비전 시스템은 영상 이미지를 획득하여 대상 영역을 판별하고 분석하는 시스템이며, 자동화 공정에 사용하고자 하는 수요가 증가하면서 비전 기반의 검사 시스템 도입이 매우 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이러한 비전 시스템은 일상생활과 생산 공정에서 검사 장비로 사용되고 있으며, 영상 처리 기술에 대한 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 문자 인식이나 반도체 패키지 등의 검사 대상을 추출하기 위한 영역 정의에 대한 연구는 미미한 상황이다. 본 논문에서는 사용자가 관심영역을 정의하여 엣지 추출을 수행함에 있어 잡음까지도 엣지로 판단하는 경우를 방지하기 위하여, 영상 이미지 내에서 잡음이 존재하여도 특정한 영역의 엣지들의 분포를 이용하여 검사 대상 영역의 엣지를 추출할 수 있는 잡음에 강인한 정렬 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 타이어의 문자 인식이나 반도체 패키지 검사와 같은 생산 분야에 적용하면 제품의 생산 효율이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
자동 시각 검사 장비는 전 세계적으로 제조업 기반의 기업들의 공장 자동화 시스템의 주요 장비로 자리 잡고 있다. 반도체, LCD, 철강, 제지 등 다양한 분야에서 품질관리의 자동화를 위하여 필수적으로 활용되고 있다. 그러나 대학, 직업전문학교 등의 교육기관에서는 이에 대한 교육이 거의 이뤄지지 못하고 있다. 본 논문에서는 자동 시각 검사 시스템의 기술훈련을 위하여 라인스캔 카메라 기반의 자동 시각 검사 장비 교육을 위한 실습 장비에 대해서 다루고 있다. 제작된 시스템은 산업현장에 널리 사용되고 있는 X-Y stage 기반으로 구성되었으며, 영상의 픽셀해상도는 $10-30{\mu}m$의 범위에서 가변적으로 조절 가능하다. 또한 조명구조에 따른 영상효과를 확인하기 위하여, 측면 직사조명과 동축조명을 장착하여 활용할 수 있도록 구성되어 있다. 이는 훈련자가 실습환경에서 다양한 조건들을 변경시키며 실습을 수행할 수 있음을 의미하며, 실제 제조 현장에서 활용되는 라인스캔 카메라 기반의 머신비전 시스템과 거의 동일한 기능을 수행하도록 제작되었다.
(주)이즈미디어(대표ㆍ홍성철)는 컴퓨터이미징과 머신비전 소프트웨어 기반기술을 바탕으로 최근 폭발적인 성장세를 지속하고 있는 카메라폰과 관련한 렌즈모듈 검사장비를 주력으로 선보이며 시장에서 입지를 구축해 나가고 있다. 다양한 용도의 카메라를 만드는 것에서부터 평가하는 기술까지 고루 갖추고있는 이즈미디어는 첨단IT와 광학을 잇는 가교역할은 물론 다양한 고부가가치 응용광학계 개발을 통해 시너지를 바휘하고 있다.
우리나라를 비롯한 선진국들의 고령화 추세와 맞물려 재택의료와 같이 의료기관과 전문인력이 배제된 현장에서 적용할 수 있는 의료행위에 대한 수요가 크게 증가할 것으로 예상된다. 이를 위한 다양한 검사와 진단방법이 개발되고 있는데, 주요 검사대상으로 사용되는 혈액의 전처리 과정은 매우 중요한 첫 단계이다. 전력이 공급되지 않는 상황에서 비전문가가 중대형 장비에 의존하지 않고 최소한의 시간에 혈액을 특정 검사 직전 단계까지 처리하는 방법에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본고는 현장의료에 있어서 혈액 전처리의 중요성과 필요성 및 이와 관련된 시장을 살펴보고, 특히 혈구 제거를 위해 현재까지 보고된 매우 폭넓고 다양한 방법 중 대표적인 국내외 사례들과 ETRI의 연구결과들을 소개한다.
현재 국내 철도차량에 사용되고 있는 주요 부품의 유지와 보수를 위한 검사장비는 대부분 외국으로부터 수입하여 사용하고 있다. 특히 차륜형상 측정장비 등과 같은 일부 검사장비는 외국의 장비를 벤치 마킹하여 제작한 국산화 장비를 설치하여 사용하고 있으나, 이들 국산화 장비는 신뢰성과 성능에 많은 문제점이 발생하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 철도차량 차륜의 유지 및 보수를 위한 차륜형상 측정장치의 정밀도와 신뢰도 향상을 위하여 최신의 고속 하이비젼 카메라 기술과 최적화된 영상처리 알고리즘을 적용하여 차륜형상 측정시스템을 개발하였다. 신뢰성 평가 실험결과 개발된 차륜형상 측정시스템의 신뢰도는 기존 시스템에 비하여 약 10.4%의 신뢰도 향상 효과가 있음을 확인하였다.
갠트리는 미소 칩을 피더에서 기판까지 이동하는 장비이다. 갠트리가 부품을 이동하는 중에 카메라는 부품의 상태를 검사한다. 본 논문의 목적은 갠트리의 이동시간이 가장 짧은 경로를 찾고 그 경로에 따른 이동시간을 계산한다. 현재 사용되고 있는 부품의 상태를 검사하는 방법은 stop_motion 방식이다. 본 논문은 moving_motion 방식과 카메라 앞에서 최대속도를 갖는 fly_motion 방식을 제시한다. 또한, 부품 상태의 검사는 시그니처 방법을 사용하였다. 3가지 방식의 갠트리가 이동하는 시간을 비교했을 때, stop_motion보다 moving_motion 방식은 9.42%, fly_motion 방식은 17.73% 향상되었다. 본 논문에서 제시한 fly_motion 방식을 갠트리 이동 경로에 사용할 경우 생산성이 향상될 것으로 생각한다.
본 논문에서는 트림 T형 용접너트의 생산 시스템 중 불량품을 자동으로 선별할 수 있는 자동 비전 선별기의 성능 개선에 관한 방법을 제안한다. 자동 비전 선별기는 용접너트의 영상 신호에 대해 히스토그램을 활용한 경계 판별 및 나사산 검출, 이진 모폴로지 연산(Binary morphology operation)을 활용한 얼룩 검출 등의 기법을 활용한 것이다. 이 비전 선별기 운영에 있어 주된 문제는 컨베이어 벨트 상의 오일 등에 의한 오염에 따른 획득 영상의 화질 저하에 따른 오동작이다. 이를 해결하기 위해 배경 영상과 너트 영상의 구분을 위한 마스킹 기법을 사용하여, 너트 영상 부분에만 히스토그램 평준화를 이용하여 너트 영상부분의 대비를 높이는 전처리 과정을 도입하였다. 이를 통해 배경 부분에서 장비의 오염에 의해 추출되는 특징들의 영향을 없애고 획득 영상의 화질 저하에도 불구하고 오동작의 비율을 10 % 에서 0.2 % 로 낮출 수 있었다.
본 논문은 비전장비의 결함 검사 시스템을 위한 불균일한 휘도분포를 가지는 TFT-LCD 영상에서 결함 영역을 분할하는 방법을 다룬다. 불균일한 휘도분포 때문에 결함의 영역을 찾기 어려우며 이를 위해 많은 방법들이 제안되었다. Kamel과 Zhoa는 문자 및 그래픽의 분할을 위해 논리적 단계화 방법을 제안하였고, 이 방법은 공간상에서 수행되어지는 지역적 분할 방법으로 불균일한 분포 상에서도 문자가 잘 분할되는 장점이 있다. TFT-LCD의 저해상도 영상도 배경의 분포가 불균일하여 본 논문에서는 Kamel과 Zhoa의 방법을 답습하여 새로운 결함 영역 분할 방법을 제안한다. 제안한 방법은 결함주위에 발생하는 과검출(Ghost object)이 적은 장점이 있으며 제안 방법의 성능을 증명하기위해 실제 결함이 존재하는 TFT-LCD 영상을 이용하여 실험하고, 주파수상에서 많이 사용되는 FFT의 밴드패스 필터를 이용한 분할 방법과 비교하였다.
본 논문은 머신비전시스템에서 정확한 이미지 획득을 위한 방법을 제안한다. 각종 렌즈에서 요구되는 가장 중요한 기능으로는 실물과 동일한 고품질의 결상을 구현하는 광학적 역할이다. 그러나 머신비전시스템의 입력부에서는 렌즈의 수차로 인하여 왜곡현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실세계 좌표계와 영상 좌표계 간의 변환 관계를 정의해주는 매핑 기능으로, 행렬연산을 통하여 두 좌표간의 거리를 계산하여 정확한 위치를 지정하게 된다. 레이저 정밀 가공작업에서도 Galvanometer를 사용하면 비구면 초점 렌즈에 의하여 발생되고 있는 렌즈 수차를 보정하여야 가공 오차를 개선 할 수 있다. 비구면 렌즈의 수차는 2차원 곡선의 형태를 가지고 있으나, 기존의 렌즈 보정 방법인 선형방법은 매우 많은 점들을 검사하여 보정시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다. 가공장비에서 렌즈의 수차로 인하여 발생하는 가공오차를 감소시키기 위하여 Bilinear interpolation 기법을 적용하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 기존 선형방법과 비교하여 위치 오차의 평균값과 표준편차가 향상되었음 실험을 통하여 입증하였으며 실제 레이저 응용업무에 적용하고 있다.
LCD 수요 증가에 따라 LCD 생산 효율성 개선을 위한 검사장비의 중요성이 지속적으로 부각되고 있다. 패턴 검사기는 라인 스캔 카메라와 같은 광학 장비를 통해 미세한 패턴 결함을 빠른 속도로 검출하는 장비이다. 이러한 패턴 검사기는 실시간 검사를 위해 패턴 내에서 단일 기준값을 사용하여 픽셀 단위의 결함 여부를 판단하고 있다. 하지만 패턴 내 각 영역별 특징을 반영하여 서로 다른 기준값을 적용하는 적응적 이진화를 이용하는 경우 결함 검출 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 이러한 적응적 이진화를 적용하기 위해서는 특정 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각각의 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지를 판단하는 영역 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 머신 비전의 실시간성을 고려한 패턴 정합에 기반을 둔 알고리즘으로 실제 시스템에 적용될 수 있도록 GPGPU를 이용하여 구현된다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 실제 시스템이 요구하는 처리 속도를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라 결함 검출의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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