소속: HYC Korea 역할: Computer Vision Algorithm Engineer 기간: 2019.09 – 2020.12 산업 도메인: 반도체 웨이퍼 검사
Situation
당시 반도체 웨이퍼 검사 공정에서는 검사 장비와 리뷰 장비가 분리되어 있었다. 이 두 기능을 하나의 설비에서 수행할 수 있는 통합 검사 장비를 개발하는 것이 프로젝트의 목표였다.
학교를 졸업하고 첫 프로젝트였으며, 사내에서 사원 1호로 입사했기 때문에 참고할 수 있는 레퍼런스가 전혀 없었다. 임원들이 이전에 봤던 것, 경험한 것에 기반하여 개발 방향을 설정해야 하는 환경이었다.
Task
- 팀 구성:
- OS(Operating System) 개발 ×1
- Inspection System 개발(본인) ×1
- HW, Window Application, EFEM 등은 협력사를 통해 진행
- 담당 영역:
- CXP Area Camera 제어 (MIL 기반)
- KLARF 기반 Wafer 정보 취득 및 Scan Plan 생성
- Die-to-Die 결함 검사 알고리즘 개발
- Wafer Positioning Error Map 구현
- 검사 파트 SW 일정 관리
- x2 배율 검사 시 필요한 Stage Spec 선정
- 목표: 패턴 웨이퍼 Die-to-Die 결함 검사 및 리뷰 통합 장비 개발
Action
기술 스택 & HW 구성
| 분류 | 기술 |
|---|---|
| Language | C++ |
| Image Processing | MIL (Matrox Imaging Library) |
| Camera Interface | CXP (CoaXPress) Area Camera |
| Wafer Data | KLARF Format |
핵심 구현 사례
1. CXP Area Camera 제어 (MIL 기반)
문제: MIL을 처음 사용했고, 산업용 카메라도 처음 다뤄보는 상황이었다.
챌린지: MIL 특유의 App-System-Digitizer 구조에 대한 러닝커브가 있었다. 이미지 Grab을 위한 Non-Paged Memory 설정, 더블 버퍼링 설정, Free-Run Mode / Hardware Trigger Mode / Software Trigger Mode 간의 차이, MdigProcess 사용법, 각 처리에 필요한 MIL Flag 파악 등 다수의 시행착오를 거쳤다. 또한 카메라의 ROI를 줄이면 FPS가 증가하면서 일종의 Line Scan Camera로도 사용할 수 있다는 개념을 실제로 사용해보면서 이해하게 되었다.
2. KLARF 기반 Scan Plan 생성 및 Die-to-Die 결함 검사
구현: KLARF 파일에서 Wafer 정보를 취득하고, 이를 기반으로 Die의 규격을 인지하여 Scan Plan을 생성했다. 검사 대상 위치에서 3쌍의 Pair Image를 촬상할 수 있도록 경로를 계획했다.
결함 판정은 3쌍의 Image Pair 중 하나만 다른 부분을 결함으로 판정하는 방식을 사용했다. Threshold 값은 고정값이 아닌, 해당 광학 조건에서의 카메라 PSNR을 측정한 값을 반영하여 동적으로 레시피에 지정하는 구조로 구현했다. 이를 통해 광학 조건 변화에 따른 Noise Floor를 반영한 적응적 결함 검출이 가능해졌다.
3. Wafer Positioning Error Map 구현
문제: Wafer Scan 시 위치 오차 값이 HW Spec으로 예상한 수준보다 배 이상 컸다.
구현: 패턴 웨이퍼의 Die 특정 구역을 반복적으로 Scan하며 촬영하고, 첫 이미지를 레퍼런스로 삼아 픽셀 단위의 틀어짐을 계산했다. 이를 물리적 거리로 변환하여 모든 위치에서의 오차를 수치화하고, 웨이퍼 각 촬상 위치에 대입하는 Positioning Error Map을 구현했다. 최종적으로 2~3 pixel 수준의 위치 정밀도를 확보했다.
Result
기술 성과
- CXP Area Camera MIL 기반 제어 구현 (Non-Paged Memory, 더블 버퍼링, 트리거 모드)
- KLARF 기반 Scan Plan 자동 생성
- Die-to-Die 3쌍 비교 결함 검사 알고리즘 구현 (PSNR 기반 동적 Threshold)
- Wafer Positioning Error Map 구현 (2~3 pixel 위치 정밀도)
비즈니스 임팩트
- 검사 + 리뷰 통합 장비 Inspection System 파트 개발 완료
회고
잘한 점
사원 1호로 레퍼런스가 전혀 없는 상태에서 주도적으로 많은 일을 수행했다. x2 배율 검사 시 필요한 Stage Spec 선정, 검사 파트의 SW 일정 관리 등 순수 개발 외의 역할도 담당했다. MIL을 처음 접했음에도 산업용 카메라 제어를 성공적으로 구현했고, 패턴 웨이퍼 검사를 위한 Scan Plan 생성 및 Die-to-Die 검사 알고리즘을 자력으로 설계·구현한 것은 이후 커리어의 기반이 되었다.
아쉬운 점 / 다시 한다면
Die-to-Die 비교로 얻은 Blob 정보를 단순 Threshold로만 처리하여 양불 판정을 수행한 것이 아쉽다. 타겟 웨이퍼가 없었던 것도 이유 중 하나지만, 지금이라면 Blob에서 다양한 Feature(면적, 형상, 밝기 분포 등)를 추출한 뒤 머신러닝 모델을 결합하여 양불 판정의 정확도를 높일 것이다. 또한 Scan Position Error를 당시에는 HW적으로만 해결하려 했는데, 지금이라면 SW적인 보정(이미지 정합, 서브픽셀 보정 등)도 함께 도전해볼 것이다.
배운 점
첫 프로젝트에서 산업용 카메라 인터페이스(CXP), 이미지 프로세싱 라이브러리(MIL), 반도체 웨이퍼 검사 도메인이라는 세 가지 새로운 영역을 동시에 학습하며 실제 제품을 개발했다. 레퍼런스 없이 시행착오를 통해 문제를 해결하는 경험을 했으며, 이 과정에서 검사 알고리즘 설계, HW-SW 인터페이싱, 위치 보정이라는 머신비전의 핵심 역량을 쌓을 수 있었다.