KR20190011198A - 결함 검사 시스템 및 결함 검사 방법 - Google Patents
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Abstract
광원(2)과 촬상부(3)와 반송부(4)와 화상 처리부(5)를 구비한 결함 검사 시스템(1)에 있어서, 2차원 화상(F)에 포함되는 결함의 종별의 식별에 관한 기계 학습의 결과를 축적한 데이터에 기초하여, 화상 처리부(5)에 의해 촬상부(3)에서 이산 시간마다 촬상된 일련의 2차원 화상(F)에 포함되는 결함의 종별이 식별되기 때문에, 이산 시간마다의 2차원 화상(F)에 기계 학습을 적용하는 것에 의한 식별 정밀도의 향상 외에도, 촬상부(3)에 의해 2차원 화상(F)에서의 반송 방향(X)과 합치하는 방향으로 휘도가 변화하는 2차원 화상(F)이 촬상되기 때문에, 이산 시간마다 2차원 화상(F)에서의 반송 방향(X)에 따른 각 부위에서 휘도가 변화하는 2차원 화상(F)에 기계 학습이 적용됨으로써, 결함(D)의 식별 정밀도를 향상시킬 수 있다.
Description
본 발명은 결함 검사 시스템 및 결함 검사 방법에 관한 것이다.
검사 대상의 촬상 화상에 기초하여 검사 대상의 결함을 검사하는 결함 검사 시스템으로서, 예를 들어 편광 필름 및 위상차 필름 등의 광학 필름, 전지의 세퍼레이터에 사용되는 적층 필름 등의 결함을 검출하는 결함 검사 시스템이 알려져 있다. 이러한 종류의 결함 검사 시스템은, 반송 방향으로 필름을 반송하고, 필름의 2차원 화상을 이산 시간마다 촬상하고, 촬상한 2차원 화상에 기초하여 결함 검사를 행한다. 예를 들어, 일본 특허 제4726983호의 시스템은, 2차원 화상을 반송 방향으로 병렬하는 복수의 라인으로 분할하고, 이산 시간마다 촬상된 2차원 화상 각각에서의 동일 위치의 라인을 시계열순으로 병렬시킨 라인 분할 화상을 생성한다. 라인 분할 화상은, 휘도 변화를 강조한 결함 강조 처리 화상으로 처리된다. 결함 강조 처리 화상에 의해, 필름의 결함 유무나 위치가 용이하게 특정된다.
그런데, 상기 기술과 같이 검사 대상의 2차원 화상이 결함 강조 처리 화상으로 처리되었다고 해도, 최종적으로는 결함의 식별은 인간에 의한 판정에 의해 행해지고 있어, 결함의 식별 정밀도에는 개선의 여지가 있다.
여기에서 본 발명은, 결함의 식별 정밀도를 향상시킬 수 있는 결함 검사 시스템 및 결함 검사 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은, 검사 대상에 광을 조사하는 광원과, 광원으로부터 검사 대상에 조사되어 검사 대상을 투과 또는 반사한 광에 의한 2차원 화상을 이산 시간마다 촬상하는 촬상부와, 광원 및 촬상부에 대하여 검사 대상을 반송 방향으로 상대적으로 반송하는 반송부와, 촬상부에 의해 촬상된 2차원 화상의 화상 데이터를 처리하는 화상 처리부를 구비하며, 촬상부는, 2차원 화상에서의 반송 방향과 합치하는 방향으로 휘도가 변화하는 2차원 화상을 촬상하고, 화상 처리부는, 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별의 식별에 관한 기계 학습의 결과를 축적한 데이터에 기초하여, 촬상부에서 이산 시간마다 촬상된 일련의 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별을 식별하는 결함 검사 시스템이다.
이 구성에 의하면, 검사 대상에 광을 조사하는 광원과, 광원으로부터 검사 대상에 조사되어 검사 대상을 투과 또는 반사한 광에 의한 2차원 화상을 이산 시간마다 촬상하는 촬상부와, 광원 및 촬상부에 대하여 검사 대상을 반송 방향으로 상대적으로 반송하는 반송부와, 촬상부에 의해 촬상된 2차원 화상의 화상 데이터를 처리하는 화상 처리부를 구비한 결함 검사 시스템에 있어서, 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별의 식별에 관한 기계 학습의 결과를 축적한 데이터에 기초하여, 화상 처리부에 의해 촬상부에서 이산 시간마다 촬상된 일련의 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별이 식별되기 때문에, 이산 시간마다의 2차원 화상에 기계 학습을 적용하는 것에 의한 식별 정밀도의 향상 외에도, 촬상부에 의해 2차원 화상에서의 반송 방향과 합치하는 방향으로 휘도가 변화하는 2차원 화상이 촬상되기 때문에, 이산 시간마다 2차원 화상에서의 반송 방향에 따른 각 부위에서 휘도가 변화하는 2차원 화상에 기계 학습이 적용됨으로써, 결함의 식별 정밀도를 향상시킬 수 있다.
이 경우, 광원과 검사 대상 사이에 위치하여, 광원으로부터 검사 대상에 조사되는 광의 일부를 차광함으로써, 촬상부에서 이산 시간마다 촬상되는 2차원 화상에 명부와 암부를 형성하는 차광체를 더 구비하고, 반송부는, 광원, 차광체 및 촬상부에 대하여 검사 대상을 명부와 암부의 경계선에 교차하는 반송 방향으로 상대적으로 반송하는 것이 적합하다.
이 구성에 의하면, 광원과 검사 대상 사이에 위치하는 차광체에 의해, 광원으로부터 검사 대상에 조사되는 광의 일부가 차광됨으로써 촬상부에서 이산 시간마다 촬상되는 2차원 화상에 명부와 암부가 형성되고, 반송부에 의해, 광원, 차광체 및 촬상부에 대하여 검사 대상이 명부와 암부의 경계선에 교차하는 반송 방향으로 상대적으로 반송되기 때문에, 이산 시간마다 촬상된 일련의 2차원 화상에서의 검사 대상의 각 부위가 명부 및 암부의 양쪽에 들어가고, 일련의 2차원 화상에서의 검사 대상의 각 부위의 보이는 방식이 이산 시간마다 보다 크게 변화되기 때문에, 결함의 식별 정밀도를 향상시킬 수 있다.
한편, 본 발명은, 결함 검사 시스템의 광원으로부터 검사 대상에 광을 조사하는 조사 공정과, 결함 검사 시스템의 촬상부에 의해, 조사 공정에 의해 광원으로부터 검사 대상에 조사되어 검사 대상을 투과 또는 반사한 광에 의한 2차원 화상을 이산 시간마다 촬상하는 촬상 공정과, 결함 검사 시스템의 반송부에 의해, 광원 및 촬상부에 대하여 검사 대상을 반송 방향으로 상대적으로 반송하는 반송 공정과, 결함 검사 시스템의 화상 처리부에 의해, 촬상 공정에서 촬상된 2차원 화상의 화상 데이터를 처리하는 화상 처리 공정을 구비하며, 촬상 공정에서는, 2차원 화상에서의 반송 방향과 합치하는 방향으로 휘도가 변화하는 2차원 화상을 촬상하고, 화상 처리 공정에서는, 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별의 식별에 관한 기계 학습의 결과를 축적한 데이터에 기초하여, 촬상 공정에서 이산 시간마다 촬상된 일련의 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별을 식별하는 결함 검사 방법이다.
이 경우, 조사 공정에서는, 광원과 검사 대상 사이에 위치하여, 광원으로부터 검사 대상에 조사되는 광의 일부를 차광하는 결함 검사 시스템의 차광체에 의해, 촬상 공정에서 이산 시간마다 촬상되는 2차원 화상에 명부와 암부를 형성하고, 반송 공정에서는, 광원, 차광체 및 촬상부에 대하여 검사 대상을 명부와 암부의 경계선에 교차하는 반송 방향으로 상대적으로 반송하는 것이 적합하다.
도 1은 실시 형태에 따른 결함 검사 시스템을 나타내는 사시도이다.
도 2는 도 1의 결함 검사 시스템의 광원, 촬상부, 차광체 및 검사 대상의 배치를 나타내는 도면이다.
도 3은 실시 형태에 따른 결함 검사 방법의 공정을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 촬상부에 의해 촬상된 2차원 화상을 나타내는 도면이다.
도 5는 합성곱 신경망(convolutional neural network)을 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 결함 검사 시스템의 광원, 촬상부, 차광체 및 검사 대상의 배치를 나타내는 도면이다.
도 3은 실시 형태에 따른 결함 검사 방법의 공정을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 촬상부에 의해 촬상된 2차원 화상을 나타내는 도면이다.
도 5는 합성곱 신경망(convolutional neural network)을 나타내는 도면이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 결함 검사 시스템 및 결함 검사 방법의 적합한 실시 형태에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1 및 도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시 형태에 따른 결함 검사 시스템(1)은, 광원(2), 촬상부(3), 반송부(4), 화상 처리부(5), 차광체(6), 평행광 렌즈(7) 및 표시 장치(8)를 구비하고 있다. 본 실시 형태의 결함 검사 시스템은, 편광 필름 및 위상차 필름 등의 광학 필름, 전지의 세퍼레이터에 사용되는 적층 필름 등의 필름을 검사 대상(T)으로 하고, 검사 대상(T)의 결함을 검출한다. 검사 대상(T)는, 반송부(4)의 반송 방향(X)으로 연장되고, 반송 방향(X)에 직교하는 폭 방향(Y)으로 미리 설정된 폭을 갖는다. 검사 대상(T)에 발생하는 결함이란, 원하는 상태와는 상이한 상태를 가리키는 것이며, 예를 들어 이물, 타격 흠집, 기포(성형 시에 발생하는 것 등), 이물 기포(이물의 혼입에 의해 발생하는 것 등), 흠집, 닉(knick)(접음선 자국 등에 의해 발생하는 것 등) 및 줄무늬(두께의 차이에 의해 발생하는 것 등)을 들 수 있다. 결함 검사 시스템(1)은 이들 결함의 종별을 식별한다.
도 1 및 도 2에 도시한 바와 같이, 광원(2)은 검사 대상(T)에 광을 조사한다. 광원(2)은 폭 방향(Y)에 평행한 선상의 광을 조사하도록 배치되어 있다. 광원(2)으로서는, 메탈 할라이드 램프, 할로겐 전송 라이트, 형광등 등, 검사 대상(T)인 필름의 조성 및 성질에 영향을 주지 않는 광을 조사하는 것이면, 특별히 한정되지 않는다.
촬상부(3)는, 광원(2)으로부터 검사 대상(T)에 조사되어 검사 대상(T)을 투과 또는 반사한 광에 의한 2차원 화상을 이산 시간마다 촬상한다. 촬상부(3)는 복수의 광학 부재와 광전 변환 소자를 갖고 있다. 광학 부재는 광학 렌즈, 셔터 등으로 구성되고, 검사 대상(T)인 필름을 투과한 광을 광전 변환 소자의 표면에 결상시킨다. 광전 변환 소자는, 2차원 화상을 촬상하는 CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor) 등의 촬상 소자로 구성되는 에어리어 센서이다. 촬상부(3)는, 색채를 갖지 않는 2차원 화상 및 색채를 갖는 2차원 화상 중 어느 것을 촬상하는 것이어도 된다.
반송부(4)는, 광원(2) 및 촬상부(3)에 대하여 검사 대상(T)을 반송 방향(X)으로 상대적으로 반송한다. 반송부(4)는, 예를 들어 검사 대상(T)인 필름을 반송 방향(X)으로 반송하는 송출 롤러와 수취 롤러를 구비하며, 로터리 인코더 등에 의해 반송 거리를 계측한다. 본 실시 형태에서는, 반송부(4)에 의한 검사 대상(T)의 반송 속도는, 반송 방향(X)으로 2 내지 100m/분 정도로 설정된다. 반송부(4)에서의 반송 속도는, 화상 처리부(5) 등에 의해 설정 및 제어된다.
화상 처리부(5)는, 촬상부(3)에 의해 촬상된 2차원 화상의 화상 데이터를 처리한다. 화상 처리부(5)는, 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별의 식별에 관한 기계 학습의 결과를 축적한 데이터에 기초하여, 촬상부(3)에서 이산 시간마다 촬상된 일련의 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별을 식별한다. 화상 처리부(5)는, 2차원 화상 데이터의 화상 처리를 행하는 것이면, 특별히 한정되는 것은 아니며, 예를 들어 화상 처리 소프트웨어가 인스톨된 PC(퍼스널 컴퓨터), 화상 처리 회로가 기술된 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 탑재하는 화상 캡처 보드 등을 적용할 수 있다. 기계 학습의 결과를 축적한 데이터는, 화상 처리부(5)를 포함하는 PC의 하드 디스크 등의 기억 장치에 기억되고, 기계 학습의 결과에 수반하여 갱신된다.
또한, 본 실시 형태에서는, 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별의 식별에 관한 기계 학습의 결과를 축적한 데이터란, 결함 검사 시스템(1)의 내부 촬상부(3)에서 이산 시간마다 촬상된 일련의 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별의 식별에 관한 기계 학습의 결과를 축적한 데이터 외에도, 결함 검사 시스템(1)의 외부에서 별도 제작된 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별의 식별에 관한 기계 학습의 결과를 축적한 데이터도 포함된다. 즉, 본 실시 형태에서는, 결함 검사 시스템(1)의 내부에서 기계 학습이 이루어진 상태에서 결함의 종별이 식별되는 양태 외에도, 결함 검사 시스템(1)의 내부에서는 아직 기계 학습이 이루어지지 않은 상태에서 결함 검사 시스템(1)의 외부에서 별도 제작된 기계 학습의 결과를 축적한 데이터에 기초하여 결함의 종별이 식별되는 양태도 포함된다.
차광체(6)는, 광원(2)과 검사 대상(T) 사이에 위치하여, 광원(2)으로부터 검사 대상(T)에 조사되는 광의 일부를 차광함으로써, 촬상부(3)에서 이산 시간마다 촬상되는 2차원 화상에 명부와 암부를 형성한다. 차광체(6)에 의해, 촬상부(3)는, 2차원 화상에서의 반송 방향(X)과 합치하는 방향으로 휘도가 변화하는 2차원 화상을 촬상한다. 보다 구체적으로는 반송부(4)는, 광원(2), 평행광 렌즈(7), 차광체(6) 및 촬상부(3)에 대하여 검사 대상(T)을 명부와 암부의 경계선에 교차하는 반송 방향(X)으로 상대적으로 반송한다. 본 실시 형태에서는, 경계선은 반송 방향(X)에 수직인 폭 방향(Y)에 평행하다. 또한, 촬상부(3)가 2차원 화상에서의 반송 방향(X)과 합치하는 방향으로 휘도가 변화하는 2차원 화상을 촬상하는 것이 가능하면, 차광체(6)는 구비하지 않아도 된다. 평행광 렌즈(7)는, 광원(2)으로부터 검사 대상(T) 및 차광체(6)에 조사되는 광의 진행 방향을 평행하게 한다. 평행광 렌즈(7)는, 예를 들어 텔레센트릭 광학계에 의해 구성할 수 있다.
화상 처리부(5)에 접속된 표시 장치(8)는, 예를 들어 PC(퍼스널 컴퓨터) 등을 포함하고, 화상 처리부(5)에 의해 식별된 결함의 종별을 LC(Liquid Crystal) 표시 패널, 플라스마 표시 패널, EL(Electro Luminescence) 표시 패널 등에 표시한다. 또한, 화상 처리부(5)가 처리된 화상을 표시하는 표시 장치를 갖고 있어도 된다.
이하, 본 실시 형태의 결함 검사 방법에 대하여 설명한다. 도 3에 도시한 바와 같이, 결함 검사 시스템(1)의 광원(2)으로부터 검사 대상(T)에 광을 조사하는 조사 공정이 행해진다(S1). 도 4에 도시한 바와 같이, 조사 공정에서는, 광원(2)과 검사 대상(T) 사이에 위치하여, 광원(2)으로부터 검사 대상(T)에 조사되는 광의 일부를 차광하는 결함 검사 시스템(1)의 차광체(6)에 의해, 촬상 공정에서 이산 시간마다 촬상되는 2차원 화상(F)에 명부(l)와 암부(d)가 형성된다.
도 3에 도시한 바와 같이, 결함 검사 시스템(1)의 촬상부(3)에 의해, 조사 공정에 의해 광원(2)으로부터 검사 대상(T)에 조사되어 검사 대상(T)을 투과 또는 반사한 광에 의한 2차원 화상을 이산 시간마다 촬상하는 촬상 공정이 행해진다(S2). 도 4에 도시한 바와 같이, 촬상 공정에서는, 차광체(6)에 의해 광원(2)으로부터 검사 대상(T)에 조사되는 광의 일부가 차광되기 때문에, 2차원 화상(F)에서의 반송 방향(X)과 합치하는 방향으로 휘도가 변화하는 2차원 화상(F)이 촬상된다.
또한, 도 3에 도시한 바와 같이, 결함 검사 시스템(1)의 반송부(4)에 의해, 광원(2) 및 촬상부(3)에 대하여 검사 대상(T)을 반송 방향(X)으로 상대적으로 반송하는 반송 공정이 행해진다(S3). 도 4에 도시한 바와 같이, 반송 공정에서는, 광원(2), 평행광 렌즈(7), 차광체(6) 및 촬상부(3)에 대하여 검사 대상(T)을 명부(l)와 암부(d)의 경계선(b)에 교차하는 반송 방향(X)으로 상대적으로 반송한다. 본 실시 형태에서는, 경계선(b)은 반송 방향(X)에 직교하는 폭 방향(Y)에 평행하지만, 경계선(b)과 반송 방향(X)이 이루는 각도는 90°이외여도 된다. 또한, 경계선(b)은 반드시 엄밀한 것은 아니고, 경계선(b)이란, 명부(l)가 포함되는 2차원 화상(F)의 가장 휘도가 큰 부위와 암부(d)가 포함되는 2차원 화상(F)의 가장 휘도가 작은 부위의 중간의 선을 의미한다.
도 3에 도시한 바와 같이, 결함 검사 시스템(1)의 화상 처리부(5)에 의해, 촬상 공정에서 촬상된 2차원 화상(F)의 화상 데이터를 처리하는 화상 처리 공정이 행해진다(S4). 화상 처리 공정에서는, 2차원 화상(F)에 포함되는 결함(D)의 종별의 식별에 관한 기계 학습의 결과를 축적한 데이터에 기초하여, 촬상 공정에서 이산 시간마다 촬상된 일련의 2차원 화상(F)에 포함되는 결함(D)의 종별을 식별한다. 기계 학습은, 예를 들어 합성곱 신경망이 행해진다. 또한, 기계 학습에 의해 결함의 종별을 식별 가능하면, 합성곱 신경망 이외의 신경망이나 그 외의 방법을 사용하는 것도 가능하다.
도 5에 도시한 바와 같이, 합성곱 신경망(100)은, 입력층(110), 은닉층(120) 및 출력층(130)을 구비하고 있다. 입력층(110)에는, 결함 검사 시스템(1)의 화상 처리부(5)에 의해, 촬상 공정에서 이산 시간마다 촬상된 일련의 2차원 화상(F)이 입력된다. 은닉층(120)은, 가중 필터에 의한 화상 처리가 행해지는 합성곱층(121, 123)과, 합성곱층(121, 123)으로부터 출력된 2차원 배열을 종횡으로 작게 하여 유효한 값을 남기는 처리를 행하는 풀링층(122)과, 각 층의 가중 계수 n이 갱신되는 전체 결합층(124)을 갖는다. 출력층(130)에서는, 기계 학습에 의한 결함(D)의 종별의 식별 결과가 출력된다. 합성곱 신경망(100)에서는, 출력된 식별 결과와 정답값의 오차를 역방향(R)으로 역전파함으로써 각 층의 가중치(weight)가 학습된다.
예를 들어, 화상 처리부(5)에 미리 복수의 2차원 화상(F)을 결함(D)의 종별의 식별의 정답과 함께 입력하여 학습시켜 둠으로써, 새롭게 입력된 일련의 2차원 화상(F)에 포함되는 것이 특정한 결함(D)의 종별인지 여부가 순차 식별되고, 식별 결과가 순차 출력된다. 순차 출력된 식별 결과와 정답의 오차는 역방향(R)으로 역전파되고, 각 층의 가중 계수 n이 순차 갱신되어, 데이터로서 축적된다. 각 상의 가중치가 순차 갱신된 상태에서, 또한 새롭게 입력된 일련의 2차원 화상(F)에 포함되는 것이 특정한 결함의 종별인지 여부가 순차 식별되어, 식별 결과가 순차 출력되고, 순차 출력된 식별 결과와 정답의 오차에 기초하여 각 층의 가중 계수 n이 순차 갱신되어, 데이터로서 축적되는 것이 반복됨으로써, 식별 결과와 정답의 오차가 작아져, 결함(D)의 종별의 식별 정밀도가 향상된다.
본 실시 형태에 따르면, 검사 대상(T)에 광을 조사하는 광원(2)과, 광원(2)으로부터 검사 대상(T)에 조사되어 검사 대상(T)을 투과 또는 반사한 광에 의한 2차원 화상(F)을 이산 시간마다 촬상하는 촬상부(3)와, 광원(2) 및 촬상부(3)에 대하여 검사 대상(T)을 반송 방향(X)으로 상대적으로 반송하는 반송부(4)와, 촬상부(3)에 의해 촬상된 2차원 화상(F)의 화상 데이터를 처리하는 화상 처리부(5)를 구비한 결함 검사 시스템(1)에 있어서, 2차원 화상(F)에 포함되는 결함(D)의 종별의 식별에 관한 기계 학습의 결과를 축적한 데이터에 기초하여, 화상 처리부(5)에 의해 촬상부(3)에서 이산 시간마다 촬상된 일련의 2차원 화상(F)에 포함되는 결함(D)의 종별이 식별되기 때문에, 이산 시간마다의 2차원 화상(F)에 기계 학습을 적용하는 것에 의한 식별 정밀도의 향상 외에도, 촬상부(3)에 의해 2차원 화상(F)에서의 반송 방향(X)과 합치하는 방향으로 휘도가 변화하는 2차원 화상(F)이 촬상되기 때문에, 이산 시간마다 2차원 화상(F)에서의 반송 방향(X)에 따른 각 부위에서 휘도가 변화하는 2차원 화상(F)에 기계 학습이 적용됨으로써, 결함(D)의 식별 정밀도를 향상시킬 수 있다.
또한, 본 실시 형태에서는, 광원(2)과 검사 대상(T) 사이에 위치하는 차광체(6)에 의해, 광원(2)으로부터 검사 대상(T)에 조사되는 광의 일부가 차광됨으로써 촬상부(3)에서 이산 시간마다 촬상되는 2차원 화상(F)에 명부(l)와 암부(d)가 형성되고, 반송부(4)에 의해, 광원(2), 차광체(6) 및 촬상부(3)에 대하여 검사 대상(T)이 명부(l)와 암부(d)의 경계선(b)에 교차하는 반송 방향(X)으로 상대적으로 반송되기 때문에, 이산 시간마다 촬상된 일련의 2차원 화상(F)에서의 검사 대상(T)의 각 부위가 명부(l) 및 암부(d)의 양쪽에 들어가고, 일련의 2차원 화상(F)에서의 검사 대상(T)의 각 부위의 보이는 방식이 이산 시간마다 보다 크게 변화되기 때문에, 결함(D)의 식별 정밀도를 향상시킬 수 있다.
이상, 본 발명의 실시 형태에 대하여 설명했지만, 본 발명은 상기 실시 형태에 한정되지 않고 다양한 형태로 실시된다. 예를 들어, 상기 실시 형태에서는, 검사 대상이 필름인 경우에 대해 중심으로 설명했지만, 본 발명의 결함 검사 시스템 및 결함 검사 방법은, 예를 들어 생산 라인에서, 용기에 충전된 액체의 충전량 검사에 적용할 수 있다. 본 실시 형태의 결함 검사 시스템(1) 및 결함 검사 방법에 의해, 용기 내의 원하는 위치까지 액체가 도달해있지 않은지, 또는 액체가 용기 내의 원하는 위치를 초과해있지 않은지 등의 결함을 검사할 수 있다.
또한, 본 실시 형태의 결함 검사 시스템(1) 및 결함 검사 방법은, 생산 라인에서, 유리 제품 등의 균열이나 흠집 등의 외관 검사에 적용할 수 있다. 유리 제품에 조명을 쏘여 촬영하면, 촬영 화상 내의 일부에 결함이 있는 경우에는 휘도가 다른 부위보다도 높아지는 것을 이용하여 결함을 추출할 수 있다.
Claims (4)
- 검사 대상에 광을 조사하는 광원과,
상기 광원으로부터 상기 검사 대상에 조사되어 상기 검사 대상을 투과 또는 반사한 상기 광에 의한 2차원 화상을 이산 시간마다 촬상하는 촬상부와,
상기 광원 및 상기 촬상부에 대하여 상기 검사 대상을 반송 방향으로 상대적으로 반송하는 반송부와,
상기 촬상부에 의해 촬상된 상기 2차원 화상의 화상 데이터를 처리하는 화상 처리부
를 구비하며,
상기 촬상부는,
상기 2차원 화상에서의 상기 반송 방향과 합치하는 방향으로 휘도가 변화하는 상기 2차원 화상을 촬상하고,
상기 화상 처리부는,
상기 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별의 식별에 관한 기계 학습의 결과를 축적한 데이터에 기초하여, 상기 촬상부에서 이산 시간마다 촬상된 일련의 상기 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별을 식별하는, 결함 검사 시스템. - 제1항에 있어서, 상기 광원과 상기 검사 대상 사이에 위치하여, 상기 광원으로부터 상기 검사 대상에 조사되는 상기 광의 일부를 차광함으로써, 상기 촬상부에서 이산 시간마다 촬상되는 상기 2차원 화상에 명부와 암부를 형성하는 차광체를 더 구비하고,
상기 반송부는, 상기 광원, 상기 차광체 및 상기 촬상부에 대하여 상기 검사 대상을 상기 명부와 상기 암부의 경계선에 교차하는 상기 반송 방향으로 상대적으로 반송하는, 결함 검사 시스템. - 결함 검사 시스템의 광원으로부터 검사 대상에 광을 조사하는 조사 공정과,
상기 결함 검사 시스템의 촬상부에 의해, 상기 조사 공정에 의해 상기 광원으로부터 상기 검사 대상에 조사되어 상기 검사 대상을 투과 또는 반사한 상기 광에 의한 2차원 화상을 이산 시간마다 촬상하는 촬상 공정과,
상기 결함 검사 시스템의 반송부에 의해, 상기 광원 및 상기 촬상부에 대하여 상기 검사 대상을 반송 방향으로 상대적으로 반송하는 반송 공정과,
상기 결함 검사 시스템의 화상 처리부에 의해, 상기 촬상 공정에서 촬상된 상기 2차원 화상의 화상 데이터를 처리하는 화상 처리 공정
을 구비하며,
상기 촬상 공정에서는,
상기 2차원 화상에서의 상기 반송 방향과 합치하는 방향으로 휘도가 변화하는 상기 2차원 화상을 촬상하고,
상기 화상 처리 공정에서는,
상기 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별의 식별에 관한 기계 학습의 결과를 축적한 데이터에 기초하여, 상기 촬상 공정에서 이산 시간마다 촬상된 일련의 상기 2차원 화상에 포함되는 결함의 종별을 식별하는, 결함 검사 방법. - 제3항에 있어서, 상기 조사 공정에서는,
상기 광원과 상기 검사 대상 사이에 위치하여, 상기 광원으로부터 상기 검사 대상에 조사되는 상기 광의 일부를 차광하는 상기 결함 검사 시스템의 차광체에 의해, 상기 촬상 공정에서 이산 시간마다 촬상되는 상기 2차원 화상에 명부와 암부를 형성하고,
상기 반송 공정에서는,
상기 광원, 상기 차광체 및 상기 촬상부에 대하여 상기 검사 대상을 상기 명부와 상기 암부의 경계선에 교차하는 상기 반송 방향으로 상대적으로 반송하는, 결함 검사 방법.
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