KR102554824B1 - 도금 두께 측정 시스템 및 방법 - Google Patents

도금 두께 측정 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 도금 두께에 따른 빛의 반사와 굴절의 변화를 기반으로 도금 두께를 산출하는 도금 두께 측정 시스템 및 방법에 관한 것으로서 본 발명의 목적은, 시편에 빛을 조사한 후 빛의 반사와 굴절 변화에 따른 히스토그램 형태를 분석하여 시편의 도금 두께를 산출하는 도금 두께 측정 시스템 및 방법을 제공함에 있다.

Description

도금 두께 측정 시스템 및 방법 {Plating thickness measurement system and method}
본 발명은 도금 두께 측정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 도금 두께에 따른 빛의 반사와 굴절의 변화를 기반으로 도금 두께를 산출하는 도금 두께 측정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 도금이란 피전해물의 표면에 금속 또는 합금의 얇은 막을 입히는 조작을 의미하는 것으로서, 장식적인 미화(美化), 방식(防蝕), 내마모성 향상, 접촉저항의 개선, 침탄(浸炭) 방지 등의 다양한 분야에 이용되고 있다.
일반적으로 도금층의 두께를 측정하는 방법은 파괴식과 비파괴식으로 나눌 수 있으며, 파괴식은 전해식 방법과 시편을 만들어 이를 광학 현미경이나 전자현미경으로 관찰하는 방법이 있으며, 비파괴적인 방법은 자기유도방식과 초음파방법, 와전류를 이용하는 방법, 및 감마선 혹은 엑스레이를 이용하는 방법이 주로 이용되고 있다.
종래의 도금 두께 측정 방법으로서 전자 현미경(Scanning electron Microscope;SEM)이나 광학 현미경을 이용하여 도금층 단면을 시편 가공한 후 이를 육안으로 관찰하여 도금층의 두께를 측정하는 방법을 이용하고 있다.
상기와 같은 전자 현미경을 이용한 도금층 측정 방법은 시편의 단면을 절삭하고, 천, 벨트 가죽 등의 폴리싱 휠에 연마재를 접착한 연마공구를 고속도로 회전시켜 공작물을 연마하는 가공법인 폴리싱(polishing)을 이용하여 연마를 수행한다. 그리고, 연마된 시편을 가공한 후, 전자 현미경이나 광학 현미경을 이용하여 육안으로 측정하는 것이다.
그러나, 상술한 바와 같은 방법에서 전자는 측정하는 사람마다 육안 관찰에 따른 오차가 있기 때문에 정확한 도금 두께를 측정할 수 없고 도금층의 두께를 측정하기 위한 과정도 복잡하고 번거로운 문제점이 있다. 또한, 시편 가공에 어려움이 있으며, 측정 시 시편이 파괴되는 경우가 발생하며, 또한 측정 시간이 길게 소요되는 문제점이 있다.
다른 방법으로는 전해 반응을 이용하여 도금층의 두께를 측정하는 방법이 제안되어 있다. 이는 전류의 통과로 용액을 분해하고 가수 또는 금속을 분리하는 전해 반응을 일으켜 반응이 일어나는 속도를 측정하여 도금층 두께를 측정하는 것이다. 그러나, 전해 반응을 이용한 방법은 반드시 도금층의 성분을 알아야 가능하다는 문제점이 있다.
또한, 일반적으로 사용되는 비파괴식 도금 두께 측정 방식은 평면 분석만 가능하며, 도금 층이 일정 두께 이하로 얇으면 X-ray로 도금 두께를 측정할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 비파괴식 도금 두께 측정 방법으로서 시료를 보존하며, 시료의 형상 및 도금 두께에 구애받지 않고 시료의 표면에 도금된 물질의 두께를 측정하기 위한 기술의 개발이 필요하다.
1. 대한민국 등록특허공보 제10-2278675호 ("엑스레이를 이용한 도금두께 측정 장치", 2021.07.12.)
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서 본 발명의 목적은, 시편에 빛을 조사한 후 빛의 반사와 굴절 변화에 따른 히스토그램 형태를 분석하여 시편의 도금 두께를 산출하는 도금 두께 측정 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 도금 두께 측정 시스템은 시편의 표면에 광을 조사하는 광 조사부; 상기 광 조사부로부터 상기 시편에 광이 조사되는 과정을 촬영한 사진 또는 영상 형태의 영상 데이터를 수집하는 촬영부; 및 상기 촬영부로부터 수집된 영상 데이터를 수신받으며, 상기 영상 데이터를 기반으로 상기 시편의 도금 두께를 산출하는 산출 장치;를 포함하는 것을 특징으로 하는 도금 두께 측정 시스템.
또한, 상기 산출 장치는, 사용자로부터 도금 조건을 입력받는 입력부, 상기 촬영부로부터 송신된 영상 데이터가 시각적으로 출력되는 출력부, 상기 영상 데이터가 RGB 색상으로 표현되도록 변환하며, 빛의 명도에 따른 픽셀의 개수 분포도 정보를 포함하는 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램이 생성되는 변환부, 머신 러닝을 통해 학습된 도금 두께에 따른 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 형상 데이터가 저장되는 저장부, 상기 변환부로부터 생성된 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 형상 데이터와 상기 저장부에 기 저장된 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 형상 데이터의 일치 정도를 비교하고 분석하는 분석부 및 상기 입력부로부터 입력된 도금 조건과 상기 분석부로부터 분석된 분석 결과를 기반으로 도금 두께를 산출하는 산출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 산출 장치는, 상기 영상 데이터가 흑백으로 표현되도록 변환하며, 빛의 명도에 따른 픽셀의 개수 분포도 정보를 포함하는 Gray Scale 히스토그램이 생성되는 전처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 산출부는, Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 최대값, 최소값, 중앙값, 평균값, 표준편차 데이터 중 선택되는 하나 이상의 데이터를 기반으로 상기 시편의 도금 두께를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 도금 두께 측정 방법은 촬영부로부터 촬영된 시편의 영상 데이터를 상기 시편의 도금 두께를 산출하는 산출 장치가 수신받는 영상 데이터 수신 단계; 상기 산출 장치에 수신된 영상 데이터가 색조, 채도 및 명암 구성 요소에 따라 RGB 색상으로 표현되도록 영상 데이터를 변환하는 영상 데이터 변환 단계; 상기 영상 데이터 변환 단계에서 변환된 영상 데이터를 기반으로 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램이 생성되는 RGB 히스토그램 생성 단계; 상기 RGB 히스토그램 생성 단계에서 생성된 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 형상 데이터와 머신 러닝을 통해 미리 학습되어 저장된 도금 두께에 따른 히스토그램의 형상 데이터의 일치 정도를 분석하는 RGB 히스토그램 분석 단계; 상기 RGB 히스토그램 분석 단계에서 일치 정도가 미리 정해진 기준 이상인 히스토그램 형상 데이터의 개수가 하나인지 복수인지 판단하는 판단 단계; 및 상기 판단 단계에서 하나라고 판단될 경우 진행되며, 히스토그램 형상 데이터에 따른 도금 두께가 산출되는 제1도금 두께 산출 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 도금 두께 측정 방법은, 상기 판단 단계에서 복수라고 판단될 경우 진행되며, 히스토그램 형상 데이터에 따른 도금 두께의 평균값이 산출되는 제2도금 두께 산출 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 도금 두께 측정 방법은, 상기 판단 단계에서 복수라고 판단될 경우 진행되며, Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램에 따른 최대값, 최소값, 중앙값, 평균값, 표준편차 데이터 중 선택되는 하나 이상의 데이터를 기반으로 재분석하는 추가 데이터 분석 단계;를 더 포함하며, 상기 추가 데이터 분석 단계 이후, 상기 제2도금 두께 산출 단계가 진행되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 도금 두께 측정 방법은, 상기 영상 데이터 수신 단계 이후, 상기 산출 장치에 수신된 영상 데이터가 Gray Scale 변환되는 영상 데이터 전처리 단계; 상기 영상 데이터 전처리 단계에서 Gray Scale 변환된 영상 데이터를 기반으로 Gray Scale 히스토그램이 생성되는 Gray Scale 히스토그램 생성 단계; 상기 Gray Scale 히스토그램 생성 단계에서 생성된 Gray Scale 히스토그램의 형상 데이터와 머신 러닝을 통해 미리 학습되어 저장된 도금 두께에 따른 히스토그램의 형상 데이터의 일치 정도를 분석하는 Gray Scale 히스토그램 분석 단계; 및 Gray Scale 히스토그램 분석 단계에서 검색된 히스토그램의 형상 데이터에 따른 도금 두께가 산출되는 예상 도금 두께 산출 단계;를 더 포함하며, 상기 예상 도금 두께 산출 단계 이후, 상기 영상 데이터 변환 단계가 진행되는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 구성에 의한 본 발명의 도금 두께 측정 시스템 및 방법은 시편에 빛을 조사한 후 빛의 반사와 굴절 변화에 따른 히스토그램 형태를 분석하여 시편의 도금 두께를 산출할 수 있어 시편의 도금 두께를 도출하기 용이하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도금 두께 측정 시스템의 개략도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도금 두께 측정 시스템의 산출 장치 블록도
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 도금 두께 측정 시스템에 의해 도출된 RGB 히스토그램
도 4는 본 발명의 일 실시예의 변형예에 따른 도금 두께 측정 시스템의 도금 두께 측정 시스템의 산출 장치 블록도
도 5는 본 발명의 일 실시예의 변형예에 따른 도금 두께 측정 시스템에 의해 도출된 Gray Scale 히스토그램
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 도금 두께 측정 시스템을 이용한 도금 두께 측정 방법 순서도
도 7은 본 발명의 일 실시예의 변형예에 따른 도금 두께 측정 시스템을 이용한 도금 두께 측정 방법 순서도
도 8은 본 발명의 일 실시예의 또 다른 변형예에 따른 도금 두께 측정 시스템을 이용한 도금 두께 측정 방법 순서도
이하, 상기와 같은 본 발명의 일실시예에 대하여 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도금 두께 측정 시스템의 개략도를 도시하고 있다. 도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 도금 두께 측정 시스템은 시편(W), 광 조사부(200), 촬영부(100) 및 도금 두께를 산출하는 도금 두께 산출 장치(300)(이하, 산출 장치(300)라 함.)를 포함한다.
일정한 조도를 갖는 공간 내에 광 조사부(200)와 촬영부(100)가 설치되며, 촬영부(100)는 광 조사부(200)가 시편(W)에 광을 조사하는 과정을 사진 또는 영상으로 촬영한다. 촬영부(100)로부터 촬영된 시편(W)의 영상은 산출 장치(300)로 송신된다. 따라서, 촬영부(100)와 산출 장치(300)는 전기적으로 연결되어 서로 통신 가능하도록 형성되는 것이 바람직하다.
산출 장치(300)는 촬영부(100)로부터 촬영된 시편(W)의 영상 데이터를 기반으로 시편(W)의 도금 두께를 산출하기 위한 것으로, 미리 정해진 정보를 입력하면 기계 학습된 데이터를 기반으로 도금 두께가 산출된다.
도 2를 참조하여 산출 장치(300)의 구성을 보다 자세히 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도금 두께 측정 시스템의 산출 장치 블록도를 도시하고 있다. 도 2에 도시된 바와 같이 본 발명의 산출 장치(300)는 입력부(310), 출력부(320), 변환부(330), 산출부(360), 분석부(340), 저장부(350)를 포함한다.
본 발명의 산출 장치(300)는 컴퓨터, 노트북, 태블릿 PC, 스마트폰 중 선택되는 하나 이상인 것이 바람직하며, 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 산출 장치(300)가 컴퓨터라고 가정한다.
입력부(310)는 키보드 또는 마우스와 같은 입력 장치인 것이 바람직하며, 사용자로부터 도금 조건을 입력받으며, 도금 두께를 산출하기 위한 제어 명령이 입력된다. 입력부(310)를 통해 입력되는 도금 조건은 도금 시간, 전압, 전류량, 소재(도금 소재, 시트 소재)인 것이 바람직하다.
출력부(320)는 모니터와 같이 화면을 출력하는 디스플레이 장치인 것이 바람직하며, 촬영부(100)로부터 촬영된 영상 데이터가 출력되며, 도금 두께를 산출하기 위한 ui 화면이 출력된다.
변환부(330)는 촬영부(100)로부터 수집되어 산출 장치(300)로 전달된 영상 데이터를 변환하기 위한 것으로, 원본 영상 데이터를 HSL Color Space 변환한다. HSL은 색상을 색조, 채도 및 명암 구성 요소에 따라 RGB 색상으로 표현할 수 있다.
분석부(340)는 HSL Color Space 변환된 영상 데이터를 기반으로 형성된 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 형상 데이터를 머신 러닝을 통해 저장부(350)에 미리 저장된 복수의 히스토그램의 형상 데이터와 비교하며, 산출부(360)는 입력부(310)로부터 입력된 도금 조건과 분석부(340)의 분석 결과를 기반으로 도금 두께를 산출한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 도금 두께 측정 시스템에 의해 도출된 RGB 히스토그램을 도시하고 있다. 도 3에 도시된 4개의 히스토그램은 동일한 두께 및 형태의 시트에 도금 공정 조건을 동일하게 하여 도금 공정을 진행하되, 도금 시간만 다르게 한 것이다.
도 3의 (a)는 도금 시간이 20초 일 때, 도 3의 (b)는 도금 시간이 50초일 때, 도 3의 (c)는 도금 시간이 100초일 때의 RGB 히스토그램이 도시된 것이고, 도 3의 (d)는 도금 공정이 진행되지 않은 시트의 RGB 히스토그램이다. 히스토그램의 x축(가로축)은 명암으로 0~255까지 있으며, y축은 픽셀의 개수이다.
도 3의 (a) 내지 (d)에 도시된 바와 같이 도금 시간에 따라 히스토그램의 분포도 형상이 각각 다른 형태인 것을 알 수 있으며, 도금 두께와 도금 시간은 비례한다.
따라서, 저장부(350)에 저장된 머신 러닝을 통해 미리 학습된 도금 두께에 따른 히스토그램 형상 데이터를 기반으로 분석부(340)가 Open CV와 같은 분포도 분석 알고리즘을 이용하여 도금 두께를 산출하고자 하는 시편(W)의 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램 형상과 소정 퍼센트 이상 일치하는 히스토그램 형상 데이터를 검색하고, 검색된 적어도 하나 이상의 히스토그램 형상 데이터의 도금 두께를 기반으로 산출부(360)가 시편(W)의 도금 두께를 산출할 수 있다.
산출부(360)가 저장부(350)에 저장된 히스토그램 형상 데이터만으로 도금 두께를 산출하기 어려울 경우, 히스토그램 그래프에 따른 최대값(Max), 최소값(Min), 중앙값(Median), 평균값(Mean), 표준편차(Std Dev) 데이터를 기반으로 도금 두께를 산출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예의 변형예에 따른 도금 두께 측정 시스템의 도금 두께 측정 시스템의 산출 장치 블록도를 도시하고 있으며, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도금 두께 측정 시스템에 의해 도출된 Gray Scale 히스토그램을 도시하고 있다.
먼저, 도 4에 도시된 바와 같이 본 발명의 산출 장치(300)는 전처리부(370)를 더 포함한다. 전처리부(370)는 촬영부(100)로부터 수집되어 산출 장치(300)로 전달된 영상 데이터를 변환하기 위한 것으로, 원본 영상 데이터를 Gray Scale로 변환한다.
즉, 각 픽셀의 값이 빛의 밝기 정보만 나타내도록 하는 것으로, 가장 밝은 흰색부터 가장 어두운 검정색까지의 빛의 밝기 범위가 0~255이고, 각 빛의 밝기 값에 따른 픽셀의 개수가 도 5에 도시된 바와 같이 히스토그램 형태로 출력부(320)에 출력된다.
분석부(340)는 Gray Scale 변환된 영상 데이터를 기반으로 형성된 히스토그램의 형상 데이터를 머신 러닝을 통해 저장부(350)에 미리 저장된 복수의 히스토그램의 형상 데이터를 비교하며, 산출부(360)가 입력부(310)로부터 입력된 도금 조건과 분석부(340)의 분석 결과를 기반으로 예상 도금 두께를 미리 산출한다.
도 5의 (a)는 도금 시간이 20초 일 때, 도 5의 (b)는 도금 시간이 50초일 때, 도 5의 (c)는 도금 시간이 100초일 때의 Gray Scale 히스토그램이 도시된 것이고, 도 5의 (d)는 도금 공정이 진행되지 않은 시트의 Gray Scale 히스토그램이다.
Gray Scale 히스토그램의 x축(가로축)은 명암으로 0~255까지 있으며, y축은 픽셀의 개수이다.
도 5의 (a) 내지 (d)에 도시된 바와 같이 도금 시간에 따라 Gray Scale 히스토그램의 분포도 형상이 각각 다른 형태인 것을 알 수 있으며, 도금 두께와 도금 시간은 비례한다.
따라서, 저장부(350)에 저장된 머신 러닝을 통해 미리 학습된 도금 두께에 따른 히스토그램 형상 데이터를 기반으로 분석부(340)가 Open CV와 같은 분포도 분석 알고리즘을 이용하여 도금 두께를 산출하고자 하는 시편(W)의 Gray Scale 히스토그램 형상과 소정 퍼센트 이상 일치하는 히스토그램 형상 데이터를 검색하고, 검색된 적어도 하나 이상의 히스토그램 형상 데이터의 도금 두께를 분석하여 산출부(360)가 시편(W)의 도금 두께를 산출할 수 있다.
산출부(360)가 저장부(350)에 저장된 히스토그램 형상 데이터만으로 도금 두께를 산출하기 어려울 경우, 히스토그램 그래프에 따른 최대값(Max), 최소값(Min), 중앙값(Median), 평균값(Mean), 표준편차(Std Dev) 데이터를 기반으로 도금 두께를 산출할 수 있다.
이때, Gray Scale 히스토그램을 이용하여 산출부(360)가 도금 두께를 산출하는 것은 1차로 산출하는 것이며, 상술한 바와 같이 RGB 히스토그램을 이용하여 도금 두께가 최종 산출되는 것이 바람직하다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 도금 두께 측정 시스템을 이용한 도금 두께 측정 방법 순서도를 도시하고 있다. 도 6에 도시된 바와 같이 영상 데이터 수신 단계, 영상 데이터 변환 단계, RGB 히스토그램 생성 단계, RGB 히스토그램 분석 단계, 판단 단계, 제1도금 두께 산출 단계, 제2도금 두께 산출 단계를 포함한다.
먼저, 촬영부(100)로부터 촬영된 시편(W)의 영상 데이터를 산출 장치(300)가 수신받고, 산출 장치(300)의 출력부에 출력되는 영상 데이터 수신 단계가 진행된다. 영상 데이터 수신 단계가 진행되면 작업자로부터 도금 공정 조건이 입력부(310)로부터 입력되거나 영상 데이터와 함께 송신될 수 있다.
산출 장치(300)에 수신된 영상 데이터는 HSL Color Space 변환하여 색조, 채도 및 명암 구성 요소에 따라 RGB 색상으로 표현되도록 영상 데이터를 변환하는 영상 데이터 변환 단계가 진행된다.
다음으로, HSL Color Space 변환된 영상 데이터를 기반으로 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램이 생성되는 RGB 히스토그램 생성 단계가 진행된다.
다음으로, 산출 장치(300)의 분석부(340)가 RGB 히스토그램 생성 단계에서 생성된 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 형상 데이터와 머신 러닝을 통해 미리 학습되어 저장부(350)에 저장된 도금 두께에 따른 히스토그램의 형상 데이터의 일치 정도를 분석하는 RGB 히스토그램 분석 단계가 진행된다.
다음으로, RGB 히스토그램 분석 단계에서 일치 정도가 미리 정해진 기준 값 이상인 히스토그램의 형상 데이터가 하나인지 복수인지 판단하는 판단 단계가 진행되된다.
하나일 경우에는 검색된 하나의 형상 데이터에 따른 도금 두께가 산출부(360)에 의해 산출되는 제1도금 두께 산출 단계가 진행되며, 복수일 경우에는 복수의 도금 두께의 평균값이 산출부(360)에 의해 산출되는 제2도금 두께 산출 단계가 진행된다.
도 7은 본 발명의 일 실시예의 변형예에 따른 도금 두께 측정 시스템을 이용한 도금 두께 측정 방법 순서도를 도시하고 있다. 도 7에 도시된 바와 같이 영상 데이터 수신 단계, 영상 데이터 변환 단계, RGB 히스토그램 생성 단계, RGB 히스토그램 분석 단계, 판단 단계, 제1도금 두께 산출 단계, 추가 데이터 분석 단계, 제2도금 두께 산출 단계를 포함한다.
먼저, 촬영부(100)로부터 촬영된 시편(W)의 영상 데이터를 산출 장치(300)가 수신받고, 산출 장치(300)의 출력부에 출력되는 영상 데이터 수신 단계가 진행된다. 영상 데이터 수신 단계가 진행되면 작업자로부터 도금 공정 조건이 입력부(310)로부터 입력되거나 영상 데이터와 함께 송신될 수 있다.
산출 장치(300)에 수신된 영상 데이터는 HSL Color Space 변환하여 색조, 채도 및 명암 구성 요소에 따라 RGB 색상으로 표현되도록 영상 데이터를 변환하는 영상 데이터 변환 단계가 진행된다.
다음으로, HSL Color Space 변환된 영상 데이터를 기반으로 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램이 생성되는 RGB 히스토그램 생성 단계가 진행된다.
다음으로, 산출 장치(300)의 분석부(340)가 RGB 히스토그램 생성 단계에서 생성된 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 형상 데이터와 머신 러닝을 통해 미리 학습되어 저장부(350)에 저장된 도금 두께에 따른 히스토그램의 형상 데이터의 일치 정도를 분석하고, 히스토그램의 형상 데이터의 일치 정도를 분석하는 RGB 히스토그램 분석 단계가 진행된다.
다음으로, RGB 히스토그램 분석 단계에서 일치 정도가 미리 정해진 기준 값 이상인 히스토그램의 형상 데이터가 하나인지 복수인지 판단하는 판단 단계가 진행되된다.
하나일 경우에는 검색된 하나의 형상 데이터에 따른 도금 두께가 산출부(360)에 의해 산출되는 제1도금 두께 산출 단계가 진행된다.
판단 단계에서 검색된 형상 데이터가 복수라고 판단되면 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램에 따른 최대값(Max), 최소값(Min), 중앙값(Median), 평균값(Mean), 표준편차(Std Dev) 데이터 중 선택되는 하나 이상의 데이터를 기반으로 분석부(340)가 재분석하는 추가 데이터 분석 단계가 진행된다.
추가 데이터 분석 단계가 진행되면 도금 두께의 평균값이 산출부(360)에 의해 산출되는 제2도금 두께 산출 단계가 진행된다.
이때, 추가 데이터 분석 단계는 RGB 히스토그램 분석 단계에서 검색된 각 각의 도금 두께 값의 차이가 일정 범위 이상 차이가 날 경우에만 진행될 수도 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예의 또 다른 변형예에 따른 도금 두께 측정 시스템을 이용한 도금 두께 측정 방법 순서도를 도시하고 있다. 도 8에 도시된 바와 같이 영상 데이터 수신 단계, 영상 데이터 전처리 단계, Gray Scale 히스토그램 생성 단계, Gray Scale 히스토그램 분석 단계, 예상 도금 두께 산출 단계, RGB 히스토그램 생성 단계, RGB 히스토그램 분석 단계, 판단 단계, 제1도금 두께 산출 단계, 제2도금 두께 산출 단계를 포함한다.
먼저, 촬영부(100)로부터 촬영된 시편(W)의 영상 데이터를 산출 장치(300)가 수신받고, 산출 장치(300)의 출력부에 출력되는 영상 데이터 수신 단계가 진행된다. 영상 데이터 수신 단계가 진행되면 작업자로부터 도금 공정 조건이 입력부(310)로부터 입력되거나 영상 데이터와 함께 송신될 수 있다.
다음으로, 산출 장치(300)에 수신된 영상 데이터가 전처리부(370)에 의해 Gray Scale 변환하는 영상 데이터 전처리 단계가 진행된다.
다음으로, Gray Scale 변환된 영상 데이터를 기반으로 Gray Scale 히스토그램이 생성되는 Gray Scale 히스토그램 생성 단계가 진행된다.
다음으로, 산출 장치(300)의 분석부(340)가 Gray Scale 히스토그램 생성 단계에서 생성된 Gray Scale 히스토그램의 형상 데이터와 머신 러닝을 통해 미리 학습되어 저장부(350)에 저장된 도금 두께에 따른 히스토그램의 형상 데이터의 일치 정도를 분석하고, 적어도 하나 이상의 도금 두께가 검색되는 Gray Scale 히스토그램 분석 단계가 진행된다.
다음으로, Gray Scale 히스토그램 분석 단계에서 검색된 도금 두께가 산출되는 예상 도금 두께 산출 단계가 진행되며, 이는 최종 도금 두께는 아니다. 예상 도금 두께 산출 단계에서도 상술한 바와 같이 도금 두께 데이터가 하나인지 복수인지 판단하여 평균값을 산출할 수 있다.
다음으로, 산출 장치(300)에 수신된 영상 데이터는 HSL Color Space 변환하여 색조, 채도 및 명암 구성 요소에 따라 RGB 색상으로 표현되도록 영상 데이터를 변환하는 영상 데이터 변환 단계가 진행된다.
다음으로, HSL Color Space 변환된 영상 데이터를 기반으로 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램이 생성되는 RGB 히스토그램 생성 단계가 진행된다.
다음으로, 산출 장치(300)의 분석부(340)가 RGB 히스토그램 생성 단계에서 생성된 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 형상 데이터와 머신 러닝을 통해 미리 학습되어 저장부(350)에 저장된 도금 두께에 따른 히스토그램의 형상 데이터의 일치 정도를 분석하는 RGB 히스토그램 분석 단계가 진행된다.
다음으로, RGB 히스토그램 분석 단계에서 일치 정도가 미리 정해진 기준 값 이상인 히스토그램의 형상 데이터가 하나인지 복수인지 판단하는 판단 단계가 진행되된다.
하나일 경우에는 검색된 하나의 형상 데이터에 따른 도금 두께가 산출부(360)에 의해 산출되는 제1도금 두께 산출 단계가 진행되며, 복수일 경우에는 복수의 도금 두께의 평균값이 산출부(360)에 의해 산출되는 제2도금 두께 산출 단계가 진행된다.
이때, 도 7을 참조하여 상술한 바와 같이 제2도금 두께 산출 단계가 진행되기 전 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램에 따른 최대값(Max), 최소값(Min), 중앙값(Median), 평균값(Mean), 표준편차(Std Dev) 데이터 중 선택되는 하나 이상의 데이터를 기반으로 분석부(340)가 재분석하는 추가 데이터 분석 단계가 진행될 수도 있다.
즉, 본 발명은 도금 두께에 따라 시편(W)의 빛의 반사와 굴절이 서로 다른 점을 이용하여 빛의 명암에 따른 pixel의 개수 분포도를 도시한 히스토그램을 기반으로 도금 두께를 산출할 수 있는 도금 두께 측정 시스템에 관한 것이다.
본 발명의 상기한 실시 예에 한정하여 기술적 사상을 해석해서는 안 된다. 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당업자의 수준에서 다양한 변형 실시가 가능하다. 따라서 이러한 개량 및 변경은 당업자에게 자명한 것인 한 본 발명의 보호범위에 속하게 된다.
W 시편
100 촬영부
200 광 조사부
300 산출 장치
310 입력부
320 출력부
330 변환부
340 분석부
350 저장부
360 산출부
370 전처리부

Claims (8)

  1. 시편의 표면에 광을 조사하는 광 조사부;
    상기 광 조사부로부터 상기 시편에 광이 조사되는 과정을 촬영한 사진 또는 영상 형태의 영상 데이터를 수집하는 촬영부; 및
    상기 촬영부로부터 수집된 영상 데이터를 수신받으며, 상기 영상 데이터를 기반으로 상기 시편의 도금 두께를 산출하는 산출 장치;를 포함하며,
    상기 산출 장치는,
    사용자로부터 도금 조건을 입력받는 입력부,
    상기 촬영부로부터 송신된 영상 데이터가 시각적으로 출력되는 출력부,
    상기 영상 데이터가 RGB 색상으로 표현되도록 변환하며, 빛의 명도에 따른 픽셀의 개수 분포도 정보를 포함하는 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램이 생성되는 변환부,
    머신 러닝을 통해 학습된 도금 두께에 따른 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 형상 데이터가 저장되는 저장부,
    상기 변환부로부터 생성된 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 형상 데이터와 상기 저장부에 기 저장된 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 형상 데이터의 일치 정도를 비교하고 분석하는 분석부 및
    상기 입력부로부터 입력된 도금 조건과 상기 분석부로부터 분석된 분석 결과를 기반으로 도금 두께를 산출하는 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 도금 두께 측정 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 산출 장치는,
    상기 영상 데이터가 흑백으로 표현되도록 변환하며, 빛의 명도에 따른 픽셀의 개수 분포도 정보를 포함하는 Gray Scale 히스토그램이 생성되는 전처리부
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도금 두께 측정 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 산출부는,
    Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 최대값, 최소값, 중앙값, 평균값, 표준편차 데이터 중 선택되는 하나 이상의 데이터를 기반으로 상기 시편의 도금 두께를 산출하는 것을 특징으로 하는 도금 두께 측정 시스템.
  5. 촬영부로부터 촬영된 시편의 영상 데이터를 상기 시편의 도금 두께를 산출하는 산출 장치가 수신받는 영상 데이터 수신 단계;
    상기 산출 장치에 수신된 영상 데이터가 색조, 채도 및 명암 구성 요소에 따라 RGB 색상으로 표현되도록 영상 데이터를 변환하는 영상 데이터 변환 단계;
    상기 영상 데이터 변환 단계에서 변환된 영상 데이터를 기반으로 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램이 생성되는 RGB 히스토그램 생성 단계;
    상기 RGB 히스토그램 생성 단계에서 생성된 Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램의 형상 데이터와 머신 러닝을 통해 미리 학습되어 저장된 도금 두께에 따른 히스토그램의 형상 데이터의 일치 정도를 분석하는 RGB 히스토그램 분석 단계;
    상기 RGB 히스토그램 분석 단계에서 일치 정도가 미리 정해진 기준 이상인 히스토그램 형상 데이터의 개수가 하나인지 복수인지 판단하는 판단 단계; 및
    상기 판단 단계에서 하나라고 판단될 경우 진행되며, 히스토그램 형상 데이터에 따른 도금 두께가 산출되는 제1도금 두께 산출 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 도금 두께 측정 시스템을 이용한 도금 두께 측정 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 도금 두께 측정 방법은,
    상기 판단 단계에서 복수라고 판단될 경우 진행되며, 히스토그램 형상 데이터에 따른 도금 두께의 평균값이 산출되는 제2도금 두께 산출 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도금 두께 측정 시스템을 이용한 도금 두께 측정 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 도금 두께 측정 방법은,
    상기 판단 단계에서 복수라고 판단될 경우 진행되며, Red 히스토그램, Green 히스토그램, Blue 히스토그램에 따른 최대값, 최소값, 중앙값, 평균값, 표준편차 데이터 중 선택되는 하나 이상의 데이터를 기반으로 재분석하는 추가 데이터 분석 단계;를 더 포함하며,
    상기 추가 데이터 분석 단계 이후, 상기 제2도금 두께 산출 단계가 진행되는 것을 특징으로 하는 도금 두께 측정 시스템을 이용한 도금 두께 측정 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 도금 두께 측정 방법은,
    상기 영상 데이터 수신 단계 이후,
    상기 산출 장치에 수신된 영상 데이터가 Gray Scale 변환되는 영상 데이터 전처리 단계;
    상기 영상 데이터 전처리 단계에서 Gray Scale 변환된 영상 데이터를 기반으로 Gray Scale 히스토그램이 생성되는 Gray Scale 히스토그램 생성 단계;
    상기 Gray Scale 히스토그램 생성 단계에서 생성된 Gray Scale 히스토그램의 형상 데이터와 머신 러닝을 통해 미리 학습되어 저장된 도금 두께에 따른 히스토그램의 형상 데이터의 일치 정도를 분석하는 Gray Scale 히스토그램 분석 단계; 및
    Gray Scale 히스토그램 분석 단계에서 검색된 히스토그램의 형상 데이터에 따른 도금 두께가 산출되는 예상 도금 두께 산출 단계;를 더 포함하며,
    상기 예상 도금 두께 산출 단계 이후, 상기 영상 데이터 변환 단계가 진행되는 것을 특징으로 하는 도금 두께 측정 시스템을 이용한 도금 두께 측정 방법.
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