[go: up one dir, main page]

KR20240044042A - 대상체의 물질 검출 장치 및 대상체의 물질 검출 방법 - Google Patents

대상체의 물질 검출 장치 및 대상체의 물질 검출 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20240044042A
KR20240044042A KR1020220123278A KR20220123278A KR20240044042A KR 20240044042 A KR20240044042 A KR 20240044042A KR 1020220123278 A KR1020220123278 A KR 1020220123278A KR 20220123278 A KR20220123278 A KR 20220123278A KR 20240044042 A KR20240044042 A KR 20240044042A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
substance
determining
brightness
size
detecting substances
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
KR1020220123278A
Other languages
English (en)
Inventor
이고은
김용석
조영란
Original Assignee
엘지이노텍 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엘지이노텍 주식회사 filed Critical 엘지이노텍 주식회사
Priority to KR1020220123278A priority Critical patent/KR20240044042A/ko
Priority to PCT/KR2023/015119 priority patent/WO2024072152A1/ko
Publication of KR20240044042A publication Critical patent/KR20240044042A/ko
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N2021/1765—Method using an image detector and processing of image signal
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20172—Image enhancement details
    • G06T2207/20182—Noise reduction or smoothing in the temporal domain; Spatio-temporal filtering

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

대상체의 물질 검출 방법은 대상체의 특정 영역에 대한 영상 데이터를 획득하고, 상기 획득된 영상 데이터에 포함된 복수의 특징을 추출하며, 상기 추출된 복수의 특징 중 적어도 하나 이상을 바탕으로 적어도 하나 이상의 물질을 결정한다.

Description

대상체의 물질 검출 장치 및 대상체의 물질 검출 방법{An apparatus for detecting substance in an object and a method for detecting the substance in the object}
실시예는 대상체의 물질 검출 장치 및 대상체의 물질 검출 방법에 관한 것이다.
원자재와 같은 대상체를 바탕으로 제품을 생산하는 제조업체의 경우, 원자재에 포함된 물질의 종류나 물질의 특징을 알고 싶어하지만, 원자재 공급업체가 정보 보안 등을 이유를 근거로 해당 정보를 제공하지 않고, 해당 원자재에 포함된 물질의 종류나 물질의 특징을 알 수 없다.
제조업체가 원자재에 포함된 물질의 종류나 물질의 특성을 알 수 있는 경우, 이들 물질이 제품을 제조하는 과정에서 어떻게 변하거나 관련되는지에 대한 인과성을 파악하여, 그 인과성을 토대로 제품 생산시 발생될 수 있는 불량을 최소화할 수 있다. 또한, 제조업체가 원자재에 포함된 물질의 종류나 물질의 특성을 알 수 있는 경우, 제품 생산시 발생될 수 있는 불량을 최소화하기 위한 물질의 종류의 변경이나 물질 특성의 조절 등에 대한 정보를 원자재 공급업체에 피드백하여, 후에 원자재 공급업체로부터 더 좋은 품질의 원자재를 공급받아 더욱더 우수한 양품의 제품을 제조할 수 있다.
따라서, 대상체에 포함된 물질의 종류나 물질 특징을 쉽게 파악할 수 있는 기술이 강력이 요구되고 있다.
실시예는 전술한 문제 및 다른 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다.
실시예의 다른 목적은 대상체에 포함된 물질을 손쉽게 파악할 수 있는 대상체의 물질 검출 장치 및 대상체의 물질 검출 방법을 제공하는 것이다.
또한 실시예의 또 다른 목적은 대상체로부터 획득된 영상을 토대로 물질을 파악하므로, 구조가 단순하고 비용이 줄일 수 있는 대상체의 물질 검출 장치 및 대상체의 물질 검출 방법을 제공하는 것이다.
실시예의 기술적 과제는 본 항목에 기재된 것에 한정되지 않으며, 발명의 설명을 통해 파악될 수 있는 것을 포함한다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 실시예의 일 측면에 따르면, 대상체의 물질 검출 방법은, 대상체의 특정 영역에 대한 영상 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 영상 데이터에 포함된 복수의 특징을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 복수의 특징 중 적어도 하나 이상을 바탕으로 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계;를 포함한다.
상기 복수의 특징은 밝기, 크기, 모양 및 컬러를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계는, 상기 밝기를 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계는, 상기 밝기 및 상기 크기를 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계는, 상기 밝기, 상기 크기 및 상기 모양을 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계는, 상기 밝기, 상기 크기, 상기 모양 및 상기 컬러를 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 복수의 특징은 선명도를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계는, 상기 선명도를 바탕으로 보이드(void)를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나 이상의 물질은 글라스 패브릭(glass fabric), 적어도 하나 이상의 필러 및 레진 중 적어도 하나 이상일 수 있다.
상기 복수의 특징을 추출하는 단계 이전에, 상기 획득된 영상 데이터를 디노이즈(denoise)하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 실시예의 다른 측면에 따르면, 대상체의 물질 검출 장치는, 대상체의 특정 영역에 대한 영상 데이터를 획득하는 영상 획득부; 상기 획득된 영상 데이터에 포함된 복수의 특징을 추출하는 특징 추출부; 및 상기 추출된 복수의 특징 중 적어도 하나 이상을 바탕으로 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 물질 결정부;를 포함한다.
상기 복수의 특징은 밝기, 크기, 모양 및 컬러를 포함할 수 있다.
상기 물질 결정부는, 상기 밝기를 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정할 수 있다.
상기 물질 결정부는, 상기 밝기 및 상기 크기를 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정할 수 있다.
상기 물질 결정부는, 상기 밝기, 상기 크기 및 상기 모양을 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정할 수 있다.
상기 물질 결정부는, 상기 밝기, 상기 크기, 상기 모양 및 상기 컬러를 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정할 수 있다.
상기 복수의 특징은 선명도를 포함할 수 있다. 상기 물질 결정부는, 상기 선명도를 바탕으로 보이드를 결정할 수 있다.
상기 적어도 하나 이상의 물질은 글라스 패브릭, 적어도 하나 이상의 필러 및 레진 중 적어도 하나 이상일 수 있다.
상기 대상체의 물질 검출 장치는, 상기 획득된 영상 데이터를 디노이즈하는 디노이즈부;를 포함할 수 있다.
실시예에 따른 대상체의 물질 검출 장치 및 대상체의 물질 검출 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.
실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 대상체에서 획득된 영상 데이터를 통해 대상체에 포함된 다양한 물질을 손쉽게 파악할 수 있다는 장점이 있다.
실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 대상체로부터 획득된 영상을 토대로 물질을 파악하므로, 구조가 단순하고 비용이 줄일 수 있다는 장점이 있다.
실시예의 적용 가능성의 추가적인 범위는 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다. 그러나 실시예의 사상 및 범위 내에서 다양한 변경 및 수정은 당업자에게 명확하게 이해될 수 있으므로, 상세한 설명 및 바람직한 실시예와 같은 특정 실시예는 단지 예시로 주어진 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 실시예에 따른 회로 기판을 도시한 단면도이다.
도 2는 제1 실시예에 따른 대상체의 물질 검출 장치를 도시한 블록도이다.
도 3은 실시예에 따른 대상체의 물질 검출 방법을 설명하는 순서도이다.
도 5a 및 도 5b는 크기에 따라 물질을 검출하는 모습을 도시한다.
도 6a 내지 도 6f는 레진을 검출하는 모습을 도시한다.
도 7a 및 도 7b는 필러를 검출하는 모습을 도시한다.
도 8a 및 도 8b는 글라스 패브릭을 검출하는 모습을 도시한다.
도 9a 및 도 9b는 보이드를 검출하는 모습을 도시한다.
도 10은 컬러에 따라 물질을 검출하는 모습을 도시한다.
도 11은 제2 실시예에 따른 대상체의 물질 검출 장치를 도시한 블록도이다.
도 12a 및 도 12b는 디노이즈 전후의 영상을 도시한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 '모듈' 및 '부'는 명세서 작성의 용이함이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것이며, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되는 것은 아니다. 또한, 층, 영역 또는 기판과 같은 요소가 다른 구성요소 '상(on)'에 존재하는 것으로 언급될 때, 이것은 직접적으로 다른 요소 상에 존재하거나 또는 그 사이에 다른 중간 요소가 존재할 수도 있는 것을 포함한다.
실시예는 원자재와 같은 대상체에 포함된 물질의 종류를 손쉽게 파악할 수 있는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
이하의 설명에서 원자재로서 회로 기판을 대표적으로 제시하고 있지만, 실시예는 적어도 하나 이상의 물질을 포함하는 원자재를 포함할 수 있다. 아울러, 실시예는 원자재 이외에 적어도 하나 이상의 물질을 포함하는 부재를 포함할 수도 있다.
도 1은 실시예에 따른 회로 기판을 도시한 단면도이다.
도 1을 참조하면, 실시예에 따른 회로 기판은 복수의 프리프레그(prepreg, 110), 이들 프리프레그(110) 사이에 레진층(120) 및 복수의 비아(151, 152)를 포함할 수 있다.
프리프레그(110)는 유리 섬유 실(glass yarn)로 직조된 글라스 패브릭(112)과 같은 직물 시트 형태의 섬유층에 에폭시 수지(111) 등을 함침한 후 열압착함으로써 형성될 수 있다. 다만, 실시 예는 이에 한정되지 않는다. 즉, 프리프레그(110)는 탄소 섬유 실로 직조된 직물 시트 형태의 섬유층을 포함할 수도 있다.
프리프레그(110) 사이에 레진층(120)이 위치된 후, 프레스에 의한 열 압착 방식의 가압을 통해 기판이 완성될 수 있다. 이후, 프리프레그(110)를 드릴링(drilling)하여 비아 홀이 형성되고, 이 비아 홀에 도전성 물질이 채워지거나 도전성 물질로 도금함으로써, 비아(151, 152)가 형성될 수 있다. 도전성 물질은 Cu, Ag, Sn, Au, Ni 및 Pd 중 선택되는 어느 하나의 물질일 수 있다. 비아 홀은 기계, 레이저 및 화학 가공 중 어느 하나의 가공 방식에 의해 형성될 수 있다.
비아(151, 152)는 프리프레그(110)의 상측 및/또는 하측에 구비된 회로 패턴(141 내지 143)에 전기적으로 연결될 수 있다.
한편, 미설명 부호 113은 보이드로서, 물질이 존재하지 않는 빈 공간일 수 있다. 또한, 미설명 부호 130은 필러이다. 필러 130은 서로 상이한 다양한 종류의 필러가 포함될 수 있다.
도 2는 제1 실시예에 따른 대상체의 물질 검출 장치를 도시한 블록도이다.
이하의 설명에서 설명의 편의를 위해 도 1에 도시된 기판을 대상체로 한정하고 있지만, 실시예는 도 1에 도시된 기판 이외의 다른 부재에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 제1 실시예에 따른 대상체의 물질 검출 장치(200)는 영상 획득부(210), 특징 추출부(220) 및 물질 결정부(230)를 포함할 수 있다.
영상 획득부(210)는 대상체의 특정 영역에 대한 영상 데이터를 획득할 수 있다.
영상 데이터는 파괴 검사 방식을 통해 획득될 수 있다. 예컨대, 대상체의 특정 단면이 노출되도록 대상체가 절단되고, 절단된 특정 단면에 대해 영상 데이터가 획득될 수 있다. 예컨대, 영상 데이터는 예컨대, 현미경, SEM이나 TEM 등에 의해 획득될 수 있지만, 이에 대해서는 한정하지 않는다.
한편, 실시예는 비파괴 검사 방식을 통해 촬영하고자 하는 특정 영역에 대한 영상 데이터가 획득될 수도 있다.
특징 추출부(220)는 영상 데이터에 포함된 복수의 특징을 추출할 수 있다. 복수의 특징은 예컨대, 밝기, 크기, 모양, 컬러, 선명도 등을 포함할 수 있다.
영상 데이터에는 밝기, 경계, 컬러, 선명도 등에 의해 서로 구분 가능한 다양한 물질이 포함될 수 있다. 즉, 이들 물질들은 서로 간에 밝기, 경계, 컬러, 선명도 등에 의해 서로 구분 가능하다. 도 1에 도시된 기판에는 서로 상이한 다양한 물질들을 의미할 수 있다. 다시 말해, 다양한 물질의 구성에 의해 기판이 형성될 수 있다. 이들 물질들은 레진, 글라스 패브릭, 필터 등일 수 있다. 보이드 또한 기판에 포함되는 것으로서, 물질의 일종으로 분류될 수 있다.
물질 결정부(230)는 특징 추출부(220)에서 추출된 복수의 특징 중 적어도 하나 이상을 바탕으로 적어도 하나 이상의 물질을 결정할 수 있다. 즉, 밝기, 크기, 모양 및 컬러 중 적어도 하나 이상을 바탕으로 적어도 하나 이상의 물질이 결정될 수 있다.
도 1에 도시한 기판에 물질로서, 레진, 적어도 하나 이상의 필러, 글라스 패브릭 및 보이드가 포함되므로, 밝기, 크기, 모양 및 컬러 중 적어도 하나 이상을 바탕으로 레진, 적어도 하나 이상의 필러, 글라스 패브릭 및 보이드 중 적어도 하나 이상이 결정될 수 있다.
예컨대, 물질 결정부(230)는 밝기를 바탕으로 적어도 하나 이상의 물질이 결정될 수 있다.
예컨대, 물질 결정부(230)는 밝기 및 크기를 바탕으로 적어도 하나 이상의 물질이 결정될 수 있다.
예컨대, 물질 결정부(230)는 밝기, 크기 및 모양을 바탕으로 적어도 하나 이상의 물질이 결정될 수 있다.
예컨대, 물질 결정부(230)는 밝기, 크기, 모양 및 컬러를 바탕으로 적어도 하나 이상의 물질이 결정될 수 있다.
한편, 물질 결정부(230)는 선명도를 바탕으로 보이드를 결정할 수 있다. 도 9a에 도시한 바와 같이, 영상 데이터에서 컬러로 볼 때, 레진과 보이드 모두 블랙으로 보이므로, 서로 구분이 되지 않을 수 있어, 보이드와 레진의 결정시 오류가 발생될 수 있다. 따라서, 특징으로서 선명도를 고려하여, 선명도의 크기를 통해 레진과 보이드를 구분할 수 있다. 선명도를 높여, 보이드의 경계가 명확히 드러나도록 할 수 있다. 이러한 경우, 보이드가 레진에 비해 상대적으로 매우 작은 점을 감안, 선명도를 높여 사이즈가 레진에 비해 매우 작은 윤각을 갖는 물질이 보이드로 결정될 수 있다.
한편, 제1 실시예에 따른 대상체의 물질 검출 장치(200)는 영상 데이터, 물질들 각각의 다양한 정보, 즉 밝기 정보, 크기 정보, 모양 정보, 컬러 정보, 사이즈 정보 등을 저장하는 저장부(미도시)를 포함할 수 있다. 저장부는 실시예에서 생성되는 다양한 데이터나 정보가 저장될 수 있다.
제1 실시예에 따른 대상체의 물질 검출 장치(200)는 상기 검출되거나 결정된 물질들 각각을 구분하기 위한 라벨링하는 라벨링부(미도시)를 포함할 수 있다. 라벨링은 컬러, 문자, 그림, 도형, 하일라이트 등으로 처리될 수 있다.
제1 실시예에 따른 대상체의 물질 검출 장치(200)는 사이즈나 면적을 계산하는 산출부(또는 연산부, 미도시)를 포함할 수 있다.
도 3은 실시예에 따른 대상체의 물질 검출 방법을 설명하는 순서도이다.
도 2 및 도 3에 도시한 바와 같이, 영상 획득부(210)에 의해 영상 데이터가 획득되고(S310), 특징 추출부(220)에 의해 복수의 특징이 추출되며(S320), 물질 결정부(230)에 의해 적어도 하나 이상의 물질이 결정될 수 있다(S330).
이하 도 4 내지 도 10을 참조하여 복수의 특징을 이용하여 적어도 하나 이상의 물질이 결정되는 방법을 설명한다.
도 4는 밝기에 따라 물질을 검출하는 모습을 도시한다.
도 4에 도시한 바와 같이, 복수의 특징 중 하나인 밝기를 이용하여 보이드, 레진 및 필러가 결정될 수 있다.
영상 데이터에 서로 크기, 모양, 컬러 등에 의해 구분된 다양한 물질들이 포함될 수 있다. 이들 물질들의 밝기 또한 상이할 수 있다. 해당 영상 데이터에 포함된 물질들의 밝기에 따른 개수를 도 4에 도시한 바와 같이 도시될 수 있다. 밝기의 단위는 계조(gray-scale)일 수 있지만, 이에 대해서는 한정하지 않는다.
0계조와 A계조 사이에 해당하는 물질은 보이드이고, A계조와 B계조 사이에 해당하는 물질은 레진이며, B계조 이상에 해당하는 물질은 필러일 수 있다.
따라서, 영상 데이터에서 추출된 물질들 중에서 0계조에서 A계조 사이에 분포되는 물질들은 보이드로 결정되고, A계조와 B계조 사이에 분포되는 물질들은 레진으로 결정되며, B계조 이상으로서 분포되는 물질들은 필러로 결정될 수 있다.
도 4에 도시한 바와 달리, 보이드, 레진 및 필러 대신에 다른 물질들로 결정될 수도 있다.
도 5a 및 도 5b는 크기에 따라 물질을 검출하는 모습을 도시한다.
도 5a 및 도 5b에 도시한 바와 같이, 크기에 따라 서로 상이한 물질이 검출될 수 있다.
a 사이즈와 같거나 큰 물질이 글라스 패브릭(315)로 결정되고(도 5a), b사이즈보다 작은 물질이 필러(312)로 결정될 수 있다(도 5b). a 사이즈는 b 사이즈보다 수배에서 수십배 클 수 있지만, 이에 대해서는 한정하지 않는다.
만일 필러(312)가 여러 종류로 구분되는 경우, b 사이즈는 b-1 사이즈, b-2 사이즈, b-3 사이즈 등으로 기준 사이즈가 설정될 수 있다. b-1 사이즈보다 b-2 사이즈가 작고, b-2 사이즈보다 b-3 사이즈보다 작을 수 있다.
도 6a 내지 도 6f는 레진을 검출하는 모습을 도시한다.
도 6a는 도 2에 도시된 영상 획득부(210)에서 획득된 영상 데이터의 원본이고, 도 6b 내지 도 6f는 서로 상이한 기준값에 따라 레진이 검출되는 면적이 달라짐을 보여준다.
도 6b는 5pixels인 기준값을 초과할 때 검출된 레진(311)의 분포로서, 5개 화소의 전체 면적보다 큰 레진(311)만이 검출될 수 있다. 도 6c는 15pixels인 기준값을 초과할 때 검출된 레진(311)의 분포로서, 15개 화소의 전체 면적보다 큰 레진(311)만이 검출될 수 있다. 도 6d는 25pixels인 기준값을 초과할 때 검출된 레진(311)의 분포로서, 25개 화소의 전체 면적보다 큰 레진(311)만이 검출될 수 있다. 도 6e는 35pixels인 기준값을 초과할 때 검출된 레진(311)의 분포로서, 35개의 화소의 전체 면적보다 큰 레진(311)만이 검출될 수 있다. 도 6f는 50pixels인 기준값을 초과할 때 검출된 레진(311)의 분포로서, 50개의 화소의 전체 면적보다 큰 레진(311)만이 검출될 수 있다.
도 6b 내지 도 6f에 도시한 바와 같이, 기준값의 크기에 따라 검출되는 레진(311)의 분포 정도가 달라질 수 있다. 기준값이 낮거나 크면 검출되는 레진(311)이 적거나 많아, 레진(311) 검출의 정확도가 저하될 수 있어 최적의 기준값 설정이 요구된다. 예컨대, 최적 기준값은 25pixels일 수 있지만, 이에 대해서는 한정하지 않는다.
한편, 레진(311)은 영상 데이터에서 추출된 복수의 특징 중 적어도 하나 이상을 이용하여 검출될 수 있다.
예컨대, 레진(311)은 밝기를 이용하여 검출될 수 있다. 예컨대, 레진(311)은 밝기 및 크기를 이용하여 검출될 수 있다. 예컨대, 레진(311)은 밝기, 크기 및 모양을 이용하여 검출될 수 있다. 예컨대, 레진(311)은 밝기, 크기, 모양 및 컬러를 이용하여 검출될 수 있다.
도 7a 및 도 7b는 필러를 검출하는 모습을 도시한다.
영상 데이터(도 7a)에서 복수의 특징을 추출하고, 그 추출된 복수의 특징 중 적어도 하나 이상을 이용하여 복수의 필러(312)가 검출될 수 있다(도 7b).
예컨대, 필러(312)는 밝기를 이용하여 검출될 수 있다. 예컨대, 필러(312)는 밝기 및 크기를 이용하여 검출될 수 있다. 예컨대, 필러(312)는 밝기, 크기 및 모양을 이용하여 검출될 수 있다. 예컨대, 필러(312)는 밝기, 크기, 모양 및 컬러를 이용하여 검출될 수 있다.
도 8a 및 도 8b는 글라스 패브릭을 검출하는 모습을 도시한다.
도 1, 도 8a 및 8b에 도시한 바와 같이, 유리 섬유 실로 직조된 글라스 패브릭(315)과 같은 직물 시트 형태의 섬유층에 에폭시 수지(313) 등을 함침한 후 열압착함으로써 형성될 수 있다. 에포시 수지(313) 대신 다른 수지가 사용될 수도 있다.
도 8b는 에폭시 수지(313)이 검출되는 모습을 도시하는 것으로서, 에폭시 수지(313)의 검출을 통해 프리프레그(110)의 분포 위치나 밀도 등이 파악될 수 있다.
에폭시 수지(313)은 프로프레그(도 1의 110)에 포함되는 것으로서, 도 6a 내지 도 6f에 도시된 레진(311)은 레진층(도 1의 120)에 포함될 수 있다.
에폭시 수지(313)은 복수의 특징, 예컨대 밝기, 크기, 모양, 컬러 등을 이용하여 검출될 수 있다.
이와 달리, 에폭시 수지(313)은 글라스 패브릭(315)와 함께 프리프레그(110)를 구성하고 글라스 패브릭(315) 주변에 위치하므로, 글라스 패브릭(315)의 검출을 통해 함께 검출될 수도 있다.
도 9a 및 도 9b는 보이드를 검출하는 모습을 도시한다.
영상 데이터(도 9a)에 선명도를 조절함으로써, 보이드(314)가 검출될 수 있다(도 9b).
도 9a에 도시한 영상 데이터에서 레진과 보이드(314) 모두 블랙으로 보여, 서로 구분되기 어렵다. 따라서, 보이드(314)를 레진 또는 다른 부재와 구분하기 위해 선명도가 조절될 수 있다. 보이드(314)와 레진 모두 블랙으로 보이더라도, 선명도를 높임으로써 보이드(314)가 레진과 구분될 수 있다.
도 9b에 도시한 바와 같이, 선명도를 조절함으로써, 보이드(314)가 레진과 구분되어 검출될 수 있다.
한편, 앞서 기술한 바와 같이, 컬러에 따라 물질이 검출될 수 있다.
도 10은 컬러에 따라 물질을 검출하는 모습을 도시한다.
도 10에 도시한 바와 같이, 영상 데이터에 화이트와 블랙에 의해 다양한 물질들이 구분될 수 있다. 이러한 화이트 및 블랙을 포함하는 컬러의 상이함을 통해 다양한 물질들이 검출될 수 있다.
도 10은 프리프레그를 도시하는 것으로서, 에폭시 수지(313)와 글라스 패브릭(315)을 포함할 수 있다.
예컨대, 에폭시 수지(313)는 블랙으로 표시되고, 글라스 패브릭(315)는 화이트로 표시될 수 있다.
글라스 패브릭(315)의 사이즈보다 작은 물질들은 필러일 수 있다. 글라스 패브릭(315)와 필러 모두 화이트로 표시될 수 있다. 이러한 경우, 글라스 패브릭(315)과 필러 각각의 사이즈를 알고 있다면, 화이트로 표시된 물질 중에서 해당 사이즈에 해당하는 물질이 글라스 패브릭(315) 또는 필러로 검출될 수 있다.
다양한 사이즈의 필러들이 존재하는 경우, 다양한 필러들 각각의 사이즈를 알고 있는 경우, 해당 필러들 각각이 구분되어 검출될 수 있다.
도 11은 제2 실시예에 따른 대상체의 물질 검출 장치를 도시한 블록도이다.
도 11을 참조하면, 제2 실시예에 따른 대상체의 물질 검출 장치(201)는 영상 획득부(210), 디노이즈부(240), 특징 추출부(220) 및 물질 결정부(230)를 포함할 수 있다.
영상 획득부(210), 특징 추출부(220) 및 물질 결정부(230)는 제1 실시예(도 2)에서 설명된 바 있으므로, 상세한 설명은 생략한다.
디노이즈부(240)는 특정 물질의 에지를 강조하면서 특정 물질 내부의 음영을 동일하도록 처리할 수 있다.
도 12a는 디노이즈 처리를 수행하지 않은 영상 데이터이고, 도 12b는 디노이즈 처리를 수행한 영상 데이터일 수 있다.
디노이즈 처리를 수행하지 않은 경우(도 12a), 글라스 패브릭(315)의 에지가 흐릿하고 그 내부의 음영이 일정하지 않음을 볼 수 있다. 하지만, 디노이즈 처리를 수행한 경우(도 12b), 글라스 패브릭(315)의 에지가 보다 더 선명하고 그 내부의 음영이 동일함을 볼 수 있다.
상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 실시예의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 실시예의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 실시예의 범위에 포함된다.
110: 프리프레그
120: 레진층
130: 필러
141 내지 143: 회로 패턴
151, 152: 비아
200, 201: 대상체의 물질 검출 장치
210: 영상 획득부
220: 특징 추출부
230: 물질 결정부
240: 디노이즈부
311: 레진
312: 필러
313: 에폭시 수지
314: 보이드
315: 글라스 패브릭

Claims (18)

  1. 대상체의 특정 영역에 대한 영상 데이터를 획득하는 단계;
    상기 획득된 영상 데이터에 포함된 복수의 특징을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 복수의 특징 중 적어도 하나 이상을 바탕으로 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계;를 포함하는,
    대상체의 물질 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 특징은 밝기, 크기, 모양 및 컬러를 포함하는,
    대상체의 물질 검출 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계는,
    상기 밝기를 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계;를 포함하는,
    대상체의 물질 검출 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계는,
    상기 밝기 및 상기 크기를 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계;를 포함하는,
    대상체의 물질 검출 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계는,
    상기 밝기, 상기 크기 및 상기 모양을 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계;를 포함하는,
    대상체의 물질 검출 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계는,
    상기 밝기, 상기 크기, 상기 모양 및 상기 컬러를 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계;를 포함하는,
    대상체의 물질 검출 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 특징은 선명도를 포함하고,
    상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 단계는,
    상기 선명도를 바탕으로 보이드를 결정하는 단계;를 포함하는,
    대상체의 물질 검출 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나 이상의 물질은 글라스 패브릭, 적어도 하나 이상의 필러 및 레진 중 적어도 하나 이상인,
    대상체의 물질 검출 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 특징을 추출하는 단계 이전에,
    상기 획득된 영상 데이터를 디노이즈하는 단계;를 포함하는,
    대상체의 물질 검출 방법.
  10. 대상체의 특정 영역에 대한 영상 데이터를 획득하는 영상 획득부;
    상기 획득된 영상 데이터에 포함된 복수의 특징을 추출하는 특징 추출부; 및
    상기 추출된 복수의 특징 중 적어도 하나 이상을 바탕으로 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는 물질 결정부;를 포함하는,
    대상체의 물질 검출 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 복수의 특징은 밝기, 크기, 모양 및 컬러를 포함하는,
    대상체의 물질 검출 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 물질 결정부는,
    상기 밝기를 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는,
    대상체의 물질 검출 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 물질 결정부는,
    상기 밝기 및 상기 크기를 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는,
    대상체의 물질 검출 장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 물질 결정부는,
    상기 밝기, 상기 크기 및 상기 모양을 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는,
    대상체의 물질 검출 장치.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 물질 결정부는,
    상기 밝기, 상기 크기, 상기 모양 및 상기 컬러를 바탕으로 상기 적어도 하나 이상의 물질을 결정하는,
    대상체의 물질 검출 장치.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 특징은 선명도를 포함하고,
    상기 물질 결정부는,
    상기 선명도를 바탕으로 보이드를 결정하는,
    대상체의 물질 검출 장치.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 적어도 하나 이상의 물질은 글라스 패브릭, 적어도 하나 이상의 필러 및 레진 중 적어도 하나 이상인,
    대상체의 물질 검출 장치.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 획득된 영상 데이터를 디노이즈하는 디노이즈부;를 포함하는,
    대상체의 물질 검출 장치.
KR1020220123278A 2022-09-28 2022-09-28 대상체의 물질 검출 장치 및 대상체의 물질 검출 방법 Pending KR20240044042A (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220123278A KR20240044042A (ko) 2022-09-28 2022-09-28 대상체의 물질 검출 장치 및 대상체의 물질 검출 방법
PCT/KR2023/015119 WO2024072152A1 (ko) 2022-09-28 2023-09-27 대상체의 물질 검출 장치 및 대상체의 물질 검출 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220123278A KR20240044042A (ko) 2022-09-28 2022-09-28 대상체의 물질 검출 장치 및 대상체의 물질 검출 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20240044042A true KR20240044042A (ko) 2024-04-04

Family

ID=90478801

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220123278A Pending KR20240044042A (ko) 2022-09-28 2022-09-28 대상체의 물질 검출 장치 및 대상체의 물질 검출 방법

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR20240044042A (ko)
WO (1) WO2024072152A1 (ko)

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2893336B1 (ja) * 1998-02-27 1999-05-17 新生化学工業株式会社 個体識別方法
JP5043755B2 (ja) * 2008-06-05 2012-10-10 住友化学株式会社 樹脂材料検査装置およびプログラム
TWI772897B (zh) * 2011-08-29 2022-08-01 美商安美基公司 用於非破壞性檢測-流體中未溶解粒子之方法及裝置
JP2015072229A (ja) * 2013-10-04 2015-04-16 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 欠陥検出方法及び装置
US10896498B2 (en) * 2018-07-23 2021-01-19 The Boeing Company Characterization of melted veil strand ratios in plies of fiber material

Also Published As

Publication number Publication date
WO2024072152A1 (ko) 2024-04-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101354863B1 (ko) 인쇄 납땜 페이스트의 결함 감지 시스템 및 방법
Silvén et al. Wood inspection with non-supervised clustering
CN109946319A (zh) 印刷电路板检查装置、决定丝网印刷机的缺陷类型的方法及计算机可判读记录介质
US20060018534A1 (en) Technique for detecting a defect of an object by area segmentation of a color image of the object
TWI313748B (en) Board inspecting method and apparatus and inspection logic setting method and apparatus
DE102010030859A1 (de) Verfahren zum Untersuchen eines Messobjektes
DE112011104725T5 (de) Lötstelleninspektionsverfahren, Leiterplatteninspektionssystem und Lötstelleninspektionsgerät
JP6801843B2 (ja) アライメントマーカの縁部シャープネス評価
Fridman et al. ChangeChip: A reference-based unsupervised change detection for PCB defect detection
CN113506243B (zh) Pcb焊接缺陷检测方法、装置及存储介质
DE102011086417B4 (de) Verfahren zum Erkennen eines Brückenverbindungsfehlers
De et al. Semi-automatic copper foil surface roughness detection from PCB microsection images
CN115908236A (zh) 用于预测印刷电路板组件的质量的系统和方法
KR20240044042A (ko) 대상체의 물질 검출 장치 및 대상체의 물질 검출 방법
Fastowicz et al. Entropy based surface quality assessment of 3D prints
Zheng et al. Color pattern recognition for yarn‐dyed fabrics
KR101993705B1 (ko) 자동광학검사기의 부품 라이브러리 코드 자동 입력 장치 및 방법
CN118429341B (zh) 渐变纹理织物的瑕疵检测方法
KR20240100906A (ko) 대상체의 불량 검출 장치 및 대상체의 불량 검출 방법
KR20220077072A (ko) 기판 정보 분석 시스템 및 방법
CN100552439C (zh) 印刷电路板检查装置
KR100608225B1 (ko) 인쇄 회로 기판에 장착된 부품의 실장 상태 확인 방법 및그 장치
CN113506297B (zh) 基于大数据处理的印刷数据识别方法
JP7266123B2 (ja) 溶接品質検査方法及び溶接品質検査デバイス
US20220318976A1 (en) Apparatus for inspecting defect of printed material, method, and storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
PA0109 Patent application
PG1501 Laying open of application