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[테크노트] 이오비스, Dual 레이저 라인 프로파일 센서를 적용한 두께 측정 3D 비전 솔루션

  • 등록 2021.03.25 11:23:58
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[헬로티]

 

 

 

두께 측정 애플리케이션

 

휴대폰과 같은 모바일 기기나 반도체, 디스플레이 패널, 이차전지 등의 정밀 전자 부품 제조 공정에서 대상물의 형상이나 두께 측정을 통한 불량 검사는 스마트팩토리 시대의 품질 개선과 수율 향상의 측면에서 중요한 과제가 되고 있다. 이 문제를 해결하는 기술 솔루션으로 Dual 레이저 라인 프로파일 센서를 적용한 두께 측정 3D 비전 솔루션을 소개한다.

 

 

 

Dual 라인 프로파일 센서 기반 두께 측정 3D 비전 솔루션

 

이 솔루션을 적용하면 반사가 심한 대상물의 두께를 측정할 수 있는데, 이는 2대의 레이저 라인 프로파일 센서를 대상물의 위아래에 대칭되도록 설치하여 고속/고정밀로 라인스캔한 후 데이터를 합성 연산함으로써 두께 값을 측정하는 3D 비전 기술이다.

 

 

그림1. Gocator 레이저 프로파일 센서를 적용한 두께 측정 시스템의 구성

 

2대의 센서 각각으로부터 대상물의 상면과 하면의 거리를 각각 측정하고 이 거리의 차이를 이용하여 대상물의 두께를 측정하는 방식인데, 대상물의 상면과 하면에 설치한 2대의 센서는 6-DOF(Degree of Freedom, 자유도)로 그 위치와 방향을 정밀하게 정렬할 수 있고 취득한 데이터를 합성(Merge)하여 별도의 기준면(reference surface) 없이 적용이 가능하다. 포인트 방식 레이저 센서와 비교하면 상하면 전체 영역의 두께 측정이 한번에 가능하며, 동시에 표면의 3D surface 불량 또한 검사가 가능한 것이 큰 장점이다.

 

멀티 센서 동기화 페어링

 

2대의 센서 간의 동기화(Synchronization)는 두께 측정 성능에 중요한 영향을 미칠 수 있다. 동기화가 정확하지 않아 서로 다른 시간에 스캔이 이루어질 경우 측정 제품의 진동으로 인한 측정 오차가 발생할 수 있기 때문이다. Gocator 센서는 멀티 센서 네트워크 기술을 통해 이 문제를 근본적으로 해결해 준다.

 

우선 하나의 트리거 신호를 공유해 사용하므로 정확히 동기화하여 데이터를 획득할 수 있다. Dual 센서 네트워크는 Main 센서와 Buddy 센서로 구성되며, Main 센서는 네트워크에 연결된 Buddy 센서를 자동으로 인식하여 페어링(Pairing)을 수행한다. 페어링이 완료되면 Buddy 센서의 데이터는 Main 센서로 전송되고, 2대 센서의 데이터는 공통 좌표계를 기준으로 합성(Merge)되어 검사 및 측정에 활용된다. 하나의 GUI로 센서 설정, 측정 및 화면 표시까지 수행하여 사용자 편의성 또한 뛰어나다.

 

센서 정렬 및 캘리브레이션

 

측정의 정밀도는 2대 센서의 정렬에 영향을 받는다. 따라서 고정밀 측정이 필요할 경우 정렬 오차로 인한 측정 오류를 최소화하는 것이 중요하다. 센서와 대상물 간의 상대적 경사로 인한 오차 발생도 주의할 필요가 있다. 예를 들어 1mm의 정렬 오차와 2도의 기울기의 경우 35μm의 측정 오차가 발생할 수 있다. Gocator 센서는 Custom Calibration 시편을 사용하여 6-DOF 정렬을 자동으로 쉽고 빠르게 진행할 수 있다.

 

멀티 센서 데이터의 합성

 

Gocator 센서는 2대의 센서를 자동으로 정렬하고, 데이터를 합성 리샘플링하여 공통 좌표계 기준으로 통합된 하나의 3D 높이 데이터 세트를 만들어 낸다.

 

 

그림2. Gocator 멀티 센서의 데이터 합성

 

다중 노출(Multi-exposure) 기능

 

대부분의 두께 측정 애플리케이션은 측정 대상이 빠르게 움직이는 제조 공정에 적용된다. 이런 환경에서는 센서 노출 시간(Exposure Time)을 최대한 짧게 사용하는 것이 유리하다. 그러나 대상물 표면의 특성 등의 이유로 센서 스캔의 정확도 확보가 어려운 제품일 경우 노출 시간을 늘려서 사용하면 더 많은 반사광을 수신할 수 있어 보다 정확한 측정을 할 수 있다. Gocator 센서를 사용하면, 특히 서로 다른 표면 특성을 갖는 제품의 경우에는, 2개 이상의 노출 시간을 적용하여 복수 개의 데이터 중에서 적합한 것을 선택할 수 있는 다중 노출(Multi-exposure) 기능의 적용이 가능하다.

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