KR20100111536A - 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 검사하고자 하는 대상물의 표면을 촬영하여 획득한 정해진 크기의 표면영상으로부터 스크래치(scratch), 도색불량을 포함하는 결함의 발생 유무를 자동으로 판별하기 위한 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법을 제공한다. 이와 같은 본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법은 대상물의 표면영상이 분할되면서 생성되는 격자형상의 분할영역인 검색자 각각을 표면 밝기값을 가지는 다수개의 픽셀로 분할하여 각 검색자의 표면 밝기 분포를 표면 밝기값들에 대한 2차에 걸친 분산(variance of variance) 산출을 통해 해석하는 확률기반의 수학적 알고리즘을 제공함으로써 대상물 표면에 발생된 결함의 판별이 검색자가 위치한 한정된 분할영역의 밝기 분포 특성으로부터 도출되어 대상물 표면의 난반사와 같은 광학적 특성, 대상물 표면의 거칠기와 같은 물리적 특성, 대상물 표면을 촬영하기 위한 조명 특성의 영향이 최소화되고, 이에 따른 표면영상의 지역적 영상오차가 제거될 수 있게 된다. 이에 따라, 본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법은 높은 신뢰성과 안정성을 가지고 결함을 판별할 수 있도록 한다.

본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법은 표면영상 분할단계, 제1차 분산 산출단계, 제2차 분산 산출단계, 결함판별단계로 이루어진다. 표면영상 분할단계는 검사하고자 하는 대상물의 표면을 촬영하여 획득한 정해진 크기의 표면영상을 가로로 M등분하고 세로로 N등분하여 격자형상의 분할영역인 정해진 크기의 검색자를 M×N개 생성하고, 검색자 각각을 행으로 m등분하고 열로 n등분하여 격자형상의 서브분할영역인 픽셀을 m×n개 생성하며, 픽셀이 위치한 영역의 표면 밝기가 디지털화된 수치의 표면 밝기값으로 산출되어 상기 픽셀 각각에 할당되도록 하는 단계이다. 제1차 분산 산출단계는 M×N개의 검색자로부터의 하나의 검색자를 순차적으로 선택하고, 선택된 하나의 검색자 전체 행에서 순차적으로 선택된 하나의 행을 이루는 픽셀들의 표면 밝기값으로부터 산출되는 각 행의 표면 밝기값 분산의 집합인 행 분산집합과, 선택된 하나의 검색자 전체 열에서 순차적으로 선택된 하나의 열을 이루는 픽셀들의 표면 밝기값으로부터 산출되는 각 열의 표면 밝기값 분산의 집합인 열 분산집합을 산출하여, M×N개의 검색자를 이루는 각각의 검색자에 대한 행 분산집합과 열 분산집합을 산출하는 단계이다. 제2차 분산 산출단계는 M×N개의 검색자로부터의 하나의 검색자를 순차적으로 선택하고, 선택된 하나의 검색자의 행 분산집합을 이루는 분산들의 분산을 하나의 검색자의 전체 행 분산으로서 산출하며, 선택된 하나의 검색자의 열 분산집합을 이루는 분산들의 분산을 하나의 검색자의 전체 열 분산으로서 산출하여, M×N개의 검색자를 이루는 각각의 검색자에 대한 전체 행 분산과 전체 열 분산을 산출하는 단계이다. 결함판별단계는 M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 행 분산과 전체 열 분산으로부터 각각의 검색자가 결함을 포함하는지 유무를 판별하는 단계이다.

영상 검사, 분산, 검색자, 임계값, 가중치

Description

표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법{Surface inspection method using algorithm calculating variance of variance on surface brightness}

본 발명은 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법에 관한 것으로, 좀더 구체적으로는 대상물 표면에 발생된 결함의 판별이 한정된 분할영역의 밝기 분포 특성으로부터 도출되어 대상물 표면의 광학적/물리적 특성이나 대상물 표면을 촬영하기 위한 조명 특성의 영향이 최소화된 상태에서 높은 신뢰성과 안정성을 가지고 결함을 판별할 수 있도록 하는 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법에 관한 것이다.

다양한 산업 분야에서 제조되는 각종 제품은 소재의 결함이나 제조과정에서의 오류나 실수 등에 의해 표면에 스크래치(scratch), 도색불량을 포함하는 각종 결함이 발생될 수 있는데, 이와 같은 표면 상의 결함은 제품의 가치나 외관을 손상시킴에 따라 제조공정 과정에서 표면 상의 결함을 가진 제품을 식별하여 제거하는 것이 바람직하다.

이를 위하여 검사원이 별도의 검사기구을 이용하거나 육안으로 제품과 같은 대상물의 표면을 일일이 검사할 수도 있으나, 인력과 시간이 많이 소모되는 문제점이 있으므로, 표면 검사를 위한 별도의 검사 장비를 구비하여 자동으로 대상물의 표면 검사가 수행될 수 있도록 하는 것이 일반적이다.

특히, 대상물의 표면을 촬영하는 촬영 장비와, 대상물을 촬영하여 획득한 정해진 크기의 표면영상을 분석하기 위한 분석용 알고리즘을 가진 컨트롤러를 구비하여 대상물 표면 상의 결함을 찾아내는 시각적 검사 시스템이 컴퓨터 장비의 발달과 영상용 보드(board)의 대중화에 의해 현재 표준적으로 활용되고 있는데, 이와 같은 시각적 검사 시스템을 이용한 영상 검사방법과 관련한 기술로는 대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-0484812호 "라인형 이미지 센서를 이용한 표면 검사방법 및 검사장치"가 안출되어 있다.

상기 "라인형 이미지 센서를 이용한 표면 검사방법"은 검사하고자 하는 검사 대상의 표면에 빛이 조사되는 단계; 상기 검사 대상 표면으로부터 반사된 빛이 복수개의 이미지 센서를 통하여 검출되는 단계; 상기 각각의 이미지 센서에 의해 검출된 빛을 이미지로 나타내는 단계; 상기 각각의 이미지의 동일 위치에 대한 명도차를 확인하여 비교하는 단계; 그리고 상기 얻어진 명도차와 정상 상태의 명도차를 비교하여 불량 여부를 판단하는 단계를 포함한 것을 특징으로 한다.

또한, LCD의 표면 검사에 적용되는 PCA(Principle Component Analysis)와, ICA(Independent Component Analysis) 등의 영상 검사방법도 안출되어 현재 많이 활용되고 있다.

한편, 차량의 측면 도어에 부착되는 차량의 사이드 프로텍터(side protector)는 미세입자로 된 페인트가 표면에 뿌려지면서 도색되는 제품으로, 이와 같은 차량의 사이드 프로텍터는 차량의 외관을 장식하는 제품임에 따라 제조과정에서 표면 상의 결함을 찾아내어 결함을 가진 사이드 프로텍터를 제거하는 것이 중요한 제품이다.

그런데, 차량의 사이드 프로텍터는 제품의 종류에 따라 달라지는 소재 특성이나 도색 방식에 의해 다양한 색상과 결(texture)의 표면을 가질 수 있으며, 평면이 아닌 다양한 곡률의 곡면으로 표면이 이루어짐에 따라 사이드 프로텍터의 표면으로 빛이 균일하게 조사되고 표면 상에 결함이 없더라도 표면 밝기 분포가 불균일해지고 빛이 난반사되는 경향이 있으므로 영상 검사에 어려움이 많았다.

여기서, 상기와 같은 종래 영상 검사방법은 대상물 표면보다 작은 크기의 검색자를 사용하여 검색자가 대상물 표면 상에서 점진적으로 이동하게 되면서 표면 상의 결함을 판별하도록 하였는데, 이에 따라 대상물의 표면 크기가 커지게 되면 표면 상의 결함을 판별하기 위한 알고리즘의 계산량이 증대되었고, 대상물 표면으로 조사되는 조명이 균일하지 않거나 상기와 같은 차량의 사이드 프로텍터와 같이 대상물의 표면 특성에 영상이 많은 영향을 받게 되는 경우 표면 상의 결함을 판별하는데 어려움이 많았다.

따라서 본 발명은 이와 같은 종래 기술의 문제점을 개선하여, 대상물의 표면영상이 분할되면서 생성되는 격자형상의 분할영역인 검색자 각각을 표면 밝기값을 가지는 다수개의 픽셀로 분할하여 각 검색자의 표면 밝기 분포를 표면 밝기값들에 대한 2차에 걸친 분산(variance of variance) 산출을 통해 해석하는 확률기반의 수학적 알고리즘을 제공함으로써 대상물 표면에 발생된 결함의 판별이 검색자가 위치한 한정된 분할영역의 밝기 분포 특성으로부터 도출될 수 있는 새로운 형태의 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

특히, 본 발명은 대상물 표면의 난반사와 같은 광학적 특성, 대상물 표면의 거칠기와 같은 물리적 특성, 대상물 표면을 촬영하기 위한 조명 특성의 영향이 최소화되고, 이에 따른 표면영상의 지역적 영상오차가 제거된 상태에서 높은 신뢰성과 안정성을 가지고 결함을 판별할 수 있는 새로운 형태의 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 의하면, 본 발명은 검사하고 자 하는 대상물의 표면을 촬영하여 획득한 정해진 크기의 표면영상으로부터 스크래치(scratch), 도색불량을 포함하는 결함의 발생 유무를 자동으로 판별하기 위한 대상물 표면의 영상 검사방법에 있어서, 상기 표면영상을 가로로 M등분하고 세로로 N등분하여 격자형상의 분할영역인 정해진 크기의 검색자를 M×N개 생성하고, 상기 검색자 각각을 행으로 m등분하고 열로 n등분하여 격자형상의 서브분할영역인 픽셀을 m×n개 생성하며, 상기 픽셀이 위치한 영역의 표면 밝기가 디지털화된 수치의 표면 밝기값으로 산출되어 상기 픽셀 각각에 할당되도록 하는 표면영상 분할단계와; 상기 M×N개의 검색자로부터의 하나의 검색자를 순차적으로 선택하고, 선택된 하나의 검색자 전체 행에서 순차적으로 선택된 하나의 행을 이루는 픽셀들의 표면 밝기값으로부터 산출되는 각 행의 표면 밝기값 분산의 집합인 행 분산집합과, 선택된 하나의 검색자 전체 열에서 순차적으로 선택된 하나의 열을 이루는 픽셀들의 표면 밝기값으로부터 산출되는 각 열의 표면 밝기값 분산의 집합인 열 분산집합을 산출하여, 상기 M×N개의 검색자를 이루는 각각의 검색자에 대한 행 분산집합과 열 분산집합을 산출하는 제1차 분산 산출단계와; 상기 M×N개의 검색자로부터의 하나의 검색자를 순차적으로 선택하고, 선택된 하나의 검색자의 행 분산집합을 이루는 분산들의 분산을 하나의 검색자의 전체 행 분산으로서 산출하며, 선택된 하나의 검색자의 열 분산집합을 이루는 분산들의 분산을 하나의 검색자의 전체 열 분산으로서 산출하여, 상기 M×N개의 검색자를 이루는 각각의 검색자에 대한 전체 행 분산과 전체 열 분산을 산출하는 제2차 분산 산출단계와; 상기 M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 행 분산과 전체 열 분산으로부터 각각의 검색자가 결함을 포함하는지 유무를 판별하는 결함판별단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이와 같은 본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법에서 상기 결함판별단계는 상기 M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 행 분산에 대한 전체 행 분산 평균값 및 상기 M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 열 분산에 대한 전체 열 분산 평균값, 상기 M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 행 분산에 대한 전체 행 분산 최대값 및 전체 행 분산 최소값, 상기 M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 열 분산에 대한 전체 열 분산 최대값 및 전체 열 분산 최소값을 구한 후, 상기 M×N개의 검색자를 이루는 하나의 검색자의 전체 행 분산과 전체 행 분산의 평균값의 차에 전체 행 분산 최대값과 최소값의 차를 나눈 값의 절대값인 행 판별값과, 상기 M×N개의 검색자를 이루는 하나의 검색자의 전체 열 분산과 전체 열 분산의 평균값의 차에 전체 열 분산 최대값과 최소값의 차를 나눈 값의 절대값인 열 판별값을 상기 M×N개의 검색자 각각에 대하여 산출하고, 상기 M×N개의 검색자를 이루는 하나의 검색자의 행 판별값과 열 판별값을 평균한 최종 판별값을 구하여 상기 M×N개의 검색자 각각에 최종 판별값이 할당되도록 하는 판별값 산출단계와; 상기 M×N개의 검색자 각각에 대하여 산출된 행 판별값의 중앙값과 열 판별값의 중앙값을 평균한 수치인 임계값을 산출하고, 상기 M×N개의 검색자 각각에 대하여 산출된 최종 판별값이 상기 임계값보다 크면 해당되는 검색자는 결함을 가진 것으로 판별하고, 상기 임계값보다 작으면 해당되는 검색자는 결함을 가지지 않은 것으로 판별하는 판별값-임계값 비교단계를 포함하는 것 을 특징으로 한다.

이와 같은 본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법에서 상기 표면영상 분할단계에서 상기 표면영상을 가로 및 세로로 등분시키기 위한 수치값의 쌍인 (M, N)에 크기를 달리한 s개의 수치값의 쌍을 대입하여 각 수치값의 쌍에 대응하여 크기가 달라지게 되는 검색자에 따라 상기 표면영상이 s개의 분할유형으로 구분되도록 하고, 각 분할유형의 검색자에 대하여 상기 제1차 분산 산출단계, 제2차 분산 산출단계 및 결함판별단계를 반복적으로 적용하여, 각 분할유형의 검색자 중에서 결함을 가진 것으로 판별된 검색자들이 서로 겹쳐지게 되는 영역에 결함이 있는 것으로 판별하는 것을 특징으로 한다.

이와 같은 본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법에서 상기 결함판별단계에서 각 분할유형의 표면영상을 이루는 검색자 각각에 할당되는 최종 판별값에 정해진 수치의 가중치가 곱해지도록 하고, 각 분할유형의 표면영상에 할당되는 임계값에 정해진 수치의 가중치가 곱해지도록 하며, 상기 표면영상을 최소단위의 이미지화소로 분할하되, 상기 이미지화소는 각 분할유형의 표면영상을 이루는 하나의 검색자보다 작은 크기를 가지도록 하여, 상기 표면영상의 정해진 위치 상의 이미지화소를 포함하게 되는 각 분할유형의 표면영상을 이루는 검색자에 할당되는 가중치가 곱해진 최종 판별값들의 합을 각 분할유형의 표면영상에 할당되는 가중치가 곱해진 임계값들의 합과 비교하여 이미지화소가 위치하게 되는 상기 표면영상 상의 정해진 영역에 결함이 있는지 여부를 판별하게 되는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의한 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법에 의하면, 대상물 표면에 발생된 결함의 판별이 검색자가 위치한 한정된 분할영역의 밝기 분포 특성으로부터 도출되어 표면영상의 지역적 영상오차가 제거될 수 있음에 따라, 결함 판별이 정확하게 이루어질 수 있게 된다.

또한, 다양한 표면 특성을 가지는 대상물 및 대상물 표면 촬영을 위한 다양한 조명 조건에서도 높은 신뢰성과 안정성을 가지고 대상물 표면 상의 결함을 판별할 수 있는 효과도 동시에 가지게 된다.

본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법은 검사하고자 하는 대상물의 표면을 촬영하여 획득한 정해진 크기의 표면영상으로부터 스크래치(scratch), 도색불량을 포함하는 결함의 발생 유무를 자동으로 판별하기 위한 방법이다. 이와 같은 본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법은 대상물의 표면영상이 분할되면서 생성되는 격자형상의 분할영역인 검색자 각각을 표면 밝기값을 가지는 다수개의 픽셀로 분할하여 각 검색자의 표면 밝기 분포를 표면 밝기값들에 대한 2 차에 걸친 분산(variance of variance) 산출을 통해 해석하는 확률기반의 수학적 알고리즘을 제공하는 것을 기술적 특징으로 한다. 이에 따라, 대상물 표면에 발생된 결함의 판별이 검색자가 위치한 한정된 분할영역의 밝기 분포 특성으로부터 도출됨으로써 대상물 표면의 난반사와 같은 광학적 특성, 대상물 표면의 거칠기와 같은 물리적 특성, 대상물 표면을 촬영하기 위한 조명 특성의 영향이 최소화되고, 이에 따른 표면영상의 지역적 영상오차가 제거될 수 있게 되므로, 본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법은 높은 신뢰성과 안정성을 가지고 결함을 판별할 수 있도록 한다.

특히, 본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법은 차량의 사이드 프로텍터(side protector)와 같이 평면이 아닌 다양한 곡률의 곡면으로 표면이 이루어지고, 소재의 종류와 도색방식에 따라 표면의 색상과 결(texture)이 달라지게 되는 제품에 적용될 수 있는데, 이와 같은 제품은 표면으로 빛이 균일하게 조사되고 표면 상에 결함이 없더라도 영역별로 표면 밝기 분포가 불균일해지고 빛이 난반사되는 경향이 있으므로, 한정된 분할영역의 밝기 분포 특성으로부터 대상물 표면에 발생된 결함의 판별을 수행하게 되는 본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법을 통해 효과적으로 결함을 판별할수 있게 된다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면 도 2 내지 도 9에 의거하여 상세히 설명한다. 한편, 도면과 상세한 설명에서 일반적인 대상물 표면의 영상 검사방법으로부터 이 분야의 종사자들이 용이하게 알 수 있는 구성 및 작용에 대한 도시 및 언급은 간략히 하거나 생략하였다. 특히 도면의 도시 및 상세한 설명에 있어서 본 발명의 기술적 특징과 직접적으로 연관되지 않는 요소의 구체적인 기술적 구성 및 작용에 대한 상세한 설명 및 도시는 생략하고, 본 발명과 관련되는 기술적 구성만을 간략하게 도시하거나 설명하였다.

도 1은 본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법을 보여주기 위한 블록도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 대상물의 표면영상을 보여주기 위한 도면이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 대상물의 표면영상이 격자형상의 분할영역인 다수개의 검색자로 분할된 것을 보여주기 위한 도면이고, 도 4는 도 3의 표면영상을 분할하는 다수개의 검색자 중에서 선택된 하나의 검색자가 격자형상의 서브분할영역인 다수개의 픽셀로 분할된 것을 보여주기 위한 도면이며, 도 5는 도 4의 검색자를 분할하는 행을 이루는 픽셀들 중에서 결함이 포함되지 않은 행을 보여주기 위한 도면이고, 도 6은 도 4의 검색자를 분할하는 행을 이루는 픽셀들 중에서 결함이 포함된 행을 보여주기 위한 도면이며, 도 7은 결함이 포함된 검색자를 분할하는 각 행을 이루는 픽셀들의 분산의 그래프(실선)과 결함이 포함되지 않은 검색자를 분할하는 각 행을 이루는 픽셀들의 분산의 그래프(점선)을 보여주기 위한 도면이고, 도 8은 하나의 검색자의 행 분산집합을 이루는 분산들의 분산을 표면영상을 분할하는 다수개의 검색자 각각에 대응 시킨 그래프를 보여주기 위한 도면이며, 도 9는 서로 다른 크기의 검색자를 사용하여 표면영상의 결함을 판별하는 것을 보여주기 위한 도면이다.

본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법은 도 1에서와 같이 표면영상 분할단계, 제1차 분산 산출단계, 제2차 분산 산출단계, 결함판별단계로 이루어진다.

표면영상 분할단계에서는 먼저 도 2와 같이 검사하고자 하는 대상물의 표면을 촬영하여 획득한 정해진 크기의 표면영상을 가로로 M등분하고 세로로 N등분하여 도 3과 같이 격자형상의 분할영역인 정해진 크기의 검색자를 M×N개 생성하게 된다.

이와 같은 검색자는 직사각형 형상으로 이루어지게 되는데, 신속한 연산수행을 위하여 검색자가 정사각형 형상을 가지도록 표면영상을 분할할 수도 있다.

상기와 같이 생성된 M×N개의 검색자 각각은 도 4와 같이 다시 서브분할영역인 다수개의 픽셀로 분할되는데, 이를 위하여 각각의 검색자는 행으로 m등분되고 열로 n등분되어 격자형상의 서브분할영역인 픽셀이 m×n개 생성된다.

그리고, 각각의 픽셀이 위치한 영역의 표면 밝기가 디지털화된 수치의 표면 밝기값으로 산출되어 각각의 픽셀에 할당되게 된다.

제1차 분산 산출단계에서는 먼저 M×N개의 검색자로부터의 하나의 검색자를 순차적으로 선택하게 된다.

이와 같이 선택된 하나의 검색자는 m개의 행과 n개의 열로 이루어지는데, 다시 하나의 검색자의 전체 행에서 순차적으로 도 5와 도 6과 같은 하나의 행을 선택하여 선택된 하나의 행을 이루는 픽셀들의 표면 밝기값으로부터 선택된 하나의 행의 표면 밝기값 분산을 산출함으로써 전체 행 각각의 표면 밝기값 분산의 집합인 행 분산집합을 얻게 된다. 상기와 같은 절차를 선택된 하나의 검색자의 전체 열에 대해서도 동일하게 적용함으로써 전체 열 각각의 표면 밝기값 분산의 집합인 열 분산집합을 얻게 된다.

상기와 같이 하나의 검색자에 대한 행 분산집합과 열 분산집함을 산출하는 과정을 M×N개의 검색자를 이루는 각각의 검색자에 대한 수행함으로써 전체 검색자에 대한 행 분산집합과 열 분산집합을 산출하게 된다.

여기서, 도 5는 하나의 검색자가 위치한 영역에서 결함이 포함되지 않은 행의 픽셀들을 보여주는 도면이고, 도 6은 하나의 검색자가 위치한 영역에서 결함이 포함된 행의 픽셀들을 보여주는 도면인데, 도 5에 비하여 도 6의 표면 밝기 분포가 불균일한 것을 확인할 수 있다.

그리고, 도 7은 검색자로부터 산출된 행 분산집합에 대하여 각 행에 대한 분산을 대응시켜 그래프로 나타낸 것으로, 실선으로 나타난 것은 결함이 포함된 검색자를 분할하는 각 행을 이루는 픽셀들의 분산의 그래프이고, 점선으로 나타난 것은 결함이 포함되지 않은 검색자를 분할하는 각 행을 이루는 픽셀들의 분산의 그래프이다. 도 7에서와 같이 결함이 포함된 검색자는 분산의 분포가 급격하게 변동됨을 확인할 수 있다.

제2차 분산 산출단계는 상기와 같이 결함이 포함된 검색자의 분산의 분포가 급격하게 변동되는 경향을 근거를 하여 이루어지는 단계로서, M×N개의 검색자로부터의 하나의 검색자를 순차적으로 선택하고, 선택된 하나의 검색자의 행 분산집합을 이루는 분산들{하나의 검색자가 m개의 행으로 이루어지게 되면 m개의 분산을 가지게 됨}의 분산을 산출하게 되는데, 이와 같이 산출되는 분산을 하나의 검색자의 전체 행 분산으로 정의한다. 또한, 선택된 하나의 검색자의 열 분산집합을 이루는 분산들{하나의 검색자가 n개의 열로 이루어지게 되면 n개의 분산을 가지게 됨}의 분산을 산출하게 되는데, 이와 같이 산출되는 분산을 하나의 검색자의 전체 열 분산으로 정의한다.

상기한 과정을 M×N개의 검색자를 이루는 각각의 검색자에 대해 수행하여 전체 검색자 각각의 전체 행 분산과 전체 열 분산을 산출하게 된다.

도 8은 상기와 같이 전체 검색자 각각에 대하여 산출된 전체 행 분산을 해당되는 각 검색자에 대응시킨 그래프로서, 결함이 포함된 검색자의 전체 행 분산이 급격하게 커지는 것을 확인할 수 있다.

결함판별단계는 M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 행 분산과 전체 열 분산으로부터 각각의 검색자가 결함을 포함하는지 유무를 판별하는 단계이다.

여기서, 본 발명의 실시예에 따른 결함판별단계는 판별값 산출단계와, 판별 값-임계값 비교단계로 이루어진다.

판별값 산출단계는 먼저 M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 행 분산에 대한 전체 행 분산 평균값{Av}, M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 열 분산에 대한 전체 열 분산 평균값{av}, M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 행 분산에 대한 전체 행 분산 최대값{Max(Av)} 및 전체 행 분산 최소값{Min(Av)}, M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 열 분산에 대한 전체 열 분산 최대값{Max(av)} 및 전체 열 분산 최소값{Min(av)}을 구하게 된다.

그리고, M×N개의 검색자를 이루는 하나의 검색자의 전체 행 분산{x(k):k번째 검색자의 전체 행 분산}과 전체 행 분산의 평균값{Av}의 차에 전체 행 분산 최대값{Max(Av)}과 최소값{Min(Av)}의 차를 나눈 값의 절대값인 행 판별값{T(k)}을 산출한다.

이와 같은 행 판별값{T(k)}을 산출하는 수학식은 다음과 같다.

T(k)=│(x(k)-Av)/(Max(Av)-Min(Av))│

또한, M×N개의 검색자를 이루는 하나의 검색자의 전체 열 분산{y(k):k번째 검색자의 전체 열 분산}과 전체 열 분산의 평균값{av}의 차에 전체 열 분산 최대값{Max(av)}과 최소값{Min(av)}의 차를 나눈 값의 절대값인 열 판별값{t(k)}을 산출한다.

이와 같은 열 판별값{t(k)}을 산출하는 수학식은 다음과 같다.

t(k)=│(y(k)-av)/(Max(av)-Min(av))│

상기와 같은 연산되는 행 판별값{T(k)}과 열 판별값{t(k)}을 M×N개의 검색 자 각각에 대하여 산출하고, M×N개의 검색자를 이루는 하나의 검색자의 행 판별값{T(k)}과 열 판별값{t(k)}을 평균한 최종 판별값{T(k)+t(k)/2}을 구하여 M×N개의 검색자 각각에 최종 판별값이 할당되도록 한다.

판별값-임계값 비교단계에서는 먼저, M×N개의 검색자 각각에 대하여 산출된 행 판별값의 중앙값{Med(T(k))}과 열 판별값의 중앙값{Med(t(k))}을 평균한 수치인 임계값{Treshold=Med(T(k))+Med(t(k))/2}을 산출하게 된다.

그리고, M×N개의 검색자 각각에 대하여 산출된 최종 판별값{T(k)+t(k)/2}이 임계값{Treshold=Med(T(k))+Med(t(k))/2}보다 크면 해당되는 검색자는 결함을 가진 것으로 판별하고, 임계값보다 작으면 해당되는 검색자는 결함을 가지지 않은 것으로 판별하게 된다.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법은 표면영상 분할단계에서 표면영상을 가로 및 세로로 등분시키기 위한 수치값의 쌍인 (M, N)에 크기를 달리한 s개의 수치값의 쌍을 대입하여 각 수치값의 쌍에 대응하여 크기가 달라지게 되는 검색자를 생성시켜 표면영상이 s개의 분할유형으로 구분되도록 할 수 있다. 이와 같이 s개의 분할유형으로 구분된 표면영상에 있어서 각 분할유형의 검색자에 대하여 상술한 바와 같은 제1차 분산 산출단계, 제2차 분산 산출단계 및 결함판별단계를 반복적으로 적용함으로써 각 분할유형에 대하여 결함을 가진 검색자를 판별한 후, 결함을 가진 것으 로 판별된 검색자들이 서로 겹쳐지게 되는 영역을 최종적으로 결함이 있는 영역으로 판별하게 된다.

이와 같이 검색자의 크기를 달리하여 검색자를 판별하는 것은 결함의 종류와 크기가 다양하기 때문에 이에 대응하여 보다 정확하고 정밀한 결함 판별이 이루어질 수 있도록 하기 위함이다. 즉, 검색자의 크기가 클 경우에는 결함 판별의 신뢰성은 증대되는 반면, 미세한 크기의 결함은 판별되지 않는 문제점이 있었으며, 검색자의 크기가 작을 경우에는 대상물 표면의 난반사와 같은 광학적 특성, 대상물 표면의 거칠기와 같은 물리적 특성, 대상물 표면을 촬영하기 위한 조명 특성의 영향을 많이 받아 결함 판별의 신뢰성이 감소되는 문제점이 있었으며, 정해진 크기의 검색자만으로 결함을 판별하게 되는 경우에는 검색자 간 경계에 위치한 결함은 판별이 어려운 문제점이 있었으므로, 상기와 같은 다양한 크기의 검색자를 이용하여 결함을 판별하게 되는 것이다. 도 9는 상기와 같이 서로 다른 크기의 검색자를 사용하여 표면영상의 결함을 판별하게 되는 표면영상을 보여주고 있다.

특히, 결함판별단계에서 각 분할유형의 표면영상을 이루는 검색자 각각에 할당되는 최종 판별값에 정해진 수치의 가중치가 곱해지도록 하는 한편, 각 분할유형의 표면영상에 할당되는 임계값에 정해진 수치의 가중치가 곱해지도록 한 후, 결함이 있는 영역을 판별할 수 있는데, 이는 검색자의 크기에 따른 신뢰성을 고려하여 서로 다른 크기의 검색자 각각에 가중치를 부여함으로써 보다 정확한 결함 판별을 유도하기 위함이다.

상기와 같이 서로 다른 크기의 검색자를 이용하여 결함을 판별할 시에는 표면영상을 각 분할유형의 표면영상을 이루는 하나의 검색자보다 작은 크기를 가진 최소단위의 이미지화소로 분할한 다음, 표면영상의 정해진 위치 상의 이미지화소를 포함하게 되는 각 분할유형의 표면영상을 이루는 검색자에 할당되는 (가중치가 곱해진) 최종 판별값들의 합을 각 분할유형의 표면영상에 할당되는 (가중치가 곱해진) 임계값들의 합과 비교함으로써 이미지화소가 위치하게 되는 표면영상 상의 정해진 영역에 결함이 있는지 여부를 판별하게 된다.

상술한 바와 같은, 본 발명의 실시예에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법을 상기한 설명 및 도면에 따라 도시하였지만, 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하며 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능하다는 것을 이 분야의 통상적인 기술자들은 잘 이해할 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법을 보여주기 위한 블록도;

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 대상물의 표면영상을 보여주기 위한 도면;

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 대상물의 표면영상이 격자형상의 분할영역인 다수개의 검색자로 분할된 것을 보여주기 위한 도면;

도 4는 도 3의 표면영상을 분할하는 다수개의 검색자 중에서 선택된 하나의 검색자가 격자형상의 서브분할영역인 다수개의 픽셀로 분할된 것을 보여주기 위한 도면;

도 5는 도 4의 검색자를 분할하는 행을 이루는 픽셀들 중에서 결함이 포함되지 않은 행을 보여주기 위한 도면;

도 6은 도 4의 검색자를 분할하는 행을 이루는 픽셀들 중에서 결함이 포함된 행을 보여주기 위한 도면;

도 7은 결함이 포함된 검색자를 분할하는 각 행을 이루는 픽셀들의 분산의 그래프(실선)과 결함이 포함되지 않은 검색자를 분할하는 각 행을 이루는 픽셀들의 분산의 그래프(점선)을 보여주기 위한 도면;

도 8은 하나의 검색자의 행 분산집합을 이루는 분산들의 분산을 표면영상을 분할하는 다수개의 검색자 각각에 대응시킨 그래프를 보여주기 위한 도면;

도 9는 서로 다른 크기의 검색자를 사용하여 표면영상의 결함을 판별하는 것을 보여주기 위한 도면이다.

Claims (4)

1. 검사하고자 하는 대상물의 표면을 촬영하여 획득한 정해진 크기의 표면영상으로부터 스크래치(scratch), 도색불량을 포함하는 결함의 발생 유무를 자동으로 판별하기 위한 대상물 표면의 영상 검사방법에 있어서,

   상기 표면영상을 가로로 M등분하고 세로로 N등분하여 격자형상의 분할영역인 정해진 크기의 검색자를 M×N개 생성하고, 상기 검색자 각각을 행으로 m등분하고 열로 n등분하여 격자형상의 서브분할영역인 픽셀을 m×n개 생성하며, 상기 픽셀이 위치한 영역의 표면 밝기가 디지털화된 수치의 표면 밝기값으로 산출되어 상기 픽셀 각각에 할당되도록 하는 표면영상 분할단계와;

   상기 M×N개의 검색자로부터의 하나의 검색자를 순차적으로 선택하고, 선택된 하나의 검색자 전체 행에서 순차적으로 선택된 하나의 행을 이루는 픽셀들의 표면 밝기값으로부터 산출되는 각 행의 표면 밝기값 분산의 집합인 행 분산집합과, 선택된 하나의 검색자 전체 열에서 순차적으로 선택된 하나의 열을 이루는 픽셀들의 표면 밝기값으로부터 산출되는 각 열의 표면 밝기값 분산의 집합인 열 분산집합을 산출하여, 상기 M×N개의 검색자를 이루는 각각의 검색자에 대한 행 분산집합과 열 분산집합을 산출하는 제1차 분산 산출단계와;

   상기 M×N개의 검색자로부터의 하나의 검색자를 순차적으로 선택하고, 선택된 하나의 검색자의 행 분산집합을 이루는 분산들의 분산을 하나의 검색자의 전체 행 분산으로서 산출하며, 선택된 하나의 검색자의 열 분산집합을 이루는 분산들의 분산을 하나의 검색자의 전체 열 분산으로서 산출하여, 상기 M×N개의 검색자를 이루는 각각의 검색자에 대한 전체 행 분산과 전체 열 분산을 산출하는 제2차 분산 산출단계와;

   상기 M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 행 분산과 전체 열 분산으로부터 각각의 검색자가 결함을 포함하는지 유무를 판별하는 결함판별단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 결함판별단계는 상기 M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 행 분산에 대한 전체 행 분산 평균값 및 상기 M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 열 분산에 대한 전체 열 분산 평균값, 상기 M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 행 분산에 대한 전체 행 분산 최대값 및 전체 행 분산 최소값, 상기 M×N개의 검색자 각각이 가지는 전체 열 분산에 대한 전체 열 분산 최대값 및 전체 열 분산 최소값을 구한 후, 상기 M×N개의 검색자를 이루는 하나의 검색자의 전체 행 분산과 전체 행 분산의 평균값의 차에 전체 행 분산 최대값과 최소값의 차를 나눈 값의 절대값인 행 판별값과, 상기 M×N개의 검색자를 이루는 하나의 검색자의 전체 열 분산과 전체 열 분산의 평균값의 차에 전체 열 분산 최대값과 최소값의 차를 나눈 값의 절대값인 열 판별값을 상기 M×N개의 검색자 각각에 대하여 산출하고, 상기 M×N개의 검색자를 이루는 하나의 검색자의 행 판별값과 열 판별값을 평균한 최종 판별값을 구하여 상기 M×N개의 검색자 각각에 최종 판별값이 할당되도록 하는 판별값 산출단계와;

   상기 M×N개의 검색자 각각에 대하여 산출된 행 판별값의 중앙값과 열 판별값의 중앙값을 평균한 수치인 임계값을 산출하고, 상기 M×N개의 검색자 각각에 대하여 산출된 최종 판별값이 상기 임계값보다 크면 해당되는 검색자는 결함을 가진 것으로 판별하고, 상기 임계값보다 작으면 해당되는 검색자는 결함을 가지지 않은 것으로 판별하는 판별값-임계값 비교단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법.
3. 제 2항에 있어서,

   상기 표면영상 분할단계에서 상기 표면영상을 가로 및 세로로 등분시키기 위한 수치값의 쌍인 (M, N)에 크기를 달리한 s개의 수치값의 쌍을 대입하여 각 수치값의 쌍에 대응하여 크기가 달라지게 되는 검색자에 따라 상기 표면영상이 s개의 분할유형으로 구분되도록 하고,

   각 분할유형의 검색자에 대하여 상기 제1차 분산 산출단계, 제2차 분산 산출단계 및 결함판별단계를 반복적으로 적용하여,

   각 분할유형의 검색자 중에서 결함을 가진 것으로 판별된 검색자들이 서로 겹쳐지게 되는 영역에 결함이 있는 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법.
4. 제 3항에 있어서,

   상기 결함판별단계에서 각 분할유형의 표면영상을 이루는 검색자 각각에 할당되는 최종 판별값에 정해진 수치의 가중치가 곱해지도록 하고,

   각 분할유형의 표면영상에 할당되는 임계값에 정해진 수치의 가중치가 곱해지도록 하며,

   상기 표면영상을 최소단위의 이미지화소로 분할하되, 상기 이미지화소는 각 분할유형의 표면영상을 이루는 하나의 검색자보다 작은 크기를 가지도록 하여,

   상기 표면영상의 정해진 위치 상의 이미지화소를 포함하게 되는 각 분할유형의 표면영상을 이루는 검색자에 할당되는 가중치가 곱해진 최종 판별값들의 합을 각 분할유형의 표면영상에 할당되는 가중치가 곱해진 임계값들의 합과 비교하여 이미지화소가 위치하게 되는 상기 표면영상 상의 정해진 영역에 결함이 있는지 여부를 판별하게 되는 것을 특징으로 하는 표면 밝기 분포의 분산 산출 알고리즘을 이용한 대상물 표면의 영상 검사방법.

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