KR20140067840A - 주기적인 패턴이 형성된 이미지의 결함 검출장치 및 결함 검출방법 - Google Patents

주기적인 패턴이 형성된 이미지의 결함 검출장치 및 결함 검출방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 주기적인 간격으로 패턴이 형성된 원본 이미지에서 상기 패턴의 경사각을 추출하는 각도 추출부; 상기 경사각을 이용하여 상기 패턴이 이격된 패턴주기를 추출하는 패턴주기 추출부; 및 상기 경사각의 수직 방향으로 상기 패턴주기 만큼 상기 원본 이미지를 시프팅하여 시프팅 이미지를 형성하는 이미지 시프팅부를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출장치에 관한 것으로,
본 발명에 따르면, 주기적인 패턴의 경사각 및 패턴주기를 이용하여 이미지를 시프트하여 원본 이미지의 결함을 용이하게 추출할 수 있는 효과가 있다.

Description

주기적인 패턴이 형성된 이미지의 결함 검출장치 및 결함 검출방법{Apparatus and method for detecting defect in periodic pattern image}
본 발명은 결함 검출장치 및 결함 검출방법에 관한 것으로, 주기적인 패턴이 형성된 이미지의 결함 검출장치 및 결함 검출방법에 관한 것이다.
도 1 및 도 2는 종래기술에 따른 주기적인 패턴이 형성된 이미지의 결함 검출방법을 나타내는 도면이다.
도 1에서 알 수 있듯이, 종래에는 결함을 검출하기 위해 이미지를 시프팅하며 시프트 전과 후의 이미지의 오차를 측정하여 상기 오차가 최소가 될 때의 시프팅 값을 이용하여 패턴주기를 추출하였다.
예를 들어, px는 수직방향으로 시프트 된 값이고, py는 수평방향으로 시프트 된 값일 때, 패턴의 반복 주기를 추출하기 위해 상기 px 및 py를 점차 증가시키며 반복하여 이미지를 시프트하고, 시프트 전과 후의 이미지 오차를 분석하여 최소의 오차를 갖는 영상을 도출해야했다. 즉, 이미지 간 오차가 최소가 될 때의 px 및 py가 패턴주기로 추출된다.
그런데, 상술한 종래기술에 따르면 패턴주기를 추출하기 위해 최소 오차를 측정할 수 있을 때까지 반복하여 영상을 시프트 해야하기 때문에 상당한 계산 시간이 소요되어 문제된다.
또한, 종래기술에 따른 주기적 패턴이 형성된 이미지의 결함 검출방법은, 도 2에서 알 수 있듯이, 도 2와 같은 복잡한 형상의 패턴이 형성된 이미지에 대하여 적용하는 경우, 복잡한 패턴의 이미지에 대한 오차의 측정이 부정확하게 되어 충분히 정확한 패턴주기를 추출하기 어려운 문제가 있었다.
본 발명은 상술한 바와 문제점을 해결하고자 고안된 것으로, 본 발명은 주기적 패턴이 형성된 이미지에서 신속하게 패턴주기를 추출하는 결함 검출장치 및 결함 검출방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 패턴이 형성된 경사각을 추출하여, 경사각을 이용해 이미지를 시프팅하여 연산 속도를 향상시킨 결함 검출장치 및 결함 검출방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위해서, 주기적인 간격으로 패턴이 형성된 원본 이미지에서 상기 패턴의 경사각을 추출하는 각도 추출부; 상기 경사각을 이용하여 상기 패턴이 이격된 패턴주기를 추출하는 패턴주기 추출부; 및 상기 경사각의 수직 방향으로 상기 패턴주기 만큼 상기 원본 이미지를 시프팅하여 시프팅 이미지를 형성하는 이미지 시프팅부를 포함하는 결함 검출장치를 제공한다.
또한, 본 발명은 상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위해서, 주기적인 간격으로 패턴이 형성된 원본 이미지에서 상기 패턴의 경사각을 추출하는 각도 추출 단계; 상기 경사각을 이용하여 상기 패턴이 이격된 패턴주기를 추출하는 패턴주기 추출 단계; 및 상기 경사각의 수직 방향으로 상기 패턴주기 만큼 상기 원본 이미지를 시프팅하여 시프팅 이미지를 형성하는 이미지 시프팅 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법을 제공한다.
본 발명에 따르면, 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다.
본 발명은 우선, 신속하게 주기적인 패턴의 경사각을 추출할 수 있는 효과가 있다.
또한, 주기적인 패턴의 경사각을 이용하여 패턴주기를 용이하게 추출할 수 있는 효과가 있다.
또한, 주기적인 패턴의 경사각 및 패턴주기를 이용하여 이미지를 시프트하여 원본 이미지의 결함을 용이하게 추출할 수 있는 효과가 있다.
도 1 및 도 2는 종래기술에 따른 주기적인 패턴이 형성된 이미지의 결함 검출방법을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예를 나타내는 블럭도이다.
도 4는 본 발명에 따른 결함 검출장치에서 획득한 원본 이미지에 있어서 소정의 경사각을 갖는 패턴이 주기적으로 형성된 것을 나타내는 이미지이다.
도 5는 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 각도 추출부를 나타내는 블럭도이다.
도 6은 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 벡터맵을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 경사각별 누적 벡터수를 나타내는 히스토그램을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 패턴주기 추출부를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 패턴주기을 추출하기 위한 히스토그램을 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 이미지 시프팅부의 이미지 시프트를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 결함 검출부에서 검출한 결함을 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명에 따른 결함 검출방법의 일 실시예를 나타내는 순서도이다.
본 발명에 따른 결함 검출장치는 주기적으로 형성된 패턴에 형성된 비정형의 결함을 검출하기 위해 주기적으로 형성된 패턴을 삭제하고 불규칙한 결함만을 추출한다.
주기적인 패턴이 형성된 이미지를 패턴주기만큼 이동시켜 중복된 영역을 삭제하면 비주기적인 결함만이 잔존하게 되는데, 본 발명에 따른 결함 검출장치는 이러한 원리를 이용하여 결함을 검출한다.
이하, 결함을 검출하기 위해 본 발명에 따른 결함 검출장치가 원본 이미지에서 주기적 패턴의 경사각을 추출하고, 패턴주기를 추출하여, 이미지를 시프트하고, 결함을 검출하는 것에 대하여 도면을 참고하여 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예를 나타내는 블럭도이다.
도 3에서 알 수 있듯이, 본 발명에 따른 결함 검출장치(100)는 각도 추출부(120), 패턴주기 추출부(130), 및 이미지 시프팅부(140)를 포함한다. 또한, 본 발명에 따른 결함 검출장치는 필요에 따라 영상획득부(110), 결함 검출부(150), 및 결함 분류부(160)를 더 포함할 수 있다.
영상획득부(110)는 주기적인 간격으로 패턴이 형성된 원본 이미지를 획득한다. 일 실시예에 있어서 상기 영상획득부(110)는 CCD 이미지 센서 등의 영상획득 센서를 포함할 수 있다. 이하, 영상획득부(110)에서 획득한 주기적 패턴이 형성된 이미지의 일 실시예를 설명하기 위해 도 4를 참조한다.
도 4는 본 발명에 따른 결함 검출장치에서 획득한 원본 이미지에 있어서 소정의 경사각을 갖는 패턴이 주기적으로 형성된 것을 나타내는 이미지이다.
도 4에서 알 수 있듯이, 영상획득부는 주기적인 간격으로 패턴 형성된 원본 이미지의 영상을 획득한다. 이때, 원본 이미지에 형성된 패턴은 소정의 경사각을 이룰 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 원본 이미지는 전기적 신호가 흐르는 디스플레이 장치의 회로 패턴 또는 전기적 신호가 흐르는 반도체 회로 패턴일 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 주기적으로 반복되는 패턴을 포함하는 이미지일 수 있다.
또한, 원본 이미지는 주기적으로 형성된 패턴 및 주기적으로 패턴 형성된 라인에 불규칙한 형상으로 형성된 발생한 결함을 포함한다. 상기 결함은 회로 패턴 사이에 쇼트, 단선 불량 등 여러가지 형태의 불량을 포함한다.
다시 도 3을 참고하면, 각도 추출부(120)는 주기적인 간격으로 패턴이 형성된 원본 이미지에서 상기 패턴의 경사각을 추출한다.
이를 보다 상세하게 설명하기 위해 이하 도 5 내지 도 7을 참고한다.
도 5는 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 각도 추출부를 나타내는 블럭도이고, 도 6은 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 벡터맵을 나타내는 도면이고, 도 7은 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 경사각별 누적 벡터수를 나타내는 히스토그램을 나타내는 도면이다.
도 5에서 알 수 있듯이, 일 실시예에 있어서 각도 추출부(120)는 벡터맵 형성부(121) 및 히스토그램 형성부(123)를 포함한다.
벡터맵 형성부(121)는 상기 패턴의 경사각 및 크기 벡터를 표시하는 경사 벡터맵을 형성한다.
도 6에서 알 수 있듯이, 일 실시예에 있어서, 벡터맵 형성부(121)는 원본 이미지에 포함된 패턴을 분석하여 경사각 및 크기를 갖는 벡터를 추출하고, 이를 도시한 경사 벡터맵을 형성할 수 있다. 벡터맵은 해당 벡터가 위치하는 영역에 크기와 경사각을 갖는 벡터를 복수개 포함하여 형성된다.
히스토그램 형성부(123)는 상기 패턴의 경사각 및 크기를 포함하는 벡터를 경사각 별 누적 벡터수로 분석한 히스토그램을 추출한다.
도 7에서 알 수 있듯이, 일 실시예에 있어서, 히스토그램 형성부(123)는 벡터맵 형성부(121)에서 형성한 경사 벡터맵을 이용하여 복수의 벡터를 경사각에 따라 분류하고, 경사각별 누적 벡터수를 분석한 히스토그램을 추출한다.
경사각별 누적 벡터수를 분석한 히스토그램은 경사각별로 분포된 벡터의 수가 정규분포의 형태로 도시될 수 있다.
이와 같은 경사 벡터맵을 분석하면 주기적인 패턴이 이루고 있는 경사각을 알 수 있다. 즉, 경사 벡터맵은 경사각 및 크기를 갖는 복수의 벡터를 포함하고 있으므로, 이를 경사각을 x축으로 하여 해당 경사각을 갖는 벡터의 개수를 카운팅하는 히스토그램으로 표현하면 복수의 벡터 중에서 가장 많은 경사각이 어떤 경사각인지 알 수 있다.
이는 원본 이미지에서 주기적으로 형성된 패턴이 포함하고 있는 벡터 중에서 가장 많은 경사각을 의미하는 것이므로, 여기서 찾은 경사각을 원본 이미지의 패턴이 이루고 있는 경사각으로 추측할 수 있다.
예를 들어, 도 7에 도시된 히스토그램을 보면, 대략 10도에서 가장 많은 벡터의 누적 개수를 갖는 것을 알 수 있는데, 이는 원본 이미지에 형성된 패턴의 경사각이 대략 10도인 것을 의미한다.
다시 도 3을 참고하면, 패턴주기 추출부(130)는 상기 경사각을 이용하여 상기 패턴이 이격된 패턴주기를 추출한다.
패턴주기 추출부(130)는 경사각과 평행한 방향 또는 수직한 방향으로 가상의 직선을 형성하고, 가상의 직선의 밝기 변화를 기록한 히스토그램을 분석함으로서 각각의 패턴이 이격된 패턴주기를 추출할 수 있다.
이를 보다 상세하게 설명하기 위해 도 8 및 도 9를 참고하여 설명한다.
도 8은 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 패턴주기 추출부를 나타내는 도면이고, 도 9는 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 패턴주기을 추출하기 위한 히스토그램을 나타내는 도면이다.
도 8에서 알 수 있듯이, 패턴주기 추출부(130)는 프로파일 추출부(131) 및 패턴주기 연산부(133)를 포함한다.
프로파일 추출부(131)는 패턴의 경사각을 이용하여 경사각 방향(평행한 방향) 및 경사각의 수직방향으로 형성된 가상의 직선에 밝기 변화를 프로파일로 추출한다.
즉, 일 실시예에 있어서, 프로파일 추출부(131)는 도 9a에서 알 수 있듯이 상기 경사각 방향(①) 및 상기 경사각의 수직방향(②)으로 지나는 직선의 명암 변화를 분석하여, 도 9b와 같은 프로파일을 형성한다. 더욱 구체적으로, 프로파일 추출부(131)는 상기 경사각 방향(①)으로 형성된 직선의 명암 변화를 분석하여 1번 프로파일(도 9b 상단)을 형성하고, 상기 경사각의 수직방향(②)으로 형성된 직선의 명암 변화를 분석하여 2번 프로파일(도 9b 하단)을 형성한다.
이때, 도 9b에서 알 수 있듯이, 경사각의 수직방향으로 형성된 가상의 직선의 명암 변화는 패턴의 주기와 일치하는 주기로 명암의 고저가 변화하는 것을 알 수 있다.
패턴주기 연산부(133)는 프로파일 추출부(131)에서 추출한 프로파일을 이용하여 프로파일에서 명암의 고저가 변화하는 주기를 계산하여 원본 파일에 형성된 패턴의 이격 주기를 추출한다.
일 실시예에 있어서, 패턴주기 연산부(133)는 상기 경사각 방향 및 상기 경사각의 수직방향으로 지나는 직선의 명암 변화를 분석한 상기 1번 및 2번 프로파일을 이용하여 상기 패턴주기를 계산한다. 즉, 2번 프로파일의 경우 패턴이 이격된 간격은 주기적으로 형성된 패턴의 주기와 일치하므로, 프로파일의 반복되는 형태의 주기를 추출하여 이를 통해 패턴의 주기를 계산할 수 있다.
다시 도 3을 참고하면, 이미지 시프팅부(140)는 상기 경사각의 수직 방향 또는 수평방향 중 적어도 하나의 방향으로 상기 패턴주기 만큼 상기 원본 이미지를 시프팅하여 시프팅 이미지를 형성한다.
이를 보다 상세하게 설명하기 위해 도 10을 참고한다.
도 10은 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 이미지 시프팅부의 이미지 시프트를 나타내는 도면이다.
이미지 시프팅부(140)는 원본 이미지에서 추출한 패턴의 경사각을 이용하여, 상기 경사각 방향 및 경사각의 수직방향으로 이미지를 시프팅할 수 있다.
도 10에서 알 수 있듯이, 일 실시예에 있어서, 이미지 시프팅부(140)는 경사각과 평행한 음의 방향, 경사각과 평행한 양의 방향, 경사각과 수직한 음의 방향, 및 경사각과 수직한 양의 방향 중 적어도 어느 하나의 방향으로 이미지를 시프팅할 수 있다.
이때, 이미지 시프팅부(140)는 상술한 방향으로 패턴주기만큼 원본 이미지를 시프팅하여 시프팅 이미지를 만들 수 있는데, 불량 패턴이 없는 경우 패턴주기만큼 원본 이미지를 이동시키면 원본 이미지와 시프팅 이미지는 완전하게 일치될 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 결함 검출부(150)는 상기 원본 이미지 및 시프팅 이미지에서 중복된 영역을 제거하여 불량을 검출한다.
일 실시예에 있어서, 결함 검출부(150)는 이미지 시프팅부(140)에서 시프팅한 복수의 이미지를 결합하여 중복된 영역을 제거하고 중복되지 않는 영역만을 추출할 수 있다. 결함 검출부(150)는 중복되지 않고 추출된 영역을 불량영역으로 판단한다.
즉, 결함 검출부(150)는 주기적 패턴으로 반복되는 영역은 시프팅된 이미지에서도 주기적 패턴을 유지하므로 불량영역이 아니라고 판단하고, 비주기적으로 생긴 영역은 반복되지 아니하므로 불량영역으로 판단한다.
이를 보다 상세하게 설명하기 위해 도 11을 참고한다.
도 11은 본 발명에 따른 결함 검출장치의 일 실시예에 있어서 결함 검출부에서 검출한 결함을 나타내는 도면이다.
도 11에서 알 수 있듯이, 경사각과 평행한 음의 방향으로 시프트된 이미지와 원본 이미지를 중첩시키고, 중첩된 이미지에서 중복된 영역을 소거하면 경사각과 평행한 음의 방향으로 이동한 결함영역이 추출된다.
또한, 경사각과 평행한 양의 방향으로 시프트된 이미지와 원본 이미지를 중첩시키고, 중첩된 이미지에서 중복된 영역을 제외하면 경사각과 평행한 양의 방향으로 이동한 결함영역이 추출된다.
또한, 경사각과 수직한 음의 방향으로 시프트된 이미지와 원본 이미지를 중첩시키고, 중첩된 이미지에서 중복된 영역을 제외하면 경사각과 수직한 음의 방향으로 이동한 결함영역이 추출된다.
또한, 경사각과 수직한 양의 방향으로 시프트된 이미지와 원본 이미지를 중첩시키고, 중첩된 이미지에서 중복된 영역을 제외하면 경사각과 수직한 양의 방향으로 이동한 결함영역이 추출된다.
이와 같이, 4 방향으로 시프트된 이미지와 원본 이미지를 중첩시켜 얻은 결함영역이 형성된 이미지를 최종적으로 합산하면 원본 이미지에서 소정의 주기로 반복하여 형성된 패턴이 삭제되고 불량 영역만이 남는다.
그러나, 본 발명에 따른 결함 검출장치(100)가 반드시 상술한 바와 같이 원본 이미지에서 불량 영역을 찾기 위해 4 방향으로 이미지를 전부 시프트해야하는 것은 아니고, 다른 실시예에 있어서 결함 검출부(150)는 경사각과 평행한 음의 방향, 경사각과 평행한 양의 방향, 경사각과 수직한 음의 방향, 및 경사각과 수직한 양의 방향으로 시프트된 시프팅 이미지 중 적어도 하나를 합산하여 중복되는 영역을 제거하고 원본 이미지의 결함을 추출할 수 있다.
결함 분류부(160)는 사전에 설정된 불량의 유형을 저장하여 결함 검출부(150)에서 불량영역으로 판단한 대상의 불량 유형을 분류한다. 이를 위해 결함 분류부(160)는 결함의 종류, 크기, 형태, 등을 포함하는 결함 데이터를 저장할 수 있다.
<결함 검출방법>
도 12는 본 발명에 따른 결함 검출방법의 일 실시예를 나타내는 순서도이다.
도 12에서 알 수 있듯이, 본 발명에 따른 결함 검출방법은 우선, 주기적인 간격으로 패턴이 형성된 원본 이미지에서 상기 패턴의 경사각을 추출한다(S1100).
원본 이미지는 이미지 촬상소자 또는 이미 촬영된 이미지를 이용하여 획득할 수 있으며, 원본 이미지는 주기적인 간격으로 형성된 패턴 이외에도 비주기적이고 불규칙적인 형태로 형성된 결함 영역을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 각도 추출 단계는 상기 패턴의 경사각 및 크기를 포함하는 벡터를 추출하여 경사각 별 누적 벡터수를 분석하여, 최대 누적 벡터수를 갖는 경사각을 상기 패턴의 경사각으로 결정할 수 있다.
이를 위해, 원본 이미지를 분석하여 패턴의 경사각 및 크기 벡터를 표시하는 경사 벡터맵을 형성할 수 있다. 경사 벡터맵은 패턴을 구성하는 복수의 벡터를 추출하여 해당 벡터의 크기 및 경사각을 도시한 것이다.
경사 벡터맵에 포함된 복수의 벡터에는 패턴의 경사각 정보가 포함되어 있으므로 히스토그램을 이용하여 패턴의 경사각별 누적 벡터수를 추출할 수 있다.
즉, 경사 벡터맵은 경사각 및 크기를 갖는 복수의 벡터를 포함하고 있는데, 이를 경사각을 x축으로 하는 히스토그램으로 표현하면 가장 많은 벡터의 개수를 갖는 경사각을 알 수 있다.
히스토그램 상에서 누적 벡터수가 최대인 경사각은 해당 원본 이미지에 포함된 복수의 벡터가 갖는 방향이 가장 많은 방향을 의미하므로 이를 패턴의 경사각으로 추정할 수 있다.
다음, 상기 경사각을 이용하여 상기 패턴이 이격된 패턴주기를 추출한다(S1200).
일 실시예에 있어서, 패턴주기 추출 단계는 상기 경사각 방향 및 상기 경사각의 수직방향으로 지나는 직선 중 어느 하나의 직선의 명암 변화를 분석하여 상기 패턴주기를 계산할 수 있다.
예를 들어, 일정한 주기로 이격되어 형성된 패턴에 수직한 방향으로 가상의 직선을 형성하고 그 가상의 직선을 따라 밝기 변화를 프로파일로 추출하면 패턴이 반복되는 주기에 따라 밝기의 변화가 주기적으로 변경된다.
따라서, 패턴의 경사각을 추출하여 그 경사각에 평행하거나 수직한 방향으로 가상의 직선을 형성하고 해당 직선의 명암 변화를 분석하면 원본 이미지에 형성된 주기적 패턴의 패턴주기를 추출할 수 있다.
다음, 상기 경사각의 수직 방향으로 상기 패턴주기 만큼 상기 원본 이미지를 시프팅하여 시프팅 이미지를 형성한다(S1300).
경사각 및 패턴주기를 추출하였으므로 이를 이용하여 원본 이미지를 시프팅한다. 즉, 원본 이미지를 상기 경사각과 평행한 방향 및 수직한 방향으로 시프팅한다. 이때, 원본 이미지는 패턴주기 만큼 시프트할 수 있다. 원본 이미지를 패턴주기 만큼 시프트하여 시프팅 이미지를 형성하면, 불량 영역을 제외한 패턴이 서로 일치하는 것을 알 수 있다.
일 실시예에 있어서, 이미지 시프팅은 경사각과 평행한 음의 방향, 경사각과 평행한 양의 방향, 경사각과 수직한 음의 방향, 및 경사각과 수직한 양의 방향 중 적어도 어느 하나의 방향으로 수행될 수 있다.
또한, 이미지 시프팅은 상기 방향으로 패턴주기만큼 원본 이미지를 시프팅하여 도출할 수 있다. 원본 이미지에는 일정한 주기로 반복되어 패턴이 형성되어 있으므로, 원본 이미지를 패턴의 경사각과 수직하거나 수평한 방향으로 패턴주기만큼 시프팅하면 원본 이미지와 시프팅 이미지는 대부분 중첩되게 된다.
다음, 상기 원본 이미지 및 시프팅 이미지에서 중복된 영역을 제거하여 불량을 검출한다(S1400).
원본 이미지와 시프팅 이미지는 상술한 바와 같이 대부분 중첩되게 된다. 다만, 일정한 영역에 결함이 형성되어 있다면, 원본 이미지와 시프팅 이미지의 결함의 위치는 차이가 나므로, 원본 이미지에 있는 결함과 시프팅 이미지에 있는 결함의 위치는 차이가 나게 되고, 결국 원본 이미지와 시프팅 이미지를 중첩시키고 중복되는 영역을 소거하게 되면, 중첩되지 않는 결함만이 합성된 이미지에 잔존하게 된다.
일 실시예에 있어서, 경사각과 평행한 음의 방향으로 시프트된 이미지와 원본 이미지를 중첩시키고, 중첩된 이미지에서 중복된 영역을 소거하면 경사각과 평행한 음의 방향으로 이동한 결함영역이 추출된다.
또한, 경사각과 평행한 양의 방향으로 시프트된 이미지와 원본 이미지를 중첩시키고, 중첩된 이미지에서 중복된 영역을 제외하면 경사각과 평행한 양의 방향으로 이동한 결함영역이 추출된다.
또한, 경사각과 수직한 음의 방향으로 시프트된 이미지와 원본 이미지를 중첩시키고, 중첩된 이미지에서 중복된 영역을 제외하면 경사각과 수직한 음의 방향으로 이동한 결함영역이 추출된다.
또한, 경사각과 수직한 양의 방향으로 시프트된 이미지와 원본 이미지를 중첩시키고, 중첩된 이미지에서 중복된 영역을 제외하면 경사각과 수직한 양의 방향으로 이동한 결함영역이 추출된다.
이와 같이, 4 방향으로 시프트된 이미지와 원본 이미지를 각각 중첩시켜 얻은 결함영역이 형성된 이미지(4개)를 최종적으로 합산하면 원본 이미지에서 소정의 주기로 반복하여 형성된 패턴이 삭제되고 불량 영역만이 남는다.
그러나, 본 발명에 따른 결함 검출방법이 반드시 상술한 바와 같이 원본 이미지에서 불량 영역을 찾기 위해 4 방향으로 이미지를 전부 시프트 하여 결함영역이 형성된 이미지 4개를 이용해야 하는 것은 아니고, 다른 실시예에 따른 결함 검출방법은 경사각과 평행한 음의 방향, 경사각과 평행한 양의 방향, 경사각과 수직한 음의 방향, 및 경사각과 수직한 양의 방향으로 시프트된 시프팅 이미지 중 적어도 하나를 원본 이미지와 중첩하여 중복되는 영역을 제거하고 원본 이미지의 결함을 추출할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 상술한 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 구성을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해하여야한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 - 결함 검출장치
110 - 영상획득부
120 - 각도 추출부
130 - 패턴주기 추출부
140 - 이미지 시프팅부
150 - 결함 검출부
160 - 결함 분류부

Claims (10)

  1. 주기적인 간격으로 패턴이 형성된 원본 이미지에서 상기 패턴의 경사각을 추출하는 각도 추출부;
    상기 경사각을 이용하여 상기 패턴이 이격된 패턴주기를 추출하는 패턴주기 추출부; 및
    상기 경사각의 수직 방향으로 상기 패턴주기 만큼 상기 원본 이미지를 시프팅하여 시프팅 이미지를 형성하는 이미지 시프팅부를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 원본 이미지 및 시프팅 이미지를 결합하여 중복된 영역을 제거하고, 중복되지 않은 영역을 추출하여 상기 중복되지 않은 영역을 불량으로 검출하는 결함 검출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 각도 추출부는,
    상기 패턴의 경사각 및 크기 벡터 중 적어도 하나를 포함하는 복수의 벡터를 도시한 경사 벡터맵을 형성하는 벡터맵 형성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 각도 추출부는,
    상기 패턴의 경사각 및 크기를 포함하는 벡터를 경사각 별 누적 벡터수로 분석한 히스토그램을 추출하고, 누적 벡터수가 가장 많은 경사각을 상기 패턴의 경사각으로 추출하는 히스토그램 형성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 패턴주기 추출부는,
    상기 원본 이미지 상에서 상기 경사각 방향 및 상기 경사각의 수직방향으로 지나는 직선 중 적어도 하나의 직선에서 명암 변화를 분석한 프로파일 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 패턴주기 추출부는,
    상기 경사각 방향 및 상기 경사각의 수직방향으로 지나는 직선의 명암 변화를 분석하여 상기 패턴주기를 계산하는 패턴주기 연산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출장치.
  7. 주기적인 간격으로 패턴이 형성된 원본 이미지에서 상기 패턴의 경사각을 추출하는 경사각 추출 단계;
    상기 경사각을 이용하여 상기 패턴이 이격된 패턴주기를 추출하는 패턴주기 추출 단계; 및
    상기 경사각의 수직 방향으로 상기 패턴주기 만큼 상기 원본 이미지를 시프팅하여 시프팅 이미지를 형성하는 이미지 시프팅 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 원본 이미지 및 시프팅 이미지에서 중복된 영역을 제거하여 불량을 검출하는 결함 검출 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 각도 추출 단계는,
    상기 패턴의 경사각 및 크기를 포함하는 벡터를 추출하여 경사각 별 누적 벡터수를 분석하여, 최대 누적 벡터수를 갖는 경사각을 상기 패턴의 경사각으로 결정하는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 패턴주기 추출 단계는,
    상기 경사각 방향 및 상기 경사각의 수직방향으로 지나는 직선의 명암 변화를 분석하여 상기 패턴주기를 계산하는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
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