공정 중 계측을 위한 머신 비전 배포

자동화된 검사에서 가장 어려운 작업 중 하나는 제품 생산의 100%를 포괄하는 온라인 및 공정 중인 부품 특성을 정밀하게 측정하는 것입니다. 계측이라는 용어는 제품의 작은 통계 샘플링에 대한 오프라인 측정의 맥락에서 자주 사용되지만, 머신 비전 제조 공정 중에 유사한 측정을 위해 성공적으로 구현되었습니다. 예를 들어, 품질 관리에서 머신 비전을 위한 가장 일반적인 계측 애플리케이션 중 하나는 게이징입니다. 비전 시스템은 1000분의 1인치 이내의 부품을 측정하므로 이 기술은 전통적으로 접촉식 측정으로 처리되는 많은 응용 분야에 사용될 수 있습니다.

부품 표현의 변화를 극복하고 적절한 조명을 구현하는 것을 포함하여 생산 중 비접촉 ​​측정을 구현하는 데는 수많은 과제가 존재합니다. 그러나 머신 비전을 사용한 계측 성공의 핵심은 원하는 측정 공차 범위에 비해 측정 신뢰성과 반복성을 달성하는 데 필요한 이미지 공간 분해능을 적절하게 사양하는 것입니다. 오늘날의 많은 제조 환경에서 부품 또는 어셈블리 공차는 쉽게 미크론 수준일 수 있습니다. 

일반적인 측정 응용 분야에서 머신 비전 카메라는 부품이 시야에 들어올 때 측정할 부품의 이미지를 캡처하는 부품의 위나 측면에 장착됩니다. 그런 다음 이미지의 여러 지점 사이의 거리를 계산하는 측정 소프트웨어 도구를 사용하여 이미지를 분석합니다. 이러한 계산을 바탕으로 머신 비전 시스템은 부품 치수가 허용 오차 내에 있는지 확인합니다. 치수가 해당 공차를 벗어나면 비전 시스템은 PLC와 같은 컨트롤러에 실패 신호를 보내고, 이는 다시 거부 메커니즘을 트리거하여 라인에서 제품을 배출합니다. 

게이지 및 계측을 위한 머신 비전의 적용은 새로운 것은 아니지만, 기술의 발전으로 인해 작은 부품이나 특징에 대해서도 이전보다 더 높은 정밀도와 더 정확한 측정이 가능해졌습니다. 여기에는 더 높은 해상도와 더 빠른 속도의 도입이 포함됩니다. 머신 비전 카메라 최신 머신 비전 계측 애플리케이션에 필요한 정확성과 속도를 제공할 수 있는 5GigE, 10GigE, 25GigE 및 100GigE 모델로 제공되는 Emergent Vision Technologies의 제품과 같은 것입니다. 다양한 애플리케이션 요구 사항에 맞게 다양한 해상도와 프레임 속도로 카메라를 사용할 수 있을 뿐만 아니라 모든 모델은 최적화된 프레임 속도를 지원합니다. GigE 비전 스트림 프로토콜(GVSP) 접근 방식. 이는 모든 Emergent 카메라가 복사 없는 이미지 전송과 데이터 손실 없는 이미징 기능을 제공하여 실시간 처리에 중요한 CPU 오버헤드를 최소화하면서 효율적인 이미지 전송을 보장한다는 것을 의미합니다.

계측학은 측정에 대한 과학적 연구로 정의됩니다. 이는 과학기술의 발전에 맞춰 등장한 학문이다. 계측에는 세 가지 주요 측면이 있습니다.

1. 국제적으로 완전히 인정되는 측정 단위의 정의입니다. 미터는 잘 알려진 측정 단위의 한 예입니다.
2. 과학적 수단을 사용하여 측정 단위를 인식합니다. 한 가지 예는 레이저를 사용하여 미터를 구현하는 것입니다. 레이저 거리 측정기는 레이저 빛의 펄스가 대상에서 반사되어 원래 보낸 사람에게 반환되는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 이는 다음과 같이 알려져 있습니다. "비행 시간" 원리이며, 이 방법은 "비행 시간" 또는 "펄스" 측정으로 알려져 있습니다. 미터와 타겟 사이의 거리는 D = ct/2로 지정됩니다. 여기서 c는 빛의 속도이고 t는 미터와 타겟 사이의 왕복 시간과 같습니다. 
3. 측정의 가치와 정확성을 결정 및 문서화하고 해당 지식을 전파함으로써 추적성 체인을 구축합니다. 예를 들어, 정밀 엔지니어링 작업장의 마이크로미터 나사와 광학 길이 측정을 위한 기본 실험실 간의 관계가 문서화되어 있습니다.

공정 내 계측은 스마트 센서와 액추에이터를 사용하여 생산 중 데이터를 실시간으로 모니터링하기 위한 피드백 제어 시스템으로 정의됩니다. 가져 가라. 국제열핵융합실험로(ITER) 프로젝트는 원자력 공학 및 핵융합 연구 거대 프로젝트로 주목받는 사례입니다. 이 프로그램은 다음을 만들려고 합니다. 에너지, 통해 a 유사한 융합 프로세스 우리 태양의 것.

필요한 성능을 보장하기 위해 ITER TF(환형 필드) 코일에 대해 까다로운 치수 공차가 정의되었습니다. 프로세스는 다음 단계로 나누어졌습니다. 

• 부품 접수
• 코일케이스(CC)에 권선팩(WP) 삽입
• 클로저 용접
• 틈 메우기
• 최종 가공 

각 생산 단계에서 다음과 같이 정의된 요구 사항을 준수하는지 검토하기 위해 계측 검사가 수행되었습니다. 

1. 표면 장착 구성요소에서 최소 2개의 마커에 대한 기준 마커 측정.
2. 갭 분석 실제 성과와 잠재력, 원하는 성과 사이의 격차를 식별하고 평가하여 이러한 격차를 메우기 위한 계획과 전략을 개발할 수 있습니다.
3. 가상 프로토타이핑에 적합 프로토타입을 제작하기 전에 회로 기능을 평가하는 데 사용되는 시뮬레이션 도구가 필요합니다.

용접왜곡 분석 모양이나 크기의 변화 용접 구조.

오늘날 머신 비전 카메라는 점점 더 광범위한 검사 및 자동화 애플리케이션에 배포됩니다. 속도와 해상도의 혁신은 더 높은 생산성, 향상된 품질, 안전 제어를 달성하고 지속적인 노동력 부족 속에서 전반적인 효율성을 높이고 경쟁이 치열한 제조 시나리오에서 수익을 창출하는 측면에서 새로운 기회의 문을 열었습니다. 

제조업체는 속도를 포함한 여러 가지 이유로 머신 비전 기반 측정을 선택할 수 있습니다. 접촉식 측정을 사용하면 측정이 일반적으로 감사를 기반으로 수행되기 때문에 처리량이 많은 생산 라인과 보조를 맞추는 것이 불가능합니다. 반면 머신 비전 시스템은 오늘날의 생산 라인에 필요한 고속으로 작동합니다. 인라인 100% 검사용으로 설계된 머신 비전 시스템은 분당 수천 건의 측정을 수행할 수 있습니다. 또한 비전 기반 측정에서는 측정되는 부품과의 접촉이 필요하지 않으므로 부품 손상을 방지하고 기계적 게이지 표면의 마모와 관련된 유지 관리가 필요하지 않습니다. 

고객이 처리량을 높이기 위해 더 빠른 속도를 요구하든, 매우 작은 부품이나 형상의 정확한 측정을 위해 더 높은 해상도를 요구하든 Emergent Vision Technologies는 복사물 없는 이미지 전송 및 데이터 손실 없는 이미징을 제공하는 포괄적인 GigE Vision 카메라 옵션 세트를 제공합니다. 능력. 예를 들어 5GigE Eros 및 10GigE HR 시리즈의 카메라는 다음 Sony Pregius S CMOS 이미지 센서를 활용합니다. 

• 5.1MP IMX547: HE-5000-SBL 5GigE 카메라 (45.5fps), HR-5000-SBL 10GigE 카메라 (99fps)
• 8.1MP IMX546: HE-8000-SBL 5GigE 카메라 (36.5fps), HR-8000-SBL 10GigE 카메라 (73fps)
• 12.4MP IMX545: HE-12000-SBL 5GigE 카메라 (34fps), HR-12000-SBL 10GigE 카메라 (68fps)
• 16.13MP IMX542: HE-16000-SBL 5GigE 카메라 (26fps), HR-16000-SBL 10GigE 카메라 (52fps)
• 20.28MP IMX541: HE-20000-SBL 5GigE 카메라 (21.5fps), HR-20000-SBL 10GigE 카메라 (43fps)
• 24.47MP IMX540: HE-25000-SBL 5GigE 카메라 (17.5fps), HR-25000-SBL 10GigE 카메라 (35fps)

25GigE Bolt 시리즈는 또한 5.1MP IMX537을 활용합니다. HB-5000-SB (269fps), 8.1MP IMX536 HB-8000-SB (201fps), 12.3MP IMX535 HB-12000-SB (192fps), 20.28MP IMX531 HB-20000-SB, 그리고 24.47MP IMX530 HB-25000-SB (98fps). 또한 모든 애플리케이션에 초고속 또는 100MP+ 해상도가 필요한 것은 아니지만 Emergent는 다음 모델을 제공합니다. 

• 25GigE 볼트 HB-127-S: 127.7MP 소니 IMX661, 17fps
• 100GigE 제니스 HZ-10000-G: 10MP G픽셀 GSPRINT4510, 1000fps
• 100GigE 제니스 HZ-21000-G: 21MP G픽셀 GSPRINT4521, 542fps
• 100GigE 제니스 HZ-100-G: 103.7MP G픽셀 GMAX32103, 24fps

제조 분야의 계측 사용 사례는 다음과 같습니다.

반도체 제조업체 KLA 고급 웨이퍼 레벨 패키징에 이상적인 웨이퍼 검사 및 계측 시스템을 보유하고 있습니다. 이 기능은 복잡한 전체 제조 프로세스 내에서 추적성을 통해 수율을 높이는 데 필요한 데이터를 집적 회로(IC) 제조업체에 제공할 수도 있습니다. KLA의 서클TM 플랫폼은 적응 가능한 전면 웨이퍼 검사 플랫폼입니다. 전면 패턴 웨이퍼 검사 시스템은 일반적으로 높은 처리량의 인라인 매크로 결함 검사에 사용됩니다. 시스템은 측정과 검사를 동시에 수행하므로 도움이 됩니다. 고객은 여행이 발생하는 즉시 인식하고 해결할 수 있습니다.

CDU는 평균에서 선폭 변화량을 측정하며 일반적으로 선폭 측정 그룹의 수정된 샘플 표준 편차의 3배로 수학적으로 정의됩니다. 웨이퍼 CDU는 리소그래피 공정 제어 성능을 개략적으로 설명하는 중요한 매개변수입니다. SAQP(Self-Aligned Quadruple Patterning) 프레임워크 내에서 최종 CDU 및 피치 워킹(피처 간 피치 변화)은 스페이서 증착의 프로파일 및 CDU와 밀접한 관련이 있습니다.

웨이퍼 CDU를 개선하려면 리소그래피 작업자는 샷 종속 요소와 웨이퍼 종속 요소의 기여도를 각각 정량적으로 알아야 합니다. 전체 웨이퍼 CDU는 일반적으로 샷 간 균일성 또는 필드 간 균일성과 샷 내 균일성 또는 필드 내 균일성의 두 부분으로 나눌 수 있습니다. 필드 내 균일성을 계산하는 방법은 각 데이터 포인트를 차이 샷에 대해 평균화하여 샷 전체의 선폭 변화를 계산하는 것입니다. 

필드 간 균일성을 계산하는 방법은 다를 수 있습니다. 한 가지 방법은 필드 내 구성 요소에서 각 데이터 포인트를 공제하면서 웨이퍼 전체의 선폭 변화를 계산합니다. 다른 방법은 샷의 각 위치에 대해 서로 다른 샷 간의 선폭 변화를 계산한 다음 모든 위치에 대한 결과를 평균화하는 것입니다. 두 가지 통계방법으로 계산한 CDU 결과를 비교해 보면, 표본이 작을수록 그 차이가 더 유의미한 것으로 나타났다. 또한, 웨이퍼에서 측정된 데이터는 차이점을 정확하게 설명하는 데 사용됩니다.

KLA는 또한 2D 및 3D 측정을 위한 고급 결함 검사 및 패널 계측 시스템을 제공하는 완전 자동 광학 검사(AOI) 시스템을 포함하여 인쇄 회로 기판 제조를 위한 광범위한 공정 제어 솔루션 포트폴리오를 보유하고 있습니다. 이와 같은 AOI 시스템은 IC 기판 및 PCB 제조업체가 모든 종류의 PC 보드에서 결함을 찾아 분류하고 식별하는 데 도움이 됩니다.

Fig. 1 인쇄 회로 기판 검사를 위해 머신 비전 계측 시스템을 배포할 수 있습니다.

KLA는 테스트 및 인라인 패널에 대한 다양한 측정 애플리케이션을 가능하게 하는 다중 모드 계측 시스템을 보유하고 있습니다. 중요한 검사 및 계측 정보의 결과는 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)을 통해 향상됩니다. 이를 통해 엔지니어는 중요한 수율 변동을 감지, 해결 및 모니터링할 수 있으며, 이는 더 높은 생산 수율과 더 빠른 수율 증가로 이어집니다.

모든 카메라에 대해 Emergent는 독점 또는 지점 간 인터페이스 및 이미지 획득 보드에 의존하는 대신 동급 최고의 성능으로 안정적이고 강력한 데이터 획득 및 전송을 위해 최적화된 GigE Vision 접근 방식과 이더넷 인프라를 활용합니다. Emergent는 NVIDIA와 같은 직접 전송 기술을 지원합니다. GPU다이렉트, 이는 이미지를 GPU 메모리로 직접 전송할 수 있게 해줍니다. 이 기술은 대용량 데이터 전송이 시스템 CPU 및 메모리에 미치는 영향을 완화하고 대신 데이터 처리를 위해 보다 강력한 GPU 기능을 활용하는 동시에 GigE Vision 표준과의 호환성 및 호환 소프트웨어 및 주변 장치와의 상호 운용성을 유지합니다.

GigE Vision 내에서 TCP(전송 제어 프로토콜) 또는 RDMA(원격 직접 메모리 액세스) 및 RoCE(RDMA over Converged Ethernet)를 사용하게 된 문제 중 하나는 수신기에서 이더넷 패킷을 분석하여 다음을 제공해야 한다는 것입니다. 이미지 데이터를 연속적인 형태로 애플리케이션에 전송합니다. 이를 위해서는 이더넷 패킷 헤더를 분리해야 합니다. 그렇게 하는 것은 소프트웨어를 사용하여 가능하지만 메모리 대역폭이 3배 증가하고 CPU 사용률이 높아져 성능 비용이 발생합니다. RDMA 사용자는 기존 GigE Vision 및 RDMA의 장단점을 논의할 때 자랑합니다. 

Emergent Vision Technologies는 고속 이미징의 최고 성능을 위한 필수 요구 사항이 된 무복사 이미지 전송 접근 방식을 활용합니다. 이 접근 방식은 현재 네트워크 인터페이스 카드에서 사용할 수 있는 내장 분할 기능을 사용하여 CPU 및 메모리 대역폭을 최소화합니다. 이 애니메이션은 제로 카피 이미지 전송을 위해 최적화된 GigE Vision Stream Protocol(GVSP)을 사용하는 시스템의 제로 카피 메모리 대역폭 사용량을 보여줍니다. 애니메이션의 첫 번째 부분에서는 시스템이 최적화되지 않아 NIC의 버퍼가 오버플로되는 것을 보여주고, 두 번째 부분에서는 제로 복사 및 시스템 최적화를 통해 데이터가 자유롭고 안정적으로 흐르는 모습을 보여줍니다.

고속, 고해상도 카메라 및 소프트웨어와 같은 머신 비전 기술은 더 높은 처리 속도, 향상된 제품 품질 및 증가된 수율에 대한 요구를 충족하는 데 도움이 됩니다. 제조업체는 100% 검사를 제공하고 높은 수준의 반복성으로 고속으로 부품을 측정할 수 있는 능력으로 인해 부품 측정을 위한 비접촉식 방법으로 머신 비전 시스템을 계속 사용할 것입니다. 일부는 기계식 게이지를 사용하여 측정할 수도 없습니다. . 속도, 해상도 및 실시간 처리가 가장 중요한 계측 응용 분야에서 Emergent Vision Technologies GigE Vision 카메라는 패킷이나 프레임 손실 없이 안정적인 이미지 전송을 위해 안정적으로 배포될 수 있습니다.

추가 카메라 옵션에 대해서는 당사를 확인하세요. 대화형 시스템 디자이너 도구.