KR20140000559A - Vision recognition method and system thereof - Google Patents

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KR20140000559A
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Abstract

A method and a system for image recognition are disclosed. The image recognition method according to an embodiment of the present invention comprises the following steps of: photographing an object; collecting brightness values of pixels from the photographed object area; and determining the actual size of the object for the pixels based on the brightness values of the pixels. [Reference numerals] (AA) Step of determining the actual size of each pixel corresponding to the brightness value of each pixel which the object occupies using a least square method; (BB) Object size (pixel) = sum (size calculated using a brightness and size graph) x pixel resolution; (S100) Step of photographing an object; (S200) Step of collecting brightness values of pixels from the photographed object area; (S210) Step of determining the brightness value of each pixel based on a predetermined range of brightness values; (S300) Step of determining the actual size of the object

Description

영상인식 방법 및 그 시스템{VISION RECOGNITION METHOD AND SYSTEM THEREOF}Image Recognition Method and System {VISION RECOGNITION METHOD AND SYSTEM THEREOF}

본 발명은, 영상인식 방법 및 그 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 카메라와 조명을 이용하여 대상물의 크기를 판별하는 영상인식 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an image recognition method and system, and more particularly, to an image recognition method and system for determining the size of an object using a camera and lighting.

일반적으로, 반도체 및 디스플레이 공정설비 또는 미세영역의 상태를 검사하기 위한 각종 검사장비에 사용되는 검사시스템은 카메라와 조명을 이용하여 카메라의 픽셀(Pixel, 화소)수를 기반으로 정상 또는 비정상 대상물의 미세한 크기를 판별하는 시스템을 사용한다.In general, an inspection system used for semiconductor and display processing equipment or various inspection equipment for inspecting the state of a micro area is based on the number of pixels (pixels) of a camera using a camera and lighting to detect fine or abnormal objects. Use a system to determine size.

최근의 양산제품이 점차 고품질로 변해가면서, 검사장비는 좀더 작은 대상물의 불량을 검출하는 기능을 갖도록 요구되는데, 카메라가 물리적인 크기(Body Size, 즉 CCD의 Cell사이즈)의 한계를 가짐으로 인하여, 픽셀(Pixel, 화소)수 기반의 크기측정방식은 검사 대상물의 정확도에 대한 한계를 지니게 된다.As the mass production of recent products is gradually changed to high quality, the inspection equipment is required to have a function of detecting a defect of a smaller object, since the camera has a limitation of physical size (ie, cell size of CCD). The size measurement method based on the number of pixels has a limit on the accuracy of the inspection object.

즉, 몇 내지 수십 마이크로미터단위 영역에서 카메라에 의해 대상물의 크기를 인식하는 경우, 기준이 되는 밝기 경계 값을 정하고, 정해진 밝기 경계 값을 기준으로 설정된 밝기 경계 값보다 낮은 밝기를 갖는 영역의 픽셀들은 대상물의 영역으로 취급되지 않으며, 단지 높은 밝기를 갖는 픽셀들만 대상물의 영역으로 인식된다.That is, when the size of the object is recognized by the camera in an area of several tens of micrometers, pixels of an area having a brightness lower than a brightness boundary value which is set as a reference and a brightness boundary value set based on the determined brightness boundary value are determined. It is not treated as the area of the object, only pixels with high brightness are recognized as the area of the object.

실질적으로, 대상물은 일정한 패턴을 갖는 픽셀들의 경계를 따라 경계가 정해지지 않고, 픽셀들의 일부 영역에 걸쳐져 있을 수 있다. 이때, 정해진 밝기 경계 값에 따라 각 픽셀의 내부 영역이 모두 인식될 수 있고 모두 인식되지 않을 수 있다.In practice, the object is not delimited along the boundaries of the pixels having a certain pattern, but may span some area of the pixels. In this case, all internal regions of each pixel may be recognized or not all may be recognized according to a predetermined brightness boundary value.

따라서, 종래에는 설정된 밝기 경계 값보다 높은 밝기를 갖는 픽셀들의 영역으로 대상물의 크기가 판별되어 대상물이 인식되므로, 어떠한 밝기 경계 값을 사용하느냐에 따라 대상물의 크기가 달라 질 수 있으며, 이에 따라 원본 영상과 비교해 오차가 발생할 수 있었다.Therefore, in the related art, the size of an object is recognized by determining the size of the object as an area of pixels having a brightness higher than the set brightness boundary value, and thus, the size of the object may vary depending on which brightness boundary value is used. In comparison, errors could occur.

즉, 대상물 또는 카메라에 의해 인식된 대상물의 실질적인 크기와 이 영상을 기반으로 기준이 되는 밝기 경계 값에 따라 판별되는 대상물의 크기가 상호 다른 문제점이 있었다.That is, there is a problem that the actual size of the object or object recognized by the camera and the size of the object determined according to the brightness boundary value, which is the reference based on the image, are different from each other.

[특허문헌 1] 대한민국 특허출원 제10-2009-0108726호[Patent Document 1] Republic of Korea Patent Application No. 10-2009-0108726

따라서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 카메라에 의해 영상 인식된 대상물의 실질적인 영역과 이 영상을 기반으로 판별된 대상물의 인식 영역에 대한 미세 오차를 줄일 수 있는 영상인식 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.Accordingly, an aspect of the present invention is to provide an image recognition method and a system capable of reducing fine errors of a substantial region of an object recognized by a camera and a recognition region of an object determined based on the image. will be.

본 발명의 일 측면에 따르면, 대상물을 촬영하는 단계; 촬영된 상기 대상물의 영역으로부터 픽셀들의 밝기 값을 수집하는 단계; 및 상기 픽셀들의 밝기 값을 기초로 상기 픽셀들에 대한 상기 대상물의 실질 크기를 결정하는 단계를 포함하는 영상인식 방법을 제공할 수 있다.According to an aspect of the invention, the step of photographing the object; Collecting brightness values of pixels from an area of the photographed object; And determining an actual size of the object with respect to the pixels based on the brightness values of the pixels.

상기 대상물의 영역으로부터 픽셀들의 밝기 값을 수집하는 단계는, 미리 결정된 밝기 값의 범위로부터 각각의 상기 픽셀에 해당하는 밝기 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.Collecting brightness values of pixels from an area of the object may include determining a brightness value corresponding to each of the pixels from a range of predetermined brightness values.

상기 대상물의 실질 크기를 결정하는 단계는, 최소 자승법식을 이용하여 상기 대상물이 차지하고 있는 각 픽셀의 밝기 값에 대응하는 각 픽셀의 실질 크기를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.The determining of the actual size of the object may include determining an actual size of each pixel corresponding to a brightness value of each pixel occupied by the object by using a least squares equation.

상기 각 픽셀의 실질 크기를 결정하는 단계는, 시료를 통해 밝기와 크기의 방정식(

Figure pat00001
Figure pat00002
, x: 크기, y: 밝기)을 구하는 단계; 및 a, b에 관한 최소화 함수(
Figure pat00003
)를 구하는 단계를 더 포함할 수 있다.Determining the actual size of each pixel, the equation of brightness and size through the sample (
Figure pat00001
Figure pat00002
, x: magnitude, y: brightness); And the minimization functions for a and b (
Figure pat00003
It may further comprise the step of obtaining.

상기 대상물의 실질 크기를 결정하는 단계는, 상기 대상물이 차지하고 있는 상기 각 픽셀의 실질 크기를 합하는 단계를 더 포함할 수 있다.The determining of the actual size of the object may further include adding the actual size of each pixel occupied by the object.

상기 대상물을 촬영하는 단계는, 투과조명과 반사조명을 교대로 사용하여 상기 대상물을 촬영하는 단계를 포함할 수 있다.The photographing of the object may include photographing the object using alternating transmission light and reflection light.

상기 대상물을 촬영하는 단계는, 상기 투과조명과 상기 반사조명 중 어느 하나를 사용하여 상기 대상물을 촬영하는 단계; 및 상기 투과조명과 상기 반사조명을 동시에 사용하여 상기 대상물을 촬영하는 단계를 포함할 수 있다.The photographing of the object may include photographing the object by using one of the transmission light and the reflection light; And photographing the object by using the transmission light and the reflection light at the same time.

본 발명의 일 측면에 따르면, 대상물을 촬영하는 촬영장치; 상기 대상물의 일측에 설치되어 상기 대상물에 반사조명을 제공하는 반사조명장치; 상기 대상물의 타측에 설치되어 상기 대상물에 투과조명을 제공하는 투과조명장치; 상기 반사조명장치 및 상기 투과조명장치를 작동시키는 조명제어장치; 및 상기 촬영장치에 촬영된 상기 대상물의 픽셀들의 밝기 값과 기준 밝기 값의 비율을 기초로 상기 픽셀들에 대한 상기 대상물의 실질 크기를 결정하는 영상인식장치를 포함하는 영상인식 시스템을 제공할 수 있다.According to an aspect of the invention, the photographing apparatus for photographing the object; A reflection illumination device installed at one side of the object to provide reflection illumination to the object; A transmission lighting device installed on the other side of the object to provide transmission light to the object; An illumination control device for operating the reflection lighting device and the transmission lighting device; And an image recognition device configured to determine an actual size of the object with respect to the pixels based on a ratio of brightness values of the pixels of the object and a reference brightness value photographed by the photographing apparatus. .

상기 조명제어장치는, 상기 반사조명장치 및 상기 투과조명장치에 대한 온/오프를 선택적으로 수행하는 교차조명제어기; 및 상기 반사조명장치 및 상기 투과조명장치의 온/오프 신호를 상기 교차조명제어기에 제공하는 조명신호 엔코더를 포함할 수 있다.The lighting control device may include a cross lighting controller for selectively performing on / off for the reflective lighting device and the transmission lighting device; And an illumination signal encoder for providing on / off signals of the reflective lighting device and the transparent lighting device to the cross lighting controller.

상기 영상인식장치는, 미리 결정된 밝기 값의 범위로부터 각각의 상기 픽셀에 해당하는 밝기 값을 결정하는 단계, 최소 자승법식을 이용하여 상기 대상물이 차지하고 있는 각 픽셀의 밝기 값에 대응하는 각 픽셀의 실질 크기를 결정하는 단계, 및 상기 대상물이 차지하고 있는 상기 각 픽셀의 실질 크기를 합하는 단계를 수행하는 영상인식 프로그램이 설치된 컴퓨터를 포함할 수 있다.The image recognizing apparatus may determine a brightness value corresponding to each pixel from a predetermined range of brightness values, and use the least-squares equation to actually apply each pixel corresponding to the brightness value of each pixel occupied by the object. And a computer having an image recognition program for determining the size and summing the actual size of each pixel occupied by the object.

본 발명에 따르면, 카메라에 의해 영상 인식된 대상물의 영역으로부터 수집 및 측정되는 픽셀들의 밝기 값에 따른 대상물이 차지하는 영역의 픽셀 개수를 픽셀들의 밝기 값과 기준 밝기 값의 비율을 기초로 결정함으로써 카메라에 의해 영상 인식된 대상물의 실질적인 영역과 이 영상을 기반으로 판별된 대상물의 인식 영역에 대한 미세 오차를 줄일 수 있다.According to the present invention, the number of pixels of an area occupied by an object according to brightness values of pixels collected and measured from an area of an object recognized by the camera is determined based on a ratio of brightness values of pixels to a reference brightness value. As a result, it is possible to reduce the fine error of the actual region of the object recognized by the image and the recognition region of the object determined based on the image.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식 방법을 설명하기 위한 대상물의 원본 영상과 인식 영상이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식 방법을 설명하기 위한 대상물의 밝기와 크기의 관계를 나타낸 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식 방법을 설명하기 위한 대상물의 예시 영상과 대상물의 크기를 결정하는 판별 영상이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식 시스템의 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식시스템의 촬영장치와, 반사조명장치 및 투과조명장치에 의한 대상물의 촬영 시에, 조명 엔코더로부터 교차조명제어기로 전달되는 신호 및 교차조명제어기로부터 반사조명장치와 투과조명장치로 전달되는 신호의 타이밍 선도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식시스템의 촬영장치의 촬영영상과 촬영된 대상물의 영상을 조명방식에 따라 분리하여 도시한 것이다.
1 is a flow chart of an image recognition method according to an embodiment of the present invention.
2 is an original image and a recognition image of an object for explaining an image recognition method according to an embodiment of the present invention.
3 is a graph illustrating a relationship between brightness and size of an object for explaining an image recognition method according to an exemplary embodiment.
4 is an exemplary image of an object for explaining an image recognition method and a determination image for determining the size of the object according to an embodiment of the present invention.
5 is a block diagram of an image recognition system according to an exemplary embodiment.
FIG. 6 is a signal transmitted from an illumination encoder to a cross lighting controller and reflected from a cross lighting controller when the photographing apparatus of the image recognition system according to an exemplary embodiment of the present invention and an object of the reflective lighting apparatus and the transmissive lighting apparatus are photographed. This is a timing diagram of the signal transmitted to the lighting device and the transmission lighting device.
FIG. 7 is a diagram illustrating a photographed image and an image of a photographed object of the photographing apparatus of the image recognition system according to an embodiment of the present disclosure, separately according to an illumination method.

본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.In order to fully understand the present invention, operational advantages of the present invention, and objects achieved by the practice of the present invention, reference should be made to the accompanying drawings and the accompanying drawings which illustrate preferred embodiments of the present invention.

이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Like reference symbols in the drawings denote like elements.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식 방법의 순서도이며, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식 방법을 설명하기 위한 대상물의 원본 영상과 인식 영상이며, 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식 방법을 설명하기 위한 대상물의 밝기와 크기의 관계를 나타낸 그래프이며, 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식 방법을 설명하기 위한 대상물의 예시 영상과 대상물의 크기를 결정하는 판별 영상이다.1 is a flowchart of an image recognition method according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is an original image and a recognition image of an object for explaining an image recognition method according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a graph illustrating a relationship between brightness and size of an object for explaining an image recognition method according to an embodiment of the present disclosure, and FIG. 4 is an example image of an object for explaining an image recognition method according to an embodiment of the present invention. The discrimination image determines the size.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식 방법은, 대상물을 촬영하는 단계(S100)와, 촬영된 대상물의 영역으로부터 픽셀들의 밝기 값을 수집하는 단계(S200)와, 픽셀들의 밝기 값을 기초로 픽셀들에 대한 대상물의 실질 크기를 결정하는 단계(S300)를 포함한다.Referring to FIG. 1, an image recognition method according to an embodiment of the present disclosure may include photographing an object (S100), collecting brightness values of pixels from an area of the photographed object (S200), and And determining an actual size of the object with respect to the pixels based on the brightness value (S300).

도 2를 참조하면, 격자로 배열된 픽셀(10)들의 대각 방향을 따라서 점차 면적이 작아지는 대상물이 도시되어 있으며, 이 대상물(20)을 카메라로 촬영하여 획득한 영상이 도시되어 있다. Referring to FIG. 2, an object gradually decreasing in area along a diagonal direction of the pixels 10 arranged in a grid is illustrated, and an image obtained by photographing the object 20 with a camera is illustrated.

도 2의 대상물(20)과 촬영영상(30)을 비교하면, 실질 대상물(20)은 점차 격자 배열의 대각 방향을 따라서 면적이 좁아지게 도시되어 있는 반면에, 이 대상물의 촬영영상(30)은 면적은 그대로이면서 밝기가 점차 어두워지게 도시되어 있다.Comparing the object 20 and the photographed image 30 of FIG. 2, the real object 20 is gradually narrowed in an area along the diagonal direction of the lattice arrangement, while the photographed image 30 of the object is The area is shown as it is, while the brightness gradually darkens.

즉 도 2의 좌측 영상은 카메라 CCD 픽셀의 크기보다 작은 대상물들을 나타낸 원본 영상이다. 픽셀의 크기가 10um X 10um 이라면, 대상물들은 그 이하의 크기를 나타내고 있다. 이를 카메라로 영상을 획득하게 되면 도 2의 좌측 영상과 같이 표시되며, 대상물의 크기가 클수록 255에 가까운 값을, 대상물의 크기가 작을수록 0에 가까운 값을 갖게 된다. 따라서 각 픽셀들은 하나의 픽셀의 크기보다 작은 범주에 있을 경우, 밝기를 통해 그 크기를 측정 할 수 있다.That is, the left image of FIG. 2 is an original image showing objects smaller than the size of the camera CCD pixel. If the size of the pixel is 10um x 10um, the objects are smaller than that. When the image is acquired by the camera as shown in the left image of FIG. 2, the larger the size of the object, the closer to 255, and the smaller the size of the object, the closer to zero. Therefore, if each pixel is in a category smaller than the size of one pixel, the brightness can be measured.

이러한 경우, 밝기 값의 범위는 0 ~ 255 이며, 기준이 되는 기준 밝기 값은 255가 될 수 있다. 통상적으로, 흰색으로부터 검은색까지 명암 값에 사용되는 범위는 0 ~ 255이다.In this case, the range of the brightness value is 0 to 255, and the reference brightness value as a reference may be 255. Typically, the range used for contrast values from white to black is 0 to 255.

이를 기반으로 할 때, 격자로 배열된 각 픽셀(10) 내에서 대상물의 크기에 대한 대상물의 밝기는 도 3에 도시된 바와 같이, 증가하는 관계의 그래프로 표현될 수 있다. 도 3에 도시된 그래프의 도출에 대해서는 대상물의 실질 크기를 결정하는 단계에서 상세하게 후술토록 한다. 도 3을 참조하면, 대상물의 밝기와 크기는 상호 증가되는 관계이므로, 각 대상물이 픽셀 내에서 차지하는 실질 영역의 비중은 촬영된 영상의 각 픽셀의 밝기로부터 취득할 수 있다.Based on this, the brightness of the object with respect to the size of the object in each pixel 10 arranged in a grid may be represented by a graph of increasing relationship, as shown in FIG. 3. Derivation of the graph shown in Figure 3 will be described later in detail in the step of determining the actual size of the object. Referring to FIG. 3, since the brightness and the size of the object are mutually increased, the specific gravity of the real region occupied by each object in the pixel may be obtained from the brightness of each pixel of the captured image.

도 4는 픽셀 영역에 촬영된 대상물과, 촬영된 대상물의 각 픽셀에 대한 밝기 값을 기재한 것이다.4 illustrates an object photographed in a pixel area and a brightness value of each pixel of the photographed object.

도 2와 도 4를 참조하면, 대상물(20)의 영역으로부터 픽셀(10)들의 밝기 값을 수집하는 단계(S200)는, 미리 결정된 밝기 값의 범위로부터 각각의 픽셀(10)에 해당하는 밝기 값을 결정하는 단계(S210)를 더 포함할 수 있다.2 and 4, the collecting of brightness values of the pixels 10 from the region of the object 20 (S200) may include brightness values corresponding to the respective pixels 10 from a range of predetermined brightness values. Determining step (S210) may further include.

이때, 대상물(20)의 실질 크기를 결정하는 단계(S300)는 최소 자승법식을 이용하여 대상물이 차지하고 있는 각 픽셀의 밝기 값에 대응하는 각 픽셀의 실질 크기를 결정하는 단계를 포함한다.At this time, the step of determining the actual size of the object 20 (S300) includes the step of determining the actual size of each pixel corresponding to the brightness value of each pixel occupied by the object using the least-squares equation.

도 3에 도시된 그래프는 한 픽셀 내에서 밝기와 대상물의 크기를 나타낸 그래프로서, 이와 같은 그래프를 이용하여 한 픽셀의 크기보다 작은 대상물이나 픽셀에 대상물의 윤곽(외곽선)이 걸쳐져 있는 대상물의 크기들을 정확하게 측정해 낼 수 있다.The graph shown in FIG. 3 is a graph showing the brightness and the size of an object in one pixel. By using such a graph, the size of an object whose object outline is outlined (outline) is smaller than the size of one pixel or pixel. It can be measured accurately.

이와 같은 그래프를 얻기 위해서는 각각의 고유 사이즈를 가진 시료를 통해 얻어진 N개의 샘플 데이터를 이용하여 최소 자승법식(Least Square Equation)을 이용하여 구한다. 이때 최소 자승법식이 원점을 지나는 2차 방정식이라 가정하면, 도 3에 도시된 그래프는 식 1로 표현이 가능하다.
In order to obtain such a graph, it is obtained by using the Least Square Equation using N pieces of sample data obtained through samples having respective inherent sizes. In this case, assuming that the least-squares equation is a quadratic equation passing through the origin, the graph shown in FIG. 3 may be represented by Equation 1.

(x: 크기, y: 밝기)(x: size, y: brightness)

Figure pat00004
Figure pat00004

식1. 시료를 통해 획득한 밝기와 크기의 방정식Equation 1. Equation of brightness and magnitude obtained through the sample

여기서, 최소 자승법은 경험에 근거를 두고 얻어진 값들 사이의 관계를 구하기 위하여 측정오차를 최소화하여 다항식을 구하는 방법을 제공한다.Here, the least-squares method provides a method of obtaining a polynomial by minimizing measurement error in order to obtain a relationship between values obtained based on experience.

아래의 식2는 a, b를 구하기 위한 과정을 나타낸다.Equation 2 below shows a process for obtaining a and b.

Figure pat00005
Figure pat00005

식2. a, b에 관한 최소화 함수Equation 2. Minimization function for a, b

Figure pat00006
Figure pat00006

식3. a에 관한 최소화 함수Equation 3. Minimize function on a

Figure pat00007
Figure pat00007

식4. b에 관한 최소화 함수Equation 4. minimize function for b

위에서 식3과 식4를 이용하여 식2의 a와 b를 도출 할 수 있으며, 이를 통해 밝기와 크기의 관계를 도 3에 도시된 바와 같은 그래프로 나타낼 수 있다. 일 예로, 도 4에 도시된 바와 같은 픽셀의 밝기 값을 이용하여 대상물의 실질 크기를 결정할 수 있다. Equation 3 and Equation 4 can be used to derive a and b of Equation 2, through which the relationship between brightness and magnitude can be represented by a graph as shown in FIG. For example, the actual size of the object may be determined using the brightness value of the pixel as shown in FIG. 4.

즉 도 4에 도시된 가장 좌측 격자영역에는 카메라로 인식된 대상물이 도시되어 있으며, 중앙 격자영역에는 대상물이 차지하는 픽셀들에 대한 밝기 값이 기재되어 있다. 이 가운데 격자영역의 픽셀들에 대한 각 밝기 값들을 식 1에 대입하여 각 픽셀들의 크기를 결정할 수 있고, 이를 모두 더하여 물체의 크기를 결정할 수 있다. 이때 각 픽셀에 기재된 숫자 1은 픽셀의 모든 영역을 대상물이 차지하고 있음 나타내며, 0.8은 픽셀의 80% 영역을 차지하고 있음을 나타낸다. 이에 각 픽셀의 밝기 값에 따른 대상물의 영역은 픽셀에 기재된 숫자를 더하는, 즉 픽셀의 개수로부터 대상물의 실질 크기를 측정할 수 있다.That is, the object recognized by the camera is illustrated in the leftmost grid region shown in FIG. 4, and the brightness value of the pixels occupied by the object is described in the central grid region. The brightness values of the pixels in the grid region may be substituted into Equation 1 to determine the size of each pixel, and the size of the object may be determined by adding them all together. In this case, the number 1 written in each pixel indicates that the object occupies all the areas of the pixel, and 0.8 indicates 80% of the pixel area. Accordingly, the area of the object according to the brightness value of each pixel may add the number described in the pixel, that is, measure the actual size of the object from the number of pixels.

이때, 촬영된 대상물(20)의 영역에서 흰색으로 다 채워진 픽셀(10)은 밝기 값 255에 해당하며, 대상물(20)의 영역 외에 있는 검은 색으로 채워진 픽셀은 밝기 값 0이다. 촬영된 대상물(20)의 영역에서 대상물에 의해 채워진 영역에 따라 픽셀은 밝기 값 0 ~ 255를 갖게 된다.In this case, the pixel 10 filled with white in the area of the object 20 captured corresponds to the brightness value 255, and the pixel filled with black outside the area of the object 20 is the brightness value 0. According to the region filled by the object in the region of the photographed object 20, the pixel has a brightness value of 0 to 255.

본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식 방법으로부터 도출된 대상물의 밝기와 픽셀 개수의 관계에 의해 대상물이 픽셀 영역에서 차지하는 비중은 하기와 같은 관계식으로부터 계산이 가능하다.According to the relationship between the brightness of the object derived from the image recognition method according to an embodiment of the present invention and the number of pixels, the specific gravity of the object in the pixel area can be calculated from the following equation.

대상물의 실질크기=SUM(밝기와 크기의 그래프를 이용한 산출 크기)ⅹ하나의 픽셀에 대한 면적(Pixel Resolution)Actual size of the object = SUM (calculated size using graph of brightness and size) ⅹ area for one pixel (Pixel Resolution)

위 식에서 SUM(밝기와 크기의 그래프를 이용한 산출 크기)은 대상물이 차지하는 영역에 기재된 픽셀 크기를 더한 값, 즉 대상물이 차지하는 픽셀의 개수에 해당한다.In the above equation, SUM (calculated size using a graph of brightness and size) corresponds to the sum of the pixel sizes described in the area occupied by the object, that is, the number of pixels occupied by the object.

또한 하나의 픽셀에 대한 면적(Pixel Resolution)은 앞서 언급한 바와 같이 마이크로미터 단위, 예를 들면 하나의 픽셀이 10um ⅹ 10um인 경우, 100마이크로 평방미터의 크기를 가질 수 있다.In addition, as described above, the area of one pixel may have a size of 100 micro square meters when the micrometer unit, for example, one pixel is 10 μm × 10 μm.

이때 실제 대상물의 크기와 대상물의 인식영상을 구성하는 픽셀들의 크기는 픽셀들의 밝기 값과 기준 밝기 값의 비율을 기초로 판별할 수도 있다.At this time, the size of the actual object and the size of the pixels constituting the recognition image of the object may be determined based on the ratio of the brightness value of the pixels and the reference brightness value.

또한 픽셀은 마이크로 단위의 격자크기를 가지므로, 픽셀의 개수에 의해 대상물의 영역에 대한 면적을 계산하여 실제 대상물의 면적과 비례하는 촬영 대상물의 면적을 계산할 수 있으며, 촬영장치의 배율과 대상물에 대한 거리를 갖고서, 대상물의 크기를 정확하게 계산할 수 있다.In addition, since the pixel has a lattice size in micro units, the area of the object can be calculated by the number of pixels to calculate the area of the photographing object that is proportional to the area of the real object. With distance, the size of the object can be calculated accurately.

이와 같은 본 발명에 따른 영상인식방법은 촬영장치의 단위 픽셀이 허용하는 범위에서 디스플레이 패널 또는 반도체 웨이퍼에 대한 각종 공정을 수행하는 과정에서 발생되는 미세 에러를 검출하는데 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 기타 생명공학, 화학 또는 재료분야의 대상물에 대한 검사에도 사용될 수 있다.The image recognition method according to the present invention can be used not only to detect the minute error generated in the process of performing various processes for the display panel or the semiconductor wafer in the range allowed by the unit pixel of the imaging device, but also other biotechnology It can also be used to test objects in chemical, chemical or material fields.

대상물의 촬영은 대상물에 조명을 제공하고, 조명을 받은 대상물을 대상물의 면적에 적합한 개수로 배치된 카메라로 촬영함으로써 가능한데, 본 발명에 따른 영상인식방법을 위한 대상물을 촬영하는 단계(S100)는, 투과조명과 반사조명을 교대로 사용하여 대상물을 촬영하는 단계를 포함할 수 있다.Shooting of the object is possible by providing an illumination to the object, by photographing the illuminated object with a camera arranged in a number suitable for the area of the object, the step of photographing the object for the image recognition method according to the invention (S100), It may include the step of photographing the object using the transmission light and the reflection light alternately.

기존에는 반사조명 또는 투과조명 하나의 조명을 대상물에 제공하고, 카메라에 의한 영상이 컴퓨터에 저장되도록 하는 기술이 사용되어 왔다. 반사조명과 투과조명에 의한 대상물의 명암이 반대로 인식되고, 대상물이 픽셀에서 차지하는 영역의 비중에 있어서도 대상물의 특성에 따라 미세한 차이가 발생할 수 있다.In the past, a technique of providing a single reflection light or a transmissive light to an object and storing an image by a camera on a computer has been used. The contrast of the object due to the reflected light and the transmitted light is recognized to the contrary, and even in the specific gravity of the area occupied by the object in the pixel, minute differences may occur depending on the characteristics of the object.

따라서, 본 발명에 따른 대상물을 촬영하는 단계(S100)는 어느 하나의 방식을 채택하기 보다는, 반사조명과 투과조명의 두 가지 방식을 선택적으로 사용하는 촬영방식을 채택함으로써 대상물의 특성에 맞는 조명을 제공하는 방식에 의해 대상물에 대한 밝기의 편차를 줄일 수 있으며, 이를 기초로 대상물이 차지하는 영역의 대상물의 실질크기를 정확하게 계산할 수 있다.Therefore, the step (S100) of photographing the object according to the present invention adopts a photographing method that selectively uses two methods of reflecting light and transmission light, rather than adopting any one method to provide illumination according to the characteristics of the object. By providing a method, the variation in brightness with respect to the object can be reduced, and the actual size of the object in the area occupied by the object can be accurately calculated.

이를 위해, 본 발명의 일 실시 예에 따른 대상물을 촬영하는 단계(S100)는, 투과조명과 반사조명 중 어느 하나를 사용하여 대상물을 촬영하는 단계와, 투과조명과 반사조명을 동시에 사용하여 대상물을 촬영하는 단계를 포함할 수 있다.To this end, the step (S100) of photographing the object according to an embodiment of the present invention, photographing the object using any one of the transmission light and the reflection light, and using the transmission light and the reflection light at the same time to take the object It may include the step of photographing.

이러한 경우, 두 가지 방식 또는 두 가지 방식을 혼합한 조명에 의해 대상물의 에지를 살릴 수 있어, 편차가 적은 정확한 밝기 값을 취득할 수 있으며, 이를 기초로 대상물이 차지하는 영역의 크기를 정확하게 계산할 수 있다.In such a case, the edge of the object can be saved by illumination of two methods or a mixture of both methods, so that an accurate brightness value with less variation can be obtained, and the size of the area occupied by the object can be accurately calculated based on this. .

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식 시스템의 블록도이다.5 is a block diagram of an image recognition system according to an exemplary embodiment.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식 시스템은, 대상물을 촬영하는 촬영장치(100)와, 대상물의 일측에 설치되어 대상물에 반사조명을 제공하는 반사조명장치(120)와, 대상물의 타측에 설치되어 대상물에 투과조명을 제공하는 투과조명장치(122)와, 반사조명장치(120) 및 투과조명장치(122)를 작동시키는 조명제어장치(130)와, 촬영장치(100)에 촬영된 대상물의 픽셀들의 밝기 값과 기준 밝기 값의 비율을 기초로 픽셀들에 대한 대상물의 실질 크기를 결정하는 영상인식장치(140)를 포함한다.Referring to FIG. 5, an image recognition system according to an exemplary embodiment of the present disclosure includes a photographing apparatus 100 for photographing an object, a reflection illumination device 120 installed at one side of the object, and providing reflection illumination to the object; And a light control device 130 installed at the other side of the object to operate the transmission lighting device 122 to provide the transmission light to the object, the reflection lighting device 120 and the transmission lighting device 122, and the photographing device 100. The image recognition device 140 determines an actual size of the object with respect to the pixels based on a ratio between the brightness value of the pixels of the object and the reference brightness value.

조명제어장치(130)는, 반사조명장치(120) 및 투과조명장치(122)에 대한 온/오프를 선택적으로 수행하는 교차조명제어기(131)와, 반사조명장치(120) 및 투과조명장치(122)의 온/오프 신호를 교차조명제어기(131)에 제공하는 조명신호 엔코더(132)를 포함할 수 있다.The lighting control device 130 includes a cross lighting controller 131 for selectively performing on / off of the reflective lighting device 120 and the transparent lighting device 122, and the reflective lighting device 120 and the transparent lighting device ( An illumination signal encoder 132 for providing the on / off signal of the 122 to the cross lighting controller 131 may be included.

영상인식장치(140)는, 미리 결정된의 밝기 값의 범위로부터 각각의 픽셀에 해당하는 밝기 값을 결정하는 단계, 최소 자승법식을 이용하여 대상물이 차지하고 있는 각 픽셀의 밝기 값에 대응하는 각 픽셀의 실질 크기를 결정하는 단계, 및 대상물이 차지하고 있는 각 픽셀의 실질 크기를 합하는 단계를 수행하는 영상인식 프로그램이 설치된 컴퓨터(142)를 포함할 수 있다.The image recognition device 140 may determine a brightness value corresponding to each pixel from a predetermined range of brightness values, and determine a brightness value of each pixel corresponding to the brightness value of each pixel occupied by the object by using a least square method. The computer 142 may include an image recognition program installed to determine an actual size and to add an actual size of each pixel occupied by an object.

이때 밝기 값의 범위는 0 ~ 255 이며, 기준이 되는 기준 밝기 값은 255이다.At this time, the range of brightness values is 0 to 255, and the reference brightness value as a reference is 255.

본 발명에 따른 영상인식시스템을 이용한 대상물의 영상인식은 복수의 카메라(115)와 연결되어 있으며, 촬영된 영상을 판별하도록 전술한 영상인식방법을 자동으로 수행하는 영상인식 프로그램이 설치된 컴퓨터(142)에 의해 수행된다.Image recognition of the object using the image recognition system according to the present invention is connected to the plurality of cameras 115, the computer 142 is installed with an image recognition program for automatically performing the above-described image recognition method to determine the captured image Is performed by.

도 5를 참조할 때, 도 6에는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식시스템의 촬영장치(100)와, 반사조명장치(120) 및 투과조명장치(122)에 의한 대상물의 촬영 시에, 조명신호 엔코더(132)로부터 교차조명제어기(131)로 전달되는 신호 및 교차조명제어기(131)로부터 반사조명장치(120)와 투과조명장치(122)로 전달되는 신호의 타이밍 선도가 도시되어 있다. 카메라(115)의 촬영은 교차조명제어기(131)의 타이밍 선도를 따라 진행된다.Referring to FIG. 5, in FIG. 6, when photographing an object by the photographing apparatus 100, the reflection lighting apparatus 120, and the transmission lighting apparatus 122 of the image recognition system according to an embodiment of the present disclosure, A timing diagram of the signal transmitted from the illumination signal encoder 132 to the cross lighting controller 131 and the signal transmitted from the cross lighting controller 131 to the reflective lighting device 120 and the transmission lighting device 122 are shown. The photographing of the camera 115 proceeds along the timing diagram of the cross lighting controller 131.

도 6을 참조하면, 조명신호 엔코더(132)로부터 교차조명제어기(131) 측으로 소정의 진폭과 주기를 갖는 펄스(Encoder Pulse)가 가해질 때, 펄스의 최고 값 및 최저 값에 의해 반사조명장치(120) 또는 투과조명장치(122)를 가동시키기 위한 주기적인 각각의 전원펄스(pulse 1, pulse 2)가 교차조명제어기(131)로부터 발생되어 반사조명장치(120)와 투과조명장치(122) 측으로 전달되며, 해당 펄스에 따라 반사조명장치(120) 및 투과조명장치(122)가 가동되어 대상물에 해당 조명이 제공되고, 조명방식에 따른 대상물의 촬영이 진행된다.Referring to FIG. 6, when an encoder pulse having a predetermined amplitude and period is applied from the illumination signal encoder 132 to the cross lighting controller 131, the reflection lighting apparatus 120 may be set by the highest and lowest values of the pulses. Or periodic power pulses (pulse 1, pulse 2) for operating the transmission lighting device 122 are generated from the cross lighting controller 131 and transmitted to the reflection lighting device 120 and the transmission lighting device 122 side. According to the pulse, the reflection illumination device 120 and the transmission illumination device 122 are operated to provide the corresponding illumination to the object, and photographing of the object according to the illumination method is performed.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상인식시스템의 조명방식에 따른 교차된 촬영영상과 촬영된 대상물의 영상을 조명방식에 따라 분리하여 도시한 것이다.FIG. 7 is a diagram illustrating a cross-section of a photographed image and an image of a photographed object according to an illumination method of the image recognition system according to an embodiment of the present invention, separately according to an illumination method.

도 7에 도시된 O형 대상물의 촬영영상을 참조하면, 좌측에는 반사조명과 투과조명을 교대로 사용하여 흑백의 밝기가 교차된 O형 대상물의 촬영영상이 도시되어 있다. O형 대상물의 촬영영상 중 검은색으로 표시된 부분은 반사조명을 사용한 영상이며, 흰색으로 표시된 부분은 투과조명을 사용한 영상이다.Referring to the photographed image of the O-type object illustrated in FIG. 7, a photographed image of the O-type object in which black and white brightness is crossed using alternating reflection and transmission lights is shown on the left side. The black part of the captured image of the O-type object is an image using reflection light, and the part shown in white is an image using transmission light.

또한 도 7의 우측 상부에는 반사조명에 대한 영상을 분리하여 나타낸 O형 대상물이 도시되어 있으며, 우측 하부에는 투과조명에 대한 영상을 분리하여 나타낸 O형 대상물이 도시되어 있다.In addition, the upper right of FIG. 7 illustrates an O-type object separated by an image of reflected light, and the lower right of FIG. 7 is an O-type object separated by an image of transmitted light.

도 6의 교차조명제어기(131)로부터 발생되는 펄스 1을 사용하여 촬영하는 경우, O형 대상물이 흰색으로 도시된 투과영상이 생성되며, 펄스 2를 사용하여 촬영하는 경우, O형 대상물이 검은색으로 도시된 반사영상이 생성된다.When photographing using pulse 1 generated from the cross lighting controller 131 of FIG. 6, a transmission image in which the O-type object is shown in white is generated, and when photographing using the pulse 2, the O-type object is black. A reflection image shown as is generated.

도 5 내지 도 7에 도시된 바와 같이, 본 실시 예에 따른 영상인식시스템은 반사조명과 투과조명을 교대로 사용하여 동일한 대상물에 대해 밝기가 교차된 혼합 영상을 취득할 수 있으며, 이로부터 각 조명에 해당하는 대상물을 분리하고 각 대상물에 대한 픽셀로부터 편차가 적은 두 가지의 밝기 값을 취득할 수 있으며, 이를 기초로 대상물이 차지하는 영역의 픽셀개수를 전술한 영상인식방법의 계산식에 의해 도출할 수 있다.As shown in FIGS. 5 to 7, the image recognition system according to the present exemplary embodiment may acquire a mixed image in which brightness is intersected with respect to the same object by using reflected light and transmitted light alternately. It is possible to separate the objects corresponding to and obtain two brightness values with less deviation from the pixels for each object. Based on this, the number of pixels of the area occupied by the object can be derived by the above-described calculation method of the image recognition method. have.

즉 본 실시 예에 따른 영상인식시스템은 투과조명장치(122)와 반사조명장치(120)를 교대로 사용하여 촬영을 진행하고 있으나, 투과조명장치(122)와 반사조명장치(120)가 동시에 가동되어 촬영이 이루어질 수도 있으므로, 본 발명의 권리범위는 투과조명장치(122)와 반사조명장치(120)를 교대로 사용하는 촬영방식에 제한되지 않으며, 투과조명장치(122)와 반사조명장치(120)를 조합하는 모든 경우를 포함할 수 있다.That is, in the image recognition system according to the present embodiment, the transmission lighting device 122 and the reflection lighting device 120 are alternately photographed, but the transmission lighting device 122 and the reflection lighting device 120 operate simultaneously. Since the photographing may be made, the scope of the present invention is not limited to the photographing method using the transmissive lighting device 122 and the reflective lighting device 120 alternately, and the transmissive lighting device 122 and the reflective lighting device 120. ) May be included in any case.

이와 같이 본 발명은 기재된 실시 예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형할 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다. 따라서 그러한 수정예 또는 변형예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 하여야 할 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention. Accordingly, such modifications or variations are intended to fall within the scope of the appended claims.

100: 촬영장치
115: 카메라
120: 반사조명장치
122: 투과조명장치
130: 조명제어장치
131: 교차조명제어기
132: 조명신호 엔코더
140: 영상인식장치
142: 컴퓨터
100: recording device
115: camera
120: reflective lighting device
122: transmission lighting apparatus
130: lighting control device
131: cross lighting controller
132: illumination signal encoder
140: video recognition device
142: computer

Claims (10)

대상물을 촬영하는 단계;
촬영된 상기 대상물의 영역으로부터 픽셀들의 밝기 값을 수집하는 단계; 및
상기 픽셀들의 밝기 값을 기초로 상기 픽셀들에 대한 상기 대상물의 실질 크기를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 방법.
Photographing the object;
Collecting brightness values of pixels from an area of the photographed object; And
And determining the actual size of the object with respect to the pixels based on the brightness values of the pixels.
제1항에 있어서,
상기 대상물의 영역으로부터 픽셀들의 밝기 값을 수집하는 단계는, 미리 결정된 밝기 값의 범위로부터 각각의 상기 픽셀에 해당하는 밝기 값을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 방법.
The method of claim 1,
The step of collecting the brightness value of the pixels from the region of the object, determining the brightness value corresponding to each of the pixels from a range of a predetermined brightness value.
제2항에 있어서,
상기 대상물의 실질 크기를 결정하는 단계는, 최소 자승법식을 이용하여 상기 대상물이 차지하고 있는 각 픽셀의 밝기 값에 대응하는 각 픽셀의 실질 크기를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 방법.
3. The method of claim 2,
The determining of the actual size of the object may include determining the actual size of each pixel corresponding to the brightness value of each pixel occupied by the object using a least squares equation.
제3항에 있어서,
상기 각 픽셀의 실질 크기를 결정하는 단계는,
시료를 통해 밝기와 크기의 방정식(
Figure pat00008
, x: 크기, y: 밝기)을 구하는 단계; 및
a, b에 관한 최소화 함수(
Figure pat00009
)를 구하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 방법.
The method of claim 3,
Determining the actual size of each pixel,
Through the sample, the equation of brightness and magnitude (
Figure pat00008
, x: magnitude, y: brightness); And
Minimization function for a, b
Figure pat00009
The image recognition method further comprises the step of obtaining.
제3항에 있어서,
상기 대상물의 실질 크기를 결정하는 단계는, 상기 대상물이 차지하고 있는 상기 각 픽셀의 실질 크기를 합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 방법.
The method of claim 3,
The determining of the actual size of the object further comprises adding the actual size of each pixel occupied by the object.
제3항에 있어서,
상기 대상물을 촬영하는 단계는, 투과조명과 반사조명을 교대로 사용하여 상기 대상물을 촬영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 방법.
The method of claim 3,
The photographing of the object may include photographing the object by using transmission light and reflection light alternately.
제3항에 있어서,
상기 대상물을 촬영하는 단계는,
상기 투과조명과 상기 반사조명 중 어느 하나를 사용하여 상기 대상물을 촬영하는 단계; 및
상기 투과조명과 상기 반사조명을 동시에 사용하여 상기 대상물을 촬영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 방법.
The method of claim 3,
Photographing the object,
Photographing the object using any one of the transmitted light and the reflected light; And
And photographing the object by using the transmission light and the reflection light at the same time.
대상물을 촬영하는 촬영장치;
상기 대상물의 일측에 설치되어 상기 대상물에 반사조명을 제공하는 반사조명장치;
상기 대상물의 타측에 설치되어 상기 대상물에 투과조명을 제공하는 투과조명장치;
상기 반사조명장치 및 상기 투과조명장치를 작동시키는 조명제어장치; 및
상기 촬영장치에 촬영된 상기 대상물의 픽셀들의 밝기 값과 기준 밝기 값의 비율을 기초로 상기 픽셀들에 대한 상기 대상물의 실질 크기를 결정하는 영상인식장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 시스템.
A photographing apparatus for photographing an object;
A reflection illumination device installed at one side of the object to provide reflection illumination to the object;
A transmission lighting device installed on the other side of the object to provide transmission light to the object;
An illumination control device for operating the reflection lighting device and the transmission lighting device; And
And an image recognition device configured to determine an actual size of the object with respect to the pixels based on a ratio of brightness values of the pixels of the object and a reference brightness value photographed by the photographing apparatus.
제8항에 있어서,
상기 조명제어장치는,
상기 반사조명장치 및 상기 투과조명장치에 대한 온/오프를 선택적으로 수행하는 교차조명제어기; 및
상기 반사조명장치 및 상기 투과조명장치의 온/오프 신호를 상기 교차조명제어기에 제공하는 조명신호 엔코더를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 시스템.
9. The method of claim 8,
The illumination control device includes:
A cross lighting controller for selectively performing on / off for the reflection lighting device and the transmission lighting device; And
And an illumination signal encoder for providing on / off signals of the reflection lighting device and the transmission lighting device to the cross lighting controller.
제8항에 있어서,
상기 영상인식장치는, 미리 결정된 밝기 값의 범위로부터 각각의 상기 픽셀에 해당하는 밝기 값을 결정하는 단계, 최소 자승법식을 이용하여 상기 대상물이 차지하고 있는 각 픽셀의 밝기 값에 대응하는 각 픽셀의 실질 크기를 결정하는 단계, 및 상기 대상물이 차지하고 있는 상기 각 픽셀의 실질 크기를 합하는 단계를 수행하는 영상인식 프로그램이 설치된 컴퓨터를 포함하는 것을 것을 특징으로 하는 영상인식 시스템.
9. The method of claim 8,
The image recognizing apparatus may determine a brightness value corresponding to each pixel from a predetermined range of brightness values, and use the least-squares equation to actually apply each pixel corresponding to the brightness value of each pixel occupied by the object. And a computer provided with an image recognition program for determining the size and summing the actual size of each pixel occupied by the object.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20210057848A (en) 2019-11-12 2021-05-24 주식회사 이지스로직 Deep learning artificial Neural Network based image recognition method and system
KR20210057845A (en) 2019-11-12 2021-05-24 이지스로직 주식회사 Deep Learning Frame Work-Based Image Recognition Method and System Using Training Image Data

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2313223A1 (en) 1997-12-08 1999-06-17 Alexander R. Roustaei Single chip symbology reader with smart sensor
JP2004141514A (en) 2002-10-28 2004-05-20 Toshiba Corp Image processing apparatus and ultrasonic diagnostic apparatus
JP2008052029A (en) 2006-08-24 2008-03-06 Takata Corp Photographing system, vehicle crew detection system, operation device controlling system, and vehicle
KR101169720B1 (en) * 2010-08-06 2012-07-30 주식회사 이미지넥스트 Image Edge Detection Method and System

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210057848A (en) 2019-11-12 2021-05-24 주식회사 이지스로직 Deep learning artificial Neural Network based image recognition method and system
KR20210057845A (en) 2019-11-12 2021-05-24 이지스로직 주식회사 Deep Learning Frame Work-Based Image Recognition Method and System Using Training Image Data

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