KR20240089274A - 앞유리 내부의 광학적 결함을 감지하는 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

앞유리 내부의 광학적 결함을 탐지하기 위한 컴퓨터 구현 방법. 이 방법은 입력으로 앞유리를 통해 보이는 주기적 패턴의 일차 이미지 및 고스트 이미지 사이의 각도 거리에 대한 맵, 앞유리를 통해 보이는 주기적 패턴의 이미지 및 주기적 패턴의 개별 특징에 대한 적어도 하나의 형상 매개변수를 취하고, 상기 방법은 출력으로 앞유리 내의 광학적 결함에 대한 이미지를 제공한다.

Description

앞유리 내부의 광학적 결함을 감지하는 방법 및 시스템

본 발명은 앞유리 내의 광학적 결함을 검출하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.

앞유리는 운송 산업, 예를 들어 자동차, 철도 운송 및 항공 산업에 널리 사용된다. 앞유리는 운전자가 앞에 있는 것, 예를 들면 도로, 철로, 풍경 등을 보는 글레이징이다. 앞유리는 일반적으로 폴리머 중간층으로 적층된 두 개의 구부러진 미네랄 유리시트로 만들어진다.

안전상의 이유로, 앞유리를 통해 보이는 물체의 왜곡은 가능한 한 낮아야 하며, 적어도 운전자에게 혼란을 주지 않아야 한다. 이러한 맥락에서 앞유리의 광학 품질은 유엔유럽경제위원회(UN/ECE) 43호 규정의 부록3 섹션9.2에 자세히 설명되어 있는 특정 요구사양을 충족해야 한다.

43호 규정의 틀 내에서 앞유리의 광학적 왜곡을 측정하고자 하는 여러 방법 및 기기가 당업계에 알려져 있다.

US 2009 282871 A1은 유리시트를 통해 투과된 도트 매트릭스의 이미지로부터 유리시트의 투과 광학왜곡을 측정하기 위한 장치 및 방법을 개시한다.

WO2014/191401에는 앞유리를 통해 획득된 라인그리드의 이미지에서 발생하는 기하학적 변형으로부터 앞유리의 굴절력을 결정하는 방법이 설명되어 있다.

WO 2010/037958 A1은 앞유리를 통해 획득된 그리드 이미지의 측정된 위상 변이로부터 앞유리의 광학적 왜곡을 분석하는 장치 및 방법을 설명한다.

WO 2009/065740 A1은 주기적 패턴 앞에 배치된 위상 및 진폭 물체의 광학 검사를 위한 편향 측정시스템 및 방법을 개시하며, 이는 상기 물체를 통한 상기 주기적인 패턴에 대한 2단계 푸리에 변환 및 역 푸리에 변환을 기반으로 한다.

EP 0463940 A1은 그림자 조명을 기반으로 앞유리의 광학 품질을 측정하는 프로세스를 기술한다.

WO 9817993 A2, GB 2152210 A 및 EP 1061357 A2에는 투과 또는 반사 패턴의 이미지 분석을 통해 앞유리의 광학적 왜곡을 측정하는 방법이 기술되어 있다.

WO 2017/008159 A1은 색수차의 합성 이미지 분석을 통해 앞유리의 광학적 결함을 검출하는 방법을 설명한다.

WO 2018/024550 A1은 앞유리를 통해 보이는 다수의 점형 광원의 1차 이미지와 2차 이미지의 위치 사이의 각도 거리를 결정하기 위한 장치 및 방법을 설명한다.

효율적이기는 하지만, 종래기술의 방법은 유리산업에서 소위 림(ream) 결함과 유사해 보일 수 있지만 훨씬 더 얇고 종종 실질적으로 앞유리의 길이방향 축을 따라 배향되는 스레드(thread)라고 불리는 일부 독특한 광학 결함을 검출하지 못할 수 있다.

특정 각도 또는 다른 관찰 각도에서만 운전자 및/또는 승객에게만 보일 수 있는 이러한 특유의 광학적 결함은 제조 라인의 검사 시스템에 의해 완전히 간과될 수 있다. 특히, 편향 측정법에 기초한 시스템 및 방법은 이러한 결함의 흔적이 전체 앞유리의 광학적 왜곡의 맵(map)에 남지 않을 수 있으므로 이를 감지하지 못할 수 있다.

특히, 스레드는 현재 검사 시스템에 의해 더 이상 신호가 검출되지 않게 하여 현재 검사 시스템에 의해 획득된 전자기 신호를 방해할 수 있는 것으로 보인다. 그렇게 되면 검사 시스템은 이러한 신호 부족이 실제 광학적 결함으로 인한 것인지 아니면 앞유리를 장식하는 일부 요소, 예를 들어 개스킷, 마스킹 에나멜 등 또는 심지어 상기 검사 시스템을 작동시키기 위해 앞유리 표면에 잉크 자국을 남기는 것과 같은 마스킹 마크 때문에 생기는 것인지 구별할 수 없다.

직접적이고 부정적인 결과는 처음에는 기술 사양을 충족하는 것으로 간주되었던 앞유리가 나중에 고객에 의해 거부될 수 있다는 것이다. 그러면 고객의 불만과 생산 손실이 발생할 수 있다.

이러한 맥락에서, 앞유리 내의 광학적 결함, 특히 현재 검사 시스템으로는 검출되지 않을 수 있지만 여전히 인간 운전자에게는 계속 보일 수 있는 스레드(thread)라고 불리는 특유의 광학적 결함을 검출하기 위한 새롭고 구현하기 쉬운 방법이 필요하다.

본 개시 내용의 첫 번째 측면으로, 청구항 1에 기술된 바와 같이 앞유리 내의 광학적 결함을 검출하기 위한 컴퓨터에 의해 구현된 방법이 제공되며, 종속항은 유리한 실시예가 나와있다.

본 발명의 두 번째 측면으로, 청구항 6 내지 8에 기술된 바와 같이 첫 번째 측면의 방법을 구현하기 위한 데이터 처리 장치, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능 매체가 제공된다.

본 발명의 세 번째 측면으로, 청구항 9에 기술된 바와 같이 앞유리 내의 광학적 결함을 검출하는 방법이 제공된다.

본 발명의 네 번째 측면으로, 청구항 10에 기술된 바와 같이 앞유리 내의 광학적 결함을 검출하기 위한 검사 시스템이 제공되며, 종속항은 유리한 실시예이다.

본 개시에 따른 방법, 공정 및 검사 시스템은 앞유리의 제조 공정에 사용될 수 있다.

본 발명의 첫 번째 뛰어난 이점은 대부분의 일반적인 검사 시스템에서는 감지되지 않은 상태로 남아 있을 수 있지만 여전히 사람의 눈, 예를 들어 운전자 및/또는 승객의 눈에는 보일 수 있는 앞유리 내의 광학적 결함, 특히 스레드를 검출할 수 있다는 것이다.

두 번째 이점은 본 발명이 기존 제조 공정에서 구현하기가 상대적으로 용이하여 기존 공정에 맞추기 위해 새로 조정할 필요가 거의 없다는 점이다. 보다 정확하게 말하자면, 본 발명에 따른 컴퓨터 구현 발명 및 프로세스는 이미 제조라인 및/또는 품질제어공정에 사용 중인 광출력의 디지털 이미지 맵을 획득하기 위한 설비를 이용할 수 있다는 것이다.

도 1은 앞유리을 통해 주기적 패턴의 이미지를 획득하기 위한 검사 시스템의 개략도이다.
도 2는 앞유리를 통해 획득된 주기적인 패턴의 개별 특징의 일차 이미지 및 고스트 이미지가 중첩된 예이다.
도 3은 앞유리를 통해 획득된 주기적 패턴의 왜곡된 개별 특징의 일차 이미지 및 고스트 이미지가 중첩된 예이다.
도 4는 본 발명의 첫 번째 측면의 일 실시예에 따라 앞유리 내의 광학적 결함을 검출하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법의 데이터 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 첫 번째 측면에 따른 방법에 의해 출력으로 제공된 앞유리 내의 광학적 결함의 이미지 맵의 예이다.
도 6은 본 발명의 두 번째 측면의 일 실시예에 따른 데이터 처리 시스템이다.

본 개시 내용과 관련하여, '신호 가공물(signal artefacts)'은 신호처리 분야의 일반적인 정의에 따라 이해되어야 한다. 이는 의도하거나 예상한 것과 다른 활동이나 현상을 나타내는 신호의 예상치 못한, 원치 않는 또는 우발적인 변경으로 이해될 수 있다. 예를 들어, 신호가 없거나 이상값, 즉 해당 신호의 나머지 주요 부분과 크게 다른 신호의 일부일 수 있다.

도 1을 참조하면, 앞유리 내의 광학적 결함을 검출하기 위한 검사 시스템(1000)은 앞유리(1002) 뒤에 배치된 디지털이미지 기록장치(1001)를 포함한다. 디지털이미지 기록장치는 앞유리(1002) 앞에 배치되어 앞유리를 통하여 보이는 주기적 패턴의 이미지(1003)를 획득하도록 구성된다. 일단 획득되면, 이미지는 전자기 신호가, 예를 들어 빛이, 앞 유리를 가로지를 때 앞유리에 의해 생성된 광학적 왜곡을 찾아내기 위하여 처리된다.

대부분의 처리 방법은 획득된 이미지, 즉 앞유리(1002)를 통해 보이는 이미지 내에서 주기적 패턴(1003)의 개별 특징(1003a-n)과 원래의 주기적 패턴(1003)의 특징과 비교하는 것에 의존한다. 비교를 통해 왜곡되어 보이는 개별 특징(1003a-n)을 검출할 수 있고, 앞유리(1002)의 광학적 왜곡 또는 각도 거리 맵을 만들기 위해 위상 변이, 광출력 등 과 같은 관련 광학 매개변수를 계산한다.

현재의 검사 장치 및 방법은 앞유리 내에서 스레드라고 하는 독특한 광학적 결함을 탐지하지 못한다. 스레드는 림 결함과 유사해 보일 수 있지만 훨씬 더 얇고 종종 실질적으로 앞유리(1002)의 길이방향축(B)을 따라 배향된다. 스레드는 나중에 디지털이미지 기록장치(1001)에 의해 획득되는 입사 전자기 신호, 예를 들어 빛을 교란할 수 있어서, 그 위치에서 각도 거리가 계산되지 않아 광학 왜곡이 보고되지 않는다.

직접적인 부정적 결과는 현재의 검사 시스템 및 방법으로는 신호 감지가 없는 원인을 결정할 수 없고 종종 앞유리를 장식하고 스레드와 같은 광학적 결함과 관련되지 않은 다른 요소와 관련시킴으로써 혼란을 야기할 수 있다는 점이다.

예시적인 일 예로서, 도 2를 참조하면, 앞유리의 한 위치에서의 각도 거리는 앞유리(1002)를 통해 보이는 패턴(1003)의 일차 이미지(2001)에 나타나는 주기적 패턴(1003)의 개별 특징(1003a)과 상기 패턴의 고스트 이미지(2002)로 쉬프트(shift,이동)되어 나타나는 동일한 개별 특징(1003a) 사이의 거리로부터 계산할 수 있다. 각도 거리의 계산은 앞유리 전체에 대해 또는 일 부분에 대해 각도 거리의 맵을 만들기 위해 주기적 패턴(1003)의 각 개별적 특징(1003a-n)에 대해 수행된다.

고스트 이미지는 광학계에서 잘 알려진 현상이며 광학 시스템, 예를 들어 앞유리 표면 사이에서 빛이 내부로 반사되어 발생한다. 따라서 물체는 광학시스템의 굴절율 및 물체의 관찰 각도에 따라 공간 쉬프트(shift)가 발생하여 물체가 두 번 나타날 수 있다.

도 3을 참조하면, 앞유리(1002) 내의 스레드와 같은 광학적 결함은 빛의 경로를 방해하여, 개별 특징(1003a)는 여전히 매우 왜곡되어(3001) 있지만, 주기적 패턴(1003)의 개별 특징(1003a)의 고스트 이미지가 더 이상 검출되지 않는다. 이러한 신호 인공물, 예를 들어 고스트 이미지에 대한 신호가 감지되지 않는다거나 또는 이상값은, 고스트 이미지가 없어서 광학 시스템 (예:앞유리)이 완벽한 것으로 간주되거나, 일차 이미지와 고스트 이미지 사이의 쉬프트가 너무 작아서 쉬프트되지 않은 특징 및 쉬프트된 특징이 중첩되어 해결할 것이 없거나, 아니면 쉬프트가 너무 커서 쉬프트된 특징이 획득 시스템의 시야범위를 벗어나는 경우일 수 있다.

직접적인 부정적 결과는 광학 결함 위치에서 각도 거리가 0에 가깝다는 것이다. 따라서 각도 맵에는 결함의 징후가 전혀 없는 반면 개별 특징은 여전히 왜곡되어 광학적 결함이 있음이 분명하게 나타나다는 것이다.

이러한 맥락에서, 도 1 내지 도 4를 참조하면, 본 발명의 첫 번째 측면에서는 앞유리(1002) 내의 광학적 결함을 검출하기 위한 컴퓨터 구현 방법(4000)이 제공된다. 상기 방법은 입력으로 앞유리(1002)를 통해 보이는 주기적 패턴(1003)의 일차 이미지 및 고스트 이미지 사이의 각도 거리에 대한 맵(map)(I4001), 앞유리를 통해 보이는 주기적 패턴(1003)의 이미지(I4002) 및 주기적 패턴(1003)의 개별 특징(1003a-1003n)에 대한 적어도 하나의 형상 매개변수(I4003)를 취하고; 상기 방법(4000)은 출력으로 광학적 결함에 대한 이미지(O2001)를 제공하고; 상기 방법 (4000)은 다음 단계를 포함한다:

(a) 각도 거리에 대한 상기 입력 맵(I4001) 내에서 신호 가공물을 검색하는 단계(S4001);

(b) 주기적 패턴(1003)의 입력 이미지(I4002) 구역에서 주기적 패턴(1003)의 개별 특징(1003a-1003n)을 검색하는 단계(S4002) - 상기 구역은 단계(a)에서 검색된 신호 가공물의 구역과 일치함 -;

(c) 검색된 개별 특징(1003a~1003n)의 각각의 형상을 이미지 처리(image processing)하여 묘사하는 단계(S4003);

(d) 주기적 패턴(1003)의 개별 특징(1003a-1003n)에 대한 입력 형상 매개변수(I4003)를 단계(c)의 묘사된 형상의 대응 형상 매개변수와 비교하는 단계(S4004);

(e) 주기적 패턴(1003)의 입력 이미지(I4002)로부터 이미지를 생성하는 단계(S4005), 여기서 주기적 패턴(1003)의 개별 특징(1003a-1003n)에 대한 입력 형상 매개변수(I4003)는 묘사된 형상의 해당 형상 매개변수와 일치하지 않으며, 생성된 이미지는 광학적 결함의 이미지이다.

바람직한 실시예에서, 단계 S4001에서, 검색된 신호 가공물은 신호 없음이 검출된 것이거나 또는 각도 거리 맵의 고스트 이미지(I4001)에 대한 신호 이상치이다. 신호 없음으로 검출된다거나 또는 신호 이상값은 고스트 이미지가 없기 때문에 광학시스템이(예: 앞유리가) 완벽해서 일차 이미지와 고스트 이미지 사이에서 쉬프트가 너무나 작은 것으로 간주될 수 있는 바, 쉬프트되지 않은 특징과 쉬프트된 특징이 중첩되어 해결될 수 없거나 또는 쉬프트된 특징이 시스템의 화면 밖으로 나갈 정도로 쉬프트가 너무 큰 것이다.

개별 특징(1003a-1003n)의 형상 매개변수(I4001) 및 묘사된 형상 중 대응하는 형상 매개변수는 개별 특징 및 묘사된 형상에 대한 적어도 하나의 형태학적 특성을 측정하거나 정량화하기 위한 임의의 형태학적 매개변수일 수 있다.

따라서, 특정 실시예에서, 형상 매개변수(I4001)는 면적, 원형도, 견고성, 단축, 장축, 둘레, 페렛(feret) 직경, 또는 이들의 조합으로부터 선택된다.

단계 S4002에서, 묘사 작업을 위해, 이미지 분할(image segmentation)과 같은 이미지 처리 분야에서 이용 가능한 임의의 묘사 작업이 사용될 수 있다. 예를 들어 임계값 설정(thresholding), 워터쉐드(watershed), 램덤워커분할(random walker segmentation)을 들 수 있다.

단계 S2005에서, 예시적인 실시예로서 도 5를 참조하면, 광학적 결함(5001)의 이미지 맵(O2001)이 단계 S4002의 묘사된 영역으로부터 생성된다. 도 5에서, 검출된 유리 결함(5001)은 스레드(thread)이며, 스레드는 앞유리의 길이방향축(B)을 따라 배향된 얇고 긴 유리 결함이다. 본 발명의 첫 번째 측면에 따른 방법은 이러한 얇고 긴 유리 결함을 검출할 수 있지만, 광학적으로 투명하지 않은 유리 결함, 예를 들어 앞유리 표면에 만들어진 잉크 자국, 에나멜, 개스킷 등과 같은 장식 요소(5002a-c)를 검출할 수는 없다

바람직한 실시예에서, 도 1에 도시된 바와 같이, 주기적인 패턴(1003)은 도트 매트릭스일 수 있다. 보다 바람직한 실시예에서, 도트 매트릭스의 도트는 점형 광원일 수 있다, 예를 들어 점 모양의 LED일 수 있다. 특히 스레드와 같이 얇고 긴 광학 결함에 대해서는 점형 광원을 사용하면 가장 정확한 결과를 얻을 수 있다.

본 발명의 두 번째 측면에서는, 도 6을 참조하면, 본 발명의 첫 번째 측면의 실시예 중 어느 하나의 실시예에 따른 방법(2000)을 수행하기 위한 수단을 포함하는 데이터 처리(data processing) 시스템(6000)이 제공되며, 컴퓨터 프로그램(I6001)은 컴퓨터에 의해 실행될 때 컴퓨터가 본 발명의 첫 번째 측면의 실시예 중 어느 하나에 따른 방법을 실행하게 하는 명령을 포함한다.

데이터 처리 시스템(6000)은 본 발명의 첫 번째 및 두 번째 측면의 실시예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행하기 위한 수단(6001)을 포함한다. 상기 방법을 수행하기 위한 수단(6001)의 예는 작업 또는 동작을 수행하기 위해 일련의 산술 또는 논리 연산을 자동으로 수행하도록 지시될 수 있는 장치일 수 있다. 컴퓨터라고도 하는 이러한 장치는 하나 이상의 중앙처리장치(CPU)와 이러한 작업을 수행하도록 구성된 적어도 하나의 컨트롤러 장치를 포함할 수 있다.

이 장치는 입/출력 인터페이스(6003), 비휘발성 또는 휘발성 저장 장치(6002), 컴퓨터 내부 구성 요소 간 또는 컴퓨터 간 데이터 전송을 위한 통신 시스템인 버스와 같은 다른 전자 콤포넌트를 더 포함할 수 있다. 입/출력 장치 중 하나는 인간-기계 상호 작용을 위한 사용자 인터페이스, 예를 들어 인간이 이해할 수 있는 정보를 표시하는 그래픽 사용자 인터페이스일 수 있다.

계산에는 상당한 양의 데이터를 처리하기 위해 많은 계산 능력이 필요할 수 있으므로, 데이터 처리 시스템은 유리하게는 하나 이상의 그래픽처리장치(GPU)를 포함할 수 있으며, GPU의 병렬 구조는 특히 이미지 처리를 위해, 특히 광선 추적을 하면서 이미지 처리를 하는 데에는 CPU보다 더 효율적이다.

컴퓨터 프로그램(I6001)과 관련하여, 컴파일되거나 해석된 모든 종류의 프로그래밍 언어가 본 발명의 방법의 단계를 구현하는 데 사용될 수 있다. 컴퓨터 프로그램(I6001)은 소프트웨어 솔루션의 일부, 즉 실행 가능한 명령, 코드, 스크립트 등 및/또는 데이터베이스 모음의 일부일 수 있다.

특정 실시예에서는, 컴퓨터에 의해 실행될 때 컴퓨터가 본 발명의 첫 번째 측면의 실시예 중 임의의 실시예에 따른 방법을 수행하게 하는 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 저장장치 또는 매체(6002)도 제공된다.

컴퓨터 판독 가능 저장장치(6002)는 바람직하게는 비휘발성 저장장치 또는 메모리, 예를 들어 하드 디스크 드라이브 또는 솔리드 스테이트 드라이브일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장장치는 분리 가능한 저장매체일 수도 있고, 컴퓨터의 일부로서 분리 불가능한 저장매체일 수도 있다.

대안적으로, 컴퓨터 판독 가능 저장장치는 이동식 매체 내부의 휘발성 메모리일 수 있다.

컴퓨터 판독 가능 저장장치(6002)는 실행 가능한 명령을 다운로드할 수 있고, 컴퓨터에 의해 실행될 때 컴퓨터가 여기에 설명된 임의의 실시예에 따른 방법을 수행하게 하는 서버 컴퓨터의 일부일 수 있다.

대안적으로, 컴퓨터 프로그램(I6001)은 분산 컴퓨팅 환경, 예를 들어 클라우드 컴퓨팅에서 구현될 수 있다. 명령은 클라이언트 컴퓨터가 연결되어 인코딩된 데이터를 방법에 대한 입력으로 제공할 수 있는 서버에서 실행될 수 있다. 데이터가 처리되면 출력을 다운로드하여 클라이언트 컴퓨터로 디코딩하거나 명령 등으로 직접 보낼 수 있다. 이러한 종류의 구현은 클라우드 컴퓨팅 솔루션과 같은 분산 컴퓨팅 환경에서 구현될 수 있다는 점에서 유리할 수 있다.

본 발명의 세 번째 측면에서는 앞유리(1002) 내의 광학적 결함을 검출하기 위한 프로세스가 제공되며, 상기 프로세스는 다음 단계를 포함한다:

(a) 앞유리(1002)를 제공하는 단계;

(b) 검사 시스템(1000)을 사용하여 상기 앞유리(1002)를 통해 보이는 주기적 패턴(1003)의 일차 이미지와 고스트 이미지 사이의 각도 거리에 대한 맵(I4001)과 상기 앞유리(1002)를 통해 보이는 주기적 패턴(1003)의 이미지(I4002)를 획득하는 단계;

(c) 주기적인 패턴(1003)의 개별 특징(1003a-1003n)의 적어도 하나의 형상 매개변수(I4003)를 정의하는 단계;

(d) 본 발명의 첫 번째 측면의 임의의 실시예에 따른 방법을 수행하는 단계로서, 각도 거리에 대한 상기 맵(I4001), 주기적인 패턴(1003)에 대한 상기 이미지(I4002) 및 적어도 하나의 상기 형상 매개변수(I4003)가 입력으로 제공된다.

본 발명의 첫 번째와 두 번째 측면과 관련하여 상세히 설명된 다양한 실시예의 기술적 측면 및 특징은 본 발명의 세 번째 측면에도 적용될 수 있다. 본 발명의 세 번째 측면에 따른 프로세스에서 이를 변경, 변형 또는 적용하는 것은 당업자가 할 수 있는 범위에 있다.

본 발명의 네 번째 측면에서는 도 1 및 도 6을 참조하면, 앞유리 내의 광학적 결함을 검출하기 위한 검사 시스템(1000)이 제공되며, 상기 검사 시스템(1000)은 다음을 포함한다:

- 주기적 패턴(1003), 바람직하게는 점형 광원의 도트 매트릭스;

- 앞유리(1002)를 통해 보이는 주기적 패턴(1003)의 일차 이미지와 고스트 이미지 사이의 각도 거리에 대한 맵(I4001)과 앞유리(1002)를 통해 보이는 주기적 패턴(1003)의 이미지(I4002)를 얻는 획득 장치(1001);

- 본 발명의 첫 번째 측면의 임의의 실시예에 따른 방법(4000)을 수행하기 위한 수단을 포함하는 데이터 처리 시스템(6000).

획득 모듈(1001)은 예를 들어 CCD 또는 CMOS 카메라 시스템 등 매트릭스 카메라와 같은 디지털 이미지 기록 장치일 수 있다.

특정 실시예에서, 검사 시스템은 광학 결함의 이미지 맵을 표시하기 위해 디지털 디스플레이 스크린과 같은 디스플레이 모듈을 더 포함할 수 있다.

본 개시에 따른 방법, 공정 및 검사 시스템은 앞유리의 제조 공정에 유리하게 사용될 수 있다.

여기에 기술된 모든 실시예는 그것이 본 발명의 첫 번째, 두 번째, 세 번째 또는 네 번째 측면에 관한 것인지 아닌지 여부에 관계없이 기술적으로 양립할 수 없다고 생각하지 않는 한 당업자에 의해 결합될 수 있다.

또한, 본 발명은 바람직한 실시예와 관련하여 설명되었지만, 본 발명의 청구범위에 정의된 기술사상 및 범위를 벗어나지 않고 당업자에 의해 본 발명에 다양한 수정, 추가 및 변경이 이루어질 수 있음이 이해되어야 한다.

Claims (11)

1. 앞유리(1002) 내의 광학적 결함을 검출하기 위한 컴퓨터 구현 방법(4000)으로서,
   상기 방법은 입력으로 앞유리(1002)를 통해 보이는 주기적 패턴(1003)의 일차 이미지 및 고스트 이미지 사이의 각도 거리에 대한 맵(map)(I4001), 앞유리를 통해 보이는 주기적 패턴(1003)의 이미지(I4002) 및 주기적 패턴(1003)의 개별 특징(1003a-1003n)에 대한 적어도 하나의 형상 매개변수(I4003)를 취하고, 상기 방법(4000)은 출력으로 광학적 결함에 대한 이미지(O2001)를 제공하고,
   상기 방법(4000)은 다음 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법(4000):
   (a) 각도 거리에 대한 상기 입력 맵(I4001) 내에서 신호 가공물(signal artefacts)을 검색하는 단계(S4001);
   (b) 주기적 패턴(1003)의 입력 이미지(I4002) 구역에서 주기적 패턴(1003)의 개별 특징(1003a-1003n)을 검색하는 단계(S4002) - 상기 구역은 단계(a)에서 검색된 신호 가공물의 구역과 일치함 -;
   (c) 검색된 개별 특징(1003a~1003n)의 각각의 형상을 이미지 처리(image processing)하여 묘사하는 단계(S4003);
   (d) 주기적 패턴(1003)의 개별 특징(1003a-1003n)에 대한 입력 형상 매개변수(I4003)를 단계(c)의 묘사된 형상의 대응 형상 매개변수와 비교하는 단계(S4004);
   (e) 주기적 패턴(1003)의 입력 이미지(I4002)로부터 이미지를 생성하는 단계(S4005), 여기서 주기적 패턴(1003)의 개별 특징(1003a-1003n)에 대한 입력 형상 매개변수(I4003)는 묘사된 형상의 해당 형상 매개변수와 일치하지 않으며, 생성된 이미지는 광학적 결함의 이미지임.
   
2. 제1항에 있어서, 상기 검색된 신호 검출물은 각도 거리에 대한 맵(I4001)의 고스트 이미지에 대한 신호 검출이 없다거나 또는 신호 이상치인 컴퓨터 구현 방법(4000).
   
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 형상 매개변수(I4001)는 면적, 원형도, 견고성, 단축, 장축, 둘레, 페렛 직경 또는 이들의 조합으로부터 선택되는 컴퓨터 구현 방법(4000).
   
4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 주기적 패턴(1003)은 도트 매트릭스인 컴퓨터 구현 방법(4000).
   
5. 제4항에 있어서, 도트 매트릭스의 도트는 점형 광원인 컴퓨터 구현 방법(4000).
   
6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위한 수단을 포함하는 데이터 처리 시스템(6000).
   
7. 프로그램이 컴퓨터에 의해 실행될 때 컴퓨터가 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하게 하는 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램(I6001).
   
8. 상기 프로그램 명령들이 컴퓨터에 의해 실행될 때, 컴퓨터가 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하게 하는 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체(6002).
   
9. 앞유리(1002) 내의 광학적 결함을 검출하기 위한 프로세스로서, 상기 프로세스는 다음 단계를 포함하는 프로세스:
   (a) 앞유리(1002)를 제공하는 단계;
   (b) 검사 시스템(1000)을 사용하여 앞유리(1002)를 통해 보이는 주기적 패턴(1003)의 일차 이미지와 고스트 이미지 사이의 각도 거리에 대한 맵(I4001)과 상기 앞유리(1002)를 통해 보이는 주기적 패턴(1003)의 이미지(I4002)를 획득하는 단계;
   (c) 주기적인 패턴(1003)의 개별 특징(1003a-1003n)의 적어도 하나의 형상 매개변수(I4003)를 정의하는 단계;
   (d) 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하는 단계로서 각도 거리에 대한 상기 맵(I4001), 주기적 패턴(1003)에 대한 상기 이미지(I4002) 및 적어도 하나의 상기 형상 매개변수(I4003)가 입력으로 제공되는 단계.
   
10. 앞유리 내부의 광학적 결함을 검출하기 위한 검사 시스템(1000)으로서, 상기 검사 시스템(1000)은 다음을 포함하는 검사 시스템(1000):
    - 주기적 패턴(1003), 바람직하게는 점형 광원의 도트 매트릭스;
    - 앞유리(1002)를 통해 보이는 주기적 패턴(1003)의 일차 이미지와 고스트 이미지 사이의 각도 거리에 대한 맵(I4001)과 앞유리(1002)를 통해 보이는 주기적 패턴(1003)의 이미지(I4002)를 얻는 획득 장치(1001);
    - 제6항에 따른 데이터 처리 시스템(6000).
    
11. 제10항에 있어서, 광학적 결함에 대한 이미지 맵을 표시하기 위한 디스플레이 모듈을 포함하는 검사 시스템.