[논문]PCB 패턴 검출을 위한 FPGA 기반 프레임 그래버 시스템 구현

문철홍

doi:10.13067/jkiecs.2018.13.2.435

PCB 패턴 검출을 위한 FPGA 기반 프레임 그래버 시스템 구현
Implementation of an FPGA-based Frame Grabber System for PCB Pattern Detection 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.13 no.2, 2018년, pp.435 - 442

초록
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본 논문에서는 FPGA를 기반으로 Camera Link (Medium)를 제공하는 PCB 패턴 검출 시스템을 구현하였다. 시스템 구현을 위해 비전 라이브러리를 IP로 구현하여 고속으로 패턴 매칭을 할 수 있도록 하였다. 구현된 IP는 영상입력용 카메라링크 IP, 히스토그램 IP, VGA 제어 IP, 수직투영 IP 및 수평투영 IP가 있다. 디지털 카메라에서 고속으로 전송되는 영상을 처리하기 위해 Xilinx사의 Virtex-5 계열의 FPGA 칩을 사용하였다. 그래버 시스템 구현을 위해 RISC 구조의 CPU인 MicroBlaze를 사용하였으며, PC와의 연동을 위해 PCI Express를 사용하였으며, 영상의 처리결과는 컴퓨터의 모니터와 7인치 LCD에 표현하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study implemented an FPGA-based system to extract PCB defect patterns. The FPGA-based system can perform pattern matching at high speed for vision automation. An image processing library that is used to extract defect patterns was also implemented in IPs to optimize the system. The IPs implemented are Camera Link IP, Histogram IP, VGA IP, Horizontal Projection IP and Vertical Projection IP. In terms of hardware, the FPGA chip from the Vertex-5 of Xilinx was used to receive and handle images that are sent from a digital camera. This system uses MicroBlaze CPU. The image results are sent to PC and displayed on a 7inch TFT-LCD and monitor.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 구현한 시스템이 고속 영상 전송의 표준인 Camera Link(Medium)방식에서 정확하게 동작하는지 실험하였다. 또한 디지털 카메라에서 전송된 영상 데이터가 FPGA 내부의 IP에서 정상적으로 동작하는지 여부와 PC모니터 전송에 대하여 실험하였 다.
본 연구에서는 PCB의 생산 과정에서 중요시 되고 있는 불량 PCB 검출 기술의 성능을 높이기 위해서 카메라 링크를 이용한 실시간 패턴 매칭 프레임 그래버 시스템을 구현하였다. 구현된 영상처리 시스템은 FPGA 모듈 내부에 히스토그램, 수직투영, 수평투영, 카메라 링크 IP들을 구현하였고, 구현된 IP들은 소형화가 가능하고 재사용 및 고속화 처리가 가능하였다.

제안 방법

그림 13은 TFT-LCD의 동작을 확인하기 위해 사용된 Color Bar 테스트 벤치 시뮬레이션 결과를 보여 주고 있다. TFT-LCD의 수평 방향으로 영상을 이루는 기본색인 Red, Green, Blue Color를 나타내기 위해서 각각 160Line 만큼 분할하였다. 7인치 TFT -LCD에 디스플레이 되는 수평 영역과 수직 영역은총 800픽셀과 480라인으로 구성되어있다.
각각 1728번과 588번을 계수하며 영상데이터를 전송하기 위해 256×256 크기만큼 설정된 양방향 SRAM 블록에 1라인(256pixel)을 전송한다.
전체 시스템과 PC와의 연결을 위해서 PCI Express를 사용하였다. 그리고 Camare Link 모듈을 통하여 디지털 카메라를 인터페이스하였다.
그리고 Carmera Link[7-8]를 이용하는 영상처리 시스템에서는 고속으로 전송 되는 영상 데이터를 PC기반에서 처리하기 위해 고가의 프레임 그래버 시스템(Frame Grabber System)이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 영상 입력 및 처리를 동시에 수행할 수 있는 시스템을 설계하였으며, 영상처리 결과를 PC모니터로 전송할 수도 있고, 또한 VGA IP를 통하여 자체적으로 7인치 LCD에 표시할 수 있는 PCB 패턴 검출 그래버 시스템을 구축하였다.
본 논문에서는 구현한 시스템이 고속 영상 전송의 표준인 Camera Link(Medium)방식에서 정확하게 동작하는지 실험하였다. 또한 디지털 카메라에서 전송된 영상 데이터가 FPGA 내부의 IP에서 정상적으로 동작하는지 여부와 PC모니터 전송에 대하여 실험하였 다. 그림 14는 구현된 FPGA 시스템이다.
하지만 투영 벡터는 X축이나 Y축의 면단위에 대한 두 개의 일차원 데이터를 가지고 있다. 본 논문에서는 투영 벡터를 이용하여 잡음을 제거하고 패턴을 비교하였다. 그림 1은 투영 벡터 결과를 나타냈다.
시뮬레이션을 위해 영상 데이터를 ROM (256×256×8bit) 형태로 내부에 저장하고 클럭에 맞추어 출력 데이터로 전송하도록 하였다.

대상 데이터

설계된 IP를 실제 하드웨어에 적용, 검증하기 위해 Tektronix의 TLA5203 로직 애널라이저를 사용 하였고, 출력 신호를 측정하기 위하여 MSO 4140 오실로스코프를 사용하였다. 디지털 카메라는 Medium 을 지원하는 DALSA의 4M60모델을 사용하였다.
그림 3은 Xilinx Virex-5 소자를 이용한 FPGA 시스템 구성도를 나타냈다. 본 연구에서 제작된 시스템은 세부 회로를 지원하기 위하여 33MHz, 27MHz, 12MHz의 클럭을 사용하였다. 그리고 Viertex-5 FPGA를 구성하고 ISP PROM을 프로그램 하기 위해 JTAG 포트를 사용하였다.
본 연구에서는 FPGA시스템의 제어 장치로서 Xilinx의 MicroBlaze soft processor를 사용하였다. 이 프로세서는 FPGA에 있는 구성 논리에서 만들어 지며, MicroBlaze는 RISC 구조와 매우 유사한 DLX 구조이다.
본 논문에서는 패턴 매칭 시스템 설계를 위하여 Xilinx ISE Tool을 사용하였으며, 설계된 IP를 검증하기 위하여 Montor Graphics사의 ModelSim을 사용하였다. 설계된 IP를 실제 하드웨어에 적용, 검증하기 위해 Tektronix의 TLA5203 로직 애널라이저를 사용 하였고, 출력 신호를 측정하기 위하여 MSO 4140 오실로스코프를 사용하였다. 디지털 카메라는 Medium 을 지원하는 DALSA의 4M60모델을 사용하였다.

이론/모형

본 논문에서는 패턴 매칭 시스템 설계를 위하여 Xilinx ISE Tool을 사용하였으며, 설계된 IP를 검증하기 위하여 Montor Graphics사의 ModelSim을 사용하였다. 설계된 IP를 실제 하드웨어에 적용, 검증하기 위해 Tektronix의 TLA5203 로직 애널라이저를 사용 하였고, 출력 신호를 측정하기 위하여 MSO 4140 오실로스코프를 사용하였다.
시스템 구현을 위해 Vixtex-5 LX110T를 사용하였고, Xilinx사의 XPS를 이용하여 32Bit RISC와 매우 유사한 DLX 구조인 MicroBlaze Core를 사용하였다. 그리고 PC 접속을 위해 PCI Express를 사용하였다.

성능/효과

본 연구에서는 PCB의 생산 과정에서 중요시 되고 있는 불량 PCB 검출 기술의 성능을 높이기 위해서 카메라 링크를 이용한 실시간 패턴 매칭 프레임 그래버 시스템을 구현하였다. 구현된 영상처리 시스템은 FPGA 모듈 내부에 히스토그램, 수직투영, 수평투영, 카메라 링크 IP들을 구현하였고, 구현된 IP들은 소형화가 가능하고 재사용 및 고속화 처리가 가능하였다.
본 연구에서 제안한 IP들은 고속으로 입력되는 영상 데이터를 실시간으로 처리하여 PCB 패턴의 빠른 처리가 가능하였으며 안정적인 성능을 나타내었다.

후속연구

디지털 카메라에서 입력되는 영상의 주기가 1/60초이기 때문에 부가적인 영상처리 시간을 고려해도 최소한 10회/초 이상의 패턴매칭 영상처리가 가능 하였다. 추후 금번 연구를 통하여 개발된 프레임 그래버 시스템을 이용한 PC 응용 프로그램에 대한 추가 적인 연구가 필요하다고 생각된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	휘도차에 의해 발생한 원하지 않는 잡음은 무엇을 통해 제거하는가?	같은 조건에서 획득된 영상이라도 환경적인 변화에 따라 휘도차가 발생하게 되며, 이러한 휘도차에 의해 원하지 않는 잡음이 생성된다. 이러한 잡음은 투영 벡터를 통해 제거하였다[9-10] .
	영상처리 분야는 무엇으로 분류할 수 있는가?	영상처리 분야는 특징 추출(Feature extraction), 영상 개선(Image enhancement), 영상 복구(Image restoration), 영상 재구성(Image reconstruction), 영상 분석(Image analysis), 영상 인식 (Image recognition), 영상 압축 (Image compression) 등으로 분류할 수 있다. 특징 추출 분야는 영상에서 에지(Edge), 사각형, 타원, 등을 추출하여 물체를 인식하고 분석하는데 효율적이고, 정확성을 높이기 위한 전처리 과정으로 에지 처리, 허프 변환(Hough transform), Wavelet 변환, Fourier 변환 등의 방법으로 특징들을 추출하고 있다[1-2].
	투영 벡터는 어떤 데이터를 가지고 있는가?	일반적인 영상 데이터는 픽셀 단위로 XY축 2차원으로 구성하여 저장한다. 하지만 투영 벡터는 X축이나 Y축의 면단위에 대한 두 개의 일차원 데이터를 가지고 있다. 본 논문에서는 투영 벡터를 이용하여 잡음을 제거하고 패턴을 비교하였다.

참고문헌 (10)

D. Gang, Digital Image Processing using Visual C++. Seoul: SciTech Media, 2005.
S. Hwang, Image Processing Programming Visual C++. Seoul: Hanbit Publishing Network, 2007.
B. Choi, J. Park, J. Song, and B. Yoon, "Object Detection and Tracking with Infrared Videos at Night-time," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 10, no. 2, 2015, pp. 183-188.

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S. Kim, and G. Seok, "Effective Eye Detection for Face Recognition to Protect Medical Information," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 12, no. 5, 2017, pp. 923 - 932.
K. Jang and S. Kwak, "Fast Center Lane Detection Method for Vehicle Applications," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 9, no. 6, 2014, pp. 649-656.

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K. Jung and C. Moon, "An Impletation of FPGA-based Pattern Matching System for PCB Pattern Detection," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 11, no. 5, 2016, pp. 465-472.

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C. Lee, "An Embedded FPGA Implementation for a Cameralink Interface," J. of Institute of Korean Electrical and Electronics Engineers, vol. 15, no. 2, 2011, pp. 122-128.
PULNiX America, "Specification of the Camera Link Interface Standard for Digital Camera and Frame Grabbers," Technical Report, October 2000.
D. Jang, The Embedded SoC System for a Moving Object Tracking and Distance Detection. Gwangju: Gwangju University, 2008.
S. Kim, SoC System-based Real Time Moving Object Tracing System Implementation. Gwangju: Gwangju University, 2007.

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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