[논문]고속 필름 인쇄 장치용 미세 라인 오류 검출 시스템의 개발

박영규; 이재혁

문제 정의

하지만 이 역시 플래시를 사용하여 얻은 순간 영상 획득에 그치고 있고 자동 검사 알고리즘이 없이 단지 모니터 상에 보여줌으로 해서 사람의 육안 검사의 문제점을 모두 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 고속 인쇄기에서 인쇄 상태를 감시하는 시스템을 구성하고 감시 알고리즘을 구현하는 것을 목표로 삼았다. 특히 여러가지 인쇄 에러 중에서 미세 라인 발생 에러를 주 목표로 삼았다.
특징 점으로는 점, 선, 에지, 코너점등이 있을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이 특징점 중에서 이미지 전반에서 나타날 수 있는 에지를 이용하여 혼들림에 대해서 보상한다.
본 논문에서는 고속, 고 해상도의 비전 검사 시스템에서 발생하는 혼들림 문제의 해결 방안과 라인 발생 에러 검출에 대한 방안을 제시 하였다. 분당 140m 의 고속의 인쇄 시스템에서 가장 중요한 문제는 역시 조명과 혼들림에 대한 보정이었다.

제안 방법

라인 발생 에러의 경우 앞에서 말한 것과 같이 그 폭이 매우 가늘어 일반 해상도의 카메라에 의해서는 검출 될 수가 없다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 구현하고자 하는 감시시스템의 스펙을 검토한 후 적합한 고해상도의 고속 라인 카메라를 선정하였다.[1-5]
본 논문에서는 기존의 영상처리 알고리즘을 라인 스캔 카메라를 이용한 식품 포장용 필름 인쇄의 품질 검사 시스템에 도입하여 원하는 작업을 수행할 수 있도록 기존에 나와 있는 다양한 영상처리 기법 ([7]-[10)]을 사용하여 다음과 같은 알고리즘을 제안한다. 첫째, 노이즈로 인한 이미지의 에러를 제거하기 위해 블러 링을 실시한다.
알고리즘을 제안한다. 첫째, 노이즈로 인한 이미지의 에러를 제거하기 위해 블러 링을 실시한다. 블러링(Blurring)은 원 영상과 가우시안 스무딩 마스크를 사용하여 영상의 노이즈를 제거하게 된다(8).
노이즈를 제거하기 위해서 일반적으로 사용하는 가우 시안스무딩 마스크를 이용한 블러링 기법을 사용하였오나 완전히 제거되지 않아 Labeling에서 픽셀 수 제한을 통한 노이즈 제거 법을 추가적으로 사용하였다. 경험적으로 픽셀수는 30S 픽셀 정도가 적당하였다.
실험에서는 2배의 튜닝 마스크를 이용하였고 경우에 따라서는 3배의 튜닝 마스크를 사용할 필요성도 있었다. 그리고 Dynamic threshold 값을 이용하여 영상획득 시 조도 상태에 의존적인 획득 영상의 명도 값을 독립화 하였다.

대상 데이터

이 필름은 고속으로 가이드 롤러 사이를 이동하고 있고 라인 스캔 카메라 앞에서 스캔 된다 카메라 옆에는 두 개의 할로겐 조명이 전방 확산 방식으로 위치해있다. 카메라에 의해 획득된 영상은 32비트 채널(8) 비트 4채널)을 통해 Horizon 보드의 메모리에 적재된다, 우리가 사용할 영상은 1000라인이므로 1000라인이 되면 보드의 메모리는 호스트 컴퓨터에 적재된다. 이 영상을 알고리즘이 가져다 처리 하게 된다.

성능/효과

법을 추가적으로 사용하였다. 경험적으로 픽셀수는 30S 픽셀 정도가 적당하였다.
실제 인쇄기에 카메라를 부착하여 얻어진 영상에 대해 위와 같이 전처리 과정을 잘 거친 영상의 경우 여러 차례 실제 실험을 롱하여 본 논문에서 제시한 방법이 매우 효과적으로 잘 수행되고 있는 것을 확인하였다.
분당 140m 의 고속의 인쇄 시스템에서 가장 중요한 문제는 역시 조명과 혼들림에 대한 보정이었다. 조명은 다양한 기구적인 방법으로 개선하였고 결국 소프트웨어적으로 혼들림을 보상하는 것이 관건이 돤다' 혼들림 보정을 위한 모든 에지 픽셀에서의 방향 데이터를 가지고 그 주위 에지에 대해서 비교하여 혼들림 정도를 계산 하였으나 성공률이 거의 제로에 가까운 결과를 나타내었다. 결국, 에지의 검출에서 세로 에지만을 이용하는 방법과 이 세로 에지를 재구성한 또 하나의 에지 정보를 이용하여 그 성공률을 향상 시킬 수 있었다.
조명은 다양한 기구적인 방법으로 개선하였고 결국 소프트웨어적으로 혼들림을 보상하는 것이 관건이 돤다' 혼들림 보정을 위한 모든 에지 픽셀에서의 방향 데이터를 가지고 그 주위 에지에 대해서 비교하여 혼들림 정도를 계산 하였으나 성공률이 거의 제로에 가까운 결과를 나타내었다. 결국, 에지의 검출에서 세로 에지만을 이용하는 방법과 이 세로 에지를 재구성한 또 하나의 에지 정보를 이용하여 그 성공률을 향상 시킬 수 있었다. 이때 잘 획득된 기준영상에서 기준 선택 영역을 사용자가 선택하게 하고 감시하고자 하는 영상의 전체 영역 중에서 특별히 라인 발생시 특징이 두드러지게 나타나는 영역(검사영역) 또한 사용자가 선택하게 함으로써 그 성공률 온 거의 100%에 가까운 것을 확인할 수 있었다.
결국, 에지의 검출에서 세로 에지만을 이용하는 방법과 이 세로 에지를 재구성한 또 하나의 에지 정보를 이용하여 그 성공률을 향상 시킬 수 있었다. 이때 잘 획득된 기준영상에서 기준 선택 영역을 사용자가 선택하게 하고 감시하고자 하는 영상의 전체 영역 중에서 특별히 라인 발생시 특징이 두드러지게 나타나는 영역(검사영역) 또한 사용자가 선택하게 함으로써 그 성공률 온 거의 100%에 가까운 것을 확인할 수 있었다.

후속연구

향후 개선점으로는 인쇄기에서 발생하는 외부 트리거 산호를 사용하지 않는 본 논문에서의 품질 검사 시스템은 세로 영역을 모두 검사하여 검사 시간이 길어졌지만 만약 외부 트리거를 사용하여 선택 영역만을 전 처리하였을 경우 이미지 크기에 따라 수행시간을 크게 개선시킬 수 있을 것이다. 또한 컬러 라인 스캔 카메라를 사용할 경우 인쇄 잉크가 뭉게지는 질감 에러를 검출하는 기능 추가와 기준 색상과 크게 달라지는 색상 오류 검출 기능을 추가할 수 있다.

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