튜토리얼
본 튜토리얼은 시스템의 주요 기능을 단계별로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다.
레시피 개발 및 운영
1. Sample Data 등록
2. Recipe 개발
- 2-1. Recipe Management
- 2-2. Recipe 등록
- Recipe 등록 튜토리얼에서는 간단한 테스트용 Recipe를 구성합니다.
- 2-3. Recipe 버전 관리
- In-Line 동작하기 위한 Recipe를 구성합니다.
- 2-4. Recipe 배포
- 간단한 Recipe로 In-Line 동작 해봅니다.
- 2-5. 확산 레시피
- 확장 레시피에 대한 사용법을 익힙니다.
- 2-6. 기준정보 등록
- 기준 정보 등록 방법을 상세하게 익힙니다.
3. Model Recipe 과정
4. 운영
Defect 검출 실습
1. 확산레시피를 이용한 계측 기초 실습
- 1-1. 확산레시피 기본 실습
- 파라미터 불러오기
- 실행 및 결과 데이터 분석
- 시뮬레이션 기반 레시피 검증
- DCOLL 설정
- 1-2. 면적 및 밝기 분석 실습
- 파라미터 입력 및 디버깅 실습
- ROI영역 지정
- 패턴 분할 실습
- 면적 및 밝기 측정
- DCOLL Variable 설정 (IDBS, DM)
- 확산레시피 등록(파라미터 저장)
- 1-3. 길이 측정 실습
- 선형 패턴 길이 측정 파리미터 설정
- 원형 패턴 길이 측정 파라미터 설정
- 1-4. 불량 검출 실습
- Reference 와 템플릿매칭 실습
- Reference 대비 신호크기 차이 분할
2. Python과 순서도를 이용한 계측 심화 실습
- 2-1. 순서도 및 Dcoll Template 작성 실습
- 이미지 로드 및 전처리 모듈 연결
- 순서도에서 파라미터 변경 방법 및 디버깅 방법
- DCOLL Template 모듈에서 DCOLL Variable 작성 방법
- 직접 실행 창 사용 방법
- 2-2. 순서도 모듈로 면적 및 밝기 측정 실습
- Enhancement 모듈로 이미지 품질 조정
- Segmentation 모듈로 패턴 및 불량 분할
- Measurement 모듈로 면적 및 밝기 계산
- SummaryMeasureItems 모듈로 전체 측정값 요약
- 2.3 순서도 모듈로 길이 측정 실습
- 선형 패턴 길이 측정
- 원형 패턴 길이 측정
- 패턴간 사이 길이 측정
- 2-4. 순서도 모듈로 불량 검출 실습
- Reference 와 템플릿매칭 실습
- Reference 이미지 대비 신호크기 차이 분할
- 불량 검출 영역 및 패턴 영역 그리기
- 이미지 위에 Annotation 표시 방법
3. D/L 기반 Defect 분석 & 종합 프로젝트
- 3-1. D/L 기반 Defect 분류 실습
- 학습/검증 데이터 준비
- 학습 데이터 labling 작업
- Classification 학습 진행 및 모델 배포 작업
- Predict 모듈 사용
- D/L 결과 시각화 및 정확도 평가
- 3-2. D/L 기반 Defect 계측 실습
- 학습/검증 데이터 준비
- 학습 데이터 labling 작업
- Segmentation 학습 진행 및 모델 배포 작업
- Predict 모듈 사용 및 Measurement 모듈로 계측 진행
- D/L 결과 시각화 및 정확도 평가