[논문]BLU의 자동결함검출을 위한 템플레이트 검사와 블록매칭 방법

조상희; 한창호; 오춘석; 유영기

BLU의 자동결함검출을 위한 템플레이트 검사와 블록매칭 방법
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조상희 (선문대학교 전자정보통신공학부) , 한창호 (선문대학교 전자정보통신공학부) , 오춘석 (선문대학교 전자정보통신공학부) , 유영기 (선문대학교 전자정보통신공학부)

본 논문에서는 자동결함검출 방법으로 돌출 함몰, 점 등과 같은 작은 결항들을 검출하기 위해 모폴로지의 닫힘, 열림 방법을 이용하는 템플레이트 검사 방법을 사용하였고, 얼룩, 스크래치와 같은 큰 결함을 검출하기 위해 영상에서 격자와 같은 일정한 블록을 형성하여 각 블록을 비교하여 결함을 찾는 블록매칭 방법을 사용하였다. 또한 이 알고리즘을 적용한 결과 결함 검출에 좋은 성능이 있음을 보여준다. 제안된 알고리즘은 자체 개발한 장비에서 실제 BLU의 영상을 얻어 테스트를 하였다.

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문제 정의

본 논문에서는 디스플레이장치에 사용되는 BLU의 결함 들을 검출하는 안정적이고 효과적인 방법을 제안하였다. 여러가지 형태로 정의된 결함들뿐만 아니라 불균일한 결 함에 대해서도 검출이 가능함을 보여준다.
최근 산업현장에서 발생되는 여러가지 사례들을 일반화 하고 체계화 하는 시도가 진행되고 있으며, 밝은 부분이나 색의 번짐 현상으로 해석할 수 있는 각종 얼룩결함에 대한 접근이 시도되고 있다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 통해 균일화된 결함에 대한 검출 실험을 하고, 불균일한 결함 검출에 대한 가능성을 제시한다.

제안 방법

본 논문에서 제안한 알고리즘은 자체 개발한 소프트웨어 와 하드웨어 시스템에 적용하였다" 소프트웨어는 旧M PC, Pentium IV, Windows 운영체계에서 동작하며, Visual C++ 6.0으로 개발되었고, 열림, 닫힘 등과 같은 모폴로지 알고리즘은 인텔에서 제공하는 Opencv (opencv-b4a, ipl25) 라이브러리를 이용하였고, 그밖에 다른 알고리즘은 C++ 코드로 구현을 했다. 하드웨어 시스템은 라인 스캔 카메라와 조명을 사용하여 카메라를 움직여 영상을 획득한다.
Z1 리고 다시 이진화한 영상과 닫 힘 연산을 수행 한 영상의 음영 값을 비辺하여 △(*><, y) 값을 산출한다. 두 번째로 이진화한 영상을 열림 연산을 행한 후, 이진화한 영상의 음영 값과 비교하여 △O(x, y) 를 산출한다. 마지막으로 ZiC(x, y) 과 △O(x, y)를 더하여 결과값 D(x, y)을 구한다.
실험은 실제 BLUS 자체 제작한 자동결함 검사 시스템 에서 카메라를 구동시켜 획득한 이미지를 통해 검증 실험을 하였다. 검출한 결함들을 보면 템플레이트 검사 방법을 이용한 경우 결함의 크기와 상관없이 검출을 하기 도 하지만 작은 결함에 대해 검출이 뛰어 나다.
5의 (a)는 스크래치 결함을 갖고 있는 영상이고, (b)는 블록매칭을 적용한 결과이며, (c)는 후처리 결과이다. 후처리를 위해서 이진 화 연산을 적용하였고, 다시 메디안필터를 사용하여 잡 음처럼 보이는 작은 변화를 제거 하였다. 그림(c)에서 스 크래치 결함이 점선 형태로 끊어지는 이유는 그림(a)의 영상에서 원모양과 라인이 겹치기 때문이다.

대상 데이터

0으로 개발되었고, 열림, 닫힘 등과 같은 모폴로지 알고리즘은 인텔에서 제공하는 Opencv (opencv-b4a, ipl25) 라이브러리를 이용하였고, 그밖에 다른 알고리즘은 C++ 코드로 구현을 했다. 하드웨어 시스템은 라인 스캔 카메라와 조명을 사용하여 카메라를 움직여 영상을 획득한다. 조명은 PLC 램프를 사용하며, 카메라는 5150 pixel/line, 40바Upixel의 성능이 갖는다.

이론/모형

앞서 설명한 두 단계의 검출방법을 연속 수행함으로써 보다 향상된 검출율을 확인할 수 있었다. 1단계에서 작은 결함 검출 을 위해 템플레이트 검사 방법인 모폴로지를 이용하여 검출하며, 2 단계에서 큰 결함이나 1 단계에서 검출하지 못한 결함을 블록 매칭 방법을 이용하여 검출을 한다.
그러므로 차이가 나는 곳은 큰 음영값을 갖게 되어 영상에서 쉽게 발견할 수 있다. 블록 매칭을 통해 구해진 영상의 잡음 을 제거하기 위해 메디안 필터를 사용하였다.
템플레이트 검사 방법을 거쳐 나온 영상에는 잡음이 남아 있는테 1 픽셀 단위의 작은 점들 을 제거하기 위하여 메디안 필터(Median Filter)! 적용하여 검출에 필요한 결함만 구할 수 있었다. 여기서 사용한 이진화 연산 방법은 오쯔(otsu) 방법믈 사용하여 얻었다.
큰 결함을 검출하기 위해 블록 매칭 (디。ck Matching) 방법을 이용하였다. 먼저 블록 매칭방법을 구현하기 위하여 그림 3의 (a)에서와 같이 원래 이미지에 격자를 그 린다.

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