KR20230153371A

KR20230153371A - 자동화된 알갱이 검사

Info

Publication number: KR20230153371A
Application number: KR1020237028655A
Authority: KR
Inventors: 나다브 레솀; 나다브 레?; 에도 리세프
Original assignee: 인스펙트 테크놀로지스 엘티디
Priority date: 2021-01-25
Filing date: 2022-01-16
Publication date: 2023-11-06
Also published as: WO2022157763A1; EP4281227A1; IL304564A; CN117412821A; JP2024504708A

Abstract

사용자가 적어도 하나의 디지털 광학 기기를 갖는 검사 장치와 인터페이스하기 위한 관리 및 제어 시스템이 제공되며, 관리 및 제어 시스템은, 적어도 하나의 광학 기기로부터 이미지들을 수신하고, 이미지들을 분석하며, 검사 장치로 명령들을 송신하도록 구성된 프로세서; 이미지들의 분석을 디스플레이하도록 구성된 디스플레이로서, 사용자는 이미지들의 분석에 기초하여 검사 장치와 인터페이스하고 이에 명령들을 제공할 수 있고, 디스플레이는 이미지들에 기초하여 프로세서에서 생성된 히스토그램들 및 썸네일 이미지를 동시에 디스플레이하는, 디스플레이를 포함한다. UI뿐만 아니라 아이템들에 대한 검사 장치를 제어하고 관리하기 위한 방법이 개시된다.

Description

자동화된 알갱이 검사

본 개시된 주제는 자동화된 검사 장치에 관한 것이다. 보다 더 구체적으로, 본 개시된 주제는 사용자가 검사 장치와 인터페이스하기 위한 관리 및 제어 시스템에 관한 것이다.

자동화된 검사는, 생산 라인에서 입자들의 품질을 제어하는 것의 부분으로서 전형적으로 단단한 작은 고체 재료들을 검사하는 프로세스이다. 선택적으로, 검사 프로세스는 재료들의 분류 프로세스를 가질 수 있다. 상업적으로 입수할 수 있는 검사 기계들은 불순물들, 기하구조의 변화, 및 색상을 결정하기 위해 광학 센서들 및 이미지 프로세싱을 사용한다. 전형적으로, 검사 기계들은 재료의 생산/선적 자격 부여 또는 실패에 대한 사용자-정의된 기준선 임계치들과 고체 입자 물체들을 비교한다.

기존의 수동 검사 및/또는 분류는 주관적이고 신뢰할 수 없으며 일관성이 없는 반면, 광학적 분류는 전체 제품 품질을 개선하고, 스루풋을 최대화하며, 수율을 증가시키고 수작업 비용을 감소시킨다.

검사 기계들은 콩, 향신료, 견과류, 곡물, 쌀, 야채, 과일 등의 식품 원료뿐만 아니라 플라스틱 알갱이들, 금속, 유리 알갱이들 등과 같은 제품들에 대해 사용될 수 있다.

달리 정의되지 않는 한, 본원에서 사용되는 모든 기술적 및 과학적 용어들은 본 주제가 속하는 기술분야의 당업자에 의해 일반적으로 이해되는 바와 동일한 의미를 갖는다. 본 명세서에서 설명되는 것들과 유사한 또는 동등한 방법들 및 재료들은 본 개시된 주제의 실시 또는 테스트에서 사용될 수 있지만, 적절한 방법들 및 재료들이 이제 설명된다. 충돌이 발생할 경우, 정의들을 포함하는 본 명세서가 지배할 것이다. 또한, 재료들, 방법들, 및 예들은 오로지 예시적이며 제한적으로 의도되지 않는다.

따라서, 본 주제에 따라, 사용자가 적어도 하나의 디지털 광학 기기를 갖는 검사 장치와 인터페이스하기 위한 관리 및 제어 시스템이 제공되며, 관리 및 제어 시스템은:

적어도 하나의 광학 기기로부터 이미지들을 수신하고, 이미지들을 분석하며, 검사 장치로 명령들을 송신하도록 구성된 프로세서;

이미지들의 분석을 디스플레이하도록 구성된 디스플레이로서, 사용자는 이미지들의 분석에 기초하여 검사 장치와 인터페이스하고 이에 명령들을 제공할 수 있고, 디스플레이는 이미지들에 기초하여 프로세서에서 생성된 히스토그램들 및 썸네일 이미지를 동시에 디스플레이하는, 디스플레이를 포함한다.

다른 선호되는 실시예에 따르면, 검사 및 분류 장치는, 콩, 향신료, 견과류, 곡물, 쌀, 야채, 과일, 플라스틱 알갱이, 금속 알갱이, 유리 알갱이, 약품 알약으로 구성된 그룹으로부터 선택된 아이템들을 검사하도록 구성된다.

다른 선호되는 실시예에 따르면, 적어도 하나의 디지털 광학 기기는, X-레이 검출기, 자기 공명 이미징(magnetic resonance imaging; MRI) 디바이스, 컴퓨터 단층촬영(computed tomography; CT) 스캐너, 3D 데이터 스캐너, 카메라, 광학 센서로 구성된 광학 기기들의 그룹으로부터 선택된다.

다른 선호되는 실시예에 따르면, 디스플레이는, 모니터, 스크린, 전계발광(electroluminescent; ELD) 디스플레이 디바이스, 액정 디스플레이(liquid crystal display; LCD) 디바이스, 발광 다이오드(light-emitting diode; LED) 디바이스, 플라즈마(PDP) 디스플레이, 전자 핸드-헬드 디바이스 예컨대 태블릿, 스마트폰 디바이스로 구성된 디스플레이들의 그룹으로부터 선택된다.

다른 선호되는 실시예에 따르면, 명령들은, 아이템들의 분류, 아이템들의 배출 활성화, 아이템들의 배출 비활성화, 보고서 생성, 구별 레벨 설정, 아이템들의 전환, 경고를 생성하기 위한 임계치 설정, 자동 예측 및 경고에 대한 데이터 세트 정의, 생산 라인 제어를 위한 설정점 정의로 구성된 명령들의 그룹으로부터 선택된다.

다른 선호되는 실시예에 따르면, 관리 시스템은 상기 프로세서와 통신하는 메모리 유닛을 더 포함하며, 메모리 유닛은, 이미지들, 참조 이미지들, 아이템들의 복수의 프로파일들, 시스템 세팅들, 시스템 보고서들, 이미지 분석, 상이한 유형들의 아이템들에 대한 임계치들을 포함하는 참조 프로파일들, 참조 프로파일들과 연관된 통계적 분석으로 구성된 정보의 그룹으로부터 선택된 정보를 유지하도록 구성된다.

다른 선호되는 실시예에 따르면, 디스플레이는 이미지들에 기초하여 프로세서에서 생성된 그래프들을 그래픽적으로 디스플레이한다.

다른 선호되는 실시예에 따르면, 검사 장치는 생산 라인 내에 통합된다.

또한, 다른 선호되는 실시예에 따르면, 아이템들의 검사 장치를 관리하고 제어하는 방법이 제공되며, 방법은:

검사 장치의 적어도 하나의 디지털 광학 기기에 의해 검사되는 아이템들의 이미지들을 캡처하는 단계;

프로세서에 의해 적어도 하나의 디지털 광학 기기로부터 이미지들을 수신하는 단계;

아이템들을 분석하기 위해 프로세서에 의해 이미지들을 분석하는 단계;

디스플레이 상에 분석을 디스플레이하는 단계로서, 히스토그램 표현들 및 썸네일 이미지들을 동시에 디스플레이하는, 단계;

검사 장치에 의해 사용자에 의해 인터페이스된 명령들을 수신하는 단계를 포함한다.

다른 선호되는 실시예에 따르면, 이미지들을 분석하는 단계는, 이미지 내의 각각의 아이템의 기준을 결정하는 단계로서, 기준은, 불순물들, 기하구조의 변화, 아이템들의 색상, 어두운 반점들, 어두운 겔, 어둡고 밝은 오염들, 이물질, 변색, 교차-오염, 색상 측정 및 색상 변화, 크기 편차, 형상 불규칙들, 응집, 투명도, 아이템들의 광택으로 구성된 그룹으로부터 선택되는, 단계를 포함한다.

다른 선호되는 실시예에 따르면, 방법은, 아이템들의 기준 및 치수들의 히스토그램 표현들을 생성하는 단계를 더 포함한다.

다른 선호되는 실시예에 따르면, 방법은, 히스토그램 표현들, 썸네일 이미지들, 및 그래프들에 기초하여 임계치들을 설정하는 단계를 더 포함한다.

다른 선호되는 실시예에 따르면, 사용자에 의해 인터페이스되는 명령들은, 아이템들의 분류, 아이템들의 배출 활성화, 아이템들의 배출 비활성화, 보고서 생성, 구별 레벨 설정, 아이템들의 전환, 경고를 생성하기 위한 임계치 설정, 자동 예측 및 경고에 대한 데이터 세트 정의, 생산 라인 제어를 위한 설정점 정의로 구성된 명령들의 그룹으로부터 선택된다.

다른 선호되는 실시예에 따르면, 사용자가 검사 장치로부터 시각적 및 통계적 정보를 수신하고 동시에 검사 장치에 명령들을 제공하는 것을 가능하게 하기 위해 사용자와 검사 장치 사이에서 인터페이스하는 인터페이스가 제공되며, 인터페이스는:

검사 장치로부터 이미지들을 수신하고, 이미지들의 적어도 일 부분을 디스플레이하며, 이미지들에 기초하여 통계적 분석을 수행하며, 분포 히스토그램들을 형성하도록 구성된 프로세서;

이미지들의 적어도 일 부분 및 분포 히스토그램들을 동시에 디스플레이하도록 구성된 디스플레이;

사용자가 프로세서에 명령들을 제공하고 검사 및 분류 장치와 인터페이스하기 위한 입력 디바이스를 포함한다.

다른 선호되는 실시예에 따르면, 이미지들의 적어도 일 부분 및 분포 히스토그램들은 서로 대응한다.

개시된 주제의 일부 실시예들이 오로지 예로서 첨부된 도면들을 참조하여 설명된다. 이제 도면들을 구체적으로 상세하게 참조하면, 도시된 특정 사항들은 예시로서 그리고 오직 본 개시된 주제의 선호되는 실시예들의 예시적인 논의의 목적을 위한 것이며, 개시된 주제의 원리들 및 개념적인 측면들의 가장 유용하고 용이하게 이해되는 설명으로 여겨지는 것을 제공하기 위해 제공된다는 것이 강조되어야 한다. 이러한 점에서, 개시된 주제의 기초적인 이해를 위해 필요한 것보다 더 상세하게 개시된 주제의 구조적 세부사항들을 도시하기 위한 시도가 이루어지지 않으며, 도면들과 함께 취해진 설명은 개시된 주제의 몇몇 행태들이 실제로 구현될 수 있는 방법을 당업자들에게 명백하게 만든다.
도면들에서:
도 1은 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예에 따른 자동화된 알갱이 검사 장치(automated grains inspection apparatus; AIA)를 예시한다.
도 2a는 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 자동화된 알갱이 검사 장치의 정면도를 예시한다.
도 2b는 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 디스플레이 디바이스를 포함하는 도 1의 자동화된 알갱이 검사 장치의 정면도를 예시한다.
도 2c는 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 디스플레이 디바이스를 포함하는 다른 분류 시스템의 정면도를 예시한다.
도 2d는 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 디스플레이 디바이스를 포함하는 또 다른 분류 시스템의 정면도를 예시한다.
도 3은 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 자동화된 알갱이 검사 장치의 단면 측면도를 도시한다.
도 4는 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 자동화된 알갱이 검사 장치의 상면도를 도시한다.
도 5는 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 검사 프로세스에서의 알갱이들을 보여주는 비디오 프레임의 스크린샷이다.
도 6은 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 알갱이 검사 시스템의 블록도를 도시한다.
도 7은 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 알갱이 검사를 위한 방법의 순서도를 도시한다.
도 8은 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 결과 보고서를 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시한다.
도 9는 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 다른 결과 보고서를 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시한다.
도 10은 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 또 다른 결과 보고서를 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시한다.
도 11은 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 결과 보고서를 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시한다.
도 12는 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 결과 보고서를 추세 뷰(trend view)로 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시한다.
도 13은 개시된 주제의 다른 실시예에 따른 결과 보고서를 썸네일 뷰로 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시한다.
도 14a 및 도 14b는 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 어두운 결함 검사의 결과 보고서를 썸네일 뷰로 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시한다.
도 15a 및 도 15b는 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 크기 모니터링 검사의 결과 보고서를 썸네일 뷰로 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시한다.
도 16은 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 황색성 검사의 결과 보고서를 썸네일 뷰로 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시한다.

개시된 주제의 적어도 하나의 실시예를 상세하게 설명하기 이전에, 개시된 주제가 그 애플리케이션에 있어서 도면들에 예시되거나 또는 다음의 설명에서 기술되는 구성요소들의 배열 및 구성의 세부사항들에 한정되는 것은 아니라는 점이 이해될 것이다. 개시된 주제는 다양한 방식들로 수행되거나 또는 실시될 수 있거나 또는 다른 실시예들이 가능하다. 또한, 본원에서 사용되는 표현 및 용어는 설명의 목적을 위한 것이며, 제한적인 것으로 간주되어서는 안된다는 것이 이해되어야 한다. 도면들은 일반적으로 축적이 맞춰지지 않는다. 명료성을 위해, 비-본질적인 요소들은 도면들 중 일부로부터 생략되었다.

용어들 "구성되다", "구성되는", "포함한다", "포함하는", "갖는"은 그들의 활용들과 함께 "비제한적으로 포함하는"을 의미한다. 용어 "~으로 구성되는"은 "비제한적으로 포함하는"과 동일한 의미를 갖는다.

용어 "본질적으로 ~으로 구성되는"은, 조성, 방법 또는 구조가, 오직 추가적인 성분들, 단계들 및/또는 부분들이 청구된 조성, 방법 또는 구조의 기본적이고 신규한 특성을 실질적으로 변경하지 않는 경우에만, 추가적인 성분들, 단계들, 및/또는 부분들을 포함할 수 있다는 것을 의미한다.

본원에서 사용되는 바와 같은, 단수 형태들("일", 및 "상기")은 문맥이 명백하게 달리 표시하지 않는 한 복수의 언급 대상들을 포함한다. 예를 들어, "화합물" 또는 "적어도 하나의 화합물"은, 이의 혼합물들을 포함하여, 복수의 화합물들을 포함할 수 있다.

본 출원의 전체에 걸쳐, 이러한 개시된 주제의 다양한 실시예들이 범위 형식으로 제공될 수 있다. 범위 형식의 설명이 오로지 편의성 및 간결함을 위한 것임이 이해되어야 하며, 개시된 주제의 범위에 대한 확고한 제한으로서 해석되지 않아야 한다. 따라서, 범위의 설명은 구체적으로 개시된 모든 가능한 하위-범위들뿐만 아니라 그 범위 내의 개별적인 수치 값들을 갖는 것으로 간주되어야 한다.

명료성을 위하여 개별적인 실시예들의 맥락에서 설명된 개시된 주제의 특정 특징들이 또한 단일 실시예에서 조합되어 제공될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 반대로, 간결함을 위하여 단일 실시예의 맥락에서 설명된, 개시된 주제의 다양한 특징들이 또한 별개로 또는 임의의 적절한 서브-조합으로 또는 개시된 주제의 임의의 다른 설명된 실시예들에서 적절한 바와 같이 제공될 수 있다. 다양한 실시예들의 맥락에서 설명된 특정 특징들은, 실시예가 이러한 요소들 없이 동작할 수 없는 경우를 제외하고는, 이러한 실시예들의 본질적인 특징들로서 간주되지 않을 것이다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예에 따른 자동화된 알갱이 검사 장치(automated grains inspection apparatus; AIA)를 도시하는 도 1을 참조한다. AIA(100)는 생산 라인에서 고체 재료를 검사하는 품질 제어 프로세스를 실행하도록 구성된 장치이다. 일부 예시적인 실시예들에서, AIA(100)는, 색상, 크기, 형상, 구조적 속성들 및 이들의 임의의 조합, 또는 유사한 것과 같은 기준에 따라 재료를 검사하고 분류하도록 적응될 수 있다. AIA(100)에 의해 분류되는 재료는, 예를 들어, 콩, 향신료, 견과류, 곡물, 쌀, 야채, 과일, 플라스틱 알갱이, 금속 알갱이, 유리 알갱이, 약품 알약, 및 이들의 임의의 조합, 또는 유사한 것과 같은 복수의 별개의 아이템들이다.

단순성을 위해, 본 개시는 이하에서 AIA(100)에 의해 분류되는 재료들을 "알갱이들" 또는 "아이템"들로서 지칭할 것이다.

일부 예시적인 실시예들에서, AIA(100)는 생산-라인과 인-라인(in-line)으로; 생산-라인과 오프-라인(off-line)으로; 생산-라인에 대해 병렬(in-parallel)로; 및 이들의 임의의 조합으로 사용될 수 있다. 예시적인 인-라인 실시예에서, 생산에 소비될 모든 알갱이들은 먼저 검사를 위해 입구, 바람직하게는 입구 퍼넬(funnel)(201)을 통해 AIA(100)에 진입하고, 알갱이들이 배출되는 출구(209)로부터 생산-라인으로 진행한다. 예시적인 오프-라인 실시예에서, 알갱이들의 전부 또는 부분은 생산 라인에 도입된 이후에 테스트될 수 있다. 예시적인 병렬 실시예에서, 생산에서 소비될 재료의 일 부분은 검사 또는 분류를 위해 입구 퍼넬(201)을 통해 AIA(100)에 진입하며, 출구(209)로부터 생산-라인으로 진행한다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 자동화된 알갱이 검사 장치의 정면도를 도시하는 도 2a를 참조한다. AIA(100)는 검사 구역을 갖는 하우징(200), 입구 퍼넬(201), 출구(209), 제2 출구(212) 및 분류 메커니즘(213)을 포함한다. 일부 예시적인 실시예들에서, 입구 퍼넬(201)은, AIA(100) 내로 알갱이들을 붓는 것을 가능하게 하는 공급 튜브 또는 호퍼(hopper)(미도시)와 하우징(200) 사이를 인터페이스한다. 하우징(200)은 또한 공급기 메커니즘(202), 슬롯 공급기(204), 배경 표면 그리고 바람직하게는 제1 배경 표면(205), 제2 배경 표면(206), 및 카메라(207)를 통합한다.

일부 예시적인 실시예들에서, 슬롯 공급기(204)는 입구 퍼넬(201)을 통해 알갱이들을 수용하고 이들을 하우징의 검사 구역으로 라인 형태로 방출하도록 적응되며, 여기서 라인 두께는, 필수적이지는 않지만, 바람직하게는 그리고 실질적으로 단일 알갱이의 두께와 동일하다. 이러한 방식으로, 슬롯 공급기(204)는, 알갱이들을 수집하고 이들을 하우징(200)에 걸쳐 단일 라인 형태로 정렬하는 버퍼(buffer)로서 역할하여, 알갱이들은 하우징을 통해 그리고 검사 구역을 통해 커튼처럼 떨어지며, 검사 구역에서 알갱이들은 이미징된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 공급기 메커니즘(202)은, 슬롯 공급기(204)의 출구(미도시)의 라인 두께를 단일 알갱이의 두께 또는 임의의 다른 적절한 두께로 조정하기 위해 사용될 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 제1 배경 표면(205) 및 제2 배경 표면(206)은 각각 카메라(207)에 의해 촬영되는 이미지들에 대한 상이한 배경을 구성할 수 있다. 카메라 구획(210) 상에 위치된 카메라(207)는, 커튼처럼 떨어지는 알갱이들 뒤에 위치되는 배경들(205 및 206) 및 커튼처럼 방출되는 알갱이들을 향한다(이를 바라 본다)는 것을 유의해야 한다.

복수의 카메라들이 사용될 수 있다는 것을 또한 유의해야 한다. 복수의 카메라들 중 하나 이상은 도 2a에 도시된 카메라 반대편에 위치될 수 있다. 이러한 방식으로, 반대편에 위치된 카메라는 알갱이들의 다른 측면으로부터의 이미지들을 캡처한다. 반대편에 위치된 카메라에는 독립적인 조명 시스템 및 배경들의 세트가 제공될 수 있다. 이러한 이중 기능 장치는 알갱이들의 전체 검사를 위한 이미지들을 캡처하는 것을 가능하게 한다.

일부 다른 예시적인 실시예들에서, 알갱이들은, 슬롯 공급기 아래에서 경사진 표면 상의 커튼형 구조체에서 슬라이드할 수 있으며, 표면은 일 예로서 배경 표면일 수 있다. 이러한 선택적 구조체는, 카메라에 의해 캡처될 이미지의 품질을 향상시키기 위해 알갱이들이 검사 구역을 통과할 때 알갱이들의 속도를 감소시킬 수 있다. 일반적으로, 그리고 이러한 경우에 특히, 슬롯 공급기 내의 슬롯이 더 넓을 수 있거나, 또는 슬롯을 갖지 않는 공급기가 사용될 수 있으며, 알갱이들은 다른 개방 프로파일을 갖는 공급기를 통과한다.

일부 예시적인 실시예들에서, 품질 제어 검사에 실패하는(부적격) 알갱이들의 검출 시에, 분류 메커니즘(213)은 부적격 알갱이들을 출구(209)로부터 제2 출구(212)로 편향시키도록 구성될 수 있다. 본 개시의 일 측면에 따르면, 사용자가 적어도 하나의 디지털 광학 기기를 갖는 검사 장치와 인터페이스하기 위한 제어 시스템이 제공되며, 제어 시스템은:

이미지들의 분석을 디스플레이하도록 구성된 디스플레이로서, 사용자는 이미지들의 분석에 기초하여 검사 장치와 인터페이스하고 이에 명령들을 제공할 수 있는, 디스플레이를 포함한다.

본 개시의 또 다른 측면에 따르면, 사용자가 검사 장치로부터 시각적 및 통계적 정보를 수신하고 동시에 검사 장치에 명령들을 제공하는 것을 가능하게 하기 위해 사용자와 검사 장치 사이에서 인터페이스하는 인터페이스가 또한 제공되며, 인터페이스는:

사용자가 프로세서에 명령들을 제공하고 검사 분류 장치와 인터페이스하기 위한 입력 디바이스를 포함한다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 디스플레이 디바이스를 포함하는 도 2의 자동화된 알갱이 검사 장치의 정면도를 예시하는 도 2b를 참조한다. 이러한 실시예에서, AIA(100)는 정보를 디스플레이할 수 있는 스크린과 같은 디스플레이 디바이스(220)를 더 포함한다. 디스플레이 디바이스(220)는, 예를 들어, 전계발광(electroluminescent; ELD) 디스플레이 디바이스, 액정 디스플레이(liquid crystal display; LCD) 디바이스, 발광 다이오드(light-emitting diode; LED) 디바이스, 플라즈마(PDP) 디스플레이, 이들의 조합, 또는 유사한 것일 수 있다. 용어들 "디스플레이 디바이스" 및 "스크린"은 실질적으로 동일한 특징부에 대해 사용되며, 따라서 이러한 용어들은 교환될 수 있다. 스크린(220)은 와이어들에 의해 또는 무선으로 AIA(100)에 연결될 수 있다. 일부 실시예들에서, 스크린(220)은 컴퓨터 모니터일 수 있다. 다른 실시예에서, 스크린(220)은, 전자 핸드-헬드 디바이스, 예를 들어, 태블릿과 같은 원격 디바이스 상에 있을 수 있다. 또 다른 실시예에서, 스크린(220)은 스마트폰 디바이스일 수 있다.

스크린(220) 상에 디스플레이되는 정보는 시각적이거나 또는 촉각적일 수 있다. 바람직하게는, 정보는 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface; GUI)를 사용하여 제시될 수 있다. GUI는, 텍스트-기반 사용자 인터페이스들, 타이핑된 명령 라벨들 또는 텍스트 네비게이션 대신에, 1차 표기법(primary notation)과 같은 그래픽 아이콘들 및 오디오 표시기를 통해 사용자가 전자 디바이스들과 상호작용하는 것을 가능하게 하는 사용자 인터페이스의 형태이다. 정보는 카메라(207)로부터, 또는, X-레이 검출기, 자기 공명 이미징(MRI) 디바이스, 컴퓨터 단층촬영(CT) 스캐너, 3D 데이터 스캐너 및 유사한 것과 같은 임의의 다른 디지털 광학 기기로부터 수신된다. 선택적으로, 정보는 2개 이상의 디지털 광학 기기로부터 검색될 수 있다. 스크린(220)은 이하에서 후술될 바와 같은 히스토그램들을 디스플레이한다. 사용자는 입력 디바이스(221)를 통해 AIA와 인터페이스한다. 입력 디바이스는 키보드, 마우스, 비디오, 터치 스크린, 등과 같은 디바이스들의 그룹으로부터의 디바이스일 수 있다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 디스플레이 디바이스를 포함하는 다른 분류 시스템의 정면도를 예시하는 도 2c를 참조한다. 분류 시스템(250)은 생산 라인에서 고체 재료를 검사하는 품질 제어 프로세스를 수행하도록 동작된다. 분류 시스템(250)은 이송 시스템(252)에 연결된 재료 공급부(251)를 포함한다. 이송 시스템(252)은, 적어도 하나의 광학 검사 구성요소(254)가 이어지는 X-레이 검사 구성요소(253)에 부착된다. 추가적인 광학 검사 구성요소(258) 및 컬러 카메라(259)가 아이템들을 검사하기 위해 사용될 수 있다. 분류 유닛(255)은 검사된 아이템들을 분류하고, 이들을 거부 재료 저장소(256) 및 클린(clean) 재료 저장소(257)로 분리한다. 스크린(220)은 분류 유닛(250)에 부착되어 이하에서 논의될 아이템들의 검사와 관련된 시각적 정보를 디스플레이한다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 디스플레이 디바이스를 포함하는 또 다른 분류 시스템의 정면도를 예시하는 도 2d를 참조한다. 분류 시스템(270)은 생산 라인에서 고체 재료를 검사하고 분류하는 품질 제어 프로세스를 수행하도록 동작된다. 분류 시스템(270)은 제품 공급부(272)에 연결된 사전-호퍼(pre-hopper)(271)를 포함한다. 제품 공급부(272)는, 아이템들을 검사 영역으로 이동시키는 이송 시스템(273)에 부착된다. 검사 영역은 전하-결합 디바이스(charge-coupled device; CCD)(274) 및 형광 램프(275)를 포함한다. 배출 노즐(276)은 거부된 검사된 아이템들을 저장소(278)로 배출한다. 거부되지 않은 아이템들은 이송 시스템(273)에 의해 제2 검사 영역으로 이동된다. 제2 검사 영역은 전하-결합 디바이스(charge-coupled device; CCD)(274) 및 형광 램프(275)를 포함한다. 배출 노즐(276)은 거부된 검사된 아이템들을 저장소(278)로 배출한다. 거부되지 않은 아이템들은 저장소(278)로 배출된다. 스크린(220)은 분류 유닛(270)에 부착되어, 이하에서 논의될 바와 같이, 특정 유형 또는 크기의 아이템들의 분포와 같은 아이템들의 검사와 관련된 시각적 정보 및 통계적 정보를 포함하는 히스토그램들의 시각적 정보를 디스플레이한다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 자동화된 알갱이 검사 장치(automated grains inspection apparatus; AIA)의 단면 측면도를 예시하는 도 3을 참조한다. 슬롯 공급기(204)는 주로 서로를 향하는 2개의 패널들(204a 및 204b)을 포함하지만, 이들의 각각은 AIA(100)의 수직 축으로부터 멀리 틸팅된다. 슬롯 공급기(204)가 사다리꼴 형상을 가지며, 여기서 사다리꼴의 상단 베이스는 공급기 메커니즘(202)에 의해 조정될 수 있는 좁은 베이스(슬롯에 대해 "S"로 라벨링됨)와는 대조적으로 넓게 개방된다는 것이 측면 단면도로부터 이해될 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 공급기 메커니즘(202)은, 슬롯 공급기(204)의 슬롯(211)을 검사 중인 알갱이의 유형의 전형적인 두께에 대응하는 너비(span)로 조정할 수 있다.

입구 퍼넬(201)로 부어진 알갱이들은 소위 "사다리꼴의 상단 베이스"를 통해 슬롯 공급기(204)에 진입하며, 카메라(207)의 시야(field of view; FOV)를 가로질러 출구(209) 내로 커튼형 형태로 슬롯 공급기를 빠져 나온다는 것이 주목될 것이다. 일부 예시적인 실시예들에서, 슬롯(211)의 너비는 공급기 메커니즘(202)에 의해 수동으로 조정될 수 있다. 예를 들어, 핸들, 레버, 나사 볼트, 및 이들의 임의의 조합, 또는 임의의 상업적으로 이용가능한 기계적 수단. 추가적으로, 또는 대안적으로, 공급기 메커니즘(202)은, 전기/공압 모터, 액추에이터들, 및 이들의 임의의 조합, 또는 유사한 것에 의해 슬롯(211)의 너비를 자동으로 조정하도록 구성될 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 공급기 메커니즘(202)의 자동 조정은 본 개시의 제어기(이하에서 추가로 상세하게 설명됨)에 의해 제어될 수 있다.

일부 예시적인 실시예들에서, 분류 메커니즘(213)은, 편향; 플랩(flap) 제거; 가압-공기 제거, 전환 밸브, 및 이들의 임의의 조합, 또는 유사한 것과 같은 메커니즘 유형으로 구성될 수 있다.

플랩 및 가압-공기 제어 둘 모두는 품질 관리에 실패하는 상대적으로 작은 수의 알갱이들을 거부하기 위해 사용될 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 부적격 알갱이(이하에서 추가로 상세하게 설명됨)의 검출 시에, 작은 수의 알갱이들은 플랩 유형 또는 가압-공기에 의해 생산 라인으로부터 제거된다. 플랩에 의한 또는 가압-공기에 의한 이러한 제거는, 필수적이지는 않지만, 주로 생산-라인과의 인-라인 및 병렬 구성들에서 사용될 수 있다는 것을 유의해야 한다. 이러한 폐기(제거) 프로세스는 부적격 알갱이들이 검출되는 한 반복적일 수 있다는 것을 또한 유의해야 한다.

일부 예시적인 실시예들에서, 플랩 제거 유형은, 예를 들어, 개구부를 커버하는 하나의 측면 상에 힌지 결합된 평평한 셸프(shelf)의 피스에 기초할 수 있다. 활성화 시에, 플랩은 미리 정의된 수의 알갱이들이 폐기되는 것을 가능하게 하기 위해 개방된다.

일부 예시적인 실시예들에서, 가압-공기 제어 유형은, 활성화 시에, 다수의 알갱이들을 블래스트하는 상업적으로 이용가능한 공기 노즐에 기초할 수 있다. 폐기될 알갱이들의 근사 양/수는 공기 제트의 직경 및 블래스트 지속기간을 조정함으로써 제어될 수 있다.

일부 예시적인 실시예들에서, 편향 분류 메커니즘은, 필수적이지는 않지만, 주로 생산-라인과의 오프-라인 구성에서 사용될 수 있다. 편향 메커니즘 유형은, 알갱이들이 출구(209)로, 즉, 생산 라인으로 가는 것을 허용하거나 또는 알갱이들을 제2 출구(212)로 편향시키는 선택기로서 동작하는 힌지 결합된 도어(door)에 기초할 수 있다. 전형적으로, 활성화 편향은 상대적으로 많은 양의 알갱이들이 폐기되는 것을 가능하게 하며, 즉, 제2 출구(212)는 미리 결정된 수의 알갱이들이 폐기되는 것을 가능하게 하도록 개방된다.

개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에서, 이상에서 열거된 유형들과 같은 분류 메커니즘(213)은 임의의 또는 모든 분류 메커니즘 유형들을 구현하기 위해 솔레노이드들, 모터들, 액추에이터들, 공압 구성요소들, 이들의 임의의 조합, 또는 유사한 것을 사용할 수 있다.

다른 구성요소들 중에서도, 도 3은 카메라(207), 제1 배경 표면(205), 제2 배경 표면(206) 및 적어도 하나의 배경 조명(214)의 측면도를 도시한다. 일부 예시적인 실시예들에서, 카메라(207)는, 카메라의 FOV가 배경들 둘 모두를 포함하는 영역을 커버하도록 카메라를 전방으로 그리고 후방으로, 즉, 배경 표면들(205 및 206)을 향해 그리고 이로부터 멀어지게 슬라이드하는 것을 가능하게 하는 카메라 어셈블리(210)에 위치될 수 있다. 카메라(207)의 슬라이딩은, 배경을 커버하는 영역, 이하에서 관심 영역(region of interest; ROI)과 카메라의 초점 사이의 거리를 조정하기 위해 슬라이딩 메커니즘(215)에 의해 이루어질 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 슬라이딩 메커니즘(215)은 수동으로 또는 모션 제어 유닛(motion control unit; MCU)(604)(이하에서 추가로 상세하게 설명됨)에 의해 자동으로 제어될 수 있다.

본 개시의 카메라(207)는, 제1 및 제2 배경 표면들(205 및 206)의 전방에서, 커튼과 같은 형태로 슬롯 공급기(204)로부터 떨어지는 알갱이들의 이미지를 획득하도록 구성된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 카메라(207)는 비디오 카메라, 라인 스캔 카메라, 스틸 카메라, 단색 카메라, 컬러 카메라, 영역 카메라, 및 이들의 임의의 조합, 또는 유사한 것일 수 있다. 영역 카메라가 2개 이상의 배경 상에서 상당한 수의 알갱이들을 캡처할 수 있기 때문에, 현재 장치에서 영역 카메라를 사용하는 것이 유리하다. 영역 카메라에서 사용되는 센서는, 일반적인 2차원 이미지가 하나의 노출 사이클에서 생성되어 그 효율이 다른 옵션들에 비해 향상될 수 있도록 이미지 픽셀들의 큰 매트릭스를 갖는다. 복수의 카메라들 중 적어도 하나는 영역 카메라이어야 한다. 추가적으로, 또는 대안적으로, 카메라(207)는, 저역 통과, 고역 통과, 대역 통과, 및 이들의 임의의 조합, 또는 유사한 것으로서 구성될 수 있는 상이한 파장들의 광학 필터들(미도시)을 포함할 수 있다. 필터들은 색상 교정; 색상 변환; 색상 제거(color subtraction); 콘트라스트 향상; 편광; 중립 밀도; 크로스 스크린; 확산 및 콘트라스트 감소, 및 이들의 임의의 조합, 또는 유사한 것을 위해 사용될 수 있다. 광학 필터들은 알갱이들의 공간, 콘트라스트 및 색상 해상도를 향상시키기 위해 사용될 수 있다는 것을 유의해야 한다(이하에서 추가로 상세하게 설명됨). 일부 예시적인 실시예들에서, 카메라(207)는 복수의 카메라들로 구성될 수 있으며, 여기서 복수의 카메라들의 각각의 카메라는 상이한 이미지 속성들을 획득하도록 구성될 수 있다. 이미지는 비디오, 적어도 하나의 정지 사진, 및 이들의 조합일 수 있으며, 여기서 이미지는 디지털 표현으로 유지될 수 있다는 것을 유의해야 한다.

일부 예시적인 실시예들에서, 적어도 하나의 배경 조명(214)은 배경의 전방에, 배경 뒤에, 또는 둘 모두에, 즉, 배경들이 전방과 뒤에 위치될 수 있다. 추가적으로, 또는 대안적으로, 배경 조명들(214) 중 적어도 하나는 상이한 파장을 가질 수 있거나, 또는 색상 분리를 위해 의도된 제거 필터들을 사용할 수 있다. 추가적으로, 또는 대안적으로, 표면들 중 하나도 조명기로서 역할할 수 있다.

일부 예시적인 실시예들에서, 제1 배경 표면(205)은 (비제한적으로) 백색일 수 있으며, 제2 배경 표면(206)은 (비제한적으로) 흑색일 수 있다. 카메라(207)에 의해 획득된 해당 ROI는 백색 및 흑색 배경 각각의 전방에서, 즉, 제1 및 제2 배경 표면들(205 및 206) 각각의 전방에서 떨어지는 알갱이들을 캡처하도록 구성된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 제1 및 제2 배경 표면들(205 및 206)은 각각 이미지 분석을 용이하게 하도록 구성된 그리드를 포함할 수 있다. 백색 배경은 알갱이 착색 및/또는 다른 색상 결함들의 분석을 용이하게 하며, 반면 흑색 배경은 알갱이들의 기하학적(형상) 결함들의 분석을 용이하게 한다는 것이 이해될 것이다. 일부 예시적인 실시예들에서, 제2 배경 표면(206)(흑색)은 제1 배경 표면(205)(백색)에 대해 리세스될 수 있다. 흑색 배경은, 투명 알갱이들이 여전히 백색 배경 전방에 있는 동안 투명 알갱이들 상으로의 흑색 배경의 반사를 피하기 위해 백색 배경에 대해 리세스된다. 다시 말해서, 흑색 배경이 백색 배경과 동일한 평면에 있는 경우, 흑색 배경은 백색 배경을 향하는 알갱이들 상에 아티팩트(artifact)들을 초래할 수 있다. 백색 배경의 이미지는 색상 및 색조 오염에 대해 분석되고, 따라서 흑색 반사(아티팩트)는 오염으로 혼동될 수 있다는 것을 유의해야 한다.

각각의 배경의 폭, 다른 배경에 대한 하나의 배경의 위치설정, 배경들의 색상들, 등과 같은 배경 또는 배경들의 파라미터들은 수동으로 또는 자동으로 변경될 수 있다는 것을 유의해야 한다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 자동화된 알갱이 검사 장치(automated grains inspection apparatus; AIA)(100)의 상면도를 도시하는 도 4를 참조한다. 슬롯 공급기(204)는, 도 2 및 도 3에도 도시된 복수의 블레이드들(208)을 더 포함한다. 일부 예시적인 실시예들에서, 슬롯 공급기(204)를 따라 수직으로 조직된 복수의 블레이드들(208)은 FOV에 걸쳐 알갱이들을 고르게 분배하는 것, 즉 커튼과 같은 형태로 분배하는 것을 도울 수 있다. 블레이드들(208)은 또한, 알갱이 더미의 축적이 제어될 수 있기 때문에 공급기를 통한 알갱이들의 흐름을 조절을 용이하게 한다.

블레이드들은 수동 또는 자동으로 다른 것들에 대해 하나씩 이동될 수 있다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 검사 프로세스에서의 알갱이들을 보여주는 비디오 프레임의 스크린샷인 도 5를 참조한다. 비디오 프레임(500)은, 백색 섹션(505) 및 흑색 섹션(506) 전방의 ROI의 캡처된 알갱이들(501)의 이미지를 보여준다. 백색 섹션(505)은 미리 결정된 임계치들에 대해 알갱이(501) 착색, 색상 및 색조 자격들을 분석하는 것을 가능하게 한다. 반면, 흑색 섹션(506)은, 미리 결정된 임계치들에 대한 기하학적 크기, 형상, 및 구조적 속성 자격들에 대해 알갱이들(501)을 분석하는 것을 가능하게 한다. 알갱이들이 어두운 경우에, 배경들의 각각으로부터 검색된 정보는 도 5에 도시된 밝은 색상의 알갱이들에 대한 정보 검색들과는 반대이다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 알갱이 검사 시스템(600)의 블록도를 도시하는 도 6을 참조한다. 시스템(600)은 도 7에 도시된 바와 같은 방법들을 수행하도록 적응된 컴퓨터화된 장치이다.

일부 예시적인 실시예들에서, 시스템(600)은 프로세서(601)와 통신하는 AIA(100)를 포함한다. 프로세서(601)는 바람직하게는 중앙 프로세싱 유닛(central processing unit; CPU), 마이크로프로세서, 전자 회로, 집적 회로(integrated circuit; IC) 또는 유사한 것이다. 추가적으로 또는 대안적으로, 시스템(600)은 디지털 신호 프로세서(digital signal processor; DSP) 또는 마이크로제어기들과 같은 특수 프로세서에 대해 작성되거나 또는 이로 포팅된 펌웨어로서 구현될 수 있거나, 또는 필드 프로그램가능 게이트 어레이(field programmable gate array; FPGA) 또는 애플리케이션 특정 집적 회로(application specific integrated circuit; ASIC)와 같은 하드웨어 또는 구성가능 하드웨어로서 구현될 수 있다. 프로세서(601)는 시스템(600)에 의해 요구되는 계산들 또는 이의 서브구성요소들 중 임의의 것을 수행하기 위해 사용될 수 있다.

개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에서, 시스템(600)은 입력/출력(I/O) 모듈(602)을 포함할 수 있다. 시스템(600)은 마우스, 키보드, 또는 터치 스크린과 같은 디바이스들을 사용하여 시스템(600)과 외부 I/O 디바이스들 사이에서 정보 및 명령들을 송신하거나 및/또는 수신하기 위한 인터페이스로서 I/O 모듈(602)을 사용할 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 프로세서(601)는, 메모리(603), 디스플레이 어댑터(608), 통신 모듈(609), 또는 유사한 것을 또한 포함하는 워크스테이션(605) 내에 포함된다. 통신 모듈(609)은 네트워크(606)와 인터페이스하고 있을 수 있다.

일부 예시적인 실시예들에서, I/O 모듈(602)은, 예컨대 출력, 시각화된 결과들(도 5, 도 8, 도 9 및 도 10에 도시된 것과 같음), 보고서들, 예컨대 알갱이 크기, 부적절한 커팅 모니터링 및/또는 색상/색조 결함들, 또는 유사한 것을 UI 또는 GUI를 사용하여 디스플레이(608) 상에 제공함으로써 시스템의 사용자에 대한 인터페이스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 사용자는, 통과/실패 임계치들, 알갱이 배치(batch)의 폐기, 네트워크 보관소 또는 시스템에 유지된 이전의 검사들에 기초한 통계적 계산들의 수행과 같은 정보를 입력하기 위해 워크스테이션(605)을 사용할 수 있다. 그러나, 시스템(600)이 인간의 조작 없이 동작할 수 있다는 것이 이해될 것이다.

일부 예시적인 실시예들에서, 네트워크(606)는, 증가 및 확장성을 갖는 아마존 웹 서비스(amazon web services; AWS)와 같은 클라우드 컴퓨팅 서버(미도시)와 프로세서(601) 사이의 통신을 용이하게 하기 위해 사용될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 네트워크(606) 연결은 생산 시설의 데이터 저장소 또는 다른 장치와 통신하기 위해 사용될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 시스템(600)은 클라우드 저장소(미도시) 또는 임의의 다른 네트워크 저장부에 AIA(100)의 기록된 정보를 유지하기 위해 네트워크(606) 연결을 사용할 수 있다.

일부 예시적인 실시예들에서, 시스템(600)은 제어기(604)를 포함한다. 통신(609)을 통해 프로세서(601)와 인터페이스되는 제어기(604)는, 조명, 이미지 캡처, IO들, 및 슬롯의 너비와 같은, AIA 내의 카메라(607) 및 AIA(100)의 전자-기계 및/또는 공압 구성요소들과 연관된 활동들을 구동하고 센싱하도록 구성된다. 제어기(604)는 프로세서(601)와 통신하고, AIA(100)를 자동으로 제어할 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 구동 및 센싱 활동들은, 입구 퍼넬(201); 공급기 메커니즘(202); 슬롯 공급기(204); 비디오 카메라(207); 분류 메커니즘(213); 배경 조명들(214); 슬라이딩 메커니즘(215); 및 이들의 임의의 조합, 또는 유사한 것을 조작하는 것을 포함할 수 있다.

일부 예시적인 실시예들에서, AIA(100) 내의 카메라(607)는 이미지 분석을 위해 프로세서(601)로 캡처된 이미지들을 전송하고 디지털 표현의 이미지들을 전달하기 위해 프로세서(601)와 인터페이스한다. 일부 예시적인 실시예들에서, 적어도 하나의 카메라로부터 캡처되는 이미지들은, 비디오 카메라들, 스틸 카메라들, 영역 카메라, 라인 스캔 카메라, 비디오 카메라들, 단색 카메라, 컬러 카메라, 및 이들의 임의의 조합, 또는 유사한 것으로 구성된 그룹으로부터 선택된 카메라들을 포함할 수 있다.

일부 예시적인 실시예들에서, 카메라(607)는, 제어기(604)에 의해 적어도 하나의 카메라의 렌즈의 전방에 맞물리도록 적응된 광학 필터들의 어레이(미도시)를 포함할 수 있다.

일부 예시적인 실시예들에서, 시스템(600)은 메모리 유닛(603)을 포함한다. 메모리 유닛(603)은 영구적이거나 또는 휘발성일 수 있다. 예를 들어, 메모리 유닛(603)은, 플래시 디스크, 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 메모리 칩, 광학 저장 디바이스 예컨대 CD, DVD, 또는 레이저 디스크; 자기 저장 디바이스 예컨대 테이프, 하드 디스크, 저장 영역 네트워크(storage area network; SAN), 네트워크 부착 저장부(network attached storage; NAS), 또는 다른 것들; 반도체 저장 디바이스 예컨대 플래시 디바이스, 메모리 스틱, 또는 유사한 것일 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 메모리 유닛(603)은, 도 7에 도시된 단계들 중 임의의 것과 연관된 행동을 수행하도록 프로세서(601)를 활성화하기 위한 프로그램 코드를 유지할 수 있다. 메모리 유닛(603)은 또한, 카메라(607)에 의해 캡처된 이미지들, 복수의 알갱이 프로파일들, 시스템(600)의 결과들(보고서들), 각각의 검사 시퀀스의 이미지 분석, 상이한 유형들의 알갱이들에 대한 임계치들을 포함하는 참조 프로파일들, 참조 프로파일들과 연관된 통계적 분석; 및 이들의 임의의 조합, 또는 유사한 것을 유지하기 위해 사용될 수 있다.

시스템(600)에서 상세화되는 구성요소들은, 예를 들어, 프로세서(601)에 의해 또는 다른 프로세스에 의해 실행되는 상호 관련된 컴퓨터 명령어들의 하나 이상의 세트들로서 구현될 수 있다. 구성요소들은, 임의의 컴퓨팅 환경 하에서 그리고 임의의 프로그래밍 언어로 프로그래밍된, 하나 이상의 실행가능 파일들, 동적 라이브러리들, 정적 라이브러리들, 방법들, 함수들, 서비스들, 또는 유사한 것으로서 배열될 수 있다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 알갱이 검사를 위한 방법의 순서도를 도시하는 도 7을 참조한다.

검사 시스템(600) 액션들은, 펠릿(pellet)들의 외관과 관련하여 자체적으로 수행되는 이미지 프로세싱에 의해 생성되는 데이터에 기초한다. 선택적으로, 추가적인 데이터는, 시스템(600)에 직접 연결된 센서들로부터 시스템(600)에 의해 및/또는 생산 라인 상의 다른 라인 제어 디바이스들로부터 가져온 데이터에 의해 수집된다. 예를 들어, 시스템(600)은 생산 라인으로부터 속도, 온도, 및/또는 압력 판독치들을 수신하고, 필요한 액션을 추론하기 위해 카메라(207) 또는 카메라들로부터의 정보와 함께 이러한 센서들로부터의 정보를 사용할 수 있다.

시스템(600)에 의해 수집되는 데이터는, 기존 생산 라인 상의 다가오는 실패 또는 포인트를 예측하기 위해, 통계적 프로세스 제어 툴(statistical process control tools; SPC), 인공 지능(artificial intelligent; AI) 알고리즘들, 데이터 추세 분석, 및 특수하게 작성된 알고리즘들에 의해 프로세싱된다.

단계(701)에서, 알갱이 프로파일이 획득된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 검사될 알갱이의 유형과 연관된 알갱이 프로파일은, 예를 들어, 네트워크(606)에 연결된 저장부 또는 메모리(603)와 같은 시스템(600)의 데이터 저장소로부터 획득될 수 있다. 알갱이 프로파일은 저장소에 유지되는 복수의 알갱이 프로파이들 중 하나일 수 있으며, 여기서 각각의 알갱이 프로파일은 상이한 유형의 알갱이에 연관된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 알갱이들의 유형들은 크기, 색상, 형상, 투명도, 중량, 및 이들의 임의의 조합, 또는 유사한 것과 관련하여 서로 상이할 수 있다. 따라서, 각각의 유형의 알려진 알갱이는 본 개시의 AIA(100)에 대해 이것을 특징짓는 프로파일을 가질 수 있다.

일부 예시적인 실시예들에서, 복수의 알갱이 프로파일의 각각의 알갱이 프로파일은 AIA(100) 셋업과 연관된 미리 결정된 파라미터들을 포함할 수 있다. 파라미터들은, 카메라 구성, 조명 및 배경 셋업, 슬롯 공급기의 너비, 및 표준 임계치들을 포함할 수 있다.

단계(702)에서, 슬롯 공급기가 설정된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 시스템(600)은 현재 알갱이 프로파일의 파라미터들에 따라 알갱이 크기의 요건들을 충족시키기 위해 슬롯 공급기(204)의 너비(211)를 조정한다.

단계(703)에서, 배경 조명이 설정된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 시스템(600)은 현재 알갱이 프로파일의 파라미터들에 따라 알갱이 색상, 색조, 크기 및 투명도의 요건들을 충족시키기 위해 배경 조명들(214) 중 적어도 하나를 설정할 수 있다. 조명들(214)은 양 측면들을 동시에 조명할 뿐만 아니라 배경들의 각 측면들을 조명하기 위해 설정될 수 있다는 것을 기억해야 한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 시스템(600)은, 조명들(214)이, 모두 알갱이 검사의 이미지 해상도를 개선하기 위해, 프로세스 동안 조명을 디밍(dimming)할 뿐만 아니라 검사 프로세스 동안 측면 조명을 교번시키게 할 수 있다.

단계(704)에서, 카메라가 구성된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 시스템(600)은, 현재 알갱이 프로파일의 파라미터들에 따라 알갱이들의 불순물들, 기하구조의 변경, 및 색상을 검출하기 위한 요건들을 충족시키기 위해 적어도 하나의 카메라(207)를 설정할 수 있다. 검출 요건들은, 예를 들어, 불순물들, 어두운 반점들 또는 어두운 겔들, 어둡고 밝은 오염들, 이물질, 변색, 교차-오염, 색상 측정 및 색상 변화, 크기 편차, 형상 불규칙들, 응집, 투명도, 광택일 수 있다. 2개 이상의 카메라가 이상에서 설명된 바와 같이 동시에 사용될 수 있다는 것을 기억해야 한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 시스템(600)은, 하나 이상의 카메라들(207)이, 모두 현재 알갱이 프로파일에 따라, 이미지 캡처 프로세스에서 광학 필터들을 맞물리게 하는 것뿐만 아니라 분류 프로세스 동안 이미지 캡처를 교번시키게 할 수 있다.

단계(705)에서, 알갱이 붓기가 인에이블된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 알갱이들은 알갱이 모니터링 및 검사 프로세스를 개시하기 위해 입구 퍼넬에 진입하는 것이 인에이블될 수 있다.

단계(706)에서, 다른 센서들 및/또는 다른 라인 생산 시스템들과 같은 다른 소스들로부터 수집된 데이터뿐만 아니라 이미지가 캡처되고 분석된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 이미지의 디지털 표현은 비디오 프런트 엔드(207)에 의해 이미지 분석을 위해 프로세서(601)로 라우팅될 수 있다. 이미지 분석은 이미지 내의 각각의 알갱이의 기준을 결정하도록 구성되며, 여기서 기준은, 알갱이들의 불순물들, 기하구조의 변화, 색상을 결정하기 위한 요건들, 예를 들어, 불순물들, 어두운 반점들 또는 어두운 겔들, 어둡고 밝은 오염들, 이물질, 변색, 교차-오염, 색상 측정 및 색상 변화, 크기 편차, 형상 불규칙들, 응집, 투명도, 광택으로 구성된 그룹으로부터 선택된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 이미지들은 각각 60초의 기록들로 저장소에 유지된다.

단계(707)에서, 단계(706)에서 수집된 데이터의 전부 또는 부분으로부터 히스토그램들이 생성된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 시스템(600)은, 예를 들어, 이상에서 열거된 상이한 기준들에 대해, 도 8 내지 도 16에 도시된 것과 같은 히스토그램 표현을 생성하도록 적응된다. 각각의 히스토그램의 수평 축은, 필수적이지는 않지만 바람직하게는 마이크론 단위로 주어지는 치수를 나타내며, 수직 축은 100K 알갱이 단위로 스케일링된 발생을 나타낸다. 각각의 히스토그램의 각각의 막대는 100K 알갱이당 대표 썸네일-이미지를 포함한다. 선택적으로, 추가적인 데이터, 예를 들어, 통계적 프로세스 제어 툴(SPS), 인공 지능(AI) 알고리즘, 데이터 추세 분석, 및 특수하게 작성된 알고리즘들에 의해 수집되는 데이터가 사용될 수 있다. SPC 및 AI는 또한 시스템으로부터의 다른 센서들 또는 다른 생산 라인들로부터의 다른 센서들로부터의 정보에 기초할 수 있다.

본원에서 이하에서 설명될 시각적 정보, 예를 들어, 히스토그램들은, 다른 분류 및 검사 시스템들뿐만 아니라 본원에서 이상에서 설명된 분류 시스템들 중 임의의 하나에 대해 연결되고 디스플레이될 수 있다.

검사 시스템들은 다음과 같은 추가적인 액션들에 대해 사용될 수 있다 - 단계(708) -:

1. 공기 노즐들 또는 기계적 플랩들을 사용하여 부적격 펠릿들을 방출하는 것, 이러한 액션은 부적격 펠릿에 가깝게 배치된 0개의 또는 상대적으로 작은 수의 펠릿들만으로 부적격 펠릿들을 제거하는 것을 가능하게 한다.

2. 전환 밸브 또는 전체 재료 흐름을 시프트하는 다른 메커니즘을 사용하여 검사된 재료 흐름을 전환하는 것. 이러한 액션은, 부적격 펠릿들과 함께 재료 스트림 내에 있는 상대적으로 많은 수의 펠릿들과 함께 부적격 펠릿들을 동시에 제거한다.

3. 부적격 펠릿들의 제조를 방지하기 위해 또는 그들의 품질을 개선하기 위해 속도, 온도, 압력 및/또는 다른 파라미터들과 같은 생산 파라미터들 중 하나에 대해 새로운 설정점을 설정하기 위한 또는 생산을 중단하기 위한 명령을 생산 라인 제어부로 전송하는 것.

4. 운영자에 의해 교정되지 않을 경우, 생산이 양호하고 안정적인 생산으로부터 생산 실패를 야기할 수 있는 덜 양호한 또는 안정적이지 않은 생산으로 시프트한다는 것을 표시하기 위해 또는 생산 실패에 대한 표시를 제공하기 위해 생산 라인 운영자에게 경고들을 생성하는 것.

5. 양호하고 안정적인 생산을 유지하거나 또는 달성하기 위해 취해야 할 액션들에 대해 라인 운영자에게 권고를 생성하는 것.

일부 예시적인 실시예들에서, 분류 또는 다른 액션들은 표준 임계치들을 포함하는 주어진 알갱이 프로파일의 미리 결정된 파라미터들에 기초하여 실행된다. 임계치들은 각각의 기준에 대한 미리 결정된 통과/실패 구별 레벨들을 지시한다. 시스템(600)은 또한 품질 보고서들을 생성할 수 있다.

이제 도 8, 도 9 및 도 10에 대한 참조가 이루어진다. 도 8은 그레이 레벨로 측정된 흑색성(blackness) 기준의 히스토그램을 도시하며; 도 9는 마이크론 단위로 측정된 흑색 크기 기준의 히스토그램을 도시하고; 도 10은 마이크론 단위로 측정된 알갱이 크기 기준의 히스토그램을 도시한다. 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에서, 시스템(600)은 단계(708)에서 설명된 하나 또는 2개 이상의 액션들에서 표준으로부터의 임의의 편차에 반응할 수 있다. 알갱이 크기, 알갱이 형상, 오염 크기 및 형상, 색상 편차, 알갱이들 또는 아이템들의 절대 색상, 등과 같은 다른 파라미터들이 모니터링되고, 검사되고, 히스토그램들에 표시될 수 있다는 것을 유의해야 한다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 결과 보고서를 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시하는 도 11을 참조한다. 검사 시스템들의 정확성 및 신뢰성은 시스템 운영자들의 능력과 작업 품질, 셋 업의 정확한 관리 및 검사 시스템의 제어에 크게 의존한다. 실제로는, 이는 사용자들, 심지어 전문가들에게도 몇가지 매우 심각한 난제를 제시한다. 일단 사용자가 검사 시스템을 동작시키면, 시스템들에게 정확한 명령들을 제공하고 검사 프로세스를 효과적으로 수행하기 위해 적어도 2가지 유형의 정보 표현들이 중요하다: 통계적 정보 및 이미지 정보. 개시된 주제에 따르면, 사용자는, 2가지 유형들의 정보 모두가 사용자에게 동시에 제시되도록 캡처된 이미지들과 결합된 통계적 분석에 기초하여 검사 시스템과 인터페이스하고 검사 시스템에 명령들을 제공할 수 있다. 이러한 특징은 이하에서 추가로 상술될 것이다. 스크린(220)의 상부 부분은 현재 검사 태스크의 결과들의 스테이터스를 보여주는 제어 표시자(811)를 디스플레이한다. 본 주제의 일 실시예에 따르면, 제어 표시자(811)는 배출들의 수 및 크기에 대한 표시들을 포함한다. 스테이터스가 정상인 경우에, 제어 표시자(811)는 녹색이다. 스테이터스가 정상이 아닌 경우, 제어 표시자(811)는 황색 또는 적색으로 마킹될 것이다. 임의의 다른 색상이 본 주제의 범위를 제한하지 않고 사용되는 것이 가능하다. 선택적으로, 운영자의 요청에 따라 몇몇 인자들의 표시를 보여주는, 예를 들어, 실패에 대한 예측들 또는 실패된 검사 태스크들을 보여주는 2개 이상의 제어 표시자(811)가 스크린(220) 상에 표시될 수 있다. 스크린(220)의 중심 부분(810)은 검사되는 물체들에 대한 시각적 정보를 디스플레이한다. 이러한 실시예에 따르면, 이러한 스크린샷은 어두운 오염 검사를 이용하는 펠릿들의 프로세스 동안 검사되는 물체들의 디스플레이를 표시한다. 모드 탭(812)에서, 몇몇 디스플레이 모드들에 제시되며, 사용자는 하나의 모드로부터 다른 모드로 변경할 수 있다. 이러한 실시예에서, 디스플레이 모드는 썸네일 픽처들의 형태이다. 썸네일 모드에서, 특정 시점에서의 특정 태스크의 라이브 또는 참조 뷰(view)들이 제시된다. 다른 디스플레이 모드는, 도 12에서 추가로 설명될, 선택된 시간 간격 동안 모니터링되는 파라미터들의 그래픽 뷰를 표시하는 추세이다. 다른 디스플레이 모드는 카메라 뷰이다. 상태(state) 탭(814)은, 도 13에서 추가로 설명되 바와 같이, 2개의 상태들 - 라이브 뷰 및 참조 뷰를 갖는다. 스크린(220)의 중심 부분(810)은 태스크와 관련된 펠릿들의 썸네일을 표시한다. 라인(816)은 구별 레벨(discrimination level)을 설정하기 위해 운영된다. 각각의 정사각형(818)은 AIA(100)에서 검사되는 물체의 표시이다. 스크린(220)은 검사되는 집단을 나타내는 복수의 정사각형들(818)을 디스플레이할 수 있다. 중심 부분(810) 상에 디스플레이되는 최신 이미지들은 스크린(220)의 하단 상에 나타나며, 이는 이전 정사각형들(818)의 이미지를 선입선출(first-in-first-out stack) 방식으로 위로 밀어낸다. 디스플레이되는 정사각형들(818)의 수는 특정 알갱이들의 수 및 중심 부분(810)의 높이와 연관된다. 중심 부분(810)의 우측 상에는, 단 하나의 유형의 특정 알갱이가 검출되며, 따라서, 이러한 특정 하나의 유형의 알갱이만이 썸네일에 디스플레이되지만, 중심 부분의 좌측 상에는, 5개 이상의 썸네일들이 제시되지만 이들 중 4개만이 표시된다. 중심 부분의 높이가 더 높은 경우, 더 많은 썸네일 픽처들이 제시될 것이다. 스크린(220)의 하부 부분(820)은 수량화된 데이터를 히스토그램 뷰로 디스플레이한다. 선택적으로, 정사각형들(818)은 운영자에 의해 결정된 기준에 따른 이미지들, 예를 들어, 최상 이미지 품질 아이템들 또는 가장 적절한 표현 이미지를 디스플레이할 수 있다.

일반 태스크 박스들은 기술자(tech) 로그인 박스(822), 최고 참조(golden reference) 박스(824), 히스토그램 박스(826), 흐름 박스(828), HW 박스(830) 및 플리팅(fleeting) 박스(832)를 포함한다. 기술자 로그인 박스(822)는 시스템에 진입하고 이탈하는 사용자에 의해 눌릴 로그인 버튼(8221) 및 로그아웃 버튼(8222)을 포함한다. 최고 참조 박스(824)는, 검사 동안, 현재 검사 태스크 또는 일반적으로 2개 이상의 검사 태스크들에 대한 최고 참조의 스냅샷을 설정하기 위해 사용된다. 일단 사용자에 의해 저장 버튼(8241)이 눌리면, 현재 임계치들뿐만 아니라 적용되는 다른 결정들과 파라미터 세팅들이 최고 참조로서 저장될 것이다. 일단 사용자에 의해 로딩 버튼(8242)이 눌리면, 최고 참조의 그래픽 인터페이스가 스크린(220) 상에 표시된다. 히스토그램 박스(826)는 현재 태스크를 표시한다. 사용자는, 예를 들어, 결함 콘트라스트, 결함 크기, 펠릿 크기, 포커싱되지 않음, 황색성 및 유사한 것과 같은 히스토그램 박스에서 나타나는 태스크들의 옵션들의 리스트를 아래로 스크롤할 수 있다. 사용자에 의해 히스토그램 클리어 버튼(8261)이 눌릴 때, 스크린(220)의 중심 부분(810)에 표시된 히스토그램들이 클리어되고 스크린(220)의 중심 부분(810)이 비워 진다. 흐름 박스(828)는 좌측에 분당 펠릿들의 카운트(8281)를 표시한다. 흐름 박스(828)는 우측에 펠릿들의 분리 퍼센트(8282)를 표시한다. 막힘 막대(8283)은 퍼넬(201) 내의 검사되는 알갱이들의 흐름의 시각적 표시를 표시한다. 흐름이 양호한 경우, 막힘 막대(8283)는 녹색일 것이다. 장애물들이 있는 경우 또는 흐름이 양호하지 않는 경우, 막힘 막대(8283)는 적색일 것이다. HW 박스(830) 배출 비활성화 버튼(8302)은 적색 또는 녹색일 수 있으며, 배출 비활성화 버튼(8302)을 누를 때 색상이 변경된다. 일단 보고서 버튼(8304)이 눌리면, 현재 태스크의 보고서가 생성되어 사용자에게 전송된다. HW 박스(830)의 하단에서, 표시 부분(8305)은 배출이 비활성화되는지 여부를 표시한다. 플리팅 박스(832)는, 배출 활성화가 배출 비활성화 버튼(8302)을 사용하여 이루어진 경우 사용된다. 플리팅 박스(832)에서, 사용자는 명칭 버튼(8321) 내의 박스를 체크함으로써 표시할 수 있다. 바람직하게는, 명칭은 태스크의 설명이며, 발생한 배출들의 수의 카운터가 표시된다. 사용자는 카운터 버튼(8322)을 체크함으로써 플리트들의 카운트를 리셋할 수 있다.

개시된 주제의 일 실시예에 따르면, 본원에서 이전에 논의된 2가지 유형들의 정보 모두가 스크린(220) 상에 디스플레이되어 사용자가 검사 프로세스의 결과들의 광범위한 뷰를 보는 것을 가능하게 한다. 중심 부분(810) 상에, 검사되는 아이템들의 이미지들의 썸네일 뷰가 나타난다. 대응하는 하부 부분(820)에는, 검사되는 아이템들에 대한 통계적 정보의 히스토그램 뷰가 나타난다. 컬럼 A###의 부분인 특정 정사각형(818)은 해당 컬럼에서 나타나는 그룹의 부분인 검사되는 아이템의 썸네일 이미지이다. 예를 들어, 컬럼 A ###은 히스토그램 박스(826)에서 나타나는 바와 같은 결함 크기라는 명칭의 태스크의 검사되는 아이템들의 세그먼트이다. 이상에서 설명된 바와 같이, 중심 부분(810)의 높이가 더 높았다면, 모두 동일한 그룹부터의 더 많은 썸네일 픽처들이 제시될 수 있었을 것이다. 컬럼 A###에 디스플레이되는 아이템들에 관한 통계적 정보, 예를 들어, 파라미터의 강도 분포는 대응하는 히스토그램 막대 B###에 표시된다. 본 주제의 일부 실시예들에서, 각각의 컬럼 A###의 버튼에서, 통계적 정보의 개요가 디스플레이된다. 대응하는 2가지 유형의 정보, 즉, 통계적 정보 및 시각적 정보를 동시에 탐색할 수 있는 능력을 갖는 것은 사용자에게 검사되고 있는 특정 아이템들의 그리고 검사 태스크의 더 양호한 이해를 제공한다. 이미지 정보에 기초하여, 사용자는, 불규칙성이 심각한지 여부를 결정하고 시스템에 명령이 제공되어야 하는지 여부를 결정할 수 있다. 통계적 정보에 기초하여, 사용자는 전체 검사 태스크뿐만 아니라 특정 대응하는 이미지 또는 이미지들 모두와 관련된 결정들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 히스토그램의 가장 높은 피크는, 데이터 세트의 모드로도 지칭되는, 데이터 세트에서 가장 자주 발생하는 값의 위치를 나타낸다. 이러한 통계적 정보는 검사 프로세스 동안 변화하며, 사용자에 의해 이루어지는 결정들 및 명령들에 영향을 줄 수 있다. 대응하는 히스토그램의 피크 또는 모드를 참조하여 컬럼 A##의 이미지 정보의 동시 뷰를 갖는 것은 사용자에게 분석 및 명령 생성을 위한 광범위하고 관련된 지식을 제공한다. 예를 들어, 운영자가 통계적 정보를 고려하여 이미지들을 검사할 수 있기 때문에 임계치 설정이 더 효율적으로 이루어질 수 있다. 일부 경우들에서, 예를 들어, 운영자는, 결함 크기 임계치가 너무 엄격하게 설정되어 아이템이 결함으로 분류되기 이전에 결함이 더 클 수 있다는 것을 인식할 수 있다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 결과 보고서를 추세 뷰(trend view)로 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시하는 도 12를 참조한다. 추세 뷰에서, 정보는, 선택된 시간 간격 동안, 예를 들어, 몇 시간 또는 몇 일 동안 모니터링되는 파라미터들의 그래프로서 디스플레이된다. 지속기간 박스(902)는 시청을 위한 시간 간격을 표시하는 적어도 하나의 버튼을 포함한다. 지속기간 박스(902)의 버튼들 중 하나를 누름으로써, 관련 정보가 디스플레이된다. 예를 들어, 도 12에 도시된 바와 같이 24 시간 버튼을 누를 때, 지난 24 시간으로부터의 정보가 디스플레이된다. 파라미터 체크박스(904)는, 모니터링될 수 있는 파라미터들, 예를 들어, 흑색 검출들, 배출들, 지난 10 분 동안의 배출들, 분당 알갱이 평균, 작은 임계치 초과, 알갱이 크기 및 유사한 것을 열거한다. 스크린(220)의 중심 부분(810)에서, 시간 동안의 변화 및 파라미터의 정보의 그래픽 뷰가 있다. 스크린(220)의 중심 부분(810)의 우측에는, 그래픽 범례(906)가 나타나며, 이는 각각의 파라미터의 특정 그래픽 표현을 표시한다. 예를 들어, 흑색 검출들은 녹색으로 마킹되고, 배출들은 밝은 갈색으로 마킹되며, 지난 10 분 동안의 배출들은 어두운 적색으로 마킹되고, 분당 알갱이 평균은 청색으로 마킹된다. 특정 도트(dot)(908)를 클릭함으로써, 인터페이스는 이상에서 설명된 바와 같은 썸네일 뷰로 변경된다. 색상들의 임의의 조합이 가능하다는 것을 유의해야 한다. 추세 뷰는, 사용자가 특정 시점에서 이전의 태스크들에 대한 이력 정보를 시각적으로 평가하고 이러한 정보에 따라 임계치들을 설정하는 것을 가능하게 하며, 이는 이하에서 도 14a, 도 14b, 도 15a 및 도 15b에서 설명될 것이다.

이제, 개시된 주제의 다른 실시예에 따른 결과 보고서를 썸네일 뷰로 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시하는 도 13을 참조한다. 썸네일 모드에서, 뷰 버튼(910)은 사용자가 클릭해야 하는 2개의 모드들 - 라이브 뷰 및 참조 뷰를 갖는다. 라이브 뷰가 눌리는 경우, 디스플레이는 현재 검사 런(run)의 뷰이다. 참조 뷰가 눌리는 경우, 디스플레이는 최고 참조 또는 임의의 다른 이력적 참조와 같은 다른 런의 뷰이다. 참조 박스(912)에서, 참조의 설명이 디스플레이되며, 사용자는 자신이 디스플레이하고자 하는 옵션 - 최고, 단일, 범위 또는 없음(none)을 누른다. 스크린(220)의 하부 부분(820)에서, 2개의 히스토그램들의 뷰 - 라이브 뷰에 대해 청색 및 참조 뷰에 대해 녹색이 디스플레이된다. 다른 색상들이 선택될 수 있다. 현재 검사 태스크 및 일반적인 태스크 통계적 정보 모두의 히스토그램들의 디스플레이는 사용자가 정보를 바탕으로 결정을 내리기 위해 정보를 탐색하고 비교하는 것을 가능하게 한다. 일반적인 태스크 통계적 정보는, 예를 들어, 선택된 시간 간격에서 유사한 태스크들에 대한 정보 또는 최고 참조 그래픽 정보일 수 있다. 예를 들어, 상이한 시스템들에서 결과들을 비교하기 위해 다른 장치들뿐만 아니라 특정 시스템에서 다른 태스크들과 관련된 현재 태스크의 풍부한 정보를 갖는 것은 운영자에게 생산 라인에 대한 표시를 제공할 수 있다. 이러한 정보는 생산 라인을 개선하기 위한 방법에 대한 통찰을 얻기 위해 시간에 걸쳐 모니터링될 수 있다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 어두운 결함 검사의 결과 보고서를 썸네일 뷰로 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시하는 도 14a를 참조한다. 임계 값들 또는 구별 레벨을 설정하는 것은 특정 검사 또는 분석 태스크와 관련된 목표들을 결정하기 위해 검사 시스템의 사용자에 의해 이루어지는 공통 활동이다. 사용자는, 이로부터 아이템이 양호하거나 또는 위험하다(critical)는 주요 성능 지표(key performance indicator; KPI)를 설정하기 위해 임계 값들을 사용할 수 있다. 녹색 라인(920) 및 녹색 라인(922)은 사용자에 의해 설정된다. 녹색 라인들(920 및 922)은 200-400 마이크론의 범위 내의 작은 오염들의 허용된 수에 대한 구별 레벨을 설정한다. 선택적으로, 경고는, 도 14b의 라인(140)에 도시된 바와 같이, 수가 1000을 초과하는 경우 활성화된다. 적색 라인(924)은 700 마이크론을 초과하는 어두운 오염들을 분류하기 위한 구별 레벨을 설정한다. 스크린(220)의 하부 부분(820)에는, 대응하는 히스토그램 뷰가 디스플레이된다. 예를 들어, 컬럼(926)에서, 800 마이크론의 크기의 어두운 결함들을 갖는 3.9개의 펠릿들(100k개의 펠릿들로 정규화됨)의 썸네일 디스플레이가 디스플레이된다. 대응하는 히스토그램 디스플레이는 막대(928)에 표시된다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 크기 모니터링 검사의 결과 보고서를 썸네일 뷰로 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시하는 도 15a를 참조한다. 구별 범위들 또는 임계 범위들, 예를 들어, 목표 범위 및 임계 범위는 임계 값들로부터 기인한다. KPI 값이 있는 임계 범위에 의존하여, 예를 들어, 이것은 양호하거나 또는 위험하다. 녹색 라인(920) 및 녹색 라인(922)은 사용자에 의해 설정된다. 녹색 라인들(920 및 922)은 300-1200 마이크론의 범위 내의 작은 입자들의 허용된 수(100k개의 펠릿들로 정규화됨)에 대한 구별 레벨을 설정한다. 경고는, 도 15b의 라인(150)에 도시된 바와 같이, 수가 3k를 초과하는 경우 활성화된다. 적색 라인(924) 및 적색 라인(926)은 히스토그램의 모드에서 허용된 변화에 대한 구별 레벨을 설정한다. 경고는, 모드 변화가 2.3 mm보다 더 낮은 경우 또는 모드 변화가 2.6 mm를 초과하는 경우 활성화된다.

이제, 개시된 주제의 일부 예시적인 실시예들에 따른 황색성 검사의 결과 보고서를 썸네일 뷰로 표시하는 워크스테이션 스크린샷을 도시하는 도 16을 참조한다. 녹색 라인(920)은 너무 노란 펠릿들에 대핸 구별 레벨을 설정한다.

다른 파라미터들이 동일하거나 또는 유사한 방식으로 디스플레이될 수 있다.

본 발명이 본 발명의 특정 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 다수의 대안예들, 수정예들 및 변형예들이 당업자에게 명백할 것임이 자명하다. 따라서, 본 발명은 첨부된 청구항들의 사상 및 광범위한 범위에 속하는 모든 이러한 대안예들, 수정예들 및 변형예들을 포함하도록 의도된다. 본 명세서에서 언급된 모든 공개 문헌들, 특허들 및 특허 출원들은, 마치 각각의 개별적인 공개 문헌, 특허 또는 특허 출원이 참조로서 본원에 통합되는 것으로 구체적으로 그리고 개별적으로 통합되는 것으로 표시된 것과 동일한 정도로 참조에 의해 그 전체가 본원에서 명세서 내에 포함된다. 이에 더하여, 본 출원 내의 임의의 참조의 인용 또는 식별은, 이러한 참조가 본 발명의 종래 기술로서 이용가능하다는 인정으로 해석되지 않아야 한다.

Claims

사용자가 적어도 하나의 디지털 광학 기기를 갖는 검사 장치와 인터페이스하기 위한 관리 및 제어 시스템으로서,
상기 적어도 하나의 광학 기기로부터 이미지들을 수신하고, 상기 이미지들을 분석하며, 상기 검사 장치로 명령들을 송신하도록 구성된 프로세서;
상기 이미지들의 분석을 디스플레이하도록 구성된 디스플레이로서, 상기 사용자는 상기 이미지들의 분석에 기초하여 상기 검사 장치와 인터페이스하고 이에 명령들을 제공할 수 있고, 상기 디스플레이는 상기 이미지들에 기초하여 상기 프로세서에서 생성된 히스토그램들 및 썸네일 이미지를 동시에 디스플레이하는, 상기 디스플레이를 포함하는, 관리 및 제어 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 히스토그램들 및 상기 썸네일 이미지는 서로 대응하는, 관리 및 제어 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 검사 및 분류 장치는, 콩, 향신료, 견과류, 곡물, 쌀, 야채, 과일, 플라스틱 알갱이, 금속 알갱이, 유리 알갱이, 약품 알약으로 구성된 그룹으로부터 선택된 아이템들을 검사하도록 구성되는, 관리 및 제어 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 디지털 광학 기기는, X-레이 검출기, 자기 공명 이미징(magnetic resonance imaging; MRI) 디바이스, 컴퓨터 단층촬영(computed tomography; CT) 스캐너, 3D 데이터 스캐너, 카메라, 광학 센서로 구성된 광학 기기들의 그룹으로부터 선택되는, 관리 및 제어 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 디스플레이는, 모니터, 스크린, 전계발광(electroluminescent; ELD) 디스플레이 디바이스, 액정 디스플레이(liquid crystal display; LCD) 디바이스, 발광 다이오드(light-emitting diode; LED) 디바이스, 플라즈마(PDP) 디스플레이, 전자 핸드-헬드 디바이스 예컨대 태블릿, 스마트폰 디바이스로 구성된 디스플레이들의 그룹으로부터 선택되는, 관리 및 제어 시스템.
청구항 2에 있어서,
상기 명령들은, 아이템들의 분류, 상기 아이템들의 배출 활성화, 상기 아이템들의 배출 비활성화, 보고서 생성, 구별 레벨 설정, 상기 아이템들의 전환, 경고를 생성하기 위한 임계치 설정, 자동 예측 및 경고에 대한 데이터 세트 정의, 생산 라인 제어를 위한 설정점 정의로 구성된 명령들의 그룹으로부터 선택되는, 관리 및 제어 시스템.
청구항 2에 있어서,
상기 관리 시스템은 상기 프로세서와 통신하는 메모리 유닛을 더 포함하며, 상기 메모리 유닛은, 상기 이미지들, 참조 이미지들, 아이템들의 복수의 프로파일들, 시스템 세팅들, 시스템 보고서들, 이미지 분석, 상이한 유형들의 아이템들에 대한 임계치들을 포함하는 참조 프로파일들, 참조 프로파일들과 연관된 통계적 분석으로 구성된 정보의 그룹으로부터 선택된 정보를 유지하도록 구성되는, 관리 및 제어 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 디스플레이는 상기 이미지들에 기초하여 상기 프로세서에서 생성된 그래프들을 그래픽적으로 디스플레이하는, 관리 및 제어 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 검사 장치는 생산 라인 내에 통합되는, 관리 및 제어 시스템.
아이템들의 검사 장치를 관리하고 제어하는 방법으로서,
상기 검사 장치의 적어도 하나의 디지털 광학 기기에 의해 검사되는 상기 아이템들의 이미지들을 캡처하는 단계;
프로세서에 의해 상기 적어도 하나의 디지털 광학 기기로부터 상기 이미지들을 수신하는 단계;
상기 아이템들을 분석하기 위해 상기 프로세서에 의해 상기 이미지들을 분석하는 단계;
디스플레이 상에 상기 분석을 디스플레이하는 단계로서, 히스토그램 표현들 및 썸네일 이미지들을 동시에 디스플레이하는, 단계;
사용자에 의해 인터페이스된 명령들을 상기 검사 장치에 의해 수신하는 단계를 포함하는, 방법.
청구항 10에 있어서,
상기 이미지들을 분석하는 단계는, 상기 이미지 내의 각각의 아이템의 기준을 결정하는 단계로서, 상기 기준은, 불순물들, 기하구조의 변화, 상기 아이템들의 색상, 어두운 반점들, 어두운 겔들, 어둡고 밝은 오염들, 이물질, 변색, 교차-오염, 색상 측정 및 색상 변화, 크기 편차, 형상 불규칙들, 응집, 투명도, 상기 아이템들의 광택으로 구성된 그룹으로부터 선택되는, 단계를 포함하는, 방법.
청구항 10에 있어서,
상기 방법은, 상기 아이템들의 기준 및 치수들의 히스토그램 표현들을 생성하는 단계를 더 포함하는, 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 방법은, 상기 히스토그램 표현들, 썸네일 이미지들, 및 그래프들에 기초하여 임계치들을 설정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
청구항 10에 있어서,
사용자에 의해 인터페이스되는 명령들은, 상기 아이템들의 분류, 상기 아이템들의 배출 활성화, 상기 아이템들의 배출 비활성화, 보고서 생성, 구별 레벨 설정, 상기 아이템들의 전환, 경고를 생성하기 위한 임계치 설정, 자동 예측 및 경고에 대한 데이터 세트 정의, 생산 라인 제어를 위한 설정점 정의로 구성된 명령들의 그룹으로부터 선택되는, 방법.
청구항 10에 있어서,
상기 히스토그램들 및 상기 썸네일 이미지는 서로 대응하는, 방법.
사용자가 검사 장치로부터 시각적 및 통계적 정보를 수신하고 동시에 상기 검사 장치에 명령들을 제공하는 것을 가능하게 하기 위해 상기 사용자와 상기 검사 장치 사이에서 인터페이스하는 인터페이스로서,
상기 검사 장치로부터 이미지들을 수신하고, 상기 이미지들의 적어도 일 부분을 디스플레이하며, 상기 이미지들에 기초하여 통계적 분석을 수행하고, 분포 히스토그램들을 형성하도록 구성된 프로세서;
상기 이미지들의 적어도 부분 및 상기 분포 히스토그램들을 동시에 디스플레이하도록 구성된 디스플레이;
상기 사용자가 상기 프로세서에 명령들을 제공하고 상기 검사 및 분류 장치와 인터페이스하기 위한 입력 디바이스를 포함하는, 인터페이스.
청구항 16에 있어서,
상기 이미지들의 적어도 부분 및 상기 분포 히스토그램들은 서로 대응하는, 인터페이스.