KR102616867B1 - Method for non-destructive inspection - Google Patents
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Abstract
본 발명은 비파괴검사 방법, 내지 그 기능을 제공하기 위한 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 전자회로기판이 실장된 전자부품 또는 산업용 부품에 대한 투과영상들이 존재할 때에 이들 투과영상들을 대상으로 사용자가 다양한 검사를 수행할 수 있도록 함으로써 다양한 상황 또는 대상체에 따라 사용자가 쉽게 결함 검사를 할 수 있게 한 비파괴검사 기능을 제공하는 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a non-destructive testing method and a method for providing the same function. Specifically, when there are transmission images of electronic components or industrial components on which an electronic circuit board is mounted, the user performs various inspections on these transmission images. It relates to a method of providing a non-destructive testing function that allows users to easily perform defect inspection according to various situations or objects by enabling the user to perform a defect inspection.
Description
본 발명은 비파괴검사 방법, 내지 그 기능을 제공하기 위한 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 전자회로기판이 실장된 전자부품 또는 산업용 부품에 대한 투과영상들이 존재할 때에 이들 투과영상들을 대상으로 사용자가 다양한 검사를 수행할 수 있도록 함으로써 다양한 상황 또는 대상체에 따라 사용자가 쉽게 결함 검사를 할 수 있게 한 비파괴검사 기능을 제공하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a non-destructive testing method and a method for providing the same function. Specifically, when there are transmission images of electronic components or industrial components on which an electronic circuit board is mounted, the user performs various inspections on these transmission images. It relates to a method of providing a non-destructive testing function that allows users to easily perform defect inspection according to various situations or objects by enabling the user to perform a defect inspection.
전자회로기판이 실장된 전자부품 또는 다양한 산업용 부품을 효과적으로 검사하기 위해, 특히 부품의 내부 상태를 검사하기 위해 종래로부터 엑스레이 등과 같은 투과 영상을 이용한 검사 기술이 존재하여 왔으며, 최근까지도 이러한 검사 기술에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있다. In order to effectively inspect electronic components or various industrial components on which electronic circuit boards are mounted, and especially to inspect the internal condition of the components, inspection technology using transmitted images such as Demand is continuously increasing.
한편, 전자부품 또는 산업용 부품의 대표적인 예로 BGA(Ball Grid Array), LGA(Land Grid Array), QFP(Quad Flat Package), QFN(Quad Flat Non-lead Package) 등을 꼽을 수 있는데, 이들 전자 부품을 검사하기 위해서는 다수의 검사 대상체를 자동으로 인식하고 내부 보이드(void), 솔더 면적, 위치 기반 결함 등을 효과적으로 검사할 수 있는 기술이 필수라 할 것이다. Meanwhile, representative examples of electronic components or industrial components include BGA (Ball Grid Array), LGA (Land Grid Array), QFP (Quad Flat Package), and QFN (Quad Flat Non-lead Package). In order to perform inspection, technology that can automatically recognize multiple inspection objects and effectively inspect internal voids, solder area, and location-based defects is essential.
다른 한편, 엑스레이 단층이미지를 이용하여 물체 내부를 3차원 상에서 검사하고는 하는 수요도 증가하고 있지만, 각종 아티펙트 (링아티펙트, 빔하드닝, 스캐터링, 콘빔, 커핑아티펙트 등)로 인하여 실제 검사는 검사자가 살펴보고자 하는 방향의 단면이미지에서 검사영역을 직접 설정하여 검사를 수행하는 수준에 그치고 있다. On the other hand, there is an increasing demand for 3D inspection of the inside of objects using It is limited to performing the inspection by directly setting the inspection area from the cross-sectional image in the direction you want to inspect.
이에 현재는2차원 투과영상 및 엑스레이 단층이미지를 이용한 검사 모두 검사영역을 효율적으로 설정하고 산업에서 요구되는 검사요소를 모두 만족시키는 검사방법 개발이 필요한 실정이다.Accordingly, there is currently a need to develop an inspection method that efficiently sets the inspection area and satisfies all inspection elements required in the industry for both inspection using 2D transmission images and X-ray tomographic images.
본 발명은 이와 같은 문제점에 착안하여 도출된 것으로, 이상에서 살핀 기술적 문제점을 해소시킬 수 있음은 물론, 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 발명할 수 없는 추가적인 기술요소들을 제공하기 위해 발명되었다.The present invention was developed with an eye on this problem, and not only can solve the technical problems discussed above, but also provide additional technical elements that cannot be easily invented by those skilled in the art. It has been done.
본 발명은 2차원 투과영상 또는 임의 대상체를 촬영한 단층영상들을 기초로 비파괴검사 기능을 가능한 환경을 제공하기 위한 것이며, 검사자로 하여금 살피고자 하는 영역을 세밀하게, 그리고 상황에 따라 다양한 검사 파라미터 및 검사방식을 선택할 수 있게 함으로써 종래에 비해 신속하고 정확한 결함 검출이 이루어질 수 있게 하는 것을 목적으로 한다.The present invention is intended to provide an environment in which non-destructive testing is possible based on two-dimensional transmission images or tomography images taken of arbitrary objects, and allows the inspector to examine the area to be examined in detail and various inspection parameters and inspection depending on the situation. The purpose is to enable faster and more accurate defect detection than before by allowing selection of methods.
특히 본 발명은 복잡한 구조로 이루어져 있거나 두께가 일정하지 않는 등 종래 방식으로는 결함을 쉽게 판별할 수 없는 대상체에 대해서도 검사자가 사전에 설정해 둔 파라미터들 내지 템플릿에 따라 정확하게 결함을 식별해 낼 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.In particular, the present invention allows the inspector to accurately identify defects according to preset parameters or templates even for objects whose defects cannot be easily identified by conventional methods, such as those with complex structures or inconsistent thickness. The purpose is to
한편, 본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Meanwhile, the technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 비파괴검사 방법은, 대상 이미지들 - 상기 대상 이미지들은 복수 개의 대상체들에 대한 각각의 투과 영상들임 - 을 기초로 반복적인 비파괴검사를 수행하는 것을 특징으로 하며, 상기 비파괴검사 방법은 사용자 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 상기 검사용 템플릿을 설정하는 단계는, 상기 대상체들에 대한 투과영상들 내에서 비파괴검사를 진행하고자 하는 관심영역을 지정하는 단계; 및 상기 관심영역에서의 오브젝트 영역 - 상기 오브젝트 영역은 기 설정된 범위 내의 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역임 - 또는 결함 영역을 식별해 내기 위한 복수 개의 파라미터들을 설정하는 단계;를 포함할 수 있다.In order to solve the above problems, the non-destructive testing method according to the present invention is characterized in that it performs repetitive non-destructive testing based on target images - the target images are respective transmission images of a plurality of objects. The non-destructive testing method includes the step of receiving a user input and setting an inspection template, wherein the step of setting the inspection template includes performing a non-destructive inspection within the transmission images of the objects. A step of designating an area of interest in which to proceed; and setting a plurality of parameters for identifying an object area in the region of interest - the object area is an area composed of a set of pixels with similar values within a preset range - or a defective area. there is.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 비파괴검사 방법은 대상 이미지들 - 상기 대상 이미지들은 특정 대상체를 단층촬영한 복수 개의 단층 이미지들임 - 을 기초로 순차적인 비파괴검사를 수행하는 것을 특징으로 하며, 상기 비파괴검사 방법은 사용자 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 단계;를 포함하되, 상기 검사용 템플릿을 설정하는 단계는, 상기 대상체에 대한 단층 이미지들 내에서 비파괴검사를 진행하고자 하는 관심영역을 지정하는 단계; 및 상기 관심영역 내에서 오브젝트 영역 - 상기 오브젝트 영역은 기 설정된 범위 내의 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역임 - 또는 결함 영역을 식별해 내기 위한 복수 개의 파라미터들을 설정하는 단계;를 포함할 수 있다.In addition, the non-destructive testing method according to another embodiment of the present invention is characterized by performing sequential non-destructive testing based on target images - the target images are a plurality of tomographic images obtained by tomography of a specific object. The non-destructive testing method includes receiving a user input and setting a template for inspection, wherein the step of setting the template for inspection includes selecting a region of interest for performing non-destructive testing within the tomographic images of the object. specifying steps; and setting a plurality of parameters for identifying an object area within the region of interest - the object area is an area composed of a set of pixels with similar values within a preset range - or a defective area. there is.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 비파괴검사 방법은 대상 이미지 - 상기 대상 이미지는 유사한 형상을 가지는 다수의 오브젝트들을 포함함 - 을 기초로 비파괴검사를 수행하는 것을 특징으로 하며, 상기 비파괴검사 방법은 사용자 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 단계;를 포함하되, 상기 검사용 템플릿을 설정하는 단계는, 상기 대상체에 대한 단층 이미지들 내에서 비파괴검사를 진행하고자 하는 관심영역을 지정하는 단계; 상기 관심영역 내 포함되는 것으로서 적어도 하나의 오브젝트를 내부에 포함하는 서브 관심영역을 지정하는 단계; 및 상기 서브 관심영역 내에서 오브젝트 영역 - 상기 오브젝트 영역은 기 설정된 범위 내의 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역임 - 또는 결함 영역을 식별해 내기 위한 복수 개의 파라미터들을 설정하는 단계;를 포함할 수 있다.In addition, a non-destructive testing method according to another embodiment of the present invention is characterized in that non-destructive testing is performed based on a target image - the target image includes a plurality of objects having similar shapes. It includes: receiving a user input and setting a template for inspection; wherein setting the template for inspection includes: specifying a region of interest for which non-destructive testing is to be performed within tomographic images of the object; designating a sub-region of interest that is included in the region of interest and includes at least one object therein; And setting a plurality of parameters for identifying an object area within the sub-region of interest - the object area is an area composed of a set of pixels with similar values within a preset range - or a defective area. You can.
본 발명에 따르면 검사자로 하여금 비파괴검사를 위한 다양한 파라미터, 템플릿을 세밀하게 설정할 수 있는 환경을 제공하며, 또한 대상체 또는 상황에 따라 적절한 검사방식을 선택하여 비파괴검사를 수행할 수 있게 하는 효과가 있다.According to the present invention, it provides an environment in which inspectors can set various parameters and templates for non-destructive testing in detail, and also has the effect of enabling non-destructive testing to be performed by selecting an appropriate inspection method depending on the object or situation.
또한 본 발명에 따르면 복잡한 구조의 대상체라 하더라도 2차원 투과영상 존재시 신속하고 정확한 결함 검출이 가능해지는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, even for objects with complex structures, rapid and accurate defect detection is possible in the presence of a two-dimensional transmission image.
또한 본 발명에 따르면 기존에 결함 검출이 어려웠던 단층영상에 대해서도 오류 없이 정확하게 결함을 식별할 수 있게 되는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to accurately identify defects without error even in tomographic images where defect detection was previously difficult.
도 1은 일반적인 비파괴검사의 과정 및 비파괴검사에 필요한 장치를 간략히 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 따라 제공되는 비파괴검사 기능의 실행 방법을 순서에 따라 도시한 것이다.
도 3은 제1 사용자 인터페이스의 표시 모습을 도시한 것이다.
도 4는 제1 사용자 인터페이스 상에서 마스킹 영역을 설정하는 모습을 도시한 것이다.
도 5는 비파괴검사 실행을 위해 검사 실행 아이콘을 클릭하였을 때 나타나는 제1 사용자 인터페이스에서의 모습을 도시한 것이다.
도 6및 도 7은 사용자가 포인터를 이동시켜 대상 이미지의 임의점에 위치시켰을 때에 표시되는 제1 사용자 인터페이스에서의 모습을 도시한 것이다.
도 8은 제1 검사방식에 따라 비파괴검사가 실행된 대상이미지의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 9는 제2 검사방식에 따라 비파괴검사가 실행된 대상이미지의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 10은 제3 검사방식에 따라 비파괴검사가 실행된 대상이미지의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 11은 제2 사용자 인터페이스가 표시된 모습을 도시한 것이다.Figure 1 briefly shows the general non-destructive testing process and the equipment required for non-destructive testing.
Figure 2 shows a sequential method of executing the non-destructive testing function provided according to the present invention.
Figure 3 shows the display of the first user interface.
Figure 4 shows setting a masking area on the first user interface.
Figure 5 shows the appearance of the first user interface that appears when the test execution icon is clicked to execute the non-destructive test.
Figures 6 and 7 show the first user interface displayed when the user moves the pointer and positions it at an arbitrary point of the target image.
Figure 8 shows an example of a target image on which non-destructive testing was performed according to the first inspection method.
Figure 9 shows an example of a target image on which non-destructive testing was performed according to the second inspection method.
Figure 10 shows an example of a target image on which non-destructive testing was performed according to a third inspection method.
Figure 11 shows the second user interface displayed.
본 발명의 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하의 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다. 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세하게 설명한다.Details regarding the purpose and technical configuration of the present invention and its operational effects will be more clearly understood by the following detailed description based on the drawings attached to the specification of the present invention. Embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.
본 명세서에서 개시되는 실시예들은 본 발명의 범위를 한정하는 것으로 해석되거나 이용되지 않아야 할 것이다. 이 분야의 통상의 기술자에게 본 명세서의 실시예를 포함한 설명은 다양한 응용을 갖는다는 것이 당연하다. 따라서, 본 발명의 상세한 설명에 기재된 임의의 실시예들은 본 발명을 보다 잘 설명하기 위한 예시적인 것이며 본 발명의 범위가 실시예들로 한정되는 것을 의도하지 않는다.The embodiments disclosed herein should not be construed or used as limiting the scope of the present invention. It is obvious to those skilled in the art that the description, including embodiments, of this specification has various applications. Accordingly, any embodiments described in the detailed description of the present invention are illustrative to better explain the present invention and are not intended to limit the scope of the present invention to the embodiments.
도면에 표시되고 아래에 설명되는 기능 블록들은 가능한 구현의 예들일 뿐이다. 다른 구현들에서는 상세한 설명의 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다른 기능 블록들이 사용될 수 있다. 또한, 본 발명의 하나 이상의 기능 블록이 개별 블록들로 표시되지만, 본 발명의 기능 블록들 중 하나 이상은 동일 기능을 실행하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성들의 조합일 수 있다.The functional blocks shown in the drawings and described below are only examples of possible implementations. Other functional blocks may be used in other implementations without departing from the spirit and scope of the detailed description. Additionally, although one or more functional blocks of the present invention are shown as individual blocks, one or more of the functional blocks of the present invention may be a combination of various hardware and software components that perform the same function.
또한, 어떤 구성요소들을 포함한다는 표현은 “개방형”의 표현으로서 해당 구성요소들이 존재하는 것을 단순히 지칭할 뿐이며, 추가적인 구성요소들을 배제하는 것으로 이해되어서는 안 된다.Additionally, the expression including certain components is an “open” expression and simply refers to the presence of the components and should not be understood as excluding additional components.
나아가 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급될 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 한다. Furthermore, when a component is referred to as being “connected” or “connected” to another component, it should be understood that although it may be directly connected or connected to the other component, other components may exist in between. do.
본격적인 설명에 앞서 우선 투과영상 기반의 비파괴검사 기능이 어떤 시스템 및 과정을 통해 제공되는지 도 1과 도 2를 참조하여 살펴보기로 한다. Before a detailed explanation, let's first look at what system and process the transmission image-based non-destructive testing function is provided with reference to Figures 1 and 2.
먼저 도 1은 투과영상 기반의 비파괴검사를 위한 개략적인 구성들을 도시한 것이다. 비파괴검사란, 회로 등의 대상체를 파괴시키지 않고 내부의 상태를 검사하는 방법을 일컬으며, 그 방법으로는 방사선투과검사, 초음파 탐상법, 자기 탐상법, 전자유도 검사법 등이 있다. 일반적으로 회로 등의 대상체는 전체에 걸쳐서 질이 균일하고 완전무결한 것은 아니기 때문에 해당 대상체가 요구되는 조건을 충분히 만족하는지 검사해서 결함을 발견할 필요가 있는데, 본 발명은 바로 이러한 결함을 찾는 과정에 대한 것이다. 도 1을 참조할 때, 비파괴검사는 투과영상에 대한 이미지들을 분석하는 것을 전제로 하며, 따라서 본 발명이 활용되기 위하여서는 반드시 대상체에 대한 투과영상이 필요하다. 이 때 대상체란 결함이 있는지 여부를 식별할 대상을 의미하며, 이러한 대상체의 종류에는 전자부품들 또는 산업부품들, 예를 들어 회로기판, 미세 파이프, 패널 등과 같은 것들이 포함될 수 있다. 또한 투과영상의 생성은 앞서 언급한 방사선투과검사, 초음파 탐상법, 자기 탐상법, 전자유도 검사법 등 기존에 존재하던 다양한 방식에 따라 이루어질 수 있으나, 다만 본 상세한 설명에서는 발명의 이해를 돕기 위하여 엑스레이 장치(50)를 이용하여 대상체에 대한 투과영상이 생성되었음을 전제로 설명하기로 한다. First, Figure 1 shows a schematic configuration for non-destructive testing based on transmission images. Non-destructive testing refers to a method of inspecting the internal condition of an object such as a circuit without destroying it. Methods include radiographic inspection, ultrasonic inspection, magnetic inspection, and electromagnetic induction inspection. In general, since objects such as circuits are not of uniform and perfect quality throughout, it is necessary to detect defects by inspecting whether the object sufficiently satisfies the required conditions. The present invention is a process of finding such defects. It is about. Referring to FIG. 1, non-destructive testing is premised on analyzing images of transmission images, and therefore, in order to utilize the present invention, transmission images of an object are required. At this time, the object refers to an object to be identified as having a defect, and the types of objects may include electronic components or industrial parts, such as circuit boards, micro pipes, panels, etc. In addition, the generation of the transmission image can be done according to various existing methods such as the aforementioned radiographic inspection, ultrasonic inspection, magnetic inspection, and electromagnetic induction inspection. However, in this detailed description, the X-ray device is used to aid understanding of the invention. The explanation will be made on the premise that a transmission image of the object has been generated using (50).
투과영상(들)이 생성된 이후, 상기 투과영상들은 컴퓨터가 판독할 수 있는 형태의 이미지로 변환된 후 본 발명에 따른 비파괴검사 장치(100)로 전송된다. 이 때, 컴퓨터로 판독할 수 있는 형태의 이미지를 본 상세한 설명에서는 대상 이미지(들)라 칭하기로 한다. After the transmission image(s) are generated, the transmission images are converted into images in a computer-readable format and then transmitted to the non-destructive testing device 100 according to the present invention. At this time, images in a computer-readable form will be referred to as target image(s) in this detailed description.
상기 비파괴검사 장치(100)와 관련하여, 해당 구성은 장치의 측면에서 볼 때 중앙처리유닛(CPU)과 메모리를 구비하고 있는 것을 전제로 한다. 중앙처리유닛은 컨트롤러(controller), 마이크로 컨트롤러(microcontroller), 마이크로 프로세서(microprocessor), 마이크로 컴퓨터(microcomputer) 등으로도 불릴 수 있다. 또한 중앙처리유닛은 하드웨어(hardware) 또는 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있는데, 하드웨어를 이용하여 구현하는 경우에는 ASIC(application specific integrated circuit) 또는 DSP(digital signal processor), DSPD(digital signal processing device), PLD(programmable logic device), FPGA(field programmable gate array) 등으로, 펌웨어나 소프트웨어를 이용하여 구현하는 경우에는 위와 같은 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등을 포함하도록 펌웨어나 소프트웨어가 구성될 수 있다. 또한, 메모리는 ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), 플래쉬(flash) 메모리, SRAM(Static RAM), HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive) 등으로 구현될 수 있다. 또한, 상기 비파괴검사 장치(100)는 중앙처리유닛 및 메모리 외에도 외부 단말기 또는 외부 로컬 서버와 데이터를 송수신 하기 위한 통신장치를 더 포함할 수 있다.Regarding the non-destructive testing device 100, the configuration assumes that it is equipped with a central processing unit (CPU) and memory from the device perspective. The central processing unit may also be called a controller, microcontroller, microprocessor, microcomputer, etc. Additionally, the central processing unit may be implemented by hardware, firmware, software, or a combination thereof. When implemented using hardware, an application specific integrated circuit (ASIC) or a digital signal processor (DSP) is used. , DSPD (digital signal processing device), PLD (programmable logic device), FPGA (field programmable gate array), etc., if implemented using firmware or software, a module, procedure or function that performs the above functions or operations. The firmware or software may be configured to include. In addition, memory includes ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), flash memory, SRAM (Static RAM), It can be implemented with HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), etc. In addition, the non-destructive testing device 100 may further include a communication device for transmitting and receiving data to and from an external terminal or external local server in addition to the central processing unit and memory.
또한, 상기 비파괴검사 장치(100)는 디스플레이를 구비할 것을 요한다. 즉, 본 발명에 따라 비파괴검사 기능을 제공하기 위해서는 사용자에게 인터페이스들을 표시할 수 있는 수단이 필요하며, 이러한 디스플레이에는 종류를 가리지 않고 사용자에게 시각적으로 인터페이스를 표시할 수 있다면 모든 장치가 디스플레이의 한 종류가 될 수 있다. Additionally, the non-destructive testing device 100 is required to be equipped with a display. In other words, in order to provide a non-destructive testing function according to the present invention, a means for displaying interfaces to the user is required, and regardless of the type of display, if the interface can be visually displayed to the user, all devices are a type of display. It can be.
한편, 상기 비파괴검사 장치(100)를 기능적인 측면에서 살펴볼 때, 상기 장치는 앞서 설명한 하드웨어들을 이용하여 복수의 대상 이미지(들)에 대한 이미지 처리를 수행할 수 있으며, 이 과정에서 사용자로 하여금 다양한 입력을 할 수 있도록 사용자 인터페이스, 즉 사용자가 임의의 기능을 실행시킬 수 있도록 입력이 가능한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 즉, 위 비파괴검사 장치(100)는 복수의 대상 이미지(들)를 대상으로 다양한 검사방식을 수행함으로써 검사자에게 대상체 또는 복수의 대상체들에 대한 검사 결과를 제공할 수 있다. 비파괴검사 장치(100)가 구체적으로 비파괴검사 기능을 제공하는 과정에 대해서는 아래 이어지는 도면들을 참조하여 설명하기로 한다.Meanwhile, when looking at the non-destructive testing device 100 from a functional aspect, the device can perform image processing on a plurality of target image(s) using the hardware described above, and in the process, allows the user to perform various A user interface that allows input, that is, a user interface that allows input so that the user can execute arbitrary functions, can be provided. In other words, the non-destructive testing device 100 can provide inspection results for an object or multiple objects to an inspector by performing various inspection methods on a plurality of object image(s). The process by which the non-destructive testing device 100 specifically provides a non-destructive testing function will be described with reference to the drawings below.
도 2는 본 발명에 따라 제공되는 비파괴검사 기능이 사용자에 의해 실행된다고 가정하였을 때, 해당 비파괴검사가 진행되는 과정을 순서에 따라 개략적으로 도시한 것이다. Figure 2 schematically shows the process in which the non-destructive testing progresses in order, assuming that the non-destructive testing function provided according to the present invention is executed by the user.
도 2에 따를 때, 가장 먼저 수행되는 단계는 대상체에 대한 투과영상을 촬영하는 단계(S101)이며, 본 단계는 엑스레이 장치(50)에 의해 수행될 수 있다. 엑스레이 장치(50)는 전술한 비파괴검사 장치(100)와 네트워크로 연결된 것일 수 있으며, 상기 비파괴검사 장치(100)를 조작하는 검사자의 입력에 따라 특정 대상체에 대한 엑스레이 촬영을 수행할 수 있다. 한편, 상기 엑스레이 장치(50)에 의해 촬영이 완료된 후에는 대상체에 대한 투과영상이 생성될 수 있으며, 이는 비파괴검사 장치(100)로 대상 이미지(들)의 포맷으로 변환된 뒤 전달되어 다음 단계를 진행토록 할 수 있다. 이 때, 투과영상들은 그 자체로 이미 컴퓨터 판독 가능한 것이어서 별도 대상 이미지(들)로 변환될 필요가 없을 수도 있으며, 이러한 경우 상기 투과 영상은 대상 이미지와 동일한 것으로 취급될 수 있다.According to FIG. 2, the first step to be performed is a step of taking a transmission image of the object (S101), and this step can be performed by the X-ray device 50. The X-ray device 50 may be connected to the above-described non-destructive testing device 100 through a network, and may perform X-ray imaging of a specific object according to the input of an inspector operating the non-destructive testing device 100. On the other hand, after the imaging is completed by the You can proceed. At this time, since the transmission images are already computer-readable in themselves, they may not need to be converted into separate target image(s). In this case, the transmission images may be treated as the same as the target image.
투과 영상 촬영 단계(S101) 이후, 비파괴검사 장치(100) 상에서는 상기 검사자의 입력을 받아 검사용 템플릿 설정이 이루어질 수 있다. (S102) 검사용 템플릿이란, 임의의 대상 이미지 내에서 결함을 효과적으로 식별해 내기 위해 검사자에 의해 입력된 복수 파라미터 값들의 집합으로 이해될 수 있다. 검사용 템플릿은 검사자가 상기 비파괴검사 장치(100)와 연결된 입력장치들(키보드, 마우스 등)을 통해 입력한 파라미터 값들을 기반으로 설정될 수 있으며, 이러한 파라미터들의 종류에는 검사도구, 검사용도, 관심영역 위치, 관심영역 형상, 관심영역 크기, 전처리 방식, 추출 방식, 결함 판정 기준 등이 포함될 수 있고, 나아가 대상 이미지의 정렬 및 보정, 대상 이미지의 위치, 회전, 확대배율, 1픽셀당 실제 크기 변환 비율 등이 더 포함될 수 있다. 한편, 상기 S102 단계는 본 상세한 설명에서 후술하게 될 제1 사용자 인터페이스를 통하여 사용자가 다양한 파라미터들을 입력하는 과정들을 포함할 수 있다. 제1 사용자 인터페이스에 대해서는 이어지는 도면에서부터 더 상세히 설명하기로 한다.After the transmission image capturing step (S101), a template for inspection may be set on the non-destructive testing device 100 by receiving input from the inspector. (S102) An inspection template can be understood as a set of multiple parameter values input by an inspector to effectively identify defects in an arbitrary target image. The inspection template can be set based on parameter values entered by the inspector through input devices (keyboard, mouse, etc.) connected to the non-destructive inspection device 100, and the types of these parameters include inspection tool, inspection purpose, and interest. Area location, area of interest shape, area of interest size, preprocessing method, extraction method, defect judgment criteria, etc. may be included, and furthermore, alignment and correction of the target image, location, rotation, magnification of the target image, and actual size conversion per pixel. Ratios, etc. may be further included. Meanwhile, step S102 may include processes in which the user inputs various parameters through the first user interface, which will be described later in this detailed description. The first user interface will be described in more detail starting from the following drawings.
다시 도 2로 돌아와, S102단계 이후, 비파괴검사 장치(100)는 대상체에 대한 대상 이미지(들)를 로드(S103)하여 본격적인 결함 식별을 준비하며, 대상 이미지(들)가 로드 된 후에는 비파괴검사 수행 및 결과리포트 생성(S104)을 수행하고, 마지막으로 위 생성된 결과리포트를 검사자가 볼 수 있도록 화면에 출력시킨다. (S105)Returning to Figure 2, after step S102, the non-destructive testing device 100 prepares for full-scale defect identification by loading target image(s) for the object (S103), and after the target image(s) are loaded, non-destructive testing is performed. Execution and result report generation (S104) are performed, and finally, the result report generated above is output on the screen so that the inspector can view it. (S105)
이하에서는 도 3 내지 도 7을 참조하여, 본 발명에 따른 비파괴검사 기능을 제공하는 방법 중 특히 제1 사용자 인터페이스에 대해 자세히 살펴보기로 한다. 참고로 제1 사용자 인터페이스는 앞서 도 2에서 본 S102단계에서의 검사용 템플릿을 신규로 생성하기 위한 메뉴들을 포함하는 것이다. Hereinafter, with reference to FIGS. 3 to 7, we will take a closer look at the first user interface in particular among the methods for providing the non-destructive testing function according to the present invention. For reference, the first user interface includes menus for creating a new template for inspection in step S102 previously seen in FIG. 2.
본 발명에 따른 비파괴검사 기능을 제공하는 방법은, 기본적으로 디스플레이를 가지는 비파괴검사 장치 상에서 제1 사용자 인터페이스가 표시된 상태를 전제로 하며, 검사용 템플릿 생성을 원하는 사용자에 의해 검사용 템플릿 생성 메뉴가 선택되었을 때, 복수의 아이콘들을 포함하는 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 단계, 상기 제1 사용자 인터페이스가 표시된 상태에서 사용자 입력을 수신하는 단계, 수신되는 사용자 입력에 따라 검사용 템플릿을 생성 및 설정하는 단계를 포함한다.The method of providing a non-destructive testing function according to the present invention basically assumes that a first user interface is displayed on a non-destructive testing device having a display, and a menu for creating an inspection template is selected by a user who wants to create a template for inspection. When done, displaying a first user interface including a plurality of icons, receiving a user input while the first user interface is displayed, and generating and setting a template for inspection according to the received user input. Includes.
도 3에는 제1 사용자 인터페이스의 모습을 도시한 것으로, 여기에는 검사용 템플릿을 편집하는 데에 있어 필요한 이미지와 마커(marker)들이 표시되는 메인 영역(100), 그리고 사용자가 검사용 템플릿을 생성하기 위해 필요한 복수 개의 아이콘들이 포함되어 있다. 참고로, 아래 설명되는 아이콘들의 배치 위치, 도면에서 보이는 아이콘 모양 등은 모두 발명의 이해를 돕기 위해 하나의 실시예로 설명 및 도시된 것이며, 이들 배치 및 모양은 다양하게 변경될 수 있음을 이해한다.Figure 3 shows the appearance of the first user interface, which includes a main area 100 where images and markers necessary for editing the inspection template are displayed, and a main area 100 where the user creates the inspection template. Multiple icons required for this are included. For reference, it is understood that the arrangement positions of the icons described below, the icon shapes shown in the drawings, etc. are all described and shown as an example to aid understanding of the invention, and that these arrangements and shapes may be changed in various ways. .
도 3을 참조할 때, 먼저 제1 사용자 인터페이스의 가장 좌측에는 사용자 인터페이스의 종류를 변경할 수 있는 아이콘들이 표시될 수 있다. 즉, 도면부호 200 내에는 자동 검사 실행 모드(ADR), 검사 리뷰 모드(Review), 검사용 템플릿 편집 모드(Template)에 대응되는 아이콘들이 표시될 수 있으며, 각각의 아이콘들은 사용자로부터의 선택 입력이 있을 시 각각 다른 사용자 인터페이스의 형태로 화면 상에 표시될 수 있다. 도 3은 검사용 템플릿 편집(Template) 아이콘이 클릭된 상태로, 해당 아이콘에 대응되는 제1 사용자 인터페이스가 표시된 상태를 도시한 것이다. 한편, 사용자에 의해 선택 입력이 있었던 아이콘 주변에는 선택 입력이 없었던 아이콘과 다른 색깔이 배경으로 표시되어 사용자에게 어떤 아이콘이 선택 중인지를 인식시킬 수 있다. Referring to FIG. 3, icons that can change the type of user interface may be displayed on the leftmost side of the first user interface. In other words, icons corresponding to the automatic inspection execution mode (ADR), inspection review mode (Review), and inspection template editing mode (Template) may be displayed within the reference numeral 200, and each icon requires a selection input from the user. When present, they may be displayed on the screen in the form of different user interfaces. Figure 3 shows a state in which the inspection template editing (Template) icon is clicked and the first user interface corresponding to the icon is displayed. Meanwhile, a background color different from that of the icon for which no selection input has been displayed is displayed around the icon where the user has selected an input, so that the user can recognize which icon is being selected.
또한, 상기 제1 사용자 인터페이스의 좌측 하단에는 설정 아이콘(Setting)이 배치될 수 있으며, 사용자에 의해 설정 아이콘이 클릭된 경우 언어 설정, 검사도구 설정을 위한 메뉴가 표시될 수 있다. 이 때, 검사도구 설정을 위한 메뉴 중에는 관심영역을 지정하고자 할 때에 드래그 된 선의 색깔, 선의 두께, 드래그 된 선 또는 드래그에 의해 설정된 영역의 투명도 등을 변경할 수 있는 메뉴가 포함될 수 있다.Additionally, a settings icon (Settings) may be placed at the bottom left of the first user interface, and when the settings icon is clicked by the user, a menu for language settings and inspection tool settings may be displayed. At this time, the menu for setting the inspection tool may include a menu that allows you to change the color of the dragged line, the thickness of the line, the transparency of the dragged line or the area set by dragging, etc. when you want to designate the area of interest.
한편, 제1 사용자 인터페이스 내에는 사용자가 검사용 템플릿을 생성 및 편집하는 데에 필요한 기능들을 아이콘화 한 것이 그룹별로 표시될 수 있는데, 예를 들어 도면부호 300 및 350과 같이 검사용 템플릿을 신규로 생성하고 저장하기 위한 아이콘들을 포함하는 템플릿 도구군, 그리고 도면부호 400, 450과 같이 임의의 검사용 템플릿에 대하여 다양한 설정을 할 수 있는 기능들이 아이콘화 되어 그룹으로 표시된 검사 도구군이 표시될 수 있다. 또한, 상기 제1 사용자 인터페이스에는 도면부호 500에서와 같이 파라미터들을 설정할 수 있는 영역(파라미터 입력 영역)이 더 포함될 수 있다. 이하에서는 상기 템플릿 도구군, 그리고 검사 도구군에 포함되는 각 아이콘들에 대해 살펴본다.Meanwhile, within the first user interface, icons of the functions necessary for the user to create and edit inspection templates may be displayed by group. For example, the inspection templates may be newly created using reference numerals 300 and 350. A template tool group that includes icons for creating and saving, and functions that allow various settings for arbitrary inspection templates, such as reference numerals 400 and 450, are iconized and the inspection tool group displayed as a group can be displayed. . Additionally, the first user interface may further include an area (parameter input area) where parameters can be set, as indicated by reference numeral 500. Below, we will look at each icon included in the template tool group and inspection tool group.
먼저 템플릿 도구군을 살펴볼 때, 해당 도구군에는 대상 이미지를 불러오기 위한 대상 이미지 임포트 아이콘(Img. Import), 비파괴검사의 결과 영상을 캡쳐하고 이를 임의의 이미지 포맷으로 저장하기 위한 캡쳐 아이콘(Capture), 비파괴검사의 결과를 리뷰 모드에서 읽을 수 있는 파일 형태(바람직하게는 XML)로 저장하기 위한 결과 저장 아이콘(Save Result), 새로운 검사용 템플릿을 생성 및 편집하기 위한 아이콘(New), 기 저장되어 있던 검사용 템플릿 또는 검사용 템플릿의 컴포넌트(상기 컴포넌트는 바람직하게는 XML 파일로 생성되어 있는 것임)를 불러오기 위한 아이콘(Import), 검사용 템플릿의 기준 이미지를 변경하기 위한 이미지 변경 아이콘(Img. Change), 현재 편집 중인 검사용 템플릿을 기준으로 간략히 자동 검사 모드를 간이 실행시켜 자동 검사 가능여부를 확인해 보는 시뮬레이터 아이콘(Simulator), 편집이 완료된 검사용 템플릿을 저장하는 저장 아이콘(Save), 비파괴검사 수행 시 대상 이미지들을 자동으로 정렬할지 여부를 결정하기 위한 정렬 아이콘(Alignment), 편집 중 현재의 설정 상태에서 대상 이미지에 대한 비파괴검사를 실시하는 검사 아이콘(Inspect), 현재 편집 중인 검사도구의 설정들을 유지한 채 검사 결과만을 초기화 하는 클리어 아이콘(Clear), 검사도구 설정 및 검사 결과를 모두 초기화 하는 리셋 아이콘(Reset), 또는 이미지의 픽셀 단위를 임의로 변경(바람직하게는 실측 SI단위로 변경)할 수 있는 캘리브레이션 아이콘(Calibration)이 포함될 수 있다. 한편, 상기 시뮬레이터 아이콘과 관련하여, 사용자에 의해 시뮬레이터 아이콘이 선택(클릭)된 경우, 비파괴검사 장치 상에서는 사용자로 하여금 대상 폴더를 지정할 수 있도록 안내창을 표시할 수 있으며, 임의의 대상 폴더가 선택된 경우 현재 편집 중인 검사용 템플릿의 설정들을 기준으로 선택된 폴더 내 이미지 전체를 검사하도록 할 수 있다. 이 때, 검사결과는 저장되지 않을 수 있다. 또한, 상기 정렬 아이콘과 관련하여, 사용자에 의해 상기 정렬 아이콘이 선택(클릭)된 경우 비파괴검사 장치는 사용자에게 자동 정렬 사용여부를 묻는 항목, 정렬 기준을 대상 이미지 전체로 할 것인지 아니면 사용자가 정의한 영역만으로 한정할 것인지를 묻는 항목, 그 외 정렬에 필요한 항목들(예: 정렬 후 검사용 템플릿의 기준이 되는 대상 이미지와 검사 대상이 되는 대상 이미지의 각 픽셀 밀도 차의 총 합을 계산하여 그 값이 기준값 이하이면 검사를 진행하고 초과하면 정렬 에러로 판정할 수 있도록 하기 위한 값)이 별도의 안내창을 통해 사용자에게 표시될 수 있다. First, when looking at the template tool group, the tool group includes a target image import icon (Img. Import) to load the target image, and a capture icon (Capture) to capture the result image of non-destructive testing and save it in an arbitrary image format. , a result saving icon (Save Result) for saving the results of non-destructive testing in a file format (preferably XML) that can be read in review mode, an icon for creating and editing a new inspection template (New), and An icon (Import) for importing an existing inspection template or a component of the inspection template (the component is preferably created as an XML file), and an image change icon (Img.) for changing the reference image of the inspection template. Change), a simulator icon that briefly runs the automatic inspection mode based on the inspection template currently being edited to check whether automatic inspection is possible (Simulator), a save icon that saves the edited inspection template (Save), non-destructive inspection An alignment icon (Alignment) to determine whether to automatically align the target images during execution, an inspection icon (Inspect) to perform a non-destructive inspection of the target image in the current settings during editing, and the settings of the inspection tool currently being edited. You can use the clear icon (Clear) to initialize only the inspection results while maintaining them, the reset icon (Reset) to initialize all inspection tool settings and inspection results, or arbitrarily change the pixel unit of the image (preferably to the actual SI unit). A calibration icon (Calibration) may be included. Meanwhile, with regard to the simulator icon, when the simulator icon is selected (clicked) by the user, a guidance window can be displayed on the non-destructive testing device to allow the user to specify a target folder, and when a random target folder is selected You can inspect all images in the selected folder based on the settings of the inspection template currently being edited. At this time, the test results may not be saved. In addition, in relation to the alignment icon, when the alignment icon is selected (clicked) by the user, the non-destructive testing device asks the user whether to use automatic alignment, and whether the alignment criterion should be the entire target image or an area defined by the user. Items asking whether to limit to only one item, and other items required for alignment (e.g., after alignment, calculate the total sum of the difference in pixel density between the target image that is the standard for the inspection template and the target image that is the inspection target, and the value is If the value is below the standard value, the test can be performed, and if it exceeds the standard value, the value can be judged as an alignment error) can be displayed to the user through a separate information window.
다른 한편, 상기 제1 사용자 인터페이스 내에는 포인터(바람직하게는 마우스 포인터)의 위치값을 (x,y)좌표값으로 나타내고, 해당 포인터가 위치한 점에서의 픽셀 밝기값을 표시하는 포인터 정보(310)가 더 표시될 수 있다. 본 발명에 따른 사용자 인터페이스 상에서는 포인터의 위치가 변경될 때마다 상기 포인터 정보(310)를 실시간으로 사용자에게 제공할 수 있으므로, 대상 이미지 내에 미세한 밝기값 차이가 있어 사람이 육안으로 식별하기 어려운 정도의 영역(예: 투과 영상 상에서는 임의의 부품이 중첩되었을 때 중첩에 의해 이미지 내에서 표시되는 색깔이 달라질 수 있는데, 중첩되는 부품이 매우 얇은 것인 경우 미세한 색깔 차이가 발생할 수 있음)이 존재한다 하더라도 사용자로서는 위 포인터 정보(310)를 확인해 가면서 검사용 템플릿의 각종 파라미터를 입력하거나 관심 영역들을 지정할 수 있게 된다.On the other hand, within the first user interface, pointer information 310 indicates the position value of a pointer (preferably a mouse pointer) as (x, y) coordinate values and displays the pixel brightness value at the point where the pointer is located. may be further displayed. In the user interface according to the present invention, the pointer information 310 can be provided to the user in real time whenever the position of the pointer changes, so there is a slight difference in brightness value within the target image, so that the area is difficult for humans to identify with the naked eye. (Example: In a transmission image, when random parts overlap, the color displayed in the image may vary due to the overlap. If the overlapping part is very thin, a slight color difference may occur), the user must While checking the above pointer information 310, various parameters of the inspection template can be input or areas of interest can be designated.
다시 도 3을 참조할 때, 화면의 우측에는 검사 도구군(400, 450) 및 파라미터 입력 영역(500)이 표시될 수 있다. Referring again to FIG. 3 , a test tool group 400 and 450 and a parameter input area 500 may be displayed on the right side of the screen.
도면부호 400은 사용자가 검사 방식을 선택할 수 있도록 하기 위해 제시된 아이콘들로, 여기에는 제1 검사방식(void; 관심영역이 지정되었을 때 해당 관심영역 내에서의 결함 여부를 검사), 제2 검사방식(NGA; 검사를 하고자 하는 대상 이미지들이 임의 대상체에 대한 단층 이미지들인 경우 관심영역 내 비정형 오브젝트를 탐지해 내고 그 내부의 결함을 검사), 또는 제3 검사방식(GA; 고정적인 패턴을 가진 오브젝트들을 인식하고, 그 오브젝트들 내부 또는 오브젝트들 간의 비교를 통한 결함 검사)을 선택할 수 있는 아이콘들이 포함될 수 있다. 제1 검사방식 내지 제3 검사방식에 대해서는 뒤에서 설명하게 될 도 8 내지 도 10에 대한 설명에서 더 자세히 언급하기로 한다.Reference numeral 400 is an icon presented to allow the user to select an inspection method, including the first inspection method (void; inspects for defects within the area of interest when an area of interest is designated) and the second inspection method. (NGA; if the target images to be inspected are tomographic images of random objects, detect atypical objects in the area of interest and inspect the defects therein), or a third inspection method (GA; detect objects with fixed patterns) Icons that can be selected to recognize and inspect defects within the objects or through comparison between objects may be included. The first to third inspection methods will be discussed in more detail in the description of FIGS. 8 to 10 that will be described later.
한편, 상기 제1 검사방식 내지 제3 검사방식 중 어느 하나를 선택한 경우, 세부 검사방식을 선택할 수 있는 메뉴(Inspection Method)가 더 표시될 수 있다. 예를 들어, 제1 검사방식이 선택되었다고 가정할 때, 상기 도면부호 400의 아이콘들 하단에는 기본 검사 방식(Original Inspection Method; 사용자에 의해 지정된 관심영역을 오브젝트로 인식하고 해당 관심영역 내지 오브젝트 내 결함을 찾는 방식), 마스킹 영역 지정 방식(Masking Region for Inspection; 관심영역 내에서 독립적으로 별도의 마스킹 영역을 지정하고, 마스킹 영역에 대해서는 별도의 전처리 파라미터, 세그멘테이션 파라미터가 설정 가능하며, 마스킹 영역을 고려하여 관심영역 내에서 결함을 찾는 방식), 마스킹 영역 배제 방식(Masking Region for Exclusion; 관심영역 중 검사를 배제시키기 위한 마스킹 영역을 지정하고, 배제된 영역 외의 관심영역에 대해서만 결함을 찾는 방식) 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 메뉴가 표시될 수 있다. 참고로 도면 4는 도 3의 메인 영역 내 표시되어 있는 대상 이미지 상에 마스킹 영역(Mask)을 더 지정해 둔 실시예를 나타낸 것이다. 위 설명에서도 잠시 언급하였으나, 본 발명에 따른 인터페이스 상에서 지정되는 마스킹 영역은 두 가지로 정의될 수 있는데, 하나는 대상 이미지 내에서 회로 등의 구성들이 중첩된 영역을 구별하고, 해당 중첩된 영역 내에서의 결함을 식별해 내기 위한 파라미터들을 개별적으로 설정 가능한 영역으로서의 마스킹 영역으로 정의될 수 있고, 다른 하나는 결함 검사를 배제시키기 위하여 정의될 수도 있다. 도 4를 참조할 때, 마스킹 영역(Mask)은 관심영역(ROI)을 지정할 때와 유사하게 사용자가 임의의 점 4개를 포함하는 영역을 드래깅 입력을 통하여 지정할 수 있으며, 또는 사용자로 하여금 복수 개의 임의 점들을 정하게 함으로써 해당 점들에 의해 정의되는 내부 다각형 형상도 마스킹 영역(Mask)으로 지정되도록 할 수 있다. Meanwhile, when one of the first to third inspection methods is selected, a menu (Inspection Method) for selecting a detailed inspection method may be further displayed. For example, assuming that the first inspection method is selected, the basic inspection method (Original Inspection Method) is displayed at the bottom of the icons at reference numeral 400; recognizes the area of interest specified by the user as an object and displays defects in the area of interest or the object. method of searching), masking region designation method (Masking Region for Inspection; a separate masking region is designated independently within the region of interest, separate preprocessing parameters and segmentation parameters can be set for the masking region, and the masking region is considered A method of finding defects within a region of interest) or a masking region for exclusion method (a method of specifying a masking region to exclude inspection among the region of interest and finding defects only in the region of interest other than the excluded region). A menu may be displayed allowing you to select . For reference, Figure 4 shows an embodiment in which a masking area (Mask) is further designated on the target image displayed in the main area of Figure 3. As mentioned briefly in the above description, the masking area designated on the interface according to the present invention can be defined in two ways: one distinguishes an area where components such as circuits overlap within the target image, and within the overlapped area, One can be defined as a masking area as an area where parameters for identifying defects can be individually set, and the other can be defined to exclude defect inspection. Referring to FIG. 4, the masking area (Mask) allows the user to designate an area containing four arbitrary dots through a dragging input, similar to when specifying a region of interest (ROI), or allows the user to designate a plurality of By specifying arbitrary points, the internal polygon shape defined by the points can also be designated as a masking area (Mask).
한편, 검사 방식을 선택할 수 있는 아이콘(400) 밑으로는 관심영역을 지정함에 있어 관심영역을 사각형으로 지정할 것인지 아니면 다각형으로 지정할 것인지를 정하기 위한 아이콘들(450)이 더 제공될 수 있다. 도 1의 메인 영역(100)에는 대상 이미지(Img) 내에 관심영역(ROI)이 지정되어 있는 모습이 도시되어 있는데, 해당 관심영역(ROI)은 사각형(Rectangle) 아이콘을 클릭하여 사용자가 직접 지정한 영역을 도시한 것이다. Meanwhile, below the icon 400 for selecting an inspection method, icons 450 may be further provided to determine whether to designate the area of interest as a square or a polygon. The main area 100 in FIG. 1 shows a region of interest (ROI) designated within the target image (Img). The region of interest (ROI) is an area directly designated by the user by clicking the Rectangle icon. It shows.
도 5는 앞서 도 3에서 언급한 검사 아이콘(Inspect)을 클릭하였을 때, 메인 영역 내 대상 이미지에 대하여 검사가 이루어진 모습을 도시한 것이다. 검사 아이콘(Inspection)을 클릭한 후, 도 1과 비교할 때 대상 이미지 내에서는 가장 먼저 관심영역(ROI)을 지정하는 사각형의 선 색깔이 바뀜으로써 사용자에게 검사가 실행되었음을 표시할 수 있으며, 또한 검사에 의해 식별된 오브젝트 영역들에서는 해당 오브젝트 영역들을 식별하기 위한 외곽선이 표시되어 사용자로 하여금 어느 영역이 오브젝트 영역으로 분별되었는지 표시할 수 있다. 참고로, 앞서에서도 잠시 언급하였지만 검사 아이콘(Inspect)을 클릭하였을 때 검사의 대상이 되는 대상 이미지는 현재 검사용 템플릿을 생성 및 편집함에 있어 메인 영역 상에 표시되고 있는 기준 이미지이며, 상기 검사 아이콘(Inspect) 클릭에 의한 검사는 바람직하게는 상기 기준 이미지를 대상으로 1회성으로 이루어진 것일 수 있다. 즉, 제1 사용자 인터페이스 상에서의 검사 아이콘(Inspect)은 기준 이미지 상에서 사용자 자신이 지정한 관심영역 또는 사용자 자신이 설정한 파라미터들을 기초로 비파괴검사가 적절하게 이루어지는지를 확인하기 위한 용도의 것일 수 있다. Figure 5 shows the inspection of the target image in the main area when the inspection icon (Inspect) mentioned above in Figure 3 is clicked. After clicking the inspection icon (Inspection), compared to Figure 1, the color of the rectangular line that first designates the region of interest (ROI) in the target image changes to indicate to the user that the inspection has been performed, and also indicates to the user that the inspection has been performed. In the object areas identified by , outlines are displayed to identify the corresponding object areas, allowing the user to indicate which area has been identified as the object area. For reference, as briefly mentioned earlier, the target image for inspection when clicking the inspection icon (Inspect) is the reference image displayed on the main area when creating and editing the current inspection template, and the inspection icon ( Inspect) Inspection by clicking may preferably be performed one-time using the reference image. That is, the inspection icon (Inspect) on the first user interface may be used to check whether the non-destructive inspection is properly performed based on the area of interest designated by the user on the reference image or the parameters set by the user.
도 6은 도 5에서의 메인 영역 상에서 사용자가 포인터(1001)를 오브젝트 영역 내에 위치시켰을 때 표시되는 영역정보(1002)를 도시한 것으로, 본 발명에서의 제1 사용자 인터페이스에서는 사용자가 자신이 보고자 하는 영역 상에 포인터(1001)를 위치시켰을 대 도 6과 같이 해당 영역의 사이즈 정보(바람직하게는 픽셀의 크기 또는 픽셀의 개수로 표시되는 사이즈 정보), 그리고 해당 오브젝트 영역 내에서 식별된 결함의 개수 또는 결함의 영역비율(오브젝트 영역 중 결함이 차지하는 영역 비율) 등의 영역 정보가 표시될 수 있다. 또한, 상기 포인터(1001)가 어느 영역 상에 위치하는지에 따라 그 위치를 포함하는 영역은 해당 영역을 구분시키기 위해 다른 색깔의 외곽선으로 표시될 수 있다. 도 6에서는 오브젝트 영역의 외곽으로 청색의 선이 둘러싸인 모습이 도시되어 있다. FIG. 6 shows area information 1002 displayed when the user positions the pointer 1001 within the object area on the main area in FIG. 5. In the first user interface of the present invention, the user displays the information he/she wants to see. When the pointer 1001 is positioned on the area, as shown in FIG. 6, size information of the area (preferably size information expressed as the size of pixels or the number of pixels), and the number of defects identified within the object area, or Area information such as the area ratio of the defect (the ratio of the area occupied by the defect in the object area) may be displayed. Additionally, depending on which area the pointer 1001 is located on, the area containing the location may be displayed with an outline of a different color to distinguish the area. In Figure 6, a blue line is shown surrounding the outside of the object area.
한편, 도 7은 오브젝트 영역 내 결함 위에 포인터(100)가 위치하였을 때 해당 결함 영역을 구분시키기 위해 다른 색깔의 외곽선(1003)이 표시된 모습을 도시한 것이다. Meanwhile, Figure 7 shows that when the pointer 100 is positioned on a defect in the object area, an outline 1003 of a different color is displayed to distinguish the defect area.
이처럼, 제1 사용자 인터페이스 상에서는 검사가 이루어진 후 메인 영역 상에서 사용자가 포인터(1001)를 어느 점에 위치시키는지에 따라 해당 영역에 대한 정보가 제공될 수 있고, 또한 해당 영역을 구분시키기 위한 외곽선 표시가 별도로 이루어질 수 있다.In this way, on the first user interface, information about the area may be provided depending on where the user positions the pointer 1001 on the main area after the inspection is performed, and an outline may be separately displayed to distinguish the area. It can be done.
이하에서는 도 8 내지 도 10을 참조하여 앞서 설명을 미루어 왔던 제1 검사방식 내지 제3 검사방식, 그리고 각각의 검사방식이 선택되었을 때 파라미터 입력 영역(도면부호 500)에서 어떤 종류의 파라미터들이 설정될 수 있는지에 대해 설명하기로 한다.Below, the first to third inspection methods, which were previously explained with reference to FIGS. 8 to 10, and what types of parameters will be set in the parameter input area (reference numeral 500) when each inspection method is selected. Let me explain whether it is possible.
<제1검사방식><First inspection method>
먼저 제1검사방식은 단일의 관심영역, 또는 복수의 관심영역들이 존재할 때 해당 영역들 내에 결함 존재 여부를 반복적으로 식별하기 위한 것으로, 예를 들어 대량으로 제조되는 회로기판들에 대하여 촬영된 대상 이미지들, 즉 동일한 구성의 회로도 설계 및 동일한 설계에 따라 생산된 회로기판들을 대량으로 촬영한 각각의 대상 이미지들에 대하여 반복적으로 결함이 있는지 여부를 식별하는 방식이다. First, the first inspection method is to repeatedly identify the presence of defects in a single area of interest or when multiple areas of interest exist, for example, target images taken for circuit boards manufactured in large quantities. In other words, it is a method of repeatedly identifying whether there are defects in each target image taken in large quantities of circuit diagrams of the same configuration and circuit boards produced according to the same design.
대상체에 대한 투과 영상은 이미 존재함을 전제로, 제1검사방식은 가장 먼저 비파괴검사 장치(100)가 사용자로부터의 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 것으로부터 시작될 수 있다. 제1검사방식에서의 검사용 템플릿 설정은, 주로는 사용자가 대상체의 어떤 영역들에 대해 검사를 진행할 것인지에 대한, 소위 관심영역(Region of Interest)을 지정하고, 해당 영역에서 이루어지게 될 결함 검사를 어떻게 진행할 것인지에 대한 각종 파라미터들을 설정하는 것으로도 이해될 수 있다. 이 때 관심영역(ROI)이란, 검사자가 결함이 있는지 여부를 식별하고자 하는 영역을 일컫는 것으로, 예를 들어 하나의 회로기판이 온전히 하나의 대상 이미지로 촬영된 경우 해당 대상 이미지 내에는 굳이 결함을 살펴 볼 필요가 없는 영역(예: 소자가 구비되어 있지 않은 기판 영역), 그리고 반드시 결함을 살펴볼 필요가 있는 영역이 존재할 수 있는데, 본 단계에서는 결함 검사가 필요한 영역을 미리 설정해 둠으로써 이미지 처리 속도 및 작업의 효율성을 높이고자 한 것이다. Assuming that a transmitted image of the object already exists, the first inspection method may begin with the non-destructive inspection device 100 receiving input from the user and setting a template for inspection. In the first inspection method, the inspection template setting mainly involves the user specifying the so-called Region of Interest, which areas of the object will be inspected, and defect inspection to be performed in that area. It can also be understood as setting various parameters on how to proceed. At this time, the region of interest (ROI) refers to the area where the inspector wants to identify whether there is a defect. For example, if one circuit board is captured as a single target image, there is no need to look for defects in the target image. There may be areas that do not need to be viewed (e.g., areas of the substrate that are not equipped with devices) and areas that absolutely need to be inspected for defects. In this step, the image processing speed and operation are set in advance by setting the areas that require inspection for defects. The goal was to increase efficiency.
한편, 제1 검사방식이 선택되었을 때, 사용자는 파라미터 입력 영역(도 3의 도면부호 500) 내에서 다양한 파라미터 값들을 입력할 수 있다. 설정될 수 있는 파라미터들을 살펴볼 때, 먼저 이미지 전처리와 관련된 파라미터들(프리프로세싱 파라미터들; 편의상 제1그룹 파라미터들이라 칭한다)로는 대상 이미지를 스무딩(smoothing)처리하는 횟수 및 커널 사이즈의 픽셀 값, 대상 이미지 내에서 주변부 밝기 값을 보정할지 여부에 대한 값, 관심영역 내에서 유의미한 픽셀값을 가지는 영역(오브젝트 영역)의 대략적인 크기, 관심영역 내 오브젝트 영역이 주변부 대비 밝은지 또는 어두운지에 대한 값, 관심영역 내에서 찾고자 하는 오브젝트 영역이 각 픽셀의 인텐시티 값(intensity value) 기준으로 어느 범위에 속하는지에 대한 값 등이 포함될 수 있다. 이미지 전처리와 관련된 위 파라미터들은 결함 검사를 위해 로드 된 대상 이미지에 대하여 검사자가 설정한 관심영역 내로부터 찾고자 하는 서브 관심영역 또는 오브젝트 영역을 더 정확하게 찾아내기 위해 해당 대상 이미지를 본격적인 결함 식별 이전 다양한 방식으로 전처리 하는 데에 필요한 값들을 설정해 둔 것이다. 또한, 사용자가 설정할 수 있는 파라미터들 중에는 사용자가 지정한 관심영역 내에서 오브젝트 영역 또는 결함 영역을 어떻게 식별해 낼 것인지에 대한 파라미터들(세그멘테이션 파라미터들; 편의상 제2그룹 파라미터들이라 칭한다)도 포함될 수 있다. 이러한 제2그룹 파라미터들의 종류에는 오브젝트 영역이나 결함 영역을 식별해 내기 위해 또는 서브 관심영역을 정의할 때에 기준값이 될 수 있는 임계값(threshold value), 오브젝트 영역 또는 서브 관심영역으로 인식하기 위해 필요한 최소면적값(Minimum Area), 서브 관심영역의 형상, 복수 개의 서브 관심영역들이 정의 및 나열 될 때에 나열된 서브 관심영역들의 행(Row) 개수 및 간격, 열(Column) 개수 및 간격 등이 포함될 수 있다. Meanwhile, when the first inspection method is selected, the user can input various parameter values within the parameter input area (reference numeral 500 in FIG. 3). When looking at parameters that can be set, first, the parameters related to image preprocessing (preprocessing parameters; for convenience, they are referred to as first group parameters) include the number of times to smooth the target image, the pixel value of the kernel size, and the target image. A value for whether or not to correct the peripheral brightness value within the region of interest, the approximate size of the area (object area) with significant pixel values within the region of interest, a value for whether the object area within the region of interest is brighter or darker than the surrounding area, the region of interest A value indicating to which range the object area to be searched falls within based on the intensity value of each pixel may be included. The above parameters related to image preprocessing are used to more accurately find the sub-area of interest or object area to be found within the area of interest set by the inspector for the target image loaded for defect inspection. The target image is processed in various ways before full-scale defect identification. The values required for preprocessing are set. Additionally, among the parameters that can be set by the user, parameters (segmentation parameters; for convenience, referred to as second group parameters) on how to identify the object area or defect area within the user-designated area of interest may also be included. Types of these second group parameters include a threshold value that can be a reference value for identifying an object area or defect area or when defining a sub-area of interest, and the minimum value required to recognize an object area or sub-area of interest. When defining and listing a plurality of sub-regions of interest, the area value (Minimum Area), the shape of the sub-region of interest, the number and spacing of rows, and the number and spacing of columns of the listed sub-regions of interest may be included.
위 파라미터들 중 임계값은, 검사자가 지정한 관심영역 내에서 오브젝트 영역이 존재하는지 여부, 오브젝트 영역 내 결함이 존재하는지 여부 를 판별하기 위하 기준이 되는 값이며, 임계값은 임의 픽셀의 밝기값을 나타내는 인텐시티 값(intensity value)일 수 있으며, 또는 설계자의 의도에 따라 그레이값(Gray value) 또는 RGB값일 수 있다. 본 상세한 설명 전반에서는 특별히 다른 언급이 없는 이상, 발명의 이해를 돕기 위해 임계값이 픽셀의 밝기값을 나타내는 인텐시티 값인 것을 전제로 설명하기로 한다. 한편, 상기 임계값은 검사자로부터 직접 고정된(fixed) 임계값을 수신함으로써 해당 값을 기준으로 각종 결함 또는 그 밖의 유의미한 영역을 식별해 내도록 할 수도 있겠으나, 이와 달리 검사자로부터 '자동 임계값' 선택입력을 수신한 경우에는 자동 임계값을 기준으로 결함 또는 유의미한 영역을 식별해 내도록 할 수도 있다. 자동 임계값을 기준으로 검사를 수행하는 경우에는 이미지 밝기값 분포(distribution)를 기준으로 본 발명에 따른 비파괴검사 장치(100)가 임의로 선택한 임계값에 따라 검사가 수행된다. 또한, 상기 임계값은 결함 영역 또는 오브젝트 영역을 식별하는 데에 있어서 임의의 범위를 정할 때에 활용되는 기준값이 될 수도 있는데, 예를 들어 대상 이미지 내 각 픽셀들의 밝기값이 상기 임계값을 기준으로 일정 범위 내에서의 차이값을 가질 때에 해당 픽셀들을 결함 영역 또는 오브젝트 영역으로 식별하도록 할 수도 있다. Among the above parameters, the threshold value is a standard value for determining whether an object area exists within the area of interest designated by the inspector and whether a defect exists within the object area. The threshold value represents the brightness value of an arbitrary pixel. It may be an intensity value, or it may be a gray value or RGB value depending on the designer's intention. Throughout this detailed description, unless otherwise specified, to facilitate understanding of the invention, description will be made on the assumption that the threshold is an intensity value representing the brightness value of a pixel. On the other hand, the threshold may be able to identify various defects or other significant areas based on the value by receiving a fixed threshold directly from the inspector, but in contrast, an 'automatic threshold' is selected by the inspector. When input is received, defects or significant areas can be identified based on automatic thresholds. When performing an inspection based on an automatic threshold, the inspection is performed according to a threshold randomly selected by the non-destructive inspection device 100 according to the present invention based on the distribution of the image brightness value. In addition, the threshold may be a reference value used to determine an arbitrary range in identifying a defective area or object area. For example, the brightness value of each pixel in the target image is constant based on the threshold. When the difference value is within a range, the corresponding pixels may be identified as a defect area or an object area.
또 다른 한편, 상기 파라미터들 중 서브 관심영역의 형상과 관련하여, 향후 검사 수행에 의해 검사자가 지정한 관심영역 내에서 오브젝트 영역이 식별된 경우, 해당 오브젝트 영역의 좌표들을 기준으로 찾은 중심값(X축, Y축 좌표들을 각 축별로 모두 더한 후 평균을 냄에 따라 얻어지는 좌표) 또는 오브젝트 영역 내 좌표들이 갖는 인텐시티 값을 기준으로 찾은 중심점을 기준으로는 서브 관심영역이 정의될 수 있는데, 위 서브 관심영역의 형상은 위 제2그룹 파라미터 입력시 검사자에 의해 함께 입력됨으로써 결정될 수 있다. 서브 관심영역의 형상에는 예를 들어 [외곽선], [원형], [사각형]이 포함될 수 있으며, [외곽선] 선택시에는 상기 임계값을 기준으로 식별된 오브젝트 영역을 따라 서브 관심영역이 그 모양 그대로 정의될 것이며, [원형]이나 [사각형] 선택시에는 앞서 언급한 중심값 또는 중심점을 기준으로 원형 또는 사각형으로 정의될 것이다. 원형, 사각형으로 서브 관심영역을 정의하고자 할 때에는 사용자로부터 지름(Diameter), 또는 너비/높이(width/height) 값을 더 입력 받을 수 있다. On the other hand, with regard to the shape of the sub-region of interest among the above parameters, if an object area is identified within the area of interest designated by the examiner during future inspection, the center value (X-axis) found based on the coordinates of the object area , a coordinate obtained by adding up all the Y-axis coordinates for each axis and averaging them) or a center point found based on the intensity value of the coordinates in the object area, a sub-region of interest can be defined. The shape of can be determined by being input by the inspector together when entering the second group parameters above. The shape of the sub-region of interest may include, for example, [outline], [circle], and [rectangle]. When [outline] is selected, the sub-region of interest remains in that shape along the object area identified based on the above threshold. When [Circle] or [Square] is selected, it will be defined as a circle or square based on the center value or center point mentioned above. When defining a sub-area of interest as a circle or square, additional diameter or width/height values can be input from the user.
다른 한편, 설정될 수 있는 파라미터들 중에는 식별된 오브젝트 영역에 대한 양불 판정 조건 파라미터들(이밸류에이션 파라미터들; 편의상 제3그룹 파라미터들이라 칭한다)이 더 포함될 수 있다. 예를 들어, 서로 다른 서브 관심영역 내에 존재하여야 할 오브젝트 영역이 상호 연결되어 있다면 쇼트 회로(short circuit)으로 판정할 것을 파라미터 입력을 통해 설정할 수 있으며, 또한 임의의 서브 관심영역 내 닿지 않은 채로 존재하여야 할 오브젝트 영역이 서브 관심영역의 경계와 닿아 있다면 이 역시 불량으로 판정할 것을 파라미터 입력을 통해 설정할 수 있다. 또한, 복수 개의 오브젝트들이 식별되었을 때 상대면적 기반으로 소납불량 또는 과납불량으로 판단할 것인지 여부에 대해서도 파라미터 입력을 통해 설정할 수 있다. On the other hand, among the parameters that can be set, pass/fail judgment condition parameters (evaluation parameters; for convenience, referred to as third group parameters) for the identified object area may be further included. For example, if object areas that must exist in different sub-regions of interest are interconnected, it can be set through parameter input that it is judged as a short circuit, and it must also exist without touching in any sub-region of interest. If the object area to be processed touches the boundary of the sub-area of interest, this can also be determined as defective through parameter input. In addition, when a plurality of objects are identified, whether to determine whether to determine underpayment defect or overpayment defect based on relative area can be set through parameter input.
도 8은 제1 검사방식에 따라 임의의 대상 이미지에 대하여 검사가 이루어진 것을 전제로, 해당 대상 이미지 상에서의 각종 영역들과 결함 영역, 임계값들 등에 대한 이해를 돕기 위한 도면이다. Figure 8 is a diagram to help understand various areas, defect areas, thresholds, etc. on the target image, assuming that an inspection was performed on a random target image according to the first inspection method.
도 8의 (a)는 사용자가 설정한 검사용 템플릿을 기초로 비파괴검사 장치(100)가 대상 이미지 내에서 3개의 관심영역들을 A1, A2, A3으로 인식한 모습을 도시한 것이다. (참고로, 본 실시예에서는 사용자가 A1, A2, A3를 관심영역으로 지정한 것을 전제로 설명할 것이다. 다만, 위 A1, A2, A3는 사용자가 임의로 지정한 관심영역 내에서 비파괴검사 장치에 의해 오브젝트 영역으로 식별된 것일 수 있다.) 위 관심영역들은, 예를 들어 회로기판 중 서로 다른 물질로 도포층이 형성된 영역들이어서 검사자가 직접 관심영역으로 지정한 것일 수 있다. 참고로 상기 관심영역들은 위 대상 이미지 내에서 임의로 설정된 좌표계 또는 픽셀의 위치를 기초로 하여 설정될 수 있다. Figure 8(a) shows the non-destructive testing device 100 recognizing three regions of interest as A1, A2, and A3 in the target image based on the testing template set by the user. (For reference, this embodiment will be explained on the premise that the user has designated A1, A2, and A3 as areas of interest. However, A1, A2, and A3 are objects detected by a non-destructive testing device within the area of interest arbitrarily designated by the user. (It may be identified as an area.) The above areas of interest may be, for example, areas on a circuit board where coating layers are formed of different materials, and may have been directly designated as areas of interest by the inspector. For reference, the areas of interest may be set based on a randomly set coordinate system or pixel location within the target image.
한편, 상기 검사용 템플릿을 생성 및 편집하는 과정에서는 관심영역들이 지정될 때에 해당 관심영역 고유의 임계값, 즉 향후 해당 관심영역 내에 결함이 존재하는지 여부를 판별하기 위해 기준이 되는 임계값이 더 설정될 수 있음에 대해 설명하였다. 도 8의 (a)에서는 이러한 임계값이 g1, g2, g3으로 표시되어 있으며, 상기 임계값들은 바람직하게는 각 관심영역 중 임의 픽셀의 밝기값을 나타내는 인텐시티 값(intensity value)일 수 있으며, 또는 설계자의 의도에 따라 그레이값(Gray value) 또는 RGB값일 수 있다. 이 때, 언급된 임계값은 반드시 위에 언급된 것들로 한정되는 것은 아니며, 컴퓨터가 판독할 수 있는 값이고 각 픽셀을 구별할 수 있는 한 그 종류의 제한은 없다 할 것이다. 위 임계값들의 활용과 관련하여, 위 임계값들은 상기 비파괴검사 장치(100)가 각 관심영역들 내에서 상기 임계값과 비교하여 기 설정된 범위를 초과한 임계값을 가지는 영역을 결함으로 정의 또는 식별해 내는 데에 활용될 수 있다. 예를 들어, A1 관심영역에서의 임계값이 g1이라 할 때, g1 대비 -10% 내지 10%의 범위를 초과하는 값을 가지는 픽셀들이 존재하는 경우 해당 픽셀들의 집합을 결함영역으로 식별해 낼 수 있다. 또는 상기 A1 관심영역에서의 임계값이 g1이라 할 때, g1 대비 상이한 값을 가지는 픽셀들을 모두 결함영역으로 식별해 내도록 구현할 수도 있다. Meanwhile, in the process of creating and editing the inspection template, when areas of interest are designated, a threshold value unique to the area of interest, that is, a threshold value that serves as a standard for determining whether a defect exists within the area of interest in the future, is further set. It was explained that this could be done. In (a) of Figure 8, these threshold values are indicated as g1, g2, and g3, and the threshold values may preferably be an intensity value representing the brightness value of a random pixel in each region of interest, or Depending on the designer's intention, it may be a gray value or an RGB value. At this time, the mentioned threshold values are not necessarily limited to those mentioned above, and there is no limitation in type as long as it is a value that can be read by a computer and each pixel can be distinguished. In relation to the use of the above thresholds, the above thresholds allow the non-destructive testing device 100 to define or identify areas with thresholds exceeding a preset range as defects by comparing them to the thresholds within each area of interest. It can be used to accomplish this. For example, if the threshold value in the A1 region of interest is g1, if there are pixels with values exceeding the range of -10% to 10% compared to g1, the set of pixels can be identified as a defective area. there is. Alternatively, assuming that the threshold in the A1 region of interest is g1, all pixels with a different value compared to g1 can be identified as defective areas.
한편, 도 8의 (b)는 마스킹 영역을 더 포함할 때의 결함 식별 단계를 설명하기 위한 도면이다. 앞서에서는 사용자에 의해 마스킹 영역도 지정될 수 있음을 설명하였다. 마스킹 영역이란 예를 들어 회로기판 위의 동일 층에 존재하는 영역임에도 불구하고 일부 영역은 해당 회로기판 위로 장애물이 있어 투과영상 생성시 장애물이 없는 영역 대비 더 어두운 임계값을 가질 수 있는데, 마스킹 영역은 바로 이렇게 동일한 관심영역 내 영역 중에서도 장애물 등의 존재로 인해 임계값이 달라지는 영역을 의미한다. 관련하여, 도 8의 (b)에는 관심영역 A4, 그리고 해당 관심영역 내에 존재하는 2개의 마스킹 영역인 M1, M2가 도시되어 있다. 마스킹 영역들은 각 마스킹 영역들 고유의 임계값을 가질 수 있는데, 도 8의 (b)에서도 볼 수 있듯 각 마스킹 영역들에는 gm1, gm2 와 같이 고유의 임계값이 설정될 수 있다. 마스킹 영역의 고유 임계값들의 활용과 관련하여, 상기 A4 영역 내에서는 임계값 g4와 대비하여 기 설정된 범위를 초과한 픽셀들에 대해 결함으로 인식하여 D4로 정의하였다면, 마스킹 영역 M1, 관심 영역 A4, 마스킹 영역 M2에 걸쳐 존재하는 결함 D5에 대해서는 각각 gm1, g3, gm2를 기준으로 결함 영역을 식별해 낸 후 각 영역 내에서의 결함 영역들 연결관계를 보아 하나의 결함으로 인식하도록 구현할 수 있다. 만일 도 8의 (b)와 달리 결함이 M1, M2 영역의 내측에만 존재할 뿐 마스킹 영역 이외의 영역에서는 연결성 있는 결함이 존재하지 않는 경우에는 당연히 각 결함들을 별개의 것으로 인식할 것이다. Meanwhile, Figure 8(b) is a diagram for explaining the defect identification step when a masking area is further included. Previously, it was explained that the masking area can also be designated by the user. For example, a masking area is an area that exists on the same layer on a circuit board, but some areas have obstacles on the circuit board, so when generating a transmission image, the masking area may have a darker threshold than the area without obstacles. This refers to an area where the threshold value varies due to the presence of obstacles, etc., even within the same area of interest. In relation to this, Figure 8(b) shows a region of interest A4 and two masking regions M1 and M2 existing within the region of interest. Masking areas may have their own unique thresholds. As can be seen in (b) of FIG. 8, unique thresholds such as gm1 and gm2 may be set for each masking area. Regarding the use of unique thresholds of the masking area, if pixels exceeding the preset range compared to the threshold g4 in the area A4 are recognized as defects and defined as D4, then the masking area M1, the area of interest A4, For the defect D5 that exists across the masking area M2, the defect area can be identified based on gm1, g3, and gm2, respectively, and then recognized as a single defect by looking at the connection relationship between the defect areas within each area. If, unlike (b) in FIG. 8, defects exist only inside the M1 and M2 regions and no connected defects exist in regions other than the masking region, each defect will naturally be recognized as separate.
한편, 위 도 8의 실시예에서는 관심영역들 내에서의 픽셀값을 곧바로 임계값과 비교함으로써 결함 여부를 판단하는 실시예에 대해서만 설명하였으나, 결함은 다음과 같은 방법으로도 식별될 수 있다. 즉, 상기 비파괴검사 장치(100)는 비파괴검사를 수행함에 있어, 각 관심영역 내에서 적어도 하나 이상의 오브젝트 영역을 추출하고, 해당 오브젝트 영역 내에서 결함 후보 영역을 식별해 내기 위하여 이미지 처리를 할 수 있으며, 이미지 처리를 한 후 결함 후보 영역들을 식별하고, 나아가 결함으로 확정하는 과정을 거쳐 최종적으로 제1 검사방식에 따라 비파괴검사를 수행할 수 있다. 오브젝트 영역이란, 각 관심영역 내에서 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역으로 정의될 수 있으며, 바람직하게는 폐곡선 내부의 임의 면적을 가지는 영역으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 도 8의 (a)를 기준으로 할 때, A1 관심영역에는 결과적으로 총 3개의 결함영역, 그리고 결함영역을 제외한 A1관심영역이 존재할 수 있는데, 오브젝트 영역을 추출하는 단계에서는 결함영역, 정상영역으로 구별되기에 앞서 우선적으로 폐곡선 내부에 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들의 영역을 각각의 오브젝트 영역으로 식별해 내는 것이다. 결함 후보를 식별해 내는 과정은, 앞서 추출한 오브젝트 영역들 중 결함으로 판정되어야 할 후보들을 식별해 내는 과정으로, 본 과정에서는 사전에 검사용 템플릿을 설정하는 단계에서 각 영역들 마다 설정하였던 파라미터들이 활용될 수 있다. 예를 들어, 각 오브젝트 영역들 중 임계값이 기 설정된 범위를 초과하는 값의 픽셀들이 다수 포함되어 있다면 해당 오브젝트 영역은 결함후보로 분류될 것이며, 그렇지 않은 오브젝트 영역은 결함후보에서 제외될 수 있다. 마지막으로 결함후보들을 결함으로 확정하는 과정에서는 해당 결함후보들에 대하여 2차 요건을 만족시키는 결함후보에 대하여 결함으로 확정하고, 만일 2차 요건을 만족시키지 못하는 결함후보가 있다면 해당 결함후보는 결함이 아닌 것으로 판정한다. Meanwhile, in the embodiment of FIG. 8 above, only an embodiment in which defects are determined by directly comparing pixel values within the regions of interest with a threshold has been described, but defects can also be identified in the following method. That is, when performing non-destructive testing, the non-destructive testing device 100 extracts at least one object area from each area of interest and performs image processing to identify defect candidate areas within the corresponding object area. , After processing the image, candidate defect areas can be identified, further confirmed as defects, and finally non-destructive testing can be performed according to the first inspection method. The object area can be defined as an area consisting of a set of pixels with similar values within each area of interest, and can preferably be defined as an area having a random area inside a closed curve. For example, based on (a) of FIG. 8, there may be a total of three defective areas in the A1 area of interest, and there may be an A1 area of interest excluding the defective area. In the step of extracting the object area, the defective area is , Before distinguishing as a normal area, the area of the set of pixels with similar values inside the closed curve is first identified as each object area. The process of identifying defect candidates is the process of identifying candidates that should be judged as defects among the previously extracted object areas. In this process, the parameters set for each area in the step of setting the template for inspection in advance are utilized. It can be. For example, if each object area contains a large number of pixels whose threshold value exceeds a preset range, the corresponding object area will be classified as a defect candidate, and other object areas may be excluded from the defect candidate. Lastly, in the process of confirming defect candidates as defects, defect candidates that satisfy the secondary requirements are confirmed as defects, and if there is a defect candidate that does not satisfy the secondary requirements, the defect candidate is not a defect. judged to be
<제2검사방식><Second inspection method>
제2검사방식은 어느 대상체에 대해 단층촬영이 이루어졌을 때 복수 개의 단층 이미지들을 대상으로 결함 여부를 식별하기 위한 것으로, 예를 들어 임의의 부피를 가지는 대상체 내부에 결함이 존재하는지 여부를 보기 위해 단층촬영을 실시하여 복수 개의 단층 이미지들이 생성되었을 경우 위 단층 이미지들을 순서대로 이미지 처리 함으로써 각 단층 이미지마다의 결함 여부를 판별하는 검사방식이다. The second inspection method is to identify defects in a plurality of tomography images when tomography is performed on an object. For example, to see whether a defect exists inside an object of arbitrary volume, This is an inspection method that determines whether there are defects in each tomographic image by processing the above tomographic images in order when multiple tomographic images are generated through imaging.
제2검사방식은 가장 먼저 비파괴검사 장치(100)가 사용자로부터의 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 단계로부터 시작될 수 있다. 제2검사방식에서의 검사용 템플릿 생성 및 편집은, 검사자가 임의의 관심영역을 드래깅 등을 통해 지정함으로써 검사용 템플릿이 생성되었음을 전제로, 오브젝트 영역 또는 위 오브젝트 영역을 포함하는 서브 관심영역을 어떻게 식별해 내거나 정의할 지에 대한 파라미터 값들을 수신 및 저장하는 과정들로 이루어질 수 있다. 참고로, 제2검사방식에서의 관심영역은, 특히 복수의 단층 이미지들이 모두 서로 다른 형상의 오브젝트 영역을 가질 것임을 고려할 때, 그리고 각 단층 이미지들의 정렬이 항상 정확하게 이루어질 수 없는 사정 등을 고려할 때, 검사자가 보고자 하는 오브젝트 영역이 항상 포함되는 영역을 의미하는 것으로 이해될 수 있다. The second inspection method may first begin with the non-destructive inspection device 100 receiving input from the user and setting a template for inspection. In the second inspection method, the creation and editing of an inspection template is based on the premise that the inspection template is created by the inspector designating an arbitrary area of interest through dragging, etc., and how to create an object area or a sub-area of interest including the above object area. It may consist of processes of receiving and storing parameter values to identify or define. For reference, the area of interest in the second inspection method is, especially considering that multiple tomographic images will all have object areas of different shapes, and considering the circumstances in which the alignment of each tomographic image cannot always be accurately performed, It can be understood to mean an area that always includes the object area that the inspector wants to see.
제2 검사방식을 선택하였을 때 사용자가 직접 설정할 수 있는 파라미터들 중에는 많은 부분이 제1 검사방식에서의 파라미터들과 중복될 수 있으나, 그럼에도 다시 한번 정리하면 다음과 같다. Many of the parameters that the user can directly set when selecting the second inspection method may overlap with the parameters in the first inspection method, but they are summarized again as follows.
전처리와 관련된 파라미터들(프리프로세싱 파라미터들; 편의상 제1그룹 파라미터들이라 칭한다)로는 대상 이미지를 스무딩(smoothing)처리하는 횟수 및 커널 사이즈의 픽셀 값, 오브젝트 영역 자체에 대한 스무딩 횟수 및 커널 사이즈 픽셀 값, 대상 이미지 내에서 주변부 밝기 값을 보정할지 여부에 대한 값, 오브젝트 영역 내에서 결함 영역을 검출하기 위해 주변부 밝기 값을 보정할지 여부에 대한 값, 오브젝트 영역 또는 결함 영역의 대략적인 크기, 관심영역 내 오브젝트 영역이 주변부 대비 밝은지 또는 어두운지에 대한 값, 관심영역 내에서 찾고자 하는 오브젝트 영역이 각 픽셀의 인텐시티 값(intensity value) 기준으로 어느 범위에 속하는지에 대한 값, 인텐시티 값 기준으로 오브젝트 영역 내에서의 결함(void) 영역 검출 범위 등이 포함될 수 있다.Parameters related to preprocessing (preprocessing parameters; for convenience, they are referred to as first group parameters) include the number of times the target image is smoothed and the pixel value of the kernel size, the number of smoothing times for the object area itself and the pixel value of the kernel size, A value for whether to correct peripheral brightness values within the target image, a value for whether to correct peripheral brightness values to detect defective areas within the object area, the approximate size of the object area or defective area, and the object within the area of interest. A value for whether the area is bright or dark compared to the surrounding area, a value for which range the object area to be found within the area of interest falls within based on the intensity value of each pixel, and defects within the object area based on the intensity value. (void) area detection range, etc. may be included.
또한, 설정될 수 있는 파라미터들 중에는 관심 영역 내에서 오브젝트 영역 또는 결함 영역을 어떻게 식별해 낼 것인지에 대한 파라미터들(세그멘테이션 파라미터들; 편의상 제2그룹 파라미터들이라 칭한다)도 포함될 수 있다. 이러한 파라미터들의 종류에는 오브젝트 영역을 식별해 내기 위한 임계값, 결함 영역을 식별해 내기 위한 임계값, 오브젝트 영역으로 인식하기 위한 최소 면적, 결함 영역으로 인식하기 위한 최소/최대 면적 등이 포함될 수 있다. 한편, 상기 오브젝트 영역을 식별해 내기 위한 임계값 또는 결함 영역을 식별해 내기 위한 임계값은 제1검사방식에서 언급했던 것과 유사하게 고정된 임계값 또는 자동 임계값으로 설정될 수도 있다. Additionally, among the parameters that can be set, parameters for how to identify the object area or defect area within the area of interest (segmentation parameters; for convenience, they are referred to as second group parameters) may also be included. Types of these parameters may include a threshold for identifying an object area, a threshold for identifying a defect area, a minimum area for recognition as an object area, and a minimum/maximum area for recognition as a defect area. Meanwhile, the threshold for identifying the object area or the defect area may be set to a fixed or automatic threshold similar to that mentioned in the first inspection method.
다른 한편, 설정될 수 있는 파라미터들 중에는 식별된 결함 영역에 대한 양불 판정 조건 파라미터들(이밸류에이션 파라미터들; 편의상 제3그룹 파라미터들이라 칭한다)이 더 포함될 수 있다. 여기에는 예를 들어, 정상 범주에 들어가는 오브젝트 영역의 총 면적 및 오브젝트 영역의 개수, 정상 범주에 들어가는 최소/최대 결함 영역의 면적, 정상 범주에 들어가는 결함 영역의 총면적의 최소값/최대값, 정상 범주에 들어가는 결함의 개수, 면적, 크기 등이 포함될 수 있다. On the other hand, among the parameters that can be set, pass/fail judgment condition parameters (evaluation parameters; for convenience, referred to as third group parameters) for the identified defective area may be further included. These include, for example, the total area and number of object areas that fall into the normal category, the minimum/maximum area of defective areas that fall into the normal category, the minimum/maximum total area of defective regions that fall into the normal category, and the number of object regions that fall into the normal category. The number, area, and size of defects may be included.
도 9의 (a), (b), (c)는 각각 어떤 대상체를 단층 촬영한 단층 이미지들, 즉 대상 이미지들을 도시한 것으로, 이 때 관심영역은 오브젝트 영역의 최외곽 부분을 모두 포괄할 후 있는 영역인 점선 사각형 영역으로 설정되어 있음을 확인할 수 있다. Figures 9 (a), (b), and (c) respectively show tomographic images of an object, that is, object images. In this case, the region of interest encompasses the outermost part of the object area. You can see that the area is set to a dotted rectangular area.
이미지 전처리 후, 상기 비파괴검사 장치(100)는 각 단층 이미지, 즉 대상 이미지의 오브젝트 영역을 추출해 낸다. 제2검사방식에서의 오브젝트 영역은 앞서 제1검사방식에서와 같이 각 관심영역 내에서 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역으로 정의될 수 있으며, 바람직하게는 폐곡선 내부의 임의 면적을 가지는 영역으로 정의될 수 있다. 도 9의 (a) 내지 (c)에는 각각의 오브젝트 영역들이 O1 내지 O7으로 표시되어 있음을 확인할 수 있다. 즉, 제2검사방식에서의 오브젝트 영역은 관심영역 내에서 유의미한 부분으로 인식되어야 할 영역들을 밝기값 또는 인텐시티 값을 기준으로 식별해 낸 것을 의미하며, 이러한 오브젝트 영역 추출은 각 단층 이미지들(대상 이미지들)이 모두 다른 형상의 유의미한 영역을 포함하고 있다는 점에서, 다시 말해 단층 이미지(대상 이미지)들은 모두 비정형의 오브젝트 영역을 포함하게 된다는 점에서 반드시 각 단층 이미지(대상 이미지)별로 결함 검사가 수행되어야 함을 이해한다. After image preprocessing, the non-destructive testing device 100 extracts the object area of each tomographic image, that is, the target image. The object area in the second inspection method can be defined as an area composed of a set of pixels with similar values within each region of interest as in the first inspection method, and is preferably an area with a random area inside a closed curve. It can be defined as: In Figures 9 (a) to (c), it can be seen that each object area is indicated as O1 to O7. In other words, the object area in the second inspection method means that areas that should be recognized as meaningful parts within the area of interest are identified based on brightness or intensity values, and this object area extraction is performed on each tomographic image (target image). Since all of the tomographic images (target images) contain significant areas of different shapes, in other words, all tomographic images (target images) contain irregular object areas, defect inspection must be performed for each tomographic image (target image). understand that
오브젝트 영역을 추출하는 과정에서는 앞서 검사용 템플릿 내에서 설정되었던 임계값이 활용될 수 있으며, 예를 들어 각 픽셀들의 값을 서로 비교해 가면서 그 차이가 기 설정된 범위 이내의 것인 경우, 즉 상호 픽셀값이 유사한 것으로 판단된 경우에는 하나의 영역으로 취급하고, 그렇지 않은 경우에는 서로 다른 영역으로 취급함으로써 오브젝트 영역을 추출할 수 있다.In the process of extracting the object area, the threshold previously set in the inspection template can be used. For example, when comparing the values of each pixel, if the difference is within a preset range, that is, the mutual pixel value If it is determined to be similar, the object area can be extracted by treating it as one area, and if not, treating it as different areas.
한편, 관심영역 내에서 오브젝트 영역이 추출된 후, 비파괴검사 장치는 각 오브젝트 영역에 대한 전처리를 수행할 수 있고, 전처리 수행 후에는 결함을 식별해 내는 단계를 진행할 수 있다. 오브젝트 영역 내에서 결함을 식별해 내는 단계는 앞서 제1검사방식에서 살펴본 것과 같이 각 오브젝트 영역의 임계값으로부터 기 설정된 범위를 초과하는 값을 가지는 픽셀들을 결함으로 식별해 내는 방식을 활용할 수 있으며, 또는 제1검사방식에서 설명한 것과 같이 결함후보를 식별해 낸 후 그로부터 결함을 확정하는 방식도 활용할 수 있다. 오브젝트 영역 내에서 결함을 식별해 내는 방식은 제1검사방식의 그것과 유사하므로 여기서는 자세한 설명을 생략하기로 한다. 참고로 도 9의 (a)에는 O1오브젝트 영역 내에 D1, D2의 결함이, O2오브젝트 영역 내에는 D3, D4의 결함이, O3오브젝트 영역 내에는 D5, D6 결함이 존재하는 예시를 도시한 것이다.Meanwhile, after the object area is extracted within the area of interest, the non-destructive testing device can perform pre-processing on each object area, and after performing the pre-processing, a step of identifying defects can be performed. The step of identifying defects within the object area can utilize a method of identifying pixels with a value exceeding a preset range from the threshold value of each object area as defects, as seen in the first inspection method above, or As explained in the first inspection method, a method of identifying a defect candidate and then confirming the defect can also be used. Since the method of identifying defects in the object area is similar to that of the first inspection method, detailed explanation will be omitted here. For reference, Figure 9(a) shows an example in which defects D1 and D2 exist in the O1 object area, defects D3 and D4 exist in the O2 object area, and defects D5 and D6 exist in the O3 object area.
<제3검사방식><Third inspection method>
제3검사방식은 하나의 대상 이미지 내에 유사한 형상을 가지는 다수의 오브젝트들이 존재할 때 상대면적 기반의 연산을 수행함으로써 위 오브젝트들 중 결함이 있는 것을 식별해 내기 위한 것이다.The third inspection method is to identify defects among the objects by performing calculations based on relative area when multiple objects with similar shapes exist in one target image.
제3검사방식에서의 검사용 템플릿 설정 과정은 앞서 설명한 제1검사방식에서의 검사용 템플릿 설정 과정과 유사하다. 즉, 제3 검사방식에 있어서도 제1그룹 파라미터들, 제2그룹 파라미터들, 및 제3그룹 파라미터들에 대해 각각 검사자로부터 입력을 받아 검사용 템플릿을 설정할 수 있다. The inspection template setting process in the third inspection method is similar to the inspection template setting process in the first inspection method described above. That is, even in the third inspection method, a template for inspection can be set by receiving input from the inspector for the first group parameters, second group parameters, and third group parameters, respectively.
참고로, 제3 검사방식에서는 관심영역 내에서 서브 관심영역들을 식별해 내기 위해, 해당 서브 관심영역을 어떻게 정의할 것인지에 대한 파라미터들을 입력할 수 있다. 서브 관심영역이란, 관심영역 내에 특히 검사자가 살펴보고자 하는 영역을 의미하는 것으로, 제3검사방식에서의 대상 이미지 내에는 유사한 형상을 가지는 오브젝트들이 다수 배열되어 있음에 기인하여 각 오브젝트들이 위치된 곳을 중심으로 개별 관심영역이 설정된 것을 의미한다. 한편, 경우에 따라 대상 이미지 내에는 매우 많은 개수의 오브젝트들이 포함되어 있을 수 있는데, 이 때 사용자로 하여금 개별 오브젝트들의 서브 관심영역을 지정 및 설정하게 하는 것은 매우 번거로운 작업이 될 수 있는 바, 본 발명에 따른 비파괴검사 장치(100)는 우선적으로 사용자로부터 서브 관심영역을 어떻게 정의할 것인지에 대한 입력을 수신함으로써 우선적으로 서브 관심영역을 정의하고, 비파괴검사 장치(100)가 앞서의 서브 관심영역에 대한 정의를 참조하여 앞으로 분별해 내고자 하는 서브 관심영역의 형상을 정의하며, 그 후 정의된 서브 관심영역의 형상을 참조하여 관심영역 내에서 서브 관심영역들을 식별 및 확정하도록 구현할 수 있다. For reference, in the third inspection method, in order to identify sub-regions of interest within the region of interest, parameters for how to define the sub-region of interest can be input. The sub-region of interest refers to the area within the region of interest that the examiner wishes to examine. Due to the fact that many objects with similar shapes are arranged in the target image in the third inspection method, the location of each object is determined. This means that an individual area of interest is set as the center. Meanwhile, in some cases, the target image may contain a very large number of objects. In this case, having the user designate and set sub-regions of interest for individual objects can be a very cumbersome task, so the present invention The non-destructive testing device 100 according to first defines the sub-region of interest by first receiving input from the user on how to define the sub-region of interest, and the non-destructive testing device 100 defines the previous sub-region of interest. By referring to , the shape of the sub-region of interest to be identified in the future can be defined, and then the sub-region of interest can be identified and confirmed within the region of interest by referring to the shape of the defined sub-region of interest.
예를 들어, 검사용 템플릿 편집 시 사용자는 서브 관심영역의 형상을 [외곽선], [원형], [사각형] 등으로 선택할 수 있으며, 만일 [사각형]으로 선택을 하였다면 상기 서브 관심영역의 형상은 [사각형]을 기본으로 가질 수 있다. 또한, 서브 관심영역을 식별 및 확정하는 단계는, 우선적으로 비파괴검사 장치(100)가 관심영역 내에서 오브젝트 영역을 식별해 낸 후, 각 오브젝트 영역들의 좌표들을 기준으로 찾은 각 오브젝트 영역들의 중심값(X축, Y축 좌표들을 각 축별로 모두 더한 후 평균을 냄에 따라 얻어지는 좌표), 또는 오브젝트 영역들 내 좌표들이 갖는 인텐시티 값을 기준으로 연산한 중심점(좌표 및 인텐시티를 고려한 중심점)을 획득하는 단계가 포함될 수 있으며, 중심값 또는 중심점이 획득된 이후 해당 일점을 중심으로 앞서 검사자에 의해 설정된 형상의 규격(지름, 너비/높이 등)에 따른 서브 관심영역들이 생성 및 확정될 수 있다. 위 과정에서 연산에 활용되는 모든 값들은 사용자가 파라미터 입력 영역(500)을 통해 입력한 것일 수 있다.For example, when editing a template for inspection, the user can select the shape of the sub-region of interest as [outline], [circle], [rectangle], etc. If [rectangle] is selected, the shape of the sub-region of interest is [ Rectangle] can be used as the default. In addition, in the step of identifying and confirming the sub-area of interest, the non-destructive testing device 100 first identifies the object area within the area of interest, and then calculates the center value of each object area found based on the coordinates of each object area ( A step of obtaining a center point (a center point considering coordinates and intensity) calculated based on the intensity values of the coordinates within the object areas (coordinates obtained by adding up the X-axis and Y-axis coordinates for each axis and then averaging them) may be included, and after the center value or center point is obtained, sub-regions of interest according to the shape specifications (diameter, width/height, etc.) previously set by the examiner may be created and confirmed around the point. All values used in calculations in the above process may be input by the user through the parameter input area 500.
이하에서는 도 10을 참조하여 제3검사방식에 대해 더 살펴보기로 한다. 예를 들어 대상체(회로기판) 상에 다수 개의 솔더(solder)들이 존재한다고 가정할 때, 관심영역 내에는 도 10에서와 같이 다수 개의 원형 영역이 존재할 수 있는데, 비파괴검사 장치(100)는 각각의 원형 영역들을 우선적으로 오브젝트 영역들로 식별해 낸 후, 각각의 오브젝트 영역들에 대해 중심값 또는 중심점을 연산하고, 연산된 중심값 또는 중심점을 기준으로 앞서 검사자에 의해 설정된 형상, 즉 [사각형]의 서브 관심영역을 생성 및 확정할 수 있다. 실제 검사 대상이 되는 대상 이미지에서는 각각의 솔더(solder)들이 반드시 도 10에서와 같은 완벽한 원형으로만 이루어지지 않을 수 있는데, 이로 인해 생성되는 서브 관심영역 역시 반드시 동일한 크기로만 이루어지지는 않을 수 있으며, 나아가 도 10에서와 같이 서브 관심영역들의 정렬상태, 즉 서브 관심영역들 간 간격이 정확하게 일치하지 않을 수도 있다. Hereinafter, the third inspection method will be discussed further with reference to FIG. 10. For example, assuming that a plurality of solders exist on an object (circuit board), there may be a plurality of circular areas in the area of interest as shown in FIG. 10, and the non-destructive testing device 100 After first identifying the circular areas as object areas, the center value or center point is calculated for each object area, and based on the calculated center value or center point, the shape previously set by the inspector, that is, a [rectangle], is determined. A sub-area of interest can be created and confirmed. In the target image that is actually subject to inspection, each solder may not necessarily have a perfect circle as shown in Figure 10, and the sub-region of interest created as a result may not necessarily have the same size. Furthermore, as shown in FIG. 10, the alignment state of the sub-regions of interest, that is, the spacing between sub-regions of interest, may not exactly match.
한편, 대상 이미지 내에서 복수 개의 서브 관심영역들이 확정된 후, 비파괴검사 장치(100)는 각각의 서브 관심영역들 내에서 결함 영역을 식별해 낼 수 있다. 제3검사방식에서 결함을 식별하는 방식은 앞선 제1, 제2검사방식과는 일부 상이하며, 구체적으로는 각 서브 관심영역 내 오브젝트 영역, 또는 오브젝트 영역 내 결함 영역 간의 상대면적을 기반으로 결함을 식별한다. 제3 검사방식에 있어서 각 서브 관심영역 내 결함을 식별하는 과정은, 서브 관심영역(들) 내 결함 영역을 추출하는 단계, 오브젝트 영역들의 평균면적 또는 결함 영역의 평균면적 중 적어도 하나를 연산하는 단계, 그리고 상기 평균면적 대비 오브젝트 영역 또는 결함 영역의 면적 비율이 기 설정범위를 초과하는 오브젝트 영역을 가지는 서브 관심영역을 결함으로 식별하는 단계를 포함할 수 있다. Meanwhile, after a plurality of sub-regions of interest are determined in the target image, the non-destructive testing apparatus 100 can identify defective areas within each sub-region of interest. The method of identifying defects in the third inspection method is somewhat different from the previous first and second inspection methods, and specifically, defects are identified based on the object area within each sub-region of interest or the relative area between defect areas within the object area. Identify. In the third inspection method, the process of identifying defects in each sub-region of interest includes extracting a defective area within the sub-region(s) of interest, calculating at least one of the average area of object areas or the average area of the defective area. , and may include identifying a sub-region of interest having an object area where the ratio of the area of the object area or defect area to the average area exceeds a preset range as a defect.
먼저 서브 관심영역(들) 내의 오브젝트 영역으로부터 결함 영역을 추출하는 단계는 상기 오브젝트 영역들 내에서도 유사한 값을 가지는 픽셀들의 집합들로 이루어진 영역으로 정의될 수 있으며, 바람직하게는 폐곡선 내부의 임의 면적을 가지는 영역으로 정의될 수 있다. 도 10에는 서브 관심영역 내에 오브젝트 영역들이 On의 기호로 표시되어 있으며, 일부 오브젝트 영역들 내에는 결함 영역들이 dn의 기호로 표시되어 있다. First, the step of extracting a defective area from the object area within the sub-region of interest(s) can be defined as an area composed of sets of pixels with similar values within the object areas, preferably having a random area inside a closed curve. It can be defined as an area. In Figure 10, object areas within the sub-region of interest are indicated by the symbol O n , and defect areas within some object areas are indicated by the symbol d n .
다음으로, 추출된 오브젝트 영역들의 평균면적 또는 각 오브젝트 영역들 내 결함 영역의 평균면적 중 적어도 하나를 연산하는 단계에 있어, 연산되는 평균면적은 향후 복수의 오브젝트 영역들이 소납/과납의 결함을 가지는 것인지 여부를 판별하는 데에 활용되는 값, 즉 기준값이다. 이러한 기준값을 연산함에 있어서는 일반적으로 모든 오브젝트 영역들 또는 결함 영역의 면적을 모두 합산한 후 오브젝트 영역들의 개수 또는 결함 영역들의 개수로 나눔으로써 구할 수 있겠으나, 위 오브젝트 영역들 또는 결함 영역들 중에는 아주 중대한 결함이 있어 매우 큰 면적값을 가지는 것 또는 매우 작은 값을 가지거나 아예 아무런 면적값도 가지지 않는 것도 존재할 수 있는바, 본 단계에서는 상기 오브젝트 영역들 또는 결함 영역들의 면적을 각각 구하고 내림차순 또는 오름차순으로 정렬시킨 후 임의의 값, 예를 들어 중앙값(나열된 오브젝트 면적값들 중 중앙에 존재하는 값)과 가장 큰 차이가 나는 면적값을 가지는 오브젝트 영역들을 상기 평균면적 연산에서 배제시키는 것을 하나의 특징으로 할 수 있다. 예를 들어, 도 10을 참조할 때, 대상 이미지 내에는 총 9개의 오브젝트 영역들(O1 내지 O9)이 존재하는데, 이 중 평균면적을 연산할 시에는 가장 큰 면적을 가지는 O3 오브젝트 영역과 가장 작은 면적을 가지는 O7 오브젝트 영역은 배제를 시킬 수 있는 것이다. 이렇게 평균면적 연산 시 중앙값과 가장 큰 차이가 나는 오브젝트 영역을 배제시키는 것은 향후 결함 식별 시 기준이 될 평균면적, 즉 기준값의 신뢰성을 높이기 위한 것이다. 참고로, 평균면적 연산시 배제되는 오브젝트 영역들은 편의상 배제후보들이라 칭하기로 한다. 한편, 위 실시예에서는 [중앙값]을 기준으로 각 오브젝트 영역의 면적이 대비되는 실시예를 언급하였으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아님을 이해한다. 즉, 비파괴검사 장치(100)로서는 검사자가 설정한 검사용 템플릿에 따라, 혹은 검사자의 직접 입력에 따라 평균면적 연산시 배제되어야 할 오브젝트 영역들 또는 결함 영역들을 결정할 수 있다. 예를 들어 내림차순으로 보았을 때 상위 3% 내에 포함되는 오브젝트 영역들 또는 결함 영역들의 면적값, 오름차순으로 보았을 때 상위 2%에 포함되는 면적값을 배제한 채 평균면적을 연산하도록 구현할 수 있거나, 또는 각 영역들의 면적 분포로 보아 일정 수준(개수) 이상의 분포값을 가지는 영역들에 대하여서만 평균면적 연산에 이용하도록 구현할 수도 있거나, 또는 오름차순, 내림차순으로 보았을 때 정해진 개수만큼의 영역들은 배제시킨 채 평균면적 연산을 하도록 구현할 수도 있다. Next, in the step of calculating at least one of the average area of the extracted object areas or the average area of the defective area within each object area, the calculated average area determines whether a plurality of object areas will have a defect of over-payment/over-payment in the future. It is the value used to determine whether or not it is present, that is, the standard value. In calculating this standard value, it can generally be obtained by adding up the areas of all object areas or defective areas and dividing it by the number of object areas or defective areas. However, among the above object areas or defective areas, there are very important There may be defects that have a very large area value, a very small value, or no area value at all. In this step, the areas of the object areas or defect areas are calculated and sorted in descending or ascending order. One feature may be to exclude from the average area calculation object areas that have an area value that is the largest difference from a random value, for example, the median (the value that exists in the center among the listed object area values). there is. For example, referring to FIG. 10, there are a total of 9 object areas (O1 to O9) in the target image, of which, when calculating the average area, the object area O3 with the largest area and the object area O3 with the smallest area are used. The O7 object area with an area can be excluded. Excluding the object area with the largest difference from the median when calculating the average area is to increase the reliability of the average area, or reference value, which will be the standard for future defect identification. For reference, the object areas excluded when calculating the average area are referred to as exclusion candidates for convenience. Meanwhile, in the above embodiment, an embodiment in which the area of each object area is contrasted based on the [median value] is mentioned, but it is understood that this is not necessarily limited to this. That is, the non-destructive testing device 100 can determine object areas or defect areas to be excluded when calculating the average area according to an inspection template set by the inspector or according to the inspector's direct input. For example, it can be implemented to calculate the average area while excluding the area values of object areas or defect areas included in the top 3% in descending order and the area values in the top 2% in ascending order, or for each area Considering the area distribution, it can be implemented to use only the areas with distribution values above a certain level (number) for the average area calculation, or the average area calculation can be performed while excluding a certain number of areas when viewed in ascending or descending order. It can also be implemented to do so.
한편, 비파괴검사 장치(100)는 상기 오브젝트 영역들의 평균면적 또는 결함 영역들의 평균면적과 각 오브젝트 영역들 또는 결함 영역들의 면적을 비교하여 기 설정된 범위를 초과한 오브젝트 영역들에 대해서는 결함이 존재하는 것으로 식별한다. 이 때, 해당 단계에서는 당연히 앞서 평균면적 연산시 배제되었던 오브젝트 영역들을 결함으로 식별할 것이며, 그 외에 상기 평균면적 대비 차이가 큰 값을 가지는 오브젝트 영역들을 결함으로 식별해 낼 것이다. Meanwhile, the non-destructive testing device 100 compares the average area of the object areas or the average area of the defect areas with the areas of each object area or defect areas, and determines that defects exist in object areas exceeding a preset range. Identify. At this time, in this step, the object areas that were previously excluded when calculating the average area will be identified as defects, and other object areas that have a large difference compared to the average area will be identified as defects.
도 10을 참조하여 하나의 실시예를 살펴볼 때, 비파괴검사 장치(100)는 오브젝트 영역들의 평균면적을 연산하고자 할 때에 O3(가장 큰 면적을 가지는 오브젝트 영역)과 O7(가장 작은 면적을 가지는 오브젝트 영역)의 면적값은 제외한 채 O1, O2, O4 내지 O6, O8, O9의 면적값에 대한 평균면적을 연산할 수 있으며, 평균면적이 연산된 후에는 해당 값을 각 오브젝트 영역들(O1 내지 O9)과 비교하여 소납 불량/과납 결함을 판단할 수 있다. 다른 한편, 상기 평균면적 연산시에는 결함 영역(D1, D2)이 더 고려될 수 있으며, 결함 판단시 각 오브젝트 영역 내에 결함 영역이 얼마나 큰 비중을 차지하는지에 대한 판단도 함께 이루어질 수 있다. 즉, 어느 임의의 오브젝트 영역은 평균면적 대비 정상범위에 속하는 것으로 판단될 수 있으나, 동시에 그 내부에 존재하는 결함 영역의 비중이 기 설정된 값(예: 60%)를 초과하여 결함으로 판단될 수도 있다. When looking at one embodiment with reference to FIG. 10, when trying to calculate the average area of object areas, the non-destructive testing device 100 calculates O3 (object area with the largest area) and O7 (object area with the smallest area). ), the average area can be calculated for the area values of O1, O2, O4 to O6, O8, and O9, and after the average area is calculated, the value is calculated into each object area (O1 to O9). By comparing with , it is possible to determine pre-sale defects/over-salt defects. On the other hand, when calculating the average area, the defect areas D1 and D2 may be further considered, and when determining a defect, a determination of how much the defect area occupies within each object area can also be made. In other words, any arbitrary object area may be judged to be within the normal range compared to the average area, but at the same time, the proportion of the defective area within it may exceed a preset value (e.g. 60%) and be judged as a defect. .
이상 제1 검사방식 내지 제3 검사방식에 대하여 살펴보았다.We have looked at the first through third inspection methods.
도 11은 본 발명에 따른 제2 사용자 인터페이스의 표시 모습을 나타낸 것이다. 제2 사용자 인터페이스는 사용자가 자동 검사 메뉴, 즉 도 11에서 화면 좌측의 아이콘(도면부호 200 내 ADR 아이콘)을 클릭하였을 때 표시되는 것으로, 해당 인터페이스에는 자동 검사 실행에 있어 필요한 복수 개의 아이콘들(도면부호 202), 현재 검사 진행 상태(도면부호 203), 그리고 결과(도면부호 204)가 표시될 수 있다.Figure 11 shows the display of the second user interface according to the present invention. The second user interface is displayed when the user clicks the automatic inspection menu, that is, the icon on the left side of the screen in FIG. 11 (ADR icon in reference numeral 200), and the interface includes a plurality of icons necessary for executing automatic inspection (see drawing). Reference numeral 202), current inspection progress status (reference numeral 203), and result (reference numeral 204) can be displayed.
자동 검사 실행에 있어 필요한 복수개의 아이콘들(202)에는, 자동 검사를 실행 또는 정지시키기 위한 아이콘(Start of Stop), 자동 검사용 매크로 설정을 위한 아이콘(Setting), 검사 리스트를 초기화 하기 위한 아이콘(Clear All), 검사 통계를 초기화 하기 위한 아이콘(Reset Stat)이 포함될 수 있다.The plurality of icons 202 required for automatic inspection include an icon for executing or stopping automatic inspection (Start of Stop), an icon for setting a macro for automatic inspection (Setting), and an icon for initializing the inspection list ( Clear All), and an icon for resetting test statistics (Reset Stat) may be included.
또한, 현재 검사 진행 상태(203)를 나타내는 영역에는 현재 자동 검사 모드가 활성화 된 상태임을 알리기 위해 "Inspecting"이라는 문자가 표시될 수 있으며, 반대로 "Stop"이라는 문자는 자동 검사 모드가 비활성화 된 상태임을 알리기 위해 표시될 수 있다.Additionally, the text "Inspecting" may be displayed in the area indicating the current inspection progress status (203) to indicate that the automatic inspection mode is currently activated, and conversely, the text "Stop" may indicate that the automatic inspection mode is disabled. It may be displayed to inform you.
한편, 결과(204)를 표시하는 영역에는 현재 검사 결과가 정상인 개수(OK), 불량인 개수(NG), 정렬 에러 등을 포함하는 에러의 개수(Error)가 표시될 수 있으며, 그 아래에는 자동 검사 모드에 의해 검사가 수행된 이미지들의 리스트가 표시될 수 있다. Meanwhile, in the area displaying the results 204, the number of errors (Error) including the number of normal test results (OK), the number of defects (NG), and alignment errors can be displayed, and below that, the number of errors (Error) including A list of images on which inspection has been performed by inspection mode may be displayed.
이상 투과영상 기반의 비파괴검사 기능을 제공하기 위한 방법 및 이러한 방법을 실행시키기 위한 저장 매체에 대해 살펴보았다. 한편, 본 발명은 상술한 특정의 실시예 및 응용예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 구별되어 이해되어서는 안 될 것이다.We looked at methods for providing non-destructive testing functions based on transparent images and storage media for executing these methods. Meanwhile, the present invention is not limited to the specific embodiments and application examples described above, and various modifications may be made by those skilled in the art without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims. Of course, it is possible, but these modified implementations should not be understood separately from the technical idea or outlook of the present invention.
50 X-ray 장치
100 비파괴검사 장치50 X-ray devices
100 Non-destructive testing device
Claims (1)
상기 비파괴검사 방법은, 대상 이미지들 - 상기 대상 이미지들은 복수 개의 대상체들에 대한 각각의 투과 영상들임 - 을 기초로 반복적인 비파괴검사를 수행하는 것을 특징으로 하며,
상기 비파괴검사 방법은 사용자 입력을 수신하여 검사용 템플릿을 설정하는 단계;를 포함하되,
상기 검사용 템플릿을 설정하는 단계는,
관심영역, 및 해당 관심영역 고유의 임계값 g - 상기 임계값 g는 상기 관심영역 내 결함이 존재하는지 여부를 판별하기 위해 기준이 되는 것으로서 임의 픽셀의 밝기값을 나타내는 인텐시티 값임 - 을 설정하는 단계; 및
마스킹영역, 및 해당 마스킹영역 고유의 임계값 gm - 상기 임계값 gm은 상기 마스킹영역 내 결함이 존재하는지 여부를 판별하기 위해 기준이 되는 것으로서 상기 임계값 g보다 상대적으로 더 어두운 밝기값을 나타내는 인텐시티 값임 - 을 설정하는 단계;를 포함하고,
상기 비파괴검사 방법은, 상기 검사용 템플릿을 활용하여 임의의 대상 이미지 내에서 결함 영역을 식별하는 단계를 더 포함하되,
상기 결함 영역을 식별하는 단계는 상기 관심영역 및 마스킹영역에 걸쳐 존재하는 결함에 대하여 상기 결함 중 관심영역 내 존재하는 부분은 상기 임계값 g를 기준으로, 상기 마스킹영역 내 존재하는 부분은 상기 임계값 gm을 기준으로 각각 결함 영역을 식별한 후 상기 관심영역 및 마스킹영역 내에서의 결함 영역들 간 연결관계를 보아 하나의 결함으로 인식하는 단계를 포함하는,
비파괴검사 방법.As a non-destructive testing method,
The non-destructive testing method is characterized by performing repetitive non-destructive testing based on target images - the target images are respective transmission images of a plurality of objects,
The non-destructive testing method includes receiving user input and setting a template for inspection,
The step of setting the inspection template is,
Setting a region of interest and a threshold value g unique to the region of interest, where the threshold g is an intensity value representing the brightness value of an arbitrary pixel as a standard for determining whether a defect exists in the region of interest; and
Masking area, and threshold value gm unique to the masking area - The threshold gm is a standard for determining whether a defect exists in the masking area and is an intensity value indicating a brightness value relatively darker than the threshold g. - Contains steps for setting up;
The non-destructive testing method further includes identifying a defective area in an arbitrary target image using the inspection template,
The step of identifying the defect area includes, for defects that exist across the area of interest and the masking area, the part of the defect that exists in the area of interest is based on the threshold g, and the part that exists in the masking area is based on the threshold. Comprising the step of identifying each defective area based on gm and then recognizing it as a single defect by looking at the connection relationship between the defective areas within the area of interest and the masking area.
Non-destructive testing method.
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Legal Events
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| A107 | Divisional application of patent | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right |