최근 디스플레이 산업의 발달로 LCD 판넬의 수요가 급증함에 따라 검사장치 분야도 동반 성장하고 있다. LCD 검사를 위한 probe unit은 미세전기기계시스템 (MEMS) 공정을 이용하여 제작된다. 본 연구에서는 probe card의 미세 슬릿을 제작하기 위한 Si 깊은 식각 공정을 수행하였다. 공정에 사용된 장비는 STS 사의 D-RIE 시스템으로 식각가스로 $SF_6$, passivation용으로 $C_4F_8$ 가스를 각각 사용하였다. 식각용 마스크는 $30{\sim}50{\mu}m$의 선폭을 probe card의 패턴에 따라 제작되었으며, 분석은 SEM 측정을 이용하였다. 식각 공정 중 발생하는 scallop은 시료를 oxidation 시켜 $SiO_2$ 층을 형성한 후에 식각용액에 에칭하여 제거하였다. 제거전 scallop의 크기는 약 120 nm에서 제거후 약 $50{\mu}m$로 크게 개선됨을 SEM 사진으로 확인하였다.
품질검사는 중간상품이나 최종상품을 품질관리 표준을 만족하는 양품과 불량품으로 분리하는 일을 수행한다. 대량생산체계에서 품질을 수작업으로 검사하는 것은 일관성과 효율성을 저하시키므로 대량으로 생산되는 상품의 품질을 검사하는 것은 다수의 공정에서 기계에 의한 자동 확인과 분류를 포함하게 된다. 생산공정에서 발생하는 데이터를 활용하여 공정을 개선하고 최적화하려는 선행 연구들이 많았음에도 불구하고, 실시간에 많은 데이터를 처리하는데 있어서의 기술적인 한계로 인해 실제 구현에서의 제약이 많이 있었다. 최근 빅데이터에 관한 연구에서는 데이터 처리기술을 개선하였고, 실시간에 데이터를 수집, 처리, 분석하는 과정을 가능하게 하게 하고 있다. 본 논문에서는 품질검사를 위한 빅데이터 적용의 단계와 세부사항을 제안하고, 유제품 산업에 적용 사례를 제시하려고 한다. 먼저 선행 연구들을 조사하고, 제조 부문에 적용할 수 있는 빅데이터 분석절차를 제안하며 제안된 방법의 실현가능성을 평가하기 위해서, 유제품 산업 분야의 품질검사과정 중 하나에 회선신경망(Convolutional Neural Network) 기술 및 랜덤포레스트(Random Forest) 기술을 적용하였다. 품질검사를 위해 제품의 뚜껑 및 빨대의 사진을 수집, 처리, 분석하여, 결함 여부를 판단하고, 과거 품질 검사결과와 비교하였다. 제안된 방법은 과거에 수행되었던 품질검사에 비해 분류 정확성 측면에서 의미 있는 개선을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해, 유제품 산업의 빅데이터 활용을 통한 품질검사 정확도 개선 가능성을 확인하였다.
반도체 검사 공정에 적용하기 위한 대시야 백색광간섭계(WSI ; White Light Scanning Interferometer)를 사용한 반도체 검사 결과를 본 논문에서 제시한다. 각 서브스트레이트에 있는 동일한 여러 범프에 대한 3D 데이터 반복성 측정 실험 결과를 제시한다. 각 서브스트레이트의 모든 범프에 대한 3D 데이터 반복성 측정 실험 결과를 제시한다. 반도체 검사 공정에서 3D 데이터 검사를 고속으로 달성하기 위해 대시야 백색광간섭계를 사용한 반도체 검사는 매우 중요한 의미를 갖는다. 인라인 고속 3D 데이터 검사기 개발에 본 논문이 크게 기여할 수 있다.
식품의약품안전청은 수입식품등 검사지침(식품의약품안전청 고시 제2007-42호, 2007. 6. 27)과 수입건강기능 식품 신고 및 검사세부처리규정(식품의약품안전청 고시 제2007-43호, 2007. 6. 27)을 발표했다. 관련내용은 판매를 목적으로 하거나 영업상 사용하기 위해 수입하는 식품, 식품첨가물, 기구 및 용기포장의 검사에 관한 세부지침과 수입건강기능식품의 신고 및 검사에 관한 세부처리규정을 정해 검사업무의 형평성, 공정성, 신속성, 효율성을 위해 개정고시하였다. 본란에서는 관련 고시내용 전문을 게재함으로서 식품제조업체 및 식품등수입 판매업자등의 이해를 돕고자 한다.
본 연구는 U사의 SMD Wave Soldering 공정을 최적화하기 위해 납땜에 관련된 PCB의 여러 계수형 특성들을 종합하여 계량화한 후 분석한 사례이다. SMD Wave Soldering 공정은 PCB 불량의 80% 이상을 결정하는 중요 공정으로 SMD 작업 불량으로 인한 재작업 등 각종 문제점들을 내포하고 있다. 그러나 검사 결과 미납, 냉납, 과납, 쇼트 등의 발생 건수 형태의 계수형 데이터가 집계되어 이를 체계적으로 분석하여 공정을 개선하는데 어려움이 있어 불량 유형별로 보다 세분화된 평가표를 작성하여 먼저 데이터를 계량화한 후 이를 기초로 공정 개선을 실시하였다.
단조품 후처리 공정은 표면처리, 자분 탐상, 수 검사, 방청, 개수계량 공정으로 이루어져있다. 그러나 우리나라의 단조품 제조 산업에서는 Fig. 1에서 보는 바와 같이 후처리 공정이 작업자의 수작업으로 이루어져 있어서 많은 문제점을 가지고 있다. 표면 처리 공정에서 소재를 장입하는 작업은 작업자의 수작업으로 이루어져 있어서, 작업자는 중량물을 개수하고, 버킷에 담는 작업을 수행해야 한다. 또한, 소재의 이송은 지게차를 이용하고 있어 작업자와 지게차는 같은 작업공간에서 작업을 하게 된다.(중략)
CMM과 CAD/CAM접속(interface)은 1)CMM의 가동률 향상과 자동측정 프로그램 작성의 효율화, 2) 피축정물 측정 기준값의 효율적 작성, 3) CMM의 측정결과의 피드 백에 의한 데이터 해석과 설계시방, 도면의 수정, 4) 설계되지 않은 미지형상의 피측정물을 측정해 CAD/CAM시스템에 의한 모델링과 NC 가공 프로그램의 작성을 주목적으로하여 진행되고 있다. 향후 생산라인 내의 검사 스테이션으로 사용될 수 있도록 CMM 자체의 제약 극복과, 공장자동화를 위한 요소 기술, 기계와의 접속 (interface) 기술개발에 의해 설계, 가공공정에 비해 상대적으로 낙후되어 있는 검사공정의 자동화와 타부문과의 통합화가 촉진될 것으로 전망된다.
현미경을 이용한 자동화된 검사 공정에 있어서 무엇보다 중요한 과정은 초점조절이며, 피 측정물의 선명한 현미경 영상을 얻기 위한 빠르고 신뢰도가 높은 자동초점조절 방법들은 일련의 검사공정에 있어서 필수 불가결한 요소로 자리매김 하고 있다. 일반적으로 널리 사용되고 있는 수동형 자동초점조절 방법들은 측정물체 표면의 영상대비 정보를 이용하는 방법으로 구성이 비교적 간단하지만, 최대대비 위치를 찾기 위한 주사과정이 필요하므로 시간 소요가 크고, 시편에 대한 의존도가 높다는 단점이 있다.(중략)
본 논문은 열화된 영상에서 문자 패턴의 자동 분할을 위해 농담정규화상관(NGC)법과 다중 템플릿을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 NGC를 사용하는 검사 알고리즘은 환경조건의 영향으로 검사 영상의 획득이 불완전하다면 정합의 부독율(rejection rate)이 높아진다. 다중 템플릿의 상관관계를 이용하는 제안된 방법은 가시화가 졸지 않은 경우에도 문자부와 배경부를 효과적으로 분할하며, 이러한 방법을 실제 자동화 공정에서 획득된 영상을 이용하여 제안된 알고리즘을 적용하는 것을 목표로 한다.
하네스 배선은 자동차를 구동시키는데 필요한 전기적 신호를 전달하는 매개체 역할을 하며 자동차 성능에 많은 영향을 받는다. 기존 하네스 제품에서는 0과 1을 체크하는 기능으로 운영되고 있으며, 전선 조립 공정에서의 검사를 진행 시 하네스 작업자의 눈에 의한 외부 검사와 회로 검사기를 공정에서 사용하고 있다. 따라서, 검사기에서는 합격이 되어도, 완성 자동차에서는 사용 중에 불량이 발생 되고 있다. 이와 같은 불량을 개선하고자 사용되는, FPGA 기술을 적용한 ADC 정밀 하네스 검사를 통해 선과 선이 미세하게 끊어진 상태를 측정할 수 있는 설계와 시뮬레이션 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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