Stereo Vision For Semiconductor Chip Inspection

목차

1. 서론
2. 스테레오 비전 시스템
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론

본문내용

서 론
반도체 공정과정에서 불량 검출은 완제품의 품질 개선에 중요한 역할을 한다.
기존의 2D 기반의 검사방식은 높이 정보를 통해 불량 유무를 검출해야 하는 검사 장비에 부적합 하다.
스테레오 비전은 카메라로부터 측정 하고자 하는 물체까지의 거리 정보 획득을 위해 이용된다.
스테레오 비전을 통한 높이 측정 법은 카메라 캘리브레이션, 카메라 정렬과 매칭점을 찾는 과정이 필요하다.

스테레오 비전을 이용한 측정 방법의 한계점
높이 측정 과정의 각 단계의 오차가 최종 측정 결과 값에 큰 영향을 미친다.
반도체 칩과 같이 작은 물체의 높이 정보를 얻는데 적용하기 어렵다.

<중 략>

1. 임의의 물체의 높이를 측정하기 위해 두 카메라로부터 물체의 이미지를 얻어온다.
2. 두 카메라의 이미지로부터 물체의 매칭점을 추출한다.
3. 비젼 시스템을 통해 임의의 물체의 높이 값을 측정한다.
4. 측정 값 조정 모델을 통해 측정된 값을 조정 한다.

참고 자료

S. Bahadori and L. Iocchi.: “A Stereo Vision System for 3D Reconstruction and Semi-Automatic Surveillance of Museum Areas,” 2007. (University-funded study).
N. Uchida, et. al.: “3D Face Recognition Using Passive Stereo Vision,” in Proc. of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), vol.3, no.2, pp.950-953, 2005.
P. Shrivasthava and P.R. Vundavilli, “An Approach for 3D Reconstruction of Environment Using Stereo-Vision System,” in Proc. of the IEEE Region 10 Colloquium and the Third International Conference on Industrial and Information Systems, pp.1-7, 2008.
Z. Zhang, “A Flexible New Technique for Camera Calibration,” in Proc. of the IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.22, no. 11, pp.1330-1334, 2000.
R. Hartley, “Theory and Practice of Projective Rectification,” International Journal of Computer Vision, vol.35, no.12, pp.115-127, 1999.
R. A. Lande and N. A. Thacker, “Tutorial: Overview of Stereo Matching Research,” from Tina Memos: Human and Machine Vision
J.Y. Bouguet, “Camera Calibration Toolbox for Matlab”.
D. G. Lowe, “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints,” International Journal of Computer Vision, vol.60, pp.91?110, 2004.
R. Hartley and A. Zisserman, “Multiple View Geometry in Computer Vision,” Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2006.