 불량 검사

본 논문에서는 굴곡에 의한 조도량의 차이와 명암도 차이를 퍼지 기법에 적용하여 개선된 반도체 불량 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 그리고 굴곡에 대한 조도량의 차이와 패턴 매칭을 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론한다. 최종적으로 비퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 검출한다. 제안한 방법에서 실제 사용되는 반도체 정면 영상과 측면 영상 30쌍을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법에서 판단된 실제 불량 제품을 모두 검출하였다. 기존의 방법은 1mm내의 미세한 굴곡을 가진 정상 제품을 불량으로 판별하였으나 제안된 방법에서는 오류로 검출하지 않고 정상으로 판별하였다. 따라서 기존의 방법에 비해서 반도체의 초기 불량 판단에 효과적으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.