KR20220110291A

KR20220110291A - 레이저 기반 내포물 검출 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20220110291A
Application number: KR1020227023723A
Authority: KR
Inventors: 소우마 쇼드허리; 마크 앤서니 숨마; 승철 양; 자샹 장
Original assignee: 코닝 인코포레이티드
Priority date: 2019-12-13
Filing date: 2020-12-02
Publication date: 2022-08-05
Also published as: CN114930158A; TW202129269A; JP2023506778A; US20230020684A1; WO2021118838A1

Abstract

유리 내 내포물을 검출하기 위한 장치 및 방법이 설명되어 있다. 장치 및 방법은 유리 시트의 일 면으로부터 제1 각도로 레이저 시트를 투영하도록 구성된 레이저, 및 유리 시트의 다른 면으로부터 제2 각도로 이미지를 캡처하도록 구성된 카메라를 채용한다. 카메라가 이미지를 캡처하는 동안 유리 시트가 레이저 시트를 통해 이동된다. 하나 이상의 처리 디바이스는 캡처된 이미지에 기초하여 내포물을 함유하는 유리 시트의 영역을 식별하기 위해 이미지 처리 알고리즘을 실행한다. 일부 예에서, 유리 시트의 식별된 영역을 재방문하여 내포물을 함유하고 있는 지를 확인한다.

Description

레이저 기반 내포물 검출 시스템 및 방법

관련 출원

본 출원은 2019년 12월 13일자로 출원된 미국 가출원 제62/947800호의 35 U.S.C.§119에 따른 우선권의 이익을 주장하며, 그 내용을 의존하며 그 전문이 참조로 본 명세서에 포함된다.

개시 분야

본 개시내용은 유리 내의 내포물(inclusion)의 검출에 관한 것으로, 보다 상세하게는 얇고 텍스처링된 유리 내의 내포물을 검출하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.

유리 시트는 다양한 용례에 사용된다. 예를 들어, 유리 시트는 모바일 디바이스, 랩톱, 태블릿, 컴퓨터 모니터, 및 텔레비전 디스플레이와 같은 유리 디스플레이 패널에 사용될 수 있다. 그러나, 생산 시, 유리 시트는 내포물 또는 표면 불연속성과 같은 결함을 포함할 수 있다. 일부 결함은, 유리 표면 상에 나타날 때, "범프(bump)"라고 지칭될 수 있다. 이러한 범프는 주변(예를 들어, 연마된) 유리의 표면 위로 돌출되는 볼록한 피처일 수 있다. 일부 예에서, 내포물이 유리 시트 내에 나타날 수 있다. 유리 제조업자는, 예를 들어 품질 관리 또는 분류 목적을 위해 이들 결함을 검출하기 위한 시도로 유리 시트를 검사한다. 유리 내의 내포물은 기능(예를 들어, 강도) 결함 또는 외관(예를 들어, 시각적 외관) 결함을 유발할 수 있다.

일부 종래의 예에서, 인간 유리 검사자는 유리 시트의 내포물을 검출하려고 시도한다. 이 실시에서, 한 쌍의 돋보기를 착용하고 있는 매우 잘 훈련된 검사자가 검은색 배경 전면에서 유리를 수동으로 티핑하고 틸트시키는 동안 유리의 에지로부터 (예를 들어, 암시야 조명을 사용하여) 유리 시트가 조명된다. 매우 시간 소모적인 프로세스에서, 검사자는 거친 유리 표면으로 인한 수많은 산란 중심으로부터 유리 체적의 산란 중심을 구별하려고 시도한다. 예를 들어, 텍스처링된 표면을 갖는 얇은 유리의 경우, 표면 텍스처로 인한 광의 산란은 고밀도의 가양성(false positive)을 생성한다. 일부 예에서, 내포물은 작을 수 있으며(예를 들어, 크기가 10 ㎛ 미만), 이에 의해 검출이 훨씬 더 어려울 수 있다. 게다가, 다양한 검사자 사이의 성과는 훈련, 경험 및 시력으로 인해 크게 상이할 수 있다. 동일한 개인의 경우에도, 그러한 강도 높은 작업을 수행하는 경우 시간 경과에 따라 내포물 검출이 저하될 수 있다. 이와 같이, 유리 시트의 결함 검출을 개선할 기회가 있다.

본 명세서에 개시된 특징은 압연 시트 유리와 같은 얇고 텍스처링된 유리에서 내포물과 같은 결함의 검출을 허용한다. 일부 예에서, 레이저 시트는 유리 시트에 대해 빗각으로 투영된다. 영역 스캔 카메라는 유리 시트의 반대측에 또 다른 빗각으로 장착된다. 스캔 카메라는 레이저 시트와 유리의 교차 이미지를 촬영할 수 있다. 카메라가 일련의 이미지를 캡처하는 동안 유리가 레이저 시트를 통과한다. 이미지 처리 알고리즘은, 유리 표면 상의 결함에 의해 유발될 수 있는 노이즈를 무시하면서 이미지 데이터로부터의 내포물을 함유할 수 있는 유리의 의심 영역을 검출할 수 있다. 일부 예에서, 의심 영역은 고해상도 기술을 사용하여 다시 이미징되어 유리의 내포물을 확인하고 특성화한다.

다른 이점 중에서, 실시예는 텍스처링된 유리에서 작은 내포물(예를 들어, < 10 ㎛)의 검출을 가능하게 할 수 있다. 또한, 실시예는 검사 소요 시간을 단축하고 종래의 유리 검사 프로세스를 상당히 단순화할 수 있다. 더욱이, 실시예는 얇은 유리(예를 들어, < ~1 mm 두께)에서 내포물의 검출을 가능하게 할 수 있고, 종래의 시스템이 잘못된 내포물 검출(예를 들어, 가양성)를 유발할 수 있는 흠집, 텍스처 및 오염물과 같은 표면 노이즈를 억제할 수 있다. 추가적으로, 실시예는 종래의 방법보다 훨씬 더 빠른 유리 시트의 검사를 가능하게 할 수 있다. 이러한 개시의 이점을 갖는 본 기술 분야의 다른 숙련자는 또한 추가적인 이점을 인식할 수 있다.

일부 예에서, 장치는 유리 시트의 제1 면 상에 레이저 시트를 투영하도록 구성된 레이저, 및 유리 시트의 제2 면으로부터 유리 시트의 이미지를 캡처하도록 구성된 카메라를 포함하고, 카메라는 암시야 조명을 사용하여 이미지를 캡처한다. 일부 예에서, 장치는 레이저 시트를 통해 유리 시트를 이동시키도록 구성된 이동 스테이지를 포함한다.

일부 예에서, 장치는 캡처된 이미지에서 상대적으로 더 높은 광 강도의 영역을 결정하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 일부 예에서, 적어도 하나의 프로세서는 캡처된 이미지에서 상대적으로 더 높은 광 강도의 영역에 기초하여 유리 시트 내의 내포물을 식별하도록 구성된다.

일부 예에서, 적어도 하나의 프로세서는, 제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 상단 라인을 식별함으로써, 제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 하단 광을 식별함으로써, 제1 이미지에서 더 높은 광 강도의 상단 라인과 더 높은 광도의 하단 라인 사이에서 더 높은 광 강도의 제1 영역을 식별함으로써 캡처된 이미지에서 상대적으로 더 높은 광 강도의 영역을 결정하도록 구성된다. 적어도 하나의 프로세서는 또한 상단 라인, 하단 라인, 및 제1 영역의 광 강도에 기초하여 제1 영역에서의 내포물을 결정하도록 구성된다.

일부 예에서, 적어도 하나의 프로세서는, 제1 영역으로부터 상단 라인까지의 제1 거리를 결정하고, 제1 거리에 기초하여 제2 이미지에서 제2 영역을 결정함으로써 캡처된 이미지에서 상대적으로 더 높은 광 강도의 영역을 결정하도록 구성되고, 제1 영역은 제2 이미지에서 더 높은 광 강도의 상단 라인에 오버레이된다. 적어도 하나의 프로세서는 또한 제1 이미지에서 제1 영역의 제1 광 강도가 제2 이미지에서 제2 영역의 제2 광 강도보다 크다고 결정하도록 구성된다.

일부 예에서, 적어도 하나의 프로세서는, 제1 영역으로부터 하단 라인까지의 제2 거리를 결정하고, 제2 거리에 기초하여 제3 이미지에서 제3 영역을 결정하며 - 제1 영역은 제3 이미지에서 더 높은 광 강도의 하단 라인에 오버레이됨 -, 그리고 제1 이미지에서 제1 영역의 제1 광 강도가 제3 이미지에서 제3 영역의 제3 광 강도보다 더 크다고 결정함으로써 캡처된 이미지에서 상대적으로 더 높은 광 강도의 영역을 결정하도록 구성된다.

일부 예에서, 적어도 하나의 프로세서는 제1 영역으로부터 상단 라인까지의 제1 거리를 결정함으로써 상대적으로 더 높은 광 강도의 캡처된 이미지 내의 영역을 결정하도록 구성된다. 적어도 하나의 프로세서는 또한, 캡처된 이미지의 제1 복수의 이미지 각각에 대해, 제1 거리에 기초하여 각각의 이미지에서 제1 영역의 제1 예상 위치를 결정하도록 구성된다. 또한, 적어도 하나의 프로세서는 제1 영역으로부터 하단 라인까지의 제2 거리를 결정하도록 구성된다. 적어도 하나의 프로세서는 또한, 캡처된 이미지의 제2 복수의 이미지 각각에 대해, 제2 거리에 기초하여 각각의 이미지에서 제1 영역의 제2 예상 위치를 결정하도록 구성된다. 적어도 하나의 프로세서는 각각의 제1 예상 위치 및 각각의 제2 예상 위치에서 광 강도를 결정하도록 구성된다. 또한, 적어도 하나의 프로세서는 기계 학습 알고리즘을 실행하여 광 강도를 분류하고, 분류된 광 강도에 기초하여 제1 영역의 내포물을 결정하도록 구성된다.

일부 예에서, 장치는 유리 시트의 제1 면 상에 레이저 시트를 투영하도록 구성된 레이저, 유리 시트의 제2 면으로부터 유리 시트의 이미지를 캡처하도록 구성된 제1 카메라, 유리 시트를 레이저 시트를 통해 이동시키도록 구성된 이동 스테이지, 및 유리 시트의 제2 면으로부터 유리 시트를 뷰잉하도록 구성된 현미경 이미징 카메라를 포함한다. 일부 예에서, 제1 카메라는 암시야 조명을 사용하여 이미지를 캡처할 수 있다.

일부 예에서, 장치는 유리 시트의 제1 면 상에 레이저 시트를 투영하도록 구성된 레이저, 유리 시트의 제2 면으로부터 유리 시트의 제1 이미지를 캡처하도록 구성된 제1 카메라, 레이저 시트를 통해 유리 시트를 이동시키도록 구성된 이동 스테이지, 및 유리 시트의 제1 면으로부터 유리 시트의 제2 이미지를 캡처하도록 구성된 제2 카메라를 포함한다. 일부 예에서 제1 카메라는 암시야 조명을 사용하여 이미지를 캡처할 수 있고, 제2 카메라는 명시야 조명을 사용하여 제2 이미지를 캡처할 수 있다. 일부 예에서, 장치는 또한 유리 시트의 제1 면에 광을 제공하도록 구성된 확산 청색 발광 다이오드를 포함하고, 제1 카메라는 청색 광 차단 필터를 포함한다. 일부 예에서, 레이저는 적색 라인 레이저이다. 일부 예에서, 제1 카메라 및 제2 카메라는 각각 제1 이미지 및 제2 이미지를 동시에 캡처하도록 구성된다.

일부 예에서, 장치는 유리 시트의 제1 면 상에 레이저 시트를 투영하도록 구성된 레이저, 및 유리 시트의 제2 면으로부터 유리 시트의 이미지를 캡처하도록 구성된 제1 카메라를 포함하고, 제1 카메라는 암시야 조명을 사용하여 이미지를 캡처한다. 장치는 또한 레이저 시트를 통해 유리 시트를 이동시키도록 구성된 이동 스테이지를 포함한다. 장치는 유리 시트의 제1 면 상에 광을 투영하도록 구성된 명시야 백라이트와 같은 백라이트, 및 유리 시트의 제2 면을 뷰잉하도록 구성된 현미경을 더 포함한다.

일부 예에서, 이동 스테이지는 유리 시트를 레이저 시트를 통해 미리 결정된 거리만큼 이동시키도록 구성된다. 일부 예에서, 미리 결정된 거리는 레이저 시트의 폭(예를 들어, 레이저 라인 두께)보다 작다(또는 동일하다).

일부 예에서, 처리 디바이스에 의한 방법은 유리 시트의 이미지를 캡처하는 단계를 포함한다. 방법은 또한, 캡처된 이미지의 제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 상단 라인을 식별하는 단계, 및 제1 이미지에서 더 높은 광 강도의 하단 광을 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은, 제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 상단 라인과 더 높은 광 강도의 하단 라인 사이에서 더 높은 광 강도의 제1 영역을 식별하는 단계를 더 포함한다. 방법은 또한 상단 라인, 하단 라인, 및 제1 영역의 광 강도에 기초하여 제1 영역에서 내포물을 결정하는 단계를 포함한다.

일부 예에서, 방법은 제1 영역으로부터 상단 라인까지의 제1 거리를 결정하는 단계, 제1 거리에 기초하여 캡처된 이미지의 제2 이미지에서 제2 영역을 결정하는 단계 - 제1 영역은 제2 이미지에서 더 높은 광 강도의 상단 라인에 오버레이됨 -, 및 제1 이미지에서 제1 영역의 제1 광 강도가 제2 이미지에서 제2 영역의 제2 광 강도보다 크다고 결정하는 단계를 포함한다.

일부 예에서, 방법은 제1 영역으로부터 하단 라인까지의 제2 거리를 결정하는 단계, 제2 거리에 기초하여 제3 이미지에서 제3 영역을 결정하는 단계 - 제1 영역은 제3 이미지에서 더 높은 광 강도의 하단 라인에 오버레이됨 -, 및 제1 이미지에서 제1 영역의 제1 광 강도가 제3 이미지에서 제3 영역의 제3 광 강도보다 크다고 결정하는 단계를 포함한다.

일부 예에서, 처리 디바이스에 의한 방법은 유리 시트의 이미지를 캡처하는 단계, 캡처된 이미지의 제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 상단 라인을 식별하는 단계, 및 제1 이미지에서 더 높은 광 강도의 하단 광을 식별하는 단계를 포함한다. 방법은, 제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 상단 라인과 더 높은 광 강도의 하단 라인 사이에서 더 높은 광 강도의 제1 영역을 식별하는 단계를 더 포함한다. 방법은 또한 제1 영역으로부터 상단 라인까지의 제1 거리를 결정하는 단계를 포함한다. 또한, 방법은, 캡처된 이미지의 제1 복수의 이미지 각각에 대해, 제1 거리에 기초하여 각각의 이미지에서 제1 영역의 제1 예상 위치를 결정하는 단계를 포함한다. 방법은 또한 제1 영역으로부터 하단 라인까지의 제2 거리를 결정하는 단계를 포함한다. 방법은, 캡처된 이미지의 제2 복수의 이미지 각각에 대해, 제2 거리에 기초하여 각각의 이미지에서 제1 영역의 제2 예상 위치를 결정하는 단계를 더 포함한다. 방법은 또한 각각의 제1 예상 위치 및 각각의 제2 예상 위치에서 광 강도를 결정하는 단계를 포함한다. 또한, 방법은 기계 학습 알고리즘을 실행하여 광 강도를 분류하는 단계, 및 분류된 광 강도에 기초하여 제1 영역에서 내포물을 결정하는 단계를 포함한다.

일부 예에서, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 명령이 저장되어 있고, 여기서 명령은, 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨팅 디바이스로 하여금, 유리 시트의 이미지를 캡처하고 캡처된 이미지의 제1 이미지에서 더 높은 광 강도의 상단 라인을 식별하는 것, 및 제1 이미지에서 더 높은 광 강도의 하단 라인을 식별하는 것을 포함하는 동작을 수행하게 한다. 동작은, 제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 상단 라인과 더 높은 광 강도의 하단 라인 사이에서 더 높은 광 강도의 제1 영역을 식별하는 것을 더 포함한다. 동작은 또한 상단 라인, 하단 라인 및 제1 영역의 광 강도에 기초하여 제1 영역에서 내포물을 결정하는 것을 포함한다.

일부 예에서, 동작은 제1 영역으로부터 상단 라인까지의 제1 거리를 결정하는 것, 제1 거리에 기초하여 캡처된 이미지의 제2 이미지에서 제2 영역을 결정하는 것 - 제1 영역은 제2 이미지에서 더 높은 광 강도의 상단 라인에 오버레이됨 -, 및 제1 이미지에서 제1 영역의 제1 광 강도가 제2 이미지에서 제2 영역의 제2 광 강도보다 크다고 결정하는 것을 포함한다.

일부 예에서, 동작은 제1 영역으로부터 하단 라인까지의 제2 거리를 결정하는 것, 제2 거리에 기초하여 제3 이미지에서 제3 영역을 결정하는 것 - 제1 영역은 제3 이미지에서 더 높은 광 강도의 하단 라인에 오버레이됨 -, 및 제1 이미지에서 제1 영역의 제1 광 강도가 제3 이미지에서 제3 영역의 제3 광 강도보다 크다고 결정하는 것을 포함한다.

일부 예에서, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 명령이 저장되어 있고, 여기서 명령은, 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨팅 디바이스로 하여금, 유리 시트의 이미지를 캡처하고 캡처된 이미지의 제1 이미지에서 더 높은 광 강도의 상단 라인을 식별하는 것, 및 제1 이미지에서 더 높은 광 강도의 하단 라인을 식별하는 것을 포함하는 동작을 수행하게 한다. 동작은, 제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 상단 라인과 더 높은 광 강도의 하단 라인 사이에서 더 높은 광 강도의 제1 영역을 식별하는 것을 더 포함한다. 동작은 또한 제1 영역으로부터 상단 라인까지의 제1 거리를 결정하는 것을 포함한다. 또한, 동작은, 캡처된 이미지의 제1 복수의 이미지 각각에 대해, 제1 거리에 기초하여 각각의 이미지에서 제1 영역의 제1 예상 위치를 결정하는 것을 포함한다. 동작은 또한 제1 영역으로부터 하단 라인까지의 제2 거리를 결정하는 것을 포함한다. 방법은, 캡처된 이미지의 제2 복수의 이미지 각각에 대해, 제2 거리에 기초하여 각각의 이미지에서 제1 영역의 제2 예상 위치를 결정하는 단계를 더 포함한다. 동작은 또한 각각의 제1 예상 위치 및 각각의 제2 예상 위치에서 광 강도를 결정하는 것을 포함한다. 또한, 동작은 기계 학습 알고리즘의 실행에 기초하여 광 강도를 분류하는 것, 및 분류된 광 강도에 기초하여 제1 영역에서 내포물을 식별하는 것을 포함한다.

위의 요약 및 예시적인 실시예의 아래의 상세한 설명은 첨부 도면과 함께 읽을 수 있다. 도면은 본 명세서에서 설명된 예시적인 실시예의 일부를 도시한다. 아래에서 추가로 설명되는 바와 같이, 청구범위는 예시적인 실시예로 제한되지 않는다. 명확성과 판독 용이성을 위해, 도면은 특정 피처의 뷰를 생략할 수 있다.
도 1은 일부 예에 따른 예시적인 유리 내포물 검출 장치를 개략적으로 예시한다.
도 2는 일부 예에 따른 예시적인 유리 내포물 검출 장치에 의한 내포물의 검출의 블록도이다.
도 3은 도 2의 유리 내포물 검출 장치에 의해 검출된 바와 같이 내포물이 레이저 시트를 통과할 때 내포물의 위치에 기초한 광 산란을 예시한다.
도 4는 도 3의 내포물에 의해 유발되는 광 산란에 대응하는 광 산란 강도를 나타내는 이미지를 예시한다.
도 5는 내포물이 존재할 때와 표면 텍스처가 유리에 존재할 때의 광 강도 그래프의 비교를 예시한다.
도 6은 일부 예에 따라 표면 산란을 감소시키는 물 배스 시스템을 갖는 예시적인 유리 내포물 검출 장치의 블록도이다.
도 7a, 도 7b 및 도 7c는 일부 예에 따라 매크로 카메라에 의해 제1 패스에서 검출된 의심 영역을 추가로 평가하기 위해 레이저 암시야 시스템을 채용하는 예시적인 유리 내포물 검출 장치의 블록도이다.
도 8은 일부 예에 따라 도 7의 레이저 암시야 시스템에 의해 검출된 내포물의 이미지를 예시한다.
도 9는 암시야 카메라를 채용하고 일부 예에 따라 레이저 시트를 통해 내포물이 교차할 때 광 강도 프로파일을 보여주는 예시적인 유리 내포물 검출 시스템의 블록도이다.
도 10a는 일부 예에 따라 도 9의 예시적인 유리 내포물 검출 장치에 의해 캡처된 유리 내 내포물의 이미지를 예시한다.
도 10b는 일부 예에 따라 도 9의 예시적인 유리 내포물 검출 장치에 의해 캡처된 유리 상의 표면 결함의 이미지를 예시한다.
도 11은 일부 예에 따라 암시야 카메라를 채용하는 예시적인 유리 내포물 검출 장치의 블록도이다.
도 12a는 일부 예에 따라 도 11의 예시적인 유리 내포물 검출 장치에 의해 캡처된 동적 추적 이미지를 예시한다.
도 12b는 일부 예에 따라 도 11의 예시적인 유리 내포물 검출 장치에 의해 캡처된 정적 추적 이미지를 예시한다.
도 13은 일부 예에 따라 명시야 카메라를 채용하는 예시적인 유리 내포물 검출 장치의 블록도이다.
도 14a는 일부 예에 따라 도 13의 예시적인 유리 내포물 검출 장치에 의해 캡처된 동적 추적 이미지를 예시한다.
도 14b는 일부 예에 따라 도 13의 예시적인 유리 내포물 검출 장치에 의해 캡처된 정적 추적 이미지를 예시한다.
도 15는 일부 예에 따라 카메라 시스템에서 샤임플러그 원리(Scheimpflug principle)의 사용을 예시한다.
도 16은 일부 예에 따라 확장된 피사계 심도를 달성하기 위해 샤임플러그 원리에 따른 명시야 카메라 설정을 채용하는 예시적인 유리 내포물 검출 장치의 블록도이다.
도 17은 일부 예에 따라 내포물에 대해 유리를 동시에 스캔하기 위해 임의의 유리 내포물 검출 장치와 조합될 수 있는 색채 공초점 이미징 시스템의 블록도이다.
도 18은 일부 예에 따라 내포물에 대해 유리를 동시에 스캔하기 위해 임의의 유리 내포물 검출 장치와 조합될 수 있는 표면 및 높이 깊이 측정 능력을 갖는 색채 공초점 센서의 블록도이다.
도 19는 일부 예에 따른 유리 내포물 검출 장치에 의해 수행될 수 있는 예시적인 방법을 예시한다.
도 20은 일부 예에 따른 유리 내포물 검출 장치에 의해 수행될 수 있는 다른 예시적인 방법을 예시한다.

본 출원은 예시적인(즉, 예시의) 실시예를 개시한다. 본 개시내용은 예시적인 실시예로 제한되지 않는다. 따라서, 청구범위의 많은 구현은 예시적인 실시예와 상이할 것이다. 본 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 청구범위에 다양한 수정이 이루어질 수 있다. 청구범위는 이러한 수정을 갖는 구현을 포함하도록 의도된다.

때때로, 본 출원은 도면을 볼 때 독자에게 맥락을 제공하기 위해 방향 용어(예를 들어, 전방, 후방, 상단, 하단, 좌측, 우측 등)를 사용한다. 그러나, 청구범위는 도면에 도시된 배향으로 제한되지 않는다. 임의의 절대적 용어(예를 들어, 높은, 낮은 등)는 대응하는 상대적 용어(예를 들어, 더 높은, 더 낮은 등)를 개시하는 것으로 이해될 수 있다.

본 개시내용은 텍스처링된 표면을 갖는 얇은 유리와 같은 유리 내의 내포물을 검출하기 위한 장치 및 방법을 제공한다. 유리 내의 내포물은 종종 기능 결함(예를 들어, 강도 결함) 또는 외관 결함(예를 들어, 시각적 외관에 영향을 주는)을 유발할 수 있다.

다른 이점 중에서, 실시예는 검사 소요 시간을 단축하고 종래의 유리 검사 프로세스를 상당히 단순화할 수 있다. 또한, 실시예는 텍스처링된 유리에서 작은 내포물(예를 들어, < 10 ㎛)의 검출을 가능하게 할 수 있다. 추가로, 실시예는 얇은 유리(예를 들어, < ~1 mm 두께)에서 내포물의 검출을 가능하게 할 수 있고, 종래의 시스템이 잘못된 내포물 검출(예를 들어, 가양성)를 유발할 수 있는 흠집, 텍스처 및 오염물과 같은 표면 노이즈를 억제할 수 있다. 더욱이, 실시예는 종래의 방법보다 훨씬 더 빠른 유리 시트의 검사를 가능하게 할 수 있다. 이러한 개시의 이점을 갖는 본 기술 분야의 다른 숙련자는 또한 추가적인 이점을 인식할 수 있다.

일부 예에서, 유리 내포물 검출 장치는 레이저 시트 생성기(레이저 라인 생성기로도 알려짐), 렌즈가 있는 카메라, 및 이동 스테이지를 포함한다. 레이저 시트는 하나의 축을 따라 확장된 레이저 빔(예를 들어, 평면 레이저 빔)일 수 있다. 예를 들어, 레이저 시트는 길이와 폭을 갖는 레이저 빔일 수 있으며, 여기서 길이는 폭보다 크다. 레이저 시트 생성기는 유리 시트에 대한 각도(예를 들어, 각도 알파)로 유리 시트의 일 면(예를 들어, 상단)에 레이저 시트를 투영하도록 구성된다. 예를 들어, 레이저 시트와 유리 시트의 법선 방향 사이의 각도를 조절 가능할 수 있다. 카메라는 유리 시트의 다른 면(예를 들어, 하단)으로부터 이미지를 캡처하도록 구성되며, 여기서 카메라는 유리 시트에 대한 각도(예를 들어, 각도 베타)로 이미지를 캡처하도록 구성된다. 예를 들어, 렌즈의 광축과 유리 시트의 법선 방향 사이의 각도를 측정할 수 있다. 유리 시트에 대한 레이저의 각도(예를 들어, 각도 알파) 및 유리 시트에 대한 카메라의 각도(예를 들어, 각도 베타)는 각각의 캡처된 이미지의 검사 영역에서 최적 민감도를 위해 조절될 수 있다. 일부 예에서, 유리 시트에 대한 레이저의 각도는 유리 시트에 대한 카메라의 각도보다 크다.

일부 예에서, 카메라는 암시야 조명(예를 들어, 암시야 카메라)을 사용하여 이미지를 캡처한다. 암시야 카메라는, 예를 들어 카메라에 대한 소스의 직접 조명을 통해 또는 물체로부터 소스의 직접 정반사를 통해 조명 소스가 이미징 시스템에 의해 직접 캡처되지 않는 암시야 이미징 시스템에 사용되는 카메라일 수 있다. 대신에, 조명 소스는 물체를 조명하는 데 사용된다. 일부 예에서, 본 명세서에 설명된 바와 같이, 조명 소스는 유리 시트를 조명하는 데 사용되며, 유리 시트로부터 산란된 광만이 카메라에 의해 캡처된다.

이동 스테이지는 레이저 시트를 통해 유리를 이동시키도록 구성된다. 이동 스테이지가 레이저 시트를 통해 유리 시트를 이동시킴에 따라, 카메라가 이미지를 캡처한다. 유리와 레이저 시트 사이의 교차점은 카메라의 시야(field of view)(FOV)의 중심에 있을 수 있다. 내포물이 존재하는 경우, 내포물은 내포물이 레이저 시트를 통과할 때 레이저 시트로부터의 광을 산란시킨다. 카메라는 광의 산란을 캡처한다.

일부 예에서, 이동 스테이지는 레이저 시트 및 카메라의 FOV를 통해 유리를 (예를 들어, 수평 방향으로) 이동시킨다. 일부 예에서, 이동 스테이지는 주기적 간격으로, 예컨대 유리 시트가 미리 정의된 거리를 이동할 때마다 카메라에 전기 펄스를 전송하도록 구성된 인코더(예를 들어, 프로세서)를 포함한다. 일부 예에서, 미리 정의된 거리는 레이저 시트의 두께보다 작다. 카메라가 이동 스테이지 인코더로부터 전기 펄스를 수신할 때마다, 카메라는 이미지를 캡처한다. 이미지는 미리 설정된 노출 시간에 캡처될 수 있다. 일부 예에서, 카메라에 의해 캡처된 이미지는 상단 표면 산란으로 인한 상부 밝은 영역(상부 밝은 라인 영역) 및 하단 표면 산란으로 인한 하부 밝은 영역(하부 밝은 라인 영역)을 도시한다. 상단 표면 산란은 각각 상단 및 하단 표면 상의 유리 표면 결함에 의해 유발될 수 있다. 상부와 하부 밝은 영역 사이의 영역은 본 명세서에서 관심 검사 영역(ROI)으로 지칭된다. 캡처된 이미지는 이미지 데이터로서 하드 드라이브와 같은 메모리에 저장될 수 있다.

일부 예에서, 유리 시트는 레이저 시트보다 넓다. 유리의 추가 영역을 검사하기 위해, 이동 스테이지는 유리를 측방향으로 일정 거리 이동시킨 다음, 유리 시트를 레이저 시트를 통해 수평으로 이동시킬 수 있다. 이러한 방식으로, 다양한 폭을 갖는 유리 시트를 검사할 수 있다.

이미지가 캡처되면, 프로세서, 디지털 신호 프로세서(digital signal processor)(DSP), 컴퓨터, 서버 등과 같은 처리 디바이스가 이미지 처리 알고리즘을 실행하여 이미지 데이터에서 잠재적인 내포물을 검출할 수 있다. 유리가 레이저 시트를 통해 횡단할 때, 레이저 시트와 교차하는 내포물이 있으면, 이 내포물이 광을 산란시킨다. 내포물은 이미지의 검사 ROI 영역에서 밝은 점으로서 나타날 수 있다. 처리 디바이스는 이미지에서 이들 밝은 영역을 검출할 수 있다. 충분히 큰 표면 입자 또는 표면 흠집이 있는 경우, 표면 산란(예를 들어, 표면 결함에 의해 산란된 광)에 의해 조명될 수도 있다. 일부 예에서, 이들 표면 입자는 또한 상대적으로 밝은 산란 신호(예를 들어, 밝은 영역)가 이미지의 검사 ROI 영역에 나타나게 할 수 있다. 이들은 유리 내부의 내포물이 아니라 유리 표면 결함으로 인한 것이기 때문에, 잘못된 검출("표면 노이즈"라고도 지칭됨)이다. 표면 흠집이 실제 내포물보다 수십 배 더 클 수 있기 때문에 검출의 대부분이 잘못된 검출일 수 있다.

처리 디바이스는 하나 이상의 필터링 알고리즘 실행에 기초하여 잘못된 검출을 필터링할 수 있다. 필터링 알고리즘은 상단 또는 하단 표면 산란에서 밝은 점이 나타나야 하는 이미지를 결정하고 원래 이미지의 ROI에서 또는 결정된 이미지의 상단 또는 하단 표면 산란에서 밝은 점이 더 강렬한 지의 여부를 결정할 수 있다.

예를 들어, 주어진 이미지에 대해 (C_n, R_n)에 의해 정의된 이미지 좌표에서 이미지의 ROI에 밝은 점이 검출된다고 가정하고, 여기서 C는 이미지 열을 나타내고 R은 이미지 행을 나타낸다. 처리 디바이스가 표면 산란(상단 및 하단 표면 산란)까지의 밝은 점의 거리에 기초하여 정수 p 및 q를 계산하는 정적 모델이 채용될 수 있다. 이미지 n+p 및 이미지 n-q에서, 밝은 점의 산란 소스는 각각 상단 표면 산란 및 하단 표면 산란과 오버레이하는 것으로 예상된다. 밝은 점이 예상되는 이미지 n+p의 좌표를 나타내는 예상 이미지 좌표(C_n+p, R_n+p)도 계산된다. 이미지 n-q에서, 밝은 점의 산란 소스는 하단 표면 산란과 오버레이하는 것으로 예상된다. 밝은 점이 예상되는 이미지 n-p의 좌표를 나타내는 예상 이미지 좌표(C_n-q, R_n-q)도 계산된다.

3개의 이미지(예를 들어, 이미지 n, 이미지 n+p, 이미지 n-q) 각각에서 밝은 점의 강도가 결정된다. 예를 들어, 원래 이미지인 이미지 n에서 좌표(C_n, R_n)의 밝은 점에 기초하여 제1 강도가 결정된다. 이미지 n+p에서 예상 좌표(C_n+p, R_n+p)에 기초하여 제2 강도가 결정되고, 이미지 n-q에서 예상 좌표(C_n-q, R_n-q)에 기초하여 제3 강도가 결정된다.

일부 예에서, 제1 강도(이미지 n의 ROI에서 좌표(C_n, R_n)의 밝은 점을 나타냄)가 제2 강도 및 제3 강도보다 더 큰 경우, 밝은 점은 내포물에 의해 유발되는 것으로 결정된다(예를 들어, 내포물이 검출됨). 일부 예에서, 밝은 점은, 제1 강도가 제2 강도보다 적어도 제1 임계값(예를 들어, 제1 강도 > (제2 강도 + 제1 임계값))만큼 더 크고, 제1 강도가 제3 강도보다 적어도 제2 임계값(예를 들어, 제1 강도 > (제3 강도 + 제2 임계값))만큼 더 클 때 내포물에 의해 유발되는 것으로 결정된다. 일부 예에서, 제1 임계값 및 제2 임계값은 동일하다.

다른 예로서, 정수 시퀀스가 생성되는 동적 모델이 채용될 수 있고[n-q-m, n-q-m+1..., n+p+m], 여기서 m은 튜닝 파라미터로서 채용되는 미리 결정된 정수이다. 처리 디바이스는 각각의 이미지 [n-q-m, n-q-m+1..., n+p+m]에서 산란 소스의 예상 좌표 (C_ n-q-m, R_ n-q-m), (C_ n-q-m+1, R_ n-q-m+1), ..., (C_ n+p+m, R_ n+p+m)을 계산한다. 이때, 처리 디바이스는 각각의 요소가 이미지 i의 (C_ i, R_ i)에서 [n-q-m, n-q-m+1..., n+p+m]의 i에 대한 강도를 나타내는 강도 트레이스 어레이를 생성할 수 있다. 강도 트레이스 어레이는, 일부 예에서, 크기(p+q+2*m+1)의 1차원 어레이일 수 있다.

이때, 처리 디바이스는 강도 트레이스 어레이를 내포물 또는 표면 노이즈로서 분류하기 위해 감독된 분류 알고리즘(예를 들어, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 신경망, 또는 딥 러닝 기반 방법에 기초함)과 같은 기계 학습 알고리즘을 채용할 수 있다. 기계 학습 알고리즘은 내포물로 인한 광 산란과 표면 결함으로 인한 광 산란을 식별하는 감독된 데이터에 대해 훈련될 수 있다.

일부 예에서, 표면 관련 결함의 억제를 증가시키기 위해 정적 모델 및 동적 모델이 모두 채용될 수 있다.

일부 예에서, 유리는 표면 노이즈를 억제하거나 감소시키기 위해 물과 같은 액체에 침지될 수 있다. 이 옵션은 텍스처가 더 무거운 유리에 유리하다. 액체는 유리 표면에서의 굴절률과 부분적으로 일치하여 표면 노이즈를 더욱 감소시킬 수 있다. 일부 예에서, 상단 및 하단 표면 산란과 같은 표면 산란은 내포물을 찾는 데 필요로 하기 때문에, 액체와 유리 굴절률의 정확한 일치는 회피된다. 표면 산란 억제 외에도, 유리 표면에서 광선이 덜 벤딩된다. 이와 같이, 표면 산란은 더 멀리 분리되어 더 넓은 검사 ROI를 초래할 수 있다.

일부 예에서, 표면 노이즈 필터링 후, 많은 방법 중 하나를 통해 내포물을 재방문할 수 있다.

현미경 재방문

하나의 예에서, 식별된 각각의 내포물을 재방문하기 위해 고해상도 현미경이 사용될 수 있다. 고해상도 현미경은 유리 내 내포물의 보다 정확한 위치를 찾을 수 있게 한다. 예를 들어, 고해상도 현미경의 시야는 내포물의 좌표에 기초하여 내포물 위치로 이동된다. 고해상도 현미경은 시야의 중심 근방에 내포물이 나타나도록 위치 설정되고, 현미경의 광축은 유리에 직교한다. 명시야 백라이트는 유리의 반대측에 위치 설정된다. 백라이트 조명 하에서, 고해상도 현미경은, 이미지가 카메라에 의해 캡처되는 동안, 피사계 심도(DOF)가 유리의 하단 표면으로부터 유리의 상단 표면으로(또는 유리의 상단 표면으로부터 유리의 하단 표면으로) 이동하도록 다양한 조절을 거친다. 이미지는 메모리에 저장될 수 있다.

일단 캡처되면, 처리 디바이스는 (예를 들어, 이미지 처리 알고리즘을 실행함으로써) 표면이 최상의 초점에 있는 이미지를 결정할 수 있고, 2개의 표면 사이의 임의의 밝은 점(명시야 백라이트로 인한)에 초점을 맞출 수 있다. 2개의 표면 사이의 임의의 밝은 점이 검출되면, 밝은 점이 내포물에 의해 유발된 것으로 결정된다. 내포물의 위치가 기록될 수 있다. 딥 러닝 기반 알고리즘과 같은 기계 학습 모델을 이용하여 내포물 유형을 분류할 수 있으며, 내포물의 크기는 이미지로부터 측정될 수 있다. 2개의 표면 사이에 밝은 점이 검출되지 않으면, 밝은 점은 대신에 표면 노이즈에 의해 유발된 것으로 결정된다.

레이저 암시야 보조 현미경 재방문

다른 예에서, 표면 노이즈 필터링 후, 레이저 암시야를 채용하여 내포물을 재방문한다. 레이저가 턴 온되고, 유리는 카메라의 뷰에서 내포물이 레이저를 산란시키는 위치로 이동된다. 고해상도 현미경은 레이저가 유리 상에 레이저 시트를 투영하는 쪽보다 유리의 반대측으로부터 그 시야가 유리에 초점을 맞추도록 위치 설정된다. 그 후, 현미경은 산란에 기초하여 내포물에 초점을 맞춘다(예를 들어, 산란이 최고로 초점이 맞춰질 때까지). 그 후, 레이저가 턴 오프되고, 명시야 백라이트가 턴 온된다. 명시야 백라이트는 레이저가 유리 상에 레이저 시트를 투영하는 쪽과 동일한 면으로부터 유리 상에 광을 투영한다. 그 후, 전술한 바와 같이 현미경으로 내포물을 검출한다.

유리 시트(개별 또는 연속)가 선형 컨베이어 상에서 (예를 들어, x-축을 따라) 운반되는 것과 같은 일부 예에서, 실시예는 유리 시트의 전체 검사(예를 들어, 100%)를 제공하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 카메라 및 레이저의 어레이는 유리의 전체 폭을 덮도록 y-축을 따라 위치 설정될 수 있으며, 이에 의해 유리가 이동 스테이지에 의해 이동될 때 x-축을 따라 모든 유리를 검사할 수 있다.

일부 예에서, 유리 내포물 검출 장치는 제2 카메라를 포함할 수 있다. 제2 카메라는 레이저가 레이저 시트를 지향시키는 표면과 동일한 유리의 표면으로 지향될 수 있다. 제2 카메라는 제1 카메라가 유리의 반대측으로부터 유리에 대해 각형성되는 것과 동일한 각도(예를 들어, 베타)로 유리를 향해 각형성될 수 있다. 제1 및 제2 카메라는 유리의 동일한 영역을 이미징하도록 보정될 수 있다(단, 유리의 반대측으로부터). 내포물은 제1 카메라에 대해 전술한 바와 같이 제2 카메라로부터 캡처된 이미지로부터 결정될 수 있다. 그 후, 결과를 비교할 수 있다. 예를 들어, 양쪽 카메라에 의해 이미지에서 결정된 내포물이 식별될 수 있는 반면, 카메라 중 단 하나에 의해 이미지에서 결정된 내포물은 폐기(예를 들어, 무시)될 수 있다.

일부 예에서, 다양한 정도의 잔류 찌꺼기(예를 들어, 고순도 IPA, 저순도 IPA, 유리 세정제, 또는 표면 스프레이)를 사용하여 표면 산란 진폭을 수정(예를 들어, 증가 또는 감소)하고 및/또는 표면 산란 균일성을 개선시킬 수 있다. 내포물 검출 전에 적절한 표면 준비 재료를 선택하고 적용하면 이 기술이 광범위한 표면 텍스처에 작용할 수 있다.

일부 예에서, 유리는 유리 시트와 동일한 평면에 배향된 내포물을 포함한다. 예를 들어, 5 ㎛만큼 작은 금속 결정을 포함할 수 있는 2D 정반사 반사 내포물은 이러한 방식으로 유리에서 배향될 수 있다. 이들 유형의 내포물의 검출을 증가시키기 위해, 몇 가지 방법이 제안된다.

확산 동축 반사 명시야(BF)

하나의 예에서, 렌즈 및 청색 확산 발광 다이오드(LED)를 포함하는 동축 라이트를 포함하는 광학 시스템이 전술한 유리 내포물 검출 장치에 추가된다. 렌즈는 가변 애퍼처(예를 들어, 피사계 심도 0.5-1.5 mm)가 있는 1X 텔레센트릭 렌즈일 수 있다. 청색 확산 LED(예를 들어, 파장 1의 확산 동축 발광 다이오드)는 명시야에 사용되는 반면 적색 레이저(예를 들어, 파장 2의 라인 레이저)는 암시야에 사용된다. 암시야 카메라에는 암시야 측정을 방해하는 LED 없이 암시야와 명시야를 동시에 스캔할 수 있는 청색 차단 필터가 있다. 확산 청색 LED는 텍스처링된 유리 표면(예를 들어, 그레이필드)으로부터 훨씬 더 균일한 반사 신호를 제공한다. 따라서, 금속 결정과 같은 고반사 국소 피처는 대비 및 가시성이 좋은 표면보다 훨씬 더 고반사 신호를 제공한다.

암시야 레이저 라인은 유리가 단계적으로 스캔되는 동안(예를 들어, 암시야에 사용된 동일한 스캔) 명시야 이미징 중에 채용되어, 반사 이벤트를 표면 노이즈 또는 내포물로서 구분할 수 있게 한다. 명시야 이미지는 레이저 라인(내포물 후보 또는 잠재적 내포물) 사이의 반사 이벤트를 식별하고 추적하는 데 사용된다. 신호는 레이저 시트를 이용하여 유리의 상단 표면 및 하단 표면 인터셉트에 접근하고 둘 모두를 통과할 때 추적(예를 들어, 기록)된다. 신호가 금속 내포물로부터 반사되면, 반사 신호는 이들 인터셉트에서 크게 변경되지 않는다(예를 들어, 상당히 밝아지거나 어두워지지 않음). 또한, 반사된 신호는 인접한 레이저 라인 표면 신호보다 훨씬 더 밝지 않은 경향이 있다. 이와 달리, 신호가 표면 입자로부터 반사되면, 반사 신호는 입자가 위치된 유리 표면에 따라 상단 또는 하단 표면 레이저 인터셉트 지점에서 상당히 더 강하게 된다.

확장된 피사계 심도를 갖는 확산 동축 반사 명시야(BF)

일부 예에서, 샤임플러그 원리가 광학 시스템에 적용된다. 이 방법은 시스템의 피사계 심도를 확장하고 유리의 깊이에 무관하게 이들 금속 결정의 초점 이미징을 가능하게 한다. 예를 들어, 시스템의 이미지 평면은 상단 표면 레이저 라인이 이미지 평면의 일 단부에 있고 레이저 라인의 하단 표면이 이미지 평면의 다른 단부에 있는 스캔 방향으로 틸트된다. 1 mm의 유리 두께와 45도의 레이저 각도의 경우, 일 예는 상단과 하단 표면 레이저 라인 사이의 약 0.53 mm 폭에 걸쳐 1 mm 깊이의 이미지 평면의 틸트이다. 그 결과 약 62도 각도로 틸트된다. 유리가 스캔됨에 따라, 이 틸트된 이미지 평면을 통해 임의의 금속 결함이 스캔되게 된다. 결함이 이미지 평면과 교차할 때, 결함은 현미경을 통해 선명한 초점에 있게 된다. 이 장치 및 방법은 증가된 피사계 심도를 허용함으로써, 더 두꺼운 유리를 스캔할 수 있게 하는 것을 포함하여 여러 이점을 제공할 수 있다. 또한, 결함이 더 선명한 초점에 나타나기 때문에 이미지 화질 및 대비가 개선될 수 있다. 또한, 이미지 평면이 유리의 상단과 하단 표면 사이에서 틸트되어 있고, 현미경의 시야 내에서 결함이 가장 잘 초점이 맞춰지는 곳을 식별할 수 있기 때문에, 내포물의 깊이를 추정할 수 있다.

색채 공초점 이미저

이 예에서 색채 공초점 이미징 시스템은 큰 피사계 심도(예를 들어, 3 mm)에 걸쳐 텍스처링된 유리의 반사 내포물을 이미징한다. 시스템은 깊이에 무관하게 결함의 선명한 초점 이미지를 캡처한다. 일부 예에서, 색채 공초점 이미지는 모든 내포물 유형에 대해 유리를 동시에 스캔하기 위해 전술한 유리 내포물 검출 장치에 추가된다(예를 들어, 색채 공초점 이미징은 정반사 내포물을 식별하는 데 사용될 수 있는 반면, 유리 내포물 검출 장치는 다른 내포물을 검출하는 데 사용될 수 있음).

표면 깊이 측정 시스템이 있는 색채 공초점 센서

이 예에서, 색채 공초점 센서는 반사 이벤트를 검출하고 이벤트의 깊이 측정을 제공한다. 이 예에서, 결함의 깊이가 직접 측정된다. 일부 예에서, 표면 깊이 측정 시스템이 있는 색채 공초점 센서는 모든 내포물 유형에 대해 유리를 동시에 스캔하기 위해 전술한 유리 내포물 검출 장치에 추가된다(예를 들어, 표면 깊이 측정 시스템이 있는 색채 공초점 센서는 정반사 내포물을 식별하는 데 사용될 수 있는 반면, 유리 내포물 검출 장치는 다른 내포물을 검출하는 데 사용될 수 있음).

도 1을 참조하면, 유리 내포물 검출 장치(100)는 레이저(102), 카메라(104), 및 유리 시트(106)를 지지하는 이동 스테이지(108)를 포함한다. 레이저(102)는 유리 시트(106)의 제1 면의 부분에 레이저 시트를 제공하도록 작동 가능하다. 레이저 시트는, 예를 들어 보라색과 적외선 사이의 범위의 파장을 가질 수 있다. 레이저 시트는, 예를 들어 유리 시트(106)의 폭을 덮을 수 있다. 레이저(102)는 유리 시트의 제1 면에 수직인 각도(예를 들어, 알파)로 레이저 시트를 제공할 수 있고, 각도는 조절 가능하다.

카메라(104)는 유리 시트(106)의 제2 면으로부터 이미지를 캡처하도록 작동 가능하다. 카메라(104)는, 예를 들어 암시야 카메라일 수 있다. 카메라(104)는 카메라(104)의 광축과 유리 시트(106)의 법선 방향 사이의 각도(예를 들어, 베타)로 이미지를 캡처하도록 구성될 수 있다. 일부 예에서, 레이저(102)는 카메라(104)가 유리 시트(106)의 제2 면으로부터 이미지를 캡처하는 각도보다 더 큰 각도로 유리 시트(106)의 제1 면으로부터 레이저 시트를 제공한다(예를 들어, 각도 알파가 각도 베타보다 큼).

이동 스테이지(108)는 레이저 시트를 통해 뿐만 아니라 카메라의 시야를 통해 유리 시트(106)를 (예를 들어, 도면에서 키에 의해 나타낸 바와 같이) x 방향으로 측방향으로 이동시키도록 작동 가능하다. 일부 예에서, 이동 스테이지(108)는 유리 시트(106)를 y 방향으로 이동시키도록 작동 가능하다. 예를 들어, 이동 스테이지(108)는 x 방향을 따라 유리 시트(106)를 측방향으로 이동시킬 수 있다. 유리 시트(106)의 단부에 도달할 때, 이동 스테이지(108)는 y 방향을 따라 유리 시트(106)를 이동시킬 수 있고, 그 다음 x 방향을 따라 유리 시트(106)를 다시 이동시키기 시작할 수 있다. 이러한 방식으로, 레이저(102)는 유리 시트(106)의 전체 영역을 덮을 수 있다.

일부 예에서, 이동 스테이지(108)는 유리 시트를 x 방향을 따라 미리 결정된 거리만큼 이동시킨다. 그 다음, 카메라(104)는 이미지를 캡처하고, 이동 스테이지(108)는 x 방향을 따라 미리 결정된 거리만큼 유리 시트를 다시 이동시킨다. 예를 들어, 이동 스테이지(108)는 이동 스테이지(108)가 유리 시트(106)를 미리 정의된 거리만큼 이동시킨 후 매번 전기 신호(예를 들어, 펄스)를 카메라(104)에 전송하는 인코더를 포함할 수 있다. 카메라가 이동 스테이지(108)의 인코더로부터 전기 신호를 수신할 때, 카메라(104)는 미리 설정된 노출 시간에 이미지를 캡처한다. 일부 예에서, 미리 정의된 거리는 레이저 라인의 두께(예를 들어, 레이저 시트의 폭)보다 더 작다.

도 2는 유리 내포물 검출 장치(100)의 블록도를 예시한다. 예시된 바와 같이, 레이저(102)는 유리(106)의 법선 방향에 대해 각도 알파(204)로 레이저 시트(202)를 제공한다. 유사하게, 카메라(104)는 유리 시트(106)의 법선 방향에 대해 각도 베타로 광축을 갖는다. 레이저(102) 및 카메라(104)는 유리 시트(106)의 반대측에 있다. 이동 스테이지(이 도면에 도시되지 않음)가 유리 시트(106)를 이동시킴에 따라, 내포물(220)은 결국 레이저 시트(202)와 교차하게 된다. 또한, 내포물(220)은 레이저 시트(202)에 걸쳐 이동하고, 카메라(104)의 시야 "아래로" 이동한다.

내포물(220)이 레이저 시트(202)와 교차할 때, 레이저 시트(202)는 산란된다. 카메라(104)는 산란되는 레이저 시트(202)를 보여주는 이미지를 캡처할 수 있다. 레이저 시트(202)는 또한 상단 표면 결함(210)(상단 표면 산란) 또는 하단 표면 결함(212)(하단 표면 산란)과 교차할 때 산란될 수 있다. 카메라(104)는 또한 이러한 상단 표면 산란 및 하단 표면 산란을 보여주는 이미지를 캡처할 수 있다. 도 2는 또한 유리 시트(106)의 상단 및 하단 표면층의 내부 부분의 레이저 시트(202) 반사를 나타내는 저강도 레이저 시트 반사(214)를 예시한다.

도 3은 레이저 시트(202)가 내포물과 교차하지 않을 때와 비교하여 레이저 시트(202)가 내포물과 교차할 때 산란의 상대적인 양을 예시한다. 예를 들어, 행(302)은, 유리 시트(106)의 상단 표면 상의 내포물(310)에 대해, 내포물(310)이 레이저 시트(202)의 경로 밖에 있을 때와 비교하여, 내포물(310)이 레이저 시트(202)의 경로에 있을 때 상단 표면 산란이 더 강하다는(예를 들어, 더 크다는) 것을 예시한다. 예를 들어, 유리 시트(106)의 상단 표면 상의 입자는, 유리 시트(106)가 입자가 레이저 시트(202)와 유리 시트(106) 상단 표면 사이의 교차점에 있는 위치로 이동할 때 가장 밝을 것이다. 유사하게, 행(304)은, 유리 시트(106) 내에 임베딩된 내포물(312)의 경우, 내포물(312)이 레이저 시트(202) 전후에 나타날 때와 비교하여, 내포물(312)이 레이저 시트(202)의 경로에 있을 때 산란이 더 강하다는 것을 예시한다. 행(306)은, 유리 시트(106)의 하단 표면 상의 내포물(314)에 대해, 내포물(314)이 레이저 시트(202)의 경로 밖에 있을 때와 비교하여, 내포물(314)이 레이저 시트(202)의 경로에 있을 때 하단 층 산란이 더 강하다는 것을 예시한다.

도 4는, 각각의 열(410, 412, 414)에서, 상단 표면 산란, 관심 영역(ROI)에서의 산란, 및 하단 표면 산란의 이미지를 예시한다. 열(410)의 이미지는 입자 또는 덴트가 유리 시트(106)의 상단 표면 상에 위치될 때 카메라(104)에 의해 캡처된 이미지를 나타낸다. 행(402)의 이미지에서, 상단 표면 입자에 의해 유발되는 상단 표면 산란을 나타내는 밝은 영역을 볼 수 있다. 행(404)의 이미지에서, 산란이 있더라도 거의 나타나지 않는다. 유사하게, 행(406)의 이미지에서, 하단 표면 산란이 거의 나타나지 않는다. 행(404) 이미지에 예시된 바와 같이 ROI에서 산란 강도가 행(402)의 상단 표면 산란보다 크지 않기 때문에, 전술한 정적 모델을 실행하는 처리 디바이스는 이것이 내포물이 아니라고 결정할 것이다.

열(412)의 이미지는 유리 내부의 내포물이 ROI에 위치될 때 카메라(104)에 의해 캡처된 이미지를 나타낸다. 행(402, 406)의 이미지에서, 상단 표면 산란 또는 하단 표면 산란은 각각 있더라도 거의 나타나지 않는다. 그러나, 행(404)은 ROI에서 훨씬 더 밝은 영역을 예시한다. 행(404) 이미지에 예시된 바와 같이 ROI에서 산란의 강도는 행(402)의 이미지에 예시된 상단 표면 산란 및 행(406)의 이미지에 예시된 하단 표면 산란 모두보다 크기 때문에, 전술한 정적 모델을 실행하는 처리 디바이스는 이것이 내포물이라고 결정할 것이다.

열(414)의 이미지는 입자 또는 덴트가 유리 시트(106)의 하단 표면 상에 위치될 때 카메라(104)에 의해 캡처된 이미지를 나타낸다. 행(402)의 이미지에서, 일부 상단 표면 산란을 나타내는 약간 밝은 영역을 볼 수 있다. 행(404)의 이미지에서, 산란이 있더라도 거의 나타나지 않는다. 그러나, 행(406)의 이미지에서, 더 강한 하단 표면 산란이 나타난다. 행(404) 이미지에 예시된 바와 같이 ROI에서 산란 강도가 행(406)의 이미지에 예시된 하단 표면 산란보다 크지 않기 때문에, 전술한 정적 모델을 실행하는 처리 디바이스는 이것이 내포물이 아니라고 결정할 것이다.

도 5는 그래프(500) 및 그래프(550)를 예시한다. 각각의 그래프(500, 550)는 각각의 수직 축을 따른 강도, 및 각각의 수평 축을 따른 수직 위치(각각의 이미지의 상단 행으로부터 측정됨)를 포함한다. 그래프(500)는 내포물이 있을 때 강도 플롯을 예시하고, 그래프(550)는 표면 결함(예를 들어, 표면 노이즈)이 있을 때 강도 플롯을 예시한다. 예를 들어, 그래프(500)는 상단 표면 산란과 하단 표면 산란 사이의 일부 지점에 위치된 피크 강도(510)를 예시한다. 그러나, 그래프(550)는 상단 표면 산란과 함께 위치되는 피크 강도(512)를 예시한다. 그래프(500 및 550)의 강도는 동적 모델과 관련하여 전술한 강도 트레이스 어레이로 표현될 수 있다.

도 6은 액체(예를 들어, 물)(612)로 채워진 액체 배스 용기(610)를 포함하는 유리 내포물 검출 장치(600)를 예시한다. 유리 시트(106)는 액체(162)에 침지된다. 예를 들어, 더 무거운 텍스처를 갖는 유리의 경우, 액체(612)는 유리 표면의 굴절률과 부분적으로 일치하여 표면 노이즈를 추가로 감소시킬 수 있다. 유리 시트(106)는 이동 스테이지(108)(이 도면에 도시되지 않음)에 의해 액체 배스 용기(610) 내부에서 이동된다. 액체 배스 용기(610)는 레이저 시트(202) 조명 및 카메라(104) 뷰를 위한 2개의 투명 윈도우(602, 604)를 갖는다. 표면 산란 억제 외에도, 광선이 유리 표면에서 덜 벤딩되므로, 유리 표면 산란이 더 멀리 분리되어 더 넓은 검사 ROI를 초래할 수 있다. 이 예에서, 각도 베타(206)는 각도 알파(204)보다 작거나 같다.

도 7a, 도 7b 및 도 7c는 현미경 재방문 장치 및 프로세스의 예를 예시한다. 도 7a에서, 유리 시트(106)는, 내포물이 카메라(104)의 시야에서 레이저 시트(202)를 산란시키도록, 내포물이 이전에 발견된 위치로 이동된다. 도 7b에서, 현미경(704)은 내포물 아래에 (예를 들어, 시야로) 초점이 맞춰져 있다. 현미경(704)은 카메라(104)보다 상대적으로 더 높은 배율을 가질 수 있고, 유리 시트(106)에 대한 카메라(104)의 각도와 상이한 유리 시트(106)에 대한 각도로 위치 설정될 수 있다. 현미경(704)은 내포물에 의해 유발된 레이저 시트(202)의 산란에 기초하여 내포물을 위치 결정할 수 있다. 그 후, 도 7c에 도시된 바와 같이, 레이저 암시야 현미경이 채용된다. 여기서, 레이저(102)는 턴 오프되고, 명시야 백라이트(706)는 턴 온된다. 명시야 백라이트는 레이저(102)가 있었던 유리 시트의 동일한 면에 있다. 명시야 백라이트가 온인 경우, 내포물은 현미경(704)으로 쉽게 위치 결정된다. 내포물의 위치를 마킹하거나 기록할 수 있다.

도 8의 이미지(802)는 레이저 암시야가 없는 재방문을 예시한다. 이 이미지의 내포물은 이미지(804)에 예시된 바와 같이 레이저 암시야의 도움을 받는 것보다 검출하기가 더 어렵다. 유사하게, 이미지(806)의 작은 내포물은 레이저 암시야 없이 검출하기가 더 어렵다. 이미지(808)에서, 레이저 암시야를 사용하면 동일한 내포물을 쉽게 감지할 수 있다. 이미지(810)에 예시된 바와 같이 레이저 암시야를 사용하면, 현미경(704)이 내포물에 쉽게 초점을 맞출 수 있다.

도 9는 레이저(102), 암시야 카메라(902), 및 재방문 카메라(904)를 포함하는 유리 내포물 검출 시스템(900)을 예시한다. 재방문 카메라(904)는 암시야 카메라(902)가 위치된 내포물을 확인하기 위한 고해상도 현미경 이미징 카메라일 수 있다. 예시된 바와 같이, 유리 시트(106)는 (이 도면에 도시되지 않은 이동 스테이지에 의해) 수평 축을 따라 이동된다. 내포물(910)이 레이저 시트(202)에 걸쳐 이동함에 따라, 암시야 카메라(902)의 시야 "아래로" 이동한다. 내포물(910)이 레이저 시트(202)와 교차할 때, 암시야 카메라(902)는 (예를 들어, 가장 강렬한) 밝은 점(예를 들어, 더 높은 광 강도를 갖는 이미지의 영역)을 갖는 이미지를 캡처한다. 예를 들어, 광 강도 프로파일(912)은 내포물(910)이 레이저 시트(202)와 교차할 때, 피크 강도(914)가 이미지에서 캡처된다는 것을 예시한다.

예를 들어, 도 10a의 이미지(1002)에 예시된 바와 같이, 내포물(910)은 원으로 표시된 밝은 영역에 의해 나타낸 바와 같이 암시야 카메라(902)에 의해 캡처된 이미지에 나타날 수 있다.

암시야 카메라(902)는 또한 상단 표면 결함(920)에 의해 유발된 상단 표면 산란으로 인한 밝은 영역 및 하단 표면 결함(922)에 의해 유발된 하단 표면 산란으로 인한 밝은 영역을 갖는 이미지를 캡처할 수 있다.

예를 들어, 도 10b의 이미지(1004)에 예시된 바와 같이, 상단 표면 결함은 이미지(1004)의 상단 근방에 위치된 원으로 표시된 밝은 영역에 의해 나타낸 밝은 영역과 같은 암시야 카메라(902)에 의해 캡처된 이미지에 나타날 수 있다. 유리 시트(104)의 상단 표면 결함 때문에, 밝은 영역의 "상단 라인"이 보일 수 있다(상단 표면 산란 라인). 유사하게, 하단 표면 결함은 이미지(1004)의 하단 근방에 위치된 원으로 표시된 밝은 영역에 의해 나타낸 밝은 영역과 같은 암시야 카메라(902)에 의해 캡처된 이미지에 나타날 수 있다. 유리 시트(104)의 하단 표면 결함 때문에, 밝은 영역의 "하단 라인"이 보일 수 있다(하단 표면 산란 라인).

다시 도 10a를 참조하면, 상단 표면 산란 라인과 하단 표면 산란 라인 사이의 관심 영역(ROI)에서 내포물(910)에 의해 유발된 원으로 표시된 밝은 영역이 보일 수 있다. 따라서, 내포물은 표면 이벤트와 구별될 수 있다.

도 11은 암시야 카메라(904), 레이저(102), 이동 스테이지(108), 및 유리 시트(106)를 포함하는 유리 내포물 검출 장치(1100)를 예시한다. 이동 스테이지(108)는 유리 시트(106)를 이동시켜 레이저(102)에 의해 투영된 레이저 시트를 통과하고 교차시킬 뿐만 아니라 카메라(902)의 시야를 통과할 수 있다. 예를 들어, 레이저(102)가 턴 온되고 유리 시트(106)의 상단 표면 상에 레이저 시트를 투영한 경우, 이동 스테이지(108)는 미리 결정된 거리(예를 들어, 26 ㎛)만큼 유리 시트(106)를 수평으로(예를 들어, x 방향으로) 이동할 수 있다. 미리 결정된 거리는 레이저 시트의 폭(예를 들어, x 방향의 레이저 시트 폭)보다 작을 수 있다(또는 동일할 수 있다). 이는 스캔 축을 따른 위치에 무관하게 내포물이 항상 레이저 라인의 일부를 차단하고 산란 신호를 유발하기 때문에 전체 유리 체적이 내포물에 대해 스캔되는 것을 보장할 수 있다. 암시야 카메라(902)는 유리 시트(106)의 하단면으로부터 유리 시트(106)의 이미지를 캡처하도록 구성될 수 있다. 이동 스테이지(108)는 유리 시트(106)를 미리 결정된 거리만큼 다시 이동시킬 수 있고, 암시야 카메라(902)는 다시 한 번 이미지를 캡처할 수 있다. 이 프로세스는 유리 시트(106)의 전체 길이에 대한 이미지가 캡처될 때까지 계속될 수 있다.

일부 예에서, 이동 스테이지(108)는 유리 시트(106)를 횡방향(예를 들어, Y 방향)으로 이동시킬 수 있고, 전술한 프로세스는 이미지를 캡처하기 위해 반복될 수 있다. 예를 들어, 유리 시트(106)는 레이저 시트의 길이(예를 들어, Y 방향의 레이저 시트 길이)보다 짧게(또는 그와 동일하게) 측방향으로 이동될 수 있다. 이러한 방식으로, 유리 시트(106)의 전체 영역의 이미지(예를 들어, 유리 시트(106)의 길이 및 폭에 의해 정의됨)가 캡처될 수 있다.

도 12a는 다양한 프레임으로 구성된 이미지(1202)를 예시한다. 이미지(1202)는, 내포물에 의해 유발되고 암시야 카메라(902)에 의해 캡처된 이미지를 처리하는 이미지 처리 디바이스와 같은 처리 디바이스에 의해 검출된 밝은 영역을 예시한다. 상자는 내포물에 의해 유발된 밝은 영역을 강조한다. 이미지(1202)는 또한 상단 산란 라인(1204) 및 하단 산란 라인(1206)과 같은 다른 밝은 영역을 예시한다. 이 예에서, 처리 디바이스는 내포물을 식별하기 위해 전술한 동적 모델을 채용하였다.

도 12b는 또한 다양한 프레임으로 구성된 이미지(1250)를 예시한다. 이 예에서, 처리 디바이스는 원으로 표시된 이미지 중간에 밝은 영역을 유발하는 내포물을 검출하였다. 이 예에서, 처리 디바이스는 전술한 정적 모델을 실행하였다. 이미지(1250)는 또한 상단 원에 의해 예시된 바와 같이, 암시야 카메라(902)의 시야에 들어올 때(유리 시트(106)가 이동 스테이지(108)에 의해 이동될 때) 내포물에 대해 캡처된 밝기를 예시한다. 이미지(1254)는 하단 원에 의해 나타낸 바와 같이 암시야 카메라(902)의 시야를 떠날 때 내포물에 대해 캡처된 밝기를 추가로 예시한다. 예시된 바와 같이, 이미지(1204)의 중간에 원으로 표시된 영역은 이미지(1204)의 상단 및 하단에 원으로 표시된 영역보다 더 밝다. 이는, 검출된 내포물이 때때로 암시야 카메라(902)의 시야에 들어온 후까지 레이저 시트와 교차하지 않고, 때때로 암시야 카메라(902)의 시야를 떠나기 전에 언젠이 레이저 시트에 의해 덮인 영역을 떠나기 때문이다.

도 13은 적색 라인 레이저(1302), 암시야 카메라(902), 및 명시야 카메라(1304)를 포함하는 유리 내포물 검출 장치(1300)를 예시한다. 적색 라인 레이저(1302)는 유리 시트(106)와 교차하는 적색 레이저 시트(1320)를 생성할 수 있다. 암시야 카메라(902)는 적색 광이 통과하게 하는 적색 통과 필터 렌즈(904)를 포함한다. 이와 같이, 암시야 카메라(902)는 적색 레이저 시트(1320)와 교차하는 유리 시트(106) 내의 내포물에 의해 유발된 산란 이벤트를 캡처할 수 있다.

명시야 카메라(1304)는 명시야 조명을 사용하여 이미지를 캡처할 수 있다. 예를 들어, 명시야 카메라(1304)는 카메라에 대한 소스의 직접 조명(예를 들어, 투과 명시야) 또는 카메라에 대한 물체(예를 들어, 반사 명시야)로부터 소스의 정반사를 통해 조명 소스가 이미징 시스템에 의해 직접 캡처되는 명시야 이미징 시스템에서 사용되는 카메라일 수 있다. 투과 명시야의 경우, 조명 소스로부터의 광은 물체를 통해 투과되고 카메라는 물체를 통해 투과된 광을 직접 이미징한다. 반사 명시야의 경우, 조명 소스는 물체를 조명하는 데 사용되고, 물체로부터 정반사된 광은 카메라에 의해 직접 캡처된다. 명시야 카메라(1304)는 아래에서 추가로 설명되는 바와 같이 (예를 들어, 레이저 시트(202)로 인해) 거의 없는 또는 낮은 산란 신호를 생성할 수 있는 반사 금속 내포물을 보다 안정적으로 캡처하는 데 채용된다. 명시야 카메라(1304)는 암시야 카메라(902)와 유리 시트(106)의 반대측에 위치된다. 예를 들어, 명시야 카메라(1304)는 적색 라인 레이저(1302)와 동일한 면에 있다. 이 예에서, 반사 명시야가 채용된다. 다른 예에서, 유리 내포물 검출 장치(1300)는 투과 명시야를 채용할 수 있다.

유리 내포물 검출 장치(1300)는 또한 확산 청색 LED(1308)를 갖는 빔스플리터(1308)를 포함한다. 확산 청색 LED(1308)는 명시야 카메라(1304)를 위한 광원으로서 작용한다. 빔스플리터(1308)는 확산 청색 LED(1308)로부터 유리 시트(106)로 광을 지향시킨다. 구체적으로, 확산 청색 LED(1308)로부터의 청색 광은 빔스플리터(1308)를 통해 유리 시트(106)의 상단 표면으로 (예를 들어, 유리 시트(106)의 상단 표면에 수직인 각도로) 지향된다. 청색 광은 유리 시트(106)에서 반사될 수 있고, 명시야 카메라(1304)는 청색 광의 반사를 캡처할 수 있다. 확산 청색 LED(1308)는 유리 시트(106)의 텍스처링된 유리 표면으로부터 보다 균일한 반사 신호를 제공한다. 금속 결정과 같은 고반사 국소 피처는 유리 시트(106)의 상단 표면보다 훨씬 더 고반사 신호를 제공한다. 암시야 카메라(902)는 적색 통과 필터 렌즈(904)를 포함하기 때문에, 확산 청색 LED(1308)로부터의 청색 광은 차단되고, 암시야 카메라(902)에 의해 보이지 않는다. 이는 명시야 카메라(1304) 및 암시야 카메라(902)로 동시에 스캔하는 것을 가능하게 한다.

일부 예에서, 암시야 카메라(902) 및 명시야 카메라(1304)는 반사 이벤트를 표면 결함 또는 내포물로서 구별하기 위해 동시에 사용된다. 예를 들어, 명시야 카메라(1304)에 의해 캡처된 이미지는 적색 레이저 시트(1320)의 레이저 라인 사이에 나타나는 반사 이벤트를 식별하고 추적하는 데 사용될 수 있다. 명시야 카메라(1304)에 의해 캡처된 반사 신호(예를 들어, 확산 청색 LED(1308)로부터)는 유리 시트(106)가 있는 적색 레이저 시트(1320)의 상단 표면 및 하단 표면 인터셉트에 접근하고 둘 모두를 통과할 때 추적된다. 반사 신호가 금속 내포물로부터 반사되면, 반사 신호는 이들 인터셉트 지점에서 크게 변경되지 않는다. 예를 들어, 반사 신호는 인접한 레이저 라인 표면 신호로부터 반사된 반사 신호보다 훨씬 더 밝지 않는다. 반사 신호가 표면 입자(예를 들어, 유리 시트(106)의 상단 또는 하단 표면 결함)로부터 대신 반사되면, 반사 신호는 입자가 위치된 유리 시트(106)의 표면에 따라 상단 또는 하단 표면 레이저 인터셉트 지점에서 상당히 더 강하게 된다. 예를 들어, 반사 신호는, 입자가 유리 시트(106)의 상단 표면에 위치되는 경우, 상단 표면 레이저 인터셉트 지점에서 상당히 더 강하게 되고, 입자가 유리 시트(106)의 하단 표면 상에 위치된 경우, 하단 표면 레이저 인터셉트 지점에서 상당히 더 강하게 될 것이다.

도 14a는 명시야 카메라(1304)에 의해 캡처된 다양한 프레임으로 구성된 이미지(1402)를 예시한다. 이미지(1404)는 확산 청색 LED(1308)로부터의 광을 반사하는 금속 내포물에 의해 유발되는, 상자에 윤곽선이 표시된 밝은 영역을 예시한다. 예시된 바와 같이, 신호가 금속 내포물로부터 반사되기 때문에, 반사 신호는 상단 표면 산란 라인(1404)과 하단 표면 산란 라인(1406) 사이에서 크게 변경되지 않는다. 이 예에서, 처리 디바이스는 전술한 동적 모델을 실행함으로써 금속 내포물을 검출하였다.

도 14b는 다양한 프레임으로 구성되고 또한 명시야 카메라(1304)에 의해 캡처된 이미지(1450)를 예시한다. 이 예에서, 처리 디바이스는 원으로 표시된 이미지 중간에 밝은 영역을 유발하는 내포물을 검출하였다. 이미지(1450)는 또한 상단 원에 의해 예시된 바와 같이, 암시야 카메라(902)의 시야에 들어올 때(유리 시트(106)가 이동 스테이지(108)에 의해 이동될 때) 내포물에 대해 캡처된 밝기를 예시한다. 이미지(1450)는 또한 하단 원에 의해 나타낸 바와 같이 암시야 카메라(902)의 시야를 떠날 때 내포물에 대해 캡처된 밝기를 예시한다. 이 예에서, 처리 디바이스는 전술한 정적 모델을 실행함으로써 금속 내포물을 검출하였다.

도 15는 카메라 시스템에서 샤임플러그 원리의 사용을 예시한다. 물체(1506)의 이미지(1502)는 렌즈(1504)를 통해 캡처된다. 이미지(1502)는 이미지 평면(1512)을 따라 나타나고, 물체(1506)는 물체 평면(1518)을 따라 놓여 있다. 렌즈(1504)는 렌즈 평면(1510)을 따라 놓여 있고, 렌즈 축(1514)을 갖는다. 이미지 평면(1512), 렌즈 평면(1510), 및 물체 평면(1518)은 샤임플러그 교차점(1508)에서 교차한다. 예시된 바와 같이, 이미지 평면(1512)과 렌즈 평면(1510)은 서로 평행하지 않다. 또한, 물체 평면(1518)은 렌즈 축(1514)에 수직이 아니다. 그 결과, 물체(1506)의 확장된 피사계 심도(1520)가 달성될 수 있다.

도 16은 유리 내포물 검출 장치(1300)와 유사하지만 샤임플러그 원리의 이점을 취하는 유리 내포물 검출 장치(1600)를 예시한다. 그 결과, 유리 내포물 검출 장치(1600)는 유리 내포물 검출 장치(1300)에 비교하여 명시야 카메라(1304)로 이미지를 캡처할 때 더 큰 피사계 심도를 제공할 수 있다. 이 예에서, 명시야 카메라(1304)의 이미지 평면은, 적색 레이저 시트(1320)의 상단 표면 레이저 라인(적색 라인 레이저(1302)에 의해 제공됨)이 이미지 평면의 일 단부에 있고 적색 레이저 시트(1320)의 하단 표면 레이저 라인이 이미지 평면의 다른 단부에 있도록 적색 레이저 시트(1320)의 방향으로 각형성된다(예를 들어, 틸트된다). 유리 시트(106)가 명시야 카메라(1304)로 스캔될 때, 금속 결함은 확산 청색 LED(1308)로부터의 광을 반사하고 이 틸트된 이미지 평면을 통해 명시야 카메라(1304)에 의해 수신될 것이다. 금속 결함이 명시야 카메라(1304)의 이미지 평면과 교차할 때, 금속 결함은 선명한 초점에 있게 된다.

도 17은 내포물에 대해 유리를 동시에 스캔하기 위해 본 명세서에 설명된 임의의 유리 내포물 검출 장치와 조합될 수 있는 색채 공초점 이미징 시스템(1700)을 예시한다. 색채 공초점 이미징 시스템(1700)은 큰 피사계 심도(1710)에 걸쳐 물체(1708)의 이미지를 캡처할 수 있는 전하 결합 디바이스(charge-coupled device)(CCD) 및/또는 상보성 금속 산화물 반도체(complementary metal-oxide semiconductor)(CMOS) 검출기(1702)를 포함한다. 광원(도시되지 않음)은 슬릿(1704)을 통해 광을 제공하고, 빔스플리터(1706)는 광을 물체(1708)로 지향시킨다. 광은 물체(1708)로부터 빔스플리터(1706)로 다시 반사되고 CCD/CMOS 검출기(1702)에 제공된다. CCD/CMOS 검출기(1702)에 의해 캡처된 이미지는, 예를 들어 메모리에 저장될 수 있고 처리 디바이스에 의해 처리될 수 있다.

일부 예에서, 색채 공초점 이미징 시스템(1700)은 의심되는 내포물을 확인하기 위해 유리 내포물 검출 장치(100)와 함께 채용될 수 있다. 예를 들어, 유리 내포물 검출 장치(100)는 의심되는 내포물이 있는 유리 시트(106) 영역을 식별할 수 있고, 색채 공초점 이미징 시스템(1700)은 발견물이 실제로 내포물인 지의 여부를 확인하기 위해 해당 영역으로 복귀하는 데 사용될 수 있다.

도 18은 깊이 측정을 포함하는 색채 공초점 이미징 시스템(1800)을 예시한다. 이 예에서, 광원(1802)은 유리 시트(106)에 광을 제공한다. 광은 유리 시트(106)의 다양한 깊이에 도달하기 위해 도면에 나타낸 바와 같이 다양한 강도로 제공된다. 광은 유리 시트(106)로부터 반사되고 스펙트럼 카메라(1804)에 의해 캡처된다. 캡처된 광의 파장에 기초하여, 내포물의 깊이를 결정할 수 있다. 예를 들어, 그래프(1810)는 유리 시트(106)의 상단 표면, 유리 시트(106)의 관심 영역(ROI) 내 내포물, 및 유리 시트(106)의 하단 표면으로부터 캡처된 광 강도를 도시한다.

일부 예에서, 색채 공초점 이미징 시스템(1800)은 의심되는 내포물을 확인하기 위해 유리 내포물 검출 장치(100)와 함께 채용될 수 있다. 예를 들어, 유리 내포물 검출 장치(100)는 의심되는 내포물이 있는 유리 시트(106) 영역을 식별할 수 있고, 색채 공초점 이미징 시스템(1800)은 발견물이 실제로 내포물인 지의 여부를 확인하기 위해 해당 영역으로 복귀하는 데 사용될 수 있다.

도 19는 유리 내포물 검출 장치(100)와 같이 본 명세서에 설명된 바와 같은 유리 내포물 검출 장치에 의해 수행될 수 있는 예시적인 방법(1900)을 예시한다. 단계 1902에서 시작하여, 레이저 시트는 제1 각도로 유리 시트의 제1 면 상에 투영된다. 단계 1904에서, 제2 각도로 유리 시트의 제2 면으로 지향되는 카메라에 의해 이미지가 캡처된다. 유리 시트의 제2 면은 유리 시트의 제1 면과 반대이다. 일부 예에서, 제1 각도는 제2 각도 이상이다. 단계 1906에서, 캡처된 이미지는 메모리에 저장된다.

단계 1908로 진행하여, 유리 시트는 레이저 시트와 카메라의 시야를 통해 미리 정의된 거리만큼 이동된다. 예를 들어, 이동 스테이지(108)는 레이저 시트(202)의 폭보다 작은(또는 동일한) 거리만큼 유리 시트(106)를 이동할 수 있다. 단계 1910에서, 유리 시트의 길이가 스캔되었는 지에 대한 결정이 이루어진다. 유리 시트의 길이가 아직 스캔되지 않은 경우, 방법은 유리 시트의 다른 이미지가 캡처되는 단계 1904로 다시 진행한다. 그렇지 않고 유리 시트의 길이가 스캔된 경우, 방법이 종료된다.

도 20은 본 명세서에 설명된 처리 디바이스와 같은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수 있는 예시적인 방법(2000)을 예시한다. 단계 2002에서 시작하여, 유리 시트의 면으로 지향되는 카메라에 의해 캡처된 제1 이미지가 획득된다. 예를 들어, 처리 디바이스는 데이터베이스로부터 제1 이미지를 획득할 수 있다. 단계 2004에서, 상단 산란 영역과 하단 산란 영역 사이의 제1 좌표 위치의 이미지에서 밝은 점이 검출된다. 단계 2006에서, 제1 좌표 위치로부터 상단 산란 영역까지의 상단 거리가 결정된다. 단계 2008에서, 제2 이미지는 상단 거리에 기초하여 결정된다. 제2 이미지는 밝은 점이 제2 좌표 위치에서 상단 산란 영역과 오버레이하는 것으로 예상되는 이미지이다.

단계 2010으로 진행하여, 제1 좌표 위치로부터 하단 산란 영역까지의 하단 거리가 결정된다. 단계 2012에서, 하단 거리에 기초하여 제3 이미지가 결정된다. 제3 이미지는 밝은 점이 제3 좌표 위치에서 하단 산란 영역과 오버레이하는 것으로 예상되는 이미지이다.

단계 2014에서, 제1 이미지의 제1 좌표 위치에서 제1 광 강도가 결정된다. 단계 2016에서, 제2 이미지의 제2 좌표 위치에서 제2 광 강도가 결정된다. 단계 2018에서, 제3 이미지의 제3 좌표 위치에서 제3 광 강도가 결정된다.

단계 2020으로 진행하여, 제1 광 강도가 제2 및 제3 광 강도보다 큰 지에 대한 결정이 이루어진다. 제1 광 강도가 제2 및 제3 광 강도보다 크지 않은 경우, 방법은 내포물이 식별되지 않는 단계 2022로 진행한다. 예를 들어, 제1 이미지의 제1 좌표에서 내포물이 의심되지 않는다. 그러나, 제1 광 강도가 제2 및 제3 광 강도보다 크면, 방법은 내포물이 식별되는 단계 2024로 진행한다. 예를 들어, 제1 이미지의 제1 좌표에서 내포물이 의심된다. 이어서, 방법이 종료된다.

전술한 방법은 예시된 흐름도를 참조하지만, 방법과 관련된 동작을 수행하는 많은 다른 방법이 사용될 수 있음을 이해할 것이다. 예를 들어, 일부 작동의 순서는 변경될 수 있으며, 설명된 작동 중 일부는 선택 사항일 수 있다.

또한, 본 명세서에 설명된 방법 및 시스템은 컴퓨터 구현 프로세스 및 이러한 프로세스를 실시하기 위한 장치의 형태로 적어도 부분적으로 구체화될 수 있다. 개시된 방법은 또한 컴퓨터 프로그램 코드가 인코딩된 유형의 비일시적 기계 판독 가능 저장 매체의 형태로 적어도 부분적으로 구체화될 수 있다. 예를 들어, 방법의 단계는 하드웨어, 프로세서(예를 들어, 소프트웨어)에 의해 실행되는 실행 가능한 명령, 또는 둘의 조합으로 구체화될 수 있다. 매체는, 예를 들어 RAM, ROM, CD-ROM, DVD-ROM, BD-ROM, 하드 디스크 드라이브, 플래시 메모리, 또는 임의의 다른 비일시적 기계 판독 가능 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 프로그램 코드가 컴퓨터에 로딩되어 컴퓨터에 의해 실행될 때, 컴퓨터는 방법을 실시하기 위한 장치가 된다. 방법은 또한 컴퓨터 프로그램 코드가 로딩되거나 실행되는 컴퓨터의 형태로 적어도 부분적으로 구체화될 수 있으므로, 컴퓨터는 방법을 실시하기 위한 특수 목적 컴퓨터가 된다. 범용 프로세서에서 구현될 때, 컴퓨터 프로그램 코드 세그먼트는 특정 로직 회로를 생성하도록 프로세서를 구성한다. 방법은 대안적으로 방법을 수행하기 위한 주문형 집적 회로에서 적어도 부분적으로 구체화될 수 있다.

전술한 것은 본 개시내용의 실시예를 예시하고, 설명하고, 서술하기 위해 제공된다. 이들 실시예에 대한 수정 및 개조는 본 기술 분야의 숙련자에게 명백할 것이며 본 개시내용의 범위 또는 사상을 벗어나지 않고 이루어질 수 있다.

Claims

장치이며,
유리 시트의 제1 면 상에 레이저 시트를 투영하도록 구성된 레이저; 및
유리 시트의 제2 면으로부터 유리 시트의 제1 이미지를 캡처하도록 구성된 제1 카메라를 포함하고, 제1 카메라는 암시야 조명을 사용하여 제1 이미지를 캡처하는, 장치.
제1항에 있어서, 레이저 시트를 통해 유리 시트를 이동시키도록 구성된 이동 스테이지를 더 포함하는, 장치.
제1항에 있어서, 캡처된 제1 이미지에서 상대적으로 더 높은 광 강도의 영역을 결정하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 더 포함하는, 장치.
제3항에 있어서, 적어도 하나의 프로세서는 캡처된 제1 이미지에서 상대적으로 더 높은 광 강도의 영역에 기초하여 유리 시트 내의 내포물을 식별하도록 구성되는, 장치.
제3항에 있어서, 캡처된 제1 이미지에서 상대적으로 더 높은 광 강도의 영역을 결정하는 단계는:
제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 상단 라인을 식별하는 단계;
제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 하단 광을 식별하는 단계;
제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 상단 라인과 더 높은 광 강도의 하단 라인 사이에서 더 높은 광 강도의 제1 영역을 식별하는 단계; 및
상단 라인, 하단 라인 및 제1 영역의 광 강도에 기초하여 제1 영역에서 내포물을 결정하는 단계를 포함하는, 장치.
제5항에 있어서, 캡처된 제1 이미지에서 상대적으로 더 높은 광 강도의 영역을 결정하는 단계는:
제1 영역으로부터 상단 라인까지의 제1 거리를 결정하는 단계;
제1 거리에 기초하여 제2 이미지에서 제2 영역을 결정하는 단계 - 제1 영역은 제2 이미지에서 더 높은 광 강도의 상단 라인에 오버레이됨 -; 및
제1 이미지의 제1 영역의 제1 광 강도가 제2 이미지의 제2 영역의 제2 광 강도보다 크다고 결정하는 단계를 포함하는, 장치.
제5항에 있어서, 캡처된 제1 이미지에서 상대적으로 더 높은 광 강도의 영역을 결정하는 단계는:
제1 영역으로부터 하단 라인까지의 제2 거리를 결정하는 단계;
제2 거리에 기초하여 제3 이미지에서 제3 영역을 결정하는 단계 - 제1 영역은 제3 이미지에서 더 높은 광 강도의 하단 라인에 오버레이됨 -; 및
제1 이미지의 제1 영역의 제1 광 강도가 제3 이미지의 제3 영역의 제3 광 강도보다 크다고 결정하는 단계를 포함하는, 장치.
제5항에 있어서, 캡처된 제1 이미지에서 상대적으로 더 높은 광 강도의 영역을 결정하는 단계는:
제1 영역으로부터 상단 라인까지의 제1 거리를 결정하는 단계;
캡처된 제1 이미지의 제1 복수의 이미지 각각에 대해, 제1 거리에 기초하여 각각의 이미지에서 제1 영역의 제1 예상 위치를 결정하는 단계;
제1 영역으로부터 하단 라인까지의 제2 거리를 결정하는 단계;
캡처된 제1 이미지의 제2 복수의 이미지 각각에 대해, 제2 거리에 기초하여 각각의 이미지에서 제1 영역의 제2 예상 위치를 결정하는 단계;
각각의 제1 예상 위치 및 각각의 제2 예상 위치에서 광 강도를 결정하는 단계;
기계 학습 알고리즘을 실행하여 광 강도를 분류하는 단계; 및
분류된 광 강도에 기초하여 제1 영역에서 내포물을 결정하는 단계를 포함하는, 장치.
제1항에 있어서, 유리 시트의 제2 면으로부터 유리 시트를 뷰잉하도록 구성된 현미경 이미징 카메라를 포함하는, 장치.
제1항에 있어서, 유리 시트의 제1 면으로부터 유리 시트의 제2 이미지를 캡처하도록 구성된 제2 카메라를 포함하고, 제2 카메라는 명시야 조명을 사용하여 제2 이미지를 캡처하는, 장치.
제10항에 있어서, 유리 시트의 제1 면에 광을 제공하도록 구성된 확산 청색 발광 다이오드를 포함하고, 제1 카메라는 청색 광 차단 필터를 포함하는, 장치.
제11항에 있어서, 레이저는 적색 라인 레이저인, 장치.
제11항에 있어서, 제1 카메라 및 제2 카메라는 각각 제1 이미지 및 제2 이미지를 동시에 캡처하도록 구성되는, 장치.
제1항에 있어서, 유리 시트의 제1 면으로부터 유리 시트의 반사 이벤트의 제2 이미지를 캡처하도록 구성된 색채 공초점 센서를 포함하는, 장치.
시스템이며,
유리 시트의 제1 면 상에 레이저 시트를 투영하도록 구성된 레이저;
유리 시트의 제2 면으로부터 유리 시트의 이미지를 캡처하도록 구성된 카메라 - 카메라는 암시야 조명을 사용하여 이미지를 캡처함 -;
레이저 시트를 통해 유리 시트를 이동시키도록 구성된 이동 스테이지;
유리 시트의 제1 면 상에 광을 투영하도록 구성된 백라이트; 및
유리 시트의 제2 면을 뷰잉하도록 구성된 현미경을 포함하는, 시스템.
제15항에 있어서, 이동 스테이지는 유리 시트를 레이저 시트를 통해 미리 결정된 거리만큼 이동시키도록 구성되는, 시스템.
제16항에 있어서, 미리 결정된 거리는 레이저 시트의 폭보다 작거나 동일한, 시스템.
방법이며,
유리 시트의 이미지를 캡처하는 단계;
캡처된 이미지의 제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 상단 라인을 식별하는 단계;
제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 하단 광을 식별하는 단계;
제1 이미지에서, 더 높은 광 강도의 상단 라인과 더 높은 광 강도의 하단 라인 사이에서 더 높은 광 강도의 제1 영역을 식별하는 단계; 및
상단 라인, 하단 라인 및 제1 영역의 광 강도에 기초하여 제1 영역에서 내포물을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
제18항에 있어서,
제1 영역으로부터 상단 라인까지의 제1 거리를 결정하는 단계;
제1 거리에 기초하여 캡처된 이미지의 제2 이미지에서 제2 영역을 결정하는 단계 - 제1 영역은 제2 이미지에서 더 높은 광 강도의 상단 라인에 오버레이됨 -; 및
제1 이미지의 제1 영역의 제1 광 강도가 제2 이미지의 제2 영역의 제2 광 강도보다 크다고 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제18항에 있어서,
제1 영역으로부터 하단 라인까지의 제2 거리를 결정하는 단계;
제2 거리에 기초하여 제3 이미지에서 제3 영역을 결정하는 단계 - 제1 영역은 제3 이미지에서 더 높은 광 강도의 하단 라인에 오버레이됨 -; 및
제1 이미지의 제1 영역의 제1 광 강도가 제3 이미지의 제3 영역의 제3 광 강도보다 크다고 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제18항에 있어서,
제1 영역으로부터 상단 라인까지의 제1 거리를 결정하는 단계;
캡처된 이미지의 제1 복수의 이미지 각각에 대해, 제1 거리에 기초하여 각각의 이미지에서 제1 영역의 제1 예상 위치를 결정하는 단계;
제1 영역으로부터 하단 라인까지의 제2 거리를 결정하는 단계;
캡처된 이미지의 제2 복수의 이미지 각각에 대해, 제2 거리에 기초하여 각각의 이미지에서 제1 영역의 제2 예상 위치를 결정하는 단계;
각각의 제1 예상 위치 및 각각의 제2 예상 위치에서 광 강도를 결정하는 단계;
기계 학습 알고리즘을 실행하여 광 강도를 분류하는 단계; 및
분류된 광 강도에 기초하여 제1 영역에서 내포물을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.