KR100754969B1 - 화상 검사 장치, 화상 검사 방법 및 컴퓨터 판독가능한 기억 매체 - Google Patents

화상 검사 장치, 화상 검사 방법 및 컴퓨터 판독가능한 기억 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명의 화상 검사 장치는, 이미지 센서(11)의 출력 화상 데이터를 기억하는 원화상 기억 메모리(21), 출력 화상 데이터로부터 셰이딩 성분을 제거한 셰이딩 성분 제거 데이터를 구하는 필터링 처리부(22), 셰이딩 성분 제거 데이터를 기억하는 1차 처리 메모리(23), 셰이딩 성분 제거 데이터를 n×m의 크기를 갖는 블록으로 분할하고 분할 블록 내의 셰이딩 성분 제거 데이터를 가산하여 블록 분할/가산 데이터를 구하는 블록 분할/가산부(24), 상기 블록 분할/가산 데이터를 기억하는 2차 처리 메모리(25), 상기 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 구하는 통계 처리부(26), 구해진 평균치, 최대치 및 최소치를 사용하여 양부를 판정하는 양부 판정부(27), 및 상기 블록의 정보를 기억하는 판정 결과 기억 메모리(28)를 포함한다.

Description

화상 검사 장치, 화상 검사 방법 및 컴퓨터 판독가능한 기억 매체{IMAGE INSPECTING APPARATUS, IMAGE INSPECTING METHOD, AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM}
도1은 본 발명의 1 실시예에 따른 화상 검사 장치의 구성 예를 나타내는 블록도이다.
도2a는 얻어진 출력 화상 데이터의 수평 방향 1 라인분의 일 예를 나타내는 신호 파형도이다.
도2b는 도2a에 있어서의 출력 화상 데이터에 대해 수평 방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링 처리를 행한 후의 셰이딩 성분 제거 데이터를 나타내는 신호 파형도이다.
도2c는 도2b의 셰이딩 성분 제거 데이터가 소정 크기의 각 블록으로 분할된 이미지 예를 나타내는 신호 파형도이다.·
도3a는 4근방의 라플라시안 필터링의 일 예를 나타낸 도면이다.
도3b는 8근방의 라플라시안 필터링의 일 예를 나타낸 도면이다.
도4는 본 발명의 1 실시예에 따른 화상 검사 장치에 있어서 입력 화상과 동일한 사이즈를 갖는 출력 화상을 얻기 위해 사용되는 제어 프로그램의 일 예를 나타낸 도면이다.
도5는 도1에 나타낸 화상 검사 장치에서 취득된 화상 데이터에 기초한 촬상이미지를 나타내는 도면이다.
도6은 “휘도 특성의 불균일"을 나타내는 블록을 포함하는 화상의 일 예를 나타내는 도면이다.
도7은 이미지 센서의 출력 화상 데이터의 일 예를 나타낸 도면이다.
도8은 도7의 데이터의 데이터 분포를 3차원 형태로 그래프화 한 도면이다.
도9는 "수평 방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링(4근방)"으로 필터링 처리를 행한 후의 셰이딩 성분 제거 데이터(일부)의 일 예를 나타내는 도면이다.
도10은 도9의 데이터의 분포를 3차원 형태로 그래프화 한 도면이다.
도11은 셰이딩 성분 제거 데이터를 20×20의 사이즈를 갖는 블록으로 분할한
블록 분할/가산 데이터의 일 예를 나타내는 도면이다.
도12는 도11에 기초한 데이터 분포를 나타낸 히스토그램이다.
도13은 양부 판정에 의해 휘도 특성의 불균일을 갖는 것으로 판정된 블록을 나타내는 도면이다.
도14는 화상 검사 장치의 구성 예를 나타내는 블록도로서, 도1에 도시한 화상 검사 장치가 컴퓨터에 의해 실현되는 것을 나타낸 도면이다.
본 발명은, 이미지 센서(예를 들면, CCD(Charge Coupled Device))의 출력 화 상 데이터에 대한 양부 판정을 행하는 화상 검사 장치 등의 화상 검사 장치, 이 화상 검사 장치를 사용한 화상 검사 방법, 이 화상 검사 방법의 처리 순서를 컴퓨터가 실행하도록 하기 위한 제어 프로그램 및 그 제어 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독가능한 기억 매체에 관한 것이다.
종래, 화상 입력장치로서의 CCD 어레이 등의 이미지 센서는, 반도체 제조 기술을 응용하여, 다수의 화소부(수백만 화소 이상)가 2차원상으로 배열되어 구성되어 있다. 이 이미지 센서는, 완성까지 많은 제조 공정을 거치며, 그 제조 공정에 있어서의 문제로 인해 다양한 결함이 발생한다.
이와 같은 결함 중의 하나로 "표시 특성의 불균일"이 있다. 이“표시 특성의 불균일"은, 표시 화면상에, 일정량의 면적을 갖고 발생하는 휘도 변화로 일컬어진다. 이 "표시 특성의 불균일"은, 화면 전체에 광범위하게 걸쳐 완만하게 변화하는“표시 특성의 불균일(이후, "셰이딩"이라 한다)"과, 국소적으로 변화하는“표시 특성의 불균일(이후, "휘도 특성의 불균일"이라 한다)"의 2개로 대별된다.
상기 "셰이딩"은, 화상의 중앙부로부터 주변부로 서서히 변화하기 때문에, 육안으로는“표시 특성의 불균일"이 존재하지 않는 것으로 판단되는 경우가 많다. 한편,“휘도 특성의 불균일"은, 국소적인 휘도변화이기 때문에, 그 "휘도 특성의 불균일"의 크기 및 변화량에 따라서는, 누구의 눈에도 명백한 결함으로서 판단된다.
상기 “휘도 특성의 불균일"을 갖는 이미지 센서의 양부를 시험하는 시험 장치에서는, 종래, 이하와 같은 처리에 의해 양부가 판정되고 있다.
우선, 이미지 센서로부터의 출력 화상 데이터를 시험 장치에 취입하고, 평균필터링이나 2차원 메디안 필터링 등의 필터링에 의해“표시 특성의 불균일" 에 관한 성분을 포함하는 노이즈를 화상 데이터로부터 제거한 노이즈 제거 화상 데이터를 얻는다.
다음, 상기 노이즈 제거 화상 데이터와 본래의 출력 화상 데이터와의 차를 구해“표시 특성의 불균일" 성분을 분리하고, 그 "표시 특성의 불균일" 성분을 갖는 화소의 농도를 임의의 한계치를 사용하여 2치화 하고, 2치화한 데이터를 라벨링 처리한다. 그 후, 라벨링 면적의 대소에 의해 "휘도 특성의 불균일"의 양부를 판정한다.
여기에서, 2차원 메디안 필터링이란, 주목 화소를 중심으로 한 2차원의 복수의 화소에 의해 관찰 창을 구성하고, 주목 화소의 농도치를 그 관찰 창 내에 포함되는 화소의 농도의 중앙치로 치환하는 노이즈 제거 처리이다.
또, 라벨링 처리란, 2치화한 화상 데이터에 대해, 한계치을 초과한 화소에라벨링 처리를 행하고, 인접한 화소도 한계치를 초과하고 있는 경우에 동일한 라벨을 붙이는 처리이다.
그러나, 상기 종래 기술에서는, 노이즈 제거 처리 및 라벨링 처리에 시간이 지나치게 걸리는 문제가 있다. 또, 처리 시간의 단축화를 꾀하면, 라벨링 처리 정밀도가 낮아지는 문제가 있다.
이 문제를 해결하기 위해, 예를 들면 참고자료 1에 개시되어 있는 종래의 화상 정보처리장치에서는, 노이즈 제거 처리에 있어서, 2차원 메디안 필터가 아닌, 1 차원 메디안 필터인 수평 방향(H)으로의 메디안 필터링과 수직 방향(V)으로의 메디안 필터링을 조합시켜 처리 시간의 단축화와 함께 정밀도 유지를 실현하고 있다. 또한, 이 참고자료 1에 개시되어 있는 화상 정보처리 장치에서는,“휘도 특성의 불균일"의 양부를 판정하기 위해, 독자적인 함수를 사용함으로써, 판정 정밀도의 향상을 꾀하고 있다.
[참고 자료 1] 일본국 공개특허공보 09-258281호
상술한 바와 같이, 종래 기술에서는, 노이즈 제거 처리를 위해 평균 필터링이나 2차원 메디안 필터링 등을 사용하기 때문에, 노이즈 제거 처리에 시간이 걸리는 문제가 있다. 또한, "휘도 특성의 불균일"의 양부를 판정하기 위해“표시 특성의 불균일" 성분을 갖는 화소의 농도를 임의의 한계치에 의해 2치화 하고, 2치화 한 데이터를 라벨링 처리할 필요가 있기 때문에, 라벨링 처리에도 시간이 걸린다고 하는 문제가 있다. 더욱이, 그 처리 시간의 단축화를 꾀하면, 라벨링 처리 정밀도가 저하하는 문제가 있다.
한편, 참고자료 1의 화상 정보처리 장치에서는, 1차원 메디안 필터링을 조합시켜 처리시간의 단축화를 꾀하는 동시에 정밀도 유지를 꾀하고, "휘도 특성의 불균일"의 양부를 판정하기 위해 독자적인 함수를 사용함으로써 판정 정밀도의 향상을 꾀하고 있으나, 라벨링 처리에 대해서는 종래와 같이 행하고 있다. 이 때문에,“휘도 특성의 불균일"의 면적 및 수가 많은 경우에는, 라벨링 처리에 시간이 지나치게 많이 걸리는 문제가 남는다.
본 발명은, 상기 종래의 문제를 해결하는 것으로,“휘도 특성의 불균일"의 면적 및 수에 관계없이, 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대해,“휘도 특성의 불균일"의 검출 정밀도 향상을 꾀하여, 정확하고 정량적으로, 또한 고속으로 검출하여 양부 판정(평가)을 할 수 있는 화상 검사 장치, 이 화상 검사 장치를 사용한 화상 검사 방법, 이 화상 검사 방법의 각 처리 순서를 컴퓨터에 실행시키기 위한 제어 프로그램 및 이 제어 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독가능한 기억 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상술한 바와 같이, 종래 기술에서는, 노이즈 제거 처리를 위해 평균 필터링이나 2차원 메디안 필터링 등을 사용하기 때문에, 노이즈 제거 처리에 시간이 많이 걸리는 문제가 있다. 또한, "휘도 특성의 불균일"의 양부를 판정하기 위해 “표시 특성의 불균일" 성분을 갖는 화소의 농도를 임의의 한계치에 의해 2치화 하고, 2치화 한 데이터를 라벨링 처리할 필요가 있기 때문에, 라벨링 처리에도 너무 많은 시간이 걸린다고 하는 문제가 있다. 더욱이, 그 처리 시간의 단축화를 꾀하면, 라벨링 처리 정밀도가 저하하는 문제가 있다.
한편, 참고자료 1의 화상 정보처리 장치에 있어서는, 1차원 메디안 필터링을 조합시켜 처리시간의 단축화를 꾀하는 동시에 정밀도 유지를 꾀하고, "휘도 특성의 불균일"의 양부를 판정하기 위해 독자적인 함수를 사용함으로써 판정 정밀도의 향상을 꾀하고 있다. 그러나, 라벨링 처리에 대해서는 종래와 같이 행하고 있다. 이 에 따라,“휘도 특성의 불균일"의 면적 및 수가 많은 경우에는, 라벨링 처리에 시간이 지나치게 많이 걸리는 문제가 남는다.
본 발명은, 상기 종래의 문제를 해결하는 것으로,“휘도 특성의 불균일"의 면적 및 수에 관계없이, 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대해,“휘도 특성의 불균일"의 검출 정밀도 향상을 꾀하여, 정확하고 정량적으로, 또한 고속으로 검출하여 양부 판정(평가)을 행할 수 있는 화상 검사 장치, 이 화상 검사 장치를 사용한 화상 검사 방법, 이 화상 검사 방법의 각 처리 순서를 컴퓨터에 실행시키기 위한 제어 프로그램 및 이 제어 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독가능한 기억 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명에 따른, 이미지 센서로부터 출력되는 화상데이터에 대해 양부 판정을 행하는 화상검사 장치는, 상기 이미지 센서로부터의 출력 화상 데이터를 n×m(m 및 n은 자연수)의 소정 사이즈를 갖는 블록(하나 또는 복수의 블록)으로 분할하고, 분할된 블록 내의 데이터(블록마다의 각 데이터)를 가산하여 블록 분할/가산 데이터를 구하는 블록/분할/가산부; 상기 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 구하는 통계 처리부; 및 상기 통계 처리부에 의해 구해진 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치에 기초하여 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대한 양부를 판정하는 양부 판정부를 포함하고, 그에 의해 상기 목적이 달성된다.
또한, 바람직하게는, 본 발명의 화상 검사 장치는, 블록 분할/가산부의 전단에, 상기 이미지 센서의 출력 화상데이터로부터 셰이딩 성분을 제거한 셰이딩 성분 제거 데이터를 구하는 필터링 처리부를 더 포함하고, 상기 블록 분할/가산부는, 상기 셰이딩 성분 제거 데이터를 n×m(m 및 n은 자연수)의 소정 사이즈를 갖는 각 블 록으로 분할하고, 분할된 블록 내의 셰이딩 성분 제거 데이터를 가산하여 블록 분할/가산 데이터를 구한다.
본 발명의 화상 검사 장치는, 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대해 양부 판정을 행하는 화상검사 장치에 있어서, 상기 이미지 센서의 출력 화상 데이터를 기억하는 원화상 메모리; 상기 원화상 메모리에 기억된 출력 화상데이터로부터 셰이딩 성분을 제거한 셰이딩 성분 제거 데이터를 구하는 필터링 처리부; 상기 필터링 처리부에 의해 구해진 세이딩 성분 제거 데이터를 기억하는 1차 처리 메모리; 상기 1차 처리 메모리에 기억된 셰이딩 성분 제거 데이터를 n×m(m 및 n은 자연수)의 소정 사이즈를 갖는 블록(하나 또는 복수의 블록)으로 분할하고, 분할된 블록 내의 상기 셰이딩 성분 제거 데이터(블록마다의 각 데이터)를 가산하여 블록 분할/가산 데이터를 구하는 블록 분할/가산부; 상기 블록 분할/가산부에 의해 구해진 상기 블록 분할/가산 데이터를 기억하는 2차 처리 메모리; 상기 2차 처리 메모리에 기억된 상기 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 구하는 통계 처리부; 상기 통계 처리부에 의해 구해진 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치에 기초하여 상기 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대한 양부를 판정하는 양부 판정부; 및 상기 양부 판정부에 의해 판정된 양부 블록의 정보를 기억하는 판정 결과 기억 메모리를 구비하며, 이에 의해 상기 목적이 달성된다.
또한, 본 발명의 화상 검사 장치에 있어서의 필터링 처리부는, 수평방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링, 수직 방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링, 4근방(4-coefficient) 라플라시안 필터링, 8근방(8-coefficient) 라플라시안 필터링 및 3방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링의 어느 하나를 사용하여 셰이딩 성분 제거 데이터를 구한다.
또한, 본 발명의 화상 검사 장치에 있어서의 양부 판정부는,
(Max-Ave)/(Ave-Min) > limit_1
(단, Max : 블록 분할/가산 데이터의 최대치,
Min : 블록분할/가산 데이터의 최소치,
Ave : 블록분할/가산 데이터의 평균치,
1 imit _1 : 양부 판정의 한계치)
에 의해 상기 이미지 센서의 양부 판정을 행한다.
또한, 본 발명의 화상 검사 장치에서의 양부 판정부는,
(Blk-Ave)/(Ave-Min) > limit_2
(단, Blk : 임의 블록의 분할/가산 데이터,
Min : 블록분할/가산데이터의 최소치,
Ave : 블록 분할/가산 데이터의 평균치,
limit_2 : 양부 판정의 한계치)
에 의해 상기 블록의 양부 판정을 행한다.
또한, 본 발명의 화상 검사 장치에서의 양부 판정의 한계치는 1.5 내지 2.5의 범위에 있는 것이 바람직하다.
본 발명의 화상 검사 방법은, 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대해 양부 판정을 행하는 화상 검사 방법에 있어서, 상기 이미지 센서부터의 출력 화상데이터 를 n×n(m 및 n은 자연수)의 소정 사이즈의 블록(하나 또는 복수의 블록)으로 분할하고, 분할된 블록 내의 데이터(블록마다의 각 데이터)를 가산하여 블록 분할/가산 데이터를 구하는 블록 분할/가산 스텝; 상기 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 구하는 통계 처리 스텝; 및 상기 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 사용하여 상기 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대해 양부를 판정하는 양부 판정 스텝을 포함하고, 그에 의해 상기 목적이 달성된다.
바람직하게는, 본 발명의 화상 검사 방법에 있어서의 블록 분할/가산 스텝의 앞에, 상기 이미지 센서의 출력 화상 데이터로부터 셰이딩 성분을 제거한 셰이딩 성분 제거 데이터를 구하는 필터링 처리 스텝을 더 포함하고, 상기 블록 분할/가산 스텝은, 상기 셰이딩 성분 제거 데이터를 n×m(m 및 n은 자연수)의 소정 사이즈를 갖는 각 블록으로 분할하고, 분할된 블록 내의 셰이딩 성분 제거 데이터를 가산하여 블록 분할/가산 데이터를 구한다.
본 발명의 제어 프로그램은, 상기 화상 검사 방법을 실행하는 처리 순서를 컴퓨터가 처리하도록 하기 위한 프로그램이며, 그에 의해 상기 목적이 달성된다.
본 발명에 의한 판독가능한 기억 매체는, 상기 제어 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기억 매체이고, 그에 의해 상기 목적이 달성된다.
이하, 상기 구성을 갖는 본 발명의 작용을 설명한다.
본 발명에 있어서는, 예를 들면 CCD 등의 이미지 센서의 출력 화상데이터에 대해 화상처리를 행하는 화상 검사 장치에 있어서, 우선, 화면 전체의 넓은 범위를 완만하게 휘도 변화하는“셰이딩"을 필터링 처리에 의해 제거하여“휘도 특성의 불 균일"을 강조한 세이딩 성분 제거 데이터를 구한다. 이 필터링 처리에서는, 예를 들면, 수평 방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링, 수직 방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링, 4근방 라플라시안 필터링, 8근방 라플라시안 필터링 및 3방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링 등을 사용하여, 인접하는 출력 화상 데이터 사이의 미분을 행함으로써, 화상 데이터간의 휘도 변화량을 얻는다. “셰이딩"에서는, 이 변화량이“휘도 특성의 불균일"과 비교하여 무시할 수 있을 정도로 미소하기 때문에, 인접하는 출력 화상 데이터 사이의 미분으로 휘도 변화량의 절대치를 취득함으로써 "셰이딩"을 제거할 수 있다. 이 셰이딩 성분이 없는 데이터의 경우에, 필터링 처리는 불필요하다.
다음, 블록 분할/가산부에 의해 셰이딩 성분 제거 데이터를 n×m의 각 블록으로 분할하고, 분할된 블록 내의 셰이딩 성분 제거 데이터를 가산하여 블록 내의 블록 분할/가산 데이터를 구한다.
“휘도 특성의 불균일"은, 어느 정도 이상의 면적을 갖고, 또한, 국소적인 휘도 변화량을 갖는 영역이기 때문에, 분할된 블록 내에“휘도 특성의 불균일"이 존재하면, 그 블록의 블록 분할/가산 데이터는,“휘도 특성의 불균일"이 존재하지 않는 블록의 블록 분할/가산 데이터보다도 큰 값으로 된다. 또,“휘도 특성의 불균일"이 존재하지 않는 블록 사이에서는, 블록 내에서의 휘도 변화가 미소하기 때문에, 블록 분할/가산 데이터에 큰 차는 없다. 그 때문에, “휘도 특성의 불균일"이 존재하지 않는 블록분할/가산 데이터의 분포는 정규 분포에 가까운 분포로 되도록 형성되고, “휘도 특성의 불균일"이 존재하는 블록 분할/가산 데이터의 분포는 최 소치가 최대치보다도 평균치에 가까운 값으로 되도록 형성된다.
따라서, 통계 처리부에 의해 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 산출하고, 양부 판정부에 의해 최대치와 평균치의 차와, 최소치와 평균치의 차를 비교하거나, 또는 블록의 가산 데이터와 평균치의 차와, 최소치와 평균치와의 차를 비교하는 것에 의해 이미지 센서의 양부 판정 및/또는 각 블록의 양부 판정(불량 블록의 추출)을 행할 수 있다.
예를 들면, 이미지 센서의 양부를 판정하기 위해서는, "평균치 Ave와 최대치Max와의 차" 및 "평균치 Ave와 최소치 Min의 차"의 비를 구하고, 다음 식(1)에 나타낸 바와 같이, 2개의 차의 비가 임의의 배수(양부 판정 한계치: 1imit_1)을 초과한 경우에, 화상 센서는 불량으로 판정된다.
예를 들면 이미지 센서의 양부를 판정하기 위해서는, "평균치 Ave와 최대치 Max의 차" 및 "평균치 Ave와 최소치 Min과의 차"의 비를 구하고, 다음 식(1)에 나타낸 바와 같이, 2개의 차의 비가 임의의 배수(양부 판정 한계치: 1imit_1)을 초과한 경우에, 그 화상 센서는 불량으로 판정된다.
(Max-Ave)/(Ave- Mln) > 1 imit _1 ‥‥ (식 1)
Max : 최대치
Min : 최소치
Ave : 평균치
1 imit _1 : 양부 판정의 한계치
또한, 불량 블록(고장 에어리어)을 추출하기 위해서는, "임의의 블록의 가산 데이터 Blk와 평균치 Ave와의 차" 및 "평균치 Ave와 최소치 Min의 차"를 구하고, 하기 식 (2)에 나타낸 바와 같이, "임의의 블록의 가산 데이터 Blk와 평균치 Ave의 차"와 "평균치 Ave와 최소치 Min과의 차"의 비에 대해, 임의의 배수(양부 판정 한계치 : 1imlt_2)를 초과한 경우에, 그 임의의 블록은 불량 블록으로 판정된다.
(B1k-Ave)/(Ave-Min) > 1imit_2 ‥‥ (식 2)
Blk : 블록의 가산 데이터
Max : 가산데이터의 최대치
Min : 가산 데이터의 최소치
Ave : 가산 데이터의 평균치
1 imit _2 : 불량블록(고장 에어리어)의 한계치
또한, 양부 판정 한계치 1 imit _1 및 1 imit _2는, 화상장치에 의해 얻어진 대상물의 화상과 대상물을 육안으로 관찰한 결과와의 관계로부터 구할 수 있지만, 바람직하게는 1.5∼2.5의 범위로 한다. 보다 바람직하게는, 양부 판정 한계치 1imit_1 및 1 imit _2의 값은 2이다. 양부 판정 한계치 1 imlt _1 및 1 imit _2가 1.5보다도 작으면, "양(good quality)"의 화상센서 또는 블록도 "불량(poor quality "으로 판정될 확률이 높아지고, 2.5보다도 크면 "불량"의 화상센서 또는 블록도 "양"으로 판정될 확률이 높아진다.
이상에 의해 본 발명에 의하면, 라벨링 처리를 하지 않고, 간단한 통계 처리에 의해,“휘도 특성의 불균일"의 면적 및 수량에 관계없이, 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대해“휘도 특성의 불균일"을 정확하고도 정량적으로, 또한 고속으 로 검출하여 양부를 판정할 수 있다.
본 발명의 상기 및 다른 특징을 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
이하, 본 발명에 따른 화상 검사 장치의 실시예들에 대해, 첨부 도면들을 참조하여 설명한다.
도1은 본 발명의 일 실시예인 화상 검사 장치의 구성예를 나타낸 블록도이다.
도1에 있어서, 화상 검사 장치(20)는, 원화상 메모리(21), 필터링 처리 수단(22), 1차 처리 메모리(23), 블록 분할/가산 수단(24), 2차 처리 메모리(25), 통계 처리 수단(26), 양부 판정 수단(27) 및 판정 결과 메모리(28)를 가진다.
원화상 메모리(21)는 이미지 센서(11)의 출력 화상 데이터를 기억한다. 이 화상 검사 장치(20)에 있어서, 피검사 대상의 이미지 센서(11)를 CCD라 하면, 먼저, 임의의 광량이 CCD에 입력된 때의 출력 화상 데이터(휘도 정보)를 CCD출력 단자로부터 취득하고, 취득된 출력 화상 데이터를 원화상 메모리(21)에 기억시킨다.
필터링 처리 수단(22)은 원화상 메모리(21)에 기억된 출력 화상 데이터로부터 셰이딩(shading) 성분을 제거한 셰이딩 성분 제거 데이터를 구한다. 이 셰이딩의 화상 데이터 사이의 휘도 변화량이 휘도 불균일에 비해 작기 때문에, 인접한 화상 데이터 사이의 휘도 변화량의 절대값을 취득하여 셰이딩을 제거함으로써, “휘도 불균일"을 강조한 데이터를 얻을 수 있다.
1차 처리 메모리(23)는, 필터링 처리 수단(22)에 의해 얻어진 셰이딩 성분 제거 데이터를 기억한다.
블록 분할/가산 수단(24)은 1차 처리 메모리(23)에 기억된 세이딩 성분 제거
데이터를 n×m(m 및 n은 자연수)의 소정의 크기의 블록으로 분할하는 블록 분할 수단(241) 및 블록 분할 수단(241)에 의해 분할된 블록내의 셰이딩 성분 제거 데이터를 가산하여 블록 분할/가산 데이터를 구하는 블록 가산 수단(242)을 포함한다.
2차 처리 메모리(25)는 상기 블록 분할/가산 수단(24)에 의해 얻어진 블록 분할/가산 데이터를 기억한다.
통계 처리 수단(26)은 상기 2차 처리 메모리(25)에 기억된 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 구한다.
양부 판정 수단(27)은 상기 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 이용하여 이미지 센서(11)의 출력 화상 데이터에 대한 양부를 판정한다.
판정 결과 메모리(28)는 양부 판정 수단(27)에 의해 얻어진 양부가 결정된 블록의 정보를 기억한다.
상기 구성에 따르면, 필터링 처리 수단(22)에 의해 셰이딩 성분을 제거하고, 블록 분할/가산 수단(24)에 의해 셰이딩 성분 제거 데이터를 소정 사이즈의 각 블록으로 분할하고 각 블록내의 데이터를 가산한다. 통계 처리 수단(26)에서 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 구하고, 양부 판정 수단(27)에서 이미지 센서(11)의 출력 화상 데이터에 대한 양부를 판정한다.
상기 출력 화상 데이터에 대한 양부 판정에 있어서, 휘도 불균일은 어느 정도 이상의 면적에 걸쳐 나타나고, 또한 국소적인 휘도 변화량을 가진다. 따라서, 휘도 불균일이 존재하는 블록의 가산 데이터의 값이, 휘도 불균일이 존재하지 않는블록의 가산 데이터의 값보다 큰 값으로 되기 때문에, 휘도 불균일이 존재하지 않는 블록의 가산 데이터는 정규 분포에 가깝고, 휘도 불균일이 존재하는 블록의 가산 데이터의 최소치가 최대치보다 평균치에 가깝게 된다. 따라서, 가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 구하고, 최대치와 평균치 사이의 차 및 최소치와 평균치 사이의 차를 비교함에 의해, 라벨링 처리를 행하지 않고 이미지 센서(11)의 양부 판정 또는 분할 블록의 양부 판정(불량 블록의 검출)을 행할 수 있다.
이상의 각 구성을 더욱 상세하게 설명한다. 필터링 처리 수단(22)에 의한 셰이딩 성분 제거 처리를 도2a 및 도2b에 나타내며, 블록 분할/가산 수단(24)에 의한 셰이딩 성분 제거 데이터의 분할 처리를 도2c에 나타내고 있다.
도2a는, 취득된 출력 화상 데이터에서의 수직 방향 화소의 1라인분의 일례를 나타낸 신호 파형도이다. 도2a에서, 종축은 휘도, 횡축은 시간을 나타내며, 점선으로 둘러싸인 부분에 휘도 불균일이 발생되어 있다.
원화상 메모리(21)에 기억된 도2a의 출력 화상 데이터로부터,“휘도 불균일"이 강조된 도2b의 셰이딩 성분 제거 데이터를 취득한다. 구체적으로는, 취득된 도2a의 출력 화상 데이터에서 저주파 성분(셰이딩)을 제거하고, 고주파 성분(점 결함 및 휘도 불균일)을 추출한다. 이를 위해, 휘도 변화량을 산출하기 위한 미분 필터링(1차 미분 필터링) 또는 윤곽선을 추출하기 위한 라플라시안 필터링(2차 미분 필터링)을 사용하여 고주파 성분을 강조한다.
필터링 처리 수단(22)으로서 사용되는 대표적인 필터로서는, 수평 방향의 중 심 차분에 의한 미분 필터, 수직 방향의 중심 차분에 의한 미분 필터, 4근방의 라플라시안 필터, 8근방의 라플라시안 필터 및 세 방향의 중심 차분에 의한 미분 필터를 들 수 있다.
여기에서, 1차 미분 필터는 Ⅹ방향의 미분과 Y방향의 미분을 이용하여 휘도 불균일에 대한 에지(윤곽)를 추출하는 것이다. 라플라시안 필터는 2차 미분에 의해 화상의 선명도 또는 에지 검출을 행하는 필터이다. 화상의 2차 미분은 다음과 같이 행해진다.
B(x,y)를 주목 화소로 하고, 화소 B와 그의 인접 화소 A 사이, 및 화소 B와 그의 인접 화소 C 사이의 차분을 fx(B-A) 및 fx(C-B)라고 하면, 이들은,
fx(B-A)=Ⅰ(x,y)-Ⅰ(x-1,y)
fx(C-B)=Ⅰ(x+1,y)-Ⅰ(x,y)
로 나타내진다. 단, Ⅰ(x,y)는 점(x,y)에서의 화소치라고 한다.
화소 B에 관한 2차 미분은, 이들의 1차 미분치의 차분으로서,
fxx(x, y)=fx(C-B)-fx(B-A)=Ⅰ(x-1,y)+Ⅰ(x+1,y)-2Ⅰ(x,y)
를 이용하여 계산할 수 있다.
수직 방향의 미분도 동시에 고려하면, 화소 B에 관한 2차 미분은,
▽2f(x,y)=Ⅰ(x-1,y)+Ⅰ(x+1,y)+Ⅰ(x,y-1)+Ⅰ(x,y+1)-4Ⅰ(x,y)…(식3)
에 의해 구해진다.
도3(a)는 상기 식3의 각 화소의 계수를 그 화소의 배치에 매칭하여 표현한 4 근방의 라플라시안 필터의 계수예를 나타내고, 도3(b)는 4근방의 라플라시안 필터 외에 경사 방향의 미분도 고려한 8근방의 라플라시안 필터의 계수예를 나타내고 있다. 이 계수들은 마스크 또는 커널이라고도 한다.
라플라시안 필터뿐 아니라, 필터링 처리에서는, 처리 가능한 화상의 범위를 고려하는 것이 중요하다. 예컨대, 상기 라플라시안 필터에 의해서는, 인접한 화소가 존재하지 않는 화상 단의 화소에 대해서는 처리할 수 없다. 따라서, 각 화소로 액세스하기 위한 루프의 초기치와 최종치에 주의할 필요가 있다.
도4에, 입력 화상 사이즈와 같은 사이즈로 출력 화상이 얻어지는 경우의 프로그래밍 예를 나타내고 있다.
다음, 필터링 처리 수단(22)에 의한 필터링 처리 후의 셰이딩 성분 제거 데이터를 1차 처리 메모리(23)에 기억시킨다.
도2b는 도2a의 출력 화상 데이터에 대해 수평 방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링 처리를 행한 후의 셰이딩 성분 제거 데이터를 나타내는 신호 파형도이다. 도2b에서, 종축은 휘도 변화량, 횡축은 시간을 각각 나타내고 있다.
다음, 블록 가산/분할 수단(241)에 의해 1차 처리 메모리(23)에 기억된 셰이딩 성분 제거 데이터를 소정 사이즈의 n×m의 화소 수의 블록으로 분할한다.
도2c는 도2b의 셰이딩 성분 제거 데이터에 대해 소정 사이즈의 각 블록들로 분할한 이미지 예를 나타내는 신호 파형도이다. 도2c에서, 종축은 휘도 변화량, 횡축은 시간을 각각 나타내고 있다.
다음, 블록 가산 수단(242)에 의해 각 블록 내의 셰이딩 성분 제거 데이터를 가산한 후, 얻어진 블록 분할/가산 데이터를 2차 메모리(25)에 기억시킨다.
또한, 통계 처리 수단(26)에 의해 블록 분할/가산 데이터의 평균치 Ave, 최대치 Max 및 최소치 Min을 구한다.
또한, 구해진 평균치 Ave, 최대치 Max, 최소치 Min 및 양부 판정의 한계치(12)의 값 limit_2로부터, 양부 판정 수단(27)에 의해 양부 처리를 실시한다.
구체적으로, 양부 판정 수단(27)에 의해,
(Blk-Ave)/(Ave-Min)>limit_2‥·(식2)
Blk: 임의의 블록의 가산 데이터
Max: 가산 데이터의 최대치
Min: 가산 데이터의 최소치
Ave: 가산 데이터의 평균치
limit_2: 양부 판정의 한계치(12)
를 이용하여 이미지 센서(11)에서의 출력 화상 데이터에 대한 "휘도 불균일"을 검출한다.
각각의 분할된 블록 마다 양부 판정된 결과는 판정 결과 메모리(28)에 기억시킨다.
예컨대, 도5에 나타낸 바와 같이“휘도 불균일"이 존재하는 경우, 판정 결과 메모리(28)에는, 도6에 나타낸 바와 같은 “휘도 불균일"이 존재하는 것으로 판정된 블록 데이터가 기억된다.
이미지 센서(11)의 양부만을 판정하는 경우에는, 양부 판정 수단(27)에 의 해,
(Max-Ave)/(Ave-Min)>limit_1‥·(식1)
Max: 최대치
Min: 최소치
Ave: 평균치
limit_1: 양부 판정의 한계치(12)
를 이용하여 양부를 판정한다.
이러한 양부 판정의 한계치(12)의 값 limit_1 및 limit_2는, 화상 검사 장치에 의해 얻어진 대상물의 화상 및 대상물을 눈으로 관찰한 결과 사이의 상관으로부터 구해진다.
이미지 센서(11)의 양부 결과는 양부 결과 표시(31)로서 표시되고, 블록의 양부 판정 결과는 판정 결과 메모리(28)에 기억된 내용이 판정 결과 표시(32)로서 표시된다.
이하, 필터링 처리 수단(22)으로서, 수평 방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링(4근방의)을 사용한 경우를 일례로서, 본 실시예에 따른 화상 검사 장치(20)에 의한 처리에 대해 더욱 상세하게 설명한다.
도7에, 이미지 센서(11)에서의 출력 화상 데이터의 일부의 예를 나타낸다. 도8은 도7의 데이터 분포를 3차원 형태로 나타낸 그래프이다. 도8에서, 횡방향은 화면 수평 방향의 화소를 나타내고, 종방향은 화면 수직 방향의 화소를 나타내며, 지면에 대해 수직인 방향으로 휘도(2000∼2500)를 나타내고 있다.
이 출력 화상 데이터에 대해,
Figure 112005063509844-pat00001
에 기초하여 미분 필터링을 행한다. 즉, 주목의 출력 화상 데이터 값에 대해 인접한 2개의 출력 화상 데이터 값들 사이의 차분 및 상기한 2개의 출력 화상 데이터 값들에 인접한 2개의 다른 출력 화상 데이터 값들 사이의 차분을 가산하여, 그 결과의 값을 2로 나누어 절대값을 구한다.
도7의 출력 화상 데이터를 참조하여 설명하면, 도면 좌측 상부로부터, 휘도의 수치는 2408, 2450, 2392, 2376, 2350,‥·이다. 이 수치들에 상기 미분 필터링을 행하면, 휘도 변화량은,
Figure 112005063509844-pat00002
으로 된다. 유사하게, 인접한 출력 화상 데이터에 대해 동일한 미분 필터링을 행하게 하면, 휘도 변화량은,
Figure 112005063509844-pat00003
로 된다.
도9는 이와 같은 "수평 방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링(4근방의)"으로 필터링 처리를 행한 후의 셰이딩 성분 제거 데이터를 나타낸다.
도10은 도9의 데이터 분포를 3차원 형태로 나타낸 그래프이다. 도10에서, 횡방향은 화면 수평 방향의 화소를 나타내고, 종방향은 화면 수직 방향의 화소를 나 타내며, 지면에 대해 수직인 방향으로의 휘도 변화량(0∼100)을 나타내고 있다.
도11에, 상기 셰이딩 성분 제거 데이터를 20×20의 사이즈의 블록들로 분할
하고, 셰이딩 성분 제거 데이터의 총합(도9의 "66, 41, 0, 18, 44,·‥"에 동등한 데이터 400개의 총합)을 각 블록에 대해 산출한 블록 분할/가산 데이터의 일례를 나타낸다.
도11의 블록 분할/가산 데이터를 이용하여 평균치, 최대치 및 최소치를 구하면,
평균치: 11986.07
최대치: 24021
최소치: 9716
이 된다.
상기 양부 판정의 한계치(12)의 값 limit_2를 최소치와 평균치 사이의 차의 2배까지로 설정한 경우,
Figure 112005063509844-pat00004
로부터,
Figure 112005063509844-pat00005
로 되고, 따라서, 블록 내의 가산 데이터의 총합이 16527을 초과하면, 상기 블록은 불량으로 판단된다.
도12는 도11에 기초하여 데이터의 분포를 나타낸 히스토그램이다. 도면의 점 선은 양부 판정 경계선을 나타낸다. 도12에서, 횡축에는 각 블록의 블록 분할/가산데이터의 값을 나타내고, 종축에는 그 블록들의 수를 나타내고 있다. 도12에서는, 블록 내의 가산 데이터의 총합이 16527을 초과하는 블록의 수는 3개이다.
도13에 나타낸 3차원 그래프에 도시된 바와 같이 불량 블록을 추출할 수 있다. 도13에서, 횡축은 수평 방향의 블록을 나타내고, 종축은 수직 방향의 블록을 나타내며, 지면에 수직인 방향으로 각 블록의 휘도 변화량의 합 (0∼3000)을 나타내고 있다. 표면이 백색인 블록들이 불량 블록들이고, 표면이 흑색인 블록들이 우량한 블록들이다.
이미지 센서(11)로서“휘도 불균일" 유무를 확인하는 경우에는,
Figure 112005063509844-pat00006
를 이용한다. 블록 가산/분할 데이터의 "최대치와 평균치 사이의 차"가 블록 가산/분할 데이터의 "최소치와 평균치 사이의 차"보다 2배 이상 크기 때문에, 이미지 센서(11)에서“휘도 불균일"이 있는 것으로 판정된다.
양부 판정의 한계치의 값 limit_1 및 limit_2는 화상 검사 장치에 의해 얻어진 대상물의 화상 및 대상물을 눈으로 관찰한 결과 사이의 상관으로부터 구해진다. 그러나, 양부 판정의 한계치 값 limit_1 및 limit_2는 1.5∼2.5의 범위가 바람직하다. 더 바람직하게는, 양부 판정의 한계치 값 limit_1 및 limit_2가 상기한 바와 같이 2인 것이다. 양부 판정의 한계치 값 limit_1 및 limit_2가 1.5보다 작으면, "양호"의 이미지 센서 또는 블록도 "불량"으로 판정할 가능성이 증가한다. 양부 판 정의 한계치 값 limit_1 및 limit_2가 2.5보다 커지면, "불량"의 이미지 센서 또는 블록도 "양"으로 판정될 가능성이 증가한다.
본 실시예에 따른 화상 검사 장치(20)를 사용한 화상 검사 방법은 하드웨어 구성(회로 구성)으로 할 수 있지만, 소프트웨어 구성으로 하는 것도 가능하다. 이 경우의 기본 구성을 도14에 나타내고 있다.
도14는 본 실시예에 따른 화상 검사 장치(20)를 소프트웨어에 의해 실현하기 위한 구성 예를 나타낸 블록도이다.
도14에 나타낸 바와 같이, 화상 검사 장치(20)는, 연산 처리 수단(제어 수단)으로서의 CPU(중앙 연산 처리 장치), 예컨대 광디스크(CD), 자기 디스크, 하드 디스크 및 외부 기억장치 등의 컴퓨터 독출 가능 기록 매체로서의 ROM(42), CPU(41)가 워크 메모리로서 이용하는 RAM(43), 키보드나 마우스 등을 포함하는 입력부(44) 및 디스플레이나 프린터 등을 포함하는 출력부(45)를 가지고 있다.
CPU(41)는 ROM(42)으로부터 RAM(43)에 독출된 본 발명의 제어 프로그램에 따라, 이미지 센서(11)로부터 출력 화상 데이터를 취입하여, 상기한 바와 같은 "휘도 불균일"의 양부 판정을 행한다.
RAM(42)은 원화상 메모리(21), 1차 처리 메모리(23), 2차 처리 메모리(25) 및 판정 결과 메모리(28)로서도 사용된다. 이미지 센서(11)의 출력 화상 데이터, 필터링 처리 수단(22)에 의한 셰이딩 성분 제거 데이터 출력, 블록 분할/가산 수단(24)에 의한 블록 분할/가산 데이터, 및 양부 판정에 의해 얻어진, 양부가 판정된, 블록의 정보도 RAM(42)에 기억된다.
양부 판정의 한계치(12)의 값 limit_1 및 limit_2는 화상 검사 장치에 의해 얻어진 대상물의 화상 및 대상물을 눈으로 관찰한 결과 사이의 상관으로부터 구해지며, 조작자에 의해 입력부(44)로부터 입력된다.
이미지 센서(11)의 양부 결과는, 양부 결과 표시(31)로서 출력부(45)에 출력 되어 표시된다. 블록의 양부 판정 결과는, 메모리(28)에 기억된 내용이 판정 결과 표시(32)로서 출력부(45)에 출력되어 표시된다.
따라서, CPU(41)는, 제어 프로그램에 따라, 이미지 센서(11)의 출력 화상 데이터로부터 셰이딩 성분 제거 데이터를 얻기 위한 필터링 처리 스텝, 셰이딩 성분 제거 데이터를 n×m(m 및 n은 자연수)의 소정 사이즈의 각 블록들로 분할하고, 분할된 블록내의 셰이딩 성분 제거 데이터를 가산하여 블록 분할/가산 데이터를 얻기 위한 블록 분할/가산 스텝, 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 얻는 통계 처리 스텝, 및 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 이용하여 이미지 센서(11)의 출력 화상 데이터에 대해 양부를 판정하는 양부 판정 스텝을 실행한다.
이 방식에 의해, 본 발명에 따르면, 화상 검사 장치(20)는 이미지 센서(11)에서의 출력 화상 데이터를 기억하는 원화상 메모리(21), 출력 화상 데이터로부터 셰이딩 성분 제거 데이터를 얻기 위한 필터링 처리 수단(22), 셰이딩 성분 제거 데이터를 기억하는 1차 처리 메모리(23), 셰이딩 성분 제거 데이터를 n×m의 소정 사이즈의 각 블록으로 분할하고, 각 분할된 블록내의 셰이딩 성분 제거 데이터를 가산하여 블록 분할/가산 데이터를 얻는 블록 분할/가산 수단(24), 블록 분할/가산 데이터를 기억하는 2차 처리 메모리(25), 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치, 및 최소치를 구하는 통계 처리 수단(26), 상기 평균치, 최대치 및 최소치를 이용하여 데이터의 양부를 판정하는 양부 판정 수단(27) 및 양부가 판정된 블록의 정보를 기억하는 판정 결과 메모리(28)를 포함한다. 이로써, 라벨링 처리를 행하지 않고 간단한 통계 처리에 의해“휘도 불균일"의 면적의 사이즈 및 수에 관계없이, 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대한,“휘도 불균일"을 정확하고 정량적으로, 또한 고속으로 검출하여 허용 가능한 범위 내에 있는지를 판정할 수 있다.
상기 실시예에서는, 필터링 처리 스텝(필터링 처리 수단(22))을 제공하지만, 본 발명은 이 실시예에 제한되지 않고, 이미지 센서(11)에서의 출력 화상 데이터가 셰이딩이 없든지 그렇지 않으면 약간 있는 경우에는, 필터링 처리 스텝(필터링 처리 수단(22))을 제공하지 않아도“휘도 불균일"의 면적의 사이즈 및 수에 관계없이 , “휘도 불균일"을 정확하고 정량적으로, 또한 고속으로 검출하여 허용 가능한 범위 내에 있는지의 판정을 행할 수 있는 본 발명의 목적을 달성할 수 있게 된다.
상기 실시예에서는, 원화상 메모리(21), 필터링 처리 수단(22), 1차 처리
메모리(23), 블록 분할/가산 수단(24), 2차 처리 메모리(25), 통계 처리 수단(26), 양부 판정 수단(27) 및 판정 결과 메모리(28)를 제공하고 있지만, 본 발명은 이것으로 제한되지 않는다. 본 발명은 필터링 처리 수단, 블록 분할/가산 수단, 통계 처리 수단 및 양부 판정 수단(27)으로 구성할 수 있다. 각 메모리는 각 수단 중에 포함되어도 되고, 포함되어 있지 않아도 된다.
상기한 바와 같이, 본 발명은 바람직한 실시예를 이용하여 본 발명을 예시하 게 되었지만, 본 발명은 이 실시예로 제한되는 것은 아니다. 본 발명의 범위는 특허 청구의 범위에 의해서만 구속되는 것이다. 당업자는, 본 발명의 구체적인 바람직한 실시예들의 기재로부터, 본 발명의 기재 및 통상의 기술적 상식에 기초하여 등가의 범위의 발명에 도달할 수 있을 것이다. 본 명세서에서 인용한 특허, 특허 출원 및 문헌은 그 내용 자체가 구체적으로 본 명세서에 기재되어 있는 것과 같이 그 내용이 본 명세서에 대한 참고로서 원용되어 있다.
본 발명에 따르면, (예컨대 CCD)등의 이미지 센서에서의 출력 화상 데이터를 처리하는 기능을 가진 화상 검사 장치, 화상 검사 방법, 이 화상 검사 방법의 처리 순서를 컴퓨터에 실행시키기 위한 제어 프로그램 및 그 제어 프로그램을 저장한 컴퓨터 독출 가능 기억 매체의 분야에 있어서, 라벨링 처리를 행하지 않고, 간단한 통계 처리에 의해 “휘도 불균일"의 면적의 사이즈 및 수에 관계없이, 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대한 “휘도 불균일"을 정확하고도 정량적으로, 또한 고속으로 검출하여 허용 가능한 범위 내에 있는지를 판정할 수 있다.
본 발명의 범위와 정신을 벗어나지 않고 당업자들에 의해 여러 가지 다른 실시예들이 출현되어 용이하게 실시될 수 있을 것이다. 따라서, 첨부된 특허 청구의 범위는 본 명세서의 기재 내용으로 제한되는 것이 아니고, 더 넓게 해석되어야 한다.

Claims (15)

  1. 이미지 센서로부터 출력되는 화상 데이터에 대해 양부 판정을 행하는 화상 검사 장치에 있어서,
    상기 이미지 센서로부터의 출력 화상 데이터를 n×m(m 및 n은 자연수)의 소정 사이즈를 갖는 블록으로 분할하고, 분할된 블록 내의 데이터를 가산하여 블록 분할/가산 데이터를 구하는 블록 분할/가산부;
    상기 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 구하는 통계 처리부; 및
    상기 통계 처리부에 의해 구해진 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치에 기초하여 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대한 양부를 판정하는 양부 판정부를 포함하는 화상 검사 장치.
  2. 제1항에 있어서, 블록 분할/가산부의 전단에, 상기 이미지 센서의 출력 화상데이터로부터 셰이딩 성분을 제거한 셰이딩 성분 제거 데이터를 구하기 위한 필터링 처리부를 더 포함하고, 상기 블록 분할/가산부는, 상기 셰이딩 성분 제거 데이터를 n×m(m 및 n은 자연수)의 소정 사이즈를 갖는 각 블록으로 분할하고, 분할된 블록 내의 셰이딩 성분 제거 데이터를 가산하여 블록 분할/가산 데이터를 구하는 화상 검사 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 필터링 처리부는, 수평방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링, 수직 방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링, 4근방 라플라시안 필터링, 8근방 라플라시안 필터링 및 3방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링의 어느 하나를 사용하여 셰이딩 성분 제거 데이터를 구하는 화상 검사 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 양부 판정부는,
    (Max-Ave)/(Ave-Min) > limit_1
    (단, Max : 블록 분할/가산 데이터의 최대치,
    Min : 블록분할/가산 데이터의 최소치,
    Ave : 블록 분할/가산 데이터의 평균치,
    1 imit _1 : 양부 판정의 한계치)
    에 의해 상기 이미지 센서의 양부 판정을 행하는 화상 검사 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 양부 판정부는,
    (Blk-Ave)/(Ave-Min) > limit_2
    (단, Blk : 임의 블록의 분할/가산 데이터,
    Min : 블록 분할/가산 데이터의 최소치,
    Ave : 블록 분할/가산 데이터의 평균치,
    limit_2 : 양부 판정의 한계치)
    에 의해 상기 블록의 양부 판정을 행하는 화상 검사 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 양부를 판정하기 위한 한계치는 1.5 내지 2.5의 범위에 있는 화상 검사 장치.
  7. 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대해 양부 판정을 행하는 화상 검사 장치에 있어서,
    상기 이미지 센서의 출력 화상 데이터를 기억하는 원화상 기억 메모리;
    상기 원화상 기억 메모리에 기억된 출력 화상 데이터로부터 셰이딩 성분을 제거한 셰이딩 성분 제거 데이터를 구하는 필터링 처리부;
    상기 필터링 처리부에 의해 구해진 세이딩 성분 제거 데이터를 기억하는 1차 처리 메모리;
    상기 1차 처리 메모리에 기억된 셰이딩 성분 제거 데이터를 n×m(m 및 n은 자연수)의 소정 사이즈를 갖는 블록으로 분할하고, 분할된 블록 내의 상기 셰이딩 성분 제거 데이터를 가산하여 블록 분할/가산 데이터를 구하는 블록 분할/가산부;
    상기 블록 분할/가산부에 의해 구해진 상기 블록 분할/가산 데이터를 기억하는 2차 처리 메모리;
    상기 2차 처리 메모리에 기억된 상기 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 구하는 통계 처리부;
    상기 통계 처리부에 의해 구해진 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치에 기초하여 상기 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대한 양부를 판정하 는 양부 판정부; 및
    상기 양부 판정부에 의해 판정된 블록에 관한 정보를 기억하기 위한 판정 결과 기억 메모리를 구비하는, 화상 검사 장치.
  8. 제7항에 있어서, 상기 필터링 처리부는, 수평방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링, 수직 방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링, 4근방 라플라시안 필터링, 8근방 라플라시안 필터링 및 3방향의 중심 차분에 의한 미분 필터링의 어느 하나를 사용하여 셰이딩 성분 제거 데이터를 구하는, 화상 검사 장치.
  9. 제7항에 있어서, 상기 양부 판정부는,
    (Max-Ave)/(Ave-Min) > limit_1
    (단, Max : 블록 분할/가산 데이터의 최대치,
    Min : 블록 분할/가산 데이터의 최소치,
    Ave : 블록 분할/가산 데이터의 평균치,
    1 imit _1 : 양부 판정의 한계치)
    에 의해 상기 이미지 센서의 양부 판정을 행하는, 화상 검사 장치.
  10. 제7항에 있어서, 상기 양부 판정부는,
    (Blk-Ave)/(Ave-Min) > limit_2
    (단, Blk : 임의 블록의 분할/가산 데이터,
    Min : 블록분할/가산데이터의 최소치,
    Ave : 블록 분할/가산 데이터의 평균치,
    limit_2 : 양부 판정의 한계치)
    에 의해 상기 블록의 양부 판정을 행하는, 화상 검사 장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 양부를 판정하기 위한 한계치는 1.5 내지 2.5의 범위에 있는 화상 검사 장치.
  12. 이미지 센서의 출력 화상 데이터에 대해 양부 판정을 행하는 화상 검사 방법에 있어서,
    상기 이미지 센서로부터의 출력 화상데이터를 n×n(m 및 n은 자연수)의 소정 사이즈의 블록으로 분할하고, 분할된 블록 내의 데이터를 가산하여 블록 분할/가산데이터를 구하는 블록 분할/가산 단계;
    상기 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 구하는 통계 처리 단계; 및
    상기 블록 분할/가산 데이터의 평균치, 최대치 및 최소치를 사용하여 상기 이미지 센서로부터의 출력 화상 데이터에 대해 양부를 판정하는 양부 판정 단계를 포함하는 화상 검사 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 블록 분할/가산 단계 전에, 상기 이미지 센서로부터의 출력 화상 데이터로부터 셰이딩 성분을 제거한 셰이딩 성분 제거 데이터를 구하는 필터링 처리 단계를 더 포함하고, 상기 블록 분할/가산 단계는, 상기 셰이딩 성분 제거 데이터를 n×m(m 및 n은 자연수)의 소정 사이즈를 갖는 각 블록으로 분할하고, 분할된 블록 내의 셰이딩 성분 제거 데이터를 가산하여 블록 분할/가산 데이터를 구하는 화상 검사 방법.
  14. 삭제
  15. 제12항에 따른 화상 검사 방법을 컴퓨터로 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한, 컴퓨터 판독가능한 기억 매체.
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