KR20180000376A - System for testing camera module - Google Patents

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KR20180000376A
KR20180000376A KR1020160077983A KR20160077983A KR20180000376A KR 20180000376 A KR20180000376 A KR 20180000376A KR 1020160077983 A KR1020160077983 A KR 1020160077983A KR 20160077983 A KR20160077983 A KR 20160077983A KR 20180000376 A KR20180000376 A KR 20180000376A
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박순영
김상목
김경모
강구호
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주식회사 탑 엔지니어링
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Abstract

The present invention relates to a camera module testing system. According to the present invention, the camera module testing system computes a measurement value with respect to at least one test item from an image where an image captured from a plurality of camera modules are stored, and the present invention compares the measurement value with a preset reference value with respect to each test item to determine whether or not the camera module capturing the image is good or defective. Moreover, the present invention determines whether or not the reference value with respect to each test item is added or reduced in order to improve test efficiency with respect to the camera module when a deviation value between a ratio of determined good products and a reference ratio of the good product exceeds an error range.

Description

카메라 모듈 검사 시스템{SYSTEM FOR TESTING CAMERA MODULE}SYSTEM FOR TESTING CAMERA MODULE

본 발명은 카메라 모듈 검사 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 최초 검사를 통해 판정된 양품의 비율과 양품 기준 비율의 편차값을 고려하여 각 평가 항목에 대한 기준값의 가감 여부를 결정함으로써 카메라 모듈에 대한 검사 효용성을 제고하는 것이 가능한 카메라 모듈 검사 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a camera module inspection system and more particularly to a camera module inspection system which determines whether or not a reference value for each evaluation item is increased or decreased in consideration of a ratio of a good product determined through an initial inspection and a deviation value of a good reference ratio, And more particularly, to a camera module inspection system capable of improving efficiency.

스마트 기기의 발전에 따라 소형 카메라 모듈의 사용이 급증하고 있다. 스마트폰, 태블릿 PC 및 노트북과 같은 휴대용 단말기뿐만 아니라 최근에는 자동차나 스마트 TV 등에도 카메라 모듈이 탑재되고 있다.With the development of smart devices, the use of small camera modules is increasing rapidly. In addition to portable terminals such as smart phones, tablet PCs and laptops, camera modules are also being installed in automobiles and smart TVs.

통상적인 카메라 모듈은 하우징, 다수의 렌즈가 적층된 렌즈 배럴, CCD 또는 CMOS의 이미지 센서, 및 이들이 탑재되는 기판과 외부와 전기적 접속을 이루는 커넥터 등을 포함하여 이루어진다.A typical camera module includes a housing, a lens barrel in which a plurality of lenses are stacked, an image sensor of a CCD or a CMOS, and a connector that makes an electrical connection to the outside with a substrate on which the camera barrel is mounted.

카메라 모듈의 제조 공정에서, 조립된 카메라 모듈의 조립이 제대로 이루어졌는지 또는 카메라 모듈의 자동 촛점 기능(Auto Focusing)이 정확히 동작하는지 등에 대한 검사가 수행된다.In the manufacturing process of the camera module, a check is made as to whether the assembled camera module is assembled properly or whether the auto focus function of the camera module operates correctly.

이와 같이 카메라 모듈의 제조 공정의 신뢰도를 제고하기 위한 장치와 관련하여 한국공개특허공보 제2012-0093689호와 같이 다양한 검사 장치가 소개되고 있다.Various inspection apparatuses such as Korean Patent Laid-Open Publication No. 2012-0093689 have been introduced in relation to a device for improving the reliability of the manufacturing process of the camera module.

또한, 종래의 카메라 모듈 검사 장치를 이용한 검사 시스템은 도 1에 도시된 일련의 과정을 통해 카메라 모듈의 양불을 판정하도록 동작한다.In addition, a conventional inspection system using a camera module inspection device operates to determine whether the camera module is fully loaded through a series of processes shown in FIG.

도 1을 참조하면, 종래의 카메라 모듈 검사 시스템은 복수의 카메라 모듈로부터 촬상된 이미지를 저장한 후(S10), 이로부터 개별적인 이미지를 선택하여(S20) 카메라 모듈에 대한 특성 평가를 진행하게 된다(S30).Referring to FIG. 1, a conventional camera module inspection system stores an image captured from a plurality of camera modules (S10), selects an individual image from the images (S20), and carries out a characteristic evaluation on the camera module S30).

검사 대상이 되는 카메라 모듈에는 불량품이 존재할 수 있기 때문에 저장된 이미지 중에는 정상적인 이미지(a1, a3)과 비정상적인 이미지(a2)가 혼재되어 있을 수 있다. 여기서, 비정상적인 이미지(a2)란 육안 또는 기계적으로 검출 가능한 결함 픽셀이 발생하거나 이미지 스테인이 존재하는 이미지일 수 있다.Since defective products may exist in the camera module to be inspected, normal images a1 and a3 and abnormal images a2 may be mixed in the stored images. Here, the abnormal image a2 may be an image in which a defective pixel that can be visually or mechanically detectable occurs or an image stain exists.

종래의 카메라 모듈 검사 시스템은 선택된 이미지(a1, a2, a3)들에 기초하여 다양한 평가 항목에 대한 카메라 모듈의 특성 평가를 진행하며, 그 결과를 토대로 양불 판정을 하게 된다.The conventional camera module inspection system proceeds to evaluate the characteristics of the camera module for various evaluation items based on the selected images a1, a2, and a3, and makes a positive determination based on the results.

양불 판정은 일반적으로 각 평가 항목에 대한 기준값을 설정한 후 선택된 이미지(a1, a2, a3)에 대한 측정치가 기준값을 만족하는지 여부에 기초하여 일률적으로 판단된다.In general, the determination of uniformity is made uniformly based on whether or not the measured values of the selected images a1, a2, and a3 satisfy the reference values after setting the reference values for the respective evaluation items.

특히, 이러한 양불 판정은 알고리즘 등에 의해 자동적으로 수행되기 때문에 판정 오류를 방지하기 위해서 양불 판정의 근거가 되는 기준값은 보수적으로 설정되어야 한다.In particular, since the determination of such a bonus is automatically performed by an algorithm or the like, the reference value on which the bonus determination is based must be set conservatively in order to prevent the determination error.

이 경우, 양불 판정이 모호한 카메라 모듈은 모두 불량으로 판정될 수 밖에 없다는 한계가 있다. 예를 들어, 도 1의 이미지(a3)와 같이 육안상 관찰할 때 오차 범위 내의 결함이 있을 경우, 육안 판정시 양품으로 분류될 수 있으나, 기계적으로 자동 판정시 불량품으로 분류될 수 있다.In this case, all of the camera modules whose ambiguity judgment is ambiguous can not be determined as defective. For example, when there is a defect within an error range when the sample is visually observed as in the image (a3) of FIG. 1, it can be classified as a good product upon visual determination, but it can be classified as a defective product by mechanical determination automatically.

상술한 바와 같이 종래의 카메라 모듈에 대한 자동 검사 시스템의 한계 때문에 자동 판정 후 불량품으로 분류된 카메라 모듈에 대한 재검사가 진행되거나 자동 판정 후 불량품으로 분류된 카메라 모듈을 곧바로 폐기하는 번거로움 및 비경제적인 결과가 수반되어 이를 해결하기 위한 검사 시스템의 개발이 필요한 실정이다.As described above, due to the limitations of the automatic inspection system for the conventional camera module, the camera module classified as defective after the automatic determination is rescheduled or the camera module classified as defective after the automatic determination is immediately discarded, It is necessary to develop an inspection system for solving this problem.

본 발명은 종래의 카메라 모듈에 대한 자동 검사 시스템의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 최초 판정시 양품의 비율에 기초하여 각 평가 항목에 대한 기준값의 조정을 통해 오차 범위 내의 결함이 있는 양품의 카메라 모듈이 불량품으로 판정되는 것을 방지할 수 있는 카메라 모듈 검사 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.A camera module of a good product having a defect within an error range is adjusted by adjusting a reference value for each evaluation item based on the ratio of good products at the time of initial determination, And it is an object of the present invention to provide a camera module inspection system capable of preventing a determination as a defective product.

또한, 본 발명은 카메라 모듈에 대한 평가 결과를 저장함으로써 다양한 평가 항목에서 요구하는 기준값의 조정 후 카메라 모듈에 대한 재검사없이 양불 판정이 가능함에 따라 검사 효용성이 향상된 카메라 모듈 검사 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.It is another object of the present invention to provide a camera module inspection system in which the inspection result is stored in the camera module, thereby making it possible to perform a simple determination without re-examining the camera module after adjusting the reference value required in various evaluation items. do.

아울러, 본 발명은 요구되는 카메라 모듈의 스펙에 부합하도록 다양한 평가 항목에서 요구하는 기준값을 조정함으로써 납품 가능한 카메라 모듈을 신속하게 분류하는 것이 가능한 카메라 모듈 검사 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.Another object of the present invention is to provide a camera module inspection system capable of rapidly classifying deliverable camera modules by adjusting reference values required in various evaluation items to meet specifications of required camera modules.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 복수의 카메라 모듈로부터 촬상된 이미지가 저장되는 이미지 저장부, 상기 이미지 저장부에 저장된 이미지 중 어느 하나를 선택하는 선택부 및 상기 선택부에 의해 선택된 이미지를 이용하여 상기 이미지를 촬상한 카메라 모듈에 대한 평가를 수행하는 평가부를 포함하는 카메라 모듈 검사 시스템이 제공된다.According to an aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus including an image storage unit for storing an image picked up from a plurality of camera modules, a selection unit for selecting any one of images stored in the image storage unit, And an evaluation unit for evaluating a camera module that has captured the image using an image selected by the camera module inspection system.

여기서, 상기 평가부는 상기 이미지로부터 적어도 하나의 평가 항목에 대한 측정치를 산출하는 연산부, 상기 측정치를 저장하는 데이터 저장부, 상기 데이터 저장부에 저장된 측정치와 각 평가 항목에 대한 기설정된 기준값을 비교하여 해당 이미지를 촬상한 카메라 모듈이 양품 또는 불량품인지 여부를 판정하는 양불 판정부 및 상기 양불 판단부에 결정된 양품의 비율(P1)과 양품 기준 비율(P2)의 편차값(ΔP=P1-P2)을 사용하여 각 평가 항목에 대한 기준값의 가감 여부를 결정하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Here, the evaluation unit may include an operation unit that calculates a measurement value for at least one evaluation item from the image, a data storage unit that stores the measurement value, and a comparison unit that compares the measurement value stored in the data storage unit with a predetermined reference value for each evaluation item, (P1) and a deviation value (? P = P1-P2) of the good reference ratio (P2) determined by the amphibious determination section and a determination result of whether or not the camera module that imaged the image is a good product or a defective product And determining whether to add or subtract a reference value for each evaluation item.

일 실시예에 있어서, 상기 평가 항목은 결함 픽셀 유무, 이미지 스테인 유무, 렌즈 균일도 및 광축 정합도로부터 선택되는 적어도 하나일 수 있으며, 이외의 카메라 모듈의 양불을 판정하기 위한 평가 항목이 더 추가되어도 무방하다.In one embodiment, the evaluation item may be at least one selected from the presence or absence of defective pixels, the presence or absence of image stains, the lens uniformity, and the optical axis matching degree, and even if an evaluation item Do.

상기 제어부는 상기 편차값(ΔP)에 근거하여 기준값을 조정할 평가 항목을 선정하고, 선정된 평가 항목에서의 기준값의 가감 수준을 결정하도록 동작한다.The control unit selects an evaluation item to adjust the reference value based on the deviation value? P, and operates to determine an addition level of the reference value in the selected evaluation item.

예를 들어, 상기 제어부는 상기 편차값(ΔP)이 음수인 경우, 상기 양불 판정부에 의해 불량품으로 판정된 카메라 모듈이 촬상한 이미지에 대한 측정치를 상기 데이터 저장부로부터 불러들여 각 평가 항목에 대한 기준값의 가감 여부를 결정할 수 있다.For example, when the deviation value? P is negative, the control unit retrieves, from the data storage unit, a measurement value of an image captured by a camera module determined to be a defective by the bullying determination unit, It is possible to determine whether the reference value is increased or decreased.

이 때, 카메라 모듈에 대한 평가 항목이 복수인 경우, 상기 제어부는 상기 데이터 저장부에 저장된 측정치와 기준값이 소정의 차이 이상인 평가 항목을 기준값을 조정할 평가 항목으로 선정하고, 선정된 평가 항목에서의 기준값의 가감 수준을 결정할 수 있다.In this case, when there are a plurality of evaluation items for the camera module, the control unit selects an evaluation item having a predetermined difference or more between the measurement value stored in the data storage unit and the reference value as an evaluation item for adjusting the reference value, Can be determined.

일 실시예에 있어서, 상기 기준값의 가감 수준은 기설정된 오차 범위 내일 수 있으며, 예를 들어, 기준값의 가감 수준은 기준값이 조정된 후 양품의 비율(P1')과 양품 기준 비율(P2)의 편차값(ΔP')과 기준값이 조정되기 전 편차값(ΔP)의 차이가 기설정된 오차 범위 내에 존재하도록 결정될 수 있다.In one embodiment, the addition level of the reference value may be within a preset error range. For example, the increase / decrease level of the reference value may be a deviation of the good product ratio P1 'and the good product reference ratio P2 after the reference value is adjusted The difference between the value DELTA P 'and the deviation value AP before the reference value is adjusted can be determined to be within a predetermined error range.

본 발명에 따르면, 최초 판정시 양품의 비율에 기초하여 각 평가 항목에 대한 기준값의 조정을 통해 오차 범위 내의 결함이 있는 양품의 카메라 모듈이 불량품으로 판정되는 것을 방지할 수 있다. 이에 따라, 양품임에도 불구하고 불량품으로 자동 분류된 카메라 모듈에 대하여 재검사를 진행할 번거로움을 줄일 수 있으며, 특히 양품임에도 불구하고 불량품으로 자동 분류된 카메라 모듈이 폐기되는 문제를 해소하는 것이 가능하다.According to the present invention, it is possible to prevent a camera module of a good product having a defect within an error range from being determined as a defective product by adjusting the reference value for each evaluation item based on the ratio of good products at the initial determination. Accordingly, it is possible to reduce the inconvenience of re-inspection of the camera module automatically classified as a defective product even though it is a good product. In particular, it is possible to solve the problem that the camera module automatically classified as defective product is discarded even though it is a good product.

또한, 본 발명에 따르면, 카메라 모듈에 대한 평가 결과는 내장 메모리에 저장되어 데이터베이스화되기 때문에 다양한 평가 항목에서 요구하는 기준값이 조정될 경우 카메라 모듈에 대한 재검사할 필요 없이 자동적으로 재분류가 가능하다는 이점이 있다.In addition, according to the present invention, the evaluation result of the camera module is stored in the built-in memory and converted into a database. Therefore, when the reference value required by various evaluation items is adjusted, there is an advantage that the camera module can be automatically reclassed without having to re- have.

특히, 본 발명에 따르면, 카메라 모듈에서 요구되는 다양한 스펙에 맞춰 평가 항목의 기준값을 조정하는 것이 가능하며, 이 경우에도 마찬가지로 최초 평가 결과에 기초한 평가 결과로부터 카메라 모듈의 양불 판정의 갱신이 가능하다는 이점이 있다.Particularly, according to the present invention, it is possible to adjust the reference value of the evaluation item in accordance with various specifications required in the camera module, and in this case also, the merit of being able to update the positive judgment of the camera module from the evaluation result based on the initial evaluation result .

도 1은 종래의 카메라 모듈 검사 시스템을 개략적으로 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 모듈 검사 시스템을 개략적으로 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 모듈의 양불 판정 과정의 순서도를 나타낸 것이다.1 schematically shows a conventional camera module inspection system.
2 is a schematic view of a camera module inspection system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart illustrating a process of determining whether or not a camera module according to an exemplary embodiment of the present invention is in a positive state.

본 발명을 더 쉽게 이해하기 위해 편의상 특정 용어를 본원에 정의한다. 본원에서 달리 정의하지 않는 한, 본 발명에 사용된 과학 용어 및 기술 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미를 가질 수 있다. Certain terms are hereby defined for convenience in order to facilitate a better understanding of the present invention. Unless otherwise defined herein, scientific and technical terms used in the present invention may have the meanings commonly understood by one of ordinary skill in the art.

또한, 문맥상 특별히 지정하지 않는 한, 단수 형태의 용어는 그것의 복수 형태도 포함하는 것이며, 복수 형태의 용어는 그것의 단수 형태도 포함할 수 있다.Also, unless the context clearly indicates otherwise, the singular form of the term includes plural forms thereof, and the plural forms of terms may include singular forms thereof.

이하, 본 발명에 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 카메라 모듈 검사 시스템에 대하여 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, a camera module inspection system according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 모듈 검사 시스템을 개략적으로 나타낸 것이다.2 is a schematic view of a camera module inspection system according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 카메라 모듈 검사 시스템은 복수의 카메라 모듈로부터 촬상된 이미지(a1, a2, a3, …)가 저장되는 이미지 저장부, 이미지 저장부에 저장된 이미지(a1, a2, a3, …) 중 어느 하나를 선택하는 선택부 및 선택부에 의해 선택된 이미지를 이용하여 해당 이미지를 촬상한 카메라 모듈에 대한 평가를 수행하는 평가부를 포함하는 카메라 모듈 검사 시스템이 제공된다.2, the camera module inspection system according to the present invention includes an image storage unit for storing images a1, a2, a3, ... picked up from a plurality of camera modules, an image storage unit for storing images a1, a2, a3, ..., and an evaluating unit for evaluating a camera module that has picked up the image using the image selected by the selecting unit.

여기서, 이미지 저장부는 복수의 카메라 모듈로부터 촬상된 2차원 이미지(a1, a2, a3, …)를 다양한 포맷으로 저장할 수 있다(S100). 또한, 이미지 저장부는 해당 이미지를 촬상한 카메라 모듈에 대한 정보도 이미지와 함께 저장한다.Here, the image storage unit may store the two-dimensional images (a1, a2, a3, ...) captured from the plurality of camera modules in various formats (S100). The image storage unit also stores information about the camera module that has captured the image, together with the image.

일 실시예에 있어서, 이미지 저장부는 카메라 모듈로부터 촬상된 이미지를 저장함과 동시에 촬상된 이미지로부터 검사용 이미지를 생성할 수 있다.In one embodiment, the image storage may store an image captured from the camera module and at the same time generate an image for inspection from the captured image.

이 때, 이미지 저장부는 촬상된 이미지를 소정의 비율로 축소하여 검사용 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 촬상된 이미지가 160*160의 픽셀로 이루어진 경우, 이미지 저장부는 이를 1/16으로 축소하여 10*10의 픽셀로 이루어진 검사용 이미지를 생성할 수 있다.At this time, the image storage unit may reduce the captured image to a predetermined ratio to generate an inspection image. For example, if the captured image consists of 160 * 160 pixels, the image storage unit may reduce it to 1/16 to generate a test image of 10 * 10 pixels.

촬상된 이미지를 소정의 비율로 축소하여 검사용 이미지를 생성함에 따라 촬상된 이미지 대비 검사용 이미지의 명암 대비가 더 커질 수 있으며, 이에 따라 이미지에 대한 보다 정밀한 특성 평가가 가능하다는 이점이 있다.The contrast of the image for inspection relative to the captured image can be increased by reducing the captured image at a predetermined ratio to generate an inspection image, thereby advantageously allowing a more accurate evaluation of the characteristics of the image.

이어서, 이미지 선택부는 이미지 저장부에 저장된 이미지(a1, a2, a3, …) 중 어느 하나를 선택하여 다음 평가부로 전송한다(S200).Then, the image selection unit selects one of the images a1, a2, a3, ... stored in the image storage unit and transmits the selected image to the next evaluation unit (S200).

평가부에서는 전송된 이미지에 대하여 다양한 평가 항목에 대한 특성 평가를 수행함에 따라 해당 이미지를 촬상한 카메라 모듈의 양불 판정을 하게 된다(S300).The evaluating unit evaluates characteristics of the various evaluation items with respect to the transmitted image, and performs a simple determination of the camera module that imaged the image (S300).

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 모듈의 양불 판정 과정의 순서도를 나타낸 것이다.FIG. 3 is a flowchart illustrating a process of determining whether or not a camera module according to an exemplary embodiment of the present invention is in a positive state.

도 3을 참조하면, 우선 선택된 이미지의 각 평가 항목에 대한 측정치를 산출하게 된다(S301).Referring to FIG. 3, a measurement value for each evaluation item of the selected image is calculated (S301).

여기서, 이미지에 대한 평가 항목은 적어도 하나, 바람직하게는 적어도 두 개 이상일 수 있으며, 평가 항목은 결함 픽셀 유무, 이미지 스테인 유무, 렌즈 균일도 및 광축 정합도를 포함할 수 있다. 또한, 상술한 평가 항목 이외에 카메라 모듈의 양불을 판정하기 위한 평가 항목이 더 추가되어도 무방하다.Here, the evaluation items for the image may be at least one, preferably at least two or more, and the evaluation items may include the presence of defective pixels, presence of image stains, lens uniformity, and optical axis matching degree. In addition to the above-mentioned evaluation items, evaluation items for judging whether or not the camera module is ammunition may be further added.

예를 들어, 결함 픽셀 유무는 이미지로부터 소정의 사이즈(m*n 픽셀)의 관심 영역을 설정한 후, 설정된 관심 영역에서의 임의의 픽셀을 선택한 후 선택된 픽셀의 그레이 값이 기설정된 비교값보다 크거나 작은지 여부를 통해 측정될 수 있다.For example, the presence or absence of a defective pixel may be determined by setting a region of interest of a predetermined size (m * n pixels) from the image, and then selecting any pixel in the set region of interest. After the gray value of the selected pixel is larger than a predetermined comparison value Or whether it is small or not.

이 경우, 측정치는 결함 픽셀의 숫자가 되며, 기준값은 카메라 모듈이 양품으로 판정되기 위해 만족되어야 할 결함 픽셀의 최소값이 지정될 수 있다. 이에 따라, 해당 이미지로부터 측정된 결함 픽셀의 수가 기준값 이하일 경우에 한하여 해당 평가 항목(결함 픽셀 유무)에 대한 양품 판정이 날 수 있다. In this case, the measured value is the number of defective pixels, and the reference value can be specified as the minimum value of defective pixels to be satisfied for the camera module to be judged as good. Accordingly, only when the number of defective pixels measured from the image is equal to or smaller than the reference value, it is possible to judge the good product with respect to the evaluation item (presence or absence of defective pixels).

예를 들어, 이미지 스테인 유무는 이미지를 구성하는 각 픽셀의 실제 휘도값과 주변 픽셀의 휘도값의 차이(휘도차)가 기준값보다 크거나 작은지 여부를 통해 측정될 수 있다.For example, the presence or absence of an image stain can be measured by determining whether the difference (luminance difference) between the actual luminance value of each pixel constituting the image and the luminance value of the surrounding pixels is larger or smaller than the reference value.

이 경우, 휘도차가 기준값보다 클 경우 스테인으로 판정될 수 있으며, 해당 이미지 상에 스테인이 없는 경우에 한하여 해당 평가항목(이미지 스테인 유무)에 대한 양품 판정이 날 수 있다.In this case, if the luminance difference is larger than the reference value, it can be judged to be stain, and if there is no stain on the image, a good product judgment on the evaluation item (image stain presence) can be made.

예를 들어, 렌즈 균일도는 선택한 이미지의 중심에서 동심원을 이루는 복수의 필드를 지정한 후 복수의 필드 각각에서의 휘도값을 측정하여 각 필드 별로 측정된 휘도값의 편차가 기준값 이하인지 여부를 통해 측정될 수 있다.For example, the lens uniformity is determined by designating a plurality of concentric circles at the center of the selected image, then measuring the luminance value in each of the plurality of fields, and determining whether the deviation of the luminance value measured for each field is below the reference value .

또한, 광축 정합도는 이미지를 복수의 영역으로 분할한 후 각 영역에서의 휘도가 가장 큰 부분과 휘도가 가장 작은 부분의 차이가 일치하는지 여부를 통해 측정될 수 있다.Further, the degree of optical axis matching can be measured by dividing the image into a plurality of regions and then determining whether or not the difference between the portion with the largest luminance and the portion with the smallest luminance in each region coincides with each other.

상술한 바와 같이, 결함 픽셀 유무는 결함 픽셀의 수 또는 결함 픽셀의 위치, 이미지 스테인 유무는 이미지 스테인의 수 또는 이미지 스테인의 크기, 렌즈 균일도는 필드 별 휘도값의 편차, 광축 정합도는 광축의 틀어짐 정도 등이 기준값으로서 설정될 수 있다.As described above, the presence or absence of defective pixels includes the number of defective pixels, the position of defective pixels, the presence or absence of image stains, the number of image stains or the size of image stains, the uniformity of lenses, And the like can be set as reference values.

이어서, 평가부에서는 해당 이미지에 대하여 결함 픽셀의 수, 이미지 스테인의 수 또는 이미지 스테인의 크기, 필드 별 휘도값의 편차, 광축의 틀어짐 정도 등과 같은 측정치를 얻은 후 이를 이미지 및 해당 이미지를 촬상한 카메라 모듈에 대한 정보와 함께 데이터 저장부 내에 데이터베이스화한다(S302).Then, the evaluating unit obtains measurement values such as the number of defective pixels, the number of image stains or the size of the image stain, the deviation of the luminance value of each field, the degree of deviation of the optical axis, etc. with respect to the image, Together with information on the module, into a database in the data storage unit (S302).

다음으로, 측정이 완료된 후 양불 판정부에서는 데이터 저장부에 저장된 측정치와 각 평가 항목에 대한 기설정된 기준값을 비교하여 해당 이미지를 촬상한 카메라 모듈이 양품(P)인지 불량품(F)인지 여부를 판정하며, 양품의 비율(P1)을 산출하게 된다(S303).Next, after the measurement is completed, the recharge judgment section compares the measured value stored in the data storage section with a predetermined reference value for each evaluation item, and judges whether the camera module which imaged the image is a good product (P) or a defective product , And calculates the proportion P1 of good products (S303).

이 경우에도 종래의 카메라 모듈 검사 시스템과 마찬가지로 육안상 관찰할 때 오차 범위 내의 결함이 존재하는 것에 불과하여 육안 판정시 양품으로 분류될 수 있으나, 불량품으로 자동 분류된 이미지(a3)가 존재할 수 있다.In this case, as in the conventional camera module inspection system, there is a defect within an error range when it is observed with naked eyes, so that it can be classified as a good product at the time of visual determination, but an image a3 automatically classified as a defective product may exist.

이에 따라, 본 발명에 따르면, 제어부(S400)는 양불 판단부에 결정된 양품의 비율(P1)과 양품 기준 비율(P2)의 편차값(ΔP=P1-P2)에 기초하여 평가 항목에 대한 기준값을 조정함으로써, 오차 범위 내의 결함이 있는 양품의 카메라 모듈이 불량품으로 판정된 경우, 이를 다시 양품으로 판정 결과를 변경하는 것이 가능하다.Thus, according to the present invention, the control unit S400 sets the reference value for the evaluation item on the basis of the ratio P1 of the good product determined in the pricing determination unit and the deviation value? P = P1-P2 between the good reference ratio P2 If the camera module of the defective good having an error within the error range is determined to be a defective product, it is possible to change the determination result to a good product again.

이를 통해, 양품임에도 불구하고 불량품으로 자동 분류된 카메라 모듈에 대하여 재검사를 진행할 번거로움을 줄일 수 있으며, 특히 양품임에도 불구하고 불량품으로 자동 분류된 카메라 모듈이 폐기되는 문제를 해소하는 것이 가능하다.Accordingly, it is possible to reduce the inconvenience of re-inspection of the camera module that is automatically classified as a defective product even though it is a good product, and it is possible to solve the problem that the camera module that is automatically classified as a defective product is discarded.

이 경우, 카메라 모듈에 대한 평가 결과는 데이터 저장부에 데이터베이스화되어 있으므로, 특정 평가 항목에 대한 기준값이 조정되더라도 카메라 모듈에 대한 재검사를 수행할 필요 없이 자동적으로 양품과 불량품 사이에서의 재분류가 가능하다.In this case, since the evaluation result of the camera module is stored in the data storage section, even if the reference value for the specific evaluation item is adjusted, the camera module can be automatically reclassified between the good product and the defective product without re- Do.

따라서, 양품의 비율(P1)이 산출된 경우, 제어부는 양품의 비율(P1)과 양품 기준 비율(P2)의 편차값(ΔP=P1-P2)을 사용하여 각 평가 항목에 대한 기준값의 가감 여부를 결정하게 된다(S304).Therefore, when the proportion P1 of good parts is calculated, the control part determines whether or not the reference value for each evaluation item is increased or decreased by using the ratio P1 of the good part and the deviation value? P = P1-P2 between the good part ratio P2 (S304).

예를 들어, 양품의 비율(P1)이 양품 기준 비율(P2)을 초과할 경우(즉, 편차값(ΔP)이 양수인 경우), 각 평가 항목에 대한 기준값의 가감 없이 검사를 종료할 수 있다.For example, when the ratio P1 of good products exceeds the good reference ratio P2 (that is, when the deviation value? P is positive), the inspection can be ended without adding or subtracting the reference value for each evaluation item.

다른 예에 따르면, 양품의 비율(P1)이 양품 기준 비율(P2)을 초과하더라도 불량품으로 오판정된 카메라 모듈(예를 들어, 도 2의 이미지 a3)을 탐색하기 위해 기준값의 가감을 통해 양불 판정 결과를 갱신할 수 있다.According to another example, in order to search for a camera module (for example, image a3 in Fig. 2) judged as a defective product even if the proportion P1 of good products exceeds the good reference ratio P2, The result can be updated.

특히, 본 발명의 바람직한 예에 따르면, 양품의 비율(P1)이 양품 기준 비율(P2) 미만인 경우(즉, 편차값(ΔP)이 음수인 경우), 각 평가 항목에 대한 기준값의 조정을 통해 양불 판정 결과를 갱신할 수 있다.Particularly, according to a preferred example of the present invention, when the ratio P1 of good parts is less than the good reference ratio P2 (i.e., when the deviation value? P is negative) The determination result can be updated.

양불 판정 결과의 갱신 절차(S400)는 각 평가 항목에 대한 기준값이 조정이 이루어진 후 조정된 기준값을 토대로 카메라 모듈에 대한 재검사를 수행하는 방식으로 진행되는 것이 아니라 조정된 기준값을 데이터 저장부에 저장된 데이터베이스에 적용하여 양불 판정 결과를 갱신하도록 수행된다.In the update procedure S400 of the determination result of the amendment result, the reference value for each evaluation item is not resampled to the camera module based on the adjusted reference value after the adjustment, but the adjusted reference value is stored in the database And the result of the positive judgment is updated.

일 실시예에 있어서, 양불 판정 결과의 갱신 절차(S400)는 불량품으로 판정된 카메라 모듈이 촬상한 이미지에 대한 측정치를 데이터 저장부로부터 추출함으로써 개시될 수 있다(S401). 즉, 양품으로 판정된 카메라 모듈을 대상으로 삼지 않고 불량품으로 판정된 카메라 모듈 중 양품으로 분류될 수 있는 카메라 모듈을 대상으로 삼는다는 점에서 검사의 효용성을 제고할 수 있다.In one embodiment, the update procedure S400 of the positive determination result may be started by extracting a measurement value for the image captured by the camera module determined to be defective from the data storage unit (S401). That is, it is possible to improve the efficiency of the inspection in that the camera module that is classified as a good product among the camera modules judged to be defective can be used as an object without considering the camera module judged as a good product.

이어서, 복수의 평가 항목 중 데이터 저장부에 저장된 측정치가 기준값을 만족시키거나 측정치가 기준값의 알고리즘적 오차 범위 내에 존재하는 평가 항목은 기준값의 조정 대상에서 제외하고, 측정치와 기준값이 소정의 차이 이상인 평가 항목을 기준값을 조정할 평가 항목으로 선정할 수 있다(S402).Then, among the plurality of evaluation items, the evaluation item in which the measurement value stored in the data storage unit satisfies the reference value or the measurement value is within the algorithmic error range of the reference value is excluded from the adjustment target of the reference value, and the evaluation value The item can be selected as an evaluation item to adjust the reference value (S402).

이 때, 기준값을 조정할 평가 항목으로 선정되기 위해 필요한 측정치와 기준값의 차이의 기준은 알고리즘적 오차 범위를 넘어서나 육안상 허용 가능한 오차 범위 내로 결정될 수 있다. 이에 따라, 기준값이 조정되더라도 육안상 불량품으로 판정 가능한 카메라 모듈이 양품으로 판정되는 것을 방지할 수 있다.At this time, the criterion for the difference between the measured value and the reference value required to be selected as the evaluation item to adjust the reference value may be determined within an allowable error range beyond the algorithmic error range or visually. Thus, even if the reference value is adjusted, it is possible to prevent the camera module which can be judged as a defective product to be determined as a good product.

또한, 양불 판정 결과의 갱신에 대한 신뢰성을 제고하기 위해 복수의 평가 항목 중 육안상 허용 가능한 오차 범위를 넘어선 측정치를 나타낸 평가 항목이 어느 하나라도 존재할 경우, 양불 판정 결과의 갱신 대상에서 미리 제외시킬 수 있다.When there is any one of the plurality of evaluation items that has the measurement value exceeding the allowable error range of the naked eye in order to improve the reliability of the update of the determination result of the positive decision, have.

예를 들어, 결함 픽셀의 수가 1개인 이미지를 촬상한 카메라 모듈이 10개이고, 결함 픽셀의 수가 2개인 이미지를 촬상한 카메라 모듈이 10개로서 총 20개의 카메라 모듈이 불량품으로 판정된 경우, 결함 픽셀의 수가 2개 이상인 이미지를 촬상한 카메라 모듈은 양불 판정 결과의 갱신 대상에서 제외시킨 후 결함 픽셀의 수가 1개인 이미지를 촬상한 카메라 모듈이 10개를 대상으로 기준값의 조정 여부를 결정할 수 있다.For example, if there are 10 camera modules that capture an image having one defective pixel, and 10 camera modules that capture an image having two defective pixels, and a total of 20 camera modules are determined to be defective, The camera module that imaged an image having two or more defective pixels can determine whether or not the reference value is adjusted for ten camera modules that have captured an image having one defective pixel after removing the defective determination result from the update target.

선정된 평가 항목에서의 기준값의 가감 수준은 기설정된 오차 범위(예를 들어, 육안상 허용 가능한 오차 범위) 내로 결정되는 것이 바람직하다(S403). 또한, 기준값의 가감 수준은 예를 들어, 기준값이 조정된 후 양품의 비율(P1')과 양품 기준 비율(P2)의 편차값(ΔP')과 기준값이 조정되기 전 편차값(ΔP)의 차이가 기설정된 오차 범위 내에 존재하도록 결정될 수 있다.It is preferable that the addition level of the reference value in the selected evaluation item is determined within a predetermined error range (for example, an allowable error range visually) (S403). Further, the degree of addition and / or subtraction of the reference value can be determined, for example, by a difference between the deviation of the good product P1 'and the deviation of the good reference ratio P2 after the reference value is adjusted and the deviation value AP before the reference value is adjusted May be determined to be within a predetermined error range.

상술한 바와 같이, 특정 평가 항목에서 기준값이 조정된 경우, 변경된 기준값을 토대로 양불 판정 결과의 갱신 대상인 카메라 모듈에 대한 재검사가 수행되는 것이 아니라 대상 카메라 모듈에 대한 측정치를 데이터 저장부로부터 추출한 후 변경된 기준값을 토대로 양불 판정을 갱신하게 된다(S404).As described above, in the case where the reference value is adjusted in the specific evaluation item, the camera module to be updated is not re-inspected based on the changed reference value, but the measurement value for the target camera module is extracted from the data storage unit, (S404). ≪ / RTI >

이에 따라, 새로운 양품의 비율(P1')이 산출된 경우, 제어부는 양품의 비율(P1')과 양품 기준 비율(P2)의 편차값(ΔP=P1'-P2)을 사용하여 기준값의 재조정없이 검사를 종료할지 또는 기준값의 재조정을 수행할지 여부를 결정하게 된다(S405).Accordingly, when the new good product ratio P1 'is calculated, the control unit can calculate the new good product ratio P1' by using the ratio P1 'of the good product and the deviation value ΔP = P1'-P2 of the good reference ratio P2 without re- It is determined whether to end the inspection or to readjust the reference value (S405).

이상, 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서, 구성 요소의 부가, 변경, 삭제 또는 추가 등에 의해 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이며, 이 또한 본 발명의 권리범위 내에 포함된다고 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 of the invention as set forth in the appended claims. The present invention can be variously modified and changed by those skilled in the art, and it is also within the scope of the present invention.

Claims (7)

복수의 카메라 모듈로부터 촬상된 이미지가 저장되는 이미지 저장부;
상기 이미지 저장부에 저장된 이미지 중 어느 하나를 선택하는 선택부; 및
상기 선택부에 의해 선택된 이미지를 이용하여 상기 이미지를 촬상한 카메라 모듈에 대한 평가를 수행하는 평가부;
를 포함하되,
상기 평가부는,
상기 이미지로부터 적어도 하나의 평가 항목에 대한 측정치를 산출하는 연산부;
상기 측정치를 저장하는 데이터 저장부;
상기 데이터 저장부에 저장된 측정치와 각 평가 항목에 대한 기설정된 기준값을 비교하여 해당 이미지를 촬상한 카메라 모듈이 양품 또는 불량품인지 여부를 판정하는 양불 판정부; 및
상기 양불 판단부에 결정된 양품의 비율(P1)과 양품 기준 비율(P2)의 편차값(ΔP=P1-P2)을 사용하여 각 평가 항목에 대한 기준값의 가감 여부를 결정하는 제어부;
를 포함하는,
카메라 모듈 검사 시스템.
An image storage unit for storing images captured from a plurality of camera modules;
A selection unit for selecting any one of the images stored in the image storage unit; And
An evaluating unit for evaluating a camera module that has captured the image using the image selected by the selecting unit;
, ≪ / RTI &
The evaluating unit,
An operation unit for calculating a measurement value for at least one evaluation item from the image;
A data storage unit for storing the measurement values;
A recharge determination unit for comparing the measured value stored in the data storage unit with a preset reference value for each evaluation item to determine whether the camera module that imaged the image is a good or defective product; And
A control unit for determining whether or not the reference value for each evaluation item is added or subtracted using the ratio (P1) of the good product determined in the monopolizing determination unit and the deviation value (? P = P1-P2) between the good reference ratio (P2)
/ RTI >
Camera module inspection system.
제1항에 있어서,
상기 평가 항목은 결함 픽셀 유무, 이미지 스테인 유무, 렌즈 균일도 및 광축 정합도로부터 선택되는 적어도 하나인,
카메라 모듈 검사 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the evaluation item is at least one selected from the presence or absence of defective pixels, presence or absence of image stains, lens uniformity,
Camera module inspection system.
제1항에 있어서,
상기 제어부는 상기 편차값(ΔP)에 근거하여 기준값을 조정할 평가 항목을 선정하고, 선정된 평가 항목에서의 기준값의 가감 수준을 결정하는,
카메라 모듈 검사 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the control unit selects an evaluation item to adjust the reference value based on the deviation value? P and determines an addition level of the reference value in the selected evaluation item,
Camera module inspection system.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 편차값(ΔP)이 음수인 경우, 상기 양불 판정부에 의해 불량품으로 판정된 카메라 모듈이 촬상한 이미지에 대한 측정치를 상기 데이터 저장부로부터 불러들여 각 평가 항목에 대한 기준값의 가감 여부를 결정하는,
카메라 모듈 검사 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein,
When the deviation value? P is negative, a measurement value for an image picked up by the camera module judged as a defective product by the monochromic determination unit is fetched from the data storage unit and it is determined whether or not the reference value for each evaluation item is added or subtracted ,
Camera module inspection system.
제4항에 있어서,
상기 평가 항목이 복수인 경우,
상기 제어부는 상기 데이터 저장부에 저장된 측정치와 기준값이 소정의 차이 이상인 평가 항목을 기준값을 조정할 평가 항목으로 선정하고, 선정된 평가 항목에서의 기준값의 가감 수준을 결정하는,
카메라 모듈 검사 시스템.
5. The method of claim 4,
When there are a plurality of the evaluation items,
Wherein the control unit selects an evaluation item in which the measured value and the reference value stored in the data storage unit are equal to or greater than a predetermined difference as an evaluation item for adjusting the reference value and determines an addition level of the reference value in the selected evaluation item,
Camera module inspection system.
제5항에 있어서,
상기 기준값의 가감 수준은 기설정된 오차 범위 내인,
카메라 모듈 검사 시스템.
6. The method of claim 5,
Wherein the additive level of the reference value is within a predetermined error range,
Camera module inspection system.
제5항에 있어서,
상기 기준값의 가감 수준은 기준값이 조정된 후 양품의 비율(P1')과 양품 기준 비율(P2)의 편차값(ΔP')과 기준값이 조정되기 전 편차값(ΔP)의 차이가 기설정된 오차 범위 내에 존재하도록 결정되는,
카메라 모듈 검사 시스템.
6. The method of claim 5,
The difference value ΔP 'between the good product ratio P1' and the good reference ratio P2 after the reference value is adjusted and the difference value ΔP before the reference value is adjusted is set to a predetermined error range ≪ / RTI >
Camera module inspection system.
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