KR20120114776A

KR20120114776A - 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 색 유사도 검사방법 및 이를 이용한 대상체 탐색방법과 탄환의 열처리 유무 판단방법

Info

Publication number: KR20120114776A
Application number: KR1020110032520A
Authority: KR
Inventors: 최상복
Original assignee: (주)한세로에프에이; 최상복
Priority date: 2011-04-08
Filing date: 2011-04-08
Publication date: 2012-10-17
Also published as: KR101208575B1

Abstract

본 발명은 색 유사도 검사 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일실시예에 의하면, 특정영역의 색을 유채색과 무채색으로 구분하여 검사항목으로 사용하며, 인간의 망막에 의한 시각처리 메카니즘을 추가하여, 컬러 카메라에 의해 획득한 영상으로부터 R, G, B 컬러의 보색을 구하고, 시각처리 메카니즘과 같이 색의 보색에 의한 억제/강화 기능을 추가하여, 인간과 유사한 시각 분별력을 얻을 수 있는 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 색 유사도 검사 방법을 제공한다.
또한, 이를 이용하여 금속재 특히, 탄환의 열처리 유무를 판단할 수 있고, 특정 대상체를 탐색해내는 것도 가능하다.

Description

유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 색 유사도 검사방법 및 이를 이용한 대상체 탐색방법과 탄환의 열처리 유무 판단방법{INSPECTING METHOD OF COLOR SIMILARITY USING COMPLEMENTARY COLOR RELATIONSHIP OF CHROMATIC COLOR AND ACHROMATIC COLOR, SUBJECT DETECTING METHOD AND HEAT TREATMENT INSPECTING METHOD USING THE SAME}

본 발명은 색 유사도 검사 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인간의 시각처리 메카니즘과 유사하게, 유채색의 보색관계와 무채색을 이용하여 색의 유사도를 검사하고, 기준색으로 설정된 색과 유사한 색을 탐색함으로써 대상체를 판별하며, 금속재 특히 탄환의 열처리 유무를 판단할 수 있는 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 색 유사도 검사 방법에 관한 것이다.

최근 디지털 카메라, 웹캠, 또는 휴대폰 카메라 등의 영상장비가 보편화되면서 다양한 종류의 영상 데이터들이 다량으로 생성되고 있고, 이러한 영상 데이터들을 이용하여 제품의 품질을 측정 및 검사하는 방법도 다수 제시되고 있다.

그 중, 색을 사용하는 모든 제품에 대하여, 도색제의 변화 및 원하는 색을 만들기 위한 원색의 배합이 일정하지 못하여 이종의 색의 제품이 생산되는 것을 방지하기 위한 색 유사도 검사방법이 있으며, 주로 인쇄물의 품질 검사에 적용되고 있다.

이때, 종래의 색 유사도 검사방법은, 카메라를 사용하여 영상을 획득하고, 획득한 영상의 각 픽셀의 R(Red), G(Green), B(Blue) 값을 이용하여, 각각의 값이 미리 설정된 기준 값의 허용범위 내에 있는지 여부를 검사하여 유사색 또는 이색(異色) 정도를 판단하거나, R, G, B 값을 3차원 좌표로 변환하여, 미리 설정된 기준 값 좌표와의 거리를 측정하여 허용범위 내에 있는지 여부를 검사하여 유사도 또는 이색도를 판단하는 방법을 사용하고 있다.

그러나, 첫 번째 방법의 경우, 예를 들어 R값이 음(-)의 범위 내에 있고, G와 B가 양(+)의 범위 내에 있으면, 실제로는 시각적으로 다른 색임에도 불구하고, 조건을 만족하기 때문에 동일?유사한 색으로 판단하게 되는 문제가 있다.

또한, 두 번째 방법은, G값과 B값은 기준 값과 같고 R값이 다르면서 기준 값 좌표와의 거리가 허용범위 내에 있는 경우, 실제로는 시각적으로 다른 색임에도 불구하고, 조건을 만족하기 때문에 동일?유사한 색으로 판단하게 되는 문제가 있다.

한편, 인간의 망막은 붉은색에 반응하는 원추세포, 녹색에 반응하는 원추세포, 파랑색에 반응하는 원추세포, 이렇게 3가지의 원추세포와 빛의 밝기를 감지하는 간상체로 구성되어 있다.

작은 밝기에도 반응하는 민감도가 높은 간상체는 흑백의 밝기 정도만을 주로 감지하며, 원추체 광수용기는 색을 구별하는데 밝은 빛에 반응하는 민감도는 간상체보다 낮은 특징을 가지고 있다.

그리고, 3가지의 원추세포는 아마크린 세포를 통하여 보색 개념과 유사한 신호를 발생시켜, 원추체의 신호를 억제 또는 강화하여 시각 피질로 전송하게 된다.

이러한 인간의 시각처리 메카니즘과 유사하게, 미술학에서는 색을 유채색과 무채색으로 구별한다.

이는, 같은 색도 밝기 즉 명도가 다르면 다르게 보이며, 같은 명도라도 채도가 다르면 완전히 다른 색으로 인식되기 때문이다.

그러나, 전술한 종래의 검사방법은 인간의 시각처리 방식을 고려하지 않고 단순히 입력받은 픽셀의 R, G, B 값을 이용하여 검사함으로 인해, 색의 구별 능력이 낮을 수밖에 없다.

본 발명은 상술한 바와 같은 문제를 해결하기 위한 것으로, 보색을 이용하여 무채색 값이 제거된 순수한 유채색 값을 구하고, 원래의 유채색으로부터 무채색 값을 구하며, 이들을 각각의 벡터로 사용하여 색을 표현함으로써, 인간의 시각처리 메카니즘에 보다 유사하고 정확하며 신뢰성이 향상된 색 유사도 검사방법 및 이를 이용한 대상체 탐색방법과 금속재 및 탄환의 열처리 유무 판단방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 일실시예에 의하면, 대상체를 촬영한 영상을 사용하여 대상체의 제1영역과 제2영역의 색 유사도를 검사하는 방법에 있어서, 카메라를 이용하여 대상체의 영상을 획득하는 단계와, 획득한 영상에서 제1영역 픽셀들과 제2영역 픽셀들의 평균 R, G, B 값, 또는 대표 R, G, B 값을 각각 획득하는 단계와, 제1영역 픽셀들의 평균 R, G, B 값, 또는 대표 R, G, B 값에서 보색 C, M, Y 값을 뺀 순수 r, g, b 값과, 밝기 I 값을 산출하여 제1원색좌표(r,g,b,I)를 구하는 단계와, 제2영역 픽셀들의 평균 R, G, B 값, 또는 대표 R, G, B 값에서 보색 C, M, Y 값을 뺀 순수 r₁, g₁, b₁ 값과, 밝기 I₁ 값을 산출하여 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁)를 구하는 단계와, 제1원색좌표(r,g,b,I)와 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁) 간의 각도 또는 거리를 계산하는 단계, 및 산출된 각도 또는 거리 값이 미리 설정된 허용범위 내에 있는지를 판단하는 단계;를 포함하는 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 색 유사도 검사방법이 제공된다.

또한, 전술한 색 유사도 검사방법에 의하여 금속재의 열처리 유무를 판단하되, 금속재를 카메라로 촬영하여 획득한 영상에서, 열처리되는 일측과 열처리되지 않는 타측이 각각 제1영역과 제2영역, 또는 제2영역과 제1영역으로 선택되는 것을 특징으로 하는 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 금속재의 열처리 유무 판단방법이 제공된다.

또한, 전술한 색 유사도 검사방법에 의하여 탄환의 열처리 유무를 판단하되, 탄환을 카메라로 촬영하여 획득한 영상에서, 탄피 일측의 탄두장착부와 타측의 탄체부가 각각 제1영역과 제2영역, 또는 제2영역과 제1영역으로 선택되는 것을 특징으로 하는 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 탄환의 열처리 유무 판단방법이 제공된다.

아울러, 카메라를 이용하여 대상체의 영상을 획득하는 단계와, 획득한 영상에서 각각의 픽셀들의 R, G, B 값을 획득하는 단계와, 획득한 R, G, B 값에서 보색 C, M, Y 값을 뺀 순수 r, g, b 값과, 밝기 I 값을 산출하여 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁)를 구하는 단계와, 기준값으로 미리 설정된 제1원색좌표(r,g,b,I)와, 산출된 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁) 간의 각도 또는 거리를 산출하는 단계와, 산출된 각도 또는 거리 값이 미리 설정된 허용범위 내에 있는지를 판단하여 유사색으로 결정하는 단계와, 유사색으로 결정된 픽셀들 중 서로 이웃하는 픽셀들을 하나의 그룹으로 분류하는 단계, 및 분류된 각 그룹의 영상좌표를 평균하여 대상체의 위치좌표를 산출하는 단계;를 포함하는 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 대상체 탐색방법이 제공된다.

본 발명의 일실시예에 따른 색 유사도 검사방법에 의하면, 인간의 시각처리 메카니즘을 응용하여, 무채색과 유채색으로 구분하여 색을 획득하고, 유채색의 보색관계를 이용하여 원색을 억제 또는 강화함으로써, 인간의 시각적인 유사색 판단과 근접하는 검사결과를 얻을 수 있으며, 검사결과의 신뢰도를 확보할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 색 유사도 검사방법은 금속재의 열처리 유무 판단에 적용될 수 있으며 특히, 탄환의 열처리 유무 판단에 적용됨으로써 실탄 사격시 불량으로 인한 인사사고를 방지할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 색 유사도 검사방법은 자동차 실내 장식 부품의 도색 검사에 적용될 수 있으며, 특히 자동차 실내 오디오와 관련된 플라스틱 제품의 색상 검사에 적용됨으로써 불량률을 낮출 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 색 유사도 검사방법은 부품의 컬러 실링(도포) 상태 검사에 적용될 수 있다.

아울러, 본 발명의 일실시예에 따른 색 유사도 검사방법에 의하면, 영상에서 특정 색을 가진 대상체를 정확하게 탐색할 수 있으며, 따라서 특히 자동차 엔진과 같이 산업현장에서 색을 가진 부품의 조립 유무 검사에 널리 적용됨으로써, 불량률을 낮추고 생산성을 향상시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 색 유사도 검사 장치.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 색 유사도 검사방법의 순서도.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 원색좌표계의 구성을 도시한 개략도.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 열처리 유무 판단 대상인 탄환의 개략도.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 대상체 탐색방법의 순서도.

이하, 본 발명의 일실시예에 따른 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 색 유사도 검사방법 및 이를 이용한 대상체 탐색방법과 탄환의 열처리 유무 판단 방법에 대한 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명하기로 한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다.

또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 하여 내려져야 할 것이다.

아울러, 아래의 실시예는 본 발명의 권리범위를 한정하는 것이 아니라 본 발명의 청구범위에 제시된 구성요소의 예시적인 사항에 불과하며, 본 발명의 명세서 전반에 걸친 기술사상에 포함되고 청구범위의 구성요소에서 균등물로서 치환 가능한 구성요소를 포함하는 실시예는 본 발명의 권리범위에 포함될 수 있다.

실시예

본 발명의 일실시예에 따른 색 유사도 검사방법은, 인간의 시각처리 메카니즘과 유사하게, 미술의 색 구별법 중 유채색과 무채색으로 구분하는 원리를 이용한다.

즉, 컬러 카메라로부터 입력받은 빨강(Red, R), 녹색(Green, G), 파랑(Blue, B)의 빛의 강도로부터, 무채색 성분과, 무채색 성분이 제거된 순수한 유채색 성분을 추출하여, 순수한 유채색 성분의 빨강(red, r), 녹색(green, g), 파랑(blue, b)을 3축으로 하고, 원래의 유채색(R, G, B)으로부터 구한 무채색을 1축으로 한 4차원 좌표계를 이용하여 색의 유사도를 검사한다.

이처럼, 4차원 좌표계를 이용하여, 기준 색으로 설정된 색과 유사한 색을 탐색함으로써, 대상체를 기존 유채색만으로 판별하는 방식보다 우수한 변별력을 가지며, 특히 탄환의 열처리 유무를 정확하게 판단할 수 있게 되는 것이다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 색 유사도 검사 장치이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 색 유사도 검사방법의 순서도이며, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 원색좌표계의 구성을 도시한 개략도이다.

본 발명의 일실시예에 의하면, 카메라(10)를 이용하여 대상체(20)의 영상을 획득하고, 획득한 영상에서 검사영역 픽셀(pixel)들의 평균 R, G, B 값을 획득하거나, 검사영역 내의 중복되는 값을 제외한 대표 R, G, B 값들을 획득한다.

그리고, 획득한 평균 R, G, B 값, 또는 대표 R, G, B 값들로부터 보색 값을 산출하고, 이를 이용하여 순수한 r, g, b 값과 I 값을 얻는다.

이후, 미리 설정된 기준 값의 4차원 좌표와, 순수한 r, g, b 값과 I 값으로 이루어진 4차원 좌표 간의 각도 또는 거리를 산출하고, 산출된 각도 또는 거리 값이 미리 설정된 허용범위 내에 있는지를 판단함으로써, 검사영역의 색이 기준 색과 유사한지 여부를 검사하게 된다.

도 1 내지 도 3을 참고하여, 본 발명의 일실시예에 따른 색 유사도 검사방법을 단계적으로 설명하면 아래와 같다.

대상체 영상 촬영 단계( S10 ):

검사대상인 대상체(20)를 카메라(10)로 촬영하여 영상을 획득하고, 획득한 영상을 영상처리기(30)에 전송하여 저장한다. 이때, 영상처리기는 PC 또는 임베디드 시스템(embeded system)을 말한다.

평균 R, G, B 값 또는 대표 R, G, B 값 획득 단계( S20 ):

획득한 영상에서 검사영역을 선택하고, 검사영역 픽셀들의 R, G, B 값을 각각 구한 후에, 평균 R, G, B 값을 구하거나, 검사영역 픽셀들의 R, G, B 값들 중, 중복되거나 아주 유사한 값들을 제거한 대표 R, G, B 값을 모두 구한다.

밝기 I 값 산출 단계( S30 ):

획득한 영상에서 평균 R, G, B 값, 또는 대표 R, G, B 값들로 아래의 수학식 1을 이용하여 I 값, 또는 I 값들을 구한다.

보색 값 산출 단계( S40 ):

획득한 평균 R, G, B 값, 또는 대표 R, G, B 값들로 아래의 수학식 2 내지 수학식 4를 이용하여 보색 C(Cyan), M(Magenta), Y(Yellow) 값을 구한다.

순수 r, g, b 값 산출 단계( S50 ):

산출된 보색 C, M, Y 값으로 아래의 수학식 5 내지 수학식 7을 이용하여 순수 r, g, b 값을 구한다.

이때, r, g, b 값이 음(-)의 값이면, 이는 순수 r, g, b 의 색이 아닌, 보색의 성분이 강함을 나타내는 것이다.

이때, r, g, b 값이 음(-)의 값을 가지지 않도록 할 수도 있는데, 수학식 5 내지 수학식 7을 이용하여 구한 값 중에서 가장 작은 값을 선택한 다음, 선택된 값이 음(-)의 값이면 최소값인 0으로 만들고, 그의 보색인 값을 0으로 만든 크기만큼 더한다. 이 때, 보색을 구하기 위한 초기색의 비만큼 더하여 음(-)의 값을 제거하여 계산할 수 있다.

예를 들어, 만약 R=50, G=80, B=150이라고 할 때, 수학식 2 내지 4로부터 C=(80+150)/2 = 115, M=(50+150)/2 = 100, Y=(50+80)/2 = 65이고, 수학식 5 내지 7로부터, r=50-115 = - 65, g=80-100 = - 20, b=150-65 = 85가 되는데, 음수를 가지지 않도록 하기 위하여 r을 0으로하여 새로운 r 값인 r'로 하고, 보색인 g와 b에 65의 값을 원 R, G의 크기의 비로 분배하여 g, b를 새로운 값인 g', b'로 다음과 같이 할 수 있다.

r'= 0

g' = g + (-r)*G/(G+B) = -20 + 65*80/(80+150) = 2.6

b' = b + (-r)*B/(G+B) = 85 + 65*150/(80+150) = 127.4

기준 원색좌표와 검사영역 원색좌표 간의 각도 또는 거리 산출 단계( S60 ):

제1영역(찾고자 하는 기준색, 비교하고자하는 영역의 색)의 색과, 제2영역(검사영역의 색, 비교하고자 하는 영역의 색)에 대하여 r, g, b, I 값을 구하고, 전술한 수학식 1 내지 수학식 7을 사용하여 제1영역의 기준 원색좌표(r,g,b,I)를 산출한다.

이후, 기준 원색좌표인 제1원색좌표(r,g,b,I)와, 제2영역(검사영역)의 원색좌표인 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁) 간의 각도, 또는 거리 값을 산출하는데, 각도 값(A)은 아래의 수학식 8을 이용하여 산출하고, 거리 값(d)은 아래의 수학식 9를 이용하여 산출한다.

이때, 각 축의 범위는 카메라의 분해능에 따라 달라지지지만, 일반적으로는 0 ~ 255의 8bit 값을 가지므로, x축과 y축은 -255 ~ 255까지 범위를 가지고, z축(I; 밝기)은 0 ~ 255 범위의 값을 가진다.

산출된 각도 또는 거리 값이 허용범위 내인지를 판단하는 단계( S70 ):

산출된 제1원색좌표(r,g,b,I)와, 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁) 간의 각도 또는 거리 값이 미리 설정된 허용범위 내인지를 검사하여 유사색 여부를 판단하게 되는데, 검사대상에 따라 두 좌표 간의 각도가 허용범위 내인지 여부를 판단함으로써 유사색 판단이 가능하다.

이때, 유사색의 판별 및 이색도의 판별력을 높이기 위해, 검사영역 내의 중복되는 값을 제외한 대표 R, G, B 값들을 획득한 경우는, 대표 R, G, B 값의 개수만큼, 수학식 8과 수학식 9를 이용하여 두 좌표 간의 각도가 허용범위 내인지 여부를 반복하여 검사하는 것이 바람직하다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 열처리 유무 판단 대상인 탄환의 상세도이다.

전술한 인간의 망막 구조와 유사한 시각처리 메카니즘을 이용한 색 유사도 검사방법을 적용함으로써, 금속재의 열처리 유무를 판단할 수 있다.

여기서, 금속재에서 열처리된 부분과 열처리되지 않은 부분의 색은 서로 상이하므로, 금속재에서 열처리되는 일측을 제1영역, 열처리되지 않는 타측을 제2영역으로 두거나 반대로, 열처리되는 일측을 제2영역, 열처리되지 않는 타측을 제1영역으로 하여, 전술한 색 유사도 검사방법을 적용함으로써, 금속재의 열처리 유무를 판단할 수 있게 된다.

금속재 특히, 탄환의 열처리 유무를 판단하는 방법에 대해서 좀 더 상세하게 설명하면 아래와 같다.

도 4에 도시된 바와 같이, 탄환(40)은 탄두(41)와 탄피(42)로 구분할 수 있으며, 이때 탄피(42)의 탄두장착부(421)는 열처리되어, 탄환(40) 발사시 탄두(41)가 전방으로 전진하지 못하고 탄피(42)가 찢어지는 현상을 방지하게 된다.

따라서, 열처리된 탄두장착부(421)와 열처리되지 않은 탄체부(422)는 미세한 색의 차이를 보이게 되며, 이러한 색의 차이를 감지함으로써, 탄두장착부(421)의 열처리 유무를 판단할 수 있게 되는 것이다.

이때, 본 발명의 일실시예에 따른 색 유사도 검사방법에 의하면, 제1원색좌표(r,g,b,I)는 열처리되지 않는 탄체부(422)의 영상에서 산출되고, 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁)는 열처리되어야 하는 탄두장착부(421)의 영상에서 산출되어 서로 비교될 수 있으며, 두 부분의 상대적인 색의 이색도(색차)에 의해 열처리 유무가 판단되므로, 두 좌표 간의 각도 또는 거리가 미리 설정된 허용범위 내에 있는 경우에는 탄두장착부(421)에 열처리가 되지 않은 것이다.

또한, 각 탄환의 색이 모두 균일한 것은 아니므로, 검사시 각각의 탄환에 대하여 제1원색좌표(r,g,b,I)와 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁)를 각각 개별적으로 산출해내야 하며, 탄두장착부(421)와 탄체부(422) 간의 상대적인 색의 이색도를 판단할 수 있으면 되므로, 전술한 예와 반대로, 탄두장착부(421)의 영상에서 제1원색좌표(r,g,b,I)를 산출하고, 탄체부(422)의 영상에서 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁)를 산출하여 서로 비교하는 것도 가능함은 물론이다.

예를 들어, 탄환의 열처리 유무를 판단하는 방법은 다음과 같이 진행될 수 있다.

먼저, 검사대상인 탄환(40)의 영상을 촬영한다. 이후, 촬영된 영상에서 탄체부(422)의 평균 R, G, B 값을 구한 후 순수 원색좌표를 산출하며, 산출된 순수 원색좌표를 제1원색좌표(r,g,b,I)로 설정한다.

다음, 촬영된 영상에서 탄두장착부(421)의 평균 R, G, B 값을 구한 후 순수 원색좌표를 산출하고, 산출된 순수 원색좌표를 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁)로 설정하며, 탄체부(422)의 제1원색좌표와 비교하여 두 좌표(제1원색좌표와 제2원색좌표) 간의 각도 또는 거리가 미리 설정된 허용범위 내에 있는지 여부를 판단한다.

이때, 두 좌표 간의 각도 또는 거리가 미리 설정된 허용범위 내에 있으면, 두 부분의 색이 서로 유사하다는 의미이며, 따라서 탄두장착부(421)에 열처리가 되지 않은 것이다.

한편, 하나의 탄환(40)에 대한 검사를 마친 후, 다른 탄환(40)에 대해서 검사를 계속하는 경우, 전술한 과정을 반복하여 제1원색좌표(r,g,b,I)와 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁)를 다시 새롭게 개별적으로 산출하는 것이 바람직한데, 이는 각각의 탄환(40)마다 제조와 운반 및 보관 과정을 거치면서 색이 조금씩 서로 상이하게 변색되기 때문이다.

본 출원인이 실제로 현장에 적용한 결과, 종래기술에 의한 검사방법에서는 96% 이하의 정확도를 보인 반면에, 본 발명의 일실시예에 따른 탄환의 열처리 유무 판단방법에 의하여서는 99% 이상의 정확도를 확보할 수 있었으며, 검사대상인 탄환들의 연속적인 이송과, 촬영, 순수 원색좌표 값 산출, 및 열처리 유무의 판단이 자동장치에 의해 구현될 수 있음은 물론이다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 대상체 탐색방법의 순서도이다.

본 발명의 일실시예에 의하면, 전술한 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 색 유사도 검사방법을 적용하여, 영상에서 특정색의 위치를 탐색함으로써 대상체의 위치를 탐색할 수 있는데, 구체적으로는 다음과 같은 순서로 이루어질 수 있다.

대상체 영상 촬영 단계( S100 ):

검사대상인 대상체(20)를 카메라(10)로 촬영하여 영상을 획득하고, 획득한 영상을 영상처리기(30)에 전송하여 저장한다.

평균 R, G, B 값, 또는 대표 R, G, B 값 획득 단계( S200 ):

획득한 영상에서 모든 영역의 픽셀들의 R, G, B 값을 구한다. 이때, 빠른 검사를 위해 검사영역을 한정하여 설정하는 것도 가능하다.

밝기 I 값 산출 단계( S300 ):

획득한 영상에서 평균 R, G, B 값, 또는 서로 유사하지 않은 대표 R, G, B 값으로, 전술한 수학식 1을 이용하여 I 값, 또는 I 값들을 구한다.

보색 값 산출 단계( S400 ):

획득한 평균 R, G, B 값, 또는 서로 유사하지 않은 대표 R, G, B 값으로 전술한 수학식 2 내지 수학식 4를 이용하여 보색 C, M, Y 값, 또는 보색 C, M, Y 값들을 구한다.

순수 r, g, b 값 산출 단계( S500 ):

위에서 구한 C, M, Y 값, 또는 C, M, Y 값들로 수학식 5 내지 수학식 7을 이용하여 순수 r, g, b 값을 구한다.

기준 원색좌표와 검사영역 원색좌표 간의 각도 또는 거리 산출 단계( S600 ):

대상체 검사영역의 색과 비교하고자 하는 기준색에 대하여 r, g, b, I 값을 산출하고, 전술한 수학식 1 내지 수학식 7을 이용하여 찾고자 하는 제1원색좌표(r,g,b,I)를 구한다.

이후, 기준 원색좌표인 제1원색좌표(r,g,b,I)와, 검사영역의 원색좌표인 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁) 간의 각도 또는 거리, 혹은 여러개의 원색좌표 간의 각도 또는 거리를 전술한 수학식 8과 수학식 9를 이용하여 산출한다.

산출된 각도 또는 거리 값이 허용범위 내인지를 판단하는 단계( S700 ):

이렇게 산출된 제1원색좌표(r,g,b,I)와 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁) 간의 각도 또는 거리 값이 미리 설정된 허용범위 내인지를 검사하여 유사색 여부를 판단한다.

이때, 유사색의 판별 및 이색도의 판별력을 높이기 위해 검사영역 내의 중복되는 값을 제외한 대표 R, G, B 값들을 획득한 경우, 두 좌표 간의 각도가 허용범위 내인지 여부를 전술한 수학식 8과 수학식 9를 이용하여, 대표 R, G, B 값의 개수만큼 반복하여 판단하게 된다.

유사색 범위 내 픽셀 결정 단계( S800 ):

기준 원색좌표인 제1원색좌표(r,g,b,I)와의 각도 또는 거리 값이 허용범위 내인 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁)의 픽셀들에 대하여, 기준색과 유사색을 가진 픽셀인 것으로 결정한다.

유사픽셀 그룹화 단계( S900 ):

유사색으로 결정된 픽셀들 중 서로 이웃하는 픽셀들을 묶어서 하나의 그룹으로 분류한다.

대상체 탐색 단계( S1000 ):

분류된 각 그룹의 영상좌표를 평균하여 대상체의 위치좌표를 산출함으로써, 대상체의 위치를 좌표 값으로 탐색해낸다.

이와 같이, 전술한 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 색 유사도 검사방법은 대상체의 위치, 또는 대상체의 유무 판단에 이용될 수 있다.

예를 들어, 자동차 엔진 등의 부품에 컬러 실링(sealing) 작업을 수행한 후, 실링상태를 검사하는 경우, 실링라인의 색을 찾고자 하는 제1원색좌표(r,g,b,I)로 설정하고, 이와 유사색 범위 내에 속하는 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁)를 가지는 영역을 탐색하여 실링라인의 위치를 판단함으로써, 정확한 위치에 실링작업이 이루어졌는지 검사할 수 있고, 실링라인의 유무를 판단함으로써 실링작업 여부를 검사할 수 있게 되는 것이다.

10 : 카메라
20 : 대상체
30 : 영상처리기
40 : 탄환
41 : 탄두
42 : 탄피
421 : 탄두장착부
422 : 탄체부

Claims

대상체를 촬영한 영상을 사용하여 대상체의 제1영역과 제2영역의 색 유사도를 검사하는 방법에 있어서,
카메라를 이용하여 대상체의 영상을 획득하는 단계;
획득한 영상에서 제1영역 픽셀들과 제2영역 픽셀들의 평균 R, G, B 값, 또는 대표 R, G, B 값을 각각 획득하는 단계;
제1영역 픽셀들의 평균 R, G, B 값, 또는 대표 R, G, B 값에서 보색 C, M, Y 값을 뺀 순수 r, g, b 값과, 밝기 I 값을 산출하여 제1원색좌표(r,g,b,I)를 구하는 단계;
제2영역 픽셀들의 평균 R, G, B 값, 또는 대표 R, G, B 값에서 보색 C, M, Y 값을 뺀 순수 r₁, g₁, b₁ 값과, 밝기 I₁ 값을 산출하여 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁)를 구하는 단계;
제1원색좌표(r,g,b,I)와 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁) 간의 각도 또는 거리를 계산하는 단계; 및
산출된 각도 또는 거리 값이 미리 설정된 허용범위 내에 있는지를 판단하는 단계;를 포함하는 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 색 유사도 검사방법.
청구항 1에 있어서,
상기 제1원색좌표(r,g,b,I)와 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁)는 하기 식을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 색 유사도 검사방법.

(여기서, -255≤r,g,b≤255,
,
,
)
청구항 1 또는 청구항 2의 색 유사도 검사방법에 의하여 금속재의 열처리 유무를 판단하되, 금속재를 카메라로 촬영하여 획득한 영상에서, 열처리되는 일측과 열처리되지 않는 타측이 각각 제1영역과 제2영역, 또는 제2영역과 제1영역으로 선택되는 것을 특징으로 하는 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 금속재의 열처리 유무 판단방법.
청구항 1 또는 청구항 2의 색 유사도 검사방법에 의하여 탄환의 열처리 유무를 판단하되, 탄환을 카메라로 촬영하여 획득한 영상에서, 탄피 일측의 탄두장착부와 타측의 탄체부가 각각 제1영역과 제2영역, 또는 제2영역과 제1영역으로 선택되는 것을 특징으로 하는 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 탄환의 열처리 유무 판단방법.
카메라를 이용하여 대상체의 영상을 획득하는 단계;
획득한 영상에서 각각의 픽셀들의 R, G, B 값을 획득하는 단계;
획득한 R, G, B 값에서 보색 C, M, Y 값을 뺀 순수 r, g, b 값과, 밝기 I 값을 산출하여 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁)를 구하는 단계;
기준값으로 미리 설정된 제1원색좌표(r,g,b,I)와, 산출된 제2원색좌표(r₁,g₁,b₁,I₁) 간의 각도 또는 거리를 산출하는 단계;
산출된 각도 또는 거리 값이 미리 설정된 허용범위 내에 있는지를 판단하여 유사색으로 결정하는 단계;
유사색으로 결정된 픽셀들 중 서로 이웃하는 픽셀들을 하나의 그룹으로 분류하는 단계; 및
분류된 각 그룹의 영상좌표를 평균하여 대상체의 위치좌표를 산출하는 단계;를 포함하는 유채색의 보색관계와 무채색을 이용한 대상체 탐색방법.