딥러닝을 이용한 고속 회전 물체의 비정상 용액 착수 현상 탐지 방법

초록

반도체 제조 공정 중 핵심 단계인 C&C(Clean & Coat) 공정에서는 고속으로 회전하는 웨이퍼 표면에 처리 용액을 정확히 착수시키는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 용액 착수 지점을 실시간으로 탐지·분석하기 위해 RT-DETR 모델을 활용하는 파이프라인을 제안한다. 실제 반도체 공정을 그대로 구현하기 어려운 점을 고려하여, 용액 분사 장치와 영상 센서를 갖춘 mock-up 장비를 제작하고, 이를 통해 촬영된 영상 데이터를 바탕으로 착수점 검출 알고리즘을 연구하였다. 특히 착수점 정상 영역을 설정하기 위해, 정상 분사 상태의 영상을 확보하고 그 중심 좌표의 통계적 분포를 분석하여 이상 탐지를 수행하는 방법을 제시한다. 제안된 파이프라인은 웹 서버와 연동하여 실시간 착수점 상태를 모니터링·로그 기록할 수 있는 서비스를 구현하였다. 간단한 시뮬레이션 테스트를 통해 착수점 이상 탐지를 위한 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 지표를 확인하였다.

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