KR20150093959A - 영역 지정에 따른 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법 및 그에 의한 스마트 학습 방식의 엑스레이 검사 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 영역 지정에 따른 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법 및 그에 의한 스마트 학습 방식의 엑스레이 검사 방법에 관한 것이고, 구체적으로 검사 초기 설정 과정에서 미리 정상 및 불량 제품에 대한 매개변수 값을 시각적 영역 지정에 의하여 산출하여 판정 값을 자동 결정하고 그리고 검사 과정에서 저장된 판정 값이 적용되도록 하는 영역 지정에 따른 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법 및 그에 의한 스마트 학습 방식의 엑스레이 검사 방법에 관한 것이다. 영역 지정에 따른 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법은 엑스레이 검사를 위한 판정 기준 값 설정 방법에 있어서, 적어도 하나의 정상 및 적어도 하나의 불량 제품에 대한 미리 선택된 적어도 하나의 매개변수 값을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 값에 기초하여 검사 판정 값을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

영역 지정에 따른 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법 및 그에 의한 스마트 학습 방식의 엑스레이 검사 방법{Method for Setting Inspection Criteria Automatically by Indicating Regions and Smart Learning Method for X-ray Inspection Using the Same}

본 발명은 영역 지정에 따른 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법 및 그에 의한 스마트 학습 방식의 엑스레이 검사 방법에 관한 것이고, 구체적으로 검사 초기 설정 과정에서 미리 정상 및 불량 제품에 대한 매개변수 값을 시각적 영역 지정에 의하여 산출하여 판정 값을 자동 결정하고 그리고 검사 과정에서 저장된 판정 값이 적용되도록 하는 영역 지정에 따른 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법 및 그에 의한 스마트 학습 방식의 엑스레이 검사 방법에 관한 것이다.

산업 현장에서 생산되는 다양한 종류의 제품에 대한 결함을 탐지하기 위하여 엑스레이 검사가 적용될 수 있다. 일반적으로 엑스레이 검사는 엑스레이 튜브를 통하여 조사된 엑스레이가 제품을 투과하고 그리고 제품을 투과한 엑스레이의 탐지에 의하여 디텍터로부터 얻어진 이미지를 검사하는 방식으로 진행된다. 이미지는 디스플레이 유닛에 표시될 수 있고 정상 또는 불량 여부는 표시된 이미지를 관찰하는 방법으로 이루어질 수 있다.

검사 과정에서 제품이 검사 장치로 입력되면 디텍터에 의하여 얻어진 이미지로부터 매개변수가 계산되어 제품의 정상/불량 여부가 판단되어 질 수 있다. 정상 여부의 판단을 위하여 영상에서 계산된 관련 매개변수 값과 작업자가 수동으로 입력하는 판정 기준 값이 비교될 수 있다. 그리고 각각의 제품에 대하여 정상 또는 불량이 판단되어야 하고 그리고 계산되는 관련 매개변수 값과 비교되는 판정 기준 값이 수동 입력되어야 한다. 이와 같은 과정은 검사기 초기 설정 과정이 될 수 있다. 이러한 초기 설정 과정에서 검사 판정 기준 값의 입력이 작업자에 의하여 결정되고 그리고 작업자는 많은 양품과 불량품의 매개 변수 값을 살펴보고 그에 따라 판단하여 입력하게 된다. 이와 같은 육안에 의한 판정 및 관련 판정 기준 값의 입력은 검사 효율을 감소시키는 한편 작업자의 숙련도에 따라 검사 결과가 달라지거나 입력되는 검사 판정 값이 서로 다를 수 있다는 문제점을 가진다.

검사 과정에서 미리 결정된 검사 기준의 설정과 관련된 선행기술로 특허공개번호 제2011-012686호 ‘레퍼런스 정보를 이용한 부품의 내부 결함 검사 방법 및 그 시스템’이 있다. 상기 선행기술은 검사 대상 부품 중에서 무결점 부품을 촬영하여 2차원 엑스레이 영상 또는 3차원 CT 영상을 획득하고, 상기 무결점 부품의 영상을 레퍼런스 영상으로 설정하는 단계와, 상기 레퍼런스 영상으로 설정된 부품을 모델링하여 여타 동일 검사 대상 부품을 동일 위치 또는 각도 조건에서 장착하기 위한 지그를 성형 제작하는 단계, 상기 지그에 동일 검사 대상 부품을 상기 레퍼런스 영상의 무결점 부품과 동일 위치 및 각도가 되도록 장착하고 마운트 부분에 고정시킨 상태에서 엑스레이를 방사하여 2차원 엑스레이 영상 또는 3차원 CT영상을 획득하는 단계 및 영상 판정부에서 상기 검사 대상 부품의 이차원 엑스레이 영상 또는 3차원 CT 영상을 레퍼런스 영상과 밀도 값 또는 밝기 값의 차이를 비교하여 결합 부위를 판별하는 단계를 포함하는 부품의 내부 결함 검사 방법에 대하여 개시한다.

검사 과정에서 검사와 관련된 데이터를 설정하는 방법과 관련된 선행기술로 특허공개번호 제2000-0004289호 ‘PCB 자동검사장치의 티칭 데이터 설정 방법 및 장치’가 있다. 상기 선행기술은 검사 대상 PCB에 배치되는 부품들에 관한 소정의 검사 매개변수를 기준 데이터 저장부에 미리 저장하는 단계와; 상기 검사 대상 PCB를 촬영하는 단계와; 상기 촬영된 PCB 이미지를 복수의 프레임으로 분할하는 단계와; 상기 각 프레임의 각 부품 이미지와 사익 기준 데이터 저장부의 데이터에 기초하여 각 부품의 종류를 판별하는 단계와; 상기 각 부품에 해당하는 검사 매개변수를 상기 기준 데이터 저장부로부터 인출하여 상기 검사 대상 PCB에 대한 티칭 데이터로 티칭 데이터 저장부에 저장하는 단계와; 상기 검사 대상 PCB를 상기 티칭 데이터 저장부에 저장된 티칭 데이터에 기초하여 자동 검사를 시행하는 단계를 포함하는 PCB 자동 검사 장치의 티칭 데이터 설정 방법에 대하여 개시한다.

상기 선행기술은 검사 과정에서 서로 다른 제품을 위하여 검사 장치에 적용되는 매개변수의 선택 및 선택된 매개변수에 기초하여 판정 값을 결정하는 방법에 대하여 개시하지 않는다. 또한 판정 값에 기초한 정상 또는 불량 여부에 판단 과정 및 판단 과정에서 발생되는 예외 상황의 처리에 대하여 개시하지 않는다. 엑스레이 검사 과정에서 검사 여부의 판단은 미리 선택된 매개변수에 따라 자동적으로 결정되면서 그와 같은 결정 과정이 검사 장치에게 학습이 되는 것이 유리하다. 다른 한편으로 판정 값의 결정 과정이 신뢰성을 가지는 한편 간단하게 진행되도록 하는 것이 유리하다. 상기 선행기술은 이에 대하여 개시하지 않는다.

본 발명은 선행기술이 가진 문제점을 해결하기 위한 것으로 아래와 같은 목적을 가진다.

선행문헌1: 특허공개번호 제2011-0120686호(주식회사 쓰리디 산업영상, 2012년11월04일 공개) 선행문헌2: 특허공개번호 제2000-0004289호(삼성전자주식회사 윤종용, 2000년01월25일 공개)

본 발명의 목적은 검사를 위하여 미리 선택된 매개변수에 대한 비교 판정 값의 결정 과정이 한 번의 터치에 의한 시각적 영역 지정에 의하여 간단하게 진행되도록 하는 영역 지정에 따른 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 검사 초기 설정 과정에서 선택된 매개변수와 관련된 판정 값에 대해서 양품 및 불량 제품의 검사 학습을 통해 검사기 초기 설정이 자동으로 이루어지도록 하는 엑스레이 검사 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 적절한 실시 형태에 따르면, 영역 지정에 따른 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법은 엑스레이 검사를 위한 판정 기준 값 설정 방법에 있어서, 적어도 하나의 정상 및 적어도 하나의 불량 제품에 대한 미리 선택된 적어도 하나의 매개변수 값을 산출하는 단계; 및

상기 산출된 값에 기초하여 검사 판정 값을 결정하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법은 적어도 하나의 매개변수 값을 산출하는 단계는 정상 또는 불량 제품의 적어도 일부에 대한 터치 또는 적어도 한 번의 클릭을 통해 시각적 영역 지정 단계를 구현한다.

본 발명의 또 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법에 있어서 검사 판정 값은 정상 제품에 대한 분포 곡선 또는 정상 및 불량 제품에 대한 두 개의 분포 곡선에 의하여 결정된다.

본 발명의 또 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법에 있어서 검사 판정 값은 예외 판정 결과에 의하여 변경이 된다.

본 발명의 또 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 스마트 학습 방식의 엑스레이 검사 방법은 정상 제품 및 불량 제품의 영상 처리에 따른 미리 선택된 적어도 하나의 매개변수 값의 산출에 의하여 검사 판정 값이 결정되어 데이터베이스에 저장되는 단계; 및 검사 제품의 영상 처리에 대한 산출 값이 상기 데이터베이스에 저장된 검사 판정 값에 기초하여 판단되는 단계를 포함한다.

본 발명의 또 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 스마트 학습 방식의 엑스레이 검사 방법은 검사 제품의 영상 처리 과정에서 상기 검사 판정 값에 대한 예외가 발생되면 터치 또는 클릭 방식의 시각적 영역 지정에 의하여 상기 매개변수 값이 데이터베이스에 입력된다.

본 발명의 또 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 엑스레이 검사 방법은 검사 매개변수를 선택하는 단계; 정상 제품 및 불량 제품에 대한 기준 영상을 처리하고 상기 검사 매개변수에 대한 값을 산출하는 단계; 상기 산출된 값을 기초로 판정 값을 결정하여 저장하는 단계; 제품에 대한 검사 영상을 처리하여 계산하는 단계; 상기 검사 매개변수 값이 입력되고 상기 판정 값에 기초하여 상기 제품에 대하여 판정되는 단계; 및 검사 결과가 저장되는 단계를 포함한다

본 발명에 따른 검사 방법은 검사 과정에서 별도로 검사 관련 매개변수의 판정 값 입력이 요구되지 않도록 하는 것에 의하여 검사 효율성이 향상될 수 있도록 한다. 또한 본 발명에 따른 검사 방법은 검사 과정에서 매개 변수의 판정 값 입력 오류가 방지되도록 하는 것에 의하여 검사 신뢰성이 향상되도록 한다는 이점을 가진다. 추가로 본 발명에 따른 검사 방법은 예외 상황의 처리가 지속적으로 검사 과정에 적용되도록 하는 것에 의하여 스마트 누적 학습 방식의 검사가 가능하도록 한다는 장점을 가진다.

도 1은 본 발명에 따른 검사 방법이 진행되는 과정에 대한 실시 예를 도시한 것이다.
도 2a, 도 2b 및 도 2c는 본 발명에 따른 검사 방법에서 정상 또는 불량이 처리되는 과정의 실시 예를 도시한 것이다.
도 3a는 본 발명에 따른 검사 방법에서 판정 값이 결정되는 과정에 대한 실시 예를 도시한 것이다.
도 3b는 본 발명에 따른 검사 과정에서 예외 처리 과정의 실시 예를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 영역 지정에 따른 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법의 실시 예를 도시한 것이다.

아래에서 본 발명은 첨부된 도면에 제시된 실시 예를 참조하여 상세하게 설명이 되지만 실시 예는 본 발명의 명확한 이해를 위한 것으로 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 아래의 설명에서 서로 다른 도면에서 동일한 도면 부호를 가지는 구성요소는 유사한 기능을 가지므로 발명의 이해를 위하여 필요하지 않는다면 반복하여 설명이 되지 않으며 공지의 구성요소는 간략하게 설명이 되거나 생략이 되지만 본 발명의 실시 예에서 제외되는 것으로 이해되지 않아야 한다.

도 1은 본 발명에 따른 검사 방법이 진행되는 과정에 대한 실시 예를 도시한 것이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 엑스레이 검사 방법은 검사 매개변수를 선택하는 단계(S11); 정상 제품 및 불량 제품에 대한 기준 영상을 처리하고 상기 검사 매개변수에 대한 값을 산출하는 단계(S12); 상기 산출된 값을 기초로 판정 값을 결정하여 저장하는 단계(S13); 제품에 대한 검사 영상을 처리하여 계산하는 단계(S14); 상기 검사 매개변수 값이 계산되고 상기 판정 값에 기초하여 상기 제품에 대하여 판정되는 단계(S16); 및 검사 결과가 저장되는 단계(S17)를 포함한다.

본 발명에 따른 검사 방법은 음식, 용기, 부품 또는 산업용 제품과 같은 다양한 피검사 대상에 적용될 수 있고 본 발명은 피검사 대상의 종류에 의하여 제한되지 않는다. 또한 본 발명에 따른 검사 방법은 소프트웨어 형태로 검사 장치 또는 다른 제어 유닛에 내장될 수 있다. 이로 인하여 다양한 검사 장치에 적용될 수 있으며 다양한 형태로 적용될 수 있다. 예를 들어 본 발명에 따른 방법은 장치에 내장되는 형태, 패키지 형태, 다운로드 형태 또는 다른 소프트웨어의 일부로 포함되는 형태 또는 저장 매체에 저장된 형태로 만들어질 수 있다.

본 명세서에서 검사 매개변수는 제품 검사 이전에 미리 선택이 될 수 있고, 검사 과정에서 상기 매개변수와 관련된 판정 값이 제품과 관련하여 입력되거나 또는 이미지가 얻어진 이후 판정 과정에서 입력이 되어야 하는 제품의 불량 여부의 판단이 가능하도록 하는 인자를 의미한다. 검사 매개변수에 기초하여 검사가 진행될 수 있고 그리고 검사 매개변수에 의하여 불량 여부가 판단될 수 있다. 검사 매개변수는 검사 장치 또는 피검사 대상과 관련될 수 있고 그리고 검사 장치의 구조 또는 피검사 대상의 종류에 따라 동일하거나 서로 다른 인자를 포함할 수 있다. 본 발명에 따르면, 검사 매개변수는 적어도 하나가 될 수 있고 검사 과정에서 계산된 검사 매개변수 값이 불량 여부의 판정의 기초가 될 수 있다. 그러므로 검사 매개변수는 정상 또는 불량 여부의 판단이 가능하도록 하는 인자로 선택되어야 한다.

검사를 위하여 먼저 검사 매개변수가 선택될 수 있다(S11). 검사 매개변수는 피검사의 종류, 검사 장치의 구조, 검사 방법, 정상 피검사 대상 또는 불량 피검사 대상에 따라 서로 다르게 선택될 수 있다. 예를 들어 검사 매개변수는 피검사 대상의 명칭, 피검사 대상의 이미지의 크기, 피검사 대상의 엑스레이 이미지 명암 또는 피검사 대상의 위치와 같은 것이 될 수 있다. 본 발명에 따르면, 검사 매개변수는 검사 과정에서 검사 장치에 입력이 요구되는 제품 관련 값이 될 수 있다. 다만 검사 매개변수의 값이 적용된 결과만이 표시될 수 있고 구체적인 매개변수 값의 전부가 반드시 입력되어야 하는 것은 아니다. 예를 들어 검사 과정에서 정상인 피검사 대상의 이미지에 대한 크기, 명암 또는 피검사 대상의 분류 기호와 같은 것이 요구될 수 있다. 그리고 이와 같은 것의 적어도 하나가 검사 과정에서 입력될 필요가 있다. 다른 한편으로 피검사 대상의 이미지에 대한 크기, 명암, 피검사 대상의 분류 기호, 불량 유형, 위치 또는 불량 유형의 크기와 같은 것의 적어도 하나가 검사 과정에서 입력될 필요가 있다. 그리고 이와 같은 것이 검사 매개변수가 될 수 있다. 본 발명에 따르면, 검사 매개변수는 정상 또는 불량 판정을 위하여 요구되는 인자가 될 수 있다.

검사 매개변수는 피검사 대상을 정상과 불량으로 구분할 수 있고 수치로 표시될 수 있으며 제품에 따라 서로 다른 값을 나타내는 인자로 선택되어야 한다. 검사 매개변수는 각각의 검사 장치 또는 제품에 따라 선택될 수 있다. 그리고 선택된 검사 매개변수 중 적어도 하나가 불량 여부의 판단 기준이 될 수 있다.

검사 매개변수가 선택되면(S11), 검사 매개변수 값의 결정을 위한 기준 영상이 처리되고 매개변수 값이 산출될 수 있다(S12). 기준 영상은 정상 기준 영상과 불량 기준 영상으로 이루어질 수 있고 판정 기준을 위한 적어도 하나의 동일한 매개변수가 선택될 수 있다. 검사 매개변수는 다수 개가 될 수 있고 불량 제품 또는 정상 제품에 따라 매개변수가 서로 달라질 수 있다. 그러나 불량 제품 및 정상 제품에 대한 기준 영상 처리는 적어도 하나의 동일한 매개변수를 포함할 수 있고 예를 들어 동일한 매개변수는 기준 영상의 구분된 영역에 대한 최대 명암 값이 될 수 있다. 구체적으로 기준 영상은 다수 개의 구분된 영역으로 이루어질 수 있고 각각의 영역에 대한 명암 값이 계산될 수 있다. 그리고 매개변수 값은 각각의 구분된 영역에 대한 최대 명암 값이 될 수 있다. 다른 한편으로 만약 제품의 불량 여부가 제품의 크기로 판단이 된다면 매개변수 값은 이미지의 크기가 될 수 있다. 이와 같이 기준 영상에 대하여 미리 선택된 매개변수의 값이 산출될 수 있다.

적어도 하나의 정상 기준 영상에 대한 매개변수 값이 산출되어 등록되고 그리고 이와 동시에 불량 기준 영상에 대한 매개변수 값이 산출되어 등록될 수 있다. 그리고 정상 기준 영상 및 불량 기준 영상에 대한 산출된 매개변수 값에 기초하여 판정 값이 결정될 수 있다. 검사 과정에서 판정 값은 임계값 또는 문턱 값(threshold)의 기능을 가진다. 정상 기준 영상의 산출 값과 불량 기준 영상의 산출 값의 등록 과정에 대하여 아래에서 다시 설명된다.

등록된 산출 값에 기초하여 판정 값이 결정될 수 있고 그리고 데이터베이스에 저장될 수 있다(S13). 이와 같은 판정 값의 결정 과정은 제품에 대한 검사가 이루어지기 이전 단계에 해당되는 초기 설정 과정에 진행되거나 또는 검사 과정에서 추가적으로 진행될 수 있다.

본 명세서에서 지능형이란 제품 검사 과정에서 제품의 불량 여부를 결정하는 판정 값을 검사 장치가 스스로 결정하는 것을 의미한다. 추가로 지능형이란 판정 값의 기초가 되는 영상 처리에 의해 산출된 매개 변수 값들을 등록하고 그에 따라 판정 값이 자동으로 결정하는 것을 포함한다. 그리고 스마트 학습이란 미리 매개변수가 선택되면 검사 초기 설정 과정에 또는 검사 과정에서 정상 제품에 대한 매개변수 값과 불량 제품에 대한 매개변수 값에 기초하여 판정 값을 결정하고 지속적으로 수정되는 것을 의미한다. 추가로 스마트 학습은 결정된 판정 값이 추가적인 검사 과정에서 예외의 발생에 의하여 데이터베이스 자료에 누적 학습되어 자동 변경되는 것을 포함한다.

판정 값이 검사 과정에 적용되기 위하여 판정 값이 등록되어 데이터베이스에 저장되어야 하고 그리고 검사 장치의 프로그램에 포함되거나 호출이 될 수 있어야 한다. 상기 데이터베이스는 검사 장치의 프로그램의 일부가 되거나 독립된 장치에 배치되어 검사 장치와 연결될 수 있다. 다양한 형태로 상기 데이터베이스가 검사 과정에 적용될 수 있고 본 발명은 상기 데이터베이스 적용 형태에 의하여 제한되지 않는다.

판정 값이 결정되어 저장되고 그리고 검사 과정에 적용될 수 있는 형태가 되면 검사가 진행될 수 있다. 검사를 위하여 검사 영상이 처리될 수 있다(S14). 검사 영상은 디텍터에서 탐지되어 예를 들어 디스플레이 유닛과 같은 장치에 표시된 이미지의 처리를 의미한다. 이미지의 처리 과정에서 판단 값과 관련된 매개변수의 값이 계산되고(S15) 그리고 표시 창에 입력될 수 있다(S16). 그리고 판정 값에 기초하여 불량 여부가 판정될 수 있다(S16). 다수 개의 매개변수 입력 항목이 미리 설정될 수 있고 상기 매개변수 판정 값은 자동으로 입력될 수 있다. 그리고 필요에 따라 일부 매개변수의 판정 값이 작업자에 의하여 원 터치 클릭 방식(one touch click) 또는 영역 지정에 의한 한 번의 터치 또는 클릭으로 자동으로 입력될 수 있다. 예를 들어 검사 과정에서 예외가 발생된다면, 원 터치 클릭 방식이 적용될 수 있다. 예외는 판정 값에 따른 판단의 예외를 의미하며 아래에서 다시 설명된다.

영상 처리 및 매개변수 값의 산출에 따른 판정에 의하여 각각의 제품에 대한 검사 결과가 저장될 수 있다(S17). 검사 결과의 처리 및 저장은 이 분야에서 공지된 방법에 따라 이루어질 수 있고 본 발명은 이에 의하여 제한되지 않는다.

아래에서 검사 과정의 구체적인 실시 예에 대하여 설명된다.

도 2a, 도 2b 및 도 2c는 본 발명에 따른 검사 방법에서 정상 또는 불량이 처리되는 과정의 실시 예를 도시한 것이다.

도 2a를 참조하면, 제품이 입력되어 디텍터에 탐지된 이미지가 디스플레이 유닛의 윈도우(W)에 표시될 수 있다. 윈도우(W)는 이미지 창(W1) 및 판정 탭(21a) 및 매개변수 탭(22)을 포함할 수 있다. 그리고 매개변수 탭(22)은 항목 탭(221)과 입력 탭(222)으로 이루어질 수 있다. 만약 처리된 영상이 판정 값에 따라 정상 이미지(GI)로 판단되었다면, 판정 탭(21a)에 정상(OK)가 표시되고 각각의 입력 탭(222)은 이미지 처리 과정에서 계산된 값이 자동으로 입력된다. 필요에 따라 입력 탭(222)에 입력되는 값은 작업자에 의하여 새로이 입력될 수 있다. 다만 정상 이미지(GI)의 경우 이러한 과정은 예외가 아니라면 요구되지 않는다.

도 2b를 참조하면, 만약 이미지 창(W1)에 불량 이미지(BI)가 표시되고 그리고 영상 처리에 의하여 산출된 값이 판정 값에 따라 불량으로 판단된다면, 판정 탭(21b)에 불량(NG)이 표시된다. 실질적으로 불량 제품에 해당되는 경우 불량의 원인이 된 결점 그룹(B1, B2) 중 적어도 하나가 불량 이미지(BI)에 표시될 수 있고 예를 들어 제1 결점 그룹(B1)에서 제1 결점(B11) 또는 다른 결점이 나타날 수 있다. 또는 제2 결점 그룹(B2)의 제2 결점(B22) 또는 다른 결점이 나타날 수 있다. 그리고 결점(B11, B22)과 관련된 매개변수 값이 입력 탭(222)에 입력될 수 있다.

제품의 초기 설정 등록 과정이라면 다수 개의 결점 그룹(B1, B2)이 하나의 영상 이미지에 나타날 수 있고 각각의 결점(B11, B22)에 대한 매개변수 값이 입력되고 각각의 결점에 대한 매개변수 값이 등록되어 데이터베이스에 저장될 수 있다. 다른 한편으로 제품 검사 과정에서 예외에 해당된다면 매개변수 값이 산출되고 그리고 새로운 매개변수 값으로 등록될 수 있다. 새로운 매개변수 값의 등록으로 인하여 판정 값이 변화될 수 있다. 그리고 이와 같은 판정 값의 변화는 자동으로 이루어질 수 있다. 달리 말하면 검사 장치가 스마트 학습 방식으로 작동될 수 있다.

도 2c는 불량 제품에 대한 등록 과정을 나타낸 것이다.

도 2c를 참조하면, 불량 제품의 등록을 위하여 선택 팝업 윈도우(SP)가 사용자의 선택에 의하여 나타날 수 있다. 그리고 선택 팝업 윈도우(SP)에 표시된 다수 개의 선택 탭(T)으로부터 결점(B11)의 영역 지정 방법을 결정할 수 있다. 영역 지정은 예를 들어 시각적 원 터치 클릭 방식으로 이루어질 수 있다. 예를 들어 미리 프로그램에 의하여 영역이 결정되고 그리고 해당 결점(B11)을 클릭하는 것에 의하여 영역 크기가 설정되면서 입력 탭(222)에 매개변수 값이 자동으로 입력될 수 있다. 다만 결점(B11) 영역 지점은 선택 탭(T)에 따라 다양한 방식으로 이루어질 수 있다. 예를 들어 터치 방식으로 다수 개의 다각형을 형성하여 영역을 선택할 수 있다.

만약 기준 영상에 대한 등록 과정이라면 각각의 결점에 대하여 시각적 원 터치 클릭 방식으로 등록될 수 있다. 또한 새로운 유형의 결점(B11)이 검사 과정에서 나타나고 그리고 불량에 해당되지만 판정 값에 의하여 양품으로 판정되는 경우 새로운 유형의 결점(B11)에 대한 등록이 원 터치 클릭 방식으로 이루어질 수 있다.

원 터치 클릭 방식은 예를 들어 결점(B11) 지점의 명암을 기준으로 결정되거나 또는 미리 구분된 영역에 의하여 작동될 수 있다. 명암 기준으로 결정되는 경우 결점(B11) 주위로 명암 값이 미리 결정된 기준 이상이 되는 영역이 선택될 수 있다. 다른 한편으로 미리 구분된 영역에 의하여 선택되는 경우 불량 이미지(BI)는 다수 개의 영역으로 미리 구분되고 만약 사용자가 해당 결점을 터치하는 경우 해당 영역을 포함하는 주위의 일정 영역이 선택될 수 있다.

본 명세서에서 시각적이란 작업자가 정상 이미지(GI) 및 불량 이미지(GI)를 직접 관찰하는 것을 의미한다. 그리고 원 터치 클릭이란 결점(B11)을 사용자가 예를 들어 손가락 또는 다른 입력 수단으로 터치하는 것에 의하여 일정 영역이 선택되는 것을 말한다. 추가로 원 터치 클릭은 입력 탭(222)에 해당 매개변수 값이 입력되는 것을 포함할 수 있다.

다양한 방식으로 기준 영상 또는 예외가 등록될 수 있고 본 발명은 제시된 실시 예에 제한되지 않는다.

아래에서 이와 같은 방식으로 등록된 산출 값에 기초하여 판정 값이 결정되는 과정에 대하여 설명된다.

도 3a는 본 발명에 따른 검사 방법에서 판정 값이 결정되는 과정에 대한 실시 예를 도시한 것이다.

도 3a를 참조하면, 정상 기준 영상이 준비되고(P311) 그리고 불량 기준 영상이 준비될 수 있다(P321). 그리고 정상 기준 영상 및 불량 기준 영상 각각에 대하여 영상 처리가 되어 미리 선택된 매개변수 값이 산출될 수 있다. 선택된 매개변수 값은 다수 개가 될 수 있고 각각의 기준 영상에 대하여 각각의 매개변수 값이 산출될 수 있다. 그리고 정상 제품에 대하여 산출된 매개변수 값에 대한 변이 값이 수집될 수 있다(P321). 마찬가지로 불량 제품에 대하여 산출된 매개변수 값에 대한 변이 값이 수집될 수 있다(P322). 도 3a의 아래쪽에 도시된 것처럼, 각각의 산출 값은 정상 분포 곡선(C1) 및 불량 분포 곡선(C2)을 나타낼 수 있다.

도 3a에 도시된 것처럼, 정상 곡선(C1)과 불량 곡선(C2)은 서로 다른 영역에 위치하게 되고 판정 값(TH)은 매개변수 값(PV)에서 정상 곡선(C1)과 불량 곡선(C2) 사이의 적절한 값으로 선택될 수 있다. 만약 이와 같은 형태의 정상 곡선(C1)과 불량 곡선(C2)이 나타나지 않는다면 기준 영상이 다시 선택될 수 있고 그에 따른 위에서 설명된 과정이 다시 반복될 수 있다. 위에서 설명된 것처럼, 매개변수 값(PV)은 예를 들어 구분된 영역의 최대 명암 값, 이미지의 자체의 크기 또는 명암 차이와 같은 다양한 인자가 될 수 있다. 이와 같이 결정된 매개 변수 판정 값은 저장이 되어 검사 과정에 적용될 수 있다.

만약 새로운 유형의 결점 또는 새로운 유형의 정상 제품이 추가되면 판정 값(TH)이 매개변수 값(PV)의 축을 따라 이동되어 결정될 수 있다. 이러한 새로운 유형의 결점 또는 새로운 유형의 정상 제품은 검사 과정에서 예외(Exception)가 된다.

예외 처리 과정에서 대하여 아래에서 설명된다.

도 3b는 본 발명에 따른 검사 과정에서 예외 처리 과정의 실시 예를 도시한 것이다.

도 3b를 참조하면, 검사를 위해 검사 대상에 대한 영상이 획득되고(S301) 해당 영상에 대한 매개변수 값이 계산될 수 있다(S302). 검사 과정에서 판정 값이 호출될 수 있고(S31) 그리고 검사 영상 처리가 될 수 있다(S32). 검사 영상의 처리는 정상(OK) 또는 불량(NG)의 판정 여부를 의미한다. 그리고 예외(Exception)가 발생되었는지 여부가 판단될 수 있다(S33). 예외 발생 여부는 예를 들어 육안으로 작업자에 의하여 판단될 수 있다. 또는 프로그램에 의하여 자동으로 판단될 수 있다. 예를 들어 위에서 설명된 분포 곡선에서 비정상적으로 벗어난 매개변수 값이 산출되거나 또는 판정 값에 근접하는 매개변수 값이 산출되는 경우 자동으로 예외가 발생된 것으로 설정될 수 있다. 예외 발생 기준에 따라 예외가 발생된 것으로 판단되면(YES) 예외 발생 대상의 매개변수 값이 양품 및 불량 데이터베이스에 추가 등록되고 이를 기초하여 매개변수의 판정 값이 다시 계산된다. 예를 들어 위에서 설명된 시각적 원 터치 클릭 방식으로 산출될 수 있다. 그리고 판정 값이 이동되고(S36) 데이터베이스에 기준 데이터가 저장될 수 있다(S37). 이후 이동된 판정 값이 호출될 수 있다(S31).

이와 달리 예외가 발생되지 않는 것으로 판단된다면(NO) 검사 결과(OK 또는 NG)가 저장되고(S34) 다시 새로운 제품에 대한 검사가 진행될 수 있다(S32).

본 발명에 따르면, 판정 값은 기준 영상에 대한 영상 처리에 의하여 결정될 수 있다.

도 4는 본 발명에 따른 영역 지정에 따른 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법의 실시 예를 도시한 것이다.

도 4에 예시된 과정은 검사 초기 설정 과정 또는 예외 처리 과정이 될 수 있다.

도 4를 참조하면, 판정 값의 결정을 위하여 먼저 다수 개의 기준 제품이 준비될 수 있다. 기준 영상은 정상 기준 제품 및 불량 기준 제품을 포함한다. 기준 제품이 준비되면 각각 미리 선택된 매개변수 값이 자동 계산되어 등록되어야 한다. 그리고 바람직하게 정상 제품에 대한 매개변수 값이 먼저 등록이 되지만 본 발명은 이에 제한되지 않는다.

기준 제품의 매개변수 값의 등록을 위하여 기준 제품이 투입될 수 있다(P41). 기준 제품의 투입에 따라 해당 제품에 대한 엑스레이 검사 장치에서 기준 영상이 얻어질 수 있다(P42). 양품 또는 불량으로 등록되어야 하는지 여부가 판단될 수 있다(P421).

만약 정상 영상에 해당되지 않는다면(NO) 데이터베이스에 정상 영상에 대한 매개변수 값이 이전에 등록되어 있는지 여부가 판단될 수 있다(P422). 그리고 정상 매개변수 값이 미리 결정된 개수(n)가 되는지 여부가 판단될 수 있다(P422). 정상 영상에 대한 데이터 수가 미리 결정된 개수(n)에 도달하지 못한다면(NO) 경고 메시지를 발생시키고(P423) 그리고 다시 기준 제품 투입 단계로 이행될 수 있다(P41). 이에 비하여 정상 영상에 대한 매개변수 값이 존재하고 그리고 정상 영상에 대한 데이터 개수가 미리 결정된 개수(n)에 도달했다면(YES) 영상 처리 후 불량 제품에 대한 매개변수 값이 획득되어 저장될 수 있다(P424).

투입된 제품으로부터 얻어진 영상이 정상 영상에 해당된다면(YES) 산출된 매개변수 값이 등록될 수 있다(P43). 그리고 데이터베이스에 정상 영상에 대한 매개변수 값이 미리 결정된 개수(n)가 되는지 여부가 판단될 수 있다(P44). 만약 미리 결정된 개수(n)가 되지 않는다면(NO), 제품이 다시 투입될 수 있다(P41). 이에 비하여 미리 결정된 개수(n)가 된다면(YES) 다시 불량 제품에 대한 매개변수 데이터의 개수(k)가 판단될 수 있다(P45). 만약 불량 영상에 대한 매개변수 값이 미리 결정된 개수가 되지 않는다면(NO) 불량 제품이 투입될 수 있다(P41). 이에 비하여 불량 제품의 매개변수 값의 데이터가 미리 결정된 개수(k)가 된다면(YES) 데이터베이스에 저장된 양품 및 불량 제품에 대한 매개변수 값에 기초하여 판정 값이 결정될 수 있다(P46). 그리고 결정된 판정 값이 프로그램에 반영되고(P47) 절차가 종료될 수 있다(P48).

다양한 방법으로 매개변수 값들이 자동으로 계산 및 등록될 수 있고 그리고 그에 따라 판정 값이 결정될 수 있다.

본 발명에 따른 검사 방법은 검사 초기 설정 과정에서 별도로 검사 관련 매개변수의 판정 값의 입력이 요구되지 않도록 하는 것에 의하여 검사 효율성이 향상될 수 있도록 한다. 또한 본 발명에 따른 검사 방법은 검사 과정에서 매개변수의 판정 값의 입력 오류가 방지되도록 하는 것에 의하여 검사 신뢰성이 향상되도록 한다는 이점을 가진다. 추가로 본 발명에 따른 검사 방법은 예외 상황의 처리가 자동으로 검사 과정에 적용되도록 하는 것에 의하여 스마트 학습 방식의 검사가 가능하도록 한다는 장점을 가진다.

위에서 본 발명은 제시된 실시 예를 참조하여 상세하게 설명이 되었지만 이 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 제시된 실시 예를 참조하여 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 수정 발명을 만들 수 있을 것이다. 본 발명은 이와 같은 변형 및 수정 발명에 의하여 제한되지 않으며 다만 아래에 첨부된 청구범위에 의하여 제한된다.

22: 매개변수 탭 21a, 21b: 판정 탭
221: 항목 탭 222: 입력 탭
B1, B2: 결점 그룹 B11, B22: 결점
BI: 불량 이미지 GI: 정상 이미지
NG: 불량 SP: 선택 팝업 윈도우
T: 선택 탭 W: 윈도우
W1: 이미지 창

Claims (7)

1. 엑스레이 검사를 위한 판정 기준 값 설정 방법에 있어서,
   적어도 하나의 정상 및 적어도 하나의 불량 제품에 대한 미리 선택된 적어도 하나의 매개변수 값을 산출하는 단계; 및
   상기 산출된 값에 기초하여 검사 판정 값을 결정하는 단계를 포함하는 영역 지정에 따른 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법.
2. 청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 매개변수 값을 산출하는 단계는 정상 또는 불량 제품의 적어도 일부에 대한 터치 또는 적어도 한 번의 클릭을 통해 시각적 영역 지정 단계를 구현하는 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법.
3. 청구항 1에 있어서, 상기 검사 판정 값은 정상 제품에 대한 분포 곡선 또는 정상 및 불량 제품에 대한 두 개의 분포 곡선에 의하여 결정되는 것을 특징으로 하는 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법.
4. 청구항 1에 있어서, 상기 검사 판정 값은 예외 판정 결과에 의하여 변경이 되는 것을 특징으로 하는 지능형 판정 기준의 자동 설정 방법.
5. 엑스레이 검사 방법에 있어서,
   정상 제품 및 불량 제품의 영상 처리에 따른 미리 선택된 적어도 하나의 매개변수 값의 산출에 의하여 검사 판정 값이 결정되어 데이터베이스에 저장되는 단계; 및
   검사 제품의 영상 처리에 대한 산출 값이 상기 데이터베이스에 저장된 검사 판정 값에 기초하여 판단되는 단계를 포함하는 스마트 학습 방식의 엑스레이 검사 방법.
6. 청구항 5에 있어서, 상기 검사 제품의 영상 처리 과정에서 상기 검사 판정 값에 대한 예외가 발생되면 터치 또는 클릭 방식의 시각적 영역 지정에 의하여 상기 매개변수 값이 데이터베이스에 입력되는 것을 특징으로 하는 스마트 학습 방식의 엑스레이 검사 방법.
7. 엑스레이 검사 방법에 있어서,
   검사 매개변수를 선택하는 단계;
   정상 제품 및 불량 제품에 대한 기준 영상을 처리하고 상기 검사 매개변수에 대한 값을 산출하는 단계;
   상기 산출된 값을 기초로 판정 값을 결정하여 저장하는 단계;
   제품에 대한 검사 영상을 처리하여 계산하는 단계;
   상기 검사 매개변수 값이 입력되고 상기 판정 값에 기초하여 상기 제품에 대하여 판정되는 단계; 및
   검사 결과가 저장되는 단계를 포함하는 엑스레이 검사 방법.

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