KR20050052028A - 특징점 강도를 이용한 플랫패널용 광관련판요소의부정형성 얼룩 검출방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 플랫패널용 광관련판요소로부터 획득한 영상에서 특징점 강도를 이용하여 플랫패널용 광관련판요소에서 영상전체의 휘도분포가 일정하지 않고 단면의 휘도분포 자체가 3차 곡선 이상의 비선형 구조를 가지며, 얼룩 불량중 가장 많은 발생빈도를 가지고 있는 부정형성 얼룩을 효율적으로 자동검출할 수 있는 방법을 제공한다.
그 부정형성 얼룩 검출방법은, 플랫패널용 광관련판요소로부터 영상을 획득하여 영상처리를 통해 불량중 부정형성 얼룩을 검출하기 위한 결함검출방법에 있어서, 획득된 영상의 히스토그램으로부터 전체 화소의 90%이상이 존재하는 레벨 값을 기준으로 밝기에 대한 정규화를 수행하는 단계; 잡음에 의한 영향을 감소시키도록 정규화한 영상을 전체적으로 평균화 필터에 적용시키는 단계; 영상의 전체적인 패턴을 감안하여 라인별 스캔을 하면서 특징점들을 추출하는 단계; 군집도를 조사하여 정상 영상에서 노이즈에 의해 오검출된 특징점을 제거하는 단계; 그리고, 남아 있는 모든 특징점을 이용하여 부정형 파라미터값을 구하고 이를 선형적으로 기술할 수 있도록 정규화를 수행한 후, 최종 판단 기준이 되어야 하는 파라미터 값을 선형적인 레벨로 나타나도록 양자화하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은, 플랫패널용 광관련판요소의 부정형성 얼룩 검출방법에 관한 것으로, 더 상세하게는 플랫패널용 광관련판요소로부터 획득한 영상에서 특징점 강도를 이용하여 플랫패널용 광관련판요소에서 영상전체의 휘도분포가 일정하지 않고 단면의 휘도분포 자체가 3차 곡선 이상의 비선형 구조를 가지며, 얼룩 불량중 가장 많은 발생빈도를 가지고 있는 부정형성 얼룩을 효율적으로 자동검출할 수 있는 방법에 관한 것이다.
현재, LCD, PDP 등의 플랫패널은 유리기판이나 광학문양판 등의 광관련판요소를 적층/포함하여 구성되며, 그 광관련판요소 각각 또는 적층된 상태에 따라 제조 과정중에서 여러 종류의 불량들이 나타난다. 즉, 화면의 색깔이 고르지 않거나 먼지부착, 크랙, 스크래치 등의 결함(흠)에 따라 점결함, 선결함, 블록형태 등의 특정형태의 선형 얼룩, 테두리가 불분명한 부선형 얼룩 등의 다양한 불량이 나타나게 된다.
이러한 광관련판요소의 불량을 판별하는 데에는 통상 육안에 의해 검사하여 판별하고 있어, 검사의 생산성과 정확성이 저하될 뿐만 아니라, 많은 비용이 소비되며, 불량 검출시 재현성이 부족하다. 따라서 객관적이면서도 비용절감 효과를 얻기 위해서는 자동 검사시스템의 도입이 반드시 필요하다.
이와 같이 자동검사시스템은, 고도의 컴퓨터비전 기술과 고속 영상처리 알고리즘 이용하여 실시간으로 재현성 있게 처리함으로써 생산성의 향상뿐만 아니라 효율적인 품질관리가 가능하게 된다. 그러나, 고해상도로 영상을 획득하여 영상처리를 이용함에 있어서, 몇 가지 어려움이 따르는데, 첫째로 패널 자체의 휘도 레벨이 전면에 걸쳐 비선형적으로 나타나며, 패널에 신호가 인가된 후에도 활성화 시간에 따라 휘도 분포가 변하게 된다는 것이다. 둘째, 배경조명(back light)의 위치와 확산 시트 등의 내부 구조에 따라 모델별로 각각 다른 영상 특성을 가지게 된다. 이러한 어려움으로 인해서 일반적인 에지 연산자 등의 영상 분할 기법을 적용하기가 힘들다.
따라서, 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 것으로, 평판 디스플레이(FPD: Flat Panel Display)용 반제품 혹은 완제품의 자동검사를 위한 영상처리 알고리즘에 관한 것으로, 기존의 육안 검사에 의존하는 검사공정을 고도의 컴퓨터비전 기술과 고속 영상처리 알고리즘을 이용하여 실시간으로 재현성 있게 처리함으로써 생산성의 향상뿐만 아니라 효율적인 품질관리를 가능하게 하는 데에 그 주된 목적이 있다.
이를 위해 본 발명은, 플랫패널용 광관련판요소로부터 획득한 영상에서 특징점 강도를 이용하여 플랫패널용 광관련판요소에서 영상전체의 휘도분포가 일정하지 않고 단면의 휘도분포 자체가 3차 곡선 이상의 비선형 구조를 가지며, 얼룩 불량중 가장 많은 발생빈도를 가지고 있는 부정형성 얼룩을 효율적으로 자동검출할 수 있는 방법을 제공한다.
이러한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일실시예에 따른 특징점 강도를 이용한 플랫패널용 광관련판요소의 부정형성 얼룩 검출방법은, 플랫패널용 광관련판요소로부터 영상을 획득하여 영상처리를 통해 불량중 부정형성 얼룩을 검출하기 위한 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법에 있어서, 획득된 영상의 히스토그램으로부터 전체 화소의 90%이상이 존재하는 레벨 값을 기준으로 밝기에 대한 정규화를 수행하는 단계; 잡음에 의한 영향을 감소시키도록 정규화한 영상을 전체적으로 평균화 필터에 적용시키는 단계; 영상의 전체적인 패턴을 감안하여 라인별 스캔을 하면서 특징점들을 추출하는 단계; 군집도를 조사하여 정상 영상에서 노이즈에 의해 오검출된 특징점을 제거하는 단계; 그리고, 남아 있는 모든 특징점을 이용하여 부정형 파라미터값을 구하고 이를 선형적으로 기술할 수 있도록 정규화를 수행한 후, 최종 판단 기준이 되어야 하는 파라미터 값을 선형적인 레벨로 나타나도록 양자화하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
검사가 가능한 플랫패널용 광관련판요소는, TFT-LCD 완제품 및 BLU, 확산판 등의 LCD 반제품, 유기 EL, PDP 등이며, 그 외에도 ITO Glass, 광학 Film 계열에도 적용이 가능하다. 플랫패널용 제품군에 관련된 영상은 획득이 어려울 뿐 아니라 획득 영상이 고해상도이며 영상 내부에서 비선형적인 휘도 변화를 가지므로 본 발명에서는 영상개선을 위한 전처리와 후처리 기술, 실시간 검사를 위한 고속 검사 알고리즘의 사용을 특징으로 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1에는 본 발명의 일실시예에 따른 플랫패널용 광관련판요소의 부정형성 얼룩 검출방법을 나타내는 흐름도가 도시된다.
도 1에서 본 발명의 플랫패널용 광관련판요소의 부정형성 얼룩 검출방법은, 기본적으로는 히스토그램 조정단계(단계S2), 평균화 필터링단계(단계S3), 특징점 추출단계(단계S4), 특징점 군집도 산정 및 특징점 제거단계(단계S5) 및 군집도 양자화단계(단계S6)를 포함하여 구성된다.
도 1에 도시된 본 발명의 일실시예에서는, 전처리 과정으로 단계S1에서 입력된 영상이 LCM 등의 모델에 따라 평균휘도가 변하므로 획득된 영상의 히스토그램으로부터 전체 화소의 90%이상이 존재하는 레벨 값을 기준으로 밝기에 대한 정규화를 수행한다. 그리고 정상 영상이라 하더라도 획득된 영상의 중심은 전체에 비해 상대적으로 밝은 수준을 유지하므로 카메라의 잡음 등의 영향에 민감하여 이는 추후 특징점 추출 시에 검출되어 폴스 포지티브 에러(False Positive Error)가 될 수 있으므로 영상을 전체적으로 평균화 필터에 적용시켜 잡음에 의한 영향을 감소시키는 과정을 거친다(단계S2 및 단계S3).
그 뒤, 획득된 영상은 일반적으로 영상의 중앙부가 밝고 가장자리로 갈수록 어두워지며 상단부에 비해 하단부가 밝은 패턴을 유지하는데 이와 같은 영상의 전체적인 패턴을 감안하여 라인별 스캔을 하면서 특징점들을 추출한다(단계S4). 앞서 평균화 필터를 적용시켰으나, 정상 영상에서 노이즈에 의한 특징점이 여전히 존재할 수 있고 또 부정형성 얼룩은 이런 특징점 들이 어느 정도 군집성을 띄고 있으므로 노이즈에 의해 오검출된 특징점은 군집도를 조사하여 최종 판단 기준에서 제외하게 된다(단계S5). 통상적으로 군집도는 특징점을 기준으로 특정 블록 내에 위치하는 특징점들의 개수를 파악하여 이 개수가 적절한 기준에 미달되는 경우는 최종 결과에서 제외시킨다.
앞서 실시한 과정에 의해 추출된 특징점의 신뢰도가 어느 정도 높아졌으므로 남아 있는 모든 특징점을 이용하여 부정형 파라미터를 구한 후, 이를 양자화한다(단계S6). 부정형 정도는 전체 영상의 평균, 분산과 부정형성 얼룩에서 검출된 특징점 주위의 레벨차, 마지막으로 특징점을 감싸는 2차원 블록내의 군집도로 기술될 수 있다. 파라미터는 이들 모든 값을 사용한 수식으로 계산되며 구해진 파라미터 값은 부정형 정도를 선형적으로 나타내지 못하므로 이들을 선형적으로 기술할 수 있도록 정규화를 수행한다. 그리고 최종 판단 기준이 되어야 하는 파라미터 값은 선형적인 레벨로 나타나야 하며 이를 위해 계산된 파라미터 값을 적절히 양자화한다.
또한, 양자화된 파리미터는 현재 주어진 영상 기준이며, 그 레벨이 측정되고(단계S7), 영상의 밝기/크기 등이 변동할 때 새롭게 양자화하여 표현할 수 있다. 그 뒤, 이와 같은 부정형성 얼룩에 관한 결과들은 단계S8에서 출력되거나 저장된다.
한편, 본 발명의 방법은, 본 출원인이 개발하여 2002.03.04일자출원번호 제2002-11358호로 출원한 감응식 플랫패널용 광관련판요소의 검사장치와 유사하게 구성되는 시스템들에 의해 수행될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예에 따른 특징점 강도를 이용한 플랫패널용 광관련판요소의 부정형성 얼룩 검출방법의 구성과 작용에 의하면, 플랫패널용 광관련판요소로부터 획득한 영상에서 특징점 강도를 이용하여 플랫패널용 광관련판요소에서 영상전체의 휘도분포가 일정하지 않고 단면의 휘도분포 자체가 3차 곡선 이상의 비선형 구조를 가지며, 얼룩 불량중 가장 많은 발생빈도를 가지고 있는 부정형성 얼룩을 효율적으로 자동검출할 수 있는 등의 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 특징점 강도를 이용한 플랫패널용 광관련판요소의 부정형성 얼룩 검출방법을 나타내는 흐름도.
<도면의 주요 부분에 대한 부호 설명>
S1: 영상입력단계 S2: 히스토그램 조정단계
S3: 평균화 필터링단계 S4: 특징점 추출단계
S5: 특징점 군집도 산정단계 S6: 군집도 양자화단계
S7: 레벨 측정 단계 S8: 결과출력저장단계
Claims (3)
- 플랫패널용 광관련판요소로부터 영상을 획득하여 영상처리를 통해 불량중 부정형성 얼룩을 검출하기 위한 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법에 있어서,획득된 영상의 히스토그램으로부터 전체 화소의 90%이상이 존재하는 레벨 값을 기준으로 밝기에 대한 정규화를 수행하는 단계;잡음에 의한 영향을 감소시키도록 정규화한 영상을 전체적으로 평균화 필터에 적용시키는 단계;영상의 전체적인 패턴을 감안하여 라인별 스캔을 하면서 특징점들을 추출하는 단계;군집도를 조사하여 정상 영상에서 노이즈에 의해 오검출된 특징점을 제거하는 단계; 그리고,남아 있는 모든 특징점을 이용하여 부정형 파라미터값을 구하고 이를 선형적으로 기술할 수 있도록 정규화를 수행한 후, 최종 판단 기준이 되어야 하는 파라미터 값을 선형적인 레벨로 나타나도록 양자화하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 특징점 강도를 이용한 플랫패널용 광관련판요소의 부정형성 얼룩 검출방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 특징점 제거단계에서 특징점을 기준으로 특정 블록 내에 위치하는 특징점들의 개수를 군집도로 파악하여 이 개수가 적절한 기준에 미달되는 경우는 최종 결과에서 제외시키는 것을 특징으로 하는 특징점 강도를 이용한 플랫패널용 광관련판요소의 부정형성 얼룩 검출방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 부정형 파라미터값은, 전체 영상의 평균, 분산과 부정형성 얼룩에서 검출된 특징점 주위의 레벨차, 마지막으로 특징점을 감싸는 2차원 블록내의 군집도로 기술되는 부정형 정도를 나타내는 것을 특징으로 하는 특징점 강도를 이용한 플랫패널용 광관련판요소의 부정형성 얼룩 검출방법.
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