알루미늄 압연 판재의 표면품질 검사

한국진*, 신통신**, 정한일*

010-1234-5678; E-mail:

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부경대학교 인쇄공학과*

부경대학교 컴퓨터공학과**

An Automated Surface Inspection System for Aluminum Slabs

Kukjin Han*, Tongsin Shin**, Hanil Jung*

Dept. of Publishimng Engineering*

Dept. of Computer Engineering**

Pukyung National University

요    약

알루미늄 압연제품의 품질 고급화를 위해서는 제품의 물리적 특성이 우수해야하고 제품의 내․외부에 결함이 없어야한다. 기존의 금속 표면 품질 검사기로는 일부 외국에서 수입된 검사 시스템이 나와 있으나 매우 고가의 제품이며 완벽한 구현을 하지 못하는 관계로 계속 관련 시스템을 연구개발 중에 있다.  본 논문에서는 알루미늄 압연가공에서 제품의 표면 품질 검사를 위하여 미분히스토그램을 이용한 결함유무 판정과 형태학적 처리를 이용한 결함분류를 함으로서 컴퓨터와 카메라를 연결한 검사의 자동화에 접근하였다.

1. 서  론

고도의 경제 성장과 더불어 알루미늄업계의 생산량은 크게 증가하였으며, 생산품의 품질 고급화에 대한 소비자의 요구도 점차 증가하고 있다.  특히 주택이나 가전제품, 자동차등의 최종 소비재의 외장재로 사용되는 알루미늄 제품의 경우 사소한 표면의 결함이라도 소비자의 불만을 초래할 수 있기 때문에 품질의 고급화가 더욱 더 요구되는 실정이다.  이러한 소비자의 요구에 부응하기 위하여 알루미늄업계는 가공기술을 끝없이 연구하고 발전시키고 있다.

소성 가공 기술의 분야에 있어서 가장 큰 발전을 이룩한 것 중의 하나가 압연 기술이다.  알루미늄 압연은 철강에 비해 요구되는 품질이 더욱 엄격한데다 표면이 손상을 받기 쉽고 요구되는 치수 정밀도가 매우 엄격하다.  또한 매우 다양한 품질 조직 형상 등의 특징이 있지만, 알루미늄 압연 업계에서는 이러한 난관을 극복하여 고품질, 고생산성,  높은 안정성을 목표로 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다.

알루미늄 압연판재의 표면 검사는 냉간 압연의 마지막 롤링(rolling) 과정에 이루어진다.  하지만 이곳에서는 폭 2m정도의 알루미늄 코일이 최대 30m/sec의 속도로 이동하기 때문에 작업자의 육안으로는 결함 식별이 사실상 불가능하다.  따라서 본 논문에서는 알루미늄 압연가공에서 제품의 표면 품질 검사를 위하여 디지털 신호처리 기술을 도입하여 제품의 표면 동영상 취득, 처리, 판정을 위한 알고리듬을 개발하여 검사속도, 판정의 정확도 및 생산성 등을 높이고자 한다. 알루미늄 압연제품의 품질 고급화를 위해서는 제품의 물리적 특성이 우수해야하고 제품의 내/외부에 결함이 없어야한다.  본 논문에서는 이러한 제품의 표면 품질검사를 컴퓨터와 카메라를 연결한 자동시각 검사로 전환함으로서 사람의 눈보다도 빠르고 정확하게 제품의 결함을 찾아낼 수 있는 검사의 자동화에 접근하였다.  기존의 금속 표면 품질 검사기로는 일부 외국에서 수입된 검사 시스템이 나와 있으나 매우 고가의 제품이며 완벽한 구현을 하지 못하는 관계로 계속 관련 시스템을 연구개발 중에 있다.  제품의 결함 종류를 분류해 내는 것은 생산 공정 상에서 그 결함의 원인을 추적하는데 유용한 정보를 제공함으로서 제품의 품질 및 신뢰도 향상에 매우 중요한 요소가 된다. 본 논문은 알루미늄 압연판재의 실시간 영상취득, 정상/비정상 제품 판정, 비정상 제품에 대한 결함의 패턴 분류로 구성되어있다.

그림 1은 본 논문에서 제안한 수행 과정을 개략적으로 나타낸 시스템 구성도이다.

그림 1. 시스템 구성도

Fig. 1. Block diagram of the overall system

2. 표면 품질 검사

2.1 미분 히스토그램

디지털 영상처리에서 가장 간단하면서 유용한 도구 중의 하나가 히스토그램이다.  히스토그램이란 영상 안에서 픽셀들에 대한 명암 값의 분포를 나타낸 것이다.

(a) Lena 영상

(a) Lena image

(b) 히스토그램

(b) Histogram

그림 2. Lena 영상과 히스토그램

Fig. 2. Lena image and its histogram

그림 2는 예로서 원 영상과 그 영상의 히스토그램을 나타낸 것이다.  그림 2(a)는 Lena 영상으로 256-Gray-Level의 명암 값을 가지고 있는 흑백 영상이다.  그림 2(b)의 그래프는 Lena 영상의 명암 값의 분포를 그래프로 나타낸 것이다.  그래프의 가로축은 영상의 명암 값을, 세로축은 빈도 수를 나타낸다.

본 논문에서 사용되는 영상은 알루미늄 압연 판재의 표면 영상이므로 정상적인 표면의 영상은 각각 일정한 분포를 가진 히스토그램이 될 것이다.  반면에 결함이 있는 표면의 영상은 히스토그램의 분포가 불규칙하다. 즉, 결함의 종류에 따라 정상적인 표면 영상의 히스토그램 분포보다 낮거나 혹은 높은 범위에 명암 값이 존재하게 된다.  결국, 결함 여부는 정상적인 표면 영상의 히스토그램 분포에서 벗어나는 부분이 있는지 없는지를 판별하면 되는 것이다.  그러나 일반적인 히스토그램은 조명의 작은 변화에도 명암 값의 분포 위치가 바뀌게 되어 정상유무를 판별하기 위해서는 히스토그램의 비교 기준을 옮기는 등의 전처리 과정이 필요하다[5].  본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 미분 히스토그램을 개발하여 사용하였다.  조명의 변화는 영상의 전체에 골고루 영향을 주어 결함의 명암 값과 정상 표면의 명암 값은 같은 비율로 증감하게 된다.  따라서 동일 영상의 명암 차이는 거의 변동이 없게 된다.  이것은 조명의 변화에 강인함을 의미하는 것이고, 명암 차이는 결함 유무를 판단하는 임계값(Threshold)으로 사용되며 수식 (1)과 같이 정의된다.

[eqn: Threshold`=` max"{" FORALL max"{" f (x_n `,`y_m )"}}"]

()

여기서 영상의 크기는 [eqn: n`` TIMES ``m]이고,

[eqn: f(x)`=`O(x_{ i` } `,`y_{ j } )`-`O(x_{ i-1 } `,`y_{ j } )]이다.

(a) x축 방향의 미분값

(a) The differential values of x-axis

(b) y축 방향의 미분값

(b) The differential values of y-axis

(c) x축 방향의 미분 히스토그램

(c) The differential histogram of the x-axis

(d) y축 방향의 미분 히스토그램

(d) The differential histogram of the y-axis

그림 3. 방향별 미분값과 미분 히스토그램

Fig. 3. The differential values and histograms

of the x, y-axis

알루미늄 압연 판재의 표면에 발생하는 결함은 대체로 압연 방향과 동일한 방향으로 발생하나 그렇지 않은 경우도 있다.  만약 단방향의 미분값만 적용한다면 다른 방향의 값의 변화를 정확히 알아내기 힘들다. 하지만 미분 히스토그램을 [eqn: x]축과 [eqn: y]축에 모두 적용하므로 앞서 말한 단점을 보완할 수 있다.  그림 3은 [eqn: x]축과 [eqn: y]축에 대한 미분 값을 나타낸 것이고 각각의 영상에 대한 히스토그램을 나타낸 것이다.

3. 영상의 이진화와 형태학적 처리

영상의 이진화는 픽셀 각각의 명암 값을 일정한 임계값을 기준으로 해서 ‘0’또는 ‘255’의 값으로 변환시키는 것이다.  이러한 영상의 이진화는 영상에서 물체에 대한 중요한 정보들을 제거하지 않도록 하는 것이 필요하다.  따라서 영상을 이진화 시키기 위한 적정한 임계값의 설정과 이진화 된 영상의 개선이 수행되어야 한다.

이진화 된 영상은 결함의 형태를 뚜렷하게 보여준다.  하지만 일부 연결성이 부족한 영상은 결함의 올바른 분류를 방해하게 된다.  형태학적 처리를 이용하면 이러한 오류를 줄일 수 있다.  영상의 연결성을 높이고 잡음을 제거하는 효과를 얻기 위해서는  팽창(dilation) 처리와 침식(erosion) 처리를 반복적으로 수행하여야 한다.  그러나 과도한 침식 처리는 연결성을 저해하는 효과를 가져오므로 골격화(skeletionization)[1,2]를 마지막 침식 처리 대신 사용한다[5].

팽창 처리와 침식 처리는 형태학적 처리의 기본적인 처리로서 팽창 처리는 물체 외곽으로 한 픽셀씩 확장하는 효과를, 침식 처리는 물체 내부로 한 픽셀씩 축소하는 효과를 나타낸다.  만약 물체가 ‘1’의 값을 바탕이 ‘0’의 값을 가진다면 식(2),(3)과 같이 팽창과 침식이 정의된다.

[eqn: •~팽창~:~D(x,y)~=~ cases{&1 ~,~ FORALL O(x, y)_n ^m ~=~1 #&0 ~,~ otherwise}~~~~~~]

(2)

[eqn: •~ 침식~:~E(x,y)~=~ cases{&1~ ,~ EXIST O(x , y )_n ^m ~ =~1 #&0 ~,~ otherwise}~~~~~~]

(3)

[eqn: •`` 골격화``:``S(x,y)``=`` cases{&0 ~,~ C``"{"``FORALL O(x , y )_n ^m ``"}"` =~1 #&D/C ~,~ otherwise}~~~]

(4)

골격화는 식(4)와 같이 처리되고 D/C는 Don't care를 나타낸다.  [eqn: C"{"•"}"]함수는 [eqn: n``times``m] 크기의 마스크 내부에 존재하는 ‘1’의 값을 가지는 픽셀의 연결성을 검사하는 함수로서 연결성이 있을 경우에만 외곽의 픽셀들을 제거하게 된다[1].

3.1 적용 결과

최초의 이진화 된 영상은 그림 5(a)와 같이 연결성이 부족하여 특징 추출을 위한 결함의 수가 많게 인식되나 형태학적 처리를 거친 영상은 그림 5(b)와 같이 동일 결함을 연결함으로서 특징 추출을 보다 정확하게 수행하도록 만들어 준다.

(a) 형태학적 연산 전

(a) Before morphological operation

(b) 형태학적 연산 후

(b) After morphological operation

그림 5. 이진화 영상

Fig. 5. The binary image

4. 결함 분류

4.1 특징 추출

결함이 있다고 판정된 제품의 영상은 결함의 종류와 특징을 알기 위하여 이진화 과정을 거친 후 특징 추출 단계로 접어든다.  이러한 특징 측정 작업은 우리가 이미 알고있는 측정치들과의 비교를 통하여 결함의 분류로 이어진다. 가장 일반적인 측정 방법은 형상을 기술하는 것이다.  형상 측정은 물리적 차원의 측정자이며, 이진화 영상에 나타난 결함의 외형을 특성화한다[4]. 가장 적은 수의 필요한 측정자를 사용하여 그 결함을 보다 적절하게 묘사하는 것이 이 단계의 목표이고, 사용된 측정자들은 다음과 같다.

• 면적 - 물체 내부의 픽셀의 면적이다.  면적은 물         체의 경계를 포함하는 내부 픽셀들의 총 개             수로 측정된다.

• 이심율 - 타원 형태와 같이 두 개의 초점을 가질         때 두 초점의 거리차이를 비율로 나타낸 것이다.

• 장축(major axis)과 장축 길이- 물체 내부를 통과         하면서 가장 길게 그려질 수 있는 축 선분을 나         타낸다.

• 단축(minor axis)과 단축 너비 - 물체의 장축과          수직을 이루면서 물체 내부를 통과하여 가장 길         게 그려질 수 있는 축 선분을 나타낸다.

• 단축 너비와 장축 길이의 비 - 단축 너비와 장축         길이의 비율이다.

4.2 결함 종류 및 특징

알루미늄 압연 판재에 발생하는 표면 결함의 종류는 수없이 많으나 일반적으로 많이 발생되는 것으로서 결함의 형태를 기준으로 마찰 스크라치, 기계 스크라치, 슬리버(sliver), 더트 스트리크(dirt streak), 코팅 스트리크(coating streak), 접합 부풀음(bond blister)등으로 분류한다[6,7].

본 논문에서는 결함의 형태를 기준으로 분류하기 위하여 위에서 알아본 6가지의 결함을 크게 SCRATCH, STREAK, PRINT로 통합하여 분류하였다. 영상의 유사성으로 슬리버는 STREAK로, 부풀음은 PRINT로 통합하였다.

5. 결과 및 결론

알루미늄 압연 판재의 표면을 동영상으로 획득하여 그 동영상에서 결함의 유무를 판단하고 분류하는 과정에서  CCD 카메라는 실시간으로 알루미늄 압연 판재의 표면을 촬영하고, 촬영된 영상은 Frame Grabber에서 손실 없는 정지영상으로 변환되는데, 사용된 장비와 Software는  다음과 같다.

• CCD Camera : PULNiX TM-6702

• Frame Grabber : Matrox Meteor-II/MC-4

• Software for F/G : Matrox MIL-Lite 6.1

• Processor : Pentium4 1.5GHz

5.1 실험 결과

본 논문에서 CCD 카메라는 60Hz, shutter position 0, normal mode로 설정하였으며, 영상을 획득하고 Frame Grabber 및 관련 소프트웨어를 사용하여 영상을 컴퓨터에 저장하는데 실시간 영상처리 목표 초당 60프레임 대비 53 프레임 성능을 얻을 수 있었다. 실험 영상의 분류 결과는 표 1과 같다.

표 1. 영상의 결함 분류 결과

Image	Length ratio	Eccentricity	Convex	Target	Result	Det.
SMP1	0.1203	0.9927	214	STREAK	STREAK	○
SMP2	0.6371	0.7708	168	SCRATCH	SCRATCH	○
SMP3	0.3464	0.9381	2984	STREAK	STREAK	○
SMP4	0.5127	0.8586	31510	SCRATCH	SCRATCH	○
SMP5	0.0072	1	321	STREAK	STREAK	○
SMP6	0.5880	0.8089	54	PRINT	PRINT	○
SMP7	0.2978	0.9546	61	PRINT	STREAK	×
SMP8	0.0301	0.9995	1083	STREAK	STREAK	○
SMP9	0.5934	0.8049	17242	SCRATCH	SCRATCH	○
SMP10	0.1256	0.9921	5164	SCRATCH	STREAK	×
SMP11	0.7291	0.7155	83	PRINT	PRINT	○
SMP12	0.6283	0.7779	523	SCRATCH	SCRATCH	○

표 1에 의하면 SMP7 영상과 SMP10의 영상이 각각  PRINT를 STREAK로, SCRATCH를 STREAK로 잘못 분류한 경우가 발생하였다.  이는 동일영상 내에 존재하는 조명의 확연한 불균일성과 이진화 과정에서 오류를 범한 것이다.  이러한 것들을 제외하면 검사 영상의 대부분이 기대치에 접근하였음을 알 수 있다.

5.2 결론

본 논문에서는 알루미늄 압연 판재의 표면 결함 검사를 위한 효율적인 알고리듬을 제안하였다.  본 논문에서는 먼저 CCD카메라를 이용하여 동영상을 얻고, 얻어진 영상은 Frame Grabber에 의한 모니터 출력 및 정지영상으로의 변환이 이루어진다.  이 정지영상에 제안한 미분히스토그램의 알고리듬을 적용하여 기존의 방법보다 간결하고 능률적인 처리를 가능하게 하였다.  분류 방법의 개선 및 실시간 표면 흠 검사를 위한 하드웨어 제작이 향후 과제로 남아있다.

감사의 글

본 연구는 2001년도 부경대학교 중소기업지원연구센터의 지원으로 수행되었습니다.

참고문헌

[1] T. Y. Zhang, C. Y. Suen “A Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns,” CACM 27(3),  pp. 236-239, 1984.

[2] Y. S. Chen, W. H. Hsu, "A modified fast parallel algorithm for thinning digital patterns," Pattern Recognition Letters, vol 7, no. 2, pp. 99-106, 1988.

[3] B. R.Suresh, R. A. Sundakowski, T. S. Levitt and J. E. Overland, "A real-time automated visual inspection system for hot steel slabs," IEEE Trans. PAMI, vol. 5, pp. 563-572, 1983.

[4] Gregory A. Baxes, Digital Image Processing, Prentice hall, 1994.

[5] 김경민, 박귀태, “냉연 표면흠 검사 알고리듬 개발에 관한 연구,” Journal of Control, Automation and Systems Engineering, vol. 3, no. 2, pp. 179-186, April, 1997.

[6] 대한알루미늄 공업주식회사, 알루미늄 압연 기초, 1998. 8.

[7] 일본 경금속학회 연구위원회 금속가공부회, 알루미늄 및 알루미늄 합금의 표면 결함 분류