[논문]형광지를 이용한 물품검사 X-선 DR 영상처리 시스템 개발

박문규; 문하정; 이동훈

doi:10.6109/jkiice.2015.19.7.1737

[국내논문] 형광지를 이용한 물품검사 X-선 DR 영상처리 시스템 개발
The development of product inspection X-ray DR image processing system using intensifying screen 원문보기

박문규 (Department of Biomedical Engineering, Tongmyong University) , 문하정 (Department of Biomedical Engineering, Tongmyong University) , 이동훈 (Department of Biomedical Engineering, Tongmyong University)

물품 검사를 위한 산업현장에서는 물품의 표면뿐만 아니라 내부 부품결함 검사 또한 필요하다. 일반적으로 생산 공정에서의 물품 검사로 광학 검사를 많이 이용한다. 하지만 이는 표면상의 결함만을 검사할 뿐 물품 내부의 검사를 수행하기는 어렵다. 이러한 제한점을 극복하기 위해 광학 장치 대신 휴대용 X-선 DR 영상 획득 장치를 이용하여 영상을 실시간으로 얻는 동시에 제품 불량을 판별할 수 있는 시스템을 개발하였다. X-선 영상을 얻은 후 머신영상 처리를 통해 설정한 기준 값에 오차범위를 허용하면 통과, 그렇지 않으면 불량으로 인식되도록 시스템을 개발하였다. 또한, 물품의 불량 유무 결과와 그 수치는 사용자가 저장할 수 있도록 하였다.

In the industrial field for product inspection needs not only on the surface of the product but also the internal components defect inspection. Generally, optical inspection is mainly used for item inspection from production process. However, this is only to check defect of surface it is difficult to perform inspection of goods internal. To overcome these limitations, Instead of optical device by using the portable X- ray DR image acquisition device system developed to obtain an image in real time at the same time and determine product defects. After obtaining the X- ray image, the inspection product within error range is passed after machine image processing. Also, the results and numbers are stored by users.

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

문제 정의

하지만 광학검사의 경우 대부분 물품의 표면만을 검사하기 때문에 물품 내부적인 결함은 검사하기 어렵다. 이를 보완하기 위한 방법으로 물품의 내부까지 들여다 볼 수 있는 X-ray를 이용하여 물품 내부의 영상을 획득하고 내부의 결함을 찾는 방사선 DR(Digital Radiography) 검사 시스템(system)에 대해 연구하고자 하였다.
이러한 DR 시스템의 장점을 이용하여, 본 연구에서는 저렴한 가격의 DR 시스템을 구축하기 위해 영상획득 장치를 자체 제작하고, 휴대형 X-ray 장치를 이용하여 획득한 디지털 영상에 영상기법을 통한 물품 내부의 불량 유무를 판별하는 물품 검사 시스템을 개발 하고자 하였다.
본 연구에서는 DR 시스템을 적용하여 물품 내부의 영상을 획득하고 영상기법을 이용하여 물품의 불량 여부를 판별할 수 있는 산업용 물품검사 시스템을 개발하고 실험을 통해 그 유용성을 확인하였다. 형광지를 이용하여 저렴한 가격으로 영상획득장치를 시스템을 구성할 수 있으며, 디지털 영상을 획득한 이후 오류를 검출하기까지의 프로그램 동작소요 시간을 확인한 결과 0.

제안 방법

실시간으로 나타나게 된다. 이후 영상기법을 이용하여 물품의 오류를 검출하여, 불량품을 판별할 수 있도록 하였다. 그림 1은 물품 검사 시스템의 개요도이다.
본 연구에서는 direct DR 방식을 적용하였으며, 이는 X선 광자를 입력 형광지(100mm * 100 mm)에서 빛으로 변환하고 초 저휘도 CCD 카메라(640 * 480 픽셀)에 의해 발생된 빛을 수집 검출되는 방식이다[12, 13]. 이러한 DR 시스템을 구축하기 위해 그림 2와 같이 X선 조사 장치로 휴대형 X-ray 장치(PX-20HF, POSKOM, KOREA)를 사용하였으며, 디지털 영상 획득 장치는 자체 제작하였다. 대상이 되는 물품에 휴대형 X-ray로 방사선을 조사하게 되면, X-선을 빛으로 변환시켜 주는 영상 획득 장치의 형광막과 CCD 카메라를 거쳐 동축케이블을 통해 IMAQ A6822로 신호를 전송하고, PC로 디지털 영상을 획득할 수 있게 된다.
매우 미미하다. 그러므로 발생된 빛을 감지하기 위해 초저조도 CCD camera를 사용하였다. 영상처리 과정은 영상획득, 디스플레이뿐만 아니라 개발자들에게 손쉽게 프로그래밍 할 수 있도록 영상처리에 필요한 기본적인 함수들을 제공하는 NI Vision Assistant(National Instruments, US A)를 사용하여 수행 하였다.
가장 먼저 Color Plane Extraction 함수를 이용해 최초 획득한 16bit 영상을 8bit 흑백영상으로 변환시키고 기준이 되는 템플릿(template)을 설정하였다. 원하는 부분만의 정보를 얻기 위해 분석영역을 지정하는 ROI (Region of interest) 함수를 사용하였고, 지정된 영역 내에서 기준 템플릿과 유사한 이미지의 영역을 찾아내 정보를 알아 낼 수 있도록 Pattern Matching 함수를 이용한 영상기법을 사용하였다.
내부가 보이지 않는 동일한 두개의 제품이며, 한 제품은 인위적으로 내용물을 덜어내어 불량품으로 지정하였다. 휴대형 X-ray 장치와 디지털 영상 획득 장치를 이용하여 매니큐어 영상을 컴퓨터로 획득한 후, 영상기법을 통해 기준이 되는 템플릿과 일치하는 영역에서 처음과 끝을 나타내는 두 개의 에지를 검출하게 된다. 이때 각 에지에 해당하는 검출정보에서 에지 검출 시 설정하는 직선 ROI의 끝 지점에서 부터 각 에지까지 해당하는 픽셀(pixel)의 개수를 의미하는 Distance(Pixel) 정보 값의 차이를 통해서 오류를 검출 할 수 있으며, 단위 픽셀의 길이 값을 곱하여 환산하게 되면 실제 길이 값으로 확인할 수 있게 된다.
본 실험에서는 오차범위를 ±2 mm 허용하고 오차 범위를 만족하면 합격, 불만족하게 되면 불합격으로 판별하게 된다.

대상 데이터

그림 5에서 나타나있는 것처럼 물품검사 실험 대상으로 매니큐어를 사용하였다. 내부가 보이지 않는 동일한 두개의 제품이며, 한 제품은 인위적으로 내용물을 덜어내어 불량품으로 지정하였다.

이론/모형

그러므로 발생된 빛을 감지하기 위해 초저조도 CCD camera를 사용하였다. 영상처리 과정은 영상획득, 디스플레이뿐만 아니라 개발자들에게 손쉽게 프로그래밍 할 수 있도록 영상처리에 필요한 기본적인 함수들을 제공하는 NI Vision Assistant(National Instruments, US A)를 사용하여 수행 하였다.
원하는 부분만의 정보를 얻기 위해 분석영역을 지정하는 ROI (Region of interest) 함수를 사용하였고, 지정된 영역 내에서 기준 템플릿과 유사한 이미지의 영역을 찾아내 정보를 알아 낼 수 있도록 Pattern Matching 함수를 이용한 영상기법을 사용하였다. 이로 인해 물품마다 변할 수 있는 기준영역을 일정하게 정할 수 있었고, Edge Detector 함수를 이용하여 기준영역의 처음과 끝을 나타내는 두 개의 에지(edge)의 정보를 알아낼 수 있었다.
이로 인해 물품마다 변할 수 있는 기준영역을 일정하게 정할 수 있었고, Edge Detector 함수를 이용하여 기준영역의 처음과 끝을 나타내는 두 개의 에지(edge)의 정보를 알아낼 수 있었다. 다음으로 검출한 에지를 이용하여 물품검사 시스템을 만들기 위해 위와 같은 Vision Assistant의 영상처리 함수들을 LabView2012(National Instruments, USA) 에서 활용하였다.

성능/효과

88 mm로 검사에서 합격으로 판단되었다. 불량제품의 경우 두 에지의 Distance(Pixel)값과 그 차이 값은 각 41.44, 107.06, 65.62로 측정되었으며, 단위 픽셀 길이 값을 반영한 결과 4.92 mm로 검사에서 불합격으로 판단되었다. 그림 6은 물품 검사 시스템을 이용한 제품분류 결과이다.
시스템을 요구한다. 따라서 이번 연구에서 개발한 물품 검사 프로그램의 동작 속도를 측정하기 위해, PC 에 디지털 영상을 획득한 이 후부터 영상기법을 통하여 제품을 분류하는 과정까지의 수행시간을 Vision Assistant의 Performance Meter 기능을 통해 반복 측정한 결과 목록을 표 1에 나타내었으며, 이를 평균한 결과 약 0.27s 임을 확인할 수 있었다.
형광지를 이용하여 저렴한 가격으로 영상획득장치를 시스템을 구성할 수 있으며, 디지털 영상을 획득한 이후 오류를 검출하기까지의 프로그램 동작소요 시간을 확인한 결과 0.27s로 매우 신속하게 오류를 검출하여 불량 여부를 판별할 수 있다는 것이 큰 장점으로 나타났다. 또한 물품에 알맞은 기준 템플릿과 오차범위 값을 간단한 조작만으로 변경할 수 있기 때문에 다른 물품에도 쉽게 적용시킬 수 있다.

후속연구

또한 물품에 알맞은 기준 템플릿과 오차범위 값을 간단한 조작만으로 변경할 수 있기 때문에 다른 물품에도 쉽게 적용시킬 수 있다. 이런 결과를 바탕으로 이번 연구에서 개발한 물품 검사 시스템을 실제 산업현장에 활용한다면, 보다 신속하고 정확한 물품 내부검사로 인해 생산효율을 높이는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

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