KR20160032593A

KR20160032593A - 초분광영상화 기법을 이용한 글라스(Glass) 결함 검출 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20160032593A
Application number: KR1020140122929A
Authority: KR
Inventors: 홍진광
Original assignee: 한화테크윈 주식회사
Priority date: 2014-09-16
Filing date: 2014-09-16
Publication date: 2016-03-24
Anticipated expiration: 2034-09-16
Also published as: KR102003781B1; WO2016043397A1

Abstract

본 발명에서는 초분광영상화 기법을 이용한 글라스(Glass) 결함 검출 장치를 개시한다. 글라스 결함 검출 장치는 영상촬영장치 및 분광기를 이용하여 검사 대상 글라스의 초분광영상을 생성하는 초분광영상생성부; 상기 초분광영상을 이용하여 기설정된 검사항목에 대응하는 결함 각각을 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 값으로 표시하는 초분광영상분석부;및 상기 표시된 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 값을 모두 이용하여 상기 결함 중 불량을 검출하는 불량검출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

초분광영상화 기법을 이용한 글라스(Glass) 결함 검출 방법 및 장치{Method and apparatus for detecting defects on the glass substrate using hyper-spectral imaging}

본 발명은 글라스 결함 검출 방법에 관한 것으로, 보다 상세히 초분광영상을 이용한 글라스 결함 검출 방법에 관한 것이다.

종래에는 단일 카메라에서 여러 개의 영상을 획득하기 위하여 다양한 각도로 복수의 조명을 조사하여 영상을 취득하였다. 이렇게 단일 카메라에서 획득한 4개 이상의 영상을 조합하거나 상부와 하부에 배치된 두 개 이상의 카메라로 8개 ~ 12개의 영상 조합하여 시료의 불량과 양품을 검출하고 있는 상황이다. 다수의 조명조건에 의한 멀티 영상이 있더라도 농담치(Gray Value)로 불량과 양품을 표현하는 것은 한계가 있어왔고, 글라스 및 필름 검사시 결함을 종류별로 검출하는데 제약이 있었다. 특히, 인쇄 또는 변색과 같은 속성 정보를 분류하지 못해 검사 수율을 극대화시킬 수 없는 문제가 있었다.

KR 2013-0028844

본 발명에서는 글라스 및 필름의 외관검사에서 다양한 결함을 검출하는 정확도를 높이고, 결함의 종류별로 분류를 제공하고자 한다.

본 발명의 바람직한 일 실시 예로서, 초분광영상화 기법을 이용한 글라스(Glass) 결함 검출 방법은 글라스에 대한 초분광영상을 생성하고, 상기 초분광영상은 서로 다른 대역(band)의 분광영상으로 구성되며, 생성된 초분광영상에서 기설정된 검사 항목에 대응하는 결함이 포함된 대역의 분광영상을 적어도 하나 이상 선택하는 단계; 상기 분광영상 내의 각각의 결함에 대해 농담치(Gray Value)을 측정하는 단계; 상기 분광영상 내의 각각의 결함에 대해 결함검출데이터를 처리하는 단계; 상기 검사항목에 대응하는 결함 각각에 대해 대역별로 선택된 분광 영상, 측정된 농담치 및 처리된 결함검출데이터를 이용하여 불량을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 결함에 대한 결함검출데이터는 결함 각각의 좌표, 무게 중심 좌표, 면적, 둘레길이, 대각선 길이 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 결함 각각이 검출된 분광 영상의 대역(band) 정보를 이용하여, 상기 결함을 종류별로 분류하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시 예로서, 초분광영상화 기법을 이용한 글라스(Glass) 결함 검출 방법은 영상촬영장치 및 분광기를 이용하여 글라스에 대한 초분광영상을 생성하는 단계; 상기 생성된 초분광영상을 이용하여 기설정된 검사항목 각각에 대응하는 결함에 대해 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 측정값을 취득하는 단계; 상기 검사항목 각각에 대응하는 결함에 대해 기설정된 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 기준값과 상기 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 측정값을 분석하는 단계; 및 상기 비교 결과, 상기 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 측정값이 상기 기설정된 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 기준값을 초과하는 경우 해당 검사항목에 대응하는 결함을 불량으로 분류하는 단계;를 포함한다.

본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 초분광영상화 기법을 이용한 글라스(Glass) 결함 검출 방법은 영상촬영장치 및 분광기를 이용하여 검사 대상 글라스의 초분광영상을 생성하는 초분광영상생성 단계; 상기 초분광영상에서 기설정된 검사항목에 대응하는 결함 각각을 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 값으로 표시하는 초분광영상분석 단계;및 상기 표시된 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 값을 모두 이용하여 상기 결함 각각이 불량인지 여부를 검출하는 단계;를 포함한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 글라스 및 필름의 외관검사에서 다양한 결함을 정확하게 검출할 수 있는 효과가 있다. 특히, 인쇄 또는 변색 등의 결함을 정확하게 검출하며, 먼지와 같은 부유성 이물, 얼룩을 정확히 분류하여 검사 수율을 극대화 시키는 효과가 있다.

도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 초분광영상을 생성하는 글라스 결함 검사 장치를 도시한다.
도 2 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 검사 대상 글라스(140)의 검사항목에 따른 결함을 검출하고, 결함별 분광데이터를 표시한 일 예를 도시한다.
도 3 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 검사 대상 글라스(140)의 초분광 영상에서 결함이 검출되는 대역의 분광 영상을 검출한 일 실시예를 도시한다.
도 4 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 검사 대상 글라스(140)의 검사항목에 따라 결함을 검출하고, 검출된 결함마다 측정한 파장값과 기설정된 기준값을 개시한다.
도 5 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 검사 대상 글라스(140)의 검사항목에 따라 검출된 결함의 농담치 측정값 및 결함검출(Blob)데이터를 개시한다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 결함의 결함검출(Blob)데이터의 일 예를 도시한다.
도 7 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터를 모두이용하여 글라스(Glass) 결함을 검출하는 일 예를 도시한다.
도 8은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 초분광영상화 기법을 이용한 글라스(Glass) 결함 검출 흐름도를 도시한다.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

이하의 실시 예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다.

이하의 실시 예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

이하의 실시 예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.

도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.

도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 초분광영상을 생성하는 글라스 결함 검사 장치를 도시한다.

글라스결함 검사장치(100)는 초분광카메라(102) 및 초분광영상처리장치(150)를 포함한다. 초분광카메라(102)는 영상촬영장치(110, 120), 분광기(130), 슬릿(slit)(132) 및 포커싱 렌즈(Focusing Lens)(134)를 포함한다. 영상촬영장치(110, 120)는 카메라(110)와 디텍터(120)로 구성된다.

글라스결함 검사장치(100)는 영상촬영장치(110, 120) 및 분광기(130)를 이용하여 검사 대상 글라스(140)의 초분광영상을 생성한다. 초분광영상은 백 개 이상의 연속된 대역(band) 또는 채널별 분광영상으로 구성된 분광 해상도가 매우 높은 영상을 의미한다.

분광기(130)는 영상촬영장치(110, 120)의 광학렌즈로부터 입사된 빛을 회절격자를 이용하여 초분광 카메라 내에서 Spatial Pixel과 Spectral Pixel로 분산(Dispersion)을 수행한다.

분광기(130)의 예로는 반사형(Reflect Grating) 회절기, AOBG(Acoustic Optical Bragg Grating) 회절기 및 투과형(Volume Phase Holographic Grating) 회절기를 포함하고 디텍터에 직접화된 Fabry-Perrot Filter의 분광센서를 포함하며 이외 추가적인 분광기의 구성요소를 배제하지 않는다. 또한, 검사 대상 글라스(140)의 예로는 Bare Glass, Print Glass, Touch Screen Pattern, 스마트폰 커버 글라스 및 필름 등을 포함한다.

초분광영상은 영상촬영장치(110, 120)와 분광기(130)를 결합하여 영상의 각 화소 별로 분광 정보, 공간정보, 영상정보를 제공한다.

글라스결함 검사 장치(100)는 조명 광원을 검사 대상인 글라스(140)에 조사하고 그 조사된 광원으로부터 반사, 투과, 여기, 흡수되어 나타난 글라스(140)의 광정보를 초분광영상의 형태로 초분광 영상처리 장치(150)에서 획득하고 영상 처리하여 검사결과를 화면 표시부에 디스플레이 한다. 조명 광원 발생장치는 검사 대상의 목적에 따라서 단파장 또는 다파장의 광원으로 제작될 수 있으며 상부와 하부에 설치되어 시료에 조사시킬 수 있다. 또한 초분광 영상을 획득 시 외부의 원하지 않는 Noise 광원이 초분광카메라로 입사되어 영향을 줄 수 있으므로 에러를 최소화하기 위해서 암실(Dark Zone) 조건 내에 초분광 영상 생성부가 제작되어야 한다. 초분광영상처리장치(150)는 글라스결함 검사 장치(100)에 함께 구현되거나 또는 글라스 결함 검사장치(100)와 유무선 통신이 가능한 별도의 장치로 구현될 수 있다. 초분광영상처리장치(150)의 예로는 씬단말기, 핸드헬드 장치, 컴퓨터, 스마트폰, 노트북 등을 포함한다.

초분광영상처리장치(150)에서는 촬영된 초분광영상을 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 값으로 표시할 수 있다. 그리고, 초분광영상처리장치(150)에서는 표시된 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 값을 이용하여 초분광영상 내에서 결함을 검출할 수 있다. 초분광영상처리장치(150)에서는 촬영된 초분광영상을 이용하여 기설정된 검사항목에 대응하는 결함 각각을 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 값으로 표시하고, 표시된 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 값을 모두 이용하여 상기 결함 중 불량을 검출할 수 있다.

영상데이터의 일 예로 농담치(Gray Scale) 값을 이용할 수 있다. 글라스결함 검사 장치(100)에서 생성한 초분광영상의 영상 데이터에서 하나 이상의 분광 대역의 영상을 선택하여 농담치를 0~255(8비트) 사이의 값으로 표시할 수 있으며 농담치의 표현은 0~255(8비트)에 국한되지 않는다. 이와 관련해서는 도 5 내지 6과 관련한 설명을 참고한다.

그리고, 분광데이터는 초분광영상의 파장(Wavelength)값을 이용한다. 본 발명의 바람직한 일 실시 예에서, 글라스결함 검사 장치(100)는 검출한 결함은 속성별로 서로 다른 파장을 지니는 특성을 이용하여, 검출한 결함을 종류별로 재분류할 수 있다. 이와 관련해서는 도 2 내지 4의 설명을 참고한다.

공간 데이터는 초분광영상의 각 화소의 (x,y)위치 또는 좌표값을 이용할 수 있다. 일 예로, 100pixels, 100pixels 또는 10mm, 10mm 등의 좌표값을 이용할 수 있다.

도 2 는 본 발명의 바람직한 일 실시 예로서, 검사 대상 글라스(140)의 검사항목에 따른 결함을 검출하고, 결함별 분광데이터를 표시한 일 예를 도시한다.

분광데이터는 Spectral 영역에서 Spectral 해상도의 단위별로 연속적으로 획득한 파장 대역별 영상의 파장 정보를 포함한다. 예를 들어, Spectral 영역이 400nm~1,000nm이고, Spectral 해상도가 2nm인 경우, 분광데이터는 400nm, 402nm, 404nm,...,1000nm 순으로 획득한 영상으로부터 획득이 가능하다.

글라스 샘플의 결함을 조사할 때 검사항목은 인쇄 색상(210), 인쇄 변색(212), 스크래치(214, 234), 이물(216, 218, 220, 222), 찍힘(224), 치핑(226), 얼룩(228), 물때(Mura)(230), 덴트(dent)(232),IR 또는 카메라 홀 불량(236) 중 적어도 하나 이상을 포함한다.

도 2를 참고하면, 인쇄 색상(210)은 λ1, 인쇄 변색(212)은 λ2, 스크래치(214, 234)는 윈도우 영역에 발생한 스크래치(214)의 경우 λ3, 인쇄부와 윈도우 영역에 걸쳐 발생한 스크래치(234)의 경우 λ11로 분광데이터 값이 측정되었다.

또한, 이물의 경우 종류에 따라 먼지(216)는 λ4, 머리카락(218)은 λ5, 염분은 (220) λ6, 컨베이어 벨트는(222) λ7로 분광데이터 값이 측정되었다.

그 외에, 찍힘(224)은 λ8, 치핑(226)은 λ9, 얼룩(228)은 λ10, 물때(Mura)(230)는 λ13, 덴트(dent)(232)는 λ12, 그리고 IR 또는 카메라 홀 불량(236)은 λ14로 분광데이터 값이 측정되었다.

도 3 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 글라스결함 검사장치(도 1, 100)에서 검출한 결함을 종류별로 재분류하는 일 실시예를 도시한다.

글라스결함 검사장치(도 1, 100)는 검사 대상글라스(310)에 대해 생성한 초분광영상을 검출된 결함의 종류별로 재분류할 수 있다. 글라스결함 검사장치(도 1, 100)는 백 개 이상의 연속된 대역(band) 또는 채널별로 촬영된 영상으로 구성된 초분광영상에서 material 별로 영상을 분류하여 표시될 수 있다(310, 312, 314, 316, 318, 320, 330 및 340).

예를 들어, λ1(310)의 파장을 지니는 경우 Bare Glass의 결함으로, λ2(312)의 파장을 지니는 경우 인쇄의 결함으로, λ3 내지 λ4(314, 316)의 파장을 지니는 경우 부유성 이물 결함으로, λ5(318)의 파장을 지니는 경우 고착성 이물 결함으로, λ6(320)의 파장을 지니는 경우 IR 또는 카메라 홀 결함으로, λ7(322)의 파장을 지니는 경우 인쇄 얼룩 결함으로, λ6(320)의 파장을 지니는 경우, λ10 내지 λ30(330) 범위에 분포하는 파장을 지니는 경우 치핑결함으로, 그리고 λ20 내지 λ40(340) 범위에 분포하는 파장을 지니는 경우 스크래치로 분류한다. 추가적으로 파장(λ)별 결함 분류의 기준은 이에 국한되지 않으며 다양한 조합으로 응용될 수 있다.

도 4 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 검사 대상 글라스의 초분광영상에서 검출된 결함들의 분광데이터를 측정한 일 실시 예를 도시한다.

스마트폰 커버 글라스의 초분광영상(400)은 크게 인쇄영역(401)과 윈도우영역(402)로 분리된다. 인쇄영역(401)의 검사 항목은 IR홀(410), 인쇄색상(412), 인쇄변색(414), 스크레치(416)를 포함한다. 윈도우 영역(402)의 검사항목은 먼지(418), 컨베이어 벨트(420), 얼룩(422), 스크레치(424) 및 찍힘(426)을 포함한다.

스마트폰 커버 글라스의 초분광영상(400)을 측정한 결과 인쇄영역(401)에서 IR홀(410)은 630nm, 인쇄색상(412)은 455nm, 인쇄변색(414)은 480nm 및 스크레치(416)는 495nm의 파장값이 측정되었다.

본 발명의 바람직한 일 실시 예에서는, 각 검사항목에 따라 측정한 파장 측정값(430)이 파장기준값(440) 및 파장 오차범위(450)를 초과하는지를 확인한다.

예를 들어, 도 4를 참고하면 인쇄영역(도 4, 401)에서 인쇄 변색(414)의 경우 파장 측정값(430)은 480nm~484nm임에 반해, 파장 기준값은 451nm, 파장 오차는 +/- 5nm 로 허용치를 초과하는 것으로 나타난다. 따라서, 인쇄 변색(414) 검사항목은 결함으로 검출된다.

도 5 는 본 발명의 바람직한 일 실시 예로서, 본 발명의 바람직한 일 실시 예로서, 검사 대상 글라스의 검사항목별(510, 512, 514, 516, 518, 520, 522, 524, 526)로 측정된 영상데이터 및 공간데이터의 측정값(530, 550)과 검사항목별로 기설정된 공간데이터 기준값(552)을 도시한다.

도 6은 도 5의 윈도우영역(502)에서 검출된 얼룩(522)의 결함 검출(Blob)데이터를 표시한다. 결함검출(Blob)데이터는 검사항목의 좌표(x,y), 무게중심(600), 면적 크기, 대각선의 길이(S600) 및 둘레의 길이(S610)을 포함한다.

본 발명의 바람직한 일 실시 예에서는, 초분광영상을 영상처리 한 후, 영상처리 된 초분광영상 내의 결함에 대한 결함검출(Blob)데이터를 추출하여 이용할 수 있다. 이 경우, 결함을 검출하기 영상처리를 수행하는데 그 중에 대표적으로 노이즈를 제거하기 위한 평활화 필터(에버리징, 가우시안 등), 윤곽선 검출을 위한 에지 필터(Sobel필터, Canny필터), 형태학적 모폴로지 처리기법(침식, 팽창, 제거, 채움 등), 결함검출(Blob)함수(결함의 개수, 위치, 중심, 면적, 윤곽정보 등), 영상의 2진화(단일 이진화 기법, 동적 이진화 기법) 등이 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않고 영상에서 물체의 결함을 인식할 수 있는 기법을 모두 포함할 수 있다.

본 발명의 바람직한 일 실시 예에서는, 스마트폰 커버 글라스의 초분광영상(500)을 획득한 이후, 도 3 에 도시된 일 실시 예와 같이 결함이 검출된 각각의 분광 영상을 적어도 이상 추출한다(도 3, 310, 312, 314, 316, 318, 320, 330 및 340). 이 후, 각 분광영상에서 검출된 결함의 파장이 기설정된 범위를 초과하는지 판단하여 1차적으로 불량에 속하는지 여부를 판단한다.

그 다음으로, 도 5에 도시된 일 실시 예에서와 같이 검출된 결함의 그 농담치(Gray Value) 값을 측정한다(530). 이 과정에서 영상의 평활화 필터를 이용하여 노이즈 제거 수행하기도 하고, 윤곽검출 필터를 이용하여 검사 대상체의 윤곽을 검출하며, 형태학적 모폴로지 처리기법으로 영상의 형태적인 면을 표현하고, 다양한 수학적 연산을 수행하기도 한다. 또한 상기의 다양한 영상처리를 수행 전이나 후에 목적에 따라 2진화 필터를 통해 GV이진값(540)을 할 수 이따. 그 후 상기의 영상처리방법은 결함을 검출하고자 하는 목적에 따라서 다양하게 변형될 수 있으며 이에 제한되지 않고 영상에서 물체의 결함을 인식할 수 있는 기법을 모두 포함할 수 있다.

본 발명의 바람직한 일 실시 예에서는, 도 5에서 산출한 GV이진값(540)과 결함검출(Blob)함수를 이용하여 결함검출데이터(550)를 도출할 수 있다.

도 7 은 본 발명의 바람직한 일 실시 예로서, 분광데이터, 영상데이터 및 공간데이터를 모두 이용하여 결함을 검출하는 일 실시 예를 도시한다.

본 발명의 바람직한 일 실시 예에서는 분광데이터를 이용하여 검사 대상의 초분광영상에서 검출하고자 하는 결함이 포함된 분광영상을 선택한다(도 3 참고). 이 후, 선택된 분광영상 내의 결함의 영상데이터를 이용하여 결함의 농담치(Gray Value)를 측정한다(도 5 참고). 이 후, 측정된 농담치(Gray Value)을 이진화한 이진화 영상에서 결함의 결함검출(Blob)함수를 이용하여 결함검출데이터를 추출한다(도 5 참고).

결함검출데이터에서 제공하는 결함의 공간데이터 정보(도 5, 550)를 이용하여, 기설정된 면적 오차(도 5, 552)를 벗어나는지 판단하여 최종적으로 각 결함이 불량인지 여부를 판단한다.

도 7의 일 실시 예를 참고하여 기술하면 아래와 같다.

검사 대상 글라스의 초분광영상에서 검사 항목에 대응하는 결함을 포함하고 있는 분광영상을 선택한다. 선택된 분광영상 내에 인쇄영역(701)과 윈도우영역(702) 각각에서 기설정된 검사항목에 해당하는 결함을 검출한다.

기설정된 검사항목의 예로는 검사 항목의 예로는 인쇄 영역(701)에 IR(710), 색상(712), 변색(714), 스크래치(716), 윈도우 영역(702)에 이물1(718), 이물2(720), 얼룩(722), 스크래치(724) 및 치핑(726)이 있다.

선택된 분광영상 중 IR(710) 결함이 검출된 대역(730)은 630nm, 632nm, 634m이고, 각 대역에서 농담치(740)값은 각각 51, 55, 80이다. 색상(712) 결함이 검출된 대역은 450nm, 452nm 이고, 각 대역에서 농담치(740)값은 각각 0,0으로 측정되었다.

변색(714) 결함이 검출된 영역은 454nm, 458nm이고, 각 대역에서 농담치(740)값은 각각 10,15로 측정되었다. 이 외에 스크래치(716), 이물1(718), 이물2(720), 얼룩(722), 스크래치(724) 및 치핑(726)에 대해서도 각각 검출된 대역과 각 대역에서의 농담치(740)값을 측정한다.

이상의 방법으로 획득한 분광데이터와 영상데이터를 이후 영상처리를 수행한다(742, 744, 746). 영상처리의 예로는 필터를 이용한 영상 처리, 수학적, 논리적 연산 처리 내지 이진화 처리 중 적어도 하나 이상을 포함한다.

이 후, 농담치(740)값과 결함검출(Blob)함수를 이용하여 결함의 결함검출데이터를 산출한다(750). 결함검출데이터와 관련해서는 도 5 내지 6의 설명을 참고한다. 결함검출데이터의 공간데이터를 활용하여, 영상의 대역별 결함의 총 수, 결함의 개별 위치, 개별 중심, 개별 면적, 개별 윤곽정보 등이 기설정된 기준(760)을 통과하는지 판단한다.

이상의 과정을 통해 기설정된 기준과 차이를 비교하거나 계산하여 양품, 불량, 재작업 등으로 분류한다(S780).

도 8은 본 발명의 바람직한 일 실시 예로서, 초분광영상화 기법을 이용한 글라스(Glass) 결함 검출 흐름도를 도시한다.

본 발명의 글라스결함 검사 장치(도 1, 100)는 초분광영상카메라(도 1, 102)를 이용하여 검사 대상 글라스의 초분광영상을 생성한다(S800).

이 후, 생성된 초분광영상 내에서 기설정된 검사 항목에 대응하는 결함을 포함하고 있는 대역의 분광영상(도 3 참고)을 선택한다(S810). 이 경우 하나 이상의 분광 영상이 선택될 수 있다.

선택된 분광 영상 내에 결함의 농담치(Gray Value) 값을 측정한다(S820). 이 후, 선택된 분광 영상을 수학적, 논리적 연산 내지 영상처방법을 수행하여 이진화하고, 이진화된 초분광영상 내의 결함에 대한 결함검출데이터를 산출한다(S830).

선택된 분광 영상 내의 결함의 파장데이터(분광 대역), 농담치(Gray Value) 데이터 및 결함검출데이터 등을 모두 이용하여 기설정된 기준에 부합하는지 판단한 후, 부합하는 분류방법에 따라서 양품, 재작업, 결함은 불량으로 분류한다(S840).

본 방법발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예를 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims

초분광영상화 기법을 이용한 글라스(Glass) 결함 검출 방법으로서,
글라스에 대한 초분광영상을 생성하고, 상기 초분광영상은 서로 다른 대역(band)의 분광영상으로 구성되며, 생성된 초분광영상에서 기설정된 검사 항목에 대응하는 결함이 포함된 대역의 분광영상을 적어도 하나 이상 선택하는 단계;
상기 분광영상 내의 각각의 결함에 대해 농담치를 측정하는 단계;
상기 분광영상 내의 각각의 결함에 대해 결함검출데이터를 산출하는 단계;
상기 검사항목에 대응하는 결함 각각에 대해 대역별로 선택된 분광 영상, 측정된 농담치 및 결함검출데이터를 이용하여 불량을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 결함에 대한 결함검출데이터는
결함의 총 수, 결함 각각의 좌표, 무게 중심 좌표, 면적, 둘레길이, 대각선 길이 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 결함 각각이 검출된 분광 영상의 대역(band) 정보를 이용하여, 상기 결함을 종류별로 분류하는 것을 특징으로 하는 방법.
초분광영상화 기법을 이용한 글라스(Glass) 결함 검출 방법으로서,
영상촬영장치 및 분광기를 이용하여 글라스에 대한 초분광영상을 생성하는 단계;
상기 생성된 초분광영상을 이용하여 기설정된 검사항목 각각에 대응하는 결함에 대해 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 측정값을 측정하는 단계;
상기 검사항목 각각에 대응하는 결함에 대해 기설정된 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 기준값과 상기 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 측정값을 비교하는 단계; 및
상기 비교 결과, 상기 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 측정값이 상기 기설정된 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 기준값을 비교 또는 연산하여 해당 검사항목에 대응하는 결함을 불량으로 분류하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 불량으로 분류된 검사항목을 단말기에 디스플레이하는 단계;를 더 포함하고, 상기 단말기는 상기 영상촬영장치와 유무선 통신이 가능한 것을 특징으로 하는 방법.
제 5 항에 있어서, 상기 단말기는
상기 분광데이터 측정값을 기준으로 상기 결함을 종류별로 재분류하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 공간데이터는 상기 결함의 좌표, 무게 중심 좌표, 면적, 둘레의 길이, 대각선의 길이 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 4 항에 있어서, 상기 검사항목은
인쇄 색상, 인쇄 변색, 스크래치, 이물, 찍힘, 치핑, 얼룩, 덴트(dent), 물때(Mura), IR 또는 카메라 홀 불량 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
초분광영상화 기법을 이용한 글라스(Glass) 결함 검출 방법으로서,
영상촬영장치 및 분광기를 이용하여 검사 대상 글라스의 초분광영상을 생성하는 초분광영상생성 단계;
상기 초분광영상에서 기설정된 검사항목에 대응하는 결함 각각을 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 값으로 표시하는 초분광영상분석 단계;및
상기 표시된 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 값을 모두 이용하여 상기 결함 각각이 불량인지 여부를 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
초분광영상화 기법을 이용한 글라스(Glass) 결함 검출 장치로서,
영상촬영장치 및 분광기를 이용하여 검사 대상 글라스의 초분광영상을 생성하는 초분광영상생성부;
상기 초분광영상을 이용하여 기설정된 검사항목에 대응하는 결함 각각을 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 값으로 표시하는 초분광영상분석부;및
상기 표시된 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 값을 모두 이용하여 상기 결함 중 불량을 검출하는 불량검출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 9 항에 있어서, 상기 공간데이터는
결함의 총 수, 결함 각각의 좌표, 무게 중심 좌표, 면적, 둘레길이, 대각선 길이 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 9 항에 있어서, 상기 불량검출부는
상기 분광데이터로 결함 각각의 파장값을 이용하고, 상기 영상데이터로 결함 각각의 그레이스케일값을 이용하며, 상기 공간데이터로 결함 각각의 좌표, 무게 중심 좌표, 면적, 둘레길이, 대각선 길이 중 적어도 하나 이상을 이용하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 9 항에 있어서,
상기 분광데이터를 이용하여 결함을 종류별로 분류하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 9 항에 있어서, 상기 기설정된 검사항목은
인쇄 색상, 인쇄 변색, 스크래치, 이물, 찍힘, 치핑, 얼룩, 덴트(dent), 물때(Mura), IR 또는 카메라 홀 불량 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 9 항에 있어서, 상기 불량검출부는
상기 표시된 영상데이터, 분광데이터 및 공간데이터 값 중 적어도 하나 이상이 기설정된 값을 벗어나는 경우 결함으로 판단하는 것을 특징으로 하는 장치.