KR20090015695A - 영상의 고속 위치 보정이 가능한 영상 검사기 및 영상 검사방법 - Google Patents

영상의 고속 위치 보정이 가능한 영상 검사기 및 영상 검사방법 Download PDF

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Abstract

영상의 고속 위치 보정이 가능한 영상 검사기 및 영상 검사 방법이 개시된다. 상기 영상 검사 방법은 입력 영상을 그레이 스케일로 변환하고, 변환된 상기 입력 영상을 라인 단위로 구분하여 라인별 히스토그램 값을 산출하고 산출된 라인별 히스토그램 값에 기초하여 제1 히스토그램을 생성하는 단계; 상기 제1 히스토그램을 제1 간격 단위로 분할하고, 분할된 제1 간격별로 라인별 히스토그램의 평균을 계산하고, 계산결과에 기초하여 제2 히스토그램을 생성하는 단계; 상기 제2 히스토그램을 제2 간격 단위로 분할하고, 분할된 제2 간격별 제2 히스토그램 값의 변화량을 검출하고, 검출 결과에 기초하여 제3 히스토그램을 생성하는 단계; 및 상기 제3 히스토그램과 미리 저장된 기준 히스토그램을 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 입력 영상의 위치 에러 여부를 검출하는 단계를 포함하여 입력 영상의 검사시 2차원 영상을 1차원으로 처리하여 영상의 고속 위치 보정이 가능한 효과가 있다.
렌즈, 초점

Description

영상의 고속 위치 보정이 가능한 영상 검사기 및 영상 검사 방법{Image tester capable of high speed position correction of image and method thereof}
본 발명은 출력 영상 검사 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 영상의 고속 위치 보정이 가능한 영상 검사기 및 영상 검사 방법에 관한 것이다.
컴퓨터 비전(computer vision)은 인공지능(artificial intelligence)의 한 분야로서, 상기 컴퓨터 비전의 목적은 어떤 영상에서 장면이나 특징 등을 이해하고 분석하는 것이다.
상기 컴퓨터 비전은 주로 영상에서 특정 물체의 인식, 인식된 특정 물체에 대한 분석 및 등록, 연속 영상에서 특정 물체의 추적 또는 특정 장면을 3차원 모델로 매핑(mapping)하는데 사용되는데, 이를 위해 영상의 패턴인식(pattern recognition), 영상 프로세싱, 그래프 이론(Graph Theory), 또는 인지 심리학(cognitive psychology) 등의 다양한 분야의 기술이 사용된다.
특히, 상기 컴퓨터 비전 분야 중의 하나인 머신 비전(Machine Vision)은 컴퓨터가 자동으로 작업 공정 현장의 영상을 수신하고 감지(sensing) 및 해석하여 공정을 개선하는 인공지능 분야이다.
상기 컴퓨터는 상기 머신 비전에서 입력된 영상에서 특정 물체를 인식하는 경우 모형 매칭(template matching)을 사용하는데, 상기 모형 매칭은 영상에서 찾고자하는 모형(즉, 특정물체)가 어디에 위치하는가를 알아내는 방법이다.
예컨대, 상기 컴퓨터는 인쇄 산업, 제지, 또는 필름 생산과 같이 고속으로 연속물체를 생산하는 산업 시스템에 이용되어 상기 모형 매칭을 통하여 원본 영상과 상기 산업 시스템에서 출력된 복사된 영상을 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 복사된 영상의 품질검사(quality inspection)를 할 수 있다.
상기 컴퓨터는 상기 모형 매칭을 통하여 사용자가 원하는 모형의 위치 또는 형상을 포함하는 원본 영상과 비교하여 상기 모형이 복사된 영상에서 얼마나 잘 일치하는지 측정할 수 있고 측정된 결과를 반영하여 상기 모형의 위치보정 또는 형상보정 등을 수행할 수 있다.
그러나 일반적으로 사용되는 상기 모형 매칭은 원본 영상과 복사된 영상의 비교시 영상을 2차원적으로 처리하여 연산을 수행하고 상기 복사된 영상의 픽셀을 조금씩 이동시켜 최적의 위치를 찾기 때문에 연산시간 및 매칭 시간이 많이 소모될 수 있다.
따라서 본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 영상 검사시 2차원 영상을 1차원으로 히스토그램화하여 영상의 고속 위치 보정이 가능한 영상 검사기 및 영상 검사 방법을 제공하는 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 영상 검사 방법은 입력 영상을 그레이 스케일로 변환하고, 변환된 상기 입력 영상을 라인 단위로 구분하여 라인별 히스토그램 값을 산출하고 산출된 라인별 히스토그램 값에 기초하여 제1 히스토그램을 생성하는 단계; 상기 제1 히스토그램을 제1 간격 단위로 분할하고, 분할된 제1 간격별로 라인별 히스토그램의 평균을 계산하고, 계산결과에 기초하여 제2 히스토그램을 생성하는 단계; 상기 제2 히스토그램을 제2 간격 단위로 분할하고, 분할된 제2 간격별 제2 히스토그램 값의 변화량을 검출하고, 검출 결과에 기초하여 제3 히스토그램을 생성하는 단계; 및 상기 제3 히스토그램과 미리 저장된 기준 히스토그램을 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 입력 영상의 위치 에러 여부를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 라인 단위는, 수직 방향 또는 수평 방향 중에서 적어도 어느 하나의 방향을 기준으로 할 수 있다.
상기 라인별 히스토그램 값은, 상기 라인 단위를 구성하는 픽셀들의 총 합 또는 평균일 수 있다.
상기 영상 검사 방법은, 상기 비교결과에 기초하여 위치 보정 신호를 발생하는 단계를 더 포함하며, 상기 위치 보정 신호는 인쇄장치에 전송되고 상기 인쇄장치는 상기 위치 보정 신호에 응답하여 상기 입력 영상을 구성하는 피사체의 위치를 보정 할 수 있다.
상기 제2 간격별 제2 히스토그램 값은, 상기 제2 간격 단위로 분할된 상기 제2 히스토그램의 구간들 중에서 어느 하나의 구간을 구성하는 히스토그램 값들의 합과 상기 어느 하나의 구간과 인접한 다른 하나의 구간을 구성하는 히스토그램 값들의 합의 차이 값에 기초하여 생성될 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 영상 검사기는 입력 영상을 그레이 스케일로 변환하고, 변환된 상기 입력 영상을 라인 단위로 구분하여 라인별 히스토그램 값을 산출하고 산출된 라인별 히스토그램 값에 기초하여 제1 히스토그램을 생성하는 그레이 스케일 변환부; 상기 제1 히스토그램을 제1 간격 단위로 분할하고, 분할된 제1 간격별로 라인별 히스토그램의 평균을 계산하고, 계산결과에 기초하여 제2 히스토그램을 블러링부; 상기 제2 히스토그램을 제2 간격 단위로 분할하고, 분할된 제2 간격별 제2 히스토그램 값의 변화량을 검출하고, 검출 결과에 기초하여 제3 히스토그램을 생성하는 에지 검출부; 및 상기 제3 히스토그램과 미리 저장된 기준 히스토그램을 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 입력 영상의 위치 에러 여부를 검출하는 비교 판단부를 포함할 수 있다.
상기 라인 단위는, 수직 방향 또는 수평 방향 중에서 적어도 어느 하나의 방향을 기준으로 할 수 있다.
상기 라인별 히스토그램 값은, 상기 라인 단위를 구성하는 픽셀들의 총 합 또는 평균일 수 있다.
상기 영상 검사기는, 상기 비교결과에 기초하여 위치 보정 신호를 발생하는 보정부를 더 포함하며, 상기 위치 보정 신호는 인쇄장치에 전송되고 상기 인쇄장치는 상기 위치 보정 신호에 응답하여 상기 입력 영상을 구성하는 피사체의 위치를 보정할 수 있다.
상기 제2 간격별 제2 히스토그램의 변화량은, 상기 제2 간격 단위로 분할된 상기 제2 히스토그램의 구간들 중에서 어느 하나의 구간을 구성하는 히스토그램 값들의 합과 상기 어느 하나의 구간과 인접한 다른 하나의 구간을 구성하는 히스토그램 값들의 합의 차이 값에 기초하여 생성될 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 머신 비전 시스템은 상기 영상 검사기를 포함할 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 제품의 품질검사(quality inspection)에 사용되는 카메라는 상기 영상 검사기를 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 영상의 고속 위치 보정이 가능한 영상 검사기 및 영상 검사 방법은 영상 검사시 2차원 영상을 1차원으로 히스토그램화하여 영상의 고속 위치 보정이 가능한 효과가 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 의한 영상의 고속 위치 보정이 가능한 영상 검사기 및 영상 검사 방법은 머신 비전 시스템(예컨대, 인쇄 산업, 제지, 또는 필름 생산과 같이 고속으로 연속물체를 생산하는 시스템)에 사용되어 완성된 제품의 품질검사(quality inspection)시 고속으로 에러를 검출하고 보정 할 수 있는 효과가 있다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다. 이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 검사기의 블록도이고, 도 2는 도 1의 영상 검사기를 포함하는 머신 비전 시스템이고, 도 3은 도 1의 영상 검사기에 의해서 제1 내지 제4 히스토그램이 생성되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 1의 영상 검사기에 의해서 생성된 제1 및 제2 히스토그램이고, 도 5는 도 1의 영상 검사기에 의해서 생성된 제3 및 제4 히스토그램이고, 도 6은 도 1의 영상 검사기에 의해서 제5 및 제6 히스토그램이 생성되는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 7은 도 1의 영상 검사기에 의해서 생성된 제5 및 제6 히스토그램이다.
도 1 내지 도 7을 참조하면, 품질검사(quality inspection)에 사용되는 카메라(5) 또는 머신 비전 시스템(3, 예컨대, 인쇄 산업, 제지, 또는 필름 생산과 같이 고속으로 연속물체를 생산하는 시스템)에 구현될 수 있는 영상 검사기(10)는 그레이 스케일 변환부(12), 블러링부(14), 에지 검출부(16), 비교 판단부(18), 및 보정부(19)를 포함할 수 있다.
상기 영상 검사기(10)와 상기 영상 검사기(10)를 구성하는 그레이 스케일 변환부(12), 블러링부(14), 에지 검출부(16), 비교 판단부(18), 및 보정부(19) 각각은 하드웨어(H/W) 및/ 또는 소프트웨어(S/W)로 구현될 수 있다.
상기 그레이 스케일 변환부(12)는 입력 영상(22, 예컨대, 품질검사에 사용되는 카메라(5)에 의해서 촬영된 제품의 영상 또는 머신 비전 시스템(3) 내의 인쇄장치(20)에 의해서 인쇄된 영상)을 수신하고 수신된 입력 영상(22)을 그레이 스케일(gray scale)로 변환하고, 변환된 상기 입력 영상을 라인 단위(VL1 내지 VLn, HL1 내지 HLk)로 구분하여 라인별 히스토그램 값(P1 내지 Pk, Q1 내지 Qn)을 산출하고 산출된 라인별 히스토그램 값에 기초하여 적어도 하나의 히스토그램(24과 26)을 생성한다.
예컨대, 상기 그레이 스케일 변환부(12)는 RGB 포맷의 입력 영상(22)을 RGB 값을 평균한 그레이스케일로 변환하고 상기 입력 영상(22)의 라인 단위별 픽셀들(예컨대, "HL1" 라인의 경우 a11 내지 a1n)의 합 각각을 계산하고 계산결과에 기초하여 적어도 하나의 히스토그램(24과 26)을 생성할 수 있다.
상기 라인 단위는, 수직 방향(VL1 내지 VLn) 또는 수평 방향(HL1 내지 HLk) 중에서 적어도 어느 하나의 방향을 기준으로 할 수 있고, 상기 라인별 히스토그램 값(P1 내지 Pk, Q1 내지 Qn)은 상기 라인 단위(VL1 내지 VLn, HL1 내지 HLk)를 구성하는 픽셀들의 총 합일 수 있다.
예컨대, 상기 그레이 스케일 변환부(12)는 다수의 픽셀들로 구성된 입력 영상을 그레이 스케일로 변환하고 상기 입력 영상(22)의 수평방향의 라인들(HL1 내지 HLk) 각각의 픽셀들의 합을 라인별로 계산하고 계산결과에 기초하여 제1 히스토그램(24)을 생성하고, 상기 입력 영상의 수직방향의 라인들(VL1 내지 VLn) 각각의 픽 셀들의 합을 라인별로 계산하고 계산결과에 기초하여 제2 히스토그램(26)을 생성할 수 있다.
보다 상세하게는, 상기 그레이 스케일로 변환되는 픽셀 값이 "0" 부터 "255"인 경우 상기 그레이 스케일 변환부(12)는 상기 입력 영상(22)을 구성하는 수평방향의 라인들(HL1 내지 HLk) 각각을 구성하는 픽셀들(a11 내지 akn)의 합을 라인별로 계산하고 계산 결과와 상응하는 히스토그램 막대를 각각 생성하고, 생성된 히스토그램 막대들에 기초하여 제1 히스토그램(24)을 생성할 수 있다.
또한, 상기 그레이 스케일 변환부(12)는 상기 입력 영상(22)을 구성하는 수직방향의 라인들(VL1 내지 VLn) 각각을 구성하는 픽셀들(a11 내지 akn)의 합을 라인별로 계산하고 계산결과에 상응하는 히스토그램 막대를 각각 생성하고, 생성된 히스토그램 막대들에 기초하여 제2 히스토그램(26)을 생성할 수 있다.
상기 라인별 히스토그램 값(P1 내지 Pk, Q1 내지 Qn)은 라인별 픽셀들의 총 합일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 상기 라인별 히스토그램 값(P1 내지 Pk, Q1 내지 Qn)은 라인별 픽셀들의 평균이나 가중치(weight)를 반영한 합이 될 수 있다. 여기서, 평균 값은 산술 평균, 기하평균, 조화평균, 가중 평균 등이 될 수 있다.
상기 블러링부(14)는 상기 그레이 스케일 변환부(12)에 의해서 생성된 적어도 하나의 히스토그램(24과 26)을 적어도 하나의 간격으로 분할하고 분할된 적어도 하나의 간격별로 라인별 히스토그램 값의 평균을 계산하고 계산결과에 기초하여 적어도 하나의 히스토그램(28과 30)을 생성한다.
예컨대, 상기 블러링부(14)는 상기 제1 히스토그램(24)을 제1 간격 단위로 분할하고 분할된 제1 간격별로 라인별 히스토그램 값들의 평균을 계산하고 계산결과에 기초하여 제3 히스토그램(28)을 생성할 수 있다.
예컨대, 상기 제1 히스토그램(24)의 총 간격이 "256"인 경우 상기 블러링부(14)는 상기 제1 히스토그램(24)을 제1 간격(예컨대, "2")으로 분할하고 분할된 제1 간격별로 상기 제1 간격(예컨대, "2")을 구성하는 라인별 히스토그램 값들의 평균을 계산하고 계산결과(PM1 내지 PMl)에 상응하는 히스토그램 막대를 각각 생성하고, 생성된 히스토그램 막대들에 기초하여 제3 히스토그램(28)을 생성할 수 있다.
또한, 상기 블러링부(14)는 상기 제2 히스토그램(26)을 제2 간격 단위로 분할하고 분할된 제2 간격별로 라인별 히스토그램 값들의 평균을 계산하고 계산결과에 기초하여 제4 히스토그램(30)을 생성할 수 있다.
예컨대, 상기 제2 히스토그램(26)의 총 간격이 "256"인 경우 상기 블러링부(14)는 상기 제2 히스토그램(26)을 제2 간격(예컨대, 2)으로 분할하고 분할된 제2 간격별로 상기 제2 간격(예컨대, "2")을 구성하는 라인별 히스토그램 값들의 평균을 계산하고 계산결과(QM1 내지 QMj)에 상응하는 히스토그램 막대를 각각 생성하고 생성된 히스토그램 막대들에 기초하여 제4 히스토그램(30)을 생성할 수 있다.
상기 제1 간격 단위와 제2 간격 단위는 서로 같거나 다르게 설정될 수 있다.
상기 블러링부(14)에서 생성된 상기 제3 히스토그램(28)과 제4 히스토그램(30)은 상기 제1 히스토그램(24)과 상기 제2 히스토그램(26)에 비하여 블러링(blurring)화 된 영상이다.
따라서, 입력 영상(22)에 포함된 노이즈(noise, 예컨대, 입력 영상(22) 자체에서 발생되는 영상 오차)는 제거 될 수 있으므로 영상 검사기(10)는 상기 입력 영상(22)에 포함된 피사체(예컨대, 도 2의 텍스트(TEXT))의 위치는 정확하게 보정될 수 있다.
상기 에지 검출부(16)는 상기 블러링부(14)에서 생성된 적어도 하나의 히스토그램(28과 30)을 적어도 하나의 간격으로 분할하고 분할된 적어도 하나의 간격별 히스토그램 값의 변화량(H1 내지 Hl 또는 V1 내지 Vj)을 검출하고 검출 결과에 기초하여 적어도 하나의 히스토그램(32과 34)을 생성한다.
예컨대, 상기 에지 검출부(16)는 상기 제3 히스토그램(28)을 제3 간격 단위(예컨대, "1")로 분할하고 분할된 제3 간격별 히스토그램 값의 변화량을 검출하고 검출 결과(H1 내지 Hl)에 기초하여 제5 히스토그램(32)을 생성할 수 있다.
보다 상세하게는, 상기 에지 검출부(16)는 상기 제1 간격과 대응되는 상기 제3 히스토그램(28)의 어느 하나의 구간에 대한 히스토그램 막대 생성시, 상기 제3 히스토그램(28)의 상기 제3 간격 단위로 분할된 구간들 중에서 상기 어느 하나의 구간을 구성하는 히스토그램 값들의 합과 상기 어느 하나의 구간과 인접한 다른 하 나의 구간을 구성하는 히스토그램 값들의 합의 차이 값(예컨대, H1, H1 =
Figure 112007057930960-PAT00001
)을 상기 히스토그램 막대로서 생성할 수 있다.
이때 상기 제1 간격 단위와 상기 제3 간격 단위는 같을 수 있다.
또한, 상기 에지 검출부(16)는 상기 제4 히스토그램(30)을 제4 간격(예컨대, "1")으로 분할하고 분할된 제4 간격별 히스토그램 값의 변화량을 검출하고 검출 결과(V1 내지 Vj)에 기초하여 제6 히스토그램(34)을 생성할 수 있다.
보다 상세하게는, 상기 에지 검출부(16)는 상기 제2 간격과 대응되는 상기 제4 히스토그램(30)의 어느 하나의 구간에 대한 히스토그램 막대 생성시, 상기 제4 히스토그램(30)의 상기 제4 간격 단위로 분할된 구간들 중에서 상기 어느 하나의 구간(V1)을 구성하는 히스토그램 값들의 합과 상기 어느 하나의 구간과 인접한 다른 하나의 구간(V2)을 구성하는 히스토그램 값들의 합의 차이 값(예컨대, V1, V1 =
Figure 112007057930960-PAT00002
)을 상기 히스토그램 막대로서 생성할 수 있다. 이때 상기 제2 간격과 상기 제4 간격은 같을 수 있다.
상기 비교 판단부(18)는 상기 에지 검출부(16)에서 출력된 히스토그램(32와 34)과 기준 히스토그램을 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 입력 영상(22)의 위치 에러 여부를 검출할 수 있다.
상기 기준 히스토그램은 상기 원본 영상의 히스토그램은 상기 입력 영상(22) 의 위치 에러 여부를 검출하기 위한 기준이 되는 히스토그램으로서 사용자가 원하는 피사체(TEXT)의 위치를 포함하는 영상의 히스토그램이다.
예컨대, 상기 기준 히스토그램은 제7 히스토그램(미도시)과 제8 히스토그램(미도시)을 포함할 수 있으며, 이때, 상기 비교 판단부(18)는 상기 제5 히스토그램(32)과 비교되는 원본 영상의 제7 히스토그램(미도시)를 비교하고 상기 제5 히스토그램(32)과 상기 제7 히스토그램(미도시)이 일치하는지 여부를 검출할 수 있다.
또한, 상기 비교 판단부(18)는 상기 제6 히스토그램(34)과 비교되는 원본 영상의 제8 히스토그램(미도시)를 비교하고 상기 제6 히스토그램(34)과 상기 제8 히스토그램(미도시)이 일치하는지 여부를 검출할 수 있다.
상기 보정부(19)는 상기 비교 판단부(18)의 비교결과에 기초하여 위치 보정 신호를 발생할 수 있다.
상기 위치 보정 신호는 인쇄장치(20)가 상기 입력 영상(22)을 구성하는 피사체(TEXT, 즉, 상기 입력 영상(22)의 촬영 대상이 된 물체)의 위치를 이동시켜 상기 입력 영상(22)이 원본 영상과 일치되도록 하는 신호이다.
또한, 상기 영상 검사기(10)가 인쇄장치(20) 내에 구현되는 경우 상기 위치 보정 신호는 피사체 이송부(미도시)에 전송될 수 있으며, 상기 피사체 이송부(미도시)는 상기 위치 보정 신호에 응답하여 상기 피사체의 위치를 이동시켜 상기 입력 영상(22)이 원본 영상과 일치되도록 할 수 있다.
즉, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 검사기(10)는 2차원 입력 영상(22)을 적어도 하나의 축인 1차원으로 분리하여 원본 영상과 비교함으로써 고속으로 상기 입 력 영상(22)의 위치 에러 여부 및 위치 보상을 할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 검사기(10)는 반도체산업의 실리콘 제조, 인쇄업의 출판, 또는 철강업의 제철 등의 머신 비전 시스템에 사용되어 완성된 제품의 품질검사(quality inspection)시 고속으로 에러를 검출하고 보정 할 수 있는 효과가 있다.
예컨대, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 검사기(10)는 고속으로 작동하는 검사장치에 구현시 기존의 검사장치의 속도가 증가할 수 있으므로 카메라를 이용한 검사 기술을 사용하는 산업분야(예컨대, 인쇄 산업, 제지, 필름 생산과 같이 고속으로 연속물체를 생산하는 다양한 산업분야)의 활용성을 극대화할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 검사방법의 흐름도이다. 도 1 내지 도 8을 참조하면, 그레이 스케일 변환부(12)는 입력 영상(22)을 그레이 스케일로 변환하고, 변환된 상기 입력 영상을 라인 단위(예컨대, VL1 또는 HL1)로 구분하여 라인별(예컨대, VL1 내지 VLn, HL1 내지 HLk) 히스토그램 값(예컨대, P1 내지 Pk, Q1 내지 Qn)을 산출하고 산출된 라인별 히스토그램 값(P1 내지 Pk, Q1 내지 Qn)에 기초하여 제1 히스토그램(24와 26)을 생성한다(S10).
블러링부(14)는 상기 제1 히스토그램을 제1 간격 단위로 분할하고, 분할된 제1 간격별로 라인별 히스토그램의 평균을 계산하고, 계산결과에 기초하여 제2 히스토그램(28과 30)을 생성한다(S12).
에지 검출부(16)는 상기 제2 히스토그램(28과 30)을 제2 간격 단위로 분할하 고, 분할된 제2 간격별 제2 히스토그램 값의 변화량(H1 내지 Hl 또는 V1 내지 Vj)을 검출하고, 검출 결과에 기초하여 제3 히스토그램(32와 34)을 생성한다(S14).
상기 제3 히스토그램(32와 34)과 미리 저장된 기준 히스토그램을 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 입력 영상(22)의 위치 에러 여부를 검출한다(S16).
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 본 발명에 따른 영상 검사 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드는 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 전송될 수도 있다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 검사기의 블록도이다.
도 2는 도 1의 영상 검사기를 포함하는 머신 비전 시스템이다.
도 3은 도 1의 영상 검사기에 의해서 제1 내지 제4 히스토그램이 생성되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 1의 영상 검사기에 의해서 생성된 제1 및 제2 히스토그램이다.
도 5는 도 1의 영상 검사기에 의해서 생성된 제3 및 제4 히스토그램이다.
도 6은 도 1의 영상 검사기에 의해서 제5 및 제6 히스토그램이 생성되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 도 1의 영상 검사기에 의해서 생성된 제5 및 제6 히스토그램이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 검사방법의 흐름도이다.

Claims (13)

  1. 입력 영상을 그레이 스케일로 변환하고, 변환된 상기 입력 영상을 라인 단위로 구분하여 라인별 히스토그램 값을 산출하고 산출된 라인별 히스토그램 값에 기초하여 제1 히스토그램을 생성하는 단계;
    상기 제1 히스토그램을 제1 간격 단위로 분할하고, 분할된 제1 간격별로 라인별 히스토그램의 평균을 계산하고, 계산결과에 기초하여 제2 히스토그램을 생성하는 단계;
    상기 제2 히스토그램을 제2 간격 단위로 분할하고, 분할된 제2 간격별 제2 히스토그램 값의 변화량을 검출하고, 검출 결과에 기초하여 제3 히스토그램을 생성하는 단계; 및
    상기 제3 히스토그램과 미리 저장된 기준 히스토그램을 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 입력 영상의 위치 에러 여부를 검출하는 단계를 포함하는 영상 검사 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 라인 단위는,
    수직 방향 또는 수평 방향 중에서 적어도 어느 하나의 방향을 기준으로 하는 영상 검사 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 라인별 히스토그램 값은,
    상기 라인 단위를 구성하는 픽셀들의 총 합 또는 평균값인 영상 검사 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 영상 검사 방법은,
    상기 비교결과에 기초하여 위치 보정 신호를 발생하는 단계를 더 포함하며, 상기 위치 보정 신호는 인쇄장치에 전송되고 상기 인쇄장치는 상기 위치 보정 신호에 응답하여 상기 입력 영상을 구성하는 피사체의 위치를 보정하는 영상 검사 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 제2 간격별 제2 히스토그램 값의 변화량은,
    상기 제2 간격 단위로 분할된 상기 제2 히스토그램의 구간들 중에서 어느 하나의 구간을 구성하는 히스토그램 값들의 합과 상기 어느 하나의 구간과 인접한 다른 하나의 구간을 구성하는 히스토그램 값들의 합의 차이 값에 기초하여 생성되는 영상 검사 방법.
  6. 제1항에 기재된 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 프로그램으로 읽을 수 있는 기록매체.
  7. 입력 영상을 그레이 스케일로 변환하고, 변환된 상기 입력 영상을 라인 단위로 구분하여 라인별 히스토그램 값을 산출하고 산출된 라인별 히스토그램 값에 기초하여 제1 히스토그램을 생성하는 그레이 스케일 변환부;
    상기 제1 히스토그램을 제1 간격 단위로 분할하고, 분할된 제1 간격별로 라인별 히스토그램의 평균을 계산하고, 계산결과에 기초하여 제2 히스토그램을 블러링부;
    상기 제2 히스토그램을 제2 간격 단위로 분할하고, 분할된 제2 간격별 제2 히스토그램 값의 변화량을 검출하고, 검출 결과에 기초하여 제3 히스토그램을 생성하는 에지 검출부; 및
    상기 제3 히스토그램과 미리 저장된 기준 히스토그램을 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 입력 영상의 위치 에러 여부를 검출하는 비교 판단부를 포함하는 영상 검사기.
  8. 제7항에 있어서, 상기 라인 단위는,
    수직 방향 또는 수평 방향 중에서 적어도 어느 하나의 방향을 기준으로 하는 영상 검사기.
  9. 제7항에 있어서, 상기 라인별 히스토그램 값은, 상기 라인 단위를 구성하는 픽셀들의 총 합 또는 평균값인 영상 검사기.
  10. 제7항에 있어서, 상기 영상 검사기는,
    상기 비교결과에 기초하여 위치 보정 신호를 발생하는 보정부를 더 포함하며, 상기 위치 보정 신호는 인쇄장치에 전송되고 상기 인쇄장치는 상기 위치 보정 신호에 응답하여 상기 입력 영상을 구성하는 피사체의 위치를 보정하는 영상 검사기.
  11. 제7항에 있어서, 상기 제2 간격별 제2 히스토그램 값의 변화량은,
    상기 제2 간격 단위로 분할된 상기 제2 히스토그램의 구간들 중에서 어느 하나의 구간을 구성하는 히스토그램 값들의 합과 상기 어느 하나의 구간과 인접한 다른 하나의 구간을 구성하는 히스토그램 값들의 합의 차이 값에 기초하여 생성되는 영상 검사기.
  12. 제7항의 상기 영상 검사기를 포함하는 머신 비전 시스템.
  13. 제7항의 상기 영상 검사기를 포함하는 제품의 품질검사(quality inspection)에 사용되는 카메라.
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