KR20210105185A - 얼룩 결함 검사 방법 - Google Patents

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동우 화인켐 주식회사
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Abstract

예시적인 실시예들에 따른 얼룩 결함 검사 방법은 검사 대상체로부터 얼룩 영역을 포함하는 검사 영상을 획득한다. 얼룩 영역의 대표 RGB 값과 얼룩 영역의 인접 영역의 대표 RGB 값의 차이를 계산한다. 대표 RGB 값의 차이를 검사 영상의 대표 명도 값으로 나누어 얼룩 강도를 도출한다. 얼룩 결함의 유무 및 강도를 효과적으로 검사할 수 있다.

Description

얼룩 결함 검사 방법{METHOD FOR INSPECTING SMUDGED DEFECT}
본 발명은 얼룩 결함 검사 방법에 관한 것이다.
각종 화상표시장치에 사용되는 편광 필름은 일반적으로 폴리비닐알콜계(polyvinyl alcohol, PVA) 필름에 요오드계 화합물 또는 이색성 편광물질이 흡착 배향된 편광자와 편광자 보호필름을 포함한다.
이러한 편광판은 무편광 또는 임의 편광의 자연광을 직선 편광으로 바꾸는 광학 소자이므로, 2장의 편광판을 직교 상태로 두면 통상의 백라이트 광 조사시에 광이 이를 투과할 수 없어 암 상태가 된다.
그러나, 일부 편광판의 경우 2장을 직교 상태로 두는 경우에도 빛이 100% 차단되지 않고 연신 방향으로 줄무늬 형태의 얼룩이 관찰된다. 이는, 편광판의 위치별 투과도가 전체적으로 균일하지 않기 때문이며, 염료의 불균일 염착, 접착 불량, 불균일 연신 등에 기인한다.
얼룩이 심하게 나타나는 경우, 전체적으로 균일한 휘도의 화상을 구현하기 어려워, 결국 최종 제품의 불량이 야기된다. 따라서, 편광판의 얼룩 강도를 정확하게 선별할 수 있는 방법이 요구된다.
종래의 편광판의 얼룩 검사는 검사자의 육안 관찰에 의해 이루어지고 있다.
예를 들면, 2장의 편광판을 직교 상태로 두고 백라이트 광을 조사하여 관찰하는 경우, 2장 모두 얼룩이 존재하지 않는 정상의 편광판인 경우에는 백라이트 광이 투과하지 않아 완전히 암상태가 된다. 그렇지 않은 경우에는, 광을 조사하고 관찰하면 연신 방향으로 줄무늬 형태의 얼룩을 확인할 수 있다.
이와 같은 검사 방법은 검사자의 주관에 따라 제품의 불량 정도가 판별되기 때문에, 균일한 품질의 제품을 생산해내기 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 검사자의 숙련도가 낮을 경우 검사 효율이 감소하고 오검사율이 증가할 수 있다.
예를 들면, 한국특허공개공보 제10-2015-0085398호에는 부위별 투과광의 휘도와 기준 휘도의 차이가 소정 값 이상인 경우 얼룩으로 판정하는 편광판의 얼룩 검사 방법이 개시되어 있으나, 상기 검사 방법을 이용할 경우 육안 검사 결과와 차이가 발생하는 문제가 있다.
한국특허공개공보 제10-2015-0085398호
본 발명의 일 과제는 우수한 검사 성능을 갖는 얼룩 결함 검사 방법을 제공하는 것이다.
1. 검사 대상체로부터 얼룩 영역을 포함하는 검사 영상을 획득하는 단계; 상기 얼룩 영역의 대표 RGB 값과 상기 얼룩 영역의 인접 영역의 대표 RGB 값의 차이를 계산하는 단계; 및 상기 대표 RGB 값의 차이를 상기 검사 영상의 대표 명도 값으로 나누어 얼룩 강도를 도출하는 단계를 포함하는, 얼룩 결함 검사 방법.
2. 위 1에 있어서, 상기 얼룩 영역의 대표 RGB 값은 상기 얼룩 영역의 평균 RGB 값을 을 포함하고, 상기 인접 영역의 대표 RGB 값은 상기 인접 영역의 평균 RGB 값을 포함하는, 얼룩 결함 검사 방법.
3. 위 1에 있어서, 상기 검사 영상의 대표 명도 값은 상기 검사 영상의 전체 영역의 평균 그레이스케일을 포함하는, 얼룩 결함 검사 방법.
4. 위 1에 있어서, 상기 대표 RGB 값 차이는 상기 얼룩 영역 및 상기 인접 영역의 R값들, G값들 및 B값들 사이의 각각의 증감 방향을 반영한 제곱합제곱근(root sum square)인, 얼룩 결함 검사 방법.
5. 위 1에 있어서, 상기 대표 RGB 값 차이는 하기 수학식 1을 만족하는, 얼룩 결함 검사 방법:
[수학식 1]
Figure pat00001
(수학식 1에 있어서, R1, G1 및 B1은 얼룩 영역의 대표 RGB 값이고, R2, G2 및 B2는 인접 영역의 대표 RGB 값임).
6. 위 1에 있어서, 상기 얼룩 영역 및 상기 인접 영역은 상기 검사 대상체의 폭 방향에 대하여 교대로 반복되는, 얼룩 결함 검사 방법.
7. 위 1에 있어서, 상기 얼룩 강도를 상기 얼룩 영역 및 상기 인접 영역 사이의 거리로 나누어 얼룩 강도 변화율을 도출하는 단계를 더 포함하는, 얼룩 결함 검사 방법.
8. 위 1에 있어서, 상기 검사 영상을 획득하는 단계는 상기 검사 대상체의 상부 및 하부에 상부 편광판 및 하부 편광판을 각각 배치하고 상기 상부 편광판, 상기 검사 대상체 및 상기 하부 편광판을 투과하도록 광을 조사하는 것을 포함하는, 얼룩 결함 검사 방법.
9. 위 8에 있어서, 상기 검사 대상체, 상기 상부 편광판 및 상기 하부 편광판은 평행하게 배치되는, 얼룩 결함 검사 방법.
10. 위 9에 있어서, 상기 검사 영상은 상기 검사 대상체, 상기 상부 편광판 및 상기 하부 편광판에 수직으로 배치된 광원 및 촬영 장치에 의해 획득되는, 얼룩 결함 검사 방법.
11. 위 1에 있어서, 상기 검사 대상체는 편광 필름을 포함하는, 얼룩 결함 검사 방법.
본 발명의 예시적인 실시예들에 따르면 얼룩 영역과 인접 영역의 대표 RGB 값 차이를 검사 영상의 대표 명도 값으로 나누어 얼룩 강도를 도출할 수 있다. 이 경우, 검사 장치를 통한 검사 결과를 육안 검사 결과와 동기화시킬 수 있다. 따라서, 얼룩 결함 검사를 자동화시키고 얼룩 결함 검출 성능을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른 얼룩 결함 검사 방법을 나타내는 개략적인 흐름도이다.
도 2는 예시적인 실시예들에 따른 얼룩 결함 검사 장치를 나타내는 개략적인 측면도이다.
도 3은 예시적인 실시예들에 따라 획득된 얼룩 영역 및 인접 영역을 포함하는 검사 영상이다.
본 발명의 예시적인 실시예들은 검사 영상의 얼룩 영역과 인접 영역의 대표 RGB 값의 차이를 검사 영상의 대표 명도 값으로 나누어 얼룩 강도를 도출하는 얼룩 결함 검사 방법을 제공한다. 얼룩 결함의 유무 및 강도를 효과적으로 검사할 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예들에 대해 상세히 설명하기로 한다. 그러나 이는 예시적인 것에 불과하며 본 발명이 예시적으로 설명된 구체적인 실시 형태로 제한되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른 얼룩 결함 검사 방법을 나타내는 개략적인 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 검사 대상체로부터 얼룩 영역을 포함하는 검사 영상을 획득할 수 있다(예를 들면, 단계 S10).
상기 검사 대상체는 소정량의 광을 투과하는 필름일 수 있다. 예를 들면, 상기 검사 대상체는 편광 필름일 수 있다.
상기 검사 대상체는 예를 들면, 얼룩 결함을 가질 수 있다. 상기 얼룩 결함은 상기 검사 대상체를 관찰할 때, 명도 등의 색이 불균일하게 관찰되는 부분을 포함할 수 있다. 예를 들면, 검사 대상체가 편광판일 경우, 연신, 염색 등의 제조 공정에 적용된 불균일성이 상기 얼룩 결함을 야기할 수 있다.
예를 들면, 상기 검사 영상은 도 2에 도시된 얼룩 결함 검사 장치에 의해 획득될 수 있다.
도 2는 예시적인 실시예들에 따른 얼룩 결함 검사 장치를 나타내는 개략적인 측면도이다.
도 2를 참조하면, 얼룩 결함 검사 장치(10)는 광원(100), 하부 편광판(110), 상부 편광판(130), 촬상부(140) 및 처리부(150)를 포함할 수 있다. 하부 편광판(110) 및 상부 편광판(130)의 사이에는 검사 대상체(120)가 배치될 수 있다.
광원(100)은 하부 편광판(110)에 광을 조사할 수 있다. 상기 광은 하부 편광판(110), 검사 대상체(120) 및 상부 편광판(130)을 통과하여 촬상부(140)에서 수득될 수 있다.
광원(100)은 메탈 할라이드(metal halide lamp), LED 램프 등을 포함할 수 있다. 광원(100)은 바(bar) 형상을 가질 수 있다. 상기 바 형상은 검사 대상체(120)의 폭 이상의 길이를 가질 수 있다.
하부 편광판(110) 및 상부 편광판(130)은 서로 평행하게 배치될 수 있다. 검사 대상체(120)는 하부 편광판(110) 및 상부 편광판(130)과 평행하게 배치될 수 있다.
예를 들면, 하부 편광판(110)의 편광축과 상부 편광판(130)의 편광축은 서로 평행할 수 있다. 서로 평행한 편광축을 갖는 상부 및 하부 편광판(110, 130) 사이에 검사 대상체(120)의 편광축이 직교되도록 배치하여 검사를 수행할 수 있다.
일부 실시예들에 있어서, 하부 편광판(110)의 편광축과 상부 편광판(130) 편광축은 평행 기준 약 1 내지 5도의 각도를 형성할 수 있다. 이 경우, 검사 이미지의 광량이 증가할 수 있다. 검사 대상체(120)의 편광축은 하부 편광판(110)의 편광축 및 상부 편광판(130)의 편광축 중 하나와 직교하게 배치될 수 있다.
검사 대상체(120)에 얼룩 결함이 존재하지 않을 경우, 촬상부(140)에서는 암화상이 획득될 수 있다. 검사 대상체(120)에 얼룩 결함이 존재할 경우, 광의 산란, 회절 등에 의해 촬상부(140)에 상기 얼룩 결함에 대응되는 얼룩 영역을 포함하는 검사 영상이 획득될 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 검사 대상체(120)는 하부 편광판(110) 및 상부 편광판(130) 사이에 배치될 수 있다.
촬상부(140)는 하부 편광판(110), 검사 대상체(120) 및 상부 편광판(130)을 통과한 빛을 수득하여 검사 영상을 획득할 수 있다. 촬상부(140) 라인 스캔 카메라를 포함할 수 있다. 바람직하게는, 촬상부(140)는 컬러 라인 스캔 카메라를 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 얼룩 영역과 인접 영역의 대비가 강조될 수 있다.
처리부(150)는 촬상부(140)에서 수득된 검사 영상을 토대로 후술하는 연산 처리를 수행할 수 있다. 처리부(150)는 상기 연산 처리를 기반으로 검사 대상체의 얼룩 결함의 유무 및 강도를 판단할 수 있다.
예시적인 실시예들에 있어서, 광원(100) 및 촬상부(140)는 하부 편광판(110) 및 상부 편광판(130)을 사이에 두고 대향 배치될 수 있다. 예를 들면, 광원(100) 및 촬상부(140)는 하부 편광판(110) 및 상부 편광판(130)의 수직 방향 연장선 상에 배치될 수 있다.
도 3은 예시적인 실시예들에 따라 획득된 얼룩 영역 및 인접 영역을 포함하는 검사 영상이다.
도 3을 참조하면, 상기 검사 영상은 얼룩 영역(SA) 및 인접 영역(AA)을 포함할 수 있다.
얼룩 영역(SA)은 검사 대상체(120)의 상기 얼룩 결함에 대응하는 영역일 수 있다. 상기 검사 영상에서 얼룩 영역(SA)에 인접하는 영역은 인접 영역(AA)으로 정의될 수 있다.
얼룩 영역(SA)은 상기 검사 영상의 배경에 비하여 명도가 높거나 낮을 수 있다. 예를 들면, 도 3에서는 얼룩 영역(SA)의 명도가 상기 배경(예를 들면, 인접 영역(AA))보다 낮게 나타난다.
얼룩 영역(SA)은 예를 들면, 검사 대상체(120)의 길이 방향으로 연장될 수 있다. 예시적인 실시예들에 있어서, 얼룩 영역(SA)은 검사 대상체(120)의 폭 방향으로 반복하여 형성될 수 있다.
예시적인 실시예들에 있어서, 얼룩 영역(SA) 및 인접 영역(AA)은 검사 대상체(120)의 폭 방향에 대하여 교대로 반복될 수 있다.
상기 얼룩 영역의 대표 RGB 값과 상기 인접 영역의 대표 RGB 값의 차이를 계산할 수 있다(예를 들면, 단계 S20).
상기 얼룩 영역의 대표 RGB 값은 상기 얼룩 영역의 평균 RGB 값을 포함할 수 있다. 상기 인접 영역의 대표 RGB 값은 상기 인접 영역의 평균 RGB 값을 포함할 수 있다.
예시적인 실시예들에 있어서, 상기 대표 RGB 값 차이는 상기 얼룩 영역 및 상기 인접 영역 각각의 R값들, G값들 및 B값들의 증감 방향을 반영한 제곱합제곱근(root sum square)으로 계산될 수 있다.
예를 들면, 상기 대표 RGB 값 차이는 하기 수학식 1을 통해 계산될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00002
수학식 1에 있어서, R1, G1 및 B1은 상기 얼룩 영역의 대표 RGB 값이고, R2, G2 및 B2는 상기 인접 영역의 대표 RGB 값일 수 있다.
수학식 1에 있어서, 하기 수학식 2 부분은 상기 얼룩 영역의 R 값과 상기 인접 영역의 R 값의 증감 경향을 반영할 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00003
예를 들면, 제곱합제곱근에 R값, G값 및 B값 각각의 증감 경향을 반영하여 계산된 RGB 값 차이를 육안 검사 시의 차이와 유사하게 만들 수 있다.
상기 대표 RGB 값의 차이를 상기 검사 영상의 대표 명도 값으로 나누어 얼룩 강도를 도출할 수 있다(예를 들면, 단계 S30).
상기 명도 값은 그레이스케일(greyscale)로 나타낼 수 있다. 상기 그레이 스케일은 예를 들면, 0 내지 255의 숫자로 표현된 명도 값을 포함할 수 있다.
상기 검사 대상체의 대표 명도 값은 상기 검사 영상의 전체 영역의 각 지점(예를 들면, 픽셀)들의 평균 그레이스케일로 나타날 수 있다. 상기 대표 명도 값으로 상기 대표 RGB 값 차이를 나눌 경우, 상기 검사 영상의 전체적인 명도를 기준으로 한 상기 얼룩 영역과 상기 인접 영역의 색 차이를 도출할 수 있다, 상기 색 차이는 얼룩 결함의 강도로 제공될 수 있다.
통상적으로, 육안 관찰 시에는 착시 등으로 인해 실제로는 동일한 강도의 얼룩 결함이라도 주변의 밝기에 따라 상이한 강도를 갖는 것으로 관찰될 수 있다. 또한, 주변이 밝을 경우, 강한 강도의 얼룩 결함이더라도 약한 강도로 관찰된다.
검사 영상의 전체적인 명도를 반영하지 않은 RGB 값 차이는 상술한 육안 검사 시 관찰되는 강도를 반영하지 못한다. 하지만, 상기 대표 RGB 값의 차이를 상기 검사 영상의 대표 밝기 값으로 나눌 경우, 처리부(150)에 의해 계산 및 판정되는 얼룩 강도와 육안으로 관찰되는 얼룩 강도를 실질적으로 유사하게 할 수 있다. 따라서, 얼룩 결함을 자동화된 검사 방법에 의해 실질적으로 정확하게 검사할 수 있다.
예를 들면, 상기 얼룩 강도가 타겟 값 이상일 경우, 상기 얼룩 영역에 대응되는 얼룩 결함을 포함하는 검사 대상체를 불량으로 판정할 수 있다. 또한, 상기 얼룩 강도가 타겟 값 미만으로서 육안 관찰 시 실질적으로 시인되지 않을 경우, 상기 얼룩 영역에 대응되는 얼룩 결함을 포함하는 검사 대상체를 정상으로 판정할 수 있다.
예시적인 실시예들에 있어서, 상기 얼룩 강도를 상기 얼룩 영역 및 상기 인접 영역 사이의 거리로 나누어 얼룩 강도 변화율을 도출할 수 있다(예를 들면, 단계 S40).
따라서, 상기 얼룩 강도 변화율은 단위 거리 당 얼룩 강도 변화량으로 정의될 수 있다. 상기 단위 거리 당 얼룩 강도 변화량으로부터 검사 대상체(120)의 영역 별 얼룩 강도 및 얼룩이 집중된 영역을 판정할 수 있다.
예를 들면, 상기 얼룩 강도 변화율이 타겟 값 이상일 경우, 상기 얼룩 영역에 대응되는 얼룩 결함을 포함하는 검사 대상체를 불량으로 판정할 수 있다. 또한, 상기 얼룩 강도 변화율이 타겟 값 미만으로서 육안 관찰 시 실질적으로 시인되지 않을 경우, 상기 얼룩 영역에 대응되는 얼룩 결함을 포함하는 검사 대상체를 정상으로 판정할 수 있다.
예시적인 실시예들에 따른 얼룩 결함 검사 방법은 종래 육안 관찰에 의존하던 편광판의 얼룩 결함 검사를 검사 장치를 통해 자동화할 수 있다. 따라서, 검사자에 따른 검사 품질 편차, 검사의 일관성 및 검사 효율을 개선할 수 있다. 또한, 자동화된 얼룩 검사의 성능을 육안 검사와 유사한 수준으로 향상시킬 수 있다.
10: 얼룩 강도 검사 장치
100: 광원 110: 하부 편광판
120: 검사 대상체 130: 상부 편광판
140: 촬상부 150: 처리부

Claims (11)

  1. 검사 대상체로부터 얼룩 영역을 포함하는 검사 영상을 획득하는 단계;
    상기 얼룩 영역의 대표 RGB 값과 상기 얼룩 영역의 인접 영역의 대표 RGB 값의 차이를 계산하는 단계; 및
    상기 대표 RGB 값의 차이를 상기 검사 영상의 대표 명도 값으로 나누어 얼룩 강도를 도출하는 단계를 포함하는, 얼룩 결함 검사 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 얼룩 영역의 대표 RGB 값은 상기 얼룩 영역의 평균 RGB 값을 포함하고, 상기 인접 영역의 대표 RGB 값은 상기 인접 영역의 평균 RGB 값을 포함하는, 얼룩 결함 검사 방법.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 검사 영상의 대표 명도 값은 상기 검사 영상의 전체 영역의 평균 그레이스케일을 포함하는, 얼룩 결함 검사 방법.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 대표 RGB 값 차이는 상기 얼룩 영역 및 상기 인접 영역의 R값들, G값들 및 B값들 사이의 각각의 증감 방향을 반영한 제곱합제곱근(root sum square)인, 얼룩 결함 검사 방법.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 대표 RGB 값 차이는 하기 수학식 1을 만족하는, 얼룩 결함 검사 방법:
    [수학식 1]
    Figure pat00004

    (수학식 1에 있어서, R1, G1 및 B1은 얼룩 영역의 대표 RGB 값이고, R2, G2 및 B2는 인접 영역의 대표 RGB 값임).
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 얼룩 영역 및 상기 인접 영역은 상기 검사 대상체의 폭 방향에 대하여 교대로 반복되는, 얼룩 결함 검사 방법.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 얼룩 강도를 상기 얼룩 영역 및 상기 인접 영역 사이의 거리로 나누어 얼룩 강도 변화율을 도출하는 단계를 더 포함하는, 얼룩 결함 검사 방법.
  8. 청구항 1에 있어서, 상기 검사 영상을 획득하는 단계는 상기 검사 대상체의 상부 및 하부에 상부 편광판 및 하부 편광판을 각각 배치하고 상기 상부 편광판, 상기 검사 대상체 및 상기 하부 편광판을 투과하도록 광을 조사하는 것을 포함하는, 얼룩 결함 검사 방법.
  9. 청구항 8에 있어서, 상기 검사 대상체, 상기 상부 편광판 및 상기 하부 편광판은 평행하게 배치되는, 얼룩 결함 검사 방법.
  10. 청구항 9에 있어서, 상기 검사 영상은 상기 검사 대상체, 상기 상부 편광판 및 상기 하부 편광판에 수직으로 배치된 광원 및 촬영 장치에 의해 획득되는, 얼룩 결함 검사 방법.
  11. 청구항 1에 있어서, 상기 검사 대상체는 편광 필름을 포함하는, 얼룩 결함 검사 방법.
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