KR20180061528A - Lab 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 시스템 및 방법 - Google Patents

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최경주
김영환
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충북대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 시스템 및 방법에 관한 것으로서, RGB 컬러 모델에서 LAB 컬러 모델로 변환하는 LAB 컬러 모델 변환부와, 변환된 영상에 대해 색상을 반전시키는 색상 반전부와, 반전된 영상을 모폴로지(Morphology) 기법 중 팽창(Dilation) 연산을 수행하는 팽창 연산부와, 팽창 연산을 거친 영상을 블랍 처리하는 블랍 처리부와, 블랍 처리된 영상에 대해 소프트 스레시홀드를 수행하는 소프트 스레시홀드 처리부를 포함한다. 본 발명에 따르면, 조명의 영향에 대해 LAB 컬러 모델로의 변경, 색상 반전, 및 모폴로지(Morphology) 팽창(Dilation) 연산 등을 수행함으로써 이물질 검출을 정확하고 용이하게 실행할 수 있다. 또한, 획득한 영상에 대해 소프트 스레시홀드 기법을 적용함으로써 더욱 정확한 이물질의 크기를 파악할 수 있다.

Description

LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING FOREIGN SUBSTANCE USING LAB COLOR SPACE}
본 발명은 이물질 검사 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 조명의 영향을 최소화하여 이물질을 검출하는 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 시스템 및 방법에 관한 것이다.
산업 현장에서 물품을 생산하는데 있어, 고순도를 요구하는 경우가 있다.
예를 들어, 카메라 렌즈는 그 성능 향상에 대응하여 고순도가 요구되고 있다. 그러나, 생산 공정 중에 유입되는 미세한 이물질은 렌즈 생성 및 압축 과정에 악영향을 끼칠 수 있다. 카메라 렌즈 생성이나 압축 과정에서 이물질이 유입되면 렌즈의 선명도가 감소될 뿐 아니라 화면 깨짐 현상이 나타날 수 있다. 이에 고순도가 요구되는 카메라 렌즈는 별도의 공정실에서 생산이 이루어지거나, 다양한 방법으로 모니터링을 수행하게 된다.
모니터링 기법 중에는, 카메라 모듈에서 획득된 영상으로부터 이물질을 검출하는 기법이 있다. 즉, 카메라 모듈에서 영상을 취득하면 이물질 검출용 프로그램을 실행시켜 취득한 영상으로부터 이물질을 검출한다. 또한, 검출 여부에 대해 메시지를 출력하고 해당 위치를 표시할 수도 있다. 이 때, 이물질을 검출하기 위해 사용되는 영상 처리 기법으로서, 템플릿 매칭(Template Matching) 기법이나 블랍(Blob) 기법 등이 있다.
블랍 기법은 영상으로부터 해당 영상의 윤곽선을 검출하여 결상되는 물체를 찾는 기법으로서, 이 기술을 사용하면 영상에서의 윤곽선을 가지는 덩어리, 즉 물체(이물질)를 검출해 낼 수 있다. 또한, 해당 검출 물체의 크기 조건을 입력하면, 작은 물체도 검출해 낼 수 있다. 하지만 블랍 기법은, 기본적으로 하나의 픽셀을 기초 단위로 하여 검출을 수행하므로 해당 픽셀보다 작은 이물질을 찾아낼 수 없는 문제점이 있다. 또한, 픽셀 단위로 검사를 수행하므로 이물질 검출에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다.
템플릿 매칭 기법은 기존의 마스터 이미지와 검사하고자 하는 이미지를 비교하여 마스터 이미지와 다른 부분을 이물질로 간주하여 검출하는 기법이다. 즉, 기존 이미지에서 다른 부분을 이물질 후보로 선정한 후 이물질을 찾아내는 기법이다. 그런데, 이 기법을 사용하게 되면 작게 결상되는 이물질을 찾기 힘들다는 문제가 있다. 게다가 기본적인 마스터 이미지가 존재하지 않으면, 이물질 검출이 불가능하다는 단점도 있다.
한편, 카메라 렌즈의 미세한 이물질을 검사하는 알고리즘으로서, 한국지능시스템학회 2015년도 추계학술대회, '소프트 임계값 기법을 이용한 분해능 이하의 크기의 이물질 검사 방법(Sub-Resolution Foreign Material Inspection using Soft-Thresholding Mechanism) 송민수 외 3명' 논문이 발표된 바 있다. 이 논문은 크게 3단계의 알고리즘으로 구성된다.
3단계의 알고리즘은 다음과 같다.
1단계(입력단계)에서는 렌즈를 촬영하여 영상을 획득한다. 2단계(처리단계)에서는 획득된 영상에 대해 IBP 알고리즘을 통해서 화질을 개선시키고, 이어서 블랍을 통하여 명암도 값이 비슷한 픽셀들을 그룹화한 후, 소프트 스레시홀드(Soft-Threshold)를 통해서 명암도를 상세히 알아낸다. 그룹화된 이물질의 명암도 평균보다 높으면 1로, 평균보다 낮은 픽셀은 해당하는 이물질 명도의 범위를 나눈 값으로 가중치를 주어 처리한다. 그리고, 처리가 끝나면, 3단계(출력단계)에서는 이물질의 개수, 위치, 이물질 픽셀의 수를 출력한다.
그런데, 상기한 "소프트 임계값 기법을 이용한 분해능 이하의 크기의 이물질 검사 방법"은 조명의 영향에 민감하며, 조명의 영향을 받으면 이물질 검출 능력이 현저히 저하되는 문제가 있을 뿐 아니라, 심지어 이물질을 검출하지 못하는 단점이 있다.
대한민국 등록특허공보 제10-1469158호(공고일 2014.11.28.)
따라서, 본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 본 발명의 목적은 영상을 RGB 컬러 모델에서 LAB 컬러 모델로 바꾼 후, 색상 반전과 모폴로지(Morphology) 팽창(Dilation) 연산을 통해 이물질을 검출하는데 영향을 미치는 조명의 영향을 최소화하여 이물질을 효과적으로 검출할 수 있도록 하는 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 프로그래밍 교육 시스템은, 검사대상을 조명하는 조명장치; 상기 검사대상을 촬영하는 카메라; 및 상기 조명장치 및 카메라를 제어하며, 촬영된 영상에 대해 조명 제거 처리를 수행하여 이물질을 검출하는 영상 처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 영상 처리부는, RGB 컬러 모델에서 LAB 컬러 모델로 변환하는 LAB 컬러 모델 변환부; 변환된 영상에 대해 색상을 반전시키는 색상 반전부; 반전된 영상을 모폴로지(Morphology) 기법 중 팽창(Dilation) 연산을 수행하는 팽창 연산부; 팽창 연산을 거친 영상을 블랍 처리하는 블랍 처리부; 및 블랍 처리된 영상에 대해 소프트 스레시홀드를 수행하는 소프트 스레시홀드 처리부를 포함한다.
한편, 본 발명의 프로그래밍 교육 방법은, 영상 처리부가, 입력된 영상을 RGB 컬러 모델에서 LAB 컬러 모델로 변환하는 단계; 변환된 영상을 색상 반전시키는 단계; 및 반전된 영상을 팽창(Dilation) 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이 때, 팽창 연산된 영상을 블랍 처리하는 단계; 및 블랍 처리된 영상을 소프트 스레시홀드 처리하는 단계를 더 진행한다.
그리고, 상기 소프트 스레시홀드 처리를 종료한 영상을 토대로 이물질의 개수와 위치, 이물질 픽셀의 수를 출력하는 단계를 더 진행하다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의한 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 시스템 및 방법에 따르면, 조명의 영향에 대해 LAB 컬러 모델로의 변경, 색상 반전, 및 모폴로지(Morphology) 팽창(Dilation) 연산 등을 수행함으로써 이물질 검출을 정확하고 용이하게 실행할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 획득한 영상에 대해 소프트 스레시홀드 기법을 적용함으로써 더욱 정확한 이물질의 크기를 파악할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일례로서, 사용자 인터페이스 화면이다.
도 4는 본 발명의 일례로서, RGB에서 LAB으로 변화된 영상이다.
도 5는 본 발명의 일례로서, 조명 제거 화면이다.
도 6은 본 발명의 일례로서, 블랍 처리의 예이다.
도 7은 본 발명의 일례로서, 소프트 스레시홀드 처리의 예이다.
도 8은 본 발명의 일례로서, 이물질 검출 결과 중 일부를 나타낸 표이다.
도 9는 본 발명의 일례로서, 이물질 검출 결과를 나타낸 영상이다.
도 10은 본 발명과 기존 기술의 비교 그래프이다.
이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예 및 첨부하는 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하되, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 구성요소를 지칭함을 전제하여 설명하기로 한다.
발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에서 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 당해 구성요소만으로 이루어지는 것으로 한정되어 해석되지 아니하며, 다른 구성요소들을 더 포함할 수 있는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 시스템은, 검사대상(렌즈)을 조명하는 조명장치(1)와, 검사대상을 촬영하는 카메라(2)와, 조명장치(1) 및 카메라(2)를 제어하며, 촬영된 영상에 대해 조명 제거 처리를 수행하여 이물질을 검출하는 영상처리장치(3)를 포함한다.
조명장치(1)는, 교류 220V를 입력으로 받아서 조명을 출력하는 통상의 라이트이다.
카메라(2)는 배율 기능을 가지며, 1.0X의 배율을 가진다. 또한, 카메라(2)는 한 픽셀 당 5.5㎛ (H) X 5.5㎛ (V) 사이즈로 영상을 취득할 수 있다. 그리고, 카메라(2)는 0 ~ 255의 밝기 값을 가지는, 즉 8비트의 해상도를 가진다.
영상처리장치(3)는, RGB 컬러 모델에서 LAB 컬러 모델로 변환하는 LAB 컬러 모델 변환부(31)와, 변환된 영상에 대해 색상을 반전시키는 색상 반전부(32)와, 반전된 영상을 모폴로지(Morphology) 기법 중 팽창(Dilation) 연산을 수행하는 팽창 연산부(33)와, 팽창 연산을 거친 영상을 블랍 처리하는 블랍 처리부(34)와, 블랍 처리된 영상에 대해 소프트 스레시홀드를 수행하는 소프트 스레시홀드 처리부(35)를 포함한다.
여기에, 영상처리장치(3)는 조명장치(1) 및 카메라(2)를 연결하는 인터페이스(미도시)와, 검사 결과를 출력하는 출력부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 즉, 영상처리장치(3)는 이물질의 위치, 개수 정보를 표시할 수 있다. 한편, 영상처리장치(3)는 카메라(2) 드라이버가 설치 가능한 컴퓨터 장치로서 데스크 탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터 등과 같은 개인용 컴퓨터(PC)일 수 있다. 사용자 컴퓨터는 적어도 I3급 이상의 중앙처리장치, 1Gb 이상의 메모리장치, 2GB 이상의 하드웨어 저장 용량 및 Windows 7이상의 64비트 운영체제를 포함함이 바람직하다.
이와 같이 구성된 본 발명의 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 시스템은, 검사대상, 일례로서 렌즈에 대해 조명장치(1)에서 빛을 방사한 상태에서 카메라(2)를 통해 영상을 획득한다. 이 때, 영상처리장치(3)는 검사조건에 대응하여 조명장치(1) 및 카메라(2)를 제어할 수 있다. 영상처리장치(3)에서는 이물질 검사를 수행하기 전에 빛 영역을 분리해 내기 위해서 획득된 영상에 대해 RGB 컬러 모델에서 LAB 컬러 모델로 바꾼 후, 색상 반전과 모폴로지(Morphology) 팽창(Dilation) 연산을 통해 조명의 영향을 최소화한다. 이어서, 이물질을 그룹으로 묶는 블랍 처리 및 소프트 스레시홀드 처리를 통해 이물질을 검출해 낸다. 이와 같이, 조명의 영향을 최대한 배제하여 검출하지 못했던 이물질도 검출을 해낼 수 있으므로 이물질 검사의 정확도를 더욱 높일 수 있다. 즉, 조명의 영향에 있어서 좀 더 정확하고 많은 이물질을 검출해 낼 수 있다.
그러면, 여기서 상기와 같이 구성된 시스템을 이용한 본 발명의 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 방법의 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 먼저, 렌즈의 이물질을 검사하려는 사용자는 영상처리장치(3)에 조명 및 카메라(2)를 연결하여 이물질 검사를 수행할 영상을 취득한다.
사용자는 이물질 검출을 하고 싶은 영상을 선택하면, 영상처리장치(3)는 영상을 입력 처리한다(S1).
선택된 영상을 RGB 컬러 모델에서 LAB 컬러 모델로 변환한다(S2). RGB 컬러 모델을 LAB 컬러 모델로 변환하면, 도 4와 같이 변환된다.
이어서, 변환된 영상을 다시 색상 반전시킨다(S3). 상기한 단계 S2 및 S3 과정은 영상에서 조명의 영향을 최대한 배제하는 과정들이다.
그리고, 반전된 영상을 모폴로지(Morphology) 기법 중 팽창(Dilation) 연산을 수행한다(S4). 상기한 단계 S2, S3 및 S4 과정이 본 발명에서 제안된 조명 제거 알고리즘에 해당한다. 도 5는 입력된 영상에 대해 조명 제거 연산을 적용한 후 결과 영상이다.
한편, 조명 제거 연산을 거친 영상은 블랍 과정을 거친다(S5). 여기서 명암도의 값이 비슷한 픽셀들을 그룹화한다. 즉, 하나의 픽셀을 기준으로 인접한 영역의 픽셀의 값이 비슷하면 1개의 개체로 묶는다. 도 6은 블랍을 사용하여 3개의 개체로 그룹화한 예이다.
블랍이 끝나면 소프트 스레시홀드가 실행된다(S6). 소프트 스레시홀드는 픽셀의 명암도 값을 더 상세히 알아내기 위해서 사용된다. 블랍 과정을 거친 영상으로부터 이물질의 명암도의 평균을 구하여 평균보다 높은 명암도의 픽셀은 1로 값을 지정하고, 평균보다 낮은 픽셀은 해당하는 이물질 명도의 범위를 나눈 값으로 가중치를 주어 값을 지정한다. 도 7은 소프트 스레시홀드를 위의 설명과 같이 적용한 예를 보여준다.
소프트 스레시홀드까지 마친 영상을 토대로 이물질의 개수와 위치, 이물질 픽셀의 수를 화면에 출력한다(S7). 도 8은 이물질 검출이 끝난 후 화면에 표시된 결과 중 일부를 표시하며, 왼쪽에서부터 이물질의 번호, 이물질의 X축 위치, 이물질의 Y축 위치, 이물질 픽셀의 수를 나타낸다.
[실시예]
본 실험에서 이물질 검사를 실시하면 먼저, 위에서 설명한 상황에서 카메라(2)를 통해 이미지 영상을 입력받는다. 이후 이물질 검사를 실행하고 실행한 결과를 위치, 개수별로 정보를 표시해준다.
도 3은 본 발명으로서, 사용자 인터페이스 화면이다.
도 3을 참조하면, 메뉴 바에서 info를 누르면 해당 프로그램 정보를 볼 수 있다.
메뉴 바에서 'x'표를 누르면 해당 프로그램을 종료할 수 있다.
'Load'는 기본적으로 영상을 불러오는 기능인데 이 때, 정해진 형식만 유효한 값으로 인식하여 받아올 수 있다.
'Method'는 검사를 하는 방법에 대한 설명이 나온다.
'Detect'는 이물질 검사를 시작한다. 이물질 검사 후 오른쪽의 이물질 정보 부분에 개수와 위치, 이물질 픽셀의 수를 표시한다.
'Detect'를 눌렀을 때 선택된 영상을 바탕으로 이물질 검사를 위에서 설명한 알고리즘대로 실행한다.
검출한 이물질들은 오른쪽에 '이물질 정보'에 결과가 나온다.
'Expand'는 이물질 검사 후 선택한 이물질을 확대하여 볼 수 있도록 제공한다.
'Reduce'는 이물질 검사 후 선택한 이물질을 확대 후 다시 축소할 수 있도록 제공한다.
'Back'은 초기의 이물질 검사가 끝난 설정과 환경으로 다시 돌아간다.
'Detect'를 눌렀을 때 카메라(2) 영상을 이미지 파일로 캡처된 것을 바탕으로 이물질 검사를 위에서 설명한 알고리즘대로 실행한다.
검출한 이물질들은 오른쪽에 '이물질 검출한 영상'에 결과가 나온다.
이물질로 판단된 것들은 빨간색 사각형으로 알기 쉽게 나타난다.
검출된 이물질들은 또한 N(이물질의 번호), X좌표(이물질의 X좌표), Y좌표(이물질의 Y좌표), COUNT(이물질의 픽셀의 수) 순으로 표로 만들어서 사용자에게 보여준다.
N(이물질의 번호)은 이물질이 검출된 영상에서 이물질을 구분하기 위해 매겨진 번호를 뜻한다.
X좌표(이물질의 X좌표)는 이물질이 검출된 위치를 의미하며 x축 기준으로 위치를 표시한다.
Y좌표(이물질의 Y좌표)는 이물질이 검출된 위치를 의미하며 y축 기준으로 위치를 표시한다.
COUNT(이물질의 픽셀의 수)는 한 그룹의 이물질이 픽셀을 차지하는 개수를 표시한다.
검출된 이물질의 개수가 표 행 크기의 범위를 넘어설 경우 스크롤을 자동으로 생성하여 스크롤을 통해 모든 이물질의 정보를 확인할 수 있다.
도 9는 본 발명으로서, 이물질 검출 결과를 나타낸 영상이다.
도 9를 참조하면, (a)는 검사를 하기 위한 원본 영상, (b)는 이물질 검출을 마친 영상, (c)는 이물질 중 하나를 확대시킨 영상이다.
도 10은 본 발명과 기존 기술의 비교 그래프이다.
도 10을 참조하면, 기존 기술에서 설명한 종전의 프로그램과 본 발명 프로그램의 이물질 검출의 성능을 비교한 그래프로서, 빨간색 막대를 나타내는 본 발명 프로그램의 성능이 좀 더 높다는 것을 알 수 있다.
상기한 바와 같이, 본 발명은 LAB 컬러 모델을 사용하여, 이물질을 검출하는데 영향을 미치는 조명을 최소화하여 이물질을 효과적으로 검출하는 시스템이다. 종래에 소프트 스레시홀드와 블랍을 사용하여 이물질을 검출하는 방법이 있지만, 조명의 영향을 크게 받아 정확한 이물질을 찾아내지 못하는 단점이 있었다. 이에 본 발명에서는 LAB 컬러 모델 중 Lightness 부분을 추출해서 이물질 검출을 함으로써 기존 이물질 검출보다 높은 성능을 나타내고 이물질을 더욱 정확하고 많이 찾아내고자 한다. 렌즈를 육안으로 또는 영상 처리하여 검사하는 모든 산업에서 이물질 검사 처리를 수행하는 프로그램으로 활용 가능할 것이다.
이상에서 몇 가지 실시예를 들어 본 발명을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것이 아니고 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다.
1 : 조명장치
2 : 카메라
3 : 영상처리장치

Claims (6)

  1. 검사대상을 조명하는 조명장치;
    상기 검사대상을 촬영하는 카메라; 및
    상기 조명장치 및 카메라를 제어하며, 촬영된 영상에 대해 조명 제거 처리를 수행하여 이물질을 검출하는 영상 처리부를 포함하는 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 검사대상은 렌즈인 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리부는,
    RGB 컬러 모델에서 LAB 컬러 모델로 변환하는 LAB 컬러 모델 변환부;
    변환된 영상에 대해 색상을 반전시키는 색상 반전부;
    반전된 영상을 모폴로지(Morphology) 기법 중 팽창(Dilation) 연산을 수행하는 팽창 연산부;
    팽창 연산을 거친 영상을 블랍 처리하는 블랍 처리부; 및
    블랍 처리된 영상에 대해 소프트 스레시홀드를 수행하는 소프트 스레시홀드 처리부를 포함하는 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 시스템.
  4. 영상 처리부가,
    입력된 영상을 RGB 컬러 모델에서 LAB 컬러 모델로 변환하는 단계;
    변환된 영상을 색상 반전시키는 단계; 및
    반전된 영상을 팽창(Dilation) 연산하는 단계를 포함하는 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    팽창 연산된 영상을 블랍 처리하는 단계; 및
    블랍 처리된 영상을 소프트 스레시홀드 처리하는 단계를 더 진행하는 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 소프트 스레시홀드 처리를 종료한 영상을 토대로 이물질의 개수와 위치, 이물질 픽셀의 수를 출력하는 단계를 더 진행하는 LAB 컬러 모델을 이용한 이물질 검사 방법.
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