WO 2005/036146 Al i!Hli II I! ??? ¡!i lllli II 1.1 lili III !l l^
For two-letter codes and other abbrevi tions, refer to the "G id-ance Notes on Codes and Abbreviations" appearing at the begin-ning ofeach regular issue of the PCT Gazette.
1
APARATO Y METODO PARA INSPECCION AUTOMATICA DE UN ROLLO
CONTINUO Campo de la Invención La presente invención se refiere a sistemas de inspección automática, y más particularmente a un sistema y dispositivo para inspeccionar ópticamente rollos continuos que se están moviendo continuamente. Antecedentes de la Invención Los sistemas de inspección para el análisis de materiales en forma de rollo continuo en movimiento han probado ser críticos para las operaciones modernas de fabricación. Las industrias tan variables como de fabricación de materiales, papeleras, de materiales no tejidos, y de películas, están basadas en estos sistemas de inspección tanto para certificación del producto como para verificación del proceso sobre la línea. Una dificultad mayor en la industria está relacionada con las velocidades de procesamiento de datos extremadamente elevadas requeridas para vigilar los procesos de fabricación comunes. Con los rollos continuos de un ancho factible comercialmente y con velocidades del rollo continuo que son utilizadas típicamente y los tamaños de los pixeles que son necesarios típicamente, ' las velocidades de adquisición de datos de decenas o aún centenas de megabytes por segundo son requeridas de los sistemas de inspección. Es un desafío continuo procesar Ref .171274 2
imágenes y efectuar una detección exacta de los defectos a estas velocidades de datos. El arte ha respondido a este dilema limitando el procesamiento de imágenes a algoritmos muy simples, limitando el alcance y complejidad de los algoritmos de detección, y utilizando arquitecturas de sistemas de inspección acostumbrados que incorporan el hardware electrónico acostumbrado o pre-procesadores destinados, cada uno trabajando sobre una parte de la corriente de datos. Aunque tales sistemas son capaces de lograr las velocidades de datos requeridas para la inspección de los rollos continuos en movimiento, es muy difícil adaptar el sistema a un nuevo proceso de producción y a nuevos materiales de rollo continuo. También, los algoritmos de procesamiento están limitados a las capacidades de los módulos de procesamiento destinados. Finalmente, cuando los algoritmos de procesamiento de la imagen llegan a ser más complejos, el hardware requerido para implementar el procesamiento requerido llega a ser rápidamente no manejable. La industria de fabricación ha reconocido la importancia de ser capaz de producir el producto ¾justo a tiempo" con ventajas obvias en inventarios reducidos. Sin embargo, lograr esta meta frecuentemente tiene a los fabricantes trabajando para desarrollar sistemas y dispositivos que permitan un cambio rápido entre varios 3
productos. El cambio rápido entre productos es inconsistente con el hardware de procesamiento de señales especializado, el arte de la inspección óptica de rollos continuos en movimiento ahora es requerido. Otro dilema se presenta en situaciones cuando un producto dado puede ser utilizado finalmente para aplicaciones múltiples, con cada una de las aplicaciones múltiples que requieren diferentes niveles de calidad. La dificultad es que durante el tiempo de fabricación, no se sabe que nivel de calidad será requerido. Por lo tanto, el arte común intenta graduar el nivel de calidad después de la detección de defectos utilizando varias técnicas de clasificación de defectos basadas en las características espaciales de los defectos extraídos. Aunque esto es adecuado, algunas veces cuando existen diferencias grandes entre los niveles de defectos para diferentes requerimientos de calidad, no es adecuado para situaciones más demandantes en las cuales las diferencias más sutiles entre los defectos requieren un procesamiento de la imagen diferente y algoritmos de extracción de defectos. Por consiguiente, si se espera hasta después de la extracción del defecto para la clasificación, la información es pérdida y la clasificación es imposible . Breve Descripción de la Invención La presente invención proporciona un sistema para la 4
inspección de rollos continuos en movimiento. El mismo resuelve las dificultades descritas anteriormente por medio del uso de métodos de la detección de defectos específicos de •aplicación única. Este método inventivo proporciona una capacidad de detección de defectos mejorada ampliamente a un costo pequeño o sin costo, en términos del tiempo o los recursos de procesamiento de los defectos, por lo cual se permite que el sistema de inspección cuide las velocidades demandantes de procesamiento de datos, necesarias en aplicaciones de inspección de rollos continuos. También permite que se guarde toda la información para cada anomalía para su uso en un tiempo posterior, por lo cual se proporciona la detección de defectos diferida dependiendo de los niveles de calidad requeridos para la aplicación del producto final. El sistema de inspección adquiere la información acerca del rollo continuo desde un dispositivo óptico y efectúa un examen preliminar con un primer algoritmo típicamente menos sofisticado. La información de la imagen acerca de las regiones del rollo continuo que contienen anormalidades es seleccionada, aceptando la probabilidad de que algunas de las anomalías serán defectuosas, pero muchas podrían ser anomalías "falsamente positivas" que no sean defectuosas. En efecto, algunas áreas pueden ser defectuosas si el producto es utilizado en una aplicación particular, 5
pero no serán defectuosas si se utilizan en otra área. Para separar de manera efectiva los defectos reales de las anomalías, la información de la imagen original es reconsiderada más tarde y sometida al menos a uno de una variedad de algoritmos de extracción de defectos y de procesamiento de la imagen más sofisticados . Es una ventaja de esta invención que esta reconsideración de la información de la imagen original pueda ser efectuada en un tiempo conveniente, aún después de que el rollo continuo inspeccionado ha sido enrollado sobre un rodillo y no esté disponible. Una ventaja relacionada es que la velocidad del rollo continuo en movimiento durante la inspección puede ser mucho más grande de lo que es posible cuando la superficie completa del rollo continuo es sometida a un análisis sofisticado. Aunque la presente invención es particularmente útil con rollos continuos normalmente no configurados, también está contemplado que el método sea aplicable a rollos continuos configurados normalmente. Cuando un rollo configurado normalmente está siendo sometido al presente proceso, el algoritmo inicial utilizado para procesar la información digital debe ser suficiente para distinguir entre las regiones del rollo continuo que . contienen la configuración perfecta de las regiones del rollo continuo que contienen la configuración y también los posibles defectos .
6
La reducción de datos, de modo que solamente alguna fracción de la información digital necesite ser extraída y sometida al algoritmo subsiguiente, es la meta. Más particularmente, una modalidad de la invención puede ser pensada como un método para inspeccionar un rollo continuo en movimiento. El método incluye formar una imagen de una porción secuencial del rollo continuo que se está moviendo continuamente para proporcionar información digital. La información digital es procesada entonces con un algoritmo inicial para identificar cualesquiera regiones sobre el rollo continuo que contengan anomalías . La información de la imagen correspondiente a cualquier región identificada dentro de la información digital es seleccionada entonces . La información de la imagen seleccionada es analizada entonces con al menos un algoritmo subsiguiente para distinguir los defectos reales de entre las anomalías. En muchas modalidades preferidas, es conveniente almacenar o separar la información de la imagen seleccionada previo a su análisis. Realmente, de manera frecuente es conveniente retener la información separada o almacenada durante un intervalo de tiempo y efectuar el análisis solamente después que la formación de la imagen ha sido efectuada sobre el rollo continuo completo . Varias técnicas de procesamiento de la imagen pueden ser utilizadas para el algoritmo inicial, pero los algoritmos 7
que comprenden las etapas de colocar un umbral a la información digital y formar una lista de objetos binarios grandes se han encontrado que van a ser particularmente convenientes a causa de que los mismos pueden ser efectuados con un costo de computación muy pequeño. Dependiendo de la naturaleza exacta del rollo continuo que es inspeccionado, la invención puede ser utilizada con una luz reflejada, transmitida, o transílectada (una combinación de luz reflejada y transmitida) . La invención es útil con fuentes de formación de imagen ya sean múltiples o únicas. Otras características y ventajas serán evidentes de la siguiente descripción de las modalidades de la misma, y de las reivindicaciones . Definiciones Para propósitos de la presente invención, los siguientes términos utilizados en esta solicitud están definidos como sigue: "rollo continuo" significa una hoja de material que tiene una dimensión fija en una dirección y una longitud ya sea predeterminada o indeterminada en la dirección ortogonal; "secuencial" significa una imagen que es formada por una sucesión de líneas únicas, o áreas del rollo continuo que hacen un mapeo óptico con respecto a una hilera única de elementos sensores (pixeles) ; wpixel" significa un elemento de imagen representado 8
por uno o más valores digitales; "objeto binario grande" significa un conjunto conectado de pixeles en una imagen binaria; "defecto" significa una presentación indeseable en un producto; "anomalía" o "anomalías" significan una desviación del producto normal que puede ser o no ser un defecto, dependiendo de sus características y severidad; "escala de grises" significa pixeles que tienen una multitud de valores posibles, por ejemplo 256 valores digitales ; "binarización" es una operación para transformar un pixel en un valor binario; "filtro" es una transformación matemática de una imagen de entrada hasta una imagen de salida deseada, los filtros son utilizados típicamente para mejorar el contraste de una propiedad deseada dentro de una imagen; y "específico para la aplicación" significa definir requerimientos de producto basado en su uso propuesto. Breve descripción de las figuras En las diversas figuras de los esquemas anexos, las •partes semejantes llevan referencias numéricas semejantes, y: La figura 1 ilustra una vista esquemática de un aparato de inspección ejemplar de acuerdo con la presente invención;
9
la figura 2 ilustra un diagrama de flujo de un método ejemplar de acuerdo con la presente invención; La figura 3 ilustra el concepto de procesamiento específico para la aplicación de acuerdo con la presente invención; y La figura 4A y la figura 4B son ilustraciones de imágenes ejemplares de una porción de un rollo continuo utilizado en la práctica de la presente invención. Descripción Detallada de la Invención La presente invención es un método para inspeccionar ópticamente un rollo continuo que se está moviendo continuamente. La figura 1 es un diagrama que muestra una manera en la cual el método de la presente invención puede ser llevado a cabo. Un segmento de un rollo continuo 10 que está en movimiento continuo, está colocado entre dos rodillos de soporte 12, 14. Un dispositivo de adquisición de imágenes 16 está colocado en proximidad estrecha con el rollo continuo 10 que se está moviendo continuamente. El dispositivo de adquisición de imagen 16 explora una porción secuencial del rollo continuo 10 que se mueve continuamente, para obtener datos acerca de la porción secuencial respectiva. Los datos son transmitidos a una computadora 18 que colecta y analiza los datos . La información digital es procesada entonces con un algoritmo inicial para identificar cualesquiera regiones sobre el rollo continuo que contengan anomalías. La 10
información de la imagen que corresponde a cualquier anomalía dentro de la información digital es seleccionada entonces. La información de la imagen seleccionada es analizada entonces con " al menos un algoritmo subsiguiente para distinguir los defectos reales de entre las anomalías. Materiales del rollo continuo í De acuerdo con la presente invención, el rollo continuo puede incluir cualquier material semejante a una hoja que tenga una dimensión fija en una dirección y ya sea una longitud predeterminada o indeterminada en la dirección ortogonal . La invención es adecuada preferentemente para tratar con rollos continuos que se estén moviendo continuamente. Los materiales provistos en la forma de rollo continuo de los cuales se puede formar una imagen óptica, son adecuados para su uso con la presente invención. Los ejemplos de materiales del rollo continuo incluyen, pero no están limitados a metales, papel, telas tejidas, telas no tejidas, vidrio, películas poliméricas o combinaciones de los mismos. Los metales incluyen tales materiales como acero o aluminio. Los materiales tejidos generalmente incluyen varios tejidos. Los materiales no tejidos incluyen materiales tales como papel, un medio filtrante, o un material aislante. Las elículas incluyen, por ejemplo, películas poliméricas claras y opacas incluyendo películas laminadas y recubiertas. Un tipo de problema de inspección particularmente 11
adecuado para la resolución por medio del uso de la presente invención es la inspección de películas ópticas. Con las películas propuestas para su uso en aplicaciones ópticas tales como la superficie de una pantalla de computadora, los defectos sutiles pueden hacerse grandes para un usuario que está observando la pantalla durante horas en el transcurso del tiempo. Algunas veces definir exactamente que clase de defecto en esta clase de aplicación será inaceptablemente difícil para el usuario, y que clase de defecto no es perjudicial es un asunto muy complejo. Un esquema para reducir la complejidad de la determinación es presentado con mayor particularidad posteriormente. Un segundo tipo de problema de inspección es la inspección de rollos continuos de circuitos flexibles. La invención es particularmente adecuada para tratar con la complejidad involucrada en donde los circuitos individuales sobre un rollo continuo de circuito flexible tienen configu aciones de circuitos repetidos depositados o formados sobre un substrato flexible. Un rollo continuo típicamente tiene circuitos individuales múltiples cada uno incluyendo varias partes pequeñas arregladas en configuraciones arbitrarias . Los circuitos individuales son separados posteriormente del rollo continuo por ejemplo, por corte en un troquel para su uso en aplicaciones eléctricas discretas.
12
Para muchas aplicaciones adecuadas para la presente invención, los materiales del rollo continuo o los materiales combinados pueden tener preferentemente un recubrimiento aplicado. Los recubrimientos de los cuales se pueden formar imágenes ópticas son adecuados para su uso con la presente invención. Los recubrimientos son aplicados generalmente a una superficie expuesta del material del rollo continuo base. Los ejemplos de los recubrimientos incluyen adhesivos, recubrimientos de densidad óptica, recubrimientos de respaldo de adhesión baja, recubrimientos metalizados, recubrimientos ópticamente activos, recubrimientos conductores o no conductores eléctricamente, o combinaciones de los mismos. El recubrimiento puede ser aplicado al menos a una porción del material del rollo continuo o puede cubrir totalmente una superficie del material del rollo continuo base. Adquisición de la Imagen La adquisición de la imagen es efectuada por medio del uso de dispositivos de formación de imagen convencionales ¦ que son capaces de leer una porción secuencial del rollo continuo en movimiento y proporcionar la salida en la forma de una corriente de datos digitales . Para propósitos de la invención, el dispositivo formador de imágenes puede incluir una cámara que proporcione directamente una corriente de datos digitales o una cámara analógica con un convertidor de analógico a digital adicional. Además, otros sensores, tales 13
como, por ejemplo, exploradores de rayo láser, pueden ser utilizados en el dispositivo formador de imágenes. Una porción secuencial del rollo continuo indica que los datos son adquiridos por una sucesión de líneas únicas. Las líneas únicas comprenden un área del rollo continuo que se mueve continuamente, que forman un mapa óptico con respecto a una hilera única de elementos sensores o pixeles . Los ejemplos de los dispositivos adecuados para adquirir la imagen incluyen cámaras de exploración en línea tales como Model#LD21 de Perkin Elmer (Sunnyvale, Calif) , Piranha Models de Dalsa ( aterloo, Ontario, Canadá) , o Model#TH78H15 de Thompson-CSF (Totawa, N.J.) . Los ejemplos adicionales incluyen ' exploradores de rayo láser de Surface Inspection Systems GmbH (Munich, Alemania) en conjunción con un convertidor analógico a digital . La imagen puede ser adquirida opcionalmente por medio de la utilización de montajes ópticos que ayudan a la procuración de la imagen. Los montajes pueden ser ya sea parte de una cámara, o pueden estar separados de la cámara. Los montajes ópticos utilizan la luz reflejada, la luz transmitida, o la luz transflectada durante el proceso de formación de imágenes. La luz reflejada es adecuada para la detección de los defectos provocados por las deformaciones de la superficie del rollo continuo tales como las ralladuras superficiales.
14
Análisis de la información digital. La figura 2 es un diagrama de flujo de un método ejemplar de acuerdo con la presente invención. La información del dispositivo de adquisición de imágenes 16 es convertida en la etapa 20 para proporcionar la información digital. La información digital es sometida a un algoritmo inicial 22 ' para identificar regiones del rollo continuo que contienen anomalías. En las modalidades convenientes, el algoritmo inicial 22 es muy rápido para que sea capaz de ser efectuado en tiempo real por equipo de computación de propósitos generales aún si la velocidad lineal del rollo continuo en movimiento es grande . Esto usualmente es verdadero en la mayoría de las modalidades de la invención, aún si la sofisticación del algoritmo es tal que las regiones identificadas que contienen anomalías incluyan muchos "falsos positivos" . Aún cuando puedan existir muchos falsos positivos, el algoritmo inicial está diseñado preferentemente de tal modo que los escapes, defectos verdaderos no detectados como anomalías, se presenten raramente, si es que llegan a presentarse. Usualmente es conveniente efectuar la etapa 24 de la información del montaje acerca de las regiones identificadas que contienen las anomalías en una lista. La lista incluye convenientemente la posición de arranque y abarca el área del pixel de cada región identificada. Esta lista y la 15
información digital original son utilizadas para efectuar la etapa 26 de extraer las regiones identificadas que contienen anomalías de la información digital . La reducción de los datos, de modo que solamente alguna fracción de la información digital necesite ser extraída para un análisis más sofisticado, adicional, es un resultado preferido de la invención. En las modalidades preferidas, las regiones identificadas contienen información, como está indicado por el tamaño en cualquier medida conveniente, tales como el tamaño del archivo en bytes, al menos de un orden de magnitud menor que la información digital. En la aplicación, la presente invención ha demostrado una reducción de los datos reales en un orden de magnitud entre 3 y 8. Las imágenes de las anomalías extraídas pueden ser almacenadas opcionalmente en una base de datos 36 para análisis posterior o pueden ser transferidas directamente para procesamiento por algoritmos de detección múltiple 28. Si las imágenes son almacenadas, las mismas pueden ser analizadas en un tiempo posterior. Esto puede ser tan pronto como varios milisegundos para realimentación inmediata a la operación de fabricación del producto o tan prolongada como varias semanas posteriores para el análisis en operaciones de conversión remota después de determinar la aplicación del producto basado en, por ejemplo, las órdenes de los clientes comunes. La modalidad preferida es almacenar imágenes en una 16
base de datos de tiempo real durante suficiente tiempo para efectuar la totalidad de los algoritmos de detección subsiguientes, requeridos para cualquier uso del producto final posible. Las anomalías extraídas son analizadas entonces con al menos un algoritmo de detección subsiguiente 28 para determinar cuales anomalías representan defectos reales en el rollo continuo en movimiento 10. En el diagrama de flujo de la figura 2, ?,?" algoritmos subsiguientes diferentes están en uso. En muchas modalidades preferidas, un número más grande de más bien algoritmos más simples son utilizados convenientemente en paralelo. En particular, frecuentemente es conveniente que al menos uno de los algoritmos subsiguientes incluya comparar cada anomalía contra una combinación de criterios del tamaño del pixel-umbral . En la práctica real por ejemplo con películas ópticas, una anomalía que tiene solamente una diferencia sutil en el valor del brillo de un objetivo, es inaceptable si el área es grande, y una anomalía que tiene una gran diferencia en el brillo desde un valor objetivo es inaceptable aún si el área es muy pequeña. Sin embargo, los algoritmos de detección pueden incorporar un procesamiento de la imagen y la extracción de defectos muy compleja incluyendo, pero sin estar limitado a, el promedio vecinal, la clasificación vecinal, la expansión del contraste, varias manipulaciones de la imagen monotómicas 17
y dicotómicas, filtración digital tal como filtros Laplacianos, operadores de Sobel, filtración de paso alto y filtración de paso bajo, análisis de texturas, análisis fractal, procesamiento de frecuencias tales como transformadas de Fourier y transformadas de Wavelet, convoluciones , procesamiento morfológico, colocación de umbrales, análisis de componentes conectados, procesamiento de objetos binarios grandes, clasificaciones de objetos binarios grandes , o combinaciones de los mismos . Los resultados individuales del algoritmo de procesamiento subsiguiente M son sometidos entonces a un proceso de resolución 30 de la lista de- defectos para formar una lista de defectos compuesta. El proceso de resolución de defectos más simples, un circuito lógico 0 simple, sirve en muchas modalidades preferidas . Los algoritmos empleados en la presente invención incluyen aquellos utilizados convencionalmente en el campo de la inspección de rollos continuos. Las combinaciones de los algoritmos pueden ser utilizadas para ya sea un primer algoritmo o para algoritmos subsiguientes. Aquellos expertos en el arte de establecer sistemas de inspección de rollos continuos son capaces de adaptar uno o más algoritmos con los tipos de defectos y de rollos continuos específicos para lograr un nivel de exactitud deseado de la detección de defectos.
18
Los resultados de la extracción de sub-imágenes de las anomalías 26 pueden proporcionar algún beneficio para la " re limentación en tiempo real 34 del proceso de fabricación del rollo continuo. Sin embargo, en la práctica, puede ser conveniente trabajar con un algoritmo de detección de tiempo real 38 adicional, que sea suficiente para identificar las configuraciones en las anomalías indicativas de una falla de proceso de la clase que un operador podría mejorar con intervención directa. Para que sea útil para este propósito, las configuraciones identificadas son comunicadas al operador como una realimentación de tiempo real 40. La figura 3 muestra una modalidad preferida de la detección específica para aplicación que incorpora algoritmos de detección de defectos múltiples requeridos para diferentes requerimientos del producto. En primer lugar, se forma la imagen de un rollo 42 y las imágenes de las anomalías, tales como las imágenes 44, 46, son extraídas utilizando un primer algoritmo de detección simple, no mostrado. Luego cada imagen de la anomalía es procesada utilizando hasta M algoritmos de detección 28 que sean necesarios para hasta N requerimientos de productos diferentes 50. La etapa 30 (en la figura 2) de resolución de la lista de defectos es efectuada convenientemente por el uso de una tabla de referencia cruzada 52. La tabla de referencia cruzada 52 ejemplar muestra cuales algoritmos de detección 28 son considerados en 19
la determinación de que si cada anomalía es un defecto o un falso positivo para un requerimiento de producto dado 50. Por ejemplo, una pieza dada de la película podría ser utilizada finalmente en tres aplicaciones diferentes; la primera teniendo requerimientos de calidad muy estrictos, la segunda teniendo requerimientos moderados, y la tercera teniendo requerimientos mínimos. Dependiendo de la distribución de los defectos en el rollo y las órdenes de producto que están llegando, el rollo dado puede producir resultados de conversión más óptima si son convertidos y utilizados para una aplicación de producto en lugar de para otra. Refiriéndose nuevamente a la figura 3 , cada uno de los N requerimientos del producto pueden ser efectuados utilizando combinaciones seleccionadas de algoritmos de procesamiento de los defectos individuales . Los algoritmos pueden utilizar un procesamiento de objetos binarios grandes mínimo y de umbral, muy simple, o algoritmos más complejos, tales como filtros espaciales, operaciones morfológicas, filtros de frecuencia, procesamiento de Wavelet, o cualesquiera otros algoritmos de procesamiento de imágenes conocidos. En esta tabla de referencia cruzada 52 ejemplar, el requerimiento del producto ¾ utiliza una combinación de algoritmos A2, A y AM, cada uno aplicado a cada imagen de la anomalía para determinar cuales anomalías son defectos reales para Rx. En las modalidades más convenientes, un dispositivo 20
lógico O simple es empleado, es decir, si cualquiera de A2, A4, y AM reportan la anomalía como un defecto real, esa porción del rollo 42 no satisface el requerimiento' del producto Ri. Para aplicaciones especializadas, el dispositivo lógico a través del cual los reportes de los algoritmos subsiguientes 28 son combinados en una determinación de que si un requerimiento del producto 50 es satisfecho, puede ser más complejo- que un dispositivo lógico 0 simple. De manera semejante, el requerimiento del producto R2 utiliza A2, A3 y A , etc. Por consiguiente, las anomalías que son identificadas como defectos para R2 pueden ser semejantes a o significativamente diferentes de aquellos defectos para Rx. Después de la determinación de cuales anomalías son consideradas defectos reales utilizando la tabla de referencia cruzada 52, puede ser conveniente trazar uno o más mapas 54 diferentes (hasta N) de las localizaciones de defectos reales que corresponden a los diversos requerimientos del producto para el rollo 42. Una vez que esto se ha hecho, frecuentemente es posible desechar la información de la sub-imagen para minimizar el medio de almacenamiento necesario. A causa de que esta invención es computacionalmente eficiente, una modalidad preferida utiliza unidades de procesamiento de computación para proporcionar tanto el procesamiento del algoritmo inicial como la extracción de 21
sub-imágenes, así como un procesamiento subsiguiente de sub-imágenes con algoritmos de -detección adicional . También, la invención no está limitada a un dispositivo de formación de imágenes único, si no que puede ser implementado con un número arbitrario de dispositivos formadores de imágenes. En este caso, una unidad de procesamiento de computación única puede ser utilizada para cada dispositivo de formación de imágenes, ó dispositivos de formación de imágenes múltiples pueden ser manejados por una unidad de procesamiento de computación única para el procesamiento en tiempo real utilizando el algoritmo inicial. Una o más unidades de procesamiento de computación pueden ser aplicadas entonces a los algoritmos de procesamiento subsiguientes. Las estaciones de trabajo, servidores, computadoras personales, u otras computadoras de propósitos generales son modalidades preferidas para las unidades de procesamiento de computación. Sin embargo, otras implementaciones que utilizan procesadores de señales digitales, computadoras de un solo tablero transputadores , hardware electrónico intercalado, o combinaciones de los mismos, son aplicables. Un ejemplo simple pero representativo que muestra las ventajas de esta invención es descrito en esta sección. Esto ilustra una característica de muchas películas de tipo óptico. Las anomalías sutiles son consideradas defectuosas solamente si las mismas son grandes mientras que aún las 22
anomalías muy pequeñas pueden ser defectuosas si las mismas tienen un contraste elevado. En este caso, las anomalías que tienen una desviación más grande desde el nivel de la imagen del fondo, tienen un contraste elevado. La figura 4a muestra una imagen de la muestra que contiene tres anomalías. En este ejemplo, una anomalía es considerada defectuosa si (su intensidad es mayor que 50 Y su tamaño es mayor que 10 pixeles) 0 (su intensidad es mayor que 190 y su tamaño es mayor que 2 pixeles) . Por consiguiente, en · este ejemplo, las anomalías 60 y 62 son defectos mientras que la anomalía 64 no lo es. A causa de que esta es una imagen simple, la detección de los defectos comunes podría involucrar la colocación de un umbral de intensidad simple y la segregación basada en el tamaño del objeto binario grande. Como lo muestra la tabla que se da en seguida, no existe combinación de umbral y tamaño del objeto binario grande mínimo que conduzca a la solución correcta.
Umbral de Tamaño del objeto binario Defectos ¿es correcto? intensidad grande mínimo identificados 50 6 60 No 50 2 60, 62, y 64 No 70 6 Ninguno No 70 2 62, 64 No 90 6 Ninguno No 90 2 62 No 23
De acuerdo con la presente invención, las imágenes de las anomalías están disponibles para algoritmos de procesamiento de imágenes múltiples cuya combinación •determina el conjunto de defectos resultantes. Un ejemplo es ilustrado en la siguiente tabla.
Los intentos del arte por resolver este tipo de situación incluyeron la información de la intensidad reciente en compañía de las características de los objetos binarios grandes que van a ser utilizadas para esta clasificación. Una de tales características gue es utilizada comúnmente es el valor máximo del pixel dentro de un objeto binario grande. Si esta información está incluida para cada anomalía, entonces se pueden identificar correctamente cada uno de los defectos como se muestra en la siguiente tabla. Se podría colocar un umbral de 50 hasta la imagen completa y luego categorizar los defectos utilizando el tamaño del objeto binario grande y su intensidad del pixel máxima. En efecto, para la figura 4a, la solución correcta es producida con esta técnica estándar. La tabla que se da en seguida muestra este resultado.
24
Desafortunadamente, las operaciones de producción real no son tan simples como la figura 4a. La mayoría abrumadora de anomalías consiste de una amplia gama de valores de intensidad que varían desde el nivel del fondo hasta su valor de intensidad máxima, algunas veces con intervalos muy desunidos. Ahora, considerando la figura 4b, las anomalías 70 y 72 son semejantes a las anomalías 60 y 62 en la figura 4a, respectivamente, pero ahora la anomalía 74 contiene un pixel intercalado único 76 de intensidad 200. Este cambio pequeño, pero realista, hace a la clasificación de defectos conocida, inherentemente inexacta. Si el mismo umbral de intensidad de 50 y la clasificación de defectos utilizando la intensidad máxima del pixel dentro de cada anomalía son aplicados, el resultado es que la anomalía 74, la cual no es un defecto, es clasificada inexactamente como un defecto. La tabla que se da en seguida muestra esta situación.
25
Nuevamente, aplicando la nueva invención conduce contestación correcta como se muestra posteriormente.
Este ejemplo utilizó algoritmos de detección simples y de imagen muy simples. Sin embargo, la invención no está limitada a este tipo de procesamiento de la imagen o detección del defecto. El procesamiento arbitrario de la imagen compleja y la extracción de defectos podrían ser utilizados para cada algoritmo de detección en compañía de mecanismos de combinación de resultados complejos, conduciendo a una detección de defectos extremadamente poderosa para los sistemas de inspección del rollo continuo. Varias modificaciones y alteraciones de la presente 26
invención llegarán a ser evidentes para aquellos expertos en el arte sin apartarse del alcance y espíritu de esta invención, y se debe entender que esta invención no está limitada a las modalidades ilustrativas descritas aqui . Se hace constar que con relación a esta fecha, el mejor método conocido por la solicitante para llevar a la práctica la citada invención, es el que resulta claro de la presente descripción de la invención.