KR101497920B1 - 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법 - Google Patents

최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 카메라 영상을 그레이 레벨에서 분석하여 최대 선명도(sharpness)를 갖는 지점을 미분에 기반한 최급경사(steepest descent) 알고리즘을 적용함으로써 최적 조명 조건을 최단 시간에 자동으로 설정하는 방법에 관한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법은, 카메라에 입사된 검사 대상물 이미지로부터 디지털 이미지를 획득하여 그레이 레벨 이미지로 변환하는 단계와, 상기 그레이 레벨 이미지의 선명도를 연산하는 단계와, 상기 선명도와 구동 전압 관계를 이용하여 -선명도와 비용 함수 관계를 정의하는 단계와, 상기 조명의 다음 구동 전압을 비용 함수의 미분을 이용해 계산하고, 상기 구동 전압 계산에 필요한 수렴 계수를 연산하며, 연산 오차를 계산하는 최급경사 연산 단계와, 상기 구동 전압에 대한 경계조건을 판별하는 단계 및 상기 단계를 종료조건이 만족할 때까지 반복하는 단계를 포함하여 구성된다.

Description

최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법 {CONTROL METHOD FOR COLOR LIGHTING OF VISION SYSTEM BY STEEPEST DESCENT ALGORITHM}
본 발명은 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 카메라 영상을 그레이 레벨에서 분석하여 최대 선명도(sharpness)를 갖는 지점을 미분에 기반한 최급경사(steepest descent) 알고리즘을 적용함으로써 최적 조명 조건을 최단 시간에 자동으로 설정하는 방법에 관한 것이다.
일반적으로 비전시스템은, 사람의 시각에 의존하고 있던 검사 대상물 외관에 대한 각종 육안 검사를 자동으로 신속하고 정확하게 수행하기 위해 개발된 검사장비에 구비되어, 검사 대상물의 디지털 이미지를 촬영 수집하고 이를 양부 판단 기능을 가진 처리시스템에 전달하는 역할을 수행한다.
이러한 비전시스템에는 검사 대상물에 소정의 조명을 비추는 조명장치와 상기 검사 대상물을 촬영하여 디지털 이미지를 생성하는 카메라가 구비되는데, 이 카메라는 고가의 컬러 카메라를 사용하지 않고 대부분 단색 카메라(모노크롬 카메라; monochrome camera)가 사용된다.
상기 조명장치는 소정의 단일색 조명을 적용하기도 하나, 최근에는 대한민국 공개특허 제2006-0027225호에 기재된 LCD용 외관 검사 장비와 같이 검사 대상물의 표면 결함 등을 더욱 효과적으로 판독하기 위해 제어 가능한 컬러조명을 적용한 비전시스템이 증가하고 있다.
그런데 단색 카메라로 촬영된 단색 이미지의 품질과 컬러조명 조건은 그 상관관계가 모호하여 작업자가 일일이 수작업을 통해 최적의 컬러조명 조건을 찾아 설정해야 하는 실정이다.
이러한 방식은 매우 번거로울 뿐만 아니라, 찾아낸 컬러조명 조건이 최적인지 여부를 작업자의 시각에 의존해 판단하므로 모호할 뿐만 아니라, 검사 대상물이 바뀔 때마다 이러한 번거로운 설정 작업을 다시 수행해야 하므로 불편한 문제점이 있다.
그리고 이 같은 불편함 때문에 여러 종의 검사 대상물을 검사해야하는 경우에는 검사 대상물 각각에 대해 별도의 비전시스템을 구비하기도 하여 검사 장비의 비용 증가의 원인이 되고 있다.
따라서 컬러조명을 적용한 비전시스템의 경우, 비전시스템을 통해 수집된 이미지를 통해 검사 대상물에 대한 양부 판단을 하는 처리시스템이, 단색 카메라로 촬영하여 얻어진 이미지를 판독하여 신속 정확하게 그 양부 판단을 수행할 수 있도록 이미지의 품질을 극대화할 수 있는 최적의 컬러조명 제어방법이 중요한 개발 과제라 할 수 있다.
비전시스템에서는 그레이 레벨(I:Grey Level)의 표준편차(σ)가 크면 촬영된 이미지가 전반에 걸쳐 서로 다른 명암차이를 보이는 것을 의미하므로 최적의 이미지 획득에는 표준편차값이 큰 것이 바람직하다.
한편, 그레이 레벨(I)은 조명의 전압(V)에 따라 변동되므로, 표준편차(σ) 즉 선명도도 조명의 전압(V)에 따라 변동되는 바, 최적의 이미지 획득을 위해서는 표준편차(σ)가 최대가 되는 전압값을 신속하게 검색하는 것이 요구된다.
종래에는 단일 조명을 이용한 등간격 컬러조명 제어방법을 나타내는 도 1 에 도시된 바와 같이 전압값을 일정 크기만큼 계속 증가시키면서 일일이 변동된 각 전압값에 따른 표준편차(σ)를 전압값 범위에 대해 모두 측정한 다음, 그 중에서 가장 높은 표준편차(σ)값에 대응하는 전압값을 검색하는 방식이 사용되었다.
그러나 이러한 등간격 검색(equal search) 방식에서는 전압값의 모든 범위에 대해 일일이 측정 및 연산을 수행하여야 하므로 오랜 시간이 소요되며, 특히 컬러조명의 경우 조명이 여러 개로 이루어지므로 더 많은 시간이 소용되는 문제점이 존재하게 된다.
예를 들어 각 m 개의 조명에 대해 n 단계를 전압값을 조정하는 경우 최적의 전압값을 검색하기 위해서는 nm 번의 전압값 조정 및 연산을 반복하여야 한다.
따라서 RGB 3개의 광원에 대하여 0.05V씩 0~5V를 조정한다고 가정하면 백만 번의 전압 조정을 통하여 최적 조건이 구해지므로 대단히 많은 시간을 요하게 되어 문제점이 더욱 심각하게 된다.
공개특허공보 제10-2006-0027225호(2006년03월27일)
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 카메라 영상을 그레이 레벨에서 분석하여 최대 선명도(sharpness)를 찾는 지점을 미분에 기반한 최급경사(steepest descent) 알고리즘을 이용함으로써 최적 조명 조건을 최단 시간에 찾을 수 있도록 하는 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법은, 서로 다른 파장을 가지는 복수의 조명을 구비하는 비전시스템에서 최적의 이미지 획득을 위한 조명의 구동 전압을 찾는 비전시스템의 컬러조명 제어방법에 있어서,
(a) 카메라에 입사된 검사 대상물 이미지로부터 디지털 이미지를 획득하여 그레이 레벨 이미지로 변환하는 단계;
(b) 상기 그레이 레벨 이미지의 선명도(σ)를 연산하는 단계;
(c) 상기 선명도와 구동 전압 관계(σ=g(V))를 이용하여 -선명도(ρ)와 비용 함수(h(V)) 관계를 ρ=h(V)=-g(V)로 정의하는 단계;
(d) 상기 조명의 다음 구동 전압(V(k+1))을 비용 함수의 미분을 이용해 계산하고, 상기 구동 전압(V(k+1)) 계산에 필요한 수렴 계수(αk)를 연산하며, 연산 오차(E)를 계산하는 최급경사 연산 단계;
(e) 상기 구동 전압(V(k+1))에 대한 경계조건을 판별하는 단계; 및
(f) 상기 (a)단계 내지 (e)단계를 종료 상수(ε)에 대하여 종료조건 │E│〈 ε을 만족할 때까지 반복하는 단계; 를 포함하여 구성된다.
상술한 과제의 해결 수단에 의하면, 카메라 영상을 그레이 레벨에서 분석하여 최대 선명도를 찾는 지점을 미분에 기반한 최급경사 알고리즘을 이용함으로써 최적 조명 조건을 최단 시간에 찾을 수 있다.
이로 인해 제품에 대한 검사 속도가 비약적으로 개선되는 작용을 하게 됨으로써 제품검사에 소요되는 시간이 감소하여 공정수율이 개선되는 효과를 가지게 된다.
본 발명의 경우 특히 조명의 개수가 증가하는 경우에 더욱 신속하게 최적의 이미지 획득을 위한 전압값을 신속하게 검색하는 효과를 가지게 된다.
도 1은 종래기술에서 최적의 이미지 획득을 위한 컬러조명 제어방법을 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러조명 제어방법을 구현할 수 있는 비전시스템을 예를 들어 설명하기 위한 RGB 조명 예제를 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러조명 제어방법을 나타내는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 최급경사에 따른 검색 시간 단축 방법의 개념도이다.
도 5a 내지 도 5c는 샘플 이미지인 어두운 이미지 및 밝은 이미지를 본 발명에 의해 최적화된 이미지와 비교하여 나타낸 도면 대용 사진이다.
도 6은 샘플과 본 발명에 의해 최적화된 픽셀의 분포를 비교한 그래프이다.
이하 본 발명의 실시예에 대하여 첨부된 도면을 참고로 그 구성 및 작용을 설명하기로 한다.
도면들 중 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호 및 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다.
하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
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.
도 2는 본 발명에 따른 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러조명 제어방법을 구현할 수 있는 비전시스템을 예를 들어 설명하기 위한 RGB 조명 예제를 도시하는 도면이고, 도 3은 본 발명에 따른 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러조명 제어방법을 나타내는 순서도이다.
도 2는 실제로는 임의의 개수의 광원을 가진 컬러 조명에도 적용할 수 있다.
비전시스템은 검사 대상물의 디지털 이미지를 촬영 수집하고 이를 양부 판단 기능을 가진 처리시스템에 전달하는 역할을 수행하는데, 크게 조명장치(100), 카메라(200) 및 제어시스템(300)으로 구분된다.
상기 제어시스템(300)으로 PC와 프레임그래버(frame grabber)가 구비되어, 디지털 이미지 획득은 프레임그래버가 이미지 분석은 PC가 수행한다.
상기 조명장치(100)는 카메라(200)가 검사 대상물(10)의 이미지를 얻을 수 있도록 검사 대상물(10)에 광을 조사하는데, 서로 다른 파장의 광을 조사하는 복수의 조명부(110), 앰프(120), 광섬유(130), 믹서부(140) 및 연결부(150)를 포함하여 이루어질 수 있다.
본 발명이 적용되는 비전시스템은 복수의 조명부(110)가 빛의 삼원색인 빨간색(R), 녹색(G) 및 파란색(B)을 각각 방출하는 LED 조명기기로 구현되었으나, 그 구현 방식이 이에 한정되는 것은 아니며, 서로 다른 파장의 광을 조사하는 두 개의 LED 조명기기로 이루어질 수도 있고, 백색(W) 광을 조사하는 LED를 더 포함하여 네 개, 또는 RGBYW 등 n개의 다수의 발광원으로 LED 조명기기가 이루어질 수도 있다.
앰프(120)는 조명부(110)에 대한 입력을 제어하는 제어시스템(300)과 복수의 조명부(110) 사이에 구비되어 제어시스템(300)의 신호를 증폭시키는 역할을 하며, 상기 광섬유(130)는 복수의 조명부(110)의 조사된 광 또는 믹서부(140)에서 합성된 광을 전달한다.
믹서부(140)는 챔버 형태로 구비되어 복수의 조명부(110)에서 조사된 광이 모여 합성되는 장소이며, 연결부(150)는 믹서부(140)에서 합성된 광이 카메라(200)로 전달될 수 있도록 믹서부(140)와 카메라(200)로 연결되는 광섬유(130)를 연결한다.
상기 카메라(200)는 단색(monochrome) 카메라로 구비되는 것이 일반적이다.
그러나 상술한 바와 같은 조명장치(100)의 세부 구성은 일례로서 이와 달리 구현될 수 있음은 물론이다.
각 조명부(110)에서 발생한 광은 광섬유(130)를 통하여 믹서부(140)로 전달되고, 믹서부(140)에서 섞인 광은 광섬유(130)를 통하여 동축 조명으로 검사 대상물(10) 예를 들어, 웨이퍼에 조사된다.
검사 대상물(10)에 반사된 반사광은 동축 조명을 통하여 카메라(200)로 입사된다.
상기 카메라(200)에 잡힌 이미지는 제어시스템(300)의 프레임그래버에 의하여 디지털 이미지로 변환되고, PC에 의하여 이미지를 분석한다.
이를 위해 상기 제어시스템(300)에는 후술하는 수식에 의하여 연산하는 소프트웨어가 탑재되어 있으며, 컬러별 전압(예를 들어 VR, VB, VG)을 각각 0V~5V 범위(경계조건) 내에서 후술하는 최급경사 방법에 의하여 변화시키는 방식으로 선명도의 최대값을 서치하여 최적 조명 조건을 빠른 시간 내에 찾아낸다.
전술한 바와 같이 제어시스템(300)은 카메라(200)에 조사된 검사 대상물(10) 이미지로부터 디지털 이미지를 획득하여(S30) 그레이 레벨 이미지로 변환한다(S32).
<조명 구동 전압과 선명도(sharpness)>
n개의 다른 광원을 가진 조명을 구동하는 전압을 V라고 가정하면 다음과 같이 정의할 수 있다.
V=(V1, V2, …, Vn)T
카메라(200)에 의해 촬영된 이미지에서 각 픽셀의 그레이 레벨 I(x,y)과 조명부(110)에 인가되는 조명 구동 전압(V)과는 다음과 같은 함수 관계가 성립된다.
I(x,y) = f(V)
디지털 이미지의 선명도를 나타내는 지수(척도)로서 표준편차(σ)가 존재하는 데(이하 선명도(σ)로 표기), 이는 이미지 내의 각 픽셀 I(x,y)를 이미지 전체에 대한 평가 수식 형태로 나타낼 수 있다.
즉, m×n 개의 픽셀로 이루어지는 디지털 이미지에서 그레이 레벨의 선명도(σ)는 표준편차, 엔트로피(entropy), 절대값 차이(absolute difference), 자동 보정(auto correlation) 중 어느 하나의 방식에 의해 구할 수 있다(S34).
먼저, 표준편차 방식을 통한 선명도(σ)는 아래의 수학식 1에 의해 구할 수 있다.
Figure 112013104022614-pat00001
여기서 m은 이미지의 수평축 픽셀개수, n은 이미지의 수직축 픽셀개수, I(x,y)는 이미지에서 x,y 좌표에 해당하는 픽셀에서의 그레이 레벨치,
Figure 112013104022614-pat00002
는 이미지 전체의 그레이 레벨의 평균치이다.
엔트로피 방식을 통한 선명도(σ)는 아래의 수학식 2에 의해 구할 수 있다.
Figure 112013104022614-pat00003
여기서 pi는 이미지 히스토그램상의 정규화(normalization)된 값, h(i)는 픽셀의 개수, HW는 이미지의 높이와 폭이다.
절대값 차이 방식을 통한 선명도(σ)는 아래의 수학식 3과 수학식 4 중 어느 하나에 의해 구할 수 있다.
Figure 112013104022614-pat00004
Figure 112013104022614-pat00005
자동 보정 방식을 통한 선명도(σ)는 아래의 수학식 5에 의해 구할 수 있다.
Figure 112013104022614-pat00006
상술한 바와 같이 선명도(σ)는 조명의 구동 전압(V)과 관계가 있으므로 다음과 같은 관계로 기술할 수 있다.
σ=g(V)
또는 비용 함수(cost function) h(V)를 다음과 같이 마이너스 선명도(ρ)로 정의할 수 있다.
ρ=h(V)=-g(V)
결국, 최적 조명은 ρ가 최소인 지점에 존재하므로 다음과 같은 함수의 최대값 혹은 최소값을 찾는 최적화 문제로 정의된다.
Figure 112013104022614-pat00007
그런데 본 발명에서는 마이너스 선명도(ρ)를 사용하고, 그 이유는 다음과 같다.
비전시스템에서 최적의 조명전압조건을 찾기 위해서는 그레이 레벨의 최대 선명도(σ)를 가지는 전압값을 찾게 되는데, 최적화 알고리즘들은 최소값을 찾는데 적합하도록 구성되어 있는 바, 최적화 알고리즘을 활용하기 위해 선명도(σ) 대신에 마이너스 선명도(ρ)가 더 적합하기 때문이다.
<미분 연산>
상기 최적화 문제는 연산량이나 연산 시간을 최소화하는 것으로, 본 발명에서는 비용 함수(cost function)의 미분값
Figure 112013104022614-pat00008
을 사용하여 최소값을 찾는다.
일반적으로 머신 비전에 대한 조명 제어에서는 디지털 연산을 수반하게 되므로 전미분이나 후미분 방법으로 미분값을 구할 수 있다.
이하에서 제시하는 최급경사 방법은 상기 선명도의 미분에 의하여 조명 입력(구동) 전압(V)을 조정함으로써 합성광을 만들고 선명도의 최대값을 빠르게 찾는다.
<최급경사 알고리즘>
미분에 의해 다음 구동전압(V(k+1))을 계산하는 단계(S36)에 대해 설명하면 다음과 같다.
임의의 초기 전압을 V(0)이라 하고 최적화(최급경사) 알고리즘에 의해 계산된 다음 구동전압을 V(1)이라 하면 미분에 의해 다음 구동전압(V(1))은 다음과 같은 관계로 계산할 수 있다.
Figure 112013104022614-pat00009
여기서 α0은 수렴 계수, c0은 미분값, -∇(h)는 경사 미분값이다.
최적값을 찾기 위하여 상기 최급경사 알고리즘을 k번 반복하면 다음과 같은 수학식 6으로 일반화할 수 있다.
Figure 112013104022614-pat00010
<수렴 계수의 결정>
상기 수학식 6에서 αk는 수렴 계수로서 이론상으로는
Figure 112013104022614-pat00011
을 최소화하는 지점,
Figure 112013104022614-pat00012
에서 결정되나, αk를 구하기 위해 조명 장치를 구동해야 하는데, 반응 속도가 수십~수백ms이므로 이 이론 수식을 적용할 경우 조명 장치를 다수 구동해야 하므로 시간이 많이 소요된다.
따라서, 본 발명에서는 수학식 7을 만족하는 이론 수식, 수학식 8 내지 수학식 11의 대안 수식 중 어느 하나로 αk를 계산한다.
Figure 112013104022614-pat00013
Figure 112013104022614-pat00014
여기서 η는 수렴 상수이다.
Figure 112013104022614-pat00015
여기서 τ는 벡터량 크기 제한 상수이다.
Figure 112013104022614-pat00016
여기서 △E는 연산 오차 변화값이고, β는 또 다른 수렴 상수이다.
Figure 112013104022614-pat00017
상기 수학식 10과 11에서 연산 오차 E는 다음과 같은 수식으로 계산한다.
Figure 112014097753202-pat00043

여기서 c(k)는 ∇h(V(k))이다.
<경계조건 판별>
다음 상기 최급경사 알고리즘에 의해 조정된 구동전압(V(k+1))이 경계 조건(boundary condition)을 만족하는지 여부, 즉 최대 전압값(예를 들어 Vmax: 5V)과 최소 전압값(예를 들어 Vmin: 0V) 사이에 있는지를 판별하여(S38), 그 최대 전압값과 그 최소 전압값을 벗어난 경우에 구동전압(V(k+1))을 무시하고 최대 전압값과 최소 전압값으로 한다.
이를 판별 수식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure 112013104022614-pat00019

그리고 상기한 S30단계 내지 S38단계를 매우 작은 종료 상수 ε에 대하여 종료 조건
Figure 112013104022614-pat00020
을 만족할 때까지 반복하여 상기 종료 조건을 만족하지 못하는 경우(S40), 구동전압(V(k+1))으로 조정하여 조명부(110)에 공급한(S42) 후 상기 S30단계로 되돌아가 수행한다.
도 4는 본 발명의 최급경사에 따른 검색 시간 단축 방법의 개념도로서, 도 1의 종래 등간격 검색과 비교하여 연산량을 줄여 연산 시간을 단축할 수 있다.
실제 등간격 검색의 경우 RGB 3색 광원에 대해 0~5V 범위에서 0.1V 변화하였을 때 125,000회를 반복해야 하나 본 발명의 최급경사에 의하면, RGB 3색 광원에 대해 0~5V 범위에서 29회 반복하여 최적 조건 조명을 찾을 수 있다.
이때 등간격 검색과 최급경사에 의한 최적 조건의 전압 차이는 0.019V로서 무시할 수 있는 노이즈 레벨이며, 색좌표 상에서 차이 (△u,△v)=(=0.0022, 0.0012) 정도로 낮다.
도 5a 내지 도 5c는 샘플 이미지인 어두운 이미지 및 밝은 이미지를 본 발명에 의해 최적화된 이미지와 비교하여 나타낸 도면 대용 사진이다.
도 6은 샘플과 본 발명에 의해 최적화된 픽셀의 분포를 비교한 그래프이다.
도 6에서 가로축은 그레이 레벨이고 세로축은 픽셀 수의 로그 간격이며, 저선명도(low intensity)와 고선명도(high intensity)는 본 발명에 따른 R, G, B 최적화와 비교되는 샘플의 예이다.
샘플 이미지에 비하여 패턴과 배경의 구분이 명확하고, 픽셀 분포에 있어서 최적화된 광원하의 이미지가 샘플보다 비교적 고른 분포를 보임을 알 수 있다.
또한, RGB 최적화 결과의 피크가 단일 광원보다 낮은 레벨에서 형성되며, 이는 배경과 패턴의 차이가 명확하게 되어 이미지가 선명해진다는 의미이다.
이상에서는 컬러조명 관련하여 RGB 3가지 합성광에 대해 설명하였지만, 임의의 개수의 광원을 가진 컬러조명을 대상으로 할 수도 있음은 물론이다.
이상에서 본 발명에 대한 기술 사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만, 이는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 이 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.
100 : 조명장치 110 : 조명부
120 : 앰프 130 : 광섬유
140 : 믹서부 150 : 연결부
200 : 카메라 210 : 반투명 거울
220 : 광학기구 300 : 제어시스템
10 : 검사 대상물

Claims (10)

  1. 서로 다른 파장을 가지는 복수의 조명을 구비하는 비전시스템에서 최적의 이미지 획득을 위한 조명의 구동 전압을 찾는 비전시스템의 컬러조명 제어방법에 있어서,
    (a) 카메라에 입사된 검사 대상물 이미지로부터 디지털 이미지를 획득하여 그레이 레벨 이미지로 변환하는 단계;
    (b) 상기 그레이 레벨 이미지의 선명도(σ)를 연산하는 단계;
    (c) 상기 선명도와 구동 전압 관계(σ=g(V))를 이용하여 -선명도(ρ)와 비용 함수(h(V)) 관계를 ρ=h(V)=-g(V)로 정의하는 단계;
    (d) 상기 조명의 다음 구동 전압(V(k+1))을 비용 함수의 미분을 이용해 계산하고, 상기 구동 전압(V(k+1)) 계산에 필요한 수렴 계수(αk)를 연산하며, 연산 오차(E)를 계산하는 최급경사 연산 단계;
    (e) 상기 구동 전압(V(k+1))에 대한 경계조건을 판별하는 단계; 및
    (f) 상기 (a)단계 내지 (e)단계를 종료 상수(ε)에 대하여 종료조건 │E│〈 ε을 만족할 때까지 반복하는 단계; 를 포함하는 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (b)단계에서 선명도(σ)는 표준편차 방식을 이용한 아래의 수식에 의해 연산하는 것을 특징으로 하는 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법.
    Figure 112013104022614-pat00021

    여기서 m은 이미지의 수평축 픽셀개수, n은 이미지의 수직축 픽셀개수, I(x,y)는 이미지에서 x,y 좌표에 해당하는 픽셀에서의 그레이 레벨치,
    Figure 112013104022614-pat00022
    는 이미지 전체의 그레이 레벨의 평균치이다.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (b)단계에서 선명도(σ)는 엔트로피(entropy) 방식을 이용한 아래의 수식에 의해 연산하는 것을 특징으로 하는 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법.
    Figure 112013104022614-pat00023

    여기서 pi는 이미지 히스토그램상의 정규화(normalization)된 값, h(i)는 픽셀의 개수, HW는 이미지의 높이와 폭이다.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 (b)단계에서 선명도(σ)는 절대값 차이(absolute difference) 방식을 이용한 아래의 두 수식 중 어느 하나에 의해 연산하는 것을 특징으로 하는 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법.
    Figure 112013104022614-pat00024

    또는
    Figure 112013104022614-pat00025
  5. 제1항에 있어서,
    상기 (b)단계에서 선명도(σ)는 자동 보정 방식을 이용한 아래의 수식에 의해 연산하는 것을 특징으로 하는 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법.
    Figure 112013104022614-pat00026
  6. 제1항에 있어서,
    상기 (d)단계에서 다음 구동 전압(V(k+1))은 아래의 수식에 의해 계산하는 것을 특징으로 하는 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법.
    Figure 112014097753202-pat00027

    여기서 ∇h는 경사 미분값, c(k)는 ∇h(V(k))이다.
  7. 제1항 또는 제6항에 있어서,
    상기 (d)단계에서 수렴 계수(αk)는
    Figure 112013104022614-pat00028
    을 만족하는 이론 수식으로 연산하는 것을 특징으로 하는 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법.
  8. 제1항 또는 제6항에 있어서,
    상기 (d)단계에서 수렴 계수(αk)는 아래의 네 가지 수식 중 어느 하나에 의해 연산하는 것을 특징으로 하는 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법.
    Figure 112013104022614-pat00029

    Figure 112013104022614-pat00030

    Figure 112013104022614-pat00031

    Figure 112013104022614-pat00032

    여기서 η는 수렴 상수, τ는 벡터량 크기 제한 상수, β는 또 다른 수렴 상수이다.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 (d)단계에서 연산 오차(E)는
    Figure 112014097753202-pat00044
    에 의해 계산하는 것을 특징으로 하는 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법.
    여기서 c(k)는 ∇h(V(k))이다.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 (e)단계를 아래의 수식으로 나타내는 것을 특징으로 하는 최급경사 알고리즘을 이용한 비전시스템의 컬러 조명 제어방법.
    Figure 112013104022614-pat00034
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