KR100949200B1 - 체적을 이용한 결함크기 측정방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 체적을 이용한 결함크기 측정방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 체적을 이용한 결함크기 측정방법은 비전검사장비를 이용하여 이미지를 획득하고, 획득한 이미지를 분석하여 결함의 크기를 측정하는 방법에 있어서, 블럽(BLOB)단계, 상기 블럽단계에서 픽셀값이 1인 경우, 해당 픽셀 각 영역의 그레이(Gray)레벨값들을 측정하여 저장하는 그레이레벨값 측정단계, 상기 그레이레벨값 측정단계에서 측정된 각 영역의 그레이레벨값과 상기 각 영역의 정상상태 그레이레벨값의 임계값과의 차이값을 계산하고 상기 차이값들을 합산하여 결함의 체적으로 정의하는 결함체적 정의단계, 상기 그레이레벨값 측정단계에서 측정된 그레이레벨값 중 최대값을 추출하고, 추출된 최대값과 상기 임계값과의 차이값을 상기 결함체적의 높이로 정의하는 결함높이 정의단계, 상기 결함체적 정의단계에서 정의된 결함체적과 상기 결함높이 정의단계에서 정의된 결함체적의 높이를 이용하여 결함의 크기를 정의하는 결함크기 정의단계를 포함하며, 상기 결함의 체적을 종형(Bell Type) 또는 원뿔형(Cone Type)으로 가정한 후 상기 체적을 이용하여 결함크기를 측정하는 측정방법인 것을 특징으로 한다. 이에 의하여, 본 발명에 따르면, 쓰레쉬홀딩 이후 잘려나간 부분의 체적을 통해 결함의 크기를 측정하여 반복측정에 따른 오차를 줄이고, 측정값의 신뢰도 및 재현성을 향상시킬 수 있는 체적을 이용한 결함크기 측정방법이 제공된다.

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Description

체적을 이용한 결함크기 측정방법{Volume based defect measuring methods with high repeatibility}

본 발명은 체적을 이용한 결함크기 측정방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 비전검사장비를 사용하여 측정한 체적을 통해 결함크기를 측정할 수 있는 체적을 이용한 결함크기 측정방법에 관한 것이다.

일반적으로, 평판표시장치(FPD:Flat Panel Display), 엘시디(LCD:Liquid Crystal Display) 등은 비전검사장비를 사용하여 평면상의 결함을 검사 또는 측정하고 있다. 이같은 비전검사장비는 CCD(Charge Coupled Device) 등의 영상획득장치를 이용하여 영상을 획득한 후 획득한 영상으로부터 불량을 검사하여 불량 부품을 검출한다.

상술한 비전검사장비를 이용한 종래 결함분석방법을 도 1 내지 도 3을 통해 설명한다. 기존의 결함크기 측정방법은 비전시스템으로 영상을 취득한 후 이로부터 공간영역(xy평면상의 공간영역)에 적절한 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 공간영역에서 도 1에서와 같이 직접 결함을 추출한다. 이 경우 결함은 주변의 배경과 휘도차이를 나타나므로 결함은 주변부와 나타내는 휘도차이로부터 추출된다. 이때, 휘도차이는 0 내지 255까지의 값을 가지는 그레이레벨(Gray Level)값으로 나타낼 수 있다.

이 같이 추출된 영상에 정상으로 판단하는 허용 그레이레벨값인 정상허용 임계값을 적용하면 도 2에서 도시된 바와 같이 상기 임계값보다 작은 그레이레벨값은 남게되고, 상기 임계값보다 큰 그레이레벨값은 잘려나가게 된다. 이를 쓰레쉬홀딩(Thresholding, 이하 "쓰레쉬홀딩"이라 함)이라 한다.

이때 잘려나간 "A" 부분의 단면의 평균 길이를 측정하여 결함의 크기로 결정하게 된다. 도 3은 "A"부분의 잘려나간 면을 도시하고 있다. 이와 같은 단면을 통해 결함의 크기는 아래 수학식으로 도출된다.

그러나, 상술한 바와 같은 결함크기 측정방법은 검사장비의 미세한 위치의 변동에 따라 CCD소자의 감광도가 매번 유동적일 수 있고, 검사장비에 사용되는 장비의 렌즈 굴절율, 조도, 조명의 산란정도 등의 광학적 특성들이 매 측정시마다 변할 수 있으며, 기타 기구의 진동, 카메라/전장 노이즈 등에 따라 획득되는 영상이 매번 다를 수 있어 동일시료 및 동일 결함에 대해 반복 측정한 값이 오차가 크게 발생하여 이를 이미지 프로세싱 하더라도 매번 동일한 영상을 획득할 수 없다.

따라서, 쓰레쉬홀딩 이후에 잘려나간 단면의 장축과 단축을 구하여 평균한 값을 구하는 방법에 따라 결함의 크기를 결정하더라도 매번 절단되는 면의 형태가 달라지므로 측정된 결함의 크기도 서로 간에 편차가 크게 발생하여 결함의 크기에 대한 재현성이 떨어져 신뢰도가 낮아지는 문제점이 있었다.

또한, 실제로 측정된 값과 획득된 이미지를 이용하여 측정한 값을 비교해보면 실측값과 이미지를 이용하여 측정한 값의 오차가 커서 이미지를 이용하여 결함의 크기를 측정된 값의 신뢰도가 낮아지는 문제점이 발생하였고, 이에 따른 실제 결함을 재현하는 재현성에 있어서 신뢰도 또한 낮아지는 문제점이 있었다.

따라서, 본 발명의 목적은 이와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 쓰레쉬홀딩 이후 잘려나간 부분의 체적을 통해 결함의 크기를 측정할 수 있는 체적을 이용한 결함크기 측정방법을 제공함에 있다.

또한, 반복측정에 따른 편차를 줄일 수 있는 체적을 이용한 결함크기 측정방법을 제공함에 있다.

또한, 오차를 줄임으로 인해 결함의 실측값에 대한 이미지를 이용하여 측정된 측정값의 신뢰도를 높일 수 있는 결함크기 측정방법을 제공함에 있다.

또한, 측정값의 신뢰도가 향상됨에 따라 재현성이 향상된 체적을 이용한 결함크기 측정방법을 제공함에 있다.

상기 목적은, 본 발명에 따라, 비전검사장비를 이용하여 이미지를 획득하고, 획득한 이미지를 분석하여 결함의 크기를 측정하는 방법에 있어서, 획득한 이미지의 각 픽셀의 값이 결함이 있으면 해당 픽셀값을 1로 변환하여 저장하고, 결함이 없으면 해당 픽셀값을 0으로 변환하여 저장하는 블럽(BLOB)단계, 상기 블럽단계에서 픽셀값이 1인 경우, 해당 픽셀 각 영역의 그레이(Gray)레벨값들을 측정하여 저장하는 그레이레벨값 측정단계, 상기 그레이레벨값 측정단계에서 측정된 각 영역의 그레이레벨값과 상기 각 영역의 정상상태 그레이레벨값의 임계값과의 차이값을 계산하고 상기 차이값들을 합산하여 결함의 체적으로 정의하는 결함체적 정의단계, 상기 그레이레벨값 측정단계에서 측정된 그레이레벨값 중 최대값을 추출하고, 추출된 최대값과 상기 임계값과의 차이값을 상기 결함의 높이로 정의하는 결함높이 정의단계, 상기 결함체적 정의단계에서 정의된 결함의 체적과 상기 결함높이 정의단계에서 정의된 결함의 높이를 이용하여 결함의 크기를 정의하는 결함크기 정의단계를 포함하는 체적을 이용한 결함크기 측정방법에 의해 달성된다.

여기서, 상기 결함크기 정의단계에서의 결함의 크기는 상기 결함의 체적을 구성하는 도형의 밑면의 직경일 수 있다.

또한, 상기 결함의 체적을 구성하는 도형은 종형(Bell Type)일 수 있다.

한편, 상기 결함의 체적을 구성하는 도형은 원뿔형(Cone Type)일 수 있다.

본 발명에 따르면, 쓰레쉬홀딩 이후 잘려나간 부분의 체적을 통해 결함의 크기를 측정할 수 있는 체적을 이용한 결함크기 측정방법이 제공된다.

또한, 반복측정에 따른 오차를 줄일 수 있는 체적을 이용한 결함크기 측정방법이 제공된다.

또한, 오차를 줄임으로 인해 결함검출의 신뢰도가 높은 결함크기 측정방법이 제공된다.

또한, 측정값의 신뢰도가 향상됨에 따라 재현성이 향상된 체적을 이용한 결함크기 측정방법이 제공된다.

설명에 앞서, 여러 실시예에 있어서, 동일한 구성을 가지는 구성요소에 대해서는 동일한 부호를 사용하여 대표적으로 제1실시예에서 설명하고, 그 외의 실시예에서는 제1실시예와 다른 구성에 대해서 설명하기로 한다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 제1실시예에 따른 체적을 이용한 결함크기 측정방법에 대하여 상세하게 설명한다.

도 4는 본 발명의 제1실시예에 따른 체적을 이용한 결함크기 측정방법의 알고리즘이고, 도 5는 본 발명의 제1실시예에 따른 획득한 이미지의 결함부분의 확대도이다. 도 4를 참조하면, 비전검사장비를 이용하여 획득한 이미지의 각 픽셀의 값이 결함이 있으면 해당 픽셀값을 1로 변환하여 저장하고, 결함이 없으면 판정되면 해당 픽셀값을 0으로 변환하여 저장한다(S10). 이를 도 5를 통해 살펴보면 결함이 있는 부분은 1로 저장되고, 0으로 결함부분의 주변부인 결함이 없는 부분은 0으로 저장되는 것이다. 또한, 1로 저장되는 영역을 블럽영역이라고 정의한다.

이를 블럽(BLOB:Binary Label OBject)이라고 하는데, 대체로 블럽은 이미지 등에서 객체들을 배경과 분류하기 위해 흔히 사용된다.

다음, 상기 블럽단계에서 픽셀값이 1인 경우 즉, 블럽영역은 해당 영역의 각 픽셀의 그레이레벨(Gray Level)값들을 측정하여 저장한다(S20). 이와 같이 저장된 값들은 x, y 및 그레이레벨값을 축으로 하는 공간영역에 소정의 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 도 6과 같이 표현될 수 있다. 이때, 결함은 주변의 배경과 휘도차이를 나타내고, 휘도차이는 0 내지 255까지의 값을 가지는 그레이레벨(Gray Level)값으로 나타낼 수 있고, 여기서 그레이레벨값을 나타낸 축의 값은 0부터 255까지의 값을 0부터 1까지의 값으로 정규화하여 나타낸 것이다.

다음, 도 6과 같이 표현된 블럽영역을 정상상태 그레이레벨값의 임계값(G_threshold)으로 쓰레쉬홀딩(Thresholding)하면 그레이레벨값이 임계값(G_threshold)을 넘어서는 부분은 삭제되고 임계값(G_threshold)을 넘어서지 않는 부분인 C' 형태인 도 7과 같이 표현될 수 있고, 잘려진 부분은 도 8과 같이 표현될 수 있다. 즉, 도 8의 D부분은 결함을 나타내고 있는 것이다. 이때, 임계값(G_threshold)은 일정한 값일 수 있고, 획득되는 영상마다 가변적으로 변할 수 있다.

따라서, D부분의 체적은 아래와 같이 정의할 수 있다. 상기 그레이레벨값 측정단계에서 측정된 블럽영역 내의 각 x,y의 좌표에 대응되는 그레이레벨값과 각 x,y의 좌표에 대응되는 정상상태 그레이레벨값의 임계값(G_threshold)과의 차이값을 계산하고 상기 차이값들을 합산하여 결함의 체적(V_b)으로 정의할 수 있다(S30).

다음으로, 결함의 높이를 정의한다. 도 9는 도 8의 D부분을 도시한 모식도이다. 도 9를 참조하면, D부분은 부분적으로 돌출된 기둥(10)으로 표현될 수 있고, 상기 기둥(10)의 각각의 높이는 상술한 바와 같이 해당 x값 및 y값의 그레이레벨값으로 측정되어 있다.

따라서, 상기 그레이레벨값 측정단계에서 측정된 그레이레벨값 중 최대값(G_Max)을 추출하고, 추출된 최대값(G_Max)과 상기 임계값(G_threshold)과의 차이값을 상 기 결함의 높이(h_b)로 정의한다(S40). 이는 아래와 같은 식으로 도출될 수 있다.

이와 같이 정의된 결함의 체적(V_b)과 높이(h_b)를 이용하여 결함의 크기를 정의할 수 있다(S50). 이때, 결함의 크기는 결함의 체적(V_b)을 구성하는 도형의 밑면의 직경으로 정의할 수 있다.

이와 같은 결함의 크기를 정의하는 방법의 일례로 결함의 체적을 구성하는 도형을 종형(Bell Type)으로 가정해서 결함의 크기를 정의하도록 한다.

도 10은 본 발명의 제1실시예에 따른 종형 결함의 모식도이다. 도 10을 참조하면, 종형 기둥(20)은 2차원적인 포물선을 세로축을 기준으로 회전시킨 형태와 같다고 할 수 있다.

따라서, 상기 포물선은 도 11에 도시된 바와 같이 초점이 (0,-a)이고, 꼭지점이 원점(0,0)인 X²=-4aY로 정의되는 포물선으로 정의할 수 있다. 이와 같이 정의된 포물선을 도 12에 도시된 바와 같이 Y축 방향으로 h_b만큼 평행이동 시키면 아래와 같은 식으로 정의할 수 있다.

이때, 포물선이 지나는 한 점인 (r,0)을 대입하면 초점의 a의 값을 구할 수 있다. 즉, a = r² /4h_b 로 정의될 수 있다.

상기 a값을 상기 포물선 식(수학식 3)에 대입하면, 포물선의 식은 아래와 같이 재정의할 수 있다.

이후, X축,Y축 및 포물선에 의해 형성된 E부분을 Y축 방향으로 회전시키면 도 13과 같은 종형 회전체(30)가 형성될 수 있고, 상기 종형 회전체(30)는 결함의 체적(V_b)에 대응된다고 할 수 있다. 이때 상기 종형 회전체(30)는 아래와 같은 식으로 정의할 수 있다.

상기 식의 X²에 기정의된 X²을 대입하면 아래와 같이 재정의될 수 있다.

상기 식(수학식 6)을 이용하면 결함의 밑면의 반지름인 r_b값은 아래와 같이 정의할 수 있다.

이때, r_b값은 길이이므로 양수(+)값만 취하면 된다.

한편, 결함의 크기는 종형 회전체(30)의 밑면의 직경이므로 상기 정의된 r_b값에 두배를 곱하면 곧 결함의 크기이다. 즉, 결함의 크기는 아래와 같은 식으로 정의할 수 있다.

이와 같이 결함의 크기는 기정의된 결함의 체적(V_b)과 높이(h_b) 값을 상기 식(수학식 8)에 대입하여 구할 수 있게 된다.

상술한 방법으로 본 출원인((주)3B시스템)이 개발한 소정의 이미지 프로세싱 프로그램인 SVI(Smart Vision Inspector)를 이용하여 알고리즘을 구현하고 도 14의 (a,(b),(c)에 도시된 세 종류의 결함 샘플로 본 발명의 제1실시예에 따른 체적을 이용한 결함크기 측정방법과 종래방법을 이용하여 실험을 하였다.

여기서 샘플은 Tape 샘플 중 ID 20, 30, 31의 세 종류를 사용하였고, 각 샘플을 고정 및 회전의 두 가지 변화로 각각 5회 반복시행하여 획득한 10개의 영상으로 총 60가지 영상에 대해 본 발명에 따른 알고리즘을 적용한 후 각 결함의 크기를 반복 산출하였다. 실험결과표는 아래와 같다.

여기서, 재현측정오차는 측정값의 최대값(Max)에서 측정값의 최소값(Min)의 차이값이다. 표 1을 살펴보면, 종래에 비해 본 발명에 따른 측정값이 실측값에 보다 근접해 있음을 알 수 있고, 그 편차 또한 종래보다 작음을 알 수 있다. 특히 표준편차의 경우에는 종래에 비해 약 3배 개선되었음을 알 수 있다.

이에 따른 정규분포 곡선을 그려보면 도 15와 같다. 도 15를 참조하면, 본 발명의 제1실시예에 따른 정규분포 곡선(50)의 재현측정오차 범위(F)는 종래 정규분포 곡선(60)의 재현측정오차 범위(G)보다 확연하게 더 좁음을 알 수 있다. 따라서, 이에 따른 재현측정오차는 종래에 비해 약 3.1배 개선되었음을 알 수 있다.(표 1참조)

상술한 바와 같이 본 발명의 제1실시예에 따른 측정방법을 통해 종래에 비해 실측값에 더욱 근접되고, 편차가 낮은 값을 산출할 수 있어 결함크기의 측정값에 대한 신뢰도가 매우 향상될 수 있는 것이다.

다음으로 본 발명의 제2실시예에 따른 체적을 이용한 결함크기 측정방법에 대하여 설명한다. 본 발명의 제2실시예에 따른 체적을 이용한 결함크기 측정방법은 제1실시예와는 달리 도 9에 도시된 기둥(10)을 원뿔(Cone Type)으로 가정한다. 또한, 본 발명의 제1실시예에서와 같이 결함의 체적(V_c)과 결함의 높이(h_c)는 기정의되어 있다.

도 16은 본 발명의 제2실시예에 따른 원뿔형 결함의 모식도이다. 도 16을 참조하면, 결함은 곧 원뿔형 기둥(40)으로 나타나고 있다. 여기서, 원뿔형 기둥(40)의 체적이 곧 결함의 체적(V_c)이라고 할 수 있으며, 이는 일반적인 원뿔의 체적을 구하는 공식으로부터 유도될 수 있다.

따라서, 원뿔의 일반 공식인 V=πr²h / 3 에 결함의 체적(V_c)과 결함의 높이(h_c)를 대입하여 결함인 원뿔형 기둥(40)의 밑면의 반지름(r_c) 값은 아래와 같은 식으로 정의할 수 있다(이때, 제1실시예와 동일하게 양수값만을 취한다).

한편, 결함의 크기는 원뿔형 기둥(40)의 밑면의 직경이므로 상기 정의된 r_c값에 두 배를 곱하면 곧 결함의 크기이다. 즉, 결함의 크기는 아래와 같은 식으로 정의할 수 있다.

이와 같이 결함의 크기는 기정의된 결함의 체적(V_c)과 높이(h_c) 값을 상기 식(수학식 10)에 대입하여 구할 수 있게 된다.

상술한 방법으로 제1실시예와 같이 본 출원인((주)3B시스템)이 개발한 소정의 이미지 프로세싱 프로그램인 SVI(Smart Vision Inspector)를 이용하여 알고리즘을 구현하고 도 14에 도시된 세 종류의 결함 샘플로 본 발명의 제2실시예에 따른 체적을 이용한 결함크기 측정방법과 종래방법을 이용하여 실험을 하였다. 이에 따른 실험결과표는 아래와 같다.

여기서, 재현측정오차는 측정값의 최대값(Max)에서 측정값의 최소값(Min)의 차이값이다. 표 2를 살펴보면, 종래에 비해 본 발명에 따른 측정값이 실측값에 보다 근접해 있음을 알 수 있고, 그 편차 또한 종래보다 작음을 알 수 있다. 특히 표준편차의 경우에는 종래에 비해 약 2.63배 개선되었음을 알 수 있고, 재현측정 오차 또한 2.78배 개선되었음을 알 수 있다.

이와 같은 방법으로 본 발명의 제2실시예에 따른 결함을 원뿔형으로 가정한 후 체적을 이용하여 결함의 크기를 측정하면 종래에 비해 실측값에 더욱 근접되고, 편차가 낮은 값을 측정할 수 있어 결함크기의 측정값에 대한 신뢰도가 매우 향상될 수 있는 것이다.

또한, 상술한 바와 같이 결함의 체적은 입체도형으로 표현되고 상기 입체도형의 체적 및 높이를 구함으로써 결함의 크기를 정의하고 있는 바, 본 발명의 제1실시예 및 제2실시예에서 종형 또는 원뿔형으로 한정하여 설명하고 있으나, 다른 형태의 입체도형에 있어서도 제1실시예 및 제2실시예와 마찬가지의 형태로 구해지는 일반적인 수학식을 이용하여 체적 및 높이를 이용하여 결함의 크기를 구할 수 있다.

본 발명의 권리범위는 상술한 실시예에 한정되는 것이 아니라 첨부된 특허청구범위 내에서 다양한 형태의 실시예로 구현될 수 있다. 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 변형 가능한 다양한 범위까지 본 발명의 청구범위 기재의 범위 내에 있는 것으로 본다.

도 1 및 도 2는 종래 측정방법을 이용하여 프로세싱된 이미지표현도,

도 3은 종래 도 2 A의 단면도,

도 4는 본 발명의 제1실시예에 따른 체적을 이용한 결함크기 측정방법의 알고리즘,

도 5는 본 발명의 제1실시예에 따라 획득한 이미지의 결함부분의 확대도,

도 6 및 도 7은 본 발명의 제1실시예에 따른 획득한 이미지를 이미지프로세싱하여 표현한 이미지표현도,

도 8은 본 발명의 제1실시예에 따른 이미지표현도에서 결함부분을 나타낸 결함부분 확대도,

도 9는 도 8의 모식도,

도 10은 본 발명의 제1실시예에 따른 종형 결함의 모식도,

도 11 및 도 12는 본 발명의 제1실시예에 따른 XY평면상의 포물선도,

도 13은 본 발명의 제1실시예에 따른 포물선을 Y축방향으로 회전시킨 회전도,

도 14는 본 발명의 제1 및 제2실시예의 실험에 사용된 결함이 있는 이미지,

도 15는 본 발명의 제1실시예에 따른 실험결과의 정규분포곡선도,

도 16은 본 발명의 제2실시예에 따른 원뿔형 결함의 모식도이다.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

10 : 기둥 20 : 종형 기둥 30 : 종형 회전체

40 : 원뿔형 기둥
50 : 체적기반 측정방식에 따른 정규분포곡선
60 : 종래 측정방식방식에 따른 정규분포곡선

Claims (4)

1. 비전검사장비를 이용하여 이미지를 획득하고, 획득한 이미지를 분석하여 결함의 크기를 측정하는 방법에 있어서,

   획득한 이미지의 각 픽셀에 결함이 있으면 해당 픽셀값을 1로 변환하여 저장하고, 결함이 없으면 해당 픽셀값을 0으로 변환하여 저장하는 블럽(BLOB)단계;

   상기 블럽단계에서 픽셀값이 1인 경우, 해당 픽셀 각 영역의 그레이(Gray)레벨값들을 측정하여 저장하는 그레이레벨값 측정단계;

   상기 그레이레벨값 측정단계에서 측정된 각 영역의 그레이레벨값과 상기 각 영역의 정상상태 그레이레벨값의 임계값과의 차이값을 계산하고 상기 차이값들을 합산하여 결함의 체적으로 정의하는 결함체적 정의단계;

   상기 그레이레벨값 측정단계에서 측정된 그레이레벨값 중 최대값을 추출하고, 추출된 최대값과 상기 임계값과의 차이값을 상기 결함의 높이로 정의하는 결함높이 정의단계;

   상기 결함체적 정의단계에서 정의된 결함의 체적과 상기 결함높이 정의단계에서 정의된 결함의 높이를 이용하여 결함의 크기를 정의하는 결함크기 정의단계;를 포함하는 체적을 이용한 결함크기 측정방법
2. 제 1항에 있어서,

   상기 결함크기 정의단계에서의 결함의 크기는 상기 결함의 체적을 구성하는 도형의 밑면의 직경인 것을 특징으로 하는 체적을 이용한 결함크기측정방법
3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,

   상기 결함의 체적을 구성하는 도형은 종형(Bell Type)인 것을 특징으로 하는 체적을 이용한 결함크기측정방법
4. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,

   상기 결함의 체적을 구성하는 도형은 원뿔형(Cone Type)인 것을 특징으로 하는 체적을 이용한 결함크기측정방법

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