[논문]동판의 결함 검출 위한 3차원 분석 시스템 개발

오춘석

doi:10.7236/jiibc.2013.13.1.55

동판의 결함 검출 위한 3차원 분석 시스템 개발
3D Analysis System for Copper Palate Defect Detection 원문보기

한국인터넷방송통신학회 논문지 = The journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication, v.13 no.1, 2013년, pp.55 - 62

초록
AI-Helper

동판 생산량의 증가와 수요의 활성화로 더욱 동판에 대한 자동 검사 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 동판의 3차원 표면형상 및 결함 검출을 하기 위한 3차원 영상 분석 시스템 및 GUI를 개발했다. 2차원 영상을 통해 분석을 할 수 있으나 오류가 많이 발생하기 쉽고, 작업자가 분석하기에는 무리가 따르기 때문에 3차원 영상으로 분석하여 살펴보고 자동으로 판정을 내리므로 작업자가 사용하기 쉽다. 동판 제작 공정에서 발생되는 검사 방법에서 사람에 의한 육안 검사가 주로 행해지고 있는데, 여기서 자동 검사를 통해 정확한 검사율과 비용 발생을 감소를 할 수 있다. 동판에 대한 결함을 정의하고, 동판 결함 검사 측정을 위한 시스템을 개발한다. 그리고 분석 알고리즘과 3차원 영상 분석 프로그램을 개발하여 동판에 결함을 자동 검출한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Automatic inspection system is required for increment of copper plate production and demand expansion. Thus 3D surface form and defect detection of copper plate calls for 3D image and GUI analysis. Limitation of 2D analysis, such as error occurrence and decision difficulty makes eye inspection automatic. Automatic inspection is able to raise accurate inspection rate and productivity efficiency elevation. In this paper defect classification is defined and inspection system is implemented. Defect analysis algorithms and GUI for 3D image analysis is developed and tested.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

3D 스캔 영상에 대해 다른 색깔을 입혀 살펴보자. 다음 그림 7에서 보듯이 3차원 데이터의 변위에 한 가지 색깔을 입혀 보이는 영상은 실물과 비슷할 정도로 자연스럽게 보인다.
그럼 3D 카메라로 영상을 획득하여 어떤 장점이 있는지 살펴보자. 그림 5의 영상은 3D 카메라로 스캔하여 읽은 영상을 보여준다.
본 시스템을 설계하기 위한 3D 광학계 구조를 살펴보자. 3D 영상을 획득하기 위해 레이저 빔과 CMOS 카메라가 필요하다.
여기 에는 기본적으로 시스템을 제어하는 제어프로그램도 포함한다. 시스템 제어에 대한 언급은 전 절에서 다루었으므로 생략하고 검사 환경인 GUI에 대해서도 알아본다. GUI 환경에는 3D VIEW라이브러리와 검사 프로그램으로 구성된다.
이런 혹 모양으로 인해서 표면이 울퉁불퉁하게 돌출이 생기고 차후 동판을 활용하는 분야에서 여러 가지 문제를 야기하게 된다. 이런 동판 표면의 문제를 2D의 영상으로는 얼마나 돌출이 생겼으며, 부피는 어느 정도가 되는지 예측하기 어려워 본 연구에서는 이를 3D 영상으로 획득할 수 있는 시스템 구축하고 이를 GUI를 이용하여 사용자가 쉽게 판단 계측할 수 있는 자동 검사 시스템을 구현하고자 한다.

제안 방법

3D GUI - 3차원 GUI를 위해 3D VIEW를 개발했다. 3D VIEW는 3차원 카메라로부터 입력받은 데이터를 작업자가 쉽게 볼 수 있도록 3차원 형태의 그림으로 볼 수 있도록 하는 프로그램이다.
검사 시스템은 제어 프로그램에 의해 RS232 통신을 통해 동작을 제어하도록 했고, 3차원 카메라의 FOV를 맞추기 위해 Z축으로 수동으로 이동 가능하게 장치를 고안했다. 3차원 카메라를 통해 기가 이더넷으로 스캔한 프로파일을 컴퓨터로 전송하도록 했다.
검사 시스템 개발 - 레이저 빔을 이용한 3차원 카메라를 가지고 시스템을 설계했으며, 동판을 올려놓고 검사할 수 있는 기구를 제작했다. 검사 시스템은 제어 프로그램에 의해 RS232 통신을 통해 동작을 제어하도록 했고, 3차원 카메라의 FOV를 맞추기 위해 Z축으로 수동으로 이동 가능하게 장치를 고안했다.
검사 시스템 개발 - 레이저 빔을 이용한 3차원 카메라를 가지고 시스템을 설계했으며, 동판을 올려놓고 검사할 수 있는 기구를 제작했다. 검사 시스템은 제어 프로그램에 의해 RS232 통신을 통해 동작을 제어하도록 했고, 3차원 카메라의 FOV를 맞추기 위해 Z축으로 수동으로 이동 가능하게 장치를 고안했다. 3차원 카메라를 통해 기가 이더넷으로 스캔한 프로파일을 컴퓨터로 전송하도록 했다.
검사 시스템을 위해 응용 프로그램을 개발했다. 여기 에는 기본적으로 시스템을 제어하는 제어프로그램도 포함한다.
검사 알고리즘 개발 - 동판의 결함인 혹을 검출해 내기위해 여러 단계의 알고리즘을 적용하여 합격/불합격 판정을 내리도록 했다. 먼저 3차원 카메라로 입력 받은 데이터는 1단계인 혹 검출 부분에서 임이의 문턱값에 의해 혹으로 예상되는 부분을 찾아내게 된다.
검사 프로그램에는 입력 받은 결과 영상으로부터 이미 언급한 검사 알고리즘을 적용하여 혹을 발견하고 혹의 크기를 얻어 합격/불합격 판정을 하게 된다. 검사 프로그램에서는 합격/불합격 판정뿐만 아니라 판정에 대한 데이터를 누적하여 기록함으로써 성능 평가뿐만 아니라 제품 양산 품질도 평가할 수 있다.
본 연구에서는 동판의 자동검사를 위한 시스템을 개발하고 3D GUI를 구성하였다. 그리고 자동 검사를 위한 검사 알고리즘을 개발하여 합격/불합격 판정을 내릴 수 있도록 개발하였다. 연구 결과를 정리하면 다음과 같다.
기구부는 그림 9과 같이 작은 크기의 동판 결함 검사 실험을 위해 장치를 개발하였다. 동판을 움직이며 카메라는 영상을 읽어 들인다.
본 연구에서는 동판의 자동검사를 위한 시스템을 개발하고 3D GUI를 구성하였다. 그리고 자동 검사를 위한 검사 알고리즘을 개발하여 합격/불합격 판정을 내릴 수 있도록 개발하였다.
조명에 의해 혹의 크기가 애매하게 나타나므로 이번 에는 조명을 비스듬히 주어 혹에 덜 영향이 가도록 측면에서 영상을 획득하였다. 그림 4과 같이 측면에서 조명을 조사하여 영상을 획득하여 살펴보면, 이 방식도 비슷하게 큰 혹과 작은 혹의 구별이 모호하게 되었다.
그리고 컴퓨터로 프로파일 데이터를 출력하게 된다. 카메라의 위치를 수동으로 제어할 수 있도록 제작했다. 한번 고정되면 변동 없이 사용해야 하기 때문이다.

대상 데이터

축은 1축제어용 콘트롤러를 사용해서 동작하며, AC 서버 모터를 장착했다. 1축 제어기인 MCU와 데이터를 설정하거나 얻기 위하여 아래의 통신 프로토콜을 이용하여 MCU와 통신 포트를 통하여 데이터를 주고받을 수 있다. MCU와 통신은 내부 변수중 P,F,D 영역으로 한정한다.
두 가지 방향에서 문제의 동판 표면 영상을 획득하였 다. 정면에서 2D 카메라를 이용하여 영상을 획득하였고, 다른 한 가지는 측면에서 영상을 획득하였다.
본 시스템에는 기구부와 제어부 그리고 카메라로 구성되어 있다.
두 가지 방향에서 문제의 동판 표면 영상을 획득하였 다. 정면에서 2D 카메라를 이용하여 영상을 획득하였고, 다른 한 가지는 측면에서 영상을 획득하였다. 정면에서 획득한 영상에서는 큰 혹과 작은 혹이 대충 눈으로 알 수 있기는 하지만 조명에 영향으로 혹 가운데가 희게 보이 기도하다.

이론/모형

혹의 크기를 검사하는 방법은 먼저 혹을 찾아낸다. 3 차원 카메라로 얻어진 데이터에서 오쯔(Otsu)^[11] 방식에 의한 자동 문턱값을 계산하여 주어진 문턱값(threshold) 보다 큰 값을 갖는 혹의 무더기를 먼저 찾아낸다. 쉽게 말해서 일정크기 이상의 데이터는 모두 검색한다.
같은 무리의 영역을 하나로 묶는 작업이다. 여기서는 Blob Labeling 알고리즘을 사용하여 구현하였다. 물론, 데이터에 노이즈가 섞여 있으므로 전 처리 과정이 필요하다.

성능/효과

다양한 테스트 실험 결과를 통해 동판을 위한 자동 검사 시스템과 프로그램이 잘 동작함을 알 수 있다. 또한 작업자가 육안 검사하는 방법에 비해 정확도가 월등히 높다고 할 수 있다.

후속연구

본 연구에서 개발된 동판 검사 시스템을 적용하여 발생되는 문제들에 대해 수정할 필요가 있다. 또한 빠른 속도와 정확성을 높이기 위해 두 대 이상의 카메라를 설치하여 두 영상의 상호 연동 방안에 대해 연구할 계획이다. 즉, 한 대는 앞면을 검사하고 한 대는 뒷면을 검사하는 방법이나, 한 대는 앞면, 다른 두 대는 양 옆면을 검사하여 동시에 3곳의 영상을 입력받아 3차원의 형태를 구성하는 방법을 말한다.
본 연구에서 개발된 동판 검사 시스템을 적용하여 발생되는 문제들에 대해 수정할 필요가 있다. 또한 빠른 속도와 정확성을 높이기 위해 두 대 이상의 카메라를 설치하여 두 영상의 상호 연동 방안에 대해 연구할 계획이다.
즉, 한 대는 앞면을 검사하고 한 대는 뒷면을 검사하는 방법이나, 한 대는 앞면, 다른 두 대는 양 옆면을 검사하여 동시에 3곳의 영상을 입력받아 3차원의 형태를 구성하는 방법을 말한다. 이렇게 멀티 영상을 통해 정밀도를 더욱 개선하고 검사 속도도 높일 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	동판을 취급하는데 어려움이 따르는 이유는?	동판은 일종에 원자재의 성격을 갖고 있다. 동판은 크기에 따른 무게가 기하급수적으로 증가하므로 취급하는데 따른 어려움이 따른다. 동판 제조 공정에서 많은 종류의 결함이 발생할 수 있다.
	동판의 혹 모양의 결집은 어떤 과정에서 발생하는가?	그림 1은 동판 표면의 한영상의 예를 보여준다. 혹 모양의 결집은 고열의 동을 주물하는 과정에서 발생하게 된다. 동 내에 있던 기포가 압착 건조 과정에서 공기와 접촉하면서 혹 모양의 형태로 굳어진 형태로 나타나게 된다.

참고문헌 (9)

C. Oh, Y Ryu and B. Roh, "Video Tape Recorder Head inspection using image processing technique", Optical Enginieering, Vol. 38 No.1 pp. 124-130, Jan., 1999.

상세보기
Y. Ryu, C. Oh, and J. Lim, "Development of a noncontact optical sensor for a measuring the shape of a surface and thickness of transparent objects" Optical Engineering, Vol.40, No.4, pp.500-502, Apr. 2001.

상세보기
S. H. Lee and K. S. Choi, "A Development of Nondestructive Testing System with a Auto-loading unit for Semiconductor Inspection", Journal of Korean Institute of Information Technology, vol. 4, issue 5, pp. 1-93, June 2006.
B. K. P. Horn. Robot vision. MIT Press. 1986.
Ioannis Pitas. Digital Image Processing Algorithms, pp.239-253, Prentice Hall. New York. 1993.
J. R. Parker. Practical Computer Vision using C, pp.202-211, John Wiley & Sons Inc, New York. 1994.
Henning Bassmann and Philipp W. Besslich. Ad Oculos Digital Image Processing, pp.55-75, International Thomson Publishing, London. 1995.
William H. Press. Brian P. Flannery Saul a. Teukolsky, and William T. Vetterling, Numerical Recipes in C, pp.528-539, Cambridge University Press. New York. 1998.
J. R. Parker. Algorithms for Image Processing and Computer Vision. pp.16-18. John Wiley & Sons Inc. New York, 1997.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

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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