TFT-LCD의 결함은 LCD 패널 자체에 존재하는 패턴으로 인해 원본영상과 입력영상 간의 차영상에 문턱치를 적용하여 검출한다. 그러나 카메라의 특성에 기인한 기하학적인 왜곡에 의해, 패널의 패턴 주기에 해당하는 피치가 영상의 중심에서 멀어질수록 심하게 달라진다. 본 논문에서는 주어진 피치영역의 상하좌우 주변영역과의 비교에 기반한 검출을 제안한다. 이때, 왜곡 보정을 위해 피치계산을 위한 특징점을 추출하고 원근변환을 수행한다. 현장 데이터에 대한 실험을 통해 제안방법의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 RGB-IR 이미징 센서가 탑재된 드론을 사용하여 태양광 발전소의 태양광(PV) 패널을 탐지하는 방법을 제안한다. 태양광 발전소에서 드론에 설치된 IR 영상의 활용은 PV 패널의 결함 여부를 판단하는데 큰 도움이 된다. 그러나 IR 영상만을 사용해서 태양광 패널을 탐지하고 결함 여부를 판단하는 것은 태양광에 의해 생긴 정반사로 인해 정확도가 떨어진다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 드론을 이용해서 IR 영상과 RGB 영상을 동시에 획득하고 활용하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템으로부터 IR 영상과 RGB 영상으로 패널 탐지의 정확도를 향상시키고, 태양광에 의한 정반사와 같이 오검출 될 수 있는 문제를 극복할 수 있다.
In this paper, we propose a novel defects inspection algorithm for TFT-LCD panels. We first compensate the distorted image caused by the camera distortion and the uneven illumination environment using the least squares method and the bezier surface. We find a starting point of each pattern for restricting each pattern. A clean image is compared to each pattern to find defects using modified PCSR-G algorithm. The simulation example shows that our algorithm not only inspects the defects well, but also is robust to the 1-pixel error.
본 연구에서는 백라이트 유닛의 검사를 위한 머신비전 시스템을 구축한다. 시스템은 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있고 하드웨어는 조명부, 영상획득부, 로봇 암 제어부로 분류된다. 조명부는 36W FPL램프로 구성되었고 조명부의 상판에 아크릴판을 거치대로 이용하여 백라이트 유닛을 거치한다. 로봇 암 제어부는 2축 로봇 암을 제어하여 로봇 암의 센서부착 지지대에 부착된 CCD 센서를 이동시킨다. 이와 동시에 영상획득부에서는 이미지를 획득하여 PC로 전송한다. 소프트웨어의 화상처리 검사 알고리즘은 일정 패턴이 있는 도광판에 대한 검사 알고리즘과 일정패턴이 없근 백라이트 유닛에 대한 검사 알고리즘으로 분리된다. 일정 패턴이 인쇄되어 있는 패널에 대한 검사 알고리즘은 모폴로지 연산을 이용하는 템플릿 체크방법과 블록 매칭 방법이 사용되었고 일정패턴이 없는 유닛에 대한 검사는 개선된 Otsu 방법을 이용하여 얼룩이나 흐릿한 결함에 대한 결함을 검출하였다. 실험결과 불균일한 결함과 밝기가 일정하지 않은 결함일지라고 90% 이상의 검출율로 뛰어난 성능을 입증하였다.
TFT-LCD 자동 검사 시스템에서 결함 검출을 위한 영상은 라인 스캔 카메라(line scan camera)나 에어리어 스캔 카메라 (area scan camera)에 의해서 획득하게 된다. 그러나 임펄스 잡음과 가우시안 잡음, CCD 혹은 CMOS 센서의 한계, 조명등의 영향으로 열화된 영상이 획득되며, 한도성 결함 영역을 인간의 육안으로 구분하기 어렵게 된다. 본 논문에서는 효율적인 결함 검출을 위해 특징 추출 방법과 결함 검출 방법을 제안한다. 특징 벡터로 웨버의 법칙을 이용한 결함 영역과 주변 배경 영역의 평균 밝기 차와 주변 배경 영역의 밝기 변화를 이용한 표준편차를 이용하며, 결함 영역 검출를 위해 추출된 특징 벡터를 이용하여 비선형 SVM을 적용한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 방법들 보다 성능이 우수함을 보여준다.
초음파를 이용한 다층 후판 복합재 패널의 비파괴 검사에서 상층부의 신호간섭효과는 결함판정을 보다 어렵게 만드는 중대한 요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서 초음파 C-Scan 이미지에 영향을 미치는 복합재 상층 패널의 신호간섭을 제거할 수 있는 이미지 향상기법을 제안하였다. 이는 수집된 초음파 수신신호를 보정신호를 이용해 정규화하고 그 결과 신호를 C-Scan 이미지로 재구성하는 기법으로 본 논문에서는 이미지 향상기법의 제안과 그 실험적 성능검증에 대하여 논하였다. 복합재 상층 패널의 계면효과를 제거하기 위해 인공결함을 내재시킨 세 개의 결함시험편을 제작하고, 이들 시험편에서 C-Scan 이미지를 실험적으로 획득하였다. 그리고, 개발된 이미지 보정기법을 적용하였는데, 제안된 기법이 이미지 개선알고리즘으로 실용적 적용성이 충분함을 입증하는 결과를 얻었다.
풍력 터빈 시스템의 성능에서 블레이드는 매우 중요한 역할을 하지만 복잡하고 불규칙적인 하중에 의한 손상에 취약하며 유지 보수 비용도 많이 든다. 따라서 블레이드 제조를 완료한 후에 결함을 찾아내고 일정 기간 사용한 후에 블레이드 손상을 찾아내는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 풍력 터빈 블레이드의 주재료인 유리섬유와 탄소섬유 패널에서 내부 결함을 검출할 수 있는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 블레이드 제조 또는 작동 중에 발생할 수 있는 복합재료의 섬유 파단을 모사하기 위해 적층된 재료의 중간층에 직경 5 mm의 홀을 가공한 후에, 비접촉 측정 기술인 이미지 상관법(digital image correlation, DIC)을 사용하여 내부 결함을 검출하였다. 인장시험기를 사용하여 가공된 시편에 인장 하중을 가하면서 이미지 상관법 시스템으로 변화되는 시편의 이미지를 저장하고 분석하였다. 유리섬유 복합재료 시편에서는 인장 하중 방향으로 5%의 변형률부터 내부 결함이 검출되었으며 탄소섬유의 경우에는 1%의 변형률부터 내부 결함이 검출되었다. 재료 특성에 따라 내부 결함 주변에 일정 수준의 변형률 차이가 발생함에 따라 결함이 검출됨을 이미지 상관법 시스템으로 증명하였다.
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 유리의 결함 검사를 위한 알고리즘을 제안한다. 기포 측정에 대한 정의와 기포의 형상을 측정하는 알고리즘을 제시하고, 비젼 시스템을 이용한 검사자동화 시스템에 적용하여 테스트를 하였다. 기포 형상에는 두가지 타입으로 원형 타입과 긴형상 타입으로 구분되며, 이 두가지 타입에 따라 측정 결과 표시 방법이 다르다. 이미지 획득 및 전저리에서는 ccd 카메라를 사용하여 획득한 영상과 결함을 찾기 위해 영상을 이진화를 했으며, 얻어진 이진영상은 chain code 알고리즘을 통해 결함의 면적, 둘레 길이 및 위치등의 정보를 추출한다. 실제 물리적 크기를 정확히 얻기 위해 카메라의 보정을 했다. 광학계의 심도에 비하여 패널의 두께가 두껍기 때문에 하나의 영상으로는 기포의 양질의 영상획득이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 높이를 변화시켜가며 획득한 영상으로 불량형상을 찾아내고, 측정하기 적합한 영상을 획득하는 화상처리 알고리즘도 제안한다. 조명은 기존에 사용한 백라이트 명시야 조명을 사용하였다. 시스템의 결함 검출율은 거의 90%이상의 성능을 나타내고 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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