WO2018048200A1 - 편석 분석 장치 및 방법 - Google Patents

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WO2018048200A1
WO2018048200A1 PCT/KR2017/009775 KR2017009775W WO2018048200A1 WO 2018048200 A1 WO2018048200 A1 WO 2018048200A1 KR 2017009775 W KR2017009775 W KR 2017009775W WO 2018048200 A1 WO2018048200 A1 WO 2018048200A1
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image
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최철희
이종학
홍현국
최세호
배호문
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주식회사 포스코
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    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/1717—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated with a modulation of one or more physical properties of the sample during the optical investigation, e.g. electro-reflectance
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    • G01N2021/1765—Method using an image detector and processing of image signal
    • G01N2021/177—Detector of the video camera type

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and method for analyzing segregation capable of automatically determining a central segregation grade of a wire rod product using an image.
  • Wire rod is a linear steel and can be used in various fields such as tire cord and construction. Such wire rods are generally required to have higher strength than ordinary steels, and thus there is a high demand for quality control.
  • the present invention is to solve the above problems of the prior art, one technical aspect of the present invention is to detect segregation for each of a plurality of specimens and provide segregation analysis information thereon, thereby automating the inspection or quality control of the specimen In addition, the present invention provides a segregation analysis apparatus and method capable of providing accurate analysis.
  • the segregation analysis apparatus may include an image acquisition unit that acquires a captured image of a mold specimen including a plurality of specimens, a specimen image extractor that extracts a plurality of specimen images of the plurality of specimens from the captured image, and a plurality of specimens.
  • a segregation information generating unit may be configured to detect segregation regions in each specimen image, and to generate segregation analysis information by digitizing the segregation regions.
  • the image acquisition unit may include a ring illumination having a hollow corresponding to the shape of the camera and the lens of the camera.
  • the specimen image extraction unit may include an image extractor for extracting the plurality of specimen images from the.
  • the segregation information generator may further include an information generator configured to generate the segregation analysis information by calculating at least one of the size, length, brightness information, angle, segregation amount, and segregation ratio of the segregation region. .
  • the segregation analysis method may include obtaining a captured image of a mold specimen including a plurality of specimens, extracting a plurality of specimen images of the plurality of specimens from the captured image, and segregating each of the plurality of specimen images. Detecting an area and digitizing the segregation area to generate segregation analysis information.
  • the acquiring of the captured image may include irradiating light onto the plurality of specimens using ring illumination having a hollow corresponding to the shape of the camera lens.
  • the extracting of the plurality of specimen images may include: performing correlation coefficient matching between a template image and the captured image, performing binarization on a correlation coefficient matched result, and based on the binarized result.
  • the method may include extracting the plurality of specimen images from the captured image.
  • the generating of the segregation analysis information may include setting a peripheral region of the central region as a reference region in the specimen image, variably binarizing the central region using the average brightness of the reference region, and changing the variable region.
  • the method may include determining, as the segregation region, a region where the pixel value histogram of the variable binarized reference region is equal to or less than a preset threshold.
  • the generating of the segregation analysis information may include generating the segregation analysis information by calculating at least one of the size, length, brightness information, angle, segregation amount, and segregation ratio of the segregation region. Can be.
  • the segregation is determined based on the variable binarization using the average value of the brightness, the segregation can be accurately determined even when the illumination is changed.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a segregation analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining an embodiment of the image acquisition unit illustrated in FIG. 1.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example embodiment of a specimen image extractor illustrated in FIG. 1.
  • FIG. 4 is a reference diagram illustrating that the specimen image is extracted by the specimen image extractor illustrated in FIG. 3.
  • FIG. 5 is a reference diagram for explaining correction of a captured image by the specimen image extractor illustrated in FIG. 1.
  • FIG. 7 is a reference diagram illustrating that segregation is extracted by the segregation information generating unit illustrated in FIG. 6.
  • FIG. 10 is a reference diagram illustrating a result of fixed-value binarization of specimen images having different brightnesses.
  • FIG. 11 is a reference diagram illustrating a result of variable binarization of specimen images having different brightnesses.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a segregation analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the segregation analysis apparatus 100 may include an image acquirer 110, a specimen image extractor 120, and a segregation information generator 130.
  • the image acquirer 110 may acquire a captured image of the mold specimen including the plurality of specimens.
  • the specimen image extractor 120 may extract a plurality of specimen images of the plurality of specimens from the captured image.
  • the specimen image extractor 120 may detect the correction image and correct it in the forward direction.
  • the segregation information generation unit 130 may detect segregation regions in each of the plurality of specimen images, and generate segregation analysis information by digitizing the segregation regions.
  • the segregation information generator 130 may detect the segregation region in the central region of the specimen image.
  • the segregation information generating unit 130 may detect the segregation region in the central region of the specimen image by performing the variable binarization using the average brightness of the peripheral region of the central region.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining an embodiment of the image acquisition unit illustrated in FIG. 1.
  • the image acquisition unit 110 may include a camera 210 and a lighting device 220 including a plurality of light source elements.
  • the lighting device 220 is shown as a ring lighting device, but this is exemplary. Therefore, according to the embodiment, it can be modified to various types of lighting apparatus including a plurality of light source elements.
  • the camera 210 may include a lens 211, and may capture a mold specimen 10 including a plurality of specimens to generate a captured image.
  • the camera 210 may be provided with a telecentric lens. Therefore, segregation size distortion caused by shooting of a general camera can be excluded.
  • the lighting device 220 may be a ring-shaped lighting device including a plurality of light source elements, and may include a hollow corresponding to the shape of the lens 211 of the camera. Therefore, as shown in the example, when the lighting apparatus is located, since a plurality of light source elements are disposed around the camera, light can be uniformly irradiated onto the mold specimen. Therefore, it is possible to minimize the change in brightness, it is possible to minimize the occurrence of noise due to irregularities on the surface of the specimen.
  • the light irradiated to the mold specimen 10 by the illumination device 220, the light uniformity (Uniformity) of the horizontal axis and the light uniformity (Uniformity) of the vertical axis is 96% or more, and the light uniformity of the horizontal axis
  • the difference in light uniformity of the vertical axis may be within 2%. Table 1 below shows the uniformity of this embodiment.
  • the light irradiated by the lighting device 220 has a distance between the mold specimen and the light uniformity of the horizontal axis and the vertical uniformity of 96% or more at 110 mm to 300 mm, and the light uniformity of the two axes is 2%. It can be seen that the condition, which is a difference within%, is satisfied.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of the specimen image extractor shown in FIG. 1, and FIG. 4 is a reference diagram illustrating the extraction of the specimen image by the specimen image extractor illustrated in FIG. 3.
  • the specimen image extractor 120 may include a matcher 310, a binarizer 320, and an image extractor 330.
  • the matcher 310 may perform correlation coefficient matching between the template image and the captured image.
  • the binarizer 320 may perform binarization on the output of the matcher 310.
  • the image extractor 330 may extract a plurality of specimen images from the captured image based on the output of the binarizer 320.
  • the image extractor 330 may perform numbering on each specimen image while extracting a plurality of specimen images.
  • FIG. (A) shows a captured image of a mold specimen and (b) shows a template image.
  • FIG. (C) shows an example of a result of correlation coefficient matching between the template image and the captured image by the matcher 310.
  • Figure (d) shows an example of the binarized results for Figure (c) by the binarizer 320.
  • FIG. (E) illustrates an example of extracting a plurality of specimen images from the captured image based on the image (d) by the image extractor 330.
  • FIG. 5 is a reference diagram for explaining correction of a captured image by the specimen image extractor illustrated in FIG. 1.
  • the recognition rate is low when the mold is rotated. Therefore, when the mold is rotated and mounted, it is possible to rotationally correct the captured image without having to remount the mold by an operator.
  • the specimen image extractor 110 may detect a center point of the plurality of specimen images, and form the array line 510 using at least some of the plurality of points belonging to the highest line among the plurality of center points.
  • the specimen image extractor 120 may rotate the captured image in response to an angle difference between the reference line 520 and the array line 510 preset in the horizontal direction.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating an embodiment of the segregation information generation unit illustrated in FIG. 1.
  • variable binarizer 510 may set the peripheral region of the central region as the reference region in the specimen image and variably binarize the central region using the average brightness of the reference region.
  • the segregation area determiner 520 may determine, as an segregation area, an area in which the pixel value histogram of the variable binarized reference region is equal to or less than a preset threshold value at the output of the variable binarizer 510.
  • the information generator 530 may generate the segregation analysis information by calculating at least one of the size, length, brightness information, angle, segregation amount, and segregation ratio of the segregation region detected by the segregation region determiner 520.
  • the information generator 530 may generate quantitative numerical information with a simple degree of segregation. For example, the information generator 530 may determine the size, length, brightness information, amount of segregation, and the like of the segregation by using an image processing technique for the segregation region and quantify it as quantitative data.
  • FIG. 7 is a reference diagram illustrating that segregation is extracted by the segregation information generating unit illustrated in FIG. 6. Referring to FIG. 7 further, FIG. 7A illustrates an example of a specimen image.
  • variable binarizer 510 sets the peripheral region 720 of the central region 710 as the reference region in the specimen image, and the central region based on the average brightness value of the reference region 720. 710 may be variable binarized.
  • the variable binarized result is shown in Figure (c), and the segregation area determiner 520 may determine an area 731 having an area of a predetermined area or more as the segregation area. That is, the segregation region determiner 520 may remove noise by deleting the binarized value 732 having a size less than a predetermined value from the variable binarization result.
  • FIG. 8 is a graph for explaining segregation determination performed in the segregation information generation unit illustrated in FIG. 6.
  • the segregation region determiner 520 may determine, as the segregation region, a region where the pixel value histogram of the variable binarized reference region is less than or equal to a preset threshold.
  • the graph of FIG. 8 illustrates a relationship between a gray level and a histogram of a variable binarized reference region.
  • the lower 2% is set as the threshold to determine a region corresponding to the lower 2%, which is the threshold value, in the histogram of the pixel value.
  • the lower% numerical value as the threshold may be changed and set.
  • the region corresponding to the lower 2% or less of the dark region is a region having a high dark value compared to the average of the surrounding region, which corresponds to the region of segregation.
  • FIG. 9 is a reference graph for explaining variable binarization by the variable binarizer illustrated in FIG. 6.
  • variable binarization is described with reference to FIG. 9, in the case of variable binarization, the average brightness value of the reference region 720 may vary. This means that the standard of binarization changes.
  • the conventional fixed value binarization performs binarization by applying the image brightness of the center region based on a preset reference value, but the variable binarizer 510 binarizes the center region based on the average brightness value of the reference region. Since it is possible to perform binarization accurately even when the overall brightness is different according to the specimen image.
  • FIG. 10 shows a result of fixed-value binarization of a specimen image of the same specimen having different brightnesses
  • FIG. 11 shows a variable binarization according to the present invention for a specimen image of the same specimen having different brightnesses. It is a reference diagram showing one result.
  • variable binarization is used in FIG. 11 according to the present invention, it can be seen that segregation is similarly detected even when the brightnesses of (a) and (b) are different from each other.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating a segregation analysis method according to an embodiment of the present invention.
  • the segregation analysis apparatus may acquire a captured image of a mold specimen including a plurality of specimens (S1210).
  • the segregation analyzer may extract a plurality of specimen images of the plurality of specimens from the captured image (S1220).
  • the segregation analysis apparatus may detect segregation regions in each of the plurality of specimen images (S1230), and generate segregation analysis information by digitizing the segregation regions (S1240).
  • step S1210 the segregation analysis apparatus, by using a ring illumination having a hollow corresponding to the shape of the camera lens, the plurality of specimens can be irradiated with light.

Abstract

본 발명의 일 기술적 측면에 따른 편석 분석 장치는, 복수의 시편을 포함하는 몰드 시편에 대한 촬상 이미지를 획득하는 영상 획득부, 상기 촬상 이미지에서 상기 복수의 시편에 대한 복수의 시편 이미지를 각각 추출하는 시편 이미지 추출부 및 복수의 시편 이미지 각각에서 편석 영역을 검출하고, 상기 편석 영역을 수치화하여 편석 분석 정보를 생성하는 편석 정보 생성부를 포함할 수 있다.

Description

편석 분석 장치 및 방법
본 발명은 선재 제품의 중심편석 등급을 영상을 이용하여 자동판정할 수 있는 편석 분석 장치 및 방법에 관한 것이다.
선재는 선형 철강으로서, 타이어코드나 건설 등 다양한 분야에서 사용가능하다. 이러한 선재는 일반 강재보다 높은 강도가 요구되는 것이 일반적이며, 그에 따라 품질의 관리에 대한 요구가 높다.
이러한 선재의 내부에 중심부 편석이 존재하는 경우, 단선 등이 유발될 가능성이 매우 높으므로, 이러한 선재의 편석을 검출하는 다양한 기술들이 개발되고 있다.
종래의 선재의 편석 검출 기술들은, 선재 단면에 대한 이미지를 기반으로 영상으로 선재의 중심부에 편석이 존재하는지 판단하게 된다. 한편, 이러한 종래의 기술의 경우, 조명이나 카메라 성능 등에 의하여 촬상 이미지의 변화가 유발되면 편석의 검출의 정확성이 낮아지는 문제가 있다.
이러한 종래 기술에 대해서는, 한국 공개특허공보 제2009-0046920호, 한국 공개특허공보 제2010-0078590호 내지 한국 공개특허공보 제2012-0068635호 등을 참조하여 쉽게 이해할 수 있다.
본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 일 기술적 측면은 복수의 시편 각각에 대하여 편석을 검출하고 그에 대한 편석 분석 정보를 제공함으로써, 시편의 검사나 품질 관리를 자동화함과 함께 정확한 분석을 제공할 수 있는 편석 분석 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일 기술적 측면은 편석 분석 장치를 제안한다. 상기 편석 분석 장치는, 복수의 시편을 포함하는 몰드 시편에 대한 촬상 이미지를 획득하는 영상 획득부, 상기 촬상 이미지에서 상기 복수의 시편에 대한 복수의 시편 이미지를 각각 추출하는 시편 이미지 추출부 및 복수의 시편 이미지 각각에서 편석 영역을 검출하고, 상기 편석 영역을 수치화하여 편석 분석 정보를 생성하는 편석 정보 생성부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 영상 획득부는, 카메라 및 상기 카메라의 렌즈의 형상에 상응하는 중공을 가지는 링 조명을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 시편 이미지 추출부는, 템플릿 이미지와 상기 촬상 이미지를 상관 계수 매칭하는 매칭기, 상기 매칭기의 출력에 대하여 이진화를 수행하는 이진화기 및 상기 이진화기의 출력을 기반으로 상기 촬상 이미지로부터 상기 복수의 시편 이미지를 추출하는 이미지 추출기를 포함 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 편석 정보 생성부는, 시편 이미지에서 중심 영역의 주변 영역을 기준 영역으로 설정하고, 상기 중심 영역을 상기 기준 영역의 평균 밝기를 이용하여 가변 이진화하는 가변 이진화기 및 상기 가변 이진화기의 출력에서, 가변 이진화된 상기 기준 영역의 화소값 히스토그램이 기 설정된 문턱값 이하인 영역 을 상기 편석 영역으로서 결정하는 편석 영역 결정기를 포함 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 편석 정보 생성부는, 상기 편석 영역의 크기, 길이, 밝기 정보, 각도, 편석량 및 편석 비율 중 적어도 하나를 산출하여 상기 편석 분석 정보를 생성하는 정보 생성기를 더 포함 할 수 있다.
본 발명의 다른 일 기술적 측면은 편석 분석 방법을 제안한다. 상기 편석 분석 방법은, 복수의 시편을 포함하는 몰드 시편에 대한 촬상 이미지를 획득하는 단계, 상기 촬상 이미지에서 상기 복수의 시편에 대한 복수의 시편 이미지를 각각 추출하는 단계 및 복수의 시편 이미지 각각에서 편석 영역을 검출하고, 상기 편석 영역을 수치화하여 편석 분석 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 촬상 이미지를 획득하는 단계는, 카메라 렌즈의 형상에 상응하는 중공을 가지는 링 조명을 이용하여, 상기 복수의 시편에 빛을 조사하는 단계를 포함 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 복수의 시편 이미지를 추출하는 단계는, 템플릿 이미지와 상기 촬상 이미지를 상관 계수 매칭하는 단계, 상관 계수 매칭된 결과에 대하여 이진화를 수행하는 단계 및 상기 이진화된 결과를 기반으로 상기 촬상 이미지로부터 상기 복수의 시편 이미지를 추출하는 단계를 포함 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 편석 분석 정보를 생성하는 단계는, 시편 이미지에서 중심 영역의 주변 영역을 기준 영역으로 설정하는 단계, 상기 중심 영역을 상기 기준 영역의 평균 밝기를 이용하여 가변 이진화하는 단계 및 가변 이진화의 결과에 대하여, 가변 이진화된 상기 기준 영역의 화소값 히스토그램이 기 설정된 문턱값 이하인 영역을 상기 편석 영역으로서 결정하는 단계를 포함 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 편석 분석 정보를 생성하는 단계는, 상기 편석 영역의 크기, 길이, 밝기 정보, 각도, 편석량 및 편석 비율 중 적어도 하나를 산출하여 상기 편석 분석 정보를 생성하는 단계를 포함 할 수 있다.
상기한 과제의 해결 수단은, 본 발명의 특징을 모두 열거한 것은 아니다. 본 발명의 과제 해결을 위한 다양한 수단들은 이하의 상세한 설명의 구체적인 실시형태를 참조하여 보다 상세하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시형태에 따르면, 복수의 시편 각각에 대하여 편석을 검출하고 그에 대한 편석 분석 정보를 제공함으로써, 시편의 검사나 품질 관리를 자동화함과 함께 정확한 분석을 제공할 수 있는 효과를 제공한다.
본 발명의 일 실시형태에 따르면, 밝기의 평균값을 이용하여 가변 이진화를 기반으로 편석의 여부를 판단하므로, 조명 등의 변화에도 정확하게 편석을 판단할 수 있는 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 편석 분석 장치를 설명하는 블록 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 영상 획득부의 일 실시예를 설명하는 참고도이다.
도 3은 도 1에 도시된 시편 이미지 추출부의 일 실시예를 설명하는 블록 구성도이다.
도 4는 도 3에 도시된 시편 이미지 추출부에 의하여 시편 이미지가 추출되는 것을 설명하는 참고도이다.
도 5는 도 1에 도시된 시편 이미지 추출부에 의하여 촬상 이미지의 보정이 이루어지는 것을 설명하는 참고도이다.
도 6은 도 1에 도시된 편석 정보 생성부의 일 실시예를 설명하는 블록 구성도이다.
도 7은 도 6에 도시된 편석 정보 생성부에 의하여 편석이 추출되는 것을 설명하는 참고도이다.
도 8은 도 6에 도시된 편석 정보 생성부에서 수행되는 편석 판정을 설명하기 위한 그래프이다.
도 9는 도 6에 도시된 가변 이진화기에 의한 가변 이진화를 설명하기 위한 참고 그래프다.
도 10은 서로 다른 밝기를 가지는 시편 이미지에 대하여 고정값 이진화를 한 결과를 도시하는 참고도이다.
도 11은 서로 다른 밝기를 가지는 시편 이미지에 대하여 가변 이진화를 한 결과를 도시하는 참고도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 편석 분석 방법을 설명하는 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 형태들을 설명한다.
그러나, 본 발명의 실시형태는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시 형태로 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명의 실시형태는 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 편석 분석 장치를 설명하는 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 편석 분석 장치(100)는 영상 획득부(110), 시편 이미지 추출부(120) 및 편석 정보 생성부(130)를 포함할 수 있다.
영상 획득부(110)는 복수의 시편을 포함하는 몰드 시편에 대한 촬상 이미지를 획득할 수 있다.
시편 이미지 추출부(120)는 촬상 이미지에서 복수의 시편에 대한 복수의 시편 이미지를 각각 추출할 수 있다.
시편 이미지 추출부(120)는 추출된 복수의 시편 이미지를 넘버링하여 분류할 수 있다.
시편 이미지 추출부(120)는 상기 촬상 이미지가 회전되어 있으면, 이를 감지하여 정방향으로 보정할 수 있다.
편석 정보 생성부(130)는 복수의 시편 이미지 각각에서 편석 영역을 검출하고, 편석 영역을 수치화하여 편석 분석 정보를 생성할 수 있다.
편석 정보 생성부(130)는 시편 이미지의 중심 영역에서 편석 영역을 검출할 수 있다. 예컨대, 편석 정보 생성부(130)는 상기 중심 영역의 주변 영역의 평균 밝기를 이용하여 가변 이진화를 수행하여, 시편 이미지의 중심 영역에서 편석 영역을 검출할 수 있다.
이하, 도 2 내지 도 11을 참조하여, 편석 분석 장치(100)의 다양한 실시예에 대하여 보다 상세히 설명한다.
도 2는 도 1에 도시된 영상 획득부의 일 실시예를 설명하는 참고도이다.
도 2를 참조하면, 영상 획득부(110)는 카메라(210) 및 복수의 광원 소자를 포함하는 조명 장치(220)를 포함할 수 있다. 도시된 예에서 조명 장치(220)는 링 조명장치로 도시되어 있으나, 이는 예시적인 것이다. 따라서, 실시예에 따라 복수의 광원 소자를 포함하는 다양한 형태의 조명 장치로 변형 실시될 수 있다.
카메라(210)는 렌즈(211)를 포함하며, 복수의 시편을 포함하는 몰드 시편(10)를 촬영하여 촬상 이미지를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 카메라(210)는 텔레센트릭 (Telecentric) 렌즈를 구비할 수 있다. 따라서, 일반 카메라의 촬영에서 유발되는 편석 크기 왜곡을 배제시킬 수 있다.
조명 장치(220)는 복수의 광원 소자를 포함하는 링 형상의 조명 장치일 수 있으며, 카메라의 렌즈(211)의 형상에 상응하는 중공을 구비할 수 있다. 따라서, 도시된 예와 같이, 조명 장치가 위치하는 경우, 카메라의 주변에 복수의 광원 소자가 배치되므로, 몰드 시편에 대하여 균일하게 광을 조사할 수 있다. 따라서, 밝기 변화를 최소화할 수 있으며, 시편 표면의 요철에 의한 노이즈 발생을 최소화 할 수 있다.
일 실시예에서, 조명 장치(220)에 의하여 몰드 시편(10)에 조사된 광은, 횡축의 광 균일도(Uniformity) 및 종축의 광 균일도(Uniformity)가 96% 이상이며, 상기 횡축의 광 균일도와 상기 종축의 광 균일도의 차이가 2% 이내일 수 있다. 이하의 표 1은 이러한 일 실시예에 대한 균일도를 나타내는 도면이다.
거리 (mm) 횡축 광 균일도 종축 광 균일도
110 98% 98%
140 98% 97%
170 98% 98%
200 96% 96%
230 98% 96%
250 98% 97%
260 98% 97%
270 99% 98%
280 99% 97%
290 98% 97%
300 98% 97%
표 1을 참조하면, 조명 장치(220)에 의하여 조사되는 광은 몰드 시편과의 거리가 110 mm 내지 300mm에서 횡축의 광 균일도 및 종축의 광 균일도가 모두 96% 이상이며, 두 축의 광 균일도는 2% 이내의 차이인 조건을 만족함을 알 수 있다.
즉, 횡축 및 종축 각각에 대한 광 균일도 자체도 96% 이상의 수치를 가짐과 동시에 두 축의 상호 광 균일도 차이가 2% 이하인 조건을 만족하는 경우, 광 균일도 차이에 의하여 편석 이미지의 왜곡이 유발되지 않거나 또는 이하에서 설명할 편석 정보 생성부(130)의 연산에 의하여 상쇄될 수 있는 정도가 된다.
도 3은 도 1에 도시된 시편 이미지 추출부의 일 실시예를 설명하는 블록 구성도이고, 도 4는 도 3에 도시된 시편 이미지 추출부에 의하여 시편 이미지가 추출되는 것을 설명하는 참고도이다.
도 3을 참조하면, 시편 이미지 추출부(120)는 매칭기(310), 이진화기(320) 및 이미지 추출기(330)를 포함할 수 있다.
매칭기(310)는 템플릿 이미지와 촬상 이미지를 상관 계수 매칭할 수 있다.
이진화기(320)는 매칭기(310)의 출력에 대하여 이진화를 수행할 수 있다.
이미지 추출기(330)는 이진화기(320)의 출력을 기반으로 촬상 이미지로부터 복수의 시편 이미지를 추출할 수 있다.
이미지 추출기(330)는 복수의 시편 이미지를 추출하면서, 각 시편 이미지에 대한 넘버링을 수행할 수 있다.
도 4를 더 참조하면, 그림 (a)는 몰드 시편의 촬상 이미지를, 그림 (b)는 템플릿 이미지를 도시하고 있다.
그림 (c)는 매칭기(310)에 의하여 템플릿 이미지와 촬상 이미지가 상관 계수 매칭된 결과의 일 예를 도시하고 있다. 매칭기(310)의 상관 계수 매칭에 의하여, 촬상 이미지에서 템플릿 이미지와 가장 형태가 비슷한 지점이 검출됨을 알 수 있다.
그림 (d)는 이진화기(320)에 의하여 그림 (c)에 대한 이진화 된 결과의 일 예를 도시하고 있다.
그림 (e)는 이미지 추출기(330)에 의하여 그림 (d)를 기반으로, 촬상 이미지로부터 복수의 시편 이미지를 추출한 일 예를 도시하고 있다.
도 5는 도 1에 도시된 시편 이미지 추출부에 의하여 촬상 이미지의 보정이 이루어지는 것을 설명하는 참고도이다.
작업자에 의하여 몰드 시편이 편석 분석 장치에 거치되는 경우, 몰드가 회전되는 경우 인식률이 낮아질 가는성이 있다. 따라서, 몰드가 회전되어 거치된 경우, 작업자에 의하여 몰드를 재 거치하도록 할 필요 없이 촬상 이미지를 회전 보정할 수 있다.
즉, 시편 이미지 추출부(110)는 복수의 시편 이미지에 대하여 중심점을 검출하고, 복수의 중심점 중에서 최상위 라인에 속하는 복수의 점 중 적어도 일부를 이용하여 배열선(510)을 형성할 수 있다.
시편 이미지 추출부(120)는 수평 방향으로 기 설정된 기준선(520)과, 배열선(510)의 각도 차이에 대응하여 촬상 이미지를 회전시킬 수 있다.
도 6은 도 1에 도시된 편석 정보 생성부의 일 실시예를 설명하는 블록 구성도이다.
먼저, 도 6을 참조하면, 편석 정보 생성부(130)는 가변 이진화기(510) 및 편석 영역 결정기(520)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 편석 정보 생성부(130)는 정보 생성기(530)를 더 포함할 수 있다.
가변 이진화기(510)는 시편 이미지에서 중심 영역의 주변 영역을 기준 영역으로 설정하고, 상기 중심 영역을 상기 기준 영역의 평균 밝기를 이용하여 가변 이진화할 수 있다.
편석 영역 결정기(520)는 가변 이진화기(510)의 출력에서, 가변 이진화된 상기 기준 영역의 화소값 히스토그램이 기 설정된 문턱값 이하인 영역을 편석 영역으로서 결정할 수 있다.
정보 생성기(530)는 편석 영역 결정기(520)에서 검출된 편석 영역의 크기, 길이, 밝기 정보, 각도, 편석량 및 편석 비율 중 적어도 하나를 산출하여 상기 편석 분석 정보를 생성할 수 있다.
즉, 정보 생성기(530)는 편석의 정도를 단순한 등급으로 정량적인 수치 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 정보 생성기(530)는 편석 영역에 대해 영상처리기법을 이용하여 편석의 크기, 길이, 밝기의 정보, 편석량 등을 판단하여 이를 정량적인 데이터로서 수치화할 수 있다.
도 7은 도 6에 도시된 편석 정보 생성부에 의하여 편석이 추출되는 것을 설명하는 참고도로서, 도 7을 더 참조하면, 그림 (a)는 시편 이미지의 일 예를 도시하고 있다.
그림 (b)를 참조하면, 가변 이진화기(510)는 시편 이미지에서 중심 영역(710)의 주변 영역(720)을 기준 영역으로 설정하고, 기준 영역(720)의 평균 밝기값을 기준으로 중심 영역(710)을 가변 이진화 할 수 있다.
가변 이진화된 결과는 그림 (c)와 같으며, 편석 영역 결정기(520)는 일정 면적 이상의 면적을 가지는 영역(731)을 편석 영역으로서 결정할 수 있다. 즉, 편석 영역 결정기(520)는 가변 이진화된 결과에서 일정 미만의 크기의 이진화된 값(732)를 삭제하여 노이즈를 제거할 수 있다.
도 8은 도 6에 도시된 편석 정보 생성부에서 수행되는 편석 판정을 설명하기 위한 그래프이다.
상술한 바와 같이, 편석 영역 결정기(520)는 가변 이진화된 기준 영역의 화소값 히스토그램이 기 설정된 문턱값 이하인 영역을 편석 영역으로서 결정할 수 있다.
도 8의 그래프는 가변 이진화된 기준 영역의 화소값(Gray level)과 히스토그램(Histogram)의 관계를 도시하고 있다.
도시된 예에서는, 하위 2%를 문턱값으로 설정하여 화소값 히스토그램 중에서 문턱값인 하위 2%에 해당하는 영역을 편석 영역으로 결정함을 알 수 있다. 다만, 실시예에 따라, 문턱값으로서의 하위 % 수치는 변경 설정될 수도 있다.
이는 균일한 광을 조사하는 본 발명의 일 실시예에서, 영상에 대한 히스토그램에서 도시된 예와 유사하게 비교적 균등한 분포로 그레이 레벨이 나타남을 알 수 있다. 따라서, 하위 2% 이하의 어두운 영역에 해당하는 영역은 주변 영역의 평균에 대비하여 높은 어두운 값을 가지는 영역이며, 이는 편석의 영역에 해당한다.
도 9는 도 6에 도시된 가변 이진화기에 의한 가변 이진화를 설명하기 위한 참고 그래프로서, 도 9를 더 참조하여 가변 이진화에 대하여 설명하면, 가변 이진화는, 기준 영역(720)의 평균 밝기값이 변동됨에 따라 이진화의 기준이 가변되는 것을 의미한다.
즉, 종래에 적용되는 고정값 이진화는 기 설정된 기준값을 기준으로 중심 영역의 영상 밝기를 적용하여 이진화를 수행하나, 가변 이진화기(510)는 기준 영역의 평균 밝기 값을 기준으로 중심 영역에 대하여 이진화를 수행하므로, 시편 이미지에 따라 전체적으로 다른 밝기를 가지는 경우에도 정확하게 이진화를 수행할 수 있다.
도 10은 서로 다른 밝기를 가지는 동일한 시편에 대한 시편 이미지에 대하여 고정값 이진화를 한 결과를 도시하고 있고, 도 11은 서로 다른 밝기를 가지는 동일한 시편에 대한 시편 이미지에 대하여 본 발명에 따라 가변 이진화를 한 결과를 도시하는 참고도이다.
도 10에서는 고정값 이진화를 이용하므로, 그림 (a)에서는 편석이 아닌 영역도 편석으로 검출되고 그림 (b)에서는 편석이 검출되지 않음을 알 수 있다.
한편 본 발명에 따른 도 11에서는 가변 이진화를 이용하므로, 그림 (a) 및 그림 (b)의 밝기가 서로 다른 경우에도 동일하게 편석을 검출함을 알 수 있다.
이상에서는 도 1 내지 도 11을 참조하여, 편석 분석 장치의 다양한 실시예에 대하여 설명하였다.
이하에서는 도 12를 참조하여 편석 분석 방법의 다양한 실시예에 대하여 설명한다. 다만, 이하에서 설명할 편석 분석 방법은 도 1 내지 도 11을 참조하여 기 설명한 편석 분석 장치에 대한 설명 내용을 참조하여 보다 쉽게 이해할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 편석 분석 방법을 설명하는 순서도이다.
도 12를 참조하면, 편석 분석 장치는 복수의 시편을 포함하는 몰드 시편에 대한 촬상 이미지를 획득할 수 있다(S1210).
편석 분석 장치는 촬상 이미지에서 상기 복수의 시편에 대한 복수의 시편 이미지를 각각 추출할 수 있다(S1220).
편석 분석 장치는 복수의 시편 이미지 각각에서 편석 영역을 검출하고(S1230), 상기 편석 영역을 수치화하여 편석 분석 정보를 생성할 수 있다(S1240).
단계 S1210에 대한 일 실시예에서, 편석 분석 장치는, 카메라 렌즈의 형상에 상응하는 중공을 가지는 링 조명을 이용하여, 상기 복수의 시편에 빛을 조사할 수 있다.
단계 S1220에 대한 일 실시예에서, 편석 분석 장치는, 템플릿 이미지와 상기 촬상 이미지를 상관 계수 매칭하고, 상관 계수 매칭된 결과에 대하여 이진화를 수행할 수 있다. 이후, 상기 이진화된 결과를 기반으로 상기 촬상 이미지로부터 상기 복수의 시편 이미지를 추출 할 수 있다.
단계 S1230에 대한 일 실시예에서, 편석 분석 장치는, 시편 이미지에서 중심 영역의 주변 영역을 기준 영역으로 설정하고, 상기 중심 영역을 상기 기준 영역의 평균 밝기를 이용하여 가변 이진화할 수 있다. 이후, 가변 이진화된 결과값에 대하여 가변 이진화된 상기 기준 영역의 화소값 히스토그램이 기 설정된 문턱값 이하인 영역을 상기 편석 영역으로서 결정 할 수 있다.
단계 S1240에 대한 일 실시예에서, 편석 분석 장치는, 상기 편석 영역의 크기, 길이, 밝기 정보, 각도, 편석량 및 편석 비율 중 적어도 하나를 산출하여 상기 편석 분석 정보를 생성 할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고 후술하는 특허청구범위에 의해 한정되며, 본 발명의 구성은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 그 구성을 다양하게 변경 및 개조할 수 있다는 것을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 쉽게 알 수 있다.

Claims (10)

  1. 복수의 시편을 포함하는 몰드 시편에 대한 촬상 이미지를 획득하는 영상 획득부;
    상기 촬상 이미지에서 상기 복수의 시편에 대한 복수의 시편 이미지를 각각 추출하는 시편 이미지 추출부; 및
    복수의 시편 이미지 각각에서 편석 영역을 검출하고, 상기 편석 영역을 수치화하여 편석 분석 정보를 생성하는 편석 정보 생성부;
    를 포함하는 편석 분석 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 영상 획득부는
    카메라; 및
    복수의 광원 소자를 포함하고, 상기 카메라의 렌즈의 형상에 상응하는 중공을 가지는 조명 장치;
    을 포함하는 편석 분석 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 시편 이미지 추출부는
    템플릿 이미지와 상기 촬상 이미지를 상관 계수 매칭하는 매칭기;
    상기 매칭기의 출력에 대하여 이진화를 수행하는 이진화기; 및
    상기 이진화기의 출력을 기반으로 상기 촬상 이미지로부터 상기 복수의 시편 이미지를 추출하는 이미지 추출기;
    를 포함하는 편석 분석 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 편석 정보 생성부는
    시편 이미지에서 중심 영역의 주변 영역을 기준 영역으로 설정하고, 상기 중심 영역을 상기 기준 영역의 평균 밝기를 이용하여 가변 이진화하는 가변 이진화기; 및
    가변 이진화된 상기 기준 영역의 화소값 히스토그램이 기 설정된 문턱값 이하인 영역 을 상기 편석 영역으로서 결정하는 편석 영역 결정기;
    를 포함하는 편석 분석 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 편석 정보 생성부는
    상기 편석 영역의 크기, 길이, 밝기 정보, 각도, 편석량 및 편석 비율 중 적어도 하나를 산출하여 상기 편석 분석 정보를 생성하는 정보 생성기;
    를 더 포함하는 편석 분석 장치.
  6. 복수의 시편을 포함하는 몰드 시편에 대한 촬상 이미지를 획득하는 단계;
    상기 촬상 이미지에서 상기 복수의 시편에 대한 복수의 시편 이미지를 각각 추출하는 단계; 및
    복수의 시편 이미지 각각에서 편석 영역을 검출하고, 상기 편석 영역을 수치화하여 편석 분석 정보를 생성하는 단계;
    를 포함하는 편석 분석 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 촬상 이미지를 획득하는 단계는
    횡축의 광 균일도 및 종축의 광 균일도가 96% 이상이며, 상기 횡축의 광 균일도와 상기 종축의 광 균일도의 차이가 2% 이내인 광을 조사하는 단계;
    를 포함하는 편석 분석 방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 복수의 시편 이미지를 추출하는 단계는
    템플릿 이미지와 상기 촬상 이미지를 상관 계수 매칭하는 단계;
    상관 계수 매칭된 결과에 대하여 이진화를 수행하는 단계; 및
    상기 이진화된 결과를 기반으로 상기 촬상 이미지로부터 상기 복수의 시편 이미지를 추출하는 단계;
    를 포함하는 편석 분석 방법.
  9. 제6항에 있어서, 상기 편석 분석 정보를 생성하는 단계는
    시편 이미지에서 중심 영역의 주변 영역을 기준 영역으로 설정하는 단계;
    상기 중심 영역을 상기 기준 영역의 평균 밝기를 이용하여 가변 이진화하는 단계; 및
    가변 이진화의 결과에 대하여, 가변 이진화된 상기 기준 영역의 화소값 히스토그램이 기 설정된 문턱값 이하인 영역을 상기 편석 영역으로서 결정하는 단계;
    를 포함하는 편석 분석 방법.
  10. 제6항에 있어서, 상기 편석 분석 정보를 생성하는 단계는
    상기 편석 영역의 크기, 길이, 밝기 정보, 각도, 편석량 및 편석 비율 중 적어도 하나를 산출하여 상기 편석 분석 정보를 생성하는 단계;
    를 포함하는 편석 분석 방법.
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