KR20240020463A - Apparatus for inspecting lead tip of electronic component - Google Patents

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강상형
윤정삼
문성희
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Abstract

본 발명은 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치에 관한 것으로, 상기 전자 부품을 촬영하여, 부품 영상을 획득하는 촬영부와, 상기 부품 영상 내의 리드 팁들의 끝단을 연결하는 끝단 라인을 검출하는 끝단 라인 검출부와, 상기 끝단 라인 검출부에 의해 검출된 상기 끝단 라인에 기초하여, 상기 부품 영상 내의 리드 팁의 불량 여부를 판단하는 리드 검사부를 포함하며; 상기 끝단 라인 검출부는 기 학습되어 등록된 특징점 추출 알고리즘을 이용하여, 상기 부품 영상 내에서 각 리드 팁들의 적어도 하나의 끝단 포인트가 표시된 포인트 이미지를 생성하는 특징점 추출부와, 상기 포인트 이미지 내의 상기 끝단 포인트들을 연결하는 라인을 사기 끝단 라인으로 검출하는 후처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 2D 영상을 기반으로 하여 리드 팁의 끝단 영역을 검출하는데 있어, 2D 영상으로부터 리드 팁의 끝단을 연결하는 끝단 라인을 자동으로 검출하면서도, 그 정확도가 향상될 수 있다.The present invention relates to an inspection device for inspecting lead tips of electronic components, comprising an imaging unit that photographs the electronic component and obtains an image of the component, and an end line that detects an end line connecting the ends of the lead tips in the component image. It includes a line detection unit and a lead inspection unit that determines whether a lead tip in the component image is defective based on the end line detected by the end line detection unit; The end line detection unit includes a feature point extraction unit that generates a point image displaying at least one end point of each lead tip in the part image using a previously learned and registered feature point extraction algorithm, and the end point in the point image. It is characterized by including a post-processing unit that detects the line connecting the lines as a false end line. Accordingly, in detecting the tip area of the lead tip based on the 2D image, the accuracy can be improved while automatically detecting the tip line connecting the tip of the lead tip from the 2D image.

Description

전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치{APPARATUS FOR INSPECTING LEAD TIP OF ELECTRONIC COMPONENT}Inspection device for inspecting lead tips of electronic components {APPARATUS FOR INSPECTING LEAD TIP OF ELECTRONIC COMPONENT}

본 발명은 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 전자 부품의 리드 팁의 들뜸 현상이나 솔더 양불을 검사하는 검사 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an inspection device for inspecting lead tips of electronic components, and more specifically, to an inspection device for inspecting the lifting phenomenon or solder quality of the lead tips of electronic components.

일반적으로, 인쇄회로기판에는 다수의 전자 부품이 실장되는데, 전자 부품들은 바디에 복수 개의 리드들이 형성되어 있으며, 각 리드들은 인쇄회로기판에 솔더링에 의해 결합된다.Generally, a number of electronic components are mounted on a printed circuit board. The electronic components have a plurality of leads formed on the body, and each lead is connected to the printed circuit board by soldering.

전자 부품이 인쇄회로기판에 정상적으로 실장되었는지 여부를 검사하기 위해서는 일반적으로 인쇄회로기판에 솔더링 영역에 의해 결합되는 각각의 리드들의 유무 여부를 판별하여 양불 여부를 판정을 하게 된다.In order to inspect whether an electronic component has been properly mounted on a printed circuit board, the presence or absence of each lead connected to the printed circuit board by a soldering area is generally determined to determine whether it is acceptable or not.

전자 부품에 형성되는 리드는 전자 부품과 연결되어 있는 상단의 굴곡 부분인 어깨 영역과, 솔더링을 통해 인쇄회로기판과 결합되는 팁 영역(이하 '리드 팁'이라 함)으로 구분된다.The leads formed in electronic components are divided into a shoulder area, which is a curved portion at the top connected to the electronic component, and a tip area (hereinafter referred to as 'lead tip') that is connected to the printed circuit board through soldering.

여기서, 리드 팁의 불량으로는, 도 1의 (a)에 도시된 바와 같이, 리드 팁이 인쇄회로기판으로부터 이격되어 전기적으로 연결되지 않는 들뜸 불량과, 리드 팁과 인쇄회로기판을 연결하는 솔더의 불량, 예컨대, 미납, 소납, 과납 불량이 있다.Here, the lead tip defects include a lifting defect in which the lead tip is separated from the printed circuit board and not electrically connected, as shown in (a) of FIG. 1, and the solder connecting the lead tip and the printed circuit board. There are defects, such as non-payment, underpayment, and overpayment defects.

들뜸 불량은 리드 팁 끝단을 기준으로 안쪽 영역을 검사하게 되고, 솔더 불량은 리드 팁 끝단을 기준으로 바깥쪽 영역을 검사하게 된다. 따라서, 리드 팁의 불량 검사에는 리드 팁의 끝단을 판별하는 것이 필수적이다.For lifting defects, the inner area is inspected based on the end of the lead tip, and for solder defects, the outer area is inspected based on the end of the lead tip. Therefore, when inspecting a lead tip for defects, it is essential to determine the end of the lead tip.

종래의 검사 장치에서는 도 2의 (a)에 도시된 바와 같이, 3D 렌더링 영상을 활용하여 리드 팁을 확인하는 방법이 있었다. 다른 예로, 도 2이 (b)에 도시된 바와 같이, 작업자가 2D 영상을 보면서, 2D 영상과 3D 영상의 이진화 기준값을 조절하면서 직접 리드 팁의 끝단 라인을 설정하기도 한다.In a conventional inspection device, there was a method of checking the lead tip using a 3D rendering image, as shown in (a) of FIG. 2. As another example, as shown in (b) of FIG. 2, an operator may directly set the end line of the lead tip while watching a 2D image and adjusting the binarization reference values of the 2D image and 3D image.

그런데, 상기 기존의 리드 팁 끝단을 검출하는 방법은 3D 영상에 대한 의존도가 높은 문제점이 있다. 3D 영상을 이용하여 리드 팁의 끝단을 검출하는 경우, 3D 영상 생성시 발생하는 오류로 인해 잘못된 리드 팁의 끝단을 검출하는 결과가 초래될 수 있다. 또한, 3D 영상 자체의 처리가 상대적으로 처리 시간이 소요되어, 바람직하지 않다.However, the existing method of detecting the end of a lead tip has a problem in that it is highly dependent on 3D images. When detecting the end of a lead tip using a 3D image, errors that occur when generating the 3D image may result in detecting the wrong end of the lead tip. Additionally, processing the 3D image itself takes relatively long processing time, which is not desirable.

작업자가 2D 영상으로부터 직접 리드 팁의 끝단을 검출하는 방법의 경우, 작업자의 숙련도에 따라 검출 정확도가 떨어지는 문제점이 있고, 도 3의 (a) 및 (b)에 도시된 바와 같이, 2D 영상에서 정확한 리드 팁의 끝단을 찾기는 숙련자의 경우에도 쉬운 작업이 아니다. 이와 같은 잘못된 끝단 검출은 불량 검사의 정확도에도 영향을 미치게 된다.In the case of a method in which an operator directly detects the end of the lead tip from a 2D image, there is a problem in that detection accuracy decreases depending on the operator's skill level, and as shown in Figures 3 (a) and (b), accurate detection is not possible in the 2D image. Finding the end of a lead tip is not an easy task even for an expert. Such incorrect end detection also affects the accuracy of defect inspection.

한국등록특허공보 제10-1429692호Korean Patent Publication No. 10-1429692

본 발명은 상기와 같은 점을 감안하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 2D 영상을 기반으로 하여 리드 팁의 끝단 영역을 검출하는데 있어, 2D 영상으로부터 리드 팁의 끝단을 연결하는 끝단 라인을 자동으로 검출하면서도, 그 정확도가 향상된 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention was developed in consideration of the above points. The purpose of the present invention is to detect the end area of the lead tip based on a 2D image, and to automatically detect the end line connecting the end of the lead tip from the 2D image. The purpose is to provide an inspection device that detects and inspects lead tips of electronic components with improved accuracy.

상기 목적은 본 발명에 따라, 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치에 있어서, 상기 전자 부품을 촬영하여, 부품 영상을 획득하는 촬영부와, 상기 부품 영상 내의 리드 팁들의 끝단을 연결하는 끝단 라인을 검출하는 끝단 라인 검출부와, 상기 끝단 라인 검출부에 의해 검출된 상기 끝단 라인에 기초하여, 상기 부품 영상 내의 리드 팁의 불량 여부를 판단하는 리드 검사부를 포함하며; 상기 끝단 라인 검출부는 기 학습되어 등록된 특징점 추출 알고리즘을 이용하여, 상기 부품 영상 내에서 각 리드 팁들의 적어도 하나의 끝단 포인트가 표시된 포인트 이미지를 생성하는 특징점 추출부와, 상기 포인트 이미지 내의 상기 끝단 포인트들을 연결하는 라인을 사기 끝단 라인으로 검출하는 후처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치에 의해서 달성된다.The above object is, according to the present invention, in an inspection device for inspecting lead tips of electronic components, an imaging unit that photographs the electronic component to obtain a component image, and an end line connecting the ends of the lead tips in the component image. an end line detection unit that detects, and a lead inspection unit that determines whether a lead tip in the part image is defective based on the end line detected by the end line detection unit; The end line detection unit includes a feature point extraction unit that generates a point image displaying at least one end point of each lead tip in the part image using a previously learned and registered feature point extraction algorithm, and the end point in the point image. This is achieved by an inspection device for inspecting the lead tip of an electronic component, which includes a post-processing unit that detects the line connecting the two as a false end line.

여기서, 상기 촬영부에 의해 촬영되는 상기 부품 영상은 2D 영상을 포함하며; 상기 끝단 라인 검출부는 상기 2D 영상을 이용하여 상기 끝단 라인을 검출할 수 있다.Here, the part image captured by the photographing unit includes a 2D image; The end line detector may detect the end line using the 2D image.

또한, 상기 특징점 추출 알고리즘은 전자 부품에 대해 촬영된 다수의 학습용 2D 영상과 각각의 2D 영상에 대응하는 학습용 포인트 영상을 학습 데이터로 하여 학습된 인공지능 기반의 추론 모델일 수 있다.Additionally, the feature point extraction algorithm may be an artificial intelligence-based inference model learned using a plurality of learning 2D images taken of electronic components and learning point images corresponding to each 2D image as learning data.

그리고, 상기 특징점 추출부는 상기 2D 컬러 이미지로부터 리드 탭 영역을 포함한 ROI 이미지를 추출하여 상기 특징점 추출 알고리즘의 입력 이미지로 적용할 수 있다.Additionally, the feature point extraction unit may extract an ROI image including a lead tab area from the 2D color image and apply it as an input image for the feature point extraction algorithm.

그리고, 상기 후처리부는 상기 포인트 이미지를 이진화 처리하는 이진화 처리부와; 상기 이진화 처리부에 의해 이진화된 포인트 이미지 내의 각 끝단 포인트에 대응하는 블랍 영역을 검출하는 블랍 검출부와; 각각의 상기 블랍 영역의 중심 좌표를 최종 포인트로 검출하는 포인트 검출부와; 기 등록된 라인 피팅 알고리즘을 이용하여 상기 최종 포인트를 연결하는 대표 라인을 상기 끝단 라인으로 검출하는 라인 피팅부를 포함할 수 있다.And, the post-processing unit includes a binarization processing unit that binarizes the point image; a blob detection unit that detects a blob area corresponding to each end point in the point image binarized by the binarization processing unit; a point detection unit that detects the center coordinates of each blob area as a final point; It may include a line fitting unit that detects a representative line connecting the final point as the end line using a pre-registered line fitting algorithm.

그리고, 상기 이진화 처리부는 상기 포인트 이미지 내의 각 픽셀의 픽셀값 중 최대값에 기반하여 문턱치를 산출하고; 상기 문턱치를 기준으로 상기 포인트 이미지의 각 픽셀을 이진화 처리할 수 있다.And, the binarization processing unit calculates a threshold value based on the maximum value among pixel values of each pixel in the point image; Each pixel of the point image may be binarized based on the threshold.

상기 구성에 따라 본 발명에 따르면, 2D 영상을 기반으로 하여 리드 팁의 끝단 영역을 검출하는데 있어, 2D 영상으로부터 리드 팁의 끝단을 연결하는 끝단 라인을 자동으로 검출하면서도, 그 정확도가 향상된 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치가 제공된다.According to the present invention according to the above configuration, in detecting the end area of the lead tip based on the 2D image, the end line connecting the end of the lead tip is automatically detected from the 2D image, and the accuracy of the electronic component is improved. An inspection device for inspecting a lead tip is provided.

도 1은 전자 부품의 리드 팁의 불량의 예를 나타낸 도면이고,
도 2는 종래의 검사 장치에서 리드 팁의 끝단 영역을 검출하는 방법의 예를 설명하기 위한 도면이고,
도 3은 통상적인 전자 부품의 리드 팁의 2D 영상의 예를 나타낸 도면이고,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치의 제어 블록도이고,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치의 제어 흐름도이고,
도 6 내지 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치의 검사 과정을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram showing an example of a defective lead tip of an electronic component;
Figure 2 is a diagram for explaining an example of a method for detecting the end area of a lead tip in a conventional inspection device;
Figure 3 is a diagram showing an example of a 2D image of a lead tip of a typical electronic component;
4 is a control block diagram of an inspection device for inspecting lead tips of electronic components according to an embodiment of the present invention;
5 is a control flowchart of an inspection device for inspecting lead tips of electronic components according to an embodiment of the present invention;
6 to 9 are diagrams for explaining an inspection process of an inspection device for inspecting lead tips of electronic components according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. The advantages and features of the present invention and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described in detail below along with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various different forms. The present embodiments are merely provided to ensure that the disclosure of the present invention is complete and to provide a general understanding of the technical field to which the present invention pertains. It is provided to fully inform the skilled person of the scope of the present invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.The terminology used herein is for describing embodiments and is not intended to limit the invention. As used herein, singular forms also include plural forms, unless specifically stated otherwise in the context. As used in the specification, “comprises” and/or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other elements in addition to the mentioned elements. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification, and “and/or” includes each and every combination of one or more of the referenced elements. Although “first”, “second”, etc. are used to describe various components, these components are of course not limited by these terms. These terms are merely used to distinguish one component from another. Therefore, it goes without saying that the first component mentioned below may also be a second component within the technical spirit of the present invention.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with meanings commonly understood by those skilled in the art to which the present invention pertains. Additionally, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless clearly specifically defined.

이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명에 대해 상세히 설명한다. Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치(100)의 제어 블록도이다. Figure 4 is a control block diagram of an inspection device 100 for inspecting a lead tip of an electronic component according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하여 설명하면, 본 발명의 실시예에 따른 검사 장치(100)는 촬영부(120), 끝단 라인 검출부(110) 및 리드 검사부(130)를 포함하여 구성될 수 있다. 또한 본 발명의 실시예에 따른 검사 장치(100)는 제어부(160)를 더 포함하여 구성될 수 있다.When described with reference to FIG. 4 , the inspection device 100 according to an embodiment of the present invention may be configured to include a photographing unit 120, an end line detection unit 110, and a lead inspection unit 130. Additionally, the inspection device 100 according to an embodiment of the present invention may be configured to further include a control unit 160.

촬영부(120)는 검사 대상인 전자 부품을 촬영하여 부품 영상을 획득한다. 여기서, 전자 부품에는 다수의 리드가 형성되어 있으며, 다수의 리드를 솔더링을 통해 인쇄회로기판에 실장하게 된다. 본 발명의 실시예에서는 촬영부(120)가 2D 영상과, 3D 영상을 모두 촬영 가능하게 구성되는 것을 예로 한다.The photographing unit 120 acquires an image of the electronic component that is to be inspected by photographing it. Here, multiple leads are formed in the electronic component, and the multiple leads are mounted on the printed circuit board through soldering. In an embodiment of the present invention, it is assumed that the photographing unit 120 is configured to capture both 2D images and 3D images.

본 발명의 실시예에 따른 끝단 라인 검출부(110)는 부품 영상 내의 리드 팁의 끝단을 연결하는 끝단 라인을 검출한다. 본 발명의 실시예에서는 끝단 라인 검출부(110)가 촬영부(120)에 의해 촬영된 부품 영상 중 2D 영상, 예를 들어, 2D 컬러 영상을 이용하여 끝단 라인을 검출하는 것을 예로 한다.The end line detection unit 110 according to an embodiment of the present invention detects an end line connecting the end of a lead tip in a component image. In an embodiment of the present invention, it is assumed that the end line detection unit 110 detects the end line using a 2D image, for example, a 2D color image, among the part images captured by the photographing unit 120.

본 발명의 실시예에 따른 리드 검사부(130)는 끝단 라인 검출부(110)에 의해 검출된 끝단 라인에 기초하여 부품 영상 내의 리드 팁의 불량 여부를 판단한다. 본 발명의 실시예에서는 리드 검사부(130)가 뜰듬 검사부와 솔더 검사부(132)를 포함하는 것을 예로 한다.The lead inspection unit 130 according to an embodiment of the present invention determines whether the lead tip in the component image is defective based on the end line detected by the end line detection unit 110. In an embodiment of the present invention, it is assumed that the lead inspection unit 130 includes a twist inspection unit and a solder inspection unit 132.

일 실시예로 들뜸 검사부(131)는 끝단 라인 검출부(110)에 의해 검출되는 끝단 라인을 기준으로 하여, 안쪽 영역에서 전자 부품의 리드의 들뜸 여부를 검출하게 된다.In one embodiment, the lift detection unit 131 detects whether the lead of the electronic component is lifted in the inner area based on the end line detected by the end line detection unit 110.

일 실시예로, 솔더 검사부(132)는 끝단 라인 검출부(110)에 의해 검출되는 끝단 라인을 기준으로, 바깥쪽 영역에서 전자 부품의 리드의 솔더 불량 여부를 검출하게 된다.In one embodiment, the solder inspection unit 132 detects solder defects in leads of electronic components in the outer area based on the end line detected by the end line detection unit 110.

본 발명의 실시예에서는, 들뜸 검사부(131)와 솔더 검사부(132)는 각각 2D 영상 또는 3D 영상에 기반하여, 불량 여부를 검출할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the lifting inspection unit 131 and the solder inspection unit 132 can detect defects based on 2D images or 3D images, respectively.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 끝단 라인 검출부(110)는, 도 4에 도시된 바와 같이, 특징점 추출부(111) 및 후처리부(112)를 포함하여 구성될 수 있다.Meanwhile, the edge line detection unit 110 according to an embodiment of the present invention may be configured to include a feature point extraction unit 111 and a post-processing unit 112, as shown in FIG. 4.

일 실시예로, 특징점 추출부(111)는 기 학습되어 등록된 특징점 추출 알고리즘을 이용하여 부품 영상 내에서 각 리드 팁들의 적어도 하나의 끝단 포인트를 검출할 수 있다. 그리고, 특징점 추출부(111)는 끝단 포인트가 표시된 포인트 이미지를 생성할 수 있다.In one embodiment, the feature point extraction unit 111 may detect at least one end point of each lead tip in the part image using a previously learned and registered feature point extraction algorithm. Additionally, the feature point extractor 111 may generate a point image in which the end point is displayed.

일 실시예로, 후처리부(112)는 특징점 추출부(111)에 의해 생성된 포인트 이미지 내의 끝단 포인트를 연결하는 라인을 끝단 라인으로 검출할 수 있다.In one embodiment, the post-processing unit 112 may detect a line connecting end points in the point image generated by the feature point extraction unit 111 as an end line.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 검사 장치(100)는 영상 표시부(170), 통신부(140), 사용자 입력부(150) 및 제어부(160)를 더 포함하여 구성될 수 있다.Meanwhile, the inspection device 100 according to an embodiment of the present invention may be configured to further include an image display unit 170, a communication unit 140, a user input unit 150, and a control unit 160.

본 발명의 실시예에 따른 영상 표시부(170)에는 촬영부(120)에 의해 촬영된 부품 영상이나, 리드 검사부(130)의 검사 결과 등이 표시될 수 있다. 예컨대, 제어부(160)는 사용자 입력부(150)를 통해 입력되는 입력 신호에 기반하여, 영상 표시부(170)에 표시될 영상을 결정할 수 있다.The image display unit 170 according to an embodiment of the present invention may display a component image captured by the photographing unit 120 or an inspection result of the lead inspection unit 130. For example, the control unit 160 may determine an image to be displayed on the image display unit 170 based on an input signal input through the user input unit 150.

그리고, 제어부(160)는 촬영부(120)에 의해 촬영된 촬영 영상이나 리드 검사부(130)의 검사 결과 등 다양한 정보를 통신부(140)를 통해 외부로 전송할 수 있다.In addition, the control unit 160 may transmit various information, such as a captured image captured by the imaging unit 120 or an inspection result of the lead inspection unit 130, to the outside through the communication unit 140.

이하에서는, 도 5를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 검사 장치(100)에서 끝단 라인을 검출하는 과정에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, the process of detecting the end line in the inspection device 100 according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 5.

먼저, 촬영부(120)에 의해 전자 부품이 촬영되어 부품 영상이 생성된다(S10). 본 발명의 실시예에서는, 앞서 설명한 바와 같이, 들뜸 검사부(131) 및 솔더 검사부(132)에서의 검사를 위해, 촬영부(120)가 2D 영상과 3D 영상을 촬영하는 것을 예로 한다.First, the electronic component is photographed by the photographing unit 120 to generate a component image (S10). In an embodiment of the present invention, as described above, it is assumed that the imaging unit 120 captures 2D images and 3D images for inspection in the lifting inspection unit 131 and the solder inspection unit 132.

여기서, 끝단 라인의 검출을 위해 끝단 라인 검출부(110)는 촬영부(120)에 의해 촬영된 2D 영상을 부품 영상으로 이용하는 것을 예로 하는데, 본 발명의 실시예에서는 2D 컬러 영상을 부품 영상으로 이용하는 것을 예로 한다.Here, for the detection of the end line, the end line detection unit 110 uses a 2D image captured by the photographing unit 120 as a part image. In an embodiment of the present invention, a 2D color image is used as a part image. Take this as an example.

또한, 본 발명의 실시예에서는 끝단 라인 검출부(110)가 부품 영상으로부터 리드 팁이 포함된 영역을 ROI(Region of interest) 이미지로 추출하고(S20), 이를 리드 팁 이미지로 하여 특징점 추출부(111)의 입력 이미지로 적용하는 것을 예로 한다. 도 6의 (a)는 리드 팁 이미지의 예를 나타낸 도면이다.In addition, in an embodiment of the present invention, the end line detection unit 110 extracts the area containing the lead tip from the part image as a ROI (Region of interest) image (S20), and uses this as the lead tip image to extract the feature point extraction unit 111. ) is applied as an input image as an example. Figure 6(a) is a diagram showing an example of a lead tip image.

상기와 같이 리드 팁 이미지가 추출되면, 특징점 추출부(111)는 리드 팁 이미지로부터 각 리드 팁의 끝단 포인트를 추출하고, 끝단 포인트가 표시된 포인트 이미지를 생성한다(S30).When the lead tip image is extracted as described above, the feature point extractor 111 extracts the end point of each lead tip from the lead tip image and generates a point image with the end point displayed (S30).

본 발명의 실시예에서는 특징점 추출부(111)가 인공지능을 기반으로 학습되어 끝단 포인트를 검출하는 것을 예로 한다. 일 실시예로 특징점 추출 알고리즘은 전자 부품에 대해 촬영된 다수의 학습용 2D 영상과 각각의 2D 영상에 대응하는 학습용 포인트 영상을 학습 데이터로 하여 학습된 인공지능 기반의 추론 모델로 구현될 수 있다.In an embodiment of the present invention, as an example, the feature point extraction unit 111 is learned based on artificial intelligence to detect end points. In one embodiment, the feature point extraction algorithm may be implemented as an artificial intelligence-based inference model learned using a plurality of learning 2D images taken of electronic components and learning point images corresponding to each 2D image as learning data.

일 실시예로, 특징점 추출 알고리즘은 히트맵 회기(Heatmap regression) 기법을 이용하여, 부품 영상으로부터 특징점을 추출할 수 있다. 히트맵 회기(Heatmap regression) 기법 상에서의 히트맵은 특징점이 존재할 확률을 의미한다.In one embodiment, the feature point extraction algorithm may extract feature points from a part image using a heatmap regression technique. Heatmap in the heatmap regression technique means the probability that a feature point exists.

도 6의 (b)는 특징점 추출부(111)에 의해 생성된 포인트 이미지의 예를 나타낸 도면이다.Figure 6(b) is a diagram showing an example of a point image generated by the feature point extraction unit 111.

상기와 같이 특징점 추출부(111)에 의해 포인트 이미지가 생성되면, 후처리부(112)가 포인트 이미지로부터 끝단 라인을 검출하는 과정(S40)이 진행된다.When a point image is generated by the feature point extraction unit 111 as described above, a process (S40) in which the post-processing unit 112 detects an end line from the point image proceeds.

본 발명의 실시예에서는 후처리부(112)가, 도 7에 도시된 바와 같이, 이진화 처리부(112a), 블랍 검출부(112b), 포인트 검출부(112c) 및 라인 피팅부(112d)를 포함하여 구성되는 것을 예로 한다.In an embodiment of the present invention, the post-processing unit 112 includes a binarization processing unit 112a, a blob detection unit 112b, a point detection unit 112c, and a line fitting unit 112d, as shown in FIG. 7. Take this as an example.

먼저, 이진화 처리부(112a)는 포인트 이미지를 이진화 처리한다(S41). 도 8의 (a)는 포인트 이미지의 예를 나타낸 도면이고, 도 8의 (b)는 도 8의 (a)에 도시된 포인트 이미지를 이진화 처리한 이미지를 나타낸 도면이다.First, the binarization processing unit 112a binarizes the point image (S41). Figure 8(a) is a diagram showing an example of a point image, and Figure 8(b) is a diagram showing an image obtained by binarizing the point image shown in Figure 8(a).

본 발명의 실시예에서는 이진화 처리부(112a)가 포인트 이미지 내의 각 픽셀의 픽셀값 중 최대값에 기반하여 문턱치를 산출하고, 문턱치를 기준으로 포인트 이미지의 각 픽셀을 이진화하는 것을 예로 한다.In an embodiment of the present invention, the binarization processor 112a calculates a threshold value based on the maximum pixel value of each pixel in the point image, and binarizes each pixel of the point image based on the threshold value.

일 예로, 포인트 이미지 내의 각 픽셀 중 최대값의 절반값을 문턱치로 하고, 문턱치보다 큰 값은 1로, 작은 값은 0으로 이진화하여 처리할 수 있다.For example, half of the maximum value among each pixel in a point image can be used as a threshold, values larger than the threshold can be binarized to 1, and values smaller than the threshold can be binarized to 0.

이를 통해, 포인트 이미지 내에서 히트맵 형태를 갖는 끝단 포인트의 가장자리 영역이 일부 제거되어, 끝단 포인트가, 도 8의 (b)에 도시된 바와 같이, 보다 명확해질 수 있다.Through this, some of the edge areas of the end points in the form of a heatmap within the point image are removed, so that the end points can become clearer, as shown in (b) of FIG. 8.

상기와 같이 이진화 처리부(112a)에 의해 포인트 이미지가 이진화 처리되면, 블랍 검출부(112b)가 이진화 처리부(112a)에 의해 이진화된 포인트 이미지 내의 각 끝단 포인트에 대응하는 블랍(Blob) 영역을 검출한다(S42). 도 8의 (c)는 블랍 검출부(112b)에 의해 검출된 블랍 영역의 예를 도시한 도면이다.When the point image is binarized by the binarization processing unit 112a as described above, the blob detection unit 112b detects a blob area corresponding to each end point in the point image binarized by the binarization processing unit 112a ( S42). FIG. 8(c) is a diagram showing an example of a blob area detected by the blob detection unit 112b.

그리고, 블랍 검출부(112b)에 의해 블랍 영역이 검출되면, 포인트 검출부(112c)는 각각의 블랍 영역의 중심 좌표를 최종 포인트로 검출하게 된다(S43). 도 8의 (d)는 포인트 검출부(112c)에 의해 검출된 최종 포인트의 예를 나타낸 도면이다.Then, when the blob area is detected by the blob detection unit 112b, the point detection unit 112c detects the center coordinates of each blob area as the final point (S43). Figure 8(d) is a diagram showing an example of the final point detected by the point detection unit 112c.

상기와 같이 최종 포인트가 검출되면, 라인 피팅부(112d)는 기 등록된 라인 피팅 알고리즘을 이용하여, 최종 포인트를 연결하는 대표 라인을 끝단 라인으로 검출하게 된다(S44).When the final point is detected as described above, the line fitting unit 112d detects the representative line connecting the final point as the end line using a pre-registered line fitting algorithm (S44).

일 실시예로, 라인 피팅부(112d)는 도 9에 도시된 바와 같이, 점과 직선 사이의 거리 공식을 이용하여, 일정 기준 이상 벗어나는 포인트를 라인 피팅 과정에서 제외시키는 방법으로, 대표성을 갖지 못하는 포인트들을 제거할 수 있다.In one embodiment, as shown in FIG. 9, the line fitting unit 112d uses a distance formula between a point and a straight line to exclude points that deviate from a certain standard or more from the line fitting process, thereby excluding points that are not representative. Points can be removed.

점과 직선 사이의 거리 공식은 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.The distance formula between a point and a straight line can be expressed as [Equation 1].

[수학식 1][Equation 1]

상기와 같은 과정을 통해, 라인 피팅 알고리즘은 다수의 최종 포인트들로부터 대포 라인을 추출하고, 이를 끝단 라인으로 검출하게 된다.Through the above process, the line fitting algorithm extracts a cannon line from a number of final points and detects it as an end line.

상기와 같이, 끝단 라인의 검출이 완료되면, 리드 검사부(130)의 들뜸 검사부(131) 및 솔더 검사부(132)는 검출된 끝단 라인을 기준으로 하여, 각각 리드 팁의 들뜸 여부, 솔더 불량 여부 등을 검사하게 된다(S50).As described above, when the detection of the end line is completed, the lift inspection unit 131 and the solder inspection unit 132 of the lead inspection unit 130 determine whether the lead tip is lifted, whether the solder is defective, etc., respectively, based on the detected end line. is inspected (S50).

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Above, embodiments of the present invention have been described with reference to the attached drawings, but those skilled in the art will understand that the present invention can be implemented in other specific forms without changing its technical idea or essential features. You will be able to understand it. Therefore, the embodiments described above should be understood in all respects as illustrative and not restrictive.

100 : 검사 장치 110 : 끝단 라인 검출부
111 : 특징점 추출부 112 : 후처리부
112a : 이진화 처리부 112b : 블랍 검출부
112c : 포인트 검출부 112d : 라인 피팅부
120 : 촬영부 130 : 리드 검사부
131 : 들뜸 검사부 132 : 솔더 검사부
140 : 통신부 150 : 사용자 입력부
160 : 제어부 170 : 영상 표시부100: inspection device 110: end line detection unit
111: feature point extraction unit 112: post-processing unit
112a: Binarization processing unit 112b: Blob detection unit
112c: point detection unit 112d: line fitting unit
120: imaging unit 130: lead inspection unit
131: lifting inspection section 132: solder inspection section
140: Communication unit 150: User input unit
160: control unit 170: video display unit

Claims (6)

전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치에 있어서,
상기 전자 부품을 촬영하여, 부품 영상을 획득하는 촬영부와,
상기 부품 영상 내의 리드 팁들의 끝단을 연결하는 끝단 라인을 검출하는 끝단 라인 검출부와,
상기 끝단 라인 검출부에 의해 검출된 상기 끝단 라인에 기초하여, 상기 부품 영상 내의 리드 팁의 불량 여부를 판단하는 리드 검사부를 포함하며;
상기 끝단 라인 검출부는
기 학습되어 등록된 특징점 추출 알고리즘을 이용하여, 상기 부품 영상 내에서 각 리드 팁들의 적어도 하나의 끝단 포인트가 표시된 포인트 이미지를 생성하는 특징점 추출부와,
상기 포인트 이미지 내의 상기 끝단 포인트들을 연결하는 라인을 사기 끝단 라인으로 검출하는 후처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치.In an inspection device for inspecting lead tips of electronic components,
a photographing unit that photographs the electronic component and obtains an image of the component;
an end line detection unit that detects an end line connecting the ends of lead tips in the component image;
a lead inspection unit that determines whether a lead tip in the component image is defective based on the end line detected by the end line detection unit;
The end line detection unit
a feature point extraction unit that generates a point image displaying at least one end point of each lead tip in the part image using a previously learned and registered feature point extraction algorithm;
An inspection device for inspecting a lead tip of an electronic component, comprising a post-processing unit that detects a line connecting the end points in the point image as a false end line. 제1항에 있어서,
상기 촬영부에 의해 촬영되는 상기 부품 영상은 2D 영상을 포함하며;
상기 끝단 라인 검출부는 상기 2D 영상을 이용하여 상기 끝단 라인을 검출하는 것을 특징으로 하는 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치.According to paragraph 1,
The part image captured by the photographing unit includes a 2D image;
An inspection device for inspecting a lead tip of an electronic component, wherein the end line detection unit detects the end line using the 2D image. 제2항에 있어서,
상기 특징점 추출 알고리즘은 전자 부품에 대해 촬영된 다수의 학습용 2D 영상과 각각의 2D 영상에 대응하는 학습용 포인트 영상을 학습 데이터로 하여 학습된 인공지능 기반의 추론 모델인 것을 특징으로 하는 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치.According to paragraph 2,
The feature point extraction algorithm is an artificial intelligence-based inference model learned using a plurality of learning 2D images taken for electronic components and learning point images corresponding to each 2D image as learning data. Lead tip for electronic components An inspection device that inspects. 제2항에 있어서,
상기 특징점 추출부는 상기 2D 컬러 이미지로부터 리드 탭 영역을 포함한 ROI 이미지를 추출하여 상기 특징점 추출 알고리즘의 입력 이미지로 적용하는 것을 특징으로 하는 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치.According to paragraph 2,
An inspection device for inspecting a lead tip of an electronic component, wherein the feature point extraction unit extracts an ROI image including a lead tab area from the 2D color image and applies it as an input image to the feature point extraction algorithm. 제2항에 있어서,
상기 후처리부는
상기 포인트 이미지를 이진화 처리하는 이진화 처리부와;
상기 이진화 처리부에 의해 이진화된 포인트 이미지 내의 각 끝단 포인트에 대응하는 블랍 영역을 검출하는 블랍 검출부와;
각각의 상기 블랍 영역의 중심 좌표를 최종 포인트로 검출하는 포인트 검출부와;
기 등록된 라인 피팅 알고리즘을 이용하여 상기 최종 포인트를 연결하는 대표 라인을 상기 끝단 라인으로 검출하는 라인 피팅부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치.According to paragraph 2,
The post-processing unit
a binarization processing unit that binarizes the point image;
a blob detection unit that detects a blob area corresponding to each end point in the point image binarized by the binarization processing unit;
a point detection unit that detects the center coordinates of each blob area as a final point;
An inspection device for inspecting a lead tip of an electronic component, comprising a line fitting unit that detects a representative line connecting the final point as the end line using a pre-registered line fitting algorithm. 제5항에 있어서,
상기 이진화 처리부는
상기 포인트 이미지 내의 각 픽셀의 픽셀값 중 최대값에 기반하여 문턱치를 산출하고;
상기 문턱치를 기준으로 상기 포인트 이미지의 각 픽셀을 이진화 처리하는 것을 특징으로 하는 전자 부품의 리드 팁을 검사하는 검사 장치.According to clause 5,
The binarization processing unit
Calculating a threshold value based on the maximum pixel value of each pixel in the point image;
An inspection device for inspecting a lead tip of an electronic component, characterized in that each pixel of the point image is binarized based on the threshold value.
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