칩 패키징 범프(Bump) 높이 측정을 위해 백색광 삼각측량법 기반 측정 시스템을 구축하였으며, 복잡한 배경에서의 범프 높이 측정 방법을 제안하였다. 제안된 측정 모델에 따라 범프 높이 측정 시스템을 구축하였고, U-Net 딥러닝 모델을 사용하여 광선 이미지 분할을 수행하였으며 회색도 중심법과 보간법을 결합하여 완전한 광선 중심을 추출하여 복잡한 배경의 간섭을 극복하였다. 이후 측정 시스템을 보정하여 픽셀 값과 실제 높이 값 간의 대응 관계를 확립하였다. 마지막으로 함수 적합 방식을 통해 범프 높이를 결정하였다. 실험 결과 범프 높이 측정 반복성 평균값은 0.21 μm, 표준편차는 0.095 μm이며 측정 평균 오차는 -0.04 μm, 표준편차는 0.408 μm였다. 이 방법은 복잡한 배경에서도 범프 높이 측정에서 높은 정확도와 안정성을 보이며, 칩 패키징 내 웨이퍼 범프 평탄성 온라인 검사의 요구를 충족할 수 있다.

칩 검사; 딥러닝; 광선 중심; 범프 측정