KR20200002967A - 각도 가변 조명에 의한 재료 테스트 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조로 샘플 대상(180, 181)을 조명하도록 설계되는 조명 모듈(111)을 포함하는 광학 시스템(100)에 관한 것이다. 광학 시스템은 또한 검출기(114) 상에서, 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조로 조명되는 샘플 대상(180, 181)의 이미지를 생성하도록 설계되는 이미지화 광학 기기 구성 부분, 및 이미지에 기반하여 샘플 대상(180, 181)의 적어도 하나의 표현을 검출하도록 설계되는 검출기(114)를 포함한다. 광학 시스템은 전달 함수 및 적어도 하나의 이미지에 기반하여 결과 이미지를 결정하도록 설계되는 제어부를 더 포함한다.

Description

각도 가변 조명에 의한 재료 테스트
본 발명의 다양한 예는 일반적으로 각도 가변 조명 기하학적 구조로 샘플 대상을 조명하도록 설치되는 조명 모듈을 갖는 광학 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 다양한 예는 특히 전달 함수 및 샘플 대상의 적어도 하나의 이미지에 기반하여 결과 이미지를 결정하기 위한 기법들에 관한 것이다.
샘플 대상의 높이 윤곽을 생성하는 것이 재료 테스트에서 흔히 바람직할 수 있다. 그 때 높이 윤곽에 기반하여 예를 들어, 이상을 검출하는 것이 가능하다.
높이 윤곽을 결정하는 한가지 기법은 “음영으로부터의 형상(shape from shading)”(SFS)으로 알려져 있는 것이다(예를 들어, Prados, Emmanuel, 및 Olivier Faugeras. “Shape from shading.” Handbook of mathematical models in computer vision (2006): 375-388 참조). SFS는 특정 단점 및 한계를 갖는다. 예를 들어, 높이 윤곽의 재현을 수행하기에 충분히 다수의 이미지를 얻는 것이 흔히 복잡화되고 복잡할 수 있다. 게다가, 상응하는 기법은 다량의 시간을 필요로 하고 오류의 여지가 있을 수 있다.
그러므로, 재료 테스트를 위한 개선된 기법들에 대한 요구가 있다. 특히, 앞서 언급된 한계들 및 단점들 중 적어도 일부를 제거하거나 경감시키는 기법들에 대한 요구가 있다.
이러한 목적은 독립 특허 청구항들의 특징부들에 의해 달성된다. 종속 특허 청구항들의 특징부들은 실시예들을 한정한다.
일 예에서, 광학 시스템은 조명 모듈을 포함한다. 조명 모듈은 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조로 샘플 대상을 조명하도록 설치된다. 광학 시스템은 또한 이미지화 광학 유닛을 포함한다. 이미지화 광학 유닛은 검출기 상에서 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조로 조명되는 샘플 대상의 이미지화된 표현을 생성하도록 설치된다. 광학 시스템은 또한 검출기를 포함한다. 검출기는 이미지화된 표현에 기반하여 샘플 대상의 적어도 하나의 이미지를 캡처하도록 설치된다. 광학 시스템은 또한 제어기를 포함한다. 제어기는 전달 함수 및 적어도 하나의 이미지에 기반하여 결과 이미지를 결정하도록 설치된다.
결과 이미지에 기반하여, 결과 이미지에서의 이상들이 예를 들어, 특히 양호하게 가시적으로 될 수 있다. 제어기가 더욱이 결과 이미지에서의 이상들을 검출하도록 설치되는 것이 또한 가능할 것이다. 일반적으로, 결과 이미지를 사용하여 샘플 대상 상의 정확한 재료 테스트를 수행하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들어, 샘플 대상의 높이 윤곽이 가시적으로 될 수 있다.
일 예에서, 방법은 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조로 샘플 대상을 조명하는 단계를 포함한다. 방법은 검출기 상에서 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조로 조명되는 샘플 대상을 이미지화하는 단계를 더 포함한다. 방법은 이미지화된 표현에 기반하여 샘플 대상의 적어도 하나의 이미지를 캡처하는 단계를 더 포함한다. 방법은 전달 함수 및 적어도 하나의 이미지에 기반하여 결과 이미지를 결정하는 단계를 더 포함한다.
컴퓨터 프로그램 제품은 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 프로그램 코드를 포함한다. 프로그램 코드를 실행시키는 것은 적어도 하나의 프로세서가 방법을 수행하게 한다. 방법은 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조로 샘플 대상을 조명하는 단계를 포함한다. 방법은 검출기 상에서 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조로 조명되는 샘플 대상을 이미지화하는 단계를 더 포함한다. 방법은 이미지화된 표현에 기반하여 샘플 대상의 적어도 하나의 이미지를 캡처하는 단계를 더 포함한다. 방법은 전달 함수 및 적어도 하나의 이미지에 기반하여 결과 이미지를 결정하는 단계를 더 포함한다.
컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 프로그램 코드를 포함한다. 프로그램 코드를 실행시키는 것은 적어도 하나의 프로세서가 방법을 수행하게 한다. 방법은 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조로 샘플 대상을 조명하는 단계를 포함한다. 방법은 검출기 상에서 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조로 조명되는 샘플 대상을 이미지화하는 단계를 더 포함한다. 방법은 이미지화된 표현에 기반하여 샘플 대상의 적어도 하나의 이미지를 캡처하는 단계를 더 포함한다. 방법은 전달 함수 및 적어도 하나의 이미지에 기반하여 결과 이미지를 결정하는 단계를 더 포함한다.
그러한 기법들은 예를 들어, 높이 윤곽을 분석하거나 이상들을 식별함으로써 결과 이미지에 기반한 샘플 대상의 불균질성들 또는 더러움의 신뢰 가능한 검출을 가능하게 할 수 있다. 이는 결과 이미지가 샘플 대상의 높이 윤곽을 이미지화할 수 있다는 사실에 기반한다.
앞서 제시된 특징들 및 후술하는 특징들은 명확히 제시된 상응하는 조합들로뿐만 아니라, 본 발명의 보호의 범위로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 추가 조합들로 또는 별개로도 사용될 수 있다.
도 1은 각도 가변 조명 기하학적 구조로 샘플 대상을 조명하도록 설치되는 조명 모듈을 광학 시스템이 갖는 다양한 예들에 따른 광학 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 2는 다수의 조명 요소를 갖는 조명 모듈을 보다 상세히 개략적으로 도시한다.
도 3은 샘플 대상을 조명하기 위해 조명 모듈을 통하여 사용될 수 있는 예시적인 조명 기하학적 구조를 개략적으로 도시한다.
도 4는 샘플 대상을 조명하기 위해 조명 모듈을 통하여 사용될 수 있는 예시적인 조명 기하학적 구조를 개략적으로 도시한다.
도 5는 샘플 대상을 조명하기 위해 조명 모듈을 통하여 사용될 수 있는 예시적인 조명 기하학적 구조를 개략적으로 도시한다.
도 6은 결과 이미지를 결정할 때, 다양한 예들에 따라 사용될 수 있는 전달 함수를 개략적으로 도시한다.
도 7은 결과 이미지를 결정할 때, 다양한 예들에 따라 사용될 수 있는 전달 함수를 개략적으로 도시하며, 도 7에 따른 전달 함수는 도 8에 따른 전달 함수에 대하여 크기 조정된다.
도 8은 결과 이미지를 결정할 때, 다양한 예들에 따라 사용될 수 있는 전달 함수를 개략적으로 도시한다.
도 9는 결과 이미지를 결정하기 위한 다양한 예들에 따라 사용될 수 있는 전달 함수들을 개략적으로 도시한다.
도 10은 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 11은 다양한 예들에 따른 반사광 기하학적 구조에서의 조명 모듈 및 검출기를 개략적으로 도시한다.
도 12는 다양한 예들에 따른 반사광 기하학적 구조에서의 조명 모듈 및 검출기를 개략적으로 도시한다.
도 13은 다양한 예들에 따른 반사광 기하학적 구조에서의 조명 모듈 및 검출기를 개략적으로 도시한다.
도 14는 다양한 예들에 따른 반사광 기하학적 구조에서의 조명 모듈 및 검출기를 개략적으로 도시한다.
도 15는 다양한 예들에 따른 그리고 또한 참조 구현들에 따른 높이 윤곽을 갖는 다양한 이미지 및 결과 이미지를 도시한다.
도 16은 예시적인 방법의 흐름도이다.
상술한 본 발명의 특성들, 특징들 및 이점들, 그리고 이들이 달성되는 방식은 도면들과 관련하여 보다 상세히 설명하는 예시적인 실시예들의 이하의 설명과 관련하여 보다 확실하게 그리고 보다 분명히 이해할 수 있게 될 것이다.
도면들에서, 동일한 참조 부호들은 동일하거나 유사한 요소들을 지정한다. 도면들은 본 발명의 상이한 실시예들의 개략적인 표현들이다. 도면들에 도시된 요소들은 반드시 정확한 상태로서 일정 비율로 그려진 것은 아니다. 오히려, 도면들에 도시된 상이한 요소들은 이들의 기능 및 일반적 목적을 당업자가 이해할 수 있게 되는 방식으로 재현된다. 도면들에 도시된 바와 같은 기능적 유닛들 및 요소들 간의 연결들 및 결합들은 간접적 연결 또는 결합으로서 구현될 수도 있다. 연결 또는 결합은 유선 또는 무선 방식으로 구현될 수 있다. 기능적 유닛들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합으로서 구현될 수 있다.
맞춤화된 대비를 갖는 결과 이미지를 결정하기 위한 기법들을 후술할 것이다. 결과 이미지는 일반적으로 샘플 대상의 높이 윤곽을 제공할 수 있다. 그러므로, 결과 이미지는 샘플 대상의 재료 테스트에 사용될 수 있다.
본원에 설명하는 기법들은 샘플 대상의 하나 이상의 이미지를 디지털 방식으로 후처리함으로써 결과 이미지를 결정하는 것을 가능하게 한다. 예를 들어, 샘플 대상의 하나의 이미지 또는 복수의 이미지가 그것들 자체가 높이 윤곽을 제공하지 않는 명암도 이미지들일 수 있을 것이다.
샘플 대상의 하나의 이미지 또는 복수의 이미지는 상이한 조명 기하학적 구조들과 연관될 수 있다. 이는 하나의 이미지 또는 복수의 이미지가 각각의 경우에 상응하는 조명 기하학적 구조를 통한 샘플 대상의 동시 조명으로 검출기에 의해 캡처될 수 있다는 것을 의미한다.
상이한 조명 기하학적 구조들은 예를 들어, 상이한 조명 방향들과 연관될 수 있다. 상이한 조명 기하학적 구조들 또는 연관된 상이한 이미지들은 시간 분할 다중화 또는 주파수 분할 다중화에 의해 서로 분리될 수 있다. 상이한 편광들을 통한 분리가 또한 가능할 것이다. 조명 기하학적 구조들은 방향적 의존을 가질 수 있다. 예를 들어, 조명 기하학적 구조들은 하나 이상의 공간적 방향을 따른 조도의 변화도를 가질 수 있다. 예를 들어, 조도는 예를 들어, 제로와 유한값 사이 또는 2개의 상이한 유한값 사이에서 공간적 방향을 따라 증분적으로 달라질 수 있다.
샘플 대상은 사용되는 광에 대해 불투명할 수 있다. 예를 들어, 샘플 대상은 식물 섬유 고체 요소, 예를 들어 직물 또는 편물, 금속 구성 요소 등을 포함할 수 있다. 샘플 대상의 타입에 따라, 반사광 기하학적 구조 또는 투과광 기하학적 구조에서 조명 모듈 및 검출기를 작동시키는 것이 바람직할 수 있다.
상이한 예들에서, 결과 이미지를 얻도록 하나 이상의 이미지를 디지털 방식으로 후처리하기 위해 적어도 하나의 전달 함수가 사용된다. 예를 들어, 전달 함수는 대상 전달 함수 및/또는 광학 시스템의 광학 전달 함수를 지정할 수 있다. 전달 함수는 특정 조명에서 적어도 하나의 이미지를 예측하는 데 그리고 특정 샘플 대상에 적절할 수 있다. 예를 들어, 전달 함수는 실수값 부분 및/또는 허수 부분을 가질 수 있다. 그 중에서도 특히 전달 함수의 허수 부분을 결정하기 위한 기법들을 후술할 것이다. 단순함을 위해, 기법들이 전달 함수의 허수 부분에 관련된다는 사실을 이하에 항상 참조하지는 않을 것이다. 일부 예들에서, 실수값 부분이 없는 순전히 허수의 전달 함수가 사용될 수 있다.
이러한 경우에, 전달 함수를 결정하기 위한 다양한 기법이 사용될 수 있다. 사용되는 전달 함수에 따라, 상이한 기법들이 결과 이미지를 결정하는 데 사용될 수 있다. 하나의 예시적인 기법은 티코노프 규칙화에 기반하며, 즉 결과 이미지가 역푸리에 변환을 통하여, 그리고 전달 함수(H*)에 기반하고 더욱이 상이한 조명 기하학적 구조들로의 샘플 대상의 2개의 이미지의 조합(
Figure pct00001
)의 공간적 주파수 공간 표현에 기반하여 티코노프 규칙화에서 결정된다:
Figure pct00002
(1)
α는 규칙화 파라미터이다. 이러한 경우에, IDPC는 서로에 대하여 상보적인 반원형들을 조명하는 상이한 조명 기하학적 구조들에서 캡처되었던 2개의 이미지(IT 및 Ib)의 조합의 스펙트럼 분해를 설명한다:
Figure pct00003
(2)
이들은 예들이다. 일반적으로, 조명 기하학적 구조는 예를 들어, 엄밀히 반원형 형상일 필요는 없다. 예를 들어, 반원형 상에 배열되는 4개의 발광 다이오드가 사용될 수 있다. 예를 들어, 한정되거나 별개의 조명 방향들, 즉 개별 발광 다이오드들이 따라서 사용될 수 있다. 더욱이 식 2에서, IT + IB 대신에, 하나 또는 다른 값에 대한 정규화가 또한 달성되는 것이 가능하다. IT 및 IB로 계산을 수행하는 것 대신에, 다른 예들에서, 원시 데이터 그 자체가 사용될 수도 있으며, 즉 예를 들어, IDPC = IT 또는 IDPC = IB이다. 식 2에서의 상응하는 지수를 형성함으로써, 달리 다른 편물 특성들과 같은 방해물, 색상 등인 영향들을 감소시키는 것이 가능하다. 차를 형성함으로써, 전달 함수의 실수값 부분에 기반한 흡수 부분을 감소시키는 것이 특히 가능하다. IDPC는 샘플 대상에 기반한 위상 편이의 국부적 증가에 비례한다. 위상 편이는 샘플 대상 또는 샘플 대상의 토포그래피(topography)의 두께의 변화, 및/또는 광학 특성들의 변화에 의해 야기될 수 있다.
예를 들어, 한 번은 빔 경로에 수직인 측평면에서 상단 하단에 배열되는 한 쌍의 반원형 조명 기하학적 구조들(IDPC,1)로, 그리고 한 번은 측평면에서 좌측 우측에 배열되는 한 쌍의 반원형 조명 기하학적 구조들(IDPC,2)로의 2개의 이미지(IDPC,1 및 IDPC,2)가 결정될 수 있다. 그 다음 즉, 식 1에서의 가산 지수(j)를 통하여 합산함으로써 결과 이미지를 결정할 때, IDPC,1의 IDPC,2와의 조합을 고려하는 것이 또한 가능하다.
공간적 주파수 공간은 실 공간에 켤레인 공간을 지정할 수 있다. 실 공간과 공간적 주파수 공간 사이에서 푸리에 분석 및 역푸리에 분석을 사용하여 변환하는 것이 가능하다. 공간적 주파수들은 여기서 공간적 주기 길이의 역값을 지정한다.
그러한 기법들은 예를 들어, 약세의 대상 근사치의 앞서 언급한 공식화의 경우에서의 특정 추정들 및 단순화들에 기반한다. 그러나 다른 예들에서, 다른 근사치들 및 형식론들이 사용될 수 있다. 예를 들어, 티코노프 규칙화 이외의 전환 예를 들어, 직접적 적분 또는 상이한 구성의 푸리에 필터링이 사용될 수 있다. 그러한 변분들로도, 본원의 다양한 예에 설명하는 바와 같이, 전달 함수의 근원적인 특성들이 유지되는 것이 가능하다.
도 1은 예시적인 광학 시스템(100)을 도시한다. 예로서, 도 1에서의 예에 따른 광학 시스템(100)은 반사광 기하학적 구조를 갖는 광학 현미경을 구현할 수 있다. 예를 들어, 반사광 기하학적 구조를 갖는 상응하는 광학 현미경이 재료 테스트에 사용될 수 있다. 샘플 대상의 높이 윤곽은 이러한 목적으로 생성될 수 있다.
광학 시스템(100)은 샘플 홀더(113)에 고정되는 샘플 대상의 작은 구조체들의 확대된 표현을 가능하게 할 수 있다. 예로서, 광학 시스템(100)은 샘플이 샘플의 전체 영역에 걸쳐 조명되는 광시야 현미경을 구현할 수 있다. 일부 예들에서, 이미지화 광학 유닛(112)은 검출기(114) 상에 샘플 대상의 이미지화된 표현을 생성할 수 있다. 그 다음, 검출기(114)는 샘플 대상의 하나 이상의 이미지를 검출하도록 설치될 수 있다. 접안 렌즈를 통한 관찰을 마찬가지로 생각해 볼 수 있다.
일부 예들에서, 큰 구경을 갖는 이미지화 광학 유닛들(112)이 사용될 수 있다. 예를 들어, 이미지화 광학 유닛(112)은 0.2 이상의, 선택적으로 0.3 이상의, 추가로 선택적으로 0.5 이상의 수치적 구경을 가질 수 있다. 예로서, 이미지화 광학 유닛(112)은 침수 대물 렌즈를 가질 수 있다.
광학 시스템(100)은 또한 조명 모듈(111)을 포함한다. 조명 모듈(111)은 샘플 홀더(113) 상에 고정되는 샘플 대상을 조명하도록 설치된다. 예로서, 이러한 조명은 쾰러 조명에 의해 구현될 수 있다. 여기서, 집광 렌즈 및 집광 구경 조리개가 사용된다. 이는 샘플 대상의 평면에서 조명 목적으로 사용되는 광의 특히 균일한 명암도 분포를 야기한다. 예를 들어, 부분적으로 비간섭성의 조명이 구현될 수 있다. 조명 모듈(111)은 암시야 기하학적 구조에서 샘플 대상을 조명하도록 설치될 수도 있다.
도 1의 예에서, 조명 모듈(111)은 각도 가변 조명을 가능하게 하도록 설치된다. 이는 샘플 대상을 조명하는 데 이용되는 광의 상이한 조명 기하학적 구조들이 조명 모듈(111)에 의해 구현될 수 있다는 것을 의미한다. 상이한 조명 기하학적 구조들은 상이한 조명 방향들로부터의 샘플 대상의 조명에 상응할 수 있다. 이것이 각도 가변 조명이 각도 공간에서 구조화되는 조명으로 때때로 지칭되는 이유이다.
여기서, 상이한 조명 기하학적 구조들을 제공하는 상이한 하드웨어 구현들이 본원에 설명하는 다양한 예에서 가능하다. 예로서, 조명 모듈(111)은 광을 국부적으로 변경하거나 방사하도록 설치되는 복수의 조정 가능한 조명 요소를 포함할 수 있다. 제어기(115)는 특정 조명 기하학적 구조를 구현하기 위한 조명 모듈(111) 또는 조명 요소들을 작동시킬 수 있다.
예로서, 제어기(115)는 마이크로프로세서 또는 마이크로제어기로서 구현될 수 있다. 대안으로서 또는 이에 더하여, 제어기(115)는 예를 들어, FPGA 또는 ASIC를 포함할 수 있다. 대안으로서 또는 이에 더하여, 제어기(115)는 샘플 홀더(113), 이미지화 광학 유닛(112) 및/또는 검출기(114)를 작동시킬 수도 있다.
도 2는 조명 모듈(111)에 관한 양태들을 도시한다. 도 2는 조명 모듈(111)이 매트릭스 구조의 다수의 조정 가능한 조명 요소(121)를 포함하는 것을 도시한다. 여기서, 매트릭스 구조는 광의 빔 경로에 수직인 평면(측평면; 실 공간 좌표들(x, y))으로 배향된다.
매트릭스 구조 대신에 다른 예들에서, 조정 가능한 요소들의 상이한 기하학적 배열들, 예를 들어 고리 형상의 배열, 반원형 배열 등을 사용하는 것이 또한 가능할 것이다.
일 예에서, 조정 가능한 조명 요소들(121)은 광원들 예를 들어, 발광 다이오드들로서 구현될 수 있다. 그 때 예를 들어, 상이한 광도들을 갖는 상이한 발광 다이오드들이 샘플 대상을 조명하는 광을 방사하는 것이 가능할 것이다. 조명 기하학적 구조는 이러한 방식으로 구현될 수 있다. 추가 구현에서, 조명 모듈(111)은 공간 광 변조기(SLM)로서 구현될 수 있다. SLM은 이미지화에 직접적으로 영향을 줄 수 있는 집광 장치 동공에서의 간섭을 공간적으로 분해되는 방식으로 착수할 수 있다.
도 3은 예시적인 조명 기하학적 구조(300)에 관한 양태들을 도시한다. 도 3은 도 2의 X-X’축을 따른 조명 모듈(111)의 다양한 조정 가능한 요소들(121)에 대해 제공된 광도(301)를 도시한다. 조명 기하학적 구조(300)는 X-X’축을 따른 위치에 대한 의존을 나타내고 그러므로 구조화된다.
도 4는 예시적인 조명 기하학적 구조(300)에 관한 양태들을 도시한다. 도 4는 사용되는 조명 모듈(111)의 조명 기하학적 구조(300)를 관념적으로 도시한다. 도 4에서의 예에서, 일측부가 조명되고(도 4에서의 흑색 색상) 타측부가 조명되지 않은(도 4에서의 백색 색상) 조명 기하학적 구조(300)가 사용된다. 도 5는 (도 4를 참조하여 이미 설명한 바와 같이 상응하는 색상 코딩을 갖는) 추가의 예시적인 조명 기하학적 구조를 도시한다.
도 6은 예시적인 전달 함수(400)에 관한 양태들을 도시한다(도 6에서, 흑색은 +1의 절댓값을 코딩하고 백색은 -1의 절댓값을 코딩하며; 좌표들(ux 및 uy)은 공간적 주파수 공간에서 한정되고 거기서 실 공간 좌표들(x 및 y)에 상응함). 전달 함수(400)는 예를 들어, 도 4의 예에 따른 조명 기하학적 구조(300)로 캡처되었던 이미지에 기반하여 결과 이미지를 결정하는 데 사용될 수 있다. 결과 이미지는 샘플 대상의 높이 윤곽을 포함할 수 있다.
도 6에서의 예에서, 전달 함수(400)는 조명 기하학적 구조(300)의 대칭축(305)에 상응하는 대칭축(405)을 갖는다. 이로써 전달 함수(400)가 조명 기하학적 구조(300)에 대하여 적절하게 선택되는 것이 가능하다. 이러한 방식으로, 결과 이미지는 특히 강한 대비를 나타낼 수 있다.
도 6은 또한 이미지화 광학 유닛(112)의 검출기 구경의 직경을 도시한다. 부분적으로 비간섭성의 조명이 사용되므로, 이미지화 광학 유닛(112)의 검출기 구경의 크기의 2배까지의 전달 함수는 비제로이다.
도 7은 또한 전달 함수(400)에 관한 양태들을 도시한다. 도 7에서의 예는 여기서 원론적으로, 도 6에서의 예에 상응한다. 그러나 도 6에서의 예에서, 검출기 구경의 크기는 도 6에서의 예에서보다 더 크다(수평 파선들 참조; NA는 검출기 구경의 크기를 지정함).
그러나, 전달 함수(400)는 그것에 의해 도 6과 비교하여 도 7에서 확대되는 검출기 구경으로 상응하여 크기 조정된다. 예로서, 도 6에서의 예에 따른 전달 함수(400)는 참조 전달 함수로서의 역할을 할 수 있다. 그러한 경우에 예를 들어, 제어기(115)는 이미지화 광학 유닛(112)의 확대된 구경으로의 상기 참조 전달 함수의 크기 조정에 기반하여 도 7에서의 예에 따른 전달 함수(400)를 결정하도록 설치될 수 있다.
그러한 기법들에 기반하여, 이미지화 광학 유닛(112)에 대한 특히 큰 구경이 사용되는 것이 가능하며, 이는 광학 시스템(100)을 통한 이미지화에 대한 응용의 특정 경우들에서 바람직할 수 있다.
도 6 및 도 7에서의 예들에서, 전달 함수(400)가 비제로값들을 취하는 영역이 이미지화 광학 유닛(112)의 구경의 크기에 의해 결정될 수 있다는 것이 명백하다.
그러한 기법들은 이미지화 광학 유닛의 구경의 크기에 의존하여 크기 조정되는 전달 함수들(400)이 유의미한 대비, 예를 들어, 샘플 대상의 높이 윤곽을 갖는 결과 이미지를 결정하는 것이 가능할 수도 있다는 조사 결과에 기반한다. 여기서, 결과 이미지에서의 대비는 일부 예들에서, 샘플 대상의 토포그래피의 어떤 정량적인 묘사도 포함하지 않고, 샘플 대상의 토포그래피의 정질적인 묘사를 포함할 수 있다. 특히, 샘플 대상의 토포그래피의 정질적인 묘사가 전체 이미지의 영역에서 일관하여 제공될 수 있다. 이는 상이한 대비의 부호를 갖는, 예를 들어, 샘플 대상의 대향하는 에지들에서의, 샘플 대상의 토포그래피의 상이한 실 공간 변화도들이 결과 이미지에서 이미지화되는 참조 기법들과 비교하여 특히 이점을 가질 수 있다.
도 8은 전달 함수(400)와 관련하는 양태들을 도시한다(도 8에서, 흑색은 +1의 절댓값을 코딩하고 백색은 -1의 절댓값을 코딩하며; 좌표들(ux 및 uy)은 공간적 주파수 공간에서 한정되고 거기서 실 공간 좌표들(x 및 y)에 상응함). 전달 함수(400)는 예를 들어, 도 5의 예에 따른 조명 기하학적 구조(300)로 캡처되었던 이미지에 기반하여 결과 이미지를 결정하는 데 사용될 수 있다. 도 8은 또한 이미지화 광학 유닛(112)의 검출기 구경의 직경을 도시한다.
전달 함수(400)가 각도 가변 조명 기하학적 구조(300)에 의존하여 결정될 수 있다는 것이 도 6 내지 도 8로부터 명백하다. 공간적 주파수 공간에서의 전달 함수(400)의 기하학적 구조가 실 공간에서의 조명 기하학적 구조(300)를 모사하는 것이 특히 가능하다. 그러한 기법들을 사용하여, 결과 이미지에서의 특히 강한 대비, 즉 예를 들어, 높이 윤곽에 대한 높은 신호 대 잡음비를 달성하는 것이 가능하다.
도 9는 상이한 전달 함수들(400)에 관한 양태들을 도시한다(상이한 전달 함수들이 실선, 파선, 점선 및 쇄선으로 도 9에 도시됨).
도 9에 도시된 전달 함수들(400)은 예를 들어, 상이한 조명 기하학적 구조들에 대해 사용될 수 있다(조명 기하학적 구조들은 도 9에 도시되지 않음).
도 9는 공간적 주파수 공간의 축(ux)을 따른 전달 함수(400)를 도시한다. 일부 예들에서, 전달 함수는 공간적 주파수 공간의 단지 하나의 좌표를 따른 변분을 가질 수 있지만; 다른 예들에서, 2개의 직교축(ux 및 uy)을 따른 변분일 있을 수 있다.
도 9에서의 예에서 예를 들어, 전달 함수(400)는 단조 증가 선형 함수의 형태(실선)이다. 게다가 도 9의 예에서, 추가 전달 함수(400)는 단조 증가 시그모이드 함수의 형태(파선)이다. 도 9의 예에서, 추가 전달 함수(400)는 회선형의, 단조 감소 선형 함수의 형태(점선)이다. 도 9의 예에서, 추가 전달 함수(400)는 계단 함수의 형태(점선)이다.
그러한 형태들의 전달 함수들(400)은 순전히 예시적이고, 다른 예들에서, 상이한 형태들의 전달 함수들이 도 9의 예에 도시된 전달 함수들(400)의 중첩들에 사용될 수 있다. 그러나, 본원에 설명하는 다양한 예에 사용되는 전달 함수들은 결과 이미지의 특히 양호한 결정을 가능하게 하는 특정 특징들 또는 특성들을 가질 수 있다. 사용되는 전달 함수들의 그러한 특징들을 후술할 것이다.
국부적 극단값들 없이 즉, 절대 극단값들(즉, 도 9의 예에서 +1 및 -1의 진폭들)보다 더 작을 국부적 최대치들 또는 최소치들 없이 이미지화 광학 유닛(112)의 구경 내의 공간적 주파수들에 대한 전달 함수들(400)을 구현하는 것이 가능하다는 것이 도 9에서의 전달 함수들(400)의 예들로부터 명백하다. 이는 단조 증가 또는 감소 전달 함수를 통하여, 또는 계단 함수를 통하여 이루어질 수 있다.
그러한 국부적 극단값들의 회피는 결과 이미지에서의 신호 잡음 또는 인위 결과들의 감소에 관한 특히 유리한 효과들을 가질 수 있다. 때때로, 예를 들어, 구성으로 인해, 이미지화 광학 유닛의 실제 구경과 공칭 구경 사이의 편차가 존재할 수 있다. 그러한 경우에, 실제 구경에 관한 전달 함수의 국부적 극단값들의 위치는 공간적 주파수 공간에서 부정확하게 위치될 수 있으며; 이는 이미지들에 포함되는 주파수들이 실제 구경에 대하여 공간적 주파수 공간에서 부정확하게 위치되는 국부적 극단값들에 기반하여 강한 증폭을 잘못되게 겪으며, 이는 결과 이미지에서의 인위 결과들을 야기할 수 있다는 효과를 갖는다. 본원에 설명하는 상이한 예들에 따르면, 국부적 극단값들 없는 전달 함수가 검출기 구경 또는 검출기 구경의 2배 내에서 사용되므로, 변위되는 방식으로 위치되는 전달 함수의 국부적 극단값 때문에 이미지들에 포함되는 주파수들의 그러한 잘못된 증폭이 회피될 수 있다. 결과는 캡처된 이미지들에 포함되는 주파수들의 균일한 전파이다.
더욱이, 이미지화 광학 유닛(112)의 구경 또는 이미지화 광학 유닛(112)의 구경의 2배 내의 공간적 주파수들에 대한 전달 함수가 0과 동등한 값들을 취하지 않거나 실질적으로 어떤 값들도 취하지 않으며, 즉 유한 비제로값들만을 취하는 구현들이 가능하다는 것이 도 9에 도시된 전달 함수들(400)의 예들로부터 명백하다. 일반적으로, 예를 들어, 상응하는 영역 내의 공간적 주파수들에 대한 전달 함수의 모든 절댓값의 최대치를 참조하여, 이미지화 광학 유닛(112)의 구경 또는 이미지화 광학 유닛(112)의 구경의 2배 내의 공간적 주파수들에 대한 전달 함수가 비교적 작은 값들을 취하는 것을 회피하는 것이 때때로 바람직할 수 있다. 예를 들어, 이미지화 광학 유닛(112)의 구경 또는 구경의 2배 내의 공간적 주파수들에 대한 전달 함수가 이미지화 광학 유닛(112)의 구경 내의 공간적 주파수들에 대한 전달 함수(400)의 모든 절댓값의 최대치의 5% 미만의 어떤 절댓값들, 선택적으로 2% 미만의 어떤 값들, 추가로 선택적으로 0.5% 미만의 어떤 값들도 갖지 않는 것이 가능할 것이다. 그러한 작용은 예를 들어, 계단 함수에 의해 제공될 수 있다.
그러한 기법들은 전달 함수(400)에 대한 제로와 동등한 값들이 이미지들에 포함되는 상응하는 주파수들의 억제에 상응할 수 있다는 조사 결과에 기반한다. 그러나 흔히, 이미지들에 포함되는 상응하는 주파수들의 어떤 억제도 이미지화 광학 유닛(112)의 구경 또는 이미지화 광학 유닛(112)의 구경의 2배 내에서 초래되지 않는 것이 바람직할 수 있다.
더욱이, 이미지화 광학 유닛(112)의 구경의 2배 밖의 공간적 주파수들에 대해 도 9에서 도시된 전달 함수들이 제로와 동등한 값들을 취한다는 것이 도 9에서의 예로부터 명백하다. 이미지화 광학 유닛(112)에 의해 전달되는 공간적 주파수들이 즉, 부분적으로 위상 비간섭성의 조명으로 전형적으로 단일 구경 또는 구경의 2배 밖에서 제로와 실질적으로 동등한 값들을 취하는 전달 함수들이 사용되는 것이 일반적으로 가능할 수 있다. 예를 들어, 이미지화 광학 유닛의 단일 구경 또는 구경의 2배 밖의 공간적 주파수들에 사용되는 전달 함수들이 이미지화 광학 유닛의 단일 구경 또는 구경의 2배 내의 공간적 주파수들에 대한 전달 함수들의 모든 절댓값의 최대치의 5% 초과의 어떤 절댓값들, 선택적으로 2% 초과의 어떤 값들, 추가로 선택적으로 0.5% 초과의 어떤 값들도 갖지 않는 것이 가능할 것이다. 이러한 방식으로, 인위 결과들 또는 잡음이 결과 이미지에서 증폭되는 것을 회피하는 것이 가능하다.
도 10은 예시적인 방법의 흐름도이다. 우선 1001에서, 샘플 대상이 예를 들어, 샘플 홀더를 사용하여 고정된다. 샘플 대상은 예를 들어, 식물 섬유 재료의 재료 샘플일 수 있다. 1001은 선택적이다.
다음에 1002에서, 샘플 대상은 하나 이상의 각도 가변 조명 기하학적 구조로 조명된다. 이러한 목적으로, 상응하는 조명 모듈은 그에 상응하게 작동될 수 있다. 예를 들어, 샘플 대상이 예를 들어, 반원형 구성이고 상이한 반원형들에 상응하는 2개의 상보적인 조명 기하학적 구조로 조명되는 것이 가능할 것이다.
1003에서, 샘플 대상의 하나 이상의 이미지가 이미지화 광학 유닛을 사용하여 그리고 또한 검출기 예를 들어, CMOS 또는 CCD 센서를 사용하여 캡처된다. 1003은 검출기의 상응하는 작동을 포함할 수 있다. 이미지 또는 이미지들은 각각의 경우에 샘플 대상의 이미지화된 표현을 포함한다. 상이한 이미지들이 여기서 1002에서의 상이한 조명 기하학적 구조들과 연관된다.
일부 예들에서, 각각의 경우에 상보적인, 반원형의 조명 방향들과 연관되는 2개의 쌍의 이미지들이 캡처될 수 있다. 그러나 다른 예들에서, 2개의 이미지 또는 3개의 이미지만이 캡처되는 것이 또한 가능하다.
그러한 경우에, 차가 예를 들어 이하에 따라 형성될 수 있으며,
Figure pct00004
Figure pct00005
여기서, Ilinks 및 Irechts는 좌측으로 또는 우측으로 배향되는 반원형 조명 기하학적 구조와 각각의 경우에 연관된 이미지들을 지정하고, Ioben 및 Iunten은 상단에 또는 하단에 배향되는 반원형 조명 기하학적 구조와 각각의 경우에 연관된 이미지들을 지정한다.
다음에 1004에서, 샘플 대상의 높이 윤곽을 예시하는 결과 이미지가 결정된다. 1004에서의 결과 이미지의 결정은 상응하는 조명 기하학적 구조들에 대한 상응하는 광학 시스템에 의해 샘플 대상의 이미지화를 기술하는 전달 함수에 기반한다. 결과 이미지는 1003에서 캡처되는 적어도 하나의 이미지에 기반하여 또한 결정된다. 이러한 목적으로 예를 들어, 상이한 조명 기하학적 구조들과 연관된 1003에서 캡처되는 복수의 이미지로부터의 차를 우선 형성하고 가능하게는 정규화를 달성하는 것이 가능하다.
예를 들어, 도 10에 따른 방법은 이미지화 광학 유닛의 구경의 크기로 참조 전달 함수를 크기 조정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이는 참조 전달 함수가 이미지화 광학 유닛의 구경의 크기에 맞게 조정될 수 있다는 것을 의미한다.
요약하면, 사용되는 이미지화 광학 유닛의 비교적 큰 구경들의 경우에서도, 예를 들어, 샘플 대상의 높이를 코딩하는 강한 대비를 갖는 결과 이미지를 결정하기 위한 기법들을 상술하였다. 이러한 기법들은 이미지화 광학 유닛의 구경의 크기의 고려에 기반한다. 여기서 예를 들어, 지정된 참조 전달 함수는 이미지화 광학 유닛의 구경의 크기에 따라 크기 조정될 수 있다. 참조 전달 함수가 조명 기하학적 구조에 기반하여 이론적으로 예상되는 전달 함수에 대한 편차들을 가질 수 있으므로, 따라서, 참조 전달 함수는 인공 전달 함수로 지칭될 수도 있다.
예를 들어, 전달 함수와 관련하는 본원에 설명하는 기법들은 특히 반사광 기하학적 구조와 결합될 수도 있다. 이는 도 11의 예에 관하여 예시된다.
도 11은 광학 시스템(100)에 관한 양태들을 도시한다. 특히, 도 11은 샘플 대상(181)을 고정시키는 샘플 홀더(113)에 관하여 조명 모듈(111) 및 검출기(114)의 배열에 관한 양태들을 도시한다. 샘플 대상(181)은 개별 오염 물질들(180) 예를 들어, 보풀을 포함한다.
도 11의 예에서, 조명 모듈(111) 및 검출기 또는 이미지화 광학 유닛(도 11에 도시되지 않음)은, 즉 샘플 홀더(113)의 동일 측부 상에서 반사광 기하학적 구조로 배열된다. 도 11의 예에서, 조명 요소들(121)은 광원들을 통하여 구현된다. 예로서, 조명 요소들(121)은 발광 다이오드들 등을 통하여 구현될 수 있다.
일부 예들에서, 암시야 기하학적 구조로 샘플 대상(180, 181)을 조명하는 것을 가능하게 하는 중심 고정 장치가 제공될 수도 있다.
도 11의 예에 따른 광학 시스템(100)을 사용하여, 샘플 대상(180, 181)의 재료 테스트를 수행하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들어, 오염 물질들(180)과 같은, 이상들이 검출될 수 있다. 샘플 대상(180, 181)은 이러한 경우에 광에 투과성일 필요는 없다. 그러한 기법들을 사용하여, 샘플 대상(180, 181)의 높이 윤곽이 각도 가변 조명을 통하여 결정되는 것을 확실하게 하는 것이 가능하다. 여기서, 오염 물질들(180)은 그 때 매우 눈에 잘 띄게 된다.
도 12는 광학 시스템(100)에 관한 양태들을 도시한다. 도 12는 조명 모듈의 평면도이다. 여기서, 조명 모듈(111)이 검출기(114)에 대하여 동심으로 배열되는 4개의 조명 요소(121)를 광원들로서 갖는 것이 명백하다. 조명 모듈(111)의 변형들이 또한 여기서 가능할 것이다(도 13 및 도 14 비교).
예를 들어, 전달 함수(400)에 기반하여 여기서 설명하는 기법들에 따라 결정될 수 있는 결과 이미지에 기반하여, 그 때 특정 응용들이 구현되는 것이 가능하다. 결과는 샘플 대상(180, 181)의 높이 윤곽을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 결과 이미지에 기반하여 동등한 높이의 영역들을 결정하는 것이 가능할 것이다. 일반적으로 예를 들어, 전달 함수에 기반하여 여기서 설명하는 기법들에 따라 결정될 수 있는 결과 이미지에 기반하여, 예를 들어, 오염 물질들(180)에 상응하는 이상들을 검출하는 것이 가능하다.
이는 결과 이미지에서의 기준으로부터의 특정 편차들(이상들)이 식별될 수 있다는 것을 의미한다. 여기서, 기준은 예를 들어, 결과 이미지에서의 참조 영역들에 기반하여 지정되거나 결정될 수 있다. 그러한 기법들은 샘플 대상의 높이 윤곽을 통하여 특히 양호하게 이상들을 검출하는 것이 가능하다는 조사 결과에 기반한다. 예를 들어, 이상들은 샘플 대상 상에 위치되는 보풀과 같은 오염 물질들(180)에 상응하고, 따라서, 샘플 대상(181)의 일반적 토포그래피로부터의 편차를 나타낼 수 있다.
여기서, 이상들을 검출하는 상이한 기법들이 본원에 설명하는 다양한 예에 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 이상들이 결과 이미지의 대비에서의 극단값들로서 결정되는 것이 가능할 것이다. 예를 들어, 결과 이미지가 샘플 대상(181)의 높이 윤곽을 묘사할 때, 샘플 대상의 토포그래피의 평균 높이로부터의 국부적 편차들로서 극단값들을 검출하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들어, 그러한 극단값들은 임계값 비교에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 임계값 비교에서 고려되는 임계값은 결과 이미지의 대비값들의 절대 최대치에 관하여 그리고/또는 평균값에 관하여 결정될 수 있다.
대안적으로 또는 이에 더하여, 이상들은 기계 학습의 기법들에 의해 결정될 수도 있다. 예를 들어, 인공 신경망들이 기준으로부터의 국부적 편차들을 구분하는 데 사용될 수 있다.
대안적으로 또는 이에 더하여, 이상들을 검출하기 위해 샘플 대상(180)의 실 공간 패턴으로부터의 편차를 사용하는 기법들을 사용하는 것이 또한 가능하다. 예를 들어, 샘플 대상(181)은 편물 구조에 기반한 토포그래피의 특정 주기성을 갖는 편물 샘플일 수 있다. 일부 예들에서, 샘플 대상의 토포그래피의 그러한 주기성 또는 실 공간 패턴이 선험적 정보로서 인지되는 것이 가능할 것이다. 그러나 다른 예들에서, 실 공간 패턴이 참조로서 샘플 대상(181)의 전반적 빈도 분석을 통하여 결정되는 것이 또한 가능할 것이다. 그 다음 이상들이 이러한 실 공간 패턴으로부터의 국부적 편차들로서 검출되는 것이 가능할 것이다.
실 공간 패턴으로부터의 그러한 국부적 편차들은 여기서 다양한 방식으로 검출될 수 있다. 예를 들어, 결과 이미지에 기반하여, 실 공간 패턴이 억제된 참조 이미지가 생성되는 것이 가능할 것이다. 그러한 경우에, 참조 이미지에서의 이상들이 특히 분명히 눈에 잘 띄게 될 수 있다. 샘플 대상의 실 공간 패턴으로부터의 편차들은 예를 들어, 공간적 주파수 공간에서의 필터링에 기반하여 가져오게 될 수 있다. 대안적으로 또는 이에 더하여, 주기성에서의 변화들을 강조하는 자기 상관이 수행될 수 있다. 실 공간 패턴의 참조 이미지에 대한 편차들이 검출되는 것이 또한 가능하다.
도 15는 여기서 설명하는 상이한 기법들에 대한 실험적 결과들을 도시한다.
이미지(2001)는 직물 편물의 이미지화된 표현을 포함한다. 이미지(2001)는 도 12에 따른 조명 모듈(111)로 반사광 기하학적 구조에서 캡처되었다.
결과 이미지(2002)는 DE 10 2014 112 242 A1에 설명하는 기법들을 사용하여 얻어졌다. 결과 이미지(2002)에서, 직물 편물의 오염이 도시된다. 오염의 상부 에지가 백색 대비를 갖고 하부 에지가 어두운 대비를 갖는 반면에, 오염이 중심적으로는 결과 이미지(2002)의 평균 대비에 상응하는 대비를 갖는 것이 결과 이미지(2002)에서 분명히 명백하다. 그러므로, 결과 이미지(2002)는 샘플 대상의 높이를 코딩하는 대비를 갖지만; 결과 이미지(2002)는 높이 윤곽을 이미지화하지 않고 오히려 높이 윤곽의 변화도에 비례한다.
이는 결과 이미지(2003)에서 상이하다. 결과 이미지(2003)는 여기서 설명하는 기법들에 따라, 즉 적절한 전달 함수를 사용하여 결정되었다. 오염이 결과 이미지(2003)에서 화살표로 다시 표시된다. 오염이 중심적으로는 오염의 에지들을 따라서보다 더 밝은 대비를 갖는 것이 보이는 것이 분명하다. 오염의 중심 영역에서의 오염의 대비는 결과 이미지(2003)의 평균 대비보다 또한 더 밝다. 따라서, 결과 이미지(2003)는 샘플 대상의 높이 윤곽을 나타낸다. 결과 이미지(2003)에서의 다양한 오염 또는 보풀의 조각이 특히 광 대비로 눈에 잘 띄게 된다.
이는 결과 이미지(2003)에서의 이상들을 검출하기 위한 다양한 예에서 활용될 수 있다. 이러한 목적으로, 결과 이미지(2003)의 대비의 국부적 극단값들을 검출하는 것이 단순한 구현으로 가능할 것이다. 예를 들어, 임계값 비교가 수행될 수 있으며, 상응하는 임계값은 예를 들어, 결과 이미지(2003)의 대비값들의 전반적 최대치 또는 전반적 최소치를 참조하여 결정될 수 있다. 상응하는 수치 구함이 이미지(2004)에 도시된다.
이미지들(2001 내지 2004)에 의해 이미지화되는 직물 편물은 또한 특유의 실 공간 패턴을 갖는다. 실 공간 패턴은 사용되는 방적사의 편물에 상응한다. 대안적으로 또는 상술한 임계값 비교에 더하여, 이러한 실 공간 패턴에 기반하여 이상들을 검출하는 것이 가능할 수도 있다. 예를 들어, 이러한 이상들은 샘플 대상의 실 공간 패턴으로부터의 편차들로서 검출될 수 있다. 이러한 목적으로, 예를 들어, 공간적 주파수 공간에서의 필터링 또는 예를 들어, 1차원 또는 2차원에서의 자기 상관이 수행될 수 있다. 다른 예들에서, 실 공간 패턴을 이미지화하는 참조 이미지가 사용되는 것이 가능할 수도 있다.
도 16은 예시적인 방법의 흐름도이다. 여기서 1011에서, 이상들이 결과 이미지에서 검출된다. 예로서, 결과 이미지는 도 10의 예에 따른 방법을 통하여 결정될 수 있다.
상술한 본 발명의 실시예들 및 양태들의 특징들이 서로 결합될 수 있다는 것은 말할 것도 없다. 특히, 특징들은 설명하는 조합들로뿐만 아니라 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 다른 조합들로도 또는 그들 자체로도 사용될 수 있다.
여기서 설명하는 상이한 전달 함수들의 진폭들의 크기 조정은 순전히 예시적이다. 예를 들어, 여기서 설명하는 상이한 예들은 +1 및 -1의 진폭을 갖는 전달 함수들을 흔히 예시하였지만, 다른 예들에서, 상이한 진폭들을 갖는 전달 함수들이 사용되는 것이 가능할 수도 있다.
더욱이 예를 들어, 부분적으로 비간섭성의 광으로의 샘플 대상의 조명에 대한 상이한 구현들을 설명하였다. 전달되는 공간적 주파수들의 대역폭은 여기서 이미지화 광학 유닛의 구경의 2배와 동등하다. 그러나 상이한 예들에서, 조명에 대해 상이한 기법들을 또한 사용하는 것이 가능할 수 있으며, 이는 전달되는 공간적 주파수들의 대역폭이 상이하게 치수화되는 것을 의미한다. 여기서 설명하는 상이한 예들에서, 이는 예를 들어, 전달되는 공간적 주파수들의 이론적 최대치까지 참조 전달 함수의 상응하는 크기 조정이 달성됨으로써 고려될 수 있다.
더욱이, 결과 이미지에서의 이상들의 검출에 대한 상이한 예들을 상술하였다. 일반적으로, 재료 테스트의 다른 기법들이 결과 이미지에 기반하여 사용될 수도 있다.

Claims (15)

  1. - 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조(300)로 샘플 대상(180, 181)을 조명하도록 설치되는 조명 모듈(111);
    - 검출기(114) 상에서 상기 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조(300)로 조명되는 상기 샘플 대상(180, 181)의 이미지화된 표현을 생성하도록 설치되는 이미지화 광학 유닛(112);
    - 상기 이미지화된 표현에 기반하여 상기 샘플 대상(180, 181)의 적어도 하나의 이미지를 캡처하도록 설치되는 검출기(114); 및
    - 전달 함수(400) 및 상기 적어도 하나의 이미지에 기반하여 결과 이미지를 결정하도록 설치되는 제어기(115)를 포함하는, 광학 시스템(100).
  2. 제1항에 있어서,
    상기 조명 모듈(111) 및 상기 검출기(114)는 반사광 기하학적 구조로 배열되는, 광학 시스템(100).
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 조명 모듈(111)은 암시야 기하학적 구조에서 상기 샘플 대상(180, 181)을 조명하도록 설치되는, 광학 시스템(100).
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제어기(115)는 더욱이 상기 결과 이미지에서의 이상들을 검출하도록 설치되며,
    상기 이상들은 상기 결과 이미지의 대비에서의 극단값들을 포함하는, 광학 시스템(100).
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제어기(115)는 더욱이 상기 결과 이미지에서의 이상들을 검출하도록 설치되며,
    상기 이상들은 상기 샘플 대상(180, 181)의 실 공간 패턴으로부터의 편차들을 포함하는, 광학 시스템(100).
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제어기(115)는 이하의 기법들: 푸리에 공간 필터링; 자기 상관; 상기 실 공간 패턴의 참조 이미지에 대한 편차들 중 적어도 하나에 기반하여 상기 샘플 대상(180, 181)의 상기 실 공간 패턴으로부터의 상기 편차들을 결정하도록 설치되는, 광학 시스템(100).
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이미지화 광학 유닛(112)의 단일 구경 또는 상기 구경의 2배 내의 공간적 주파수들에 대한 상기 전달 함수(400)는 상기 이미지화 광학 유닛(112)의 상기 단일 구경 또는 상기 구경의 2배 내의 공간적 주파수들에 대한 상기 전달 함수(400)의 모든 절댓값의 최대치의 5% 미만의 어떤 절댓값들, 선택적으로 2% 미만의 어떤 값들, 추가로 선택적으로 0.5% 미만의 어떤 값들도 갖지 않는, 광학 시스템(100).
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이미지화 광학 유닛(112)의 상기 구경 내의 공간적 주파수들에 대한 상기 전달 함수(400)는 어떤 국부적 극단값들도 갖지 않는, 광학 시스템(100).
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 전달 함수(400)는 상기 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조(300)에 의존하여 결정되는, 광학 시스템(100).
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 전달 함수(400)는 계단 함수인, 광학 시스템(100).
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 전달 함수(400)는 단조 증가 또는 단조 감소 함수, 선택적으로 선형 함수 또는 시그모이드 함수인, 광학 시스템(100).
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 전달 함수(400)는 상기 적어도 하나의 조명 기하학적 구조(300)의 대칭축(305)에 상응하는 대칭축(405)을 갖는, 광학 시스템(100).
  13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이미지화 광학 유닛(112)의 상기 단일 구경 또는 상기 구경의 2배 밖의 공간적 주파수들에 대한 상기 전달 함수(400)는 상기 이미지화 광학 유닛(112)의 상기 단일 구경 또는 상기 구경의 2배 내의 공간적 주파수들에 대한 상기 전달 함수(400)의 모든 절댓값의 최대치의 5% 초과의 어떤 절댓값들, 선택적으로 2% 초과의 어떤 값들, 추가로 선택적으로 0.5% 초과의 어떤 값들도 갖지 않는, 광학 시스템(100).
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제어기(115)는 역푸리에 변환으로의 티코노프 규칙화에 기반하여 상기 결과 이미지를 결정하도록 설치되는, 광학 시스템(100).
  15. - 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조(300)로 샘플 대상(180, 181)을 조명하는 단계;
    - 검출기(114) 상에서 상기 적어도 하나의 각도 가변 조명 기하학적 구조(300)로 조명되는 상기 샘플 대상(180, 181)을 이미지화하는 단계;
    - 이미지화된 표현에 기반하여: 상기 샘플 대상(180, 181)의 적어도 하나의 이미지를 캡처하는 단계; 및
    - 전달 함수(400) 및 상기 적어도 하나의 이미지에 기반하여: 결과 이미지를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
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