KR101294967B1 - Method and apparatus for detecting surface defect of round wired rod - Google Patents

Abstract

원형 선재의 표면 결함 검출 방법 및 장치가 제공된다. 원형 선재의 표면 결함 검출 장치는, 입력 영상으로부터 원형 선재만을 포함하는 관심 영역(ROI: Region Of Interest)을 결정하는 관심 영역 결정부와, 결정된 관심 영역에 대해 이산 웨이블렛 변환을 수행하며, 이산 웨이브렛 변환의 결과 영상들 중 고주파 성분을 포함하는 영상들만을 이용하여 입력 영상을 복원하는 영상 복원부와, 복원된 입력 영상에 대해, 영역별로 다른 크기의 임계값을 적용함으로써, 원형 선재의 결함을 검출하는 결함 검출부를 포함할 수 있다. 이를 통해 원형 선재에 대해 오검출을 줄일 수 있는 기술적 효과가 있다. Provided are a method and apparatus for detecting surface defects of circular wire. The apparatus for detecting a surface defect of a circular wire includes a region of interest determiner configured to determine a region of interest (ROI) including only a circular wire from an input image, and performs discrete wavelet transformation on the determined region of interest, and performs a discrete wavelet. Defects of the circular wire rod are detected by applying an image restoration unit for restoring the input image using only images including a high frequency component among the resultant images, and applying threshold values of different sizes for each region to the restored input image. It may include a defect detection unit. This has the technical effect of reducing false detection for round wire.

Description

원형 선재의 표면 결함 검출 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING SURFACE DEFECT OF ROUND WIRED ROD}METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING SURFACE DEFECTS OF ROUND WIRES METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING SURFACE DEFECT OF ROUND WIRED ROD

본 발명은 원형 선재 표면의 표면 결함을 검출하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for detecting surface defects on a circular wire surface.

일반적으로 선재의 표면 결함을 검출하는 기술에는 초음파 탐상법(Ultrasonic Test), 누설자속 탐상법(Magnetic Flux leakage), 자분 탐상법(Magnetic Particle Inspection), 와전류 탐상법 및 광학법 등이 있다.In general, techniques for detecting surface defects of wire rods include an ultrasonic test, a magnetic flux leakage, a magnetic particle inspection, an eddy current inspection method, and an optical method.

이들 중 광학법은 크게 2가지로 구분되는데, 고온 검사 대상체에서 스스로 방사되는 광을 직접 수신하여 결함 부위와 정상 부위를 검출하는 첫번째 방법과 고온의 검사 대상체에서 외부 광원의 광을 조사하여 반사되는 반사광을 수신하여 결합 부위와 정상 부위를 구별하는 두번째 방법이 그것이다.Among these, optical methods are largely classified into two types, the first method of directly detecting light emitted from a high-temperature inspection object and detecting a defect and a normal portion, and the reflected light reflected by irradiating light from an external light source from a high-temperature inspection object. It is the second method of distinguishing between the binding site and the normal site by receiving.

상술한 광학법 중 두번째 방법을 이용하여 결함 부위를 검출하는 방법이 한국등록특허 제10-0891842호 (원형 선재 광학 검출장치 및 방법)에 개시되어 있다.
A method of detecting a defect site using the second method of the above-described optical method is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-0891842 (Circular Wire Rod Optical Detection Apparatus and Method).

하지만, 상술한 특허문헌에 의하면, 입력 영상 전체에 동일하게 2차 미분만을 적용하여 결함을 검출한다. 따라서, 입력 영상의 좌우가 중간보다 어두운 원형의 선재의 경우 오검출이 발생되는 문제점이 있다. 이는 원형 선재의 직경이 커질수록 심각해지게 된다.
However, according to the above-mentioned patent document, defects are detected by applying only the second derivative similarly to the entire input image. Therefore, there is a problem that false detection occurs in the case of a circular wire rod darker than the middle of the input image. This becomes serious as the diameter of the round wire increases.

또한, 일반적으로 선재는 최고 속도 18.5km/h의 속도로 이동하면서 진동하므로, 결함 검출을 위해서 선재의 폭보다 2배 내지 3배 넓은 영역을 촬영할 필요가 있다. 이때 상술한 특허문헌에 의하면, 촬영된 영상 전체에 대해 결함 검출 알고리즘을 위한 연산을 수행한다. 따라서, 선재 이외의 불필요한 영역까지 연산을 하게 되어 결함 검출을 위한 처리 속도가 매우 늦어지게 되는 문제점이 있다.In addition, the wire rod generally vibrates while moving at a maximum speed of 18.5 km / h, and therefore, it is necessary to photograph an area two to three times wider than the width of the wire rod for defect detection. At this time, according to the above-described patent document, the calculation for the defect detection algorithm is performed on the entire captured image. Accordingly, there is a problem in that calculation is performed to an unnecessary area other than the wire rod, and the processing speed for detecting a defect becomes very slow.

한국등록특허 제10-0891842호 (원형 선재 광학 검출장치 및 방법)Korean Registered Patent No. 10-0891842 (Circular Wire Rod Optical Detection Apparatus and Method)

본 발명은 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 특히 원형의 선재에 대해 오검출을 줄일 수 있는 원형 선재의 표면 결함 검출 장치를 제공한다.
According to one embodiment of the present invention, there is provided an apparatus for detecting a surface defect of a circular wire rod, which can reduce misdetection, especially with respect to a circular wire rod.

또한, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 결함 검출의 연산 처리 속도를 향상시킬 수 있는 원형 선재의 표면 결함 검출 장치를 제공한다.Moreover, according to one Embodiment of this invention, the surface defect detection apparatus of the circular wire rod which can improve the calculation processing speed of defect detection is provided.

본 발명의 제1 실시 형태에 의하면,According to the first embodiment of the present invention,

입력 영상으로부터 원형 선재만을 포함하는 관심 영역(ROI: Region Of Interest)을 결정하는 관심 영역 결정부;A region of interest determiner configured to determine a region of interest (ROI) including only a circular wire rod from an input image;

상기 결정된 관심 영역에 대해 이산 웨이블렛 변환을 수행하며, 상기 이산 웨이브렛 변환의 결과 영상들 중 고주파 성분을 포함하는 영상들만을 이용하여 상기 입력 영상을 복원하는 영상 처리부; 및An image processor for performing discrete wavelet transform on the determined region of interest and reconstructing the input image using only images including a high frequency component among the resultant images of the discrete wavelet transform; And

상기 복원된 입력 영상에 대해, 영역별로 다른 크기의 임계값을 적용함으로써, 상기 원형 선재의 결함을 검출하는 결함 검출부를 포함하는 원형 선재의 표면 결함 검출 장치를 제공한다.
The apparatus for detecting surface defects of a circular wire rod including a defect detection unit for detecting a defect of the circular wire rod by applying a threshold value having a different size to each area of the restored input image.

본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 관심 영역 결정부는,According to the embodiment of the present invention, the region of interest determiner,

상기 입력 영상에 대하여, 상기 원형 선재의 길이 방향에 수직한 방향의 미분 영상을 획득하는 미분 영상 획득부;A differential image acquisition unit configured to acquire a differential image in a direction perpendicular to a length direction of the circular wire with respect to the input image;

상기 획득된 미분 영상에 대하여, 상기 원형 선재의 길이 방향으로 현재 화소의 인접 화소들 중 가장 큰 값을 가지는 화소들을 연결한 경로들을 생성하는 경로 생성부;A path generation unit generating paths for connecting the pixels having the largest value among the adjacent pixels of the current pixel in the longitudinal direction of the circular wire with respect to the obtained differential image;

상기 생성된 경로들을 포함하는 미분 영상을 이진화하는 제1 이진화부; 및A first binarization unit for binarizing a differential image including the generated paths; And

상기 이진화된 미분 영상 중 가장 큰 블롭(blob)의 좌우측 경로를 경계로 하는 관심 영역을 결정하는 결정부를 포함할 수 있다.
It may include a determination unit for determining a region of interest bounded by the left and right paths of the largest blob of the binarized differential image.

본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 미분 영상 획득부는,According to an embodiment of the invention, the differential image acquisition unit,

상기 현재 화소와, 상기 현재 화소를 중심으로 상기 원형 선재의 길이 방향에 수직한 방향으로 인접한 화소와의 차이를 연산할 수 있다.
The difference between the current pixel and a pixel adjacent to the current pixel in a direction perpendicular to the length direction of the circular wire rod may be calculated.

본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 현재 화소의 인접 화소들은,According to an embodiment of the present invention, adjacent pixels of the current pixel may include:

상기 현재 화소를 중심으로, 대각선 방향으로 인접하는 2개 화소 및 상기 원형 선재의 길이 방향으로 인접하는 하나의 화소를 포함할 수 있다.
Two pixels adjacent to each other in a diagonal direction and one pixel adjacent to a length of the circular wire rod may be included around the current pixel.

본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 영상 처리부는,According to an embodiment of the invention, the image processing unit,

상기 고주파 성분에 일정 상수를 곱한 영상들만을 이용하여 상기 입력 영상을 복원할 수 있다.
The input image may be reconstructed using only images obtained by multiplying the high frequency component by a constant constant.

본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 결함 검출부는,According to the embodiment of the present invention, the defect detecting unit is

상기 복원된 입력 영상에 대하여 상기 원형 선재의 길이 방향으로 영역들을 분할하는 영역 분할부;An area divider dividing areas in the longitudinal direction of the circular wire with respect to the restored input image;

상기 분할된 각 영역에 대하여, 화소들의 평균값을 연산하는 제1 연산부;A first calculator configured to calculate an average value of pixels for each of the divided regions;

상기 분할된 각 영역에 대하여, 하기의 수학식:For each of the divided regions, the following equation:

T = mean{R(x, y)} + β×std{R(x, y)}에 의하여 문턱값을 연산하는 단계로, T는 문턱값, mean{}은 상기 연산된 화소들의 평균값, R(x, y)는 화소, std{}는 상기 연산된 화소들의 평균값과 각 화소간의 편차의 평균값, β는 상수를 포함하는 제2 연산부; 및Computing a threshold value by T = mean {R (x, y)} + β × std {R (x, y)}, where T is a threshold value and mean {} is an average value of the computed pixels, R (x, y) is a pixel, std {} is a mean value of the average value of the computed pixels and the deviation between each pixel, β is a second calculation unit including a constant; And

상기 연산된 문턱값을 기초로, 상기 분할된 각 영역에 대하여 다른 크기의 임계값으로 이진화함으로써, 상기 원형 선재의 결함을 검출하는 제2 이진화부를 포함할 수 있다.
On the basis of the calculated threshold value, it may include a second binarization unit for detecting a defect of the circular wire by binarizing each divided region to a threshold value of a different size.

본 발명의 제2 실시 형태에 의하면, 입력 영상으로부터 원형 선재만을 포함하는 관심 영역(ROI: Region Of Interest)을 결정하는 단계;According to a second embodiment of the present invention, there is provided a method including determining a region of interest (ROI) including only a circular wire rod from an input image;

상기 결정된 관심 영역에 대해 이산 웨이블렛 변환을 수행하며, 상기 이산 웨이브렛 변환의 결과 영상들 중 고주파 성분을 포함하는 영상들만을 이용하여 상기 입력 영상을 복원하는 단계; 및Performing discrete wavelet transform on the determined region of interest and reconstructing the input image using only images including a high frequency component among the resultant images of the discrete wavelet transform; And

상기 복원된 입력 영상에 대해, 영역별로 다른 크기의 임계값을 적용함으로써, 상기 원형 선재의 결함을 검출하는 단계를 포함하는 원형 선재의 표면 결함 검출 방법을 제공한다.
A method of detecting surface defects of a circular wire rod, the method comprising detecting a defect of the circular wire rod by applying a threshold value having a different size to each region of the restored input image.

본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 미분 영상을 획득하는 단계는,According to an embodiment of the present invention, the obtaining of the differential image may include:

상기 현재 화소와, 상기 현재 화소를 중심으로 상기 원형 선재의 길이 방향에 수직한 방향으로 인접한 화소와의 차이를 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
And calculating a difference between the current pixel and a pixel adjacent to the current pixel in a direction perpendicular to a length direction of the circular wire rod.

본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 미분 영상을 획득하는 단계는,According to an embodiment of the present invention, the obtaining of the differential image may include:

상기 현재 화소와, 상기 현재 화소를 중심으로 상기 원형 선재의 길이 방향에 수직한 방향으로 인접한 화소와의 차이를 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
And calculating a difference between the current pixel and a pixel adjacent to the current pixel in a direction perpendicular to a length direction of the circular wire rod.

본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 현재 화소의 인접 화소들은,According to an embodiment of the present invention, adjacent pixels of the current pixel may include:

상기 현재 화소를 중심으로, 대각선 방향으로 인접하는 2개 화소 및 상기 원형 선재의 길이 방향으로 인접하는 하나의 화소를 포함할 수 있다.
Two pixels adjacent to each other in a diagonal direction and one pixel adjacent to a length of the circular wire rod may be included around the current pixel.

본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 입력 영상을 복원하는 단계는,According to an embodiment of the present invention, the step of restoring the input image,

상기 고주파 성분에 일정 상수를 곱한 영상들만을 이용하여 상기 입력 영상을 복원하는 단계를 포함할 수 있다.
And reconstructing the input image by using only images obtained by multiplying the high frequency component by a predetermined constant.

본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 원형 선재의 결함을 검출하는 단계는,According to the embodiment of the present invention, the step of detecting the defect of the circular wire,

상기 복원된 입력 영상에 대하여 상기 원형 선재의 길이 방향으로 영역들을 분할하는 단계;Dividing the regions in the longitudinal direction of the circular wire with respect to the restored input image;

상기 분할된 각 영역에 대하여, 화소들의 평균값을 연산하는 단계;Calculating an average value of pixels for each of the divided regions;

상기 분할된 각 영역에 대하여, 하기의 수학식:For each of the divided regions, the following equation:

T = mean{R(x, y)} + β×std{R(x, y)}에 의하여 문턱값을 연산하는 단계로, T는 문턱값, mean{}은 상기 연산된 화소들의 평균값, R(x, y)는 화소, std{}는 상기 연산된 화소들의 평균값과 각 화소간의 편차의 평균값, β는 상수를 포함하는 단계; 및Computing a threshold value by T = mean {R (x, y)} + β × std {R (x, y)}, where T is a threshold value and mean {} is an average value of the computed pixels, R (x, y) is a pixel, std {} is an average value of the computed pixels and a deviation between each pixel, and β is a constant; And

상기 연산된 문턱값을 기초로, 상기 분할된 각 영역에 대하여 다른 크기의 임계값으로 이진화함으로써, 상기 원형 선재의 결함을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.On the basis of the calculated threshold value, it may include the step of detecting the defect of the circular wire by binarization by the threshold value of a different size for each divided region.

본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 이산 웨이블렛 변환을 이용하여 입력 영상의 고주파 성분(결함 부분)을 강조함으로써, 특히 원형의 선재에 대해 오검출을 줄일 수 있는 기술적 효과가 있다.
According to one embodiment of the present invention, by emphasizing the high frequency component (defect part) of the input image by using the discrete wavelet transform, there is a technical effect of reducing false detection, especially for a circular wire rod.

또한, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 입력 영상 중 선재 부분만을 검출하고, 검출된 선재 부분만에 대해 결함 검출 알고리즘을 수행함으로써, 처리 속도를 향상시킬 수 있는 기술적 효과가 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, by using only a dynamic programming method to detect only the wire rod portion of the input image, and performing a defect detection algorithm on only the detected wire rod portion, there is a technical effect that can improve the processing speed have.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 원형 선재의 표면 결함 검출 장치를 포함하는 전체 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 원형 선재의 표면 결함 검출 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역을 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역의 결함을 강조하기 위한 과정을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 영역별로 다른 크기의 문턱값을 적용하는 경우와 일정한 문턱값을 적용하는 경우의 성능을 비교하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 원형 선재의 표면 결함 검출 방법을 설명하는 흐름도이다.1 is a block diagram of an entire system including an apparatus for detecting a surface defect of a circular wire rod according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a surface defect detection apparatus of a circular wire according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram for describing a process of determining a region of interest according to an embodiment of the present invention.
4 is a view illustrating a process for emphasizing a defect of a region of interest according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram for comparing the performance of applying a threshold of a different size to a region according to an embodiment of the present invention and applying a constant threshold. FIG.
6 is a flowchart illustrating a method of detecting surface defects of a circular wire according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시형태를 설명한다. 그러나 본 발명의 실시형태는 여러 가지의 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시형태로만 한정되는 것은 아니다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있으며, 도면상의 동일한 부호로 표시되는 요소는 동일한 요소이다.
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the embodiments of the present invention can be modified into various other forms, and the scope of the present invention is not limited to the embodiments described below. The shape and the size of the elements in the drawings may be exaggerated for clarity and the same elements are denoted by the same reference numerals in the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 원형 선재의 표면 결함 검출 장치를 포함하는 전체 시스템의 구성도이다.1 is a block diagram of an entire system including an apparatus for detecting a surface defect of a circular wire rod according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 전체 시스템은 조명 장치(3)와, 원형 선재(2) 표면의 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 결함 검출 장치(110)로 전달하는 라인 스캔 카메라(1)와, 라인 스캔 카메라(1)로부터 전달받은 영상을 처리하여 원형 선재(2) 표면의 결함의 존재를 검출하기 위한 표면 결함 검출 장치(110)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 1, the entire system includes an illumination device 3, a line scan camera 1 which captures an image of the surface of the circular wire rod 2, and transmits the captured image to the defect detection device 110. The apparatus may include a surface defect detection device 110 for processing the image received from the line scan camera 1 to detect the presence of a defect on the surface of the circular wire rod 2.

또한, 전체 시스템은 원형 선재(2)를 가이딩하기 위한 가이딩 수단(4)과 이동하는 원형 선재(2)의 이동 속도를 측정하기 위한 속도계(5)를 더 포함할 수 있다.
In addition, the whole system may further comprise a guiding means 4 for guiding the circular wire rod 2 and a speedometer 5 for measuring the moving speed of the moving circular wire rod 2.

한편, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 원형 선재의 표면 결함 검출 장치의 구성도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역을 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 그리고 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역의 결함을 강조하기 위한 과정을 설명하는 도면이며, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 영역별로 다른 크기의 문턱값을 적용하는 경우와 일정한 문턱값을 적용하는 경우의 성능을 비교하기 위한 도면이다.
2 is a block diagram of an apparatus for detecting a surface defect of a circular wire according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a view for explaining a process of determining a region of interest according to an embodiment of the present invention. 4 is a view illustrating a process for emphasizing a defect of a region of interest according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5 is a view illustrating a case where threshold values of different sizes are applied to regions according to an embodiment of the present invention. A diagram for comparing the performance when applying a constant threshold value.

이하, 도 1 내지 도 5를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 원형 선재의 표면 결함 검출 장치 및 동작 원리를 상세하게 설명한다.1 to 5, the surface defect detection device and the operating principle of a circular wire according to an embodiment of the present invention will be described in detail.

우선, 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 표면 결함 검출 장치는 입력 영상으로부터 원형 선재만을 포함하는 관심 영역(ROI: Region Of Interest)을 결정하는 관심 영역 결정부(111)와, 결정된 관심 영역에 대해 이산 웨이블렛 변환을 수행하며, 이산 웨이브렛 변환의 결과 영상들 중 고주파 성분을 포함하는 영상들만을 이용하여 입력 영상을 복원하는 영상 처리부(112)와, 복원된 입력 영상에 대해, 영역별로 다른 크기의 임계값을 적용함으로써, 원형 선재의 결함을 검출하는 결함 검출부(113)를 포함할 수 있다.
First, referring to FIG. 2, the apparatus for detecting surface defects according to an embodiment of the present invention includes a region of interest determiner 111 that determines a region of interest (ROI) including only a circular wire rod from an input image; With respect to the image processor 112 performing a discrete wavelet transform on the determined region of interest and reconstructing the input image using only images including a high frequency component among the resultant images of the discrete wavelet transform, By applying a threshold value having a different size for each region, it may include a defect detector 113 for detecting a defect of the circular wire.

종래 기술에서도 설명된 바와 같이, 원형 선재는 최고 속도 18.5km/h의 속도로 이동하면서 진동하므로, 결함 검출을 위해서 원형 선재의 폭보다 2배 내지 3배 넓은 영역을 촬영할 필요가 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 의하면, 연산 처리의 속도를 증가시키기 위해 촬영된 영상 중에서 배경 부분을 제외한 원형 선재, 즉 관심 영역을 결정하기 위한 선처리 과정(pre-processing)을 적용한다. 일반적으로 많이 사용하는 수평 미분 방식을 사용하여 원형 선재의 경계를 찾으면(관심 영역의 결정), 원형 선재 내부의 세로형태의 스케일이나 스크래치를 원형 선재의 경계로 잘못 인식할 수 있다. As described in the prior art, the circular wire rod vibrates while moving at a maximum speed of 18.5 km / h, and therefore, it is necessary to photograph an area two to three times wider than the width of the circular wire rod for defect detection. Therefore, according to an exemplary embodiment of the present invention, a pre-processing method for determining a circular wire rod, ie, a region of interest, in the photographed image to increase the speed of arithmetic processing is applied. If the boundary of a circular wire is found using the commonly used horizontal differential method (determination of the region of interest), the vertical scale or scratch inside the circular wire may be incorrectly recognized as the boundary of the circular wire.

따라서, 본 발명의 실시예에 의하면, 동적 프로그래밍(dynamic programming) 방법을 사용할 수 있다. 동적 프로그래밍은 부분해를 모아서 전체의 해를 구하는 방식으로 최적화 문제를 해결하는데 사용되는 알고리즘으로, 이하 도 2 및 도 3을 참조하여, 동적 프로그래밍 방법을 이용한 관심 영역의 결정에 대해 상세하게 설명한다.
Thus, according to an embodiment of the present invention, a dynamic programming method can be used. Dynamic programming is an algorithm used to solve an optimization problem by collecting partial solutions and solving the entire solution. Hereinafter, the determination of the ROI using the dynamic programming method will be described in detail with reference to FIGS. 2 and 3.

도 2 및 도 3을 참조하면, 관심 영역 결정부(111)는, 미분 영상 획득부(111a)와, 경로 생성부(111b), 제1 이진화부(111c), 및 결정부(111d)를 포함할 수 있다.
2 and 3, the ROI determiner 111 may include a differential image acquirer 111a, a path generator 111b, a first binarizer 111c, and a determiner 111d. can do.

관심 영역 결정부(111) 중 미분 영상 획득부(111a)는 라인 스캔 카메라(도 1의 도면부호 1 참조)로부터 전달된 입력 영상(도 3의 (a) 참조)에 대하여, 원형 선재의 길이 방향에 수직한 방향(도 3에서는 수평 방향)의 미분 영상(도 3의 (b) 참조)을 획득하며, 획득된 미분 영상을 경로 생성부(111b)로 전달할 수 있다.
The differential image acquisition unit 111a of the ROI determiner 111 has a longitudinal direction of a circular wire rod with respect to an input image (see (a) of FIG. 3) transmitted from a line scan camera (see 1 in FIG. 1). The differential image (see FIG. 3B) in a direction perpendicular to the horizontal direction (see FIG. 3B) may be obtained, and the obtained differential image may be transmitted to the path generator 111b.

구체적으로, 미분 영상 획득부(111a)는 수학식 1과 같이 현재 화소와, 현재 화소를 중심으로 원형 선재의 길이 방향에 수직한 방향으로 인접한 화소와의 차이를 연산함으로써, 수평 미분 영상을 얻을 수 있다. 입력 영상에서 원형 선재가 수직으로 놓여진 경우에는 원형 선재의 경계면(E) 역시 수직 방향으로 길게 연결되어 있는 형태를 가지기 때문이다.In detail, the differential image acquisition unit 111a may obtain a horizontal differential image by calculating a difference between a current pixel and a pixel adjacent in a direction perpendicular to the length direction of the circular wire rod around the current pixel as shown in Equation 1 below. have. This is because when the circular wire is placed vertically in the input image, the boundary surface E of the circular wire is also long and connected in the vertical direction.

[수학식 1][Equation 1]

C(x, y) = f(x, y) - f(x+1, y)C (x, y) = f (x, y)-f (x + 1, y)

여기서, C는 미분 영상, f는 입력 영상, x, y는 화소의 위치를 의미할 수 있다. Here, C may mean a differential image, f may correspond to an input image, and x and y may represent positions of pixels.

상술한 바와 같이, 인접한 화소와의 차이만에 기초하여 수평 미분 영상을 얻음으로써, 연산 처리 속도를 빠르게 할 수 있는 기술적 효과가 있다.
As described above, the horizontal differential image is obtained based only on the difference from the adjacent pixels, and thus there is a technical effect of increasing the operation processing speed.

관심 영역 결정부(111) 중 경로 생성부(111b)는 획득된 미분 영상에 대하여, 원형 선재의 길이 방향으로 현재 화소의 인접 화소들 중 가장 큰 값을 가지는 화소들을 연결한 경로들을 생성할 수 있다. 생성된 경로들은 제1 이진화부(111c)로 전달될 수 있다.
The path generator 111b of the ROI determiner 111 may generate paths of pixels obtained by connecting pixels having the largest value among adjacent pixels of the current pixel in the longitudinal direction of the circular wire with respect to the obtained differential image. . The generated paths may be transferred to the first binarization unit 111c.

구체적으로, 경로 생성부(111b)는 수평 미분 영상의 위에서 아래 방향으로 한 행씩 이동하면서 좌우 미분값을 비교하며, 가장 미분값이 커지는 경로를 연결함으로써, 경로를 생성할 수 있다. 예를 들면, 수평 미분 영상의 현재 화소(x, y)에 인접한 3개의 화소, 즉 (x, y-1), (x-1, y-1), (x+1, y-1) 중 가장 큰 미분값을 가진 화소를 찾은 후, 다음 행에 대해서도 같은 식으로 가장 큰 미분값을 가진 화소를 연결하는 식으로 경로를 생성할 수 있다. In detail, the path generator 111b compares the left and right differential values while moving one row from the horizontal differential image by one row downward, and connects the paths with the largest differential value, thereby generating a path. For example, among three pixels adjacent to the current pixel (x, y) of the horizontal differential image, that is, (x, y-1), (x-1, y-1), and (x + 1, y-1) After finding the pixel with the largest differential value, the path may be generated by connecting the pixel with the largest differential value in the same manner for the next row.

상술한 경로들은 입력 영상의 모든 열에 대해 생성될 수 있다. 상술한 예에서, 인접 화소들의 수는 3개로 한정하였으나, 이는 실시예에 불과하며 다양한 수의 화소들이 경로 생성을 위해 사용될 수 있음을 당업자에게 자명할 것이다.
The above-described paths may be generated for all columns of the input image. In the above-described example, the number of adjacent pixels is limited to three, but it will be apparent to those skilled in the art that this is only an embodiment and that various numbers of pixels can be used for path generation.

관심 영역 결정부(111) 중 제1 이진화부(111c)는 경로 생성부(111b)에 의해 생성된 다수의 경로들 중 원형 선재 내부의 스크래치나 스케일에 의해 생성된 경로들을 제외하기 위해 생성된 경로들을 포함하는 미분 영상을 이진화할 수 있다(도 3의 (c) 참조). 이진화된 미분 영상은 결정부(111d)로 전달될 수 있다.
The first binarization unit 111c of the ROI determiner 111 generates a path generated to exclude paths generated by scratches or scales inside the circular wire rod among the plurality of paths generated by the path generator 111b. Differential images including the above may be binarized (see FIG. 3 (c)). The binarized differential image may be transmitted to the determining unit 111d.

관심 영역 결정부(111) 중 결정부(111d)는 이진화된 미분 영상 중 가장 큰 블롭(blob, 도 3 (c)의 B 참조)의 좌우측 경계(E)를 경로로 하는 관심 영역(도 3 (d)의 ROI)을 결정할 수 있다. 결정된 관심 영역(ROI)은 영상 처리부(112)로 전달될 수 있다.
The decision unit 111d of the ROI determiner 111 includes an ROI (left and right boundary E) of the largest blob of the binarized differential image (see B of FIG. 3C) as a path (FIG. ROI) of d) can be determined. The determined ROI may be transmitted to the image processor 112.

영상 처리부(112)는, 결정부(111d)로부터 전달받은 관심 영역(ROI)의 고주파 성분을 강조하게 되며, 영상 처리부(112)에 대해서는 도 2 및 도 4를 참조하여 상세하게 설명한다.
The image processor 112 emphasizes a high frequency component of the ROI received from the determiner 111d, and the image processor 112 will be described in detail with reference to FIGS. 2 and 4.

도 2 및 도 4를 참조하면, 영상 처리부(112)는 결정부(111d)로부터 전달받은 관심 영역(ROI)에 대해 이산 웨이블렛 변환(DWT: Discrete Wavelet Transform)을 수행하며, 이산 웨이브렛 변환의 결과 영상들 중 고주파 성분을 포함하는 영상들만을 이용하여 입력 영상을 복원할 수 있다. 복원된 입력 영상은 결함 검출부(113)로 전달될 수 있다.
2 and 4, the image processor 112 performs Discrete Wavelet Transform (DWT) on the ROI received from the determiner 111d, and the result of the discrete wavelet transform. The input image may be reconstructed using only images including a high frequency component among the images. The reconstructed input image may be transmitted to the defect detector 113.

여기서, 이산 웨이블렛 변환은 입력 영상을 고주파 영역과 저주파 영역의 신호로 분리하는 역할을 한다. 구체적으로, 영상 처리부(112)는 이산 웨이블렛 변환을 통해 입력 영상을 수직 고주파 성분, 수평 고주파 성분, 대각 고주파 성분, 및 저주파 성분을 포함하는 4개의 결과 영상들로 분리할 수 있다.
Here, the discrete wavelet transform separates an input image into signals of a high frequency region and a low frequency region. In detail, the image processor 112 may separate the input image into four result images including a vertical high frequency component, a horizontal high frequency component, a diagonal high frequency component, and a low frequency component through discrete wavelet transform.

이후, 영상 처리부(112)는 결정부(111d)로부터 전달받은 관심 영역(ROI)의 영상(401)에서, 저주파 성분을 모두 0으로 하고, 고주파 성분의 결과 영상들을 가지고 복원할 수 있다.Thereafter, the image processor 112 may reconstruct all low frequency components to 0 in the image 401 of the region of interest ROI received from the determiner 111d and have result images of the high frequency component.

수직 고주파 성분, 수평 고주파 성분, 대각 고주파 성분, 및 저주파 성분을 포함하는 4개의 결과 영상들로부터 복원되는 영상에 대해서는 도 4를 참조하여 설명한다.
An image reconstructed from four resultant images including a vertical high frequency component, a horizontal high frequency component, a diagonal high frequency component, and a low frequency component will be described with reference to FIG. 4.

도 4를 참조하면, 도면부호 401은 관심 영역 영상, 도면부호 401a는 기준 라인(R)을 따라 도시된 관심 영역 영상(401)의 화소값이다. 그리고, 도면부호 402는 고주파 성분을 0으로 하고, 저주파 성분을 포함하는 결과 영상들만을 가지고 복원한 영상을, 도면부호 402a는 기준 라인(R)을 따라 도시된 도면부호 402의 화소값이다. 그리고, 도면부호 403은 저주파 성분을 0으로 하고, 고주파 성분을 포함하는 결과 영상들만을 가지고 복원한 영상을, 도면부호 403a는 기준 라인(R)을 따라 도시된 도면부호 403의 화소값이다.
Referring to FIG. 4, reference numeral 401 denotes an ROI image, and reference numeral 401a denotes a pixel value of the ROI image 401 shown along the reference line R. Referring to FIG. Reference numeral 402 denotes an image reconstructed with only high-frequency components 0 and resulting images including low-frequency components, and reference numeral 402a denotes a pixel value of reference numeral 402 along the reference line R. FIG. Reference numeral 403 denotes an image reconstructed with only low-frequency components 0 and resulting images including high-frequency components. Reference numeral 403a is a pixel value 403 shown along the reference line R. FIG.

도 4에 도시된 바와 같이, 저주파 성분을 0으로 하고, 고주파 성분을 포함하는 결과 영상들만을 가지고 복원하는 경우, 도면부호 403a에 도시된 바와 같은 고주파 성분만이 포함된 영상을 얻을 수 있음을 알 수 있다. 이러한 도면부호 403은 결과적으로 원 영상(401)에서 저주파 성분을 포함하는 결과 영상들만을 가지고 복원한 영상(402)을 뺀 영상과 같다고 볼 수 있다.
As shown in FIG. 4, when the low frequency component is set to 0 and only the resultant images including the high frequency component are reconstructed, it can be seen that an image including only the high frequency component as shown by reference numeral 403a can be obtained. Can be. As a result, the reference numeral 403 may be regarded as the same as the image obtained by subtracting the image 402 reconstructed using only the result images including the low frequency component from the original image 401.

특히, 배경(입력 영상 중 원형 선재 영역을 제외한 영역)의 밝기 변화가 저주파 성분이며, 결함은 고주파 성분으로 볼 수 있으므로, 복원된 입력 영상에서 입력 영상에서 배경인 저주파 성분은 모두 사라지게 되며, 이에 따라 고주파 성분인 결함 부분이 강조되어 신호대잡음비를 크게 향상시킬 수 있는 기술적 효과를 얻을 수 있다. 실시예에 따라서는, 저주파 성분을 모두 0으로 하고, 고주파 성분에 일정한 상수를 곱하여 복원함으로써, 고주파 성분을 더욱 강조할 수도 있을 것이다.
In particular, since the change in brightness of the background (the area except the circular wire region of the input image) is a low frequency component, and the defect is seen as a high frequency component, all the low frequency components of the background of the input image disappear from the restored input image. Defects, which are high frequency components, are emphasized, thereby obtaining a technical effect that can greatly improve the signal-to-noise ratio. In some embodiments, the low frequency component may be all zero, and the high frequency component may be multiplied by a constant to restore the high frequency component.

마지막으로, 결함 검출부(113)는 영상 처리부(112)로부터 전달받은 복원된 입력 영상에 대해 영역별로 다른 크기의 임계값을 적용함으로써 원형 선재의 결함을 검출하는데, 결함 검출부(113)에 대해서는 도 2 및 도 5를 참조하여 상세하게 설명한다.
Finally, the defect detector 113 detects a defect of the circular wire rod by applying a threshold value having a different size for each region to the reconstructed input image received from the image processor 112. For the defect detector 113, FIG. And it will be described in detail with reference to FIG.

도 2 및 도 5를 참조하면, 결함 검출부(113)는 영역 분할부(113a), 제1 연산부(113b), 제2 연산부(113c), 및 제2 이진화부(113d)를 포함할 수 있다.
2 and 5, the defect detector 113 may include an area divider 113a, a first calculator 113b, a second calculator 113c, and a second binarizer 113d.

구체적으로, 결함 검출부(113) 중 영역 분할부(113a)는 영상 처리부(112)로부터 전달받은 복원된 입력 영상(500)을 원형 선재의 길이 방향으로 분할할 수 있다. 분할된 영역들(R1 내지 R4)을 포함한 영상(501)은 제1 연산부(113b)로 전달될 수 있다.
In detail, the region dividing unit 113a of the defect detecting unit 113 may divide the restored input image 500 received from the image processing unit 112 in the longitudinal direction of the circular wire. The image 501 including the divided regions R1 to R4 may be transferred to the first calculator 113b.

결함 검출부(113) 중 제1 연산부(113b)는 분할된 각 영역들(R1 내지 R4)에 대하여, 화소들의 평균값을 연산할 수 있다. 연산된 화소들의 평균값은 제2 연산부(113c)로 전달될 수 있다.
The first calculator 113b of the defect detector 113 may calculate an average value of the pixels with respect to each of the divided regions R1 to R4. The average value of the computed pixels may be transferred to the second calculator 113c.

결함 검출부(113) 중 제2 연산부(113c)는 분할된 각 영역별로 하기의 수학식 2에 의해 문턱값(Threshold)(T1 내지 T4)을 연산할 수 있다. 연산된 영역별 문턱값(T1 내지 T4)은 제2 이진화부(113d)로 전달될 수 있다.
The second calculator 113c of the defect detector 113 may calculate thresholds T1 to T4 by Equation 2 below for each divided region. The calculated threshold values T1 to T4 may be transmitted to the second binarization unit 113d.

[수학식 2]&Quot; (2) "

T = mean{R(x, y)} + β×std{R(x, y)}T = mean {R (x, y)} + β × std {R (x, y)}

여기서, T는 문턱값, mean{}은 상기 연산된 화소들의 평균값, R(x, y)는 화소, std{}는 상기 연산된 화소들의 평균값과 각 화소간의 편차의 평균값, β는 상수일 수 있다.
Here, T is a threshold value, mean {} is an average value of the computed pixels, R (x, y) is a pixel, std {} is an average value of the average of the computed pixels and the deviation between each pixel, and β may be a constant. have.

한편, 결함 검출부(113) 중 제2 이진화부(113d)는 제2 연산부(113c)로부터 전달받은 문턱값을 기초로, 분할된 각 영역에 대하여 다른 크기의 임계값으로 이진화함으로써, 원형 선재의 결함을 검출할 수 있다.
On the other hand, the second binarization unit 113d of the defect detection unit 113 binarizes the circular wire rod by a threshold value having a different size for each divided region based on the threshold value received from the second operation unit 113c. Can be detected.

즉, 기존 방식에 따라 임계값을 입력 영상에 일률적으로 적용한 경우 도면부호 501a와 같이 노이즈(D)와 결함(D)이 모두 검출될 수 있다. 하지만, 도면부호 501b에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따라 영역별(R1 내지 R4)로 다른 임계값(T1 내지 T4)를 적용함으로써, 영역별 특징에 따라 문턱값을 달라지게 하여 결함(D)만을 검출할 수 있는 기술적 효과가 있다.
That is, when the threshold is uniformly applied to the input image according to the conventional method, as shown by reference numeral 501a, both the noise D and the defect D may be detected. However, as shown by the reference numeral 501b, by applying different threshold values (T1 to T4) for each region (R1 to R4) according to an embodiment of the present invention, by changing the threshold value according to the characteristics of each region defect There is a technical effect that only (D) can be detected.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 원형 선재의 표면 결함 검출 방법을 설명하는 흐름도이다. 발명의 간명화를 위해 도 1 내지 도 5에서 설명된 사항과 중복된 설명은 생략한다.
6 is a flowchart illustrating a method of detecting surface defects of a circular wire according to an embodiment of the present invention. For simplicity of the invention, descriptions duplicated with those described in FIGS. 1 to 5 will be omitted.

도 2 및 도 6을 참조하면, 단계 601에서, 관심 영역 결정부(111)는 입력 영상으로부터 원형 선재만을 포함하는 관심 영역(ROI: Region Of Interest)을 결정한다. 결정된 관심 영역은 영상 처리부(112)로 전달될 수 있다.
2 and 6, in step 601, the ROI determiner 111 determines a region of interest (ROI) including only a circular wire rod from an input image. The determined ROI may be transferred to the image processor 112.

구체적으로, 관심 영역 결정부(111) 중 미분 영상 획득부(111a)는 라인 스캔 카메라(도 1의 도면부호 1 참조)로부터 전달된 입력 영상(도 3의 (a) 참조)에 대하여, 원형 선재의 길이 방향에 수직한 방향(도 3에서는 수평 방향)의 미분 영상(도 3의 (b) 참조)을 획득하며, 획득된 미분 영상을 경로 생성부(111b)로 전달할 수 있다.
Specifically, the differential image acquisition unit 111a of the ROI determiner 111 is a circular wire rod with respect to an input image (see FIG. 3A) transmitted from a line scan camera (see 1 in FIG. 1). A differential image (see FIG. 3B) in a direction perpendicular to the longitudinal direction of FIG. 3 (see FIG. 3B) may be obtained, and the obtained differential image may be transmitted to the path generator 111b.

관심 영역 결정부(111) 중 경로 생성부(111b)는 획득된 미분 영상에 대하여, 원형 선재의 길이 방향으로 현재 화소의 인접 화소들 중 가장 큰 값을 가지는 화소들을 연결한 경로들을 생성할 수 있다. 생성된 경로들은 제1 이진화부(111c)로 전달될 수 있다.
The path generator 111b of the ROI determiner 111 may generate paths of pixels obtained by connecting pixels having the largest value among adjacent pixels of the current pixel in the longitudinal direction of the circular wire with respect to the obtained differential image. . The generated paths may be transferred to the first binarization unit 111c.

관심 영역 결정부(111) 중 제1 이진화부(111c)는 경로 생성부(111b)에 의해 생성된 다수의 경로들 중 원형 선재 내부의 스크래치나 스케일에 의해 생성된 경로들을 제외하기 위해 생성된 경로들을 포함하는 미분 영상을 이진화할 수 있다(도 3의 (c) 참조). 이진화된 미분 영상은 결정부(111d)로 전달될 수 있다.
The first binarization unit 111c of the ROI determiner 111 generates a path generated to exclude paths generated by scratches or scales inside the circular wire rod among the plurality of paths generated by the path generator 111b. Differential images including the above may be binarized (see FIG. 3 (c)). The binarized differential image may be transmitted to the determining unit 111d.

마지막으로, 관심 영역 결정부(111) 중 결정부(111d)는 이진화된 미분 영상 중 가장 큰 블롭(blob, 도 3 (c)의 B 참조)의 좌우측 경계(E)를 경로로 하는 관심 영역(도 3 (d)의 ROI)을 결정할 수 있다. 결정된 관심 영역(ROI)은 영상 처리부(112)로 전달될 수 있다.
Lastly, the decision unit 111d of the ROI determiner 111 includes an ROI whose path is the left and right boundary E of the largest blob of the binarized differential image (see B of FIG. 3C). ROI of FIG. 3 (d) may be determined. The determined ROI may be transmitted to the image processor 112.

다음, 단계 602에서, 영상 처리부(112)는 결정된 관심 영역에 대해 이산 웨이블렛 변환을 수행하며, 이산 웨이브렛 변환의 결과 영상들 중 고주파 성분을 포함하는 영상들만을 이용하여 입력 영상을 복원한다. 복원된 입력 영상은 결함 검출부(113)로 전달될 수 있다.
Next, in operation 602, the image processor 112 performs a discrete wavelet transform on the determined region of interest, and reconstructs the input image using only images including a high frequency component among the resultant images of the discrete wavelet transform. The reconstructed input image may be transmitted to the defect detector 113.

마지막으로, 단계 603에서, 결함 검출부(113)는 복원된 입력 영상에 대해, 영역별로 다른 크기의 임계값을 적용함으로써, 원형 선재의 결함을 검출할 수 있다.Finally, in operation 603, the defect detector 113 may detect a defect of the circular wire rod by applying a threshold value having a different size for each region to the restored input image.

구체적으로, 결함 검출부(113) 중 영역 분할부(113a)는 영상 처리부(112)로부터 전달받은 복원된 입력 영상을 원형 선재의 길이 방향으로 분할할 수 있다. 분할된 영역들을 포함한 영상은 제1 연산부(113b)로 전달될 수 있다.
In detail, the region dividing unit 113a of the defect detecting unit 113 may divide the restored input image received from the image processing unit 112 in the longitudinal direction of the circular wire rod. An image including the divided regions may be transferred to the first calculator 113b.

결함 검출부(113) 중 제1 연산부(113b)는 분할된 각 영역들에 대하여, 화소들의 평균값을 연산할 수 있다. 연산된 화소들의 평균값은 제2 연산부(113c)로 전달될 수 있다.
The first calculator 113b of the defect detector 113 may calculate an average value of pixels for each of the divided regions. The average value of the computed pixels may be transferred to the second calculator 113c.

결함 검출부(113) 중 제2 연산부(113c)는 분할된 각 영역별로 상술한 수학식 2에 의해 문턱값(Threshold)을 연산할 수 있다. 연산된 영역별 문턱값은 제2 이진화부(113d)로 전달될 수 있다.
The second calculator 113c of the defect detector 113 may calculate a threshold value according to Equation 2 described above for each divided region. The calculated threshold value for each region may be transferred to the second binarization unit 113d.

마지막으로, 결함 검출부(113) 중 제2 이진화부(113d)는 제2 연산부(113c)로부터 전달받은 문턱값을 기초로, 분할된 각 영역에 대하여 다른 크기의 임계값으로 이진화함으로써, 원형 선재의 결함을 검출할 수 있다.
Lastly, the second binarization unit 113d of the defect detection unit 113 binarizes the circular wire rod to a threshold value having a different size for each divided region based on the threshold value received from the second operation unit 113c. Defects can be detected.

상술한 바와 같이 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 이산 웨이블렛 변환을 이용하여 입력 영상의 고주파 성분(결함 부분)을 강조함으로써, 특히 원형의 선재에 대해 오검출을 줄일 수 있는 기술적 효과가 있다.
As described above, according to one embodiment of the present invention, by using a discrete wavelet transform to emphasize the high frequency component (defect part) of the input image, there is a technical effect of reducing false detection, especially for a circular wire.

또한, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 입력 영상 중 선재 부분만을 검출하고, 검출된 선재 부분만에 대해 결함 검출 알고리즘을 수행함으로써, 처리 속도를 향상시킬 수 있는 기술적 효과가 있다.
In addition, according to an embodiment of the present invention, by using only a dynamic programming method to detect only the wire rod portion of the input image, and performing a defect detection algorithm on only the detected wire rod portion, there is a technical effect that can improve the processing speed have.

본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되지 아니한다. 첨부된 청구범위에 의해 권리범위를 한정하고자 하며, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것은 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.The present invention is not limited by the above-described embodiment and the accompanying drawings. It is intended to limit the scope of the claims by the appended claims, and that various forms of substitution, modification and change can be made without departing from the spirit of the present invention as set forth in the claims to those skilled in the art. Will be self explanatory.

1: 라인 스캔 카메라 2: 원형 선재
3: 조명 장치 4: 가이딩 수단
5: 속도계 110: 표면 결함 검출 장치
111: 관심 영역 결정부; 111a: 미분영상 획득부
111b: 경로 생성부 111c: 제1 이진화부
111d: 결정부 112: 영상 처리부
113: 결함 검출부 113a: 영역 분할부
113b: 제1 연산부 113c: 제2 연산부
113d: 제2 이진화부 401: 관심 영역 영상
401a: 기준 라인(R)을 따라 도시된 관심 영역 영상(401)의 화소값
402: 고주파 성분을 0으로 하고, 저주파 성분을 포함하는 결과 영상들만을 가지고 복원한 영상
402a: 기준 라인(R)을 따라 도시된 도면부호 402의 화소값
403: 저주파 성분을 0으로 하고, 고주파 성분을 포함하는 결과 영상들만을 가지고 복원한 영상
403a: 기준 라인(R)을 따라 도시된 도면부호 403의 화소값
500: 관심 영역 영상
501: 수평 미분 영상
501a: 일정한 임계값을 입력 영상에 일률적으로 적용한 경우의 이진화 성능
501b: 영역별 다른 문턱값을 적용한 경우의 이진화 성능
R1 내지 R4: 분할된 영역 T1 내지 T4: 영역별 임계값
B: 블롭(blob) R: 기준라인
N: 노이즈 D: 결함
E: 경계 1: line scan camera 2: round wire rod
3: lighting device 4: guiding means
5: speedometer 110: surface defect detection device
111: region of interest determiner; 111a: differential image acquisition unit
111b: path generation unit 111c: first binarization unit
111d: determination unit 112: image processing unit
113: defect detection section 113a: region division section
113b: first operation unit 113c: second operation unit
113d: second binarization unit 401: region of interest image
401a: Pixel value of the ROI image 401 shown along the reference line R
402: An image reconstructed with only the resultant images including the high frequency component as 0 and the low frequency component
402a: Pixel value of reference numeral 402 shown along reference line R
403: Image reconstructed with only low-frequency component as 0 and resultant images including high frequency component
403a: Pixel value of reference numeral 403 shown along reference line R
500: region of interest image
501: horizontal differential image
501a: Binarization performance when a certain threshold is applied uniformly to the input image
501b: Binarization performance when different thresholds are applied
R1 to R4: divided regions T1 to T4: region-specific thresholds
B: blob R: reference line
N: Noise D: Defect
E: boundary

Claims (12)

입력 영상으로부터 원형 선재만을 포함하는 관심 영역(ROI: Region Of Interest)을 결정하는 관심 영역 결정부;
상기 결정된 관심 영역에 대해 이산 웨이블렛 변환을 수행하며, 상기 이산 웨이브렛 변환의 결과 영상들 중 고주파 성분을 포함하는 영상들만을 이용하여 상기 입력 영상을 복원하는 영상 처리부; 및
상기 복원된 입력 영상에 대해, 영역별로 다른 크기의 임계값을 적용함으로써, 상기 원형 선재의 결함을 검출하는 결함 검출부를 포함하는 원형 선재의 표면 결함 검출 장치.
A region of interest determiner configured to determine a region of interest (ROI) including only a circular wire rod from an input image;
An image processor for performing discrete wavelet transform on the determined region of interest and reconstructing the input image using only images including a high frequency component among the resultant images of the discrete wavelet transform; And
Apparatus for detecting a surface defect of a circular wire rod including a defect detection unit for detecting a defect of the circular wire rod by applying a threshold value of a different size for each area to the restored input image.
제1항에 있어서,
상기 관심 영역 결정부는,
상기 입력 영상에 대하여, 상기 원형 선재의 길이 방향에 수직한 방향의 미분 영상을 획득하는 미분 영상 획득부;
상기 획득된 미분 영상에 대하여, 상기 원형 선재의 길이 방향으로 현재 화소의 인접 화소들 중 가장 큰 값을 가지는 화소들을 연결한 경로들을 생성하는 경로 생성부;
상기 생성된 경로들을 포함하는 미분 영상을 이진화하는 제1 이진화부; 및
상기 이진화된 미분 영상 중 가장 큰 블롭(blob)의 좌우측 경로를 경계로 하는 관심 영역을 결정하는 결정부를 포함하는 원형 선재의 표면 결함 검출 장치.
The method of claim 1,
The region of interest determiner,
A differential image acquisition unit configured to acquire a differential image in a direction perpendicular to a length direction of the circular wire with respect to the input image;
A path generation unit generating paths for connecting the pixels having the largest value among the adjacent pixels of the current pixel in the longitudinal direction of the circular wire with respect to the obtained differential image;
A first binarization unit for binarizing a differential image including the generated paths; And
And a determination unit determining a region of interest bounded by a left and right path of the largest blob of the binarized differential image.
제2항에 있어서,
상기 미분 영상 획득부는,
상기 현재 화소와, 상기 현재 화소를 중심으로 상기 원형 선재의 길이 방향에 수직한 방향으로 인접한 화소와의 차이를 연산하는 원형 선재의 표면 결함 검출 장치.
The method of claim 2,
The differential image acquisition unit,
And detecting a difference between the current pixel and a pixel adjacent in the direction perpendicular to the longitudinal direction of the circular wire rod with respect to the current pixel.
제2항에 있어서,
상기 현재 화소의 인접 화소들은,
상기 현재 화소를 중심으로, 대각선 방향으로 인접하는 2개 화소 및 상기 원형 선재의 길이 방향으로 인접하는 하나의 화소를 포함하는 원형 선재의 표면 결함 검출 장치.
The method of claim 2,
Adjacent pixels of the current pixel,
An apparatus for detecting a surface defect of a circular wire rod, comprising two pixels diagonally adjacent to the current pixel and one pixel adjacent in a longitudinal direction of the circular wire rod.
제1항에 있어서,
상기 영상 처리부는,
상기 고주파 성분에 일정 상수를 곱한 영상들만을 이용하여 상기 입력 영상을 복원하는 원형 선재의 표면 결함 검출 장치.
The method of claim 1,
Wherein the image processing unit comprises:
And an apparatus for detecting a surface defect of a circular wire rod using the images obtained by multiplying the high frequency component by a constant constant.
제1항에 있어서,
상기 결함 검출부는,
상기 복원된 입력 영상에 대하여 상기 원형 선재의 길이 방향으로 영역들을 분할하는 영역 분할부;
상기 분할된 각 영역에 대하여, 화소들의 평균값을 연산하는 제1 연산부;
상기 분할된 각 영역에 대하여, 하기의 수학식:
T = mean{R(x, y)} + β×std{R(x, y)}에 의하여 문턱값을 연산하는 단계로, T는 문턱값, mean{}은 상기 연산된 화소들의 평균값, R(x, y)는 화소, std{}는 상기 연산된 화소들의 평균값과 각 화소간의 편차의 평균값, β는 상수를 포함하는 제2 연산부; 및
상기 연산된 문턱값을 기초로, 상기 분할된 각 영역에 대하여 다른 크기의 임계값으로 이진화함으로써, 상기 원형 선재의 결함을 검출하는 제2 이진화부를 포함하는 원형 선재의 표면 결함 검출 장치.
The method of claim 1,
Wherein the defect detecting unit comprises:
An area divider dividing areas in the longitudinal direction of the circular wire with respect to the restored input image;
A first calculator configured to calculate an average value of pixels for each of the divided regions;
For each of the divided regions, the following equation:
Computing a threshold value by T = mean {R (x, y)} + β × std {R (x, y)}, where T is a threshold value and mean {} is an average value of the computed pixels, R (x, y) is a pixel, std {} is a mean value of the average value of the computed pixels and the deviation between each pixel, β is a second calculation unit including a constant; And
And a second binarization unit configured to detect a defect of the circular wire rod by binarizing the divided regions to different threshold values based on the calculated threshold value.
입력 영상으로부터 원형 선재만을 포함하는 관심 영역(ROI: Region Of Interest)을 결정하는 단계;
상기 결정된 관심 영역에 대해 이산 웨이블렛 변환을 수행하며, 상기 이산 웨이브렛 변환의 결과 영상들 중 고주파 성분을 포함하는 영상들만을 이용하여 상기 입력 영상을 복원하는 단계; 및
상기 복원된 입력 영상에 대해, 영역별로 다른 크기의 임계값을 적용함으로써, 상기 원형 선재의 결함을 검출하는 단계를 포함하는 원형 선재의 표면 결함 검출 방법.
Determining a region of interest (ROI) including only a circular wire rod from the input image;
Performing discrete wavelet transform on the determined region of interest and reconstructing the input image using only images including a high frequency component among the resultant images of the discrete wavelet transform; And
And detecting a defect of the circular wire by applying a threshold of a different size to each of the regions of the restored input image.
제7항에 있어서,
상기 관심 영역을 결정하는 단계는,
상기 입력 영상에 대하여, 상기 원형 선재의 길이 방향에 수직한 방향의 미분 영상을 획득하는 단계;
상기 획득된 미분 영상에 대하여, 상기 원형 선재의 길이 방향으로 현재 화소의 인접 화소들 중 가장 큰 값을 가지는 화소들을 연결한 경로들을 생성하는 단계;
상기 생성된 경로들을 포함하는 미분 영상을 이진화하는 단계; 및
상기 이진화된 미분 영상 중 가장 큰 블롭(blob)의 좌우측 경로를 경계로 하는 관심 영역을 결정하는 단계를 포함하는 원형 선재의 표면 결함 검출 방법.
The method of claim 7, wherein
Determining the region of interest,
Acquiring a differential image of a direction perpendicular to a length direction of the circular wire with respect to the input image;
Generating paths connecting the pixels having the largest value among adjacent pixels of the current pixel in the longitudinal direction of the circular wire with respect to the obtained differential image;
Binarizing a differential image including the generated paths; And
And determining a region of interest bounded by the left and right paths of the largest blob of the binarized differential image.
제8항에 있어서,
상기 미분 영상을 획득하는 단계는,
상기 현재 화소와, 상기 현재 화소를 중심으로 상기 원형 선재의 길이 방향에 수직한 방향으로 인접한 화소와의 차이를 연산하는 단계를 포함하는 원형 선재의 표면 결함 검출 방법.
9. The method of claim 8,
Acquiring the differential image,
And calculating a difference between the current pixel and a pixel adjacent in the direction perpendicular to the longitudinal direction of the circular wire with respect to the current pixel.
제8항에 있어서,
상기 현재 화소의 인접 화소들은,
상기 현재 화소를 중심으로, 대각선 방향으로 인접하는 2개 화소 및 상기 원형 선재의 길이 방향으로 인접하는 하나의 화소를 포함하는 원형 선재의 표면 결함 검출 방법.
9. The method of claim 8,
Adjacent pixels of the current pixel,
A method for detecting a surface defect of a circular wire rod, comprising two pixels diagonally adjacent to the current pixel and one pixel adjacent in a longitudinal direction of the circular wire rod.
제7항에 있어서,
상기 입력 영상을 복원하는 단계는,
상기 고주파 성분에 일정 상수를 곱한 영상들만을 이용하여 상기 입력 영상을 복원하는 단계를 포함하는 원형 선재의 표면 결함 검출 방법.
The method of claim 7, wherein
Restoring the input image,
Restoring the input image by using only images obtained by multiplying the high frequency component by a predetermined constant.
제7항에 있어서,
상기 원형 선재의 결함을 검출하는 단계는,
상기 복원된 입력 영상에 대하여 상기 원형 선재의 길이 방향으로 영역들을 분할하는 단계;
상기 분할된 각 영역에 대하여, 화소들의 평균값을 연산하는 단계;
상기 분할된 각 영역에 대하여, 하기의 수학식:
T = mean{R(x, y)} + β×std{R(x, y)}에 의하여 문턱값을 연산하는 단계로, T는 문턱값, mean{}은 상기 연산된 화소들의 평균값, R(x, y)는 화소, std{}는 상기 연산된 화소들의 평균값과 각 화소간의 편차의 평균값, β는 상수를 포함하는 단계; 및
상기 연산된 문턱값을 기초로, 상기 분할된 각 영역에 대하여 다른 크기의 임계값으로 이진화함으로써, 상기 원형 선재의 결함을 검출하는 단계를 포함하는 원형 선재의 표면 결함 검출 방법.The method of claim 7, wherein
Detecting a defect of the circular wire,
Dividing the regions in the longitudinal direction of the circular wire with respect to the restored input image;
Calculating an average value of pixels for each of the divided regions;
For each of the divided regions, the following equation:
Computing a threshold value by T = mean {R (x, y)} + β × std {R (x, y)}, where T is a threshold value and mean {} is an average value of the computed pixels, R (x, y) is a pixel, std {} is an average value of the computed pixels and a deviation between each pixel, and β is a constant; And
Detecting a defect of the circular wire rod by binarizing the divided regions to different threshold values based on the calculated threshold value.

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