KR20110000552A - 구조화된 광을 사용하여 결함을 검출하는 방법 및 장치 - Google Patents

구조화된 광을 사용하여 결함을 검출하는 방법 및 장치 Download PDF

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레오 발드윈
조지프 제이. 에머리
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일렉트로 싸이언티픽 인더스트리이즈 인코포레이티드
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Abstract

제조된 물품(94)의 맞춤 및 마무리에서 문제를 검출하는 개선된 방법 및 장치는 구조화된 광을 사용한다. 반대 방향으로부터 획득된 2개 이상의 구조화된 광 이미지(92,98)가 맞물린 면들의 맞춤을 측정하고 이음매 부근에 작은 결함에 의해 야기된 잘못된 맞춤을 회피하기 위해 사용된다.

Description

구조화된 광을 사용하여 결함을 검출하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING DEFECTS USING STRUCTURED LIGHT}
본 발명은 제조된 물품에 있는 국부적 결함을 검출하기 위해 머신 비전을 사용하는 것에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 검사되는 면들에 있는 작은 교란으로 야기된 잘못된 결함 표시를 감소시키면서 맞물린 면들의 오정렬을 검출하기 위해 물품에 투사되는 구조화된 광을 사용하는 것에 관한 것이다.
많은 제조 물품은 2개 이상의 부품들로부터 조립된 외부 패키지를 가지는 것으로 구별된다. 제조사에 의해 종종 요구되는 특징은 조립된 부품들이 이음매 없는 외관을 가지게 하는 것이다. 이것은 부품들이 조립될 때 부품들 사이에 이음매가 용이하게 분간할 수 없는 공차로 부품들이 제조되게 하는 것으로 달성된다. 이 조립 방법에 따른 문제는, 부품들이 제조되는 공차에도 불구하고 맞물리는 부품들에 작은 변동이 발생할 때 발생된다. 이 문제에 대한 하나의 해법은, 부품들이 조립된 후에 면들이 허용가능한 정밀도를 가지고 맞물려있는지 여부를 결정하기 위해 물품을 검사하는 것이다.
가장 단순한 해법은 물품이 허용가능한지를 결정하기 위해 사람이 눈으로 최종 물품을 검사하는 것이다. 사람이 상대적으로 용이하게 훈련받고 대체될 수 있으나, 사람이 하는 검사에 따른 어려움은 시간에 따라 일정치 않는 결과를 포함하며 검사되는 물품에 대해 정량적 판정을 하는데에 어려움이 있는 것을 포함한다. 예를 들어, 사람이 우수한 물품과 불량한 물품을 보고 물품을 검사하도록 훈련받은 후 이들 물품이 본 샘플에 얼마나 많이 닮았는지에 따라 다른 물품을 허용하거나 거부하도록 기대할 수 있다. 그러나, 사람이 하는 검사는 정량적인 판정이라기 보다는 정성적인 판정을 한다는 점에서 어려움이 있다. 이것은 특정 수치 공차로 부품을 검사하는 것을 매우 어렵게 하며, 이것은 다른 검사자는 동일한 부품을 상이하게 분류할 수 있다는 것을 의미한다. 이것은 균일한 외관을 보장하기 위해 물품을 검사하는 목적을 무색케 한다. 이것은 특히 플라스틱 부품이 알루미늄 부품에 맞물릴 필요가 있을 때와 같이 부품들이 상이한 물질로 만들어질 때 어렵다.
균일한 외관을 보장하고 정량적인 품질 기준을 시행하기 위해 머신 비전 시스템이 물품을 검사하는데 사용될 수 있다. 컬러나 그레이스케일 이미지에 따라 좌우되는 2D 머신 비전 시스템은 사람이 표면 맞물림 응용에서의 이상(anomoly)을 정량적으로 측정하는데 존재하는 것과 동일한 어려움을 가지고 있다. 이런 이유로 3D 비전이 표면을 검사하는데 종종 사용된다. 여기에는 표면으로부터 3D 정보를 추출하는데 많은 상이한 방법들이 있으며, 이들 방법 각각은 해상도, 정밀도 및 속도에 있어 변한다. 이 표면 검사 문제를 해결하는데 가장 적합한 3D 측정 방법의 서브세트는 표면에 광 패턴("구조화된 광")을 투사하는 것과, 표면에 대한 3D 정보를 추출하기 위해 패턴의 국부 변위를 측정하는 것을 수반한다.
구조화된 광은 여러 상이한 방법으로 물품의 표면에 생성될 수 있다. 본 발명에서 관심 있는 방법은 초점 맞는 패턴을 표면에 투사한 후, 패턴의 이미지나 이미지들을 획득하고 이 패턴의 부분들의 2D 위치를 측정하고 기하학적으로 점의 높이를 계산하여 표면에 대한 정보를 추출한다. 종래 기술의 구조화된 광 시스템의 개략도가 도 1에 도시되어 있다. 구조화된 광 투사기(2)는 물품(6)에 구조화된 광(4)을 투사하며, 여기서 물품은 카메라(8)에 의해 캡쳐(이미징)되어 이미지(10)를 형성하며 이 이미지(10)는 컴퓨터(12)에 의해 획득되고 처리된다. 도 2는 종래 기술의 구조화된 광 시스템이 물품에 있는 불연속 에지의 이미지를 어떻게 형성할 수 있는지의 일예를 도시한다. 이 다이아그램에서 구조화된 광 투사기(14)는 상부 면(20)과 하부 면(22)으로 이루어진 물품(18)에 스트라이프(16)를 투사한다. 이 스트라이프(16)는 표면(20,22)에 투사되어 투사된 패턴(24,26)을 형성한다. 이들 패턴(24,26)은 카메라(28)에 의해 캡쳐(이미징)된 다음, 후속적으로 컴퓨터(30)에 의해 획득되어 이미지(32)를 형성하며 이후 컴퓨터(30)에 의해 처리된다. 이미지(32)는 표면(20,22)들 사이에 있는 불연속성이 이미지 라인(34,36)의 그룹들 사이에 어떻게 변위로 보이는지를 개략적으로 도시한다. 컴퓨터(30)는 물품의 부분의 상대적인 높이를 결정하기 위해 구조화된 광의 변위를 일반적으로 사용한다.
도 3은 종래 기술의 구조화된 광 시스템이 기하학에 기초하여 면들 위 점들의 상대적인 높이를 계산하는데 사용될 수 있는 방법을 도시하는 개략도이다. 도 3에서, 구조화된 광 투사기(40)는 라인들을 투사하며, 이 라인들 중 하나가 도시되어 있다(참조번호 42). 이 라인은 도면이 놓여있는 면 안으로 또 이 면 밖으로 연장하며, 도 2에 있는 물품과 매우 같은 두 개의 면들(44,46)을 가지는 물품(52)에 도달한다. 라인(42)으로부터 광은 물품(52)으로부터 반사되고 카메라/렌즈 시스템(미도시)에 의해 이미지 센서 면(54)에서 캡쳐(이미징)된다. 이 경우에 이미지 센서 면(54)은 점(56)에서의 면(44)으로부터 반사된 광(48)과, 점(58)에서 면(46)으로부터 반사된 광(50)을 만날 것이다. 도 3에서, 면(44,46)들 사이의 높이 차("B"로 표시)는 이미지 면에서 이미지 센서 면(54)에서의 점들(56,58) 사이의 차("A"로 표시)에 해당된다는 것을 주지해야 한다. 실제로, 잘 알려진 머신 비전 기술이 이미지 면에 있는 점들(56,58)의 위치를 결정하고 거리(A)를 측정하는데 사용될 수 있다. 이 예에서, 거리(A)는 다음 방정식, 즉
1) A = B(1+ tan(a)/tan(b))
에 의해 거리(B)와 연관되며, 여기서 a 및 b는 각각 조사 각도와 관찰 각도로서 도 3에서 나타난 각도들이다.
이 방법의 하나의 예는 B. Shawn Buckley 등의 발명자에 특허 허여된 U.S. 특허 번호 6,064,759에 개시되어 있다. 이 예에서, 면에 투사되는 구조화된 광의 이미지를 획득하기 위해 이후 기하학적 모델이 면에 잘 맞는 단일 카메라 위치가 사용된다. 면의 이미지에 있는 다중 점들이 단일 3D 점을 형성하는데 사용되어 측정의 정밀도를 개선시킨다.
Oleksandr 등이 저술한 "Technique for Phase Measurement and Surface Reconstruction by Use of Colored Structured Light"{Applied Optics Vol. 41, Issue 29, pp. 6104-6117 (2002)}에 기술된 유사한 방법은 투사된 광을 식별하고 3D 측정의 정밀도를 개선시키기 위해 다중 컬러 패턴을 투사한다. 이 문헌은 구조화된 광 이미지들로부터 3D 정보를 추출하기 위해 차동 방정식을 사용하여 자동차 윈드실드의 형태를 결정하기 위해 구조화된 광을 사용하는 것을 논한다.
이들 방법에는 2개의 문제들이 있다. 제 1 문제는 속도이다. 전체 표면에 대한 3D 맵을 생성하는 것은 시간이 많이 든다. 본 명세서에서 고려하고 있는 응용에서, 본 발명은 전체 표면에는 관심이 없고 단지 부품들 사이의 이음매에 인접한 작은 영역에만 관심이 있다. 종래 기술의 방법은 2개의 면들이 맞물린 부분에 대한 정보만을 추출하는 것이 아니라 전체 표면이나 물품을 특징으로 하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 응용에 요구되는 것보다 훨씬 더 많은 계산이 종래 기술의 시스템에서 수행된다.
제 2 문제는 도 4에 도시되어 있다. 도 4에서, 구조화된 광 투사기(60)는 라인들로 구성된 패턴을 물품(68)에 투사하며, 이 라인들 중 하나(62)가 도시된다. 광의 라인(62)은 두 면들(64,66)에서 물품(68)과 만난다. 면들과 만나는 광은 센서(76)의 이미지 면에서 카메라/렌즈 시스템(미도시)에 의해 캡쳐(이미징)된다. 스트라이프(62)로부터 광은 상부면(66)에서 반사되어 광선(70)을 형성하며, 이 광선(70)은 점(78)에서 이미지 센서 면(76)과 만난다. 이 예에서, 하부 면(64)에서 반사되는 광은 면(72)에 작은 결함이 있는 결과 예정된 방향으로부터 벗어나서 새로운 방향(74)으로 나아가서, 광선(74)이 점(80)에서 이미지 센서 면(76)과 만나게 한다. 이것은 머신 비전 기술이 이미지 센서 면에 있는 점들(78,80) 사이의 거리를 측정하는데 사용될 때 거리(A)를 측정하게 한다. 위 방정식 1에 나타난 계산이 거리(D)가 정확히 예측될 수 있다고 가정하고 측정(C)에 적용된다면, 에러가 발생할 것이다. 본 응용에서, 본 발명은 면들에 있는 작은 결함을 검출하는 것과, 잘못된 맞물림 면들에 의해 야기된 보다 시스템적인 면의 차이와 작은 결함을 식별하는 것에 모두 관심이 있다. 상기 언급된 방법은 국부 결함을 필터링하거나 이 결함을 계산에 넣을 수 있으며, 이는 맞물린 면들 사이의 시스템적인 차이와 국부 결함을 식별불가능하게 한다. 이들 결과는 그 어느 것도 본 응용에 바람직하지 않다. 이런 이유로 국부 결함에 의해 야기된 잘못된 맞춤을 거부하고 구조화된 광을 사용하여 잘못된 맞물린 면을 효과적이고 정밀하게 검출하는 방법이 요구된다.
따라서, 본 발명의 목적은 어느 면에 있는 작은 결함으로 야기된 이상(anomaly)을 무시하면서 두 면들 사이의 맞물림에 있는 편차를 검출하고 종래 기술의 시스템보다 더 작은 계산으로 이들 작업을 수행하는 개선된 능력을 가지는 구조화된 광의 머신 비전 시스템 형태의 방법 및 장치를 제공하는 것이다. 본 발명의 목적에 따라 전술된 및 다른 목적을 달성하기 위하여 본 명세서에서 구현되고 폭넓게 기술된 바와 같이 본 방법 및 장치가 개시된다.
본 발명의 일 실시예는 별도의 구조화된 광 투사기에 의해 조명되는 물품을 각각 관찰하는 2개의 상이한 방향으로부터 물품을 관찰하는 2대의 카메라를 사용한다. 이 시스템의 개략도는 도 5에 도시되어 있다. 이 실시예에서, 제 1 구조화된 광 투사기(90)는 제 1 구조화된 광 패턴(92)을 물품(94)에 투사하며, 여기서 제 1 카메라(96)는 구조화된 광 패턴(92)의 이미지를 형성하며 이 이미지는 컴퓨터(95)에 의해 획득되고 처리된다. 후속적으로, 제 2 구조화된 광 투사기(97)는 제 2 구조화된 광 패턴(98)을 물품(94)에 투사하며, 여기서 광 패턴은 제 2 카메라(99)에 의해 캡쳐(이미징)된 후 컴퓨터(95)에 의해 획득되고 처리된다. 이 실시예는 관찰되는 방향에 상관없이 하나의 면이 다른 면에 대해 동일한 상대적인 높이를 가지는 것으로 면들이 보일 수 있으나 국부 결함은 상이한 각도로부터 관찰될 때 높이의 변화를 나타낼 수 있다는 사실로 인해 이 국부 결함으로부터 면들 사이에 진정한 높이 차를 분리할 수 있다. 이것은 도 6 및 도 7에 도시되어 있다. 도 6에서, 2개의 구조화된 광 투사기(100,104)는 반대 방향으로부터 물품(108)을 조명한다. 이미지 센서 면(122,124)에서 측정된 면(110,112)들 사이의 높이 차이는 실질적으로 동일하다. 도 7에서 보면, 우리는 국부 결함(158)이 있는 경우 이미지 센서(148,154)는 면(142)에 대해 면(140)의 높이에 대해 상이한 값을 측정한다는 것을 볼 수 있다.
국부 결함을 검출하는 알고리즘은 2개의 상이한 방향으로부터 구조화된 광 이미지를 획득하는 것을 수반한다. 일반적으로 2개의 방향은 180도 서로 떨어져 있으며, 2개의 구조화된 광 투사기와 카메라는 물품에 대해 동일한 각도에 있으나 이것이 반드시 요구되는 것은 아니다. 카메라와 투사기를 대칭적으로 설정하는 것은 계산을 다소 간단하게 할 수 있고, 일반화를 상실시키지 않고 본 방법을 예시하는데 사용될 수 있다. 각 카메라와 구조화된 광 투사기의 쌍은 물품에 투사되는 구조화된 광이 반사된 상당한 부분을 볼 수 있도록 정렬되어야 한다. 특히 두 카메라는 검사가 요구되는 물품의 영역에 투사되는 구조화된 광 부분을 볼 수 있어야 한다.
본 발명의 일 측면은 일단 획득되면 구조화된 광 이미지가 일반적으로 검사되는 물품에 대한 전체 정보를 양산하도록 처리되지 않는다는 것이다. 계산 시간은 물품의 위치 및 검사되는 물품의 영역의 위치에 관한 선험적 정보를 사용하여 감소될 수 있다. 검사되는 영역의 위치를 아는 것은 본 방법이 물품을 포함하는 2개 이상의 부품들 사이에 이음매 또는 이음매들의 품질에 관한 결정을 하는데 요구될 수 있는 데이터 점들만을 계산하게 한다. 본 방법은 검사되는 이음매의 위치와 시야에 있는 물품의 위치에 관한 정보들이 알려져 있다고 가정한다. 이것은 카메라와 광 투사기에 대해 알려진 위치를 가지고 고정물에 검사되는 물품을 유지하는 것으로 보장될 수 있다. 나아가, 물품에서 검사되는 위치에 관한 정보는 물품에 대한 다른 정보나 엔지니어링 도면으로부터 프로그래밍될 수 있으며 또는 물품 위에 있는 구조화된 광 패턴의 테스트 이미지로부터 추출될 수도 있다. 상기 방법에 대한 대안으로서, 잘 알려진 머신 비전 기술이 검사 전에 물품이 알려진 위치에 고정되지 않거나 위치되지 않은 경우 검사되는 위치와 물품을 위치시키기 위해 사용될 수 있다. 이 위치 단계는 투사되는 구조화된 광이나 다른 구조화되지 않은 광 소스를 사용하여 수행될 수 있다.
본 발명은 제조된 물품에 있는 국부적 결함을 검출할 수 있는 등의 효과를 제공한다.
도 1은 종래 기술의 구조화된 광 시스템의 개략도.
도 2는 투사되는 광과 이미지 사이의 관계를 보여주는 종래 기술의 구조화된 광 시스템의 개략도.
도 3은 잘못 맞물린 에지가 구조화된 광 시스템에 의해 검출되는 것을 보여주는 도면.
도 4는 국부 결함이 구조화된 광 시스템에 의해 검출되는 것을 보여주는 도면.
도 5는 구조화된 광 시스템의 개략도.
도 6은 구조화된 광 시스템에 의해 검출되는 잘못 정렬된 에지의 대칭성을 보여주는 도면.
도 7은 구조화된 광 시스템에 의해 검출된 국부 결함의 비대칭성을 보여주는 도면.
도 8은 구조화된 광 시스템을 사용하여 결함을 검출하는데 사용되는 알고리즘의 흐름도.
제품의 외관은 제품을 판매하는 임의의 회사에 매우 중요하다. 제품 외관의 하나의 매우 중요한 측면은 제품의 전체적으로 인식되는 품질을 말하는 "맞춤 및 마무리(fit and finish)"이다. 고품질의 맞춤 및 마무리는 제품이 인식되는 가치를 증가시키고, 이에 의해 판매 및 이윤 마진을 증가시킬 수 있으며 그리하여 제조사에 의해 정당하게 요구된다. 맞춤 및 마무리에서 특히 곤란한 측면은 부품들 사이에 이음매가 유저에게 거의 보이지 않도록 설계되어, 연속적인 면을 형성하도록 부품들을 맞물리게 하는 것이다. 이것은 정상 제조 공차로 달성하는 것은 어려우며, 또 제품이 일반적으로 검사되지만 모든 제품이 맞춤과 마무리에 대한 설정 기준을 충족하는 것을 보장하는 것은 어렵다.
맞물린 면에 대한 맞춤 및 마무리 검사는 면 높이의 민감한 차를 검출할 것을 요구한다. 이들 차이는 시각적으로는 용이하게 구별할 수 없을 수도 있으나, 다만 예를 들어 이음매 위에 사람이 손가락을 이동시켜 면을 검사할 때에는 명백하게 구별될 수 있다. 이것이 의미하는 것은 통상적인 2D 머신 비전 기술은 맞물린 면에 있는 결함을 검출하기에 효과적으로 사용될 수 없다는 것이다.
여러 3D 비전 기술이 이용가능하다; 그러나, 이런 타입의 응용에 덜 바람직한 3D 비전 기술에는 2개의 팩터(factor)가 존재한다. 제 1 팩터는 속도이다. 일반적으로, 3D 비전 기술은 전체 물품이나 전체 면들을 특징으로 하기 위해 사용된다. 본 발명에서, 우리는 물품의 단일 측면을 검사하는데에만 관심이 있으며, 즉 2개의 부품들이 맞물리는 이음매를 따라 2개의 면들 사이의 맞춤을 정량화하는데에만 관심이 있다. 일반적인 3D 응용은 우리가 관심이 있는 정보를 얻는데 필요한 것보다 훨씬 더 많은 데이터 점들을 계산한다. 따라서, 이음매 부근에 있는 데이터 점들만을 계산하는 본 발명은 전통적인 3D 비전 방법보다 훨씬 더 우수한 성능을 제공한다.
다른 문제는 검사되는 물품이 종종 잘못 맞물린 부품들에서 잘못될 수 있는, 검사되는 이음매 부근에 작은 결함을 나타낸다는 것이다. 일반적으로, 3D 검사 프로그램은 결함의 값을 더 큰 영역으로 평균화하거나 이를 완전히 필터링하는 단계를 구비한다. 본 발명은 면들 사이에 상대적인 높이의 실제 차와 면에 있는 작은 불완전성 사이를 식별함으로써 이것을 개선시킨다.
도 5는 본 발명의 일 실시예의 개략도이다. 제 1 구조화된 광 투사기(90)는 물품(94)에 제 1 초점 맞는 구조화된 광 패턴(92)을 투사한다. 제 1 구조화된 광 패턴은 제 1 카메라(96)에 의해 캡쳐(이미징)되고, 후속 처리를 위해 컴퓨터(95)에 의해 획득된다. 제 2 구조화된 광 투사기(97)는 제 2 초점 맞는 구조화된 광 패턴(98)을 물품(94)의 동일한 영역 위에 투사하고, 이 영역은 카메라(99)에 의해 캡쳐(이미징)되고 이후 컴퓨터(95)에 의해 획득되고 처리된다. 이 실시예에서, 투사기와 카메라의 광축은 검사되는 면들에 의해 형성되는 평면에 일반적으로 수직한 평면에 배열된다. 이 배열은 본 발명에 의해 반드시 요구되는 것은 아니나 계산이 다소 더 용이하고 더 신속하게 수행될 수 있게 해준다. 실제로, 투사기는 광이 물체의 부품들에 의해 차단됨이 없이 면에 도달하는 한 거의 임의의 각도로 존재할 수 있다. 시스템의 해상도는 검사되는 면에 대해 구조화된 광 투사기의 각도에 다라 달라질 수 있으며, 이때 투사기의 각도가 투사기가 면에 거의 수직한 아래쪽으로 향하는 큰 각도에서부터 투사기 각도가 면에 거의 평행한 유리면 각도에 이르기까지 이동됨에 따라 이 해상도와 정밀도 사이에는 트레이드오프(tradeoff) 관계에 있다. 이 실시예에서, 투사기 각도는 면으로부터 30 내지 60도 범위이며, 보다 바람직하게는 면에 대해 45도이다. 카메라는 투사기의 각도와 유사한 각도로 투사기 반대쪽에 배치된다. 카메라는 구조화된 광을 투명하게 볼 수 있는 임의의 각도에 배치될 수 있으나, 해상도 대 정밀도에 대해 동일한 트레이드오프가 존재한다는 것을 주지해야 한다.
이 실시예에서, 제 2 투사기와 카메라가 제 1 투사기와 카메라 반대쪽 180도 및 동일한 수직면에 제 1 투사기와 카메라와 대칭으로 배열된다. 이 구성은 편리하고 계산을 더 간단하게 하지만, 제 2 투사기와 카메라는 면 위 관심 영역이 두 개의 투사기에 의해 조명되고 두 대의 카메라에 의해 볼 수 있는 한 임의의 각도일 수 있다.
이 실시예에서, 구조화된 광 투사기와 카메라는 서로 간섭하지 않도록 패턴을 투사하는 것과 이미지를 획득하는 것을 교대로 수행한다. 패턴들을 분리되게 유지하는 다른 구조도 가능하다. 다른 실시예에서, 패턴은 패턴들 사이를 식별하도록 카메라 상에 배치된 광학 필터와 광의 상이한 파장을 사용하여 투사될 수 있다. 유사하게, 패턴은 직교 편광을 사용하여 투사될 수 있으며, 여기서 패턴을 분리하기 위해 카메라 위에 분석기를 가지고 있다. 이들 실시예들이 일반적으로 가지고 있는 것은 이들이 패턴이 연속적이라기 보다는 동시에 획득될 수 있게 한다는 점이다. 나아가, 구조화된 광 패턴을 물품에 투사하는데 사용되는 광학기기 및/또는 구조화된 광 패턴을 캡쳐(이미징)하는데 카메라에 의해 사용되는 광학기기는 부품들의 표면 마무리와 같은 상세를 억제하고 구조화된 광 패턴의 상세를 개선하도록 설계될 수 있다. 예를 들어, 투사기는 적외선 광을 사용하여 패턴을 투사할 수 있으며 카메라는 이미지로부터 적외선을 제외한 모든 광을 제거하도록 필터를 구비할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서 데이터를 처리하는데 사용되는 알고리즘이 도 8에 도시되어 있다. 이미지 데이터가 컴퓨터에 의해 획득된 후에, 처리되는 이미지에 있는 영역 또는 영역들을 식별하는 것에 의해 처리가 시작한다. 이것은 알고리즘이 원하는 결과에 기여할 수 있는 영역만을 처리하게 하여, 시스템 처리량을 증가시킨다. 일단 영역들이 선택되면 이미지 데이터는 잡음을 감소시키기 위해 일반적으로 필터링된다. 필터링 후에 이미지에 있는 구조화된 광 특징이 고정밀도로 검출된다. 예를 들어, 구조화된 광 특징이 라인이라면, 잘 알려진 머신 비전 알고리즘이 서브픽셀 정밀도로 라인의 중심을 검출하는데 사용될 수 있다. 이 특징을 고정밀도로 검출한 후에는 이 특징에 따라 면의 높이가 추론될 수 있다. 이것을 하는 하나의 방법이 도 3에 도시되어 있으며 위 방정식 1에 의해 기술된다. 면(44)이 높이 측정을 위한 원점으로 선택되었다고 가정하면, 스트라이프(42)의 위치 측정은 이미지에서 양(A)만큼 오프셋될 수 있다. 방정식(1)으로 계산한 후에, 스트라이프(42)의 높이 그리고 물품(52)의 면(46)이 임의적으로 선택된 원점(44)으로부터 -B로 설정될 수 있다.
이 데이터로부터 맞춤 및 마무리를 결정하는 것은 2개의 후속하는 분석 단계들에 따라 좌우된다. 첫째 이미지 데이터가 병합된다. 대부분의 경우에, 2개의 데이터 세트는 동일할 것이다. 이들 경우에, 출력 데이터는 입력 픽셀 중 어느 것일 수 있다. 입력 높이 측정이 불일치하는 경우에 출력 픽셀에는 플래그가 붙으며 차이의 크기가 언급될 것이다. 픽셀이 동일한 경우에 이음매의 알려진 위치의 어느 측에 있는 영역이 이들이 검사를 통과할 만큼 충분히 밀접해 있는지를 결정하기 위해 검사될 것이다. 이들이 다르다면, 면 위치에 있어 차이가 존재한다는 것을 의미하며, 이 차이는 언급되며 물품이 검사를 통과하였는지를 결정하기 위한 프로그램의 다른 부품들로 지나간다. 값들이 다른 경우에는 위치는 면들이 다른 높이에 있다는 것을 의미하는 것이 아니라 오히려 시스템이 유효 측정을 하는 것을 방해하는 표면 불완전성이 존재한다는 것을 의미한다. 프로그램은 이후 이 불완전성이 거부를 보증할만큼 충분히 큰지, 아니면 가능하게는 물품이 허용가능성을 결정하기 위해 사람이 검사하여야 하는지를 결정하여야 한다.
구조화된 광의 많은 다른 패턴은 원하는 정보를 추출하기 위해 물품을 조명하는데 사용될 수 있다. 일 실시예는 검사되는 이음매에 수직한 면 위에 투사되는 스트라이프를 사용하여, 이음매의 어느 쪽에 대한 높이 변화를 검출한다. 다른 패턴, 예를 들어 면 위에 투사되는 도트의 패턴이 사용될 수 있다. 패턴이 깨끗하게 캡쳐(이미징)될 수 있는 한 거의 임의의 패턴이 사용될 수 있으며, 패턴 요소들은 서브 픽셀 정밀도로 위치될 수 있고 이 요소들은 이미지에서 올바르게 식별될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예는 대향하는 배열로 하나의 구조화된 광 투사기와 카메라의 쌍을 사용할 수 있다. 이 실시예에서, 투사기/카메라의 쌍은 물품의 제 1 이미지를 획득하며, 이후 물품은 투사기/카메라의 쌍에 대해 회전되며 다른 이미지가 획득된다. 물품, 투사기/카메라의 쌍 중 어느 한 또는 이들 모두는 처리하는 물품을 반대쪽에서 본 것을 획득하기 위하여 회전될 수 있다. 일단 이미지가 획득되면 처리는 전술된 바와 같이 진행한다.
다른 실시예는 면의 높이를 더 결정하고 측정 정밀도를 개선하기 위하여 더 많은 각도에서 더 많은 이미지를 캡쳐(이미징)하는 것을 수반한다. 또한, 구조화된 광 패턴은 면에 걸쳐 색인될 수 있으며 복수의 이미지들이 면 측정의 샘플 밀도를 증가시키기 위하여 획득된다.
이 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기본 원리를 벗어남이 없이 본 발명의 전술된 실시예의 상세에 많은 변형이 일어날 수 있다는 것을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 범위는 이하 청구범위에 의해서만 결정되어야 한다.
90 : 제 1 구조화된 광 투사기 92 : 제 1 구조화된 광 패턴
94 : 물품 95 : 컴퓨터
96 : 제 1 카메라 97 : 제 2 구조화된 광 투사기
98 : 제 2 구조화된 광 패턴 99 : 제 2 카메라

Claims (8)

  1. 물품에 있는 결함을 분류하는 개선된 방법으로서,
    상기 물품에 광 패턴을 투사하는 단계와, 상기 투사된 패턴의 이미지를 이미지 센서로 획득하는 단계와, 상기 이미지를 컴퓨터에 전송하는 단계와, 상기 이미지를 상기 컴퓨터로 처리하는 단계를 포함하는, 방법에 있어서,
    상기 물품에 제 1 패턴을 제 1 방향으로부터 투사하는 단계와;
    제 1 이미지 센서로 상기 제 1 패턴의 제 1 이미지를 획득하는 단계와;
    상기 제 1 센서로부터 상기 제 1 이미지를 상기 컴퓨터에 전송하는 단계와;
    상기 물품에 제 2 패턴을 제 2 방향으로부터 투사하는 단계와;
    제 2 이미지 센서로 상기 제 2 패턴의 제 2 이미지를 획득하는 단계와;
    상기 제 2 이미지 센서로부터 상기 제 2 이미지를 상기 컴퓨터에 전송하는 단계와;
    이미지들 사이의 차이를 검출하고 물품에 있는 결함을 분류하기 위해 상기 제 1 및 제 2 이미지를 상기 컴퓨터로 처리하는 단계
    를 더 포함하는, 물품에 있는 결함을 분류하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 방향과 상기 제 2 방향은 반대 방향인, 물품에 있는 결함을 분류하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 및 제 2 패턴은 동일한 것인, 물품에 있는 결함을 분류하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 및 제 2 이미지 센서는 하나의 이미지 센서인, 물품에 있는 결함을 분류하는 방법.
  5. 물품에 있는 결함을 분류하는 개선된 방법으로서,
    상기 물품에 광 패턴을 투사하는 단계와, 상기 투사된 패턴의 이미지를 이미지 센서로 획득하는 단계와, 상기 이미지를 컴퓨터에 전송하는 단계와, 상기 이미지를 상기 컴퓨터로 처리하는 단계를 포함하는, 방법에 있어서,
    상기 물품에 패턴을 하나의 방향으로부터 투사하는 단계와;
    이미지 센서로 상기 패턴의 제 1 이미지를 획득하는 단계와;
    상기 센서로부터 상기 제 1 이미지를 상기 컴퓨터에 전송하는 단계와;
    상기 물품을 회전시키는 단계와;
    상기 회전된 물품에 상기 패턴을 방향으로부터 투사하는 단계와;
    상기 이미지 센서로 상기 패턴의 제 2 이미지를 획득하는 단계와;
    상기 이미지 센서로부터 상기 제 2 이미지를 상기 컴퓨터에 전송하는 단계와;
    이미지들 사이의 차이를 검출하고 물품에 있는 결함을 분류하기 위해 상기 제 1 및 제 2 이미지를 상기 컴퓨터로 처리하는 단계
    를 더 포함하는, 물품에 있는 결함을 분류하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 물품은 180도 회전되는, 물품에 있는 결함을 분류하는 방법.
  7. 투사되는 광 패턴, 이미지 센서 및 컴퓨터를 가지고 물품에 있는 결함을 분류하는 개선된 시스템에 있어서,
    상이한 방향으로부터 상기 물품 위 실질적으로 동일한 위치에 패턴을 투사하도록 배열된 제 1 및 제 2 패턴을 갖는 광 투사기와;
    상기 제 1 및 제 2 패턴을 갖는 광의 제 1 및 제 2 이미지를 획득하도록 배열된 제 1 및 제 2 이미지 센서와;
    제 1 및 제 2 이미지 센서와 통신하며, 이미지들 사이에 차이를 검출하고 결함을 분류하기 위해 이미지들을 획득하고 처리하는 컴퓨터
    를 포함하는, 물품에 있는 결함을 분류하는 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 제 1 방향과 상기 제 2 방향은 반대 방향인, 물품에 있는 결함을 분류하는 시스템.
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