KR20170119952A - 물품의 외관 검사장치 및 이를 이용한 물품의 외관 검사방법 - Google Patents

Abstract

물품의 외관 검사장치는 물품의 외관의 적어도 일부에 대한 촬영 이미지를 획득하는 이미지 획득부 및 물품의 촬영 이미지를 이용하여 물품의 외관 불량 여부를 판정하는 처리부를 포함한다. 처리부는, 촬영 이미지의 적어도 일부를 포함하는 검사영역에 관한 제1 데이터를 획득하고, 검사영역 내의 위치에 따른 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식을 획득하며, 수학식과 제1 데이터 사이의 상대적 관계에 기초하여 제2 데이터를 획득한다. 이에 따라, 물품의 외관이 평면 형상을 갖지 않는 경우에도 보다 용이하고 정확하게 물품의 외관 불량 여부를 판정할 수 있다.

Description

물품의 외관 검사장치 및 이를 이용한 물품의 외관 검사방법{INSPECTING APPARATUS FOR PRODUCT APPEARANCE AND INSPECTION METHOD FOR PRODUCT APPEARANCE USING THE SAME}

본 발명은 물품의 외관 검사장치 및 이를 이용한 물품의 외관 검사방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 물품의 외관 불량 여부를 판정하는 물품의 외관 검사장치 및 이를 이용한 물품의 외관 검사방법에 관한 것이다.

일반적으로, 다양한 가공 방법에 의해 생산되는 각종 물품은 그 기능적인 측면에서 불량을 가질 수도 있지만, 가공 공정 상의 문제나 외부적인 요인에 의해 외관에도 불량을 가질 수도 있다.

이러한 외관에 불량을 가지는 경우는, 기능적인 문제를 야기할 수도 있고, 기능적으로는 하자가 없더라도 디자인 측면에서 문제를 야기할 수 있다. 따라서, 최근에는 물품의 제조 과정에서 발생하는 중간 물품 또는 최종 완성품의 외관을 검사하는 과정이 요구된다.

종래에는, 이러한 검사 과정을 전적으로 수작업에 의하거나, 혹은 검사 대상이 되는 물품에 대해서 영상을 촬영하고 촬영된 영상을 수작업을 통해 확인하는 과정을 채용해 왔다.

그러나, 이러한 방식은 검사에 대한 비용을 크게 증가시키고, 작업자의 숙련도, 피로도, 노동 환경 등 다양한 외부 요인에 의해서 품질의 신뢰성 및 일정성이 확보되기 어려우며, 검사를 수행하기 위한 시간이 크게 증가되므로, 물품의 생산성이 저하되는 문제가 있다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 검사 대상이 되는 물품에 대해 촬영된 영상을 이용하여 자동으로 외관 검사를 수행하고자 할 때, 다양한 형상을 가지고 굴곡된 부분을 다수 포함하는 물품의 경우에는 검사의 정확성을 담보하기 어렵다.

따라서, 물품의 외관이 다양한 형상을 가지고 굴곡된 부분을 포함하는 등 평면 형상을 갖지 않는 경우에도, 용이하고 정확하게 물품의 외관 불량 여부를 판정할 수 있는 외관 검사장치 및 검사방법의 개발이 요청된다.

따라서, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 검사영역에 대한 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식에 상대적인 제2 데이터를 획득하여 이를 기초로 물품의 외관 불량 여부를 판정함으로써, 물품의 외관이 다양한 형상을 가지고 굴곡된 부분을 포함하는 등 플랫(flat)한 평면 형상을 갖지 않는 경우에도, 용이하고 정확하게 물품의 외관 불량 여부를 판정할 수 있고, 상기 검사영역이 평면에 대응하는 경우 적용되는 평면검사기준을 상기 제2 데이터에 직접 적용하여 상기 물품의 외관 불량 여부를 용이하게 판정할 수 있으며, 2차원 평면 이미지나 3차원 형상을 측정하기 위해 획득된 데이터를 활용하여 용이하게 상기 제1 데이터를 획득하고 커브 피팅을 수행함으로써 간단히 상기 수학식을 획득할 수 있고, 상기 물품에 형성된 홀 등을 마스킹 영역으로 획득하여 제외시킴으로써 보다 정확한 검사 결과를 획득할 수 있으며, 상기 검사영역으로부터 노이즈 영역을 제거하여 상기 수학식을 수정함으로써 보다 정확한 수학식을 획득할 수 있고, 상기 제2 데이터를 각종 데이터 처리 혹은 영상 처리를 수행함으로써 보다 정확한 검사 결과를 획득할 수 있는 물품의 외관 검사장치를 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는, 상기한 물품의 외관 검사장치를 이용한 물품의 외관 검사방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 예시적인 일 실시예에 따른 물품의 외관 검사장치는, 물품의 외관의 적어도 일부에 대한 촬영 이미지를 획득하는 이미지 획득부 및 상기 물품의 촬영 이미지를 이용하여 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정하는 처리부를 포함한다. 상기 처리부는, 상기 촬영 이미지의 적어도 일부를 포함하는 검사영역에 관한 제1 데이터를 획득하고, 상기 검사영역 내의 위치에 따른 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식을 획득하며, 상기 수학식과 상기 제1 데이터 사이의 상대적 관계에 기초하여 제2 데이터를 획득한다.

일 실시예로, 상기 제2 데이터는, 상기 검사영역 내의 각 위치에 대하여, 상기 제1 데이터와 상기 수학식에 따른 값 사이의 거리로부터 획득될 수 있다.

상기 처리부는, 상기 제2 데이터를 기초로 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정할 수 있다. 상기 처리부는, 평면검사기준을 상기 제2 데이터에 적용하여 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정할 수 있다. 이때, 상기 평면검사기준은 상기 검사영역이 평면에 대응하는 경우 적용되는 검사기준이다.

일 실시예로, 상기 외관 검사장치는, 비패턴조명을 제공하는 제1 조명부 및 패턴조명을 제공하는 제2 조명부 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있고, 상기 제1 데이터는 상기 제1 조명부에 의해 획득되는 밝기 데이터 및 상기 제2 조명부에 의해 획득되는 높이 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

예를 들면, 상기 검사영역의 적어도 일부는 굴곡된 부분에 대응할 수 있고, 상기 처리부는, 상기 검사영역이 평면인 경우 적용되는 평면검사기준을 상기 제2 데이터에 적용하여 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정할 수 있다.

일 실시예로, 상기 검사영역은 1차원 영역일 수 있고, 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식은 상기 1차원 영역에 대한 수학식일 수 있다. 다른 실시예로, 상기 검사영역은 2차원 영역일 수 있고, 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식은 상기 2차원 영역에 대한 수학식일 수 있다. 또한, 상기 검사영역은 2차원 영역일 수 있고, 상기 처리부는, 상기 2차원 검사영역을 형성하는 1차원 영역들에 대한 수학식들을 획득하고, 상기 1차원 영역들에 대한 수학식들을 기초로 상기 2차원 검사영역에 대한 수학식을 획득할 수 있다.

일 실시예로, 상기 처리부는, 상기 검사영역 내의 각 위치에 대하여, 상기 제1 데이터로부터 상기 수학식에 따른 값을 차감하여, 상기 제2 데이터를 상기 각 위치별로 획득할 수 있다.

상기 처리부는, 상기 촬영 이미지에서 대상영역을 설정하고, 상기 대상영역 내에서 제외될 마스킹(masking) 영역을 획득하여, 상기 대상영역에서 상기 마스킹 영역을 제외시킴에 의해 상기 검사영역을 설정할 수 있다. 이때 상기 처리부는, 상기 제1 데이터가 소정 범위를 벗어나는 영역을 상기 마스킹 영역으로 획득할 수 있다.

일 실시예로, 상기 처리부는, 상기 수학식을 획득할 때, 상기 검사영역에 대하여 상기 수학식을 일차적으로 획득하고, 일차적으로 획득된 상기 수학식을 기초로 노이즈 영역을 추출하여 제거함에 의해 상기 검사영역을 수정하며, 상기 수정된 검사영역을 기초로 상기 수학식을 수정할 수 있다.

일 실시예로, 상기 처리부는, 상기 제2 데이터를 이진화 처리하여 제3 데이터를 생성하고, 상기 제3 데이터를 이용하여 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정할 수 있다.

본 발명의 예시적인 일 실시예에 따른 물품의 외관 검사방법은, 물품의 외관 검사장치를 이용한 물품의 외관 검사방법으로서, 상기 외관 검사장치가, 물품의 외관의 적어도 일부에 대한 촬영 이미지의 적어도 일부를 포함하는 검사영역에 관한 제1 데이터를 획득하는 단계, 상기 검사영역 내의 위치에 따른 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식을 획득하는 단계, 및 상기 수학식과 상기 제1 데이터 사이의 상대적 관계에 기초하여 제2 데이터를 획득하는 단계를 포함한다.

예를 들면, 상기 제2 데이터는, 상기 검사영역 내의 각 위치에 대하여, 상기 제1 데이터와 상기 수학식에 따른 값 사이의 거리로부터 획득될 수 있다.

일 실시예로, 상기 물품의 외관 검사방법은, 상기 수학식과 상기 제1 데이터 사이의 상대적 관계에 기초하여 제2 데이터를 획득하는 단계 이후에, 상기 제2 데이터를 기초로 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 제2 데이터를 기초로 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정하는 단계에서, 평면검사기준을 상기 제2 데이터에 적용하여 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정할 수 있다. 이때, 상기 평면검사기준은 상기 검사영역이 평면에 대응하는 경우 적용되는 검사기준이다.

예를 들면, 상기 제1 데이터는 밝기 데이터 및 높이 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예로, 상기 물품의 외관의 적어도 일부에 대한 촬영 이미지의 적어도 일부를 포함하는 검사영역에 관한 제1 데이터를 획득하는 단계는, 상기 촬영 이미지에서 대상영역을 설정하는 단계, 상기 대상영역 내에서 제외될 마스킹 영역을 획득하는 단계 및 상기 대상영역에서 상기 마스킹 영역을 제외시켜 상기 검사영역을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예로, 상기 검사영역 내의 위치에 따른 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식을 획득하는 단계는, 상기 검사영역을 유효영역으로 설정하고 상기 유효영역에 대하여 상기 수학식을 일차적으로 획득하는 단계, 일차적으로 획득된 상기 수학식을 기초로 노이즈 영역을 추출하여 제거함에 의해 상기 유효영역을 수정하는 단계 및 상기 수정된 유효영역을 기초로 상기 수학식을 수정하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따라, 상기 물품의 외관 검사방법을 구현하는 컴퓨터 소프트웨어를 기록한 기록매체가 제공될 수 있다.

본 발명에 따르면, 검사영역에 대한 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식에 상대적인 제2 데이터를 획득하여 이를 기초로 물품의 외관 불량 여부를 판정함으로써, 물품의 외관이 플랫(flat)한 평면 형상을 갖지 않는 경우에도 보다 용이하고 정확하게 물품의 외관 불량 여부를 판정할 수 있고, 상기 검사영역이 평면인 경우 적용되는 평면검사기준을 상기 제2 데이터에 직접 적용하여 상기 물품의 외관 불량 여부를 용이하게 판정할 수 있다.

또한, 상기 검사영역이 굴곡된 부분에 대응하는 경우, 2차 이상의 곡선 방정식 혹은 곡면 방정식으로 커브 피팅을 수행함으로써 간단히 상기 수학식을 획득할 수 있다.

또한, 밝기 데이터를 상기 제1 데이터로 채용하는 경우, 촬영된 2차원 평면 이미지로부터 용이하게 상기 제1 데이터를 획득할 수 있고, 높이 데이터를 상기 제1 데이터로 채용하는 경우, 3차원 형상을 측정하기 위해 획득된 데이터로부터 용이하게 상기 제1 데이터를 획득할 수 있다.

또한, 상기 물품에 홀 등이 형성된 경우, 상기 홀 등을 마스킹 영역으로 획득하여 제외시킴으로써, 보다 정확한 검사 결과를 획득할 수 있다.

또한, 상기 수학식을 획득하는 과정에서, 상기 검사영역으로부터 노이즈 영역을 제거하여 유효영역을 수정한 후 상기 수학식을 수정함으로써, 보다 정확한 수학식을 획득할 수 있고, 이에 따라 보다 정확한 검사 결과를 획득할 수 있다.

또한, 상기 제2 데이터를 이진화, 각종 필터링, 모폴로지 처리 등의 데이터 처리 혹은 영상 처리를 수행함으로써 보다 정확한 검사 결과를 획득할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 물품의 외관 검사장치를 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 물품의 외관 검사방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 도 2의 물품의 외관 검사방법을 위하여 설정된 검사영역의 예들을 나타낸 평면도이다.
도 4는 도 3의 I-I' 방향으로 절단한 단면도이다.
도 5는 도 2의 물품의 외관 검사방법의 제1 데이터를 획득하는 과정의 일 예를 나타낸 흐름도이다.
도 6은 도 5의 제1 데이터를 획득하는 과정의 일 예를 설명하기 위한 평면도이다.
도 7은 도 2의 수학식을 획득하는 과정에서 제1 데이터의 분포와 이에 따른 수학식의 일 예를 나타낸 그래프이다.
도 8은 도 2의 물품의 외관 검사방법의 수학식을 획득하는 과정의 일 예를 나타낸 흐름도이다.
도 9는 도 7의 그래프로부터 추출된 위치별 제2 데이터의 분포를 꺾은선으로 나타낸 그래프이다.
도 10 내지 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 물품의 외관 검사방법에 의해 나타나는 각종 데이터에 따른 이미지들의 예이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다.

일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

본 발명은 적절한 컴퓨팅 환경에서 구현되는 것으로 예시될 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 다양한 방법들은, 이를 구현하는 컴퓨터 소프트웨어를 기록한 기록매체로 제공될 수 있다.

상기 기록매체는 통상적으로 다양한 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하고, 컴퓨터에 의해 액세스 될 수 있는 임의의 이용 가능한 매체로 제공될 수 있다. 또한, 상기 기록매체는 소멸성(volatile) 또는 비소멸성(non-volatile) 매체, 분리형(removable) 또는 비분리형(non-removable) 매체 등을 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 기록매체는, 컴퓨터 판독 가능 명령, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 그 밖의 데이터와 같은 정보 저장을 위한 임의의 방법이나 기술로 구현되는 매체를 모두 포함할 수 있다. 상기 기록매체는, RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 그 밖의 메모리 기술, CD-ROM, DVD 또는 그 밖의 광학 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 그 밖의 자기 저장 장치, 또는 원하는 정보를 저장하는데 사용될 수 있는 컴퓨터에 의해 액세스 될 수 있는 임의의 다른 매체 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.

상기 기록매체는 컴퓨터로 판독 가능하다면, 널리 통신 매체를 포함할 수 있다. 상기 통신 매체는 통상적으로 반송파 또는 기타 전송 메커니즘과 같은 변조된 데이터 신호로 컴퓨터 판독 가능 명령, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 그 밖의 데이터를 구현하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 물품의 외관 검사장치를 나타낸 개념도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 물품의 외관 검사장치(100)는 이미지 획득부 및 처리부(130)를 포함한다.

상기 이미지 획득부는 검사대상이 되는 물품(PD)의 외관의 적어도 일부에 대한 촬영 이미지를 획득한다. 예를 들면, 상기 이미지 획득부는 상기 물품(PD)을 직접 촬영하여 상기 촬영 이미지를 획득할 수도 있으며, 외부로부터 상기 물품(PD)의 촬영 이미지를 입력받아 상기 촬영 이미지를 획득할 수도 있다. 상기 촬영 이미지는 후술하는 상기 물품(PD)의 적어도 일부에 대한 2차원 평면 이미지, 상기 물품(PD)의 적어도 일부에 대한 패턴 이미지 등을 포함할 수 있으며, 상기 물품(PD)에 대한 2차원 형상 혹은 3차원 형상에 대한 정보와 색상, 명도, 채도 등의 각종 속성에 대한 정보를 포함하는 이미지를 포함할 수 있다.

일 실시예로, 상기 이미지 획득부는 조명부(110) 및 촬영부(120)를 포함할 수 있다.

상기 조명부(110)는 상기 물품(PD)에 광을 제공한다.

상기 물품(PD)은 휴대폰을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 상기 물품(PD)은 휴대폰의 본체, 케이스, 커버 등을 포함할 수 있다. 일 실시예로, 상기 물품(PD)이 회로기판과 같은 휴대폰 본체를 후면에서 커버하며 배치되는 후면 케이스일 때, 상기 휴대폰의 후면 케이스는 대체로 다양한 돌출부, 함몰부, 홀(hole), 개구부 등이 형성될 수 있고, 상기 후면 케이스는 적어도 일부에 굴곡된 부분(rounded portion)을 포함하는 직육면체 형상을 가질 수 있다.

상기 물품(PD)은 그 밖의 다양한 형상의 제품 또는 가공품을 포함할 수 있으며, 표면에 다양한 형상적 특징, 예를 들면, 돌출부, 함몰부, 홀, 개구부 등을 갖는 물품일 수 있다.

일 실시예로, 상기 조명부(110)는 제1 조명부(112) 및 제2 조명부(114) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 제1 조명부(112)는 비패턴조명을 제공할 수 있다. 상기 비패턴조명은, 예를 들면, 상기 물품(PD)의 2차원 형상에 대한 평면 이미지를 획득하기 위한 조명일 수 있다. 상기 평면 이미지는 상기 물품(PD)의 색상, 명도 혹은 밝기, 채도 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예로, 상기 제1 조명부(112)는 평면에서 관측할 때 측정대상물인 상기 물품(PD)을 기준으로 원형으로 배치되어 광(L)을 조사하는 복수의 조명유닛들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 제1 조명부(112)는 백색광 또는 소정 컬러의 단색광을 조사하는 광원을 포함할 수 있고, 적색, 녹색, 청색 등의 서로 다른 복수의 컬러광들을 서로 다른 경사각으로 조사할 수도 있으며, 각각 링 형상을 갖도록 복수의 엘이디(LED)들이 연속적으로 배치될 수 있다.

상기 제2 조명부(114)는 패턴조명을 제공할 수 있다. 상기 패턴조명은, 예를 들면, 상기 물품(PD)의 3차원 형상을 추출할 수 있는 패턴 이미지를 획득하기 위한 조명일 수 있다. 일 실시예로, 상기 제2 조명부(114)는 상기 물품(PD)을 향하여 서로 다른 방향에서 경사지게 격자패턴광(PL)을 조사하도록 배치된 복수의 패턴조명유닛들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 제2 조명부(114)는 복수의 상기 물품(PD)의 3차원 형상 정보를 획득하기 위한 격자패턴을 형성하는 격자패턴광(PL)을 상기 물품(PD)의 평면에 수직한 법선을 기준으로 경사지게 조사할 수 있다. 또한, 상기 제2 조명부(114)는 상기 물품(PD)을 중심으로 원주 방향을 따라 서로 이격되어 배치되거나, 상기 물품(PD)을 중심으로 다각형의 각 꼭지점에 배치될 수 있으며, 원주 둘레를 분할하는 위치에 각각 교호적으로 등간격 이격되어 배치될 수 있다. 상기 제2 조명부(114)의 패턴조명유닛들은 M개 구비될 수 있으며(M은 2 이상의 자연수), 예를 들면, 2개, 4개 또는 8개 등의 다양한 개수로 구비될 수 있다.

일 실시예로, 상기 제2 조명부(114)의 각 패턴조명유닛은 상기 물품(PD)을 향하여 격자패턴광(PL)을 N번 조사할 수 있으며(N은 2 이상의 자연수), 위상천이된 격자패턴광을 조사하기 위하여 디지털 소형 거울 장치(digital micro-mirror display, DMD)를 이용한 디지털 광원 처리(digital light processing, DLP) 방식을 채용한 패턴영상을 이용하거나, 액정표시장치의 패턴영상을 이용하여 격자패턴을 N번 이송할 수 있으며, 다양한 디스플레이 방식의 패턴영상을 이용하여 격자패턴을 이송할 수 있다. 이와는 다르게, 격자이송기구를 이용하여 격자패턴을 물리적으로 N번 이송할 수도 있다.

일 실시예로, 상기 제2 조명부(114)의 각 패턴조명유닛은 광원(114a), 격자(114b), 격자이송기구(114c) 및 투영 렌즈부(114d)를 포함할 수 있다.

상기 광원(114a)은 상기 물품(PD)을 향하여 광을 조사한다. 상기 격자(114b)는 상기 광원(114a)에서 조사된 광을 격자패턴광(PL)으로 변환시킨다. 상기 격자(114b)는 위상천이된 격자패턴광(PL)을 발생시키기 위해, 예를 들면, 피에조 엑추에이터(piezo actuator, PZT)와 같은 격자이송기구(114c)를 통해 2π/N 만큼씩 N번 이송된다(N은 2 이상의 자연수). 상기 투영 렌즈부(114d)는 상기 격자(114b)에 의해 생성된 격자패턴광(PL)을 상기 물품(PD)에 투영시킨다. 상기 투영 렌즈부(114d)는, 예를 들어, 다수의 렌즈 조합으로 형성될 수 있으며, 상기 격자(114b)를 통해 형성된 격자패턴광(PL)을 포커싱하여 상기 물품(PD)에 투영시킨다. 따라서, 각각의 패턴조명유닛(110)은 상기 격자(114b)를 N번 이송시키면서 매 이송 시마다 상기 물품(PD)으로 격자패턴광(PL)을 조사한다.

상기 촬영부(120)는 상기 제공된 광을 기초로 상기 물품(PD)의 외관의 적어도 일부를 촬영하여 촬영 이미지를 획득한다.

일 실시예로, 상기 촬영부(120)는 상기 제1 조명부(112)의 비패턴조명을 기초로 상기 물품(PD)의 2차원 평면 이미지를 획득할 수 있고, 상기 제2 조명부(114)의 패턴조명을 기초로 상기 물품(PD)에 대한 패턴 이미지를 획득할 수 있다. 구체적으로, 상기 촬영부(120)는 상기 제1 조명부(112)로부터 상기 물품(PD)으로 조사되어 상기 물품(PD)에 의해 반사된 광을 제공받아서 상기 물품(PD)의 2차원 평면 이미지를 획득할 수 있고, 상기 제2 조명부(114)로부터 상기 물품(PD)으로 조사되어 상기 물품(PD)에 의해 반사된 패턴광을 제공받아서 상기 물품(PD)의 패턴 이미지를 획득할 수 있다.

일 실시예로, 상기 촬영부(120)는 카메라(122) 및 결상렌즈(124)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 카메라(122)는 CCD 또는 CMOS 카메라를 채용할 수 있다. 상기 물품(PD)에서 반사된 광 혹은 패턴광은 상기 결상렌즈(124)에 의해 결상되어 상기 카메라(122)에 의해 촬상될 수 있다.

일 실시예로, 상기 촬영부(120)는 하나 또는 복수로 설치될 수 있다. 상기 촬영부(120)는 상기 물품(PD)의 위에 배치될 수 있으며, 복수의 촬영부가 상기 물품(PD)을 중심으로 원주 방향을 따라 서로 이격되어 배치되거나 상기 물품(PD)을 중심으로 다각형의 각 꼭지점에 배치될 수 있으며 원주 둘레를 분할하는 위치에 각각 교호적으로 등간격 이격되어 배치될 수 있다.

한편, 상기 촬영부(120)가 복수로 설치되는 경우, 공지의 스테레오 방식에 의하여 상기 물품(PD)의 3차원 형상을 획득할 수도 있으며, 이 경우 상기 제2 조명부(114)는 채용될 수도 있지만 생략될 수도 있다.

상기 처리부(130)는 상기 물품(PD)의 촬영 이미지를 이용하여 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정한다.

상기 처리부(130)는, 상기 물품(PD)의 외관의 적어도 일부에 대응하는 검사영역에 관한 제1 데이터를 획득하고, 상기 검사영역 내의 위치에 따른 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식을 획득하며, 상기 수학식과 상기 제1 데이터 사이의 상대적 관계에 기초하여 제2 데이터를 획득하여서, 상기 제2 데이터를 기초로 상기 물품(PD)의 외관 불량 여부를 판정한다.

한편, 상기 물품의 외관 검사장치(100)는 상기 물품(PD)을 고정하고 지지하는 스테이지(140)를 더 포함할 수 있고, 상기 처리부(130) 또는 별도의 이송제어장치(도시되지 않음)는 상기 스테이지(140)의 이동 및 상기 물품(PD)의 검사면 설정을 위한 제어 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어 상기 물품(PD)이 휴대폰의 후면 케이스인 경우, 상기 휴대폰의 후면 케이스를 정의하는 배면과 네 개의 측면 등에 대하여 외관 검사를 수행할 수 있으며, 이에 따라 상기 처리부(130) 또는 별도의 이송제어장치는 상기 스테이지(140) 상에서 상기 검사면을 자동으로 설정하기 위하여, 이송 및 회전 동작을 제어할 수 있다.

이하에서, 상기 처리부(130)의 외관 불량 여부의 판정 과정을 도면을 참조로 보다 상세하게 설명한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 물품의 외관 검사방법을 나타낸 흐름도이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라 상기 물품(PD)의 외관을 검사하기 위하여, 먼저 상기 처리부(130)는 상기 물품(PD)의 외관의 적어도 일부에 대응하는 검사영역에 관한 제1 데이터를 획득한다(S110).

예를 들면, 상기 검사영역의 적어도 일부는 상기 물품(PD)의 굴곡된 부분에 대응할 수 있다. 상기 검사영역은 상기 물품(PD)을 일 방향으로 검사할 수 있도록 1차원적으로 설정될 수 있고, 상기 물품(PD)을 평면적으로 검사할 수 있도록 2차원적으로 설정될 수 있다.

한편, 상기 검사영역의 적어도 일부는 상기 물품(PD)의 경사진 부분에 대응할 수도 있다. 즉, 상기 검사영역은 경사지지 않은 플랫한 평면 이외의 다양한 부분을 포함할 수 있으며, 앞서 설명한 굴곡된 부분, 경사진 부분 이외에도 상기 물품(PD)의 형상을 형성하는 다양한 부분을 포함할 수 있다.

상기 검사영역은 상기 물품(PD)의 외관을 검사하기 위하여 다양한 형태로 설정될 수 있다. 상기 검사영역은 직사각형 형태로 설정될 수 있고 그 밖에 다각형 형태로 설정될 수도 있다. 또한, 곡선을 포함하는 도형 형태로 설정될 수도 있고, 상기 물품(PD)의 형상에 따라 등고선 형태로 형성될 수도 있다.

도 3은 도 2의 물품의 외관 검사방법을 위하여 설정된 검사영역의 예들을 나타낸 평면도이고, 도 4는 도 3의 I-I' 방향으로 절단한 단면도이다.

도 3 및 도 4를 참조하면, 도 3에 도시된 제1 검사영역(IR1)은 상기 검사영역이 1차원적으로 설정된 예를 나타내고, 제2 검사영역(IR2)은 상기 검사영역이 2차원적으로 설정된 예를 나타내며, 도 4에 도시된 바와 같이 상기 제1 및 제2 검사영역들(IR1, IR2)은 상기 물품(PD)의 굴곡된 부분(rounded portion)(RP)에 대응할 수 있다.

일 실시예로, 상기 물품(PD)은 휴대폰 후면 케이스이고, 상기 후면 케이스의 옆면의 일부가 도 3 및 도 4에 도시되어 있다. 상기 후면 케이스의 옆면은 도 4에 도시된 바와 같이 굴곡된 부분(RP)을 포함하여 형성될 수 있다.

일 실시예로, 상기 제1 데이터는 밝기 데이터 및 높이 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이와는 다르게, 상기 제1 데이터는 상기 평면 이미지로부터 획득 가능한 다양한 데이터를 포함할 수 있고, 예를 들면, 색상, 명도, 채도 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 제1 데이터는 상기 물품(PD)의 형상과 관련된 다양한 데이터를 포함할 수 있고, 예를 들면, 3차원 공간좌표, 곡률, 곡률반경 등을 포함할 수 있다.

상기 밝기 데이터는 상기 제1 조명부(112)에 기초하여 획득된 데이터나 2차원 평면 이미지로부터 획득될 수 있고, 상기 높이 데이터는 상기 제2 조명부(114)에 기초하여 획득된 데이터나 3차원 형상으로부터 획득될 수 있다.

즉, 상기 밝기 데이터를 상기 제1 데이터로 채용하는 경우, 촬영된 2차원 평면 이미지로부터 용이하게 상기 제1 데이터를 획득할 수 있고, 상기 높이 데이터를 상기 제1 데이터로 채용하는 경우, 3차원 형상을 측정하기 위해 획득된 데이터로부터 용이하게 상기 제1 데이터를 획득할 수 있다.

한편, 상기 검사영역이 검사에서 제외될 영역을 포함하는 경우에는, 상기 제1 데이터를 획득하는 과정(S110)에서 상기 제외될 영역을 제외시킬 수 있다.

도 5는 도 2의 물품의 외관 검사방법의 제1 데이터를 획득하는 과정의 일 예를 나타낸 흐름도이고, 도 6은 도 5의 제1 데이터를 획득하는 과정의 일 예를 설명하기 위한 평면도이다.

도 5 및 도 6을 참조하면, 일 실시예로, 상기 물품(PD)의 외관의 적어도 일부에 대응하는 검사영역에 관한 제1 데이터를 획득하기 위해서(S110), 먼저 상기 물품(PD)의 외관의 적어도 일부에 대응하는 대상영역(TR)을 설정한다(S112).

상기 대상영역(TR)은, 예를 들면 도 6에 도시된 바와 같이, 2차원 직사각형 형상의 영역일 수 있다.

이어서, 상기 대상영역(TR) 내에서 제외될 마스킹(masking) 영역(MR)을 획득한다(S114).

상기 마스킹 영역(MR)은 상기 물품(PD)에 해당하지 않아서 제외되어야 하는 부분일 수 있다. 예를 들면, 상기 물품(PD)이 휴대폰의 후면 케이스일 때, 상기 마스킹 영역(MR)은 휴대폰 본체에 형성된 버튼이 외부로 노출되기 위한 홀(hole), 휴대폰 본체의 마이크 혹은 스피커에 대응하여 형성된 홀, 휴대폰 본체로 입출력 연결을 위한 단자가 외부로 노출되기 위한 홀, 카메라 촬영을 위한 홀, 배터리가 장착되는 위치에 대응하는 공간 등과 같은 휴대폰의 기능 실현을 위해 형성된 다수의 홀들 및 개구부들을 포함할 수 있다.

예를 들면, 상기 처리부(130)는 상기 제1 데이터가 소정 범위를 벗어나는 영역을 상기 마스킹 영역으로 획득할 수 있다.

일 실시예로, 상기 제1 데이터가 밝기 데이터를 포함하는 경우, 상기 대상영역(TR) 내에서 제외될 마스킹 영역(MR)을 획득하기 위해서, 상기 밝기 데이터가 기 설정된 기준 밝기범위를 벗어나는 영역으로부터 상기 마스킹 영역(MR)을 획득할 수 있다.

일 실시예로, 상기 제1 데이터가 높이 데이터를 포함하는 경우, 상기 대상영역(TR) 내에서 제외될 마스킹 영역(MR)을 획득하기 위해서, 상기 높이 데이터가 기 설정된 기준 높이범위를 벗어나는 영역으로부터 상기 마스킹 영역(MR)을 획득할 수 있다.

이와는 다르게, 사전에 등록된 형상에 대응되는 형상이 포함되는 경우, 상기 등록된 형상에 대응하는 영역을 상기 마스킹 영역(MR)으로 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

다음으로, 상기 대상영역(TR)에서 상기 마스킹 영역(MR)을 제외시켜 상기 검사영역(IR)을 설정한다(S116).

예를 들면, 도 6에서, 상기 검사영역(IR)은 상기 큰 직사각형 형상의 대상영역(TR)에서 상기 작은 직사각형 형상의 마스킹 영역(MR)을 제외한 나머지 영역이 된다.

상기와 같이, 상기 물품(PD)에 홀 등이 형성된 경우, 상기 홀 등을 마스킹 영역으로 획득하여 제외시킴으로써, 보다 정확한 검사 결과를 획득할 수 있다.

다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 이어서 상기 처리부(130)는, 상기 검사영역 내의 위치에 따른 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식을 획득한다(S120).

일 실시예로, 상기 검사영역은 1차원 영역, 예를 들면, 도 3에 도시된 바와 같은 제1 검사영역(IR1)일 수 있다. 이 경우, 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식은 상기 1차원 영역에 대한 수학식일 수 있으며, 일 예로 적어도 2차 이상의 곡선 방정식일 수 있다. 예를 들면, 상기 곡선 방정식은 상기 제1 데이터의 분포를 커브 피팅(curve fitting)하여 획득할 수 있다.

도 7은 도 2의 수학식을 획득하는 과정에서 제1 데이터의 분포와 이에 따른 수학식의 일 예를 나타낸 그래프이다.

도 7을 참조하면, 상기 제1 검사영역(IR1)의 D1-방향의 위치에 따라 획득된 각 위치별 밝기 데이터의 그레이 레벨(gray level)을 2차원 그래프로 나타낼 수 있고, 상기 그래프의 X축은 D-방향에 따른 위치, Y축은 해당 위치의 그레이 레벨을 나타낸다.

도 7의 그래프에 나타난 바와 같이, 상기 그레이 레벨의 추이는 대략적으로 2차 이상의 곡선 방정식을 추종한다고 가정할 수 있고, 이에 따라 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식을 2차 곡선 방정식으로 커브 피팅하여 획득할 수 있다. 예를 들면, 상기 수학식은 수학식 1과 같이 모델화할 수 있다.

다른 실시예로, 상기 검사영역은 2차원 영역, 예를 들면, 도 3에 도시된 바와 같은 제2 검사영역(IR2)일 수 있다. 이 경우, 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식은 상기 2차원 영역에 대한 수학식일 수 있으며, 일 예로 적어도 2차 이상의 곡면 방정식일 수 있다. 예를 들면, 상기 곡면 방정식은 상기 제1 데이터의 분포를 커브 피팅하여 획득할 수 있다.

도시되지 않았지만, 상기 제2 검사영역(IR2)의 D1-방향 및 D2-방향의 위치에 따라 획득된 각 위치별 밝기 데이터의 그레이 레벨(gray level)을 3차원 그래프로 나타낼 수 있고, 상기 그래프의 X축은 D1-방향에 따른 위치, Y축은 D2-방향에 따른 위치, Z축은 해당 위치의 그레이 레벨을 나타낼 수 있다.

상기 그레이 레벨의 추이는 대략적으로 2차 이상의 곡면 방정식을 추종한다고 가정할 수 있고, 이에 따라 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식을 2차 곡면 방정식으로 커브 피팅하여 획득할 수 있다. 예를 들면, 상기 수학식은 수학식 2와 같이 모델화할 수 있다.

도 4에 도시된 바와 같이, 상기 검사영역이 굴곡된 부분(RP)에 대응하는 경우, 상기와 같이 2차 이상의 곡선 방정식 혹은 곡면 방정식으로 커브 피팅을 수행함으로써 간단히 상기 수학식을 획득할 수 있다.

한편, 상기 검사영역이 2차원 영역인 경우, 먼저 상기 2차원 검사영역을 형성하는 1차원 영역들에 대한 수학식들을 획득한 후, 이어서 상기 1차원 영역들에 대한 수학식들을 기초로 상기 2차원 검사영역에 대한 수학식을 획득할 수도 있다. 즉, 상기 2차원 검사영역을 1차원 영역들로 분할하고, 분할된 상기 1차원 영역들에 대한 수학식들을 획득한 후, 상기 1차원 영역들에 대한 수학식들을 공간 상에 배치하여 2차원 검사영역에 대한 수학식을 도출할 수 있다.

한편, 상기 제1 데이터에는 노이즈가 포함될 수 있고, 이 경우 상기 수학식은 정확한 제1 데이터의 추이를 대표하기 어렵다. 따라서, 상기 검사영역 내의 위치에 따른 상기 제1 데이터의 변화를 대표하는 수학식을 획득하는 과정(S120)에서, 노이즈 제거를 통해 보다 정확한 수학식을 얻을 수 있다.

도 8은 도 2의 물품의 외관 검사방법의 수학식을 획득하는 과정의 일 예를 나타낸 흐름도이다.

도 8을 참조하면, 일 실시예로, 상기 검사영역 내의 위치에 따른 상기 제1 데이터의 변화를 대표하는 수학식을 획득하기 위해서(S120), 먼저 상기 검사영역을 유효영역으로 설정하고 상기 유효영역에 대하여 상기 수학식을 일차적으로 획득하고(S122), 이어서 일차적으로 획득된 상기 수학식을 기초로 노이즈 영역을 추출하여(S124) 제거함에 의해 상기 유효영역을 수정하고(S126), 다음으로 상기 수정된 유효영역을 기초로 상기 수학식을 수정할 수 있다(S122).

예를 들면, 먼저 상기 검사영역을 상기 수학식 획득을 위해 유효한 영역인 유효영역으로 설정하고, 상기 유효영역에 대하여 수학식을 일차적으로 획득한 후, 일차적으로 획득된 상기 수학식에서 기 설정된 기준값에서 벗어나는 값들은 유효한 값들로 볼 수 없으므로 노이즈로 판정하고 해당 값들에 대응하는 영역은 상기 유효영역에서 제외시킴으로써 상기 유효영역을 수정한다. 상기 노이즈는 후술되는 상기 물품(PD)의 외관 불량 여부의 판정 시 불량에 해당하는 얼룩이나 스크래치 등일 수도 있다. 이러한 불량에 해당하는 영역도 본 과정에서 상기 유효영역으로부터 제외될 수 있다.

이렇게 수정된 유효영역을 기초로 다시 수학식을 획득함으로써, 일차적으로 획득된 수학식을 수정할 수 있다. 이 과정은 1회 혹은 1회 이상 반복 수행될 수도 있다.

상기와 같이, 상기 수학식을 획득하는 과정에서, 노이즈 영역을 추출하여 유효영역을 수정한 후 상기 수학식을 수정함으로써, 보다 정확한 수학식을 획득할 수 있고, 이에 따라 보다 정확한 검사 결과를 획득할 수 있다.

다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 다음으로 상기 처리부(130)는, 상기 수학식과 상기 제1 데이터 사이의 상대적 관계에 기초하여 제2 데이터를 획득한다(S130).

일 실시예로, 상기 제2 데이터는, 상기 검사영역 내의 각 위치에 대하여, 상기 제1 데이터와 상기 수학식에 따른 값 사이의 거리로부터 획득될 수 있다. 예를 들면, 상기 제2 데이터를 획득하기 위해서 상기 처리부(130)는, 상기 검사영역 내의 각 위치에 대하여, 상기 제1 데이터로부터 상기 수학식에 따른 값을 차감하여, 상기 제2 데이터를 상기 각 위치별로 획득할 수 있다. 즉, 위치별로 해당 위치에서 상기 수학식에 대한 상대적인 상기 제1 데이터의 값에 해당하는 제2 데이터를 획득할 수 있으며, 단순히 상기 제1 데이터에서 수학식 1 또는 수학식 2를 차감하여 획득할 수 있다.

도 9는 도 7의 그래프로부터 추출된 위치별 제2 데이터의 분포를 꺾은선으로 나타낸 그래프이다.

도 9를 참조하면, 상기 제1 검사영역(IR1)의 D1-방향의 위치에 따라 획득된 각 위치별 밝기 데이터와 해당 위치에서의 수학식 1의 값을 차감한 제2 데이터의 그레이 레벨을 2차원 그래프로 나타낼 수 있고, 상기 그래프의 X축은 D1-방향에 따른 위치, Y축은 해당 위치의 상대적 그레이 레벨을 나타낸다.

도 9의 그래프에 나타난 바와 같이, 상기 그레이 레벨의 추이는 그레이 레벨의 값이 0인 지점을 기준으로 상하로 이격되어 위치함을 알 수 있다. 따라서, 후술하는 상기 물품(PD)의 외관 불량 여부를 보다 용이하게 판정할 수 있다.

구체적으로, 도 9에 도시된 상기 제2 데이터의 그레이 레벨의 추이는, 2차 곡선 방정식을 추종하던 것으로부터 상수값(0에 해당)을 추종하는 것으로 수정된 것을 알 수 있다. 상기 제1 데이터의 그레이 레벨의 추이가 상수값을 추종하는 대신 2차 이상의 곡선 방정식을 추종하는 원인은, 상기 검사영역이 굴곡된 부분(RP)(도 4 참조)에 대응하기 때문으로 볼 수 있다. 반면, 상기 제2 데이터의 그레이 레벨의 추이는 상수값을 추종하므로, 굴곡된 부분이 없는 평면에 대한 그레이 레벨과 동일한 추이를 갖는다고 볼 수 있다. 따라서, 상기 처리부(130)는, 평면검사기준을 상기 제2 데이터에 적용하여 상기 물품(PD)의 외관 불량 여부를 판정할 수 있다. 상기 평면검사기준은 상기 검사영역이 평면에 대응하는 경우 적용되는 검사기준으로서, 예를 들면, 플랫한 평면으로 이루어진 물품의 외관 불량, 예를 들면, 이물질 부착, 스크래치, 표면 얼룩 등을 판단하기 위해 적용할 수 있는 밝기, 색깔, 높이 등이 균일하게 분포하는지 여부를 판단하는 소정의 검사기준과 같은 것이 상기 평면검사기준에 포함될 수 있다.

이와 같이 획득된 상기 제2 데이터를 기초로, 후술되는 바와 같이 상기 처리부(130)에서 상기 물품(PD)의 외관 불량 여부를 직접 판정할 수 있다. 이와는 다르게, 별도로 제공되는 판정수단이 상기 제2 데이터를 기초로 상기 물품(PD)의 외관 불량 여부를 판정할 수도 있고, 작업자가 상기 제2 데이터를 기초로 상기 물품(PD)의 외관 불량 여부를 판정할 수도 있다.

다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 일 실시예로, 상기 처리부(130)는, 상기 제2 데이터를 기초로 상기 물품(PD)의 외관 불량 여부를 판정한다(S140).

상기 물품(PD)의 외관 불량은 다양한 원인에 의해 발생될 수 있고, 다양한 결과로 나타날 수 있다. 예를 들면, 상기 물품(PD)의 외관 불량은 이물질 부착, 스크래치 및 표면 얼룩 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구체적으로, 상기 물품(PD)은 제조 공정 시 고착성 이물질이 부착되거나 스크래치가 발생할 수 있고, 아노다이징(anodizing) 과정 시 얼룩이 형성될 수 있으며, 이에 따라 상기와 같은 외관 불량이 발생될 수 있다.

상기와 같은 외관 불량을 판정하기 위해서, 검사영역 내에서 주변과 다른 밝기 분포 및/또는 높이 분포를 갖는 영역이 존재하는지 여부를 체크할 수 있다.

일 실시예로, 상기 제2 데이터를 기초로 상기 물품(PD)의 외관 불량 여부를 판정하기 위해서(S140), 상기 제2 데이터를 이진화 처리하여 제3 데이터를 생성하고, 생성된 상기 제3 데이터를 이용하여 상기 물품(PD)의 외관 불량 여부를 판정할 수 있다.

예를 들면, 상기 제2 데이터를 소정 문턱값과 비교하여 큰 경우 1을, 작은 경우 0을 할당하는 이진화 처리를 수행하여 상기 제3 데이터를 생성할 수 있다. 이에 따라, 상기 제3 데이터는 주변과 다른 분포를 갖는 영역만을 극단적으로 밝게 나타낼 수 있고, 이에 따라 상기 물품(PD)의 외관 불량 여부를 용이하게 판정할 수 있다.

이때, 상기 제2 데이터를 이진화 처리하여 제3 데이터를 생성한 이후에, 상기 제3 데이터를 모폴로지(morphology) 처리할 수 있다. 이때, 상기 제3 데이터 중에 일부를 추출하여 모폴로지 처리할 수도 있다.

상기 모폴로지 처리는 해당 영역이 좁아지는 침식 연산(erode), 해당 영역이 넓어지는 팽창 연산(dilate), 해당 영역에서 세부 영역이 제거되는 열림 연산(open), 해당 영역에서 빈틈이 채워지는 닫힘 연산(close) 등을 포함할 수 있으며, 상기 검사영역 내에서 해당 영역을 더 넓게 또는 더 좁게 변화시키는 등의 영상 처리를 수행함으로써 주변과 다른 분포를 갖는 영역을 용이하게 추출할 수 있도록 할 수 있다.

한편, 상기 제2 데이터를 이진화 처리하여 제3 데이터를 생성하기 이전에, 상기 제2 데이터를 가버 웨이블릿(garbor wavelet) 필터링(filtering)하는 처리를 수행할 수 있다.

상기 필터링 처리에 의하여 상기 제2 데이터는 선형성이 보다 강조되도록 수정될 수 있다. 따라서, 상기 제3 데이터를 이용하여 상기 물품(PD)의 외관 불량 여부를 판정할 때 상기 물품(PD)의 스크래치 불량을 보다 용이하게 판정할 수 있고, 상기 모폴로지 처리에 의해 스크래치 불량이 제대로 드러나지 않게 될 수 있는 문제점을 방지할 수 있다.

이와 같은 가버 웨이블릿 필터링 과정은 스크래치 불량을 보다 용이하게 파악하기 위해 주로 활용될 수 있으므로 선택적으로 채용될 수 있고, 이 과정을 채용한 경우와 채용하지 않은 경우를 모두 적용한 후 양자의 결과를 취합하여 최종 외관 불량 여부를 판정할 수도 있다.

기타, 보다 정확하고 효과적인 데이터 처리를 위하여 공지의 각종 필터링 작업이 추가로 수행될 수 있다.

상기와 같이, 상기 제2 데이터를 이진화, 각종 필터링, 모폴로지 처리 등의 데이터 처리 혹은 영상 처리를 수행함으로써 보다 정확한 검사 결과를 획득할 수 있다.

도 10 내지 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 물품의 외관 검사방법에 의해 나타나는 각종 데이터에 따른 이미지들의 예이다. 일 예로, 상기 이미지들은 휴대폰 케이스의 버튼 홀이 형성된 옆면의 예들을 나타내며, 도 4에 도시된 바와 같이 굴곡된 부분을 포함하여 형성된 예들이다.

도 10은 도 2의 단계 S110에 따라 획득된 상기 제1 데이터에 대응하는 이미지로서, 상기 물품(PD)의 실제 촬영 이미지이고, 도 11은 도 2의 단계 S120에 따라 획득된 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 곡면 방정식에 대응하는 이미지이다. 도 12는 도 2의 단계 S130에 따라 획득된 상기 제2 데이터에 대응하는 이미지이고, 도 13은 도 2의 단계 S140에 따라 불량 여부를 판정하기 위하여 획득된 이진화된 이미지이다.

도 10 내지 도 13을 참조하면, 상기 물품(PD)의 실제 촬영 이미지에서 나타나는 얼룩이 상술한 과정을 거치며 명확하게 외관 불량으로 판정 가능한 부분으로 나타남을 알 수 있다.

도 10에 도시된 바와 같이, 상기 제1 데이터에 대응하는 상기 물품(PD)의 실제 촬영 이미지에서, 상기 물품(PD)에 육안으로도 확인 가능한 제1 얼룩(ST1)과 홀(HL)이 존재한다.

상기 제1 얼룩(ST1)에 대해 상기 물품의 외관 검사장치(100)(도 1 참조)로 불량 여부를 판정하기 위해서, 상기 홀(HL)을 제외하고 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식인 곡면 방정식을 획득할 수 있고, 이에 따른 이미지를 도 11에 도시된 바와 같이 나타낼 수 있다.

도 10에 나타난 제1 데이터에 대응하는 이미지에서 도 11에 나타난 곡면 방정식에 따른 이미지를 차감하여, 도 12에 도시된 바와 같이 상기 제2 데이터에 따른 이미지를 획득한다. 도 12에는, 상기 제1 얼룩(ST1)이 제2 얼룩(ST2)으로 나타나고, 굴곡된 부분에 의한 전체적인 그래데이션(gradation)은 대부분 제거되어 나타날 수 있다.

상기 제2 데이터를 이진화 처리하고, 기타 선택적으로 각종 영상 처리를 수행하여 도 13에 도시된 바와 같이 외관 불량 여부를 판정하기 위한 최종 이미지를 획득한다. 도 13에서는 상기 제2 얼룩(ST2)이 제3 얼룩(ST3)으로 명확히 드러나도록 나타나고, 굴곡된 부분에 의한 전체적인 그래데이션(gradation)은 거의 제거되어 나타날 수 있다.

상기와 같은 물품의 외관 검사장치 및 물품의 외관 검사방법에 따르면, 검사영역에 대한 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식에 상대적인 제2 데이터를 획득하여 이를 기초로 물품의 외관 불량 여부를 판정함으로써, 물품의 외관이 플랫(flat)한 평면 형상을 갖지 않는 경우에도 보다 용이하고 정확하게 물품의 외관 불량 여부를 판정할 수 있고, 상기 검사영역이 평면인 경우 적용되는 평면검사기준을 상기 제2 데이터에 직접 적용하여 상기 물품의 외관 불량 여부를 용이하게 판정할 수 있다.

앞서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이다.　 따라서, 전술한 설명 및 아래의 도면은 본 발명의 기술사상을 한정하는 것이 아닌 본 발명을 예시하는 것으로 해석되어야 한다.

100 : 물품의 외관 검사장치 110 : 조명부
120 : 촬영부 130 : 처리부
140 : 스테이지 PD : 물품

Claims (20)

1. 물품의 외관의 적어도 일부에 대한 촬영 이미지를 획득하는 이미지 획득부; 및
   상기 물품의 촬영 이미지를 이용하여 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정하는 처리부를 포함하고,
   상기 처리부는,
   상기 촬영 이미지의 적어도 일부를 포함하는 검사영역에 관한 제1 데이터를 획득하고, 상기 검사영역 내의 위치에 따른 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식을 획득하며, 상기 수학식과 상기 제1 데이터 사이의 상대적 관계에 기초하여 제2 데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 제2 데이터는, 상기 검사영역 내의 각 위치에 대하여, 상기 제1 데이터와 상기 수학식에 따른 값 사이의 거리로부터 획득되는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사장치.
3. 제1항에 있어서,
   상기 처리부는, 상기 제2 데이터를 기초로 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사장치.
4. 제3항에 있어서,
   상기 처리부는, 평면검사기준을 상기 제2 데이터에 적용하여 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정하고,
   상기 평면검사기준은 상기 검사영역이 평면에 대응하는 경우 적용되는 검사기준인 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사장치.
5. 제1항에 있어서,
   비패턴조명을 제공하는 제1 조명부; 및
   패턴조명을 제공하는 제2 조명부 중 적어도 하나를 더 포함하고,
   상기 제1 데이터는 상기 제1 조명부에 의해 획득되는 밝기 데이터 및 상기 제2 조명부에 의해 획득되는 높이 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사장치.
6. 제1항에 있어서,
   상기 검사영역은 1차원 영역이고,
   상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식은 상기 1차원 영역에 대한 수학식인 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사장치.
7. 제1항에 있어서,
   상기 검사영역은 2차원 영역이고,
   상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식은 상기 2차원 영역에 대한 수학식인 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사장치.
8. 제1항에 있어서,
   상기 검사영역은 2차원 영역이고,
   상기 처리부는, 상기 2차원 검사영역을 형성하는 1차원 영역들에 대한 수학식들을 획득하고, 상기 1차원 영역들에 대한 수학식들을 기초로 상기 2차원 검사영역에 대한 수학식을 획득하는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사장치.
9. 제1항에 있어서,
   상기 처리부는,
   상기 촬영 이미지에서 대상영역을 설정하고, 상기 대상영역 내에서 제외될 마스킹(masking) 영역을 획득하여, 상기 대상영역에서 상기 마스킹 영역을 제외시킴에 의해 상기 검사영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사장치.
10. 제9항에 있어서, 상기 처리부는,
    상기 제1 데이터가 소정 범위를 벗어나는 영역을 상기 마스킹 영역으로 획득하는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사장치.
11. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는, 상기 수학식을 획득할 때, 상기 검사영역을 유효영역으로 설정하고 상기 유효영역에 대하여 상기 수학식을 일차적으로 획득하고,
    일차적으로 획득된 상기 수학식을 기초로 노이즈 영역을 추출하여 제거함에 의해 상기 유효영역을 수정하며,
    상기 수정된 유효영역을 기초로 상기 수학식을 수정하는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사장치.
12. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 제2 데이터를 이진화 처리하여 제3 데이터를 생성하고,
    상기 제3 데이터를 이용하여 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사장치.
13. 물품의 외관 검사장치를 이용한 물품의 외관 검사방법으로서,
    상기 외관 검사장치가,
    물품의 외관의 적어도 일부에 대한 촬영 이미지의 적어도 일부를 포함하는 검사영역에 관한 제1 데이터를 획득하는 단계;
    상기 검사영역 내의 위치에 따른 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식을 획득하는 단계; 및
    상기 수학식과 상기 제1 데이터 사이의 상대적 관계에 기초하여 제2 데이터를 획득하는 단계;
    를 포함하는 물품의 외관 검사방법.
14. 제13항에 있어서,
    상기 제2 데이터는, 상기 검사영역 내의 각 위치에 대하여, 상기 제1 데이터와 상기 수학식에 따른 값 사이의 거리로부터 획득되는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사방법.
15. 제13항에 있어서, 상기 수학식과 상기 제1 데이터 사이의 상대적 관계에 기초하여 제2 데이터를 획득하는 단계 이후에,
    상기 제2 데이터를 기초로 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사방법.
16. 제15항에 있어서,
    상기 제2 데이터를 기초로 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정하는 단계에서, 평면검사기준을 상기 제2 데이터에 적용하여 상기 물품의 외관 불량 여부를 판정하고,
    상기 평면검사기준은 상기 검사영역이 평면에 대응하는 경우 적용되는 검사기준인 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사방법.
17. 제13항에 있어서,
    상기 제1 데이터는 밝기 데이터 및 높이 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사방법.
18. 제13항에 있어서,
    상기 물품의 외관의 적어도 일부에 대한 촬영 이미지의 적어도 일부를 포함하는 검사영역에 관한 제1 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 촬영 이미지에서 대상영역을 설정하는 단계;
    상기 대상영역 내에서 제외될 마스킹 영역을 획득하는 단계; 및
    상기 대상영역에서 상기 마스킹 영역을 제외시켜 상기 검사영역을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사방법.
19. 제13항에 있어서,
    상기 검사영역 내의 위치에 따른 상기 제1 데이터의 분포를 대표하는 수학식을 획득하는 단계는,
    상기 검사영역을 유효영역으로 설정하고 상기 유효영역에 대하여 상기 수학식을 일차적으로 획득하는 단계;
    일차적으로 획득된 상기 수학식을 기초로 노이즈 영역을 추출하여 제거함에 의해 상기 유효영역을 수정하는 단계; 및
    상기 수정된 유효영역을 기초로 상기 수학식을 수정하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 물품의 외관 검사방법.
20. 제13항 내지 제19항 중 어느 한 항의 방법을 구현하는 컴퓨터 소프트웨어를 기록한 기록매체.
    

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