KR20190042180A - Cover-glass analyzing method - Google Patents

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KR20190042180A
KR20190042180A KR1020170133798A KR20170133798A KR20190042180A KR 20190042180 A KR20190042180 A KR 20190042180A KR 1020170133798 A KR1020170133798 A KR 1020170133798A KR 20170133798 A KR20170133798 A KR 20170133798A KR 20190042180 A KR20190042180 A KR 20190042180A
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cover glass
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KR1020170133798A
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김동준
유태경
정재창
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주식회사 엠티엠
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Abstract

The present invention relates to a cover glass analyzing method and, specifically, to a cover glass analyzing method for quickly performing processing on an image of a photographed cover glass so as to quickly decide a defect included in the cover glass. The cover glass analyzing method of the present invention comprises: a step of extracting blobs from a pre-processed binarized image of the cover glass; a step of controlling the number of blobs by determining the blob to be post-processed on the basis of the size and number of the extracted blobs; a step of calculating basic data for the adjusted number of blobs; a step of calculating a stain index, which is a brightness ratio between the blob and a background image, to determine the noise; and a step of classifying each blobs.

Description

커버 글라스 분석 방법{COVER-GLASS ANALYZING METHOD}{COVER-GLASS ANALYZING METHOD}

본 발명은 커버 글라스 분석 방법으로서, 특히 커버 글라스에 포함된 결함을 신속하게 판단하기 위해, 촬영된 커버 글라스의 이미지에 대한 처리를 신속하게 수행하도록 하는 커버 글라스 분석 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a cover glass analysis method, and more particularly, to a cover glass analysis method for quickly performing processing on an image of a captured cover glass in order to quickly determine a defect included in a cover glass.

IT 산업이 발전함에 따라 스마트폰(smart phone)이나 태블릿 PC(tablet pc) 등의 휴대용 전자제품과 LCD 모니터, TV 등 가전제품 등의 사용이 증가함에 따라 다양한 종류와 크기에 따른 디스플레이 보호용 커버 글라스에 관한 연구도 활발히 진행되고 있다.As the IT industry develops, portable electronic products such as smart phones and tablet PCs, and LCD monitors, and household appliances such as TVs are increasingly used. Research is also actively proceeding.

이러한 커버 글라스 표면에 이물이나 얼룩 등의 결함(blob)이 포함된 경우 백라이트 모듈(backlight module)에서 발생되는 빛이 왜곡되기 때문에 상품화 단계까지 진행되어 사용자가 이용하게 되면 디스플레이 화면이 흐릿해지거나 번지는 현상을 가진 휘도 불균일성(brightness non-uniformity)이 나타나게 되어 상품성이 떨어지고 사용자의 불편함을 느끼는 결과를 초래함과 동시에 수리하는 방법도 없으므로 제조 공정에서 커버 글라스 표면의 품질 검사 작업이 중요하다. 따라서, 출고 전 커버 글라스의 결함을 확실하게 확인하는 작업을 수행해야 한다. If a blob such as a foreign object or a stain is included on the surface of such a cover glass, the light generated from the backlight module is distorted. Therefore, the process proceeds to the commercialization stage and the display screen becomes blurry or burnt The brightness non-uniformity with the phenomenon appears, which leads to a deterioration of the merchantability and a user's inconvenience, and at the same time, there is no method of repairing the quality of the cover glass surface in the manufacturing process. Therefore, it is necessary to confirm the defects of the cover glass before delivery.

이때, 얼룩은 제조 공정 간 먼지나 이물, 검사자의 부주의로 인한 스크래치, 지문 등 많은 이유에 의해 생길 수가 있다. 현재까지는 이러한 얼룩들을 직접 육안으로 커버 글라스의 얼룩을 검사하여 불량을 판별하였으나, 육안으로 검사하게 되면 사람마다 완벽하게 똑같은 기준이 없을 뿐만 아니라 인건비와 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. At this time, the unevenness may be caused by dust and foreign matter during the manufacturing process, scratches caused by the carelessness of the inspector, fingerprints, and the like. Until now, these stains have been directly inspected by the naked eye for the inspection of the stain on the cover glass. However, when the inspection is performed by the naked eye, there is a disadvantage that not only the same standards are not completely perfect for each person but also labor and time are required.

이러한 단점을 극복하기 위해 이미지 프로세싱을 이용하여 자동으로 결함을 검출하는 머신 비전 시스템의 중요성이 점점 증가하고 있다. 머신 비전 시스템이란 이러한 커버 글라스 표면을 자동으로 검사하는 시스템으로서, To overcome these drawbacks, machine vision systems that automatically detect defects using image processing are becoming increasingly important. Machine vision systems are systems that automatically inspect these cover glass surfaces,

사람이 아닌 컴퓨터로 검사하려는 생산 제품의 영상을 촬영하여 컴퓨터로 가져오는 영상 획득 단계, 소프트웨어를 활용하여 입력된 영상에 필요한 처리를 수행하는 영상 처리 단계 및 영상 처리 결과를 바탕으로 검사 대상 제품이 결함이 있는지 판별하는 영상 해석 단계를 통해 커버 글라스 표면을 자동으로 검사한다. 이러한 머신 비전 시스템을 이용하여 전문가 수준의 검출 알고리즘을 적용시킨다면 사람이 직접 결함을 검출하는 것보다 시간적인 측면이나 비용적인 측면에서 큰 효과를 볼 수 있을 것으로 전망된다.An image acquisition step of capturing an image of a product to be inspected by a non-human computer and importing the image to a computer, an image processing step of performing processing necessary for the input image using the software, The surface of the cover glass is automatically inspected through the image analyzing step to determine whether or not the cover glass surface exists. Applying a professional - level detection algorithm using such a machine vision system is expected to have a great effect on the time and cost side rather than detecting human direct defects.

종래 기술인 대한민국 등록특허 제10-1677070호인 얼룩 결함 자동 검출 시스템 및 방법은 형태학적인 영상 처리를 이용하여 얼룩을 검출하고 있으나, 각 결함을 검출하는 과정이 복잡하며 시간이 상당히 소요되며, 결함들의 크기들을 고려하지 않고 데이터 처리를 진행하여 상당한 시간이 소요되는 문제점이 있다. 또한, 위 종래 기술인 등록특허는 커버 글라스가 장착되는 전자 기기의 디스플레이 품질에 미치는 영향이 적은 결함도 결함으로 판단하여, 상당히 결함 분석에 대한 소요 시간이 길게 되는 문제점이 있다. The conventional automatic blotch defect detection system and method, which is Korean Patent Registration No. 10-1677070, detects the blot using morphological image processing, but the process of detecting each defect is complicated and time consuming, There is a problem that it takes a considerable time to proceed with the data processing without consideration. In addition, the above-mentioned prior art patent has a problem that defects having a small influence on the display quality of the electronic device on which the cover glass is mounted are determined as defects, and the time required for the defect analysis is considerably long.

본 발명은 전처리가 완료된 이미지에서 블랍(blob)을 보다 간단한 방법으로 복원(추출)하고, 결함의 개수와 크기에 따라 후처리의 진행 여부를 판단하고, 얼룩 지수를 산정하여 사람에게 인식되지 않는 블랍을 배제함으로써 전체적으로 처리되어야 하는 데이터의 양이나 과정을 감소시킬 수 있는 커버 글라스 분석 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. According to the present invention, a blob is restored (extracted) from a pre-processed image by a simpler method, a progress of post-processing is judged according to the number and size of defects, and a blob index is calculated, The present invention provides a cover glass analysis method that can reduce the amount or process of data to be processed as a whole.

본 발명인 커버 글라스 분석 방법은 커버 글라스의 전처리된 이진화 이미지로부터 블랍을 추출하는 단계와, 추출된 블랍의 크기와 개수를 기준으로 후처리할 블랍을 결정하여 블랍 개수를 조절하는 단계와, 조절된 개수의 블랍들에 대한 기본 데이터를 계산하는 단계와, 노이즈를 결정하기 위해 블랍과 배경 이미지 간의 밝기 비율인 얼룩 지수를 계산하는 단계와, 각 블랍을 분류하는 단계를 포함한다. A method for analyzing a cover glass according to the present invention includes the steps of extracting a blob from a pre-processed binarized image of a cover glass, determining a blob to be post-processed based on the size and number of extracted blobs to adjust the number of blobs, Calculating basic data for the blobs of the blobs of the blobs, calculating a blob index which is the ratio of the brightness between the blobs and the background image to determine the noise, and classifying each blob.

본 발명은 전처리가 완료된 이미지에서 블랍(blob)을 보다 간단한 방법으로 복원(추출)하고, 결함의 개수와 크기에 따라 후처리의 진행 여부를 판단하고, 얼룩 지수를 산정하여 사람에게 인식되지 않는 블랍을 배제함으로써 전체적으로 처리되어야 하는 데이터의 양이나 과정을 감소시킬 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, a blob is restored (extracted) from a pre-processed image by a simpler method, a progress of post-processing is judged according to the number and size of defects, a blob index is calculated, It is possible to reduce the amount and process of the data to be processed as a whole.

도 1은 본 발명인 커버 글라스 분석 방법을 수행하는 커버 글라스 분석 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명인 커버 글라스 분석 방법의 순서도이다.
도 3a 내지 3e는 도 2의 단계(S1)에서 처리되는 이미지 또는 데이터들이다.
도 4a 내지 4c는 도 2의 단계(S7)에서의 처리 과정 설명도이다.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram of a cover glass analysis apparatus for carrying out a cover glass analysis method according to the present invention. FIG.
2 is a flowchart of a method for analyzing a cover glass according to the present invention.
3A to 3E are images or data processed in step S1 of FIG.
4A to 4C are explanatory diagrams of the process in step S7 of FIG.

이하에서, 본 발명은 실시예와 도면들을 통하여 상세하게 설명된다. Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the embodiments and the drawings.

도 1은 본 발명인 커버 글라스 분석 방법을 수행하는 커버 글라스 분석 장치의 구성도이다. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram of a cover glass analysis apparatus for carrying out a cover glass analysis method according to the present invention. FIG.

본 발명인 커버 글라스 분석 장치는 사용자로부터의 입력(예를 들면, 라인 스캔 시작/종료, 전원의 온/오프 등)을 획득하는 입력부(1)와, 동작 상태(라인 스캔 수행 중 등)와 분석 정보(예를 들면, 이물질의 위치/크기/개수 등)을 표시하는 표시부(3)와, 분석 대상인 커버 글라스의 일단과 커버 글라스의 타단 사이의 영역이 촬상부(7)에 의해 촬영되도록 커버 글라스 및/또는 촬상부(7)를 이동(회전도 포함됨)시키는 이송부(5)와, 커버 글라스에 기준 각도를 유지하면서 커버 글라스의 이미지를 획득하는 촬상부(7)와, 커버 글라스에 대하여 서로 다른 위치에서 서로 다른 각도로 광을 조사하는 제 1 내지 제 3 조명(9a 내지 9c)과, 상술된 구성요소들을 제어하며, 이송부(5)를 제어하여 이송부(5)에 안착되는 커버 글라스 및/또는 촬상부(7)를 이동시키며 제 1 내지 제 3 조명(9a 내지 9c)를 순차적으로 동작 제어하여 제 1 내지 제 3 조명(9a 내지 9c)으로부터의 광에 의한 커버 글라스의 이미지를 촬상부(7)로부터 획득하는 과정을 수행하며, 전체 커버 글라스의 외면 또는 내부에 이물질이 존재하는지를 판단하는 제어부(20)로 구성된다. 다만, 커버 글라스 분석 장치의 각 구성요소들에 전원을 공급하는 전원부(미도시), 입력부(1), 표시부(3), 이송부(5) 및 촬상부(7) 등은 본 발명이 속하는 기술 분야에 통상의 지식을 가진 사람들에게는 당연히 널리 알려진 기술에 불과하여, 상세한 설명이 생략된다. The cover glass analysis apparatus according to the present invention includes an input unit 1 for obtaining input from a user (for example, start / end of line scan, power on / off, etc.) (3) for displaying an image of the object (for example, the position / size / number of foreign objects) of the cover glass, and a cover glass An image pickup section 7 for acquiring an image of a cover glass while maintaining a reference angle in a cover glass, and an image pickup section 7 for moving the image pickup section 7 at different positions The first to third illuminators 9a to 9c for irradiating light at different angles in the cover glass 5 and the cover glass 5 to control the above described components and to control the conveying unit 5 to be placed on the conveying unit 5 and / (7) and the first to third And sequentially acquires the image of the cover glass by the light from the first to third illuminators 9a to 9c from the image pickup section 7 by sequentially controlling the operations of the lights 9a to 9c, And a control unit 20 for determining whether foreign substances are present on the outer surface or inside. The power supply unit (not shown), the input unit 1, the display unit 3, the transfer unit 5, the image pickup unit 7, and the like, which supply power to the respective components of the cover glass analysis apparatus, Is a well-known technology to those skilled in the art, and detailed description thereof is omitted.

제 1 내지 제 3 조명(9a 내지 9c)는 커버 글라스의 외측 및 내부로의 광 조사를 수행하기 위한 것으로, 예를 들면 커버 글라스에 대하여 서로 다른 위치에서 서로 다른 각도로 광을 조사한다. 제 1 조명(9a)은 커버 글라스의 표면 또는 커버 글라스의 이동 방향 또는 촬상부(7)의 촬영 영역의 이동 방향에 평행한 방향에 수직하면서 촬상부(7)와 같은 위치(예를 들면, 커버 글라스의 상측)에 위치된다. 제 2 조명(9b)은 커버 글라스의 표면에 일정 각도(예를 들면, 90°미만)를 유지하면서 촬상부(7)와 같은 위치(예를 들면, 커버 글라스의 상측)에 위치된다. 제 3 조명(9c)은 커버 글라스의 표면 또는 커버 글라스의 이동 방향 또는 촬상부(7)의 촬영 영역의 이동 방향에 평행한 방향에 수직하면서 커버 글라스에 대하여 촬상부(7)와 대칭적인 위치(예를 들면, 커버 글라스의 하측)에 위치된다. The first to third illuminators 9a to 9c are for illuminating the outside and inside of the cover glass. For example, they irradiate light at different angles to the cover glass at different angles. The first illumination 9a is perpendicular to the surface of the cover glass or the direction of movement of the cover glass or the moving direction of the imaging region of the imaging unit 7, The upper side of the glass). The second illumination 9b is positioned at the same position as the imaging section 7 (for example, on the upper side of the cover glass) while maintaining a certain angle (for example, less than 90 degrees) on the surface of the cover glass. The third illuminator 9c is disposed at a position symmetrical with respect to the cover glass 7 relative to the image sensing unit 7 while being perpendicular to the surface of the cover glass or the direction of movement of the cover glass or the direction of movement of the image sensing area of the image sensing unit 7 For example, the lower side of the cover glass).

제어부(20)는 제 1 내지 제 3 조명(9a 내지 9c) 중에서 하나의 조명만을 순차적으로 동작시킴으로써 서로 다른 각도와 위치에서의 커버 글라스의 이미지를 촬상부(7)로부터 획득한다. 또한, 제어부(20)는 획득된 이미지를 처리하여 커버 글라스에 블랍(blob) 등을 포함하는 결함이 있는지를 판단한다. The control unit 20 acquires an image of the cover glass at different angles and positions from the imaging unit 7 by sequentially operating only one of the first to third illuminations 9a to 9c. In addition, the control unit 20 processes the obtained image to determine whether there is a defect including a blob or the like in the cover glass.

또한, 제어부(20)는 획득된 커버 글라스의 원본 이미지에 대한 노이즈 제거 등의 전처리 과정과 이진화가 완료된 이미지를 사용한다. In addition, the control unit 20 uses a preprocessing process such as noise reduction for the original image of the obtained cover glass and an image in which binarization is completed.

도 2는 본 발명인 커버 글라스 분석 방법의 순서도이다. 이하에서, 제어부(20)는 종래에 알려진 방법에 의해 전처리가 수행된 이진화 이미지(이진화가 완료된 이미지)를 처리하는 것이다. 2 is a flowchart of a method for analyzing a cover glass according to the present invention. Hereinafter, the control unit 20 processes the binarized image (the binarized image) that has been pre-processed by a conventionally known method.

단계(S1)에서, 제어부(20)는 이진화 이미지에서 블랍(blob) 단위로 데이터화를 수행한다. 도 3a는 촬상부(7)에 의해 촬영된 원본 이미지이고, 도 3b는 제어부(20)가 전처리를 수행하고 이진화를 완료한 이진화 이미지이다. 도 3a 및 3b에는 블랍(B1), (B2)가 포함된 경우이다. 제어부(20)는 이진화 이미지를 윤곽선(contour) 방식으로 처리하여 도 3c에서와 같이 블랍(B1)의 4개의 점(B11, B12, B13, B14)과 블랍(B2)의 5개의 점(B21, B22, B23, B24, B25)에 대한 좌표 데이터를 획득하여 저장한다. 또한, 제어부(20)는 이진화 이미지를 LABELLING 방식으로 처리하여 도 3d에서와 같이, 픽셀 단위로 번호를 부여하되 동일한 블랍(B1) 또는 (B2)에는 동일한 번호가 부여되며, 각 블랍(B1), (B2)에 상이한 번호를 부여한 라벨링된 이미지를 저장한다. 이어서, 제어부(20)는 좌표 데이터 중에서 각 블랍(B1), (B2)의 적어도 하나의 점의 좌표에 해당되는 라벨링된 이미지에서의 번호를 결정하고, 라벨링된 이미지와 결정된 번호만으로 라벨링된 이미지를 AND 연산하여 각 블랍(B1), (B2)만을 추출한다. 도 3e에 도시된 바와 같이, 제어부(20)는 블락(B1)을 추출하는 경우, 라벨링된 이미지(LImage)와, 블락(B1)의 좌표 데이터에 대응하는 번호(즉, 1)만을 포함하는 이미지(B1LImage)를 AND 연산하며 블락(B1)만을 포함하는 블락(B1) 이미지를 추출할 수 있다. 블락(B2)를 추출하는 경우에는 블락(B2)의 좌표 데이터에 대응하는 번호(즉, 2)만을 포함하는 이미지를 사용하면 된다. 상술된 방법으로, 제어부(20)는 이진화 이미지에 포함된 모든 블랍들을 추출한다. In step S1, the control unit 20 performs data conversion in units of blobs in the binarized image. FIG. 3A is an original image taken by the imaging unit 7, and FIG. 3B is a binarized image in which the control unit 20 performs preprocessing and completes the binarization. Figures 3a and 3b show cases where blobs B1 and B2 are included. The control unit 20 processes the binarized image in a contour manner to obtain five points B11, B12, B13 and B14 of the blob B1 and five points B21, B22, B23, B24, B25) and stores the coordinate data. Also, the controller 20 processes the binarized images in the LABELLING format and assigns the same numbers to the same bubbles B1 or B2, as shown in FIG. 3D, And stores the labeled image in which the number B2 is differently numbered. Next, the control unit 20 determines the number in the labeled image corresponding to the coordinates of at least one point of each of the bubbles Bl and B2 in the coordinate data, and outputs the labeled image with only the determined number AND operation to extract only each of the bubbles (B1) and (B2). 3E, when extracting the block B1, the control unit 20 determines whether the image including the labeled image LImage and the image containing only the number (i.e., 1) corresponding to the coordinate data of the block B1 (B1LImage) and extracts a block (B1) image including only the block (B1). In the case of extracting the block B2, an image including only the number (that is, 2) corresponding to the coordinate data of the block B2 may be used. In the above-described manner, the control unit 20 extracts all blobs included in the binarized image.

단계(S3)에서, 제어부(20)는 후처리 과정에서의 연산 속도를 증가시키기 위해, 기준크기 이상의 블랍의 개수가 기준 개수 이하인 경우에만 이진화 이미지의 후처리를 수행한다. 즉, 기준 크기 미만의 블랍은 사용자가 육안으로 확인할 수 없는 것에 해당되어 제어부(20)는 후처리를 수행하지 않으며, 기준크기 이상의 블랍의 개수가 기준 개수를 초과하는 이진화 이미지에 대해서도 제어부(20)는 후처리를 수행하지 않는다. 즉, 제어부(20)는 이진화 이미지들 중에서 기준크기 이상의 블랍의 개수가 기준 개수 이하로 포함하는 이진화 이미지들에 대해서만 단계(S5)로 진행하도록 블랍 개수를 조절한다. 단계(S3)에서, 제어부(20)는 단계(S1)에서 추출된 블랍의 개수와, 각 블랍의 크기를 기준으로 이진화 이미지의 후처리 여부를 결정한다. 제어부(20)는 각 블랍의 크기를 좌표 데이터를 이용하여 산정한다. 예를 들면, 좌표 데이터들 중에서 x 방향으로 최대값에서 최소값을 빼면 width가 되고 y방향으로 최대값에서 최소값을 빼면 height가 산정되므로, 제어부는 width와 height를 곱하여 면적(크기)를 산정한다. In step S3, the control unit 20 performs post-processing of the binarized image only when the number of blobs larger than the reference size is equal to or less than the reference number, in order to increase the operation speed in the post-processing. That is, the control unit 20 does not perform the post-processing so that the number of blobs larger than the reference size exceeds the reference number, Does not perform post-processing. That is, the control unit 20 adjusts the number of blobs to proceed to step S5 only for the binarized images including the number of blobs larger than the reference size among the binarized images not larger than the reference number. In step S3, the control unit 20 determines whether to post-process the binarized image based on the number of blobs extracted in step S1 and the size of each blob. The control unit 20 calculates the size of each blob using coordinate data. For example, when the minimum value is subtracted from the maximum value in the x direction, the width is calculated. When the minimum value is subtracted from the maximum value in the y direction, the height is calculated. Therefore, the controller multiplies the width and height to calculate the area (size).

단계(S5)에서, 제어부(20)는 단계(S9)에서 각 블랍들을 특성별로 분류하기 위한 기본 데이터(예를 들면, 블랍의 크기, 면적, 밀도 등)를 계산한다. In step S5, the control unit 20 calculates basic data (e.g., blob size, area, density, and the like) for classifying the blobs according to their characteristics in step S9.

단계(S7)에서, 제어부(20)는 사람의 육안으로 인지할 수 없는 블랍들들을 추가적으로 제거하기 위해 얼룩지수를 계산한다. 먼저, 제어부(20)는 각 블랍을 일정 비율로 팽창시켜 배경 마스크를 생성하고, 원본 이미지에서 각 블랍의 밝기(밝기의 평균값)(FI)와, 원본 이미지에서 각 블락에 포함되지 않으면서 배경 마스크에 해당되는 부분의 밝기(밝기의 평균값)(BI)을 산정하고, 하기의 수식 1에 따라 얼룩 지수(I)를 산정한다. In step S7, the control unit 20 calculates a blob index to additionally remove blobs that can not be perceived by the human eye. First, the control unit 20 expands each bubble at a predetermined ratio to generate a background mask, and calculates the brightness (average value) FI (FI) of each bubble in the original image and the background (Average value of brightness) (BI) of the portion corresponding to the brightness index (I) is calculated, and the speckle index (I) is calculated according to the following Expression (1).

Figure pat00001
Figure pat00001

제어부(20)는 얼룩 지수(I)가 기준 지수값 이하이면 해당 블랍을 노이즈로 분류하고, 기준 지수값을 초과하면 해당 블랍의 종류를 단계(S9)에서 분류한다. If the blob index I is less than or equal to the reference exponent value, the control unit 20 classifies the blob as noise and, if the blob exceeds the reference exponent value, classifies the blob type in step S9.

보다 상세하게는, 제어부(20)는 도 4a와 같은 블랍 이미지를 팽창시켜 도 4b와 같은 배경 이미지를 생성한다. 제어부(20)는 도 4c와 같이 배경 이미지에는 포함되나 블랍 이미지의 외부에 있는 부분(UB)의 밝기를 원본 이미지에서 추출한다. More specifically, the control unit 20 expands the blob image as shown in FIG. 4A to generate a background image as shown in FIG. 4B. The controller 20 extracts the brightness of the portion UB included in the background image but outside the blob image from the original image as shown in FIG. 4C.

단계(S9)에서, 제어부(20)는 단계(S7)에서의 노이즈 분류 처리 이외에도 노이즈가 아닌 블랍들을 그 특성에 따라 점형 결함, 직선형 결함 등으로 분류하여 저장한다. In step S9, in addition to the noise classification processing in step S7, the control unit 20 stores blobs, which are not noise, classified as point defects, linear defects, etc. according to their characteristics.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형의 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.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 general inventive concept as defined by the appended claims. It is to be understood that modifications are possible and that such modifications are within the scope of the claims.

1: 입력부 3: 표시부
5: 이송부 7: 촬상부
9a, 9b, 9c: 제 1 내지 제3조명 20: 제어부
1: input unit 3: display unit
5: transfer unit 7:
9a, 9b, 9c: first to third illumination 20:

Claims (1)

커버 글라스의 전처리된 이진화 이미지로부터 블랍을 추출하는 단계와; 추출된 블랍의 크기와 개수를 기준으로 후처리할 블랍을 결정하여 블랍 개수를 조절하는 단계와;
조절된 개수의 블랍들에 대한 기본 데이터를 계산하는 단계와;
노이즈를 결정하기 위해 블랍과 배경 이미지 간의 밝기 비율인 얼룩 지수를 계산하는 단계 및;
각 블랍을 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 커버 글라스 분석 방법.
Extracting the blob from the pre-processed binarized image of the cover glass; Determining the number of blobs to be processed based on the size and number of extracted blobs;
Computing basic data for the adjusted number of blobs;
Calculating a speckle index which is a ratio of brightness between the blob and the background image to determine noise;
And classifying each bubble. ≪ RTI ID = 0.0 > 11. < / RTI >
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220072269A (en) * 2020-11-25 2022-06-02 (주) 엠엔비젼 Future car headlamp cover lens vision inspection device

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