KR20100138985A - 다중화된 이미지 획득 및 처리를 위한 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

물품을 검사하기 위한 방법 및 장치는 이미지 센서(10)에 부착된 베이어 필터(12)의 스펙트럼 응답에 매칭되는 광원(52, 56)을 사용해 두 개 이상의 방향들로부터 물품(50)을 조명하는 동작을 수반한다. 이미지 데이터는 컬러 및 형성된 유도 이미지에 의해 분리되고, 그런 후에 결함을 검출하기 위해 처리된다.

Description

다중화된 이미지 획득 및 처리를 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR MULTIPLEXED IMAGE ACQUISITION AND PROCESSING}

본 발명은 제조된 물품을 고속으로 검사하기 위해 머신 비전(machine vision)을 이용하는 것에 대한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 물품이 움직이는 동안에 단일 카메라에 의해 동시에 획득된 물품의 다수의 이미지들을 획득하고 처리하는 것에 대한 것이다. 더 구체적으로, 본 발명은 상이한 방향들로부터 물품을 조명하는 상이하게 컬러의 광들과, 다수의 이미지들을 동시에 획득하도록 이미지들을 분리시키기 위한 센서 상의 컬러 필터들을 사용하는 것에 대한 것이다.

많은 제조 물품들은 제조 과정 동안 머신 비전 시스템들에 의해 작은 결함들에 대해 검사된다. 통상적인 검사 시스템은 회색톤 반사율 또는 2차원 형태학(morphology)에서의 차이에 기초해서 물품에서의 결함을 발견하기 위해 2차원 회색톤 카메라를 사용한다. 회색톤 차이에 의해 검출할 수 없는 결함이 존재하는 특정 경우에는, 스펙트럼 반사율에 있어서의 차이에 의해 구별되는 결함을 검출하기 위해 컬러 카메라가 사용된다. 회색톤 또는 컬러 영상에서의 임의의 차이에 의해 결함이 구별되지 않는 경우에서는, 3차원 형태학에서의 차이에 의해 특징이 지어지는 결함을 검출하기 위해 3차원 비전 시스템이 사용될 수 있다.

2차원 비전 시스템은 통상적으로 카메라, 광학기기와 조명으로 구성된다. 일반적으로 카메라 기술은 상업적으로 이용가능한 센서에 제한되어, 광학기기와 조명은 정확한 확대, 시야 및 획득 속도를 제공하기 위해 맞춤화된다. 기성품의(off-the-shelf) 이미지 센서와 맞춤화된 광학기기와 조명을 사용해 제조된 머신 비전 시스템의 한 예는 본 특허 출원의 양수인인 Electro Scientific Industries에 의해 제조된 ESI Bullet^TM 웨이퍼 ID 판독기이다. 이 시스템은 여러 물품들 중에서도 반도체 웨이퍼상의 식별 마크를 검사하기 위해 설계된 비디오 센서, 광학 기기와 조명을 포함한다. 비록 이 시스템은 거울과 유사한 표면상에 형성된 매우 미세한 마크를 영상화하기 위해 설계되었지만, 이 시스템은 본 발명의 주제인 작은 결함을 영상화할 수 없었다. 그 이유는 해당 결함이 그 배경으로부터 조금이라도 다르게 카메라에게 나타나지 않기 때문이다. 결함은 물품의 표면에서 작은 함몰(depressions)로서만 보일 수 있어서, 종래의 2차원 영상을 사용해서는 영상화될 수 없다.

결함을 영상화하는 하나의 가능한 방법은 적어도 두 방향으로부터 작은 지표각으로 물품에 비추어진 광에 의해 조명되면서, 물품을 영상화하는 것일 것이다. 모든 결함들이 단일 광각에서 보일 수는 없기 때문에, 적어도 두 방향들에서 광이 비추어져야 할 것이다. 이런 이미지들 모두를 처리하는 것은 결함들을 발견할 가능성이 있지만, 각각의 획득을 위해 별도의 프레임 시간을 요구할 것이어서, 처리를 용이할 수 없을 정도로 느리게 한다. 이미지는 병렬로 획득될 수 있지만, 이러한 동작은 필터들과 함께, 광의 각 방향에 대해 하나의 센서를 필요로 해서, 각 광이 단지 적절한 카메라에게만 보일 수 있을 것이다. 이러한 동작은 처리 과정에 용인할 수 없는 비용을 추가할 것이다.

미세한 결함을 영상화하는 문제에 대한 또 하나의 가능한 해결법은 3차원 영상화를 사용하는 것이다. 3차원 비전 시스템은 물품으로부터 반사된 광파장의 강도에 대응하는 것이 아니고, 물품의 실제(true) 3차원 형태에 대응하는 이미지 데이터를 생성한다. 3차원 시스템은 관련된 기술에 따라 여러 그룹들로 분류될 수 있다. 첫 번째 그룹은 일반적인 2차원 이미지들에서의 단서들(cues)로부터 얻어진 높이 정보를 사용해 이미지를 구성하는 수동적 3차원 시스템들이다. 이러한 시스템의 한 예는 두 개 이상의 2차원 이미지들이 획득되고, 각 이미지 내의 특징들이 검출되고, 그런 다음에 각 이미지내에서 검출된 특징들을 조화시키려고 시도하는 대응성(correspondence) 문제가 해결되는, 입체(stereo) 이미지 재구성이다. 불일치는 이미지들간의 높이 인식에서의 차이에 기인하며, 높이가 이에 따라 추론된다. 이 시스템은 위에서 설명된 다수의 2차원 이미지들과 동일한 문제들을 가지고 있는데, 즉, 다수의 이미지들을 획득하기 위한 시간과, 병렬로 이러한 이미지들을 획득하기 위한 장치 비용상의 문제이다. 또한, 이러한 접근법은 본 명세서에서 제시되는 해당 결함에 대해서는 잘 수행되지 않을 것인데, 그 이유는 결함들이 높이를 추론하기 위해 사용될 수 있는 특징들을 나타내지 않기 때문이다.

또 다른 유형의 3차원 영상화는 통상적으로 물품상에 투사된 후에 영상화되는 레이저 라인 또는 다른 형태의, 투사 라인들을 필요로 한다. 라인들의 변위는 3차원 윤곽을 지시한다. 이 방법은 또한 수행되기 위해 다수의 획득들을 필요로 하며, 그러므로 이 응용을 위해 용인할 수 없게 느리다. 다른 유형들의 3차원 영상화는 일련의 이미지 단계들에 걸쳐서 초점 품질을 검출하거나(초점 공유 영상화), 투사된 특별한 그리드의 이미지 획득에(무아레 영상화) 의존한다. 이러한 방법들 둘다는 3차원 이미지를 구성하기 위해 다수의 이미지 획득들을 필요로 하고, 이러한 이유 때문에 이런 문제에 대해 용인할 수 없는 해결책이다. 또한, 이러한 방법들은 일반적으로 물품이 스캔 동안에 움직임이 없이 지지되는 것을 요구하는데, 이는 물품이 스캔되기 전에 색인되고(index), 멈추어 지고, 설치되어야 하는 것을 의미하며, 이 모든 것들은 제조 처리를 느리게 할 수 있다.

이런 방법의 한 예는 Oleksandr 등에 의한 "Technoque for Phase Measurement and Surface Reconstruction by Use of colored Structured Light"(Applied Optics Vol. 41, Issue 29, pp. 6104-6117 (2002))에 설명되며, 이 방법은 투사된 광을 구별하기 위해 다수의 컬러 패턴들을 투사하고, 3차원 측정의 정확도를 향상시키려고 시도한다. 상기 저자들은 구조화된 광 이미지들로부터 3차원 정보를 추출하기 위해 미분 방정식들을 사용해서 자동차 전면유리의 토폴로지(topology)를 결정하기 위해 구조화된 광을 사용하는 것을 논의한다.

많은 이러한 방법들이 공통적으로 가지고 있는 것은 물품내의 결함을 검출하기 위해 하나의 이미지보다 많은 이미지들을 획득할 필요성이다. 움직이는 부품(part)의 다수의 이미지들을 획득하는 것의 문제점은 단일 카메라로 다수의 이미지들을 획득하기 위해 다수의 노출들(exposures)이 필요하다는 것이다. 이 부품이 카메라를 지나 이동하고 있다고 간주되므로, 다수의 이미지들이 획득되는 동안 이 부품이 그 자리에 정지되어야 하거나, 카메라가 이 부품과 함께 이동해야 할 것이다. 이 두 해결책들 중 어느 것도 용인할 수 없는데, 그 이유는 이 부품을 정지시키는 것은 시스템 처리량을 경감시킬 것이고, 카메라를 이동시키는 것은 어렵고 비용이 많이 든다. 또 하나의 가능한 해결책은 다수의 카메라들을 이용하는 것이지만, 이것은 비용이 많이 들고, 광학기기와 센서들을 정렬시키기 위해 특별한 노력을 요할 수 있다.

그러므로, 필요한 것은 2차원 검사 방법들에 의해 쉽게 명백하지 않은 결함들을 영상화할 수 있는 이미지 획득 방식이다. 더 나아가, 이러한 방식은 다수의 카메라들 또는 다른 값비싼 추가적인 장비들을 요하지 않아야 하고, 물품들이 획득 동안에 정지된 채로 지지되어야 할 필요를 최소화시키거나 제거하기 위해 단일 프레임 시간의 일부분에 동작할 수 있어야 한다.

본 발명의 목적은 2차원 검사 수단에 명백하지 않은, 물품 내의 결함을 검출하기 위한 향상된 성능을 가진 이미지 획득 시스템 형태의 방법 및 장치를 제공하는 것이다. 본 발명의 또 다른 목적은 획득 동안 물품이 움직임 없이 지지되는 것을 요구하지 않고 획득을 수행하기 위한 것이다. 본 발명의 목적에 따라 전술된 목적들 및 다른 목적들을 달성하기 위해, 본 명세서에서 구현되고, 폭 넓게 설명되는 것처럼, 하나의 방법과 장치가 개시된다.

하나의 물품의 두 개 이상의 이미지들이 상이한 두 개 이상의 컬러들의 광을 사용해 물품을 조명하고, 부착된 베이어(Bayer) 필터 구조체를 갖는 이미지 센서를 사용해 데이터를 획득함으로써 단일 이미지 프레임에서 획득된다. 베이어 필터는 적색, 녹색, 및 청색 필터들을 사용해 구성된, 이미지 센서에 부착된 컬러 필터이다. 베이어 필터는 이미지 센서에 부착되고, 이미지 데이터가 획득된다. 이미지 데이터가 제어기 내로 획득될 때, 카메라 그 자체에서, 또는 부착된 제어기 내에서, 픽셀들이 어느 컬러 필터에 대응되는지에 따라 픽셀들이 정렬되는데, 즉, 모든 적색 픽셀들은 하나의 이미지내에 놓이게 되고, 모든 청색 픽셀들은 하나의 별도의 이미지내에 놓이게 되고, 모든 녹색 픽셀들은 하나의 추가적이 별도의 이미지에 놓이게 된다. 이런 방식으로, 모노크롬 이미지 획득 센서는, 비록 약간 낮은 공간 해상도에서지만, 단일 센서를 구비한 컬러 영상화 시스템을 시뮬레이팅하게 될 수 있다. 컬러 이미지는 서로 정합되도록 처리되어, 하나의 이미지내의 특징이 다른 이미지들내의 동일한 위치에서 발생할 것이다.

조명 파장들을 베이어 필터와 매칭시킴으로써, 3개의 별도 이미지들은 획득된 단일 이미지로부터 유도될 수 있다. 예를 들면, 만약 물품이 3개의 컬러들 중 2개 이상을 가지고 상이한 방향들로부터 조명되면, 유도된 이미지들이 처리되어, 이미지들간의 불일치를 보일 수 있고, 따라서 결함을 지시하는 3차원 형태학에서의 미세한 차이를 보일 수 있다. 더 나아가, 조명이 스트로보될(strobed) 수 있거나, 이미지 센서가 매우 짧은 기간에 데이터를 획득하기 위해 게이팅될(gated) 수 있어서, 3개의 이미지들을 동시에 그리고 이에 따라 정합하여(in registration) 획득할 뿐 아니라 이러한 이미지들이 물품을 정지시키지 않고 획득되게 한다.

본 발명의 실시예에서, 물품은 베이어 필터 형태의 2개의 필터들에 매칭되는 광을 사용해서 2개의 상이한 방향들로부터 조명된다. 제3 이미지는 베이어 필터의 제3 컬러에 매칭되는 발산 조명을 사용해서 획득된다. 이미지 데이터가 획득되고, 베이어 필터의 3개의 컬러들에 대응되는 3개의 분리된 이미지들로 분리된다. 그런 후에, 처음 2개의 이미지들이 이 이미지들간의 차이를 강조하기 위해 뺄셈 연산되는데(subtracted), 이는 하나의 이미지내에서 발생하지만 또 다른 이미지에서는 발생하지 않는 특징들은 결함들인 가능성이 매우 높기 때문이다. 그런 다음, 생성된 이미지는 결함을 식별하고 분류하기 위해 종래의 머신 비전 기술들을 사용해서 처리된다. 지향되게(directionally) 조명된 이미지들에서 아마도 검출되지 않을 수 있는, 윤곽(outline)의 명목 값들로부터의 편향(deviations)과 같은 다른 결함들이 존재하는지를 결정하기 위해, 발산 이미지가 종래의 머신 비전 기술들을 사용해서 또한 처리된다.

본 발명의 하나의 실시예에서, 3개의 조명원들이 매우 짧은 시간 기간 동안에 스트로보되거나 플래시된다(flashed). 이러한 동작은 움직임에 의해 야기되는 흐려짐(blurring)이 없이 센서가 움직이는 부품으로부터 데이터를 획득하게 한다. 센서는 광을 통합하기 위해 설정되고, 그런 다음에, 센서가 광을 통합하는 동안에 조명원이 스트로보하기 위해 설정된다. 스트로보를 한 후에, 센서는 제어기에 연결된 스트로보된 조명원에 의해 센서내에서 생성된 이미지 데이터를 판독하도록 지시를 받은데, 여기서 이미지 데이터는 3개의 컬러 필터들에 대응되는 3개의 이미지들로 분리된다.

물품이 센서의 시야를 지나 매우 빠르게 이동하고 있는 경우에, 단지 조명을 스트로보함으로써만 물품의 움직임을 정지시키려고 시도하는 것은 실제적이지 아닐 수 있다. 이런 실시예에서, 물품을 이동시키는 운반 매커니즘 내에 사인 곡선 속도 프로파일을 구현함으로써 물품이 센서의 시야를 지나갈 때 물품의 이동이 감속된다. 이런 실시예에서, 제어기는 물품이 이동되는 속도를 제어하기 위해 운반 매커니즘에 동작되게 연결된다. 최저 속도가 조명원의 스트로보와 동시에 발생되게 시간이 맞추어지게, 사인 곡선 속도 프로파일에 따라 운반 매커니즘을 가속 및 감속시킴으로써, 운반 매커니즘의 감속에 의해 야기되는 처리량에서 있어서의 감소를 최소화하면서, 흐려짐을 제거하기에 충분하게 물품이 감속될 수 있다.

본 발명은 2차원 검사 방법들에 의해 쉽게 명백하지 않은 결함들을 영상화할 수 있게 하는 효과를 제공한다.

도 1은 RGB 베이어 필터 구조체가 이미지 센서에 어떻게 적용되는지를 묘사한 개략도.
도 2는 일반적인 RGB 베이어 필터 구조체의 스펙트럼 응답을 도시한 도표.
도 3의 a와 도 3의 (b)는 베이어 필터-기반의 지향성 이미지 획득 시스템을 도시한 2개의 도면들.
도 4a, 도 4b와, 도 4c는 지향성 조명 이미지 처리를 도시한 도면.
도 5는 발산 조명 이미지 처리를 도시한 도면.

본 발명은 전자 부품들의 자동화된 검사를 지원하기 위한 이미지 데이터의 획득에 대한 것이다. 이런 종류의 부품의 한 예는 금속 전도체들과 세라믹 절연체들의 교호하는(alternating) 층들로 제조된, 칩 커패시터이다. 이러한 부품들은 종래의 2차원 또는 3차원 시스템들을 사용해 영상화하기 어렵거나 불가능한 결합들을 갖기 쉽다. 또한, 이러한 부품들은 매우 빠른 속도로 제조된다. 이런 부품들을 제조하는 설비들은 시간 당 수십만 개의 비율로 이러한 부품들을 생산할 수 있다. 마지막으로, 이러한 부품들은 현재 판매되는 거의 모든 전자 디바이스들에 내장되는 회로 내에 조립되므로, 이러한 부품들이 회로 내에 조립되기 전에 검사하는 것이 이롭다. 본 발명은 이미지 캡처(capture) 주기를 단일 이미지 노출(exposure)까지(2 ms) 감소시키고, 18 ms의 더 빠른 이동 프로파일을 사용할 수 있다. 20 ms 주기는 시간 당 180,000 유닛의 처리량 속도를 가능케 할 것이다.

적용된 베이어 필터를 구비한 넓은 스펙트럼 이미지 센서는 컬러 이미지 정보를 획득하기 위해 공통적으로 사용된다. 도 1은 적용된 베이어 필터(12)를 구비한 반도체 이미지 센서(10)의 개략도이다. 베이어 필터는 3개의 상이한 컬러 필터들, 즉, 적색(14), 녹색(16)과 청색(18) 필터들로 이루어져 있다. 베이어 필터(12)는 센서(10)에 부착되어, 베이어 필터(12)의 각 컬러 세그먼트는 이미지 센서(10)의 하나의 화상 요소, 즉, 픽셀과 정렬되는데, 이 픽셀 중 하나는 20으로 표시되어 있다. 이런 방식으로, 각 픽셀(20)은 단지 하나의 컬러의 광만을 통합시켜서, 야기되는 이미지 데이터가 제어기(미도시)에 의해 센서(10)로부터 판독될 때, 이러한 데이터가 3개의 분리된 이미지들로 정렬될 수 있는데, 각 이미지는 단지 하나의 컬러에 의해 조명되는 픽셀들을 나타낸다. 일반적으로 이런 기능은 단색 광대역 센서를 이용하여 완전한 컬러 이미지들을 생성하기 위해 사용되지만, 본 발명의 실시예에서는, 이런 기능은 분리된 조명원에 각각 대응하는 분리된 이미지들을 형성하기 위해 사용된다. 이러한 3개의 이미지들은 추가적인 처리를 용이하게 하기 위해 크기, 비트 깊이와, 정합(registration)을 준수하게 될 수 있다.

도 2는 파장(34)에 대해 기입된(plotted), 일반적인 베이어 필터내에서 발견되는 세 종류의 컬러 필터들의 양자 효율(32)을 도시한 그래프(30)이다. 양자 효율은 센서에 의해 캡처되고, 전하로 변환되며, 스펙트럼 응답에 해당하는, 특정 파장의 양자의 백분율을 지시한다. 세 개의 컬러 피크들은 청색(36), 녹색(38)과, 적색(40) 필터들에 대응한다. 도시된 것처럼, 청색 필터는 약 625 nm에서 절정이 되고, 녹색 필터는 약 550 nm에서 절정이 되며, 적색 필터는 625 nm에서 절정이 된다. 세 개의 필터들 모두는 스펙트럼의 적외선(IR) 영역에서(약 700 nm 이상) 에너지를 전달한다는 것이 주목된다. 이런 종류의 대부분의 센서들은 이와 무관한 에너지가 센서에 도달하는 것을 차단하는 IR 필터를 또한 포함한다. 이런 종류들의 이미지 센서들을 구비한 디바이스들이 예들은 셀룰러 폰 카메라들과, 중저가 비디오 카메라들을 포함한다. 베이어 필터가 부착된 예시적인 이미지 센서는 일본 동경 소재의 소니사에 의해 판매되는 부품 # ICX445 EXview HAD CCD이다.

본 발명의 실시예는 베이어 필터를 사용해서 단일 프레임 시간 내에 3개의 분리된 이미지들을 캡처하기 위해 컬러 이미지 감지를 하도록 개발된 기술을 이용한다. 이미지 캡처는 적어도 두 개의 상이한 방향들로부터 부품을 조명함으로써, 부품의 다수의 뷰들을 단일 이미지내로 다중화시킴으로써 단일 센서 노출(exposure)로 감소된다. 각 조명원은 베이어 필터의 컬러들에 매칭되는 광파장 또는 고유 컬러를 이용한다. 본 발명의 일 실시예에서, 다음과 같은 컬러 LED들이 이미지 조명을 위해 사용된다:

- 470 nm 청색 - 북쪽 이미지 조명을 위해 사용됨

- 525 nm 녹색 - 발산 이미지 조명을 위해 사용됨(제3 이미지)

-636 nm 적색 - 동쪽 이미지 조명을 위해 사용됨.

이런 응용을 위해 사용될 수 있는 예시적인 LED들은: 470 nm - HLMP-CB30-M0000, Avago Technologies, San Jose, CA; 525 nm - LTST-C190TGKT, Liteon Semiconductor Corporation, Taipei, Taiwan; 그리고 SML-LX0402IC-TR, Lumex, Palatine, IL을 포함한다.

일반적인 베이어 필터에서, 픽셀들의 50%는 녹색이고, 25%는 청색이고, 25%는 적색이다. 이것은 이러한 센서들이 단색 센서로부터 컬러 이미지를 생성하고, 인간의 눈이 청색이나 적색 광보다 녹색 광에 더 민감하다는 사실을 반영하기 위해 설계되었기 때문이다. 이것이 단지 하나의 특정 유형의 컬러 필터만을 나타낸다는 것을 또한 주목해야 한다. 단색 필터에서 컬러들을 분리시키기 위해 사용될 수 있는 다른 컬러 필터들은 예를 들면, 센서에서 픽셀들의 열들(columns)에 정렬되는 컬러들의 줄무늬들을 사용한다. 다른 필터들은 약간 다른 컬러들을 사용할 수 있다. 이러한 다른 필터들 중 임의의 필터가 기본 개념으로부터 벗어나지 않으면서 본 발명의 실시예에 의해 사용될 수 있다.

도 3의 (a)와 3의 (b)는 본 발명의 하나의 실시예를 보여 준다. 도 3의 (a)는 평면도를 보여 주고, 도 3의 (b)는, 운반 매커니즘(51)에 의해 카메라(60)를 지나 운반되고, 제1 방향으로부터 제1 컬러 시준광(54)을 투사하는 제1 조명원(52)과, 제2 컬러 시준광(58)을 투사하는 제2 조명원(56)에 의해 조명되는, 물품(50)을 보여주는 일 실시예의 측면도를 도시한다. 또한, 제3 조명원(62)은 제3 컬러 발산광(64)을 사용해 물품(50)을 조명한다. 베이어 필터가 부착된(미도시) 센서를 포함하는 카메라(60)는 조명된 물품(50)으로부터 이미지 데이터를 획득한다.

도 4a는 제1 방향(74)으로부터 제1 컬러 광을 사용해서 제1 조명원(72)에 의해 조명되는 물품으로부터 획득된 이미지 데이터(70)를 도시한다. 이런 조명 방식을 사용해 획득된 이미지 데이터(70)는 더 밝은 컬러 영역으로서 나타나는 결함(76)을 보여 준다. 도 4b는 제2 방향(82)으로부터 제2 컬러 광을 사용해서 제2 조명원(80)에 의해 조명되는 물품으로부터 획득된 이미지 데이터(78)를 보여 준다. 이런 경우에, 결함은 이미지 데이터(78)에서 보이지 않는다는 것을 주목해야 한다. 도 4c는 이미지 데이터(78)로부터 이미지 데이터(70)를 뺄셈 연산함으로써 계산되는 합성 이미지 데이터(84)를 보여 준다. 합성 이미지 데이터(84)에서, 결함(86)이 명백하게 보인다. 2개의 상이한 방향의 이미지들(70, 78)로부터 이미지 데이터를 결합시키는 목적은 이 두 개의 이미지들 모두에서 발생하는 정보는 억제하고, 이 이미지들 중 단지 하나에서만 발생하는 정보를 향상시키는 것이다. 검출될 결함들은 단지 한 방향에서만 조명될 때 보인다는 것이 그 착상이다. 2개의 방향들에서 보이는 특징은 일반적으로 결함이라고 분류되지 않는다. 또한, 뺄셈은 결함 검출을 향상시키기 위해 이미지들을 결합시키는 하나의 예시적인 방식이지만, 다른 산술 연산들, 논리 연산들, 최소/최대 연산자들과 같은 순서(order) 통계-기반 연산들, 또는 이러한 연산들의 결합들을 포함하는 다른 연산들도 또한 가능하다는 것이 주목된다. 이미지 결합에 후속하여, 표준 머신 비전 기술들이 결합된 이미지 내의 결함을 식별하기 위해 사용된다.

결함이 양쪽 방향의 이미지들에서 나타나는 경우에서는, 물품의 발산 이미지가 결함을 검출하기 위해 사용될 수 있다. 도 5는 위로부터 발산 조명을 사용해 획득된 물품의 회색톤 이미지(90)를 보여 준다. 결함(92)은 원형으로 도시되어 있다. 이러한 이미지 데이터는 지향성 이미지들 중 하나 또는 양쪽과 결합될 수 있거나, 가능한 결함에 대한 추가적인 정보를 산출하기 위해 표준 머신 비전 기술을 사용해서 단독으로 처리 될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 단일 프레임 시간에 3개의 이미지들을 단일 센서상으로 다중화시키는 것은 단일프레임 시간에 데이터를 획득하기 위해 사용된다. 획득 시간을 단일 프레임 시간으로 제한함으로써, 부품을 정지시키고, 데이터를 획득하고, 그런 후에 부품 움직임을 재시작하기 위해 필요한 시간이 최소화된다. 또한, 제한된 기간 동안에만 광을 통합시키는 것이 허용되는, 센서를 사용해서 전자 셔터링(shuttering)을 수행하는 것은 부품을 정지시키지 않고 이미지 데이터가 획득되게 할 수 있다. 물품이 센서의 시야를 통과할 때, 조명원은 부품의 움직임을 중지시키기 위해 또한 스트로보될(strobed) 수 있다. 부품은 카메라를 지나 정상 속도로 움직임을 유지할 수 있거나, 조명원을 전자 셔터링 또는 스트로빙시키는 것에도 불구하고 이미지 데이터가 움직임 흐려짐을 포함하는 경우에, 부품 움직임은, 부품이 센서의 시야를 통과하여 이동할 때 저속되고, 아무런 이미지도 획득되고 있지 않을 때 가속되는, 사인곡선 형태가 되도록 프로그래밍될 수 있다.

본 발명의 근원적인 원리들로부터 이탈하지 않으면서, 위에서 설명된 본 발명의 실시예들의 세부 사항들에 대한 많은 변경들이 수행될 수 있다는 것이 당업자에게 명백할 것이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 다음과 같은 청구항들에 의해서만 결정되어야만 한다.

50: 물품 51: 운반 매커니즘
52: 제1 조명원 54: 제1 컬러 시준광
56: 제2 조명원 58: 제2 컬러 시준광
60: 카메라 62: 제3 조명원
64: 제3 컬러 발산광

Claims (12)

1. 제1 및 제2 조명원, 적용된 베이어(Bayer) 필터를 구비한 이미지 센서와, 제어기를 사용해서 물품(article)의 이미지 데이터를 획득하는 향상된 방법으로서,
   상기 베이어 필터의 제1 컬러에 스펙트럼적으로 매칭되는 광을 갖는, 제1 방향으로부터의 상기 제1 조명을 사용해서 상기 물품을 조명하는 단계;
   상기 베이어 필터의 제2 컬러에 스펙트럼적으로 매칭되는 광을 갖는, 제2 방향으로부터의 상기 제2 조명을 사용해서 상기 물품을 조명하는 단계;
   상기 제어기에 연결된 상기 이미지 센서를 사용해, 상기 제1 조명과 상기 제2 조명에 의해 조명된 상기 물품으로부터 이미지 데이터를 획득하는 단계;
   상기 제어기를 사용해, 상기 이미지 데이터를, 상기 제1 조명에 대응하는 데이터를 포함하는 제1 컬러 이미지와, 상기 제2 조명에 대응하는 데이터를 포함하는 제2 컬러 이미지로 분리하는 단계와;
   상기 제어기를 이용해 상기 제1 컬러 이미지와 상기 제2 컬러 이미지간의 계산에 의해 유도된 이미지를 형성해서, 상기 물품의 이미지 데이터를 획득하는 단계를
   포함하는, 물품의 이미지 데이터를 획득하는 향상된 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 제1 방향과 상기 제2 방향은 180도로 대향된, 물품의 이미지 데이터를 획득하는 향상된 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 베이어 필터의 상기 제1 컬러는 약 550 nm인, 물품의 이미지 데이터를 획득하는 향상된 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 베이어 필터의 제2 컬러는 약 635 nm인, 물품의 이미지 데이터를 획득하는 향상된 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 제1 컬러 이미지와 상기 제2 컬러 이미지간의 상기 계산은 뺄셈인, 물품의 이미지 데이터를 획득하는 향상된 방법.
6. 제1항에 있어서, 상기 제1 조명과 상기 제2 조명은 스트로보되는(strobed), 물품의 이미지 데이터를 획득하는 향상된 방법.
7. 적용된 베이어 필터를 구비한 이미지 센서를 사용해서 물품의 이미지 데이터를 획득하기 위한 향상된 시스템으로서, 상기 시스템은 적용된 베이어 필터를 구비한 이미지 센서와, 상기 이미지 센서에 동작되게 연결된 제어기를 포함하며, 상기 향상된 시스템은:
   상기 베이어 필터의 제1 컬러에 스펙트럼적으로 매칭되는 광을 사용해 제1 방향으로부터 상기 물품을 조명하기 위해 동작되는 제1 조명원과;
   상기 베이어 필터의 제2 컬러에 스펙트럼적으로 매칭되는 광을 사용해 제2 방향으로부터 상기 물품을 조명하기 위해 동작하는 제2 조명원을 포함하되,
   상기 제어기는 적용된 베이어 필터를 사용해 상기 이미지 센서로부터 상기 이미지 데이터를 획득하고, 상기 이미지 데이터를, 상기 제1 조명원에 의해 조명되는 이미지 데이터에 대응되는 제1 컬러 이미지와, 상기 제2 조명원에 의해 조명되는 이미지 데이터에 대응하는 제2 컬러 이미지로 분리하기 위해 동작하고,
   상기 제어기는 계산에 의해 상기 제1 컬러 이미지와 상기 제2 컬러 이미지로부터 유도된 이미지를 형성하여, 상기 물품의 상기 이미지를 획득하기 위해 또한 동작하는, 물품의 이미지 데이터를 획득하기 위한 향상된 시스템.
8. 제7항에 있어서, 상기 제1 방향과 상기 제2 방향은 180도로 대향된, 물품의 이미지 데이터를 획득하기 위한 향상된 시스템.
9. 제7항에 있어서, 상기 베이어 필터의 상기 제1 컬러는 약 550 nm인, 물품의 이미지 데이터를 획득하기 위한 향상된 시스템.
10. 제7항에 있어서, 상기 베이어 필터의 제2 컬러는 약 635 nm인, 물품의 이미지 데이터를 획득하기 위한 향상된 시스템.
11. 제7항에 있어서, 상기 제1 컬러 이미지와 상기 제2 컬러 이미지간의 상기 계산은 뺄셈인, 물품의 이미지 데이터를 획득하기 위한 향상된 시스템.
12. 제7항에 있어서, 상기 제1 조명과 상기 제2 조명은 스트로보되는(strobed), 물품의 이미지 데이터를 획득하기 위한 향상된 시스템.

Images