KR20080056981A - A method of image processing for textile inspection - Google Patents
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Abstract
Description
도 1 라인 씨씨디(line CCD) 카메라를 이용한 ROI 개념도이다.1 is a conceptual diagram of a ROI using a line CCD camera.
도 2 에리아 씨씨디(Area CCD) 카메라를 이용한 ROI 개념도이다.2 is a conceptual diagram of an ROI using an area CCD camera.
도 3 본 발명에 따른 선택형 ROI를 이용한 화상처리방식 개념도이다.3 is a conceptual diagram of an image processing method using a selective ROI according to the present invention.
본 발명은 섬유제품의 표면검사과정에서 위사불량, 경사불량, 직단, 얼룩, 보풀발생 등의 다양한 불량영역을 자동으로 검출하기 위하여 사용되는 화상처리방식(Vision system)에 있어서, 화상 데이타의 정보처리부하의 절감 및 인식용 광학장치를 저가로 구성하도록 하는 섬유제품 검사용 화상처리 방법에 관한 것이다.The present invention is an image processing method (Vision system) used to automatically detect various defective areas such as weft defects, warp defects, straight edges, spots, and fluffs during surface inspection of textile products. The present invention relates to an image processing method for inspecting a textile product for reducing the load and configuring the optical device for recognition at a low cost.
즉, 라인 씨씨디(라인 씨씨디(line CCD))를 사용하는 경우의 고속응답 특성 및 에리아 씨씨디(area CCD)를 사용하는 경우의 저가격의 장점을 동시에 이용하는 것으로, 화상인식과정에서 실제로 데이타를 추출하는 ROI (Region Of Interest, 검출영역) 영역을 특징적으로 선택하여 적용할 수 있도록 구성하여 화상 인식율을 높 이고, 장치의 가격을 낮추는 장점을 지니는 개선된 섬유제품의 불량검출을 위한 화상인식방법에 관한 것이다. In other words, by utilizing the advantages of high-speed response when using a line CD (line CCD) and low cost when using an area CD (area CCD) at the same time, the actual data in the image recognition process The ROI (Region Of Interest) area can be selected and applied to the image recognition method for defect detection of the improved textile products with the advantage of increasing the image recognition rate and lowering the price of the device. It is about.
섬유제품의 경우 다양한 직조형태를 지니고 있는 제품으로 표면의 실이 짜여져 있는 방향을 기준으로 수직방향을 경사로 부르며 수평 방향을 위사로 총칭하고 있다. 그러나 이는 위사와 경사가 수직으로 구성되는 평직의 경우에 해당하는 것으로 경사지게 직조되는 경우 및 다양한 각도로 섬유의 위사 및 경사가 구성되는 경우가 많다. In the case of textile products, weaving products have various forms of weaving. The vertical direction is called as a slope based on the direction in which the surface thread is woven, and the horizontal direction is collectively referred to as weft. However, this corresponds to the case of the plain weave that is composed of the weft and the warp vertically when the weaving is inclined in many cases and the weft and warp of the fiber is composed of various angles.
이러한 섬유제품의 다양한 특성으로 인하여 화상인식장치(vision system)를 이용하는 자동검사장치(섬유용 검단기)에 대한 시도가 다양하게 추진되었지만 실제로 활용할 수 있는 장치로 적용되는 경우가 극히 희박하다. 또한 이러한 섬유제품의 검출과정이 정지되어있는 것이 아니라 이송하고 있는 과정 즉 이동상황에서 화상을 인식하여야 하는 문제를 안고 있다. 이러한 문제로 인하여 기존의 섬유 검사용 화상처리 장치에는 고가의 라인 씨씨디(line CCD) 를 사용하는 시스템을 사용하고 있다. 이러한 시스템은 장치의 가격이 높아 광폭의 섬유제품(일반적으로 1800mm 이상)에 대해 적용하는 경우 장치가격이 매우 높아져 중소 섬유 제조업체에 적용하는 것이 어려워 진다. 그러나 이러한 상태로 시스템이 구성되어야 하는 이유는 화상인식과정에서 고속의 응답특성을 얻기 위하여 일렬로 배치된 라인 씨씨디(line CCD) 를 사용하고 섬유의 이송과정의 변화량을 검출하여야 하기 때문이다. Due to the various characteristics of such textile products, various attempts have been made to an automatic inspection device (fiber inspection device) using an image recognition device (vision system), but it is extremely rare to be applied as a practical device. In addition, the detection process of such a textile product is not stopped but has a problem of recognizing images in the process of conveying, that is, in a moving situation. Due to this problem, a conventional system for using an expensive line CCD is used for an image processing apparatus for fiber inspection. Such systems have high device costs and, when applied to a wide range of textile products (typically 1800 mm or more), are very expensive, making them difficult to apply to small and medium fiber manufacturers. However, the reason why the system should be constructed in such a state is to use line CCDs arranged in a line in order to obtain high-speed response characteristics in the image recognition process and to detect the amount of change in the fiber conveying process.
도 1에 라인 씨씨디(line CCD) 를 사용하는 화상인식장치의 구성을 나타내었다. 결과적으로 이러한 화상인식장치는 검출영역으로 대변되는 ROI 가 선형으로 나타나 므로 처리면적이 적어 고속으로 응답하는 반면 구동시스템이 복잡하고 장치의 가격이 상승하는 문제점을 안고 있다. Fig. 1 shows the configuration of an image recognition device using a line CD. As a result, since the ROI represented by the detection area is linear, the image recognition device has a small processing area and responds at high speed, while the driving system is complicated and the price of the device increases.
이에 대비하여 저가의 시스템을 구성하기 위하여 에리아 씨씨디(area CCD)를 사용하는 경우를 도 2 에 나타내었다 이 경우에는 CCD 카메라가 인식하는 면적에 대한 데이타(data)를 프레임 단위로 읽어가서 화상처리를 하게 되므로 전체 영역을 처리하는 과정에서 전송속도의 문제가 발생하므로 효과적으로 화상처리를 할 수 없는 문제점을 지니고 있다. 이러한 문제는 칼라 영상을 다루는 경우에 더욱 크게 나타나는데 R,G,B 영상은 각각의 레이어(layer)를 지니게 되므로 실제로는 하나의 프레임을 처리하는 경우에 3장의 영상이 전송되는 것과 같아지므로 고속의 응답이 불가능하게 된다. In contrast, an example of using an area CD (area CCD) to construct a low-cost system is shown in FIG. 2. In this case, image processing is performed by reading data on an area recognized by a CCD camera in units of frames. Since the problem of the transmission speed occurs in the process of processing the entire area, the image processing cannot be effectively performed. This problem is more pronounced when dealing with color images. Since R, G, and B images have their own layers, it is equivalent to three images being transmitted when processing one frame. This becomes impossible.
본 발명은 상기한 기존의 라인 씨씨디(line CCD) 및 에리아 씨씨디(area CCD)의 사용상의 문제점을 해결하고, 컬러 영상을 다루는 경우의 R,G,B layer를 처리하기 위한 효과적인 방안으로서, 화상 데이타의 정보처리부하의 절감 및 인식용 광학장치를 저가로 구성할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.The present invention solves the problems of the conventional line CCD and the area CCD (area CCD), and as an effective method for processing the R, G, B layer when dealing with color images, It is an object to reduce the information processing load of image data and to make an optical device for recognition low cost.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 섬유제품 검사방법에 있어서, 라인 씨씨디 카메라(line CCD camera)를 포함한 화상인식 장치에서 검출된 영상의 임계(threshold)값을 스캐닝(scanning)하여 배경화면의 값을 분리하는 제1단 계와; 컬러 영상이 처리되는 과정에서 R, G, B, 각각의 레이어(layer) 출력을 얻은 후 이에 대하여 256 단계의 그레이 스케일(gray scale)로 변환하는 제2단계와; 상기 그레이 스케일로 변환 후 에리아 씨씨디 카메라(area CCD camera)를 이용하여 처리영역(ROI)에 해당하는 신호만을 선별하여 중앙처리장치로 전송하는 제3단계와; 상기 처리영역 신호를 수신한 중앙처리장치가 이를 상기 배경화면과 비교하는 제4단계와; 상기 비교결과 R, G, B 3개의 배열 중 어느 하나라도 불량에 해당하는 결과가 나오는 경우 이를 불량으로 인식하여 불량신호를 송출하는 제5단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the present invention, in the textile product inspection method, the background by scanning the threshold value of the image detected by the image recognition device including a line CCD camera (line CCD camera) A first step of separating values of the screen; A second step of obtaining R, G, and B layer outputs in the process of processing a color image, and then converting them to gray scale of 256 levels; A third step of converting only the signal corresponding to the processing area ROI by using an area CD camera after the conversion to the gray scale and transmitting the signal to the central processing unit; A fourth step of receiving, by the CPU, the processing region signal and comparing the same with the background screen; And a fifth step of transmitting a bad signal by recognizing this as a failure when any one of three arrangements of R, G, and B results in the comparison.
또한, 본 발명에서 상기 처리영역은, 수직 및 수평방향과 대각선 방향의 처리영역(ROI)중 어느 하나 이상을 선택적으로 구성하는 것을 더 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the treatment region further comprises selectively configuring any one or more of the treatment regions ROI in the vertical, horizontal and diagonal directions.
이를 부연 설명하면, 섬유제품의 불량부위를 효과적으로 검출하기 위해서는 먼저 화상인식 과정에서 검출된 영상의 임계(threshold)값을 스캐닝(scanning)하여 문자와 배경의 값을 효과적으로 분리할 수 있도록 할 필요성이 있다. In detail, in order to effectively detect a defective part of a textile product, it is necessary to first scan a threshold value of an image detected in an image recognition process to effectively separate text and background values. .
이러한 배경분리는 화상을 구성하는 화소(pixel)의 절대밝기의 값에 대한 임계값을 조정하여 이루어지며, 이러한 임계값은 화소의 흑백의 정도를 나타내는 0 ~ 256의 값을 지니게 된다. 이러한 0~255단계를 그레이 스케일(gray sclae)로 통칭하는데 이러한 그레이 스케일은 흑백의 구분단계가 된다. 이러한 특성을 이용하여 컬러 영상이 처리되는 과정에서 R, G, B, 각각의 layer 출력을 얻은 후 이에 대하여 256 단계의 gray scale로 변환 한 후 전송하도록 한다. 이때 R, G, B 3개의 배열 중에서 어느 하나의 배열에서라도 불량에 해당하는 결과가 나오는 경우 이를 인식할 수 있도록 하는 것으로, 다양한 상태의 섬유 제품이라고 하더라도 색상의 분리 및 각각의 임계(threshold)값의 비교를 통한 결과처리가 가능하므로 색상의 변화에 영향이 보다 적고 안정된 검출 알고리즘을 얻을 수 있다. This background separation is performed by adjusting a threshold value for the absolute brightness value of the pixels constituting the image, and the threshold value has a value of 0 to 256 representing the degree of monochrome of the pixel. The 0 to 255 steps are collectively referred to as a gray scale, which is a black and white division step. By using these characteristics, R, G, and B, each layer output is obtained in the process of color image processing, and then converted to 256 scale gray scale for transmission. In this case, it is possible to recognize when a result corresponding to a defect occurs in any one of the three arrangements of R, G, and B. Even if the textile products in various states, the separation of colors and the threshold value of each As result processing through comparison is possible, it is possible to obtain stable detection algorithm with less influence on color change.
이상의 과정을 거친 후 검출을 위한 다음 단계로 측정대상 영역을 지정하기 위한 ROI (Region of Interest, 처리영역)를 설정한다. 이 과정은 일반적으로 고속 검출용으로 사용되는 라인 씨씨디(line CCD) 카메라를 대체하기 위한 방법으로서 고가의 시스템으로 구성되는 라인 씨씨디(line CCD) 카메라의 장점을 살리고, 저가의 에리아 카메라(area camera)를 이용할 수 있게 한다. 일반적으로 ROI로 불리는 영역을 설정하는 것으로 일정한 영역을 동시에 처리하는 에리아 카메라(area camera) 의 화상 데이타(data)에서 실제로 처리되는 부분을 한정해 줌으로서 단위시간당 처리하는 데이타(data)의 양을 최소화하고 화상처리과정을 효과적으로 수행할 수 있게 한다. After the above process, the next step for detection is to set up a region of interest (ROI) to designate an area to be measured. This process replaces the line CCD cameras typically used for high-speed detection, taking advantage of the line CCD cameras, which are composed of expensive systems, and inexpensive area cameras. camera). By setting the area called ROI, it limits the part that is actually processed in the image data of an area camera that processes a certain area at the same time, thereby minimizing the amount of data processed per unit time. The image processing process can be effectively performed.
도 3에 섬유제품의 화상인식을 위한 ROI 설정 화면을 나타내었다. 이러한 ROI 설정의 효과는 1) 생지와 같이 패턴(pattern)이 존재하지 않는 섬유제품의 경우에는 폭을 좁게 하여 "선(線) 모양"의 검출영역을 설정하고, 2) 패턴이 존재하는 경우 또는 무늬가 있는 천의 경우에는 "최소 반복영역"을 검출영역으로 설정할 수 있으므로 하나의 시스템으로 보다 다양한 섬유 제품에의 적용이 가능하며 고가의 시스템을 대체 할 수 있는 장점을 지니게 된다. Figure 3 shows the ROI setting screen for image recognition of the textile product. The effect of this ROI setting is 1) in the case of textile products that do not have a pattern such as dough, the width is narrowed to set the detection area of "line", and 2) the pattern exists or In the case of patterned fabrics, the "minimum repeating area" can be set as the detection area, so it can be applied to more various textile products with one system, and has the advantage of replacing the expensive system.
이상의 과정에서 먼저 임계치(threshold value)를 설정하고 다음으로 측정 영역 의 설정을 위한 ROI를 설정하도록 하였다. 이러한 과정을 거친 후 최종적으로 이상 발생 부위를 측정하기 위하여 배경화상 및 이상이 발생한 화상의 비교가 가능하도록 하였다. 제품에서 이상 발생 부위를 효과적으로 검출하기 위해서 먼저 수행한 임계치의 변동량을 먼저 검출하게 된다. 이러한 과정을 거친 이후에 보다 정확한 검출을 위하여 얻어진 화상의 배경을 기준으로, 도 3에 나타난 바와 같이 좌측 대각선 및 우측 대각선 변동량 검출(1)과 수직 변동량 검출(2) 및 수평 변동량 검출(3)의 ROI에 해당하는 부분의 데이타(data)를 비교하게 된다. 이는 반복적, 연속적인 직조패턴을 지니는 섬유 직조 제품에서 위사 또는 경사와 같이 직조패턴과 같은 방향으로 발생하는 결함을 검출하기 위한 방법으로 임계치 변동량에서 직조 패턴에 결함 부위의 임계치가 분리가 되지 않는 경우에도 대각방향 및 수직/수평 방향의 추가적인 변동량 검출을 이용하여 이상 상태를 검출하도록 하여 검출의 신뢰성 및 안정성을 확보하도록 고안된 것이다. In the above process, the threshold value was first set, and then the ROI for setting the measurement area was set. After such a process, in order to finally measure the site of abnormality, it was possible to compare the background image and the image having the abnormality. In order to effectively detect the site of abnormality in the product, the amount of change in the threshold that was first performed is first detected. Based on the background of the image obtained for more accurate detection after this process, as shown in Fig. 3, the left and right diagonal variation detection (1), the vertical variation detection (2) and the horizontal variation detection (3) The data corresponding to the ROI is compared. This is a method for detecting defects that occur in the same direction as the weaving pattern, such as weft or warp, in a textile weaving product having a repeating or continuous weaving pattern. Even when the threshold value of the defect site is not separated from the weaving pattern in the threshold variation, It is designed to ensure the reliability and stability of the detection by detecting an abnormal state by using additional variation detection in the diagonal direction and the vertical / horizontal direction.
상기와 같은 본 발명에 따른 화상처리에 의한 섬유제품 검사방법은, 분석 프로그램의 검출결과를 상위 제어장치 또는 제어용 PLC와 연동할 수 있어 공정 자동화 및 무인화에 직접 응용이 가능하게 되고, "최소 반복영역"을 검출영역(ROI)으로 설정할 수 있으므로 화상 데이타의 정보처리 부하를 줄일 수 있고, 하나의 시스템으로 보다 다양한 섬유 제품에의 적용이 가능하며 고가의 시스템을 대체 할 수 있는 장점을 지니게 된다. The textile product inspection method by the image processing according to the present invention as described above, it is possible to link the detection result of the analysis program with the higher-level control device or the PLC for control, which can be directly applied to the process automation and unmanned, "Minimum repeat region "Can be set as the detection area (ROI), it is possible to reduce the information processing load of the image data, it is possible to apply to a variety of textile products with a single system and have the advantage of replacing the expensive system.
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |