KR20110090865A - 3차원 형상 측정방법 - Google Patents

Abstract

N-버켓 알고리즘(N-bucket algorism)을 이용하여 측정 대상물의 3차원 형상을 측정할 수 있는 3차원 형상 측정방법으로, 복수의 방향들로부터 인가되는 격자 패턴광들 각각을 N번 측정 대상물로 조사한 후, 측정 대상물로부터 반사되는 격자 패턴광들을 순차적으로 검출하여, 각 방향에서의 측정 대상물의 N개의 패턴영상들을 획득한다. 이어서, 패턴영상들로부터 X-Y 좌표계의 각 위치에 대응하는 각 방향에서의 위상 및 밝기를 추출하고, 위상으로부터 최초 높이를 밝기로부터 높이 가중치를 계산한다. 이어서, 최초 높이에 높이 가중치를 곱하여 각 방향에서의 가중치 높이를 계산하고, 모든 방향에서의 가중치 높이들을 합하여 최종 높이를 계산한다. 이와 같이, 각 방향에서의 밝기에 따른 높이 가중치를 이용하여 최종 높이를 계산함으로써, 측정 대상물의 3차원 형상을 보다 정확하게 측정할 수 있다.

Description

3차원 형상 측정방법{METHOD FOR MEASURING THREE DIMENSIONAL SHAPE}

본 발명은 3차원 형상 측정방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 N-버켓 알고리즘(N-bucket algorism)을 이용하여 측정 대상물의 3차원 형상을 측정할 수 있는 3차원 형상 측정방법에 관한 것이다.

일반적으로, 3차원 형상 측정장치는 스테이지, 카메라, 조명유닛 및 중앙 처리부로 구성된다. 여기서, 상기 3차원 형상 측정장치를 이용하여 측정 대상물의 3차원 형상을 측정하는 일반적인 방법을 간단하게 설명하면 다음과 같다.

우선, 상기 조명유닛에서 출사되는 격자 패턴광을 상기 스테이지 상에 배치된 측정 대상물로 조사한다. 이때, 상기 격자 패턴광은 N번 옆으로 이동하면서 상기 측정 대상물로 조사된다. 이후, 상기 카메라는 상기 측정 대상물로부터 반사되는 상기 격자 패턴광을 검출하여 상기 측정 대상물의 N개의 패턴영상들을 획득한다. 이어서, 상기 중앙 처리부는 N-버켓 알고리즘(N-bucket algorism)을 이용하여 상기 N개의 패턴영상들로부터 상기 측정 대상물의 각 위치에 따른 높이를 계산해낸다. 이렇게 계산된 상기 각 위치에 따른 높이를 종합할 경우, 상기 측정 대상물의 3차원 형상을 측정할 수 있다.

한편, 상기 조명유닛에서 발생되어 상기 측정 대상물로 조사되는 상기 격자 패턴광은 상기 조명유닛과 인접한 상기 측정 대상물의 부분에 휘도가 상대적으로 높은 포화 영역을 형성시키고, 상기 조명유닛으로부터 멀리 떨어진 상기 측정 대상물의 부분에 휘도가 상대적으로 낮은 그림자 영역을 형성시킬 수 있다. 또는, 상기 측정 대상물의 형상에 따라 그림자 또는 포화영역이 발생될 수 있다. 그러나, 상기 포화 영역과 상기 그림자 영역은 상기 N-버켓 알고리즘을 통해 상기 측정 대상물의 각 위치에 따른 높이가 계산될 때, 계산된 상기 높이의 값의 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있다. 즉, 상기 중앙 처리부는 상기 N-버켓 알고리즘을 이용하여 상기 측정 대상물의 각 위치에 따른 높이를 계산해낼 때, 상기 포화 영역과 상기 그림자 영역에서 부정확한 높이를 계산해낼 수 있다.

따라서, 본 발명은 상기 문제점을 해결하고자 하는 것으로, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는 모든 영역에서 측정 대상물의 3차원 형상을 정확하게 측정할 수 있는 3차원 형상 측정방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 예시적인 일 실시예에 의한 3차원 형상 측정방법은 N-버켓 알고리즘(N-bucket algorism)을 이용하여 측정 대상물의 3차원 형상을 측정하는 측정방법에 관한 것으로, 우선 복수의 방향들로부터 인가되는 격자 패턴광들 각각을 N번 이동하면서 상기 측정 대상물로 조사한 후, 상기 측정 대상물로부터 반사되는 상기 격자 패턴광들을 순차적으로 검출하여, 상기 각 방향에서의 상기 측정 대상물의 N개의 패턴영상들을 획득한다. 이어서, 상기 패턴영상들로부터 X-Y 좌표계의 각 위치{i(x,y)}에 대응하는 상기 각 방향에서의 위상{P_i(x,y)} 및 밝기{A_i(x,y)}를 추출한 후, 상기 위상으로부터 상기 각 방향에서의 최초 높이{H_i(x,y)}를 계산하고, 상기 평균밝기를 매개변수로 하는 가중치 함수를 이용하여 상기 각 방향에서의 높이 가중치{W_i(x,y)}를 계산한다. 이어서, 상기 최초 높이에 상기 높이 가중치를 곱하여 상기 각 방향에서의 가중치 높이{W_i(x,y)ㆍH_i(x,y)}를 계산하고, 모든 방향에서의 상기 가중치 높이들을 합하여 상기 각 위치에서의 최종 높이{∑W_i(x,y)ㆍH_i(x,y)/∑W_i(x,y)}를 계산한다. 여기서, 상기 밝기는 상기 검출된 격자 패턴광들을 평균하여 얻은 평균밝기일 수 있다. 또한, 모든 방향에서의 상기 높이 가중치들의 합은 '1'인 것{∑W_i(x,y)=1}일 수 있다.

상기 위상 및 상기 평균밝기를 추출하는 단계에서, 상기 패턴영상들로부터 상기 각 위치에 대응하는 가시도(visibility) 또는 SNR(signal-to-noise ratio)가 더 추출될 수 있고, 이때 상기 가중치 함수는 상기 평균밝기와 상기 가시도 또는 상기 SNR을 매개변수로 하는 함수일 수 있다.

또한, 상기 위상 및 상기 평균밝기를 추출하는 단계에서, 상기 패턴영상들로부터 상기 격자 패턴광들 각각에서의 격자피치인 측정범위(λ)가 더 추출될 수 있고, 상기 가중치 함수는 상기 평균밝기와 상기 가시도 또는 상기 SNR과 상기 측정범위를 매개변수로 하는 함수일 수 있다. 여기서, 상기 격자 패턴광들의 상기 측정범위들은 적어도 2개 이상이 상이할 수 있다.

상기 가중치 함수는 상기 평균밝기가 중간치 또는 사전에 설정한 기준값을 기점으로 증가하거나 감소할 때 상기 높이 가중치를 감소시킬 수 있고, 상기 가시도 또는 상기 SNR이 증가될 때 상기 높이 가중치를 증가시킬 수 있으며, 상기 측정범위가 증가될 때 상기 높이 가중치를 감소시킬 수 있다. 이때, 상기 사전에 설정한 기준값은 시편석을 이용하여 3차원 측정 조건을 정할 때 설정되거나 또는 사용자에 의해 임의로 설정될 수도 있다.

한편, 상기 높이 가중치를 계산하는 단계에서는 상기 패턴영상들을 그림자 영역, 포화 영역 및 비포화 영역으로 구분하는 단계가 더 수행될 수 있고, 이때 상기 그림자 영역은 상기 평균밝기가 최소 밝기값 이하이고 상기 가시도 또는 상기 SNR이 최소 기준값 이하인 영역이고, 상기 포화 영역은 상기 평균밝기가 최대 밝기값 이상이고 상기 가시도 또는 상기 SNR이 최소 기준값 이하인 영역이며, 상기 비포화 영역은 상기 그림자 영역 및 상기 포화 영역을 제외한 나머지 영역이다.

상기 그림자 영역 및 상기 포화 영역에서의 상기 가중치 함수는 상기 높이 가중치를 '0'으로 계산할 수 있다. 반면, 상기 비포화 영역에서의 상기 가중치 함수는 상기 높이 가중치를 상기 비포화 영역 모두에서 동일한 값으로 계산할 수 있다. 이와 다르게, 상기 비포화 영역에서의 상기 가중치 함수는 상기 평균밝기가 중간치를 기점으로 증가하거나 감소할 때 상기 높이 가중치를 감소시키고, 상기 가시도 또는 상기 SNR이 증가될 때 상기 높이 가중치를 증가시키며, 상기 측정범위가 증가될 때 상기 높이 가중치를 감소시킬 수 있다.

또한, 상기 평균밝기가 일 특정값 이상일 경우에는 포화영역으로 판단하여 높이 가중치를 '0'으로 설정하고, 상기 평균밝기가 타 특정값 이하일 경우에는 그림자영역으로 판단하여 높이 가중치를 '0'으로 설정할 수 있다. 상기 일 특정값 및 상기 타 특정값은 측정기판의 컬러 등 측정 환경을 고려하여 사용자에 의해 임의로 설정될 수도 있다.

본 발명의 예시적인 일실시예에 의한 3차원 형상 측정방법은 N-버켓 알고리즘(N-bucket algorism)을 이용하여 측정 대상물의 3차원 형상을 측정하는 측정방법에 관한 것으로, 우선 복수의 방향들로부터 인가되는 격자 패턴광들 각각을 N번 이동하면서 상기 측정 대상물로 조사한 후, 상기 측정 대상물로부터 반사되는 상기 격자 패턴광들을 순차적으로 검출하여, 상기 각 방향에서의 상기 측정 대상물의 N개의 패턴영상들을 획득한다. 이어서, 상기 패턴영상들로부터 X-Y 좌표계의 각 위치{i(x,y)}에 대응하는 상기 각 방향에서의 위상{P_i(x,y)} 및 가시도(visibility){V_i(x,y)}를 추출한 후, 상기 위상으로부터 상기 각 방향에서의 최초 높이{H_i(x,y)}를 계산하고, 상기 가시도를 매개변수로 하는 가중치 함수를 이용하여 상기 각 방향에서의 높이 가중치{W_i(x,y)}를 계산한다. 이어서, 상기 최초 높이에 상기 높이 가중치를 곱하여 상기 각 방향에서의 가중치 높이{W_i(x,y)ㆍH_i(x,y)}를 계산하고, 모든 방향에서의 상기 가중치 높이들을 합하여 상기 각 위치에서의 최종 높이{∑W_i(x,y)ㆍH_i(x,y)/∑W_i(x,y)}를 계산한다.

본 발명에 의하면, 각 방향에서 촬영된 패턴영상들로부터 평균밝기, 가시도 또는 SNR, 그리고 측정범위를 추출하고, 추출된 결과에 따라 높이 가중치를 결정함으로써, 그림자 영역 및 포화 영역을 포함하는 모든 영역에서 측정 대상물의 각 위치에 따른 높이를 종래보다 정확하게 측정할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 3차원 형상 측정방법에 사용되는 예시적인 3차원 형상 측정장치를 도시한 개념도이다.
도 2는 도 1의 측정 대상물로 조사된 격자 패턴광에 의한 격자무늬 패턴 이미지를 도시한 평면도이다.
도 3은 격자 패턴광이 우측 방향에서 측정 대상물로 조사될 때의 카메라에 측정된 영상을 평면도이다.
도 4는 격자 패턴광이 좌측 방향에서 측정 대상물로 조사될 때의 카메라에 측정된 영상을 평면도이다.
도 5는 카메라에 측정된 패턴영상들에서의 평균밝기와 기본 가중치 사이의 관계를 나타낸 그래프이다.
도 6은 카메라에 측정된 패턴영상들에서의 가시도 또는 SNR과 기본 가중치 사이의 관계를 나타낸 그래프이다.
도 7은 카메라에 측정된 패턴영상들에서의 측정범위와 기본 가중치 사이의 관계를 나타낸 그래프이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다.

일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 3차원 형상 측정방법에 사용되는 예시적인 3차원 형상 측정장치를 도시한 개념도이다.

도 1을 참조하면, 본 실시예에 의한 3차원 형상 측정방법에 사용되는 3차원 형상 측정장치는 측정 스테이지부(100), 영상 촬영부(200), 제1 및 제2 조명부들(300, 400), 영상 획득부(500), 모듈 제어부(600) 및 중앙 제어부(700)를 포함할 수 있다.

상기 측정 스테이지부(100)는 측정 대상물(10)을 지지하는 스테이지(110) 및 상기 스테이지(110)를 이송시키는 스테이지 이송유닛(120)을 포함할 수 있다. 본 실시예에서, 상기 스테이지(110)에 의해 상기 측정 대상물(10)이 상기 영상 촬영부(200)와 상기 제1 및 제2 조명부들(300, 400)에 대하여 이동함에 따라, 상기 측정 대상물(10)에서의 측정위치가 변경될 수 있다.

상기 영상 촬영부(200)는 상기 스테이지(110)의 상부에 배치되어 상기 측정 대상물(10)로부터 반사되어온 광을 인가받아, 상기 측정 대상물(10)에 대한 영상을 측정한다. 즉, 상기 영상 촬영부(200)는 상기 제1 및 제2 조명부들(300, 400)에서 출사되어 상기 측정 대상물(10)에서 반사된 광을 인가받아, 상기 측정 대상물(10)의 평면영상을 촬영한다.

상기 영상 촬영부(200)는 카메라(210), 결상렌즈(220), 필터(230) 및 원형램프(240)를 포함할 수 있다. 상기 카메라(210)는 상기 측정 대상물(10)로부터 반사되는 광을 인가받아 상기 측정 대상물(10)의 평면영상을 촬영하고, 일례로 CCD 카메라나 CMOS 카메라 중 어느 하나가 적용될 수 있다. 상기 결상렌즈(220)는 상기 카메라(210)의 하부에 배치되어, 상기 측정 대상물(10)에서 반사되는 광을 상기 카메라(210)에서 결상시킨다. 상기 필터(230)는 상기 결상렌즈(220)의 하부에 배치되어, 상기 측정 대상물(10)에서 반사되는 광을 여과시켜 상기 결상렌즈(220)로 제공하고, 일례로 주파수 필터, 컬러필터 및 광세기 조절필터 중 어느 하나로 이루어질 수 있다. 상기 원형램프(240)는 상기 필터(230)의 하부에 배치되어, 상기 측정 대상물(10)의 2차원 형상과 같은 특이영상을 촬영하기 위해 상기 측정 대상물(10)로 광을 제공할 수 있다.

상기 제1 조명부(300)는 상기 영상 촬영부(200)의 우측에 상기 측정 대상물(10)을 지지하는 상기 스테이지(110)에 대하여 경사지게 배치될 수 있다. 상기 제1 조명부(300)는 제1 조명유닛(310), 제1 격자유닛(320), 제1 격자 이송유닛(330) 및 제1 집광렌즈(340)를 포함할 수 있다. 상기 제1 조명유닛(310)은 조명원과 적어도 하나의 렌즈로 구성되어 광을 발생시키고, 상기 제1 격자유닛(320)은 상기 제1 조명유닛(310)의 하부에 배치되어 상기 제1 조명유닛(310)에서 발생된 광을 격자무늬 패턴을 갖는 제1 격자 패턴광으로 변경시킨다. 상기 제1 격자 이송유닛(330)은 상기 제1 격자유닛(320)과 연결되어 상기 제1 격자유닛(320)을 이송시키고, 일례로 PZT(Piezoelectric) 이송유닛이나 미세직선 이송유닛 중 어느 하나로 적용될 수 있다. 상기 제1 집광렌즈(340)는 상기 제1 격자유닛(320)의 하부에 배치되어 상기 제1 격자유닛(320)로부터 출사된 상기 제1 격자 패턴광을 상기 측정 대상물(10)로 집광시킨다.

상기 제2 조명부(400)는 상기 영상 촬영부(200)의 좌측에 상기 측정 대상물(10)을 지지하는 상기 스테이지(110)에 대하여 경사지게 배치될 수 있다. 상기 제2 조명부(400)는 제2 조명유닛(410), 제2 격자유닛(420), 제2 격자 이송유닛(430) 및 제2 집광렌즈(440)를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 제2 조명부(400)는 위에서 설명한 상기 제1 조명부(300)와 실질적으로 동일하므로, 자세한 설명은 생략하기로 한다.

상기 제1 조명부(300)는 상기 제1 격자 이송유닛(330)이 상기 제1 격자유닛(320)을 N번 순차적으로 이동하면서, 상기 측정 대상물(10)로 N개의 제1 격자 패턴광들을 조사할 때, 상기 영상 촬영부(200)는 상기 측정 대상물(10)에서 반사된 상기 N개의 제1 격자 패턴광들을 순차적으로 인가받아 N개의 제1 패턴영상들을 촬영할 수 있다. 또한, 상기 제2 조명부(400)는 상기 제2 격자 이송유닛(430)이 상기 제2 격자유닛(420)을 N번 순차적으로 이동하면서, 상기 측정 대상물(10)로 N개의 제2 격자 패턴광들을 조사할 때, 상기 영상 촬영부(200)는 상기 측정 대상물(10)에서 반사된 상기 N개의 제2 격자 패턴광들을 순차적으로 인가받아 N개의 제2 패턴영상들을 촬영할 수 있다. 여기서, 상기 N은 자연수로, 일례로 3 또는 4일 수 있다.

한편, 본 실시예에서는 상기 제1 및 제2 격자 패턴광들을 발생시키는 조명장치로 상기 제1 및 제2 조명부들(300, 400)만을 설명하였으나, 이와 다르게 상기 조명부의 개수는 3개 이상일 수도 있다. 즉, 상기 측정 대상물(10)로 조사되는 격자 패턴광이 다양한 방향에서 조사되어, 다양한 종류의 패턴영상들이 촬영될 수 있다. 예를 들어, 3개의 조명부들이 상기 영상 촬영부(200)를 중심으로 정삼각형 형태로 배치될 경우, 3개의 격자 패턴광들이 서로 다른 방향에서 상기 측정 대상물(10)로 인가될 수 있고, 4개의 조명부들이 상기 영상 촬영부(200)를 중심으로 정사각형 형태로 배치될 경우, 4개의 격자 패턴광들이 서로 다른 방향에서 상기 측정 대상물(10)로 인가될 수 있다.

상기 영상 획득부(500)는 상기 영상 촬영부(200)의 카메라(210)와 전기적으로 연결되어, 상기 카메라(210)로부터 상기 패턴영상들을 획득하여 저장한다. 예를 들어, 상기 영상 획득부(500)는 상기 카메라(210)에서 촬영된 상기 N개의 제1 패턴영상들 및 상기 N개의 제2 패턴영상들을 인가받아 저장하는 이미지 시스템을 포함한다.

상기 모듈 제어부(600)는 상기 측정 스테이지부(100), 상기 영상 촬영부(200), 상기 제1 조명부(300) 및 상기 제2 조명부(400)와 전기적으로 연결되어 제어한다. 상기 모듈 제어부(600)는 예를 들어, 조명 콘트롤러, 격자 콘트롤러 및 스테이지 콘트롤러를 포함한다. 상기 조명 콘트롤러는 상기 제1 및 제2 조명유닛들(310, 410)을 각각 제어하여 광을 발생시키고, 상기 격자 콘트롤러는 상기 제1 및 제2 격자 이송유닛들(330, 430)을 각각 제어하여 상기 제1 및 제2 격자유닛들(320, 420)을 이동시킨다. 상기 스테이지 콘트롤러는 상기 스테이지 이송유닛(120)을 제어하여 상기 스테이지(110)를 상하좌우로 이동시킬 수 있다.

상기 중앙 제어부(700)는 상기 영상 획득부(500) 및 상기 모듈 제어부(600)와 전기적으로 연결되어 각각을 제어한다. 구체적으로, 상기 중앙 제어부(700)는 상기 영상 획득부(500)의 이미지 시스템으로부터 상기 N개의 제1 패턴영상들 및 상기 N개의 제2 패턴영상들을 인가받아, 이를 처리하여 상기 측정 대상물의 3차원 형상을 측정할 수 있다. 또한, 상기 중앙 제어부(700)는 상기 모듈 제어부(600)의 조명 콘트롤러, 격자 콘트롤러 및 스테이지 콘트롤러을 각각 제어할 수 있다. 이와 같이, 상기 중앙 제어부는 이미지처리 보드, 제어 보드 및 인터페이스 보드를 포함할 수 있다.

도 2는 도 1의 측정 대상물로 조사된 격자 패턴광에 의한 격자무늬 패턴 이미지를 도시한 평면도이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 복수의 조명부들 중 어느 하나의 조명부에서 출사된 격자 패턴광이 상기 측정 대상물(10)로 조사될 때, 상기 측정 대상물(10) 상에는 격자무늬 패턴 이미지가 형성된다. 이때, 상기 격자무늬 패턴 이미지는 복수개의 격자무늬들을 포함하고 있는데, 본 실시예에서 상기 격자무늬들 사이의 간격, 즉 격자피치를 측정범위(λ)이라고 정의한다.

한편, 상기 측정범위(λ)는 상기 격자 패턴광들의 종류와 상관없이 동일한 값을 가질 수 있지만, 이와 다르게 상기 격자 패턴광들의 종류에 따라 서로 다른 값을 가질 수도 있다. 이때, 상기 측정범위(λ)는 상기 격자 패턴광들의 종류에 따라 적어도 2개 이상이 서로 상이한 것이 바람직하다. 예를 들어, 상기 제1 조명부(300)에서 발생된 상기 제1 격자 패턴광에 의한 격자무늬 패턴 이미지는 제1 측정범위의 격자무늬들을 갖고, 상기 제2 조명부(400)에서 발생된 상기 제2 격자 패턴광에 의한 격자무늬 패턴 이미지는 상기 제1 측정범위와 다른 제2 측정범위의 격자무늬들을 가질 수 있다.

도 3은 격자 패턴광이 우측 방향에서 측정 대상물로 조사될 때의 카메라에 측정된 영상을 평면도이고, 도 4는 격자 패턴광이 좌측 방향에서 측정 대상물로 조사될 때의 카메라에 측정된 영상을 평면도이다. 이때, 도 3 및 도 4에서는 격자무늬 패턴이 생략된 단지 밝기(휘도)에 대한 상대적인 양만 표현한 영상을 도시하였다.

도 1, 도 3 및 도 4를 참조하면, 복수의 조명부들 중 어느 하나의 조명부에서 출사된 격자 패턴광이 상기 측정 대상물(10)로 조사될 때, 상기 카메라(210)에서 촬영된 영상에는 상대적으로 어두운 그림자 영역(shadow area) 및 상대적으로 밝은 포화 영역(saturation area)이 형성될 수 있다.

예를 들어, 도 3과 같이 우측 방향에서 격자 패턴광이 상기 측정 대상물(10)로 인가될 때, 일반적으로 상기 포화 영역은 상기 측정 대상물의 우측부분에서 주로 형성되고, 상기 그림자 영역은 상기 측정 대상물의 좌측부분에서 주로 형성될 수 있다. 반면, 도 4와 같이 좌측 방향에서 격자 패턴광이 우측 방향에서 임의의 광이 상기 측정 대상물(10)로 인가될 때, 일반적으로 상기 포화 영역은 상기 측정 대상물의 우측부분에서 주로 형성되고, 상기 그림자 영역은 상기 측정 대상물의 좌측부분에서 주로 형성될 수 있다.

이하, 도 1 내지 도 3을 다시 참조하면서, 위에서 설명한 내용을 기초로 본 실시예에 의한 3차원 형상 측정방법을 설명하겠다.

우선, 복수의 방향들에서 발생된 격자 패턴광들을 상기 스테이지(110) 상에 배치된 상기 측정 대상물(10)로 순차적으로 조사하고, 이렇게 조사되어 상기 측정 대상물(10)로부터 반사된 상기 격자 패턴광들을 상기 카메라(210)에서 순차적으로 검출하여 복수의 패턴영상들을 획득한다.

구체적으로, 상기 격자 패턴광들 각각은 N번, 예를 들어 3번 또는 4번 옆으로 이동하면서 상기 측정 대상물(10)로 조사함으로써, 상기 각 방향마다 상기 측정 대상물에 대한 N개의 패턴영상들을 획득한다. 예를 들어, 도 1에서와 같이 상기 제1 및 제2 조명부들(300, 400)에서 발생된 상기 제1 및 제2 격자 패턴광들이 상기 측정 대상물(10)로 조사될 경우, N개의 제1 패턴영상들과 N개의 제2 패턴영상들을 획득할 수 있다.

이어서, 상기 각 방향에서의 N개의 패턴영상들로부터 X-Y 좌표계의 각 위치{i(x,y)}에서의 N개의 밝기정도들{Iⁱ ₁, Iⁱ ₂, ... , Iⁱ _N}과, 도 2에서와 같은 측정범위(λ)를 추출하고, 이들 중 상기 N개의 밝기정도들{Iⁱ ₁, Iⁱ ₂, ... , Iⁱ _N}로부터 상기 각 방향에서의 위상{P_i(x,y)}, 밝기{A_i(x,y)} 및 가시도{V_i(x,y)}를 계산해낸다. 이때, 상기 각 방향에서의 위상{P_i(x,y)}, 밝기{A_i(x,y)} 및 가시도{V_i(x,y)}는 N-버켓 알고리즘(N-bucket algorism)을 이용하여 계산되어 질 수 있다. 또한, 상기 밝기{A_i(x,y)}는 상기 검출된 격자 패턴광들을 평균하여 얻은 평균밝기인 것이 바람직하다. 따라서, 이하에서는 상기 밝기{A_i(x,y)}를 평균밝기{A_i(x,y)}로 명명하겠다.

예를 들어, 상기 N이 3일 경우, 상기 각 방향에서의 3개의 패턴영상들로부터 3개의 밝기정도들{Iⁱ ₁, Iⁱ ₂, Iⁱ ₃}이 추출되고, 3-버켓 알고리즘을 통해 아래의 수식과 같은 위상{P_i(x,y)}, 평균밝기{A_i(x,y)} 및 가시도{V_i(x,y)}를 계산해낼 수 있다. 아래 수식에서 B_i(x,y)는 상기 각 방향에서의 3개의 패턴영상들에서의 영상신호(밝기신호)의 진폭을 의미한다. 이때, Iⁱ ₁은 a + b cos(Φ)이고, Iⁱ ₂은 a + b cos(φ+2π/3)이며, Iⁱ ₃은 a + b cos(φ+4π/3)이다.

반면, 상기 N이 4일 경우, 상기 각 방향에서의 4개의 패턴영상들로부터 4개의 밝기정도들{Iⁱ ₁, Iⁱ ₂, Iⁱ ₃, Iⁱ ₄}이 추출되고, 4-버켓 알고리즘을 통해 아래의 수식과 같은 위상{P_i(x,y)}, 평균밝기{A_i(x,y)} 및 가시도{V_i(x,y)}를 계산해낼 수 있다. 아래 수식에서 B_i(x,y)는 상기 각 방향에서의 4개의 패턴영상들에서의 영상신호(밝기신호)의 진폭을 의미한다. 이때, Iⁱ ₁은 a + b cos(Φ)이고, Iⁱ ₂은 a + b cos(φ+π/2)이며, Iⁱ ₃은 a + b cos(φ+π/)이고, Iⁱ ₃은 a + b cos(φ+3π/2)이다.

한편, 본 실시예에서, 상기 가시도{V_i(x,y)}를 대신하여 신호대잡음비, 즉 SNR(signal-to-noise ratio)을 계산하여 사용할 수도 있다. 이때, 상기 SNR은 상기 각 방향에서의 N개의 패턴영상들에서의 노이즈 신호(N)에 대한 영상신호(S)의 비{S/N}를 나타낸 것이다.

이어서, 상기 각 방향에서의 위상{P_i(x,y)}으로부터 상기 각 방향에서의 최초 높이{H_i(x,y)}를 아래와 같이 계산해낸다. 이때, 아래 수식에서 k_i(x,y)는 위상과 높이 사이의 변환비율을 나타내는 위상 대 높이 변환 스케일을 의미한다.

한편, 상기 평균밝기{A_i(x,y)}, 상기 가시도{V_i(x,y)} 및 상기 측정범위(λ) 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 각 방향에서의 높이 가중치{W_i(x,y)}를 계산해낸다. 상기 각 방향에서의 높이 가중치{W_i(x,y)}는 예를 들어, 상기 평균밝기{A_i(x,y)}, 상기 가시도{V_i(x,y)} 및 상기 측정범위(λ)를 매개변수로 하는 가중치 함수{f(~)}에 의해 아래와 같이 도출될 수 있다. 이때, 모든 방향에서의 상기 높이 가중치들의 합은 '1'인 것{∑W_i(x,y)=1}이 바람직하다.

이어서, 상기 각 방향에서의 최초 높이{H_i(x,y)}에 상기 각 방향에서의 높이 가중치{W_i(x,y)}를 곱하여 상기 각 방향에서의 가중치 높이{W_i(x,y)ㆍH_i(x,y)}를 계산하고, 모든 방향에서의 상기 가중치 높이들을 합하여 상기 높이 가중치들의 합{∑W_i(x,y)}으로 나누어 상기 각 위치에서의 최종 높이{∑W_i(x,y)ㆍH_i(x,y)/∑W_i(x,y)}를 계산해낸다.

이후, 이와 같이 계산된 상기 각 위치에 따른 높이를 통합하여, 상기 측정 대상물(10)의 3차원 형상을 정확하게 측정할 수 있다.

이하, 상기 가중치 함수{f(~)}의 특성, 즉 상기 평균밝기{A_i(x,y)}, 상기 가시도{V_i(x,y)} 또는 상기 SNR, 및 상기 측정범위(λ)와, 상기 각 방향에서의 높이 가중치{W_i(x,y)} 사이의 관계를 보다 자세하게 설명하도록 하겠다.

도 5는 카메라에 측정된 패턴영상들에서의 평균밝기와 기본 가중치 사이의 관계를 나타낸 그래프이다.

우선, 도 5를 참조하면, 상기 가중치 함수{f(~)}는 상기 평균밝기{A_i(x,y)}가 사전에 설정된 특정값을 기점으로 증가하거나 감소할 때, 상기 높이 가중치{W_i(x,y)}를 감소시키도록 작용할 수 있다. 즉, 상기 평균밝기{A_i(x,y)}가 상기 특정값일 때, 상기 높이 가중치{W_i(x,y)}는 상대적으로 가장 높은 값을 갖고, 상기 평균밝기{A_i(x,y)}가 상기 특정값에서 멀어질수록 상기 높이 가중치{W_i(x,y)}의 값은 점점 감소할 수 있다. 여기서, 상기 특정값은 시편석을 이용하여 3차원 측정 조건을 정할 때 설정되거나 사용자에 의해 임의로 설정될 수도 있다. 그러나, 상기 특정값은 평균값, 즉 평균밝기{V_i(x,y)}의 중간치인 것이 바람직하다.

도 6은 카메라에 측정된 패턴영상들에서의 가시도 또는 SNR과 기본 가중치 사이의 관계를 나타낸 그래프이다.

이어서, 도 6을 참조하면, 상기 가중치 함수{f(~)}는 상기 가시도{V_i(x,y)} 또는 상기 SNR이 증가될 때, 상기 높이 가중치를 증가시키도록 작용할 수 있다. 즉, 상기 가시도{V_i(x,y)} 또는 상기 SNR의 값이 서서히 증가될 때, 상기 높이 가중치{W_i(x,y)}의 값도 서서히 증가될 수 있다.

도 7은 카메라에 측정된 패턴영상들에서의 측정범위와 기본 가중치 사이의 관계를 나타낸 그래프이다.

이어서 도 7을 참조하면, 상기 가중치 함수{f(~)}는 상기 측정범위(λ)가 증가될 때, 상기 높이 가중치{W_i(x,y)}를 감소시키도록 작용할 수 있다. 즉, 상기 측정범위(λ)의 값이 서서히 증가될 때, 상기 높이 가중치{W_i(x,y)}의 값은 서서히 감소할 수 있다.

한편, 도 2, 도 5 및 도 6을 다시 참조하면, 상기 각 방향에서의 N 개의 패턴영상들은 그림자 영역, 포화 영역 및 비포화 영역으로 구분되고, 각 영역에 따라 서로 다른 높이 가중치{W_i(x,y)}이 부여될 수 있다. 여기서, 상기 그림자 영역은 상기 평균밝기{A_i(x,y)}가 최소 밝기값(A1) 이하이고, 상기 가시도{V_i(x,y)} 또는 상기 SNR이 최소 기준값(Vmin) 이하인 영역이다. 상기 포화 영역은 상기 평균밝기{A_i(x,y)}가 최대 밝기값(A2) 이상이고, 상기 가시도 또는 상기 SNR이 최소 기준값(Vmin) 이하인 영역이다. 상기 비포화 영역은 상기 그림자 영역 및 상기 포화 영역을 제외한 나머지 영역이다.

우선, 상기 그림자 영역 및 상기 포화 영역에서의 상기 가중치 함수{f(~)}는 상기 높이 가중치{W_i(x,y)}를 '0'으로 계산한다. 즉, 상기 그림자 영역 및 상기 포화 영역에서의 상기 높이 가중치{W_i(x,y)}는 '0'으로 결정된다.

이어서, 상기 비포화 영역에서의 상기 가중치 함수{f(~)}는 도 5 내지 도 7과 같이, 상기 평균밝기{A_i(x,y)}가 중간치를 기점으로 증가하거나 감소할 때 상기 높이 가중치를 감소시키고, 상기 가시도{V_i(x,y)} 또는 상기 SNR이 증가될 때 상기 높이 가중치{W_i(x,y)}를 증가시키며, 상기 측정범위(λ)가 증가될 때 상기 높이 가중치{W_i(x,y)}를 감소시킬 수 있다.

반면, 상기 비포화 영역에서의 상기 가중치 함수{f(~)}는 상기 높이 가중치{W_i(x,y)}를 상기 비포화 영역 모두에서 동일한 값으로 계산할 수도 있다. 예를 들어, 상기 비포화 영역 내에 위치하는 4개의 방향에서의 높이 가중치들을 각각 제1 내지 제4 높이 가중치들(W₁, W₂, W₃, W₄)라 할 때, 상기 제1 내지 제4 높이 가중치들(W₁, W₂, W₃, W₄)의 값 모두가 '1/4'으로 결정될 수 있다.

이와 같이 본 실시예에 따르면, 상기 각 방향에서 촬영된 N 개의 패턴영상들로부터 상기 평균밝기{A_i(x,y)}, 상기 가시도{V_i(x,y)} 또는 SNR, 그리고 상기 측정범위(λ)를 추출하고, 추출된 결과에 따라 상기 높이 가중치{W_i(x,y)}를 결정함으로써, 모든 영역에서 상기 측정 대상물(10)의 각 위치에 따른 높이를 종래보다 정확하게 측정할 수 있다.

특별히, 상기 각 방향에서의 N 개의 패턴영상들을 그림자 영역, 포화 영역 및 비포화 영역으로 구분하고, 상기 각 영역에 따라 서로 다른 높이 가중치{W_i(x,y)}를 부여함으로써, 상기 그림자 영역 및 상기 포화 영역에서의 높이값의 신뢰도가 저하되는 것을 보상할 수 있다. 즉, 상기 높이 가중치{W_i(x,y)}를 상기 그림자 영역 및 상기 포화 영역에서 상대적으로 낮은 값, 예를 들어 '0'로 부여하고, 상기 비포화 영역에서 상대적으로 높은 값을 부여함으로써, 상기 그림자 영역 및 상기 포화 영역에 의한 악영향을 보상하여 상기 측정 대상물의 3차원 형상을 보다 정확하게 측정할 수 있다.

앞서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이다. 따라서, 전술한 설명 및 아래의 도면은 본 발명의 기술사상을 한정하는 것이 아닌 본 발명을 예시하는 것으로 해석되어져야 한다.

10 : 측정 대상물 100 : 측정 스테이지부
200 : 영상 촬영부 300 : 제1 조명부
400 : 제2 조명부 500 : 영상 획득부
600 : 모듈 제어부 700 : 중앙 제어부

Claims (1)

1. 복수의 방향들로부터 인가되는 격자 패턴광들 각각을 N번 상기 측정 대상물로 조사한 후, 상기 측정 대상물로부터 반사되는 상기 격자 패턴광들을 검출하여, 상기 각 방향에서의 상기 측정 대상물의 N개의 패턴영상들을 획득하는 단계;
   상기 패턴영상들로부터 X-Y 좌표계의 각 위치{i(x,y)}에 대응하는 상기 각 방향에서의 위상{P_i(x,y)} 및 밝기{A_i(x,y)}를 추출하는 단계;
   상기 밝기를 매개변수로 하는 가중치 함수를 이용하여 상기 각 방향에서의 높이 가중치{W_i(x,y)}를 추출하는 단계; 및
   상기 각 방향에서의 위상에 근거한 높이 및 상기 높이 가중치를 계산하여 상기 측정대상물의 높이를 측정하는 단계를 포함하는 3차원 형상 측정방법.

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