KR100894337B1 - Method for processing microscope image of lcd panel inspecting system - Google Patents

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손진배
이병상
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서울엔지니어링(주)
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Abstract

A method for processing a microscope image of an LCD panel inspecting system is provided to make the free real-time transforming and data processing for the microscope image possible. A user sets up and inputs a measurement range and measurement value information through a method that he/she draws them on an inputted image by using a mouse(S110). The user sends, inputs and confirms measurement location information for an area to be measured so as to correspond to set measurement condition information(S120). The user receives a unit-set value, confirms calibration information, and confirms measured image information by using the set measurement range, measurement value information and measurement location information for the area to be measured(S130). The user processes the confirmed measurement image information by using distance value data per pixel and then calculates the measurement area information and calibration information by combining distance per pixel of the calibration and the measurement area information(S140).

Description

ＬＣＤ 패널 검사 시스템의 현미경 영상 처리 방법{Method for processing microscope image of LCD panel inspecting system}Method for processing microscope image of LCD panel inspecting system

본 발명은 LCD 패널 검사 시스템에 적용되는 현미경의 영상 처리 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 보다 정밀한 영상 정보의 획득이 가능하도록 하는 LCD 패널 검사 시스템의 현미경 영상 처리 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an image processing method of a microscope applied to an LCD panel inspection system, and more particularly, to a microscope image processing method of an LCD panel inspection system that enables the acquisition of more precise image information.

오늘날 정보화 사회에서 디스플레이는 시각정보의 전달매체로서 그 중요성이 점차 강조되고 있고, 모든 전자제품의 경박단소화 추세에 따라 이들에 탑재되는 디스플레이도 저소비전력화, 박형화, 경량화, 휴대성, 고화질화의 중요성이 더한층 높아지고 있다.In today's information society, the importance of display as a medium of visual information is being emphasized, and as the trend of light and small size of all electronic products is increasing, the importance of low power consumption, thinness, light weight, portability, and high definition is increasing. It is getting higher.

최근 각광받고 있는 평판 디스플레이(Flat Panel Display)의 주력제품인 액정표시장치(이하, LCD라 칭함)는 이러한 조건들을 만족시킬 수 있는 성능뿐만 아니라 양산성까지 갖추고 있는 디스플레이이기 때문에, 현재 LCD를 이용한 각종 신제품 창출이 급속도로 이루어지고 있으며, 전자산업계에서 반도체 이상으로 그 비중 이 폭발적으로 증가하는 차세대 주력기술로서 부각되고 있다.Liquid crystal display device (hereinafter referred to as LCD), which is the flagship product of flat panel display, which has recently been in the spotlight, is a display that not only satisfies these conditions but also has mass production capability. Creation is occurring rapidly, and it is emerging as a next-generation flagship technology that has exploded in the electronics industry beyond semiconductors.

특히, LCD에 대한 다양한 연구개발의 성과와 양산기술의 확보로 인해 대형화와 고해상도화, 대량생산 및 저가격화가 급속도로 진전되고 있고, 노트북 컴퓨터뿐만 아니라 데스크톱용 모니터나 TV 등 대형 모니터 응용제품으로 널리 개발되어 기존의 CRT(Cathode Ray Tube) 제품을 점진적으로 대체하고 있는바, 디스플레이 산업에서의 그 비중이 점차 증대되고 있다. In particular, large-scale, high-resolution, mass-produced and low-cost products are rapidly progressing due to the achievements of various R & D and mass production technology for LCD, and widely developed for large-scale monitor applications such as desktop monitors and TVs as well as notebook computers. It is gradually replacing existing CRT (Cathode Ray Tube) products, and its weight in the display industry is gradually increasing.

한편, 상기와 같은 LCD는 제조라인의 최종 단계에서 점등검사를 수행하게 되는데, 특정한 검사설비에서 프로브 유닛을 이용해 데이터라인 및 게이트라인 등의 단선검사와 색상검사를 수행하고, 그 외 현미경 등을 이용한 육안검사를 실시하고 있다.On the other hand, the LCD as described above performs a lighting test at the final stage of the manufacturing line, using a probe unit in a specific inspection equipment to perform a line inspection and color inspection, such as data lines and gate lines, and using a microscope Visual inspection is conducted.

일반적으로 LCD 패널 검사 시스템에 적용된 현미경을 이용한 패널 검사를 위해서는 현미경 영상의 측정과 그 측정된 현미경 영상의 처리 과정이 수반된다.In general, a panel inspection using a microscope applied to an LCD panel inspection system involves measuring a microscope image and processing the measured microscope image.

그러나, 종래의 경우에 반도체나 LCD 패널의 검사 시스템에 적용되는 현미경 영상의 처리는 정지 영상 상태에서만 처리가 가능했으며, 획득된 영상 정보에 관한 실시간적인 데이터 변형이나 이미지 변환, 전송 등이 불가능함으로 인해 사용에 많은 불편함이 존재한다는 등의 여러 문제점이 있었다. 　However, in the conventional case, the processing of a microscope image applied to an inspection system of a semiconductor or an LCD panel was possible only in a still image state, and due to the impossibility of real time data transformation, image conversion, transmission, etc. of the acquired image information. There have been several problems such as a lot of inconvenience in use.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 발명한 것으로서, 보다 정밀한 영상 정보의 획득이 가능하도록 하는 LCD 패널 검사 시스템의 현미경 영상 처리 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention has been made to solve the above problems, and an object thereof is to provide a microscope image processing method of an LCD panel inspection system that enables more accurate image information acquisition.

또한 본 발명은 획득된 영상 정보에 대한 실시간 데이터 변형이나 이미지 변환, 전송 등이 가능하도록 하기 위한 LCD 패널 검사 시스템의 현미경 영상 처리 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Another object of the present invention is to provide a microscopic image processing method of an LCD panel inspection system for enabling real-time data transformation, image conversion, transmission, and the like of acquired image information.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들이 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.　The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 LCD 패널 검사 시스템의 현미경 영상 처리 방법은, LCD 패널 검사 시스템의 현미경 영상 처리 방법에 있어서, 측정 범위 및 측정값 정보를 설정하는 측정 조건 설정 단계, 상기 설정된 측정 조건 정보에 대응되도록 측정 희망 영역에 대한 측정 위치 정보를 입력하는 측정 영역 설정 단계, 상기 설정된 측정 조건 및 측정 영역 정보를 이용하여 측정 영상 정보를 확인하는 측정 영상 확인 단계, 및 픽셀당 거리값 데이터를 이용하여 상기 확인된 측정 영상 정보를 처리하는 측정 영상 처리 단계를 포함한다.In order to achieve the above object, the microscope image processing method of the LCD panel inspection system according to an embodiment of the present invention, in the microscope image processing method of the LCD panel inspection system, the measurement conditions for setting the measurement range and measured value information A setting area, a measurement area setting step of inputting measurement position information of a measurement desired area so as to correspond to the set measurement condition information, a measurement image checking step of confirming measurement image information using the set measurement condition and measurement area information, and And a measured image processing step of processing the identified measured image information by using the distance value data per pixel.

여기서, 상기 측정 영상 처리 단계를 통해 처리 완료된 측정 데이터는 사용자의 조작에 대응되도록 부가 이미지 형성, 마킹(Marking) 형성, 오버랩 이미지 형성, 이미지 위치 변환, 실시간 영상 출력, 이미지 보정, 이미지 필터링, 및 이미지 분석 중 선택된 작업이 수행될 수 있다.In this case, the measurement data processed through the measurement image processing step may include additional image formation, marking formation, overlap image formation, image position conversion, real-time image output, image correction, image filtering, and image so as to correspond to a user's manipulation. The selected task can be performed during the analysis.

또한 상기 측정 영상 처리 단계를 통해 처리 완료된 측정 영상 데이터에 대한 정보는 사용자의 조작에 대응되도록 3D 이미지로의 변환 또는 측정 정보 그래프로의 출력이 수행될 수 있다.In addition, the information about the measurement image data processed through the measurement image processing step may be converted to a 3D image or output to the measurement information graph to correspond to the user's manipulation.

상기한 바와 같은 본 발명의 현미경 영상 처리 방법에 의하면, 현미경의 해상도 최대화 및 이로 인한 고품질의 현미경 영상 획득이 가능해지고, 획득된 현미경 영상에 대한 자유로운 실시간 변형 및 데이터 처리 등이 가능해지는 장점이 있게 된다. According to the microscope image processing method of the present invention as described above, it is possible to maximize the resolution of the microscope and thereby obtain a high-quality microscope image, free real-time deformation and data processing for the obtained microscope image is possible. .

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Specific details of other embodiments are included in the detailed description and the drawings.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. Advantages and features of the present invention and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail with the accompanying drawings.

그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있을 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위하여 제공되는 것으로, 본 발명은 청구항의 범 주에 의해 정의될 뿐이다.However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be embodied in various different forms, and the present embodiments are merely common to those skilled in the art to which the present disclosure is completed and to which the present invention pertains. It is provided to fully inform the person skilled in the art of the scope of the invention, which is defined only by the scope of the claims.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

첨부한 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 LCD 패널 검사 시스템의 현미경 영상 처리 방법을 나타낸 순서도이다.1 is a flow chart showing a microscope image processing method of the LCD panel inspection system according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 LCD 패널 검사 시스템의 현미경 영상 처리 방법은, LCD 패널 검사 시스템의 현미경 영상 처리 방법에 있어서, 측정 범위 및 측정값 정보를 설정하는 측정 조건 설정 단계, 상기 설정된 측정 조건 정보에 대응되도록 측정 희망 영역에 대한 측정 위치 정보를 입력하는 측정 영역 설정 단계, 상기 설정된 측정 조건 및 측정 영역 정보를 이용하여 측정 영상 정보를 확인하는 측정 영상 확인 단계, 및 픽셀당 거리값 데이터를 이용하여 상기 확인된 측정 영상 정보를 처리하는 측정 영상 처리 단계를 포함한다.In the microscope image processing method of the LCD panel inspection system according to an embodiment of the present invention, in the microscope image processing method of the LCD panel inspection system, a measurement condition setting step of setting the measurement range and the measurement value information, the set measurement condition information A measurement area setting step of inputting measurement position information of a measurement desired area so as to correspond to the measurement area, a measurement image checking step of confirming measurement image information using the set measurement conditions and measurement area information, and using distance value data per pixel And a measuring image processing step of processing the identified measured image information.

도 1을 참조하면, 측정 범위 및 측정값 정보를 입력하고(S110), 측정 위치 정보를 입력하며(S120), 캘리브레이션(Calibration) 정보를 확인하고(S130), 측정 영역 정보와 캘리브레이션 정보를 계산함으로써(S140), 결과가 출력됨을 볼 수 있다.Referring to Figure 1, by inputting the measurement range and measurement value information (S110), input the measurement position information (S120), check the calibration (Calibration) information (S130), by calculating the measurement area information and calibration information In operation S140, the result may be output.

여기서, 측정 조건 설정 단계(S110)에서는 마우스를 이용하여 입력된 이미지 상에 그려 넣는 방법 등에 의해 측정 범위 및 측정값 정보를 설정, 입력하게 된다.Here, in the measurement condition setting step (S110), the measurement range and the measurement value information are set and input by a method of drawing on the input image using a mouse.

그리고, 상기 측정 영역 설정 단계(S120)에서는 설정된 측정 조건 정보에 대응되도록 측정하고자 하는 영역에 대한 측정 위치 정보를 넘겨 측정 위치 정보를 입력하고 확인하게 된다.In the measuring region setting step (S120), the measurement position information is input and confirmed by passing the measurement position information on the region to be measured so as to correspond to the set measurement condition information.

또한 측정 영상 확인 단계(S130)에서는 단위 설정한 값을 받아와 캘리브레이션 정보를 확인하고, 상기 설정된 측정 범위와 측정값 정보, 측정 영역의 위치 정보를 이용하여 측정 영상 정보를 확인하게 된다.In addition, in the checking of the measured image (S130), the unit set value is received to check calibration information, and the measured image information is confirmed using the set measuring range, the measured value information, and the position information of the measuring area.

또한 측정 영상 처리 단계(S140)에서는 픽셀당 거리값 데이터를 이용하여 상기 확인된 측정 영상 정보를 처리하게 되는데, 캘리브레이션의 픽셀당 거리와 측정 영역 정보를 조합하여 측정 영역 정보와 캘리브레이션 정보를 계산한다.In addition, in the measured image processing step (S140), the determined measured image information is processed using distance value data per pixel, and the measurement area information and the calibration information are calculated by combining the distance per pixel of the calibration and the measurement area information.

이와 같이 측정 영상 처리 단계(S130)가 완료되면 사용자의 조작에 대응되도록 부가 이미지 형성, 마킹(Marking), 위치 변환 및 보정 등이 이루어질 수 있고, 또한 상기 측정 영상 처리 단계를 통해 처리 완료된 측정 영상 데이터에 대한 정보는 사용자의 조작에 대응되도록 3D 이미지로의 변환 또는 측정 정보 그래프 출력이 이루어질 수 있다.As such, when the measurement image processing step S130 is completed, additional image formation, marking, position conversion, and correction may be performed so as to correspond to a user's manipulation, and the measurement image data processed through the measurement image processing step may be performed. The information about may be converted into a 3D image or output of a measurement information graph so as to correspond to a user's manipulation.

여기서, 상기 처리 완료된 측정 영상 데이터에 대한 부가 이미지 형성, 마킹(Marking) 형성, 오버랩 이미지 형성, 이미지 위치 변환, 측정 정보 그래프 출력, 실시간 영상 출력, 3D 이미지 변환, 이미지 보정, 이미지 필터링 및 이미지 분석 등에 관한 세부 과정은 첨부한 도 2 내지 도 11에 나타낸 바와 같으며, 이를 설명하면 다음과 같다.Here, additional image formation, marking formation, overlap image formation, image position conversion, measurement information graph output, real-time image output, 3D image conversion, image correction, image filtering, and image analysis of the processed measurement image data may be performed. Detailed processes are as shown in the accompanying Figures 2 to 11, which will be described below.

도 2는 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 영상 이미지 부가 과정을 나타낸 순서도로서, 전술한 본 발명의 영상 처리 방법에 의해 처리 완료된 측정 영상 데이터에 대해 부가 이미지를 형성하는 과정을 보여주고 있다.FIG. 2 is a flowchart illustrating an image image adding process applied to the microscope image processing method of FIG. 1. FIG. 2 illustrates a process of forming an additional image on measurement image data processed by the image processing method described above.

우선, 이미지 복사 단계(S210)로서, 라이브(Live) 이미지에서 현재의 이미지를 새로운 창에 띄워주는데, 카메라의 영상 정보를 받아와서 새로운 이미지 창에 띄워준다.First, as an image copying step (S210), a current image is displayed in a new window in a live image. The image information of the camera is received and displayed in a new image window.

다음으로, 그리기 실행 단계(S220)로서, 이미지 상에서 화살표, 직선, 다중직선, 타원, 사각형, 다각형 등 그리기 할 부분을 마우스를 이용하여 그려준다.Next, as a drawing execution step (S220), a portion to be drawn, such as an arrow, a straight line, a polyline, an ellipse, a rectangle, a polygon, is drawn on the image by using a mouse.

그리고, 그리기 위치 및 크기 확인 단계(S230)로서, 그리기 위치 및 크기가 정상이면 완료하고, 그렇지 않으면 그려진 결과의 위치 및 크기 등을 조정하여 변경한다.Then, in the drawing position and size checking step (S230), if the drawing position and size are normal, the drawing is completed. Otherwise, the position and size of the drawn result are adjusted and changed.

도 3은 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 마킹 과정을 나타낸 순서도로서, 전술한 본 발명의 영상 처리 방법에 의해 처리 완료된 측정 영상 데이터에 대해 마킹을 수행하는 과정을 보여주고 있다.FIG. 3 is a flowchart illustrating a marking process applied to the microscope image processing method of FIG. 1, and illustrates a process of marking the measured image data processed by the image processing method described above.

도 3을 참조하면, 라이브 이미지에 특정 영역을 지정하여 주는 마커(Marker) 실행 단계(S310), 마커의 위치를 마우스를 이용하여 마커의 위치를 변환하여 설정하여 주는 마커 위치 변환 단계(S320), 마커의 크기를 마우스를 이용하여 변환하여 설정하여 주는 마크 크기 변환 단계(S330)로 진행된다.Referring to FIG. 3, a marker execution step (S310) for designating a specific area in a live image, a marker position conversion step (S320) for converting and setting a marker position using a mouse, and In step S330, the size of the marker is converted and set by using a mouse.

도 4는 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 이미지 오버랩(겹쳐넣기) 과정을 나타낸 순서도로서, 전술한 본 발명의 영상 처리 방법에 의해 처리 완료된 측정 영상 데이터에 대해 이미지 오버랩을 수행하는 과정을 보여주고 있다.FIG. 4 is a flowchart illustrating an image overlap (overlapping) process applied to the microscope image processing method of FIG. 1. FIG. 4 illustrates a process of performing image overlap on measurement image data processed by the image processing method described above. Giving.

이미지 오버랩은 두 개의 이미지를 입력하고 각 이미지의 투명도를 설정한 뒤 두 개의 이미지를 오버랩시켜 한번에 보여주는 기능으로서, 두 개의 비트맵 이 미지에 투명도를 부여하여 합쳐준 뒤 새로운 창에 띄워주게 된다.Image Overlap is a function that inputs two images, sets the transparency of each image, and then overlaps two images to show them at once.The two bitmap images are added with transparency and displayed in a new window.

도 4에 나타낸 바와 같이, 오버랩시킬 2개의 이미지를 입력하는 단계(S410), 각 이미지에 대한 투명도를 입력하여 설정하는 단계(S420), 두 개의 이미지가 열려 있는지를 확인하는 단계(S430), 두 개의 이미지가 열려 있는 상태에서 이미지의 비트맵 정보를 결합하는 단계(S440), 오버랩이 완료된 이미지를 창에 띄워 보여주는 단계로 진행된다(S450).As shown in FIG. 4, inputting two images to overlap (S410), inputting and setting transparency for each image (S420), checking whether two images are open (S430), two Combining the bitmap information of the image in the state that the two images are open (S440), and displays the image is displayed in the window is completed overlap (S450).

그리고, 도 5는 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 이미지 위치 변환 과정을 나타낸 순서도로서, 전술한 본 발명의 영상 처리 방법에 의해 처리된 측정 영상 데이터에 대해 이미지 위치 변환을 수행하는 과정을 보여주고 있다.5 is a flowchart illustrating an image position conversion process applied to the microscope image processing method of FIG. 1, and illustrates a process of performing image position conversion on the measured image data processed by the image processing method described above. Giving.

좌우대칭, 상하대칭, 회전, 수평비틀기, 수직비틀기 등의 이미지 위치 변환 기능은 같은 알고리즘을 사용한다.Image position conversion functions such as left-right symmetry, up-down symmetry, rotation, horizontal twist, and vertical twist use the same algorithm.

이 과정에서는 이미지 정보를 얻어오는 단계(S510)에서 기능을 시행할 이미지의 위치 정보를 얻어온 뒤, X축과 Y축 별로 정보를 임의로 저장하고(S520), 이어 기능에 맞는 위치로 이미지 정보의 위치 정보를 변환한 뒤 저장하며(S530), 이어 변환된 정보를 비트맵 정보로 저장한 뒤(S540) 변환된 이미지를 출력하게 된다.In this process, after obtaining the position information of the image to perform the function in the step of obtaining the image information (S510), and randomly stores the information for each X-axis and Y-axis (S520), then the position of the image information to the position that matches the function After the information is converted and stored (S530), the converted information is stored as bitmap information (S540) and then the converted image is output.

그리고, 도 6은 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 측정 정보 그래프 출력 과정을 나타낸 순서도로서, 전술한 본 발명의 영상 처리 방법에 의해 처리된 측정 영상 데이터에 대해 측정 정보 그래프 출력을 수행하는 과정을 보여주고 있다.6 is a flowchart illustrating a measurement information graph output process applied to the microscope image processing method of FIG. 1, and a process of performing measurement information graph output on measurement image data processed by the image processing method described above. Is showing.

측정 정보 그래프를 보기 위해서는 측정한 정보가 입력되어 있어야 하며, 우 선 측정된 데이터를 얻어온 뒤(S610), 측정 데이터를 그래프 폼으로 전달하여 그래프로 그려주며(S620), 그려진 그래프를 보여준다(S640).In order to view the measurement information graph, the measured information should be input. First, after obtaining the measured data (S610), the measured data is transferred to the graph form (S620) and the drawn graph is shown (S640). .

이때, 보여줄 그래프 부분이 설정될 수 있는데(S630), 면적, 길이, 각도, 실시간, 실시간 면적이 선택될 수 있다.In this case, a graph portion to be shown may be set (S630), and area, length, angle, real time, and real time area may be selected.

또한 도 7은 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 실시간 영상 출력 과정을 나타낸 순서도로서, 전술한 본 발명의 영상 처리 방법에 의해 처리된 측정 영상 데이터에 대해 실시간 영상 출력을 수행하는 과정을 보여주고 있다.7 is a flowchart illustrating a real-time image output process applied to the microscope image processing method of FIG. 1, and illustrates a process of performing real-time image output on measured image data processed by the image processing method described above. have.

우선, 영상 열기를 시작하여 카메라가 선택되어 있는지를 확인한 뒤(S710) 카메라가 선택되어 있다면 창을 띄워주고, 카메라가 선택되어 있지 않은 경우라면 카메라를 선택해줘야 한다(S720).First, after opening the image to check whether the camera is selected (S710), if the camera is selected, open a window, and if the camera is not selected, the camera should be selected (S720).

이때, 카메라 선택이 맞지 않을 경우 창을 띄우지 않고 경고 메시지를 띄워주게 된다.In this case, if the camera selection is not correct, a warning message is displayed without displaying a window.

그리고, 카메라가 선택된 상태에서 창을 띄워준 뒤 카메라 정보를 얻어오고(S730), 또한 영상 정보를 얻어와(S740) 실시간으로 영상 정보를 출력하게 되는데(S750), 현재 연결되어 있는 카메라에서 들어오는 영상을 실시간으로 보여주게 된다. In addition, the camera is opened in the selected state and then the camera information is obtained (S730), and also the image information is obtained (S740) and the image information is output in real time (S750). Will be displayed in real time.

도 8은 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 3D 이미지 변환 과정을 나타낸 순서도로서, 전술한 본 발명의 영상 처리 방법에 의해 처리된 측정 영상 데이터에 대해 3D 이미지 변환 과정을 수행하는 과정을 보여주고 있다.FIG. 8 is a flowchart illustrating a 3D image conversion process applied to the microscope image processing method of FIG. 1, and illustrates a process of performing a 3D image conversion process on measured image data processed by the image processing method described above. have.

이 과정에서는 이미지 정보를 얻어온 뒤(S810), 영상 정보의 색 정보, 위치 정보 등을 분류하게 되는데(S820), OpenGL로 표현하기 위해 필요한 값들을 분류하게 된다.In this process, after obtaining image information (S810), color information, location information, and the like of the image information are classified (S820), and values necessary to express in OpenGL are classified.

이어 이미지의 영상 정보를 OpenGL(3D 영상 처리)로 전달하여(S830) 3D 이미지로 변환한 뒤 보여주게 된다.Subsequently, the image information of the image is transferred to OpenGL (3D image processing) (S830), and then converted into a 3D image and displayed.

도 9는 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 이미지 보정 과정을 나타낸 순서도로서, 전술한 본 발명의 영상 처리 방법에 의해 처리된 측정 영상 데이터에 대해 이미지 보정을 수행하는 과정을 보여주고 있다.FIG. 9 is a flowchart illustrating an image correction process applied to the microscope image processing method of FIG. 1, and illustrates a process of performing image correction on measured image data processed by the image processing method described above.

이 과정에서는 이미지 정보를 얻어온 뒤(S910), 이미지의 RGB, 음영 등의 영상 정보를 분석하게 되는데(S920), RGB, 밝기, 선명도, 채도, 색조, 감마콜렉션 등의 보정 기능을 수행할 때 필요한 정보를 분석하게 된다.In this process, after obtaining image information (S910), image information such as RGB and shadow of an image is analyzed (S920), which is necessary to perform correction functions such as RGB, brightness, sharpness, saturation, hue, gamma collection, and the like. Analyze the information.

이어 보정 설정을 입력하는데(S930), 마우스를 이용하여 사용자가 보정 결과 데모(Demo)를 보면서 설정을 변경할 수 있다.Subsequently, in inputting the correction setting (S930), the user may change the setting while watching the correction result demo using a mouse.

상기와 같이 보정 설정을 입력한 뒤 설정이 맞는지를 확인하여(S940) 설정이 맞지 않으면 보정 설정을 새로이 입력함으로써 보정 설정을 변경하고(S930), 보정 설정이 맞으면 보정 설정을 이미지에 적용하여(S950) 보정된 이미지를 출력하게 된다.After inputting the correction setting as above, check whether the setting is correct (S940). If the setting is not correct, change the correction setting by newly inputting the correction setting (S930), and if the correction setting is correct, apply the correction setting to the image (S950). ) The corrected image will be output.

그리고, 도 10은 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 이미지 필터링 과정을 나타낸 순서도로서, 전술한 본 발명의 영상 처리 방법에 의해 처리된 측정 영상 데이터에 대해 이미지 필터링을 수행하는 과정을 보여주고 있다.FIG. 10 is a flowchart illustrating an image filtering process applied to the microscope image processing method of FIG. 1, and illustrates a process of performing image filtering on the measured image data processed by the image processing method described above. .

이 과정에서는 우선 이미지의 정보를 얻어온 뒤(S1010), 이미지의 비트맵 정 보를 픽셀 단위로 분석하여 이미지 프로세싱에 필요한 정보를 분석하게 된다(S1020). In this process, first, image information is obtained (S1010), and then bitmap information of the image is analyzed in pixel units to analyze information necessary for image processing (S1020).

이어 선택된 이미지 프로세싱 기법을 적용하게 되는데(S1030), 이때 일차원 고속 푸리에 변환(FFT), 역 고속 푸리에 변환(IFFT), 저역 통과 필터(Low Pass Filter), 고역 통과 필터(High Pass Filter), 블러링(영상을 흐리게 하는 기법), 샤프닝(영상의 세부 정보를 개선), 히스토그램(저대비 영상을 개선, 균등화, 평활화, 로그화) 등의 이미지 프로세싱 기법의 알고리즘을 적용하게 된다.Next, the selected image processing technique is applied (S1030), in which one-dimensional fast Fourier transform (FFT), inverse fast Fourier transform (IFFT), low pass filter, high pass filter, and blurring are applied. Image processing algorithms such as image blurring, sharpening (improve image details), and histogram (low contrast image enhancement, equalization, smoothing, and logging) are applied.

이어 이미지 프로세싱 기법이 적용된 이미지를 저장한 뒤 기존 작업 픽셀 정보를 삭제하고(S1040), 필터링된 이미지를 출력하게 된다.Subsequently, after storing the image to which the image processing technique is applied, the existing working pixel information is deleted (S1040), and the filtered image is output.

도 11은 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 이미지 분석 과정을 나타낸 순서도로서, 전술한 본 발명의 영상 처리 방법에 의해 처리된 측정 영상 데이터에 대해 이미지 분석(Morphology)을 수행하는 과정을 보여주고 있다.FIG. 11 is a flowchart illustrating an image analysis process applied to the microscope image processing method of FIG. 1, and illustrates a process of performing image analysis (Morphology) on measured image data processed by the image processing method described above. have.

이 과정에서는 우선 이미지 정보를 얻어온 뒤(S1110), 이미지 정보를 분석하여 임의로 저장하게 되는데(S1120), 이미지의 비트맵 정보를 픽셀 단위로 분석하여 임의로 저장하게 된다.In this process, first, image information is obtained (S1110), and the image information is analyzed and stored arbitrarily (S1120). Bitmap information of the image is analyzed and stored in units of pixels.

이어 선택된 분석 기법을 적용하게 되는데(S1130), 침식(Erosion), 팽창(Dilation), 제거(Opening), 채움(Closing) 알고리즘을 이용하여 원하는 이미지 분석(Morphology) 결과를 얻어내게 된다. Subsequently, the selected analysis technique is applied (S1130), and the desired Morphology results are obtained by using erosion, dilation, opening, and closing algorithms.

이어 분석 기법이 적용된 이미지를 저장한 뒤 기존 작업 픽셀 정보를 삭제하고(S1140), 분석(Morphology) 결과의 이미지를 출력하게 된다.Subsequently, after storing the image to which the analysis technique is applied, the existing working pixel information is deleted (S1140), and the image of the analysis result is output.

이상으로 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. Although embodiments of the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art to which the present invention pertains may implement the present invention in other specific forms without changing the technical spirit or essential features thereof. You will understand that.

그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해되어야 한다.Therefore, it is to be understood that the embodiments described above are exemplary in all respects and not restrictive.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 LCD 패널 검사 시스템의 현미경 영상 처리 방법을 나타낸 순서도이다.1 is a flow chart showing a microscope image processing method of the LCD panel inspection system according to an embodiment of the present invention.

도 2는 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 영상 이미지 부가 과정을 나타낸 순서도이다.FIG. 2 is a flowchart illustrating an image image adding process applied to the microscope image processing method of FIG. 1.

도 3은 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 마킹 과정을 나타낸 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a marking process applied to the microscope image processing method of FIG. 1.

도 4는 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 이미지 오버랩(겹쳐넣기) 과정을 나타낸 순서도이다.4 is a flowchart illustrating an image overlap (overlapping) process applied to the microscope image processing method of FIG. 1.

도 5는 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 이미지 위치 변환 과정을 나타낸 순서도이다.5 is a flowchart illustrating an image position conversion process applied to the microscope image processing method of FIG. 1.

도 6은 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 측정 정보 그래프 출력 과정을 나타낸 순서도이다.6 is a flowchart illustrating a process of outputting a measurement information graph applied to the microscope image processing method of FIG. 1.

도 7은 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 실시간 영상 출력 과정을 나타낸 순서도이다.FIG. 7 is a flowchart illustrating a real-time image output process applied to the microscope image processing method of FIG. 1.

도 8은 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 3D 이미지 변환 과정을 나타낸 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a 3D image conversion process applied to the microscope image processing method of FIG. 1.

도 9는 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 이미지 보정 과정을 나타낸 순서도이다.9 is a flowchart illustrating an image correction process applied to the microscope image processing method of FIG. 1.

도 10은 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 이미지 필터링 과정을 나 타낸 순서도이다.FIG. 10 is a flowchart illustrating an image filtering process applied to the microscope image processing method of FIG. 1.

도 11은 도 1의 현미경 영상 처리 방법에 적용되는 이미지 분석 과정을 나타낸 순서도이다.FIG. 11 is a flowchart illustrating an image analysis process applied to the microscope image processing method of FIG. 1.

Claims (3)

LCD 패널 검사 시스템의 현미경 영상 처리 방법에 있어서, In the microscope image processing method of the LCD panel inspection system, 측정 범위 및 측정값 정보를 설정하는 측정 조건 설정 단계;A measurement condition setting step of setting measurement range and measurement value information; 상기 설정된 측정 조건 정보에 대응되도록 측정 희망 영역에 대한 측정 위치 정보를 입력하는 측정 영역 설정 단계;A measurement area setting step of inputting measurement position information on a measurement desired area so as to correspond to the set measurement condition information; 상기 설정된 측정 조건 및 측정 영역 정보를 이용하여 측정 영상 정보를 확인하는 측정 영상 확인 단계; 및 A measurement image checking step of confirming measurement image information by using the set measurement condition and measurement area information; And 픽셀당 거리값 데이터를 이용하여 상기 확인된 측정 영상 정보를 처리하는 측정 영상 처리 단계를 포함하되,A measurement image processing step of processing the identified measurement image information using the distance value data per pixel, 상기 측정 영상 처리 단계를 통해 처리 완료된 측정 영상 데이터에 대하여 사용자의 조작에 대응되도록 부가 이미지 형성, 마킹(Marking) 형성, 오버랩 이미지 형성, 이미지 위치 변환, 실시간 영상 출력, 이미지 보정, 이미지 필터링, 및 이미지 분석 중 선택된 작업이 수행되고,The additional image forming, marking forming, overlap image forming, image position conversion, real-time image output, image correction, image filtering, and image are processed to correspond to the user's operation on the processed measurement image data through the measurement image processing step. The selected task is performed during the analysis, 상기 측정 영상 처리 단계를 통해 처리 완료된 측정 영상 데이터에 대한 정보에 대하여 사용자의 조작에 대응되도록 3D 이미지로의 변환 또는 측정 정보 그래프 출력을 수행하는 것을 특징으로 하는 LCD 패널 검사 시스템의 현미경 영상 처리 방법.And converting the information on the processed measurement image data to the 3D image or outputting the measurement information graph to correspond to the user's manipulation through the measurement image processing step. 삭제delete 삭제delete
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