KR100994551B1

KR100994551B1 - Image processing method for visual inspection using color conversion

Info

Publication number: KR100994551B1
Application number: KR1020040012831A
Authority: KR
Inventors: 김재선
Original assignee: 시냅스이미징(주)
Priority date: 2004-02-25
Filing date: 2004-02-25
Publication date: 2010-11-15
Also published as: KR20050086322A

Abstract

본 발명은 영상검사에 수반되는 영상처리방법에 관한 것으로, 동일 색상인 복수의 검사 대상의 영상을 서로 다른 색상의 영상으로 변환시킨 후 조합함으로써 칼라 광원 없이도 순색의 칼라 영상을 얻을 수 있으므로 경제적이며 영상검사 결과의 신뢰도를 향상시킨 영상처리방법에 관한 것이다.The present invention relates to an image processing method accompanying an image inspection, and by converting a plurality of inspection target images of the same color into an image of a different color and combining them, a pure color image can be obtained without a color light source and thus it is economical and imageable. The present invention relates to an image processing method for improving reliability of an inspection result.

영상검사, 영상조합, 순색, 색상변환, HSI, 칼라 모델Image inspection, image combination, pure color, color conversion, HSI, color model

Description

색상변환을 이용한 영상검사를 위한 영상처리방법{IMAGE PROCESSING METHOD FOR VISUAL INSPECTION USING COLOR CONVERSION}Image processing method for image inspection using color conversion {IMAGE PROCESSING METHOD FOR VISUAL INSPECTION USING COLOR CONVERSION}

도 1은 본 발명에 따른 영상처리방법의 일실시예의 흐름도1 is a flowchart of an embodiment of an image processing method according to the present invention.

도 2는 도 1의 실시예에서 영상을 조합하는 예를 나타낸 설명도2 is an explanatory diagram showing an example of combining images in the embodiment of FIG.

<도면의 주요 부분에 대한 부호 설명><Description of the symbols for the main parts of the drawings>

50 검사 대상 110, 120, 130 밝은 영역50 Target 110, 120, 130 Highlights

140, 150 혼합영역140, 150 blending area

일반적으로 물품의 제조 과정에서 형상, 크기, 색감 등 물품의 특징이나 표면처리, 구멍가공, 용접, 솔더링 등 물품에 대한 가공의 결과가 적합한지에 대한 검사가 필요하다. 검사가 필요한 대상, 즉 검사 대상의 수량이 많거나 검사 대상 의 크기가 작은 경우에는 직접적인 육안 검사에 한계가 생긴다. 이를 극복하기 위해 검사 대상의 영상을 카메라로 촬영하고 그 영상을 정상 상태의 영상과 비교하여 검사 대상의 적부를 판별하는 시스템이 개발되어 왔다.In general, during the manufacture of the article, it is necessary to check whether the characteristics of the article such as shape, size, and color, or the results of processing the article such as surface treatment, hole processing, welding, soldering, and the like are appropriate. In the case of a large number of objects to be examined, i.e. a large number of objects or a small size of the objects, the direct visual inspection is limited. In order to overcome this problem, a system has been developed for taking an image of an inspection object with a camera and comparing the image with an image of a normal state to determine suitability of the inspection object.

특히, 전자부품을 회로기판에 솔더링할 때 솔더링의 결함은 전자회로 전체의 오작동을 초래할 수 있으므로 반드시 검사 작업을 거쳐 가려져야 한다. 최근 들어 전자부품들이 소형화되면서 인쇄회로기판(PCB) 위에 표면실장(Surface Mounted) 방식으로 매우 조밀하게 배치되므로 솔더링의 결함을 육안만으로 검사하는 것은 매우 비효율적이다. 따라서 회로기판의 솔더링 부분을 카메라로 촬영하고 촬영된 영상을 TV모니터로 확대 시현한 후 이를 육안으로 검사하는 수동 영상검사장치나, 촬영된 영상을 디지털 처리하여 자동적으로 검사할 수 있도록 한 자동 영상검사장치가 개발되었다.In particular, when soldering an electronic component to a circuit board, defects in soldering may cause malfunctions of the entire electronic circuit and should be covered by inspection. Recently, as electronic components are miniaturized, they are very densely arranged on a PCB by surface mount method, and it is very inefficient to visually inspect soldering defects. Therefore, a manual image inspection device that photographs the soldering part of a circuit board with a camera, enlarges the captured image with a TV monitor, and then visually inspects it, or an automatic image inspection device that enables digital inspection of the captured image automatically. Was developed.

이러한 종래 영상검사장치에 있어서, 솔더링 부분의 형상이 삼차원적 입체이므로, 촬영을 위한 조명에 대한 반사 특성이 각 부분마다 달라진다. 따라서 신뢰도 높은 검사 결과를 얻기 위해서는 광원이 서로 다른 각도에서 다양하게 솔더링 부분을 비추고, 각 광원에 의한 영상을 별도로 획득하여 왔다. 그러나 이런 방식은 카메라가 정지한 상태에서 구비된 모든 광원을 하나씩 차례로 점멸한 후 광원이 켜져 있는 동안에 카메라로 솔더링 부분의 영상을 획득하는 과정을 거쳐야 하므로 검사에 많은 시간이 소요되었을 뿐더러, 획득된 복수의 영상은 모두 동일한 색상의 명도 분포만 나타나므로 실제 솔더링 부분에 대한 정보를 충분히 내포하지 못하는 한계가 있었다. 특히 이러한 문제점은 정상 상태인 검사 대상에 대한 영상인 대표 영상패턴과의 비교를 용이하게 하기 위해 복수의 영상을 조합하는 단계를 거칠 때 더욱 현저해진다.In the conventional image inspection apparatus, since the shape of the soldering portion is three-dimensional three-dimensional, the reflection characteristics for the illumination for imaging is different for each portion. Therefore, in order to obtain reliable test results, the light sources illuminate various soldering portions at different angles, and images of each light source have been separately obtained. However, this method has to go through the process of acquiring an image of the soldered portion with the camera while the light source is turned on and then flashing all the light sources provided one by one while the camera is stopped. Since all of the images show only the same brightness distribution, there is a limit that does not contain enough information about the actual soldering part. In particular, this problem becomes more remarkable when a plurality of images are combined to facilitate comparison with a representative image pattern which is an image of a test subject in a normal state.

이를 극복하기 위해 발명의 명칭이 "인쇄회로기판 검사 방법 및 장치"인 미국특허 제5,032,735호에는 인쇄회로기판에 장착된 부품에 대해 솔더링 부분의 특성을 검사하기 위한 인쇄회로기판 검사장치로서, 상기 부품의 상방에서 서로 다른 색상의 조명을 제공하기 위한 링형상을 이루는 복수의 발광체를 포함하는 광방출수단과, 빨간색을 제외한 다른 색상의 최상단 광원과, 검사할 부분의 표면에서 반사된 빛을 촬영하기 위한 상기 링형상 광원의 중심에 위치하며 상기 부품의 직상방에 위치한 칼라 카메라를 포함하는 촬상수단과, 상기 촬상수단으로 획득한 영상 패턴에 의해 솔더링 부분의 특성을 검출하기 위한 판정 및 처리수단을 구비하여 솔더링이 적합한지 판정할 수 있도록 한 것을 특징으로 하는 인쇄회로기판 검사장치를 개시하고 있다. 상기 인쇄회로기판 검사장치에서는 서로 다른 색상의 광원이 서로 다른 각도에서 검사 대상을 한꺼번에 조명하므로 한번의 영상 획득만으로도 검사 대상에 대한 서로 다른 각도의 조명에 의한 복수의 영상을 획득한 것과 유사한 효과를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러므로 복수의 영상을 조합하는 과정 자체가 불필요해진다.In order to overcome this problem, US Patent No. 5,032,735 entitled "Printed Circuit Board Inspection Method and Apparatus" is a printed circuit board inspection apparatus for inspecting a property of a soldering portion of a component mounted on a printed circuit board. A light emitting means including a plurality of light emitting units forming a ring shape to provide illumination of different colors from above, a top light source of a color other than red, and for photographing light reflected from the surface of the part to be inspected. Imaging means including a color camera positioned at the center of the ring-shaped light source and located directly above the component, and determination and processing means for detecting a characteristic of the soldered portion by an image pattern obtained by the imaging means; Disclosed is a printed circuit board inspection apparatus which is capable of determining whether soldering is suitable. In the printed circuit board inspection apparatus, since light sources of different colors illuminate the inspection object at different angles at once, similar effects to those obtained by acquiring a plurality of images by illumination of different angles with respect to the inspection object are obtained with only one image acquisition. There is an advantage that it can. Therefore, the process itself of combining a plurality of images becomes unnecessary.

그러나 상기 종래의 영상검사장치에서는 획득된 복수의 영상이 모두 단일한 색상의 명도 분포로 이루어 져있으므로 대표 영상패턴과의 비교를 위해 복수의 영상을 조합할 경우 단일 색상의 단순 중첩에 의한 데이타 손실이 발생한다. However, in the conventional image inspection apparatus, since a plurality of acquired images are all composed of a brightness distribution of a single color, when a plurality of images are combined for comparison with a representative image pattern, data loss due to simple superposition of a single color is lost. Occurs.

그리고 상기 미국특허인 인쇄회로기판 검사장치는 칼라 광원을 사용하여야 하며 카메라 또한 칼라여야 하므로 경제성이 떨어진다. 또한 칼라 광원이 제공하는 색상은 완벽한 순색이 아니므로 디지털 영상처리를 통해 색상을 보정해야 하는 불편이 따른다. 그리고 서로 다른 색상의 광원을 한꺼번에 조명하면서 한번에 검사 대상을 촬영하므로 서로 다른 각도의 광원에 의한 검사 대상의 밝은 영역들의 경계 부근에서 색번짐이 일어날 수 있으며, 검사 대상의 반사 특성에 따라 특정 색상의 반사광이 왜곡되는 현상도 일어난다. 예컨대 회로기판의 노출된 구리 배선은 빨간색 계열의 빛을 많이 반사하므로 검사 결과에 착오를 일으키게 할 수 있다.In addition, the US patented printed circuit board inspection device must use a color light source and the camera must also be a color, so the economy is poor. In addition, since the color provided by the color light source is not a perfect pure color, it is inconvenient to correct the color through digital image processing. In addition, since the subject is photographed at a time while illuminating light sources of different colors at once, color smearing may occur near the boundary of bright areas of the subject by light sources of different angles. Distortion also occurs. For example, exposed copper wiring on a circuit board reflects a lot of red light, which can cause errors in the test results.

본 발명은 영상검사에 수반되는 영상조합에 있어서 동일한 색상인 복수의 영상으로부터 동일 색상의 단순 중첩에 의한 데이타 손실을 줄인 영상처리방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide an image processing method which reduces data loss due to simple superposition of the same color from a plurality of images that are the same color in the image combination accompanying the image inspection.

또한 본 발명은 칼라 광원이 없이도 경제적으로 순색의 칼라 영상을 얻을 수 있는 영상처리방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, an object of the present invention is to provide an image processing method that can economically obtain a pure color image without a color light source.

그리고 본 발명은 칼라 광원을 사용할 경우 검사 대상의 반사 특성에 따른 특정 색상의 왜곡에 의해 검사 결과가 영향을 받지 않는 영상처리방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.Another object of the present invention is to provide an image processing method in which an inspection result is not affected by a distortion of a specific color according to a reflection characteristic of an inspection object when a color light source is used.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상검사를 위한 영상처리방법은 카메라에서 검사 대상에 대한 복수의 디지탈 영상을 획득하는 영상획득단계와, 상기 카메라에서 획득한 영상을 영상처리수단으로 전송하는 영상전송단계와, 상기 영상처리수단에서 상기 카메라로부터 전송받는 복수의 영상 각각에 서로 다른 색상을 배정하는 색상배정단계와, 상기 복수의 영상 각각을 배정된 색상으로 변환하는 색상변환단계와, 상기 변환된 복수의 영상을 동일한 검사 대상이 겹쳐지도록 조합하는 영상조합단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In accordance with an aspect of the present invention, an image processing method for inspecting an image may include: an image acquisition step of acquiring a plurality of digital images of an object to be inspected by a camera; and transmitting the image acquired by the camera to an image processing means. An image transmission step, a color assignment step of assigning different colors to each of the plurality of images received from the camera by the image processing means, a color conversion step of converting each of the plurality of images into the assigned color, and the conversion And an image combining step of combining the plurality of captured images to overlap the same inspection target.

또한, 상기 색상변환단계는 상기 복수의 영상 각각의 픽셀의 색상 특성값에 대응하는 상기 색상배정단계에서 배정된 색상으로 변환하는 것이 바람직하다. 상기 색상 특성값은 HSI 모델에서의 명도로 하는 것이 좋다. 특히, 상기 복수의 영상 각각에 할당된 서로다른 색상은 각각 빨간색, 녹색, 파란색 중 선택된 어느 하나로 하는 것이 보다 바람직하다.In addition, the color conversion step is preferably converted to the color assigned in the color assignment step corresponding to the color characteristic value of each pixel of the plurality of images. The color characteristic value is preferably set as the brightness in the HSI model. In particular, different colors assigned to each of the plurality of images are more preferably one selected from red, green, and blue, respectively.

이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, preferred embodiments of the present invention will be described in detail.

도 1은 본 발명에 따른 영상처리방법의 실시예의 흐름도이고 도 2는 도 1의 실시예의 영상을 조합하는 방식을 나타낸 설명도이다.1 is a flowchart of an embodiment of an image processing method according to the present invention, and FIG. 2 is an explanatory diagram showing a method of combining images of the embodiment of FIG. 1.

먼저 영상검사장치로 검사 대상에 대한 복수의 영상을 획득한다(S10). 본 실시예에서는 서로 다른 세 개의 광원, 즉 도 2에서와 같은 상단광원, 중단광원, 하단광원에 의해 세 개의 영상이 획득된다. 상기 획득된 영상은 디지털 영상처리를 위해 영상처리수단으로 전송된다(S11). 이상의 영상획득단계(S10)와 영상전송단계(S11)는 종래 기술과 동일하므로 자세한 설명은 생략한다. First, a plurality of images of an object to be inspected are acquired by the image inspecting apparatus (S10). In the present embodiment, three images are obtained by three different light sources, that is, the upper light source, the interrupted light source, and the lower light source as shown in FIG. 2. The obtained image is transmitted to the image processing means for digital image processing (S11). Since the image acquisition step S10 and the image transmission step S11 are the same as in the prior art, a detailed description thereof will be omitted.

상기 전송된 영상에는 각각 서로 다른 색상을 배정한다(S200). 이 때 배정되는 색상은 유채색인 것이 바람직하며, 각각 빨간색, 녹색, 또는 파란색 중 선택 된 어느 하나인 것이 더욱 바람직하다. 디지털 영상처리를 위한 칼라 모델로는 다양한 칼라 모델 중 RGB 모델, HSI 모델, YIQ 모델 등이 널리 사용되는데 특히 RGB 모델에 의한 디지털 영상처리에서 영상의 색상에 대한 디지털 데이타는 빛의 삼원색인 빨간색, 녹색, 파란색의 농담을 0~255 사이의 디지털 값으로 인식함이 일반적이므로 이와 같이 빛의 삼원색을 할당하는 것이 편리하다. 영상의 수가 넷 이상이라면 다른 색상을 더 사용할 수 있다.Different colors are assigned to the transmitted images (S200). In this case, the color to be assigned is preferably colored, more preferably one selected from red, green, or blue, respectively. Among the various color models, RGB model, HSI model, and YIQ model are widely used as color models for digital image processing. Especially, in digital image processing by RGB model, digital data about image color is the three primary colors of light, red and green. In general, it is convenient to assign the three primary colors of light as the blue color is generally recognized as a digital value between 0 and 255. If you have more than four images, you can use another color.

세 개의 영상 각각으로부터 영상을 구성하는 각 픽셀의 색상 특성값을 측정한다(S210). 색상 특성값이란 RGB 모델에서는 빨간색(Red), 녹색(Green), 파란색(Blue)의 각 값을, HSI 모델에서는 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Intensity)의 각 값을, YIQ 모델에서는 휘도(Y), 동위상(Inphase), 구적(Quadrature)의 각 값들 중 어느 하나를 말한다. 나아가 다른 칼라 모델을 사용할 경우에는 해당 칼라 모델에서 색상의 특성을 나타낼 수 있는 모든 디지털 값을 포함한다.A color characteristic value of each pixel constituting the image is measured from each of the three images (S210). The color characteristic values are red, green, and blue values in the RGB model, and the values of hue, saturation, and intensity in the HSI model, and the YIQ model. Denotes any one of luminance Y, in phase, and quadrature. Furthermore, when using a different color model, it includes all the digital values that can represent the color's characteristics in that color model.

세 개의 영상 각각을 상기 색상배정단계에서 배정된 색상으로 변환한다(S220). 즉, 영상의 각 픽셀의 색상을 상기 특성값측정단계에서 측정한 원래 색상 특성값과 같은 특성값을 갖는, 상기 색상배정단계에서 배정된 색상으로 대체하는 것이다. 색상 특성값을 무엇으로 정했는지에 따라 상기 색상배정단계에서 배정된 색상이 원래 픽셀의 색상이 가진 색상 특성값과 동일한 색상 특성값을 갖지 못할 수도 있다. 따라서 상기 색상 특성값으로는 대부분의 색상에 공통적으로 적용할 수 있는 HSI 모델의 명도(Intensity)를 사용하는 것이 바람직하다. 이 경우 명도가 직접적으로 드러나지 않는 칼라 모델을 사용하였다면 일반적으로 알려진 칼라 모델 변환방식을 통해 명도를 계산하는 과정이 필요할 수 있다. 예컨대 상기 색상배정단계에서 빨간색이 배정된 원래 영상의 어느 한 픽셀이 10의 명도를 가진 회색이었다면, 이 회색의 명도와 동일한 10의 명도를 갖는 빨간색으로 그 픽셀의 색상을 바꾸는 것이다. 이 때, 단순히 동일한 명도를 갖는 색상으로 대체할 뿐만이 아니라 각 영상이 획득될 당시의 조명상태, 주변상태 등에 따라 나머지 영상에 비해 전체적인 명도가 현저히 차이나는 영상에 대해서는 해당 영상의 전체적인 명도를 조정한 후 색상을 변환하는 것이 가능하다. 또한 검사 대상의 표면 특성에 따라 특정 부분의 반사광이 왜곡된 경우에도 부분적으로 명도를 조절할 수 있다.Each of the three images is converted into the color assigned in the color assignment step (S220). That is, the color of each pixel of the image is replaced with the color assigned in the color assignment step having the same property value as the original color property value measured in the feature value measurement step. Depending on what color characteristic value is set, the color assigned in the color assignment step may not have the same color characteristic value as that of the original pixel color. Therefore, it is preferable to use the intensity of the HSI model that can be commonly applied to the color as the color characteristic value. In this case, if a color model is used in which brightness is not directly revealed, a process of calculating brightness through a commonly known color model transformation may be required. For example, if one pixel of the original image to which red is assigned in the color assignment step is gray with a brightness of 10, the color of the pixel is changed to red having a brightness of 10 equal to the brightness of the gray. In this case, not only the color having the same brightness is replaced, but also the image whose brightness is significantly different from the rest of the image depending on the lighting conditions and the surrounding conditions at the time of acquiring each image is adjusted. It is possible to convert colors. In addition, the brightness may be partially adjusted even when the reflected light of a specific portion is distorted according to the surface characteristic of the inspection object.

동일한 검사 대상이 겹쳐지도록 상기 변환된 영상들을 조합한다(S12). 조합의 방식은 영상의 각 픽셀의 색상 특성값을 단순 가산 또는 감산하거나 평균화하는 등의 일반적인 기법을 사용할 수 있다. 도 2는 상기 영상조합단계(S12)를 설명하기 위한 설명도이다. 도면의 ⓐ는 상단광원에 의한 영상으로 배정된 색은 빨간색이고, ⓑ는 중단광원에 의한 영상으로 배정된 색은 녹색이며, ⓒ는 하단광원에 의한 영상으로 파란색이다. 그러면 ⓐ에서 검사 대상(50)의 밝은 영역(110)은 빨간색의 명도 분포로만 나타나며 나머지 부분은 대체로 검은색에 가깝고, ⓑ에서는 밝은 영역(120)이 녹색의 명도 분포로 나타나고, ⓒ에서는 밝은 영역(130)이 파란색의 명도 분포로 나타난다. 이들 세 영상을 조합하여 얻은 영상 ⓓ에서는 상기한 세 영상 각각의 밝은 영역(110, 120, 130)이 모두 나타나며 각 밝은 영역이 겹쳐지 는 혼합영역(140, 150)이 나타날 수 있다. 만일 세 영상이 모두 동일한 색상의 명도 분포로 나타나거나 그레이 스케일일 경우 단순히 각 픽셀의 명도를 가산하여 조합하면 상기 혼합영역(140, 150)에서 데이타 손실이 일어날 수 있다. 예컨대 ⓐ에서 어느 픽셀의 명도가 200이고 ⓑ에서 동일 픽셀의 명도가 100이라면 각 명도를 단순히 가산할 경우 ⓓ에서의 동일 픽셀은 255이상의 명도를 가지지 못하므로 그만큼의 데이타가 손실되는 것이다. 세 개의 개별적인 영상에서는 파악할 수 있었던 검사 대상의 조명반사 특성이 영상조합단계(S12)를 거치고 난 후에는 파악될 수 없으므로 이러한 데이타 손실을 막기 위한 별도의 조치가 필요하다. 그러나 본 실시예에 따르면 빨간색 밝은 영역(110)과 녹색 밝은 영역(120)이 겹치는 혼합영역(140)은 노란색의 명도 분포로 나타나고, 녹색 밝은 영역(120)과 파란색 밝은 영역(130)이 겹치는 혼합영역(150)은 남색(cyan)의 명도 분포로 나타나므로 단일 색상의 중첩에 의한 데이타 손실을 별도의 조치 없이도 상당량 줄일 수 있다. 또한, 조합된 영상(ⓓ)에서 각 밝은 영역(110, 120, 130)이 겹쳐지는 혼합영역(140, 150)이 존재하지 않도록 각 광원을 적절히 조절하였다 하여도 조합된 영상(ⓓ)의 각 밝은 영역이 모두 다른 색상이므로 어느 광원에 의한 것인지 쉽게 구분할 수 있고 시인성이 향상된다. 또한 조합된 영상에 필요한 차후의 디지털 처리도 매우 용이해진다.The converted images are combined to overlap the same inspection target (S12). The combination method may use a general technique such as simply adding, subtracting, or averaging the color characteristic values of each pixel of the image. 2 is an explanatory diagram for explaining the image combining step S12. In the figure, ⓐ is the image assigned to the upper light source by red color, ⓑ is the image assigned by the interrupted light source to green color, ⓒ is the image by the lower light source to blue color. Then, in ⓐ, the bright area 110 of the test object 50 appears only in the brightness distribution of red, and the remainder is almost black, in ⓑ the bright area 120 appears in the green brightness distribution, and in ⓒ the bright area ( 130) is shown as the lightness distribution of blue. In the image ⓓ obtained by combining these three images, all of the bright areas 110, 120, and 130 of each of the three images may appear, and the mixed areas 140 and 150 in which the respective bright areas overlap. If all three images have the same color distribution or are gray scale, data loss may occur in the mixed regions 140 and 150 by simply adding and combining the brightness of each pixel. For example, if the brightness of a pixel in ⓐ is 200 and the brightness of the same pixel in ⓑ is 100, if each brightness is simply added, the same pixel in ⓓ will not have more than 255 brightness, so that much data will be lost. Since the light reflection characteristics of the inspection target, which could be identified in the three individual images, cannot be identified after the image combining step (S12), separate measures are required to prevent such data loss. However, according to the present exemplary embodiment, the mixed region 140 in which the red bright region 110 and the green bright region 120 overlap each other is represented by a yellow brightness distribution, and the green bright region 120 and the blue bright region 130 overlap each other. Since the region 150 is represented by the brightness distribution of cyan, data loss due to the overlapping of a single color can be significantly reduced without additional measures. In addition, even though each light source is appropriately adjusted so that the mixed regions 140 and 150 overlapping the respective bright regions 110, 120, and 130 do not exist in the combined image ⓓ, each bright portion of the combined image ⓓ is Since the regions are all different colors, it can be easily distinguished by which light source and the visibility is improved. In addition, subsequent digital processing required for the combined image becomes very easy.

상기 조합된 영상은 본 실시예와 동일한 방법에 따라 정상 상태인 검사 대상에 대한 영상을 사전 준비하여 대표 영상패턴으로 삼고, 조합된 영상과 상기 대표 영상패턴을 비교하여 그 차이가 소정범위 이내이면 적합, 그렇지 않으면 부적합의 판정을 받게 된다(S13).According to the same method as in the present embodiment, the combined image prepares an image of a test subject in a steady state as a representative image pattern, compares the combined image with the representative image pattern, and is suitable if the difference is within a predetermined range. Otherwise, a determination of nonconformity is made (S13).

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 단일 색상의 영상들로부터 칼라 스케일의 영상을 합성할 수 있으므로 각 광원에 의한 영상들이 조합된 상태에서도 각각을 쉽게 구별할 수 있고, 각 광원에 의한 동일한 색상의 영상들이 겹쳐진 영역에서의 데이타 손실을 방지할 수 있다. 따라서 검사 대상의 영상에 대한 보다 많은 데이타를 확보할 수 있으므로 신뢰도 높은 영상검사를 수행할 수 있다.As described above, according to the present invention, since the image of the color scale can be synthesized from the images of the single color, each of the images can be easily distinguished even when the images by the respective light sources are combined, It is possible to prevent data loss in the region where the images overlap. Therefore, since more data on the image of the inspection target can be obtained, reliable image inspection can be performed.

또한, 저가의 단색 광원으로 획득된 영상들도 풀칼라 영상으로 전환할 수 있으므로 고가의 칼라 광원이 필요하지 않다. 또한, 영상의 품질을 높이기 위해서는 칼라 광원이 순색의 빛일 조명할 수 있어야 하지만 순색을 낼 수 있는 칼라 광원이 드물뿐더러 매우 고가인데 반해 본 발명에 따른 영상처리방법에서는 순색의 칼라 광원 없이도 디지털 처리된 순색의 칼라 영상을 얻을 수 있다. 그리고, 칼라 광원을 사용할 경우 카메라 또한 칼라 카메라여야 하지만 본 발명에 따르면 흑백 카메라를 이용하더라도 칼라 카메라를 이용한 경우에 버금가는 데이타를 확보할 수 있다. 또한 영상을 조합하기에 앞서 디지털 영상처리를 거치므로 검사 대상의 반사특성이 특정 색상의 반사광을 왜곡함에 따라 발생할 수 있는 검사 결과에 대한 부정적인 영향을 사전에 차단할 수 있다.In addition, since images acquired with a low-cost monochromatic light source can be converted into a full color image, an expensive color light source is not required. In addition, in order to improve the quality of the image, the color light source should be able to illuminate pure color, but the color light source capable of producing pure color is rare and very expensive, whereas in the image processing method according to the present invention, the pure color digitally processed without the pure color light source Color images can be obtained. In addition, when the color light source is used, the camera should also be a color camera, but according to the present invention, even when using a monochrome camera, data comparable to that of the color camera can be obtained. In addition, since digital image processing is performed prior to combining images, negative effects on inspection results that may occur as the reflection characteristics of the inspection object distort the reflected light of a specific color may be prevented in advance.

앞에서 설명되고, 도면에 도시된 본 발명의 일 실시예는, 본 발명을 기술적 사상을 한정하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 발명의 보호범위는 청구범위에 기재된 사항에 의하여만 제한되고, 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자 는 본 발명의 기술적 사상을 다양한 형태로 개량 변경하는 것이 가능하다. 따라서 이러한 개량 및 변경은 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것인 한 본 발명의 보호범위에 속하게 될 것이다.An embodiment of the present invention described above and illustrated in the drawings should not be construed as limiting the technical idea of the present invention. The protection scope of the present invention is limited only by the matters described in the claims, and those skilled in the art can change and change the technical idea of the present invention in various forms. Therefore, such improvements and modifications will fall within the protection scope of the present invention, as will be apparent to those skilled in the art.

Claims

카메라에서 검사 대상에 대한 복수의 디지탈 영상을 획득하는 영상획득단계와, An image acquisition step of acquiring a plurality of digital images of an inspection target by a camera;

상기 카메라에서 획득한 영상을 영상처리수단으로 전송하는 영상전송단계와,An image transmitting step of transmitting the image acquired by the camera to an image processing means;

상기 영상처리수단에서 상기 카메라로부터 전송받는 복수의 영상 각각에 서로 다른 색상을 배정하는 색상배정단계와,A color assignment step of assigning different colors to each of the plurality of images transmitted from the camera by the image processing means;

상기 복수의 영상 각각을 배정된 색상으로 변환하는 색상변환단계와,A color conversion step of converting each of the plurality of images into assigned colors;

상기 변환된 복수의 영상을 동일한 검사 대상이 겹쳐지도록 조합하는 영상조합단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상검사를 위한 영상처리방법.And an image combining step of combining the converted plurality of images so that the same inspection object overlaps.

제1항에 있어서,The method of claim 1,

상기 색상변환단계는 상기 복수의 영상 각각의 픽셀의 색상 특성값에 대응하는 상기 색상배정단계에서 배정된 색상으로 변환하는 것을 특징으로 하는 영상검사를 위한 영상처리방법.And the color conversion step converts the color into the color assigned in the color assignment step corresponding to the color characteristic value of each pixel of the plurality of images.

제2항에 있어서,The method of claim 2,

상기 색상 특성값은 HSI 모델에서의 명도인 것을 특징으로 하는 영상검사를 위한 영상처리방법.The color characteristic value is an image processing method for image inspection, characterized in that the brightness in the HSI model.

제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 1 to 3,

상기 복수의 영상 각각에 할당된 색상은 각각 빨간색, 녹색, 파란색 중 선택된 어느 하나인 것을 특징으로 하는 영상검사를 위한 영상처리방법.And a color assigned to each of the plurality of images is any one selected from among red, green, and blue, respectively.