[논문]인쇄회로기판 검사를 위한 기하학적 영상 왜곡의 보정 방법

이완영; 박태형

doi:10.5302/j.icros.2009.15.8.772

인쇄회로기판 검사를 위한 기하학적 영상 왜곡의 보정 방법
Correction Method for Geometric Image Distortion and Its Application to PCB Inspection Systems 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.15 no.8, 2009년, pp.772 - 777

이완영 (충북대학교 대학원 제어로봇공학과) , 박태형 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

The geometric distortion of image is one of the most important parameters that take effect on the accuracy of optical inspection systems. We propose a new correction method of the image distortion to increase the accuracy of PCB inspection systems. The model-free method is applied to correct the randomly distorted image that cannot be represented by mathematical model. To reduce the correction time of inspection system, we newly propose a grid reduction algorithm that minimize the number of grids by the quad-tree approach. We apply the proposed method to a PCB inspection system, and verify its usefulness through experiments using actual inspection images.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

왜곡 영상을 기준으로 검사가 수행되는 경우, 검사 정확도가 저하될 수 있으며, 궁극적으로 제품의 불량을 유발할 수 있다. 본 논문에서는 검사시스템에서 발생하는 영상의 기하학적 왜곡을 보정하는 새로운 방법을 제안한다.
본 논문에서는 이러한 병합 기준을 적용하여 Samet[10] 가 제안한 쿼드트리와 유사한 형태로 제어점을 감소시키는 방법을 제안한다. 왜곡보정패턴이 r—ixc—1 개의 제어영역을 가질 때 평가함수 回를 이용하여 각 제어영역을 병합하는 방식으로 쿼드트리를 구성하게 된다.
본 논문은 광학계의 외란에 기인한 영상의 기하학적 왜곡을 보정하는 새로운 방법을 제시하였다. 다양하고 복잡한 영상 왜곡에 대응하기 위하여 수학적 왜곡 모델을 사용하지 않는 방법을 사용하였다.
본 논문은 수학적 모델을 사용하지 않고 왜곡 영상을 직접 보정하는 새로운 방법을 제안한다. 체커보드 패턴을 사용하여 왜곡을 보정하며, 제어영역의 수를 감소시켜 연산 시간 및 저장공간을 단축시키는 방법을 개발한다.

가설 설정

인쇄회로기판 검사기는 검사 대상의 평면과 영상의 평면이 평행 한다고 가정한다. 때문에 왜곡이 없다고 가정하면 원점 知 = (%, %)는 식 (2)와 동일한 형태가 되며,

제안 방법

이때 왜곡 보정에 사용된 제어영역의 수는 352개 이다. 각각의 크기가 5~25皿인 부분의 왜곡 보정 전에 측정한 결과와 보정 후에 측정한 결과를 비교하였다. 측정결과 왜곡 보정 전 0.
보정하는 새로운 방법을 제시하였다. 다양하고 복잡한 영상 왜곡에 대응하기 위하여 수학적 왜곡 모델을 사용하지 않는 방법을 사용하였다. 체커보드 패턴을 사용하여 고정된 수의 제어영역 별로 왜곡을 측정하고 보정하는 기존의 방법을 개선하여, 인접 제어영역을 쿼드트리 알고리즘으로 병합하여 제어영역의 수를 감소시키는 방법을 제시하였다.
체커보드 패턴을 사용하여 고정된 수의 제어영역 별로 왜곡을 측정하고 보정하는 기존의 방법을 개선하여, 인접 제어영역을 쿼드트리 알고리즘으로 병합하여 제어영역의 수를 감소시키는 방법을 제시하였다. 또한 제어영역의 수가 감소함에 따라 발생될 수 있는 정확도의 감소를 방지하기 위하여, 영역별 爲놈의 차를 사용하여 병합 여부를 판정하는 방법을 개발하였다.
본 논문에서 제시한 왜곡 보정 방법은 각각의 분할된 제어영역 左, 와 %를 이용하여 변환행렬 孔를 구하는 것이며 다음의 관계로 정의된다.
체커보드 패턴을 사용하여 왜곡을 보정하며, 제어영역의 수를 감소시켜 연산 시간 및 저장공간을 단축시키는 방법을 개발한다. 제어영역의 수를 감소시키되 정확도를 유지하기 위하여 제어영역을 선별하여 병합시키는 알고리즘을 추가한다. 빠르고 정확한 왜곡 영상의 보정을 통하여, PCB 검사시스템의 생산성 향상에 기여할 수 있다.
다양하고 복잡한 영상 왜곡에 대응하기 위하여 수학적 왜곡 모델을 사용하지 않는 방법을 사용하였다. 체커보드 패턴을 사용하여 고정된 수의 제어영역 별로 왜곡을 측정하고 보정하는 기존의 방법을 개선하여, 인접 제어영역을 쿼드트리 알고리즘으로 병합하여 제어영역의 수를 감소시키는 방법을 제시하였다. 또한 제어영역의 수가 감소함에 따라 발생될 수 있는 정확도의 감소를 방지하기 위하여, 영역별 爲놈의 차를 사용하여 병합 여부를 판정하는 방법을 개발하였다.
보정하는 새로운 방법을 제안한다. 체커보드 패턴을 사용하여 왜곡을 보정하며, 제어영역의 수를 감소시켜 연산 시간 및 저장공간을 단축시키는 방법을 개발한다. 제어영역의 수를 감소시키되 정확도를 유지하기 위하여 제어영역을 선별하여 병합시키는 알고리즘을 추가한다.

대상 데이터

실험에 사용된 영상은 기존 방.법과의 비교를 위하여 512x400으로 크기를 사용하였다. 그림 7은 테스트 패턴을 보여주며, 실험에서는 외곽의 사각형은 제외하였다.
그림 7은 테스트 패턴을 보여주며, 실험에서는 외곽의 사각형은 제외하였다. 본 논문에서는 성능을 향상시키고추후 병합되는 제어점을 고려하여 제어영역의 개수를 16X22 = 352개로 적용하여 실험하였다.
3을 이용하여 실험하였다. 실험에 사용된 영상은 기존 방.법과의 비교를 위하여 512x400으로 크기를 사용하였다.
영상1은 RMS가 0.68픽셀이고 배럴왜곡이 존재하는 왜곡 영상이다. 이 영상을 보정한 결과는 수식으로 모델링한 보정 방법은 0.
표 1은 왜곡 영상을 각 방법별로 보정한 결과를 보여준다. 영역병합 방법에서 제어 영역을 121개를 사용한 것은 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 초기 352개의 제어영역에서 그림 8(b)와같이 제어영역을 감소시킨 것이고 전 영역 방법에서 120개의 제어영역은 10X12’크기의 테스트 패턴을 촬영하여 사용하였다.
표 2에서는 실제 인쇄회로기판에서의 각 부분의 크기를 측정한 결과를 보여준다. 이때 왜곡 보정에 사용된 제어영역의 수는 352개 이다. 각각의 크기가 5~25皿인 부분의 왜곡 보정 전에 측정한 결과와 보정 후에 측정한 결과를 비교하였다.

데이터처리

빠르고 정확한 왜곡 영상의 보정을 통하여, PCB 검사시스템의 생산성 향상에 기여할 수 있다. 비교 실험결과를 제시하여 제안 방법의 실용성을 검증한다.
제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 수식 모델링 방법과 전 영역 방법의 정확도를 비교하였다. 표 1은 왜곡 영상을 각 방법별로 보정한 결과를 보여준다.

이론/모형

본 논문에서 제안된 알고리즘은 Windows XP 기반에서 Matlab 7.3을 이용하여 실험하였다. 실험에 사용된 영상은 기존 방.
성능 측정시 체커보드의 정확한 교차점을 추출하기 위하여 “Camera Calibration Toolbox”에서 제공하는 코너 추출 방법을 이용하였다[11].

성능/효과

PCB 검사용 영상을 대상으로 실험을 수행하였으며, 기존 방법 대비 보정 성능이 우수함을 검증하였다. 향후 이동 로봇 등 영상왜곡의 보정이 필요한 다양한 분야에 개발 방법을 적용할 예정이다.
27픽셀인 복합적인 왜곡이 포함된 영상인데, 영상의 특성상 수식 모델링 방법은 적용할 수 없었다. 영상1의 결과와 유사하게 전 영역 방법으로 120개의 제어영역을 사용한 경우 0.31 픽셀 RM 侶를 보였고 영역병합 방법으로 121개를 사용한 경우 0.28픽셀의 RMS를 보였다.
68픽셀이고 배럴왜곡이 존재하는 왜곡 영상이다. 이 영상을 보정한 결과는 수식으로 모델링한 보정 방법은 0.14 픽셀의 RMS를 보인 반면 전 영역 방법은 120개의 제어영역을 사용하여 0.26픽셀의 RMS를 보였고 영역병합 방법에서는 121개의 제어영역을 사용하여 0.24픽셀의 RMS를 보였다. 영상2는 RMS가 1.
각각의 크기가 5~25皿인 부분의 왜곡 보정 전에 측정한 결과와 보정 후에 측정한 결과를 비교하였다. 측정결과 왜곡 보정 전 0.20mni의 오차가 있었고 보정 후 0.06mm 정도로 측정 오차가 감소하였다.

후속연구

제안된 방법은 복합적 왜곡영상에 대한 빠르고 정확한 보정이 필요한 PCB 검사시스템에 효과적으로 적용될 수 있다. PCB 검사용 영상을 대상으로 실험을 수행하였으며, 기존 방법 대비 보정 성능이 우수함을 검증하였다.
PCB 검사용 영상을 대상으로 실험을 수행하였으며, 기존 방법 대비 보정 성능이 우수함을 검증하였다. 향후 이동 로봇 등 영상왜곡의 보정이 필요한 다양한 분야에 개발 방법을 적용할 예정이다.

참고문헌 (11)

조한진, 박태형, '자동부품검사를 위한 웨이블렛변환 기반 영상정합' 제어.로봇.시스템학회 논문지, 제15 권 제2호, pp. 225-230, 2009.

원문보기 상세보기
고경철, 고원국, 김종형, 최현주, 김재선, 'PCA 알고리즘을 기반으로 한 SMT각칩의 자동 검사 방법,' 한국정밀공학회지, 제20권 제 11 호, pp. 23-31, 2003

원문보기 상세보기
Z. Zhang, 'A flexible new technique for camera calibration,' IEEE Trans. on Pattern Analysis arui Machine lntelligence, vol. 22, no. 11, pp. 1330-1334, Nov. 2000

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R. Y. Tsai, 'A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses,' IEEE J. of Robotics and Automation, vol. 3, no. 4, pp. 323-344, Aug. 1987

상세보기
B. Prescott and G. F. McLean 'Line-based correction of radial lens distortion,' Graphical Models and lmage Processing, vol. 59, no. 1, pp. 39-47, Jan. 1997

상세보기
T. Pajdla, T. Werner, and V. Hlavac, "Correcting radial lens distortion without Knoledge of 3-D structure," Center for Machine Perception, Technical Report TR97-138, Czech Republic, Dec. 1997
D. A. Butler and P. K. Pierson, 'A distortion-correction scheme for industrial machine-vision applications,' IEEE Trans. on Robotics arui Automation, vol. 7, no. 4, pp. 546-551, Aug. 1991.

상세보기
M. R. Bax, "Real-time lens distortion correction: 3D video graphics cards are good for more than games," Stanford Electrical Eng. arui Computer Science Research J, pp. 9-13, Spring 2004
D. A. Forsyth, Computer Vision A Modern Approach, Pearson, United States of America, 2003.
H. Samet, "The quadtree and related hierarchical data structure," ACM Computing Surveys, vol. 16, issue 2, pp. 187-260, Jun. 1984

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J. Y. Bouguet, Computer Vision Research Group, Dept. of Electrical Engineering California Institute of Technology, http://www. vision.caltech.edulbouguetj

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동의어: Packet Collision Rate

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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