KR101692741B1 - 하이필 팩터　샘플에 대한 디지털 홀로그래피 시스템의 수차 보상 기법 - Google Patents

하이필 팩터　샘플에 대한 디지털 홀로그래피 시스템의 수차 보상 기법 Download PDF

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김도형
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전성빈
조장현
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Abstract

본 발명의 일 측면은 High-Fill Factor　샘플에 대한 디지털 홀로그래피 시스템의 수차 보상 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 하이필 팩터　샘플에 대하여 수차를 보상하여 물체의 3차원 정보를 얻는 기술에 관한 것이다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 디지털 홀로그래피를 이용한 3차원 광학계에서, High-Fill Factor의 시료에서 발생하는 수차에 대한 보상을 자동으로 수행하는 방법을 제공할 수 있다.

Description

하이필 팩터　샘플에 대한 디지털 홀로그래피 시스템의 수차 보상 기법{Aberration Compensation Method for High-Fill Factor Sample in Digital Holographic System}
본 발명의 일 측면은 하이필 팩터　샘플에 대한 디지털 홀로그래피 시스템의 수차 보상 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 하이필 팩터　샘플에 대하여 수차를 보상하여 물체의 3차원 정보를 얻는 기술에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명의 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
디지털 홀로그래피의 주된 응용 분야 중 하나는 위상 측정을 통한 3차원 이미징이다. 예를 들어 투명한 물체(Object)에 물체광(Object Beam)을 통과시켜 홀로그램을 취득하는 투과형 디지털 홀로그래피의 경우, 매우 정밀한 수준의 위상을 얻어내는 것이 가능하므로, 마이크로 렌즈 어레이와 같은 마이크로 광학 소자, 적혈구나 미세조류와 같은 바이오 샘플 등의 측정에 활용할 수 있다.
마이크로 광학 소자는 특정 서브스트레이트(Substrate) 위에 형상을 가공하는 방식으로 제작될 수 있고, 바이오 샘플은 슬라이드 글라스 위에 올리는 형태로 제작될 수 있으며, 이렇게 제작된 시료에 대하여 측정된 위상 정보는 그 광학적 특성에 의해 -π에서 π 범위 내의 값으로 랩핑(Wrapping)되어 저장되며, 이를 원래 위상으로 언랩핑(Unwrapping)하는 작업을 거친 후에 물체의 3차원 정보를 취득할 수 있다.
이러한 광학 시스템에 있어, 측정에 있어, 오차로 작용하는 주요한 원인 중 하나는 측정 과정에서 발생하는 수차다.
수차가 발생하는 원인은 일반적으로 세 가지로 분류할 수 있다. 첫째, 광학 시스템의 정렬 상태 혹은 내포하고 있는 공차 등에 의한 불가피한 발생. 둘째, 오브젝트 렌즈의 구면 수차 등 광학계의 특성에 의한 발생. 셋째, 시료의 서브스트레이트나 슬라이드 글라스 등이 내포하고 있는 표면 공차에 의한 추가적인 발생이 그것이다.
이러한 요인으로 인해 발생하는 수차는 대개 물체 자체의 위상 정보보다 그 발생하는 양이 현저히 크며, 특히 구면 수차의 영향은 물체를 압도할 정도다.
이 때, 랜덤한 형태로 발생하는 스피클 노이즈(Speckle Noise) 등의 오차와 달리 수차는 연속적인 형태의 다항식으로 표현하는 것이 가능하므로, 이러한 특성을 이용하여 역산하면 이미지에 포함된 수차를 계산하여 제거할 수 있다.
수차를 제거하는 방법은 크게 세 가지로 분류할 수 있다. 첫째, 광학계 및 시료의 특성에 대해 분석적인 모델을 구축한 후 이에 기반하여 수차를 계산하는 방법. 둘째, 시료를 제거하고 광학계만 설치된 상태에서의 홀로그램을 촬영하여 순수한 수차 위상을 취득하는 방법. 셋째, 취득한 홀로그램에서 수차만 포함되었다고 가정한 영역의 정보를 사용해 수차를 역산하는 방법이 그것이다.
첫 번째 방법은 수차의 원인 중 첫 번째의 것만을 제거할 수 있으며, 두 번째 방법은 세 번째 원인을 완벽히 고려할 수 없고 나머지 원인도 완전히 제거하기가 어렵다. 따라서 전술한 세 가지 방법 중 세 번째 방법이 수차의 제거에 있어서 가장 적절하다고 볼 수 있다.
전술한 세 번째 방법은 위상 이미지에서 플렛(Flat)한 영역을 선택한 후 이를 기반으로 수차를 계산하는 과정을 거칠 수 있다. 수차를 계산하는 과정에서는 일반적인 다항식 외에 Zernike 수차 모델을 통한 다항식 계산을 사용할 수 있다. 선택한 영역의 제한된 정보를 사용해 전체 영역의 수차를 계산하는 방법으로는 Least Square Fitting 알고리즘을 사용할 수 있다.
이렇게 취득한 수차 정보는 실제 광학계의 이미지 취득 과정에서 발생하는 수차를 거의 완벽하게 보상하나, 이를 위해서는 충분한 양의 데이터를 선택할 필요가 있다.
이 선택은 사람이 눈으로 직접 물체 영역과 수차 영역을 구분하여 수동으로 이루어지므로 다양한 샘플에 대해 신뢰할 만한 정확도의 보상을 담보할 수 없는 문제가 있으며, 선택한 영역에 따라 계산되는 수차의 정확도가 차이를 보이므로 선택은 매우 주의깊게 이루어져야 한다는 단점이 있다.
또한, 그럼에도 불구하고 측정한 이미지 및 측정에 참여하는 사람에 따라 강건한 보상결과를 보장하지 못한다는 한계점을 갖는다.
특히, High-fill factor 샘플의 경우, 해당 배경 영역 자체가 이미지에 대해 매우 적은 비중을 차지하기 때문에, 배경 영역을 수동으로 선택하는 것 자체가 매우 어렵다.
이에 본 발명에 따른 일 측면은, 전술한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 본 발명의 목적은 디지털 홀로그래피를 이용한 3차원 광학계에서, 발생하는 수차에 대한 보상을 자동으로 수행하는 방법을 제공함에 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 디지털 홀로그래피를 이용한 3차원 광학계에서, High-Fill Factor의 시료에서 발생하는 수차에 대한 보상을 자동으로 수행하는 방법을 제공함에 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
위에 제기된 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 일 측면은, 하이필 팩터(High-Fill Factor)를 가지는 시료의 수차가 보상된 이미지 획득방법에 있어서,
홀로그램 정보를 통하여 시료의 앰플리튜드(Amplitude) 정보와 위상 정보를 획득하는 정보 획득단계; 상기 획득된 앰플리튜드(Amplitude) 정보로부터 컴퓨터 알고리즘을 통하여 물체와 물체 사이의 경계선 또는 상기 경계선 간의 교점을 인식하는 인식단계;
상기 인식된 경계선 또는 교점을 통하여 상기 획득된 앰플리튜드(Amplitude) 정보에서 물체 영역과 배경 영역을 분리하는 영역 분리단계; 및 상기 분리된 배경 영역을 통하여 상기 위상 정보의 수차를 보상하는 수차 보상단계;를 포함하는 수차가 보상된 이미지 획득방법을 제공할 수 있다.
또한, 위와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은, 홀로그램 정보를 통하여 앰플리튜드(Amplitude) 정보와 위상 정보를 획득하는 정보 획득단계; 상기 앰플리튜드(Amplitude) 정보를 가지는 이미지 프레임으로부터 물체와 물체 사이의 경계선 또는 상기 경계선 간의 교점을 인식하는 인식단계;
상기 경계선 또는 교점을 배경 영역으로 간주하는 배경영역 간주단계; 상기 간주된 배경 영역으로부터 수차 프로파일을 계산하는 수차프로파일 계산단계; 상기 수차 프로파일을 상기 이미지 프레임 상의 물체 영역이 제거된 자리에 적용하여 마스크를 제작하는 마스크 제작단계; 및
상기 마스크를 상기 위상 정보와 매칭시켜 상기 위상 정보의 수차를 보상하는 수차 보상단계;를 포함하는 수차 보상 기법을 제공할 수 있다.
한편, 위와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 측면은, 오브젝트 빔(Object Beam)을 조사하는 제1발광부; 레퍼런스 빔(Reference Beam)을 조사하는 제2발광부; 상기 오브젝트 빔 및 상기 레퍼런스 빔을 통과 또는 반사시키는 빔 스플리터; 상기 빔 스플리터를 통과한 빔을 수광하는 수광부; 및 상기 수광부에 수광된 상기 오브젝트 빔과 레퍼런스 빔을 통하여 형성된 홀로그램으로부터 앰플리튜드(Amplitude) 정보와 위상 정보를 획득하고, 상기 앰플리튜드(Amplitude) 정보로부터 물체와 물체 사이의 경계선 또는 상기 경계선 간의 교점을 인식하여 물체 영역과 배경 영역을 분리하며, 상기 배경 영역을 통하여 상기 위상 정보의 수차를 보상하는 수차보상기; 를 포함하는 이미지 획득장치를 제공할 수 있다.
삭제
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따르면, 디지털 홀로그래피를 이용한 3차원 광학계에서, 발생하는 수차에 대한 보상을 자동으로 수행하는 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 디지털 홀로그래피를 이용한 3차원 광학계에서, High-Fill Factor의 시료에서 발생하는 수차에 대한 보상을 자동으로 수행하는 방법을 제공할 수 있다.
이외에도, 본 발명의 효과는 실시예에 따라서 우수한 범용성을 가지는 등 다양한 효과를 가지며, 그러한 효과에 대해서는 후술하는 실시예의 설명 부분에서 명확하게 확인될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 획득방법을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수차가 보상되기 전후의 위상 정보와 마스크를 나타낸다.
도 3은 도 1에 표시된 이미지 획득방법에서 수차 보상단계를 더욱 상세하게 나타낸다.
도 4는 도 3에 표시된 이미지 획득방법에서 마스크 제작단계를 더욱 상세하게 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 수차 보상 기법을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 획득장치를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 하이필 팩터(High-Fill Factor)를 가지는 시료의 수차가 보상된 이미지 획득방법을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따라서 하이필 팩터를 가지는 시료의 앰플리튜드(Amplitude) 정보에 표시된 경계선 또는 교점을 나타낸다.
도 9는 도 7에 표시된 이미지 획득방법에서 수차 보상단계를 더욱 상세하게 나타낸다.
도 10은 도 9에 표시된 이미지 획득방법에서 마스크 제작단계를 더욱 상세하게 나타낸다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 수차 보상 기법을 나타낸다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 이미지 획득장치를 나타낸다.
이하, 본 발명의 일 실시예를 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다.
각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 도면에 도시된 구성요소의 크기나 형상 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시될 수 있다. 또한, 본 발명의 구성 및 작용을 고려하여 특별히 정의된 용어들은 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 것일 뿐이고, 본 발명의 범위를 한정하는 것이 아니다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 획득방법을 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 획득방법은 홀로그램 정보를 통하여 앰플리튜드(Amplitude) 정보와 위상 정보를 획득하는 정보 획득단계(S100); 상기 획득된 앰플리튜드(Amplitude) 정보로부터 컴퓨터 알고리즘을 통하여 패턴을 인식하는 패턴 인식단계(S110);
상기 인식된 패턴을 통하여 상기 획득된 앰플리튜드(Amplitude) 정보에서 물체 영역과 배경 영역을 분리하는 영역 분리단계(S120); 및
상기 분리된 배경 영역을 통하여 상기 위상 정보의 수차를 보상하는 수차 보상단계(S130);를 포함하여 구성될 수 있다.
정보 획득단계(S100)에서 홀로그램 정보는 시료에 대한 이미지 정보를 포함하고 있으며, 디지털 홀로그래피를 통하여 얻을 수 있다. 구체적으로 실시예에 따라서 홀로그램 정보는 위상천이 시스템을 통하여 얻을 수 있다. 여기서 사용되는 위상천이 시스템은 반사식, 투과식뿐만 아니라 그 이외의 방식에 의한 시스템을 모두 포함할 수 있다. 위상천이 시스템은 종래에 널리 알려져 있으므로 여기서 상세한 설명은 생략한다.
홀로그램 정보에는 시료의 앰플리튜드(Amplitude) 정보와 위상 정보가 포함될 수 있으며, 실시에에 따라서 전술한 위상천이 시스템을 통하여 한 번의 촬영을 수행한 뒤에 수치적 복원을 통하여 얻을 수 있다.
도 2는 수차가 보상되기 전후의 위상 정보와 마스크를 나타낸다.
도 2는 위상 정보에 마스크를 매칭시켜 수차가 보상된 위상 정보를 획득하는 과정을 보여주는 것으로서,
도 2(a)는 시료가 마이크로 렌즈 어레이인 경우의 위상 정보 즉 위상을 나타내는 이미지 프레임을 나타내고, 도 2(b)는 물체 영역이 제거되고 배경 영역만 남은 이미지 프레임을 나타내며, 도 2(c)는 위상 정보에 배경 영역만 남은 이미지 프레임을 매칭시켜 수차가 보상된 위상 정보를 나타낸다.
시료는 예컨대 마이크로 렌즈 어레이와 같은 마이크로 광학 소자, 적혈구나 미세조류와 같은 바이오 샘플 등을 포함할 수 있다. 마이크로 광학 소자는 예컨대 특정 서브스트레이트(Substrate) 위에 형상을 가공하는 방식으로 제작될 수 있고, 바이오 샘플은 슬라이드 글라스 위에 올리는 형태로 제작될 수 있다. 다만, 시료는 여기서 예시적으로 열거한 것에 국한되지 않는다.
패턴 인식단계(S110)에서 컴퓨터 알고리즘은 예컨대 호프 트랜스폼(Hough Transform)을 포함할 수 있으나 이것에 한정되는 것은 아니다.
여기서 시료는 일정한 형상을 가지는 단수 또는 복수의 물체를 포함할 수 있으며, 이 물체는 패턴을 가질 수 있다. 여기서 물체는 예컨대 전술한 마이크로 렌즈 어레이에서 각각의 렌즈를 의미할 수 있다. 물체의 패턴을 인식한다는 것은 물체의 형상 즉, 홀로그램 정보를 가지는 이미지 프레임에서 물체가 위치한 영역의 경계 또는 물체가 위치한 영역의 윤곽선을 인식한다는 의미를 포함할 수 있다.
영역 분리단계(S120)는 실시예에 따라서 상기 획득된 앰플리튜드(Amplitude) 정보에서 상기 물체 영역의 윤곽선을 추출하는 윤곽선 추출 과정을 포함할 수 있다. 즉, 앰플리튜드(Amplitude) 정보에서 물체의 패턴을 인식하고, 물체 영역의 윤곽선을 추출하여 물체 영역과 배경 영역을 분리할 수 있다.
도 3은 도 1에 표시된 이미지 획득방법에서 수차 보상단계를 더욱 상세하게 나타낸다.
수차 보상단계(S130)는, 분리된 물체 영역을 제거하고, 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출단계(S200); 추출된 배경 영역을 가공하여 마스크를 제작하는 마스크 제작단계(S210); 및 제작된 마스크를 상기 위상 정보와 매칭시켜 수차를 보상하는 정보 매칭단계(S220);를 포함하여 구성될 수 있다.
도 4는 도 3에 표시된 이미지 획득방법에서 마스크 제작단계를 더욱 상세하게 나타낸다.
마스크 제작단계(S210)는 상기 추출된 배경 영역으로부터 수차 프로파일을 획득하는 수차 프로파일 획득단계(S300); 및 상기 획득한 수차 프로파일을 상기 물체 영역에 적용하는 적용단계(S310);를 포함하여 구성될 수 있다. 배경 영역을 가공한다는 것은 전술한 수차 프로파일 획득단계(S300)와 적용단계(S310)를 거치는 것을 의미할 수 있다. 배경 영역으로부터 획득한 수차 프로파일을 물체 영역에 적용한다는 것은 홀로그램 정보를 포함하는 이미지 프레임 상에서 물체 영역을 제거하고 물체 영역이 제거된 빈 공간에 배경 영역을 기초로 계산된 수차 프로파일을 옮겨다 놓는다는 의미일 수 있다. 그럼으로써 마스크를 완성할 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예는 획득한 앰플리튜드(Amplitude) 정보 및 위상 정보 중 우선 앰플리튜드(Amplitude) 정보를 활용하여 시료가 가지는 각 물체의 2차원 모양과 위치를 구할 수 있다. 호프 트랜스폼 등의 수치적 패턴 인식 방법을 적용하면 물체 이미지의 외곽선을 추출할 수 있으며, 미리 지정된 형상으로 피팅(Fitting)하는 것이 가능하다. 이 외곽선 정보를 바탕으로 시료로부터 물체 영역을 분리해 내고 수차 계산에 사용할 배경 영역을 추출하여 마스크를 만들 수 있다.
수차 프로파일 획득단계(S300)와 관련하여 설명하면, 추출된 배경 영역의 정보를 이용하여 시료의 수차 프로파일을 계산할 수 있다. 실시예에 따라서 6차까지의 Zernike 다항식을 사용하면 수차 정보의 정확도와 계산 속도의 균형을 잡을 수 있다. 계산에 사용되는 영역이 한정되어 있으므로 Least Square Fitting 알고리즘으로 해당 수차에 대한 매개변수를 가늠할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면 패턴 인식 기법을 활용해 홀로그램 정보를 가지는 이미지 프레임에서 물체 영역과 배경 영역을 분리하여 이를 기반으로 수차 계산을 수행하므로 높은 정확도로 수차를 보상할 수 있다는 장점을 갖는다.
또한, 사람이 눈으로 직접 확인하면서 수동으로 일부 영역을 선택하는 기존의 방식과는 달리, 사용할 수 있는 전체 정보를 추출해 낼 수 있으므로 이를 이용하여 더욱 효율적이고 고속의 수차 보상을 위한 추가적인 정보 가공이 가능하다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 수차 보상 기법을 나타낸다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 수차 보상 기법은 홀로그램 정보를 통하여 앰플리튜드(Amplitude) 정보와 위상 정보를 획득하는 정보 획득단계(S400); 상기 앰플리튜드(Amplitude) 정보를 가지는 이미지 프레임으로부터 패턴 인식을 통하여 물체 영역과 배경 영역을 구분하는 구분단계(S410);
상기 이미지 프레임으로부터 상기 물체 영역을 제거하는 물체영역 제거단계(S420); 상기 배경 영역으로부터 수차 프로파일을 계산하는 수차프로파일 계산단계(S430);
상기 수차 프로파일을 상기 이미지 프레임 상의 상기 물체 영역이 제거된 자리에 적용하여 마스크를 제작하는 마스크 제작단계(S440); 및 상기 마스크를 상기 위상 정보와 매칭시켜 상기 위상 정보의 수차를 보상하는 수차 보상단계(S450);를 포함하여 구성될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 획득장치를 나타낸다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 이미지 획득장치(100)는 오브젝트 빔(Object Beam)을 조사하는 제1발광부(110); 레퍼런스 빔(Reference Beam)을 조사하는 제2발광부(120);
상기 오브젝트 빔 및 상기 레퍼런스 빔의 전부 또는 일부를 통과 또는 반사시켜 간섭을 일으키는 빔 스플리터(130); 상기 빔 스플리터(130)를 통과한 빔을 수광하는 수광부(140); 및
상기 수광부(140)에 수광된 상기 빔을 통하여 앰플리튜드(Amplitude) 정보와 위상 정보를 획득하고, 상기 앰플리튜드(Amplitude) 정보로부터 패턴을 인식하여 물체 영역과 배경 영역을 분리하며, 상기 배경 영역을 통하여 상기 위상 정보의 수차를 보상하는 수차보상기(150);를 포함하여 구성될 수 있다.
이하에서는 하이필 팩터(High-Fill Factor)를 가지는 시료에 대한 이미지 획득방법을 설명한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이필 팩터(High-Fill Factor)를 가지는 시료의 수차가 보상된 이미지 획득방법을 나타낸다.
본 발명의 일 실시예는 하이필 팩터(High-Fill Factor)를 가지는 시료의 수차가 보상된 이미지 획득방법에 있어서, 홀로그램 정보를 통하여 시료의 앰플리튜드(Amplitude) 정보와 위상 정보를 획득하는 정보 획득단계(S500); 상기 획득된 앰플리튜드(Amplitude) 정보로부터 컴퓨터 알고리즘을 통하여 물체와 물체 사이의 경계선 또는 상기 경계선 간의 교점을 인식하는 인식단계(S510);
상기 인식된 경계선 또는 교점을 통하여 상기 획득된 앰플리튜드(Amplitude) 정보에서 물체 영역과 배경 영역을 분리하는 영역 분리단계(S520); 및 상기 분리된 배경 영역을 통하여 상기 위상 정보의 수차를 보상하는 수차 보상단계(S530);를 포함하는 수차가 보상된 이미지 획득방법을 제공할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라서 하이필 팩터를 가지는 시료의 앰플리튜드(Amplitude) 정보에 표시된 경계선 또는 교점을 나타낸다.
도 8(a)는 시료가 하이필 팩터를 가지는 경우의 물체와 물체 사이에 경계선이 표시된 이미지 프레임을 나타내고, 도 8(b)는 교점이 표시된 이미지 프레임을 나타낸다.
여기서 하이필 팩터를 가지는 시료는 이미지 프레임 상에서 물체 영역이 대부분이고 배경 영역이라고 할 부분이 희박한 경우의 시료를 의미할 수 있다. 즉, 배경 영역이 거의 없고, 물체들만 많이 있는 경우의 시료일 수 있다. 하이필에서 필 팩터는 배경 대비 물체의 비율을 의미할 수 있다. 예컨대 시료가 마이크로 렌즈 어레이인 경우 평평한 면이 거의 없고 대부분 다 형상을 가지고 있는 경우이다.
시료가 하이필 팩터를 가지는 것일 경우는 패턴을 인식하는 것은 한계가 있다. 즉 배경의 비중이 매우 적은 시료의 특성상 배경 영역을 수동으로 선택하는 것은 매우 어렵다.
따라서 이 경우는 물체와 물체 사이에 경계선이나 이러한 경계선들이 교차하는 교점을 배경 영역으로 간주하고, 이 경계선이나 교점에 대하여 수차 프로파일을 계산하여 수차를 보상할 수 있다. 여기서 경계선 또는 교점인 경계 영역은 물체 부분에 비해 높은 콘트라스트로 변화하기 때문에 패턴 인식과 더불어 추가적인 바이너리 연산을 통하여 해당 영역을 구할 수 있다.
여기서 상기 컴퓨터 알고리즘은 실시예에 따라서는 호프 트랜스폼(Hough Transform)을 포함할 수 있다.
도 9는 도 7에 표시된 이미지 획득방법에서 수차 보상단계를 더욱 상세하게 나타낸다.
상기 수차 보상단계(S530)는, 상기 분리된 물체 영역을 제거하고 상기 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출단계(S600); 상기 추출된 배경 영역을 가공하여 마스크를 제작하는 마스크 제작단계(S610); 및 상기 제작된 마스크를 상기 위상 정보와 매칭시켜 수차를 보상하는 정보 매칭단계(S620);를 포함하여 구성될 수 있다.
도 10은 도 9에 표시된 이미지 획득방법에서 마스크 제작단계를 더욱 상세하게 나타낸다.
여기서 상기 마스크 제작단계(S610)는 상기 추출된 배경 영역으로부터 수차 프로파일을 획득하는 수차 프로파일 획득단계(S700); 및 상기 획득한 수차 프로파일을 상기 물체 영역에 적용하는 적용단계(S710);를 포함하여 구성될 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 수차 보상 기법을 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에 따른 수차 보상 기법은 홀로그램 정보를 통하여 앰플리튜드(Amplitude) 정보와 위상 정보를 획득하는 정보 획득단계(S800); 상기 앰플리튜드(Amplitude) 정보를 가지는 이미지 프레임으로부터 물체와 물체 사이의 경계선 또는 상기 경계선 간의 교점을 인식하는 인식단계(S810);
상기 경계선 또는 교점을 배경 영역으로 간주하는 배경영역 간주단계(S820); 상기 간주된 배경 영역으로부터 수차 프로파일을 계산하는 수차프로파일 계산단계(S830);
상기 수차 프로파일을 상기 이미지 프레임 상의 물체 영역이 제거된 자리에 적용하여 마스크를 제작하는 마스크 제작단계(S840); 및 상기 마스크를 상기 위상 정보와 매칭시켜 상기 위상 정보의 수차를 보상하는 수차 보상단계(S850);를 포함하여 구성될 수 있다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 이미지 획득장치를 나타낸다.
한편, 본 발명의 다른 실시예인 하이필 팩터(High-Fill Factor)를 가지는 시료의 이미지 획득장치(200)는 오브젝트 빔(Object Beam)을 조사하는 제1발광부(210); 레퍼런스 빔(Reference Beam)을 조사하는 제2발광부(220);
상기 오브젝트 빔 및 상기 레퍼런스 빔의 전부 또는 일부를 통과 또는 반사시켜 간섭을 일으키는 빔 스플리터(230); 상기 빔 스플리터를 통과한 빔을 수광하는 수광부(240); 및
상기 수광부에 수광된 상기 빔을 통하여 앰플리튜드(Amplitude) 정보와 위상 정보를 획득하고, 상기 앰플리튜드(Amplitude) 정보로부터 물체와 물체 사이의 경계선 또는 상기 경계선 간의 교점을 인식하여 물체 영역과 배경 영역을 분리하며, 상기 배경 영역을 통하여 상기 위상 정보의 수차를 보상하는 수차보상기(250);
를 포함하여 구성될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
본 발명에 개시된 실시예는 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
S500: 정보 획득단계
S510: 인식단계
S520: 영역 분리단계
S530: 수차 보상단계
200: 이미지 획득장치
210: 제1발광부
220: 제2발광부
230: 빔 스플리터
240: 수광부
250: 수차보상기

Claims (6)

  1. 하이필 팩터(High-Fill Factor)를 가지는 시료의 수차가 보상된 이미지 획득방법에 있어서,
    홀로그램 정보를 통하여 시료의 앰플리튜드(Amplitude) 정보와 위상 정보를 획득하는 정보 획득단계;
    상기 획득된 앰플리튜드(Amplitude) 정보로부터 컴퓨터 알고리즘을 통하여 물체와 물체 사이의 경계선 또는 상기 경계선 간의 교점을 인식하는 인식단계;
    상기 인식된 경계선 또는 교점을 통하여 상기 획득된 앰플리튜드(Amplitude) 정보에서 물체 영역과 배경 영역을 분리하는 영역 분리단계; 및
    상기 분리된 배경 영역을 통하여 상기 위상 정보의 수차를 보상하는 수차 보상단계;
    를 포함하는 수차가 보상된 이미지 획득방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 컴퓨터 알고리즘은 호프 트랜스폼(Hough Transform)을 포함하는 것을 특징으로 하는 수차가 보상된 이미지 획득방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 수차 보상단계는,
    상기 분리된 물체 영역을 제거하고 상기 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출단계;
    상기 추출된 배경 영역을 가공하여 마스크를 제작하는 마스크 제작단계; 및
    상기 제작된 마스크를 상기 위상 정보와 매칭시켜 수차를 보상하는 정보 매칭단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 수차가 보상된 이미지 획득방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 마스크 제작단계는
    상기 추출된 배경 영역으로부터 수차 프로파일을 획득하는 수차 프로파일 획득단계; 및
    상기 획득한 수차 프로파일을 상기 물체 영역에 적용하는 적용단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 수차가 보상된 이미지 획득방법.
  5. 홀로그램 정보를 통하여 앰플리튜드(Amplitude) 정보와 위상 정보를 획득하는 정보 획득단계;
    상기 앰플리튜드(Amplitude) 정보를 가지는 이미지 프레임으로부터 물체와 물체 사이의 경계선 또는 상기 경계선 간의 교점을 인식하는 인식단계;
    상기 경계선 또는 교점을 배경 영역으로 간주하는 배경영역 간주단계;
    상기 간주된 배경 영역으로부터 수차 프로파일을 계산하는 수차프로파일 계산단계;
    상기 수차 프로파일을 상기 이미지 프레임 상의 물체 영역이 제거된 자리에 적용하여 마스크를 제작하는 마스크 제작단계; 및
    상기 마스크를 상기 위상 정보와 매칭시켜 상기 위상 정보의 수차를 보상하는 수차 보상단계;
    를 포함하는 수차 보상 기법.
  6. 오브젝트 빔(Object Beam)을 조사하는 제1발광부;
    레퍼런스 빔(Reference Beam)을 조사하는 제2발광부;
    상기 오브젝트 빔 및 상기 레퍼런스 빔을 통과 또는 반사시키는 빔 스플리터;
    상기 빔 스플리터를 통과한 빔을 수광하는 수광부; 및
    상기 수광부에 수광된 상기 오브젝트 빔과 레퍼런스 빔을 통하여 형성된 홀로그램으로부터 앰플리튜드(Amplitude) 정보와 위상 정보를 획득하고, 상기 앰플리튜드(Amplitude) 정보로부터 물체와 물체 사이의 경계선 또는 상기 경계선 간의 교점을 인식하여 물체 영역과 배경 영역을 분리하며, 상기 배경 영역을 통하여 상기 위상 정보의 수차를 보상하는 수차보상기;
    를 포함하는 이미지 획득장치.



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* Cited by examiner, † Cited by third party
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