KR20210048459A - Method for non-destructive inspection based on transmission image - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a transmission image based non-destructive inspection method, or a method for providing a function thereof. Specifically, when there are transmission images of electronic components or industrial components on which an electronic circuit board is mounted, a user can perform various inspections on these transmitted images. Thus, the method for providing a non-destructive inspection function allows the user to easily inspect defects according to various situations or objects. The present invention includes a step of receiving a user input and setting a template for inspection.

Description

투과영상 기반의 비파괴검사 방법{METHOD FOR NON-DESTRUCTIVE INSPECTION BASED ON TRANSMISSION IMAGE}Transmission image-based non-destructive inspection method {METHOD FOR NON-DESTRUCTIVE INSPECTION BASED ON TRANSMISSION IMAGE}

본 발명은 투과영상 기반의 비파괴검사 방법, 내지 그 기능을 제공하기 위한 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 전자회로기판이 실장된 전자부품 또는 산업용 부품에 대한 투과영상들이 존재할 때에 이들 투과영상들을 대상으로 사용자가 다양한 검사를 수행할 수 있도록 함으로써 다양한 상황 또는 대상체에 따라 사용자가 쉽게 결함 검사를 할 수 있게 한 비파괴검사 기능을 제공하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a transmission image-based non-destructive inspection method, or a method for providing the function thereof. Specifically, when transmission images of an electronic component or industrial component on which an electronic circuit board is mounted exist, the transmission images are targeted. The present invention relates to a method for providing a non-destructive inspection function that enables a user to easily perform defect inspection according to various situations or objects by allowing a user to perform various inspections.

전자회로기판이 실장된 전자부품 또는 다양한 산업용 부품을 효과적으로 검사하기 위해, 특히 부품의 내부 상태를 검사하기 위해 종래로부터 엑스레이 등과 같은 투과 영상을 이용한 검사 기술이 존재하여 왔으며, 최근까지도 이러한 검사 기술에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있다. In order to effectively inspect electronic parts or various industrial parts on which electronic circuit boards are mounted, in particular, inspection technologies using transmission images such as X-rays have existed in the prior art to inspect the internal state of the parts. Demand is constantly increasing.

한편, 전자부품 또는 산업용 부품의 대표적인 예로 BGA(Ball Grid Array), LGA(Land Grid Array), QFP(Quad Flat Package), QFN(Quad Flat Non-lead Package) 등을 꼽을 수 있는데, 이들 전자 부품을 검사하기 위해서는 다수의 검사 대상체를 자동으로 인식하고 내부 보이드(void), 솔더 면적, 위치 기반 결함 등을 효과적으로 검사할 수 있는 기술이 필수라 할 것이다. Meanwhile, representative examples of electronic parts or industrial parts include Ball Grid Array (BGA), Land Grid Array (LGA), Quad Flat Package (QFP), and Quad Flat Non-lead Package (QFN). For inspection, a technology capable of automatically recognizing a large number of objects and effectively inspecting internal voids, solder areas, and location-based defects is essential.

다른 한편, 엑스레이 단층이미지를 이용하여 물체 내부를 3차원 상에서 검사하고는 하는 수요도 증가하고 있지만, 각종 아티펙트 (링아티펙트, 빔하드닝, 스캐터링, 콘빔, 커핑아티펙트 등)로 인하여 실제 검사는 검사자가 살펴보고자 하는 방향의 단면이미지에서 검사영역을 직접 설정하여 검사를 수행하는 수준에 그치고 있다. On the other hand, the demand to inspect the inside of an object in 3D using an X-ray tomography image is also increasing, but due to various artifacts (ring artifact, beam hardening, scattering, cone beam, cupping artifact, etc.), the actual inspection is inspected. It is limited to the level of performing the inspection by directly setting the inspection area from the cross-sectional image in the direction he wants to examine.

이에 현재는2차원 투과영상 및 엑스레이 단층이미지를 이용한 검사 모두 검사영역을 효율적으로 설정하고 산업에서 요구되는 검사요소를 모두 만족시키는 검사방법 개발이 필요한 실정이다.Accordingly, it is currently necessary to develop an inspection method that efficiently sets an inspection area for both inspection using a two-dimensional transmission image and an X-ray tomography image and satisfies all inspection factors required by the industry.

본 발명은 이와 같은 문제점에 착안하여 도출된 것으로, 이상에서 살핀 기술적 문제점을 해소시킬 수 있음은 물론, 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 발명할 수 없는 추가적인 기술요소들을 제공하기 위해 발명되었다.The present invention was derived by focusing on such a problem, and invented to provide additional technical elements that can not be easily invented by those of ordinary skill in the art, as well as being able to solve the technical problems of salpin from the above. Became.

대한민국 등록특허공보 제10-1962076호(2019.03.19.)Republic of Korea Patent Publication No. 10-1962076 (2019.03.19.)

본 발명은 2차원 투과영상 또는 임의 대상체를 촬영한 단층영상들을 기초로 비파괴검사 기능을 가능한 환경을 제공하기 위한 것이며, 검사자로 하여금 살피고자 하는 영역을 세밀하게, 그리고 상황에 따라 다양한 검사 파라미터 및 검사방식을 선택할 수 있게 함으로써 종래에 비해 신속하고 정확한 결함 검출이 이루어질 수 있게 하는 것을 목적으로 한다.The present invention is to provide an environment capable of performing a non-destructive inspection function based on a 2D transmission image or a tomography image of an arbitrary object. The object of the present invention is to enable quick and accurate defect detection compared to the prior art by allowing the method to be selected.

특히 본 발명은 복잡한 구조로 이루어져 있거나 두께가 일정하지 않는 등 종래 방식으로는 결함을 쉽게 판별할 수 없는 대상체에 대해서도 검사자가 사전에 설정해 둔 파라미터들 내지 템플릿에 따라 정확하게 결함을 식별해 낼 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.In particular, the present invention enables an inspector to accurately identify defects according to parameters or templates set in advance even for objects that cannot easily identify defects using conventional methods, such as having a complex structure or having an inconsistent thickness. It is aimed at.

한편, 본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Meanwhile, the technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems that are not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 비파괴검사 방법은, 대상 이미지들 - 상기 대상 이미지들은 복수 개의 대상체들에 대한 각각의 투과 영상들임 - 을 기초로 반복적인 비파괴검사를 수행하는 것을 특징으로 하며, 상기 비파괴검사 방법은 사용자 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 상기 검사용 템플릿을 설정하는 단계는, 상기 대상체들에 대한 투과영상들 내에서 비파괴검사를 진행하고자 하는 관심영역을 지정하는 단계; 및 상기 관심영역에서의 오브젝트 영역 - 상기 오브젝트 영역은 기 설정된 범위 내의 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역임 - 또는 결함 영역을 식별해 내기 위한 복수 개의 파라미터들을 설정하는 단계;를 포함할 수 있다.In order to solve the above problem, the non-destructive inspection method according to the present invention is characterized in that iteratively performs non-destructive inspection based on target images-the target images are respective transmission images of a plurality of objects. And, the non-destructive inspection method comprises a step of receiving a user input and setting an inspection template, wherein the setting of the inspection template comprises: non-destructive inspection within transmission images of the objects Designating a region of interest to proceed with; And an object area in the ROI-the object area is an area consisting of sets of pixels having similar values within a preset range-or setting a plurality of parameters for identifying a defective area; have.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 비파괴검사 방법은 대상 이미지들 - 상기 대상 이미지들은 특정 대상체를 단층촬영한 복수 개의 단층 이미지들임 - 을 기초로 순차적인 비파괴검사를 수행하는 것을 특징으로 하며, 상기 비파괴검사 방법은 사용자 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 단계;를 포함하되, 상기 검사용 템플릿을 설정하는 단계는, 상기 대상체에 대한 단층 이미지들 내에서 비파괴검사를 진행하고자 하는 관심영역을 지정하는 단계; 및 상기 관심영역 내에서 오브젝트 영역 - 상기 오브젝트 영역은 기 설정된 범위 내의 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역임 - 또는 결함 영역을 식별해 내기 위한 복수 개의 파라미터들을 설정하는 단계;를 포함할 수 있다.In addition, the non-destructive testing method according to another embodiment of the present invention is characterized in that sequential non-destructive testing is performed based on target images-the target images are a plurality of tomographic images obtained by tomography of a specific object, The non-destructive inspection method includes: receiving a user input and setting an inspection template, wherein the setting of the inspection template comprises: a region of interest in which the non-destructive inspection is to be performed within the tomographic images of the object. Specifying; And an object area within the ROI-the object area is an area consisting of sets of pixels having similar values within a preset range-or setting a plurality of parameters for identifying a defective area; have.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 비파괴검사 방법은 대상 이미지 - 상기 대상 이미지는 유사한 형상을 가지는 다수의 오브젝트들을 포함함 - 을 기초로 비파괴검사를 수행하는 것을 특징으로 하며, 상기 비파괴검사 방법은 사용자 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 단계;를 포함하되, 상기 검사용 템플릿을 설정하는 단계는, 상기 대상체에 대한 단층 이미지들 내에서 비파괴검사를 진행하고자 하는 관심영역을 지정하는 단계; 상기 관심영역 내 포함되는 것으로서 적어도 하나의 오브젝트를 내부에 포함하는 서브 관심영역을 지정하는 단계; 및 상기 서브 관심영역 내에서 오브젝트 영역 - 상기 오브젝트 영역은 기 설정된 범위 내의 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역임 - 또는 결함 영역을 식별해 내기 위한 복수 개의 파라미터들을 설정하는 단계;를 포함할 수 있다. In addition, the non-destructive inspection method according to another embodiment of the present invention is characterized in that the non-destructive inspection is performed on the basis of a target image-the target image includes a plurality of objects having a similar shape, and the non-destructive inspection method Including a step of receiving a user input and setting an inspection template, wherein the setting of the inspection template includes: designating a region of interest in which a non-destructive inspection is to be performed within the tomographic images of the object; Designating a sub-ROI including at least one object therein as included in the ROI; And setting a plurality of parameters for identifying a defective area or an object area within the sub-ROI, wherein the object area is an area consisting of sets of pixels having similar values within a preset range. I can.

본 발명에 따르면 검사자로 하여금 비파괴검사를 위한 다양한 파라미터, 템플릿을 세밀하게 설정할 수 있는 환경을 제공하며, 또한 대상체 또는 상황에 따라 적절한 검사방식을 선택하여 비파괴검사를 수행할 수 있게 하는 효과가 있다.According to the present invention, there is an effect of providing an environment in which an inspector can finely set various parameters and templates for a non-destructive inspection, and also enables a non-destructive inspection to be performed by selecting an appropriate inspection method according to an object or situation.

또한 본 발명에 따르면 복잡한 구조의 대상체라 하더라도 2차원 투과영상 존재시 신속하고 정확한 결함 검출이 가능해지는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, even if an object has a complex structure, it is possible to quickly and accurately detect defects in the presence of a 2D transmission image.

또한 본 발명에 따르면 기존에 결함 검출이 어려웠던 단층영상에 대해서도 오류 없이 정확하게 결함을 식별할 수 있게 되는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, there is an effect of being able to accurately identify defects without errors even for tomography images, which have previously been difficult to detect defects.

도 1은 일반적인 비파괴검사의 과정 및 비파괴검사에 필요한 장치를 간략히 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 따라 제공되는 비파괴검사 기능의 실행 방법을 순서에 따라 도시한 것이다.
도 3은 제1 사용자 인터페이스의 표시 모습을 도시한 것이다.
도 4는 제1 사용자 인터페이스 상에서 마스킹 영역을 설정하는 모습을 도시한 것이다.
도 5는 비파괴검사 실행을 위해 검사 실행 아이콘을 클릭하였을 때 나타나는 제1 사용자 인터페이스에서의 모습을 도시한 것이다.
도 6및 도 7은 사용자가 포인터를 이동시켜 대상 이미지의 임의점에 위치시켰을 때에 표시되는 제1 사용자 인터페이스에서의 모습을 도시한 것이다.
도 8은 제1 검사방식에 따라 비파괴검사가 실행된 대상이미지의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 9는 제2 검사방식에 따라 비파괴검사가 실행된 대상이미지의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 10은 제3 검사방식에 따라 비파괴검사가 실행된 대상이미지의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 11은 제2 사용자 인터페이스가 표시된 모습을 도시한 것이다.
1 is a schematic diagram of a general process of non-destructive testing and a device required for non-destructive testing.
2 is a sequence diagram illustrating a method of executing the non-destructive testing function provided according to the present invention.
3 shows a display state of the first user interface.
4 is a diagram illustrating a configuration of a masking area on a first user interface.
5 is a diagram illustrating a state in a first user interface that appears when an inspection execution icon is clicked to execute a non-destructive inspection.
6 and 7 illustrate a first user interface displayed when the user moves the pointer and places the pointer at an arbitrary point on the target image.
8 shows an embodiment of a target image on which a non-destructive inspection has been performed according to a first inspection method.
9 shows an embodiment of a target image on which a non-destructive inspection has been performed according to a second inspection method.
10 shows an embodiment of a target image on which a non-destructive inspection has been performed according to a third inspection method.
11 shows a second user interface displayed.

본 발명의 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하의 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다. 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세하게 설명한다.Details of the objects and technical configurations of the present invention, as well as operational effects thereof, will be more clearly understood by the following detailed description based on the accompanying drawings in the specification of the present invention. An embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 명세서에서 개시되는 실시예들은 본 발명의 범위를 한정하는 것으로 해석되거나 이용되지 않아야 할 것이다. 이 분야의 통상의 기술자에게 본 명세서의 실시예를 포함한 설명은 다양한 응용을 갖는다는 것이 당연하다. 따라서, 본 발명의 상세한 설명에 기재된 임의의 실시예들은 본 발명을 보다 잘 설명하기 위한 예시적인 것이며 본 발명의 범위가 실시예들로 한정되는 것을 의도하지 않는다.The embodiments disclosed herein should not be construed or used as limiting the scope of the present invention. It is natural for those skilled in the art that the description including the embodiments of the present specification has various applications. Accordingly, any of the embodiments described in the detailed description of the present invention are exemplary for better describing the present invention, and it is not intended that the scope of the present invention be limited to the embodiments.

도면에 표시되고 아래에 설명되는 기능 블록들은 가능한 구현의 예들일 뿐이다. 다른 구현들에서는 상세한 설명의 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다른 기능 블록들이 사용될 수 있다. 또한, 본 발명의 하나 이상의 기능 블록이 개별 블록들로 표시되지만, 본 발명의 기능 블록들 중 하나 이상은 동일 기능을 실행하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성들의 조합일 수 있다.The functional blocks shown in the drawings and described below are only examples of possible implementations. In other implementations, other functional blocks may be used without departing from the spirit and scope of the detailed description. Further, although one or more functional blocks of the present invention are represented as individual blocks, one or more of the functional blocks of the present invention may be a combination of various hardware and software configurations that perform the same function.

또한, 어떤 구성요소들을 포함한다는 표현은 “개방형”의 표현으로서 해당 구성요소들이 존재하는 것을 단순히 지칭할 뿐이며, 추가적인 구성요소들을 배제하는 것으로 이해되어서는 안 된다.In addition, the expression that includes certain elements is an expression of “open type” and simply refers to the existence of the corresponding elements, and should not be understood as excluding additional elements.

나아가 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급될 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 한다. Furthermore, when a component is referred to as being “connected” or “connected” to another component, it should be understood that it may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle. do.

본격적인 설명에 앞서 우선 투과영상 기반의 비파괴검사 기능이 어떤 시스템 및 과정을 통해 제공되는지 도 1과 도 2를 참조하여 살펴보기로 한다. Prior to the full description, the transmission image-based non-destructive inspection function will be described with reference to FIGS. 1 and 2 through which systems and processes are provided.

먼저 도 1은 투과영상 기반의 비파괴검사를 위한 개략적인 구성들을 도시한 것이다. 비파괴검사란, 회로 등의 대상체를 파괴시키지 않고 내부의 상태를 검사하는 방법을 일컬으며, 그 방법으로는 방사선투과검사, 초음파 탐상법, 자기 탐상법, 전자유도 검사법 등이 있다. 일반적으로 회로 등의 대상체는 전체에 걸쳐서 질이 균일하고 완전무결한 것은 아니기 때문에 해당 대상체가 요구되는 조건을 충분히 만족하는지 검사해서 결함을 발견할 필요가 있는데, 본 발명은 바로 이러한 결함을 찾는 과정에 대한 것이다. 도 1을 참조할 때, 비파괴검사는 투과영상에 대한 이미지들을 분석하는 것을 전제로 하며, 따라서 본 발명이 활용되기 위하여서는 반드시 대상체에 대한 투과영상이 필요하다. 이 때 대상체란 결함이 있는지 여부를 식별할 대상을 의미하며, 이러한 대상체의 종류에는 전자부품들 또는 산업부품들, 예를 들어 회로기판, 미세 파이프, 패널 등과 같은 것들이 포함될 수 있다. 또한 투과영상의 생성은 앞서 언급한 방사선투과검사, 초음파 탐상법, 자기 탐상법, 전자유도 검사법 등 기존에 존재하던 다양한 방식에 따라 이루어질 수 있으나, 다만 본 상세한 설명에서는 발명의 이해를 돕기 위하여 엑스레이 장치(50)를 이용하여 대상체에 대한 투과영상이 생성되었음을 전제로 설명하기로 한다. First, FIG. 1 shows schematic configurations for non-destructive inspection based on a transmission image. Non-destructive testing refers to a method of inspecting an internal condition without destroying an object such as a circuit, and the methods include radiographic examination, ultrasonic flaw detection, magnetic flaw detection, and electromagnetic induction testing. In general, since objects such as circuits have uniform quality and are not completely intact throughout, it is necessary to detect defects by inspecting whether the object satisfies the required conditions sufficiently, and the present invention is in the process of finding such defects. For. Referring to FIG. 1, the non-destructive test presupposes analyzing images of a transmission image. Therefore, in order to utilize the present invention, a transmission image of an object is necessarily required. In this case, the object means an object to be identified whether or not there is a defect, and the type of the object may include electronic components or industrial parts, for example, circuit boards, fine pipes, panels, and the like. In addition, the generation of the transmission image may be performed according to various existing methods, such as the aforementioned radiographic examination, ultrasonic examination, magnetic examination, electromagnetic induction examination, etc. However, in this detailed description, the X-ray apparatus is used to aid understanding of the invention. It will be described on the premise that a transmission image of the object has been generated using (50).

투과영상(들)이 생성된 이후, 상기 투과영상들은 컴퓨터가 판독할 수 있는 형태의 이미지로 변환된 후 본 발명에 따른 비파괴검사 장치(100)로 전송된다. 이 때, 컴퓨터로 판독할 수 있는 형태의 이미지를 본 상세한 설명에서는 대상 이미지(들)라 칭하기로 한다. After the transmission image(s) is generated, the transmission images are converted into a computer-readable image and then transmitted to the non-destructive testing apparatus 100 according to the present invention. In this case, the image in a computer-readable form will be referred to as target image(s) in this detailed description.

상기 비파괴검사 장치(100)와 관련하여, 해당 구성은 장치의 측면에서 볼 때 중앙처리유닛(CPU)과 메모리를 구비하고 있는 것을 전제로 한다. 중앙처리유닛은 컨트롤러(controller), 마이크로 컨트롤러(microcontroller), 마이크로 프로세서(microprocessor), 마이크로 컴퓨터(microcomputer) 등으로도 불릴 수 있다. 또한 중앙처리유닛은 하드웨어(hardware) 또는 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있는데, 하드웨어를 이용하여 구현하는 경우에는 ASIC(application specific integrated circuit) 또는 DSP(digital signal processor), DSPD(digital signal processing device), PLD(programmable logic device), FPGA(field programmable gate array) 등으로, 펌웨어나 소프트웨어를 이용하여 구현하는 경우에는 위와 같은 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등을 포함하도록 펌웨어나 소프트웨어가 구성될 수 있다. 또한, 메모리는 ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), 플래쉬(flash) 메모리, SRAM(Static RAM), HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive) 등으로 구현될 수 있다. 또한, 상기 비파괴검사 장치(100)는 중앙처리유닛 및 메모리 외에도 외부 단말기 또는 외부 로컬 서버와 데이터를 송수신 하기 위한 통신장치를 더 포함할 수 있다.With respect to the non-destructive testing apparatus 100, the configuration is assumed to include a central processing unit (CPU) and a memory when viewed from the side of the apparatus. The central processing unit may also be referred to as a controller, a microcontroller, a microprocessor, and a microcomputer. In addition, the central processing unit may be implemented by hardware, firmware, software, or a combination thereof. When implemented using hardware, an application specific integrated circuit (ASIC) or a digital signal processor (DSP) , DSPD (digital signal processing device), PLD (programmable logic device), FPGA (field programmable gate array), etc., when implemented using firmware or software, modules, procedures or functions that perform the above functions or operations, etc. Firmware or software may be configured to include. In addition, the memory includes ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), flash memory, SRAM (Static RAM), It may be implemented as a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), or the like. In addition, the non-destructive testing apparatus 100 may further include a communication device for transmitting and receiving data to and from an external terminal or an external local server in addition to a central processing unit and a memory.

또한, 상기 비파괴검사 장치(100)는 디스플레이를 구비할 것을 요한다. 즉, 본 발명에 따라 비파괴검사 기능을 제공하기 위해서는 사용자에게 인터페이스들을 표시할 수 있는 수단이 필요하며, 이러한 디스플레이에는 종류를 가리지 않고 사용자에게 시각적으로 인터페이스를 표시할 수 있다면 모든 장치가 디스플레이의 한 종류가 될 수 있다. In addition, the non-destructive testing apparatus 100 is required to have a display. In other words, in order to provide the non-destructive testing function according to the present invention, a means for displaying interfaces to the user is required, and if the interface can be visually displayed to the user regardless of the type of such display, all devices are one type of display. Can be.

한편, 상기 비파괴검사 장치(100)를 기능적인 측면에서 살펴볼 때, 상기 장치는 앞서 설명한 하드웨어들을 이용하여 복수의 대상 이미지(들)에 대한 이미지 처리를 수행할 수 있으며, 이 과정에서 사용자로 하여금 다양한 입력을 할 수 있도록 사용자 인터페이스, 즉 사용자가 임의의 기능을 실행시킬 수 있도록 입력이 가능한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 즉, 위 비파괴검사 장치(100)는 복수의 대상 이미지(들)를 대상으로 다양한 검사방식을 수행함으로써 검사자에게 대상체 또는 복수의 대상체들에 대한 검사 결과를 제공할 수 있다. 비파괴검사 장치(100)가 구체적으로 비파괴검사 기능을 제공하는 과정에 대해서는 아래 이어지는 도면들을 참조하여 설명하기로 한다.On the other hand, when looking at the non-destructive testing device 100 in terms of functionality, the device can perform image processing on a plurality of target image(s) using the hardware described above, and in this process, the user can A user interface may be provided to enable input, that is, a user interface capable of input so that a user can execute an arbitrary function. That is, the non-destructive testing apparatus 100 may provide an object or a test result of a plurality of objects to an inspector by performing various inspection methods on a plurality of target image(s). A process in which the non-destructive testing device 100 provides a specific non-destructive testing function will be described with reference to the accompanying drawings.

도 2는 본 발명에 따라 제공되는 비파괴검사 기능이 사용자에 의해 실행된다고 가정하였을 때, 해당 비파괴검사가 진행되는 과정을 순서에 따라 개략적으로 도시한 것이다. FIG. 2 schematically shows a procedure in which the non-destructive test is performed, assuming that the non-destructive test function provided according to the present invention is executed by the user.

도 2에 따를 때, 가장 먼저 수행되는 단계는 대상체에 대한 투과영상을 촬영하는 단계(S101)이며, 본 단계는 엑스레이 장치(50)에 의해 수행될 수 있다. 엑스레이 장치(50)는 전술한 비파괴검사 장치(100)와 네트워크로 연결된 것일 수 있으며, 상기 비파괴검사 장치(100)를 조작하는 검사자의 입력에 따라 특정 대상체에 대한 엑스레이 촬영을 수행할 수 있다. 한편, 상기 엑스레이 장치(50)에 의해 촬영이 완료된 후에는 대상체에 대한 투과영상이 생성될 수 있으며, 이는 비파괴검사 장치(100)로 대상 이미지(들)의 포맷으로 변환된 뒤 전달되어 다음 단계를 진행토록 할 수 있다. 이 때, 투과영상들은 그 자체로 이미 컴퓨터 판독 가능한 것이어서 별도 대상 이미지(들)로 변환될 필요가 없을 수도 있으며, 이러한 경우 상기 투과 영상은 대상 이미지와 동일한 것으로 취급될 수 있다.Referring to FIG. 2, the first step performed is a step (S101) of photographing a transmission image of an object, and this step may be performed by the X-ray apparatus 50. The x-ray apparatus 50 may be connected to the above-described non-destructive testing apparatus 100 through a network, and may perform X-ray imaging of a specific object according to an input of an inspector who operates the non-destructive testing apparatus 100. On the other hand, after the imaging is completed by the x-ray apparatus 50, a transmission image of the object may be generated, which is converted to the format of the target image(s) to the non-destructive inspection apparatus 100 and then transmitted to perform the next step. You can proceed. In this case, the transmitted images are already computer-readable by themselves, and thus may not need to be converted into separate target image(s), and in this case, the transmitted image may be treated as the same as the target image.

투과 영상 촬영 단계(S101) 이후, 비파괴검사 장치(100) 상에서는 상기 검사자의 입력을 받아 검사용 템플릿 설정이 이루어질 수 있다. (S102) 검사용 템플릿이란, 임의의 대상 이미지 내에서 결함을 효과적으로 식별해 내기 위해 검사자에 의해 입력된 복수 파라미터 값들의 집합으로 이해될 수 있다. 검사용 템플릿은 검사자가 상기 비파괴검사 장치(100)와 연결된 입력장치들(키보드, 마우스 등)을 통해 입력한 파라미터 값들을 기반으로 설정될 수 있으며, 이러한 파라미터들의 종류에는 검사도구, 검사용도, 관심영역 위치, 관심영역 형상, 관심영역 크기, 전처리 방식, 추출 방식, 결함 판정 기준 등이 포함될 수 있고, 나아가 대상 이미지의 정렬 및 보정, 대상 이미지의 위치, 회전, 확대배율, 1픽셀당 실제 크기 변환 비율 등이 더 포함될 수 있다. 한편, 상기 S102 단계는 본 상세한 설명에서 후술하게 될 제1 사용자 인터페이스를 통하여 사용자가 다양한 파라미터들을 입력하는 과정들을 포함할 수 있다. 제1 사용자 인터페이스에 대해서는 이어지는 도면에서부터 더 상세히 설명하기로 한다.After the transmission image capturing step (S101), on the non-destructive testing apparatus 100, the test template may be set by receiving an input from the tester. (S102) The inspection template may be understood as a set of multiple parameter values input by an inspector in order to effectively identify a defect in an arbitrary target image. The inspection template may be set based on parameter values input by the inspector through input devices (keyboard, mouse, etc.) connected to the non-destructive inspection apparatus 100, and the types of these parameters include inspection tools, inspection purposes, and interest. Region position, region of interest shape, region of interest size, pre-processing method, extraction method, defect determination criteria, etc. can be included, and furthermore, alignment and correction of the target image, position of the target image, rotation, magnification, and actual size conversion per pixel Ratio, etc. may be further included. Meanwhile, the step S102 may include processes in which a user inputs various parameters through a first user interface that will be described later in this detailed description. The first user interface will be described in more detail from the following drawings.

다시 도 2로 돌아와, S102단계 이후, 비파괴검사 장치(100)는 대상체에 대한 대상 이미지(들)를 로드(S103)하여 본격적인 결함 식별을 준비하며, 대상 이미지(들)가 로드 된 후에는 비파괴검사 수행 및 결과리포트 생성(S104)을 수행하고, 마지막으로 위 생성된 결과리포트를 검사자가 볼 수 있도록 화면에 출력시킨다. (S105)Returning to FIG. 2 again, after step S102, the non-destructive inspection apparatus 100 loads the target image(s) for the object (S103) to prepare for full-fledged defect identification, and after the target image(s) is loaded, the non-destructive test Execution and result report generation (S104) is performed, and finally, the generated result report is output on the screen so that the inspector can see it. (S105)

이하에서는 도 3 내지 도 7을 참조하여, 본 발명에 따른 비파괴검사 기능을 제공하는 방법 중 특히 제1 사용자 인터페이스에 대해 자세히 살펴보기로 한다. 참고로 제1 사용자 인터페이스는 앞서 도 2에서 본 S102단계에서의 검사용 템플릿을 신규로 생성하기 위한 메뉴들을 포함하는 것이다. Hereinafter, a first user interface will be described in detail among the methods for providing a non-destructive inspection function according to the present invention with reference to FIGS. 3 to 7. For reference, the first user interface includes menus for newly creating a template for inspection in step S102 as seen in FIG. 2 above.

본 발명에 따른 비파괴검사 기능을 제공하는 방법은, 기본적으로 디스플레이를 가지는 비파괴검사 장치 상에서 제1 사용자 인터페이스가 표시된 상태를 전제로 하며, 검사용 템플릿 생성을 원하는 사용자에 의해 검사용 템플릿 생성 메뉴가 선택되었을 때, 복수의 아이콘들을 포함하는 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 단계, 상기 제1 사용자 인터페이스가 표시된 상태에서 사용자 입력을 수신하는 단계, 수신되는 사용자 입력에 따라 검사용 템플릿을 생성 및 설정하는 단계를 포함한다.The method of providing a non-destructive inspection function according to the present invention is basically based on a state in which the first user interface is displayed on a non-destructive inspection device having a display, and the inspection template creation menu is selected by a user who wants to create an inspection template. When it is, displaying a first user interface including a plurality of icons, receiving a user input while the first user interface is displayed, and generating and setting a test template according to the received user input. Includes.

도 3에는 제1 사용자 인터페이스의 모습을 도시한 것으로, 여기에는 검사용 템플릿을 편집하는 데에 있어 필요한 이미지와 마커(marker)들이 표시되는 메인 영역(100), 그리고 사용자가 검사용 템플릿을 생성하기 위해 필요한 복수 개의 아이콘들이 포함되어 있다. 참고로, 아래 설명되는 아이콘들의 배치 위치, 도면에서 보이는 아이콘 모양 등은 모두 발명의 이해를 돕기 위해 하나의 실시예로 설명 및 도시된 것이며, 이들 배치 및 모양은 다양하게 변경될 수 있음을 이해한다.3 shows the appearance of the first user interface, in which the main area 100 in which images and markers required for editing the inspection template are displayed, and the user creates the inspection template It contains a number of icons necessary for it. For reference, it is understood that the arrangement positions of the icons described below, the shape of the icons shown in the drawings, etc. are all described and illustrated as one embodiment to aid understanding of the invention, and these arrangements and shapes may be variously changed. .

도 3을 참조할 때, 먼저 제1 사용자 인터페이스의 가장 좌측에는 사용자 인터페이스의 종류를 변경할 수 있는 아이콘들이 표시될 수 있다. 즉, 도면부호 200 내에는 자동 검사 실행 모드(ADR), 검사 리뷰 모드(Review), 검사용 템플릿 편집 모드(Template)에 대응되는 아이콘들이 표시될 수 있으며, 각각의 아이콘들은 사용자로부터의 선택 입력이 있을 시 각각 다른 사용자 인터페이스의 형태로 화면 상에 표시될 수 있다. 도 3은 검사용 템플릿 편집(Template) 아이콘이 클릭된 상태로, 해당 아이콘에 대응되는 제1 사용자 인터페이스가 표시된 상태를 도시한 것이다. 한편, 사용자에 의해 선택 입력이 있었던 아이콘 주변에는 선택 입력이 없었던 아이콘과 다른 색깔이 배경으로 표시되어 사용자에게 어떤 아이콘이 선택 중인지를 인식시킬 수 있다. Referring to FIG. 3, first, icons for changing the type of the user interface may be displayed on the leftmost side of the first user interface. That is, icons corresponding to the automatic inspection execution mode (ADR), inspection review mode (Review), and inspection template editing mode (Template) may be displayed within the reference numeral 200, and each of the icons can be selected by the user. If there is, it can be displayed on the screen in the form of a different user interface. 3 illustrates a state in which a template icon for inspection is clicked and a first user interface corresponding to the icon is displayed. On the other hand, around the icons in which the selection input was made by the user, a color different from the icon in which there was no selection input are displayed as a background, so that the user can recognize which icon is being selected.

또한, 상기 제1 사용자 인터페이스의 좌측 하단에는 설정 아이콘(Setting)이 배치될 수 있으며, 사용자에 의해 설정 아이콘이 클릭된 경우 언어 설정, 검사도구 설정을 위한 메뉴가 표시될 수 있다. 이 때, 검사도구 설정을 위한 메뉴 중에는 관심영역을 지정하고자 할 때에 드래그 된 선의 색깔, 선의 두께, 드래그 된 선 또는 드래그에 의해 설정된 영역의 투명도 등을 변경할 수 있는 메뉴가 포함될 수 있다.In addition, a setting icon (Setting) may be disposed at the lower left of the first user interface, and when a setting icon is clicked by a user, a menu for language setting and inspection tool setting may be displayed. At this time, the menu for setting the inspection tool may include a menu for changing the color of the dragged line, the thickness of the line, the transparency of the dragged line or the area set by the drag when designating the region of interest.

한편, 제1 사용자 인터페이스 내에는 사용자가 검사용 템플릿을 생성 및 편집하는 데에 필요한 기능들을 아이콘화 한 것이 그룹별로 표시될 수 있는데, 예를 들어 도면부호 300 및 350과 같이 검사용 템플릿을 신규로 생성하고 저장하기 위한 아이콘들을 포함하는 템플릿 도구군, 그리고 도면부호 400, 450과 같이 임의의 검사용 템플릿에 대하여 다양한 설정을 할 수 있는 기능들이 아이콘화 되어 그룹으로 표시된 검사 도구군이 표시될 수 있다. 또한, 상기 제1 사용자 인터페이스에는 도면부호 500에서와 같이 파라미터들을 설정할 수 있는 영역(파라미터 입력 영역)이 더 포함될 수 있다. 이하에서는 상기 템플릿 도구군, 그리고 검사 도구군에 포함되는 각 아이콘들에 대해 살펴본다.On the other hand, in the first user interface, functions necessary for the user to create and edit the inspection template may be displayed for each group. For example, inspection templates such as 300 and 350 are newly created. A template tool group including icons for creation and storage, and functions that can set various settings for an arbitrary inspection template such as 400 and 450 are iconized to display a group of inspection tools displayed as a group. . In addition, the first user interface may further include an area in which parameters can be set (parameter input area) as shown in reference numeral 500. Hereinafter, each icon included in the template tool group and the inspection tool group will be described.

먼저 템플릿 도구군을 살펴볼 때, 해당 도구군에는 대상 이미지를 불러오기 위한 대상 이미지 임포트 아이콘(Img. Import), 비파괴검사의 결과 영상을 캡쳐하고 이를 임의의 이미지 포맷으로 저장하기 위한 캡쳐 아이콘(Capture), 비파괴검사의 결과를 리뷰 모드에서 읽을 수 있는 파일 형태(바람직하게는 XML)로 저장하기 위한 결과 저장 아이콘(Save Result), 새로운 검사용 템플릿을 생성 및 편집하기 위한 아이콘(New), 기 저장되어 있던 검사용 템플릿 또는 검사용 템플릿의 컴포넌트(상기 컴포넌트는 바람직하게는 XML 파일로 생성되어 있는 것임)를 불러오기 위한 아이콘(Import), 검사용 템플릿의 기준 이미지를 변경하기 위한 이미지 변경 아이콘(Img. Change), 현재 편집 중인 검사용 템플릿을 기준으로 간략히 자동 검사 모드를 간이 실행시켜 자동 검사 가능여부를 확인해 보는 시뮬레이터 아이콘(Simulator), 편집이 완료된 검사용 템플릿을 저장하는 저장 아이콘(Save), 비파괴검사 수행 시 대상 이미지들을 자동으로 정렬할지 여부를 결정하기 위한 정렬 아이콘(Alignment), 편집 중 현재의 설정 상태에서 대상 이미지에 대한 비파괴검사를 실시하는 검사 아이콘(Inspect), 현재 편집 중인 검사도구의 설정들을 유지한 채 검사 결과만을 초기화 하는 클리어 아이콘(Clear), 검사도구 설정 및 검사 결과를 모두 초기화 하는 리셋 아이콘(Reset), 또는 이미지의 픽셀 단위를 임의로 변경(바람직하게는 실측 SI단위로 변경)할 수 있는 캘리브레이션 아이콘(Calibration)이 포함될 수 있다. 한편, 상기 시뮬레이터 아이콘과 관련하여, 사용자에 의해 시뮬레이터 아이콘이 선택(클릭)된 경우, 비파괴검사 장치 상에서는 사용자로 하여금 대상 폴더를 지정할 수 있도록 안내창을 표시할 수 있으며, 임의의 대상 폴더가 선택된 경우 현재 편집 중인 검사용 템플릿의 설정들을 기준으로 선택된 폴더 내 이미지 전체를 검사하도록 할 수 있다. 이 때, 검사결과는 저장되지 않을 수 있다. 또한, 상기 정렬 아이콘과 관련하여, 사용자에 의해 상기 정렬 아이콘이 선택(클릭)된 경우 비파괴검사 장치는 사용자에게 자동 정렬 사용여부를 묻는 항목, 정렬 기준을 대상 이미지 전체로 할 것인지 아니면 사용자가 정의한 영역만으로 한정할 것인지를 묻는 항목, 그 외 정렬에 필요한 항목들(예: 정렬 후 검사용 템플릿의 기준이 되는 대상 이미지와 검사 대상이 되는 대상 이미지의 각 픽셀 밀도 차의 총 합을 계산하여 그 값이 기준값 이하이면 검사를 진행하고 초과하면 정렬 에러로 판정할 수 있도록 하기 위한 값)이 별도의 안내창을 통해 사용자에게 표시될 수 있다. First, when looking at the template tool group, the tool group includes a target image import icon (Img.Import) for importing the target image, and a capture icon for capturing the result image of non-destructive testing and saving it in an arbitrary image format. , Result save icon (Save Result) to save the results of non-destructive testing in a file format that can be read in review mode (preferably XML), icon (New) to create and edit a new test template, and have already been saved. An icon (Import) for importing an existing inspection template or a component of the inspection template (the component is preferably created as an XML file), and an image change icon (Img. Change), a simulator icon that checks whether automatic inspection is possible by simply executing the automatic inspection mode based on the inspection template currently being edited, a save icon to save the edited inspection template, and non-destructive inspection Alignment icon (Alignment) to determine whether to automatically align the target images during execution, inspection icon (Inspect) that performs non-destructive testing on the target image in the current setting state during editing, and settings of the currently editing inspection tool. The clear icon (Clear) that initializes only the test result while maintaining it, the reset icon (Reset) that initializes all the test tool settings and test results, or the pixel unit of the image can be arbitrarily changed (preferably to the actual SI unit). A calibration icon (Calibration) may be included. On the other hand, in relation to the simulator icon, when the simulator icon is selected (clicked) by the user, a guide window may be displayed so that the user can designate a target folder on the non-destructive testing device, and when an arbitrary target folder is selected The entire image in the selected folder can be inspected based on the settings of the inspection template currently being edited. At this time, the test result may not be saved. In addition, in relation to the alignment icon, when the alignment icon is selected (clicked) by the user, the non-destructive inspection device asks the user whether to use automatic alignment, whether the alignment standard is the entire target image or a user-defined area. Items that ask whether to limit to only, and other items necessary for alignment (e.g., after alignment, calculate the sum of the difference in the density of each pixel between the target image and the target image that is the standard for the test template after alignment, and the value is If it is less than the reference value, the test is performed, and if it is exceeded, a value to be determined as an alignment error) may be displayed to the user through a separate guide window.

다른 한편, 상기 제1 사용자 인터페이스 내에는 포인터(바람직하게는 마우스 포인터)의 위치값을 (x,y)좌표값으로 나타내고, 해당 포인터가 위치한 점에서의 픽셀 밝기값을 표시하는 포인터 정보(310)가 더 표시될 수 있다. 본 발명에 따른 사용자 인터페이스 상에서는 포인터의 위치가 변경될 때마다 상기 포인터 정보(310)를 실시간으로 사용자에게 제공할 수 있으므로, 대상 이미지 내에 미세한 밝기값 차이가 있어 사람이 육안으로 식별하기 어려운 정도의 영역(예: 투과 영상 상에서는 임의의 부품이 중첩되었을 때 중첩에 의해 이미지 내에서 표시되는 색깔이 달라질 수 있는데, 중첩되는 부품이 매우 얇은 것인 경우 미세한 색깔 차이가 발생할 수 있음)이 존재한다 하더라도 사용자로서는 위 포인터 정보(310)를 확인해 가면서 검사용 템플릿의 각종 파라미터를 입력하거나 관심 영역들을 지정할 수 있게 된다.On the other hand, in the first user interface, pointer information 310 representing a position value of a pointer (preferably a mouse pointer) as an (x,y) coordinate value and displaying a pixel brightness value at a point where the corresponding pointer is located. May be displayed more. In the user interface according to the present invention, since the pointer information 310 can be provided to the user in real time whenever the position of the pointer changes, there is a slight difference in brightness in the target image, so that it is difficult for a person to identify it with the naked eye. (E.g., in a transmission image, when an arbitrary part is overlapped, the color displayed in the image may change due to the overlap. If the overlapping part is very thin, a slight color difference may occur.) While checking the pointer information 310 above, it is possible to input various parameters of the inspection template or to designate regions of interest.

다시 도 3을 참조할 때, 화면의 우측에는 검사 도구군(400, 450) 및 파라미터 입력 영역(500)이 표시될 수 있다. Referring back to FIG. 3, test tool groups 400 and 450 and a parameter input area 500 may be displayed on the right side of the screen.

도면부호 400은 사용자가 검사 방식을 선택할 수 있도록 하기 위해 제시된 아이콘들로, 여기에는 제1 검사방식(void; 관심영역이 지정되었을 때 해당 관심영역 내에서의 결함 여부를 검사), 제2 검사방식(NGA; 검사를 하고자 하는 대상 이미지들이 임의 대상체에 대한 단층 이미지들인 경우 관심영역 내 비정형 오브젝트를 탐지해 내고 그 내부의 결함을 검사), 또는 제3 검사방식(GA; 고정적인 패턴을 가진 오브젝트들을 인식하고, 그 오브젝트들 내부 또는 오브젝트들 간의 비교를 통한 결함 검사)을 선택할 수 있는 아이콘들이 포함될 수 있다. 제1 검사방식 내지 제3 검사방식에 대해서는 뒤에서 설명하게 될 도 8 내지 도 10에 대한 설명에서 더 자세히 언급하기로 한다.Reference numeral 400 denotes icons presented to allow the user to select an inspection method, and includes a first inspection method (void; when a region of interest is designated, inspects for defects in the relevant region of interest), and a second inspection method. (NGA; if the target images to be inspected are tomographic images of an arbitrary object, an atypical object in the region of interest is detected and defects therein are inspected), or a third inspection method (GA; objects with a fixed pattern) Icons that can be recognized and selected for defect inspection through comparison between the objects or between the objects may be included. The first to third inspection methods will be described in more detail in the description of FIGS. 8 to 10 which will be described later.

한편, 상기 제1 검사방식 내지 제3 검사방식 중 어느 하나를 선택한 경우, 세부 검사방식을 선택할 수 있는 메뉴(Inspection Method)가 더 표시될 수 있다. 예를 들어, 제1 검사방식이 선택되었다고 가정할 때, 상기 도면부호 400의 아이콘들 하단에는 기본 검사 방식(Original Inspection Method; 사용자에 의해 지정된 관심영역을 오브젝트로 인식하고 해당 관심영역 내지 오브젝트 내 결함을 찾는 방식), 마스킹 영역 지정 방식(Masking Region for Inspection; 관심영역 내에서 독립적으로 별도의 마스킹 영역을 지정하고, 마스킹 영역에 대해서는 별도의 전처리 파라미터, 세그멘테이션 파라미터가 설정 가능하며, 마스킹 영역을 고려하여 관심영역 내에서 결함을 찾는 방식), 마스킹 영역 배제 방식(Masking Region for Exclusion; 관심영역 중 검사를 배제시키기 위한 마스킹 영역을 지정하고, 배제된 영역 외의 관심영역에 대해서만 결함을 찾는 방식) 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 메뉴가 표시될 수 있다. 참고로 도면 4는 도 3의 메인 영역 내 표시되어 있는 대상 이미지 상에 마스킹 영역(Mask)을 더 지정해 둔 실시예를 나타낸 것이다. 위 설명에서도 잠시 언급하였으나, 본 발명에 따른 인터페이스 상에서 지정되는 마스킹 영역은 두 가지로 정의될 수 있는데, 하나는 대상 이미지 내에서 회로 등의 구성들이 중첩된 영역을 구별하고, 해당 중첩된 영역 내에서의 결함을 식별해 내기 위한 파라미터들을 개별적으로 설정 가능한 영역으로서의 마스킹 영역으로 정의될 수 있고, 다른 하나는 결함 검사를 배제시키기 위하여 정의될 수도 있다. 도 4를 참조할 때, 마스킹 영역(Mask)은 관심영역(ROI)을 지정할 때와 유사하게 사용자가 임의의 점 4개를 포함하는 영역을 드래깅 입력을 통하여 지정할 수 있으며, 또는 사용자로 하여금 복수 개의 임의 점들을 정하게 함으로써 해당 점들에 의해 정의되는 내부 다각형 형상도 마스킹 영역(Mask)으로 지정되도록 할 수 있다. Meanwhile, when any one of the first to third inspection methods is selected, a menu for selecting a detailed inspection method (Inspection Method) may be further displayed. For example, assuming that the first inspection method is selected, the original inspection method (Original Inspection Method) below the icons of the reference numeral 400 is recognized as an object and the corresponding region of interest or defect within the object. Search method), Masking Region for Inspection (Masking Region for Inspection; Independently designating a separate masking area within the region of interest, separate preprocessing parameters and segmentation parameters can be set for the masking area, and considering the masking area) Any one of a method of finding defects within the region of interest) or a method of excluding masking regions (Masking Region for Exclusion; a method of designating a masking region to exclude inspection among regions of interest, and finding defects only in regions of interest other than the excluded region) A menu may be displayed to allow you to select. For reference, FIG. 4 shows an embodiment in which a masking area is further designated on a target image displayed in the main area of FIG. 3. Although mentioned for a while in the above description, the masking area designated on the interface according to the present invention can be defined in two ways. One is to distinguish an area in which configurations such as circuits are overlapped within the target image, and within the overlapped area. The parameters for identifying defects of the device may be defined as a masking area as an individually configurable area, and the other may be defined to exclude defect inspection. 4, similar to the case of designating the ROI, the masking area may be designated by a user through a dragging input, similar to when the ROI is designated, or a plurality of By specifying arbitrary points, an inner polygonal shape defined by the corresponding points can also be designated as a masking area.

한편, 검사 방식을 선택할 수 있는 아이콘(400) 밑으로는 관심영역을 지정함에 있어 관심영역을 사각형으로 지정할 것인지 아니면 다각형으로 지정할 것인지를 정하기 위한 아이콘들(450)이 더 제공될 수 있다. 도 1의 메인 영역(100)에는 대상 이미지(Img) 내에 관심영역(ROI)이 지정되어 있는 모습이 도시되어 있는데, 해당 관심영역(ROI)은 사각형(Rectangle) 아이콘을 클릭하여 사용자가 직접 지정한 영역을 도시한 것이다. Meanwhile, under the icon 400 for selecting the inspection method, icons 450 for determining whether to designate the region of interest as a rectangle or a polygon may be further provided in designating the region of interest. The main area 100 of FIG. 1 shows a state in which a region of interest (ROI) is designated within the target image (Img), and the region of interest (ROI) is an area directly designated by the user by clicking a rectangle icon. Is shown.

도 5는 앞서 도 3에서 언급한 검사 아이콘(Inspect)을 클릭하였을 때, 메인 영역 내 대상 이미지에 대하여 검사가 이루어진 모습을 도시한 것이다. 검사 아이콘(Inspection)을 클릭한 후, 도 1과 비교할 때 대상 이미지 내에서는 가장 먼저 관심영역(ROI)을 지정하는 사각형의 선 색깔이 바뀜으로써 사용자에게 검사가 실행되었음을 표시할 수 있으며, 또한 검사에 의해 식별된 오브젝트 영역들에서는 해당 오브젝트 영역들을 식별하기 위한 외곽선이 표시되어 사용자로 하여금 어느 영역이 오브젝트 영역으로 분별되었는지 표시할 수 있다. 참고로, 앞서에서도 잠시 언급하였지만 검사 아이콘(Inspect)을 클릭하였을 때 검사의 대상이 되는 대상 이미지는 현재 검사용 템플릿을 생성 및 편집함에 있어 메인 영역 상에 표시되고 있는 기준 이미지이며, 상기 검사 아이콘(Inspect) 클릭에 의한 검사는 바람직하게는 상기 기준 이미지를 대상으로 1회성으로 이루어진 것일 수 있다. 즉, 제1 사용자 인터페이스 상에서의 검사 아이콘(Inspect)은 기준 이미지 상에서 사용자 자신이 지정한 관심영역 또는 사용자 자신이 설정한 파라미터들을 기초로 비파괴검사가 적절하게 이루어지는지를 확인하기 위한 용도의 것일 수 있다. FIG. 5 is a diagram illustrating a state in which the target image in the main area is inspected when the inspection icon (Inspect) mentioned in FIG. 3 is clicked. After clicking the inspection icon (Inspection), compared with FIG. 1, the color of the square designating the ROI first changes in the target image to indicate to the user that the inspection has been executed. In the object areas identified by, outlines for identifying the corresponding object areas are displayed so that the user can indicate which area has been classified as the object area. For reference, as mentioned above for a while, the target image to be inspected when clicking the inspection icon (Inspect) is the reference image displayed on the main area when creating and editing the current inspection template, and the inspection icon ( Inspect) The inspection by clicking may be performed on a one-time basis, preferably with respect to the reference image. That is, the inspection icon (Inspect) on the first user interface may be used to check whether the non-destructive inspection is appropriately performed based on a region of interest designated by the user himself or parameters set by the user himself on the reference image.

도 6은 도 5에서의 메인 영역 상에서 사용자가 포인터(1001)를 오브젝트 영역 내에 위치시켰을 때 표시되는 영역정보(1002)를 도시한 것으로, 본 발명에서의 제1 사용자 인터페이스에서는 사용자가 자신이 보고자 하는 영역 상에 포인터(1001)를 위치시켰을 대 도 6과 같이 해당 영역의 사이즈 정보(바람직하게는 픽셀의 크기 또는 픽셀의 개수로 표시되는 사이즈 정보), 그리고 해당 오브젝트 영역 내에서 식별된 결함의 개수 또는 결함의 영역비율(오브젝트 영역 중 결함이 차지하는 영역 비율) 등의 영역 정보가 표시될 수 있다. 또한, 상기 포인터(1001)가 어느 영역 상에 위치하는지에 따라 그 위치를 포함하는 영역은 해당 영역을 구분시키기 위해 다른 색깔의 외곽선으로 표시될 수 있다. 도 6에서는 오브젝트 영역의 외곽으로 청색의 선이 둘러싸인 모습이 도시되어 있다. 6 shows the area information 1002 displayed when the user places the pointer 1001 in the object area on the main area of FIG. 5. In the first user interface of the present invention, the user wants to see When the pointer 1001 is positioned on the area, as shown in FIG. 6, the size information of the area (preferably, the size information indicated by the size of the pixel or the number of pixels), and the number of defects identified in the object area, or Area information such as the area ratio of the defect (the area ratio occupied by the defect among the object areas) may be displayed. In addition, depending on which area the pointer 1001 is positioned on, an area including the location may be marked with an outline of a different color to distinguish the corresponding area. In FIG. 6, a blue line is enclosed outside the object area.

한편, 도 7은 오브젝트 영역 내 결함 위에 포인터(100)가 위치하였을 때 해당 결함 영역을 구분시키기 위해 다른 색깔의 외곽선(1003)이 표시된 모습을 도시한 것이다. On the other hand, FIG. 7 shows a state in which outlines 1003 of different colors are displayed to distinguish the corresponding defect area when the pointer 100 is positioned on the defect in the object area.

이처럼, 제1 사용자 인터페이스 상에서는 검사가 이루어진 후 메인 영역 상에서 사용자가 포인터(1001)를 어느 점에 위치시키는지에 따라 해당 영역에 대한 정보가 제공될 수 있고, 또한 해당 영역을 구분시키기 위한 외곽선 표시가 별도로 이루어질 수 있다.As described above, information on the corresponding area may be provided according to the point at which the user places the pointer 1001 on the main area after the inspection is performed on the first user interface, and an outline to distinguish the area is separately displayed. Can be done.

이하에서는 도 8 내지 도 10을 참조하여 앞서 설명을 미루어 왔던 제1 검사방식 내지 제3 검사방식, 그리고 각각의 검사방식이 선택되었을 때 파라미터 입력 영역(도면부호 500)에서 어떤 종류의 파라미터들이 설정될 수 있는지에 대해 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to FIGS. 8 to 10, what kinds of parameters are set in the parameter input area (reference numeral 500) when the first to third test methods and the respective test methods are selected. I will explain whether it can be done.

<제1검사방식><First inspection method>

먼저 제1검사방식은 단일의 관심영역, 또는 복수의 관심영역들이 존재할 때 해당 영역들 내에 결함 존재 여부를 반복적으로 식별하기 위한 것으로, 예를 들어 대량으로 제조되는 회로기판들에 대하여 촬영된 대상 이미지들, 즉 동일한 구성의 회로도 설계 및 동일한 설계에 따라 생산된 회로기판들을 대량으로 촬영한 각각의 대상 이미지들에 대하여 반복적으로 결함이 있는지 여부를 식별하는 방식이다. First, the first inspection method is to repeatedly identify whether a defect exists in the corresponding regions when a single region of interest or a plurality of regions of interest exist. For example, a target image photographed on circuit boards manufactured in large quantities In other words, it is a method of repetitively identifying whether or not there is a defect in each of the target images obtained by photographing a large amount of circuit boards produced according to the circuit diagram design of the same configuration and the same design.

대상체에 대한 투과 영상은 이미 존재함을 전제로, 제1검사방식은 가장 먼저 비파괴검사 장치(100)가 사용자로부터의 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 것으로부터 시작될 수 있다. 제1검사방식에서의 검사용 템플릿 설정은, 주로는 사용자가 대상체의 어떤 영역들에 대해 검사를 진행할 것인지에 대한, 소위 관심영역(Region of Interest)을 지정하고, 해당 영역에서 이루어지게 될 결함 검사를 어떻게 진행할 것인지에 대한 각종 파라미터들을 설정하는 것으로도 이해될 수 있다. 이 때 관심영역(ROI)이란, 검사자가 결함이 있는지 여부를 식별하고자 하는 영역을 일컫는 것으로, 예를 들어 하나의 회로기판이 온전히 하나의 대상 이미지로 촬영된 경우 해당 대상 이미지 내에는 굳이 결함을 살펴 볼 필요가 없는 영역(예: 소자가 구비되어 있지 않은 기판 영역), 그리고 반드시 결함을 살펴볼 필요가 있는 영역이 존재할 수 있는데, 본 단계에서는 결함 검사가 필요한 영역을 미리 설정해 둠으로써 이미지 처리 속도 및 작업의 효율성을 높이고자 한 것이다. Assuming that the transmission image of the object already exists, the first inspection method may begin with the non-destructive inspection apparatus 100 firstly receiving an input from a user and setting a template for inspection. The inspection template setting in the first inspection method is mainly to designate a so-called region of interest for which areas of the object to be inspected by the user, and to perform defect inspection in the corresponding area. It can also be understood as setting various parameters on how to proceed. At this time, the region of interest (ROI) refers to the region in which the inspector wants to identify whether there is a defect. For example, if one circuit board is completely captured as one target image, it is necessary to examine the defect within the target image. There may be areas that do not need to be viewed (e.g., areas on the substrate that are not equipped with elements) and areas that need to be checked for defects. In this step, the image processing speed and operation are performed by setting the areas that need to be inspected in advance. It was to increase the efficiency of the company.

한편, 제1 검사방식이 선택되었을 때, 사용자는 파라미터 입력 영역(도 3의 도면부호 500) 내에서 다양한 파라미터 값들을 입력할 수 있다. 설정될 수 있는 파라미터들을 살펴볼 때, 먼저 이미지 전처리와 관련된 파라미터들(프리프로세싱 파라미터들; 편의상 제1그룹 파라미터들이라 칭한다)로는 대상 이미지를 스무딩(smoothing)처리하는 횟수 및 커널 사이즈의 픽셀 값, 대상 이미지 내에서 주변부 밝기 값을 보정할지 여부에 대한 값, 관심영역 내에서 유의미한 픽셀값을 가지는 영역(오브젝트 영역)의 대략적인 크기, 관심영역 내 오브젝트 영역이 주변부 대비 밝은지 또는 어두운지에 대한 값, 관심영역 내에서 찾고자 하는 오브젝트 영역이 각 픽셀의 인텐시티 값(intensity value) 기준으로 어느 범위에 속하는지에 대한 값 등이 포함될 수 있다. 이미지 전처리와 관련된 위 파라미터들은 결함 검사를 위해 로드 된 대상 이미지에 대하여 검사자가 설정한 관심영역 내로부터 찾고자 하는 서브 관심영역 또는 오브젝트 영역을 더 정확하게 찾아내기 위해 해당 대상 이미지를 본격적인 결함 식별 이전 다양한 방식으로 전처리 하는 데에 필요한 값들을 설정해 둔 것이다. 또한, 사용자가 설정할 수 있는 파라미터들 중에는 사용자가 지정한 관심영역 내에서 오브젝트 영역 또는 결함 영역을 어떻게 식별해 낼 것인지에 대한 파라미터들(세그멘테이션 파라미터들; 편의상 제2그룹 파라미터들이라 칭한다)도 포함될 수 있다. 이러한 제2그룹 파라미터들의 종류에는 오브젝트 영역이나 결함 영역을 식별해 내기 위해 또는 서브 관심영역을 정의할 때에 기준값이 될 수 있는 임계값(threshold value), 오브젝트 영역 또는 서브 관심영역으로 인식하기 위해 필요한 최소면적값(Minimum Area), 서브 관심영역의 형상, 복수 개의 서브 관심영역들이 정의 및 나열 될 때에 나열된 서브 관심영역들의 행(Row) 개수 및 간격, 열(Column) 개수 및 간격 등이 포함될 수 있다. Meanwhile, when the first inspection method is selected, the user can input various parameter values in the parameter input area (reference numeral 500 in FIG. 3 ). When looking at the parameters that can be set, first, parameters related to image preprocessing (preprocessing parameters; referred to as first group parameters for convenience) include the number of smoothing the target image, the pixel value of the kernel size, and the target image. A value for whether to correct the brightness value of the periphery within the region, the approximate size of the region (object region) with a significant pixel value within the region of interest, a value for whether the object region in the region of interest is brighter or darker than the peripheral region, the region of interest A value for a range in which the object region to be searched within is included in the intensity value of each pixel may be included. The above parameters related to image preprocessing are used in various ways prior to full-fledged defect identification in order to more accurately find the sub-region of interest or object region to be searched from within the region of interest set by the inspector for the target image loaded for defect inspection. The values required for preprocessing have been set. In addition, among the parameters that can be set by the user, parameters (segmentation parameters; referred to as second group parameters for convenience) for how to identify the object area or the defect area within the region of interest designated by the user may be included. The types of these second group parameters include a threshold value that can be a reference value for identifying an object area or a defect area or when defining a sub-ROI, and the minimum required to recognize it as an object area or a sub-ROI. The minimum area, the shape of the sub-ROI, the number of rows and spacings of the sub-ROIs listed when a plurality of sub-ROIs are defined and arranged, and the number and spacing of columns may be included.

위 파라미터들 중 임계값은, 검사자가 지정한 관심영역 내에서 오브젝트 영역이 존재하는지 여부, 오브젝트 영역 내 결함이 존재하는지 여부 를 판별하기 위하 기준이 되는 값이며, 임계값은 임의 픽셀의 밝기값을 나타내는 인텐시티 값(intensity value)일 수 있으며, 또는 설계자의 의도에 따라 그레이값(Gray value) 또는 RGB값일 수 있다. 본 상세한 설명 전반에서는 특별히 다른 언급이 없는 이상, 발명의 이해를 돕기 위해 임계값이 픽셀의 밝기값을 나타내는 인텐시티 값인 것을 전제로 설명하기로 한다. 한편, 상기 임계값은 검사자로부터 직접 고정된(fixed) 임계값을 수신함으로써 해당 값을 기준으로 각종 결함 또는 그 밖의 유의미한 영역을 식별해 내도록 할 수도 있겠으나, 이와 달리 검사자로부터 '자동 임계값' 선택입력을 수신한 경우에는 자동 임계값을 기준으로 결함 또는 유의미한 영역을 식별해 내도록 할 수도 있다. 자동 임계값을 기준으로 검사를 수행하는 경우에는 이미지 밝기값 분포(distribution)를 기준으로 본 발명에 따른 비파괴검사 장치(100)가 임의로 선택한 임계값에 따라 검사가 수행된다. 또한, 상기 임계값은 결함 영역 또는 오브젝트 영역을 식별하는 데에 있어서 임의의 범위를 정할 때에 활용되는 기준값이 될 수도 있는데, 예를 들어 대상 이미지 내 각 픽셀들의 밝기값이 상기 임계값을 기준으로 일정 범위 내에서의 차이값을 가질 때에 해당 픽셀들을 결함 영역 또는 오브젝트 영역으로 식별하도록 할 수도 있다. Among the above parameters, the threshold value is a value used as a standard to determine whether an object area exists in the region of interest designated by the inspector, and whether a defect exists in the object area, and the threshold value represents the brightness value of an arbitrary pixel. It may be an intensity value, or may be a gray value or an RGB value according to the intention of the designer. Throughout this detailed description, unless otherwise specified, a description will be made on the premise that a threshold value is an intensity value representing a brightness value of a pixel to aid understanding of the invention. On the other hand, the threshold value may be able to identify various defects or other significant areas based on the value by receiving a fixed threshold value directly from the inspector. When input is received, it can also be used to identify defects or significant areas based on an automatic threshold. When the inspection is performed based on the automatic threshold value, the inspection is performed according to a threshold value arbitrarily selected by the non-destructive inspection apparatus 100 according to the present invention based on the distribution of image brightness values. In addition, the threshold value may be a reference value used when determining an arbitrary range in identifying a defect area or an object area. For example, the brightness value of each pixel in the target image is constant based on the threshold value. When having a difference value within a range, the pixels may be identified as a defective area or an object area.

또 다른 한편, 상기 파라미터들 중 서브 관심영역의 형상과 관련하여, 향후 검사 수행에 의해 검사자가 지정한 관심영역 내에서 오브젝트 영역이 식별된 경우, 해당 오브젝트 영역의 좌표들을 기준으로 찾은 중심값(X축, Y축 좌표들을 각 축별로 모두 더한 후 평균을 냄에 따라 얻어지는 좌표) 또는 오브젝트 영역 내 좌표들이 갖는 인텐시티 값을 기준으로 찾은 중심점을 기준으로는 서브 관심영역이 정의될 수 있는데, 위 서브 관심영역의 형상은 위 제2그룹 파라미터 입력시 검사자에 의해 함께 입력됨으로써 결정될 수 있다. 서브 관심영역의 형상에는 예를 들어 [외곽선], [원형], [사각형]이 포함될 수 있으며, [외곽선] 선택시에는 상기 임계값을 기준으로 식별된 오브젝트 영역을 따라 서브 관심영역이 그 모양 그대로 정의될 것이며, [원형]이나 [사각형] 선택시에는 앞서 언급한 중심값 또는 중심점을 기준으로 원형 또는 사각형으로 정의될 것이다. 원형, 사각형으로 서브 관심영역을 정의하고자 할 때에는 사용자로부터 지름(Diameter), 또는 너비/높이(width/height) 값을 더 입력 받을 수 있다. On the other hand, in relation to the shape of the sub-region of interest among the above parameters, when the object region is identified within the region of interest designated by the inspector by performing a future inspection, the center value found based on the coordinates of the object region (X-axis , A sub-region of interest can be defined based on a center point found based on an intensity value of the coordinates in the object region or the coordinates obtained by adding all the Y-axis coordinates for each axis and then calculating the average. The shape of may be determined by inputting the second group parameter together by the inspector. The shape of the sub-ROI may include, for example, [Outline], [Circle], and [Rectangle]. When selecting [Outline], the sub-ROI is displayed in its shape along the object area identified based on the threshold. It will be defined, and when selecting [Circle] or [Rectangle], it will be defined as a circle or a rectangle based on the above-mentioned center value or center point. When defining a sub-region of interest in a circle or a rectangle, a diameter or width/height value may be further input from the user.

다른 한편, 설정될 수 있는 파라미터들 중에는 식별된 오브젝트 영역에 대한 양불 판정 조건 파라미터들(이밸류에이션 파라미터들; 편의상 제3그룹 파라미터들이라 칭한다)이 더 포함될 수 있다. 예를 들어, 서로 다른 서브 관심영역 내에 존재하여야 할 오브젝트 영역이 상호 연결되어 있다면 쇼트 회로(short circuit)으로 판정할 것을 파라미터 입력을 통해 설정할 수 있으며, 또한 임의의 서브 관심영역 내 닿지 않은 채로 존재하여야 할 오브젝트 영역이 서브 관심영역의 경계와 닿아 있다면 이 역시 불량으로 판정할 것을 파라미터 입력을 통해 설정할 수 있다. 또한, 복수 개의 오브젝트들이 식별되었을 때 상대면적 기반으로 소납불량 또는 과납불량으로 판단할 것인지 여부에 대해서도 파라미터 입력을 통해 설정할 수 있다. On the other hand, among the parameters that can be set, good or bad determination condition parameters (evaluation parameters; referred to as third group parameters for convenience) for the identified object area may be further included. For example, if object areas that should exist in different sub-interest areas are interconnected, the determination as a short circuit can be set through parameter input, and must exist without touching any sub-interest areas. If the object area to be performed touches the boundary of the sub-interest area, it can be determined through parameter input to determine that it is also defective. In addition, when a plurality of objects are identified, whether to determine whether to determine a small amount of payment or an excessive amount of payment based on a relative area may be set through parameter input.

도 8은 제1 검사방식에 따라 임의의 대상 이미지에 대하여 검사가 이루어진 것을 전제로, 해당 대상 이미지 상에서의 각종 영역들과 결함 영역, 임계값들 등에 대한 이해를 돕기 위한 도면이다. 8 is a diagram for helping understanding of various areas, defect areas, threshold values, etc. on the target image on the premise that inspection is performed on an arbitrary target image according to the first inspection method.

도 8의 (a)는 사용자가 설정한 검사용 템플릿을 기초로 비파괴검사 장치(100)가 대상 이미지 내에서 3개의 관심영역들을 A1, A2, A3으로 인식한 모습을 도시한 것이다. (참고로, 본 실시예에서는 사용자가 A1, A2, A3를 관심영역으로 지정한 것을 전제로 설명할 것이다. 다만, 위 A1, A2, A3는 사용자가 임의로 지정한 관심영역 내에서 비파괴검사 장치에 의해 오브젝트 영역으로 식별된 것일 수 있다.) 위 관심영역들은, 예를 들어 회로기판 중 서로 다른 물질로 도포층이 형성된 영역들이어서 검사자가 직접 관심영역으로 지정한 것일 수 있다. 참고로 상기 관심영역들은 위 대상 이미지 내에서 임의로 설정된 좌표계 또는 픽셀의 위치를 기초로 하여 설정될 수 있다. FIG. 8A shows a state in which the non-destructive testing apparatus 100 recognizes three regions of interest as A1, A2, and A3 in a target image based on a test template set by a user. (For reference, in this embodiment, a description will be made on the premise that the user has designated A1, A2, and A3 as the region of interest. However, the above A1, A2, and A3 are object The regions of interest may be identified as regions.) The regions of interest may be, for example, regions of a circuit board in which coating layers are formed of different materials, and thus may be directly designated by the inspector as regions of interest. For reference, the regions of interest may be set based on a randomly set coordinate system or a position of a pixel in the target image.

한편, 상기 검사용 템플릿을 생성 및 편집하는 과정에서는 관심영역들이 지정될 때에 해당 관심영역 고유의 임계값, 즉 향후 해당 관심영역 내에 결함이 존재하는지 여부를 판별하기 위해 기준이 되는 임계값이 더 설정될 수 있음에 대해 설명하였다. 도 8의 (a)에서는 이러한 임계값이 g1, g2, g3으로 표시되어 있으며, 상기 임계값들은 바람직하게는 각 관심영역 중 임의 픽셀의 밝기값을 나타내는 인텐시티 값(intensity value)일 수 있으며, 또는 설계자의 의도에 따라 그레이값(Gray value) 또는 RGB값일 수 있다. 이 때, 언급된 임계값은 반드시 위에 언급된 것들로 한정되는 것은 아니며, 컴퓨터가 판독할 수 있는 값이고 각 픽셀을 구별할 수 있는 한 그 종류의 제한은 없다 할 것이다. 위 임계값들의 활용과 관련하여, 위 임계값들은 상기 비파괴검사 장치(100)가 각 관심영역들 내에서 상기 임계값과 비교하여 기 설정된 범위를 초과한 임계값을 가지는 영역을 결함으로 정의 또는 식별해 내는 데에 활용될 수 있다. 예를 들어, A1 관심영역에서의 임계값이 g1이라 할 때, g1 대비 -10% 내지 10%의 범위를 초과하는 값을 가지는 픽셀들이 존재하는 경우 해당 픽셀들의 집합을 결함영역으로 식별해 낼 수 있다. 또는 상기 A1 관심영역에서의 임계값이 g1이라 할 때, g1 대비 상이한 값을 가지는 픽셀들을 모두 결함영역으로 식별해 내도록 구현할 수도 있다. On the other hand, in the process of creating and editing the inspection template, when the regions of interest are designated, a threshold value specific to the region of interest, that is, a threshold value that is a reference for determining whether a defect exists in the region of interest in the future, is further set. Explained that it can be. In (a) of FIG. 8, these threshold values are indicated by g1, g2, and g3, and the threshold values may preferably be intensity values representing brightness values of a pixel in each ROI, or It may be a gray value or an RGB value according to the designer's intention. In this case, the threshold values mentioned are not necessarily limited to those mentioned above, and they are values that can be read by a computer, and there is no limitation of the type as long as each pixel can be distinguished. Regarding the utilization of the above thresholds, the above thresholds are defined or identified as defects in the non-destructive testing apparatus 100 having a threshold value exceeding a preset range compared to the threshold value within each region of interest. It can be used to make it happen. For example, if the threshold value in the region of interest A1 is g1, and there are pixels with values exceeding the range of -10% to 10% compared to g1, the set of pixels can be identified as a defective region. have. Alternatively, when the threshold value in the region of interest A1 is g1, it may be implemented to identify all pixels having a value different from that of g1 as a defective region.

한편, 도 8의 (b)는 마스킹 영역을 더 포함할 때의 결함 식별 단계를 설명하기 위한 도면이다. 앞서에서는 사용자에 의해 마스킹 영역도 지정될 수 있음을 설명하였다. 마스킹 영역이란 예를 들어 회로기판 위의 동일 층에 존재하는 영역임에도 불구하고 일부 영역은 해당 회로기판 위로 장애물이 있어 투과영상 생성시 장애물이 없는 영역 대비 더 어두운 임계값을 가질 수 있는데, 마스킹 영역은 바로 이렇게 동일한 관심영역 내 영역 중에서도 장애물 등의 존재로 인해 임계값이 달라지는 영역을 의미한다. 관련하여, 도 8의 (b)에는 관심영역 A4, 그리고 해당 관심영역 내에 존재하는 2개의 마스킹 영역인 M1, M2가 도시되어 있다. 마스킹 영역들은 각 마스킹 영역들 고유의 임계값을 가질 수 있는데, 도 8의 (b)에서도 볼 수 있듯 각 마스킹 영역들에는 gm1, gm2 와 같이 고유의 임계값이 설정될 수 있다. 마스킹 영역의 고유 임계값들의 활용과 관련하여, 상기 A4 영역 내에서는 임계값 g4와 대비하여 기 설정된 범위를 초과한 픽셀들에 대해 결함으로 인식하여 D4로 정의하였다면, 마스킹 영역 M1, 관심 영역 A4, 마스킹 영역 M2에 걸쳐 존재하는 결함 D5에 대해서는 각각 gm1, g3, gm2를 기준으로 결함 영역을 식별해 낸 후 각 영역 내에서의 결함 영역들 연결관계를 보아 하나의 결함으로 인식하도록 구현할 수 있다. 만일 도 8의 (b)와 달리 결함이 M1, M2 영역의 내측에만 존재할 뿐 마스킹 영역 이외의 영역에서는 연결성 있는 결함이 존재하지 않는 경우에는 당연히 각 결함들을 별개의 것으로 인식할 것이다. Meanwhile, FIG. 8B is a diagram for explaining a defect identification step when the masking area is further included. In the above, it has been described that a masking area may also be designated by a user. Although the masking area is, for example, an area that exists on the same layer on the circuit board, some areas have an obstacle above the corresponding circuit board, and thus may have a darker threshold than an area without obstacles when generating a transmission image. This refers to a region in which the threshold value is changed due to the presence of an obstacle, etc., among regions within the same region of interest. In relation to this, FIG. 8B shows a region of interest A4 and two masking regions M1 and M2 existing in the region of interest. The masking regions may have a threshold value unique to each of the masking regions. As can be seen in FIG. 8B, a unique threshold value such as gm1 and gm2 may be set for each masking region. Regarding the utilization of the intrinsic thresholds of the masking area, if pixels exceeding a preset range compared to the threshold g4 in the A4 area are recognized as defects and are defined as D4, the masking area M1, the ROI A4, and For the defect D5 that exists over the masking area M2, it can be implemented to recognize a defect as a defect by identifying the defect areas based on gm1, g3, and gm2, respectively, and seeing the connection relationship between the defect areas within each area. If, unlike FIG. 8B, if the defect exists only inside the regions M1 and M2, and there is no connectivity defect in the region other than the masking region, the defects will naturally be recognized as separate.

한편, 위 도 8의 실시예에서는 관심영역들 내에서의 픽셀값을 곧바로 임계값과 비교함으로써 결함 여부를 판단하는 실시예에 대해서만 설명하였으나, 결함은 다음과 같은 방법으로도 식별될 수 있다. 즉, 상기 비파괴검사 장치(100)는 비파괴검사를 수행함에 있어, 각 관심영역 내에서 적어도 하나 이상의 오브젝트 영역을 추출하고, 해당 오브젝트 영역 내에서 결함 후보 영역을 식별해 내기 위하여 이미지 처리를 할 수 있으며, 이미지 처리를 한 후 결함 후보 영역들을 식별하고, 나아가 결함으로 확정하는 과정을 거쳐 최종적으로 제1 검사방식에 따라 비파괴검사를 수행할 수 있다. 오브젝트 영역이란, 각 관심영역 내에서 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역으로 정의될 수 있으며, 바람직하게는 폐곡선 내부의 임의 면적을 가지는 영역으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 도 8의 (a)를 기준으로 할 때, A1 관심영역에는 결과적으로 총 3개의 결함영역, 그리고 결함영역을 제외한 A1관심영역이 존재할 수 있는데, 오브젝트 영역을 추출하는 단계에서는 결함영역, 정상영역으로 구별되기에 앞서 우선적으로 폐곡선 내부에 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들의 영역을 각각의 오브젝트 영역으로 식별해 내는 것이다. 결함 후보를 식별해 내는 과정은, 앞서 추출한 오브젝트 영역들 중 결함으로 판정되어야 할 후보들을 식별해 내는 과정으로, 본 과정에서는 사전에 검사용 템플릿을 설정하는 단계에서 각 영역들 마다 설정하였던 파라미터들이 활용될 수 있다. 예를 들어, 각 오브젝트 영역들 중 임계값이 기 설정된 범위를 초과하는 값의 픽셀들이 다수 포함되어 있다면 해당 오브젝트 영역은 결함후보로 분류될 것이며, 그렇지 않은 오브젝트 영역은 결함후보에서 제외될 수 있다. 마지막으로 결함후보들을 결함으로 확정하는 과정에서는 해당 결함후보들에 대하여 2차 요건을 만족시키는 결함후보에 대하여 결함으로 확정하고, 만일 2차 요건을 만족시키지 못하는 결함후보가 있다면 해당 결함후보는 결함이 아닌 것으로 판정한다. On the other hand, in the embodiment of FIG. 8 above, only the embodiment of determining whether there is a defect by directly comparing pixel values in regions of interest with a threshold value has been described, but the defect can also be identified by the following method. That is, in performing the non-destructive inspection, the non-destructive inspection apparatus 100 may extract at least one object area within each ROI, and perform image processing to identify a defect candidate area within the corresponding object area. , After image processing, defect candidate regions are identified, and further, the non-destructive inspection may be finally performed according to the first inspection method through a process of determining defects. The object area may be defined as an area composed of sets of pixels having similar values in each ROI, and preferably, may be defined as an area having an arbitrary area inside a closed curve. For example, based on (a) of FIG. 8, a total of three defective areas and A1 areas of interest excluding the defective area may exist in the area of interest A1 as a result. In the step of extracting the object area, the defective area , Prior to being classified as a normal region, a region of sets of pixels having similar values in the closed curve is first identified as each object region. The process of identifying defect candidates is the process of identifying candidates to be determined as defects among the previously extracted object areas. In this process, parameters set for each area in the step of setting the inspection template in advance are used. Can be. For example, if a number of pixels having a threshold value exceeding a preset range are included among the object areas, the corresponding object area will be classified as a defect candidate, and an object area that does not may be excluded from the defect candidate. Finally, in the process of determining defect candidates as defects, defect candidates that satisfy the secondary requirements for the defect candidates are determined as defects. If there is a defect candidate that does not satisfy the secondary requirements, the defect candidate is not a defect. It is determined to be.

<제2검사방식><Second inspection method>

제2검사방식은 어느 대상체에 대해 단층촬영이 이루어졌을 때 복수 개의 단층 이미지들을 대상으로 결함 여부를 식별하기 위한 것으로, 예를 들어 임의의 부피를 가지는 대상체 내부에 결함이 존재하는지 여부를 보기 위해 단층촬영을 실시하여 복수 개의 단층 이미지들이 생성되었을 경우 위 단층 이미지들을 순서대로 이미지 처리 함으로써 각 단층 이미지마다의 결함 여부를 판별하는 검사방식이다. The second inspection method is to identify defects in a plurality of tomography images when tomography is performed on an object.For example, tomography is used to see whether a defect exists inside an object having an arbitrary volume. When a plurality of tomographic images are generated by taking a photograph, it is an inspection method to determine whether there is a defect in each tomographic image by processing the images in order of the upper tomographic images.

제2검사방식은 가장 먼저 비파괴검사 장치(100)가 사용자로부터의 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 단계로부터 시작될 수 있다. 제2검사방식에서의 검사용 템플릿 생성 및 편집은, 검사자가 임의의 관심영역을 드래깅 등을 통해 지정함으로써 검사용 템플릿이 생성되었음을 전제로, 오브젝트 영역 또는 위 오브젝트 영역을 포함하는 서브 관심영역을 어떻게 식별해 내거나 정의할 지에 대한 파라미터 값들을 수신 및 저장하는 과정들로 이루어질 수 있다. 참고로, 제2검사방식에서의 관심영역은, 특히 복수의 단층 이미지들이 모두 서로 다른 형상의 오브젝트 영역을 가질 것임을 고려할 때, 그리고 각 단층 이미지들의 정렬이 항상 정확하게 이루어질 수 없는 사정 등을 고려할 때, 검사자가 보고자 하는 오브젝트 영역이 항상 포함되는 영역을 의미하는 것으로 이해될 수 있다. The second inspection method may first be started from the step of setting the inspection template by receiving an input from the user by the non-destructive inspection apparatus 100. The creation and editing of the inspection template in the second inspection method is based on the assumption that the inspection template has been created by the inspector designating an arbitrary region of interest through dragging, etc., how to determine the object region or the sub region of interest including the above object region. It may consist of processes of receiving and storing parameter values for identifying or defining. For reference, the region of interest in the second inspection method, especially when considering that a plurality of tomography images will all have object regions of different shapes, and when considering the circumstances in which the alignment of each tomography image cannot always be accurately achieved, It can be understood to mean an area that always includes an object area that the inspector wants to see.

제2 검사방식을 선택하였을 때 사용자가 직접 설정할 수 있는 파라미터들 중에는 많은 부분이 제1 검사방식에서의 파라미터들과 중복될 수 있으나, 그럼에도 다시 한번 정리하면 다음과 같다. Many of the parameters that can be directly set by the user when the second inspection method is selected may overlap with the parameters in the first inspection method, but once again summarized as follows.

전처리와 관련된 파라미터들(프리프로세싱 파라미터들; 편의상 제1그룹 파라미터들이라 칭한다)로는 대상 이미지를 스무딩(smoothing)처리하는 횟수 및 커널 사이즈의 픽셀 값, 오브젝트 영역 자체에 대한 스무딩 횟수 및 커널 사이즈 픽셀 값, 대상 이미지 내에서 주변부 밝기 값을 보정할지 여부에 대한 값, 오브젝트 영역 내에서 결함 영역을 검출하기 위해 주변부 밝기 값을 보정할지 여부에 대한 값, 오브젝트 영역 또는 결함 영역의 대략적인 크기, 관심영역 내 오브젝트 영역이 주변부 대비 밝은지 또는 어두운지에 대한 값, 관심영역 내에서 찾고자 하는 오브젝트 영역이 각 픽셀의 인텐시티 값(intensity value) 기준으로 어느 범위에 속하는지에 대한 값, 인텐시티 값 기준으로 오브젝트 영역 내에서의 결함(void) 영역 검출 범위 등이 포함될 수 있다.Parameters related to preprocessing (preprocessing parameters; referred to as first group parameters for convenience) include the number of smoothing the target image and the pixel value of the kernel size, the smoothing number of the object region itself, and the kernel size pixel value, A value for whether to correct the peripheral brightness value within the target image, a value for whether to correct the peripheral brightness value to detect a defect region within the object region, the approximate size of the object region or defect region, and an object within the region of interest Value of whether the area is brighter or darker than the periphery, the value of the range of the object area to be searched for in the region of interest based on the intensity value of each pixel, the defect within the object area based on the intensity value The detection range of the (void) region may be included.

또한, 설정될 수 있는 파라미터들 중에는 관심 영역 내에서 오브젝트 영역 또는 결함 영역을 어떻게 식별해 낼 것인지에 대한 파라미터들(세그멘테이션 파라미터들; 편의상 제2그룹 파라미터들이라 칭한다)도 포함될 수 있다. 이러한 파라미터들의 종류에는 오브젝트 영역을 식별해 내기 위한 임계값, 결함 영역을 식별해 내기 위한 임계값, 오브젝트 영역으로 인식하기 위한 최소 면적, 결함 영역으로 인식하기 위한 최소/최대 면적 등이 포함될 수 있다. 한편, 상기 오브젝트 영역을 식별해 내기 위한 임계값 또는 결함 영역을 식별해 내기 위한 임계값은 제1검사방식에서 언급했던 것과 유사하게 고정된 임계값 또는 자동 임계값으로 설정될 수도 있다. In addition, among the parameters that can be set, parameters (segmentation parameters; referred to as second group parameters for convenience) for how to identify the object region or the defect region within the region of interest may also be included. The types of these parameters may include a threshold value for identifying an object area, a threshold value for identifying a defect area, a minimum area for recognizing an object area, a minimum/maximum area for recognizing a defect area, and the like. Meanwhile, the threshold value for identifying the object area or the threshold value for identifying the defective area may be set to a fixed threshold value or an automatic threshold value similar to that mentioned in the first inspection method.

다른 한편, 설정될 수 있는 파라미터들 중에는 식별된 결함 영역에 대한 양불 판정 조건 파라미터들(이밸류에이션 파라미터들; 편의상 제3그룹 파라미터들이라 칭한다)이 더 포함될 수 있다. 여기에는 예를 들어, 정상 범주에 들어가는 오브젝트 영역의 총 면적 및 오브젝트 영역의 개수, 정상 범주에 들어가는 최소/최대 결함 영역의 면적, 정상 범주에 들어가는 결함 영역의 총면적의 최소값/최대값, 정상 범주에 들어가는 결함의 개수, 면적, 크기 등이 포함될 수 있다. On the other hand, among the parameters that can be set, good or bad determination condition parameters (evaluation parameters; referred to as third group parameters for convenience) for the identified defective area may be further included. These include, for example, the total area of the object area and the number of object areas that fall into the normal category, the area of the minimum/maximum defective area that falls into the normal category, the minimum/maximum value of the total area of the defect area that falls into the normal category, and The number, area, and size of defects may be included.

도 9의 (a), (b), (c)는 각각 어떤 대상체를 단층 촬영한 단층 이미지들, 즉 대상 이미지들을 도시한 것으로, 이 때 관심영역은 오브젝트 영역의 최외곽 부분을 모두 포괄할 후 있는 영역인 점선 사각형 영역으로 설정되어 있음을 확인할 수 있다. 9A, 9B, and 9C show tomography images obtained by tomography of a certain object, that is, target images. In this case, the region of interest covers all the outermost parts of the object region. It can be seen that it is set as a dotted rectangular area, which is an existing area.

이미지 전처리 후, 상기 비파괴검사 장치(100)는 각 단층 이미지, 즉 대상 이미지의 오브젝트 영역을 추출해 낸다. 제2검사방식에서의 오브젝트 영역은 앞서 제1검사방식에서와 같이 각 관심영역 내에서 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역으로 정의될 수 있으며, 바람직하게는 폐곡선 내부의 임의 면적을 가지는 영역으로 정의될 수 있다. 도 9의 (a) 내지 (c)에는 각각의 오브젝트 영역들이 O1 내지 O7으로 표시되어 있음을 확인할 수 있다. 즉, 제2검사방식에서의 오브젝트 영역은 관심영역 내에서 유의미한 부분으로 인식되어야 할 영역들을 밝기값 또는 인텐시티 값을 기준으로 식별해 낸 것을 의미하며, 이러한 오브젝트 영역 추출은 각 단층 이미지들(대상 이미지들)이 모두 다른 형상의 유의미한 영역을 포함하고 있다는 점에서, 다시 말해 단층 이미지(대상 이미지)들은 모두 비정형의 오브젝트 영역을 포함하게 된다는 점에서 반드시 각 단층 이미지(대상 이미지)별로 결함 검사가 수행되어야 함을 이해한다. After image preprocessing, the non-destructive inspection apparatus 100 extracts each tomographic image, that is, an object region of the target image. The object area in the second inspection method may be defined as an area composed of sets of pixels having similar values within each ROI as in the first inspection method, and preferably, an area having an arbitrary area inside the closed curve. Can be defined as In FIGS. 9A to 9C, it can be seen that the respective object regions are marked as O1 to O7. That is, the object area in the second inspection method means that areas to be recognized as meaningful parts within the ROI are identified based on the brightness value or intensity value, and this object area extraction is performed by each tomographic image (target image). Defect inspection must be performed for each tomographic image (target image) in that they all contain significant areas of different shapes, in other words, all tomography images (target images) contain atypical object areas. I understand that.

오브젝트 영역을 추출하는 과정에서는 앞서 검사용 템플릿 내에서 설정되었던 임계값이 활용될 수 있으며, 예를 들어 각 픽셀들의 값을 서로 비교해 가면서 그 차이가 기 설정된 범위 이내의 것인 경우, 즉 상호 픽셀값이 유사한 것으로 판단된 경우에는 하나의 영역으로 취급하고, 그렇지 않은 경우에는 서로 다른 영역으로 취급함으로써 오브젝트 영역을 추출할 수 있다.In the process of extracting the object area, the threshold value previously set in the inspection template may be used. For example, when the values of each pixel are compared with each other and the difference is within a preset range, that is, mutual pixel values If it is determined that this is similar, the object region can be extracted by treating it as one region, and otherwise treating it as a different region.

한편, 관심영역 내에서 오브젝트 영역이 추출된 후, 비파괴검사 장치는 각 오브젝트 영역에 대한 전처리를 수행할 수 있고, 전처리 수행 후에는 결함을 식별해 내는 단계를 진행할 수 있다. 오브젝트 영역 내에서 결함을 식별해 내는 단계는 앞서 제1검사방식에서 살펴본 것과 같이 각 오브젝트 영역의 임계값으로부터 기 설정된 범위를 초과하는 값을 가지는 픽셀들을 결함으로 식별해 내는 방식을 활용할 수 있으며, 또는 제1검사방식에서 설명한 것과 같이 결함후보를 식별해 낸 후 그로부터 결함을 확정하는 방식도 활용할 수 있다. 오브젝트 영역 내에서 결함을 식별해 내는 방식은 제1검사방식의 그것과 유사하므로 여기서는 자세한 설명을 생략하기로 한다. 참고로 도 9의 (a)에는 O1오브젝트 영역 내에 D1, D2의 결함이, O2오브젝트 영역 내에는 D3, D4의 결함이, O3오브젝트 영역 내에는 D5, D6 결함이 존재하는 예시를 도시한 것이다.Meanwhile, after the object region is extracted from the region of interest, the non-destructive inspection apparatus may perform pre-processing for each object region, and after performing the pre-processing, a step of identifying a defect may proceed. In the step of identifying defects within the object area, as described in the first inspection method, pixels having a value exceeding a preset range from the threshold value of each object area may be identified as defects, or As described in the first inspection method, a method of identifying defect candidates and determining defects therefrom can also be used. Since the method of identifying the defect in the object area is similar to that of the first inspection method, a detailed description will be omitted here. For reference, FIG. 9A illustrates an example in which defects D1 and D2 exist in the O1 object area, defects D3 and D4 in the O2 object area, and defects D5 and D6 in the O3 object area.

<제3검사방식><3rd inspection method>

제3검사방식은 하나의 대상 이미지 내에 유사한 형상을 가지는 다수의 오브젝트들이 존재할 때 상대면적 기반의 연산을 수행함으로써 위 오브젝트들 중 결함이 있는 것을 식별해 내기 위한 것이다.The third inspection method is to identify defects among the above objects by performing an operation based on a relative area when a plurality of objects having similar shapes exist in one target image.

제3검사방식에서의 검사용 템플릿 설정 과정은 앞서 설명한 제1검사방식에서의 검사용 템플릿 설정 과정과 유사하다. 즉, 제3 검사방식에 있어서도 제1그룹 파라미터들, 제2그룹 파라미터들, 및 제3그룹 파라미터들에 대해 각각 검사자로부터 입력을 받아 검사용 템플릿을 설정할 수 있다. The inspection template setting process in the third inspection method is similar to the inspection template setting process in the first inspection method described above. That is, even in the third inspection method, a template for inspection may be set by receiving inputs from the inspector for the first group parameters, the second group parameters, and the third group parameters, respectively.

참고로, 제3 검사방식에서는 관심영역 내에서 서브 관심영역들을 식별해 내기 위해, 해당 서브 관심영역을 어떻게 정의할 것인지에 대한 파라미터들을 입력할 수 있다. 서브 관심영역이란, 관심영역 내에 특히 검사자가 살펴보고자 하는 영역을 의미하는 것으로, 제3검사방식에서의 대상 이미지 내에는 유사한 형상을 가지는 오브젝트들이 다수 배열되어 있음에 기인하여 각 오브젝트들이 위치된 곳을 중심으로 개별 관심영역이 설정된 것을 의미한다. 한편, 경우에 따라 대상 이미지 내에는 매우 많은 개수의 오브젝트들이 포함되어 있을 수 있는데, 이 때 사용자로 하여금 개별 오브젝트들의 서브 관심영역을 지정 및 설정하게 하는 것은 매우 번거로운 작업이 될 수 있는 바, 본 발명에 따른 비파괴검사 장치(100)는 우선적으로 사용자로부터 서브 관심영역을 어떻게 정의할 것인지에 대한 입력을 수신함으로써 우선적으로 서브 관심영역을 정의하고, 비파괴검사 장치(100)가 앞서의 서브 관심영역에 대한 정의를 참조하여 앞으로 분별해 내고자 하는 서브 관심영역의 형상을 정의하며, 그 후 정의된 서브 관심영역의 형상을 참조하여 관심영역 내에서 서브 관심영역들을 식별 및 확정하도록 구현할 수 있다. For reference, in the third inspection method, in order to identify sub-ROIs within the ROI, parameters for how to define the sub-ROI may be input. The sub-region of interest refers to an area that the examiner wants to examine, in particular, within the region of interest. Due to the fact that a number of objects having similar shapes are arranged in the target image in the third inspection method, the location where each object is located is determined. It means that an individual region of interest is set around the center. On the other hand, in some cases, a very large number of objects may be included in the target image. In this case, allowing the user to designate and set sub-interest areas of individual objects can be very cumbersome. According to the non-destructive testing apparatus 100, by first receiving an input on how to define the sub-ROI from the user, first defines the sub-ROI, and the non-destructive testing device 100 defines the previous sub-ROI The shape of the sub-ROI to be identified in the future is defined with reference to and then the sub-ROI can be identified and determined within the ROI by referring to the defined shape of the sub-ROI.

예를 들어, 검사용 템플릿 편집 시 사용자는 서브 관심영역의 형상을 [외곽선], [원형], [사각형] 등으로 선택할 수 있으며, 만일 [사각형]으로 선택을 하였다면 상기 서브 관심영역의 형상은 [사각형]을 기본으로 가질 수 있다. 또한, 서브 관심영역을 식별 및 확정하는 단계는, 우선적으로 비파괴검사 장치(100)가 관심영역 내에서 오브젝트 영역을 식별해 낸 후, 각 오브젝트 영역들의 좌표들을 기준으로 찾은 각 오브젝트 영역들의 중심값(X축, Y축 좌표들을 각 축별로 모두 더한 후 평균을 냄에 따라 얻어지는 좌표), 또는 오브젝트 영역들 내 좌표들이 갖는 인텐시티 값을 기준으로 연산한 중심점(좌표 및 인텐시티를 고려한 중심점)을 획득하는 단계가 포함될 수 있으며, 중심값 또는 중심점이 획득된 이후 해당 일점을 중심으로 앞서 검사자에 의해 설정된 형상의 규격(지름, 너비/높이 등)에 따른 서브 관심영역들이 생성 및 확정될 수 있다. 위 과정에서 연산에 활용되는 모든 값들은 사용자가 파라미터 입력 영역(500)을 통해 입력한 것일 수 있다.For example, when editing the inspection template, the user can select the shape of the sub-region of interest as [Outline], [Circle], and [Rectangle]. If [Rectangle] is selected, the shape of the sub-region of interest is [ It can have a square] by default. In addition, in the step of identifying and determining the sub-ROI, after the non-destructive inspection apparatus 100 first identifies the object area within the ROI, the center value of each object area found based on the coordinates of each object area ( A step of obtaining a coordinate obtained by adding all X-axis and Y-axis coordinates for each axis and then calculating the average) or a center point calculated based on the intensity values of coordinates in the object areas (center point considering coordinates and intensity) May be included, and after the central value or the central point is obtained, sub-interest regions according to the standard (diameter, width/height, etc.) of the shape previously set by the inspector may be generated and determined around a corresponding one point. All values used in the calculation in the above process may be input by the user through the parameter input area 500.

이하에서는 도 10을 참조하여 제3검사방식에 대해 더 살펴보기로 한다. 예를 들어 대상체(회로기판) 상에 다수 개의 솔더(solder)들이 존재한다고 가정할 때, 관심영역 내에는 도 10에서와 같이 다수 개의 원형 영역이 존재할 수 있는데, 비파괴검사 장치(100)는 각각의 원형 영역들을 우선적으로 오브젝트 영역들로 식별해 낸 후, 각각의 오브젝트 영역들에 대해 중심값 또는 중심점을 연산하고, 연산된 중심값 또는 중심점을 기준으로 앞서 검사자에 의해 설정된 형상, 즉 [사각형]의 서브 관심영역을 생성 및 확정할 수 있다. 실제 검사 대상이 되는 대상 이미지에서는 각각의 솔더(solder)들이 반드시 도 10에서와 같은 완벽한 원형으로만 이루어지지 않을 수 있는데, 이로 인해 생성되는 서브 관심영역 역시 반드시 동일한 크기로만 이루어지지는 않을 수 있으며, 나아가 도 10에서와 같이 서브 관심영역들의 정렬상태, 즉 서브 관심영역들 간 간격이 정확하게 일치하지 않을 수도 있다. Hereinafter, a third inspection method will be further described with reference to FIG. 10. For example, assuming that a plurality of solders exist on an object (circuit board), a plurality of circular regions may exist in the region of interest, as shown in FIG. After first identifying circular areas as object areas, the center value or center point is calculated for each object area, and based on the calculated center value or center point, the shape previously set by the inspector, that is, [rectangle] Sub-regions of interest can be created and determined. In the target image to be actually inspected, each of the solders may not necessarily have a perfect circle as shown in FIG. 10, and the sub-region of interest generated by this may not necessarily have the same size. Furthermore, as shown in FIG. 10, the alignment state of the sub-ROIs, that is, the spacing between the sub-ROIs, may not exactly match.

한편, 대상 이미지 내에서 복수 개의 서브 관심영역들이 확정된 후, 비파괴검사 장치(100)는 각각의 서브 관심영역들 내에서 결함 영역을 식별해 낼 수 있다. 제3검사방식에서 결함을 식별하는 방식은 앞선 제1, 제2검사방식과는 일부 상이하며, 구체적으로는 각 서브 관심영역 내 오브젝트 영역, 또는 오브젝트 영역 내 결함 영역 간의 상대면적을 기반으로 결함을 식별한다. 제3 검사방식에 있어서 각 서브 관심영역 내 결함을 식별하는 과정은, 서브 관심영역(들) 내 결함 영역을 추출하는 단계, 오브젝트 영역들의 평균면적 또는 결함 영역의 평균면적 중 적어도 하나를 연산하는 단계, 그리고 상기 평균면적 대비 오브젝트 영역 또는 결함 영역의 면적 비율이 기 설정범위를 초과하는 오브젝트 영역을 가지는 서브 관심영역을 결함으로 식별하는 단계를 포함할 수 있다. Meanwhile, after a plurality of sub-ROIs are determined in the target image, the non-destructive inspection apparatus 100 may identify the defective region in each of the sub-ROIs. The method of identifying defects in the third inspection method is partially different from the previous first and second inspection methods. Specifically, defects are identified based on the relative area between the object areas in each sub-region of interest or defect areas in the object area. Identify. In the third inspection method, the process of identifying defects in each sub-ROI includes: extracting a defect area within the sub-ROI(s), calculating at least one of the average area of the object areas or the average area of the defect area. And identifying a sub-ROI having an object area in which the area ratio of the object area or the defect area to the average area exceeds a preset range as a defect.

먼저 서브 관심영역(들) 내의 오브젝트 영역으로부터 결함 영역을 추출하는 단계는 상기 오브젝트 영역들 내에서도 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역으로 정의될 수 있으며, 바람직하게는 폐곡선 내부의 임의 면적을 가지는 영역으로 정의될 수 있다. 도 10에는 서브 관심영역 내에 오브젝트 영역들이 On의 기호로 표시되어 있으며, 일부 오브젝트 영역들 내에는 결함 영역들이 dn의 기호로 표시되어 있다. First, the step of extracting the defective area from the object area in the sub-ROI may be defined as an area composed of sets of pixels having similar values even in the object areas, and preferably, an area having an arbitrary area inside the closed curve. It can be defined as an area. In FIG. 10, object areas in the sub-ROI are indicated by a symbol of O n , and defect areas are indicated by a symbol of d n in some object areas.

다음으로, 추출된 오브젝트 영역들의 평균면적 또는 각 오브젝트 영역들 내 결함 영역의 평균면적 중 적어도 하나를 연산하는 단계에 있어, 연산되는 평균면적은 향후 복수의 오브젝트 영역들이 소납/과납의 결함을 가지는 것인지 여부를 판별하는 데에 활용되는 값, 즉 기준값이다. 이러한 기준값을 연산함에 있어서는 일반적으로 모든 오브젝트 영역들 또는 결함 영역의 면적을 모두 합산한 후 오브젝트 영역들의 개수 또는 결함 영역들의 개수로 나눔으로써 구할 수 있겠으나, 위 오브젝트 영역들 또는 결함 영역들 중에는 아주 중대한 결함이 있어 매우 큰 면적값을 가지는 것 또는 매우 작은 값을 가지거나 아예 아무런 면적값도 가지지 않는 것도 존재할 수 있는바, 본 단계에서는 상기 오브젝트 영역들 또는 결함 영역들의 면적을 각각 구하고 내림차순 또는 오름차순으로 정렬시킨 후 임의의 값, 예를 들어 중앙값(나열된 오브젝트 면적값들 중 중앙에 존재하는 값)과 가장 큰 차이가 나는 면적값을 가지는 오브젝트 영역들을 상기 평균면적 연산에서 배제시키는 것을 하나의 특징으로 할 수 있다. 예를 들어, 도 10을 참조할 때, 대상 이미지 내에는 총 9개의 오브젝트 영역들(O1 내지 O9)이 존재하는데, 이 중 평균면적을 연산할 시에는 가장 큰 면적을 가지는 O3 오브젝트 영역과 가장 작은 면적을 가지는 O7 오브젝트 영역은 배제를 시킬 수 있는 것이다. 이렇게 평균면적 연산 시 중앙값과 가장 큰 차이가 나는 오브젝트 영역을 배제시키는 것은 향후 결함 식별 시 기준이 될 평균면적, 즉 기준값의 신뢰성을 높이기 위한 것이다. 참고로, 평균면적 연산시 배제되는 오브젝트 영역들은 편의상 배제후보들이라 칭하기로 한다. 한편, 위 실시예에서는 [중앙값]을 기준으로 각 오브젝트 영역의 면적이 대비되는 실시예를 언급하였으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아님을 이해한다. 즉, 비파괴검사 장치(100)로서는 검사자가 설정한 검사용 템플릿에 따라, 혹은 검사자의 직접 입력에 따라 평균면적 연산시 배제되어야 할 오브젝트 영역들 또는 결함 영역들을 결정할 수 있다. 예를 들어 내림차순으로 보았을 때 상위 3% 내에 포함되는 오브젝트 영역들 또는 결함 영역들의 면적값, 오름차순으로 보았을 때 상위 2%에 포함되는 면적값을 배제한 채 평균면적을 연산하도록 구현할 수 있거나, 또는 각 영역들의 면적 분포로 보아 일정 수준(개수) 이상의 분포값을 가지는 영역들에 대하여서만 평균면적 연산에 이용하도록 구현할 수도 있거나, 또는 오름차순, 내림차순으로 보았을 때 정해진 개수만큼의 영역들은 배제시킨 채 평균면적 연산을 하도록 구현할 수도 있다. Next, in the step of calculating at least one of the average area of the extracted object areas or the average area of the defect areas in each of the object areas, the calculated average area is whether or not the plurality of object areas in the future have defects of overpayment or overpayment. It is a value used to determine whether or not, that is, a reference value. In calculating such a reference value, in general, it can be obtained by summing all object areas or areas of defect areas and dividing by the number of object areas or defect areas. There may be defects with very large area values, very small values, or no area values at all.In this step, the areas of the object areas or defect areas are respectively calculated and sorted in descending or ascending order. One feature is to exclude from the average area calculation the object areas having the largest difference from the median value, for example, the median value (the value existing in the center of the listed object area values). have. For example, referring to FIG. 10, there are a total of 9 object areas (O1 to O9) in the target image, of which, when calculating the average area, the O3 object area having the largest area and the smallest The O7 object area having an area can be excluded. In this way, when calculating the average area, the object area that has the greatest difference from the median value is excluded in order to increase the reliability of the average area, that is, the reference value, which will be a reference for future defect identification. For reference, object areas that are excluded when calculating the average area are referred to as exclusion candidates for convenience. Meanwhile, in the above embodiment, the embodiment in which the area of each object area is compared based on the [median value] is mentioned, but it is understood that this is not necessarily limited thereto. That is, the non-destructive inspection apparatus 100 may determine object areas or defect areas to be excluded when calculating the average area according to the inspection template set by the inspector or directly input by the inspector. For example, it can be implemented to calculate the average area while excluding the area values of object areas or defect areas included in the top 3% when viewed in descending order, and area values included in the top 2% when viewed in ascending order, or It can be implemented to be used for the average area calculation only for areas having a distribution value of a certain level (number) or more from the area distribution of the fields, or when viewed in ascending or descending order, the average area calculation is performed while excluding a predetermined number of areas. It can also be implemented to do so.

한편, 비파괴검사 장치(100)는 상기 오브젝트 영역들의 평균면적 또는 결함 영역들의 평균면적과 각 오브젝트 영역들 또는 결함 영역들의 면적을 비교하여 기 설정된 범위를 초과한 오브젝트 영역들에 대해서는 결함이 존재하는 것으로 식별한다. 이 때, 해당 단계에서는 당연히 앞서 평균면적 연산시 배제되었던 오브젝트 영역들을 결함으로 식별할 것이며, 그 외에 상기 평균면적 대비 차이가 큰 값을 가지는 오브젝트 영역들을 결함으로 식별해 낼 것이다. On the other hand, the non-destructive inspection apparatus 100 compares the average area of the object areas or the average area of the defect areas with the area of each object area or defect area to determine that defects exist in object areas exceeding a preset range. Identify. At this time, in this step, of course, object areas that have been excluded during the average area calculation will be identified as defects, and in addition, object areas having a large difference compared to the average area will be identified as defects.

도 10을 참조하여 하나의 실시예를 살펴볼 때, 비파괴검사 장치(100)는 오브젝트 영역들의 평균면적을 연산하고자 할 때에 O3(가장 큰 면적을 가지는 오브젝트 영역)과 O7(가장 작은 면적을 가지는 오브젝트 영역)의 면적값은 제외한 채 O1, O2, O4 내지 O6, O8, O9의 면적값에 대한 평균면적을 연산할 수 있으며, 평균면적이 연산된 후에는 해당 값을 각 오브젝트 영역들(O1 내지 O9)과 비교하여 소납 불량/과납 결함을 판단할 수 있다. 다른 한편, 상기 평균면적 연산시에는 결함 영역(D1, D2)이 더 고려될 수 있으며, 결함 판단시 각 오브젝트 영역 내에 결함 영역이 얼마나 큰 비중을 차지하는지에 대한 판단도 함께 이루어질 수 있다. 즉, 어느 임의의 오브젝트 영역은 평균면적 대비 정상범위에 속하는 것으로 판단될 수 있으나, 동시에 그 내부에 존재하는 결함 영역의 비중이 기 설정된 값(예: 60%)를 초과하여 결함으로 판단될 수도 있다. Referring to an embodiment with reference to FIG. 10, the non-destructive inspection apparatus 100 uses O3 (the object area having the largest area) and O7 (the object area having the smallest area) when calculating the average area of the object areas. You can calculate the average area for the area values of O1, O2, O4 to O6, O8, and O9, excluding the area value of ), and after the average area is calculated, the corresponding value is calculated for each object area (O1 to O9). Compared with, it is possible to determine a soldering defect/overpayment defect. On the other hand, when calculating the average area, the defective areas D1 and D2 may be further considered, and when determining a defect, a determination as to how large a portion of the defective area occupies in each object area may also be made. That is, an arbitrary object area may be determined to be within the normal range relative to the average area, but at the same time, the proportion of the defective area existing therein may exceed a preset value (eg, 60%) and may be determined as a defect. .

이상 제1 검사방식 내지 제3 검사방식에 대하여 살펴보았다.The first to third inspection methods have been described above.

도 11은 본 발명에 따른 제2 사용자 인터페이스의 표시 모습을 나타낸 것이다. 제2 사용자 인터페이스는 사용자가 자동 검사 메뉴, 즉 도 11에서 화면 좌측의 아이콘(도면부호 200 내 ADR 아이콘)을 클릭하였을 때 표시되는 것으로, 해당 인터페이스에는 자동 검사 실행에 있어 필요한 복수 개의 아이콘들(도면부호 202), 현재 검사 진행 상태(도면부호 203), 그리고 결과(도면부호 204)가 표시될 수 있다.11 is a view showing a display state of a second user interface according to the present invention. The second user interface is displayed when the user clicks the automatic test menu, that is, the icon on the left side of the screen in FIG. Reference numeral 202), a current inspection progress status (reference numeral 203), and a result (reference numeral 204) may be displayed.

자동 검사 실행에 있어 필요한 복수개의 아이콘들(202)에는, 자동 검사를 실행 또는 정지시키기 위한 아이콘(Start of Stop), 자동 검사용 매크로 설정을 위한 아이콘(Setting), 검사 리스트를 초기화 하기 위한 아이콘(Clear All), 검사 통계를 초기화 하기 위한 아이콘(Reset Stat)이 포함될 수 있다.In the plurality of icons 202 necessary for the automatic test execution, an icon for executing or stopping the automatic test (Start of Stop), an icon for setting a macro for automatic test (Setting), and an icon for initializing the test list ( Clear All), an icon to initialize the inspection statistics (Reset Stat) may be included.

또한, 현재 검사 진행 상태(203)를 나타내는 영역에는 현재 자동 검사 모드가 활성화 된 상태임을 알리기 위해 "Inspecting"이라는 문자가 표시될 수 있으며, 반대로 "Stop"이라는 문자는 자동 검사 모드가 비활성화 된 상태임을 알리기 위해 표시될 수 있다.In addition, in the area indicating the current inspection progress status 203, a character “Inspecting” may be displayed to indicate that the current automatic inspection mode is activated, whereas the character “Stop” indicates that the automatic inspection mode is deactivated. Can be marked to inform.

한편, 결과(204)를 표시하는 영역에는 현재 검사 결과가 정상인 개수(OK), 불량인 개수(NG), 정렬 에러 등을 포함하는 에러의 개수(Error)가 표시될 수 있으며, 그 아래에는 자동 검사 모드에 의해 검사가 수행된 이미지들의 리스트가 표시될 수 있다. On the other hand, in the area displaying the result 204, the number of errors including the number of normal inspection results (OK), the number of defective persons (NG), and alignment errors may be displayed. A list of images that have been inspected by the inspection mode may be displayed.

이상 투과영상 기반의 비파괴검사 기능을 제공하기 위한 방법 및 이러한 방법을 실행시키기 위한 저장 매체에 대해 살펴보았다. 한편, 본 발명은 상술한 특정의 실시예 및 응용예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 구별되어 이해되어서는 안 될 것이다.A method for providing a non-destructive inspection function based on an abnormal transmission image and a storage medium for executing this method have been described. Meanwhile, the present invention is not limited to the specific embodiments and application examples described above, and various modifications are implemented by those of ordinary skill in the art without departing from the gist of the present invention claimed in the claims. Of course, these modifications should not be understood as being distinguished from the technical idea or perspective of the present invention.

50 X-ray 장치
100 비파괴검사 장치
50 X-ray devices
100 non-destructive testing device

Claims (3)

비파괴검사 방법으로서,
상기 비파괴검사 방법은, 대상 이미지들 - 상기 대상 이미지들은 복수 개의 대상체들에 대한 각각의 투과 영상들임 - 을 기초로 반복적인 비파괴검사를 수행하는 것을 특징으로 하며,
상기 비파괴검사 방법은 사용자 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 단계;를 포함하되,
상기 검사용 템플릿을 설정하는 단계는,
상기 대상체들에 대한 투과영상들 내에서 비파괴검사를 진행하고자 하는 관심영역을 지정하는 단계; 및
상기 관심영역에서의 오브젝트 영역 - 상기 오브젝트 영역은 기 설정된 범위 내의 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역임 - 또는 결함 영역을 식별해 내기 위한 복수 개의 파라미터들을 설정하는 단계;
를 포함하는,
비파괴검사 방법.
As a non-destructive testing method,
The non-destructive inspection method is characterized in that performing repetitive non-destructive inspection based on target images-the target images are respective transmission images of a plurality of objects,
The non-destructive inspection method includes: receiving a user input and setting a template for inspection;
The step of setting the inspection template,
Designating a region of interest in which non-destructive testing is to be performed within transmission images of the objects; And
An object area in the ROI-the object area is an area consisting of sets of pixels having similar values within a preset range-or setting a plurality of parameters for identifying a defective area;
Containing,
Non-destructive testing method.
비파괴검사 방법으로서,
상기 비파괴검사 방법은, 대상 이미지들 - 상기 대상 이미지들은 특정 대상체를 단층촬영한 복수 개의 단층 이미지들임 - 을 기초로 순차적인 비파괴검사를 수행하는 것을 특징으로 하며,
상기 비파괴검사 방법은 사용자 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 단계;를 포함하되,
상기 검사용 템플릿을 설정하는 단계는,
상기 대상체에 대한 단층 이미지들 내에서 비파괴검사를 진행하고자 하는 관심영역을 지정하는 단계; 및
상기 관심영역 내에서 오브젝트 영역 - 상기 오브젝트 영역은 기 설정된 범위 내의 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역임 - 또는 결함 영역을 식별해 내기 위한 복수 개의 파라미터들을 설정하는 단계;
를 포함하는,
비파괴검사 방법.
As a non-destructive testing method,
The non-destructive testing method is characterized in that sequential non-destructive testing is performed based on target images-the target images are a plurality of tomographic images obtained by tomography of a specific object,
The non-destructive inspection method includes: receiving a user input and setting a template for inspection;
The step of setting the inspection template,
Designating a region of interest in which non-destructive testing is to be performed within the tomographic images of the object; And
An object area within the ROI-the object area is an area consisting of sets of pixels having similar values within a preset range-or setting a plurality of parameters for identifying a defective area;
Containing,
Non-destructive testing method.
비파괴검사 방법으로서,
상기 비파괴검사 방법은, 대상 이미지 - 상기 대상 이미지는 유사한 형상을 가지는 다수의 오브젝트들을 포함함 - 을 기초로 비파괴검사를 수행하는 것을 특징으로 하며,
상기 비파괴검사 방법은 사용자 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 단계;를 포함하되,
상기 검사용 템플릿을 설정하는 단계는,
상기 대상체에 대한 단층 이미지들 내에서 비파괴검사를 진행하고자 하는 관심영역을 지정하는 단계;
상기 관심영역 내 포함되는 것으로서 적어도 하나의 오브젝트를 내부에 포함하는 서브 관심영역을 지정하는 단계; 및
상기 서브 관심영역 내에서 오브젝트 영역 - 상기 오브젝트 영역은 기 설정된 범위 내의 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역임 - 또는 결함 영역을 식별해 내기 위한 복수 개의 파라미터들을 설정하는 단계;
를 포함하는,
비파괴검사 방법.
As a non-destructive testing method,
The non-destructive inspection method is characterized in that the non-destructive inspection is performed based on a target image-the target image includes a plurality of objects having a similar shape,
The non-destructive inspection method includes: receiving a user input and setting a template for inspection;
The step of setting the inspection template,
Designating a region of interest in which non-destructive testing is to be performed within the tomographic images of the object;
Designating a sub-ROI including at least one object therein as included in the ROI; And
Setting a plurality of parameters for identifying a defective area or an object area within the sub-ROI, wherein the object area is an area consisting of sets of pixels having similar values within a preset range;
Containing,
Non-destructive testing method.
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