KR100689890B1 - 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 비전시스템(vision system)을 이용하여 FPD 및 그의 부품에 대한 영상을 획득한 후 영상으로부터 영상에 포함된 불량을 검출하는 방법, 특히, 종래 추출이 불가능했던 미세한 휘도차를 지닌 결함을 추출할 수 있는 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법을 제공한다.
본 발명의 일실시예는 비전시스템을 이용하여 FPD 및 그의 부품에 대한 영상을 획득한 후 영상으로부터 영상에 포함된 불량을 검출하는 방법에 대한 것이다. 본 특허에서는 이를 위해 퓨리에 변환을 이용하여 영상을 주파수 공간으로 전환하고, 이로부터 선형시스템(Low pass filter, high pass filter, band pass filter)를 이용하여 구하고저하는 결함의 주파수성분을 분리하는 방법을 이용한 것을 특징으로 한다.
Description
도 1은 결함이 주변부와 강한 휘도 차이를 나타내는 영상의 화면도이다.
도 2는 결함의 영역이 주변부와 미세한 휘도 차이를 나타내는 영상의 화면도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 도 3에서의 영상분할 및 미러이미지생성 단계를 설명하기 위한 개략 화면도이다.
도 5는 도 3에서의 영상의 주파수공간으로의 변환단계를 설명하기 위한 개략 화면도이다.
도 6은 도 3에서의 가우스필터링단계를 설명하기 위한 개략 화면도 및 그래프이다.
도 7은 므와레 패턴을 지니는 영상도와 본 발명의 다른 실시예에 따라 므와레 패턴이 제거된 영상의 화면도이다.
본 발명은, 비전시스템(vision system)을 이용하여 FPD 및 그의 부품에 대한 영상을 획득한 후 영상으로부터 영상에 포함된 불량을 검출하는 방법에 관한 것으로, 특히, 종래 추출이 불가능했던 미세한 휘도차를 지닌 결함을 추출할 수 있는 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법에 관한 것이다.
일반적인 FPD (Flat panel display) 및 부품의 시각에 영향을 미치는 결함은 화질에 직접적인 영향을 미치는 불량이며 완제품 구성단계에서 사람의 시각이나 비전(vision) 장비를 이용하여 불량 부품을 검출한다.
기존의 결함 영상 분석 방법의 하나는 비전시스템(Vision system)으로 영상을 취득한 후 이로부터 공간영역(x-y)에서 적절한 이미지 프로세싱 기법(edge파라미터 등) 을 이용하여 공간영역에서 직접 결함을 추출한다. 이 경우 결함은 주변의 배경과 휘도차이를 나타낸다. 따라서, 결함은 주변부와 나타내는 휘도 차이로부터 추출된다.
결함이 주변부와 강한 휘도 차이를 나타낼 경우 도 1에서과 같이 쉽게 결함을 구분할 수 있으나, 도 2에서와 같이 결함의 영역이 주변부와 미세한 휘도 차이를 나타낸 경우 실제 이미지로부터 직접적으로 결함을 추출하기가 매우 어렵다. 즉 1 내지 2 그레이레벨(Gray level)의 차를 지닌 경우에는 기존의 방법으로는 결함을 추출하기가 불가능하다.
따라서, 본 발명은, 이러한 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 종래 추 출이 불가능했던 미세한 휘도차를 지닌 결함을 추출할 수 있는 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법을 제공하는 데에 그 목적이 있다.
이러한 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법은, 플랫패널용 광관련판요소로부터 비전검사장비를 이용하여 영상(이미지)을 획득하고 그 획득한 영상을 분석하여 플랫패널용 광관련판요소의 결함을 검출하기 위한 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법에 있어서, 분할된 이미지간 적절한 픽셀 수 만큼 서로 중복되게 획득된 이미지를 분할하며, 이미지의 외곽에서 발생하는 에러를 보완하기 위해 이미지 전체의 외곽부에 미러(mirror) 이미지를 형성하여 이미지 왜곡을 방지하는 것을 특징으로 하며, 또, 얻어진 영상을 퓨리에 변환함으로써 주파수공간으로 변환한 후, 각종 선형시스템(저주파 필터, 고주파 필터, 대역 필터 등)을 이용하여 결함을 검출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은, 스펙트럼 추출시 페이즈 지연과 같은 현상이 발생하지 않아 저주파 대역을 왜곡 없이 안정적으로 추출할 수 있도록 가우스 필터를 적용하여 결함을 검출하거나, 영상의 해상도에 따라 영상의 크기를 줄일 수 있도록 디시메이션(Decimation) 및 언디시메이션(Undecimation)을 적용하여 영상의 크기를 조정한 후, 결함을 검출하는 것을 특징으로 하며, 패턴을 포함하는 경우, 본 발명은, 므와레(텔레비전 화상중의 두가지 주기적 원인의 간섭 맥놀이 때문에 재생상중에 나타나는 무늬 모양) 패턴을 추출하기 위해 저주파 필터(Low pass filter)로서 가우스 필터가 적용된 후, 결함을 검출하는 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하 면 다음과 같다.
도 3에는 본 발명의 일실시예에 따른 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법이 흐름도로서 도시되며, 도 4 내지 도 6에는 도 3에서의 영상분할 및 미러이미지생성 단계, 영상의 주파수공간으로의 변환단계 및 가우스필터링단계가 개략 화면도로 도시되고, 도 7에는 므와레 패턴을 지니는 영상도와 본 발명의 다른 실시예에 따라 므와레 패턴이 제거된 영상도가 도시된다.
도 3의 흐름도에서 먼저 결함 영상은 기존의 영상 결함 장치로부터 획득된다. 획득된 영상은 영상처리를 위해 적절하게 컷팅(cutting)된다. 컷팅된 이미지는 실제 결함 분석을 위해 사용되는 영역이다.
본 발명의 일실시예에 따른 첫번째 프로세스는 이미지 분할과 미러(Mirror)이미지 생성단계이다. 즉 영상의 결함을 분석하기 위해 전체 영상은, 도 4에 도시된 바와 같이, NxN사이즈, 예를 들어 512x512의 사이즈를 가진 정방형의 로컬블럭(local block)으로 세분화된다. 또한 세분화된 영상은 각각 일정 크기만큼 중첩시켜 영상의 끝에서 발생하는 에지영향(edge effect)에 의한 영상 왜곡현상을 보상한다.
전체 영상의 외곽부에서도 역시 영상 전체의 에지(edge)에서 발생하는 영상 왜곡을 방지하기 위해 미러이미지를 생성한다. 미러이미지는 영상을 구성하는 맨 끝단부의 값을 일정 크기로 중복시켜 형성한다.
두번째 과정은, 도 5에서와 같이 영상 정보 z(x,y)를 구성하는 세분화된 로컬블럭 영상에 대해 영상정보 z(x,y)를 주파수공간정보 z(u,v)로 전환하는 것이다. 이는 다음 수학식 1을 이용한 퓨리에 변환을 이용하여 이루어진다.
세번째 과정은 획득된 주파수공간정보 z(u,v)로부터 선형 시스템을 이용하여 결함을 크기별로 분류하는 것이다. 먼저 처음의 영상에 대한 주파수공간정보 z(u,v)로부터 크기가 큰 결함, 크기가 중간 정도인 결함(macro defect, 얼룩 등), 그리고 크기가 아주 미세한 결함(micro defect)을 추출한다. 크기가 큰 결함은 영상이 지니고 있는 전체적인 휘도 분포를 의미하며 이를 추출하기 위해 고주파필터(High Pass filter)를 이용한다. 주파수공간정보 z(u,v)에서 고주파 필터를 적용하면 제로(zero) 주파수 부근에 있는 크기가 큰 결함의 정보만 추출된다. 도 5는, 결함있는 영상의 영상정보 z(x,y)및 이에 대한 주파수공간정보 z(u,v)를 나타낸 것이다.
크기가 큰 결함이 추출되면 다음 과정으로 중간 크기의 결함과 크기가 적은 결함이 추출된다. 이 과정은 저주파 필터(Low pass filter)가 사용된다. 저주파 필터를 이용하여 추출된 저주파 대역은 퓨리에 역변환을 통해 중간크기의 결함정보를 나타내게 되며, 저주파가 추출된 고주파 대역은 역시 퓨리에 변환을 통해 적은 크기의 결함정보를 나타낸다.
도 6에는 가우스필터링단계를 설명하기 위한 개략 화면도 및 그래프가 도시되는 것으로, 가우스 필터의 구조 및 필터링 결과가 도시된다. 주파수 추출에는 가우스 필터를 이용한다. 가우스 필터는 그 구조가 도 6의 우측상부에 도시된 바와 같으며, 도 6의 좌측상부의 주파수공간정보 z(u,v)를 가우스필터링함으로써 우측 하부에 도시된 바와 같이 가우스필터의 캇오프주파수가, 부드러운 곡선형상으로 주파수 0의 근처에서 주파수 0을 향해 수렴하는 형태이므로, 이미지를 구성하는 주요 스펙트럼 근처에서 컷오프가 형성되더라도 스펙트럼의 급격한 절단현상을 발생하지 아니하게 되어, 스펙트럼 추출시 페이즈 지연과 같은 현상이 발생하지 않게 되고, 저주파 대역을 왜곡 없이 안정적으로 추출할 수 있게 된다. 저주파 성분은 가우스 필터를 통과한 성분이며 그외 나머지 성분이 고주파 성분이 된다.
네번째 과정으로 퓨리에 역변환을 통해 획득된 영상은 휘도 분포의 균일화를 위해 평활화 과정을 거친다. 평활화과정은 영상을 먼저 x 방향으로 영상을 구성하는 x 축의 한 line z(1,y)에 대해 평균값 m1을 구한 후 [m1-z(1,y)]의 값을 취하고 다시 다음 line 인 z(2,y)에 대해서 동일하게 [m2-z(2,y)]의 값을 구하며 이 과정을 x의 맨 끝 line z(x,y)까지 수행한다. 같은 과정을 y방향으로 반복 수행한다. 이 과정을 거치면 영상은 안정적인 휘도 변화를 지니게된다.
다섯번째 과정은 이 영상에 대한 휘도 노말라이제이션(Normalization)단계를 수행한다. 노말라이제이션단계는 결함의 크기가 중간인 영상과 결함의 크기가 적은 영상에 대해서 수행된다.
여섯번째로 결함을 추출하기 위해 각각의 영상(중간 크기의 결함 영상, 적은 크기의 영상)에 대해 스레숄딩(thresholding)단계를 수행한다. 이 단계에서는 스레숄드(Threshold: 임계값)의 적용값에 따라 결함의 위치 및 크기가 결정된다.
또한, 영상의 해상도에 따라 영상의 크기를 줄일 수 있는 디시메이션(Decimation) 및 언디시메이션(Undecimation)을 위에서 논한 전체과정에 대해 적용한다. 디시메이션은 영상 정보를 짝수번째와 홀수번째로 나누어 짝수번째 또는 홀수번째를 취하는 것을 의미하며, 언디시메이션은 디시메이션화된 정보를 복원하는 것을 의미한다.
또, TFT 셀(CELL)과 같이 영상에 패턴(pattern)이 있는 경우는 영상의 패턴에 의해 므와레 현상이 발생하며 또한 패턴에 의해 결함의 정확한 검출이 난해하다. 이 경우 므와레 패턴을 추출하기 위해 저주파 필터(Low pass filter)를 적용할 수 있다. 도 7은 TFT 셀 영상의 므와레 패턴의 추출을 나타낸 것이다. 도 7에서 위의 영상은 패턴을 포함하는 것이며, 아래의 화면은 패턴이 추출된 것으로, 정확한 결함 정보만이 남아 있는 것으로 나타난다. 또, 이와 같이 므와레 패턴의 추출은 상술한 바와 같은 가우스 필터가 역시 이용될 수 있다. 영상에서 므와레 패턴이 제거되면 결함영상만 남게 되므로 결함영상에 대한 분석이 정확해진다.
본 발명을 통해 그동안 추출이 불가능했던 미세한 휘도차를 지닌 결함에 대한 추출이 가능해졌으며, FPD (flat panel display) 및 그 부품에 대한 비전 검사 장비의 신뢰성 및 성능을 향상시킬 수 있는 등의 효과가 있다.
Claims (6)
- 플랫패널용 광관련판요소로부터 비전검사장비를 이용하여 영상(이미지)을 획득하고 그 획득한 영상을 분석하여 플랫패널용 광관련판요소의 결함을 검출하기 위한 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법에 있어서,이미지의 외곽에서 발생하는 에러를 보완하기 위해 이미지 전체의 외곽부에 영상을 구성하는 맨 끝단부의 값을 일정 크기만큼 중복시켜 미러이미지를 생성하며, 그 뒤, 일정한 크기의 정방형의 로컬블럭(local block)으로 세분화하여 분할하되, 분할된 블록의 영상의 끝에서 발생하는 에지영향(edge effect)에 의한 영상의 왜곡현상을 보상하기 위해 각각 일정 크기만큼 중첩시켜 분할하는 것을 특징으로 하는 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법.
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- 플랫패널용 광관련판요소로부터 비전검사장비를 이용하여 영상(이미지)을 획득하고 그 획득한 영상을 분석하여 플랫패널용 광관련판요소의 결함을 검출하기 위한 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법에 있어서,획득한 영상을 퓨리에 변환함으로써 주파수공간으로 변환한 후, 그 퓨리에변환을 통해 얻은 주파수공간의 정보로부터 고주파필터를 적용하여 제로(zero) 주파수 부근에 있는 크기가 큰 결함의 정보를 추출하고, 그 뒤, 저주파 필터를 적용하여 추출된 저주파 대역은 퓨리에 역변환을 통해 중간크기의 결함정보를 추출하며, 저주파가 추출된 고주파 대역은 퓨리에 역변환을 통해 적은 크기의 결함정보를 검출하는 것으로서, 그 고주파 필터와 저주파 필터는 가우스 필터를 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법.
- 제 5 항에 있어서, 획득한 영상의 퓨리에 변환전에, 그 이미지의 외곽에서 발생하는 에러를 보완하기 위해 이미지 전체의 외곽부에 영상을 구성하는 맨 끝단부의 값을 일정 크기만큼 중복시켜 미러이미지를 생성하며, 그 뒤, 일정한 크기의 정방형의 로컬블럭(local block)으로 세분화하여 분할하되, 분할된 블록의 영상의 끝에서 발생하는 에지영향(edge effect)에 의한 영상의 왜곡현상을 보상하기 위해 각각 일정 크기만큼 중첩시켜 분할하는 것을 특징으로 하는 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법.
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| J201 | Request for trial against refusal decision | ||
| AMND | Amendment | ||
| B701 | Decision to grant | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20120227 Year of fee payment: 6 |
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| FPAY | Annual fee payment |
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| LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |