KR20190127264A - SoC 기반 강판 표면결함 검출장치 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 강판 표면의 결함을 검출하는 표면결함 검출장치는 카메라를 이용한 영상 촬영부, 상기 영상 촬영부가 촬영한 영상, 비디오 또는 이미지를 필터링하는 이미지 신호 처리부, 상기 이미지 신호 처리부를 통과한 데이터를 분석하는 비디오 분석부, 상기 데이터를 처리하는 MAC, 호스트 프로세서 및 이더넷으로 구성되며, 상기 비디오 분석부 및 이미지 신호 처리부는 하나의 FPGA로 구성되고, 상기 FPGA와 상기 호스트 프로세서 및 이더넷이 하나의 단일 칩(SoC, System on Chip)에 모두 마련되는 것을 특징으로 한다.

Description

SoC 기반 강판 표면결함 검출장치 및 시스템{SoC based steel surface defect detection system}
본 발명은 강판의 표면결함 검출장치 및 시스템에 관한 것으로 더욱 상세하게는 SoC 기반의 임베디드 및 딥러닝 기술을 활용하여 표면결함의 검출 및 분류 성능을 개선시킨 강판 표면결함 검출장치 및 시스템에 관한 것이다.
강판의 결함 검출 기술에는 작업자가 육안으로 검출하거나 영상을 이용하여 검출하는 방법, 초음파 탐상법(Ultrasonic Test), 누설자속 탐상법(Magnetic Flux Leakage), 자분탐상법(Magnetic Particle Inspection) 및 와전류 탐상법 등이 있다.
특히, 가장 간단한 방법은 작업 중에 조업자가 강판의 표면을 관찰하는 방법인데 이러한 방법은 강판이 고속으로 주행할 시에는 조업자가 표면을 정확히 관찰할 수 가 없고 강판 표면의 상, 하면을 동시에 검사할 수 없는 단점이 있다.
이에 따라 영상 촬영장치를 이용한 영상분석을 통하여 강판의 표면결함 검출 방법이 사용되는데 주로 CCD 카메라를 이용한 종래의 방법은 표면 결함에 대한 영상을 조업자가 확인할 수 있기 때문에 현재 대부분의 표면결함 검출 장치에서 사용한다. 나아가 적외선 LED 조명과 CCD 카메라를 이용함으로써 요철성 결함 검출 장치는 적외선 LED 조명을 사용하여 평행광을 발생시키고 CCD 카메라를 조명 난반사 즉 조명 입사각의 45도 위치에 배열하여 난반사된 요철성 결함 신호를 CCD 카메라 센서에서 인식하는 방법으로 요철성 결함을 검출하기도 한다,
그런데 이와 같은 검출장치 및 시스템은 종래 PC 기반의 이미지 프로세싱 시스템으로 구성되어 있으며 이러한 구성은 고비용, 고전력, 저효율 및 대형화라는 문제점이 있다.
공개번호 제2003-0043506호(2003.06.02. 공개)
본 발명은 전술한 문제점을 감안하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 PC 기반 시스템을 SoC 시스템으로 변경하여 표면결함 검출장치를 임베디드화 하고, 딥러닝 기술을 적용하여 결함 검출의 정확도를 높임으로서 고효율, 저비용의 강판 표면결함 검출장치 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명에 따른 강판 표면의 결함을 검출하는 표면결함 검출장치는 카메라를 이용한 영상 촬영부, 상기 영상 촬영부가 촬영한 영상, 비디오 또는 이미지를 필터링하는 이미지 신호 처리부, 상기 이미지 신호 처리부를 통과한 데이터를 분석하는 비디오 분석부, 상기 데이터를 처리하는 MAC, 호스트 프로세서 및 이더넷으로 구성되며, 상기 비디오 분석부 및 이미지 신호 처리부는 하나의 FPGA로 구성되고, 상기 FPGA와 상기 호스트 프로세서 및 이더넷이 하나의 단일 칩(SoC, System on Chip)에 모두 마련되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 MAC는 GigE MAC, USB MAC 또는 Coax Press 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.
또한, 이미지 또는 영상의 처리 속도는 20 MB/sec 내지 40 MB/sec 인 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 영상 촬영부는 CCD 카메라로 마련되고, 별도의 필터부를 탈부착 가능하게 마련함으로써, 적외선, 자외선, 가시광선 영역에 따른 이미지를 구분 선택하여 센싱하되, 적외선 영역을 센싱하는 경우 별도의 보정부를 마련하여 적외선 감지신호의 검출 편차를 줄이도록 감지신호 옵셋값 및 이득값을 보정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 단일 칩(SoC)은 MEMS(Micro Electro Mechanical Systems) 기술을 이용하여 집적화 하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 SoC 기반의 강판 표면결함 검출장치를 이용한 강판 표면결함 검출 시스템은 상기 강판 표면결함 검출장치가 입수한 영상 데이터를 수집하는 영상 수집 서버, 프로세스 제어부, 컴퓨터 또는 상기 영상 수집서버와 연결되어 데이터를 제어 및 관리하는 관리 서버 및 하나 이상의 학습 플랫폼을 포함하며, 상기 학습 플랫폼은 딥 러닝 기술을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 영상 수집서버, 관리서버 및 학습 플랫폼은 모바일 단말과 통신함으로써 IoT 가 적용되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 강판 표면결함 검출장치 및 시스템은 고효율, 저비용의 강판 표면결함 검출장치 및 시스템을 제공한다.
도 1은 종래 PC 기반의 강판 표면결함 검출장치 및 시스템에 관한 설명도,
도 2는 본 발명에 따른 강판 표면결함 검출장치에 관한 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 강판 표면결함 검출시스템에 관한 설명도,
도 4는 본 발명에 따라 IoT가 접목된 강판 표면결함 검출시스템의 구성도,
도 5는 본 발명에 따른 강판 표면결함 검출장치 및 시스템에 관한 개념 구성도,
도 6은 본 발명에 적용되는 SoC 시스템의 비교도,
도 7은 본 발명에 적용되는 딥러닝 기술의 개념도,
도 8은 본 발명에 적용되는 SoC 시스템의 구조도,
도 9는 강판 표면결함의 종류에 대한 설명 사진이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예에 따른 강판 표면결함 검출장치 및 시스템에 관하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시 할 수 있도록 상세히 설명하기로 한다. 본 발명은 여기에서 설명하는 실시예들에 한정되지 않으며, 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙이도록 한다. 본 발명에 따른 장치 및 시스템은 명칭에 한정되지 않고 다양하게 적용될 수 있으므로, 이하 설명하는 용어나 명칭에 한정될 필요는 없다.
도 2 및 도 3은 본 발명에 따른 강판 표면결함 검출장치 및 시스템에 관한 구성 설명도로서 본 발명에 따른 강판 표면의 결함을 검출하는 표면결함 검출장치는 카메라를 이용한 영상 촬영부(300), 상기 영상 촬영부(300)가 촬영한 영상, 비디오 또는 이미지를 필터링하는 이미지 신호 처리부(110), 상기 이미지 신호 처리부(110)를 통과한 데이터를 분석하는 비디오 분석부(130), 상기 데이터를 처리하는 MAC, 호스트 프로세서(150) 및 이더넷(170)으로 구성된다.
상기 비디오 분석부(130) 및 이미지 신호 처리부(110)는 하나의 FPGA(190)로 구성되고, 상기 FPGA(190)와 상기 호스트 프로세서(150) 및 이더넷(170)이 하나의 단일 칩(SoC, System on Chip, 100)에 모두 마련되는 것을 특징으로 한다.
즉, 도 1에 도시된 바와 같이 종래 PC(200)기반의 강판 표면결함 검출장치 및 시스템에서 상기 PC(20) 및 기타 구성의 기능을 하나의 칩인 상기 단일 칩(100, SoC)에 집약시켜 대체하게 되는 것이다.
이를 통해, 상대적으로 적은 비용과 작은 부피를 차지하게 됨으로써 사용 효율이 증가하게 되며, 4차 산업혁명의 스마트 팩토리 구현을 위한 초석이 될 수 있으며, 상기 단일 칩(100)을 통해 IoT와의 접목 및 딥러닝 기술을 함께 구현할 수 있는 것이다.
본 발명에 따라 상기 단일칩(100, SoC)을 사용하는 경우 대략 기존 PC 기반의 장치 및 시스템에 비해 처리 속도는 2배 내지 6배 정도 증가할 수 있으며, 설치비용은 30%이상 절감이 되며, 사용의 소비전력은 20%이상 낮아질 수 있다.
상기 MAC는 GigE MAC, USB MAC 또는 Coax Press 중 어느 하나인 것으로 마련되거나 필요 시 상술한 구성들을 결합 내지 생략할 수 있으며, 상기 비디오 분석부(130), 이미지 신호처리부(110)와 함께 하나의 FPGA(190, Field Programmable Gate Array)로 마련될 수 있다.
본 발명에 따른 강판 표면결함 검출장치는 이미지 또는 영상의 처리 속도는 20 MB/sec 내지 40 MB/sec으로 마련될 수 있다, 즉, 종래 PC 기반의 강판 표면결함 검출장치의 속도가 최대 10MB/sec 인 것을 비교할 때 본 발명에 따른 강판 표면결함 검출장치의 이미지 처리속도는 매우 우수한 것이다.
상기 영상 촬영부(300)는 CCD 카메라로 마련되고, 별도의 필터부를 탈부착 가능하게 마련함으로써, 적외선, 자외선, 가시광선 영역에 따른 이미지를 구분 선택하여 센싱하되, 적외선 영역을 센싱하는 경우 별도의 보정부를 마련하여 적외선 감지신호의 검출 편차를 줄이도록 감지신호 옵셋값 및 이득값을 보정할 수 있다.
본 발명에 따른 강판 표면결함 검출장치는 광원부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 상기 광원부는 서로 다른 각도로 배치되는 복수의 광원을 포함한다. 복수의 강원은 강판의 일 영역에 각각 서로 다른 파장의 빛을 조사할 수 있다. 경우에 따라서 상기 광원부는 제1 파장의 빛을 조사하는 제1 광원과, 제1 광원과 소정의 각도로 배치되고 제2 파장의 빛을 조사하는 제2 광원로 구성될 수 있다.
상기 광원의 개수나 광원간의 각도는 실시예에 따라 다르게 설정될 수 있다. 상기 카메라 또는 영상촬영부(300)는 상기 광원들이 빛을 조사하고 있는 강판의 일 영역에 대하여 촬상 이미지를 획득할 수 있다. 촬상 이미지는 영상 처리부에 제공되어, 결함이 존재하는지 판단하는데 사용되는 것이다.
또한, 상기 영상 촬영부(300)는 컬러 카메라 일 수 있다. 그리고, 제1 광원은 RGB(Red,Green,Blue) 중 어느 하나의 빛을 조사하고, 제2 광원은 RGB(Red,Green,Blue) 중 다른 하나의 빛을 조사할 수 있다.
상기 카메라 또는 영상촬영부(300)는 필터(미도시)를 이용하여 RGB(Red,Green,Blue) 중 나머지 하나의 빛을 차단하여 촬상 이미지를 획득할 수 있다.
예를 들어, 제1 광원은 녹색 광원, 제2 광원은 파란 광원이고, 카메라는 빨간색 필터를 적용할 수 있다. 이렇게 하면, 상기 카메라는 빨간색 파장에 해당하는 빛을 차단하고, 녹색 파장과 파란색 파장에 해당하는 빛은 통과시킬 수 있다. 따라서, 이러한 카메라에서 생성된 촬상 이미지를 각 광원의 파장으로 분리하기 용이하다.
또한, 상기 영상촬영부(300) 또는 카메라는, 상기 강판의 표면을 촬영하여 원본 영상을 생성할 수 있다. 상기 카메라는 상기 강판을 실시간으로 촬영할 수 있으며, 상기 카메라는 상기 카메라의 촬상각을 고려하여 상기 강판의 전체 폭을 촬영할 수 있도록 적절한 개수로 설치될 수 있다. 앞서 살핀 바와 같이, 상기 카메라는 청색계통의 파장만을 선택하여, 상기 강판의 자발광에 의한 영향을 배제할 수 있다.
상기 단일 칩(SoC, 100)은 MEMS(Micro Electro Mechanical Systems) 기술을 이용하여 집적화 할 수 있다. 상기 멤스(MEMS)란 미세전자기계시스템, 미세전자제어기술 등으로 불리우는 것으로, 반도체 공정기술을 기반으로 성립되는 마이크론(㎛)이나 ㎜크기의 초소형 정밀기계 제작기술을 말한다. 특히, 실리콘이나 수정, 유리 등을 가공해 초고밀도 집적회로, 머리카락 절반 두께의 초소형 기어, 손톱 크기의 하드디스크 등 초미세 기계구조물을 만드는 기술이다.
멤스로 만든 미세 기계는 마이크로미터(100만분의 1 미터) 이하의 정밀도를 갖는다. 구조적으로는 증착과 식각 등의 과정을 반복하는 반도체 미세공정기술을 적용해 저렴한 비용으로 초소형 제품의 대량생산을 가능케 하고, 구동력은 전하간에 서로 당기는 힘인 정전기력과 표면장력 등을 이용해 전류를 발생시켜 전력소비량을 크게 낮추는 원리를 적용한다.
이러한 SoC(System on Chip) 기술은 프로세서, 메모리, 각종 센서까지 시스템을 하나의 칩에 통합하는 기술로서 제조공정이 간편하면서 소형화를 제공할 수 있게 된다.
또한, 본 발명은 상기 영상촬영부(300)가 적외선을 구분하여 촬영이 가능하도록 적어도 하나의 적외선 감지소자(미도시) 및 신호처리부가 단일 칩(SoC, 100)에 집적화될 수도 있다.
본 발명의 적외선 센서는 공간상에 존재하는 물체로부터 방사되는 적외선(IR)을 영상촬영부(300) 또는 렌즈부에서 집광하고, 필터부에서 그 집광된 적외선의 특정 파장만을 투과시킨다. 이와 같이 투과된 특정 파장의 적외선은 적외선 감지소자에 입사된다. 이때, 바람직하게는 적외선 감지소자는 적외선 감지소자를 구동하는 구동회로부와 하나의 단일 칩(SoC)(100)에 집적화되어 있는 것이다.
또한, 상기 단일 칩(100)은 각각의 기능 구현을 위한 복수의 구성들을 하나의 단일 패키지로 구성하여 외부 충격이나 오염으로부터 방지하기 위한 하우징(미도시)을 더 포함 할 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 SoC 기반의 강판 표면결함 검출장치를 이용한 강판 표면결함 검출 시스템은 상기 강판 표면결함 검출장치가 입수한 영상 데이터를 수집하는 영상 수집부 내지 영상 수집 서버(400), 프로세스 제어부, 컴퓨터 또는 상기 영상 수집부(수집서버, 400)와 연결되어 데이터를 제어 및 관리하는 관리 서버(500) 및 하나 이상의 학습 플랫폼(700)을 포함한다.
상기 SoC는 영상처리 프로세싱을 통해 결함 이미지를 검출하고, 상기 검출된 결함 이미지를 학습된 AI 모델을 적용한 상기 학습 플랫폼에서 분류하여 상기 관리 서버 내지 데이터 저장부로 전송한다.
또한, 상기 SoC는 학습된 AI 모델을 적용하여 상기 결함 이미지를 검출과 동시에 분류하여 상기 영상 수집부로 전송하고 다시 상기 관리 서버 내지 데이터 저장부로 전송할 수 있다.
상기 학습 플랫폼(700)은 AI 모델, 딥 러닝 기술을 포함하는 것으로 딥 러닝이란, 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공 신경망(ANN: artificial neural network)을 기반으로 구축한 한 기계 학습 기술이다.
딥 러닝은 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방해 컴퓨터가 사물을 분별하도록 기계를 학습시킨다. 딥 러닝 기술을 적용하면 사람이 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 컴퓨터가 스스로 인지, 추론, 판단할 수 있게 된다.
특히, 음성, 이미지 인식과 사진 분석 등에 광범위하게 활용되므로 본 발명과 같이 영상에 의한 분석을 통해 강판의 표면결함을 발견하는 검출장치 및 시스템에 적용될 수 있는 것이다.
또한, 본 발명에 따른 강판의 표면결함 검출장치 및 시스템의 상기 영상 수집서버, 관리서버 및 학습 플랫폼은 모바일 단말과 통신함으로써 IoT 가 적용될 수 있다.
즉, 초연결사회의 기반 기술, 서비스이자 차세대 인터넷으로 사물 간 인터넷 혹은 개체 간 인터넷(Internet of Objects)으로 정의되며 고유 식별이 가능한 사물이 만들어낸 정보를 인터넷을 통해 공유하는 환경이 활용되는 것이다. 이는 기존의 USN(Ubiquitous Sensor Network), M2M(Machine to Machine)에서 발전된 개념으로, 사물지능통신, 만물인터넷(IoE, Internet of Everything)으로도 확장되어 인식될 수 있다.
본 발명에 따른 구성 요소들은 독립적으로 적용될 수 있으며 조합이나 결합에 의해 그 기능을 발현할 수도 있을 것이다. 또한, 다양한 기준에 적용될 수 있도록 변경 및 교환하여 사용될 수 있다. 이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서의 단순 치환, 변형 및 변경은 당 분야에서의 통상의 지식을 가진 자에게 명백한 것이다.
본 발명에 따른 강판 표면결함 검출장치 및 시스템은 SoC 및 딥러닝 기술을 기반으로 활용함으로써 고효율, 저비용의 검출장치 및 시스템에 이용될 수 있다.
100: 단일 칩(SoC,System on Chip) 110: 이미지 신호 처리부
130: 비디오 분석부 150: 호스트 프로세서
170: 이더넷 190: FPGA
200: PC 300: 영상 촬영부
400: 영상 수집부(서버) 500: 관리 서버
600: 모바일 단말 700: 학습 플랫폼
10: 검출부 30: 분류부
50: 운영부

Claims (9)

  1. 강판 표면의 결함을 검출하는 표면결함 검출장치에 있어서,
    카메라를 이용한 영상 촬영부;
    상기 영상 촬영부가 촬영한 영상, 비디오 또는 이미지를 필터링하는 이미지 신호 처리부;
    상기 이미지 신호 처리부를 통과한 데이터를 분석하는 비디오 분석부;
    상기 데이터를 처리하는 MAC;
    호스트 프로세서; 및
    이더넷; 으로 구성되며
    상기 비디오 분석부 및 이미지 신호 처리부는 하나의 FPGA로 구성되고, 상기 FPGA와 상기 호스트 프로세서 및 이더넷이 하나의 단일 칩(SoC, System on Chip)에 모두 마련되는 것을 특징으로 하는 강판 표면결함 검출장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 MAC는 GigE MAC, USB MAC 또는 Coax Press 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 강판 표면결함 검출장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    이미지 또는 영상의 처리 속도는 20 MB/sec 내지 40 MB/sec 인 것을 특징으로 하는 강판 표면결함 검출장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 영상 촬영부는 CCD 카메라로 마련되고, 별도의 필터부를 탈부착 가능하게 마련함으로써, 적외선, 자외선, 가시광선 영역에 따른 이미지를 구분 선택하여 센싱하되,
    적외선 영역을 센싱하는 경우 별도의 보정부를 마련하여 적외선 감지신호의 검출 편차를 줄이도록 감지신호 옵셋값 및 이득값을 보정하는 것을 특징으로 하는 강판 표면결함 검출장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 단일 칩(SoC)은 MEMS(Micro Electro Mechanical Systems) 기술을 이용하여 집적화 하는 것을 특징으로 하는 강판 표면결함 검출장치.
  6. SoC 기반의 강판 표면결함 검출장치를 이용한 강판 표면결함 검출 시스템에 있어서,
    상기 강판 표면결함 검출장치가 입수한 영상 데이터를 수집하는 영상 수집부;
    프로세스 제어부, 컴퓨터 또는 상기 영상 수집부와 연결되어 데이터를 제어 및 관리하는 관리 서버; 및
    하나 이상의 학습 플랫폼; 을 포함하며,
    상기 학습 플랫폼은 딥 러닝 기술을 포함하는 것을 특징으로 하는 강판 표면결함 검출시스템.
  7. 제 6항에 있어서
    상기 영상 수집부, 관리서버 및 학습 플랫폼은 모바일 단말과 통신함으로써 IoT 가 적용되는 것을 특징으로 하는 강판 표면결함 검출시스템.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 SoC는 영상처리 프로세싱을 통해 결함 이미지를 검출하고, 상기 검출된 결함 이미지를 학습된 AI 모델을 적용한 상기 학습 플랫폼에서 분류하여 상기 관리 서버 내지 데이터 저장부로 전송하는 것을 특징으로 하는 강판 표면결함 검출시스템.
  9. 제 6항에 있어서
    상기 SoC는 학습된 AI 모델을 적용하여 상기 결함 이미지를 검출과 동시에 분류하여 상기 영상 수집부로 전송하고 다시 상기 관리 서버 내지 데이터 저장부로 전송하는 것을 특징으로 하는 강판 표면결함 검출시스템.
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