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다중 스레드를 이용한 실시간 동판 검사 시스템

A Real-time Copper Foil Inspection System using Multi-thread

정보과학회논문지. Journal of KISS : Computing practices. 컴퓨팅의 실제, v.10 no.6, 2004년, pp.499 - 506  

이재광 (건양대학교 정보전자공학과) ,  최동혁 (건양대학교 컴퓨터공학과)

초록
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제안된 동판 표면 검사 시스템은 PC-기반으로 다중 스레드 기법과 다중 CPU를 이용해 동판 표면의 결함을 실시간으로 검사하는 시스템이다. 초고속 라인 스캔 카메라로 영상 취득 보드에 영상을 실시간으로 취득하여 처리할 때, 더블 버퍼링 방법으로 입출력과 처리가 동시에 수행되어 처리 속도를 높인다. 다중 스레드 기법에서는 시스템 자원 활용과 다중 스레드로 CPU의 사용을 최대화하여 실시간 처리하며, 다중 스레드 구조로도 실시간 처리가 어려운 경우에는 다중 CPU를 사용하여 이를 해결한다. 또한 동판 표면 영상에서 결함 검출하여 분류할 때, 실시간 처리를 만족시키기 위해서 결함영상의 공분산 행렬고유치 비율, 명암차 등의 연산으로 분류할 수 있는 방법을 제시한다. 결함의 검출은 조명 불균형에 대한 보상 처리가 적용된 다음 임계치에 의해 검출된다. 검출된 결함은 제안된 분류 방법으로 특징을 분석한 뒤 결함의 형태를 분류한다. 특징은 결함 너비와 고유치 비율, 명암차 등이 사용되었다. 제시된 방법을 검증하기 위해서 총 141개의 결함을 분류하는 실험이 진행되었고, 결과로는 89.4% 성공률을 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The copper foil surface inspection system is necessary for the factory automation and product quality. The developed system is composed of the high speed line scan camera, the image capture board and the processing computer. For the system resource utilization and real-time processing, multi-threade...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 시스템에서는 PC-기반으로 다중 스레드 기법과 다중 CPU 기법을 이용해 실시간으로 처리하고 검사하고자 한다. 스레드를 다중으로 구성하여 CPU의 사용을최대화시켜 실시간 처리가 가능하며 다중 스레드 구조는 실시간 처리가 어려운 경우 CPU를 여러개 사용하여 이를 극복할 수 있다.
  • 공장 자동화 기술은 제품의 품질과 생산성 향상을 위한 핵심 기술로써 고부가 가치 산업분야로 부각되고 있다. 본 시스템은 공장자동화 시스템 중 제품의 표면을 검사하는 것으로 동판 표면의 결함을 검사한다. 결함은 생산 환경이나 공정 자체 문제 등에서 발생할 수 있으며, 이러한 결함들을 검사하는 비전 시스템이 사람의 눈을 대신함으로써 제품의 품질과 생산성을 향상시켜 더욱 큰 기대효과를 볼 수 있다⑴.
  • 본 연구를 통해 동판 표면의 결함을 실시간으로 검사하는 시스템에 대해 제시하였다. 많은 산업 응용 시스템에서 실시간 처리의 요구에 따라 다중 스레드 기법과 다중 CPU를 적용하여 성공적인 실시간 처리 동판 검사시스템이 구현되었다.
  • 본 연구에서는 각 결함의 특징을 살려 형태를 분류하고자 한다’ 또한 다중 스레드 기법과 다중 CPU의 실시간 처리뿐만 아니라, 결함 형태 분류에서도 실시간 처리를 고려하여 결함 형태 분류는 결함의 모양이나 명암 차를 이용하여 비교적 간단한 연산만으로 구성한다.
  • 본 연구에서는 다중 스레드 기법과 다중 CPU를 기반으로 실시간 처리문제를 해결하고자 한다.
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참고문헌 (17)

  1. 오춘석, 이현민, '타포린 원단의 함침 자동 검출 시스템 개발', 정보처리학회 논문지, 제7권, 제6호, pp.1973-1978. 2000 

  2. Soliton Company, 'http://www.soliton.co.jp 

  3. Nagase Company, 'http://www.nagase-direct.co.jp/ scantec/ 

  4. Judit Martinez, Eva Costa, Paco Herreros, Xavi Sanchez, Ranmon Baldrich, 'A modular and scalable architecture for PC-based real-time vision systems,' Real-Time Imaging Vol. 9 Issue 2, pp.99-112, 2003 

  5. Parsytec Company, 'http://www.parsytec.de 

  6. Jeffrey Richter, 'Programming Applications for Windows,' Fourth Edition, Microsoft Press, 1999 

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  8. I2S, 'http://www.i2s-linescan.com,' 2001 

  9. I2S, 'Horizon 4LC Software Manual,' 2001. 

  10. Anthony Jones, Jim Ohlund, 'Network Programming for Microsoft Windows,' Second Edition, Microsoft Press, 2002 

  11. R.C. Gonzalez, R.E.Woods, 'Digital Image Processing,' Second Edition, Prentice Hall, 2002 

  12. 성웅현, '응용 다변량 분석', 탐진출판사, 1998 

  13. 다변량 자료 분석, 'http://wolfpack.hannam.ac.kr/ lecture/fall02/MDA 

  14. Charles A. Bouman, 'CLUSTER: An Unsupervised Algorithm for Modeling Gaussian Mixtures,' manual, http://dynamo.ecn.purdue.edu/~bouman, Purdue University, 2001 

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  16. J.C. Noordam, G.W. Otten, A.J.M. Timmermans and B.H. van Zwol, 'High speed potato grading and quality inspection based on a color vision system,' in Machine Vision Applications in Industrial Inspection VIII, Kenneth W. Tobin Jr., Editor, Proceedings of SPIE Vol. 3966, pp.206-220, 2000 

  17. Ajay Kumar, Grantham Pang, 'Defect detection in textured materials using Gabor filters,' IEEE Transactions on Industry Applications Vol. 38 Issue 2, pp.425-440, 2002 

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