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KR101841528B1 - 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법 - Google Patents

대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법 Download PDF

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KR101841528B1
KR101841528B1 KR1020160073185A KR20160073185A KR101841528B1 KR 101841528 B1 KR101841528 B1 KR 101841528B1 KR 1020160073185 A KR1020160073185 A KR 1020160073185A KR 20160073185 A KR20160073185 A KR 20160073185A KR 101841528 B1 KR101841528 B1 KR 101841528B1
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진경찬
구정인
이덕근
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한국생산기술연구원
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Abstract

본 발명의 일실시 예는 조명 최적화 작업을 수치화된 기준에 의해 수행하여 적합한 조명을 자동으로 찾을 수 있고, 작업자가 찾기 어려운 합성광 배합을 찾을 수 있으며, 합성광 배합을 짧은 시간 내에 결정할 수 있는 칼라합성조명 제어방법을 제공한다. 본 발명의 실시 예에 따른 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법은 (ⅰ) 촬상부에 입사된 검사 영상으로부터 디지털이미지를 획득하여 그레이레벨이미지(grey level image)로 변환하는 단계; (ⅱ) 그레이레벨이미지를 이용하여 검사 영상의 밝기(brightness)를 보정하는 단계; (ⅲ) (ⅱ) 단계에서 보정된 그레이레벨이미지의 각 픽셀의 그레이레벨(P(i,j))이 반영된 화질지수(σ)를 선택하는 단계; (ⅳ) 화질지수가 최대값을 갖도록 하는 평가함수(f=- σ (U))를 정의하는 단계; (ⅴ) 평가함수와 k개 색의 광원을 가진 칼라합성광원의 k개 광원입력값을 이용하여 심플렉스(simplex)를 구성하는 단계; (ⅵ) 심플렉스 서치 알고리즘을 수행하여, 심플렉스 서치에 의한 시험점(test point)을 결정하고, 시험점(test point)에 의하여 최하점(f(Qk+1), worst point)을 최상점(f(Q1), best point)으로 대체하는 단계; (ⅶ) 상기의(ⅵ) 단계에서 획득된 광원입력값을 이용하여 합성광원발생기를 제어하는 단계; 및 (ⅷ) 화질지수가 최대값이 될 때까지 상기 (ⅰ) 내지 상기 (ⅶ) 단계를 반복하여 수행하는 단계;를 포함한다.

Description

대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법{A method for controlling a mixed color light source for improving quality of wide images}
본 발명은 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 심플렉스 서치를 이용하여, 조명 최적화 작업을 수치화된 기준에 의해 수행하여 적합한 조명을 자동으로 찾을 수 있고, 작업자가 찾기 어려운 합성광 배합을 찾을 수 있으며, 합성광 배합을 짧은 시간 내에 결정할 수 있는 칼라합성조명 제어방법에 관한 것이다.
산업계에서는 작업 목적에 맞도록 광량과 색상 및 확산 특성을 고려하여 광원을 선정하여 사용하고 있다. 특히, 제품의 검사 작업의 경우 제품의 불량 특성을 관찰하기 위하여 특정 색상의 광원을 활용하면 불량이나 이물질 검출이 훨씬 용이하게 된다.
일반적으로 산업용 장비 내에 설치되는 광원은 LED 등의 광원을 활용한 광원이 많으나, 기성품으로 생산되는 광원들은 고정 색상을 가지고 있으므로 발생하고자 하는 색상이 없는 경우는 합성 광원을 사용하여야 한다. 합성 광원은 광량과 색상을 조정할 수 있는 광원으로 다수의 색상을 가진 광원을 설치하고, 발생된 빛을 하나의 합성광으로 합쳐주는 믹서(mixer)로 구성되어 있다.
일반 검사는 반복 패턴이 적고, sharpness라는 지수를 사용하여 최대값서 최적 조명을 결정하는 반면, 반복 패턴이 있는 대면적 검사에서는 sharpness라는 지수는 포화가 되어 최적 영상과 최대값이 관계가 없게 된다. 따라서, 대면적 영상의 품질에 대한 평가를 하려면 선형 문헌에서 제안한 것과 전혀 다른 지수를 사용해야 한다.
대한민국 등록특허 제10-1418772호(발명의 명칭: 비전시스템의 컬러조명 제어방법, 이하 종래기술1이라 한다.)에서는, 복수 개(n)의 조명에 대해 프로브(W)를 다음과 같이 정의하는 단계(s100); 상기 단계(s100)의 각각의 프로브 포인트 Wi 에 대해 하기 식에 의해 마이너스 표준편차(ρ)를 연산하는 단계(s200); 상기 단계(s200)에서 연산된 각각의 프로브 포인트 wi 에 대한 마이너스 표준편차 ρwi 중 가장 큰 최대값 마이너스 표준편차(ρmax)를 검색하고, 이를 제1테스트 프로브 포인트(Wt1)의 마이너스 표준편차(ρWt1)와 비교하는 단계(s300); 상기 단계(s300)에서 최대값 마이너스 표준편차(ρmax)가 제1테스트 프로브 포인트(Wt1)의 마이너스 표준편차(ρWt1)보다 큰 경우, 상기 연장선(l)을 따라 거제1테스트 프로브 포인트(Wt1) 보다 외측에 제2테스트 프로브 포인트(Wt2)를 설정하는 단계(s410); 상기 단계(s300)에서 최대값 마이너스 표준편차(ρmax)가 제1테스트 프로브 포인트(Wt1)의 마이너스 표준편차(ρWt1)보다 작은 경우, 상기 연장선(l)을 따라 제1 중간 프로브 포인트(Wm1)의 내측으로 제2테스트 프로브 포인트(Wt2)를 설정하는 단계(s510);를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 비전시스템의 컬러조명 제어방법이 개시되어 있다.
상기 종래기술1은, 국소 단위의 반복성이 적은 형상을 보고 지수를 산출하기 때문에, 대면적에서 발생하는 반복적인 패턴에 적용하면 지수가 포화되는 현상이 발생한다는 제1문제점을 갖는다.
그리고, 상기 종래기술1은, 검사 대상물의 이미지에서 실제 얼룩이 아님에도 나타나는 얼룩이나 줄무늬를 없애기 위한 보정 과정이 없어, 대면적의 검사 대상물의 이미지 화질을 향상시키는데 한계가 있다는 제2문제점을 갖는다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 일실시 예는, 대면적인 검사대상물을 이동시키는 스테이지, 복수 개의 광원으로 합성광을 발생시키는 합성광원발생기, 상기 합성광원발생기와 연결되고 상기 합성광원발생기에서 발생한 합성광을 상기 검사대상물에 퍼트리는 빔익스팬더(beam expander), 상기 합성광이 조사된 상기 검사대상물에 대한 촬영을 수행하여 검사 영상을 획득하는 촬상부, 및 상기 검사 영상으로부터 디지털이미지를 획득하고 이미지 분석 및 연산을 수행하여 상기 합성광원발생기를 제어하는 제어부를 포함하는 검사시스템에서 상기 검사 영상의 화질 향상을 위하여 상기 합성광의 배합을 결정하는 칼라합성조명 제어방법에 있어서, (ⅰ) 상기 촬상부에 입사된 상기 검사 영상으로부터 상기 디지털이미지를 획득하여 그레이레벨이미지(grey level image)로 변환하는 단계; (ⅱ) 상기 그레이레벨이미지를 이용하여 상기 검사 영상의 밝기(brightness)를 보정하는 단계; (ⅲ) 상기 (ⅱ) 단계에서 보정된 상기 그레이레벨이미지의 각 픽셀의 그레이레벨(P(i,j))이 반영된 화질지수(σ)를 선택하는 단계; (ⅳ) 상기 화질지수가 최대값을 갖도록 하는 평가함수(f=- σ (U))를 정의하는 단계; (ⅴ) 상기 평가함수와 k개 색의 광원을 가진 칼라합성광원의 k개 광원입력값을 이용하여 심플렉스(simplex)를 구성하는 단계; (ⅵ) 심플렉스 서치 알고리즘을 수행하여, 심플렉스 서치에 의한 시험점(test point)을 결정하고, 상기 시험점(test point)에 의하여 최하점(f(Qk+1), worst point)을 최상점(f(Q1), best point)으로 대체하는 단계; (ⅶ) 상기 (ⅵ) 단계에서 획득된 상기 광원입력값을 이용하여 합성광원발생기를 제어하는 단계; 및 (ⅷ) 상기 화질지수가 최대값이 될 때까지 상기 (ⅰ) 내지 상기 (ⅶ) 단계를 반복하여 수행하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법을 제공한다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 화질지수는, 브레너 지수(Brenner gradient), 트레넨바움 지수(Trenenbaum gradient) 또는 히스토그램 엔트로피(Histogram entropy) 중 선택되는 어느 하나일 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 (ⅴ) 단계는, (ⅴ-1) 상기 광원입력값에 임의의 값을 할당하여 U1 내지 UM+1의 제1입력세트를 마련하는 단계, (ⅴ-2) 상기 제1입력세트에 대해 상기 평가함수의 값을 도출하는 단계, (ⅴ-3) 상기 평가함수의 값에 대하여 최소값으로부터 최대값의 순서로 제2입력세트인 제1재배치값(Q1) 내지 제k+1재배치값(Qk+1)을 재배치하는 단계, 및 (ⅴ-4) 상기 제2입력세트에 대한 중정값을 도출하는 단계,를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 (ⅵ)단계는, (ⅵ-1) 반사(reflection)계수(α)를 이용하여 제1시험점(1st test point, Q')을 도출하는 단계, (ⅵ-2) 상기 제1시험점(Q')을 대입한 상기 평가함수 값이 상기 (ⅴ-3) 단계에서 재배치된 상기 평가함수의 최소값인 최상점(f(Q1), best point) 보다 작은 경우, 즉, f(Q') < f(Q1) 인 경우, 확장(expansion)계수(γ)를 이용하여 제2시험점(2nd test point, Q")을 도출하는 단계, (ⅵ-3) 상기 제2시험점(Q")를 대입한 상기 평가함수 값이 제1시험점(Q')을 대입한 상기 평가함수 값보다 작은 경우, 즉, f(Q") < f(Q')인 경우, 상기 제2입력세트 중 Qk +1에 상기 제2시험점(Q")을 대입하고, 종료조건을 판단하는 단계, (ⅵ-4) 상기 제1시험점(Q')을 대입한 상기 평가함수 값이 상기 (ⅴ-3) 단계에서 재배치된 상기 평가함수의 최소값인 최상점(f(Q1), best point) 보다 크거나 같은 경우, 즉, f(Q') ≥ f(Q1) 인 경우, 축소(contraction)계수(β)를 이용하여 제3시험점(3rd test point, Q'")을 도출하는 단계, (ⅵ-5) 상기 제3시험점(3rd test point, Q'")을 대입한 상기 평가함수의 값이 상기 (ⅴ-3) 단계에서 재배치된 상기 평가함수의 최대값인 상기 최하점(f(Qk +1), worst point) 보다 크거나 같은 경우, 즉, f(Q") ≥ f(Qk +1) 인 경우, 수축(shrinkage)계수(ζ)를 이용하여 상기 최상점(f(Q1), best point) 방향으로 심플렉스를 수축(shrinkage)시키는 단계, 및 (ⅵ-6) 상기 종료조건을 충족하여 종료될 때까지, 상기 (ⅴ-1) 단계 내지 상기 (ⅵ-5) 단계를 반복하여 수행하는 단계,를 포함할 수 있다.
본 발명은, 조명 최적화 작업을 수치화된 기준에 의해 수행하여 적합한 조명을 자동으로 찾을 수 있고, 작업자가 찾기 어려운 합성광 배합을 찾을 수 있으며, 합성광 배합을 짧은 시간 내에 결정할 수 있다는 제1효과를 갖는다.
또한, 본 발명은, 대면적에서 발생하는 반복적인 패턴에 적용하여도 지수가 포화되지 않아, 대면적이며 대량의 반복 패턴을 가지는 검사대상물에 대한 고화질의 이미지를 획득할 수 있다는 제2효과를 갖는다.
그리고, 본 발명은, 검사 대상물의 이미지에서 실제 얼룩이 아님에도 나타나는 얼룩이나 줄무늬를 없애기 위한 보정 과정이 있어, 대면적의 검사 대상물의 이미지 화질을 향상시키는데 용이하다는 제3효과를 갖는다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도1은 본 발명의 실시 예에 따른 검사시스템의 모식도이다.
도2는 일반적인 검사와 본 발명의 실시 예에 따른 검사시스템에 의한 대면적 검사 및 선명도(sharpness) 비교 이미지이다.
도3은 본 발명의 실시 예에 따른 칼라합성조명 제어를 위한 심플렉스 서치 알고리즘의 순서도이다.
도4는 본 발명의 실시 예에 따른 대면적 검사 영상에 대한 밝기(brightness) 보정 전, 후의 이미지이다.
도5는 밝기(brightness), 선명도(sharpness) 및 본 발명의 실시 예에 따른 광원입력값 증가에 대한 대면적 검사대상물의 검사 영상에 대한 화질지수의 그래프이다.
도6은 2색 조명에 대한 심플렉스 서치의 최대값 검색 예시도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시 예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결(접속, 접촉, 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.
도1은 본 발명의 실시 예에 따른 검사시스템의 모식도이다.
도1에서 보는 바와 같이, 본 발명의 검사시스템은, 대면적인 검사대상물(800)을 이동시키는 스테이지(700), 복수 개의 광원으로 합성광을 발생시키는 합성광원발생기(300), 합성광원발생기(300)와 연결되고 합성광원발생기(300)에서 발생한 합성광을 검사대상물(800)에 퍼트리는 빔익스팬더(beam expander)(600), 합성광이 조사된 검사대상물(800)에 대한 촬영을 수행하여 검사 영상을 획득하는 촬상부(400), 및 검사 영상으로부터 디지털이미지를 획득하고 이미지 분석 및 연산을 수행하여 합성광원발생기(300)를 제어하는 제어부(500)를 포함할 수 있다.
여기서, 스테이지(700)는, 검사대상물(800)을 2차원적인 x, y방향으로 이송할 수 있다. 검사대상물(800)의 픽셀에 있어서, x방향의 좌표를 i라 하고, y방향의 좌표를 j라 할 수 있다.
촬상부(400)는, 디지털카메라일 수 있다. 대면적의 검사대상물(800)을 x, y 방향으로 이송할 수 있는 스테이지(700) 위에 고정하고, 촬상부(400)에 렌즈를 설치하고 검사대상물(800)의 상면 방향에 촬상부(400)를 설치할 수 있다. 그리고, 촬상부(400)의 출력은 디지털 이미지로 제어부(500)로 전송될 수 있다.
촬상부(400)로 고정(area)카메라를 사용하는 경우, 검사대상물(800)이 촬상부(400) 관측 위치에 위치되어 정시 영상을 획득할 수 있다. 또는, 촬상부(400)로 이동(line)카메라를 사용하는 경우, 촬상부(400)가 일정 속도로 이동하여 스캔 영상을 획득할 수 있다.
획득된 영상은 밝기 보정 후 화질지수를 구하고, 심플렉스 서치를 화질지수가 최대로 될 때까지 반복함으로써 칼라합성조명의 최적 입력값을 결정할 수 있다.
빔익스팬더(600)는, 스테이지(700)와 소정의 거리를 두고 설치될 수 있다. 이때, 검사대상물(800)의 상면 방향에서 촬상부(400)와 일직선이 되도록 설치할 수 있다.
영상이 선명하게 잡히도록, 촬상부(400)의 초점 또는 각도, 빔익스팬더(600)의 각도를 조절할 수 있다.
제어부(500)는, PC와 프레임그래버(frame grabber)가 구비되어 있을 수 있으며, 디지털이미지 획득은 프레임그래버에 의해 수행되고, 이미지 분석은 PC에 의해 수행될 수 있다. 그리고, 제어부(500)는, 화질지수에 대한 심플렉스 서치 연산을 수행하여 칼라 합성 광원입력값을 결정하고 조절할 수 있도록 합성광원발생기(300)와 연결될 수 있다.
본 발명의 합성광원발생기(300)는, 복수의 광원을 구비하여 빨간색(R), 녹색(G), 파란색(B)을 기본으로 하고 노란색(Y), 흰색(W) 등을 추가하여 복수 개(k 개)의 광원의 입력U(uR, uG, uB, uY, uW ...)을 조정하고, 각 광원을 합함으로써 칼라합성광을 발생할 수 있다. 각 광원에 대한 입력값은, uR, uG 등으로 표현되고, 광원에 대한 입력값은 조도의 변화를 위한 전압값(V)일 수 있다.
(이하, 광원에 대한 입력값은, 광원입력값이라 한다.)
본 발명의 실시 예에서는, 광원입력값이 전압값(V)이라고 설명하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 전기에 대한 단위로써 전류값(I), 전력값(W)이 사용될 수 있음은 물론이다.
합성광원발생기(300)의 광원은, LED 조명기기로 구현될 수 있으나, 그 구현방식이 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 다양한 조명기기로 구현될 수 있다.
제어부(500)에는, 후술하는 수식에 의해 연산되는 소프트웨어가 탑재되어 있으며, 화질지수의 최대값을 서치하여 최적의 칼라합성조명 배합을 결정할 수 있다.
도2는 일반적인 검사와 본 발명의 실시 예에 따른 검사시스템에 의한 대면적 검사 및 선명도(sharpness) 비교 이미지이다.
도2의 (a-1)은, 일반적인 검사에서의 검사 영상이고, 도2의 (a-2)는, 선명도(sharpness) 대비 적(Red), 녹(Green), 청(Blue)색 광원에 입력되는 전압에 대한 그래프이다.
그리고, 도2의 (b-1)은, 대면적 검사에서의 검사 영상이고, 도2의 (b-2)는, 대면적 검사에서의 선명도(sharpness) 그래프이다.
도2의 (a-1) 및 도2의 (a-2)에서와 같은 일반적인 검사는, 선명도(sharpness)라는 지수를 사용하여 지수의 최대값에서 최적 조명을 결정하는 반면, 도2의 (b-1) 및 도2의 (b-2)에서와 같이 반복 패턴이 있는 대면적 검사에서는, 선명도(sharpness)라는 지수는 포화가 되어 최적영상과 관계가 없게 될 수 있다. 따라서, 대면적 검사 영상의 품질에 대한 평가를 하려면 밝기(brightness) 및 선명도(sharpness)와는 다른 화질지수를 선택할 수 있다.
도3은 본 발명의 실시 예에 따른 칼라합성조명 제어를 위한 심플렉스 서치 알고리즘의 순서도이다.
이하, 도3을 참조하여, 상기된 검사시스템에서 검사 영상의 화질 향상을 위하여 합성광의 배합을 결정하는 과정에서 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법에 대해 설명하기로 한다.
(이하, k는, 임의의 상수를 나타낼 수 있으며, 수식에서 소문자와 대문자가 혼용되어 쓰이나, 그 의미는 동일하다.)
[검사 영상의 밝기(brightness) 보정]
도4는 본 발명의 실시 예에 따른 대면적 검사 영상에 대한 밝기(brightness) 보정 전, 후의 이미지이다. 도4의 (a)는 밝기(brightness) 보정 전의 이미지이고, 도4의 (b)는 밝기(brightness) 보정 후의 이미지이다.
도4에서와 같이, 대면적 검사 영상, 특히 스캐닝 영상은 비교적 넓은 면적을 관측하는 것에 비하여 광학 부품의 편차로 인해 검사 영상에 세로 줄무늬 또는 밝기 변화가 관측될 수 있다. 이러한 얼룩이나 줄무늬를 없애기 위해 [검사 영상의 밝기(brightness) 보정]이 필요할 수 있다.
알고리즘의 시작 후, 블록110에서 [검사 영상의 밝기(brightness) 보정]이 수행될 수 있다.
먼저, 촬상부(400)에 입사된 검사 영상으로부터 디지털이미지를 획득하여 그레이레벨이미지(grey level image)로 변환할 수 있다.
그레이레벨이미지는, 각 픽셀에 대해 획득될 수 있다.
다음으로, 그레이레벨이미지를 이용하여 검사 영상의 밝기(brightness)를 보정할 수 있다.
여기서, 검사 영상의 수평 방향으로 밝기 편차가 발생하는 경우, 평균을 이용한 아래의 수식에 의해 도출되는 제1보정계수(λi)를 그레이레벨이미지 각 픽셀의 그레이레벨(P(i, j))에 곱하여 수행될 수 있다. (P' (i,j)= P(i,j) λi)
Figure 112016056458122-pat00001
여기서, n은 그레이레벨이미지의 수직축 픽셀개수, P(i,j)는 그레이레벨이미지에서 i, j 좌표에 해당하는 픽셀에서의 그레이레벨값,
Figure 112016056458122-pat00002
는 그레이레벨이미지 전체 픽셀의 그레이레벨의 평균값이다.
또한, 검사 영상의 수직 방향으로 밝기 편차가 발생하는 경우, 표준편차를 이용한 아래의 수식에 의해 도출되는 제2보정계수(λj)를 그레이레벨이미지 각 픽셀의 그레이레벨(P(i,j))에 곱하여 수행될 수 있다. (P' (i,j)= P(i,j) λj)
Figure 112016056458122-pat00003
여기서, m은 그레이레벨이미지의 수평축 픽셀개수, P(i,j)는 그레이레벨이미지에서 i, j 좌표에 해당하는 픽셀에서의 그레이레벨값,
Figure 112016056458122-pat00004
는 그레이레벨이미지 전체 픽셀의 그레이레벨의 평균값이다.
그레이레벨이미지 전체 픽셀의 그레이레벨의 평균값인
Figure 112016056458122-pat00005
는, 아래의 수식에 의해 도출될 수 있다.
Figure 112016056458122-pat00006
제1보정계수(λi) 또는 제2보정계수(λj)는 대면적에 대한 검사 영상을 읽을 때마다 계산하거나, 백색 시트를 스캔하여 얻어진 값을 계속 사용할 수 있다.
[화질지수(σ) 선택 및 평가함수 정의]
도5는 밝기(brightness), 선명도(sharpness) 및 본 발명의 실시 예에 따른 광원입력값 증가에 대한 대면적 검사대상물의 검사 영상에 대한 화질지수의 그래프이다.
도5에서, a그래프는, 브레너 지수(Brenner gradient)에 대한 그래프이고, b그래프는, 트레넨바움 지수(Trenenbaum gradient)에 대한 그래프이며, c그래프는, 히스토그램 엔트로피(Histogram entropy)에 대한 그래프이다. 그리고, 도5에서, d그래프는, 선명도(sharpness)에 대한 그래프이고, e그래프는, 밝기(brightness)에 대한 그래프이다.
도5의 그래프에서 보는 바와 같이, 광원의 조도가 높아지면 영상의 밝기(brightness)(e그래프)가 증가하고, 이와 마찬가지로 선명도(sharpness)(d그래프) 또한 증가하나, 나머지 화질지수인, 브레너 지수(Brenner gradient)(a그래프), 트레넨바움 지수(Trenenbaum gradient)(b그래프), 히스토그램 엔트로피(Histogram entropy)(c그래프)는, 최대점을 통과하고 다시 감소할 수 있다.
이에 따라, 일반적으로 많이 사용하는 지수인 밝기(brightness)와 선명도(sharpness)는 대면적 영상에 적합하지 않을 수 있으며, 브레너 지수(Brenner gradient), 트레넨바움 지수(Trenenbaum gradient), 히스토그램 엔트로피(Histogram entropy)의 화질지수가 대면적 영상에 적합할 수 있다.
(이하, 본 발명에서의 화질지수(σ)는, 브레너 지수(Brenner gradient), 트레넨바움 지수(Trenenbaum gradient) 또는 히스토그램 엔트로피(Histogram entropy)를 의미할 수 있다.)
본 발명의 검사시스템에서는, 브레너 지수(Brenner gradient), 트레넨바움 지수(Trenenbaum gradient) 및 히스토그램 엔트로피(Histogram entropy) 모두 최대가 되는 광원입력값을 구할 수 있고, 브레너 지수(Brenner gradient), 트레넨바움 지수(Trenenbaum gradient) 또는 히스토그램 엔트로피(Histogram entropy) 어느 한 지수가 최대가 되는 광원입력값을 구할 수도 있다.
블록110의 [검사 영상의 밝기(brightness) 보정]을 수행한 후, 블록 120에서, 화질지수(σ) 선택 및 평가함수를 정의할 수 있다.
먼저, 보정된 그레이레벨이미지의 각 픽셀의 그레이레벨(P(i,j))이 반영된 화질지수(σ)를 선택할 수 있다.
여기서, 화질지수(σ)는, 브레너 지수(Brenner gradient), 트레넨바움 지수(Trenenbaum gradient) 또는 히스토그램 엔트로피(Histogram entropy) 중 선택되는 어느 하나일 수 있다.
브레너 지수는, 아래의 수식에 의해 연산될 수 있다.
Figure 112016056458122-pat00007
여기서, m은 그레이레벨이미지의 수평축 픽셀개수, n은 그레이레벨이미지의 수직축 픽셀개수, P(i,j)는 그레이레벨이미지에서 i, j 좌표에 해당하는 픽셀에서의 그레이레벨값이다.
트레넨바움 지수는, 아래의 수식에 의해 연산될 수 있다.
Figure 112016056458122-pat00008
여기서, m은 그레이레벨이미지의 수평축 픽셀개수, n은 그레이레벨이미지의 수직축 픽셀개수, P(i,j)는 그레이레벨이미지에서 i,j 좌표에 해당하는 픽셀에서의 그레이레벨값, gT는 g의 전치 행렬이다. 그리고 g는 아래의 행렬 값에 해당한다.
Figure 112016056458122-pat00009
히스토그램 엔트로피는, 아래의 수식에 의해 연산될 수 있다.
Figure 112016056458122-pat00010
여기서, Pk는 그레이레벨이미지의 그레이레벨 k에 대한 픽셀의 카운트 수를 의미한다.
다음으로, 화질지수가 최대값을 갖도록 하는 평가함수(f=- σ (U))를 정의할 수 있다.
칼라합성광원은 Red(적), Green(녹), Blue(청)를 기본으로 k개의 광원입력값 U(uR, uG, uB , uW ...)을 조정하고, 각 광원을 합함으로써 칼라합성광을 발생할 수 있다. 발생된 칼라합성광이 대면적 검사대상물(800)을 통해 촬상부(400)에 포착되고 화질지수(σ)로 산출되므로, 광원입력값(U)과 화질지수(σ) 사이에는, σ= σ(U) 와 같은 임의의 함수 관계가 성립될 수 있다.
그리고, 본 발명의 목적은 화질지수(σ)의 최대화이고, 심플렉스 서치 알고리즘의 최소값을 찾도록 설계되어 있으므로, 평가함수는 f=- σ (U) 와 같이 정의될 수 있다.
[심플렉스 구성]
도6은 2색 조명에 대한 심플렉스 서치의 최대값 검색 예시도이다.
도6에서의 실선 삼각형은, Q1 내지 Qk +1의 제2입력세트의 범위를 나타낸 것이고,
도6의 (a)는 반사(reflection)계수(α)에 의한 제1시험점(1st test point, Q')의 범위를 점선으로 나타낸 것이며,
도6의 (b)는 확장(expansion)계수(γ)에 의한 제2시험점(2nd test point, Q")의 범위를 점선으로 나타낸 것이고,
도6의 (c)는 축소(contraction)계수(β)를 이용하여 제3시험점(3rd test point, Q'")의 범위를 점선으로 나타낸 것이다.
그리고, 도6의 (d)는 수축(shrinkage)계수(ζ)에 의해, Q1 내지 Qk +1의 제2입력세트의 범위가 수축된 것의 범위를 점선으로 나타낸 것이다.
도6을 참조하여, 이하, 심플렉스 구성에 대해 설명하기로 한다.
블록130에서 심플렉스 구성을 수행할 수 있다.
심플렉스(simplex)를 구성하기 위해, 먼저, 광원입력값에 임의의 값을 할당하여 제1임의값(U1) 내지 제k+1임의값(Uk+1)의 제1입력세트를 마련할 수 있다.
(이하, 제k임의값에 대해, Uk와 같이 수식에 사용되는 방식의 표현으로 설명할 수 있고, 제k재배치값(Qk)에 대해서도 마찬가지일 수 있다.)
여기서, U 내부 변수에 임의의 값을 할당하여 U1부터 Uk +1까지 k+1개의 임의의 광원입력값에 대한 제1입력세트를 준비하여 심플렉스(simplex) 구성을 수행할 수 있다.
이때, 각각의 광원에 대하여, 바람직한 최초의 광원입력값은, U1=(uR, 0, ...), U2=(0, uG, 0, ...), Uk=(..., 0, uk), Uk+1=(0, ..., 0)일 수 있다.
(여기서, '...'은, k+1개를 만족시키기 위한 복수 개의 '0'에 대한 표현일 수 있다. 그리고, uR, uG, uk, uk+1은 각 광원입력값으로써, 상기된 합성광원발생기(300)에서 기재된 사항과 동일할 수 있다.)
다음으로, 제1입력세트에 대해 평가함수의 값을 도출할 수 있다.
구체적으로, 제1입력세트의 각 임의의 광원입력값(U1부터 Uk+1까지)을 평가함수에 대입하여 각 광원입력값에 대한 평가함수의 값을 구할 수 있다. 이때, 평가함수의 값은 f1, f2, ..., fk, fk +1 으로 도출될 수 있다.
이후, 평가함수의 값에 대하여 최소값으로부터 최대값의 순서로 제2입력세트인 제1재배치값(Q1) 내지 제k+1재배치값(Qk+1)을 재배치할 수 있다.
구체적으로, 평가함수의 값에 대하여 최소값으로부터 최대값의 순서로 재배치하고, 재배치된 평가함수의 값의 순서에 대응하도록 광원입력값도 재배치하여 제1재배치값(Q1) 내지 제k+1재배치값(Qk+1)의 제2입력세트를 마련할 수 있다.
즉, 제2입력세트는, 최초의 광원입력값(U1 내지 Uk+1)이 재배치되어 Q1 내지 Qk+1로 나열된 것일 수 있다. 그리고, 가장 작은 경우에 대한 입력값을 best point, Q1로 정의하고, 가장 큰 경우에 대한 입력값을 worst point, Qk +1로 정의할 수 있다.
(상기된 내용과 같이, U1 내지 Uk + 1와 Q1 내지 Qk + 1는 알고리즘의 순서에 따라 반복적으로 광원입력값에 입력되는 값들일 수 있다.)
또한, 제2입력세트에 대한 중정값을 도출할 수 있다.
Q1 내지 Qk +1로 구성된 K+1개의 광원입력값에 대한 제2입력세트에 대한 중정값은, 아래의 수식에 의해 도출될 수 있다.
Figure 112016056458122-pat00011
상기와 같이, 평가함수와 K+1개 색의 광원을 가진 칼라합성광원의 K+1개 광원입력값을 이용하여 심플렉스(simplex)를 구성할 수 있다.
[심플렉스 서치]
심플렉스 서치(simplex search)는 블록140 이하의 순서도와 같이 수행될 수 있다. 심플렉스 서치 알고리즘을 수행하여, 심플렉스 서치에 의한 시험점(test point)을 결정하고, 시험점(test point)에 의하여 최하점(f(Qk +1), worst point)을 최상점(f(Q1), best point)으로 대체할 수 있다. 각 시험점(test point)에 대해서는 하단에 설명되어 있다.
먼저, 블록140에서, 반사(reflection)계수(α)를 이용하여 제1시험점(1st test point, Q')을 도출할 수 있다.
이때, 제1시험점(Q')은 아래의 수식에 의해 도출될 수 있다.
Figure 112016056458122-pat00012
여기서, 반사(reflection)계수(α)는 0보다 크다. (α > 0,)
바람직하게는, 반사(reflection)계수(α) 값으로 1을 이용할 수 있다. (α=1)
다음으로, 판단210에서, 제1시험점(Q')을 대입한 평가함수 값이 상기의 [심플렉스 구성]에 의해 재배치된 평가함수의 최소값인 최상점((f(Q1), best point) 보다 작은 경우, 즉, f(Q') < f(Q1) 인 경우, 블록150으로 이동하여, 확장(expansion)계수(γ)를 이용하여 제2시험점(2nd test point, Q")을 도출할 수 있다.
이때, 제2시험점(Q")은 아래의 수식에 의해 도출될 수 있다.
Figure 112016056458122-pat00013
여기서, 확장(expansion)계수(γ)는 0보다 크다. (γ > 0)
바람직하게는, 확장(expansion)계수(γ) 값으로 2를 사용할 수 있다.
블록150의 다음으로, 판단220에서, 제2시험점(Q")를 대입한 평가함수 값이 제1시험점(Q')을 대입한 평가함수 값보다 작은 경우, 즉, f(Q") < f(Q')인 경우, 블록160으로 이동하여 제2입력세트 중 Qk +1에 제2시험점(Q")을 대입하고, 종료판단을 위한 판단240으로 이동할 수 있다. 그리고, 판단220에서, 제2시험점(Q")를 대입한 평가함수 값이 제1시험점(Q')을 대입한 평가함수 값보다 크거나 같은 경우, 즉, f(Q") ≥ f(Q') 인 경우, 블록161으로 이동하여 제2입력세트 중 Qk +1에 제1시험점(Q')을 대입하여, 종료판단을 위한 판단240으로 이동할 수 있다.
즉, 확장(expansion)계수에 의해 도출된 제2시험점(Q")이 최상점(best point)이면 최하점(worst point)을 제2시험점(Q")으로 교차하고 종료조건을 판단할 수 있다. 그리고, 반사(reflection)계수에 의해 도출된 제1시험점(Q')이 최상점(best point)이면 최하점(worst point)을 제1시험점(Q')으로 교차하고 종료조건을 판단할 수 있다.
상기와 같은 과정에서 최상점(best point)이 나오지 않는 경우, 즉, 판단210의 조건에 해당하지 않는 경우(f(Q') ≥ f(Q1) 인 경우), 블록170으로 이동할 수 있다. 블록170에서, 축소(contraction)계수(β)를 이용하여 제3시험점(3rd test point, Q'")을 도출할 수 있다.
이때, 제3시험점(Q'")은 아래의 수식에 의해 도출될 수 있다.
Figure 112016056458122-pat00014
여기서, 축소(contraction)계수(β)는 0보다 크다. (β > 0)
바람직하게는, 축소(contraction)계수(β) 값은, 0보다 크고 0.5보다 작거나 같을 수 있고(0<β≤0.5), 본 발명의 실시 예에서는, 축소(contraction)계수(β) 값으로 0.5를 사용할 수 있다.
이후, 판단230에서, 제3시험점(Q'")를 대입한 평가함수의 값이 상기의 [심플렉스 구성]에 의해 재배치된 평가함수의 최대값인 최하점(f(Qk +1), worst point) 보다 크거나 같은 경우, 즉, f(Q'”) ≥ f(Qk +1) 인 경우, 즉, 아직도 최상점(best point)이 나오지 않는 경우, 블록180으로 이동하여 수축(shrinkage)계수(ζ)를 이용하여 현재의 최상점(f(Q1), best point) 방향으로 심플렉스를 수축(shrinkage)시킬 수 있다. 그리고 판단230에서, 제3시험점(Q'")을 대입한 평가함수의 값이 최하점(f(Qk+1), worst point) 보다 작은 경우, 즉, f(Q'”) < f(Qk +1) 인 경우, 블록181로 이동하여, 제2입력세트 중 Qk +1에 제3시험점(Q'")을 대입하여, 종료판단을 위한 판단240으로 이동할 수 있다.
이때, 수축(shrinkage)계수(ζ)에 의한 아래의 수식을 이용하여 수행될 수 있다.
Figure 112016056458122-pat00015
여기서, 수축(shrinkage)계수(ζ)는 0보다 크고, 상수 k는 2보다 크거나 같다. (ζ > 0, 2≤k≤k+1)
바람직하게는, 수축(shrinkage)계수(ζ) 값은, 0보다 크고 1보다 작을 수 있고(0<ζ<1), 본 발명의 실시 예에서는, 수축(shrinkage)계수(ζ) 값으로 0.5를 사용할 수 있다.
마지막으로, 종료조건을 충족하여 종료될 때까지, [심플렉스 구성] 및 [심플렉스 서치]를 순차적으로 반복하여 수행할 수 있다. 구체적으로, 판단240에서 종료조건을 충족한 경우에는 종료되고, 종료조건을 충족하지 못한 경우에는 블록130으로 이동하여 [심플렉스 구성]부터 다시 수행할 수 있다.
종료조건은, 1)반복횟수가 제어부(500)에 설정된 횟수보다 많은 경우, 2) 심플렉스에 의해 형성되는 삼각형의 각 꼭지점(vertex) 간 거리가 제어부(500)에 설정된 값보다 작은 경우, 또는 3) 아래의 수식을 충족하는 경우 중 어느 하나일 수 있다.
｜f(Q1) - f(Qk +1)｜< ε
여기서, f(Q1)은 상기된 최상점이고 f(Qk + 1)는 상기된 최하점이며, ε은 종료상수로써 제어부(500)에 설정된 값이다.
심플렉스에 의해 형성되는 삼각형의 각 꼭지점(vertex) 간 거리가 제어부(500)에 설정된 값보다 작은 경우는, 아래의 수식에 의해 판단될 수 있고, 이때, ε는 종료상수로써 제어부(500)에 설정된 값이다.
Figure 112016056458122-pat00016
[합성광원발생기에 대한 제어]
도3과 같은 순서도에 의해 수행된 알고리즘이 종료되면, 평가함수가 최소값이 되는, 즉, 화질지수가 최대가 되는 각각의 광원입력값이 정해지고, 합성광원발생기(300)에 구비된 광원에 광원입력값에 의한 전기가 공급되어, 복수 개의 광원에 의한 합성광이 형성되며, 이러한 합성광이 검사대상물(800)에 조사될 수 있다.
그리고, 화질지수가 최대값이 될 때까지, 도3과 같은 알고리즘 순서도 전체가 반복하여 수행될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
300 : 합성광원발생기
400 : 촬상부
500 : 제어부
600 : 빔익스팬더
700 : 스테이지
800 : 검사대상물

Claims (16)

  1. 대면적인 검사대상물을 이동시키는 스테이지, 복수 개의 광원으로 합성광을 발생시키는 합성광원발생기, 상기 합성광원발생기와 연결되고 상기 합성광원발생기에서 발생한 합성광을 상기 검사대상물에 퍼트리는 빔익스팬더(beam expander), 상기 합성광이 조사된 상기 검사대상물에 대한 촬영을 수행하여 검사 영상을 획득하는 촬상부, 및 상기 검사 영상으로부터 디지털이미지를 획득하고 이미지 분석 및 연산을 수행하여 상기 합성광원발생기를 제어하는 제어부를 포함하는 검사시스템에서 상기 검사 영상의 화질 향상을 위하여 상기 합성광의 배합을 결정하는 칼라합성조명 제어방법에 있어서,
    (ⅰ) 상기 촬상부에 입사된 상기 검사 영상으로부터 상기 디지털이미지를 획득하여 그레이레벨이미지(grey level image)로 변환하는 단계;
    (ⅱ) 상기 그레이레벨이미지를 이용하여 상기 검사 영상의 밝기(brightness)를 보정하는 단계;
    (ⅲ) 상기 (ⅱ) 단계에서 보정된 상기 그레이레벨이미지의 각 픽셀의 그레이레벨(P(i,j))이 반영된 화질지수(σ)를 선택하는 단계;
    (ⅳ) 상기 화질지수가 최대값을 갖도록 하는 평가함수(f= - σ (U))를 정의하는 단계;
    (ⅴ) 상기 평가함수와 k개 색의 광원을 가진 칼라합성광원의 k개 광원입력값을 이용하여 심플렉스(simplex)를 구성하는 단계;
    (ⅵ) 심플렉스 서치 알고리즘을 수행하여, 심플렉스 서치에 의한 시험점(test point)을 결정하고, 상기 시험점(test point)에 의하여 최하점(f(Qk+1), worst point)을 최상점(f(Q1), best point)으로 대체하는 단계;
    (ⅶ) 상기 (ⅵ) 단계에서 획득된 상기 광원입력값을 이용하여 합성광원발생기를 제어하는 단계; 및
    (ⅷ) 상기 화질지수가 최대값이 될 때까지 상기 (ⅰ) 내지 상기 (ⅶ) 단계를 반복하여 수행하는 단계;
    를 포함하고,
    상기 (ⅱ) 단계는, 상기 검사 영상의 수평 방향으로 밝기 편차가 발생하는 경우, 표준편차를 이용한 아래의 수식에 의해 도출되는 제1보정계수(λi)를 상기 그레이레벨이미지 각 픽셀의 그레이레벨(P(i,j))에 곱하여 수행되는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
    Figure 112017099759539-pat00035

    여기서, n은 상기 그레이레벨이미지의 수직축 픽셀개수, P(i,j)는 상기 그레이레벨이미지에서 i, j 좌표에 해당하는 픽셀에서의 그레이레벨값,
    Figure 112017099759539-pat00036
    는 상기 그레이레벨이미지 전체 픽셀의 그레이레벨의 평균값이다.
  2. 삭제
  3. 청구항1에 있어서,
    상기 (ⅱ) 단계는, 상기 검사 영상의 수직 방향으로 밝기 편차가 발생하는 경우, 표준편차를 이용한 아래의 수식에 의해 도출되는 제2보정계수(λj)를 상기 그레이레벨이미지 각 픽셀의 그레이레벨(P(i,j))에 곱하여 수행되는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
    Figure 112017099759539-pat00019

    여기서, m은 상기 그레이레벨이미지의 수평축 픽셀개수, P(i,j)는 상기 그레이레벨이미지에서 i, j 좌표에 해당하는 픽셀에서의 그레이레벨값,
    Figure 112017099759539-pat00020
    는 상기 그레이레벨이미지 전체 픽셀의 그레이레벨의 평균값이다.
  4. 청구항1에 있어서,
    상기 화질지수는, 브레너 지수(Brenner gradient), 트레넨바움 지수(Trenenbaum gradient) 또는 히스토그램 엔트로피(Histogram entropy) 중 선택되는 어느 하나인 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
  5. 청구항4에 있어서,
    상기 브레너 지수는, 아래의 수식에 의해 연산되는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
    Figure 112017099759539-pat00021

    여기서, m은 상기 그레이레벨이미지의 수평축 픽셀개수, n은 상기 그레이레벨이미지의 수직축 픽셀개수, P(i,j)는 상기 그레이레벨이미지에서 i, j 좌표에 해당하는 픽셀에서의 그레이레벨값이다.
  6. 청구항4에 있어서,
    상기 트레넨바움 지수는, 아래의 수식에 의해 연산되는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
    Figure 112017099759539-pat00022

    여기서, m은 상기 그레이레벨이미지의 수평축 픽셀개수, n은 상기 그레이레벨이미지의 수직축 픽셀개수, P(i,j)는 상기 그레이레벨이미지에서 i,j 좌표에 해당하는 픽셀에서의 그레이레벨값, 그리고 g는 아래의 행렬 값에 해당한다.
    Figure 112017099759539-pat00023

  7. 청구항4에 있어서,
    상기 히스토그램 엔트로피는, 아래의 수식에 의해 연산되는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
    Figure 112017099759539-pat00024

    여기서, Pk는 상기 그레이레벨이미지의 그레이레벨 k에 대한 픽셀의 카운트 수를 의미한다.
  8. 청구항1에 있어서,
    상기 (ⅴ) 단계는,
    (ⅴ-1) 상기 광원입력값에 임의의 값을 할당하여 제1임의값(U1) 내지 제k+1임의값(Uk+1)의 제1입력세트를 마련하는 단계,
    (ⅴ-2) 상기 제1입력세트에 대해 상기 평가함수의 값을 도출하는 단계,
    (ⅴ-3) 상기 평가함수의 값에 대하여 최소값으로부터 최대값의 순서로 제2입력세트인 제1재배치값(Q1) 내지 제k+1재배치값(Qk+1)을 재배치하는 단계, 및
    (ⅴ-4) 상기 제2입력세트에 대한 중정값을 도출하는 단계,
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
  9. 청구항8에 있어서,
    상기 (ⅵ)단계는,
    (ⅵ-1) 반사(reflection)계수(α)를 이용하여 제1시험점(1st test point, Q')을 도출하는 단계,
    (ⅵ-2) 상기 제1시험점(Q')을 대입한 상기 평가함수 값이 상기 (ⅴ-3) 단계에서 재배치된 상기 평가함수의 최소값인 상기 최상점(f(Q1), best point) 보다 작은 경우, 즉, f(Q') < f(Q1) 인 경우, 확장(expansion)계수(γ)를 이용하여 제2시험점(2nd test point, Q")을 도출하는 단계,
    (ⅵ-3) 상기 제2시험점(Q")를 대입한 상기 평가함수 값이 제1시험점(Q')을 대입한 상기 평가함수 값보다 작은 경우, 즉, f(Q") < f(Q')인 경우, 상기 제2입력세트 중 Qk+1에 상기 제2시험점(Q")을 대입하고, 종료조건을 판단하는 단계,
    (ⅵ-4) 상기 제1시험점(Q')을 대입한 상기 평가함수 값이 상기 (ⅴ-3) 단계에서 재배치된 상기 평가함수의 최소값인 최상점(f(Q1), best point) 보다 크거나 같은 경우, 즉, f(Q') ≥ f(Q1) 인 경우, 축소(contraction)계수(β)를 이용하여 제3시험점(3rd test point, Q'")을 도출하는 단계,
    (ⅵ-5) 상기 제3시험점(3rd test point, Q'")을 대입한 상기 평가함수의 값이 상기 (ⅴ-3) 단계에서 재배치된 상기 평가함수의 최대값인 상기 최하점(f(Qk+1), worst point) 보다 크거나 같은 경우, 즉, f(Q") ≥ f(Qk+1) 인 경우, 수축(shrinkage)계수(ζ)를 이용하여 상기 최상점(f(Q1), best point) 방향으로 상기 심플렉스를 수축(shrinkage)시키는 단계, 및
    (ⅵ-6) 상기 종료조건을 충족하여 종료될 때까지, 상기 (ⅴ-1) 단계 내지 상기 (ⅵ-5) 단계를 반복하여 수행하는 단계,
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
  10. 청구항9에 있어서,
    상기 (ⅵ-1) 단계에서, 상기 제1시험점(Q')은 아래의 수식에 의해 도출되는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
    Figure 112017099759539-pat00025

    여기서, 상기 반사(reflection)계수(α)는 0보다 크다. (α > 0)
  11. 청구항9에 있어서,
    상기 (ⅵ-2) 단계에서, 상기 제2시험점(Q")은 아래의 수식에 의해 도출되는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
    Figure 112017099759539-pat00026

    여기서, 상기 확장(expansion)계수(γ)는 0보다 크다. (γ > 0)
  12. 청구항9에 있어서,
    상기 (ⅵ-4) 단계에서, 상기 제3시험점(Q'")은 아래의 수식에 의해 도출되는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
    Figure 112017099759539-pat00027

    여기서, 상기 축소(contraction)계수(β)는 0보다 크다. (β > 0)
  13. 청구항9에 있어서,
    상기 (ⅵ-5) 단계는, 상기 수축(shrinkage)계수(ζ)에 의한 아래의 수식을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
    Figure 112017099759539-pat00028

    여기서, 상기 수축(shrinkage)계수(ζ)는 0보다 크고, 상수 k는 2보다 크거나 같다. (ζ > 0, 2≤k≤k+1)
  14. 청구항9에 있어서,
    상기 (ⅵ-3) 단계에서,
    상기 제2시험점(Q")를 대입한 상기 평가함수 값이 상기 제1시험점(Q')을 대입한 상기 평가함수 값보다 크거나 같은 경우, 즉, f(Q") ≥ f(Q') 인 경우, 상기 제2입력세트 중 Qk+1에 상기 제1시험점(Q')을 대입하여, 다음 단계로써 상기 (ⅵ-6) 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
  15. 청구항9에 있어서,
    상기 (ⅵ-5) 단계에서,
    상기 제2시험점(Q”)를 대입한 상기 평가함수의 값이 상기 최하점(f(Qk+1), worst point) 보다 작은 경우, 즉, f(Q'”) < f(Qk+1) 인 경우, 상기 제2입력세트 중 Qk+1에 상기 제3시험점(Q'”)을 대입하여, 다음 단계로써 상기 (ⅵ-6) 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
  16. 청구항9에 있어서,
    상기 (ⅵ-6) 단계에서, 상기 종료조건은,
    반복횟수가 상기 제어부에 설정된 횟수보다 많은 경우,
    상기 심플렉스에 의해 형성되는 삼각형의 각 꼭지점(vertex) 간 거리가 상기 제어부에 설정된 값보다 작은 경우, 또는
    아래의 수식을 충족하는 경우 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 대면적 영상 화질 향상을 위한 칼라합성조명 제어방법.
    ｜f(Q1) - f(Qk+1)｜< ε
    여기서, f(Q1)은 상기 최상점이고 f(Qk+1)는 상기 최하점이며, ε은 종료상수로써 상기 제어부에 설정된 값이다.
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