KR101964805B1 - Guide providing method and apparatus for machine vision - Google Patents

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KR101964805B1
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Abstract

본 발명은 머신 비전 검사를 위한 가상 테스트 이미지 생성 방법 및 장치, 머신 비전 시뮬레이션 방법 및 장치, 및 머신 비전 테스트 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 제 1 측면에 따르면, 머신 비전을 위한 구성품 선정 가이드를 제공하는 방법으로서, 구성품 선정을 위한 세부설정정보를 수신하는 단계, 상기 세부설정정보에 대응하는 구성품을 추천하는 단계, 및 추천된 구성품 중 선정된 구성품의 구성품정보를 제공하는 단계를 포함하되, 상기 구성품은, 카메라, 조명, 렌즈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The present invention relates to a method and apparatus for generating a virtual test image for machine vision inspection, a method and apparatus for machine vision simulation, and a machine vision test system. According to a first aspect of the present invention there is provided a method of providing a component selection guide for machine vision, the method comprising: receiving detailed configuration information for component selection; recommending components corresponding to the detailed configuration information; Providing component information of a selected one of the components, wherein the component may include at least one of a camera, an illumination, and a lens.

Description

머신 비전을 위한 가이드 제공 방법 및 장치{GUIDE PROVIDING METHOD AND APPARATUS FOR MACHINE VISION}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a method and apparatus for providing machine vision,

본 발명은 머신 비전을 위한 가이드 제공 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 머신 비전을 위한 구성품 선정 가이드를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for providing a guide for machine vision, and more particularly, to a method and apparatus for providing a component selection guide for machine vision.

최근 들어 자동차, 전자기기, 디스플레이, 반도체, 식음료, 스포츠 등 산업 분야 전반에, 머신 비전(machine vision), 로봇, 센서, PLC, 컴퓨터 등의 요소가 결합되어 산업 자동화(industrial automation)가 점차 가속화되고 있다. In recent years, industrial automation has been accelerated by combining factors such as machine vision, robot, sensor, PLC, and computer in the automotive, electronics, display, semiconductor, food and beverage, have.

여기서 머신 비전이란, 물체를 검사하거나 측정 또는 판독하기 위해, 카메라(시각 인식), CPU, SW를 통해 산업을 자동화 시켜주는 것을 의미한다.Machine vision here means automating the industry through cameras (visual perception), CPU, and SW to inspect, measure, or read objects.

예를 들어, 머신 비전용 카메라를 통해 추출된 이미지는 비전 소프트웨어를 통하여 해석된다. 비전 소프트웨어는 추출한 이미지로부터 객체의 패턴(Pattern)을 매칭하거나, 점, 선 또는 면을 피팅(Fitting)하거나, 컬러를 구분하거나, 대상을 측정(Gauging)하기도 하고, 로봇 가이드를 위해 위치정보를 제공하거나, 객체에 표시된 1차원, 2차원 바코드를 판독하거나 광학문자판독(OCR)을 수행하기도 한다. 이러한 과정을 통해 물체가 검사, 측정 또는 판독되어 산업의 자동화가 구현될 수 있다.For example, an image extracted through a machine-specific camera is interpreted through vision software. Vision software can match patterns of objects from extracted images, fit points, lines or faces, discriminate colors, measure objects (Gauging), provide location information for robot guides Or read a one-dimensional, two-dimensional bar code displayed on an object, or perform optical character reading (OCR). Through this process, an object can be inspected, measured or read so that the automation of the industry can be realized.

이와 같은 머신 비전은 최종 소비자에 의해 활용되기보다 산업용으로 많이 활용된다. 효율성을 극대화시키기 위해 머신 비전을 구현하는 기기들은 복잡하기 마련이고, 따라서 머신 비전을 위한 기기를 동작시키기 위한 매뉴얼이 복잡하기 마련이다. Such a machine vision is often used for industrial purposes rather than being utilized by end users. To maximize efficiency, the machines that implement machine vision are complex, and therefore the manual to operate the machine for machine vision is complex.

즉, 각 공정 환경에 맞춰 카메라, 렌즈, 조명 등이 적절히 선택되어야 하는데, 머신 비전이 적용되는 산업분야가 매우 다양하여 각 산업 분야에서 각 제품들의 자동화를 위한 공정 환경이 천차만별이며, 이에 각 환경에 맞춰 카메라, 렌즈, 조명 등이 적절히 선택되기 어렵다는 문제점이 있다. In other words, camera, lens, lighting, etc. should be selected appropriately according to each process environment. There are various industrial fields to which machine vision is applied, so there is a wide range of process environments for automating each product in each industry. There is a problem that it is difficult to appropriately select a camera, a lens, an illumination, and the like.

예를 들어, 한 사용자(자동화를 필요로 하는 업체)가 비전 소프트웨어를 설치한 후 해당 공정 환경에 맞게 카메라, 렌즈, 조명을 선택하려고 하더라도, 전문가가 아닌 이상 적절하게 설정하기란 쉽지가 없다. 또한 동일한 공정 환경이라 하더라도, 판독, 측정 또는 검사하려는 시료가 변경될 때마다 시료에 맞게 카메라, 렌즈, 조명 등을 선택해야 하는데 그때마다 적절하게 선택하기란 쉽지 않다. For example, even if a user (a company that requires automation) tries to select cameras, lenses, and lights for their process environment after installing vision software, it is not easy to set them properly unless they are experts. Also, even in the same process environment, each time a sample to be read, measured, or inspected changes, it is necessary to select a camera, a lens, an illumination, and the like to match the sample.

따라서 상술된 문제를 해결하기 위한 기술의 모색이 필요하게 되었다.Therefore, it is necessary to search for a technique for solving the above-mentioned problem.

관련하여 선행 기술 문헌인 한국 등록 번호 제10-1182768호에서는 휴대용 단말기를 이용하여 구현되는 머신 비전 시스템을 위한 검사 장치를 제안하고 있어, 머신 비전 시스템을 구현하는 방법에 대해 제안하고 있다. 하지만, 시시각각으로 변할 수 있는 시료(또는 공정 환경)에 어떤 구성품이 적합한지를 제안할 수가 없어 유연하게 현장 환경에 대응할 수 없는 문제점이 있고 따라서 선행 기술은 상술된 문제점을 해결하지 못한다. Korean Patent Registration No. 10-1182768, which is a prior art document, proposes an inspection apparatus for a machine vision system implemented using a portable terminal, and proposes a method for implementing a machine vision system. However, there is a problem in that it is not possible to propose which components are suitable for a sample (or a process environment) that can change instantaneously, so that it can not flexibly respond to the field environment, and therefore the prior art does not solve the above-mentioned problems.

한편, 전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.On the other hand, the background art described above is technical information acquired by the inventor for the derivation of the present invention or obtained in the derivation process of the present invention, and can not necessarily be a known technology disclosed to the general public before the application of the present invention .

본 발명의 일실시예는 머신 비전을 위한 가이드 제공 방법 및 장치를 제시하는 데에 목적이 있다.One embodiment of the present invention is directed to a method and apparatus for providing a guide for machine vision.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면에 따르면, 머신 비전을 위한 구성품 선정 가이드를 제공하는 방법으로서, 구성품 선정을 위해 비전 검사에 대응하는 세부설정정보를 수신하는 단계, 상기 세부설정정보에 대응하는 구성품을 추천하는 단계 및 추천된 구성품 중 선정된 구성품의 구성품정보를 제공하는 단계를 포함하되, 상기 구성품은, 카메라, 조명, 렌즈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to a first aspect of the present invention, there is provided a method for providing a component selection guide for a machine vision, the method comprising: receiving detailed setting information corresponding to a vision inspection for selecting a component; Recommending a component corresponding to the detailed setting information, and providing component information of a selected one of the recommended components, wherein the component may include at least one of a camera, an illumination, and a lens.

본 발명의 제 2 측면에 따르면, 머신 비전을 위한 구성품 선정 가이드를 제공하는 장치로서, 구성품 선정을 위해 비전 검사에 대응하는 세부설정정보를 수신하는 설정수신부, 상기 세부설정정보에 대응하는 구성품을 추천하는 구성품추천부 및 추천된 구성품 중 선정된 구성품의 구성품정보를 제공하는 구성품선정부를 포함하되, 상기 구성품은, 카메라, 조명, 렌즈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to a second aspect of the present invention, there is provided an apparatus for providing a component selection guide for machine vision, comprising: a setting receiving unit for receiving detailed setting information corresponding to a vision inspection for selecting a component; And a component selection unit that provides component information of the selected component out of the recommended components, wherein the component may include at least one of a camera, an illumination, and a lens.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 본 발명의 일실시예는 머신 비전을 위한 가이드 제공 방법 및 장치를 제시할 수 있다. According to any one of the above-mentioned means for solving the problems of the present invention, an embodiment of the present invention can provide a method and apparatus for providing a guide for machine vision.

또한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 각 공정 환경에 맞춰 카메라, 렌즈, 조명의 적절한 설정이 가능하다. 각 공정 환경에 맞는 구성품이 설정됨으로써 다양한 공정 환경에 유연하게 대응 가능하다.Further, according to any one of the means for solving the problems of the present invention, it is possible to appropriately set the camera, the lens and the illumination in accordance with each process environment. By configuring the components for each process environment, it is possible to flexibly cope with various process environments.

또한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 초보자도 쉽게 공정 환경에 맞는 카메라, 렌즈, 조명의 설정이 가능하다. 이는 사용자의 편리함을 극대화시킨다.Further, according to any one of the means for solving the problems of the present invention, a novice user can easily set a camera, a lens and an illumination suitable for a process environment. This maximizes user convenience.

또한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 각 공정 환경에 맞는 카메라, 렌즈, 조명 등을 선택하는데 있어 시행 착오를 최소화함으로써 최소한의 자원으로 비전 소프트웨어를 운용하도록 할 수 있다.Further, according to any one of the tasks of the present invention, it is possible to minimize the trial and error in selecting cameras, lenses, lights, and the like for each process environment, thereby operating the vision software with a minimum amount of resources.

아울러 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 각 공정 환경마다 맞는 카메라, 렌즈, 조명 등의 설정이 가능하며, 각 공정 환경에 맞는 설정값을 저장해두었다가 추후 동일하거나 유사한 공정 환경 하에 상기 설정값을 호출함으로써 자동으로 적절한 설정이 가능해진다.In addition, according to any one of the tasks of the present invention, it is possible to set cameras, lenses, lights, and the like for each process environment, store set values for each process environment, So that appropriate settings can be automatically made.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects obtained by the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description will be.

도 1a 내지 도 1c는 본 발명의 일실시예에 따른 머신 비전 시스템의 구성도이다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명의 일실시예에 따른 머신 비전 장치를 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가이드 제공 장치를 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 가이드 제공 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5 내지 도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 가이드 제공 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
1A to 1C are block diagrams of a machine vision system according to an embodiment of the present invention.
2A and 2B are block diagrams illustrating a machine vision apparatus in accordance with an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a guide providing apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a guide providing method according to an embodiment of the present invention.
5 to 11 are diagrams for explaining a guide providing method according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, which will be readily apparent to those skilled in the art. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is referred to as being "connected" to another part, it includes not only "directly connected" but also "electrically connected" with another part in between . Also, when an element is referred to as "comprising ", it means that it can include other elements as well, without departing from the other elements unless specifically stated otherwise.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1a 내지 도 1c는 본 발명의 일실시예에 따른 머신 비전 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.1A to 1C are block diagrams for explaining a machine vision system according to an embodiment of the present invention.

도 1a에서 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 머신 비전 시스템(100)은, 머신 비전 장치(20) 및 가이드 제공 장치(30)를 포함한다. As shown in FIG. 1A, a machine vision system 100 according to an embodiment of the present invention includes a machine vision device 20 and a guide providing device 30.

본 발명의 일실시예에 따른 머신 비전 장치(20)는 머신 비전 검사를 수행하는 장치이다.The machine vision apparatus 20 according to an embodiment of the present invention is an apparatus for performing machine vision inspection.

이때, 머신 비전 검사는 패턴 매칭(Pattern Matching), 점/선/면 피팅(Fitting), 에지(Edge), 컬러(Color), 위치(Location) 및 바코드 판독 중 어느 하나 이상의 알고리즘을 이용하여 대상물의 속성을 검사하는 것이다.At this time, the machine vision inspection is performed by using one or more algorithms of pattern matching, point / line / face fitting, edge, color, position and barcode reading, Property.

머신 비전 검사를 위해 머신 비전 장치(20) 상에는 애플리케이션(즉, 비전 소프트웨어)이 설치될 수 있으며, 애플리케이션은, 대상물을 촬영한 대상이미지를 획득하여 알고리즘에 따라 머신 비전 장치(20)를 제어할 수 있다.An application (i.e., vision software) can be installed on the machine vision device 20 for machine vision inspection and the application can acquire a target image of the object and control the machine vision device 20 according to an algorithm have.

또한 머신 비전 장치(20)는 대상의 촬영을 위한 카메라(미도시)를 포함하거나, 외부에 위치하는 카메라(미도시)와 통신할 수 있다.The machine vision device 20 may also include a camera (not shown) for capturing an object, or may communicate with an externally located camera (not shown).

상술된 바와 같은 머신 비전 장치(20)는 도 2a 및 도 2b를 참조하여 보다 상세히 후술된다.The machine vision device 20 as described above will be described in more detail below with reference to Figures 2A and 2B.

한편 가이드 제공 장치(30)는 머신 비전 장치(20)를 구성하는 구성품을 하나 이상 선정하기 위한 장치이며, 이와 같은 가이드 제공 장치(30)는 도 3을 참조하여 보다 상세히 후술된다. 이때 구성품은 카메라, 조명, 렌즈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Meanwhile, the guide providing device 30 is a device for selecting one or more components constituting the machine vision apparatus 20, and such a guide providing device 30 will be described later in detail with reference to FIG. Wherein the component may comprise at least one of a camera, an illumination, and a lens.

관련하여, 상술된 머신 비전 장치(20) 및 가이드 제공 장치(30) 각각은, 각기 서로에 포함되거나 포함할 수 있다. 즉, 예를 들어, 가이드 제공 장치(30)는 머신 비전 장치(20)에 포함될 수 있으며, 또는, 머신 비전 장치(20)가 가이드 제공 장치(30)에 포함될 수 있다. In this regard, each of the above-described machine vision device 20 and guide providing device 30 may be included or included in each other. That is, for example, the guide providing apparatus 30 may be included in the machine vision apparatus 20, or the machine vision apparatus 20 may be included in the guide providing apparatus 30. [

또한 머신 비전 장치(20) 및 가이드 제공 장치(30)는 서로 외부에 위치하면서 네트워크를 통해 통신할 수 있다.In addition, the machine vision device 20 and the guide providing device 30 can communicate with each other via a network while being positioned externally with each other.

관련하여, 도 1b 및 도 1c 각각은 본 발명의 일실시예에 따른 머신 비전 시스템(100)을 도시한 것이다.1B and 1C each illustrate a machine vision system 100 in accordance with an embodiment of the present invention.

즉, 도 1b는 머신 비전 카메라(M) 및 PC(Workstation; P)로 구현되는 시스템이다. 이때 가이드 제공 장치(30)는 PC(P)에 포함될 수 있고, 또는 비전 소프트웨어의 동작 하에 구동될 수 있다. 그리고 머신 비전 장치(20)는 머신 비전 카메라(M)에 포함될 수 있다.That is, FIG. 1B is a system implemented by a machine vision camera M and a PC (workstation). At this time, the guide providing device 30 may be included in the PC (P), or may be driven under the operation of the vision software. And the machine vision device 20 may be included in the machine vision camera M.

반면 도 1c는 스마트 카메라(S)로 구현되는 시스템이다. 여기서 스마트 카메라란 PC의 도움 없이 자체적으로 동작할 수 있는 독립형 시스템을 의미하며, PC와 함께 동작하는 것도 가능하다. 이때 가이드 제공 장치(30)는 스마트 카메라(S) 또는 PC에 설치된 비전 소프트웨어의 동작 하에 구동될 수 있다. 그리고 머신 비전 장치(20)는 스마트 카메라(S)에 포함될 수 있다.On the other hand, Fig. 1C is a system implemented with a smart camera S. Here, smart camera means a stand-alone system that can operate itself without the help of a PC, and it is also possible to operate with a PC. At this time, the guide providing device 30 can be driven under the operation of the vision camera installed in the smart camera S or the PC. And the machine vision apparatus 20 may be included in the smart camera S.

한편 도 2a 내지 도 2b는 본 발명의 일실시예에 따른 머신 비전 장치(20)를 도시한 블록도이다.2A and 2B are block diagrams illustrating a machine vision apparatus 20 according to an embodiment of the present invention.

도 2a 에 도시된 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 머신 비전 장치(20)는, 대상수신부(210), 전처리부(220), 저장부(230), 후처리부(240) 및 전송부(250)를 포함할 수 있다.2A, a machine vision apparatus 20 according to an embodiment of the present invention includes an object receiving unit 210, a preprocessing unit 220, a storage unit 230, a post-processing unit 240, 250).

대상수신부(210)는 머신 비전 검사할 대상이미지를 획득한다. The object receiving unit 210 acquires an image to be inspected for machine vision.

이때 대상수신부(210)는 카메라(미도시)에 의해 촬영된 이미지를 대상이미지로서 획득할 수 있다. 촬영된 이미지를 획득할 때 대상수신부(210)는 각종 센서로 구현될 수 있다.At this time, the object receiving unit 210 can acquire an image photographed by a camera (not shown) as a target image. When acquiring the photographed image, the object receiving unit 210 may be implemented by various sensors.

한편 전처리부(220)는 대상이미지를 검사하기 이전에 대상이미지의 효과적인 검사를 위한 전처리를 수행한다.Meanwhile, the preprocessing unit 220 performs preprocessing for the effective inspection of the target image before examining the target image.

이를 위해 전처리부(220)는, 대상수신부(210)로부터 대상이미지를 전달받을 수 있으며, 예를 들어, parallel, MIPI-CSI, LVDS 등을 통해 대상이미지를 전달 받을 수 있다.For this, the preprocessing unit 220 may receive the target image from the target receiving unit 210 and may receive the target image through, for example, parallel, MIPI-CSI, LVDS, or the like.

그리고 전처리부(220)는 대상이미지의 필터링, 노이즈 보정, 영상포맷 설정 등을 수행함으로써 대상이미지에 대한 전처리를 수행할 수 있다.The preprocessing unit 220 may perform preprocessing on the target image by performing filtering of the target image, noise correction, image format setting, and the like.

이를 위해 전처리부(220)는 FPGA(field programmable gate array)로 구현될 수 있다.For this, the preprocessor 220 may be implemented as a field programmable gate array (FPGA).

이와 같이 전처리부(220)에 의해 전처리된 이미지는, 저장부(230)가 저장할 수 있다. The storage unit 230 may store an image that has been pre-processed by the preprocessing unit 220 as described above.

또한 전처리된 이미지는 후처리부(240)로 전달될 수 있다. 한편 후처리부(240)는 전처리된 이미지를 알고리즘에 따라 검사하여 결과를 생성한다. 이때 검사 결과는, 예를 들어, 전처리된 이미지가 소정의 기준을 만족하는지 여부에 관한 것일 수 있다.Also, the preprocessed image may be transmitted to the post-processing unit 240. On the other hand, the post-processing unit 240 examines the preprocessed image according to an algorithm and generates a result. The result of the examination may be, for example, whether the preprocessed image satisfies a predetermined criterion.

이를 위해 후처리부(240)는 AP(Application Processor)로 구현되어 이미지를 후처리할 수 있다. 그리고 후처리부(240) 상에 구현된 AP는 내장 OS(Window Embedded, Linux, Android 등) 상에 탑재된 비전 소프트웨어를 이용하여 검사 결과를 출력할 수 있다.To this end, the post-processing unit 240 may be implemented as an application processor (AP) to post-process the image. The AP implemented on the post-processing unit 240 can output the test result using the vision software installed on the embedded OS (Linux, Android, etc.).

또한 후처리부(240)는, 전송부(250)를 통해 사용자단말(미도시) 상에서 구동되는 비전 소프트웨어를 이용하여 사용자단말(미도시)이 검사 결과를 출력하도록 할 수 있다.Also, the post-processing unit 240 may output the inspection result by the user terminal (not shown) using the vision software that is run on the user terminal (not shown) through the transmission unit 250.

한편 본 발명의 또 다른 일실시예에 따른 머신 비전 장치(20)는 전송부(250)를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the machine vision apparatus 20 according to another embodiment of the present invention may further include a transmission unit 250. [

이와 같은 전송부(250)는 표시부(미도시)와 통신할 수 있다. 이때 표시부(미도시)는 사용자와 인터랙션을 위한 모듈로서, 사용자는 표시부(미도시)를 통해 머신 비전 장치(20)로 명령을 입력하거나, 상기 명령에 대한 머신 비전 장치의 응답, 또는 검사 결과 등을 확인할 수 있다.Such a transmission unit 250 can communicate with a display unit (not shown). The display unit (not shown) is a module for interacting with a user. The user inputs a command to the machine vision apparatus 20 through a display unit (not shown), or receives a response of the machine vision apparatus, can confirm.

또한 전송부(250)는 추가적으로 사용자단말(미도시)과 통신할 수 있다.The transmission unit 250 can additionally communicate with a user terminal (not shown).

사용자단말(미도시)은 머신 비전 장치(20) 외부에 위치하며, 사용자단말(미도시) 상에 비전 소프트웨어를 탑재하고 있어, 머신 비전 장치(20)로부터 후처리된 이미지를 수신하고 비전 소프트웨어를 이용하여 검사한 결과를 생성할 수 있다.A user terminal (not shown) is located outside the machine vision device 20, and is equipped with vision software on a user terminal (not shown) to receive post-processed images from the machine vision device 20, Can be used to generate the result of the inspection.

또한 사용자단말(미도시)은 사용자와의 인터랙션을 위한 모듈을 추가적으로 포함할 수 있으며, 이에 사용자는 사용자단말(미도시)을 통해 머신 비전 장치(20)로 명령을 입력하거나, 상기 명령에 대한 머신 비전 장치(20)의 응답, 또는 검사 결과 등을 확인할 수 있다. The user terminal (not shown) may additionally include a module for interacting with the user. The user may input a command to the machine vision device 20 through a user terminal (not shown) The response of the vision device 20, or the result of the inspection.

상술된 사용자단말(미도시)은 컴퓨터나 휴대용 단말기, 텔레비전, 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 등으로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, PC, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop)등을 포함하고, 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 또한, 텔레비전은 IPTV(Internet Protocol Television), 인터넷 TV(Internet Television), 지상파 TV, 케이블 TV 등을 포함할 수 있다. 나아가 웨어러블 디바이스는 예를 들어, 시계, 안경, 액세서리, 의복, 신발 등 인체에 직접 착용 가능한 타입의 정보처리장치로서, 직접 또는 다른 정보처리장치를 통해 네트워크를 경유하여 원격지의 서버에 접속하거나 타 단말과 연결될 수 있다.The user terminal (not shown) may be implemented as a computer, a portable terminal, a television, a wearable device, or the like. Here, the computer includes, for example, a PC, a notebook equipped with a WEB Browser, a desktop, a laptop, and the like. The portable terminal may be, for example, As an apparatus, it may include all kinds of handheld based wireless communication apparatuses. In addition, the television may include an Internet Protocol Television (IPTV), an Internet television (TV), a terrestrial TV, a cable TV, and the like. Further, the wearable device is an information processing device of a type that can be directly worn on a human body, for example, a watch, a glasses, an accessory, a garment, shoes, and the like. The wearable device can be connected to a remote server via a network, Lt; / RTI >

상술된 바와 같은 전송부(250)는 GigE(Gigabit Ethernet) 또는 USB, Camera Link, CoaXpress 등의 I/F로 구현될 수 있다.The transmission unit 250 as described above may be implemented by an I / F such as GigE (Gigabit Ethernet), USB, Camera Link, CoaXpress, or the like.

한편 본 발명의 또 다른 일실시예에 따른 머신 비전 장치(20)는, 도 2b에서 도시된 바와 같이, 대상수신부(210), 전처리부(220) 및 전송부(250)를 포함할 수 있다. 즉, 머신 비전 장치(20)가 도 2a의 저장부(230) 및 후처리부(240)를 포함하지 않을 수 있다. Meanwhile, the machine vision apparatus 20 according to another embodiment of the present invention may include an object receiving unit 210, a preprocessing unit 220, and a transmission unit 250, as shown in FIG. 2B. That is, the machine vision apparatus 20 may not include the storage unit 230 and the post-processing unit 240 of FIG. 2A.

도 2a의 후처리부(240)는, 머신 비전 장치(20) 외부에 위치하는 사용자단말(미도시) 상에서 구현될 수 있다. 따라서 사용자단말(미도시)은 머신 비전 장치(20)로부터 전처리된 이미지를 수신하여 후처리를 수행할 수 있다.The post-processing unit 240 of FIG. 2A may be implemented on a user terminal (not shown) located outside the machine vision device 20. FIG. Accordingly, the user terminal (not shown) may receive the preprocessed image from the machine vision device 20 and perform the post-processing.

이를 위해 전송부(250)는, GigE, USB, Camera Link 또는 CoaXPress 등으로 구현될 수 있다. GigE 또는 USB와 달리, Camera Link 또는 CoaXPress로 전송부(250)가 구현된 경우, 사용자단말(미도시)은 머신 비전 장치(20)로부터의 정보를 수신하기 위해 프레임 그레버(frame grabber)를 추가적으로 구현할 수 있다.For this, the transmission unit 250 may be implemented by GigE, USB, Camera Link, or CoaXPress. Unlike GigE or USB, a user terminal (not shown) may additionally add a frame grabber to receive information from the machine vision device 20 when the transfer unit 250 is implemented with Camera Link or CoaXPress. Can be implemented.

한편 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가이드 제공 장치(30)를 도시한 블록도이다.3 is a block diagram illustrating a guide providing device 30 according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일실시예에 따른 이미지 생성 장치(30)는 구성품 선정을 위한 세부설정정보를 수신하는 설정수신부(310)를 포함한다.The image generating apparatus 30 according to an embodiment of the present invention includes a setting receiving unit 310 that receives detailed setting information for selecting a component.

관련하여 ‘세부설정정보’는 모드에 따라 요구되는 정보를 의미하며, 예를 들어, 바코드 검사를 위한 제1모드의 경우 바코드가 가지는 값을 인식하기 위한 바코드 크기 등에 관한 정보일 수 있고, 비전 검사를 위한 제2모드의 경우 검사 시료의 크기 등에 관한 정보일 수 있다.The 'detailed setting information' refers to information required according to the mode. For example, in the case of the first mode for barcode checking, it may be information on the barcode size and the like for recognizing the value of the barcode, And the size of the test sample in the case of the second mode.

설정수신부(310)는 모드설정 인터페이스를 통해 입력 받은 모드에 기초하여 세부설정정보를 수신할 수 있다.The setting receiving unit 310 can receive the detailed setting information based on the mode input through the mode setting interface.

또한, 설정수신부(310)는, 세부설정정보를 입력 받을 수 있는 세부설정 인터페이스를 제공할 수 있으며, 세부설정 인터페이스를 통해, 필수로 입력 받을 필수항목과, 선택적으로 입력 받을 수 있는 선택항목을 분류하여 표시함으로써 각 항목에 맞는 세부설정정보를 사용자가 입력하도록 유도할 수 있다.The setting receiving unit 310 can provide a detailed setting interface for receiving detailed setting information. The setting receiving unit 310 classifies the essential items to be input as essential and the optional items to be selectively input through the detailed setting interface So that the user can input detailed setting information corresponding to each item.

제1모드로 입력 받은 경우, 설정수신부(310)는 바코드 타입, 바코드 밀도, 바코드 크기, 바코드 문자 수 및 바코드 모듈 수 중 적어도 하나를 세부설정정보로서 수신할 수 있다. When receiving the input in the first mode, the setting receiving unit 310 may receive at least one of bar code type, bar code density, bar code size, number of bar code characters and number of bar code modules as detailed setting information.

관련하여 ‘바코드 타입’은 바코드의 형태를 의미하며, 예를 들어, 코드 39, 코드 128 등의 1차원 바코드일 수 있으며, 또는 QR 코드, 데이터 매트릭스 등의 2차원 바코드가 될 수 있다. ‘바코드 밀도’는 바코드를 표현하는 최소 단위로서, 예를 들어, mil의 단위로 표현될 수 있다. ‘바코드 크기’는, 검사대상인 바코드의 전체 크기를 의미하며, 예를 들어 mm단위로 표현될 수 있다. ‘바코드 문자 수’는 검사 대상의 바코드가 표현하는 문자 수를 의미하며, ‘바코드 모듈 수’는 바코드의 모듈 수를 의미한다.The 'barcode type' refers to the form of a barcode, and may be, for example, a one-dimensional barcode such as code 39 or code 128, or a two-dimensional barcode such as a QR code or a data matrix. The 'bar code density' is a minimum unit expressing a bar code, and can be expressed in units of, for example, mil. The 'barcode size' means the total size of the barcode to be inspected, and may be expressed, for example, in mm. The 'number of barcode characters' means the number of characters represented by the barcode to be inspected, and the 'number of barcode modules' means the number of modules of the barcode.

한편 제2모드로 입력 받은 경우 설정수신부(310)는 검사 허용 오차 범위 및 최소 검사 대상 중 적어도 하나를 세부설정정보로서 수신할 수 있다.On the other hand, when the second mode is input, the setting reception unit 310 can receive at least one of the inspection tolerance range and the minimum inspection target as detail setting information.

관련하여 ‘검사 허용 오차 범위’는, 대상을 검사할 때 허용될 수 있는 오차 범위를 의미하며, 예를 들어, 픽셀의 단위, 또는 um의 단위로 표현될 수 있고, ‘최소 검사 대상’은 검사 대상이 스크래치, 이물이 있는지 여부를 검사하는 것을 의미한다. 이때 최소 검사 대상은 선택항목이어서 설정수신부(310)는 최소 검사 대상에 관한 정보를 수신하지 않을 수 있다.The 'inspection tolerance error range' refers to an error range that can be tolerated when inspecting an object. For example, it may be expressed in units of pixels or um, and 'minimum inspection object' It means to check whether the object is scratch or foreign matter. At this time, since the minimum inspection target is a selection item, the setting receiving unit 310 may not receive information on the minimum inspection target.

한편, 본 발명의 일실시예에 따른 이미지 생성 장치(30)는 도 3에서 도시된 바와 같이, 모드 설정을 입력받기 위한 모드설정 인터페이스를 제공하는 모드선택부(320)를 더 포함할 수 있다.3, the image generation apparatus 30 may further include a mode selection unit 320 for providing a mode setting interface for receiving a mode setting, as shown in FIG.

이때 모드선택부(320)는, 모드설정 인터페이스를 통해, 바코드 검사를 위한 제1모드 및 비전 검사를 위한 제2모드 중 적어도 하나를 입력 받을 수 있다. 또한, 비전 검사만을 위한 비전 컴포넌트를 추출하거나, 바코드 검사만을 위한 바코드 컴포넌트를 추출하는 경우 모드선택부(320)의 동작 없이 구성품 선정 가이드가 제공될 수도 있다. 사용자는 자신이 검사하고자 하는 시료가 바코드인 경우 제1모드를 선택할 수 있으며, 반면 자신이 검사하고자 하는 시료가 비전 검사(예를 들어, 바코드 판독 이외의 일체의 머신 비전, 예를 들어, 패턴 매칭(Pattern Matching), 점/선/면 피팅(Fitting), 에지(Edge), 컬러(Color), 위치(Location) 등)인 경우 제2모드를 선택할 수 있다.At this time, the mode selection unit 320 can receive at least one of a first mode for barcode inspection and a second mode for vision inspection through the mode setting interface. In addition, when a vision component for only vision inspection is extracted or a barcode component for only barcode inspection is extracted, a component selection guide may be provided without operation of the mode selection unit 320. [ The user can select the first mode if the sample he wants to inspect is a barcode, whereas the user can select the first mode in which the sample he wants to inspect is subjected to a vision check (e.g., any machine vision other than bar code reading, (Pattern Matching), Point / Line / Surface Fitting, Edge, Color, Position, etc.), the second mode can be selected.

한편 상술된 바와 같이 각 모드에 대해 세부설정정보가 수신되면, 본 발명의 일실시예에 따른 이미지 생성 장치(30)는, 상기 세부설정정보에 기초하여 구성품을 추천하는 구성품추천부(330)를 더 포함할 수 있다. Meanwhile, when detailed setting information is received for each mode as described above, the image generating apparatus 30 according to the embodiment of the present invention includes a component recommending unit 330 for recommending a component based on the detailed setting information .

즉, 구성품추천부(330)는 세부설정정보에 기초하여, 머신 비전을 위한 카메라 모델, 렌즈 모델, 적정 초점거리, 적정 조리개 값 및 조명 상세 정보 중 적어도 하나를 추천할 수 있다.That is, the component recommending unit 330 may recommend at least one of a camera model, a lens model, a proper focus distance, a proper aperture value, and illumination detail information for machine vision based on the detailed setting information.

또한 구성품추천부(330)는 추가입력정보를 수신할 수 있으며, 추가입력정보 및 세부설정정보에 기초하여 머신 비전을 위한 카메라 모델 및 렌즈 모델 중 적어도 하나를 추천할 수 있다.Also, the component recommendation unit 330 may receive the additional input information, and recommend at least one of a camera model and a lens model for machine vision based on the additional input information and the detailed setting information.

구성품추천부(330)는, 추가입력정보로서, 시료의 가로 크기, 시료의 세로 크기, 초당 시료의 이동 속도, 초당 검사 횟수 및 등 간격 설정 중 적어도 하나를 입력 받을 수 있다. 예를 들어 구성품추천부(330)는, 시료의 가로 크기 및 시료의 세로 크기는 필수항목으로서 입력 받을 수 있으며, 초당 시료의 이동 속도, 초당 검사 횟수 및 등 간격 설정은 선택항목으로서 입력 받을 수 있다.The component recommendation unit 330 can receive at least one of the horizontal size of the sample, the vertical size of the sample, the moving speed of the sample per second, the number of times of inspection per second, and the interval setting as additional input information. For example, the component recommendation unit 330 may input the horizontal size of the sample and the vertical size of the sample as mandatory items, and the moving speed of the sample per second, the number of times of inspection per second, and the interval setting may be input as a selection item .

구성품추천부(330)는 세부설정정보 및 추가입력정보에 기초하여 카메라 모델을 추천할 수 있는데, 예를 들어, 시료의 크기가 정해짐에 따라 해당 시료를 판독(또는 검사)할 수 있는 해상도를 갖는 카메라(또는 렌즈) 모델의 후보가 추려질 수 있으며, 그에 따라 구성품추천부(330)는 카메라(또는 렌즈) 모델 후보를 추천할 수 있다.The component recommendation unit 330 can recommend the camera model based on the detailed setting information and the additional input information. For example, when the size of the sample is determined, the component recommending unit 330 can obtain a resolution The candidates of the camera (or lens) model having the camera (or lens) model can be culled, and accordingly, the component recommending unit 330 can recommend the camera (or lens) model candidate.

그리고 구성품추천부(330)는 추천된 카메라 모델 중에서 하나 이상의 카메라 모델이 선택되면, 선택된 카메라 모델에 관한 정보가 추가입력정보에 추가될 수 있다.If one or more camera models are selected from among the recommended camera models, the component recommending unit 330 may add information about the selected camera model to the additional input information.

상술된 바에 따른 추가입력정보 및 세부설정정보에 기초하여, 구성품추천부(330)는, 필요 해상도, 노출시간, 프레임레이트, 초당 검사 횟수, 카메라 해상도, 프레임레이트 권장 값 및 실제 검사 영역 중 적어도 하나를 제공할 수 있다.Based on the additional input information and the detailed setting information as described above, the component recommendation unit 330 determines at least one of the required resolution, the exposure time, the frame rate, the number of inspections per second, the camera resolution, the frame rate recommended value, Can be provided.

‘필요 해상도’는 시료를 검사하기 위해 필요한 카메라 해상도를 의미하며, ‘노출시간’은 시료를 검사하기 위해 필요한 최소한의 노출 시간 값을 의미하고, ‘프레임레이트’는 시료를 검사하기 위해 필요한 최소한의 프레임레이트를 의미한다. ‘초당 검사 횟수’는 초당 시료를 검사해야 하는 횟수를 의미하며, ‘카메라 해상도’는 선택된 카메라의 해상도 값(또는 선택된 카메라 중 추천된 카메라의 해상도 값), ‘프레임레이트 권장 값’은 시료를 검사하기 위한 프레임레이트의 권장 값을 의미하고, ‘실제 검사 영역’은 시료를 검사하는 실제 영역으로서, 시료의 크기에 따라 산출된 값일 수 있다.The term 'required resolution' refers to the camera resolution required to inspect the sample, 'exposure time' refers to the minimum exposure time value required to inspect the sample, and 'frame rate' refers to the minimum value required to inspect the sample Frame rate. The 'number of inspections per second' refers to the number of times the samples per second are inspected. The 'camera resolution' is the resolution value of the selected camera (or the resolution value of the recommended camera among the selected cameras) Quot; actual inspection area " is an actual area for inspecting the sample, and may be a value calculated according to the size of the sample.

한편 구성품추천부(330)는, 추가입력정보로서, 설치 거리 및 검사 거리 편차 여부 중 적어도 하나를 입력 받을 수 있다. 이때, 설치 거리는 카메라와 시료 간의 거리 차로 필수항목으로서 입력 받을 수 있으며, 거리 편차 여부는 선택항목으로서 입력 받을 수 있다.On the other hand, the component recommendation unit 330 may receive at least one of installation distance and inspection distance deviation as additional input information. At this time, the installation distance can be inputted as a mandatory item by a distance difference between the camera and the sample, and the distance deviation can be inputted as a selection item.

상술된 바에 따른 추가입력정보 및 세부설정정보에 기초하여, 구성품추천부(330)는, 적정 초점거리 및 적정 조리개 값 중 적어도 하나를 추천할 수 있다.Based on the additional input information and the detailed setting information as described above, the component recommending section 330 can recommend at least one of the proper focal length and the appropriate aperture value.

반면 구성품추천부(330)는, 추가입력정보로서, 조명 타입 및 시료 재질 중 적어도 하나를 입력 받을 수 있다.On the other hand, the component recommending unit 330 may receive at least one of the illumination type and the sample material as additional input information.

상술된 바에 따른 추가입력정보 및 세부설정정보에 기초하여, 구성품추천부(330)는, 머신 비전을 위한 조명 상세 정보를 추천할 수 있다. 이때 ‘조명 상세 정보’는 추천된 조명의 사양정보가 될 수 있으며, 예를 들어, 조명의 기능, 조명을 구성하는 부품에 관한 정보, 또는 조명 사용 방법 등이 될 수 있다.Based on the additional input information and the detailed setting information as described above, the component recommendation unit 330 can recommend the illumination detail information for the machine vision. At this time, the 'detailed illumination information' may be specification information of the recommended illumination, for example, the function of the illumination, the information about the parts constituting the illumination, or the method of using the illumination.

추가적으로 구성품추천부(330)는 조명 상세 정보의 추천과 함께, 해당 조명을 사용하였을 때 보여질 수 있는 시료 이미지도 함께 제공함으로써 사용자가 보다 적합한 조명을 선택하도록 한다. In addition, the component recommendation unit 330 provides a recommendation of the detailed illumination information, together with a sample image that can be viewed when the corresponding illumination is used, thereby allowing the user to select a more suitable illumination.

한편 본 발명의 일실시예에 따른 이미지 생성 장치(30)는 추천된 구성품 중 선정된 구성품에 관한 정보를 제공하는 구성품선정부(340)를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the image generating apparatus 30 according to an exemplary embodiment of the present invention may further include a component selecting unit 340 for providing information on the selected component among the recommended components.

구성품선정부(340)는 추천된 구성품 중 사용자의 선택에 의해 선정된 구성품에 관한 정보인 구성품정보를 제공할 수 있다.The component selection unit 340 can provide component information, which is information on a component selected by the user's choice among the recommended components.

또한, 구성품선정부(340)는 추천된 구성품 자동으로 선정된 구성품에 관한 정보인 구성품정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 추천된 구성품이 1개인 경우 해당 구성품이 자동으로 선정되어 선정된 구성품의 구성품정보가 제공될 수 있다. 또한 예를 들어, 추천된 구성품 중 가장 최적화된 구성품이 자동으로 선정되어 선정된 구성품의 구성품정보가 제공될 수 있으며, 최적화된 구성품이란, 예를 들어, 가장 저렴한 비용으로 구비될 수 있는 구성품, 또는 공정 환경에 이미 구비된 것으로 등록된 구성품 또는 가장 정확한 검사 결과(또는 판독 결과)를 도출해낼 수 있는 구성품일 수 있다.In addition, the component selection unit 340 can provide the component information, which is information about the selected component automatically, with the recommended component. For example, if there is one recommended component, the component may be automatically selected to provide component information for the selected component. Also, for example, the most optimized component of the recommended component may be automatically selected to provide the component information of the selected component, and the optimized component may be, for example, the component that can be provided at the lowest cost, or Components that are already registered in the process environment, or components that can yield the most accurate inspection results (or reading results).

구성품선정부(340)는, 선정된 구성품의 구성품정보를, 카메라 리스트, 조명 정보 및 렌즈 정보 중 적어도 하나를 제공함으로써 제공할 수 있다.The component selection unit 340 can provide the component information of the selected component by providing at least one of the camera list, the illumination information, and the lens information.

‘카메라 리스트’는 선정된 카메라를 하나 이상 표시하며, 각 카메라의 사양정보를 함께 포함할 수 있다. ‘렌즈 정보’는 선정된 카메라와 함께 사용되는 렌즈의 사양정보를 포함할 수 있으며, ‘조명 정보’는 선정된 조명에 관한 사양정보를 포함할 수 있다.The 'camera list' displays one or more selected cameras and can include specification information of each camera. The 'lens information' may include specification information of the lens used with the selected camera, and the 'illumination information' may include specification information about the selected illumination.

한편 본 발명의 일실시예에 따른 이미지 생성 장치(30)는 선정된 구성품의 정보인 구성품정보를 저장하는 구성품정보저장부(350)를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the image generating apparatus 30 according to an embodiment of the present invention may further include a component information storage unit 350 that stores component information, which is information of the selected components.

즉, 구성품정보저장부(350)는, 구성품정보로서 카메라 리스트, 조명 정보 및 렌즈 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있으며, 또한 각 구성품정보에 매칭되는 파일정보(예를 들어, 이미지 파일, 각종 서식에 따른 문서 파일 등)를 저장할 수 있다. That is, the component information storage unit 350 may store at least one of the camera list, the illumination information, and the lens information as the component information, and may store the file information (for example, an image file and various forms A document file according to the user's name, etc.).

아울러 구성품정보저장부(350)는 구성품정보와 함께 해당 구성품정보에 대응되는 공정 환경 정보(즉, 해당 구성품정보가 생성되기까지 사용자가 입력했던 제반 정보)를 저장할 수 있다.In addition, the component information storage unit 350 may store component information and process environment information corresponding to the component information (that is, various information that the user has input until the component information is generated).

구성품정보저장부(350)에 저장된 정보는 추후, 사용자가 구성품정보 또는 구성품정보에 매칭되는 파일정보를 호출하여 활용되도록 할 수 있다. 또한 구성품정보저장부(350)는 동일하거나 유사한 공정 환경 정보가 입력되면, 공정 환경 정보에 매칭시켜 저장해두었던 구성품정보 또는 구성품정보에 매칭되는 파일정보를 호출하여 활용되도록 할 수 있다.The information stored in the component information storage unit 350 may be used by the user to call the file information matching the component information or the component information. Also, when the same or similar process environment information is inputted, the component information storage unit 350 may call the component information or the file information matched with the component information which is stored in correspondence with the process environment information.

한편 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 가이드 제공 방법을 설명하기 위한 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a guide providing method according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시된 실시예에 따른 이미지 생성 방법은 도 3에 도시된 가이드 제공 장치(30)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라고 하더라도 도 3에 도시된 가이드 제공 장치(30)에 관하여 이상에서 기술한 내용은 도 4에 도시된 실시예에 따른 가이드 제공 방법 각각에도 적용될 수 있다.The image generating method according to the embodiment shown in FIG. 4 includes steps that are processed in a time-series manner in the guide providing apparatus 30 shown in FIG. Therefore, even though omitted from the following description, the above description of the guide providing apparatus 30 shown in FIG. 3 can be applied to each of the guide providing methods according to the embodiment shown in FIG.

도 4는 도 5 내지 도 11을 참조하여 이하에서 후술되며, 도 5 내지 도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 가이드 제공 방법을 설명하기 위한 예시도이다. FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of providing a guide according to an exemplary embodiment of the present invention, which will be described below with reference to FIGS. 5 to 11. FIG.

도 4에서 도시된 바와 같이, 가이드 제공 장치(30)는 제1모드 및 제2모드 중 적어도 하나를 입력 받기 위한 모드설정 인터페이스를 제공할 수 있다 (S410).As shown in FIG. 4, the guide providing device 30 may provide a mode setting interface for receiving at least one of the first mode and the second mode (S410).

관련하여 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 가이드 제공 방법에 따라, 사용자와 인터랙션이 가능한 표시부(미도시)를 통해 표시되는 모습을 도시한 것으로, 모드설정 인터페이스의 일 예를 도시한 것이다. 이때 표시부(미도시)는 가이드 제공 장치(30)에 포함될 수 있으며, 표시부(미도시)를 통해 사용자는 정보를 입력하거나 구성품정보 등의 각종 정보를 확인할 수 있다FIG. 5 is a view illustrating an example of a mode setting interface through a display unit (not shown) capable of interacting with a user according to a guide providing method according to an embodiment of the present invention. At this time, the display unit (not shown) may be included in the guide providing apparatus 30, and the user can input information or confirm various information such as the component information through the display unit

도 5에서 도시된 바와 같이, 가이드 제공 장치(30)는 제1모드를 선택할 수 있는 인터페이스(510) 및 제2모드를 선택할 수 있는 인터페이스(520)를 포함하는 모드설정 인터페이스(500)를 제공할 수 있다. 모드설정 인터페이스를 통해 사용자는 자신이 검사하고자 하는 대상에 맞는 모드를 설정할 수 있다. 5, the guide providing device 30 provides a mode setting interface 500 including an interface 510 for selecting a first mode and an interface 520 for selecting a second mode . Through the mode setting interface, the user can set a mode suitable for an object to be inspected by himself / herself.

모드설정 인터페이스를 통해 제1모드가 선택됨을 입력 받으면, 제1모드에 대응되는 세부설정정보를 수신할 수 있다 (S420).Upon receiving the selection of the first mode through the mode setting interface, detailed setting information corresponding to the first mode may be received (S420).

즉, 모드설정 인터페이스를 통해 입력된 모드가 제1모드이면, 바코드 타입, 바코드 밀도, 바코드 크기, 바코드 문자 수 및 바코드 모듈 수 중 적어도 하나를 수신할 수 있다.That is, if the mode input through the mode setting interface is the first mode, at least one of the barcode type, the barcode density, the barcode size, the number of barcode characters, and the number of barcode modules can be received.

관련하여 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 가이드 제공 방법에 따라 사용자단말의 화면을 통해 표시되는 모습을 도시한 것으로, 제1모드에 대응되는 세부설정정보를 수신하기 위한 인터페이스의 일 예를 도시한 것이다. 6 illustrates an example of an interface for receiving detailed setting information corresponding to the first mode, and FIG. 6 illustrates a state in which a guide is provided on a screen of a user terminal according to a guide providing method according to an embodiment of the present invention. Respectively.

도 6에서 도시된 바와 같이, 필수항목으로서, 바코드 크기(610), 바코드 타입(620)를 입력받을 수 있고, 또한 필수항목으로서, 바코드 밀도, 바코드 문자 수 및 바코드 모듈 수 중 적어도 하나(630)를 입력받을 수 있다.6, at least one of the bar code density, the number of bar code characters, and the number of bar code modules 630 can be input as mandatory items, and the bar code size 610 and the bar code type 620 can be input as mandatory items. Can be input.

추가적으로, 바코드 타입(620)에 따른 바코드의 종류(640)를 입력 받을 수 있다. 또한, 가이드 제공 장치(30)는, 제1모드에 대응되는 세부설정정보의 입력을 위한 도움말(650)을 화면의 일측에 표시함으로써, 사용자가 적절한 세부설정정보를 입력하도록 유도할 수 있다.In addition, the type of bar code 640 according to the bar code type 620 can be input. Further, the guide providing device 30 can display a help 650 for inputting detailed setting information corresponding to the first mode on one side of the screen, thereby guiding the user to input appropriate detailed setting information.

반면 모드설정 인터페이스를 통해 제2모드가 선택됨을 입력 받으면, 제2모드에 대응되는 세부설정정보를 수신할 수 있다 (S430).On the other hand, upon receiving the selection of the second mode through the mode setting interface, detailed setting information corresponding to the second mode can be received (S430).

모드설정 인터페이스를 통해 입력된 모드가 제2모드이면, 검사 허용 오차 범위 및 최소 검사 대상 중 적어도 하나를 수신할 수 있다.If the mode input through the mode setting interface is the second mode, at least one of the inspection tolerance range and the minimum inspection target can be received.

관련하여 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 가이드 제공 방법에 따라, 사용자와 인터랙션이 가능한 표시부(미도시)를 통해 표시되는 모습을 도시한 것으로, 제2모드에 대응되는 세부설정정보를 수신하기 위한 인터페이스의 일 예를 도시한 것이다. 7 is a view illustrating a display through a display unit (not shown) capable of interacting with a user according to a guide providing method according to an embodiment of the present invention. In this case, detailed setting information corresponding to the second mode is received 1 shows an example of an interface to be used.

도 7에서 도시된 바와 같이, 가이드 제공 장치(30)는 필수항목으로서, 검사 허용 오차 범위(710)를 입력받을 수 있다.As shown in Fig. 7, the guide providing apparatus 30 can receive the inspection tolerance range 710 as a mandatory item.

추가적으로, 가이드 제공 장치(30)는, 선택항목으로서 최소 검사 대상에 관한 정보도 입력 받을 수 있으며, 또한, 제2모드에 대응되는 세부설정정보의 입력을 위한 도움말을 화면의 일측에 표시함으로써, 사용자가 적절한 세부설정정보를 입력하도록 유도할 수 있다.In addition, the guide providing device 30 can receive information on the minimum inspection target as a selection item, and also displays help for inputting the detailed setting information corresponding to the second mode on one side of the screen, To enter the appropriate detailed setting information.

상술된 바와 같이 세부설정정보를 수신한 가이드 제공 장치(30)는 세부설정정보에 기초하여 구성품을 추천할 수 있다 (S440).The guide providing apparatus 30 that has received the detailed setting information as described above can recommend the component based on the detailed setting information (S440).

이를 위해 가이드 제공 장치(30)는 추가입력정보를 수신할 수 있으며, 추가입력정보 및 세부설정정보에 기초하여 구성품을 추천할 수 있다.To this end, the guide providing device 30 can receive the additional input information, and can recommend the component based on the additional input information and the detailed setting information.

관련하여 도 8 내지 도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 가이드 제공 방법에 따라, 사용자와 인터랙션이 가능한 표시부(미도시)를 통해 표시되는 모습을 도시한 것으로, 추가입력정보를 수신하기 위한 인터페이스 및 구성품을 추천하는 인터페이스 등의 일 예를 도시한 것이다. 8 to 10 illustrate how a guide is displayed through a display unit (not shown) capable of interacting with a user according to a guide providing method according to an embodiment of the present invention. An interface for receiving additional input information And an interface for recommending the component and the like.

도 8에서 도시된 바와 같이, 가이드 제공 장치(30)는 시료의 크기(시료의 가로 크기, 시료의 세로 크기)(810)를 필수항목으로서 입력 받을 수 있고, 입력된 시료의 크기에 적합한 기능 또는 해상도를 갖는 카메라를 추천할 수 있다. 또한 가이드 제공 장치(30)는 추천된 카메라(820) 중 적어도 하나를 선택 받을 수 있다. 선택된 카메라 정보는 다시 추가입력정보로서 가이드 제공 장치(30)가 수신할 수 있다.8, the guide providing device 30 can receive the size of the sample (the horizontal size of the sample, the vertical size of the sample) 810 as an essential item, and the function or the function suitable for the size of the input sample A camera having a resolution can be recommended. Also, the guide providing apparatus 30 can select at least one of the recommended cameras 820. [ The selected camera information may be received by the guide providing device 30 as additional input information.

추가적으로 도 8에서 도시된 바와 같이 가이드 제공 장치(30)는 추가입력정보로서 초당 시료의 이동 속도, 초당 검사 횟수 및 등 간격 설정 중 적어도 하나(830)를 수신할 수 있다.In addition, as shown in FIG. 8, the guide providing device 30 may receive at least one of the moving speed of the sample per second, the number of inspections per second and the equal interval setting 830 as additional input information.

그에 따라 가이드 제공 장치(30)는 머신 비전을 위한 카메라 모델 및 렌즈 모델 중 적어도 하나(840)를 추천할 수 있다.Accordingly, guide providing device 30 may recommend at least one of a camera model and a lens model for machine vision (840).

보다 구체적으로, 가이드 제공 장치(30)는, 필요 해상도, 노출시간, 프레임레이트, 초당 검사 횟수, 카메라 해상도, 프레임레이트 권장 값 및 실제 검사 영역 중 적어도 하나(840)를 제공할 수 있다.More specifically, the guide providing device 30 may provide at least one of the required resolution, exposure time, frame rate, number of inspections per second, camera resolution, frame rate recommended value, and actual inspection area (840).

또한, 가이드 제공 장치(30)는, 시료의 크기의 입력 또는 카메라 선택을 위한 도움말(850)을 화면의 일측에 표시함으로써, 사용자가 적절한 값을 입력하도록 유도할 수 있다.In addition, the guide providing device 30 can display the help of the size of the sample or the help 850 for selecting the camera on one side of the screen, thereby guiding the user to input an appropriate value.

한편 도 9에서 도시된 바와 같이, 가이드 제공 장치(30)는 추가입력정보로서 설치 거리(910)를 필수항목으로 입력 받을 수 있다.On the other hand, as shown in FIG. 9, the guide providing device 30 can receive the installation distance 910 as a mandatory item as additional input information.

또한 가이드 제공 장치(30)는 추가입력정보로서 검사 거리 편차(920)를 선택항목으로 입력 받을 수 있다.Also, the guide providing device 30 may receive the inspection distance deviation 920 as additional items of information as a selection item.

추가적으로 가이드 제공 장치(30)는 추가입력정보로서 초당 시료의 이동 속도, 초당 검사 횟수 및 등 간격 설정 중 적어도 하나를 수신할 수 있다.In addition, the guide providing device 30 may receive at least one of the moving speed of the sample per second, the number of times of inspection per second, and the equal interval setting as additional input information.

그리고 가이드 제공 장치(30)는 세부설정정보 및 추가입력정보에 기초하여, 적정 초점거리 및 적정 조리개 값 중 적어도 하나를 추천할 수 있다.Then, the guide providing device 30 can recommend at least one of the proper focal length and the appropriate aperture value based on the detailed setting information and the additional input information.

또한, 가이드 제공 장치(30)는, 설치 거리 또는 검사 거리 편차 여부 등에 관한 입력을 위한 도움말(940)을 화면의 일측에 표시함으로써, 사용자가 적절한 값을 입력하도록 유도할 수 있다.In addition, the guide providing device 30 can display a help message 940 for input regarding the installation distance, inspection distance deviation, and the like on one side of the screen, thereby guiding the user to input an appropriate value.

한편 도 10에서 도시된 바와 같이, 가이드 제공 장치(30)는 추가입력정보로서 시료 재질(1010) 및 조명 타입(1020) 중 적어도 하나를 수신할 수 있다.10, the guide providing device 30 may receive at least one of the sample material 1010 and the illumination type 1020 as additional input information.

가이드 제공 장치(30)는 세부설정정보 및 추가입력정보에 기초하여, 머신 비전을 위한 조명 상세 정보(1030)를 추천할 수 있다.The guide providing apparatus 30 can recommend the illumination detail information 1030 for machine vision based on the detailed setting information and the additional input information.

그리고 조명 상세 정보의 추천과 함께, 해당 조명을 사용하였을 때 보여질 수 있는 시료 이미지(1040)도 함께 제공함으로써 사용자가 보다 적합한 조명을 선택하도록 할 수 있다.In addition, with the recommendation of the illumination detail information, a sample image 1040, which can be seen when the illumination is used, is also provided so that the user can select a more suitable illumination.

상술된 바와 같이 가이드 제공 장치(30)가 구성품을 추천하면, 추천된 구성품 중 어느 하나가 머신 비전을 위한 구성품으로 선정될 수 있다 (S450).If the guide providing apparatus 30 recommends the component as described above, any one of the recommended components may be selected as a component for machine vision (S450).

이때 사용자가 추천된 구성품 중 적어도 하나를 선택함으로써 가이드 제공 장치(30)가 구성품을 선정할 수 있고, 또는 가이드 제공 장치(30)가 추천된 구성품 중에서 가장 적합하다고 판단되는 구성품을 자동으로 선정할 수 있다.At this time, the guide providing device 30 can select the component by selecting at least one of the recommended components by the user, or the guide providing device 30 can automatically select the component that is deemed most suitable among the recommended components have.

관련하여 도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 가이드 제공 방법에 따라, 사용자와 인터랙션이 가능한 표시부(미도시)를 통해 표시되는 모습을 도시한 것으로, 선정된 구성품의 구성품정보를 제공하는 인터페이스의 일 예를 도시한 것이다. 11 is a view showing a display through a display unit (not shown) capable of interacting with a user according to a guide providing method according to an embodiment of the present invention, and includes an interface for providing component information of the selected component Fig.

즉, 도 11에서 도시된 바와 같이, 가이드 제공 장치(30)는 선정된 구성품으로서의 카메라의 상세정보(1110)를 제공할 수 있고, 또한 선정된 구성품으로서의 조명의 상세 정보(1120) 각각을 구성품정보로서 제공할 수 있다.11, the guide providing device 30 can provide the detailed information 1110 of the camera as the selected component, and also each of the detailed information 1120 of the illumination as the selected component, As shown in FIG.

또한, 가이드 제공 장치(30)는 선정된 구성품의 구성품정보를 저장할 수 있으며, 이를 위해 도 11에서 도시된 바와 같이, 구성품정보를 저장할 수 있는 인터페이스(1130)를 제공할 수 있다. 사용자는 인터페이스(1130)를 통해 구성품정보를 저장할 수 있으며, 언제든지 구성품정보를 호출하여 열람할 수 있다.In addition, the guide providing device 30 can store the component information of the selected component, and for this purpose, as shown in FIG. 11, the guide providing device 30 can provide the interface 1130 that can store the component information. The user can store the component information through the interface 1130, and can invoke and browse the component information at any time.

본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC 와 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있으며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램특허 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다.The term " part " used in this embodiment may mean a hardware component such as software or a field programmable gate array (FPGA) or an ASIC, and the 'part' performs certain roles. However, 'part' is not meant to be limited to software or hardware. &Quot; to " may be configured to reside on an addressable storage medium and may be configured to play one or more processors. Thus, by way of example, 'parts' may refer to components such as software components, object-oriented software components, class components and task components, and processes, functions, , Subroutines, segments of program patent code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables.

구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로부터 분리될 수 있다.The functions provided within the components and components may be combined with a smaller number of components and components or separated from additional components and components.

뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU 들을 재생시키도록 구현될 수도 있다In addition, the components and components may be implemented to play back one or more CPUs in a device or a secure multimedia card

도 4를 통해 설명된 실시예에 따른 가이드 제공 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. The method of providing a guide according to the embodiment described with reference to FIG. 4 may also be implemented in the form of a recording medium including instructions executable by a computer such as a program module executed by a computer. Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. In addition, the computer-readable medium may include both computer storage media and communication media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data. Communication media typically includes any information delivery media, including computer readable instructions, data structures, program modules, or other data in a modulated data signal such as a carrier wave, or other transport mechanism.

또한 본 발명의 일실시예에 따르는 가이드 제공 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램(또는 컴퓨터 프로그램 제품)으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능 기록매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)에 기록될 수 있다. The method of providing a guide according to an embodiment of the present invention may also be implemented as a computer program (or a computer program product) including instructions executable by a computer. A computer program includes programmable machine instructions that are processed by a processor and can be implemented in a high-level programming language, an object-oriented programming language, an assembly language, or a machine language . The computer program may also be recorded on a computer readable recording medium of a type (e.g., memory, hard disk, magnetic / optical medium or solid-state drive).

따라서 본 발명의 일실시예에 따르는 가이드 제공 방법 각각은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 머더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다. Thus, each of the guide providing methods according to one embodiment of the present invention can be implemented by a computer program as described above being executed by a computing device. The computing device may include a processor, a memory, a storage device, a high-speed interface connected to the memory and a high-speed expansion port, and a low-speed interface connected to the low-speed bus and the storage device. Each of these components is connected to each other using a variety of buses and can be mounted on a common motherboard or mounted in any other suitable manner.

여기서 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다. 다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및(또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다. Where the processor may process instructions within the computing device, such as to display graphical information to provide a graphical user interface (GUI) on an external input, output device, such as a display connected to a high speed interface And commands stored in memory or storage devices. As another example, multiple processors and / or multiple busses may be used with multiple memory and memory types as appropriate. The processor may also be implemented as a chipset comprised of chips comprising multiple independent analog and / or digital processors.

또한 메모리는 컴퓨팅 장치 내에서 정보를 저장한다. 일례로, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 또한 메모리는 예컨대, 자기 혹은 광 디스크와 같이 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수도 있다. The memory also stores information within the computing device. In one example, the memory may comprise volatile memory units or a collection thereof. In another example, the memory may be comprised of non-volatile memory units or a collection thereof. The memory may also be another type of computer readable medium such as, for example, a magnetic or optical disk.

그리고 저장장치는 컴퓨팅 장치에게 대용량의 저장공간을 제공할 수 있다. 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나 이런 매체를 포함하는 구성일 수 있으며, 예를 들어 SAN(Storage Area Network) 내의 장치들이나 다른 구성도 포함할 수 있고, 플로피 디스크 장치, 하드 디스크 장치, 광 디스크 장치, 혹은 테이프 장치, 플래시 메모리, 그와 유사한 다른 반도체 메모리 장치 혹은 장치 어레이일 수 있다. And the storage device can provide a large amount of storage space to the computing device. The storage device may be a computer readable medium or a configuration including such a medium and may include, for example, devices in a SAN (Storage Area Network) or other configurations, and may be a floppy disk device, a hard disk device, Or a tape device, flash memory, or other similar semiconductor memory device or device array.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.It will be understood by those skilled in the art that the foregoing description of the present invention is for illustrative purposes only and that those of ordinary skill in the art can readily understand that various changes and modifications may be made without departing from the spirit or essential characteristics of the present invention. will be. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than the detailed description and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents are to be construed as being included within the scope of the present invention do.

100: 시뮬레이션 시스템
20: 머신 비전 장치
30: 가이드 제공 장치
310: 설정수신부 320: 모드선택부
330: 구성품추천부 340: 구성품선정부
350: 구성품정보저장부
100: Simulation system
20: Machine vision device
30: Guide provided device
310: setting reception unit 320: mode selection unit
330: component recommendation unit 340: component selection unit
350: component information storage unit

Claims (16)

가이드 제공 장치가, 머신 비전을 위한 구성품 선정 가이드를 제공하는 방법으로서,
설정수신부가, 구성품 선정을 위하여, 대상물의 속성 검사 시 허용되는 오차 범위에 대한 설정 정보로서 픽셀 또는 길이의 단위로 표현되는 검사 허용 오차 범위 및 최소 검사 대상 중 적어도 하나를 포함하는 세부설정정보를 수신하는 단계;
구성품추천부가, 상기 세부설정정보에 대응하는 구성품을 추천하는 단계; 및
구성품선정부가, 추천된 구성품 중 선정된 구성품의 구성품정보를 제공하는 단계를 포함하되,
상기 구성품을 추천하는 단계는,
시료의 가로 크기, 시료의 세로 크기, 초당 시료의 이동 속도, 초당 검사 횟수 및 등 간격 설정 중 적어도 하나를 포함하는 추가입력정보를 수신하는 단계; 및
상기 세부설정정보 및 상기 추가입력정보에 기초하여 구성품을 추천하는 단계를 포함하고,
상기 구성품은, 카메라, 조명, 렌즈 중 적어도 하나를 포함하며,
상기 대상물의 속성 검사는, 획득된 이미지에 기초하여 패턴 매칭, 점선면 피팅, 에지, 컬러 및 위치 중 적어도 하나를 포함하는 대상물의 속성에 대하여 검사하는 것을 특징으로 하는, 가이드 제공 방법.
A guide providing apparatus for providing a component selection guide for machine vision,
The setting receiving unit receives detailed setting information including at least one of a check tolerance range expressed by a pixel or a unit of length and a minimum inspection target as setting information for an allowable tolerance range at the time of inspection of an attribute of an object ;
Recommending a component corresponding to the detailed setting information; And
Wherein the component selecting section includes the step of providing component information of the selected component among the recommended components,
The step of recommending the component comprises:
Receiving additional input information including at least one of a horizontal size of the sample, a vertical size of the sample, a moving speed of the sample per second, an inspection frequency per second, and an equal interval setting; And
Recommending the component based on the detailed setting information and the additional input information,
Wherein the component comprises at least one of a camera, an illumination, and a lens,
Wherein the property inspection of the object is based on the obtained image and is performed for an attribute of the object including at least one of pattern matching, dotted surface fitting, edge, color and position.
제 1 항에 있어서,
상기 세부설정정보를 수신하는 단계 이전에 모드선택부가,
바코드 검사를 위한 제1모드 및 비전 검사를 위한 제2모드 중 적어도 하나를 입력 받기 위한 모드설정 인터페이스를 제공하는 단계를 더 포함하는, 가이드 제공 방법.
The method according to claim 1,
The mode selection unit, prior to the step of receiving the detailed setting information,
Further comprising the step of providing a mode setting interface for receiving at least one of a first mode for barcode inspection and a second mode for vision inspection.
제 2 항에 있어서,
상기 세부설정정보를 수신하는 단계는,
상기 모드설정 인터페이스를 통해 입력된 모드에 기초하여 세부설정정보를 수신하는 단계를 포함하는, 가이드 제공 방법.
3. The method of claim 2,
Wherein the step of receiving the detailed setting information comprises:
And receiving the detailed setting information based on the mode input through the mode setting interface.
삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 세부설정정보 및 상기 추가입력정보에 기초하여 구성품을 추천하는 단계는,
상기 세부설정정보에 기초하여, 머신 비전을 위한 카메라 모델, 렌즈 모델, 적정 초점거리, 적정 조리개 값 및 조명 상세 정보 중 적어도 하나를 추천하는 것을 특징으로 하는, 가이드 제공 방법.
The method according to claim 1,
And recommending the component based on the detailed setting information and the additional input information,
Wherein at least one of a camera model, a lens model, a proper focus distance, a proper aperture value, and illumination detail information for machine vision is recommended based on the detailed setting information.
제 1 항에 있어서,
상기 세부설정정보 및 상기 추가입력정보에 기초하여 구성품을 추천하는 단계는,
상기 세부설정정보 및 상기 추가입력정보에 기초하여, 머신 비전을 위한 카메라 모델 및 렌즈 모델 중 적어도 하나를 추천하는 것을 특징으로 하는, 가이드 제공 방법.
The method according to claim 1,
And recommending the component based on the detailed setting information and the additional input information,
Wherein at least one of a camera model and a lens model for machine vision is recommended based on the detailed setting information and the additional input information.
제 1 항에 있어서,
상기 추가입력정보는,
설치 거리 및 검사 거리 편차 여부 중 적어도 하나를 더 포함하고,
상기 세부설정정보 및 상기 추가입력정보에 기초하여 구성품을 추천하는 단계는,
상기 세부설정정보 및 상기 추가입력정보에 기초하여, 머신 비전을 위한 적정 초점거리 및 적정 조리개 값 중 적어도 하나를 추천하는 것을 특징으로 하는, 가이드 제공 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the additional input information comprises:
An installation distance, and an inspection distance deviation,
And recommending the component based on the detailed setting information and the additional input information,
And recommends at least one of an appropriate focal length and a proper aperture value for machine vision based on the detailed setting information and the additional input information.
제 1 항에 있어서,
상기 추가입력정보는,
조명 타입 및 시료 재질 중 적어도 하나를 더 포함하고,
상기 세부설정정보 및 상기 추가입력정보에 기초하여 구성품을 추천하는 단계는,
상기 세부설정정보 및 상기 추가입력정보에 기초하여, 머신 비전을 위한 조명 상세 정보를 추천하는 것을 특징으로 하는, 가이드 제공 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the additional input information comprises:
An illumination type, and a sample material,
And recommending the component based on the detailed setting information and the additional input information,
Wherein illumination detail information for machine vision is recommended based on the detailed setting information and the additional input information.
제 8 항에 있어서,
상기 세부설정정보 및 상기 추가입력정보에 기초하여 구성품을 추천하는 단계는,
상기 조명 상세 정보의 추천과 함께, 상기 조명 상세 정보에 대응되는 조명을 사용하였을 때 보여질 수 있는 시료 이미지를 제공하는 단계를 더 포함하는, 가이드 제공 방법.
9. The method of claim 8,
And recommending the component based on the detailed setting information and the additional input information,
Further comprising providing a sample image that can be viewed when using the illumination corresponding to the illumination detail information together with a recommendation of the illumination detail information.
제 1 항에 있어서,
구성품정보저장부가, 상기 선정된 구성품의 구성품정보를 저장하는 단계를 더 포함하는, 가이드 제공 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the component information storage unit further stores the component information of the selected component.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 머신 비전을 위한 구성품 선정 가이드를 제공하는 장치로서,
구성품 선정을 위하여, 대상물의 속성 검사 시 허용되는 오차 범위에 대한 설정 정보로서 픽셀 또는 길이의 단위로 표현되는 검사 허용 오차 범위 및 최소 검사 대상 중 적어도 하나를 포함하는 세부설정정보를 수신하는 설정수신부;
상기 세부설정정보에 대응하는 구성품을 추천하는 구성품추천부; 및
추천된 구성품 중 선정된 구성품의 구성품정보를 제공하는 구성품선정부를 포함하되,
상기 구성품추천부는,
시료의 가로 크기, 시료의 세로 크기, 초당 시료의 이동 속도, 초당 검사 횟수 및 등 간격 설정 중 적어도 하나를 포함하는 추가입력정보를 수신하고, 상기 세부설정정보 및 상기 추가입력정보에 기초하여 구성품을 추천하며,
상기 구성품은, 카메라, 조명, 렌즈 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 대상물의 속성 검사는, 획득된 이미지에 기초하여 패턴 매칭, 점선면 피팅, 에지, 컬러 및 위치 중 적어도 하나를 포함하는 대상물의 속성에 대하여 검사하는 것을 특징으로 하는, 가이드 제공 장치.
A device for providing a component selection guide for machine vision,
A setting receiving unit configured to receive detailed setting information including at least one of an inspection tolerance range expressed by a pixel or a unit of length and a minimum inspection target as setting information for an allowable error range at the time of property inspection of an object;
A component recommending unit that recommends a component corresponding to the detailed setting information; And
And a component selection unit for providing component information of the selected component among the recommended components,
The component recommendation unit may include:
Receiving additional input information including at least one of a horizontal size of the sample, a vertical size of the sample, a moving speed of the sample per second, an inspection frequency per second, and an equal interval setting, Recommended,
Wherein the component comprises at least one of a camera, an illumination, and a lens,
Wherein the property inspection of the object inspects an attribute of the object including at least one of pattern matching, dotted surface fitting, edge, color, and position based on the acquired image.
제 14 항에 있어서,
바코드 검사를 위한 제1모드 및 비전 검사를 위한 제2모드 중 적어도 하나를 입력 받기 위한 모드설정 인터페이스를 제공하는 모드선택부를 더 포함하는, 가이드 제공 장치.
15. The method of claim 14,
Further comprising a mode selection unit for providing a mode setting interface for receiving at least one of a first mode for bar code inspection and a second mode for vision inspection.
제 14 항에 있어서,
상기 선정된 구성품의 구성품정보를 저장하는 구성품정보저장부를 더 포함하는, 가이드 제공 장치.
15. The method of claim 14,
Further comprising: a component information storage section for storing component information of the selected component.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102252590B1 (en) * 2018-11-12 2021-05-17 라온피플 주식회사 Method and apparatus for setting test environment based on machine learning environment
KR102022496B1 (en) * 2019-02-28 2019-09-18 (주)아이프리즘 Process management and monitoring system using vision image detection and a method thereof
KR102022494B1 (en) * 2019-02-28 2019-09-18 (주)아이프리즘 System for automatic generating of documents using vision image detection and a method thereof
KR102579783B1 (en) * 2020-09-28 2023-09-18 (주)미래융합정보기술 Vision inspection system by using remote learning of product defects image

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004294358A (en) * 2003-03-28 2004-10-21 Hitachi High-Technologies Corp Method and apparatus for inspecting defect
KR101182768B1 (en) * 2012-02-21 2012-09-13 주식회사 엠비젼 Examining apparatus and method for machine vision system

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101442603B1 (en) * 2007-12-21 2014-09-23 삼성전자주식회사 Digital photographing apparatus, method for controlling the same, and recording medium storing program to implement the method

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004294358A (en) * 2003-03-28 2004-10-21 Hitachi High-Technologies Corp Method and apparatus for inspecting defect
KR101182768B1 (en) * 2012-02-21 2012-09-13 주식회사 엠비젼 Examining apparatus and method for machine vision system

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